DTMF解调信号及Matlab仿真
一、程序
tm=[1,2,3,65;4,5,6,66;7,8,9,67;42,0,35,68];
N=205;K=[18,20,22,24,31,34,38,42];
f1=[697,770,852,941];
f2=[1209,1336,1477,1633];
TN=input('输入8位电话号码');
TNr=0;
for l=1:8;
d=fix(TN/10^(8-l));
TN=TN-d*10^(8-l);
for p=1:4;
for q=1:4;
if tm(p,q)==abs(d); break,end
end
if tm(p,q)==abs(d); break,end
end
n=0:1023;
x = sin(2*pi*n*f1(p)/8000) + sin(2*pi*n*f2(q)/8000);
sound(x,8000);
pause(0.1)
X=goertzel(x(1:205),K+1);
val = abs(X);
subplot(4,2,l);
stem(K,val,'.');grid;xlabel('k');ylabel('|X(k)|')
axis([10 50 0 120])
limit = 80;
for s=5:8;
if val(s) > limit, break, end
end
for r=1:4;
if val(r) > limit, break, end
end
TNr=TNr+tm(r,s-4)*10^(8-l);
end
disp('接收端检测到的号码为：')
disp(TNr)
二、实验结果
基于Matlab的脑电波信号处理
做脑电波信号处理滴嘿嘿。。Matlab addicted Codes %FEATURE EXTRACTER function [features] = EEGfeaturetrainmod(filename,m) a = 4; b = 7; d = 12; e = 30; signals = 0; for index = 1:9; % read in the first ten EEG data because the files are numbered as ha11test01 rather than ha11test1. s = [filename '0' num2str(index) '.dat']; signal = tread_wfdb(s); if signals == 0; signals = signal; else signals = [signals signal]; end end for index = 10:1:m/2; % read in the rest of the EEG training data s = [filename num2str(index) '.dat']; signal = tread_wfdb(s); if signals == 0;
signals = signal; else signals = [signals signal]; end end %%%%% modification just for varying the training testing ratio ------ for index = 25:1:25+m/2; % read in the rest of the EEG training data s = [filename num2str(index) '.dat']; signal = tread_wfdb(s); if signals == 0; signals = signal; else signals = [signals signal]; end end %%%%%end of modification just for varying the training testing ratio----- for l = 1:m % exrating features (power of each kind of EEG wave forms) [Pxx,f]=pwelch(signals(:,l)-mean(signals(:,l)), [], [], [], 200); % relative power fdelta(l) = sum(Pxx(find(f
基于MATLAB的FSK调制解调实现完整版
目录 一. FSK理论知识………………………………………………… 1.1FSK概念………………………………………………………………… 1.22FSK信号的波形及时间表示式………………………………………… 1.32FSK信号的产生方法…………………………………………………… 1.42FSK信号的功率谱密度………………………………………………… 1.52FSK信号的解调………………………………………………………… 1.6FSK的误码性能…………………………………………………………… 二.用MATLAB进行FSK原理及误码性能仿真……… 三、结论…………………………………………… 四、参考文献…………………………………………、 五、源程序……………………………………………
