13年地大数字信号处理要点Word文件下载.docx

13年地大数字信号处理要点Word文件下载.docx

《13年地大数字信号处理要点Word文件下载.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《13年地大数字信号处理要点Word文件下载.docx（31页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

进一步对离散信号卷积算法的理解。

算法原理：

把冲激响应h（n）与输入序列x（n）分别输入到程序中，然后调用离散卷积函数y=conv（x.,h）即可得到所要求的结果。

离散卷积定义为

当序列为有限长时则

3：

程序代码

x1=[1111];

nx1=0:

3;

h1=[10.80.640.8^30.8^4];

nh1=0:

4;

y1=conv（x1,h1）;

subplot（3,3,1）;

stem（nx1,x1）;

title（'

序列x1'

）;

xlabel（'

n'

ylabel（'

x1（n）'

subplot（3,3,2）;

stem（nh1,h1）;

序列h1'

h1（n）'

subplot（3,3,3）;

stem（y1）;

序列y1'

y1（n）'

x2=[1111];

nx2=0:

nh2=0:

1:

20;

h2=（0.8）.^nh2;

y2=conv（x2,h2）;

subplot（3,3,4）;

stem（nx2,x2）;

序列x2'

x2（n）'

subplot（3,3,5）;

stem（nh2,h2）;

序列h2'

h2（n）'

subplot（3,3,6）;

stem（y2）;

序列y2'

y2（n）'

）;

nx3=0:

x3=1.^nx3;

nh3=0:

h3=（0.8）.^nh3;

y3=conv（x3,h3）;

subplot（3,3,7）;

stem（nx3,x3）;

序列x3'

xlabel（'

x3（n）'

subplot（3,3,8）;

stem（nh3,h3）;

序列h3'

h3（n）'

subplot（3,3,9）;

stem（y3）;

序列y3'

y3（n）'

4：

结果分析

1-2离散傅里叶变换及应用

设有离散序列x（n）=cos（0.48πn）+cos（0.52πn）

分析下列三种情况下的幅频特性。

（1）采集数据长度N=16，分析16点的频谱，并画出幅频特性。

采集数据长度N=16，并补零到64点，分析其频谱，并画出幅频特性。

（2）采集数据长度N=64，分析64点的频谱，并画出幅频特性。

观察三幅不同的幅频特性图，分析和比较它们的特点及形成原因。

实习目的及相关算法

实习目的：

（1）了解DFT及FFT的性质和特点。

（2）利用FFT算法计算信号的频谱。

相关算法：

读入离散序列x（n）采集长度为N=16的数据，调用matlab中的函数fft（x,16）与fft（x,64）对其作离散傅里叶变换得到16点、64点的频谱采集数据长度为N=64，，调用matlab中的函数fft（x,46）对其作离散傅里叶变换得到64点的频谱。

相关实现代码

n=0:

15;

n1=n;

x1=cos（0.48*pi*n）+cos（0.52*pi*n）;

g1=abs（fft（x1,16））;

subplot（3,2,1）;

stem（x1）;

x1'

subplot（3,2,2）;

stem（g1）;

g1'

n2=n;

x2=cos（0.48*pi*n2）+cos（0.52*pi*n2）;

x2=[x2zeros（1,48）];

g2=abs（fft（x2,64））;

subplot（3,2,3）;

stem（x2）;

x2'

subplot（3,2,4）;

stem（g2）;

g2'

n3=n;

x3=cos（0.48*pi*n3）+cos（0.52*pi*n3）;

g3=abs（fft（x3,64））;

subplot（3,2,5）;

stem（x3）;

x3'

subplot（3,2,6）;

stem（g3）;

g3'

运行结果

1-3：

IIR滤波器的设计

（1）设计一个Butterworth数字低通滤波器，设计指标如下：

通带截止频率：

0.2π，幅度衰减不大于1分贝

阻带截止频率：

0.3π，幅度衰减大于15分贝

（2）分析不同滤波器的特点和结果。

（3）编程设计实现IIR滤波器。

（1）掌握不同IIR滤波器的性质、特点。

（2）通过实验学习如何设计各种常用的IIR滤波器，以便在实际工作中能根据具体情况使用IIR滤波器。

输入通带截止频率Wp，阻带截止频率Ws，通带衰减Rp，阻带衰减Rs，通过这些数值调用[NWn]=buttord（Wp,Ws,Rp,Rs）函数计算巴特沃斯数字滤波器的阶数N和截止频率wn，再根据阶数N通过函数[b,a]=butter（N,Wn），即可得到所要的巴特沃斯滤波器。

设计一个正弦波信号，再调用函数A=filter（b,a,I）让正弦波信号通过滤波器，得到滤波信号。

3:

实验代码

Wp=0.2;

Ws=0.3;

Rp=1;

Rs=15;

