matlab课程设计方案任务书学生版.docx
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matlab课程设计方案任务书学生版
封面
作者:
PanHongliang
仅供个人学习
任务
(一)
一、名称:
滤波器的设计和应用
二、任务:
设计低通、带通、高通三种巴特沃斯滤波器。
观察所设计滤波器的幅频、相频曲线。
用同一段音频信号通过不同的滤波器。
画出滤波后相应的频谱图,并重放滤波后的声音信号。
试听滤波结果,并分析滤波器的作用。
参考结果如图1-1和1-2所示:
图1-1
图1-2
三、相关知识:
滤波器是一个以特定方式设计出来的系统,用来改变输入信号的频谱分布。
信号通过滤波器后会造成频率分布的变化。
对于音频信号来说,频率分布直接影响信号重放时的音色和听感。
通过对同一段音频素材不同滤波结果的考察,可以更加直观的理解滤波器的作用。
可以使用巴特沃斯滤波器来完成上述滤波功能。
设计巴特沃斯数字低通滤波器可以使用如下语句:
[b,a]=butter(n,wc)。
其中[b,a]是描述低通滤波器系统函数的两个行向量:
即b表示系统函数分子多项式的系数,a表示分母多项式的系数;n为巴特沃斯滤波器的阶数,滤波器的阶数越大,过渡带越窄;wc为数字滤波器的归一化3dB截止频率(即信号幅度下降至处的频率),其数值在[0,1]之间,取1对应0.5倍的采样频率。
当wc=[w1,w2]时,是设计2n阶的带通滤波器,3dB通带为w1 [b,a]=butter(n,wc,’ftype’)。 用于设计截止频率为wc的巴特沃斯高通或带阻滤波器。 当ftype=high时,为n阶高通滤波器;ftype=stop,wc=[w1,w2]时,为2n阶的带阻滤波器。 如果在这个函数输入变量的最后,加一个变量‘s’,比如: [b,a]=butter(n,wc,’s’)。 表示设计的是模拟滤波器,详细的使用方法,可以用helpbutter阅读。 除了巴特沃思滤波器(butter),IIR滤波器还有切比雪夫I(cheby1)、切比雪夫II(cheby2)和椭圆滤波器(ellip),可以使用help学习他们的使用方法。 滤波功能可以使用filter函数实现: c=filter(b,a,y)。 其中,[b,a]对应所使用滤波器的系统函数的分子和分母多项式的系数,比如,上面设计巴特沃思滤波器所得到的系数[b,a]。 y是需要被滤波的信号。 c是滤波后的结果信号。 傅里叶变换可以使用fft函数实现。 调用格式是 Y=fft(y,n)。 其中,y是需要观测频谱的时域离散信号,n是变换点数,当y的点数小于n时,y后面补n-y个零。 Y是变换得到的频谱。 离散信号的频谱是周期的,周期为2pi。 使用函数fft得到的频谱范围是[0~2pi],当需要观看[-pi~pi]的频谱时,可以使用函数fftshift来转换实现。 调用方法是: yy=fftshift(Y)。 其中,Y是fft得到的[0~2pi]范围的频谱,yy是转换得到的[-pi~pi]的频谱。 音频文件的读取可以使用wavread函数实现,其调用方法为: [y,Fs,bits]=wavread('filename')。 其中,返回值y是音频数据,Fs为采样音频数据时使用的采样频率,bits为每个采样样本的比特数。 播放音频数据可以使用sound函数,调用方法为: sound(y,Fs,bits)。 注意采样频率Fs要设置正确,否则音乐会变调。 四、相关函数 [b,a]=butter(n,wc)。 c=filter(b,a,y)。 [H,w]=freqz(b,a)。 Y=fft(y,n)。 yy=fftshift(Y)。 [y,Fs,bits]=wavread('filename')。 任务 (二) 一、名称: 信号的幅度调制 二、任务: 1、仿真幅度调制过程: 将一采样信号Sa(t-10)对一个复合信号s=cos(60*pi*t)+cos(40*pi*t)+cos(20*pi*t)进行幅度调制。 后用高通、低通、带通三种不同的滤波器进行滤波,并绘出结果图像。 