1、FSK理论知识 频率调制的最简单形式是二进制频率键控(FSK，frequency-shift keying)。FSK是调制解调器通过电话线路发送比特的方法。每个比特被转换为一个频率，0由较低的频率表示，1由较高的频率表示。 1.1、FSK概念 传“0”信号时，发送频率为f1的载波; 传“1”信号时，发送频率为f2的载波。可见，FSK是用不同频率的载波来传递数字消息的。 实现模型如下图： 1.2、2FSK信号的波形及时间表示式 根据上图模型的实现可以得到2FSK的信号波形如图：
2FSK信号的时间表达式为： 由以上表达式可见，2FSK信号由两个2ASK信号相加构成。 注意：2FSK有两种形式: （1）相位连续的2FSK； （2）相位不连续的2FSK。 在这里，我们只讨论相位不连续的频移键控信号，这样更具有普遍性。 1.3、2FSK信号的产生方法 2FSK信号的产生方法：2FSK信号可以两类方法来产生。 一是采用模拟调频的方法来产生（图1）；另一种方法是采用键控法（图2）； 图1.3-1 图1.3-2 1.4、2FSK信号的功率谱密度
信号处理实验一：用matlab描述基本信号
哈尔滨工程大学 实验报告 实验名称：用matlab描述基本信号 班级：电子信息工程4班 学号： 姓名： 实验时间：2016年10月10日 成绩：________________________________ 指导教师：栾晓明 实验室名称：数字信号处理实验室哈尔滨工程大学实验室与资产管理处制
实验一用matlab 描述基本信号 一、 冲激信号 1、 原理： 最简单的信号是（移位的）单位冲激信号： δ[n -n 0] = ? ??≠=00 0 1n n n n （3.1） 在MA TLAB 中产生冲激信号，必须先确定所关注信号部分的长度。如果准备用冲激信 号δ[n ]来激励因果LTI 系统，可能需要观察从n = 0到n = L -1总共L 个点。若选择L = 31，下面的MA TLAB 代码将产生一个“冲激信号”。 1. L = 31; 2. nn = 0 : (L-1); 3. imp = zeros(L, 1); 4. imp(1) = 1; 注意，根据MA TLAB 编址约定，n =0标号必须对应imp(1)。 例：产生移位冲激信号程序（函数文件） function [x,n] = impseq(n0,n1,n2) % 产生 x(n) = delta(n-n0); n1 <=n0 <= n2 % ---------------------------------------------- % [x,n] = impseq(n0,n1,n2) % if ((n0 < n1) | (n0 > n2) | (n1 > n2)) error('参数必须满足 n1 <= n0 <= n2') end n = [n1:n2]; %x = [zeros(1,(n0-n1)), 1, zeros(1,(n2-n0))]; x = [(n-n0) == 0]; 以上函数文件可以产生指定区间内的冲激移位脉冲。 例1—1：调用这个函数文件生成并绘制： x(n) = 2δ[n+2]-δ[n -4] -5≤ n ≤ 5 程序 % x(n) = 2*delta(n+2) - delta(n-4), -5<=n<=5 n = [-5:5]; x = 2*impseq(-2,-5,5)-impseq(4,-5,5); stem(n,x); title('例 2.1a 的序列图') ylabel('x(n)'); axis([-5,5,-2,3]);text(5.5,-2,'n')
matlab与信号 处理知识点
安装好MATLAB 2012后再安装目录下点击setup.exe 会出现 "查找安装程序类时出错，查找类时出现异常"的错误提示。该错误的解决方法是进入安装目录下的bin 文件夹双击matlab.exe 对安装程序进行激活。这是可以对该matlab.exe 创建桌面快捷方式，以后运行程序是直接双击该快捷方式即可。 信号运算 1、 信号加 MATLAB 实现: x=x1+x2 2、 信号延迟 y(n)=x(n-k) 3、 信号乘 x=x1.*x2 4、 信号变化幅度 y=k*x 5、 信号翻转 y=fliplr(x) 6、 信号采样和 数学描述：y=∑=2 1)(n n n n x MATLAB 实现： y=sum(x(n1:n2)) 7、 信号采样积 数学描述：∏==2 1)(n n n n x y MATLAB 实现： y=prod(x(n1:n2)) 8、 信号能量 数学描述：∑∞ -∞ == n x n x E 2 | )(| MATLAB 实现：Ex=sum(abs(x)^2)
