基于MATLAB 的声音信号采集系统(论文)
基于MATLAB 的声音信号采集系统
野龙平
（陕西师范大学电子信息科学与技术，陕西）
摘要: 声音是各种信号传递与交流最直接的体现，因此对声音信号的研究有十分重要的意义。本文主要针对Matlab指令系统对声音信号的采集，作者利用Matlab 提供的数据采集工具箱, 介绍了倆种采集方法，简单分析并比较其优缺点。基于matlab的数据采集系统, 具有实现简单、性价比和灵活度高的优点。
关键词: Matlab; 数据采集
0 引言
随着科技的发展，对于语音信号的采集已经有很多种方法，如基于单片机技术、VC,C++等编程、纯硬件电路，本文介绍的方法主要通过一款软件MATLAB。它是MathWorks 公司推出的一种面向工程和科学运算的交互式计算软件, 其中包含了一套非常实用的工具-- 数据采集工具箱。使用此工具箱更容易将实验测量、数据分析和可视化的应用集合在一起。数据采集工具箱提供了一整套的命令和函数, 通过调用这些命令和函数, 可以直接控制数据采集设备的数据采集。
作者简单介绍了一种用声卡进行语音信号采集和MATLAB 的数据采集工具箱进行分析处理的语音信号采集系统。经实验证明, 该系统可实现在线连续采集语音信号并进行分析和处理, 具有实现简单、性价比和灵活度高的特点。
1 语音数据采集系统设计
MATLAB 中提供了强大的数据采集工具箱( DAQ- Data Acquisition Toolbox) , 可满足控制声卡进行数据采集的要求。用户通过调用MATLAB 命令, 可对采集的数据进行分析和处理, 为用户带来了极大的方便。
语音数据采集过程如图1 所示。
图1
声卡采集声音信号有两种方式: 传输线输入方式(LineIn) 和麦克风输入( MicIn) 方式。LineIn 方式是通过传输线把其他声音设备, 如录音机等设备的音频输出信号连接到声卡, 通过声卡记录数据存入计算机。
本系统采用MicIn 方式, 即用麦克风接收语音通过声卡将音频信号存入计算机。利用MicIn 方式通过声卡采集数据有两种方法:
方法一是采用对声卡产生一个模拟输入对象进行采集,
方法二是直接利用MATLAB 数据采集箱中提供的的函数命令进行采集。 1. 1 方法1
本系统是以声卡为对象利用MATLAB 数据采集工具箱提供的环境完成数据采集过程, 麦克风成为数据采集系统中的传感器。数据采集过程与其他硬件设备无关, 只与声卡有关, 因此应对声卡产生一个模拟输入对象(AI) 。
数据采集过程的具体实现:
1) 初始化: 创建设备对象。
ai= analoginput(‘ winsound ’ )
2) 配置: 根据数据采集硬件设备的特性, 增加通道和控制数据采集的行为。为AI 添加1 个通道, 设置采样频率和采样时间。
addchannel( ai, 1)
freq= 8000; % 采样频率fs8000Hz
set( AI, sampleRate, freq) %为模拟输入设备设置采样频率
duration= 2; %采样时间为2 秒
set (AI, SamplesPerTriffer, duration* freq) ; % 为模拟输入设备设置触发时间
3) 执行: 启动设备对象, 采集数据。
start( ai) ; %启动设备对象
data= getdata( ai) ; % 获得采样数据
4) 终止: 删除设备对象。
stop( ai) ; % 停止设备对象
语音信号输入
声卡
Matlab 数据采集箱
计算机
delete( ai) ; % 释放内存对象
这样便完成了一次数据采集的过程。其中采样频率及采样时间是由用户个人定义输入。
1. 2 方法2
一般的采样过程是对声卡产生的模拟输入对象(AI) 进行操作的, 由于计算机配置和模拟通道的运用使得数据采集过程显得烦琐难以理解, 有时还不易获得采样数据。实验过程发现一种更为简单实用的方法可以进行数据采集。在阐述之前, 首先介绍一下MATLAB 数据采集箱中的几条有关命令:
wavrecord: wavrecord 利用Windows 音频输入设备记录声音, 其调用形式为: wavrecord( n, fs, ch) 。利用Windows 音频输入设备记录n 个音频采样, 频率为fsHz,
通道数为ch。采样值返回到一个大小为n* ch 的矩阵中。缺省时, fs= 11025, ch= 1。waveplay:waveplay 利用Windows 音频输出设备播放声音, 其调用形式为: waveplay( y, fs) 。以采样频率fs向Windows 音频设备发送向量信号。标准的音频采样率有: 8000、11025、22050 和44100Hz。
wavread:wavread 用于读取Microsoft 的扩展名为 .wav的声音文件。其调用形式为: y= wavread ( file) 其作用是从字符串file 所指的文件路径读取wave 文件, 将读取的采样数据送到y 中。Y 的取值范围: [ -1, 1] 。
sound: 音频信号是以向量的形式表示声音采样的。sound 函数用于将向量转换为声音, 其调用形式为: sound( y, fs) , 作用是向扬声器送出向量y 中的音频信号( 采样频率为fs) 。应用上述所讲到的MATLAB 数据采集箱提供的函数进行一次简单的语音信号的采集实验。记录5 秒钟的8 位音频语音信号并回放之, 采样频率设为11025Hz。
fs= 11025;%设置采样频率
y1= wavrecord( 5* fs, fs, ‘uint8’) ; %进行无语音采集
plot( y1) ;
y2= wavrecord( 5* fs, fs, ! uint8! ) ; % 开始采集8位语音信号, 时间为5s
plot( y2) ;
wavplay( y2, fs) ; %%回放所采集的语音
sound( y2, fs) ;
y1= fft( y2) ; %做信号的fft 变换
plot( y2) ;
用户可以变换采样频率及采样时间, 也可以不同的频率回放语音。感受不同函数在相同的频率下回放的语音信号是否一致。此例进行的是实时回放, 若要事后回放则可用
wavread 函数。从程序语言及实现上可看出此方法简便了许多, 而且实验结果与传统方法得到的实验结果完全一致。
图2 为在采样过程中打开麦克风, 但是没有对麦克风讲话的结果( 对不同品牌、质量的声卡, 结果可能不同) , 从图上可以看到除开始采样的极短一段时间内有个信号接收过程产生阶跃外, 其余时间内波形都在很小的范围内平稳的波动。图3 是采样过程中对麦克风讲话的结果, 可以看出, 讲话( 传感器端接收到信号)改变了采集的数据的结果。从图3 中看出波形与图2相比发生了很大的变化, 波形随声音信号的高低强弱而发生变化, 可知计算机已经通过麦克风接收到了语音信号, 说明信号采集工作成功。
由于matlab非常人性化的程序开发方式，读者也可以利用gui将以上介绍内容制作成一个独立的exe文件，在脱离matlab下独立运行。下图所示为作者用matlab的gui生成独立软件运行后界面，可进行简单声音频谱分析，不同频率播放等：
1.3结论
作者介绍了一种基于声卡和Matlab 的语音数据采集系统, 具有实现简单、性价比和灵活度高的特点。经实例分析证明, 利用该系统可实现在线连续采集语音信号并进行分析和处理。
参考文献
[ 1] Eva Part- Enander Anders Sjoberg MATLAB5 手册[M] 北京: 机械工业出版社, 2000. 200~ 246
[ 2] 施阳, 李俊 MATLAB 语言工具箱ToolBox 实用指南[M]西安: 西北工业大学出版社, 1999 50~ 98
[ 3] 程卫国, 冯蜂 MATLAB5. 3 精要编程及高级应用[M] 北京:机械工业出版社, 2000. 235~ 280
[ 4] 姚东, 王爱民 MATLAB 命令大全[ M] 北京: 人民邮电出版社, 2000. 187~ 241 Data Acquisition System Based on MATLAB
YE LONGPING
（shaanxi normal university Electronic Information Science and Technology, shaanxi）Abstract: sound is the direct signs of many signals and conmunications, so the research of sound data become very meaningful . In the paper,the author using two kinds of the Data Acquisition Toolbox provided in Matlab. The system has the simple realization, high cost performance and high flexibleness.
