Matlab批量转换图片格式

Matlab批量转换图片格式

%% 功能:把所有的图片文件转化为eps(或者其他格式)保存。

% 现在很多场合需要使用.eps格式的图片,手头的图片格式通常五花八门,有各

%种专业软件可以转化图片格式。这里提供一个小程序,实现图片格式的批量转换。%% 使用方法:

%A:新建一个名为‘In_File’的文件夹;

%B:把待转换图片放入其中;

%C:把m文件与‘In_File’的文件夹放在同一个文件夹中;

%D:转换成的图片生成在名为'Out_File'的文件夹中。

clc

clear

clf

permission_format={'png';'bmp';'jpg'};%允许的输入格式,可以添加,但

%添加的图片格式要能被matlab读取。

out_format='eps';%输出文件格式

Out_path='Out_File';%创建存储路径

if isdir(Out_path)~=1;

mkdir(Out_path)

end

file_path='C:\Users\yang\Desktop\图片\In_File\';%待转换图片位置

All_pic=dir(file_path);%所有图片文件的信息。

%%

for NN=1:size(All_pic);

file_info=All_pic(NN);%一张图片的信息

file_name=file_https://www.360docs.net/doc/527041472.html,;%图片的名字

full_file_name=[file_path,file_name];%图片的全名

fid=fopen(full_file_name);

if fid>0;

%% 找到去除后缀的文件名

name_size=size(file_name);

for NNN=1:name_size(2);

if file_name(NNN)=='.';

name_num=NNN;%记下点的位置

end

end

new_name=file_name(1:name_num-1);%点之前的部分

%% 判断输入格式是否符合要求。

old_format=file_name(name_num+1:end);%文件格式

old_format=lower(old_format);%转化为小写

Per=strfind(permission_format,old_format);

Per=cell2mat(Per);%图片后缀如果不在指定格式中,则不进行读取转换。

if ~isempty(Per)

Data=imread(full_file_name);%图片内容数据化

h=image(Data);%画图

axis off

axis equal

set(gcf,'units','centimeters','position',[2,2,21,13])%设置尺寸

saveas(h,['Out_File/',new_name,'.ueps'],'psc2')%保存图片

pause(0.1)%每处理完一张图片,可以留下一些时间来,供用户审视end

end

fclose all;

end

MATLAB课程设计报告

华东交通大学MATLAB程序设计报告书 课题名称:基于MATLAB的粒子群优化算法的实现 姓名: 学号:20160280800014 专业:控制科学与工程 2016年 11月 20日

基于MATLAB的粒子群优化算法的实现 一、课程选题目的 本次课程设计的课题为《基于MATLAB的粒子群优化算法的实现》,主要为学会运用MATLAB对实际算法编程,加深对粒子群优化算法的理解,并为今后熟练使用MA TLAB进行系统的分析仿真和设计奠定基础。数值计算分析可以帮助更深入地理解理论知识,并为将来使用MA TLAB进行各领域数值分析分析和实际应用打下基础。 此次课程主要是为了进一步熟悉对MATLAB软件的使用,以及学会利用MA TLAB对数值运算这种实际问题进行处理,将理论应用于实际,加深对它的理解。 二、粒子群优化算法原理 优化是科学研究、工程技术和经济管理等领域的重要研究工具。它所研究的问题是讨论在众多的方案中寻找最优方案。例如,工程设计中怎样选择设计参数,使设计方案既满足设计要求又能降低成本;资源分配中,怎样分配有限资源,使分配方案既能满足各方面的基本要求,又能获得好的经济效益。在人类活动的各个领域中,诸如此类,不胜枚举。优化这一技术,正是为这些问题的解决,提供理论基础和求解方法,它是一门应用广泛、实用性很强的科学。近十余年来,粒子群优化算法作为群体智能算法的一个重要分支得到了广泛深入的研究,在路径规划等许多领域都有应用。 2.1 粒子群优化算法的起源 粒子群优化(PSO)算法是由Kennedy和Eberhart于1995年用计算机模拟鸟群觅食这一简单的社会行为时,受到启发,简化之后而提出的。 设想这样一个场景:一群鸟随机的分布在一个区域中,在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在哪里。但是他们知道当前的位置离食物还有多远。那么找到食物的最优策略是什么呢。最简单有效的方法就是追寻自己视野中目前离食物最近的鸟。如果把食物当作最优点,而把鸟离食物的距离当作函数的适应度,那么鸟寻觅食物的过程就可以当作一个函数寻优的过程。鱼群和鸟群的社会行为一直引起科学家的兴趣。他们以特殊的方式移动、同步,不会相互碰撞,整体行为看上去非常优美。生物学家CargiReynolds提出了一个非常有影响的鸟群聚集模型。在他的模拟模型boids中,每一个个体遵循:避免与邻域个体相冲撞、匹配邻域个体的速度、试图飞向感知到的鸟群中心这三条规则形成简单的非集中控制算法驱动鸟群的聚集,在一系列模拟实验中突现出了非常接近现实鸟群聚集行为的现象。该结果显示了在空中回旋的鸟组成轮廓清晰的群体,以及遇到障碍物时鸟群的分裂和再度汇合过程。由此受到启发,经过简化提出了粒子群优化算法。 2.2粒子群优化算法的原理 在粒子群优化算法中,每个优化问题的潜在解都是搜索空间中的一只鸟,称之为“粒子”。所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值,每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。优化开始时先初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解。在每一次迭代中,粒子通过跟踪两个极值来更新自己。第一个极值就是整个种群目前找到的最优解。这个极值是全局极值。另外也可以不用整个种群而只是用其中一部分作为粒子的邻居,那么在所有邻居中的极值就是局部极值。第二个极值是粒子本身所找到的最优解,称为个体极值。这是因为粒子仅仅通过跟踪全局极值或者局部极值来更新位置,不可能总是获得较好的解。这样在优化过程中,粒子在追随全局极值或局部极值的同时追随个体极值则圆满的解决了这个问题。这就是粒子群优化