9、 信号功率 数学描述：∑-== 1 2 | )(|1 P N n x n x N MATLAB 实现：Px=sum((abs(x)^2)/N MATLAB 窗函数 矩形窗 w=boxcar(n) 巴特利特窗 w=bartlett(n) 三角窗 w=triang(n) 布莱克曼窗 w=blackman(n) w=blackman(n,sflag) 海明窗 w=haiming(n) W=haiming(n,sflag) sflag 用来控制窗函数首尾的两个元素值，其取值为symmetric 、periodic 汉宁窗 w=hanning(n) 凯塞窗 w=Kaiser(n,beta) ,beta 用于控制旁瓣的高度。n 一定时，beta 越大，其频谱的旁瓣越小，但主瓣宽度相应增加；当beta 一定时，n 发生变化，其旁瓣高度不变。 切比雪夫窗：主瓣宽度最小，具有等波纹型，切比雪夫窗在边沿的采样点有尖峰。 W=chebwin(n,r)
基于MATLAB的语音信号处理系统设计(程序+仿真图)--毕业设计
语音信号处理系统设计 摘要：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。语音信号处理的目的是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、识别出讲话内容、进行语音增强等。本文简要介绍了语音信号采集与分析以及语音信号的特征、采集与分析方法，并在采集语音信号后，在MATLAB 软件平台上进行频谱分析,并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号。利用MATLAB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，然后我们还可以通过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。 关键词：Matlab，语音信号，傅里叶变换，滤波器 1课程设计的目的和意义 本设计课题主要研究语音信号初步分析的软件实现方法、滤波器的设计及应用。通过完成本课题的设计，拟主要达到以下几个目的： 1.1．了解Matlab软件的特点和使用方法。 1.2．掌握利用Matlab分析信号和系统的时域、频域特性的方法； 1.3．掌握数字滤波器的设计方法及应用。 1.4．了解语音信号的特性及分析方法。 1.5．通过本课题的设计，培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。 2 设计任务及技术指标 设计一个简单的语音信号分析系统，实现对语音信号时域波形显示、进行频谱分析，
利用滤波器滤除噪声、对语音信号的参数进行提取分析等功能。采用Matlab设计语言信号分析相关程序，并且利用GUI设计图形用户界面。具体任务是： 2.1．采集语音信号。 2.2．对原始语音信号加入干扰噪声，对原始语音信号及带噪语音信号进行时频域分析。 2.3．针对语音信号频谱及噪声频率，设计合适的数字滤波器滤除噪声。 2.4．对噪声滤除前后的语音进行时频域分析。 2.5.对语音信号进行重采样，回放并与原始信号进行比较。 2.6．对语音信号部分时域参数进行提取。 2.7．设计图形用户界面（包含以上功能）。 3 设计方案论证 3.1语音信号的采集 使用电脑的声卡设备采集一段语音信号，并将其保存在电脑中。 3.2语音信号的处理 语音信号的处理主要包括信号的提取播放、信号的重采样、信号加入噪声、信号的傅里叶变换和滤波等，以及GUI图形用户界面设计。 Ⅰ.语音信号的时域分析 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与方便有效的提取并表示语音信号所携带的信息。语音信号分析可以分为时域和变换域等处理方法，其中时域分析是最简单的方法。 Ⅱ.语音信号的频域分析 信号的傅立叶表示在信号的分析与处理中起着重要的作用。因为对于线性系统来说，可以很方便地确定其对正弦或复指数和的响应，所以傅立叶分析方法能完善地解决许多信号分析和处理问题。另外，傅立叶表示使信号的某些特性变得更明显，因此，它能更
基于MATLAB SIMULINK的FM调制解调
摘要 在模拟通信系统中，由模拟信源产生的携带有信息的消息经过传感器转换成电信号。模拟基带信号在经过调制将低通频谱搬移到载波频率上适应信道，最终解调还原成电信号。本文应用了频率调制法产生调制解调信号。本论文中主要通过对SIMULINK工具箱的学习和使用，利用其丰富的模板以及本科对通信原理知识的掌握，完成了FM信号的调制与解调，以及用SIMULINK进行设计和仿真。首先利用简单的正玄波信号发生器作为信源，对模拟信号进行FM调制解调原理的仿真。 关键词：调制解调；FM ；MATLAB；SIMULINK仿真
