[b_db,a_db] = butter(order, 2*fc/fs, 'high', 'db'); % db基滤波器系数

这行代码使用了MATLAB的butter函数，用于设计一个高通Butterworth滤波器。其中，order是滤波器的阶数，fc是滤波器的截止频率（单位为Hz），fs是采样率（单位为Hz），'high'表示高通滤波器，'db'表示以分贝为单位的增益。函数返回的b_db和a_db分别是滤波器的分子和分母系数。这些系数可以用于MATLAB的filter函数来对信号进行滤波。

相关问题

%读入音频信号 [Xorig,Fs] = audioread( %读入音频信号 [Xorig,Fs] = audioread('.\source\audio\audio1.wav'); Xorig=Xorig(:,1);%原始的干净信号 Xorig = Xorig';%转置为行向量 Xfft=fft(Xorig,Fs);%进行傅里叶变换 f=-Fs/2:Fs/2-1; subplot(2,1,1),plot(Xorig) title('纯净信号时域波形图') subplot(2,1,2),plot(f,fftshift(abs(Xfft)));%幅度谱 title('纯净信号幅度谱') %添加噪声 t = 0:length(Xorig)-1; Xnoise = sin(2*pi*8000/Fs*t);%生成噪声信号，8000Hz 正弦信号 Ynoise = Xorig + Xnoise;%将噪声添加到干净信号上 Yfft=fft(Ynoise,Fs);%进行傅里叶变换 figure,subplot(2,1,1),plot(Ynoise) title('含噪信号时域波形图') subplot(2,1,2),plot(f,fftshift(abs(Yfft)));%幅度谱 title('含噪信号幅度谱') %添加噪声后，滤波前，观察信噪比 sigPower = sum(abs(Xorig).^2)/length(Xorig);%求出干净信号功率 noisePower=sum(abs(Ynoise-Xorig).^2)/length(Ynoise-Xorig);%求出噪声功率 SNR_10_before=10*log10(sigPower/noisePower)%由信噪比定义求出信噪比，单位为 db b_before=snr(Xorig,Ynoise-Xorig);% 调用信噪比函数 snr(a,b) : a 是原始信号，b 是噪声信号 %设计滤波器,IIR 低通 lpFilt = designfilt('lowpassiir','FilterOrder',20, ... 'PassbandFrequency',7000,'PassbandRipple',0.2, ... 'SampleRate',Fs); fvtool(lpFilt) Xfilt = filter(lpFilt,Ynoise); Xfiltfft=fft(Xfilt,Fs);%进行傅里叶变换 figure,subplot(2,1,1),plot(Xfilt) title('滤波后信号时域波形图') subplot(2,1,2),plot(f,fftshift(abs(Xfiltfft)));%幅度谱 title('滤波后信号幅度谱') %计算滤波后的信噪比 sigPower = sum(abs(Xorig).^2)/length(Xorig);%求出干净信号功率 noisePower=sum(abs(Xfilt-Xorig).^2)/length(Xfilt-Xorig);%求出噪声功率 SNR_10_after=10*log10(sigPower/noisePower)%由信噪比定义求出信噪比，单位为 db b_after=snr(Xorig,Xfilt-Xorig);% 调用信噪比函数 snr(a,b) : a 是原始信号，b 是噪声信号 基于上述代码设计GUI界面，使用designfilt函数，包含下列功能： 1.声音文本读取和保存，保存在读取文件的对应文件夹，在GUI界面展示初始信号的波形图和频谱图 ，并在原始文件夹中保存 2.选择要添加的噪声，包括窄带噪声和高斯白噪声，窄带噪声可以选取噪声上下限和噪声幅值，在GUI界面展示添加噪声后信号的波形图和频谱图 ，并在原始文件夹中保存 3.GUI界面中设计可供参数设置的滤波器（FIR和IIR至少各3种），展示滤波器频响图。 4.选择好对应的滤波器后，按下相应按键对含噪声音进行滤波，在GUI界面展示滤波后信号的波形图和频谱图 ，并在原始文件夹中保存 5.对滤波效果进行信噪比评价，并将信噪比显示在GUI界面上。 要求界面美观大方，给出完整的MATLAB代码,可以以.m文件在MATLAB2021a中运行不会出

