给出详细的音频信号分析仪的设计过程，包括硬件设计和详细的源程序。是很好的参考资料。WORD！

北理工《信号与信息处理实验（Ⅲ）》实验报告。主要包括：①随机序列的产生及数字特征估计；②随机过程的模拟与数字特征；③随机过程通过线性系统的分析；④窄带随机过程的产生及其性能测试，共4个实验。实验代码仅供参考，请勿照抄。

共407页，不是试读的版本，PDF高清。 本书介绍语音信号分析和合成处理的基础、原理、方法和应用。全书共10章，具体内容如下： 第1章介绍语音信号处理的基础知识，如发音器官与听觉器官、语音信号的数学模型和语音信号感知特性等。 第2章和笫3章介绍语音信号特征分析的基本处理技术，包括时域分析、频域分析、同态分析、DCT和MFCC分析、小波和小波包变换的分析以及EMD分析等方法。 第4章介绍线性预测分析方法。介绍了线性预测的模型、方程的建立、线性预测的自相关和自协方差解、线性预测的格型法解、由线性预测导出的其他参数和线谱对分析法等。 第5章介绍了带噪语音信号及预处理。介绍了信噪比的概念和带噪语音信号的产生，以及最小二乘法消除趋势项，和数字滤波等。 第6章介绍语音端点的检测方法。首先从能量和过零率导出通用的双门限单参数和双参数的端点检测，接着介绍相关法、方差法、谱距离法、谱熵法、能零比和能熵比法、小波变换和EMD分解法等的端点检测，最后给出在低信噪比下端点检测的方法。 第7章介绍语音信号的减噪。介绍了利用自适应滤波器减噪、基本谱减法和改进谱减法的减噪，以及维纳滤波减噪等方法。 第8章介绍语音信号的基音检测技术。首先介绍了在基音检测中的端点检测和预滤波，接着分别介绍了倒谱法、自相关法、平均幅度差函数法和线性预测等方法的基音检测。这些方法中虽在基音检测后都进行了平滑处理，但在基音周期中都会有野点发生。作者提出了主体延伸的基音检测方法，并详细说明了该方法的原理和处理步骤，改善了基音检测的结果。在本章的最后介绍了带噪语音的基音检测技术。 第9章介绍语音的共振峰检测。首先介绍了在共振峰检测中的预加重和端点检测，接着介绍了倒谱法和线性预测法的共振峰检测，并在线性预测的基础上进一步介绍了简单LPC和改进的LPC对连续语音的共振峰检测。在本章最后介绍了HHT法的共振峰检测。 第10章介绍语音信号的合成算法。首先介绍了数据接叠的三种方法，在此基础上介绍了频谱参数的语音合成、线性预测系数和预测误差的语音合成、线性预测系数和基音参数的语音合成、基音和共振峰的语音合成。通过合成技术又介绍了语音信号的变速和变调算法，最后介绍了波形拼接合成技术以及时域基音同步叠加(TDPSOLA)的合成方法。

功率谱密度函数 为了更加清楚的说明循环谱密度的特性，取信号模型 其中， a(t)为零均值的平稳随机信号，满足条件

音频信号分析仪资料.7z

matlab开发-用于信号分析的时频通用相位同步。一种评估多通道脑电信号相位同步性的TF方法

用matlab语言描述一些音频信号处理理论，有 语音信号时频域分析，倒谱分析，线性预测分析

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