[NWn]=buttord（Wp,Ws,Rp,Rs）%用于计算巴特沃斯数字滤波器的阶数N和截止频率wn

[b,a]=butter（N,Wn）;

%计算N阶巴特沃斯数字滤波器系统函数分子、分母多项式的系数向量b、a,设计所需的低通滤波器

[h,omega]=freqz（b,a,512）;

%返回量h包含了离散系统频响，调用中若N默认，默认值为512。

plot（omega/pi,20*log10（abs（h）））;

grid;

\omega/\pi'

Gain,dB'

IIRButterworthLowpassFilter'

[N1,Wn1]=buttord（Wp,Ws,Rp,Rs）%用于确定阶次

%用于直接设计巴特沃兹数字滤波器，即为IIR滤波器%

freqz（b,a）;

t=1:

300;

I=sin（0.1*pi*t）+sin（0.4*pi*t）;

%设计正弦波

figure;

plot（I）;

A=filter（b,a,I）;

%正弦波通过滤波器

plot（A）;

4:

巴特沃斯滤波器单独运行结果

输入为滤波的正弦波信号以及滤波后的效果

1-4：

FIR低通滤波器的设计

选取合适窗函数设计一个线性相位FIR低通滤波器，使它满足如下性能指标：

通带截止频率：

ωp=0.5π,通带截止频率处的衰减不大于3分贝；

阻带截止频率：

ωs=0.66π，阻带衰减不小于40分贝

2实习目的及相关算法

（1）掌握用窗函数法设计FIR滤波器的原理和方法。

（2）熟悉线性相位滤波器特性。

（3）了解各种窗函数对滤波器特性的影响。

通过其通带截止频率ωp与阻带截止频率ωs算出其过渡带的宽度与滤波器的长度，从而得到理想滤波器的截止频率，根据所要求的理想滤波器，得到hd（n）。

由于其通带截止频率处的衰减不大于3分贝与阻带衰减不小于40分贝，我选择最接近的汉宁窗，最后调用函数h=hd.*win及freqz（h,1,512）得到实际汉宁窗的响应和实际滤波器的幅度响应。

实现代码

wp=0.5*pi;

ws=0.66*pi;

wdelta=ws-wp;

%过渡带宽度

N=ceil（8*pi/wdelta）%滤波器长度

ifrem（N,2）==0

N=N+1;

end

Nw=N;

wc=（wp+ws）/2;

%理想低通滤波器的截止频率

n=0:

N-1;

alpha=（N-1）/2;

m=n-alpha+0.00001;

hd=sin（wc*m）./（pi*m）;

%一个响应

win=（hanning（Nw））'

;

%汉宁窗

h=hd.*win;

%实际汉宁窗的响应

freqz（h,1,512）;

%实际滤波器的幅度响应

1-5综合实习

录制一段自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；

画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；

给定滤波器的性能指标，采用窗函数法或双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；

然后用自己设计的滤波器对采集的语音信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；

回放语音信号；

最后，用MATLAB设计一信号处理系统界面。

（1）能够对之前四个实习中的内容加以很好的应用

（2）锻炼自己的实际能力，使其不在局限简单的小模块

调用函数functionpushbutton1_Callback（hObject,eventdata,handles）实现一个信号处理系统界面。

选择左键时，用双线性变换法设计滤波器来对信号进行处理，选择右键时，用窗函数法设计滤波器来对信号进行处理。

读取语音信号，对语音信号进行f=8000的频率进行采样，调用函数y1=fft（x1,2048）对所采集的点做2048点FFT变换。

先设计butterworth模拟滤波器，再用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换。

最后调用函数f1=filter（bz,az,x2）对加了噪声的语音信号进行滤波，得到滤波后的频谱图。

functionvarargout=ts（varargin）

%TSM-fileforts.fig

%TS,byitself,createsanewTSorraisestheexisting

%singleton*.

%

%H=TSreturnsthehandletoanewTSorthehandleto

%theexistingsingleton*.

%TS（'

CALLBACK'

hObject,eventData,handles,...）callsthelocal

%functionnamedCALLBACKinTS.Mwiththegiveninputarguments.

Property'

'

Value'

...）createsanewTSorraisesthe

%existingsingleton*.Startingfromtheleft,propertyvaluepairsare

%appliedtotheGUIbeforets_OpeningFunctiongetscalled.An

%unrecognizedpropertynameorinvalidvaluemakespropertyapplication

%stop.Allinputsarepassedtots_OpeningFcnviavarargin.

%*SeeGUIOptionsonGUIDE'

sToolsmenu.Choose"

GUIallowsonlyone

%instancetorun（singleton）"

.

%Seealso:

GUIDE,GUIDATA,GUIHANDLES

%Copyright2002-2003TheMathWorks,Inc.

