dspMtalab仿真实验报告

北京邮电大学DSPMtalab仿真实验报告姓名：学号：班级：学院：实验一：数字信号的FFT分析1、实验内容及要求(1)离散信号的频谱分析：设信号此信号的0.3pi和0.302pi两根谱线相距很近，谱线0.45pi的幅度很小，请选择合适的序列长度N和窗函数，用DFT分析其频谱，要求得到清楚的三根谱线。(2)DTMF信号频谱分析用计算机声卡采用一段通信系统中电话双音多频（DTMF）拨号数字0～9的数据，采用快速傅立叶变换（FFT）分析这10个号码DTMF拨号时的频谱。2、实验目的通过本次实验，应该掌握：(a)用傅立叶变换进行信号分析时基本参数的选择。(b)经过离散时间傅立叶变换（DTFT）和有限长度离散傅立叶变换（DFT）后信号频谱上的区别，前者DTFT时间域是离散信号，频率域还是连续的，而DFT在两个域中都是离散的。(c)离散傅立叶变换的基本原理、特性，以及经典的快速算法（基2时间抽选法），体会快速算法的效率。(d)获得一个高密度频谱和高分辨率频谱的概念和方法，建立频率分辨率和时间分辨率的概念，为将来进一步进行时频分析（例如小波）的学习和研究打下基础。(e)建立DFT从整体上可看成是由窄带相邻滤波器组成的滤波器组的概念，此概念的一个典型应用是数字音频压缩中的分析滤波器，例如DVDAC3和MPEGAudio。3、实验结果(1)离散信号的频谱分析：【实验代码】：N=5000;n=1:1:N;x=0.001*cos(0.45*pi*n)+sin(0.3*pi*n)-cos(0.302*pi*n-pi/4);y=fft(x,N);magy=abs(y(1:1:N/2+1));k=0:1:N/2;w=2*pi/N*k;stem(w/pi,magy);axis([0.25,0.5,0,50])【实验波形】：00010450303024().*cos(.)sin(.)cos(.)xnnnn(2)DTMF信号频谱分析【实验代码】：column=[1209,1336,1477,1633];line=[697,770,852,941];fs=8000;N=1024;ts=1/fs;n=0:N-1;f=0:fs/N:fs/N*(N-1);key=zeros(16,N);key(1,:)=cos(2*pi*column(1)*ts*n)+cos(2*pi*line(1)*ts*n);key(2,:)=cos(2*pi*column(2)*ts*n)+cos(2*pi*line(1)*ts*n);key(3,:)=cos(2*pi*column(3)*ts*n)+cos(2*pi*line(1)*ts*n);key(4,:)=cos(2*pi*column(1)*ts*n)+cos(2*pi*line(2)*ts*n);key(5,:)=cos(2*pi*column(2)*ts*n)+cos(2*pi*line(2)*ts*n);key(6,:)=cos(2*pi*column(3)*ts*n)+cos(2*pi*line(2)*ts*n);key(7,:)=cos(2*pi*column(1)*ts*n)+cos(2*pi*line(3)*ts*n);key(8,:)=cos(2*pi*column(2)*ts*n)+cos(2*pi*line(3)*ts*n);key(9,:)=cos(2*pi*column(3)*ts*n)+cos(2*pi*line(3)*ts*n);key(10,:)=cos(2*pi*column(2)*ts*n)+cos(2*pi*line(4)*ts*n);figure;fori=1:10subplot(4,4,i)plot(f,abs(fft(key(i,:))));grid;end【实验波形】：实验二：DTMF信号的编码1、实验内容及要求1）把您的联系电话号码通过DTMF编码生成为一个.wav文件。技术指标：根据ITUQ.23建议，DTMF信号的技术指标是：传送/接收率为每秒10个号码，或每个号码100ms。每个号码传送过程中，信号存在时间至少45ms，且不多于55ms，100ms的其余时间是静音。在每个频率点上允许有不超过±1.5%的频率误差。任何超过给定频率±3.5%的信号，均被认为是无效的，拒绝接收。（其中关键是不同频率的正弦波的产生。可以使用查表方式模拟产生两个不同频率的正弦波。正弦表的制定要保证合成信号的频率误差在±1.5%以内，同时使取样点数尽量少）2）对所生成的DTMF文件进行解码。DTMF信号解码可以采用FFT计算N点频率处的频谱值，然后估计出所拨号码。但FFT计算了许多不需要的值，计算量太大，而且为保证频率分辨率，FFT的点数较大，不利于实时实现。因此，FFT不适合于DTMF信号解码的应用。由于只需要知道8个特定点的频谱值，因此采用一种称为Goertzel算法的IIR滤波器可以有效地提高计算效率。其传递函数为：2、实验目的(a)复习和巩固IIR数字滤波器的基本概念；(b)掌握IIR数字滤波器的设计方法；(c)掌握IIR数字滤波器的实现结构；(d)能够由滤波器的实现结构分析滤波器的性能（字长效应）；(e)了解通信系统电话DTMF拨号的基本原理和IIR滤波器实现方法。