"语音合成与LED寿命测试：MATLAB中的滤波器应用"
在上述内容中，主要涉及了MATLAB编程以及在语音合成中的滤波器应用。首先，我们来看等式转换及其在MATLAB中的实现。通过Z变换，我们得到了传递函数公式，即 \( H(z) = \frac{1}{1 - a_1 z^{-1} - a_2 z^{-2}} \)，这里 \( a_1 = 1.3789 \) 和 \( a_2 = -0.9506 \)。在MATLAB中，使用`filter`函数来实现这个传递函数，代码如下：
```matlab
a = [1, -1.3789, 0.9506];
b = [1];
n = [0:100]';
x = [(n)==0];
[y] = filter(b, a, x);
```
接着，通过`zplane`、`impz`和`freqz`函数分别绘制了零极点图、单位样值响应和频率响应，验证了`filter`和`impz`函数得到的结果一致。
在语音合成方面，使用滤波器进行信号处理是关键步骤。在程序中，`filter`函数被多次应用，以模拟不同的滤波效果。例如：
```matlab
[wwf] = filter(1, A, s_f, wi); % 计算响应与末态，初始状态假设为0
exc((n-1)*FL+1:n*FL) = w;
wi = wf; % 更新末态为下一时刻初态
[ss, zi_rec] = filter(1, A, exc((n-1)*FL+1:n*FL), zi_pre); % 同样的功能
s_rec((n-1)*FL+1:n*FL) = ss;
zi_pre = zi_rec;
```
这里的`filter`函数用于计算滤波后的信号，并且在处理过程中保持状态的连续性。执行这些命令后，原始信号`s`、激励信号`exc`和重建信号`s_rec`通过`sound`函数播放，展示了滤波过程如何改变声音的清晰度。
此外，还提到了一个特定的频率生成任务，如生成200Hz的声音，可以通过以下方式实现：
```matlab
closeall, clearall, clc;
sa = [1:8000];
a = floor(8000/200);
sb = mod(sa, a);
```
这段代码创建了一个采样率为8000Hz的序列，并通过取模操作生成了200Hz的周期性信号。
这个资源涉及到MATLAB中的滤波器设计与应用，特别是对于语音信号的处理，包括传递函数的定义、滤波器的实现以及滤波效果的听觉验证。这些概念和方法在音频处理、信号分析和通信系统等领域具有广泛应用。
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