北邮 DSP软件实验报告matlab.docx
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北邮 DSP软件实验报告matlab.docx
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北邮DSP软件实验报告matlab
北京邮电大学
DSP软件课程实验报告
学院:
电子工程学院
班级:
学号:
班内序号:
姓名:
目录
MatLab仿真试验总结2
实验一:
数字信号的FFT分析2
实验二:
DTMF信号的编码5
实验三:
FIR数字滤波器的设计和实现9
MatLab仿真试验总结
实验一:
数字信号的FFT分析
1、实验内容及要求
(1)离散信号的频谱分析:
设信号
此信号的0.3pi和0.302pi两根谱线相距很近,谱线0.45pi的幅度很小,请选择合适的序列长度N和窗函数,用DFT分析其频谱,要求得到清楚的三根谱线。
(2)DTMF信号频谱分析
用计算机声卡采用一段通信系统中电话双音多频(DTMF)拨号数字0~9的数据,采用快速傅立叶变换(FFT)分析这10个号码DTMF拨号时的频谱。
2、实验目的
通过本次实验,应该掌握:
(a)用傅立叶变换进行信号分析时基本参数的选择。
(b)经过离散时间傅立叶变换(DTFT)和有限长度离散傅立叶变换(DFT)后信号频谱上的区别,前者DTFT时间域是离散信号,频率域还是连续的,而DFT在两个域中都是离散的。
(c)离散傅立叶变换的基本原理、特性,以及经典的快速算法(基2时间抽选法),体会快速算法的效率。
(d)获得一个高密度频谱和高分辨率频谱的概念和方法,建立频率分辨率和时间分辨率的概念,为将来进一步进行时频分析(例如小波)的学习和研究打下基础。
(e)建立DFT从整体上可看成是由窄带相邻滤波器组成的滤波器组的概念,此概念的一个典型应用是数字音频压缩中的分析滤波器,例如DVDAC3和MPEGAudio。
3、实验结果
(1)离散信号的频谱分析:
【实验代码】:
N=5000;
n=1:
1:
N;
x=0.001*cos(0.45*pi*n)+sin(0.3*pi*n)-cos(0.302*pi*n-pi/4);%信号函数
y=fft(x,N);
magy=abs(y(1:
1:
N/2+1));
k=0:
1:
N/2;w=2*pi/N*k;
stem(w/pi,magy);%生成图形
axis([0.25,0.5,0,50])
【实验波形】:
(2)DTMF信号频谱分析
【实验代码】:
clear;
closeall;
column=[1209,1336,1477,1633];
line=[697,770,852,941];
fs=10000;
N=1024;
ts=1/fs;
n=0:
N-1;
f=0:
fs/N:
fs/N*(N-1);
key=zeros(16,N);
key(1,:
)=cos(2*pi*column
(1)*n*ts)+cos(2*pi*line
(1)*n*ts);
key(2,:
)=cos(2*pi*column
(2)*n*ts)+cos(2*pi*line
(1)*n*ts);
key(3,:
)=cos(2*pi*column(3)*n*ts)+cos(2*pi*line
(1)*n*ts);
key(4,:
)=cos(2*pi*column
(1)*n*ts)+cos(2*pi*line
(2)*n*ts);
key(5,:
)=cos(2*pi*column
(2)*n*ts)+cos(2*pi*line
(2)*n*ts);
key(6,:
)=cos(2*pi*column(3)*n*ts)+cos(2*pi*line
(2)*n*ts);
key(7,:
)=cos(2*pi*column
(1)*n*ts)+cos(2*pi*line(3)*n*ts);
key(8,:
)=cos(2*pi*column
(2)*n*ts)+cos(2*pi*line(3)*n*ts);
key(9,:
)=cos(2*pi*column(3)*n*ts)+cos(2*pi*line(3)*n*ts);
key(10,:
)=cos(2*pi*column
(2)*n*ts)+cos(2*pi*line(4)*n*ts);
figure;
fori=1:
10
subplot(4,4,i)
plot(f,abs(fft(key(i,:
))));
grid;
end
【实验波形】:
实验二:
DTMF信号的编码
1、实验内容及要求
1)把您的联系电话号码通过DTMF编码生成为一个.wav文件。
技术指标:
根据ITUQ.23建议,DTMF信号的技术指标是:
传送/接收率为每秒10个号码,或每个号码100ms。
每个号码传送过程中,信号存在时间至少45ms,且不多于55ms,100ms的其余时间是静音。
在每个频率点上允许有不超过±1.5%的频率误差。
任何超过给定频率±3.5%的信号,均被认为是无效的,拒绝接收。
(其中关键是不同频率的正弦波的产生。
可以使用查表方式模拟产生两个不同频率的正弦波。
正弦表的制定要保证合成信号的频率误差在±1.5%以内,同时使取样点数尽量少)
2)对所生成的DTMF文件进行解码。
DTMF信号解码可以采用FFT计算N点频率处的频谱值,然后估计出所拨号码。
但FFT计算了许多不需要的值,计算量太大,而且为保证频率分辨率,FFT的点数较大,不利于实时实现。
因此,FFT不适合于DTMF信号解码的应用。
³由于只需要知道8个特定点的频谱值,因此采用一种称为Goertzel算法的IIR滤波器可以有效地提高计算效率。
其传递函数为:
³
2、实验目的
³(a)复习和巩固IIR数字滤波器的基本概念;
³(b)掌握IIR数字滤波器的设计方法;
³(c)掌握IIR数字滤波器的实现结构;
³(d)能够由滤波器的实现结构分析滤波器的性能(字长效应);
³(e)了解通信系统电话DTMF拨号的基本原理和IIR滤波器实现方法。
3、实验结果
【编码实验代码】:
d=input('请输入电话号码:
','s');