Key words: matlab; data acquisition
摘要: 声音是各种信号传递与交流最直接的体现，因此对声音信号的研究有十分重要的意义。本文主要针对Matlab指令系统对声音信号的采集，作者利用Matlab 提供的数据采集工具箱, 介绍了倆种采集方法，简单分析并比较其优缺点。基于matlab的数据采集系统, 具有实现简单、性价比和灵活度高的优点。
关键词: Matlab; 数据采集
嵌入式人体步态自动识别系统
嵌入式人体步态自动识别系统 早期的医学研究指出： 人的步态中有24种不同的成分，如果把这24种成分都考虑到，则步态是为个体所特有的。有关研究人员近些年来通过对人的步态分析，已经得出了在步态视频序列中含有人的身份信息，因此进行步态识别也是一种非常重要的生物识别技术。步态识别是近年来越多的研究者所关注的一种较新的生物认证技术，它是通过人的走路方式来识别人的身份。基于步态的身份认证识别技术相对于其它生物识别技术有如下优点： 远距离识别、识别对象的被动性、不易被隐藏、不易被察觉、应用领域广阔等，步态识别技术最近已经备受关注，并且已经取得了一些初步成果。如美国国防部研究项目署(DARPA)2000年的重大项目一HID(human identification at adistance)计划，其目的就是开发多模态视觉监控技术以实现远距离情况下人物的检测、分类和识别。中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室近年也开始了对步态识别的研究，而且创建了NLPR步态数据库。虽然步态识别是一个新兴的研究领域，但是近年来已经涌现出了一些尝试性的工作。最早提出步态识别算法的是Niyogi与Adelson等人。Cunado和Nixon等人提出了一种基于模型的特征提取分析方法，VHT(velocity hough transform)。Kale等人将行人的外轮廓宽度作为图像特征，提出了一种依赖于角度的识别方法。而Johnson和Bobick 提出了一种不依赖于角度的步态识别算法。Sarkar等人提出了步态识别的基线算法。Lee等人提出了一种基于步态外形的表达方法，其具体做法是先将人体的各个部分映射到几个椭圆组成的模型上，然后用其质心位置和离心率作为步态特征来进行步态识别。Wang等人提出了一种简单有效的、基于人体运动轮廓的识别算法。值得注意的是，步态识别的研究尚处于初级阶段，表现在： a．实验都是在特定的环境下进行的，比如相对简单固定的背景，人相对于摄像机侧面行走，摄像机固定不动等；b．算法的评估都是在小样本数据库上进行的，而且数据库也不规范。迄今为止，针对步态识别所进行的研究几乎全部是基于PC机的，而在许多情况下，却需要非PC机环境，所以研究基于嵌入式平台的步态识别系统，具有一定的工程意义。本系统的功能是对采集到的步态视频序列进行图像处理，得到视频序列中的人体步态信息，再由步态算法根据
基于MATLAB 的声音信号采集系统(论文)
基于MATLAB 的声音信号采集系统 野龙平 （陕西师范大学电子信息科学与技术，陕西） 摘要: 声音是各种信号传递与交流最直接的体现，因此对声音信号的研究有十分重要的意义。本文主要针对Matlab指令系统对声音信号的采集，作者利用Matlab 提供的数据采集工具箱, 介绍了倆种采集方法，简单分析并比较其优缺点。基于matlab的数据采集系统, 具有实现简单、性价比和灵活度高的优点。 关键词: Matlab; 数据采集 0 引言 随着科技的发展，对于语音信号的采集已经有很多种方法，如基于单片机技术、VC,C++等编程、纯硬件电路，本文介绍的方法主要通过一款软件MATLAB。它是MathWorks 公司推出的一种面向工程和科学运算的交互式计算软件, 其中包含了一套非常实用的工具-- 数据采集工具箱。使用此工具箱更容易将实验测量、数据分析和可视化的应用集合在一起。数据采集工具箱提供了一整套的命令和函数, 通过调用这些命令和函数, 可以直接控制数据采集设备的数据采集。 作者简单介绍了一种用声卡进行语音信号采集和MATLAB 的数据采集工具箱进行分析处理的语音信号采集系统。经实验证明, 该系统可实现在线连续采集语音信号并进行分析和处理, 具有实现简单、性价比和灵活度高的特点。 1 语音数据采集系统设计 MATLAB 中提供了强大的数据采集工具箱( DAQ- Data Acquisition Toolbox) , 可满足控制声卡进行数据采集的要求。用户通过调用MATLAB 命令, 可对采集的数据进行分析和处理, 为用户带来了极大的方便。 语音数据采集过程如图1 所示。
图1 声卡采集声音信号有两种方式: 传输线输入方式(LineIn) 和麦克风输入( MicIn) 方式。LineIn 方式是通过传输线把其他声音设备, 如录音机等设备的音频输出信号连接到声卡, 通过声卡记录数据存入计算机。 本系统采用MicIn 方式, 即用麦克风接收语音通过声卡将音频信号存入计算机。利用MicIn 方式通过声卡采集数据有两种方法: 方法一是采用对声卡产生一个模拟输入对象进行采集, 方法二是直接利用MATLAB 数据采集箱中提供的的函数命令进行采集。 1. 1 方法1 本系统是以声卡为对象利用MATLAB 数据采集工具箱提供的环境完成数据采集过程, 麦克风成为数据采集系统中的传感器。数据采集过程与其他硬件设备无关, 只与声卡有关, 因此应对声卡产生一个模拟输入对象(AI) 。 数据采集过程的具体实现: 1) 初始化: 创建设备对象。 ai= analoginput(‘ winsound ’ ) 2) 配置: 根据数据采集硬件设备的特性, 增加通道和控制数据采集的行为。为AI 添加1 个通道, 设置采样频率和采样时间。 addchannel( ai, 1) freq= 8000; % 采样频率fs8000Hz set( AI, sampleRate, freq) %为模拟输入设备设置采样频率 duration= 2; %采样时间为2 秒 set (AI, SamplesPerTriffer, duration* freq) ; % 为模拟输入设备设置触发时间 3) 执行: 启动设备对象, 采集数据。 start( ai) ; %启动设备对象 data= getdata( ai) ; % 获得采样数据 4) 终止: 删除设备对象。 stop( ai) ; % 停止设备对象 语音信号输入 声卡 Matlab 数据采集箱 计算机