### 创建MATLAB GUI实现声音处理

为了满足需求，在MATLAB中可以利用GUIDE工具或App Designer来构建图形用户界面(GUI)，这里选择更现代的App Designer。下面详细介绍如何创建一个具有所需功能的声音处理GUI。

#### 功能模块描述

1. **读取和保存音频文件**
- 使用`audioread`函数加载音频文件，使用`audioWriter`对象保存修改后的音频数据到指定路径。
- 利用`plot`绘制时域图，借助`spectrogram`生成频谱图[^1]。

2. **添加噪声**
- 实现两种常见噪声：窄带噪声可通过正弦波叠加模拟；高斯白噪声则调用`awgn`内置函数完成。
- 更新绘图区以反映加入噪声后的新信号状态。

3. **滤波器设计与配置**
- 提供参数输入框让用户自定义FIR/IIR滤波器特性，如截止频率、通带纹波等。
- 调用`designfilt`函数创建相应类型的数字滤波器实例，并通过`fvtool`查看其幅频响应曲线。

4. **滤波操作及结果显示**
- 应用上述设计好的滤波器对含噪信号执行过滤过程(`filter`)。
- 同样地更新图表区域呈现净化过的声音片段及时频分析结果。

5. **信噪比(SNR)计算**
- 基于原始纯净版与加扰版本之间的差异度量SNR指标，公式为\( SNR=10\log_{10}\left(\frac{\sum x^{2}}{\sum(x-y)^{2}} \right)\)，其中\(x\)代表原声样本序列而\(y\)表示受干扰情形下的对应位置数值。

以下是完整的MATLAB App Designer代码框架：

classdef SoundProcessingApp < matlab.apps.AppBase
    
    % Properties that correspond to app components
    properties (Access = public)
        UIFigure          matlab.ui.Figure
        LoadButton        matlab.ui.control.Button
        SaveButton        matlab.ui.control.Button
        NoiseTypeDropDown matlab.ui.control.DropDown
        AddNoiseButton    matlab.ui.control.Button
        FilterDesignPanel matlab.ui.container.Panel
        ApplyFilterButton matlab.ui.control.Button
        SignalPlotAxes    matlab.ui.axes.UIAxes
        SpectrumPlotAxes  matlab.ui.axes.UIAxes
        SnrLabel          matlab.ui.control.Label
        OriginalSignal    double []
        NoisySignal      double []
        CleanedSignal     double []
        
    end
    
    methods (Access = private)

        function loadAudio(app, event)
            [filename, pathname] = uigetfile({'*.wav';'All Files (*.*)'}, 'Select Audio File');
            if isequal(filename,0)||isequal(pathname,0),return,end;
            
            fullFileName = fullfile(pathname,filename);
            [~,~,app.OriginalSignal,Fs]= audioread(fullFileName);

            t=(0:length(app.OriginalSignal)-1)/Fs;    
            subplot(2,1,1,'Parent',app.SignalPlotAxes); plot(t,app.OriginalSignal); title('Time Domain'); xlabel('Time(s)');
            subplot(2,1,2,'Parent',app.SpectrumPlotAxes); spectrogram(app.OriginalSignal,[],[],[],Fs,'yaxis'); colorbar;

        end
        
        function saveAudio(app,event)
            filename=uiputfile({'*.wav','Waveform audio files(*.wav)'},'Save As...');
            if ~isempty(filename)
                writematrix(app.CleanedSignal,filename);
            end
            