sum=length(d);
sum_x=[];
fora=1:
sum
tm=['1','2','3','A';'4','5','6','B';'7','8','9','C';'*','0','#','D'];
forp=1:
4;
forq=1:
4;
iftm(p,q)==d(a);break,end
end
iftm(p,q)==d(a);break,end
end
f1=[697,770,852,941];
f2=[1209,1336,1477,1633];
n=1:
400;
x=sin(2*pi*n*f1(p)/8000)+sin(2*pi*n*f2(q)/8000);
x=[x,zeros(1,400)];
sum_x=[sum_x,x];
end
wavwrite(sum_x,'soundwave');
sound(sum_x);
subplot(2,1,1);
t=(1:
800*sum)/8000;
plot(t,sum_x);
axis([0,sum/10,-2.5,2.5]);
xlabel('时间/s')
title('DTMF信号时域波形');
N=800*sum;
Y=fft(sum_x,N);magY=abs(Y);
subplot(2,1,2);
k=1:
N;
k1=8000/N*k;
plot(k1,magY);
xlabel('频率');title('DTMF信号频谱');
disp('信号已生成(文件名soundwave.wav)');
【编码实验波形】:
【解码实验代码】:
k=[1820222431343842];
N=205;
t=[];
fora=1:
sum
m=800*(a-1);
X=goertzel(sum_x(m+1:
m+N),k+1);
val=abs(X);
xk2=val.^2;
xk2
limit=80;
fors=5:
8
ifval(s)>limit,break,end
end
forr=1:
4
ifval(r)>limit,break,end
end
t=[t,tm(r,s-4)];
end
disp(['检测到的号码为:
'])
disp(t)
【解码实验波形】:
实验三:
FIR数字滤波器的设计和实现
1、实验内容及要求:
³录制自己的一段声音,长度为45秒(十多秒以上)取样频率32kHz,然后叠加一个高斯白噪声,(知道噪声分布,知道噪声功率,只要知道输入信号功率),使得信噪比为20dB。
请采用窗口法。
设计一个FIR带通滤波器,滤除噪声提高质量。
⏹提示:
⏹滤波器指标参考:
通带边缘频率为4kHz,阻带边缘频率为4.5kHz,阻带衰减大于50dB;
⏹Matlab函数y=awgn(x,snr,'measured'),首先测量输入信号x的功率,然后对其叠加高斯白噪声;
2、实验目的
³通过本次实验,掌握以下知识:
±FIR数字滤波器窗口设计法的原理和设计步骤;
±Gibbs效应发生的原因和影响;
±不同类型的窗函数对滤波效果的影响,以及窗函数和长度N的选择。
(效果,耳机听前后声音,或者看前后的频谱图:
2,看一下大家设计的滤波器的频谱图)
3、实验结果:
【实验代码】:
clc,clear
fs=32000;
[x,fs,bits]=wavread('原声.wav');
snr=20;
x2=awgn(x,snr,'measured','db');
wavwrite(x2,fs,16,'原声音加白噪声.wav');
t=0:
1/fs:
(size(x2)-1)/fs;
wp=8000*pi/32000;
ws=9000*pi/32000;
wdelta=ws-wp;
N=ceil(11*pi/wdelta);%取整
wn=(ws+wp)/2;
b=fir1(N,wn/pi,blackman(N+1));%选择窗函数,并归一化截止频率
figure
(1)
freqz(b,1,512)
f2=filter(b,1,x2);
title('滤波器幅频、相频特性');
figure
(2)
subplot(2,1,1)
plot(t,x2)
title('滤波前时域波形');
subplot(2,1,2)
plot(t,f2)
title('滤波后时域波形');
F0=fft(f2,1024);f=fs*(0:
511)/1024;
figure(3)
y2=fft(x2,1024);
subplot(2,1,1)
plot(f,abs(y2(1:
512)));title('滤波前频谱');xlabel('Hz');ylabel('幅度');
axis([0,5000,0,100]);
subplot(2,1,2)
F2=plot(f,abs(F0(1:
512)));title('滤波后频谱');xlabel('Hz');ylabel('幅度');
axis([0,5000,0,100]);
wavwrite(f2,fs,16,'滤波后声音.wav');
【实验波形】:
实验总结:
本次dsp软件实验让我感觉很有意义,我从开始的迷茫不知所措到逐渐上手去编写代码,去改代码,去调试,在其中我把大一学过的matlab很好的复习而且加深,让我对matlab有了一个新的认识,真的是仿真很实用的软件。
在本次实验中,我掌握了用傅里叶变换进行信号分析是的参数的选择,而且在实验中很好的将理论与实际相结合,把不懂的理论用图像仿真的方式学明白,看清楚仿真出来的图形与自己想象中的是否一致,不一致差距在哪,这个是很有意义的;DTFT时间域是离散信号,频率域还是连续的,而DFT在两个域中都是离散的,我真切的在实验中体会到了离散傅里叶变换的基本原理、特性、以及经典的快速算法,也建立了频率分辨率和时间分辨率的概念,为今后的学习打下基础。
我感觉有些时候自己的智慧是很有限的,大家集体的力量是强大的,我们要充分学会利用其它人的好的方法、建议以及技巧,并且很好的应用到自己的实验中,这样在参考中学习,再从参考中走出来,做出自己的东西,这个就是实验的意义之所在吧。
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