2、对上述方法得到的调制信号进行解调,恢复出原始的采样信号(解调过程就是: 将调制信号和载波再次相乘后经过低通滤波的过程)。 任务1的仿真结果如图2-1和2-2所示(载波信号为周期方波): 图2-1 图2-2 三、相关知识: 幅度调制是指载波幅度随调制信号变化的过程。 本实验利用采样信号(Sa(t))为调制信号,脉冲波(周期方波)信号或正弦信号为载波信号。 调制的过程即是两个信号相乘的过程。 脉冲波信号就是周期方波信号,可以使用函数square实现。 该函数和正弦、余弦函数很类似。 比如: P=square(2*pi*f0*t,duty) 产生基频为f0,即周期为1/f0,占空比为duty的方波信号。 设计巴特沃斯数字滤波器的可以使用函数butter实现;滤波可以使用函数filter实现;具体使用细节见综合实验 (一)。 任务(三) 一、名称: 模拟信号的采样和重构 二、任务: 已知一个连续时间信号 1、分别显示原连续信号波形和和两种情况下采样信号的波形; 2、绘制出上题中原连续信号和两种采样情况下采样信号的幅度频谱图; 3、用内插公式重建信号。 4、对滤波重建方法的程序进行逐句注释。 参考结果如图3-1、3-2、3-3和3-4所示: 该参考结果是对信号,取时的仿真的结果。 图3-1 图3-2 图3-3 图3-4 三、相关知识: 在许多应用中,需要把现实世界中的模拟信号,经过采样和量化运算(合在一起称为模-数转换或ADC)变成离散信号。 这些离散信号由数字信号处理器处理后,再用一个重构运算(称作数-模转换或DAC)恢复成模拟信号。 用傅里叶分析可以从频域的观点来描述采样运算,分析其效果,然后探索重构的运算。 这里假设量化的等级足够多,因而离散信号的量化效应可以忽略不计。 只有在对模拟信号采样时遵守奈奎斯特采样定理,才不会发生频谱混叠的情况,后期的数模转换才能够完整恢复原信号。 从采样定理和上述的例子可以清楚的看到,如果对有限带宽信号x(t)以高于奈奎斯特频率的频率进行采样,就能根据采样序列x(n)重构出原模拟信号。 信号重构一般可以采用以下两种方法: 一是用时域离散信号与理想低通滤波器的单位冲激响应h(t)进行卷积积分;二是设计低通滤波器进行频域低通滤波。 理想低通滤波器的频率特性是一个门函数,其单位冲激响应为采样函数: 采样序列x(n)=xa(nT)=xa(t)|t=nT通过滤波器后,其输出为: 此公式即为内插公式。 MATLAB中提供了sinc函数,可以方便的计算上述公式。 不同的是: sinc(x)=Sa(pix)。 (注意: 严格的讲,不能用MATLAB来描述模拟信号,只有当时间增量足够小,即使用很小的采样间隔对模拟信号采样时,所得到的离散信号才可以近似认为是模拟信号。 也就是此时重构的所谓模拟信号只是采样间隔更小的离散信号而已。 即此时使用MATLAB描述的重构过程实际上是数字域的插值过程。 比如: 当离散信号xa(nT)的n值为n=-2: 0.1: 2时,表示采样间隔T=0.1,那末表示连续信号xa(t)的t的采样间隔应该小于0.1,比如可取0.02,这时t的取值为t=-2: 0.02: 2,那末内插后的数据会比插值前多,是0.1/0.02=5倍)。 可以使用FIR滤波器来实现低通滤波功能。 设计FIR数字低通滤波器可以使用如下语句: B=FIR2(N,F,A) 其中: N为FIR数字滤波器的阶数,阶数越大,过渡带越窄,选频特性越好; 滤波器的频率响应在数组F和A中给定。 数组F包含各边缘频率,单位为pi,即0.0≤F≤1.0,F=1对应采样频率的一半。 这些频率从0开始,到1结束。 数组A为各指定频率上的幅度响应。 F和A的长度必须相等。 B是设计得到的滤波器系数。 Fir2函数缺省使用Hamming窗设计滤波器。 例如设计一个20阶的通带截止频率0.3pi,阻带截止频率0.4pi的低通滤波器可以使用如下语句实现: B=fir2[20,[0,0.3,0.4,1],[1,1,0,0]]。 具体使用细节可以使用helpfir2学习。 滤波重建方法程序如下: 请在程序后面添加详细注释! Fs=30。 T0=3。 Ts=1/Fs。 t=0: Ts: T0。 xa=sin(2*pi*t)+1/3*sin(6*pi*t)。 Fs=5。 Ts=1/Fs。 