matlab给出程序实现单音符的基频和泛音特征观察与分析 录制至少两种不同音色的相同音高的单音符3到5个。 （1）使用audioread语句读取单音信号； （2）输出单音信号的频谱，观察基频和泛音； （3）通过对不同音色、不同音高的单音信号的频谱观察和分析，讨论音乐信号的音色和音高特征与单音符的基频和泛音的关系。

好的，下面是一个 Matlab 程序实现单音符的基频和泛音特征观察与分析的示例：

% 录制两种不同音色的单音符，保存为 .wav 格式的音频文件
% 读取音频文件
[sig1, Fs1] = audioread('sound1.wav');
[sig2, Fs2] = audioread('sound2.wav');

% 绘制音频信号的时域波形
t1 = (0:length(sig1)-1)/Fs1;
t2 = (0:length(sig2)-1)/Fs2;
figure;
subplot(2,1,1); plot(t1, sig1); xlabel('Time (sec)'); ylabel('Amplitude'); title('Sound 1');
subplot(2,1,2); plot(t2, sig2); xlabel('Time (sec)'); ylabel('Amplitude'); title('Sound 2');

% 计算音频信号的频域特征
sig1_fft = abs(fft(sig1));  % 傅里叶变换并取绝对值
sig2_fft = abs(fft(sig2));
sig1_fft = sig1_fft(1:length(sig1_fft)/2);  % 取前一半数据
sig2_fft = sig2_fft(1:length(sig2_fft)/2);
f1 = (0:length(sig1_fft)-1)/length(sig1_fft)*Fs1/2;  % 计算频率轴
f2 = (0:length(sig2_fft)-1)/length(sig2_fft)*Fs2/2;

% 绘制音频信号的频域幅值谱
figure;
subplot(2,1,1); plot(f1, sig1_fft); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Amplitude'); title('Sound 1');
subplot(2,1,2); plot(f2, sig2_fft); xlabel('Frequency (Hz)'); ylabel('Amplitude'); title('Sound 2');

% 分析音频信号的基频和泛音
[pks1, locs1] = findpeaks(sig1_fft, 'minpeakheight', 0.1*max(sig1_fft));  % 找到峰值
[pks2, locs2] = findpeaks(sig2_fft, 'minpeakheight', 0.1*max(sig2_fft));
fund1 = f1(locs1(1));  % 基频为第一个峰值对应的频率
fund2 = f2(locs2(1));
harm1 = f1(locs1(2:end));  % 泛音为剩下的峰值对应的频率
harm2 = f2(locs2(2:end));
fprintf('Sound 1: Fundamental frequency = %.2f Hz, Harmonic frequencies = ', fund1);
fprintf('%.2f Hz, ', harm1);
fprintf('\nSound 2: Fundamental frequency = %.2f Hz, Harmonic frequencies = ', fund2);
fprintf('%.2f Hz, ', harm2);

% 讨论音乐信号的音色和音高特征与单音符的基频和泛音的关系
% 可以观察不同音色、不同音高的单音信号的频谱特征，比较其基频和泛音的分布情况。

这个程序可以读取两个音频文件并绘制其时域波形和频域幅值谱，然后找到其中的峰值，从而计算出基频和泛音。最后，我们可以对不同音色、不同音高的单音信号进行分析，观察音乐信号的音色和音高特征与单音符的基频和泛音的关系。