        end
        
        function addNoise(app,event)
            noiseType = app.NoiseTypeDropDown.Value;
            switch lower(noiseType)
                case {'gaussian white'}
                    snr_dB = str2double(uigetdir('Enter desired SNR(dB):'));
                    app.NoisySignal = awgn(app.OriginalSignal,snr_dB,'measured');
                    
                otherwise
                    freq=str2double(uigetdir('Input frequency(Hz):'));
                    amp=str2double(uigetdir('Amplitude:'));
                    Fs=size(app.OriginalSignal,1)*size(app.OriginalSignal,2)/(length(app.OriginalSignal));
                    timeVector=linspace(0,(numel(app.OriginalSignal)-1)*(1/Fs),numel(app.OriginalSignal));
                    narrowBand=sin(2*pi*freq*timeVector).*amp;
                    app.NoisySignal=narrowBand+app.OriginalSignal;
            end
                
            clf(app.SignalPlotAxes);
            subplot(2,1,1,'Parent',app.SignalPlotAxes); plot(timeVector,app.NoisySignal);title(['Noised Signal with ',noiseType]);
            subplot(2,1,2,'Parent',app.SpectrumPlotAxes);spectrogram(app.NoisySignal,[],[],[],Fs,'yaxis');colorbar;
                
        end
        
        function designAndApplyFilter(app,event)
            filterType = questdlg('Choose a type of digital filter:', ...
                                  'Digital Filter Selection',...
                                  'FIR Bandpass','IIR Lowpass','Cancel',...
                                  'FIR Bandpass');

            if strcmp(filterType,'Cancel')
               return ;
           elseif(strcmp(filterType,'FIR Bandpass'))
              d=fdesign.bandpass('N,Fst1,Fp1,Fp2,Fst2',8,.2,.25,.75,.8,1e3);
              Hd=design(d,'kaiserwin');
              
           else% IIR low pass
             d=fdesign.lowpass('N,Fc',6,.4,1e3);
             Hd=butter(d);
           end
           
           fvtool(Hd,'Analysis','freq') %#ok<UNRCH>
           app.CleanedSignal=filter(Hd.Numerator,Hd.Denominator,app.NoisySignal);
           
           clf(app.SignalPlotAxes);
           subplot(2,1,1,'Parent',app.SignalPlotAxes); plot(timeVector,app.CleanedSignal);title('Filtered Signal');
           subplot(2,1,2,'Parent',app.SpectrumPlotAxes);spectrogram(app.CleanedSignal,[],[],[],Fs,'yaxis');colorbar;
           
       end
      
       function calculateSnr(app,event)
           originalEnergy=sum(abs(app.OriginalSignal).^2);
           noisyEnergy=sum(abs(app.NoisySignal-app.OriginalSignal).^2);
           cleanedEnergy=sum(abs(app.CleanedSignal-app.OriginalSignal).^2);

function Hd = HR_BPF20 %HR_BPF20 Returns a discrete-time filter object. % MATLAB Code % Generated by MATLAB(R) 9.5 and Signal Processing Toolbox 8.1. % Generated on: 07-Apr-2021 20:21:33 % Butterworth Bandpass filter designed using FDESIGN.BANDPASS. % All frequency values are in Hz. Fs = 20; % Sampling Frequency N = 8; % Order Fc1 = 0.9; % First Cutoff Frequency Fc2 = 2; % Second Cutoff Frequency % Construct an FDESIGN object and call its BUTTER method. h = fdesign.bandpass('N,F3dB1,F3dB2', N, Fc1, Fc2, Fs); Hd = design(h, 'butter'); % [EOF]

这段代码是用于生成一个离散时间的Butterworth带通滤波器对象。该滤波器可以通过调整参数来滤除信号中的特定频率成分。其中，Fs为采样率，N为滤波器阶数，Fc1和Fc2为带通滤波器的两个截止频率。该代码使用了Signal Processing Toolbox中的fdesign.bandpass函数和design函数来生成滤波器对象。