matlab声音处理

读取音乐信号并将信号转换为单声道的,并输出信号的波形图和频谱图,播放音乐信号,注意不同抽样率下的音调变化。 1. 源程序 [w,fs,bit]=wavread('天路.wav');//获取音乐信号 wav=(w(:,1))';//获取单声道信号 sound(w,fs)//播放音乐信号 figure;//画音乐信号波形 subplot(2,1,1);plot(wav); fwav=fft(wav);%对音乐信号做傅里叶变换 lwav=round(length(fwav)/2);%信号长度去一半 nwav=[0:lwav-1]; wwav=nwav/(lwav);f=wwav/2*fs; subplot(2,1,2);%画频谱图 plot(wwav,abs(fwav(1:lwav))); 3,输出波形 2 4 6 8 10 12x 10 4 -0.4 -0.200.2 0.40 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 050010001500 2000

音乐信号的滤波去噪 1,实验内容 读取音乐信号,输出原始信号的波形和频谱,将三余弦的混合噪声加在音乐信号上,用巴特沃斯IIR滤波器进行滤波,观察滤波后的音乐信号;再将白噪声加在原始的音乐信号上,用矩形窗进行滤波,观察滤波后的音乐信号。 2,源程序 [w,fs,bit]=wavread('天路.wav'); wav=(w(:,1))'; sound(w,fs) figure; subplot(2,1,1);plot(wav); fwav=fft(wav); lwav=round(length(fwav)/2); nwav=[0:lwav-1]; wwav=nwav/(lwav);f=wwav/2*fs; subplot(2,1,2); plot(wwav,abs(fwav(1:lwav))); sf1=3000;l=length(wav);T=1/fs; t=0:T:(l-1)*T; s1=0.05*cos(2*pi*sf1*t); wav_s1=wav+s1; sound(wav_s1,fs) fwav_s1=fft(wav_s1);f_s1=fft(s1); figure;title('余弦噪声') subplot(2,1,1);plot(s1); subplot(2,1,2);plot(wwav,abs(f_s1(1:lwav))); figure;title('加噪信号') subplot(2,1,1);plot(wav_s1); subplot(2,1,2);plot(wwav,abs(fwav_s1(1:lwav))); T=1; Wp=2/T*tan(0.2*pi/2);Ws=2/T*tan(0.3*pi/2); Rp=1;Rs=60; [N,Wc]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs,'s'); [B,A]=butter(N,Wc,'s'); [C,D]=bilinear(B,A,1/T); W=0:0.001*pi:0.5*pi; H=freqs(B,A,W); Hd=freqz(C,D,W); figure; subplot(3,1,1);plot(W/pi,abs(H)); title('模拟巴特沃斯滤波器'); xlabel('Frequency/Hz');

《MATLAB程序设计与应用(刘卫国)》(第二版) 答案

《MATLAB程序设计与应用(刘卫国)》(第二版)实验一MATLAB运算基础 1.(1) z1=2*sin(pi*85/180)/(1+exp(2)) (2)x=[2,1+2i;-0.45,5]; z2=log(x+sqrt(1+x.^2))/2 (3)a=-3.0:0.1:3.0; z3=0.5*(exp(0.3*a)-exp(-0.3*a)).*sin(a+0.3)+log((0.3+a)/2) (4)t=0:0.5:2.5; z4=(t>=0&t<1).*t.^2+(t>=1&t<2).*(t.^2-1)+(t>=2&t<3).*(t.^2-2*t+1) 2. A=[12,34,-4;34,7,87;3,65,7]; B=[1,3,-1;2,0,3;3,-2,7]; (1)a=A+6*B b=A-B+eye(size(A)) %I=eye(size(A)) (2)c=A*B d=A.*B (3)e=A^3 f=A.^3 (4)g=A/B h=B\A (5)m=[A,B] n=[A([1,3],:);B^2] 3. A=[1,2,3,4,5;6,7,8,9,10;11,12,13,14,15;16,17,18,19,20;21,22,23,24,25]; B=[3,0,16;17,-6,9;0,23,-4;9,7,0;4,13,11]; (1)C=A*B (2)D=C(3:end,2:end) 4.(1) a=100:999; b=rem(a,21)==0; c=find(b); d=length(c) (2)ch='Just as Bianhaiman said,Xiehong is ...'; e=find(ch>='A'&ch<='Z'); ch(e)=[] 实验二 MATLAB矩阵分析与处理 1.E=eye(3);