实验一 MATLAB音频信号处理实验
实验一MATLAB音频信号处理实验 一、实验目的 1、进一步加深DFT算法原理和基本性质的理解； 2、熟悉FFT算法原理； 3、理解掌握音频信号各参数的意义； 二、实验内容 1、对一个音频信号用FFT进行谱分析； 2、对该音频信号进行放大或衰减； 3、对该音频信号加入噪声与去掉噪声处理 三、实验要求 1.语音信号的读取、存储； 2.语音信号的播放； 3.FFT的MATLAB实现； 4.信号放大（6倍）； 5.信号调制、产生高频信号； 6.信号叠加之后产生的带有噪声的语音信号； 7.绘制信号图像（时域与频域图像），包括原始信号图像，以及带有噪声的语音信号。 四、实验结果及代码 [S1,fs,bits]=wavread('C:\Users\1\Desktop\实验\handel.wav'); wavwrite(S1,'copy.wav'); F=fft(S1); S1=S1*6; fc=1000; y1=modulate(S1,fc,fs,'fm'); Y1=fft(y1,40000); y2=S1+y1; Y2=fft(y2,40000); figure(1); subplot(221); plot(S1); title('原始的信号时域图'); subplot(222); plot(abs(F));
title('原始的信号频域图'); subplot(223); plot(y1); title('调制后信号时域图'); subplot(224); plot(abs(Y1)); title('调制后信号频域图'); figure(2) subplot(221); plot(y2); title('加噪的信号时域图'); subplot(222); plot(abs(Y2)); title('加噪的信号频域图'); 运行结果如下图1-1 图1-1 五、实验总结 通过本次实验学习了如何使用MATLAB对音频信号进行处理。包括语音信号
交通信号控制系统方案
交通信号 控制系统（ATC）设计方案 x x x x有限责任公司
目录 1.概述 (1) 1.1系统简介 (1) 1.2设计原则 (2) 1.3系统设计依据及执行标准 (4) 2．总体设计方案 (6) 2.1控制系统总体功能 (6) 2.2通信系统总体结构 (6) 2.3通信系统主要优势 (8) 3.详细设计方案 (9) 3.1监测点设备 (9) 3.1.1设备功能描述 (9) 3.1.2监测点设备组成、结构及特点 (9) 3.2防雷保护及安全设计 (14) 3.3详细设备说明 (15) 3.3.1高清晰摄像机 (15) 3.3.2标清视频检测 (15) 3.3.3补光设备 (15) 3.3.4嵌入式存储 (15) 3.3.5 GOE210千兆工业以太网交换机 (15) 3.3.6 POE工业以太网光纤收发器 (17) 3.4系统典型配置清单 (18)
1.概述 城市发展交通智能信号灯，减少道路拥堵，最终达到智能化区域交通信号控制系统。智能交通信号灯迎合实现绿色经济的时代潮流，为了解决这个问题，提出智能交通信号灯及网络技术，会根据路口车辆多少，自动调节时间，可减少等候时间在75%以上，从而大大节省了人们的出行时间，减少了路口的无效等候，使出行更快捷。 在智能交通系统中，以往的常规摄像机是对所有通过该地点的机动车辆的车牌进行拍摄、记录与处理。由于受到图像采集设备分辨率的制约，图片仅能反映出车型、车身颜色、车牌号码等简单信息。公安执法部门对部分治安案件、交通肇事案件的取证要求上，希望能掌握更详细更清楚的资料，如驾驶员的面貌特征、车内驾驶室的情况、清晰的车辆信息、货车的装载情况。采用高清晰摄像机做前端采集，可以实现所抓拍的图像中用肉眼清楚地分辨：车辆的颜色、特征、车牌的号码、车牌颜色、司乘人员的面部特征。 如此一来智能化同时也带来了网络数据流量的剧增，对网络通信的可靠传输提出了更高的要求。工业以太网交换机在区域交通信号控制系统网络中稳定性、高可靠性、高安全性成为关键中的关键。 1.1系统简介 区域交通信号控制系统(ATC) 智能化区域交通信号控制系统采用百万像素的数字化网络摄像机（1600×1200 CCD传感器），一台摄像机覆盖两条车道，准确抓拍正常行驶、压线行驶、并行通过的车辆，并自动识别车牌号码，抓拍的车辆图片可清晰地显示车辆特征及前排司乘人员的面部特征。摄像机工作于外触发方式，通过视频分析、环形线圈或者窄波雷达检测通过车辆，在抓拍车辆的同时可获取车辆的行驶速度。两条车道共用一台高清数字摄像机的方式在保障系统性能的前提下，大大降低了系统成本。
matlab频谱分析
设计出一套完整的系统，对信号进行频谱分析和滤波处理； 1．产生一个连续信号，包含低频，中频，高频分量，对其进行采样，进行频谱分析，分别设计三种高通，低通，带通滤波器对信号进行滤波处理，观察滤波后信号的频谱。 2.采集一段含有噪音的语音信号（可以录制含有噪音的信号，或者录制语音后再加进噪音信号），对其进行采样和频谱分析，根据分析结果设计出一合适的滤波器滤除噪音信号。 %写上标题 %设计低通滤波器： [N,Wc]=buttord() %估算得到Butterworth低通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc [a,b]=butter(N,Wc); %设计Butterworth低通滤波器 [h,f]=freqz(); %求数字低通滤波器的频率响应 figure(2); % 打开窗口2 subplot(221); %图形显示分割窗口 plot(f,abs(h)); %绘制Butterworth低通滤波器的幅频响应图 title(巴氏低通滤波器''); grid; %绘制带网格的图像 sf=filter(a,b,s); %叠加函数S经过低通滤波器以后的新函数 subplot(222); plot(t,sf); %绘制叠加函数S经过低通滤波器以后的时域图形 xlabel('时间(seconds)'); ylabel('时间按幅度'); SF=fft(sf,256); %对叠加函数S经过低通滤波器以后的新函数进行256点的基—2快速傅立叶变换 