3、实验结果【实验代码】：d=input('请键入电话号码：','s');%输入电话号码sum=length(d);total_x=[];sum_x=[];sum_x=[sum_x,zeros(1,800)];fora=1:sum%循环sum次symbol=abs(d(a));%求输入的ASCII码tm=[49,50,51,65;52,53,54,66;55,56,57,67;42,48,35,68];%DTMF表中键的16个ASCII码forp=1:4;forq=1:4;iftm(p,q)==abs(d(a));break,end%检测码相符的列号qendiftm(p,q)==abs(d(a));break,end%检测码相符的行号pendf1=[697,770,852,941];%行频率向量f2=[1209,1336,1477,1633];%列频率向量%为了发声，加长序列n=1:400;x=sin(2*pi*n*f1(p)/8000)+sin(2*pi*n*f2(q)/8000);%构成双频信号2/1121()12cos(2/)jkNkezHzkNzzx=[x,zeros(1,400)];sum_x=sum_x+x;total_x=[total_xx];%将所编码连接起来endwavwrite(total_x,'soundwave')sound(total_x);%发出声音subplot(2,1,1);plot(total_x);title('DTMF信号时域波形')xk=fft(x);mxk=abs(xk);subplot(2,1,2);k=(1:800)*sum*8000/800;plot(k,mxk);xlabel('频率');title('DTMF信号频谱');%disp('双频信号已生成并发出')%接收检测端的程序k=[1820222431343842];%要求的DFT样本序号N=205;disp(['接收端检测到的号码为'])fora=1:summ=800*(a-1);X=goertzel(total_x(m+1:m+N),k+1);%用Goertzel算法计算八点DFT样本val=abs(X);%列出八点DFT向量%stem(k,val,'.');grid;xlabel('k');ylabel('|X(k)|')%画出DFT(k)幅度%set(gcf,'color','w')%置图形背景色为白%shg,disp('图上显示的是检测到的八个近似基频的DFT幅度');pause%limit=80;%fors=5:8;ifval(s)limit,break,end%查找列号endforr=1:4;ifval(r)limit,break,end%查找行号enddisp([setstr(tm(r,s-4))])%显示接收到的字符end【实验波形】：实验三：FIR数字滤波器的设计和实现1、实验内容及要求：录制自己的一段声音，长度为10秒，取样频率32kHz，然后叠加一个高斯白噪声，使得信噪比为20dB。请采用窗口法设计一个FIR带通滤波器，滤除噪声提高质量。提示：滤波器指标参考：通带边缘频率为4kHz，阻带边缘频率为4.5kHz，阻带衰减大于50dB；Matlab函数y=awgn(x,snr,'measured')，首先测量输入信号x的功率，然后对其叠加高斯白噪声；2、实验目的通过本次实验，掌握以下知识：FIR数字滤波器窗口设计法的原理和设计步骤；Gibbs效应发生的原因和影响；不同类型的窗函数对滤波效果的影响，以及窗函数和长度N的选择。3、实验结果【实验代码】：[x,fs,bits]=wavread('C:\Users\lenovo\Desktop\dspshiyan\Whatever.wav');snr=20;x2=awgn(x,snr,'measured');wavwrite(x2,32000,16,'C:\Users\lenovo\Desktop\dspshiyan\noise.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,wn/pi,blackman(N+1));%选择窗函数，并归一化截止频率figure(1)freqz(b,1,512)f2=filter(b,1,x2);title('滤波器幅频、相频特性');figure(2)subplot(2,1,1)plot(t,x2)title('滤波前时域波形');subplot(2,1,2)plot(t,f2);title('滤波后时域波形');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('滤波前频谱')xlabel('Hz');ylabel('幅度');subplot(2,1,2)F2=plot(f,abs(F0(1:512)));title('滤波后频谱')xlabel('Hz');ylabel('幅度');wavwrite(f2,32000,16,'C:\Users\lenovo\Desktop\dspshiyan\result.wav');【实验波形】实验总结通过本次试验，我掌握了用傅立叶变换进行信号分析时基本参数的选择，明确了离散时间傅立叶变换（DTFT）和有限长度离散傅立叶变换（DFT）信号频谱上的区别，前者DTFT时间域是离散信号，频率域还是连续的，而DFT在两个域中都是离散的。加深了离散傅立叶变换的基本原理、特性的理解，体会到了快速算法的效率，掌握了一个高密度频谱和高分辨率频谱的概念和方法，初步建立起频率分辨率和时间分辨率的概念，为将来进一步进行时频分析的学习和研究打下基础。同时，掌握了IIR数字滤波器的设计方法和实现结构，能够由滤波器的实现结构分析滤波器的性能；掌握了FIR滤波器的窗口设计法的原理和设计步骤，以及不同类型的窗函数对滤波效果的影响。通过此次MatLab仿真试验，与我们所学的数字信号处理相联系，不仅对MATLAB的应用更加熟练，也更加强了对DSP的学习，受益颇多。