音频频谱分析仪设计与实现

音频频谱分析仪设计与实现
音频频谱分析仪设计与实现

实验八 音频频谱分析仪设计与实现

一、实验原理

MATLAB 是一个数据分析和处理功能十分强大的工程实用软件,其数据采集工具箱为实现数据的输入和输出提供了十分方便的函数和指令。

本实验基于声卡与MATLAB 实现音频信号频谱分析仪。

1、频率(周期)检测

对周期信号来说,可以用时域波形分析来确定信号的周期,也就是计算相邻两个信号波峰的时间差或过零点的时间差。采用过零点(ti )的时间差T (周期)。频率即为f=1/T ,由于能够求得多个T 值,故采用他们的平均值作为周期的估计值。

2、峰值检测

在一个周期内,求出信号最大值max y 与最小值min y 的差得一半记为A ,同样得到多个A 值,但第一个A 值对应的max y 和min y 不是在一个周期内搜索得到的,故以除第一个以外的A 值的平均作为幅值的估计值。

3、相位检测

采用过零法,即通过判断与同频零相位信号过零点时刻,计算其时间差,然后换成相

应的相位差。)π(T /ti -12=?,同样以?的平均值作为相位的估计值。

4、数字信号统计量估计

(1)峰值P 的估计

在样本数据x 中找出最大值与最小值,其差为双峰值,双峰值的一半即为峰值。

(2)均值估计

∑=N

i=0

iyN 1)y (E ,N 为样本容量。 (3)均方值估计

∑=Ni=0iy22N 1

)y (E

(4)方差估计

∑=Ni=0

iy2))(E -(N 1)y (D y 5、频谱分析原理

时域分析只能反映信号的幅值随时间的变化情况,除但频率分量的简单波形外,很难明确提示信号的频率组成和各频率分量大小,而频谱分析能很好的解决此问题。

(1)DFT 与FFT

对于给定的时域信号y ,可以通过Fourier 变换得到频域信息Y 。Y 可按下式计算

式中,N 为样本容量,Δt = 1/Fs 为采样间隔。

采样信号的频谱是一个连续的频谱,不可能计算出所有的点的值,故采用离散Fourier 变换(DFT),即

式中,Δf = Fs/N。但上式的计算效率很低,因为有大量的指数(等价于三角函数)运算,故实际中多采用快速Fourier变换(FFT)。其原理即是将重复的三角函数算计的中间结果保存起来,以减少重复三角函数计算带来的时间浪费。由于三角函数计算的重复量相当大,故FFT 能极大地提高运算效率。

(2)频率、周期的估计

对于Y(kΔf),如果当kΔf = ~

f时,Y(kΔf)取最大值,则

~

f为频率的估计值,由于采样

间隔的误差,~

f也存在误差,其误差最大为Δf / 2。周期T=1/f。

从原理上可以看出,如果在标准信号中混有噪声,用上述方法仍能够精确地估计出原标准信号的频率和周期。

(3)频谱图

为了直观地表示信号的频率特性,工程上常常将Fourier变换的结果用图形的方式表示,即频谱图。

以频率f为横坐标,|Y(f)|为纵坐标,可以得到幅值谱;

以频率f为横坐标,arg Y(f)为纵坐标,可以得到相位谱;

以频率f为横坐标,Re Y(f)为纵坐标,可以得到实频谱;

以频率f为横坐标,Im Y(f)为纵坐标,可以得到虚频谱。

根据采样定理,只有频率不超过Fs/2的信号才能被正确采集,即Fourier变换的结果中频率大于Fs/2的部分是不正确的部分,故不在频谱图中显示。即横坐标f ∈[0, Fs/2]

6、模块划分

模块化就是把程序划分成独立命名且可独立访问的模块,每个模块完成一个子功能,把这些模块集成起来构成一个整体,可以完成制定的功能,满足用户需求。

二、实验内容

设计一个音频频谱分析仪,功能包括:

(1)音频信号输入,从声卡输入、从W A V文件输入、从标准信号发生器输入;

(2)信号波形分析,包括幅值、频率、周期、相位的估计,以及统计量峰值、均值。均方值和方差的计算。

(3)信号频谱分析,频率、周期的估计,图形显示幅值谱、相位谱、时频谱、虚频谱和功率谱的曲线。

三.实验结果

1.声卡输入

(1)正弦波

(2)方波

(3)三角波

(4)锯齿波

(5)白噪声

程序

function varargout = fanwenhan(varargin)

gui_Singleton = 1;

gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...