Abstract In the simulation of communication systems, generated by the analog source carrying a message through the sensor into electrical signals. Analog baseband signal after the modul- -ation of the low pass spectrum to carrier frequency to adapt to the channel, the final reducti- -on into electrical signal demodulation. This paper applied the frequency modulation method to generate the signal modulation and demodulation. Mainly through the study and use of SIMULINK toolbox in this thesis, with its rich template and undergraduate course on comm--unication theory knowledge,the modulation and demodulation of FM signal, as well as the design and simulation with SIMULINK. Firstly, sine wave signal generator is simple as the source, simulation FM modulation anddemodulation principle of analogue signals. Then, using the song as the source. Keywords: modulation and demodulation；FM; MATLAB; SIMULINK simulation
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在数字信号处理中的应用：连续信号的采样与重建
MATLAB 在数字信号处理中的应用：连续信号的采样与重建 一、 设计目的和意义 随着通信技术的迅速发展以及计算机的广泛应用，利用数字系统处理模拟信号的情况变得更加普遍。数字电子计算机所处理和传送的都是不连续的数字信号，而实际中遇到的大都是连续变化的模拟量，现代应用中经常要求对模拟信号采样，将其转换为数字信号，然后对其进行计算处理，最好在重建为模拟信号。 采样在连续时间信号与离散时间信号之间其桥梁作用，是模拟信号数字化的第一个步骤，研究的重点是确定合适的采样频率，使得既要能够从采样信号（采样序列）中五失真地恢复原模拟信号，同时由要尽量降低采样频率，减少编码数据速率，有利于数据的存储、处理和传输。 本次设计中，通过使用用MATLAB 对信号f （t ）=A1sin(2πft)+A2sin(4πft)+A3sin(5πft)在300Hz 的频率点上进行采样，并进行仿真，进一步了解MA TLAB 在数字信号处理上的应用，更加深入的了解MA TLAB 的功能。 二、 设计原理 1、 时域抽样定理 令连续信号 xa(t)的傅立叶变换为Xa （j Ω），抽样脉冲序列p(t)傅立叶变换为P （j Ω），抽样后的信号x^(t)的傅立叶变换为X^(j Ω)若采用均匀抽样，抽样周期Ts ，抽样频率为Ωs= 2πfs ，有前面分析可知：抽样过程可以通过抽样脉冲序列p （t ）与连续信号xa （t ）相乘来完成，即满足：x^(t)p(t),又周期信号f （t ）傅立叶变换为： F[f(t)]=2[(]n s n F j n π δ∞ =-∞Ω-Ω∑ 故可以推得p(t)的傅立叶变换为： P （j Ω）=2[(]n s n P j n π δ∞ =-∞Ω-Ω∑ 其中： 根据卷积定理可知： X （j Ω）=12π Xa （j Ω）*P(j Ω) 得到抽样信号x （t ）的傅立叶变换为： X （j Ω）= [()]n n s n P X j n ∞=-∞Ω-Ω∑ 其表明：信号在时域被抽样后，他的频率X （j Ω）是连续信号频率X （j Ω）的形状以抽样频率Ωs 为间隔周期重复而得到，在重复过程中幅度被p （t ）的傅立叶级数Pn 加权。因为只是n 的函数，所以X （j Ω）在重复过程中不会使其形状发生变化。 假定信号x （t ）的频谱限制在-Ωm~+Ωm 的范围内，若以间隔Ts 对xa （t ）进行抽样信号X^（j Ω）是以Ωs 为周期重复。显然，若早抽样过程中Ωs<Ωm ，则 X^ (j Ω)将会发生频谱混叠的现象，只有在抽样的过程中满足Ωs>2Ωm 条件，X^(j Ω)才不会产生混频的混叠，在接收端完全可以有x^（t ）恢复原连续信号xa （t ），这就是低通信号的抽样定理的核心内容。
