数字信号处理课设--二进制扩频通信系统

数字信号处理课设--二进制扩频通信系统
数字信号处理课设--二进制扩频通信系统

一.引言

扩频通信,即扩展频谱通信(Spread Spectrum Communication),它与光纤通信,卫星通信,一同被誉为进入信息时代的三大高技术通信传输方式。扩频通信技术自50 年代中期美国军方便开始研究,一直为军事通信所独占,广泛应用于军事通信、电子对抗以及导航、测量等各个领域。直到80年代初才被应用于民用通信领域。为了满足日益增长的民用通信容量的需求和有效地利用频谱资源,各国都纷纷提出在数字峰窝移动通信、卫星移动通信和未来的个人通信中采用扩频技术,扩频技术现已广泛应用于蜂窝电话、无绳电话、微波通信、无线数据通信、遥测、监控、报警等系统中。

二.概述

序列扩频系统(DS,Direct Sequence)又称为序列调制系统或伪噪声系统(PN 系统),简称为直扩系统,是目前应用较为广泛的一种扩展频谱系统。直扩系统是将要发送的信息用伪随机(PN)序列扩展到一个很宽的频带上去,在接收端,用与发送端扩展用的相同的伪随机序列对接收到的扩频信号进行相关处理,恢复出原来的信息。干扰信号由于与伪随机序列不相关,在接收端被扩展,使落入信号频带内的干扰信号功率大大降低,从而提高了系统的输出信噪(干)比,达到抗干扰的目的。一种典型的扩展频谱系统如图1 所示。

图 1 典型扩展频谱系统框图

它主要由原始信息、信源编译码、信道编译码(差错控制)、载波调制与解调、扩频调制与解扩频和信道六大部分组成。信源编码的目的是去掉信息的冗余度,压缩信源的数码率,提高信道的传输效率。差错控制的目的是增加信息在信道传输中的冗余度,使其具有检错或纠错能力,提高信道传输质量。调制部分是为使经信道编码后的符号能在适当的频段传输,如微波频段,短波频段等。扩频调制和解扩是为了某种目的而进行的信号频谱展宽和还原技术。与传统通信系统不同的是,在信道中传输的是一个宽带的低谱密度的信号。数字信号的频带传输与模拟通信相似,要使某一数字信号在带限信道中传输,就必须用数字信号对载波进行调制。对于大多数的数字传输系统来说,由于数字基带信号往往具有丰富的低频成分,而实际的通信信道又具有带通特性,因此,必须用数字信号来调制某一较高频率的正弦或脉冲载波,使已调信号能通过带限信道传输。这种用基带数字信号控制高频载波,把基带数字信号变换为频带数字信号的过程称为数字调制。那么,已调信号通过信道传输到接收端,在

接受端通过解调器把频带数字信号还原成基带数字信号,这种数字信号的反变换称为数字解调。通常,我们把数字调制与解调合起来称为数字调制,把包括调制和解调过程的传输系统叫做数字信号的频带传输系统。

三.MATLAB中扩频通信系统介绍

扩展频谱通信技术

1,理论基础

扩频通信的基本理论是根据信息论中的Shannon公式.即C=Bl092(1+S/N) (1)式中:c 为系统的信道容量(bit/s):B为系统信道带宽(Hz);S为信号的平均功率;N为噪声功率。Shannon公式表明了一个系统信道无误差地传输信息的能力跟存在于信道中的信噪比(sin)以及用于传输信息的系统信道带宽(B)之间的关系。该公式说明了两个最重要的概念:一个是在一定的信道容量的条件下,可以用减少发送信号功率、增加信道带宽的办法达到提高信道容量的要求:一个是可以采用减少带宽而增加信号功率的办法来达到。扩频增益是扩频通信的重要参数,它反应了扩频通信系统抗干扰能力的强弱.其定义为接收机相关器输出信噪比和接收机相关器输入信噪比之比,即式中,S;和So分别为接收机相关器输入、输出端信号功率;N;和No分别为相关器的输入、输出端干扰功率;Rs为伪随机码的信息速率,&为基带信号的信息速率;B。为频谱扩展后的信号带宽,Bd频谱扩展前的信号带宽。

2,实现方法

扩频通信与一般的通信系统相比,主要是在发射端增加了扩频调制。而在接收端增加了扩频解调的过程,扩频通信按其工作方式不同主要分为直接序列扩频系统、跳频扩频系统、跳时扩频系统、线性调频系统和混合调频系统。现以直接序列扩频系统为例说明扩万方数据仿真技术频通信的实现方法。图1为直接序列扩频系统的原理框图

四.通过MA TLAB编程实现二进制扩频通信系统

1 实现步骤

1.编写程序生成调制器模块,将已生成的二进制数字1映射为M个连续+1的序列和将一个二进制数字0映射为M个连续-1的序列。由此,M个连续+1代表一个矩形脉冲的采样形式。

2.编写程序生成噪声发生器,它产生一个范围在(-a,a)上均匀分布数的序列,每一个噪声样本被加到对应的信号样本上。

3.编写程序生成解调器模块,将来自信道接收到的这个M个受到噪声污损的序列+1或-1相加。

4.检测器将解调器的输出与零做比较,如果输出大于0就判决为1,如果输出小于0就判决为0。如果检测器的输出与从发射器传送的比特不一致,就被计数器计为1个差错。 提高部分

1.调制器的输出乘上一个M位的伪随机序列(用随机数发生器产生等概的±1序列),

解调器输入乘以同一个伪随机序列。传输信道受到加性噪声和一个单频正弦噪声

的干扰。假定正弦噪声幅度大于M。

2.用和不用伪随机序列执行该仿真系统,对不同M值(如M=50,100,500,1000)

测量差错率,并比较不同系统的效果。

2程序仿真

1 直接序列扩频通信系统仿真

第一步,先采用较少的码元数搭建直扩系统,编写程序生成调制器模块

设信源信息码的总长度为20,每个信息码内含50个采样点。通过sign,rand 函数,把20个(0,1)区间内的随机数变成20个只用“1”与“-1”表示的信息码,而后再通过一个循环,对每一个信息码采样50次,共生成1000个采样点,然后得到了调制后的波形。

m=50;

code_length=20; %信息码元个数

N=1:code_length

rand('seed',0);

x=sign(rand(1,code_length)-0.5); %信息码%产生在-1到=+1之间的随机数

for i=1:20

s((1+(i-1)*m):i*m)=x(i); %每个信息码元内含m 个采样点

end

生成的信息码的波形图如图所示。

第二步,编写程序生成噪声发生器

先要产生载波,一个载波周期内含50个采样点,经过20次循环,生产1000个对载波的采样点,然后与噪声noise 对应点相加,就得到了加燥后的波形。

a=1

noise=(rand(1,m*code_length)-0.5)*a*2; tran=noise+s;

调制器

code l ength*m

幅度

code l ength*m

幅度

第三步,编写程序生成解调器

解调相当于调制的逆过程, 将来自信道接收到的这个M 个受到噪声污损的序列+1或-1相加进行解调。 程序如下:

for i=1:20

d(i)=sign(sum(tran((1+(i-1)*m):i*m))); end

第四步,检测器将解调器的输出与零做比较

如果输出大于0就判决为1,如果输出小于0就判决为0。 for i=1:20 if (d(i)<0) z(i)=0; else z(i)=1; end en

-1-0.8-0.6-0.4-0.20.20.40.60.8解调器

code l ength

幅度

第五步,计算误码率

利用函数调用,进行误码率计算,如果检测器的输出与从发射器传送的比特不一致,就被计数器计为1个差错。 count=0; for i=1:20

if(x(i)~=d(i)) count=count+1; end

end

rate=count/code_length; %figure(5)

