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田虑席
7 years ago
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1 数字信号处理探究性课题信息 5-2 班梁维伟 (4585) 杨浩 (4589) 赵星星 (45822) 周刚 (45823) 说明 : 数字信号处理是利用计算机, 以数值计算的方法对信号进行滤波等变换, 而 MATLAB 则为课程学习以及课程实验提供了良好的平台, 我们小组的探究性课题探究方向即为 MATLAB 在信号处理和信号传输的应用我们小组的初始想法是对音频信号进行优化压缩, 并进行数字通信系统传输, 但是由于系统过于庞大, 编码任务太繁重 ; 转而使用 simulink 仿真时编码器件又总是出错, 所以最后我们将原定系统拆分为两部分, 一部分为优化语音信号, 另一部分为带通传输系统实验仿真分析前者充分利用了数字信号处理中的经典滤波部分, 后者则将数字信号处理与通信原理课程相结合而进行了系统设计探究性课题一第 -5 页对被噪声污染的语音信号进行小波分析和滤波处理在大多数的声音文件中, 对音质造成影响的主要是高频的噪声对音乐质量的影响, 因此, 可以利用数字低通滤波器对其进行处理, 进而把噪声成分滤处掉 ; 另外由于大部分信号都是分为左右两个声道的, 为了达到更好的滤波效果, 我们可以在滤波之前先把信号分解成为左右声道两个信号, 然后对其滤波, 最后再将两个信号合成即可得到所要的波形探究性课题二第 6-9 页基于 Matlab 的带通传输系统仿真实验设计数字带通传输系统就是包络调制和解调过程的数字传输系统, 通过用 Matlab 编写脚本程序对 FSK 调制的带通传输系统的具体实现进行模拟仿真, 对于理解 FSK 系统的性能并在系统上作进一步的设计, 提供极大的便利数字信号处理课程总结第页

2 探究性课题一对被噪声污染的语音信号进行小波分析和滤波处理梁维伟赵星星杨浩周刚摘要高频噪声是影响音质的主要因素, 利用 MATLAB 将信号分为左右声道, 利用数字滤波器滤掉左右声道噪声成分, 最后综合两个信号即得到理想音质的信号关键词左右声道 ; 小波分析 ; 滤波问题的提出在实际的生活过程中, 我们经常听到一些模糊不清的声音, 严重影响我们的听觉享受, 为了能让我们能有更好的听觉享受,, 能不能找到有效的方法来得到更高品质的音乐呢? 问题分析在大多数的声音文件中, 对音质造成影响的主要是高频的噪声对音乐质量的影响, 因此, 可以利用数字低通滤波器对其进行处理, 进而把噪声成分滤处掉 ; 另外由于大部分信号都是分为左右两个声道的, 为了达到更好的滤波效果, 我们可以在滤波之前先把信号分解成为左右声道两个信号, 然后对其滤波, 最后再将两个信号合成即可得到所要的波形 2 问题的解决方案首先, 我们选取一个被高频噪声污染的信号, 而后我们利用 wavread() 函数将其进行不同频率的采样, 从而把信号分解成为左右两个不同声道的信号, 而后利用单层一维小波变换函数 dwt() 对左右两个信号分别进行分解而后我们自己利用椭圆滤波器为原型设计了一个低通滤波器, 滤波器的通带截止频率为.2π, 最大通带衰减为 db, 而阻带截止频率为.3π, 最小阻带衰减为 5dB, 然后让左右声道信号分别通过滤波器, 而后将两个信号叠加便形成了所得的信号 3 程序清单 format compact [W,fs,bits]=wavread('C:\xingxing.wav',[248*6,248*24]); winrect=[,,2,2]; figure; set(gcf,'position',winrect); subplot(2,,);plot(w(:,));title(' 左声道的波形 '); subplot(2,,2);plot(w(:,2));title(' 右声道的波形 '); dwtmode('sym'); [ca_l,cd_l]=dwt(w(:,),'coif4'); [ca_r,cd_r]=dwt(w(:,2),'coif4'); l=length(ca_l); figure; set(gcf,'position',winrect); subplot(2,,);plot(ca_l);title(' 分解后的左声道的波形 '); subplot(2,,2);plot(ca_r);title(' 分解后的右声道的波形 '); figure;

