用matlab的filter函数设计一个滤波器对一个wav文件进行滤波，滤除语音文件里低频部分，储存并播放滤波后语音文件，作出原始wav文件以及滤波后语音的频谱分析图和用到的窗函数

好的，我来为您回答这个问题。

首先，我们需要了解一下MATLAB中filter函数的使用方法。filter函数用于数字信号的滤波，可以实现FIR和IIR两种滤波器的设计和实现。在这个问题中，我们需要使用filter函数来设计一个低通滤波器，以滤除语音文件里的低频部分。

下面是使用filter函数进行滤波的代码示例：

% 读取wav文件
[data, fs] = audioread('filename.wav');

% 设计低通滤波器
fc = 1000; % 我们选择1000Hz为截止频率
[b, a] = butter(4, fc/(fs/2), 'low'); % 4阶Butterworth低通滤波器

% 滤波
filtered_data = filter(b, a, data);

% 将滤波后的数据保存为wav文件
audiowrite('filtered_filename.wav', filtered_data, fs);

% 播放滤波后的语音文件
sound(filtered_data, fs);

在这个代码中，我们首先使用了MATLAB自带的audioread函数读取了一个wav格式的语音文件，然后使用butter函数设计了一个4阶Butterworth低通滤波器，截止频率为1000Hz。接着，使用filter函数对语音文件进行滤波，得到了滤波后的数据。最后，使用audiowrite函数将滤波后的数据保存为一个新的wav文件，并使用sound函数播放滤波后的语音文件。

接下来是绘制原始wav文件和滤波后语音的频谱分析图的代码示例：

% 绘制原始wav文件的频谱分析图
N = length(data); % 信号长度
f = (0:N-1)*(fs/N); % 频率范围
y = fft(data); % FFT变换
P = abs(y).^2/N; % 幅度平方归一化
plot(f,P) 
title('原始语音频谱分析图')
xlabel('频率 (Hz)')
ylabel('功率谱')

% 绘制滤波后语音的频谱分析图
N = length(filtered_data); % 信号长度
f = (0:N-1)*(fs/N); % 频率范围
y = fft(filtered_data); % FFT变换
P = abs(y).^2/N; % 幅度平方归一化
plot(f,P) 
title('滤波后语音频谱分析图')
xlabel('频率 (Hz)')
ylabel('功率谱')

在这个代码中，我们首先使用FFT函数对原始语音文件和滤波后的语音文件进行频率分析，然后绘制了它们的功率谱图。可以看到，在滤波后的语音文件中，低频部分被滤除了。

最后，是窗函数的代码示例：

% 使用hamming窗函数对语音文件进行加窗
hamming_window = hamming(length(data));
windowed_data = data .* hamming_window;

在这个代码中，我们使用了MATLAB自带的hamming函数生成了一个Hamming窗函数，然后使用'*'操作符将它应用到了语音文件上，得到了加窗后的语音文件。窗函数可以在一定程度上减小信号截断带来的频谱泄露问题，提高滤波器的性能。