%stem(rate);

-------------------------------- clear all;close all;clc; m=50;

code_length=20; for a=0:50

rate(a+1)=jct(m,20,a); end

检波器

code l ength

幅度

2加随机序列后序列进行扩频通信系统仿真

第一步,搭建扩频系统,编写程序生成加伪随机序列调制器

设信源信息码的总长度为20,每个信息码内含8个采样点。通过sign ,rand 函数,把20个(0,1)区间内的随机数变成20个只用“1”与“-1”表示的信息码,而后再通过一个循环,对每一个信息码采样8次,共生成160个采样点,调制器的输

出乘上一个M 位的伪随机序列(用随机数发生器产生等概的±1序列) 程序如下:

m=8;

code_length=20; %信息码元个数

N=1:code_length; rand('seed',0);

x=sign(rand(1,code_length)-0.5); %信息码%产生在-1到=+1之间的随机数 for i=1:20

s((1+(i-1)*m):i*m)=x(i); %每个信息码元内含m 个采样点

%调制

x_code=sign(rand(1,m)-0.5); %把0,1 序列码变换为-1,1 调制码 w_code((1+(i-1)*m):i*m)=s((1+(i-1)*m):i*m).*x_code; %每个伪码码元内含8 个采样点 end

01020

30405060

0.05

0.10.150.20.25

0.30.35

0.4错误率

a

误码率

第二步,搭建扩频系统,编写程序生成加伪随机序列解制器

解调器输入乘以同一个伪随机序列。传输信道受到加性噪声和一个单频正弦噪声的干扰。假定正弦噪声幅度大于M 。 %加sin 噪声

t=0:m*code_length-1; p=(m+1)*sin(4*pi/m*t);

a=1;

noise=(rand(1,m*code_length)-0.5)*2*a;%噪声调幅干扰

receive=w_code+noise+p;%加性噪声和一个单频正弦噪声的干扰 %解调

for i=1:20

d(i)=sign(sum(receive((1+(i-1)*m):i*m).* x_code));% 解调器输入乘以同一个伪随机序列 end

加伪随机序列调制

code l ength*m

幅度

第三步,用和不用伪随机序列执行该仿真系统

利用函数调用,进行误码率计算,如果输出与从发射器传送的比特不一致,就被计数器计为1个差错。对不同M 值测量差错率,并比较不同系统的效果。 %检波 for i=1:20 if (d(i)<0) z(i)=-1; else z(i)=1; end end

count=0; for i=1:20 if x(i)~=z(i)

% 如果检测器的输出与从发射器传送的比特不一致,就被计数器计为1个差错。 count=count+1; end

end

rate=count/code_length;%求误码率 -------------------------- %对函数进行调用

clear all;close all;clc; a=100;

for m=1:1000;

rate(m)=tgt(m,20,a); rate1(m)=jct(m,20,a);

0204060

80100120140160

加伪随机序列解制

code l ength*m

幅度

end

figure(1) subplot(211) plot(rate1);

title('不加伪随机序列执行仿真系统') xlabel('m');ylabel('误码率'); subplot(212) plot(rate)

title('加伪随机序列执行仿真系统') xlabel('m');ylabel('误码率');

分析:经过比较可以看出加伪随机序列后生成的误码率相对于不加伪随机序列要小,且变化幅度小,所以加伪随机码序列稳定

010*******

4005006007008009001000

0.5

0.60.70.8

0.9不加伪随机序列执行仿真系统

m

误码率

100

200

300

400

500600

700

800

900

1000

00.20.40.6

0.8加伪随机序列执行仿真系统

m

误码率

3程序

1)基础题

function rate=jct(m,code_length,a)

% clear all;close all;clc;

% m=50;

% code_length=20; %信息码元个数

% N=1:code_length;

rand('seed',0);

x=sign(rand(1,code_length)-0.5); %信息码%产生在-1到=+1之间的随机数for i=1:20

s((1+(i-1)*m):i*m)=x(i); %每个信息码元内含m 个采样点

end

% figure(1);

% stem(s);

% title('调制器')

% xlabel('code_length*m');ylabel('幅度');

%加噪声

%a=1

noise=(rand(1,m*code_length)-0.5)*a*2;

tran=noise+s;

% figure(2)

% stem(tran);

% title('噪声发生器')

% xlabel('code_length*m');ylabel('幅度');

%解调

for i=1:20

d(i)=sign(sum(tran((1+(i-1)*m):i*m)));

end

% figure(3)

% stem(d);

% title('解调器')

% xlabel('code_length');ylabel('幅度');

%第四步

for i=1:20

if (d(i)<0)

z(i)=0;

else

z(i)=1;

end

end

% figure(4) % stem(z);

% title('检测器')

% xlabel('code_length');ylabel('幅度'); count=0; for i=1:20

if(x(i)~=z(i))

count=count+1; end end

rate=count/code_length; %figure(5) %stem(rate);

-------------------------------- clear all;close all;clc; m=50;

code_length=20; for a=0:50

rate(a+1)=jct(m,20,a); end

figure(1) plot(rate);

title('错误率')

xlabel('a');ylabel('误码率');

截图:

code l ength*m

幅度

code l ength*m

幅度

改变a 值 M=50

2)提高题

function rate=tgt(m,20,a) %clear all;close all;clc; %产生伪随机码 % m=8;

% code_length=20; %信息码元个数 % N=1:code_length; rand('seed',0);

x=sign(rand(1,code_length)-0.5); %信息码%产生在-1到=+1之间的随机数 for i=1:20

s((1+(i-1)*m):i*m)=x(i); %每个信息码元内含m 个采样点 %调制

code l ength

幅度

code l ength

幅度

错误率

a

误码率

x_code=sign(rand(1,m)-0.5); %把0,1 序列码变换为-1,1 调制码

w_code((1+(i-1)*m):i*m)=s((1+(i-1)*m):i*m).*x_code; %每个伪码码元内含8 个采样点end

% figure(1)

% stem(w_code);

% title('加伪随机序列调制')

% xlabel('code_length*m');ylabel('幅度');

%加sin噪声

t=0:m*code_length-1;

p=(m+1)*sin(pi/20*t);

a=1;

noise=(rand(1,m*code_length)-0.5)*2*a;%噪声调幅干扰

receive=w_code+noise+p;

%解调

for i=1:20

d(i)=sign(sum(receive((1+(i-1)*m):i*m).* x_code));

end

% figure(2)

c=s.*receive;

% stem(c);

% title('加伪随机序列解制')

% xlabel('code_length*m');ylabel('幅度');

for i=1:20

if (d(i)<0)

z(i)=-1;

else

z(i)=1;

end

end

count=0;

for i=1:20

if x(i)~=z(i)

count=count+1;

end

end

rate=count/code_length;;

--------------------------

clear all;close all;clc;

a=100;

for m=1:1000;

rate(m)=tgt(m,20,a);

rate1(m)=jct(m,20,a);

end

figure(1) subplot(211) plot(rate1);

title('不加伪随机序列执行仿真系统') xlabel('m');ylabel('误码率'); subplot(212) plot(rate);

title('加伪随机序列执行仿真系统') xlabel('m');ylabel('误码率');

截图:

一题截图:

二题截图:

code l ength*m

加伪随机序列解制

code l ength*m

幅度

0.5

0.60.70.8

0.9不加伪随机序列执行仿真系统

m

误码率

100

200

300

400

500600

700

800

900

1000

00.20.40.6

0.8加伪随机序列执行仿真系统

m

误码率

五分析:

总体思路:要进行误码率的计算,需要分两步进行,即抽样和判决。假设信源信息码长度为M,每个信息码包含N 个采样点数,则,先从第一个信息码的N 个采样点中,随机抽取i 个,判断是否全为1,或全为-1,这样就确定了此信息码为1 还是-1;以同样的方法对输出的信息码再做一次,最后将两个信息码的判断结果进行比较,不同就记录下来,进行累加,相同则进行下一次循环。M 个循环后,把累加和的结果除以M,就得到本系统的误码率了。仿真程序:假设信息码长为50,每个信息码包含8 个采样点数,则用rand 函数,随机的从的第i 个信息码中抽取10 个采样点,从而判断此第i个信源信息码是1 还是-1;同样用此方法,判断第i个解调出的信息码是1 还是-1,然后把二者进行比较,相同则开始第i+1 次循环,不同就进行累加,结果放在n 中,M 次循环后计算n/M,结果err 就是本系统的误码率。

六结论:

随着社会通信事业的迅猛发展,扩展频谱技术的应用大有潜力可以挖掘,尤其在民用中的地位也越来越显著。值得一提的是,它可以应用于较恶劣的环境,其前景十分诱人。本文是基于扩频系统的原理,主要针对的是直扩系统,进行了matlab 的仿真以及加入噪声和干扰的仿真。

七课设总结

在这次的课设中我们主要是运用了rand,sign函数,在对这些函数有了一定的了解。通过这次课设,我学习了二进制数字扩频通信系统构成原理,并用MA TLAB编程实现加性噪声信道上的二进制数字扩频通信系统性能分析,加深对二进制数字扩频通信系统的理解。

参考文献:

【1】.吴志强扩频通信的基本原理和特定农村电气化 2000(9)

【2】.吴明捷,谢祖容,徐丽洁扩频系统抗干扰性能分析辽宁工程技术大学学报(自然科学版) 2001(6)

【3】.吴明捷,周小正,马景兰扩展频谱通信系统处理增益的分析石油化工高等学校学报 2001(9)

【4】.孙鹏勇直接序列扩频通信系统处理增益的分析辽宁工程技术大学学报20000(4)

【5】.高丙坤,阎胜玉,袁静,朴晓光,姚鹏举直接序列扩频通信系统误码率的仿真分析大庆石油学院学报 2002(6)

【7】.曾兴雯,刘乃安,孙献璞《扩展频谱通信及其多址技术》西安电子科技大学出版社

【8】.王立宁,乐光新,詹菲《MATLAB 与通信仿真》人民邮电大学

数字信号处理课设题目详细分解步骤

数字信号处理课程详细步骤分解 语音(音乐)信号滤波去噪的选题 课题具体内容 1.1、语音(音乐)信号的采集 要求学生利用Windows下的录音机,录制语音信号“大家好,我是***”,时间在2-3 s左右。或者网上下载一段格式为.wav的音乐。然后在Matlab软件平台下,利用函数wavread 对语音信号进行采样,记住采样频率和采样点数。通过wavread函数的使用,学生很快理解了采样频率、采样位数等概念。采集完成后在信号中加入一个单频噪声,设计的任务即为从含噪信号中滤除单频噪声,还原原始信号。 参考调用格式: [x,fs,bits]=wavread('e:\yuyin.wav'); % 输入参数为文件的全路径和文件名,输出的第一个参数是每个样本的值,fs是生成该波形文件时的采样率,bits是波形文件每样本的编码位数。 sound(x,fs,bits); % 按指定的采样率和每样本编码位数回放 N=length(x); % 计算信号x的长度 fn=2100; % 单频噪声频率,此参数可改 t=0:1/fs:(N-1)/fs; % 计算时间范围,样本数除以采样频率 x=x'; y=x+0.1*sin(fn*2*pi*t); sound(y,fs,bits); % 应该可以明显听出有尖锐的单频啸叫声 1.2、语音信号的频谱分析 要求学生首先画出语音信号的时域波形;然后对语音号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱特性,从而加深学生对频谱特性的理解。 参考调用格式: X=abs(fft(x)); Y=abs(fft(y)); % 对原始信号和加噪信号进行fft变换,取幅度谱 X=X(1:N/2); Y=Y(1:N/2); % 截取前半部分 deltaf=fs/2/N; % 计算频谱的谱线间隔 f=0:deltaf:fs/2-deltaf; % 计算频谱频率范围 用绘图命令分别画出加噪前后信号的时域和频域波形,注意:布局为2*2的子图,每个子图都分别加上横纵坐标,网格和标题。

数字信号处理课程设计报告

《数字信号处理》课程设计报告 设计题目: IIR滤波器的设计 专业: 班级: 姓名: 学号: 指导教师: 2010年月日

1、设计目的 1、掌握IIR 滤波器的参数选择及设计方法; 2、掌握IIR 滤波器的应用方法及应用效果; 3、提高Matlab 下的程序设计能力及综合应用能力。 4、了解语音信号的特点。 2、设计任务 1、学习并掌握课程设计实验平台的使用,了解实验平台的程序设计方法; 2、录制并观察一段语音信号的波形及频谱,确定滤波器的技术指标; 3、根据指标设计一个IIR 滤波器,得到该滤波器的系统响应和差分方程,并根据差分方程将所设计的滤波器应用于实验平台,编写相关的Matlab 程序; 4、使用实验平台处理语音信号,记录结果并进行分析。 3、设计内容 3.1设计步骤 1、学习使用实验平台,参见附录1。 2、使用录音机录制一段语音,保存为wav 格式,录音参数为:采样频率8000Hz、16bit、单声道、PCM 编码,如图1 所示。 图1 录音格式设置 在实验平台上打开此录音文件,观察并记录其波形及频谱(可以选择一段较为稳定的语音波形进行记录)。 3、根据信号的频谱确定滤波器的参数:通带截止频率Fp、通带衰减Rp、阻带截止频率Fs、阻带衰减Rs。 4、根据技术指标使用matlab 设计IIR 滤波器,得到系统函数及差分方程,并记录得到系统函数及差分方程,并记录其幅频响应图形和相频响应图形。要求设计 第 1页出的滤波器的阶数小于7,如果不能达到要求,需要调整技术指标。 5、记录滤波器的幅频响应和系统函数。在matlab 中,系统函数的表示公式为:

因此,必须记录系数向量a 和b。系数向量a 和b 的可以在Matlab 的工作空间(WorkSpace)中查看。 6、根据滤波器的系统函数推导出滤波器的差分方程。 7、将设计的滤波器应用到实验平台上。根据设计的滤波器的差分方程在实验平台下编写信号处理程序。根据运行结果记录处理前后的幅频响应的变化情况,并试听处理前后声音的变化,将结果记录,写入设计报告。 3.2实验程序 (1)Rs=40; Fs=1400; Rp=0.7; Fp=450; fs=8000; Wp=2*pi*Fp;Ws=2*pi*Fs; [N,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs,'s'); [b1,a1]=butter(N,Wn,'s'); [b,a]=bilinear(b1,a1,fs); [H,W]=freqz(b,a); figure; subplot(2,1,1);plot(W*fs/(2*pi),abs(H));grid on;title('频率响应'); xlabel('频率');ylabel('幅值');、 subplot(2,1,2); plot(W,angle(H));grid on;title('频率响应'); xlabel('相位(rad)');ylabel('相频特性'); 3.3实验结果(如图): N =5 Wn=6.2987e+003 第 2页