'gui_Singleton', gui_Singleton, ...

'gui_OpeningFcn', @fanwenhan_OpeningFcn, ...

'gui_OutputFcn', @fanwenhan_OutputFcn, ...

'gui_LayoutFcn', [] , ...

'gui_Callback', []);

if nargin && ischar(varargin{1})

gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});

end

if nargout

[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});

else

gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});

end

function fanwenhan_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) handles.inputtype=0;

xlabel(handles.plot1,'freqency(Hz)');

xlabel(handles.plot2,'freqency(Hz)');

xlabel(handles.plot3,'freqency(Hz)');

xlabel(handles.plot4,'freqency(Hz)');

xlabel(handles.plot5,'freqency(Hz)');

ylabel(handles.plot1,'amplitude');

ylabel(handles.plot2,'phase(rad)');

ylabel(handles.plot3,'real');

ylabel(handles.plot4,'Imaginary');

ylabel(handles.plot5,'power');

handles.output = hObject;

function varargout = fanwenhan_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) varargout{1} = handles.output;

function figure1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

function timeanalyse_Callback(hObject, eventdata, handles)

Fs=str2double(get(findobj('Tag','samplerate'),'String'));

N=str2double(get(findobj('Tag','samplenum'),'String'));

if handles.inputtype==0

msgbox('No wave exist! Please choose a input type!');

return;

end

n=1;

ymax=max([handles.y(1) handles.y(2)]);

ymin=min([handles.y(1) handles.y(2)]);

from=str2double(get(handles.pointfrom,'String'));

to=str2double(get(handles.pointto,'String'));

if from<1 | to-from<5;

msgbox('Error range!');

return;

end

for i=from+2:to-1;

if handles.y(i-1)<0 & handles.y(i-2)<0 & handles.y(i)>=0 & handles.y(i+1)>0

if handles.y(i)==0

ti(n)=i;

else

ti(n)=i-handles.y(i)/(handles.y(i)-handles.y(i-1));

end

amp(n)=(ymax-ymin)/2;

ymax=0;

ymin=0;

n=n+1;

else

if ymax

ymax=handles.y(i);

end

if ymin>handles.y(i)

ymin=handles.y(i);

end

end

end

n=n-1;

for i=1:n-1

T(i)=ti(i+1)-ti(i);

end

freq=Fs/mean(T);

set(handles.outt,'String',1/freq);

set(handles.outfreq,'String',num2str(freq));

set(handles.outamp,'String',num2str(mean(amp(2:n-1))));

phase=2*pi*(1-(ti(1:n-1)-1)./T+floor((ti(1:n-1)-1)./T));

set(handles.outphase,'String',num2str(mean(phase)));

set(handles.outpeak,'String',(max(handles.y(from:to))-min(handles.y(f rom:to)))/2);

set(handles.outmean,'String',mean(handles.y(from:to)));

set(handles.outmeansquare,'String',mean(handles.y(from:to).^2));

set(handles.outs,'String',std(handles.y(from:to))^2);

function WAVfile_Callback(hObject, eventdata, handles)

h=findobj('Tag','filename');

set(h,'enable','on');

h=findobj('Tag','freq');

set(h,'enable','off');

h=findobj('Tag','amp');

set(h,'enable','off');

h=findobj('Tag','phase');

set(h,'enable','off');

set(findobj('Tag','recordtime'),'enable','off');

set(handles.channel,'enable','on');

set(handles.fileopen,'enable','on');

set(handles.gensig,'enable','off');

set(handles.wavetype,'enable','off');

set(handles.add,'enable','off');

set(handles.startrecord,'enable','off');

function soundcard_Callback(hObject, eventdata, handles) set(findobj('Tag','recordtime'),'enable','on');

h=findobj('Tag','filename');

set(h,'enable','off');

h=findobj('Tag','freq');

set(h,'enable','off');

h=findobj('Tag','amp');