通信原理课程设计报告(基于Matlab)

2DPSK调制与解调系统的仿真 设计原理 (1) 2DPSK信号原理 1.1 2DPSK信号原理 2DPSK方式即是利用前后相邻码元的相对相位值去表示数字信息的一种方式。现假设用Φ表示本码元初相与前一码元初相之差,并规定:Φ=0表示0码,Φ=π表示1码。则数字信息序列与2DPSK信号的码元相位关系可举例表示如2PSK信号是用载波的不同相位直接去表示相应的数字信号而得出的,在接收端只能采用相干解调,它的时域波形图如图2.1所示。 图1.1 2DPSK信号 在这种绝对移相方式中,发送端是采用某一个相位作为基准,所以在系统接收端也必须采用相同的基准相位。如果基准相位发生变化,则在接收端回复的信号将与发送的数字信息完全相反。所以在实际过程中一般不采用绝对移相方式,而采用相对移相方式。定义为本码元初相与前一码元初相之差,假设: →数字信息“0”; →数字信息“1”。 则数字信息序列与2DPSK信号的码元相位关系可举例表示如下: 数字信息: 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 DPSK信号相位:0

或 : 1.2 2DPSK 信号的调制原理 一般来说,2DPSK 信号有两种调试方法,即模拟调制法和键控法。2DPSK 信号的的模拟调制法框图如图1.2.1所示,其中码变换的过程为将输入的单极性不归零码转换为双极性不归零码。 图1.2.1 模拟调制法 2DPSK 信号的的键控调制法框图如图1.2.2所示,其中码变换的过程为将输入的基带信号差分,即变为它的相对码。选相开关作用为当输入为数字信息“0” 时接相位0,当输入数字信息为“1”时接pi 。 图1.2.2 键控法调制原理图 1.3 2DPSK 信号的解调原理 2DPSK 信号最常用的解调方法有两种,一种是极性比较和码变换法,另一种是差分相干解调法。 码变换 相乘 载波 s(t) e o (t)

Matlab处理声音文件

Matlab处理声音文件 摘要:《信号与系统》这门课是大多数工程类课表中的一个重要组成部分,在学 习《信号与系统》这门课时,我们需要熟练地应用Matlab来采集和处理音频信号,图像信号等并绘出它们的波形和频谱。利用Matlab我们可以灵活方便地分析和处理声音文件。本文介绍了用Matlab处理声音文件的基本流程,并绘制了音频信号的相关波形和频谱。 关键词:Matlab 音量标准化声道分离数字滤波数据转换 引言:MA TLAB是美国Math Works公司推出的一种面向工程和科学计算的交互 式计算软件。它以矩阵运算为基础,把计算、可视化、程序设计融合在一个简单易用的交互式工作环境中,是一款数据分析和处理功能都非常强大的工程实用软件。本文主要介绍Matlab在处理简单声音文件方面的使用。 正文: 1.设计要求:(1)了解语音信号的特点; (2)掌握数字滤波器的参数选择及设计方法; (3)掌握数字滤波器的应用方法及应用效果; (4)提高Matlab下的程序设计能力及综合应用能力。 2.系统的组成及工作原理 分析和处理声音文件,首先要对声音信号进行采集,MATLAB 的数据采集工具箱提供了一整套命令和函数,通过调用这些函数和命令,可直接控制声卡进行数据采集。Windows自带的录音机程序也可驱动声卡来采集语音信号,并能保存为W A V格式文件,供MATLAB相关函数直接读取、写入或播放。本文以W A V格式语音信号作为分析处理的输入数据,用MA TLAB处理声音文件的基本流程是:先将W A V格式语音信号经wavread 函数转换成MA TLAB列数组变量;再用MA TLAB强大的运算能力进行数据分析和处理,如时域分析、频域分析、数字滤波、信号合成、信号变换、识别和增强等等;处理后的数据如是音频数据,则可用wavwrite转换成W A V格式文件或用sound、wavplay等函数直接回放。 3.实验内容,调试及测试结果 (1)音量标准化 在实际录制语音信号的过程中常有音轻问题,因此在录制声音过程中需要对声音电平进行量化处理,使音量实现标准化。利用Matlab很容易实现音量标准化,即最大电平对应最高量化比特。基本步骤是:1.利用wavread函数将W A V文件转换成列数组变量:2.求出数组变量的极值并对所有元素作归一化处理;3.用wavwrite函数还原成音量标准化的WA V文件。 以微软自带的“Windows 拨出电话声.wav”语音信号为例,先将其复制另存到文件名为XPexit.wav的Matlab当前目录中,再通过音量标准化后保存为XPquit.wav文件。以下为其实现程序: clear; close all; clc; [Y,FS,NBITS]=wavread('XPexit.W A V');% 将WA V文件转换成变量 FS,NBITS,% 显示采样频率和量化比特