数字信号处理实验报告

数字信号处理作业提交日期:2016年7月15日

实验一 维纳滤波器的设计 第一部分 设计一维纳滤波器。 (1)产生三组观测数据,首先根据()(1)()s n as n w n =-+产生信号()s n ,将其加噪(信噪比分别为20,10,6dB dB dB ),得到观测数据123(),(),()x n x n x n 。 (2)估计()i x n ,1,2,3i =的AR 模型参数。假设信号长度为L ,AR 模型阶数为N ,分析实验结果,并讨论改变L ,N 对实验结果的影响。 1 实验原理 滤波技术是信号分析、处理技术的重要分支,无论是信号的获取、传输,还是信号的处理和交换都离不开滤波技术,它对信号安全可靠和有效灵活地传递是至关重要的。信号分析检测与处理的一个十分重要的内容就是从噪声中提取信号,实现这种功能的有效手段之一是设计一种具有最佳线性过滤特性的滤波器,当伴有噪声的信号通过这种滤波器的时候,它可以将信号尽可能精确地重现或对信号做出尽可能精确的估计,而对所伴随噪声进行最大限度地抑制。维纳滤波器就是这种滤波器的典型代表之一。 维纳(Wiener )是用来解决从噪声中提取信号的一种过滤(或滤波)方法。这种线性滤波问题,可以看做是一种估计问题或一种线性估计问题。 设一线性系统的单位样本响应为()h n ,当输入以随机信号()x n ,且 ()() () x n s n v n =+,其中()s n 表示原始信号,即期望信号。()v n 表示噪声,则输出()y n 为()=()()m y n h m x n m -∑,我们希望信号()x n 经过线性系统()h n 后得到的()y n 尽可能接近 于()s n ,因此称()y n 为估计值,用?()s n 表示。 则维纳滤波器的输入-输出关系可用下面表示。 设误差信号为()e n ,则?()()()e n s n s n =-,显然)(n e 可能是正值,也可能是负值,并且它是一个随机变量。因此,用它的均方误差来表达误差是合理的,所谓均方误差最小即 它的平方的统计期望最小:222?[|()|][|()()|][|()()|]E e n E s n s n E s n y n =-=-=min 。而要使均方误差最小,则需要满足2[|()|]j E e n h ?=0. 进一步导出维纳-霍夫方程为:()()()()*(),0,1,2...xs xx xx i R m h i R m i R m h m m =-==∑ 写成矩阵形式为:xs xx R R h =,可知:1xs xx h R R -=。表明已知期望信号与观测数据的互相关函数以及观测信号的自相关函数时,可以通过矩阵求逆运算,得到维纳滤波器的

数字信号处理课设共18页文档

数字信号处理课程设计 姓名:刘倩 学号:201014407 专业:信息与计算科学 实验一:常见离散信号产生和实现 一、实验目的: 1、加深对常用离散信号的理解; 2、掌握matlab 中一些基本函数的建立方法。 二、实验原理: 1.单位抽样序列 在MATLAB 中可以利用zeros()函数实现。 如果)(n δ在时间轴上延迟了k 个单位,得到)(k n -δ即: 2.单位阶越序列 在MATLAB 中可以利用ones()函数实现。 3.正弦序列 在MATLAB 中 4.复指数序列 在MATLAB 中 5.指数序列 在MATLAB 中

实验内容:由周期为10的正弦函数生成周期为20的余弦函数。 实验代码: n=0:30; y=sin(0.2*pi*n+pi/2); y1=sin(0.1*pi*n+pi/2); subplot(121) stem(n,y); xlabel ('时间序列n');ylabel('振幅');title('正弦函数序列y=sin(0.2*pi*n+pi/2)'); subplot(122) stem(n,y1); xlabel ('时间序列n');ylabel('振幅'); title('正弦函数序列y=sin(0.2*pi*n+pi/2)'); 实验结果: 实验二:离散系统的时域分析 实验目的:加深对离散系统的差分方程、冲激响应和卷积分析方法的理解。实验原理:离散系统 其输入、输出关系可用以下差分方程描述: 输入信号分解为冲激信号, 记系统单位冲激响应 则系统响应为如下的卷积计算式:

当N k d k ,...2,1,0==时,h[n]是有限长度的(n :[0,M]),称系统为FIR 系统;反之,称系统为IIR 系统。 在MATLAB 中,可以用函数y=filter(p,d,x)实现差分方程的仿真,也可以用函数 y=conv(x,h)计算卷积,用y=impz(p,d,N)求系统的冲激响应。 实验内容:用MATLAB 计算全解 当n>=0时,求用系数差分方程y[n]+y[n-1]-6y[n-2]=x[n]描述的一个离散时间系统对阶跃输入x[n]=8μ[n]的全解。 实验代码: n=0:7; >> [y,sf]=filter(1,[1 1 -6],8*ones(1,8),[-7 6]); >> y1(n+1)=-1.8*(-3).^n+4.8*(2).^n-2; >> subplot(121) >> stem(n,y); >> title('由fliter 函数计算结果'); >> subplot(122) >> stem(n,y1); >> title('准确结果'); 实验结果: 结果分析:有图可得由fliter 函数得出的结果与计算出的准确结果完全一致。 实验三FFT 算法的应用

数字信号处理课程设计报告

抽样定理的应用 摘要 抽样定理表示为若频带宽度有限的,要从抽样信号中无失真地恢复原信号,抽样频率应大于2倍信号最高频率。抽样频率小于2倍频谱最高频率时,信号的频谱有混叠。抽样频率大于2倍频谱最高频率时,信号的频谱无混叠。 语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音 信号进行处理的新兴学科,是目前发展最为迅速的学科之一,通过语音传递信息是人类最重要,最有效,最常用和最方便的交换信息手段,所以对其的研究更显得尤为重要。 Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用 软件,它可以将声音文件变换成离散的数据文件,然后用起强大的矩阵运算能力处理数据。这为我们的本次设计提供了强大并良好的环境! 本设计要求通过利用matlab对模拟信号和语音信号进行抽样,通过傅里叶变换转换到频域,观察波形并进行分析。 关键词:抽样Matlab

目录 一、设计目的: (2) 二、设计原理: (2) 1、抽样定理 (2) 2、MATLAB简介 (2) 3、语音信号 (3) 4、Stem函数绘图 (3) 三、设计内容: (4) 1、已知g1(t)=cos(6πt),g2(t)=cos(14πt),g3(t)=cos(26πt),以抽样频率 fsam=10Hz对上述三个信号进行抽样。在同一张图上画出g1(t),g2(t),g3(t)及其抽样点,对所得结果进行讨论。 (4) 2、选取三段不同的语音信号,并选取适合的同一抽样频率对其进 行抽样,画出抽样前后的图形,并进行比较,播放抽样前后的语音。 (6) 3、选取合适的点数,对抽样后的三段语音信号分别做DFT,画图 并比较。 (10) 四、总结 (12) 五、参考文献 (13)

