基于Butterworth滤波的轨道交通车厢噪声成分分析+源程序(2)
3.2 语音信号相关调用函数介绍 17
3.2.1 Wavread函数介绍 17
3.2.2 其他相关函数介绍 17
3.3 滤波器的的设计 24
3.3.1IIR滤波器与FIR滤波器的性能比较 24
3.3.2 用双线性变换法设计IIR数字滤波器 25
3.3.3 数字滤波器的设计原理 28
4. 车厢噪声的处理具体方案和仿真图 30
4.1 对车厢噪声信号滤波的流程 30
4.2 对原始噪声信号作频谱分析 30
4.2.1 原始噪声信号代码如下： 30
4.2.2 原始语音信号经过FFT变换的代码如下： 31
4.3 用双线性变换法设计IIR数字滤波器设计 33
4.3.1 Butterworth 高通滤波器设计 33
4.3.2 Buttterwoth低通滤波器 36
5. 总结 39
致谢 40
参考文献 41
附录1 42
附录2 50
1. 绪论
1.1 课题的目的和意义
城市轨道交通虽然为城市发展提供了非常便利的交通服务，车厢噪声严重影响了乘客的舒适度。对车厢的噪声成分分析，可为开发高速便捷，安全可靠的低噪声交通舒适列车提供数据基础；同时城市轨道交通车厢噪声带来的噪声污染和振动污染等负面因素严重影响着轨道沿线居民的正常生活和工作.在现场监测城市轨道交通噪声成分分析能够为科学制定噪声治理方案提供高价值的参考数据。
车辆噪声控制问题的复杂程度剧增, 主要体现在噪声控制方向的模糊性、广泛性, 以及各类噪声来源与车辆整体噪声水平之间的弱相关性；解决噪声污染问题的一般程序是首先进行现场噪声调查,测量现场的噪声级和噪声频谱,可以运用MATLAB软件对采集到的车厢噪声进行回放，绘制波形图，滤波处理，绘制滤波前后的频谱图，从而能得知车厢噪声频谱然，然后根据有关的环境标准确定现场容许的噪声级,并根据现场实测的数值和容许的噪声级之差确定降噪量,进而制定技术上可行、经济上合理的控制方案。Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。
1.2 国内外研究现状与水平
1.2.1 语音合成
1.2.2 语音编码
1.2.3 语音识别
1.3 发展趋势
1.4 本文的主要工作及研究步骤
1.4.1 本文的主要工作
本文简要介绍了噪声信号采集与分析的发展史以及噪声信号的特征、采集与分析方法，并通过手机在火车或地铁车厢录制一段噪声，运用Matlab进行仿真分析，最后对于声音中的噪声进行滤波处理，比较滤波前后的变化，对车厢噪声信号进行时域、频域上的分析，率谱，是对车厢噪声信号的综合和分析，包括设计butterworth高通滤波器和butterworth低通滤波器对噪声信号的滤波处理，并绘制出滤波前后的频谱对比图。
1.4.2 论文的研究步骤