Matlab编程与应用习题和一些参考答案

Matlab 上机实验一、二 3.求下列联立方程的解???????=+-+-=-+=++-=--+4 1025695842475412743w z y x w z x w z y x w z y x >> a=[3 4 -7 -12;5 -7 4 2;1 0 8 -5;-6 5 -2 10]; >> b=[4;4;9;4]; >> c=a\b 4.设???? ??????------=81272956313841A ,??????????-----=793183262345B ,求C1=A*B’;C2=A’*B;C3=A.*B,并求上述所有方阵的逆阵。 >> A=[1 4 8 13;-3 6 -5 -9;2 -7 -12 -8]; >> B=[5 4 3 -2;6 -2 3 -8;-1 3 -9 7]; >> C1=A*B' >> C2=A'*B >> C3=A.*B >> inv(C1) >> inv(C2) >> inv(C3) 5.设 ?? ????++=)1(sin 35.0cos 2x x x y ,把x=0~2π间分为101点,画出以x 为横坐标,y 为纵坐标的曲线。 >> x=linspace(0,2*pi,101); >> y=cos(x)*(0.5+(1+x.^2)\3*sin(x)); >> plot(x,y,'r') 6.产生8×6阶的正态分布随机数矩阵R1, 求其各列的平均值和均方差。并求该矩阵全体数的平均值和均方差。 (mean var ) a=randn(8,6) mean(a) var(a) k=mean(a) k1=mean(k) i=ones(8,6) i1=i*k1 i2=a-i1 i3=i2.*i2 g=mean(i3) g2=mean(g)

刘卫国版MATLAB程序设计与应用课后实验六八九

实验六 高层绘图操作 %第一题: 程序代码如下: x=linspace(0,2*pi,101); y=(0.5+3*sin(x)./(1+x.^2)).*cos(x); plot(x,y) 01234567 -1 -0.5 0.5 1 1.5 %第二题: %(1) 程序代码如下: x=linspace(-2*pi,2*pi,100); y1=x.^2; y2=cos(2*x); y3=y1.*y2; plot(x,y1,'b-',x,y2,'r:',x,y3,'y--'); text(4,16,'\leftarrow y1=x^2'); text(6*pi/4,-1,'\downarrow y2=cos(2*x)'); text(-1.5*pi,-2.25*pi*pi,'\uparrow y3=y1*y2');

-8 -6 -4 -2 2 4 6 8 -30-20 -10 10 20 30 40 %(2) 程序代码如下: x=linspace(-2*pi,2*pi,100); y1=x.^2; y2=cos(2*x); y3=y1.*y2; subplot(1,3,1);%分区 plot(x,y1); title('y1=x^2');%设置标题 subplot(1,3,2); plot(x,y2); title('y2=cos(2*x)'); subplot(1,3,3); plot(x,y3); title('y3=x^2*cos(2*x)');

-10 10 0510 15202530 35 40y1=x 2 -10 10 -1-0.8 -0.6 -0.4-0.200.20.4 0.6 0.8 1y2=cos(2*x) -10 10 -30-20 -10 10 20 30 40 y3=x 2*cos(2*x) %(3) 程序代码如下: x=linspace(-2*pi,2*pi,20); y1=x.^2; subplot(2,2,1);%分区 bar(x,y1); title('y1=x^2的条形图');%设置标题 subplot(2,2,2); stairs(x,y1); title('y1=x^2的阶梯图'); subplot(2,2,3); stem(x,y1); title('y1=x^2的杆图'); subplot(2,2,4); fill(x,y1,'r');%如果少了'r'则会出错 title('y1=x^2的填充图'); %其他的函数照样做。

MATLAB课设报告

课程设计任务书 学生姓名:董航专业班级:电信1006班 指导教师:阙大顺,李景松工作单位:信息工程学院 课程设计名称:Matlab应用课程设计 课程设计题目:Matlab运算与应用设计5 初始条件: 1.Matlab6.5以上版本软件; 2.课程设计辅导资料:“Matlab语言基础及使用入门”、“Matlab及在电子信息课程中的应 用”、线性代数及相关书籍等; 3.先修课程:高等数学、线性代数、电路、Matlab应用实践及信号处理类相关课程等。 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.课程设计内容:根据指导老师给定的7套题目,按规定选择其中1套完成; 2.本课程设计统一技术要求:研读辅导资料对应章节,对选定的设计题目进行理论分析, 针对具体设计部分的原理分析、建模、必要的推导和可行性分析,画出程序设计框图,编写程序代码(含注释),上机调试运行程序,记录实验结果(含计算结果和图表),并对实验结果进行分析和总结。具体设计要求包括: ①初步了解Matlab、熟悉Matlab界面、进行简单操作; ②MATLAB的数值计算:创建矩阵矩阵运算、多项式运算、线性方程组、数值统计; ③基本绘图函数:plot, plot3, mesh, surf等,要求掌握以上绘图函数的用法、简单图形 标注、简单颜色设定等; ④使用文本编辑器编辑m文件,函数调用; ⑤能进行简单的信号处理Matlab编程; ⑥按要求参加课程设计实验演示和答辩等。 3.课程设计说明书按学校“课程设计工作规范”中的“统一书写格式”撰写,具体包括: ①目录; ②与设计题目相关的理论分析、归纳和总结; ③与设计内容相关的原理分析、建模、推导、可行性分析; ④程序设计框图、程序代码(含注释)、程序运行结果和图表、实验结果分析和总结; ⑤课程设计的心得体会(至少500字); ⑥参考文献(不少于5篇); ⑦其它必要内容等。 时间安排:1.5周(分散进行) 参考文献: [1](美)穆尔,高会生,刘童娜,李聪聪.MA TLAB实用教程(第二版) . 电子工业出版社,2010. [2]王正林,刘明.精通MATLAB(升级版) .电子工业出版社,2011. [3]陈杰. MA TLAB宝典(第3版) . 电子工业出版社,2011. [4]刘保柱,苏彦华,张宏林. MATLAB 7.0从入门到精通(修订版) . 人民邮电出版社,2010. 指导教师签名:年月日 系主任(或责任教师)签名:年月日