基于MATLAB的FSK调制解调1
基于MATLAB的FSK调制解调 学生姓名：段斐指导老师：吴志敏 摘要本课程设计利用MATLAB集成环境下的M文件，编写程序来实现FSK 的调制解调，并绘制出解调前后的时域和频域波形及叠加噪声时解调前后的时频波形，并观察解调前后频谱有何变化以加深对F SK信号解调原理的理解。对信号叠加噪声，并迚行解调，绘制出解调前后信号的时频波形，改变噪声功率迚行解调，根据运行结果和波形来分析该解调过程的正确性及信道对信号传输的影响。完成整个FSK的调制解调过程。程序开发平台为MATLAB7.1，使用其自带的M文件实现。运行平台为Windows 2000。 关键词：程序设计；FSK ；调制解调；MATLAB7.1；M文件 1引言 本课程设计是利用MATLAB集成环境下的M文件，编写程序来实现FSK 的调制解调，并绘制出解调前后的时域和频域波形及叠加噪声时解调前后的时频波形，根据运行结果和波形来分析该解调过程的正确性及信道对信号传输的影响。 1.1课程设计目的 此次课程设计的目的是熟悉MATLAB中M文件的使用方法，编写M文件实现FSK的调制和解调，绘制出FSK信号解调前后在时域和频域中的波形，观察调解前后频谱的变化，再对信号迚行噪声叠加后解调同样绘制解调前后的
信号时频波形，最后改变噪声功率迚行调解，分析噪声对信号传输造成的影响，加深对FSK信号解调原理的理解。 1.2课程设计要求 熟悉MATLAB中M文件的使用方法，并在掌握FSK调制解调原理的基础上，编写出F SK调制解调程序。在M文件环境下运行程序绘制出F SK信号解调前后在时域和频域中的波形，观察波形在解调前后的变化，对其作出解释，同时对信号加入噪声后解调，得到解调后的时频波形，分析噪声对信号传输造成的影响。解释所得到的结果。 1.3课程设计步骤 本课程设计采用M文件编写的方法实现二迚制的FSK的调制与解调，然后在信号中叠加高斯白噪声。一，调用dmode函数实现FSK的解调，并绘制出F SK信号调制前后在时域和频域中的波形，两者比较。二，调用ddemod函数解调，绘制出F SK信号解调前后在时域和频域中的波形，两者比较。三，调用awgn函数在新海中叠加不同信噪比的噪声，绘制在各种噪声下的时域频域图。最后分析结果。 1.4设计平台简介 Matlab是美国MathWorks公司开发的用于概念设计,算法开发,建模仿真,实时实现的理想的集成环境。是目前最好的科学计算类软件。 作为和Mathematica、Maple并列的三大数学软件。其强项就是其强大的矩阵计算以及仿真能力。Matlab的由来就是Matrix + Laboratory = Matlab，这个软件在国内也被称作《矩阵实验室》。Matlab提供了自己的编译器：全面兼容C++以及Fortran两大语言。Matlab 7.1于2005.9最新发布-完整版,提供了
语音信号处理matlab实现
短时能量分析matlab源程序： x=wavread('4.wav'); %计算N=50，帧移=50时的语音能量 s=fra(50,50,x);%对输入的语音信号进行分帧，其中帧长50，帧移50 s2=s.^2;%一帧内各种点的能量 energy=sum(s2,2);%求一帧能量 subplot(2,2,1); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=50'); axis([0,500,0,30]) %计算N=100，帧移=100时的语音能量 s=fra(100,100,x); s2=s.^2; energy=sum(s2,2); subplot(2,2,2); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=100'); axis([0,300,0,30]) %计算N=400，帧移=400时的语音能量 s=fra(400,400,x); s2=s.^2; energy=sum(s2,2); subplot(2,2,3); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=400'); axis([0,60,0,100]) %计算N=800，帧移=800时的语音能量 s=fra(800,800,x); s2=s.^2; energy=sum(s2,2); subplot(2,2,4); plot(energy) xlabel('帧数'); ylabel('短时能量E'); legend('N=800'); axis([0,30,0,200]) 分帧子函数： function f=fra(len,inc,x) %对读入语音分帧，len为帧长，inc为帧重叠样点数，x为输入语音数据 fh=fix(((size(x,1)-len)/inc)+1);%计算帧数 f=zeros(fh,len);%设一个零矩阵，行为帧数，列为帧长 i=1;n=1; while i<=fh %帧间循环 j=1; while j<=len %帧内循环 f(i,j)=x(n); j=j+1;n=n+1; end n=n-len+inc;%下一帧开始位置 i=i+1; end
