1、精品文檔Matlab仿真實驗實驗報告學院：電子工程學院專業：電子信息科學與技術班級：學號:姓名：時間：2015年12月23日實驗一：數字信號的FFT分析1. 實驗目的通過本次試驗，應該掌握：（a）用傅里葉變換進行信號分析時基本參數的選擇（b）經過離散時間傅里葉變換和有限長度離散傅里葉變換后信號頻譜上的區別，前者 DTFT時間域是離散信號，頻率域還是連續的，而 DFT在兩個域中都是離散的。（c） 離散傅里葉變化的基本原理、特性，以及經典的快速算法（基2時間抽選法），體 會快速算法的效率。（d）獲得一個高密度頻譜和高分辨率頻譜的概念和方法，建立頻率分辨率和時間分辨 率的概念，為將來進一步進行時頻分

2、析（例如小波）的學習和研究打下基礎。（e）建立DFT從整體上可看成是由窄帶相鄰濾波器組成的濾波器組的概念，此概念的一個典型應用時數字音頻壓縮中的分析濾波器，例如DVD AC3和 MPEG Audio2. 實驗內容、要求及結果。(1)離散信號的頻譜分析：設信號 x(n)=0.001*cos(0.45n)+sin(0.3n)-cos(0.302n -)此信號的0.3和兩根譜線相距很近，譜線0.45的幅度很小，請選擇合適的序列長度N和窗函數，用DFT分析其頻譜，要求得到清楚的三根譜線。【實驗代碼】：k=2000;n=1:1:k;x=0.001*cos(0.45* n*pi)+s in (0.3* n

3、*pi)-cos(0.302* n*pi-pi/4);subplot(2,1,1);stem( n,x,.);title(時域序列)；xlabel( n);ylabel(x (n);xk=fft(x,k);w=2*pi/k*0:1:k-1;subplot(2,1,2);stem(w/pi,abs(xk);axis(0 0.5 0 2);ti tle(1OOO點 DFT);xlabel(數字頻率);ylabel(|xk(k)|);【實驗結果圖】：(2) DTMF言號頻譜分析用計算機聲卡采集一段通信系統中電話雙音多頻 (DTMF撥號數字09的數據, 采用快速傅里葉變換(FFT)分析這10個號碼DT

4、MF撥號時的頻譜。【實驗代碼】及【實驗結果圖】見實驗二(2);實驗二：DTMF信號的編碼1. 實驗目的:(a) 復習和鞏固IIR數字濾波器的基本概念；(b) 掌握IIR數字濾波器的設計方法；(c) 掌握IIR數字濾波器的實現結構；(d) 能夠由濾波器的實現結構分析濾波器的性能(字長效應)；(e) 了解通信系統電話DTMF撥號的基本原理和IIR數字濾波器的實現方法。2. 實驗內容、要求及結果1)把你的聯系電話號碼通過 DTMF編碼生成一個.wav文件3歡迎下載精品文檔技術指標：根據ITU Q.23建議，DTMF言號的技術指標是：傳送/接收率為每秒10 個號碼，或每個號碼 100ms。每個號碼傳送

5、過程中，信號存在時間至少45ms且不多于55ms 100ms的其余時間是靜音。在每個頻率點上允許有不超過1.5%的頻率誤差。任何超過給定頻率3.5%的信號，均被認為是無效的，拒絕接收。(其中關鍵是不同頻率的正弦波的產生。 可以使用查表方式模擬產生兩個不同頻率的 正弦波。正弦表的制定要保證合成信號的頻率誤差在1.5%以內，同時是取樣點數盡量少)【實驗代碼】：N=800;total_x=;tm=49,50,51,65;52,53,54,66;55,56,57,67;42,48,35,68;n=1:N;fs=8000;lf=697 770 852;hf=1209 1336 1477; x1=sin(

6、2*pi*lf(1)*n/fs)+sin(2*pi*hf(1)*n/fs);%1 x2=sin(2*pi*lf(1)*n/fs)+sin(2*pi*hf(3)*n/fs);%3 x3=sin(2*pi*lf(1)*n/fs)+sin(2*pi*hf(2)*n/fs);%2 x4=sin(2*pi*lf(2)*n/fs)+sin(2*pi*hf(3)*n/fs);%6 x5=sin(2*pi*lf(3)*n/fs)+sin(2*pi*hf(3)*n/fs);%9 x6=sin(2*pi*lf(2)*n/fs)+sin(2*pi*hf(3)*n/fs);%6 x7=sin(2*pi*lf(1)*n

7、/fs)+sin(2*pi*hf(2)*n/fs);%2 x8=sin(2*pi*lf(3)*n/fs)+sin(2*pi*hf(2)*n/fs);%8 x9=sin(2*pi*lf(3)*n/fs)+sin(2*pi*hf(3)*n/fs);%9 xa=sin(2*pi*lf(3)*n/fs)+sin(2*pi*hf(3)*n/fs);%9 xb=sin(2*pi*lf(2)*n/fs)+sin(2*pi*hf(2)*n/fs);%5 total_x=x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,xa,xb; x11=x1,zeros(1,800);x22=x2,zeros(1,80