数字信号处理实验报告

实验一MATLAB语言的基本使用方法 实验类别:基础性实验 实验目的: (1)了解MATLAB程序设计语言的基本方法,熟悉MATLAB软件运行环境。 (2)掌握创建、保存、打开m文件的方法,掌握设置文件路径的方法。 (3)掌握变量、函数等有关概念,具备初步的将一般数学问题转化为对应计算机模型并进行处理的能力。 (4)掌握二维平面图形的绘制方法,能够使用这些方法进行常用的数据可视化处理。 实验内容和步骤: 1、打开MATLAB,熟悉MATLAB环境。 2、在命令窗口中分别产生3*3全零矩阵,单位矩阵,全1矩阵。 3、学习m文件的建立、保存、打开、运行方法。 4、设有一模拟信号f(t)=1.5sin60πt,取?t=0.001,n=0,1,2,…,N-1进行抽样,得到 序列f(n),编写一个m文件sy1_1.m,分别用stem,plot,subplot等命令绘制32 点序列f(n)(N=32)的图形,给图形加入标注,图注,图例。 5、学习如何利用MATLAB帮助信息。 实验结果及分析: 1)全零矩阵 >> A=zeros(3,3) A = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2)单位矩阵 >> B=eye(3) B = 1 0 0 0 1 0 0 0 1 3)全1矩阵 >> C=ones(3) C = 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4)sy1_1.m N=32; n=0:N-1; dt=0.001; t=n*dt; y=1.5*sin(60*pi*t); subplot(2,1,1), plot(t,y); xlabel('t'); ylabel('y=1.5*sin(60*pi*t)'); legend('正弦函数'); title('二维图形'); subplot(2,1,2), stem(t,y) xlabel('t'); ylabel('y=1.5*sin(60*pi*t)'); legend('序列函数'); title('条状图形'); 00.0050.010.0150.020.0250.030.035 t y = 1 . 5 * s i n ( 6 * p i * t ) 二维图形 00.0050.010.0150.020.0250.030.035 t y = 1 . 5 * s i n ( 6 * p i * t ) 条状图形

数字信号处理经典例题解析

1:周期序列()()n n x 0cos ~ ω=, 0ω6 π =,()n x ~是由)(~ t x a ()t 0cos Ω=理想抽样而得。试求(1)()n x ~的周期; (2)()()[]n x F e X j ~ =ω (3) ()t x a ~=∑∞ -∞ =n nt j n 0 e Ωα;求n α (4) ()()[]t x F X a ~ =Ω 解:(1) 对于周期性序列()()n n x 0cos ~ ω= 因为 2ωπ = 6/2ππ =112=K N 所以序列周期12=N (2):由题意知()n x ~是由()t x a ~ 理想抽样所得,设抽样间隔为s T ,抽样输出为()t x a ?; 易得()()[]t x F X a ~ =Ω()[]t F 0cos Ω= ]2 [00t j t j e e F Ω-Ω+= =π()0Ω+Ωδ+π()0Ω-Ωδ 由采样序列()n x ~=()nt x a ?,由采样定理知: () ()[]n x F e X j ~=ω=()s T a X /?ω=ΩΩ =∑∞ ∞ --k s s s T k T X T )2( 1πω = ∑∞ ∞ --k s s T k X T )2(1 πω

=)]26()26([1s k s s T k T k T π πωπδππωπδ-++--∑∞∞- =)]26()26([ππ ωπδππωπδk k k -++--∑∞ ∞ - (3) 由)(~t x a ()t 0cos Ω== 2 00t j t j e e Ω-Ω+=∑∞ -∞ =n nt j n 0 e Ωα得: ?????=±==其他 n n n 0121 α (4)由(2)得:()ΩX =π()0Ω+Ωδ+π()0Ω-Ωδ 2:有限长序列()?? ? ??=n n x 6cos π ()n R 12求: (1))]([)(n R F e R n j n =ω (2) ()()[]n x F e X j =ω,用)(ωj N e R 表示; (3)求(2)中() ωj e X 的采样值??? ? ??k j e X 122 π 110≤≤k ; (4)()()[]n x DFT k X =; (5):求第(3)问中??? ? ??k j e X 122 π 的IDFT 变换; (6):求() ()????????? ??=n R n F e X j 2416cos πω 的采样值??? ? ??k j e X 2421π 230≤≤k ; (7):求第(6)问中的采样序列()n x 1; (8):第(2)问中() ωj e X 的采样值??? ? ??k j e X 242 π 对应的采样序列。 .解:(1))]([)(n R F e R n j n =ω =∑-=1 )(N n n j N e n R ω

数字信号处理课程设计报告 杨俊

课程设计报告 课程名称数字信号处理 课题名称数字滤波器设计及在语音信号分析中的应用 专业通信工程 班级1281 学号201213120101 姓名杨俊 指导教师彭祯韩宁 2014年12月5日

湖南工程学院 课程设计任务书 课程名称数字信号处理 课题数字滤波器设计 及在语音信号分析中的应用专业班级通信工程1281班 学生姓名杨俊 学号201213120101 指导老师彭祯韩宁 审批 任务书下达日期2014 年12月5日 任务完成日期2014 年12月13日

《数字信号处理》课程设计任务书 一、课程设计的性质与目的 《数字信号处理》课程是通信专业的一门重要专业基础课,是信息的数字化处理、存储和应用的基础。通过该课程的课程设计实践,使学生对信号与信息的采集、处理、传输、显示、存储、分析和应用等有一个系统的掌握和理解;巩固和运用在《数字信号处理》课程中所学的理论知识和实验技能,掌握数字信号处理的基础理论和处理方法,提高分析和解决信号与信息处理相关问题的能力,为以后的工作和学习打下基础。 数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统,通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。根据其单位冲激响应函数的时域特性可分为两类:无限冲激响应(IIR)滤波器和有限冲激响应(FIR)滤波器。 二、课程设计题目 题目1:数字滤波器设计及在语音信号分析中的应用。 1、设计步骤: (1)语音信号采集 录制一段课程设计学生的语音信号并保存为文件,要求长度不小于10秒,并对录制的信号进行采样;录制时可以使用Windows自带的录音机,或者使用其它专业的录音软件,录制时需要配备录音硬件(如麦克风),为便于比较,需要在安静、干扰小的环境下录音。 然后在Matlab软件平台下,利用函数wavread对语音信号进行采样,记住采样频率和采样点数。 (2)语音信号分析 使用MATLAB绘出采样后的语音信号的时域波形和频谱图。根据频谱图求出其带宽,并说明语音信号的采样频率不能低于多少赫兹。 (3)含噪语音信号合成 在MATLAB软件平台下,给原始的语音信号叠加上噪声,噪声类型分为如下几种:①白

数字信号处理课程设计

数字信号处理 课 程 设 计 院系:电子信息与电气工程学院 专业:电子信息工程专业 班级:电信班 姓名: 学号: 组员:

摘要 滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位,FIR数字滤波器和IIR 滤波器是滤波器设计的重要组成部分。利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现,综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。通过理论推导得出相应结论,再利用 MATLAB 作为编程工具进行计算机实现。在设计实现的过程中,使用窗函数法来设计FIR数字滤波器,用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器,并利用MATLAB 作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析,可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器,过程简单方便,结果的各项性能指标均达到指定要求。 关键词数字滤波器 MATLAB 窗函数法巴特沃斯

