DSP实验报告.docx
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DSP实验报告.docx
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DSP实验报告
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DSP软件试验报告
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-pi4);
y=fft(x,N);
magy=abs(y(1:
1:
N2+1));
k=0:
1:
N2;w=2*piN*k;
stem(wpi,magy);
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=[];
line=[941];
fs=8000;
N=1024;
ts=1fs;
n=0:
N-1;
f=0:
fsN:
fsN*(N-1);
key=zeros(16,N);
key(1,:
)=cos(2*pi*column
(1)*ts*n)+cos(2*pi*line
(1)*ts*n);
key(2,:
)=cos(2*pi*column
(2)*ts*n)+cos(2*pi*line
(1)*ts*n);
key(3,:
)=cos(2*pi*column(3)*ts*n)+cos(2*pi*line
(1)*ts*n);
key(4,:
)=cos(2*pi*column
(1)*ts*n)+cos(2*pi*line
(2)*ts*n);
key(5,:
)=cos(2*pi*column
(2)*ts*n)+cos(2*pi*line
(2)*ts*n);
key(6,:
)=cos(2*pi*column(3)*ts*n)+cos(2*pi*line
(2)*ts*n);
key(7,:
)=cos(2*pi*column
(1)*ts*n)+cos(2*pi*line(3)*ts*n);
key(8,:
)=cos(2*pi*column
(2)*ts*n)+cos(2*pi*line(3)*ts*n);
key(9,:
)=cos(2*pi*column(3)*ts*n)+cos(2*pi*line(3)*ts*n);
key(10,:
)=cos(2*pi*column
(2)*ts*n)+cos(2*pi*line(4)*ts*n);
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。
³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:
2、实验目的
(a)复习和巩固IIR数字滤波器的基本概念;
(b)掌握IIR数字滤波器的设计方法;
(c)掌握IIR数字滤波器的实现结构;
(d)能够由滤波器的实现结构分析滤波器的性能(字长效应);
(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
【实验代码】:
d=input('请键入电话号码:
','s');%输入电话号码
sum=length(d);
total_x=[];
sum_x=[];
sum_x=[sum_x,zeros(1,800)];
fora=1:
sum%循环sum次
symbol=abs(d(a));%求输入的ASCII码
tm=[;;;];%DTMF表中键的
16个ASCII码
forp=1:
4;
forq=1:
4;
iftm(p,q)==abs(d(a));break,end%检测码相符的列号q
end
iftm(p,q)==abs(d(a));break,end%检测码相符的行号p
end
f1=[941];%行频率向量
f2=[];%列频率向量
%为了发声,加长序列
n=1:
400;
x=sin(2*pi*n*f1(p)8000)+sin(2*pi*n*f2(q)8000);%构成
双频信号
x=[x,zeros(1,400)];
sum_x=sum_x+x;
total_x=[total_xx];%将所编码连接起来
end
wavwrite(total_x,'soundwave')
sound(total_x);%发出声音
subplot(2,1,1);
plot(total_x);
title('DTMF信号时域波形')
xk=fft(x);
mxk=abs(xk);
subplot(2,1,2);
k=(1:
800)*sum*8000800;
plot(k,mxk);
xlabel('频率');
title('DTMF信号频谱');
%
disp('双频信号已生成并发出')
%接收检测端的程序
k=[1820222431343842];%要求的DFT样本序号
N=205;
disp(['接收端检测到的号码为'])
fora=1:
sum
m=800*(a-1);
X=goertzel(total_x(m+1:
m+N),k+1);%用Goertzel算法计算八
点DFT样本
val=abs(X);%列出八点DFT向量
%stem(k,val,'.');grid;xlabel('k');ylabel('|X(k)|')%画出DFT(k)幅度
%set(gcf,'color','w')%置图形背景色为白
%shg,disp('图上显示的是检测到的八个近似基频的DFT幅度');pause%
limit=80;%
fors=5:
8;
ifval(s)>limit,break,end%查找列号
end
forr=1:
4;
ifval(r)>limit,break,end%查找行号
end
disp([setstr(tm(r,s-4))])%显示接收到的字符
end
【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:
³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;
³Matlab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】:
[x,fs,bits]=wavread('C:
\DocumentsandSettings\Administrator\桌面
\baozhiying\3\wo.wav');
snr=20;
x2=awgn(x,snr,'measured');
wavwrite(x'C:
\DocumentsandSettings\Administrator\桌面
\baozhiying\3\wo-1.wav');
t=0:
1fs:
(size(x2)-1)fs;
wp=8000*pi32000;
ws=9000*pi32000;
wdelta=ws-wp;
N=ceil(11*piwdelta);%取整
wn=(ws+wp)2;
b=fir1(N,wnpi,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);
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');
subplot(2,1,2)
F2=plot(f,abs(F0(1:
512)));
title('滤波后频谱')
xlabel('Hz');
ylabel('幅度');
wavwrite(f'C:
\DocumentsandSettings\Administrator\桌面
\baozhiying\3\wo-2.wav');
【实验波形】:
实验总结:
通过本次试验,我掌握了用傅立叶变换进行信号分析时基本参数的选择,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。
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。
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。
与此同时,我建立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。
在做IIR数字滤波器的时候,掌握了IIR数字滤波器的设计方法和实现结构,同时能够由滤波器的实现结构分析滤波器的性能。
做FIR滤波器时,我掌握了其的窗口设计法的原理和设计步骤,以及不同类型的窗函数对滤波效果的影响。
通过此次MatLab仿真试验,与我们所学的数字信号处理相联系,不仅对MATLAB的应用更加熟练,也更加强了对DSP的学习,受益颇多。
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