set(h,'enable','off');

h=findobj('Tag','phase');

set(h,'enable','off');

set(handles.channel,'enable','off');

set(handles.fileopen,'enable','off');

set(handles.gensig,'enable','off');

set(handles.wavetype,'enable','off');

set(handles.add,'enable','off');

set(handles.startrecord,'enable','on');

function generator_Callback(hObject, eventdata, handles) h=findobj('Tag','filename');

set(h,'enable','off');

h=findobj('Tag','freq');

set(h,'enable','on');

h=findobj('Tag','amp');

set(h,'enable','on');

h=findobj('Tag','phase');

set(h,'enable','on');

set(findobj('Tag','recordtime'),'enable','off');

set(handles.channel,'enable','off');

set(handles.fileopen,'enable','off');

set(handles.gensig,'enable','on');

set(handles.wavetype,'enable','on');

set(handles.add,'enable','on');

set(handles.startrecord,'enable','off');

function filename_Callback(hObject, eventdata, handles)

function filename_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc

set(hObject,'BackgroundColor','white');

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function freq_Callback(hObject, eventdata, handles)

function freq_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc

set(hObject,'BackgroundColor','white');

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function amp_Callback(hObject, eventdata, handles)

function amp_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc

set(hObject,'BackgroundColor','white');

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function phase_Callback(hObject, eventdata, handles)

function phase_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc

set(hObject,'BackgroundColor','white');

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function samplerate_Callback(hObject, eventdata, handles)

function samplerate_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc

set(hObject,'BackgroundColor','white');

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function samplenum_Callback(hObject, eventdata, handles)

function samplenum_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc

set(hObject,'BackgroundColor','white');

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function ampfreq_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

function recordtime_Callback(hObject, eventdata, handles)

function recordtime_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc

set(hObject,'BackgroundColor','white');

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function startrecord_Callback(hObject, eventdata, handles)

Fs=str2double(get(findobj('Tag','samplerate'),'String'));

handles.y=wavrecord(str2double(get(findobj('Tag','recordtime'),'Strin g'))*Fs, Fs,'int16');

handles.inputtype=1;

guidata(hObject,handles);

plot(handles.time,handles.y);

title('WAVE');

ysize=size(handles.y)

set(handles.samplenum,'String',num2str(ysize(1)));

function fileopen_Callback(hObject, eventdata, handles)

temp = wavread(get(findobj('Tag','filename'),'String'));

channel=str2double(get(handles.channel,'String'));

handles.y=temp(:,channel);

handles.inputtype=2;

guidata(hObject,handles);

plot(handles.time,handles.y);

title('WAVE');

ysize=size(handles.y)

set(handles.samplenum,'String',num2str(ysize(1)));

function gensig_Callback(hObject, eventdata, handles)

Fs=str2double(get(findobj('Tag','samplerate'),'String'));

N=str2double(get(findobj('Tag','samplenum'),'String'));

x=linspace(0,N/Fs,N);

soundtype=get(handles.wavetype,'Value');

frequency=str2double(get(handles.freq,'String'));

amp=str2double(get(handles.amp,'String'));

phase=str2double(get(handles.phase,'String'));

switch soundtype

case 1

y=amp*sin(2*pi*x*frequency+phase);

case 2

y=amp*sign(sin(2*pi*x*frequency+phase));

case 3

y=amp*sawtooth(2*pi*x*frequency+phase,0.5);

case 4

y=amp*sawtooth(2*pi*x*frequency+phase);

case 5

y=amp*(2*rand(size(x))-1);

otherwise

errordlg('Illegal wave type','Choose errer');

end

if get(handles.add,'Value')==0.0

handles.y=y;

handles.y=handles.y+y;

end

handles.inputtype=3;

guidata(hObject,handles);

plot(handles.time,handles.y);

title('WAVE');

axis([0 N -str2double(get(handles.amp,'String'))

str2double(get(handles.amp,'String'))]);

function outfreq_Callback(hObject, eventdata, handles)

function outfreq_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc

set(hObject,'BackgroundColor','white');

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function outamp_Callback(hObject, eventdata, handles)

function outamp_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc

set(hObject,'BackgroundColor','white');