w= %新信号角频率 subplot(223); plot()); %绘制叠加函数S经过低通滤波器以后的频谱图 title('低通滤波后的频谱图'); %设计高通滤波器 [N,Wc]=buttord() %估算得到Butterworth高通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc [a,b]=butter(N,Wc,'high'); %设计Butterworth高通滤波器 [h,f]=freqz(); %求数字高通滤波器的频率响应 figure(3); subplot(221); plot()); %绘制Butterworth高通滤波器的幅频响应图 title('巴氏高通滤波器'); grid; %绘制带网格的图像 sf=filter(); %叠加函数S经过高通滤波器以后的新函数 subplot(222); plot(t,sf); ;%绘制叠加函数S经过高通滤波器以后的时域图形 xlabel('Time(seconds)'); ylabel('Time waveform'); w; %新信号角频率 subplot(223);
labview声音采集系统
虚拟仪器技术 姓名：史昌波 学号：2131391 指导教师：孙来军 院系(部所)：电子工程学院专业：控制工程
目录 1、前言 (3) 2、声卡的硬件结构和特性 (3) 2．1声卡的作用和特点 (3) 2．2声卡的构造 (5) 3、LABVIEW中与声卡相关的函数节点 (5) 4、LABVIEW程序设计 (6) 4．1程序原理 (6) 4．2程序结构 (7) 4．3结果分析 (9) 5、结束语 (9) 6、参考文献 (10)
基于声卡的数据采集与分析 1、前言 虚拟仪器技术是利用高性能的模块化硬件，结合高效灵活的软件来完成各种测试、测量和自动化的应用。在虚拟仪器系统中，硬件解决信号的输入和输出，软件可以方便地修改仪器系统的功能，以适应不同使用者的需要。其中硬件的核心是数据采集卡。目前市售的数据采集卡价格与性能基本成正比，一般比较昂贵1。 随着DSP(数字信号处理)技术走向成熟，计算机声卡可以成为一个优秀的数据采集系统，它同时具有A／D和D／A转换功能，不仅价格低廉，而且兼容性好、性能稳定、灵活通用，驱动程序升级方便，在实验室中，如果测量对象的频率在音频范围，而且对指标没有太高的要求，就可以考虑使用声卡取代常规的DAQ设备。而且LABVIEW中提供了专门用于声卡操作的函数节点，所以用声卡搭建数据采集系统是非常方便的2。 2、声卡的硬件结构和特性 2．1声卡的作用和特点 声卡的主要功能就是经过DSP（数字信号处理）音效芯片的处理，进行模拟音频信号的与数字信号的转换，在实际中，除了音频信号以外，很多信号都在音频范围内，比如机械量信号，某些载波信号等，当我们对这些信号进行采集时，使用声卡作为采集卡是一种很好的解决方案。 声卡的功能主要是录制与播放，编辑与合成处理，MIDI接口三个部分3。 （1）录制与播放
基于MATLAB的语音信号滤波处理
基于MATLAB的语音信号滤波处理 题目：基于MATLAB的语音信号滤波处理 课程：数字信号处理 学院：电气工程学院 班级： 学生： 指导教师： 二O一三年十二月
目录CONTENTS 摘要 一、引言 二、正文 1.设计要求 2.设计步骤 3.设计内容 4.简易GUI设计 三、结论 四、收获与心得 五、附录
一、引言 随着Matlab仿真技术的推广，我们可以在计算机上对声音信号进行处理，甚至是模拟。通过计算机作图，采样，我们可以更加直观的了解语音信号的性质，通过matlab编程，调用相关的函数，我们可以非常方便的对信号进行运算和处理。 二、正文 2.1 设计要求 在有噪音的环境中录制语音，并设计滤波器去除噪声。 2.2 设计步骤 1.分析原始信号，画出原始信号频谱图及时频图，确定滤波器类型及相关指标； 2.按照类型及指标要求设计出滤波器，画出滤波器幅度和相位响应，分析该滤波器是否符合要求； 3.用所设计的滤波器对原始信号进行滤波处理，画出滤波后信号的频谱图及时频图； 4.对滤波前的信号进行分析比对，评估所设计滤波器性能。 2.3 设计内容 1.原始信号分析
分析信号的谱图可知，噪音在1650HZ和3300HZ附近的能量较高，而人声的能量基本位于1000HZ以下。因此，可以设计低通滤波器对信号进行去噪处理。 2.IIR滤波器设计 用双线性变换法分别设计了巴特沃斯低通滤波器和椭圆低通滤波器和带阻滤波器： ①巴特沃斯滤波器 fp=800;fs=1300;rs=35;rp=0.5; 程序代码如下： fp=800;fs=1300;rs=35;rp=0.5;Fs=44100; wp=2*Fs*tan(2*pi*fp/(2*Fs));ws=2*Fs*tan(2*pi*fs/(2*Fs)); [n,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s'); [b,a]=butter(n,wn,'s'); [num,den]=bilinear(b,a,Fs); [h,w]=freqz(num,den,512,Fs);
信息采集系统解决方案
信息采集系统解决方案
信息采集系统解决方案 1系统概述 信息采集是信息服务的基础，为信息处理和发布工作提供数据来源支持。信息数据来源的丰富性、准确性、实时性、覆盖度等指标是信息服务的关键一环，对信息服务质量的影响至关重要。针对交通流信息数据，包括流量、速度、密度等，目前主要是基于微波、视频、地磁等固定车辆检测器以及浮动车等移动式车辆检测器进行采集，各种采集方式都存在响应的利弊。针对车驾管以及出入境数据，包括车辆信息、驾驶人信息、出入境办证进度信息等，主要是通过和公安相关的数据库进行对接，此类信息将在信息分析处理系统进行详细介绍。 针对目前交通信息来源的多样性以及今后服务质量水平发展对信息来源种类扩展要求，需要建设一套统一的，具备良好兼容性和前瞻性的交通信息统一接入接口。一方面，本期项目的各种交通信息来源可以使用该接口进行数据接入，另一方面，当新的或第三方的交通信息来源需要加入到本系统中来时，可以使用该接口进行数据接入，不需要再次投入资源进行额外开发。 统一接入接口建成后，根据各种数据来源系统的网络环境、系统技术特性和交通流信息数据特点，开发相应的交通信息数据对接程序，逐一完成微波采集系统、浮动车分析系统、人工采集等来源的交通信息数据采集接入。 2系统架构及功能介绍 2.1统一接入接口 统一接入接口的建设的关键任务包括接口技术规范制定、路网路段编码规则约定及交通信息数据结构约定等多个方面。