3 % 用椭圆滤波器原型设计的低通数字滤波器 Rp=;Rs=5;wp=.2*pi;ws=.3*pi;T=.; wp=(2/t)*tan(wp/2);ws=(2/t)*tan(ws/2); [n,wn]=ellipord(wp,ws,rp,rs,'s') [b,a]=ellip(n,rp,rs,wn,'low','s') [bz,az]=bilinear(b,a,/t); [db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(bz,az); subplot(3,,);plot(w/pi,db);xlabel('');ylabel(' 相对幅度 ');title(' 滤波器的幅频相应 ( 相对幅度 )') subplot(3,,2);plot(w/pi,mag);xlabel('');ylabel(' 绝对幅度 ');title(' 滤波器的幅频相应 ( 绝对幅度 )') subplot(3,,3);plot(w/pi,pha);xlabel(' 频率 ( 单位 :pi)');ylabel(' 相位 ');title(' 滤波器的相频相应 ') figure; % 分别对分解后的左右声道的声音进行滤波 y=filter(bz,az,ca_l); y2=filter(bz,az,ca_r); subplot(2);plot(y);title(' 滤波后的左声道的波形 '); subplot(22);plot(y2);title(' 滤波后的右声道的波形 '); figure; y=y+y2; plot(y);title(' 最终合成的声音的波形 '); wavwrite(y,225,'zhaoxingxing2.wav') % 生成 wav 格式的声音文件 sound(y,225); % 播放合成的声音 4 实验所得图形 4. 左右声道的波形左声道的波形右声道的波形

4 4.2 分解后的左右声道的波形分解后的左声道的波形分解后的右声道的波形滤波器的特性波形 2 幅频相应 ( 相对幅度 ) 相对幅度幅频相应 ( 绝对幅度 ) 绝对幅度相频相应 2 相位频率 ( 单位 pi) 3

5 4.4 滤波后的左右声道的波形滤波后的左声道的波形滤波后的右声道的波形最终合成声音的波形最终合成的声音的波形

6 5 结果分析通过波形, 以及最终用函数 wavwrite() 生成的 wav 文件的效果可以看出, 信号中高频分量已经被滤除, 而且声音的听觉效果较原来信号也有了提高, 由于最后的合并函数设计的不是很好, 导致最终的合成信号与原来的有一定的差别, 这是我们以后要改进的地方参考文献 [] 王艳芬等. 数字信号处理原理及实现. 北京 : 清华大学出版社,28 [2] 张明照等. 应用 MATLAB 实现信号分析和处理. 北京 : 科学出版社,25 5

7 探究性课题二基于 Matlab 的带通传输系统仿真实验设计梁维伟赵星星杨浩周刚摘要数字带通传输系统就是包络调制和解调过程的数字传输系统, 通过用 Matlab 编写脚本程序对 FSK 调制的带通传输系统的具体实现进行模拟仿真, 对于理解 FSK 系统的性能并在系统上作进一步的设计, 提供极大的便利关键词数字通信 ;FSK 调制解调 ; 仿真引言数字信号是二进制数字基带信号时, 这种调制成为二进制数字调制在二进制数字调制中, 载波的幅度频率和相位只有两种变化状态相应的调制方式有二进制振幅键控 (2ASK) 二进制频移键控 (2FSK) 和二进制相移键控 (2PSK) 为了加深学生对带通传输系统以及各种调制方式的理解, 实验环节是必不可少的, 但是由于传统实验箱式实验的被动性和约束性比较强, 不能满足不同层次不同内容不同要求的学习需要而在 MATLAB 中找到通信系统中的各个相应的函数或函数的组合使同学们能够轻松地进行通信方面的分析与处理, 同时也可以自己编程解决问题下面以二进制频移键控 (2FSK) 为例对带通传输系统仿真实验设计进行可行性分析验证 l 系统分析原理. 二进制频移键控原理频移键控是利用载波的频率变化来传递数字信息在 2FSK 中, 载波的频率随二进制基带信号在 f 和 f 2 两个频率点间变化在 Matlab 的通信工具箱中的 dmod 函数专门用于实现带通数字调制, 函数 ddemod 实现带通数字解调... 程序结构流程图在编写 Matlab 脚本程序对带通传输系统进行模拟仿真时, 程序结构流程如下图所示 : 二进制随机序列调制信道相干解调升余弦滤波高斯噪声序列解调输出图程序结构流程图.2 调制原理 2FSK 信号的产生方式有两种, 这里采用模拟调频电路来实现, 即用原始信号经码型变换后直接与载波信号相乘, 即得到调制信号在 matlab 中可采用函数 y=dmod(x,fc,fd,fs,'fsk',m); 来实现该调制同时读者也可根据个人实力自行编制函数这里给出参考如下 : 6