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function outphase_Callback(hObject, eventdata, handles)

function outphase_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc

set(hObject,'BackgroundColor','white');

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

function outpeak_Callback(hObject, eventdata, handles)

function outpeak_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc

set(hObject,'BackgroundColor','white');

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function outmean_Callback(hObject, eventdata, handles)

function outmean_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc

set(hObject,'BackgroundColor','white');

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function outmeansquare_Callback(hObject, eventdata, handles)

function outmeansquare_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc

set(hObject,'BackgroundColor','white');

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function outs_Callback(hObject, eventdata, handles)

function outs_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc

set(hObject,'BackgroundColor','white');

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function foutfreq_Callback(hObject, eventdata, handles)

function foutfreq_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc

set(hObject,'BackgroundColor','white');

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function foutamp_Callback(hObject, eventdata, handles)

function foutamp_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc

set(hObject,'BackgroundColor','white');

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function foutphase_Callback(hObject, eventdata, handles)

function foutphase_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc

set(hObject,'BackgroundColor','white');

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function edit18_Callback(hObject, eventdata, handles)

function edit18_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc

set(hObject,'BackgroundColor','white');

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function edit19_Callback(hObject, eventdata, handles)

function edit19_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc

set(hObject,'BackgroundColor','white');

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function edit20_Callback(hObject, eventdata, handles)

function edit20_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc

set(hObject,'BackgroundColor','white');

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function edit21_Callback(hObject, eventdata, handles)

function edit21_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc

set(hObject,'BackgroundColor','white');

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

function freqanalyse_Callback(hObject, eventdata, handles)

Fs=str2double(get(findobj('Tag','samplerate'),'String'));

N=str2double(get(findobj('Tag','samplenum'),'String'));

if handles.inputtype==0

msgbox('No wave exist! Please choose a input type!');

return;

end

from=str2double(get(handles.pointfrom,'String'));

to=str2double(get(handles.pointto,'String'));

sample=handles.y(from:to);

f=linspace(0,Fs/2,(to-from+1)/2);

Y=fft(sample,to-from+1);

[C,I]=max(abs(Y));

set(handles.foutt,'String',1/f(I));

set(handles.foutfreq,'String',f(I));

Y=Y(1:(to-from+1)/2);

plot(handles.plot1,f,2*sqrt(Y.*conj(Y)));

plot(handles.plot2,f,angle(Y));

plot(handles.plot3,f,real(Y));

plot(handles.plot4,f,imag(Y));

plot(handles.plot5,f,abs(Y).^2);

xlabel(handles.plot1,'freqency(Hz)');

xlabel(handles.plot2,'freqency(Hz)');

xlabel(handles.plot3,'freqency(Hz)');

xlabel(handles.plot4,'freqency(Hz)');

xlabel(handles.plot5,'freqency(Hz)');

ylabel(handles.plot1,'amplitude');

ylabel(handles.plot2,'phase(rad)');

ylabel(handles.plot3,'real');

ylabel(handles.plot4,'Imaginary');

ylabel(handles.plot5,'power');

function pointfrom_Callback(hObject, eventdata, handles)

function pointfrom_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc

set(hObject,'BackgroundColor','white');

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function pointto_Callback(hObject, eventdata, handles)

function pointto_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc

set(hObject,'BackgroundColor','white');

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function play_Callback(hObject, eventdata, handles)

Fs=str2double(get(findobj('Tag','samplerate'),'String'));

wavplay(handles.y,Fs);

function scale_Callback(hObject, eventdata, handles)

val=get(hObject,'value');

val=10^(val*5+1);

x=get(handles.xmove,'Value')*str2double(get(handles.samplenum,'String '));

axis(handles.time,[x val+x min(handles.y) max(handles.y)]);

function scale_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

usewhitebg = 1;

if usewhitebg

set(hObject,'BackgroundColor',[.9 .9 .9]);

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function scale2_Callback(hObject, eventdata, handles)

val=get(hObject,'value');

val=10^(val*5+1);

xlim(handles.plot1,[0 val]);

xlim(handles.plot2,[0 val]);

xlim(handles.plot3,[0 val]);

xlim(handles.plot4,[0 val]);

function scale2_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

usewhitebg = 1;

if usewhitebg

set(hObject,'BackgroundColor',[.9 .9 .9]);