目录 摘要 (1) 1 引言 (1) 1.1课程设计目的 (1) 1.2 课程设计内容及要求 (1) 1.3课程设计设备及平台 (1) 1.3.1 数字滤波器的简介及发展 (1) 1.3.2 MATLAB软件简介 (2) 2 课程设计原理及流程 (4) 3.课程设计原理过程 (4) 3.1 语音信号的采集 (4) 3.2 语音信号的时频分析 (5) 3.3合成后语音加噪声处理 (7) 3.3.1 噪声信号的时频分析 (7) 3.3.2 混合信号的时频分析 (8) 3.4滤波器设计及消噪处理 (10) 3.4.1 设计IIR和FIR数字滤波器 (10) 3.4.2 合成后语音信号的消噪处理 (13) 3.4.3 比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (13) 3.4.4回放语音信号 (15) 3.5结果分析 (15) 4 结束语 (15) 5 参考文献 (16)

扩频通信系统的分类

扩频通信系统的分类 扩频通信系统的关键问题是在发信机部分如何产生宽带的扩频信号,在收信机部分如何解调扩频信号。根据通信系统产生扩频信号的方式,可以分为下列几种。 1 直接序列扩展频谱系统 直接序列扩展频谱系统(Direct Sequece Spread Spectrum Communication Systems,DS-SS),通常简称为直接序列系统或直扩系统,是用待传输的信息信号与高速率的伪随机码波形相乘后,去直接控制射频信号的某个参量,来扩展传输信号的带宽。用于频谱扩展的伪随机序列称为扩频码序列。直接序列扩展频谱通信系统的简化方框图参见图1-5。 在直接序列扩频通信系统中,通常对载波进行相移键控(Phase Shift Keying,PSK)调制。为了节约发射功率和提高发射机的工作效率,扩频通信系统常采用平衡调制器。抑制载波的平衡调制对提高扩频信号的抗侦破能力也有利。 在发信机端,待传输的数据信号与伪随机码(扩频码)波形相乘(或与伪随机码序列模2加),形成的复合码对载波进行调制,然后由天线发射出去。在收信机端,要产生一个和发信机中的伪随机码同步的本地参考伪随机码,对接收信号进行相关处理,这一相关处理过程通常常称为解扩。解扩后的信号送到解调器解调,恢复出传送的信息。 (a) 图1-5 直接序列扩频通信系统简化图 (a) 发射系统;(b) 接收系统 2 跳频扩频通信系统 跳频扩频通信系统是频率跳变扩展频谱通信系统(Frequecy Hopping Spread Spectrum Communication Systems,FH-SS)的简称,或更简单地称为跳频通信系统,确切地说应叫做“多频、选码和频移键控通信系统”。它是用二进制伪随机码序列去离散地控制射频载波振荡器的输出频率,使发射信号的频率随伪随机码 2个离散频率,的变化而跳变。跳频系统可供随机选取的频率数通常是几千到20 在如此多的离散频率中,每次输出哪一个是由伪随机码决定的。频率跳变扩展频谱通信系统的简化方框图参见图1-6。

数字信号处理课程规划报告

数字信号处理课程设计报告《应用Matlab对信号进行频谱分析及滤波》 专业: 班级: 姓名: 指导老师: 二0 0五年一月一日

目录 设计过程步骤() 2.1 语音信号的采集() 2.2 语音信号的频谱分析() 2.3 设计数字滤波器和画出其频谱响应() 2.4 用滤波器对信号进行滤波() 2.5滤波器分析后的语音信号的波形及频谱() ●心得和经验()

设计过程步骤 2.1 语音信号的采集 我们利用Windows下的录音机,录制了一段开枪发出的声音,时间在1 s内。接着在C盘保存为WAV格式,然后在Matlab软件平台下.利用函数wavread对语音信号进行采样,并记录下了采样频率和采样点数,在这里我们还通过函数sound引入听到采样后自己所录的一段声音。通过wavread函数和sound的使用,我们完成了本次课程设计的第一步。其程序如下: [x,fs,bite]=wavread('c:\alsndmgr.wav',[1000 20000]); sound(x,fs,bite); 2.2 语音信号的频谱分析 首先我们画出语音信号的时域波形;然后对语音信号进行频谱分析,在Matlab中,我们利用函数fft对信号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱特性性。到此,我们完成了课程实际的第二部。 其程序如下: n=1024; subplot(2,1,1); y=plot(x(50:n/4)); grid on ; title('时域信号') X=fft(x,256); subplot(2,1,2); plot(abs(fft(X))); grid on ; title('频域信号'); 运行程序得到的图形:

设计数字信号处理课程设计

语音信号滤波去噪报告书 课程:数字信号处理 指导老师: 完成组员: 完成日期: 2013.01.05

摘要本课程设计主要是下载一段语音信号,绘制其波形并观察其频谱。然后在该语言信号中加一个噪音,利用布莱克曼和矩形窗窗设计一个FIR滤波器,对该语音信号进行虑噪处理,然后比较滤波前后的波形与频谱。在本课程设计中,是用MATLAB的集成环境完成一系列的设计。首先对加噪的语音信号进行虑波去噪处理,再比较滤波前后的频率响应曲线,若一样则满足所设计指标,否则不满足。也可以调用函数sound听滤波前后其语音信号是否带有噪声。若无噪声也说明该滤波器的设置也是成功的。 关键词语音信号;MATLAB; FIR滤波器;滤波去噪; 1 引言 人们在语音通信的过程中将不可避免的会受到来自周围环境的干扰,例如传输媒介引入的噪声,通信设备内部的电噪声,乃至其他讲话者的话音等。正因为有这些干扰噪声的存在,接受者接受到的语音已不是原始的纯净语音信号,而是受噪声干扰污染的带噪声语音信号。而本课程设计就是利用MATLAB集成环境用布莱克曼窗的方法设计一个FIR滤波器,对语音信号进行滤波去噪处理,并将虑噪前后的频谱图进行对比。 1.1 课程设计目的 数字信号处理课程设计是数字信号处理课程的重要实践性环节,是学生在校期间一次较全面的工程师能力训练,在实现学生总体培养目标中占有重要地位。综合运用本课程的理论知识进行频谱分析以及滤波器设计,通过理论推导得出相应结论,并利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现,从而复习巩固了课堂所学的理论知识,提高了对所学知识的综合应用能力,并从实践上初步实现了对数字信号的处理。本课程设计能使学生对通信工程领域各种技术的DSP实现的设计有较熟练的掌握。且通过自身的实践,对DSP的设计程序、内容和方法有更深入的掌握,提高实际运用的能力。并可综合运用这些知识解决一定

