常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是μ0σ1的正态分布。由上图整个曲线基本呈正态分布，概率密度函数是在概率分布函数的基础上求导得到的，它反映了概率分布函数出现的密集程度。当随机信号时间变化时所可能出现的概率都集中在5到5之间，且越往中间取值，所可能出现的概率越大，而越趋于两边甚至无穷远处时，发生的概率极低，趋近于05概率分布：
概率分布函数表示信号瞬时值低于某一给定值的概率，它仅反映了随机信号在各个孤立时刻取值的统计特性，由图可以看出，显然上图语音信号的分布函数随着取点数的增多，分布呈现上升趋势。6巴特沃斯低通滤波器带通滤波器
巴特沃兹滤波器的设计首先要求出各技术参数指标，用相应公式求出滤波器的阶数，在Matlab里函数里可以直接用相应函数求得，求出系统函数后进行归一化，设计巴特沃兹滤波器重要的参数是滤波器的阶数和截止频率，由图可以看出，频率下降3分贝时，巴特沃兹带通滤波通频带范围大约在08到49khz之间，低通滤波截止频率大约在2000多HZ。7功率谱估计：
下图为周期图功率谱估计和韦尔奇功率谱估计
功率谱估计是数字信号处理的主要内容之一，主要研究信号在频域中的各种特征，目的是根据有限数据在频域内提取被淹没在噪声中的有用信号。随机信号的功率谱密度用来描述信号的能量特征随频率的变化关系，功率谱密度即为功率谱，是自相关函数的傅里叶变换。对功率谱密度的估计即为功率谱估计，信号的自相关程度在上一次实验中可以看出，在此图中，信号的能量随频率的增大而逐渐衰减，而且线性方法的周期图谱估计没有韦尔奇谱估计的性能优良。8FIR带阻滤波
巴特沃兹滤波器具有单调下降的幅频特性，设计的FIR带阻滤波如上图所示，带阻滤波在45到125点之间，频率趋近于零，而在此阻带频率范围外，信号的滤波特性则没有很大体现，即在一定频率范围内对
f信号有衰减作用，实现滤波基本功能。9．IIR低通滤波：
该滤波器采用了2阶IIR低通滤波，其频谱曲线为轴对称图形，经过低通滤波后，将频谱图中频率较高的都滤去了，滤波后幅值有所改变。10IIR带通滤波：
由图知，信号经带通滤波器的处理后，在通带以外的频率范围内的信号在频谱图上的幅值几乎衰减为0，而处于通带内的信号被很好的保留了下来，基本实现了带通滤波器的功能。
四、实验心得：本次试验分析了语音信号的在频域的一些特性，通过分析语音信号的数字特征以及对语音信号的
处理与分析，对语音信号的提取，去噪，滤波有了一些了r