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function channel_Callback(hObject, eventdata, handles)

function channel_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc

set(hObject,'BackgroundColor','white');

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function wavetype_Callback(hObject, eventdata, handles)

function wavetype_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc

set(hObject,'BackgroundColor','white');

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function add_Callback(hObject, eventdata, handles)

function add_DeleteFcn(hObject, eventdata, handles)

function xmove_Callback(hObject, eventdata, handles)

val=get(handles.scale,'value');

val=10^(val*5+1);

x=get(hObject,'Value')*str2double(get(handles.samplenum,'String')); axis(handles.time,[x val+x min(handles.y) max(handles.y)]);

function xmove_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

usewhitebg = 1;

if usewhitebg

set(hObject,'BackgroundColor',[.9 .9 .9]);

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function analyseall_Callback(hObject, eventdata, handles)

if get(hObject,'Value')==0.0

set(handles.pointfrom,'Enable','on');

set(handles.pointto,'Enable','on');

else

set(handles.pointfrom,'String','1','Enable','off');

set(handles.pointto,'String',get(handles.samplenum,'String'),'Enable' ,'off');

end

function outt_Callback(hObject, eventdata, handles)

function outt_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc

set(hObject,'BackgroundColor','white');

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function foutt_Callback(hObject, eventdata, handles)

function foutt_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

if ispc

set(hObject,'BackgroundColor','white');

else

set(hObject,'BackgroundColor',get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor' ));

end

function gensig_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

function add_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

function startrecord_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

function freqanalyse_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)

结果分析

通过不断的尝试及计算,得到上述实验结果,可以看到设置不同的采样频率和采样点数将分析出不同的结果,其无论在时域分析或频域分析上都有影响,如对频率、相位的判断等。但本音频频谱分析仪还是很好的显示了我们需要得到的数据。

频谱分析仪的设计方案及实际应用案例汇总

频谱分析仪的设计方案及实际应用案例汇总 频谱分析仪是研究电信号频谱结构的仪器,用于信号失真度、调制度、谱纯度、频率稳定度和交调失真等信号参数的测量,可用以测量放大器和滤波器等电路系统的某些参数,是一种多用途的电子测量仪器。现代频谱分析仪能以模拟方式或数字方式显示分析结果,能分析1 赫以下的甚低频到亚毫米波段的全部无线电频段的电信号。仪器内部若采用数字电路和微处理器,具有存储和运算功能;配置标准接口,就容易构成自动测试系统。 基于MSP430 的FM 音频频谱分析仪的设计方案 本文中主要提出了以MSP43 处理器为核心的音频频谱分析仪的设计方案。以数字信号处理的相关理论知识为指导,利用MSP430 处理器的优势来进行音频频谱的设计与改进,并最终实现了在TFT 液晶HD66772 上面显示。 基于NIOS II 的频谱分析仪的设计与研制 本设计完全利用FPGA 实现FFT,在FPGA 上实现整个系统构建。其中CPU 选用Altera 公司的Nios II 软核处理器进行开发, 硬件平台关键模块使用Altera 公司的EDA 软件QuartusIIV8.0 完成设计。整个系统利用Nios II 软核处理器通过Avalon 总线进行系统的控制。 基于频谱分析仪二代身份证读卡器测量 本文所介绍使用频谱仪检测RFID 读卡器的应用实例也是一种通用检测 方案,可广泛应用在RFID 读卡器和主动式电子标签研发过程中的调试、产线 的检验等多个方面。 基于频谱分析仪分析手机无线测试 本文将对手机无线通信中遇到的问题提出相应的解决方案。手机在进行通信时存在着频段控制、通信质量检测和信号大小控制等问题。被射频工程师