MATLAB数字音频处理

音频信号的处理 一、问题的提出:数字语音是信号的一种,我们处理数字语音信号,也就是对一种信号的处理,那信号是什么呢?信号是传递信息的函数。 一、问题的提出: 数字语音是信号的一种,我们处理数字语音信号,也就是对一种信号的处理,那信号是什么呢? 信号是传递信息的函数。离散时间信号%26mdash;%26mdash;序 列%26mdash;%26mdash;可以用图形来表示。 按信号特点的不同,信号可表示成一个或几个独立变量的函数。例如,图像信号就是空间位置(二元变量)的亮度函数。一维变量可以是时间,也可以是其他参量,习惯上将其看成时间。信号有以下几种: (1)连续时间信号:在连续时间范围内定义的信号,但信号的幅值可以是连续数值,也可以是离散数值。当幅值为连续这一特点情况下又常称为模拟信号。实际上连续时间信号与模拟信号常常通用,用以说明同一信号。 (2)离时间信号:时间为离散变量的信号,即独立变量时间被量化了。而幅度仍是连续变化的。 (3)数字信号:时间离散而幅度量化的信号。 语音信号是基于时间轴上的一维数字信号,在这里主要是对语音信号进行频域上的分析。在信号分析中,频域往往包含了更多的信息。对于频域来说,大概有8种波形可以让我们分析:矩形方波,锯齿波,梯形波,临界阻尼指数脉冲波形,三角波,余旋波,余旋平方波,高斯波。对于各种波形,我们都可以用一种方法来分析,就是傅立叶变换:将时域的波形转化到频域来分析。 于是,本课题就从频域的角度对信号进行分析,并通过分析频谱来设计出合适的滤波

器。当然,这些过程的实现都是在MATLAB软件上进行的,MATLAB软件在数字信号处理上发挥了相当大的优势。 二、设计方案: 利用MATLAB中的wavread命令来读入(采集)语音信号,将它赋值给某一向量。再将该向量看作一个普通的信号,对其进行FFT变换实现频谱分析,再依据实际情况对它进行滤波。对于波形图与频谱图(包括滤波前后的对比图)都可以用MATLAB画出。我们还可以通过sound命令来对语音信号进行回放,以便在听觉上来感受声音的变化。 选择设计此方案,是对数字信号处理的一次实践。在数字信号处理的课程学习过程中,我们过多的是理论学习,几乎没有进行实践方面的运用。这个课题正好是对数字语音处理的一次有利实践,而且语音处理也可以说是信号处理在实际应用中很大众化的一方面。 这个方案用到的软件也是在数字信号处理中非常通用的一个软 件%26mdash;%26mdash;MATLAB软件。所以这个课题的设计过程也是一次数字信号处理在MATLAB中应用的学习过程。课题用到了较多的MATLAB语句,而由于课题研究范围所限,真正与数字信号有关的命令函数却并不多。 三、主体部分: (一)、语音的录入与打开: [y,fs,bits]=wavread('Blip',[N1 N2]);用于读取语音,采样值放在向量y中,fs表示采样频率(Hz),bits表示采样位数。[N1 N2]表示读取从N1点到N2点的值(若只有一个N的点则表示读取前N点的采样值)。 sound(x,fs,bits); 用于对声音的回放。向量y则就代表了一个信号(也即一个复杂的%26ldquo;函数表达式%26rdquo;)也就是说可以像处理一个信号表达式一样处理这个声音信号。 FFT的MATLAB实现 在MATLAB的信号处理工具箱中函数FFT和IFFT用于快速傅立叶变换和逆变换。下