8、0);x33=x3,zeros(1,800);x44=x4,zeros(1,800);x55=x5,zeros(1,800);x66=x6,zeros(1,800);x77=x7,zeros(1,800);x88=x8,zeros(1,800);x99=x9,zeros(1,800);xaa=xa,zeros(1,800);xbb=xb,zeros(1,800); x=x11,x22,x33,x44,x55,x66,x77,x88,x99,xaa,xbb;x=x/max(abs(x);plot(x);sou nd(x);wavwrite(x,fs,tel.wav);【實驗結果圖】：2）對所生成

9、的DTMF文件進行解碼。DTMF言號解碼可以采用FFT計算N點頻率處的頻 譜值，然后估計出所撥號碼。但 FFT計算了許多不需要的值，計算量太大，而且 為保證頻率分辨率，FFT的點數較大，不利于實時實現。因此，FFT不適合于DTMF 信號解碼的應用。由于只需要知道8個特定點的頻譜值，因此采用一種稱為Goertzel算法的IIR 濾波器可以有效的提高計算效率。其傳遞函數為：H(z)=【實驗代碼】：k=18 20 22 24 31 34 38 42;N=205; disp(接收端檢測到的號碼為：)for nn=1:11m=800*( nn-1);X=goertzel(total_x(m+1:m+N)

10、,k+1);val=abs(X);stem(k,val,.);grid;xlabel(k);ylabel(|x(k)|)set(gcf,color,w)shg;pause();limit=80;for s=5:8;if val(s)limit,break,e ndendfor r=1:4;if val(r)limit,break,e ndenddisp(setstr(tm(r,s-4)end【實驗結果圖】：132 j *mJQ 實驗三：FIR數字濾波器的設計和實現1. 實驗目的：通過本次試驗，掌握一下知識：FIR數字濾波器窗口設計法的原理和設計步驟； Gibbs效應發生的原因和影響；不同類型的

11、窗函數對濾波效果的影響，以及窗函數和長度N的選擇。(效果，耳機聽前后聲音，或者看前后的頻譜圖)2. 實驗內容、要求及結果：錄制一段自己的聲音，長度為十幾秒，取樣頻率32khz，然后疊加一個高斯白噪聲，(知道噪聲分布，知道噪聲功率，只要知道輸入信號功率)，使 得信噪比為20db。請采用窗口法，設計一個FIR帶通濾波器，濾除噪聲提 高質量。提示：濾波器指標參考：通帶邊緣頻率為4khz，阻帶邊緣頻率為4.5khz，阻帶衰減大于50db；Matlab函數y=awgn(x,snr, measured),首先測量輸入信號 x的功率， 然后對其疊加高斯白噪聲。【實驗代碼】：clear;close all;x

12、,fs, nbits=wavread(st.wav);sn r=20;x2=awg n( x,s nr,measured);wavwrite(x2,fs,16,add_n oise.wav);t=0:1/fs:(size(x2)-1)/fs;wp=8000*pi/32000;ws=9000*pi/32000; wdelta=ws-wp;N=ceil(11*pi/wdelta);% 取整 wn=(ws+wp)/2;b=fir1(N,w n/pi,blackma n(N+1); figurefreqz(b,1,512) f2=filter(b,1,x2);figure(2) subplot(2,1

13、,1) plot(t,x2)ti tle(加噪聲后時域波形);subplot(2,1,2)plot(t，ti tle(濾波后時域波形);F0=fft(f2,1024); f=fs*(0:511)/1024;figure(3) y2=fft(x2,1024);subplot(2,1,1); plot(f,abs(y2(1:512); title(加噪聲后頻譜);xlabel(Hz);ylabel(幅度); subplot(2,1,2);F2=plot(f,abs(F0(1:512);title(濾波后頻譜);xlabel(Hz);ylabel(幅度); wavwrite(f2,fs,16,aft

14、erfilter.wav);【實驗結果圖】：實驗問題及總結：對于matlab這個軟件或許確實不陌生，但是上一次使用也就是大一下學期了， 當時學matlab也僅限于照葫蘆畫瓢，沒有什么特別的理解，也覺得 matlab是不是 只能畫畫圖而已。不過這次實驗使我對于matlab有了更深刻的認識！同時，這次實驗的重點是DSP這門課程，這是DSP軟件實驗。首先通過這次試驗， 使我更加深刻的理解DFT FFT以及濾波器的原理和應用，并且能夠用仿真軟件設計 濾波器達到濾除高斯白噪聲的目的。這一點加深了我在DSF理論課上對于傅里葉變換、傅里葉變換進行信號分析時基本參數的選擇、離散時間傅里葉變換和有限長度 離散傅里葉變換后信號頻譜上的區別、離散傅里葉變化的基本原理、特性這些概念 的理解。可能是看到各種各樣的圖形以及譜線被自己用軟件語言寫了出來之后有一 種欣喜感，發現自己愛上了 matlab以及DSP實驗。同時，自己對于窗函數的選擇以 9歡迎下載精品文檔及不同類型窗函數的不同濾波效果以及長度 N 的選擇有了更深刻的認識。 整個實驗過程中，遇到的困難也有，在選擇快速傅里葉變換點數時要選擇合適 的點數才能使得譜線清晰明了，這一點是通過慢慢調出來的。在寫