扩频通信复习

1.1用码速率为5Mb/s的为随机码序列进行直接序列扩频,,扩频后信号带宽是多少?若信息码速率为10kb/s,系统处理增益是多少? 解:∵码速率Rc=Bss=5Mb/s ∴扩频后信号带宽是:5MHz 信息码速率Rb=10kb/s ∴系统处理增益为Gp=Rc/Rb=5000/10=500 ∵10log10∧500=27dB 1.2直接序列-频率跳变混合系统,直接序列扩频码速率为20Mb/s,频率数为100,数据信息速率为9.6kb/s,试求该系统的处理增益是多少?采用BPSK调制时,所需要传输通道的最小带宽是多少? 解:扩频码速率Rc=Bss=20Mb/s.N=100 Rb=9.6kb/s,Gp=Rc/Rb*N=20000/9.6*100=208300 采用BPSK调制时B1=2Bss ∴B2=NB1=100*2*20Mb=4000Mb 1.3在高斯白噪声信道中,要求在噪声功率比信号功率大100倍的情况下工作,输出信噪比不小于10dB,信息传输速率为8kb/s,若系统采用直接序列BPSK调制,试求所需传输通道的最小带宽 解:忽略系统的Lsys,即扩频系统的执行损耗或实现损耗 ∵噪声功率比信号功率大100倍 M0=10lg100=20dB ∴处理增益Gp=M0+(S/N)=20dB+10dB=30dB ∵Rb=8kb/s ∴Rc=Gp*Rb=1000*8kb/s=8000kb/s ∴Bss=Rc=8000kb=8Mb B=2Bss=16MHz 1.4采用BPSK调制的直接序列扩频系统,射频最大带宽为12MHz,速率为6kb/s的信息信号通过这个系统传输时,系统输出信噪比最大能改善多少? 解:最大带宽为12MHz B=2Bss=12MHz Bss=6MHz ∴Rc=Bss=6MHz/s 又∵Rb=6kb/s ∴Gp=Rc/Rb=6000/6kb=1000 [Gp]dB=10lgGp=30dB 1.5高斯白噪声信道,信道带宽为4MHz,当干扰功率比信号功率大30dB时,要求输出信噪比最小为10dB,则系统的最小处理增益是几 解:B=4MHz 干扰容限Mj=30dB S/N=10dB 在忽略系统的Lsys时有 [GP]dB=[Mj]dB+[S/N]dB=40dB ∵rc=Bss=1/2B=2Mb/s rb=rc/Gp=2/10000Mb/s=200b/s 1.6要求某系统在干扰功率比信号功率大300倍的环境下工作,系统需要多大的干扰容限?若要求输出信噪比为10dB,则系统的最小处理增益是多少? 干扰容限j/s=10log300=24.8db 处理增益Gp=(J/s)in+(s/n)out =24.8+10=34.8dB 1.7扩频通信系统中用梳子调制,干扰容限中的(s/n)out与(Eb/N0)的关系

数字信号处理课设报告

课程设计任务书 学生姓名:杨茜专业班级:电信1206班指导教师:黄朝兵工作单位:信息工程学院 题目:IIR带阻滤波器的设计 初始条件: 具备数字信号处理的理论知识; 具备Matlab编程能力; 熟悉带阻滤波器的设计原理; 提供编程所需要的计算机一台 要求完成的主要任务:(包括课程设计工作量及其技术要求,以及说明书撰写等具体要求) 1、设计中心频率为200Hz,带宽为150Hz的IIR数字带阻滤波器; 2、独立编写程序实现 3、完成符合学校要求的设计说明书 时间安排: 一周,其中3天程序设计,2天程序调试 指导教师签名:年月日 系主任(或责任教师)签名:年月日

摘要 数字滤波器是由数字乘法器、加法器和延时单元组成的一种算法或是装置。数字滤波器的功能是对输入离散信号的数字代码进行运算处理,已达到信号频谱的目的。由于电子计算机技术和大规模集成电路的发展,数字滤波器已可用计算机软件实现,也可用大规模集成数字硬件实时实现。使用MATLAB信号处理箱和BW(巴特沃斯)设计低通滤波器。IIR数字滤波器,又名“无限脉冲响应数字滤波器”,或“递归滤波器”。递归滤波器,也就是IIR数字滤波器,顾名思义,具有反馈,一般认为具有无限的脉冲响应。 关键字:数字滤波器IIR MATLAB

Abstract Digital filter is made up of digital multiplier, adder and delay time of an algorithm, or device.The function of the digital filter is the input discrete signal processing of digital code, has reached the purpose of the signal spectrum.Due to the development of the computer technology and large scale integrated circuit, the digital filter has been available computer software implementation, large-scale integrated digital real-time hardware implementation is also https://www.360docs.net/doc/0019056453.html,ing the MATLAB signal processing box and BW, butterworth low-pass filter design.IIR digital filter, also known as "infinite impulse response digital filter", or "recursive filter".Recursive filter, also known as the name implies, IIR digital filter, with feedback, generally credited with infinite impulse response. Key word:Digital filter IIR MATLAB

扩频通信的基本原理

扩频通信的理论基础 1.1扩频通信的基本概念 通信理论和通信技术的研究,是围绕着通信系统的有效性和可靠性这两个基本问题展开的,所以有效性和可靠性是设计和评价一个通信系统的主要性能指标。 通信系统的有效性,是指通信系统传输信息效率的高低。这个问题是讨论怎样以最合理、最经济的方法传输最大数量的信息。在模拟通信系统中,多路复用技术可提高系统的有效性。显然,信道复用程度越高,系统传输信息的有效性就越好。在数字通信系统中,由于传输的是数字信号,因此传输的有效性是用传输速率来衡量的。 通信系统的可靠性,是指通信系统可靠地传输信息。由于信息在传输过程中受到干扰,收到的信息与发出的信息并不完全相同。可靠性就是用来衡量收到信息与发出信息的符合程度。因此,可靠性决定于系统抵抗干扰的性能,也就是说,通信系统的可靠性决定于通信系统的抗干扰性能。在模拟通信系统中,传输的可靠性是用整个系统的输出信噪比来衡量的。在数字通信系统中,传输的可靠性是用信息传输的差错率来描述的。 扩展频谱通信由于具有很强的抗干扰能力,首先在军用通信系统中得到了应用。近年来,扩展频谱通信技术的理论和应用发展非常迅速,在民用通信系统中也得到了广泛的应用。 扩频通信是扩展频谱通信的简称。我们知道,频谱是电信号的频域描述。承载各种信息(如语音、图象、数据等)的信号一般都是以时域来表示的,即信息信号可表示为一个时间的函数)(t f 。信号的时域表示式)(t f 可以用傅立叶变换得到其频域表示式)(f F 。频域和时域的关系由式(1-1)确定: ?∞ ∞--=t e t f f F ft j d )()(π2 ?∞ ∞-=f e f F t f ft j d )()(π2 (1-1) 函数)(t f 的傅立叶变换存在的充分条件是)(t f 满足狄里赫莱(Dirichlet)条件,或在区间(-∞,+∞)内绝对可积,即t t f d )(?∞ ∞-必须为有限值。 扩展频谱通信系统是指待传输信息信号的频谱用某个特定的扩频函数(与待传输的信息信号)(t f 无关)扩展后成为宽频带信号,然后送入信道中传输;在接收端再利用相应的技术或手段将其扩展了的频谱压缩,恢复为原来待传输信息信号的带宽,从而到达传输信息目的的通信系统。也就是说在传输同样信息信号时所需要的射频带宽,远远超过被传输信息信号所必需的最小的带宽。扩展频谱后射频信号的带宽至少是信息信号带宽的几百倍、几千倍甚至几万倍。信息已不再是决定射频信号带宽的一个重要因素,射频信号的带宽主要由扩频函数来决定。 由此可见,扩频通信系统有以下两个特点: (1) 传输信号的带宽远远大于被传输的原始信息信号的带宽; (2) 传输信号的带宽主要由扩频函数决定,此扩频函数通常是伪随机(伪噪声)编码信号。 以上两个特点有时也称为判断扩频通信系统的准则。

数字信号处理课设报告

课程设计报告 课程名称数字信号处理课程设计 课题名称数字滤波器设计及在语音信号分析中的应用 专业通信工程 班级 学号 姓名 指导教师 2012年9 月10日

湖南工程学院 课程设计任务书 课程名称数字信号处理课程设计 课题名称数字滤波器设计及在语音信号分析中的应用 专业通信工程 班级 学号 姓名 指导教师 审批 任务书下达日期2012 年9月 1 日任务完成日期2012 年9月10日