matlab课程设计报告书

《计算机仿真及应用》课程设计报告书 学号:08057102,08057127 班级:自动化081 姓名陈婷,万嘉

目录 一、设计思想 二、设计步骤 三、调试过程 四、结果分析 五、心得体会 六、参考文献

选题一、 考虑如下图所示的电机拖动控制系统模型,该系统有双输入,给定输入)(t R 和负载输入)(t M 。 1、 编制MATLAB 程序推导出该系统的传递函数矩阵。 2、 若常系数增益为:C 1=Ka =Km =1,Kr =3,C2=0.8,Kb =1.5,时间常数T 1=5, T 2=0.5,绘制该系统的根轨迹、求出闭环零极点,分析系统的稳定性。若)(t R 和)(t M 分别为单位阶跃输入,绘制出该系统的阶跃响应图。(要求C 1,Ka ,Km ,Kr ,C2,Kb , T 1,T 2所有参数都是可调的) 一.设计思想 题目分析: 系统为双输入单输出系统,采用分开计算,再叠加。 要求参数均为可调,而matlb 中不能计算未赋值的函数,那么我们可以把参数设置为可输入变量,运行期间根据要求赋值。 设计思路: 使用append 命令连接系统框图。 选择‘参数=input('inputanumber:')’实现参数可调。 采用的方案: 将结构框图每条支路稍作简化,建立各条支路连接关系构造函数,运行得出相应的传递函数。 在得出传递函数的基础上,使用相应的指令求出系统闭环零极点、画出其根轨迹。 通过判断极点是否在左半平面来编程判断其系统是否稳定。 二.设计步骤 (1)将各模块的通路排序编号

(2)使用append命令实现各模块未连接的系统矩阵 (3)指定连接关系 (4)使用connect命令构造整个系统的模型 三.调试过程 出现问题分析及解决办法: 在调试过程出现很多平时不注意且不易寻找的问题,例如输入的逗号和分号在系统运行时不支持中文格式,这时需要将其全部换成英文格式,此类的程序错误需要细心。 在实现参数可调时初始是将其设为常量,再将其赋值进行系统运行,这样参数可调性差,后用‘参数=input('inputanumber:')’实现。 最后是在建立通路连接关系时需要细心。 四.结果分析 源代码: Syms C1 C2 Ka Kr Km Kb T1 T2 C1=input('inputanumber:') C2=input('inputanumber:') Ka=input('inputanumber:') Kr=input('inputanumber:') Km=input('inputanumber:') Kb=input('inputanumber:') T1=input('inputanumber:') T2=input('inputanumber:') G1=tf(C1,[0 1]); G2=tf(Ka*Kr,[0 1]); G3=tf(Km,[T1 1]); G4=tf(1,[T2 1]); G5=tf(1,[1 0]); G6=tf(-C2,1); G7=tf(-Kb,1); G8=tf(-1,1); Sys=append(G1,G2,G3,G4,G5,G6,G7,G8) Q=[1 0 0;2 1 6;3 2 7;4 3 8;5 4 0;6 5 0;7 4 0;8 0 0;]; INPUTS1=1; OUTPUTS=5; Ga=connect(Sys,Q,INPUTS1,OUTPUTS) INPUTS2=8; OUTPUTS=5; Gb=connect(Sys,Q,INPUTS2,OUTPUTS) rlocus(Ga)

基于Matlab的语音信号处理与分析

系(院)物理与电子工程学院专业电子信息工程题目语音信号的处理与分析 学生姓名 指导教师 班级 学号 完成日期:2013 年5 月 目录 1 绪论 (3) 1.1课题背景及意义 (3) 1.2国内外研究现状 (3) 1.3本课题的研究内容和方法 (4) 1.3.1 研究内容 (4) 1.3.2 开发环境 (4) 2 语音信号处理的总体方案 (4) 2.1 系统基本概述 (4) 2.2 系统基本要求与目的 (4) 2.3 系统框架及实现 (5) 2.3.1 语音信号的采样 (5) 2.3.2 语音信号的频谱分析 (5) 2.3.3 音乐信号的抽取 (5) 2.3.4 音乐信号的AM调制 (5) 2.3.5 AM调制音乐信号的同步解调 (5) 2.4系统设计流程图 (6) 3 语音信号处理基本知识 (6) 3.1语音的录入与打开 (6)

3.2采样位数和采样频率 (6) 3.3时域信号的FFT分析 (7) 3.4切比雪夫滤波器 (7) 3.5数字滤波器设计原理 (8) 4 语音信号实例处理设计 (8) 4.1语音信号的采集 (8) 4.3.1高频调制与低频调制 (10) 4.3.2切比雪夫滤波 (11) 4.3.3 FIR滤波 (11) 5 总结 (12) 参考文献 (13) 语音信号的处理与分析 【摘要】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的学科,是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。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形式。 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为离散的数据文件,然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据,如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等,它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数,利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化,使人机交互更加便捷。信号处理是Matlab重要应用的领域之一。 本设计针对现在大部分语音处理软件内容繁多、操作不便等问题,采用MATLAB7.0综合运用GUI界面设计、各种函数调用等来实现语音信号的变频、变幅、傅里叶变换及滤波,程序界面简练,操作简便,具有一定的实际应用意义。 最后,本文对语音信号处理的进一步发展方向提出了自己的看法。 【关键词】Matlab 语音信号傅里叶变换低通滤波器