基于单片机音频信号分析仪设计

2007年A题音频信号分析仪 本系统基于Altera Cyclone II 系列FPGA嵌入高性能的嵌入式IP核(Nios)处理器软核,代替传统DSP芯片或高性能单片机,实现了基于FFT的音频信号分析。 音频信号分析仪 山东大学王鹏陈长林秦亦安 摘要:本系统基于Altera Cyclone II 系列FPGA嵌入高性能的嵌入式IP核(Nios)处理器软核,代替传统DSP芯片或高性能单片机,实现了基于FFT的音频信号分析。并在频域对信号的总功率,各频率分量功率,信号周期性以及失真度进行了计算。并在FPGA中嵌入了8阶IIR切比雪夫(Chebyshev)II型数字低通滤波器,代替传统有源模拟滤波器实现了性能优异的音频滤波。配合12位A/D转换芯片AD1674,和前端自动增益放大电路,使在50mV到5V的测量范围下,单一频率功率及总功率测量误差均控制在1%以内。 关键词:FPGA;IP核;FFT;IIR;可控增益放大 Abstract: This system is based on IP core(Nios)soft-core processors embedded in the FPGA of Altera Cyclone II family. Instead of using DSP or microcontroller, we use Nios II to perform a low-cost FFT-based analysis of the audio signal.And we caculated the power of the whole signal,the power of each frequence point that componented the signal.By the way,we anlysised its periodicity and distortion.We also embedded an 8-order Chebyshev II IIR digital low-pass filter to replace the traditional analog Active Filter to perform an excellent audio filter. With 12bit A / D converter chip AD1674, and the front-end automatic gain amplifier, this system’s single-frequency power and total power measurement error is below 1% in 50mV to 5V measurement range. Keyword: FPGA;IP core; FFT;IIR; automatic gain amplifier 一、方案选择与论证 1、整体方案选择 音频分析仪可分为模拟式与数字式两大类。 方案一:以模拟滤波器为基础的模拟式频谱分析仪。有并行滤波法、扫描滤波法、小外差法等。因为受到模拟滤波器滤性能的限制,此种方法对我们来说实现起来非常困难。 方案二:以FFT为基础的的数字式频谱分析仪。通过信号的频谱图可以很方便的得到输入信号的各种信息,如功率谱、频率分量以及周期性等。外围电路少,实现方便,精度高。 所以我们选用方案二作为本音频分析仪的实现方式。

基于LABVIEW的虚拟频谱分析仪设计

目录 1 设计任务 (1) 1.1 技术要求 (1) 1.2 设计方案 (1) 2 基本原理 (1) 3 建立模型 (2) 3.1 系统前面板设计 (3) 3.2 系统程序框图设计 (3) 3.3 系统程序运行结果 (4) 4 结论与心得体会 (9) 4.1 实验结论 (9) 4.2 心得体会 (10) 5 参考文献 (10)

基于LABVIEW的虚拟频谱分析仪设计1设计任务 1.1 技术要求 1)设计出规定的虚拟频谱分析仪,可对输入信号进行频域分析,显示输入信号的幅度谱和相位谱等 2)设置出各个控件的参数; 3)利用LabVIEW实现该虚拟频谱分析仪的设计; 4)观察仿真结果并进行分析; 5)对该虚拟频谱分析仪进行性能评价。 1.2 设计方案 虚拟频谱分析仪的设计包括以下三个步骤: 1) 按照实际任务的要求,确定频谱分析仪的性能指标。 2) 按照实验原理想好设计思路,并且完成电路图及程序,然后在前面板和程序流程图中实现。 3) 完成电路设计,运行程序并且检查,直至无误后观察仿真结果并且分心。 2基本原理 本设计采用的是数字处理式频谱分析原理,方法为:经过采样,使连续时间信号变为离散时间信号,然后利用LabVIEW的强大的数字信号处理的功能,对采样得到的数据进行滤波、加窗、FFT 运算处理,就可得到信号的幅度谱、相位谱以及功率谱。FFT的输出都是双边的,它同时显示了正负频率的信息。通过只使用一半FFT输出采样点转换成单边FFT。FFT的采样点之间的频率间隔是fs/N,这里fs是采样频率。FFT和能量频谱可以用于测量静止或者动态信号的频率信息。FFT提供了信号在整个采样期间的平均频率信息。因此,FFT主要用于固定信号的分析(即信号在采样期间的频率变化不大)或者只需要求取每个频率分量的平均能量。 在采样过程中,为了满足采样定理,对不同的频率信号,选用合适的采样速率,从而防止频率混叠。实际中,我们只能对有限长的信号进行分析与处理,而进行傅立叶变换的数据理论上应为无限长的离散数据序列,所以必须对无限长离散序列截断,只取采样时间

