信號(hào)實(shí)驗(yàn)報(bào)告概論

華北電力大學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告||課程名稱信號(hào)分析與處理||音樂信號(hào)的處理(內(nèi)插和抽取)Df抽取之后，原來的頻譜被展寬了D倍，為了避免混疊，需要滿足Dsf?？够殳B濾波器D2I個(gè)低通濾波器低通濾波器插器框圖(2)D=2時(shí)，以fs保存，運(yùn)行結(jié)果d=2_fs,wav，以fs/2保存，運(yùn)行結(jié)果3d_fs/2.wav。(1)當(dāng)D=1時(shí)，播放為原音樂。D=2的時(shí)候處理的時(shí)候，音樂中的采樣周期變(2)當(dāng)D=5時(shí)，采樣頻率變成原來的1/5，這樣丟失的信息更多，信息丟失的中x1=x(:,1);取音樂的所有的行，第一列nq=length(x1);x2=x1(1:D:nq);wavwritexfsDEwav)將處理過的音樂重新保存，x1=x(:,1);nq=length(x1);x2=x1(1:D:nq);wavwrite(x2,fs,'E:\運(yùn)行結(jié)果.wav')4們?cè)僮鎏幚淼臅r(shí)候?yàn)榱朔奖阋话銓?duì)有限長信號(hào)做周期拓展，使其變?yōu)闊o限長周期信信號(hào)分析。了得X16(k)等等，用他們來填充X(exp(jw))的值。5增加任何新的信息，因此，他不能提供更高分辨率的頻譜。這就相當(dāng)于透過柵欄觀賞風(fēng)景,只能看到頻譜的一部分,而其它頻率點(diǎn)看不見,稱為柵欄效應(yīng).后x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];l=length(x);x1=x(1:0.5:l);x2=x(1:4:l);fft(x)fft(x1)fft(x2)6X=fft(x);X1=fft(x1);X2=fft(x2);subplot(321);stem(x);subplot(322);stem(abs(X));subplot(323);stem(x1);subplot(324);stem(abs(X1));subplot(325);stem(x2);subplot(326);stem(abs(X2));1.信號(hào)內(nèi)插時(shí)會(huì)使頻譜更加集中，幅值增加。2.信號(hào)抽取會(huì)減少有效信號(hào)并且補(bǔ)零，是頻譜分散，幅值減小。[y,fs]=wavread('C:\Users\lenovo\Desktop\music.wav');我們把要處理的信號(hào)文件讀入，并存入變量y中，把采樣頻率存入fs中。l=length(y);把信號(hào)長度存入變量l中。y1=y(1:0.25:l);對(duì)信號(hào)y進(jìn)行內(nèi)插處理，新信號(hào)命名為y1。y2=y(1:2:l);對(duì)信號(hào)y進(jìn)行抽取處理，新信號(hào)命名為y2。7Y=FFT(y);Y1=FFT(y1);Y2=FFT(y2);對(duì)信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換10.50.5-100.511.522.5頻譜圖33.544.55x105000.511.522.533.544.55x105150-10246時(shí)域8頻譜圖圖x10260020.40.60.811.2x10268時(shí)域圖頻譜圖根據(jù)三幅圖我們可以有以下分析樂，音樂會(huì)拉長這是因?yàn)檎麄€(gè)信號(hào)被拉長了，如果繼續(xù)按照原來的速度來播放音樂會(huì)使音樂播放時(shí)間變長，而音樂會(huì)變得地城，但是當(dāng)我們運(yùn)行頻率為fs/D的音樂時(shí)就不會(huì)感覺有變化。當(dāng)我們進(jìn)行抽取時(shí)頻率分散，因?yàn)楫?dāng)我們把音樂信號(hào)抽取之后信號(hào)時(shí)域圖頻譜圖9原信號(hào)有很大的差別，播放起來(fs/D)會(huì)有失真感，這就如同一開始的那clc;clearall;closeall;n=0:99;f1=19000;f2=20000;f3=21000;fs=80000;x=5*sin(2*pi*f1*n/fs)+3*sin(2*pi*f2*n/fs)+5*sin(2*pi*f3*n/fs);figure(1)subplot(221);plot(x);title('?-í???');X=fft(x,8);subplot(222);plot(abs(X));title('8μ??