数字信号处理报告.docx
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1、数字信号处理课程设计学校:郑州大学学院年级:物理工程学院 08 级专业班级:测控技术与仪器 1 班姓名:史占东指导教师:岳学东一、课程设计的目的3二、课程设计根本要求3三、课程设计内容31、音乐信号的音谱和频谱观看3 使用 wavread 语句读取音乐信号,猎取抽样率;32、音乐信号的抽取减抽样43、音乐信号的 AM 调制64、AM 调制音乐信号的同步解调85、音乐信号的滤波去噪17四、课程设计报告要求23数字信号处理课程设计设计题目:基于 MATLAB 的音乐信号处理和分析一、课程设计的目的本课程设计通过对音乐信号的采样、抽取、调制、解调等多种处理过程的理论分析和 MATLAB 实现,使学生
2、进一步稳固数字信号处理的根本概念、理论、分析方法和实现方法;使学生把握的根本理论和分析方法学问得到进一步扩展;使学生能有效地将理论和实际严密结合;增加学生软件编程实现力量和解决实际问题的力量。二、课程设计根本要求1 学会 MATLAB 的使用, 把握 MATLAB 的根本编程语句。2 把握在 Windows 环境下音乐信号采集的方法。3 把握数字信号处理的根本概念、根本理论和根本方法。4 把握 MATLAB 设计 FIR 和 IIR 数字滤波器的方法。5 把握使用 MATLAB 处理数字信号、进展频谱分析、设计数字滤波器的编程方法。三、课程设计内容1、音乐信号的音谱和频谱观看使用 window
3、s 下的录音机录制一段音乐信号或承受其它软件截取一段音乐信号要求:时间不超过 5s、文件格式为 wav 文件 使用 wavread 语句读取音乐信号,猎取抽样率;留意:读取的信号是双声道信号,即为双列向量,需要分列处理; 输出音乐信号的波形和频谱,观看现象; 使用 sound 语句播放音乐信号,留意不同抽样率下的音调变化,解释现象。试验程序及图形如下:close all;clear all;clc;w,fs,b=wavread(”G:音乐wav古筝.wav”); w1=w(:,1);f=fft(w1); l=length(f); ww=2/l*(0:l-1);subplot(121);plot
4、(w1);title(”声音信号波形”);xlabel(”t”);ylabel(”信号幅度 w1”);subplot(122);plot(ww,abs(f);title(”声音信号频谱”);xlabel(”t”);ylabel(”信号幅度|f|”); sound(w1,fs);%不转变抽样率的状况下听取原音乐信号;sound(w1,2*fs);%增大抽样率的状况下听取原音乐信号; sound(w1,fs/2);%降低抽样率的状况下听取原音乐信号;分析与说明:(1) ,由 matlab 观看音乐信号的抽样率为:fs=22050;(2) ,由信号频谱知,信号集中在低频段 00.3pi,声音信号单一
5、,且低频处幅度较大, 与二胡音乐符合。(3) ,由 matlab 听取不同抽样率下的声音信号并比较可知:增大抽样率等于加快音乐的播放速度,降低抽样率等于放慢音乐的播放速度。2、音乐信号的抽取减抽样 观看音乐信号频率上限,选择适当的抽取间隔对信号进展减抽样给出两种抽取间隔,代表混叠与非混叠; 输出减抽样音乐信号的波形和频谱,观看现象,给出理论解释; 播放减抽样音乐信号,留意抽样率的转变,比较不同抽取间隔下的声音,解释现象。试验程序及图形如下:% 减抽样% 不发生混叠抽样j=0;d=2;for i=1:d:length(w1); j=j+1; dwav(j)=w(i);end; figure;f1
6、=fft(dwav);subplot(121);plot(dwav);title(”信号波形1/2”);xlabel(”t”);ylabel(”信号幅度 dwav”); subplot(122);plot(ww,abs(f);title(”声音信号频谱1/2”);xlabel(”t”);ylabel(”信号幅度|f|”); sound(dwav,fs/d);%发生混叠抽样j=0;d=8;for i=1:d:length(w1); j=j+1; dwav(j)=w(i);end; figure;f1=fft(dwav);subplot(121);plot(dwav);title(”信号波形1/2