8 tt=(:/fs:ts); t=[tt;tt+ts;tt+2*ts;tt+3*ts;tt+4*ts;tt+5*ts;tt+6*ts;tt+7*ts;tt+8*ts;tt+9*ts]; y=zeros(,length(tt)); i=; while i<= y(i,:)=x(i)*sin(2*pi*fh*t(i,:))+~x(i)*sin(2*pi*fl*t(i,:)); i=i+; end t=reshape(t',length(tt)*,); y=reshape(y',length(tt)*,);.3 解调原理 2FSK 信号的解调方法有包络检波法和相干解调法这里采用相干解调法, 即将信号分解为上下两路, 分别解调, 然后进行判决在 Matlab 中可采用函数 z=ddemod(y,fc,fd,fs,'fsk',m); 来实现该解调.4 升余弦函数实现滤波滤波器选用升余弦滤波器, 升余弦滤波器的设计关键是滚降因子的选取, 的取值在到之间, 这里的值取.5 在 matlab 中可采用函数 [yf,tf]=butter(fd,fs,'fir',r,delay); 实现升余弦函数 2 实验参考程序 function FSK Fc=; % 载频 Fs=4; % 系统采样频率 Fd=; % 码速率 N=Fs/Fd; df=; numsymb=25;% 进行仿真的信息代码个数 M=2; % 进制数 SNRpBit=6;% 信噪比 SNR=SNRpBit/log2(M); seed=[ ]; numplot=5; % 产生 25 个二进制随机码 x=randsrc(numsymb,,[:m-]); figure() stem([:numplot-],x(:numplot),'bx'); title(' 二进制随机序列 ') xlabel('time'); ylabel('amplitude'); % 调制 y=dmod(x,fc,fd,fs,'fsk',m,df); nummodplot=numplot*fs; t=[:nummodplot-]./fs; figure(2) plot(t,y(:length(t))); axis([min(t) max(t) -.5.5]); title(' 调制后的信号 ') xlabel('time'); ylabel('amplitude'); % 在已调信号中加入高斯白噪声 randn('state',seed(2)); y=awgn(y,snr-*log(.5)-*log( N),'measured',[],'dB'); % 在已调信号中加入高斯白噪声 figure(3) plot(t,y(:length(t)),'b-'); % 画出经过信道的实际信号 axis([min(t) max(t) -.5.5]); title(' 加入高斯白噪声后的已调信号 ') xlabel('time'); ylabel('amplitude'); % 相干解调 z=ddemod(y,fc,fd,fs,'fsk',m,df); % 带输出波形的相干 2 元频移键控解调 figure(4) subplot(2,,) stem([:numplot-],x(:numplot),'bx'); subplot(2,,2) stem([:numplot-],z(:numplot),'ro'); % 滤除高斯白噪声 Delay=3;R=.5;PropD=; % 滞后 3s [yf,tf]=butter(fd,fs,'fir',r,delay); % 升余弦函数 [yo2,to2]=butter(y,fd,fs,'filter',yf); % 加入高斯白噪声后的已调信号和经过升余弦滤波器后的已调信号 t=[:nummodplot-]./fs; figure(5) plot(t,y(:length(t)),'r-'); hold on; plot(to2,yo2,'b-'); hold off; axis([ ]); xlabel('time'); ylabel('amplitude'); legend(' 加入高斯白噪声后的已调信号 ',' 经过升余弦滤波器后的已调信号 '); title(' 升余弦滤波前后波形比较 ') 7

9 3 波形分析 Amplitude Time 图 2 二进制随机序列 Amplitude Time 图 3 FSK 调制波形 Amplitude Time 图 4 加入高斯随机噪声的波形图 5 解调后的波形与原始波形比较 4 结论本文通过用 Matlab 编写脚本程序对二进制频移键控 (2FSK) 为例的带通传输系统进行仿真设 8

10 计, 通过观察实验输出的各个波形可知以 Matlab 为实验平台的仿真实验是完全可行的, 而且实现教学和实验验证同步进行使通信原理中一些抽象的概念和原理可视化, 提供了良好的通信系统开发设计模拟调试和分析平台培养了学生动手能力和创造性思维, 通过自己创建的系统来进行实验更能使学生深入理解通信系统工作原理, 在仿真平台上可以方便的来分析系统, 便于纠正错误而且采用软件仿真来做实验还可以节省大量实验器材参考文献 [] 樊昌信等. 通信原理 [ 第六版 ]. 北京 : 国防工业出版社,26 [2] 孙屹.MATLAB 通信仿真开发手册. 北京 : 国防工业出版社,25 [3] 肖矿林. 基于 Matlab 的 QPSK 系统设计仿真. 舰船电子工程,27(2) 9