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
基于MATLAB的FSK调制解调 (1)
基于MATLAB的FSK的实验报告 姓 1.1
实现对FSK的MATLAB仿真. 重点研究问题: (1) 对FSK的概念、组成以及性能分析方法有深入的研究； (2) FSK调制与解调的原理及应用MATLAB软件实现仿真的方案. 1.2 FSK信号的调制方法 移频键控(FSK)：用数字调制信号的正负控制载波的频率。当数字信号的振幅为正时载波频率为f1，当数字信号的振幅为负时载波频率为 f2。有时也把代表两个以上符号的多进制频率调制称为移频键控。移频键控能区分通路，但抗干扰能力不如移相键控和差分移相键控。他的主要调制方法有以下两种: 方法一： 用一个矩形脉冲序列对一个载波进行调频。 图2-3 2FSK信号的产生(一) 方法二:键控法 图2-4 2FSK信号的产生(二) 键控法是利用矩形脉冲()t b来控制开关电路对两个不同的独立频率源进行选通。
1.3 FSK解调的方法 常见的FSK解调方法有两种:相干解调法与非相干解调法.现在我将对这两种解法。 1.4 设计总思路 如下图所示,我将FSK的调制与FSK的解调独立开作为两个子函数,其中FSK调制的输出即可作为FSK解调的输入信号.最后设计一主函数main将两个子函数同时调用完成整个仿真过程。 图3-1 设计总思路图 2.1 FSK调制的仿真设计 本文主要是对2FSK进行调制,而2FSK可看做是基带信号与载波频率的结合就可.FSK的产生思路参考的是键控法,如图4
图3-2 2FSK信号的产生(二) 2.2 FSK解调的仿真设计 如上图所示的FSK信号的相干检测原理图,FSK信号可以采用两个乘法检测器进行相干检测. 上图中输入信号为2FSK信号加上噪声组成 带通滤波器2的设计类似滤波器1,只是更改频率为fc2就可.
数字信号处理MATLAB中FFT实现
MATLAB中FFT的使用方法 说明：以下资源来源于《数字信号处理的MATLAB实现》万永革主编 一.调用方法 X=FFT(x)； X=FFT(x，N)； x=IFFT(X); x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意： （1）函数FFT返回值的数据结构具有对称性。 例： N=8; n=0:N-1; xn=[43267890]; Xk=fft(xn) → Xk= 39.0000-10.7782+6.2929i0-5.0000i 4.7782-7.7071i 5.0000 4.7782+7.7071i0+5.0000i-10.7782-6.2929i Xk与xn的维数相同，共有8个元素。Xk的第一个数对应于直流分量，即频率值为0。 （2）做FFT分析时，幅值大小与FFT选择的点数有关，但不影响分析结果。在IFFT时已经做了处理。要得到真实的振幅值的大小，只要将得到的变换后结果乘以2除以N即可。 二.FFT应用举例 例1：x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t)。采样频率fs=100Hz，分别绘制N=128、1024点幅频图。
clf; fs=100;N=128;%采样频率和数据点数 n=0:N-1;t=n/fs;%时间序列 x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t);%信号 y=fft(x,N);%对信号进行快速Fourier变换 mag=abs(y);%求得Fourier变换后的振幅 f=n*fs/N;%频率序列 subplot(2,2,1),plot(f,mag);%绘出随频率变化的振幅 xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=128');grid on; subplot(2,2,2),plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));%绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=128');grid