7、”);xlabel(”t”);ylabel(”信号幅度 dwav”);subplot(122);plot(ww,abs(f);title(”声音信号频谱1/2”);xlabel(”t”);ylabel(”信号幅度|f|”); sound(dwav,fs/d);分析与说明:(1) ,观看图形可知信号频率上限为 0.25pi,据此分别选取抽样间隔为 2 倍频代表不混叠和 8 倍频代表混叠。(2) ,由减抽样后的频谱可知,中选取 2 倍频减抽样时,频率样间隔变大但未超过最小抽样间隔,尽管频谱有所延长,但并不产生混叠,即减抽样后频谱上限未超过折叠频率;而选取8 倍频减抽样时,由于时域抽样间隔变大超过最
8、小抽样间隔,频谱延长且产生混叠,即频率上限超过折叠频率。综合以上说明,原音乐信号有肯定程度的数据冗余,可以实行适当的减抽样来削减其冗余度而使信号不失真。(3) ,抽样间隔为 8 倍频时的声音信号与 2 倍频相比显的低且声音信号中多了杂音, 这是由于抽样间隔的增大使信号频谱向高频搬移,且间隔越大,搬移越厉害,即使信号声音变小;多了杂音是由于 8 倍频的减抽样产生了混叠。3、音乐信号的 AM 调制 观看音乐信号频率上限,选择适当调制频率对信号进展调制给出高、低两种调制频率; 输出调制信号的波形和频谱,观看现象,给出理论解释; 播放调制音乐信号,留意不同调制频率下的声音,解释现象。试验程序及图形如下
9、:%对声音信号进展调制%高频调制figure;n1=0:l-1;w2=w1.*cos(0.9*pi*n1)”;f2=fft(w2); sound(w2,fs);subplot(121);plot(w2);title(”调制后信号波形”);xlabel(”t”);ylabel(”信号幅度 w2”);subplot(122);plot(ww,abs(f2);title(”调制后信号频谱”);xlabel(”w”);ylabel(”信号幅度|f2|”);%低频调制figure;n1=0:l-1;w22=w1.*cos(pi/8*n1)”;f22=fft(w22);%sound(w22,fs);sub
10、plot(121);plot(w22);title(”调制后信号波形”);xlabel(”t”);ylabel(”信号幅度 w22”); subplot(122);plot(ww,abs(f22);title(”调制后信号频谱”);xlabel(”w”);ylabel(”信号幅度|f22|”);(1) ,观看图形可知信号频率上限为 0.25pi,选取高频调制频率为 0.9pi,低频调制频率为 0.5pi;(2) ,观看所得图形知:高频调制后,信号频谱从原点处搬移至0.9pi 处,且频谱左右各搬移 0.9pi,由于频率上限为 0.25pi,故搬移后信号最高频率超过折叠频率,从而产生了混叠,将会使
11、信号失真;低频调制后,信号频谱从原点搬移至 0.5pi 处,且频谱左右各搬移 0.5pi,但搬移后信号频率上限并未超出折叠频率,故信号未发生混叠, 不会失真; (3),播放调制后的声音信号,可以听出高频调制后声音信号有较大刺耳的噪音,而低频调制噪音较小且仍能清楚的听出其音调。这主要是由于高频调制产生了混叠失真而低频没有产生混叠的原因。4、AM 调制音乐信号的同步解调 设计巴特沃斯 IIR 滤波器完成同步解调;观看滤波器频率响应曲线; 用窗函数法设计 FIR 滤波器完成同步解调,观看滤波器频率响应曲线;要求:分别使用矩形窗和布莱克曼窗,进展比较; 输出解调信号的波形和频谱,观看现象,给出理论解释
12、; 播放解调音乐信号,比较不同滤波器下的声音,解释现象。试验程序及图形如下:%对高频调制后的信号解调figure;w33=w2.*cos(0.9*pi*n1)”;f33=fft(w33);subplot(121);plot(w33);title(”解调后信号波形”);xlabel(”t”);ylabel(”信号幅度 w33”);subplot(122);plot(ww,abs(f33);title(”解调后信号波形”);xlabel(”t”);ylabel(”信号幅度|f33|”);%对解调后信号进展滤波%iir 进展滤波n,wn=buttord(0.2,0.3,1,15); b,a=butt