matlab程序设计与应用第二版习题答案

matlab程序设计与应用第二版习题答案【篇一:matlab程序设计与应用(第二版)实验答案】 %实验一 matlab运算基础 %第1题 %(1) z1=2*sin(85*pi/180)/(1+exp(2)) %(2) x=[2,1+2i;-0.45,5]; z2=0.5*log(x+sqrt(1+x.^2)) %(3) a=-3.0:0.1:3.0; z3=(exp(0.3*a)-exp(-0.3*a))/2.*sin(a+0.3)+log((0.3+a)/2) %(4) t=0:0.5:2.5; z4=t.^2.*(t=0t1)+(t.^2-1).*(t=1t2)+(t.^2-2*t+1).*(t=2t3) %第2题 a=[12 34 -4;34 7 87;3 65 7]; b=[1 3 -1;2 0 3;3 -2 7]; a+6*b a-b+eye(size(a)) a*b a.*b a^3 a.^3 a/b b\a [a,b] [a([1,3],:);b^2] %第3题 a=[1 2 3 4 5;6 7 8 9 10;11 12 13 14 15;16 17 18 19 20;21 22 23 24 25] b=[3 0 16;17 -6 9;0 23 -4;9 7 0;4 13 11] c=a*b f=size(c) d=c(f(1)-2:f(1),f(2)-1:f(2)) whos %第4题 %(1):

a=100:999; b=rem(a,21); c=length(find(b==0)) %(2): a=lsdhksdlkklsdkl; k=find(a=aa=z); a(k)=[] %实验二 matlab矩阵分析与处理 %第1题 e=eye(3); r=rand(3,2); o=zeros(2,3); s=diag([2,3]); a=[e,r;o,s]; a^2 b=[e,(r+r*s);o,s^2] %第2题 h=hilb(5) p=pascal(5) hh=det(h) hp=det(p) th=cond(h) tp=cond(p) %第3题 a=fix(10*rand(5)) h=det(a) trace=trace(a) rank=rank(a) norm=norm(a) %第4题 a=[-29,6,18;20,5,12;-8,8,5] [v,d]=eig(a) %数学意义略 %第5题方法一 %(1): a=[1/2,1/3,1/4;1/3,1/4,1/5;1/4,1/5,1/6]; b=[0.95,0.67,0.52]; x=inv(a)*b %(2):

matlab音频降噪课程设计报告

matlab音频降噪课程设计报告

燕山大学 医学软件课程设计说明书 题目:基于MATLAB巴特沃斯滤波器的音频去噪的GUI设计 学院(系):电气工程学院 年级专业: 13级生物医学工程 2 班 学号: 130103040041 学生姓名:魏鑫 指导教师:许全盛 1

院(系):电气工程学院基层教学单位:生物医学工程系 学号130103040041 学生 姓名 魏鑫 专业(班 级) 13级生 物医学 工程2 班 设计 题目 基于MATLAB音频去噪的GUI设计设 计 技术参数通带截止频率fp=2700;阻带截止频率fs=3000;采样频率FS=48000; 通带衰减不大于1dB;阻带衰减不小于10dB; 设计要求1.实现用MATLAB导入音频; 2.对音频进行频谱分析; 3.设计滤波器去噪并对含噪信号进行滤 2

波并进行功率谱分析; 4.设计能实现上述功能的GUI; 工作量1.完成音频录入及频谱分析相关程序的编写与调试; 2.设计滤波器去噪; 3.用MATLAB软件做GUI界面的设计; 工作计划11.21-11.24 MATLAB软件中GUIDE 工具箱的使用 11.25-11.29 各处理算法模块的编程实现 11.30-12.1 整体程序联调 12.2 撰写课程设计说明书,答辩 参考资料 1. 陈怀琛吴大正 MATLAB及在电子信息课程中的应用[M] 北京电子工业出版社 2006. 章节2.4; 2. 陈亚勇 MATLAB信号处理详解[M] 北京:人民邮电出版社 2000. 第十 3

章; 3.张康刘雅基于Matlab的巴特沃斯 数字低通滤波器的设计[J] 计算机与现代化 2007年 12期 98-100页 指导 教师签字许全盛 基层教学单 位主任签字 彭勇 目录 一、设计目的意义 (1) 1.1绪论 (1) 1.2设计目的 (1) 1.3意义 (1) 二、设计内容 (2) 2.1 设计原理 (2) 2.2 设计内容 (2) 三、设计过程及结果分析 (3) 3.1 设计步骤 (3) 4

MATLAB 与 音频处理 相关内容摘记

MATLAB 与音频处理相关内容摘记MATLAB音频相关函数 声音数据输入输出函数: 可以方便地读写au和way文件,并可控制其中的位及频率。 wavread()和wavwriteO。 声音播放: wavplay():播放wav声音文件。当然,也可以把处理后的 wav文件保存后再用其它工具播放。 wavrecordO:可以对处理后的wav文件进行录音。 PS:在日常生活中,我们听到的声音一般都属于复音,其声音信号由不同的振幅与频率的波合成而得到 MATLAB处理音频信号的流程 分析和处理音频信号首先要对声音信号进行采集MATLAB 的数据采集工具箱提供了一整套命令和函数,通过调用这些函数和命令,可直接控制声卡进行数据采集[1] Windows 自带的录音机程序也可驱动声卡来采集语音信号并能保存 为WAV 格式文件供MATLAB 相关函数直接读取写入或播放本文 以WAV格式音频信号作为分析处理的输入数据用MATLAB 处理音频信号的基本流程是先将WAV 格式音频信号经wavread 函数转换 成MATLAB 列数组变量再用MATLAB 强大的运算能力进行数据分析和处理如时域分析频域分析数字滤波信号合成信号变换识别和增强等等处理后的数据如是音频数据则可用wavwrite 转换成WAV 格式文件或用sound wavplay 等函数直接回放下面分别介绍MATLAB 在音量标准化声道分离合并与组合数字滤波数 据转换等音频信号处理方面的技术实现 音量标准化