n=-T0: Ts: T0。 x1=sin(2*pi*n)+1/3*sin(6*pi*n)。 L=6。 N=length(n)。 y1=zeros(1,L*N)。 y1(1: L: L*N)=x1。 Fs=10。 Ts=1/Fs。 n=-T0: Ts: T0。 x2=sin(2*pi*n)+1/3*sin(6*pi*n)。 L=3。 N=length(n)。 y2=zeros(1,L*N)。 y2(1: L: L*N)=x2。 figure (1)。 subplot(5,1,1),plot(t,xa)。 gridon。 axis([min(t)max(t)1.1*min(xa)1.1*max(xa)])。 title('用频域滤波重构信号')。 Nt=length(t)。 subplot(5,1,2),stem(t,y1(1: Nt))。 gridon。 axis([min(t)max(t)1.1*min(xa)1.1*max(xa)])。 title('fs<2fm时的采样信号')。 subplot(5,1,4),stem(t,y2(1: Nt))。 gridon。 axis([min(t)max(t)1.1*min(xa)1.1*max(xa)])。 title('fs>2fm时的采样信号')。 M=48。 ff=[0,0.167,0.20,1]。 A=[1,1,0,0]。 %1/6=0.167 bb=fir2(M,ff,A)。 Y1=6*filter(bb,1,y1)。 subplot(5,1,3),plot(t,Y1(1: Nt))。 gridon。 axis([min(t)max(t)1.1*min(Y1)1.1*max(Y1)])。 title('fs<2fm时的滤波重构信号')。 M=48。 ff=[0,0.33,0.37,1]。 A=[1,1,0,0]。 %1/3=0.33 bb=fir2(M,ff,A)。 Y2=3*filter(bb,1,y2)。 subplot(5,1,5),plot(t,Y2(1: Nt))。 gridon。 axis([min(t)max(t)1.1*min(Y2)1.1*max(Y2)])。 title('fs>2fm时的滤波重构信号')。 任务(四) 一、名称: GUI图形用户界面设计 二、任务 1、完成练习一(见参考资料“GUI图形用户界面设计窗口”第13页); 2、完成菜单练习一、二(见参考资料“GUI图形用户界面设计窗口”第16、17页); 3、建立一个GUI演示界面将前面的设计任务 (一)、 (二)、(三)连接起来。 界面参考如图4-1、图4-2、图4-3所示。 图4-1主界面 打开主界面进入演示内容选择界面,之后可以选择演示内容。 图4-2演示内容选择界面 图4-3演示内容选择界面 三、相关知识和参考资料: GUI图形用户界面设计窗口.doc Matlab7.x界面设计与编译技巧.pdf 选作任务 一、名称: 声音信号的采样和频谱分析 二、任务: 录制音频信号,分析不同的采样频率对音频信号的影响,绘制音频信号的时域和频域图像,重放这三个音频文件。 三、相关知识: 计算机只能记录和处理二进制的数字编码信号。 因此,采集到的模拟声音信号必须经过取样量化编码等过程,成为二进制数据后,才能在计算机内编辑和存储。 而声音信号从计算机内播放时,与上述过程相反。 通过计算机的音频工具进行声音录制时,已经利用了计算机上的模数转换功能,将模拟的声音信号变成了离散而且量化了的数字信号。 将录制的声音信号在计算机内存储起来,可以得到wav格式的音频文件。 其数据格式为二进制码,编码方式为PCM(脉冲编码调制)方式。 其采样率从8khz到48khz不等。 量化等级有8为和16为两种,并且分为单声道和立体声两种录制格式。 在保证清晰度和可懂度的情况下,一般的语音信号只需传输0.3k~3.4khz范围内的信号就可以了,这也是电话所要求的最小带宽。 音乐信号则不同,如果要保证所有的声音信号全部保留下来,则必须大过一般人耳的最大可闻频率,即20khz。 所以应取至少40khz以上的采样率。 一般来说CD唱片一般采用的采样率为44.1khz,量化等级为16位,立体声录制。 