on; %对信号采样数据为1024点的处理 fs=100;N=1024;n=0:N-1;t=n/fs; x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t);%信号 y=fft(x,N);%对信号进行快速Fourier变换 mag=abs(y);%求取Fourier变换的振幅 f=n*fs/N; subplot(2,2,3),plot(f,mag);%绘出随频率变化的振幅 xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=1024');grid on; subplot(2,2,4) plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));%绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅 xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=1024');grid on; 运行结果：
实验一 基于Matlab的数字信号处理基本
实验一 基于Matlab 的数字信号处理基本操作 一、 实验目的：学会运用MA TLAB 表示的常用离散时间信号；学会运用MA TLAB 实现离 散时间信号的基本运算。 二、 实验仪器：电脑一台，MATLAB6.5或更高级版本软件一套。 三、 实验内容： （一） 离散时间信号在MATLAB 中的表示 离散时间信号是指在离散时刻才有定义的信号，简称离散信号，或者序列。离散序列通常用)(n x 来表示，自变量必须是整数。 离散时间信号的波形绘制在MATLAB 中一般用stem 函数。stem 函数的基本用法和plot 函数一样，它绘制的波形图的每个样本点上有一个小圆圈，默认是空心的。如果要实心，需使用参数“fill ”、“filled ”，或者参数“.”。由于MATLAB 中矩阵元素的个数有限，所以MA TLAB 只能表示一定时间范围内有限长度的序列；而对于无限序列，也只能在一定时间范围内表示出来。类似于连续时间信号，离散时间信号也有一些典型的离散时间信号。 1. 单位取样序列 单位取样序列)(n δ，也称为单位冲激序列，定义为 ) 0() 0(0 1)(≠=?? ?=n n n δ 要注意，单位冲激序列不是单位冲激函数的简单离散抽样，它在n =0处是取确定的值1。在MATLAB 中，冲激序列可以通过编写以下的impDT .m 文件来实现，即 function y=impDT(n) y=(n==0); %当参数为0时冲激为1,否则为0 调用该函数时n 必须为整数或整数向量。 【实例1-1】 利用MATLAB 的impDT 函数绘出单位冲激序列的波形图。 解：MATLAB 源程序为 >>n=-3:3; >>x=impDT(n); >>stem(n,x,'fill'),xlabel('n'),grid on >>title('单位冲激序列') >>axis([-3 3 -0.1 1.1]) 程序运行结果如图1-1所示。 图1-1 单位冲激序列
基于MATLAB的ASK调制解调实现
基于MATLAB的ＡSK调制解调实现
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长沙理工大学 《通信原理》课程设计报告 学院专业 班级学号 学生姓名指导教师 课程成绩完成日期2016年1月8日
课程设计成绩评定 学院专业 班级学号 学生姓名指导教师 课程成绩完成日期20１6年1月8日 指导教师对学生在课程设计中的评价 评分项目优良中及格不及格课程设计中的创造性成果 学生掌握课程内容的程度 课程设计完成情况 课程设计动手能力 文字表达 学习态度 规范要求 课程设计论文的质量 指导教师对课程设计的评定意见 综合成绩指导教师签字２01６年1月8日
课程设计任务书 城南学院通信工程专业 课程名称通信原理课程设计时间２０15/2016学年第一学期１7~19 周 学生姓名指导老师 题目基于MＡTLAＢ的ＡＳK调制解调实现 主要内容: 利用MATＬAＢ集成环境下的M文件，编写程序来实现AＳＫ的调制解调， 要求采样频率为３６0ＨZ,并绘制出解调前后的时域和频域波形及叠加噪声时解 调前后的时频波形,根据运行结果和波形来分析该解调过程的正确性及信道对信 号传输的影响。 要求： 1)熟悉MATLAB中M文件的使用方法,并在掌握ASK调制解调原理 的基础上，编写出ASＫ调制解调程序。 ２)绘制出ASK信号解调前后在时域和频域中的波形,并观察解调前后频谱有何变化以加深对ＡSK信号解调原理的理解。 3）对信号叠加噪声，并进行解调，绘制出解调前后信号的时频波形,改变噪声功率进行解调,分析噪声对信号传输造成的影响。 4)在老师的指导下，要求独立完成课程设计的全部内容,并按要求编写课 程设计学年论文,能正确阐述和分析设计和实验结果。 应当提交的文件: （１）课程设计学年论文。 (2)课程设计附件。