《数字信号处理》课程设计指导 一、课程设计的性质与目的 《数字信号处理》课程是通信专业的一门重要专业基础课,是信息的数字化处理、存储和应用的基础。通过该课程的课程设计实践,使学生对信号与信息的采集、处理、传输、显示、存储、分析和应用等有一个系统的掌握和理解;巩固和运用在《数字信号处理》课程中所学的理论知识和实验技能,掌握数字信号处理的基础理论和处理方法,提高分析和解决信号与信息处理相关问题的能力,为以后的工作和学习打下基础。 数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统,通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。根据其单位冲激响应函数的时域特性可分为两类:无限冲激响应(IIR)滤波器和有限冲激响应(FIR)滤波器。 二、课程设计题目 课程设计题目分为2个方向,每班选做方向一的同学约占2/3,选做方向二的约占1/3。 方向一:数字滤波器设计及在语音信号分析中的应用。 步骤: 1、语音信号采集 录制一段课程设计学生的语音信号并保存为文件,要求长度不小于10秒,并对录制的信号进行采样;录制时可以使用Windows自带的录音机,或者使用其它专业的录音软件,录制时需要配备录音硬件(如麦克风),为便于比较,需要在安静、干扰小的环境下录音。 2、语音信号分析 使用MATLAB绘出采样后的语音信号的时域波形和频谱图。根据频谱图求出其带宽,并说明语音信号的采样频率不能低于多少赫兹。 3、含噪语音信号合成 在MATLAB软件平台下,给原始的语音信号叠加上噪声,噪声类型分为如下几种:(1)白噪声;(2)单频噪色(正弦干扰);(3)多频噪声(多正弦干扰);(4)其它干扰,可设置为低频、高频、带限噪声,或Chirp干扰、冲激干扰。绘出叠

数字信号处理课程设计

山东工商学院 课程设计报告 课程名称:数字信号处理A 班级:XXXXX 姓名: XXXX 学号:XXXXX 指导教师:XXXX 时间:2016年1月1日

一、课程设计题目 题目1: (1)、已知Xa(t)=e^-1000|t|,求其傅立叶变换Xa(j Ω) ,画出模拟信号及其连续时间傅里叶变换的曲线图。 (2)、以Xa(t)为例,说明采样频率对频率响应的影响,分别采用fs=1000Hz 和fs=5000Hz ,绘出X(e^jw)曲线。 (1) 代码: close all clear;clc; W=10;f=1000;n=-10:W-1;t=n/f; X=exp(-1000*abs(t)); subplot(1,2,1);plot(t,X); %画模拟信号曲线 xlabel('t/s');ylabel('xa(n)'); title('模拟信号'); %标题模拟信号 tf=10;N=100;dt=10/N;t=(1:N)*dt; wf=25;Nf=50; w1=linspace(0,wf,Nf); %0-25之间分成50点 dw=wf/(Nf-1); W1=-50:50; Xat=exp(-1000*abs(t)); %表达式 F1=Xat*exp(-1i*t'*w1)*dt; %傅立叶变换 w=[-fliplr(w1),w1(2:Nf)]; %负频率的频谱 Y1=(exp(2)-1)./(exp(2)-exp(1-1i*W1)-exp(1+1i*W1)+1); F=[fliplr(F1),F1(2:Nf)];t=[-fliplr(t),t]; subplot(1,2,2); plot(w,F,'linewidth',1); %画傅立叶变换曲线 xlabel('w/pi');ylabel('Xa(j Ω)'); title('傅里叶变换'); %标题傅立叶变换 结果: -0.01-0.005 00.005 0.01 0.2 0.4 0.6 0.8 1 t/s x a (n ) 模拟信号 -40 -20 02040 -3-2 -1 0123 4 -45 w/pi X a (j Ω) 傅里叶变换

郑州大学数字信号处理课程设计报告

实验一:基于DFT的数字谱分析以及可能出现的问题 一、实验目的: 1.进一步加深对DFT的基本性质的理解。 2.掌握在MATLAB环境下采用FFT函数编程实现DFT的语句用法。 3.学习用DFT进行谱分析的方法,了解DFT谱分析中出现的频谱泄露和栅栏效应现 象,以便在实际中正确应用DFT。 二、实验步骤: 1.复习DFT的定义、物理含义以及主要性质。 2.复习采用DFT进行谱分析可能出现的三个主要问题以及改善方案。 3.按实验内容要求,上机实验,编写程序。 4.通过观察分析实验结果,回答思考题,加深对DFT相关知识的理解。 三、上机实验内容: 1.编写程序产生下列信号供谱分析用: 离散信号: x1=R10(n) x2={1,2,3,4,4,3,2,1},n=0,1,2,3,4,5,6,7 x3={4,3,2,1, 1,2,3,4},n=0,1,2,3,4,5,6,7 连续信号: x4=sin(2πf1t)+sin(2πf2t) f1=100Hz, f2=120Hz,采样率fs=800Hz 2.对10点矩形信号x1分别进行10点、16点、64点和256点谱分析,要求256点 频谱画出连续幅度谱,10点、16点和64点频谱画出离散幅度谱,观察栅栏效应。 3.产生信号x2和x3分别进行8点、16点谱分析,画出离散幅度谱,观察两个信 号的时域关系和幅度谱的关系。 4.对双正弦信号x4以采样率fs=800Hz抽样,生成离散双正弦信号并画出连续波形; 对离散双正弦信号进行时域截断,截取样本数分别为1000、250、50。对不同样本的双正弦信号分别进行1024点谱分析,画出连续幅度谱,观察频谱泄露现象。

数字信号处理课程设计(对音乐信号的各种处理)

实验1 1、音乐信号的音谱和频谱观察 ○1使用wavread语句读取音乐信号,获取抽样率; ○2输出音乐信号的波形和频谱,观察现象; ○3使用sound语句播放音乐信号,注意不同抽样率下的音调变化,解释现象。 clear all;close all;clc [a,fs,bit]=wavread('c:\MATLAB6p5\work\陪你一起看草原.wav'); size(a); y1=a(:,1); a1=y1(10000:60000) figure; subplot(2,1,1),plot(a); subplot(2,1,2),plot(a1); x1=resample(a1,2,1); %y=resample(x,p,q)返回量的长度是向量x的p/q倍sound(x1,fs); %sound(a,fs); N1=length(a1); F1=fft(a1,N1); w=2/N1*[0:N1-1]; %频谱图横坐标设置 figure; plot(w,abs(F1)); N2=length(a1); t=0:1/N2:1/N2*(N2-1); title('傅利叶变换'); %傅利叶变换; figure; plot(a1); title('时域波形'); %时域波形;

1,以二倍的抽样率听声音信号时,音乐播放的特别快,像被压缩了,播放的时间比原信号短。 2,以二分之一的抽样率听声音信号时,音乐播放的特别慢,像被拉长了,播放的时间比原信号长。 3,原信号频谱截止频率为0.5*pi 实验2 2、音乐信号的抽取(减抽样) ○1观察音乐信号频率上限,选择适当的抽取间隔对信号进行减抽样(给出两种抽取间隔, 代表混叠和非混叠); ○2输出减抽样音乐信号的波形和频谱,观察现象,给出理论解释; ○3播放减抽样音乐信号,注意抽样率的改变,比较不同抽取间隔下的声音,解释现象。 clear all;close all;clc [a,fs,bit]=wavread('c:\MATLAB6p5\work\陪你一起看草原.wav'); size(a); y1=a(:,1); a1=y1(10000:60000)

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