录制声音过程中需对声音电平进行量化处理最理想的量化是最大电平对应最高量化比特但实际却很难做到常有音轻问题利用MATLAB 很容易实现音量标准化即最大电平对应最高量化比特基本步骤是先用wavread 函数 将WAV 文件转换成列数组变量再求出数组变量的极值并对所有元素作归一化处理最后用wavwrite 函数还原成音量标准化的WAV 文件 例 1 现以微软自带的Windows XP 关机.wav 音频信号为例先将其复制另存到文件名为XPexit.wav 的MATLAB 当前目录中 再通过音量标准化处理后保存为XPquit.wav 文件实现程序如下 clear; close all; clc; [Y,FS,NBITS]=wavread('XPexit.WAV'); % 将WAV 文件转换成变量 FS,NBITS, % 显示采样频率和量化比特 Ym=max(max(max(Y)),max(abs(min(Y)))), % 找出双声道极值 X=Y/Ym; % 归一化处理 wavwrite(X,FS,NBITS,'XPquit.wav') % 将变量转换成WAV 文件 试听可知标准化处理后音量稍大 声道分离合并与组合 立体声或双声道音频信号有左右两个声道利用MATLAB 实现双声道分离两路声道合并和两个单声道组合成一个双声道等效果实际上是利用 了MATLAB 的矩阵抽取矩阵相加和矩阵重组运算 例 2 现以例 1 生成的XPquit.wav 为例实现分离合并和组合处理的程序如下 clear; close all; clc; [x,FS,NBITS]=wavread('XPquit.WAV'); % 将WAV 文件转换成变量 x1=x(:,1); % 抽取第 1 声道 x2=x(:,2); % 抽取第 2 声道 wavwrite(x1,FS,NBITS,'XPquit1.WAV'); % 实现 1 声道分离 wavwrite(x2,FS,NBITS,'XPquit2.WAV'); % 实现 2 声道分离 %如果合并位置不对前面补0 %声道长度不对后面补0 x12=x1+x2; % 两路单声道列向量矩阵变量合并 x12m=max(max(x12),abs(min(x12))), % 找出极值 y12=x12./x12m; % 归一化处理 wavwrite(y12,FS,NBITS,'XPquit12.WAV'); % 实现两路声道合并 %如果组合位置不对前面补0--声道长度不对后面补0 x3=[x1,x2]; % 两路单声道变量组合 wavwrite(x3,FS,NBITS,'XPquit3.WAV'); % 实现两路声道组合 可以试听声道分离合并与组合的效果也可对各文件大小进行比较 数字滤波 数字滤波是常用的音频处理技术可根据技术指标先利用FDATool 工具设计一个数字滤波器[2] 再用Filter 或Filter2 函数即可实现滤波处理调用 的Filter 函数格式是Y = filte (B,A,X) 其中 B 和 A 是滤波器传输函数的分子和分母系数X 是输入变量Y是实现滤波后的输出变量如果处理立体声音频信号可分开处理但用FIR 滤波器时调用Filter2 函数更方便

matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)

Matlab程序设计任务书 分院(系)信息科学与工程专业 学生姓名学号 设计题目车牌识别系统设计 内容及要求: 车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域,并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统,能够提高学生 分析问题和解决问题的能力,还能培养一定的科研能力。 1.牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几 部分。 2.当车辆检测部分检测到车辆到达时,触发图像采集单元,采 集当前的视频图像。 3.牌照识别单元对图像进行处理,定位出牌照位置,再将牌 照中的字符分割出来进行识别,然后组成牌照号码输出。 进度安排: 19周:Matlab环境熟悉与基础知识学习 19周:课程设计选题与题目分析 20周:程序设计编程实现 20周:课程设计验收与答辩 指导教师(签字): 年月日学院院长(签字): 年月日 目录

一.课程设计目的 (3) 二.设计原理 (3) 三.详细设计步骤 (3) 四. 设计结果及分析 (18) 五. 总结 (19) 六. 设计体会 (20) 七. 参考文献 (21) 一、课程设计目的 车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域,并识别出车牌号。通过

设计实现车牌识别系统,能够提高学生分析问题和解决问题的能力,还能培养一定的科研能力。 二、设计原理: 牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等,其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元,采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理,定位出牌照位置,再将牌照中的字符分割出来进行识别,然后组成牌照号码输出。 三、详细设计步骤: 1. 提出总体设计方案: 牌照号码、颜色识别 为了进行牌照识别,需要以下几个基本的步骤: a.牌照定位,定位图片中的牌照位置;

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

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