13、er(n,wn);h1,wf1=freqz(b,a); w4=filter(b,a,2*w33); f4=fft(w4);figure;subplot(131);plot(wf1/pi,abs(h1);title(”滤波器频谱”);xlabel(”w”);ylabel(”信号幅度|h1|”);subplot(132);plot(w4);title(”滤波后信号波形”);xlabel(”t”);ylabel(”信号幅度 w4”);subplot(133);plot(ww,abs(f4);title(”滤波后信号频谱”);xlabel(”w”);ylabel(”信号幅度|f4|”);%fir 进展
14、滤波(矩形窗); wc=0.2*pi; N=33;b=256;hd=ideal_filter(wc,N); wa=boxcar(N); hh=hd.*wa”;wh=2/b*(0:b-1);w55=conv(h,w33); t1=length(w55);t11=2/t1*(0:t1-1); h22=fft(hh);f55=fft(w55); fh_dz2=20*log10(abs(h22)+eps)/max(abs(h22); figure;subplot(121);plot(wh,abs(h22); title(”滤波器频谱(矩形窗)”);xlabel(”w”);ylabel(”信号幅度|h2
15、2|”);subplot(122);plot(wh, fh_dz2); title(”滤波器频谱衰减(矩形窗)”);xlabel(”w”);ylabel(”信号幅度fh_dz2”); figure;subplot(121);plot(w55);title(”滤波后信号波形(矩形窗)”);xlabel(”t”);ylabel(”信号幅度 w55”);subplot(122);plot(t11,abs(f55);title(”滤波后信号频谱(矩形窗)”);xlabel(”w”);ylabel(”信号幅度|f55|”);%fir 进展滤波(布莱克曼窗); wa1=blackman(N);h1=hd.
16、*wa1”;w6=conv(h,w3);t2=length(w6);t22=2/t2*(0:t2-1);h3=fft(h1,b); f6=fft(w6);fh_dz1=20*log10(abs(h3)+eps)/max(abs(h3);figure;subplot(121);plot(wh,abs(h3); title(”滤波器频谱(布莱克曼)”);xlabel(”w”);ylabel(”信号幅度|h3|”);subplot(122);plot(wh, fh_dz1 ); title(”滤波器频谱衰减 (布莱克曼 )”);xlabel(”w”); ylabel(”信号幅度fh_dz1 ”);f
17、igure;subplot(121);plot(w6);title(”滤波后信号波形(布莱克曼)”);xlabel(”t”);ylabel(”信号幅度 w6”);subplot(122);plot(t22,abs(f6);title(”滤波后信号频谱(布莱克曼)”);xlabel(”w”);ylabel(”信号幅度|f6|”);%对低频调制后的信号解调figure;w3=w22.*cos(pi/2*n1)”;f22=fft(w3);subplot(121);plot(w3);title(”解调后信号波形”);xlabel(”t”);ylabel(”信号幅度 w3”);subplot(122);
18、plot(ww,abs(f3);title(”解调后信号波形”);xlabel(”t”);ylabel(”信号幅度|f3|”);%iir 进展滤波n,wn=buttord(0.2,0.3,1,15); b,a=butter(n,wn);h11,wf11=freqz(b,a); w44=filter(b,a,2*w3); f44=fft(w44);figure;subplot(131);plot(wf11/pi,abs(h11);title(滤”波器频谱”);xlabel(”w”);ylabel(”信号幅度|h11|”);subplot(132);plot(w44);title(”滤波后信号波形
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