%Edittheabovetexttomodifytheresponsetohelpts

%LastModifiedbyGUIDEv2.522-Nov-201310:

55:

52

%Begininitializationcode-DONOTEDIT

gui_Singleton=1;

gui_State=struct（'

gui_Name'

mfilename,...

'

gui_Singleton'

gui_Singleton,...

gui_OpeningFcn'

@ts_OpeningFcn,...

gui_OutputFcn'

@ts_OutputFcn,...

gui_LayoutFcn'

[],...

gui_Callback'

[]）;

ifnargin&

&

ischar（varargin{1}）

gui_State.gui_Callback=str2func（varargin{1}）;

end

ifnargout

[varargout{1:

nargout}]=gui_mainfcn（gui_State,varargin{:

}）;

else

gui_mainfcn（gui_State,varargin{:

%Endinitializationcode-DONOTEDIT

%---Executesjustbeforetsismadevisible.

functionts_OpeningFcn（hObject,eventdata,handles,varargin）

%Thisfunctionhasnooutputargs,seeOutputFcn.

%hObjecthandletofigure

%eventdatareserved-tobedefinedinafutureversionofMATLAB

%handlesstructurewithhandlesanduserdata（seeGUIDATA）

%varargincommandlineargumentstots（seeVARARGIN）

%Choosedefaultcommandlineoutputforts

handles.output=hObject;

%Updatehandlesstructure

guidata（hObject,handles）;

%UIWAITmakestswaitforuserresponse（seeUIRESUME）

%uiwait（handles.figure1）;

%---Outputsfromthisfunctionarereturnedtothecommandline.

functionvarargout=ts_OutputFcn（hObject,eventdata,handles）

%varargoutcellarrayforreturningoutputargs（seeVARARGOUT）;

%Getdefaultcommandlineoutputfromhandlesstructure

varargout{1}=handles.output;

%---Executesonbuttonpressinpushbutton1.

functionpushbutton1_Callback（hObject,eventdata,handles）

%hObjecthandletopushbutton1（seeGCBO）

[x1,fs]=wavread（'

语音.wav'

wavplay（x1,fs）;

%---Executesonbuttonpressinpushbutton2.

functionpushbutton2_Callback（hObject,eventdata,handles）

%hObjecthandletopushbutton2（seeGCBO）

fs=8000;

%语音信号采样频率为8000

t=（0:

length（x1）-1）/8000;

y1=fft（x1,2048）;

%对信号做2048点FFT变换

f=fs*（0:

1023）/2048;

figure

（1）;

subplot（2,2,1）;

plot（t,x1）;

%做原始信号的时域波形

gridon;

axistight;

原始语音信号'

time（s）'

幅度'

subplot（2,2,2）;

plot（f,abs（y1（1:

1024）））;

%做原始信号的FFT频谱

原始语音信号的FFT频谱'

Hz'

%双线性变换法设计的巴特沃斯滤波器

A1=0.05;

A2=0.10;

d=[A1*cos（2*pi*3800*t）+A2*sin（2*pi*3600*t）]'

d（:

2）=d（:

1）;

x2=x1+d;

wp=0.8*pi;

ws=0.85*pi;

Fs=8000;

Ts=1/Fs;

wp1=2/Ts*tan（wp/2）;

%将模拟指标转换为数字指标

ws1=2/Ts*tan（ws/2）;

[N,Wn]=buttord（wp1,ws1,Rp,Rs,'

s'

%选择滤波器最小阶数

[Z,P,K]=buttap（N）;

%创建butterworth模拟滤波器

[Bap,Aap]=zp2tf（Z,P,K）;

[b,a]=lp2lp（Bap,Aap,Wn）;

[bz,az]=bilinear（b,a,Fs）;

%用双线性法实现模拟到数字的转换

[H,W]=freqz（bz,az）;

%绘制频率响应曲线

subplot（2,2,3）;

plot（W*Fs/（2*pi）,abs（H））;

频率（Hz）'

频率响应'

Butterworth'

f1=filter（bz,az,x2）;

figure

（2）;

plot（t,x2）;

%画出滤波前的时域图

滤波前的时域波形'

plot（t,f1）;

%画出滤波后的时域图

滤波后的时域波形'

y3=fft（f1,2048）;

y2=fft（x2,2048）;

subplot（2,2,3）;

plot（f,abs（y2（1:

%画出滤波前的频谱图

滤波前的频谱'

subplot（2,2,4）

plot（f,abs（y3（1:

%画出滤波后的频谱图

滤波后的频谱'

wavplay（f1,fs）;

%---Executesonbuttonpressinpushbutton3.

functionpushbutton3_Callback（hObject,eventdata,handles）

%hObjecthandletopushbutton3（seeGCBO）

figure

（1）;

subplot（2,1,1）;

plot（t,x1）;

原始