2.1.1接口技术规范 一方面由于本系统接入的交通信息数据来源多样，开发语言和系统运行的环境均存在差异，不具备统一的技术特性；另一方面，考虑到以后可能需要接入更多新的或第三方的信息系统作为数据来源，应当选择较成熟和通用的接口实现技术作为本项目的交通流信息采集统一接入接口实现技术。 根据目前信息系统建设的行业现状，选择Web Service和TCP/UDP Socket 作为数据传输接口的实现技术是较优的选择。Web Service和TCP/UDP Socket 具有实时性强、通用性强、应用广泛、技术支持资源丰富等优势，可以实现跨硬件平台、跨操作系统、跨开发语言的数据传输和信息交换。 项目实施时需要根据现有的信息采集系统的技术特点来具体分析，以选定采用Web Service或TCP/UDP Socket作为接口实现技术，必要时可以两种方式并举，提供高兼容度的接口形式。 为了保护接入接口及其数据传输的安全性，避免恶意攻击访问，避免恶意数据窃取，可以使用身份认证、加密传输等技术来加以保证。 统一数据采集接口的工作流程可以如下进行：
振动信号的采集与预处理
振动信号的采集与预处理 几乎所有的物理现象都可看作是信号，但这里我们特指动态振动信号。 振动信号采集与一般性模拟信号采集虽有共同之处，但存在的差异更多，因此，在采集振动信号时应注意以下几点： 1. 振动信号采集模式取决于机组当时的工作状态，如稳态、瞬态等； 2. 变转速运行设备的振动信号采集在有条件时应采取同步整周期采集； 3. 所有工作状态下振动信号采集均应符合采样定理。 对信号预处理具有特定要求是振动信号本身的特性所致。信号预处理的功能在一定程度上说是影响后续信号分析的重要因素。预处理方法的选择也要注意以下条件： 1. 在涉及相位计算或显示时尽量不采用抗混滤波； 2. 在计算频谱时采用低通抗混滤波； 3. 在处理瞬态过程中1X矢量、2X矢量的快速处理时采用矢量滤波。 上述第3条是保障瞬态过程符合采样定理的基本条件。在瞬态振动信号采集时，机组转速变化率较高，若依靠采集动态信号（一般需要若干周期）通过后处理获得1X和2X矢量数据，除了效率低下以外，计算机（服务器）资源利用率也不高，且无法做到高分辨分析数据。机组瞬态特征（以波德图、极坐标图和三维频谱图等型式表示）是固有的，当组成这些图谱的数据间隔过大（分辨率过低）时，除许多微小的变化无法表达出来，也会得出误差很大的分析结论，影响故障诊断的准确度。一般来说，三维频谱图要求数据的组数（△rpm分辨率）较少，太多了反而影响对图形的正确识别；但对前面两种分析图谱，则要求较高的分辨率。目前公认的方式是每采集10组静态数据采集1组动态数据，可很好地解决不同图谱对数据分辨率的要求差异。 影响振动信号采集精度的因素包括采集方式、采样频率、量化精度三个因素，采样方式不同，采集信号的精度不同，其中以同步整周期采集为最佳方式；采样频率受制于信号最高频率；量化精度取决于A/D转换的位数，一般采用12位，部分系统采用16位甚至24位。 振动信号的采样过程，严格来说应包含几个方面： 1. 信号适调 由于目前采用的数据采集系统是一种数字化系统，所采用的A/D芯片对信号输入量程有严格限制，为了保证信号转换具有较高的信噪比，信号进入A/D以前，均需进行信号适调。适调包括大信号的衰减处理和弱信号的放大处理，或者对一些直流信号进行偏置处理，使其满足A/D输入量程要求。 2. A/D转换
Matlab语音信号加噪、滤波处理及幅值幅频响应
课程设计二 基于MATLAB的语音信号采集与处理 一、实验目的和意义 1. MATLAB软件功能简介 MATLAB的名称源自Matrix Laboratory,1984年由美国Mathworks公司推向市场。它是一种科学计算软件，专门以矩阵的形式处理数据。MATLAB将高性能的数值计算和可视化集成在一起，并提供了大量的内置函数，从而被广泛的应用于科学计算、控制系统和信息处理等领域的分析、仿真和设计工作。 MATLAB软件包括五大通用功能，数值计算功能（Nemeric）、符号运算功能（Symbolic）、数据可视化功能（Graphic）、数字图形文字统一处理功能（Notebook）和建模仿真可视化功能（Simulink）。其中，符号运算功能的实现是通过请求MAPLE内核计算并将结果返回到MATLAB命令窗口。该软件有三大特点，一是功能强大；二是界面友善、语言自然；三是开放性强。目前，Mathworks公司已推出30多个应用工具箱。MATLAB在线性代数、矩阵分析、数值及优化、数值统计和随机信号分析、电路与系统、系统动力学、次那好和图像处理、控制理论分析和系统设计、过程控制、建模和仿真、通信系统以及财政金融等众多领域的理论研究和工程设计中得到了广泛应用。 MATLAB在信号与系统中的应用主要包括符号运算和数值计算仿真分析。由于信号与系统课程的许多内容都是基于公式演算，而MATLAB借助符号数学工具箱提供的符号运算功能，能基本满足信号与系统课程的需求。例如解微分方程、傅里叶正反变换、拉普拉斯正反变换和z正反变换等。MATLAB在信号与系统中的另一主要应用是数值计算与仿真分析，主要包括函数波形绘制、函数运算、冲击响应与阶跃响应仿真分析、信号的时域分析、信号的频谱分析、系统的S域分析和零极点图绘制等内容。数值计算仿真分析可以帮助学生更深入地理解理论知识，并为将来使用MATLAB进行信号处理领域的各种分析和实际应用打下基础。2. 本题目的意义 本次课程设计的课题为《基于MATLAB的语音信号采集与处理》，学会运用MATLAB 的信号处理功能，采集语音信号，并对语音信号进行滤波及变换处理，观察其时域和频域特性，加深对信号处理理论的理解，并为今后熟练使用MATLAB进行系统的分析仿真和设计奠定基础。 二、实验原理：
信号的频谱分析及MATLAB实现
