MATLAB音乐合成

，求得最大值。 [C I]=max(R1) C = 0.0120 I = 2070 由图可知，最大值点对应图中的二次谐波，幅度 0.012，频率为 I/pi= 658.9015. 由图大致看出，几波频率在0~4000间，所以 [C I]=max(R1(1:2000)) C = 0.0082 I = 1036 可知，基波幅度为0.0082，频率为I/pi= 329.7690。 查得，基波为e1.频率为329.63Hz。 二次谐波幅度为0.012，同基波的比值为1.4634.同理求得，三次，四次谐波 幅度分别为：0.0079，和0.0091，同基波的比值为0.9634和1.1098. （4） 首先，将fmt.wav分开。 开始时选取了整个包络，发现由于太长，内存不够用，总是报错。 后来意识到，其实像上面的realwave波形一样，十个周期比较合适。于是截取 的基本都是各个音符的包含10个周期的波形。 同（2）中的一样进行整形，去掉噪声和非线性谐波，然后同（3）进行傅里叶 变换。 前7个波形： 0 5000 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0 5000 0 0.5 1 1.5 2 x 10-3 0 5000 0 0.5 1 1.5 x 10 -3 0 5000 0 0.5 1 x 10-3 0 5000 0 0.5 1 1.5 2 x 10 -3 0 5000 0 2 4 6 8 x 10-4 0 5000 0 2 4 6 x 10 -3 第8到14个波形： 0 5000 0 0.5 1 1.5 x 10 -3 0 5000 0 0.5 1 1.5 2 x 10-3 0 5000 0 0.5 1 1.5 2 x 10 -3 0 5000 0 0.5 1 1.5 x 10-3 0 5000 0 0.5 1 1.5 2 x 10 -3 0 5000 0 1 2 3 4 x 10-3 0 5000 0 1 2 3 4 x 10 -4 第15到21个波形： 0 5000 0 2 4 6 x 10-4 0 5000 0 0.005 0.01 0.015 0 5000 0 0.5 1 1.5 2 x 10-3 0 5000 0 2 4 6 x 10 -3 0 5000 0 1 2 3 4 x 10-3 0 5000 0 2 4 6 x 10 -3 0 5000 0 2 4 6 8 x 10-4 最后七个波形： 0 5000 0 0.5 1 1.5 2 x 10 -3 0 5000 0 2 4 6 8 x 10-4 0 5000 0 0.5 1 1.5 x 10 -3 0 5000 0 2 4 6 x 10-3 0 5000 0 1 2 3 4 x 10 -3 0 5000 0 0.5 1 x 10-3 0 5000 0 1 2 3 4 x 10 -3 在很多音调中，基波的幅度值不是最大。 而且可以看出，基波与最大幅度值的比值差别不会很大，可以取一个范围，即： 低于最大幅度值10%的谐波可以忽略不计，这样，既可以排除一些杂的谐波分量， 也可以不漏掉重要的谐波分量。 对各段波形分别进行逐步的探测，每一步截取一小段作分析，取出该段的最大值， 记下频率值。 由于傅里叶变换后的波形不是标准的冲击函数，所以，可能将一个波峰分在两个 段内，这样就要在每段判断最大值后，再判断与前一个波峰的距离。 如果距离小于选定的距离（选定距离为T=2*pi*100），则可知这是同一个波峰， 所以取出波峰的最大值，以及坐标。 此处应注意，max函数取得的坐标值为相对位置，即离R波形起点的位置。由于 不清楚这一点，犯了很大的错误，一直解决不掉。 最后求得数据存入两个数组a和b中，并将a的谐波幅值转换成与基波的比值。基 波设为1. 代码： 读入各音符进行处理： clear all,close all,clc; %figure; for n=21:28 f=['fmt' num2str(n)] % subplot(2,4,n-21); p_24_0(wavread(f)); end 进行整形，以及傅里叶变换部分： function [none] = p_24_0(ans) %wave=wavread('fmt2'); wave=ans; %load('guitar'); %wave=wave2proc; %plot(wave); %sound(wave); l=length(wave); sample1=resample(wave,10,1); sample2=zeros(1,l); for m=1:10 sample2=sample2+(sample1((m-1)*l+1:m*l))'; end sample1=[sample2,sample2,sample2,sample2,sample2,sample2,sample2, sample2,sample2,sample2]; sample2=resample(sample1/10,1,10); %figure; %plot(sample2); %title('sample2'); F=8000; %l=length(wave2proc); l1=5*l; clear wave; wave=sample2'; %wave=wave2proc; [t omg FT IFT]=prefourier([0,(l1-1)/F],l1,[0,5000],5000); %r=[wave;wave;wave;wave;wave;wave;wave;wave;wave;wave]; r=[wave;wave;wave;wave;wave]; R=FT*r; R1=abs(R); %plot(omg,R1); %set(gca,'XGrid','on','YGrid','on'); temp(R1); return; 查找基波和谐波，以及幅度值的部分： function [none] = temp(R1) %TEMP Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here %load('R1'); %plot(R1); [MaxA MaxB]=max(R1); A=MaxA/10; T=round(100*2*pi); a=zeros(1,7); b=zeros(1,7); b(1)=1; k=1; n=T; a_tmp=0; b_tmp=0; bb=0; %count1=0; while (n<5000)&(bb<200) if n+T<=5000 n_tmp=n+T; elseif n+T>5000 n_tmp=5000; end [a_tmp b_tmp]=max(R1(n:n_tmp)); b_tmp=b_tmp+n; if a_tmp>=A bb=bb+1; if k==1 a(k)=a_tmp; b(k)=b_tmp; n=b(k)+1; k=k+1; elseif k>1 if (b_tmp-b(k-1))<=T [a(k-1) b_tmp1]=max(R1(b(k-1):b_tmp+1)); b(k-1)=b_tmp1+b(k-1); n=b_tmp+T; elseif (b_tmp-b(k-1))>T a(k)=a_tmp; b(k)=b_tmp; n=b(k)+1; k=k+1; % count1=count1+1; end end elseif a_tmpn-1.1&tn-0.8&tn-0.35&tn-1&tn-1&t总结