利用计算机的相关声音编辑工具录制声音信号,生成wav文件。 在windows操作系统下点击【开始】菜单,选择【程序】中的【附件】。 在里面的【娱乐】中点开【录音机】。 使用“录音机”软件时,可根据需要调整声音的采样率。 在录音机面板上的【文件】菜单的【属性】下,可以找到“格式转换”中的“立即转换”按钮。 单击会弹出相应选择采样率的对话框。 可根据需要进行选择。 选择三种不同的采样率对同一声音信号进行采样,并生成wav文件,试听效果,进行主观比较。 利用MATLAB绘制上述声音信号的时域波形和频谱,进行观察和分析。 四、相关函数 [y,Fs,bits]=wavread('filename')。 其功能是把声音文件的声音数据赋给y,Fs即声音文件的采样率,bits为量化等级。 sound(y,Fs,bits)。 将数据文件y转化为声音,播放。 信号的傅里叶变换可以使用fft函数实现。 fft函数的功能是进行一维快速傅里叶变换,调用格式是 Y=fft(y,n)。 即采用n点fft计算矢量x的傅里叶变换。 当x的长度小于n是,fft函数在x的末尾补零,以构成n点数据;当x的长度大于n是,fft函数会截断序列x。 频谱图的绘制可以借助fftshift函数实现。 其调用方法是: Y=fftshift(y)。 作用是对fft的输出进行重新排列,将零频分量移到频谱中心。 便于图像显示和观察。 当y为向量时,fftshift(y)直接将y中的左右两半交换而产生Y;当y为矩阵时,ffitshift(y)同时将x的左右上下交换而产生y。 版权申明 本文部分内容,包括文字、图片、以及设计等在网上搜集整理。 版权为潘宏亮个人所有 Thisarticleincludessomeparts,includingtext,pictures,anddesign.CopyrightisPanHongliang'spersonalownership. 用户可将本文的内容或服务用于个人学习、研究或欣赏,以及其他非商业性或非盈利性用途,但同时应遵守著作权法及其他相关法律的规定,不得侵犯本网站及相关权利人的合法权利。 除此以外,将本文任何内容或服务用于其他用途时,须征得本人及相关权利人的书面许可,并支付报酬。 Usersmayusethecontentsorservicesofthisarticleforpersonalstudy,researchorappreciation,andothernon-commercialornon-profitpurposes,butatthesametime,theyshallabidebytheprovisionsofcopyrightlawandotherrelevantlaws,andshallnotinfringeuponthelegitimaterightsofthiswebsiteanditsrelevantobligees.Inaddition,whenanycontentorserviceofthisarticleisusedforotherpurposes,writtenpermissionandremunerationshallbeobtainedfromthepersonconcernedandtherelevantobligee. 转载或引用本文内容必须是以新闻性或资料性公共免费信息为使用目的的合理、善意引用,不得对本文内容原意进行曲解、修改,并自负版权等法律责任。 Reproductionorquotationofthecontentofthisarticlemustbereasonableandgood-faithcitationfortheuseofnewsorinformativepublicfreeinformation.Itshallnotmisinterpretormodifytheoriginalintentionofthecontentofthisarticle,andshallbearlegalliabilitysuchascopyright.
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