第23卷第3期湖南理工学院学报(自然科学版)Vol.23 No.3 2010年9月 Journal of Hunan Institute of Science and Technology (Natural Sciences) Sep. 2010信号的频谱分析及MATLAB实现 张登奇, 杨慧银 (湖南理工学院信息与通信工程学院, 湖南岳阳 414006) 摘 要: DFT是在时域和频域上都已离散的傅里叶变换, 适于数值计算且有快速算法, 是利用计算机实现信号频谱分析的常用数学工具. 文章介绍了利用DFT分析信号频谱的基本流程, 重点阐述了频谱分析过程中误差形成的原因及减小分析误差的主要措施, 实例列举了MATLAB环境下频谱分析的实现程序. 通过与理论分析的对比, 解释了利用DFT分析信号频谱时存在的频谱混叠、频谱泄漏及栅栏效应, 并提出了相应的改进方法. 关键词: MA TLAB; 频谱分析; 离散傅里叶变换; 频谱混叠; 频谱泄漏; 栅栏效应 中图分类号: TN911.6 文献标识码: A 文章编号: 1672-5298(2010)03-0029-05 Analysis of Signal Spectrum and Realization Based on MATLAB ZHANG Deng-qi, YANG Hui-yin (College of Information and Communication Engineering, Hunan Institute of Science and Technology, Yueyang 414006, China) Abstract:DFT is a Fourier Transform which is discrete both in time-domain and frequency-domain, it fits numerical calculation and has fast algorithm, so it is a common mathematical tool which can realize signal spectrum analysis with computer. This paper introduces the basic process of signal spectrum analysis with DFT, emphasizes the causes of error producing in spectrum analysis process and the main ways to decrease the analysis error, and lists the programs of spectrum analysis based on MATLAB. Through the comparison with the theory analysis, the problems of spectrum aliasing, spectrum leakage and picket fence effect are explained when using DFT to analyze signal spectrum, and the corresponding solution is presented. Key words:MATLAB; spectrum analysis; DFT; spectrum aliasing; spectrum leakage; picket fence effect 引言 信号的频谱分析就是利用傅里叶分析的方法, 求出与时域描述相对应的频域描述, 从中找出信号频谱的变化规律, 以达到特征提取的目的[1]. 不同信号的傅里叶分析理论与方法, 在有关专业书中都有介绍, 但实际的待分析信号一般没有解析式, 直接利用公式进行傅里叶分析非常困难. DFT是一种时域和频域均离散化的傅里叶变换, 适合数值计算且有快速算法, 是分析信号的有力工具. 本文以连续时间信号为例, 介绍利用DFT分析信号频谱的基本流程, 重点阐述频谱分析过程中可能存在的误差, 实例列出MATLAB 环境下频谱分析的实现程序. 1 分析流程 实际信号一般没有解析表达式, 不能直接利用傅里叶分析公式计算频谱, 虽然可以采用数值积分方法进行频谱分析, 但因数据量大、速度慢而无应用价值. DFT在时域和频域均实现了离散化, 适合数值计算且有快速算法, 是利用计算机分析信号频谱的首选工具. 由于DFT要求信号时域离散且数量有限, 如果是时域连续信号则必须先进行时域采样, 即使是离散信号, 如果序列很长或采样点数太多, 计算机存储和DFT计算都很困难, 通常采用加窗方法截取部分数据进行DFT运算. 对于有限长序列, 因其频谱是连续的, DFT只能描述其有限个频点数据, 故存在所谓栅栏效应. 总之, 用DFT分析实际信号的频谱, 其结果必然是近似的. 即使是对所有离散信号进行DFT变换, 也只能用有限个频谱数据近似表示连续频 收稿日期: 2010-06-09 作者简介: 张登奇(1968? ), 男, 湖南临湘人, 硕士, 湖南理工学院信息与通信工程学院副教授. 主要研究方向: 信号与信息处理
光纤声音采集系统
摘要：科技的发展带来许多电磁干扰或射频干扰的恶劣环境，要想解决电磁干扰问题的，必须从本质上改变麦克风的工作模式。文章提出了利用激光的传输频带宽、通信容量大和抗电磁干扰能力强等优点，研制一种基于光相位干涉的高灵敏度声音采集系统。光纤声音采集能够传送非常高的声音质量，适用于多种恶劣环境下的声音采集。 关键词：光纤声音采集、干涉型光纤传感器 引言： 麦克风在声场和电场中起着重要的沟通界面，它可将声音信号传至任何地方或者记忆装置。传统型的使用电磁场或静电场来产生动作，外部的强电磁场影响会阻绝这些装置的功能。本项目研制的光纤声音采集系统是一种新颖的声音信号传感器，在反射式强度型光纤传感器的原理基础上，利用激光来采集声音信号，由于它与传统的麦克风有着本质的区别，所以在使用方面具有很大的优越性。系统由非导磁材料制成，其主要工作本体是光，即使在强电磁场或高射频环境中也能正常工作。把光纤应用于麦克风，充分利用了光纤传感器体积小、结构简单、灵敏度高、抗电磁干扰且光纤本身低损耗、耐腐蚀、安全可靠等优良特性。 