利用MATLAB实现信号的AM调制与解调
郑州轻工业学院 课程设计任务书 题目利用MATLAB实现信号的AM调制与解调专业、班级电子信息工程级班学号姓名 主要内容、基本要求、主要参考资料等： 主要内容： 利用MATLAB对信号 () () ?? ? ? ?≤ = 其他 ,0 t , 100 2t t Sa t m 进行AM调制，载波信号 频率为1000Hz，调制深度为0.5。t0=0.2;首先在MATLAB中显示调制信号的波形和频谱，已调信号的波形和频谱，比较信号调制前后的变化。然后对已调信号解调，并比较解调后的信号与原信号的区别。 基本要求： 1、掌握利用MATLAB实现信号AM调制与解调的方法。 2、学习MATLAB中信号表示的基本方法及绘图函数的调用，实现对常用连续时间信号的可视化表示。 3、加深理解调制信号的变化；验证信号调制的基本概念、基本理论，掌握信号与系统的分析方法。 主要参考资料： 1、王秉钧等. 通信原理[M].北京：清华大学出版社，2006.11 2、陈怀琛.数字信号处理教程----MATLAB释义与实现[M].北京：电子工业出版社,2004. 完成期限：2014.6.9—2014.6.13 指导教师签名： 课程负责人签名： 2014年6月5日
目录 摘要 (1) 1.matlab简介 (2) 1.1matlab基本功能 (2) 1.2matlab应用 (2) 2.系统总体设计方案 (4) 2.1调制信号 (4) 2.1.1 matlab实现调制信号的波形 (4) 2.1.2 matlab实现调制信号的频谱 (4) 2.1.3 matlab实现载波的仿真 (5) 2.2信号的幅度调制 (6) 2.2.1信号的调制 (6) 2.2.2幅度调制原理 (6) 2.2.3 matlab实现双边带幅度调制 (8) 2.2.4 matlab实现已调信号的频谱图 (8) 2.2.5 幅度调制前后的比较 (9) 2.3已调信号的解调 (9) 2.3.1 AM信号的解调原理及方式 (9) 2.3.2 matlab实现已调信号的解调 (11) 2.3.3信号解调前后的比较 (12) 结论与展望 (13) 参考文献 (14) 附录 (15)
AM调制解调及matlab仿真程序和图
（1）所用滤波器函数：巴特沃斯滤波器 % 注: wp（或Wp）为通带截止频率 ws(或Ws)为阻带截止频率 Rp为通带衰减 As为阻带衰减 %butterworth低通滤波器原型设计函数要求Ws>Wp>0 As>Rp>0 function [b,a]=afd_butt(Wp,Ws,Rp,As) N=ceil((log10((10^(Rp/10)-1)/(10^(As/10)-1)))/(2*log10(Wp/Ws))); %上条语句为求滤波器阶数 N为整数 %ceil 朝正无穷大方向取整 fprintf('\n Butterworth Filter Order=%2.0f\n',N) OmegaC=Wp/((10^(Rp/10)-1)^(1/(2*N))) %求对应于N的3db截止频率 [b,a]=u_buttap(N,OmegaC); （2）傅里叶变换函数 function [Xk]=dft(xn,N) n=[0:1:N-1]; k=[0:1:N-1]; WN=exp(-j*2*pi/N); nk=n'*k; WNnk=WN.^(nk); Xk=xn*WNnk; 设计部分： 1.普通AM调制与解调 %单音普通调幅波调制y=amod(x,t,fs,t0,fc,Vm0,ma)要求fs>2fc %x调制信号，t调制信号自变量,t0采样区间，fs采样频率， %fc载波频率，Vm0输出载波电压振幅，ma调幅度 t0=0.1;fs=12000; fc=1000;Vm0=2.5;ma=0.25; n=-t0/2:1/fs:t0/2; x=4*cos(150*pi*n); %调制信号 y2=Vm0*cos(2*pi*fc*n); %载波信号figure(1) subplot(2,1,1);plot(n,y2); axis([-0.01,0.01,-5,5]); title('载波信号'); N=length(x); Y2=fft(y2); subplot(2,1,2); plot(n,Y2); title('载波信号频谱'); %画出频谱波形y=Vm0*(1+ma*x/Vm0).*cos(2*pi*fc*n); figure(2) subplot(2,1,1);plot(n,x) title('调制信号'); subplot(2,1,2) plot(n,y) title('已调波信号'); X=fft(x);Y=fft(y);