μà?ò?±???');X=fft(x,32);subplot(223);plot(abs(X));title('32μ??μà?ò?±???');X=fft(x,64);subplot(224);plot(abs(X));title('64μ??μà?ò?±???');此程序是對(duì)一個(gè)信號(hào)進(jìn)行8，32，64點(diǎn)傅里葉變換，在變換點(diǎn)數(shù)不同時(shí)，我們得到了原圖像8點(diǎn)傅里葉變換20600-100000082408001020304020010203040離散譜，而是在以fs為中心的頻帶范圍內(nèi)都有譜線出現(xiàn)，它們可以理解為是從fs頻率上“泄漏”出去的，這種現(xiàn)象稱為頻譜“泄漏”。關(guān)于頻譜泄漏的探討頻譜泄露(窗效應(yīng))：尾，稱為泄露clc;closeall;n1=0:130;n2=0:220;x1=sin(pi*n1/32);x2=sin(pi*n2/32);X1=fft(x1);X2=fft(x2);subplot(211);stem(abs(X1));title('3¤?è?a130D?o?μ??μ?×')subplot(212);stem(abs(X2));title('3¤?è?a220D?o?μ??μ?×')值。其理想圖像為0050100150200250300頻率峰值有且只有一個(gè)峰值而實(shí)際圖像卻和理想圖像不同，實(shí)際圖像如下圖長度為130信號(hào)的頻譜0000長度為220信號(hào)的頻譜0050100150200250域圖形長度為130信號(hào)的頻譜1800.560040-0.520-10050100150050100150長度為220信號(hào)的頻譜11000.5050.5-1001002003000100200300當(dāng)我們對(duì)一個(gè)完整周期的信號(hào)做DTF時(shí)就不會(huì)產(chǎn)生頻譜泄露現(xiàn)象長度為256信號(hào)的時(shí)域圖150-1050100150200250300長度為256信號(hào)的頻譜00501001502002503001.理論知識(shí)2.MATLAB函數(shù)工具3.程序分析functionHd=fir%FIRReturnsadiscrete-timefilterobject.%MATLABCode%GeneratedbyMATLAB(R)8.3andtheSignalProcessingToolbox6.21.%Generatedon:06-Jul-201516:34:02%FIRWindowLowpassfilterdesignedusingtheFIR1function.%AllfrequencyvaluesareinHz.Fs=48000;%SamplingFrequencyFpass=500;%PassbandFrequencyFstop=2000;%StopbandFrequencyDpass=0.057501127785;%PassbandRippleDstop=0.0001;%StopbandAttenuationflag='scale';%SamplingFlag%CalculatetheorderfromtheparametersusingKAISERORD.[N,Wn,BETA,TYPE]=kaiserord([FpassFstop]/(Fs/2),[10],[DstopDpass]);%CalculatethecoefficientsusingtheFIR1function.b=fir1(N,Wn,TYPE,kaiser(N+1,BETA),flag);Hd=dfilt.dffir(b);%[EOF][y,fs]=wavread('C:\Users\lenovo\Desktop\music.wav');output=filter(Hd,y);Y=fft(y);Y1=fft(output);subplot(221);plot(y);title('?-ò?à?ê±óòí?');subplot(222);plot(abs(Y));title('?-ò?à??μóòí?');subplot(223);plot(output);title('′|àíoóò?à?ê±óòí?');subplot(224);plot(abs(Y1));title('′|àíoóò?à??μóòí?');通過設(shè)置我設(shè)置了一個(gè)Fpass=500，F(xiàn)stop=2000的低通濾波器。并讀入音樂材料(music.wav)。之后把音樂通過濾波器得到濾波之后的10.50.5-101246x1050024