11 数字信号处理课程总结小组结论 : 随着信息技术的发展数字信号处理的理论和技术日益成熟重要, 此门课程的开设丰富了我们的知识, 提高了我们的技能水平, 此门课的一个特色是理论与实践相结合, 在讲述理论的同时穿插 Matlab 的编程应用, 以及一些和实际生活相关的一些例子, 让我们能很快将理论知识应用与实践, 提高自己综合运用所学知识解决实际问题的能力我们所用的数字信号处理原理及实现一书讲的比较系统全面, 从离散时间信号与离散时间系统开始, 从时域和频域进行分析, 进而引入了 DFT 的概念, 讨论了其定义性质物理意义, 注重了频域采样理论及其在实际中的典型应用, 接着介绍了 FFT 的典型算法原理, 结合 DFT 介绍了 CZT, 书中后半部分着重介绍了数字滤波器, 如利用脉冲响应不变法和双线性不变法设计 IIR 滤波器, 窗函数法设计 FIR 滤波器, 最后分析了两者的基本网络结构和优缺点书的最后提供了 Matlab 的编程实验,Matlab 是强大的信号处理工具, 熟练掌握对以后的学习工作对很有帮助, 书中也举了大量的例子来应用, 从实例出发解释理论对于此次探究式学习设计, 我们小组觉得十分有必要, 是对我们对所学的知识的一种综合运用能力的一种检验, 虽然我们没有实现我们的预期的设计, 但是对于取得的成果也已经相当满意, 此次设计让我们小组每个人都受益匪浅下面简要陈述一下我组成员对课程的个人看法 : 梁维伟 : 大学的课程都是一种自主学习的课程, 老师的讲解可以传授我们宏观的概念, 要深入的学习则必须靠我们自己, 另外我们也明白掌握知识不是掌握一门课两门课的事, 只有真正理解各个相关的课程, 懂得其中联系, 懂得综合运用才叫真的懂得了知识我对课程的教授没有意见, 但是对于实验部分我觉得, 虽然我们的自主性还不够强, 很多人对于编程的原理还不是很理解, 只是在依样画葫芦, 启发学生的自主性我想是教学成就的关键赵星星 : 在没有上这门课之前, 通过学习信号与线性系统的内容已经对数字信号处理有了一点初步的认识, 但在思想上总感觉到这门课程是一门比较难学的课程, 于是在上这门课之前便有了一个心理负担但随着这门课程的进行, 我渐渐的认识到了课程并没有我想象中的那么麻烦, 它没有过多的计算, 而是着重原理的讲解, 更多的是理解的东西, 只要掌握了一些基本的运算即可于是我渐渐地改变了自己的想法, 也调整了自己的学习方法, 慢慢地适应了这门课程的学习滤波器的设计是我学习到的一个全新的知识,IIR 和 FIR 滤波器的设计理念和方法为我以后的进一步学习信号的处理提供了一个很好素材总之, 在这门重要的课程中, 我学习到了很多新的知识, 也温习了旧的知识, 增强了自己应用 matlab 解决问题的能力, 为我以后的学习奠定了基础杨浩 : 在研究数字信号处理的过程当中, 课程的内容有时比较抽象, 使用 MATLAB 可以基本上可以实现数字信号处理过程中的任何形式的仿真, 它还有画图和计算的功能, 是这门课教我学会用 MATLAB

12 去解决实际中一些容易解决的问题, 使我弄清楚很多不懂的概念数字信号处理既然有着很多的优点, 有着很广泛的应有领域, 现在在通信雷达图像处理语音处理生物医学仪器仪表机械震动地质勘探等方面, 都离不开数字信号处理的技术应用因此, 数字信号处理这门课程的重要性也显而易见了, 我们在以后的学习中还要不断的探索, 精益求精, 要努力的掌握数字信号处理的相关技术知识, 以便于自己以后更好的发展周刚 : 虽然安排的课时不是很充分, 但通过课后的学习还是能学到很多知识的, 课程 6:2:2 的考核标准很能符合同学的现状, 能激发我们的学习兴趣, 尤其是探究性课程, 真正锻炼了我们的综合能力, 从查找资料到分析到综合运用到形成系统出结果, 让我们在自觉中去探究性学习, 受益匪浅最后, 我们小组感谢老师的教导! 祝您天天开心!

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Microsoft Word - 特色报告.doc 通信原理特色报告通信原理课程作为通信工程专业的核心专业基础课程和众多院校的考研课程, 如何让学生融会贯通课程体系理解掌握课程内容, 是课程组多年来教学改革与探索的目的课程组在学习借鉴兄弟院校通信原理教学成果和