1、系统结构 本系统利用干涉型光纤传感器的原理，开发基于光相位干涉的高灵敏度声音采集系统，由光纤传感探头、光路系统、光信号调制解调器等部分组成。 干涉型光纤传感器通常将被测量转化为光信号的相位，因此，相位测量是该类型传感器信号处理的基本要求。若直接对相位进行测量，那么有两个问题将限制系统的性能：一是系统受到环境的干扰时被测相位会产生随机漂移，从而引入测量误差，此外，相位漂移还会导致信号衰减；二是直接测相意味着直流检测，信号处理易受电路直流漂移的影响。针对这两个问题引出了相位生成载波技术。相位生成载波调制是在被测信号带宽以外的某一频带之外引入大幅度的相位调制，被测信号则位于调制信号的边带上，这样就把外界干扰的影响转化为对调制信号的影响，且把被测信号频带与低频干扰频带分开，以利于后续的噪声分离。 项目研制的光纤声音采集系统，在对传统michelson干涉仪加以改进的基础上，通过构造由光纤耦合器和振动膜组成的动态michelson干涉光路，能够将外界声压对振膜的作用转化为对光路相位的调制，得到的干涉光信号直接光电转换后即可解调还原声音信号。在多种干涉型光纤传感器的解调方法中，相位生成载波解调技术（pgc）由于是一种无源解调技术，并具有高灵敏度、大动态范围和好的线性度而得到广泛的应用。 2、系统原理 2.1光纤传感探头原理： 激光器发出的激光经耦合器到达传输光纤，由光纤出射的光束照射到振动膜上，传输光纤出射端面m1与振动膜构成一个干涉腔，从两表面反射回的光进行干涉，干涉光再经耦合器由光电探测器接收，外界声音信号通过改变干涉腔的光纤出射端面m1和振动膜之间的距离对光相位进行调制。系统中半导体激光器发出的光源光频随输入的调制电流线性变化，振动膜采用硅微技术进行研制。 2.2解调原理： 光纤声音采集系统中的调制解调器是由光源，光电转换器，高增益微弱信号放大电路，背景噪声消除器等组成。 光源向光纤传感头发射一稳定的激光，传感头内的振动薄膜被周围声音振动信号带动，从而对发射到振动薄膜上的激光进行相位调制后再反射回去，被调制的激光在光路系统里发生干涉，形成携带微弱声音强度的激光信号，光电转换系统的探测器将此激光信号转换成电信号，再经高增益微弱信号放大，pgc解调，噪声滤除，后将解调后的电信号还原成声音信号输出。
基于MATLAB的语音信号采集与处理
工程设计论文 题目：基于MATLAB的语音信号采集与处理 姓名： 班级： 学号： 指导老师：
一.选题背景 1、实践意义： 语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。语音信号分析的目的就在于方便有效地提取并表示语音信号所携带的信息。所以理解并掌握语音信号的时域和频域特性是非常重要的。 通过语音相互传递信息是人类最重要的基本功能之一.语言是人类特有的功能.声音是人类常用工具,是相互传递信息的最重要的手段.虽然,人可以通过多种手段获得外界信息,但最重要,最精细的信息源只有语言,图像和文字三种.与用声音传递信息相比,显然用视觉和文字相互传递信息,其效果要差得多.这是因为语音中除包含实际发音容的话言信息外,还包括发音者是谁及喜怒哀乐等各种信息.所以,语音是人类最重要,最有效,最常用和最方便的交换信息的形式.另一方面,语言和语音与人的智力活动密切相关,与文化和社会的进步紧密相连,它具有最大的信息容量和最高的智能水平。 语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科,处理的目的是用于得到某些参数以便高效传输或存储;或者是用于某种应用,如人工合成出语音,辨识出讲话者,识别出讲话容,进行语音增强等. 语音信号处理是一门新兴的学科,同时又是综合性的多学科领域,
是一门涉及面很广的交叉学科.虽然从事达一领域研究的人员主要来自信息处理及计算机等学科.但是它与语音学,语言学,声学,认知科学,生理学,心理学及数理统计等许多学科也有非常密切的联系. 语音信号处理是许多信息领域应用的核心技术之一,是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个.语音处理是目前极为活跃和热门的研究领域,其研究涉及一系列前沿科研课题,巳处于迅速发展之中;其研究成果具有重要的学术及应用价值. 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的。它在语音、雷达、图像、系统控制、通信、航空航天、生物医学等众多领域都获得了极其广泛的应用。具有灵活、精确、抗干扰强、度快等优点。 数字滤波器, 是数字信号处理中及其重要的一部分。随着信息时代和数字技术的发展，受到人们越来越多的重视。数字滤波器可以通过数值运算实现滤波，所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能。数字滤波器种类很多，根据其实现的网络结构或者其冲激响应函数的时域特性，可分为两种，即有限冲激响应( FIR，Finite Impulse Response)滤波器和无限冲激响应( IIR，Infinite Impulse Response)滤波器。 FIR滤波器结构上主要是非递归结构，没有输出到输入的反馈，系统函数H (z)在处收敛，极点全部在z = 0处（因果系统），因而只能
交通信号控制系统解决实施方案
交通信号控制系统解决方案 1概述 交通信号控制系统，是智能交通系统（ITS）在交通管理工作中的基本应用，也是城市智能交通管控系统中最直接、最基础的应用系统。通过建设信号控制系统，实现信号路口联网远程控制、交通流量的采集、路口自适应控制、绿波协调控制以及区域的自适应控制，有效减少车辆的停车次数，节省旅行时间；后台实时调整信号配时，采取多时段控制方式，必要时，可通过智能交通管理中心人工干预，直接控制路口交通信号机执行指定相位，有效的疏导交通，减少行车延误，提高通行能力，缓解日益严峻的城区道路交通拥堵压力，提高城区交通综合管理能力，减少汽车尾气排放，美化环境，提升城区形象。 2系统结构设计 系统结构划分为3级：分别为中心控制级设备、区域控制级设备以及路口控制级设备。交通信号控制系统设备主要包括中心设备、前段设备和通信设备。
（1）中心控制级设备 中心控制级设备作用主要是： ?监控整个系统的运行。 ?协调区域控制级的运行。 ?具备区域控制级的所有功能。（2）区域控制级设备 区域控制级设备作用主要是： ?监控受控区域的运行。
?对路口交通信号进行协调控制。 ?对路口交通信号机的工作状态和故障情况进行监视。 ?通过人机回话对路口交通信号机进行人工干预。 ?监视和控制区域级外部设备的运行。 ?进行交通流量统计处理。 （3）路口控制级设备 路口控制级设备即信号机，其作用主要是： ?控制路口交通信号灯。 ?接收处理来自车辆检测器的交通流信息，并定时向区域计算机发送。 ?接收处理来自区域计算机的命令，并向区域计算机反馈工作状态和故障信息。 ?具有单点优化能力。 3系统功能设计 3.1基础功能 （1）区域自适应控制 系统以控制子区作为基本控制单元，综合考虑子区内的交通运行状态（如交通阻塞、交通拥挤、交通顺畅）、交叉口的关联性大小、交叉口的实际交通量，确定公共信号周期与相位差的决策模型，并运用智能优化算法实时优化子区协调控制配时参数，实现控制子区交叉口的协调控制功能。 系统的区域交叉口协调控制能够确保控制区域内的交通流时刻处于最佳运行状态，相邻交叉口之间协调方向的行驶车流可以获得尽可能不停顿的通行权，大大降低车辆在交叉口频繁加减速所产生的交通污染，减少区域交通总的车辆燃油
004-振动信号的采集与预处理
004-振动信号的采集与预处理
振动信号的采集与预处理 1振动信号的采集 振动信号采集与一般性模拟信号采集虽有共同之处，但存在的差异更多。在采集振动信号时应注意以下几点： 1.振动信号采集模式取决于机组当时的工作状态，如稳态、瞬态等； 2.变转速运行设备的振动信号采集在有条件时应采取同步整周期采集； 3.所有工作状态下振动信号采集均应符合采样定理。 1.1 信号适调 由于目前采用的数据采集系统是一种数字化系统，所采用的A/D芯片对信号输入量程有严格限制，为了保证信号转换具有较高的信噪比，信号进入A/D以前，均需进行信号适调。适调包括大信号的衰减处理和弱信号的放大处理，或者对一些直流信号进行偏置处理，使其满足A/D输入量程要求。 1.2 A/D转换 A/D转换包括采样、量化和编码三个组成部分。 1.2.1采样 采样（抽样），是利用采样脉冲序列p(t)从模拟信号x(t)中抽取一系列离散样值，使之成为采样信号x(n△t)（n=0,1,2,…）的过程。△t称为采样间隔，其倒数称1/△t＝f s之为采样频率。采样频率的选择必须符合采样定理要求。 1.2.2量化 由于计算机对数据位数进行了规定，采样信号x(n△t)经舍入的方法变为只有有限个有效数
字的数，这个过程称为量化。由于抽样间隔长度是固定的（对当前数据来说），当采样信号落入某一小间隔内，经舍入方法而变为有限值时，则 产生量化误差。如8位二进制为28 ＝256，即量化增量为所测信号最大电压幅值的1/256。 1.2.3 编码 振动信号经过采样和量化后，量化后的数据按照一定的协议进行编码，成为处理器可以处理的数据。 采样定理解决的问题是确定合理的采样间隔△t 以及合理的采样长度T ，保障采样所得的数字信号能真实地代表原来的连续信号x(t)。 衡量采样速度高低的指标称为采样频率f s 。一般来说，采样频率f s 越高，采样点越密，所获得的数字信号越逼近原信号。为了兼顾计算机存储量和计算工作量，一般保证信号不丢失或歪曲原信号信息就可以满足实际需要了。这个基本要求就是所谓的采样定理，是由Shannon 提出的，也称为Shannon 采样定理。 Shannon 采样定理规定了带限信号不丢失信息的最低采样频率为： 2s m f f ≥或2s m ωω≥ 式中f m 为原信号中最高频率成分的频率。 采集的数据量大小N 为： T N t =? 因此，当采样长度一定时，采样频率越高，采集的数据量就越大。 使用采样频率时有几个问题需要注意。 一， 正确估计原信号中最高频率成分的频率，对于采用电涡流传感器测振的系统来说，一
基于LabView的双声道声卡数据采集系统
基于LabView的双声道声卡数据采集系统班级：热动1007 姓名：刘堂俊学号：U201011568 在虚拟仪器系统中，信号的输入环节一般采用数据采集卡实现。商用的数据采集卡具有完整的数据采集电路和计算机借口电路，但一般比较昂贵，计算机自带声卡是一个优秀的数据采集系统，它具有A/D和D/A转换功能，不仅价格低廉，而且兼容性好、性能稳定、通用性强，软件特别是驱动程序升级方便。如被测对象的频率在音频范围内，同时对采样频率要求不是太高，则可考虑利用声卡构建一个数据采集系统。 1.从数据采集的角度看声卡 1.1声卡的作用 从数据采集的角度来看，声卡是一种音频范围内的数据采集卡，是计算机与外部的模拟量环境联系的重要途径。声卡的主要功能包括录制与播放、编辑和处理、MIDI接口三个部分。 1.2声卡的硬件结构 图1是一个声卡的硬件结构示意图。一般声卡有4~5个对外接口。 图1 声卡的硬件结构示意图 声卡一般有Line In 和Mic In 两个信号输入，其中Line In为双通道输入，Mic In仅作为单通道输入。后者可以接入较弱信号，幅值大约为0.02~0.2V。声音传感器（采用通用的麦克风）信号可通过这个插孔连接到声卡。若由Mic In 输入，由于有前置放大器，容易引入噪声且会导致信号过负荷，故推荐使用Line In ，其噪声干扰小且动态特性良好，可接入幅值约不超过1.5V的信号。另外，输出接口有2个，分别是Wave Out和SPK Out。Wave Out（或LineOut）给出的信号没有经过放大，需要外接功率放大器，例如可以接到有源音箱；SPK Out给出的信号是通过功率放大的信号，可以直接接到喇叭上。这些接口可以用来作为双通道信号发生器的输出。 1.3声卡的工作原理 声音的本质是一种波，表现为振幅、频率、相位等物理量的连续性变化。声卡作为语音信号与计算机的通用接口，其主要功能就是将所获取的模拟音频信号转换为数字信号，经过DSP音效芯片的处理，将该数字信号转换为模拟信号输出。输入时，麦克风或线路输入（Line In）获取的音频信号通过A/D转换器转换成数字信号，送到计算机进行播放、录音等各种处理；输出时，计算机通过总线将数字化的声音信号以PCM（脉冲编码调制）方式送到D/A转换器，变成模拟的音频信号，进而通过功率放大器或线路输出（Line Out）送到音箱等设备转换为声波。