简易频谱分析仪课程设计

东北石油大学课程设计 2014年7月18 日

东北石油大学课程设计任务书 课程通信电子线路课程设计 题目简易频谱分析仪 专业姓名学号 主要内容、基本要求、主要参考资料等 主要内容: 设计一个测量频率范围覆盖为10MHz-30MHz,可根据用户需要设定显示频谱的中心频率和带宽,还可以识别调幅,调频和等幅波信号的简易频谱分析仪。基本要求: (1)频率测量范围为10MHz--30MHz; (2)频率分辨力为10kHz,输入信号电压有效值为20mV±5mV,输入阻抗为50Ω; (3)可设置中心频率和扫频宽度; (4)借助示波器显示被测信号的频谱图,并在示波器上标出间隔为1MHz 的频标。 主要参考资料: [1]谢家奎.电子线路(非线性部分)[M].北京:高等教育出版社. [2] 张建华.数字电子技术[M].北京:机械工业出版社. [3] 陈汝全.电子技术常用器件应用手册[M].北京:机械工业出版社. 完成期限2014.7.14 — 2014.7.18 指导教师 专业负责人 2014年7 月14 日

摘要 系统利用SPCE061A单片机作为主控制器,采用外差原理设计并实现频谱分析仪:利用DDS芯片生成10KHz步进的本机振荡器,AD835做集成混频器,通过开关电容滤波器取出各个频点(相隔10KHz)的值,再配合放大,检波电路收集采样值,经凌阳单片机SPCE061A的处理,最后送示波器显示频谱。测量频率范围覆盖10MHz-30MHz,可根据用户需要设定显示频谱的中心频率和带宽,还可以识别调幅,调频和等幅波信号。 关键词:SPCE061A;DDS;频谱分析仪

信号处理实验七音频频谱分析仪设计与实现

哈尔滨工程大学 实验报告 实验名称:离散时间滤波器设计 班级:电子信息工程4班 学号: 姓名: 实验时间:2016年10月31日18:30 成绩:________________________________ 指导教师:栾晓明 实验室名称:数字信号处理实验室哈尔滨工程大学实验室与资产管理处制

实验七音频频谱分析仪设计与实现 一、 实验原理 MATLAB 是一个数据分析和处理功能十分强大的工程实用软件,其数据采集工具箱为实现数据的输入和输出提供了十分方便的函数命令。本实验要求基于声卡和MTLAB 实现音频信号频谱分析仪的设计原理与实现,功能包括: (1)音频信号输入,从声卡输入、从WAV 文件输入、从标准信号发生器输入; (2)信号波形分析,包括幅值、频率、周期、相位的估计、以及统计量峰值、均值、均方值和方差的计算。 (3)信号频谱分析,频率、周期的统计,同行显示幅值谱、相位谱、实频谱、虚频谱和功率谱的曲线。 1、频率(周期)检测 对周期信号来说,可以用时域波形分析来确定信号的周期,也就是计算相邻的两个信号波峰的时间差、或过零点的时间差。这里采用过零点(ti)的时间差T(周期)。频率即为f = 1/T ,由于能够求得多个T 值(ti 有多个),故采用它们的平均值作为周期的估计值。 2、幅值检测 在一个周期内,求出信号最大值ymax 与最小值ymin 的差的一半,即A = (ymax - ymin)/2,同样,也会求出多个A 值,但第1个A 值对应的ymax 和ymin 不是在一个周期内搜索得到的,故以除第1个以外的A 值的平均作为幅值的估计值。 3、相位检测 采用过零法,即通过判断与同频零相位信号过零点时刻,计算其时间差,然后换成相应的相位差。φ=2π(1-ti/T),{x}表示x 的小数部分,同样,以φ的平均值作为相位的估计值。 频率、幅值和相位估计的流程如图1所示。 4、数字信号统计量估计 (1) 峰值P 的估计 在样本数据x 中找出最大值与最小值,其差值为双峰值,双峰值的一半即为峰值。 P=0.5[max(yi)-min(yi)] (2)均值估计 i N i y N y E ∑== 1 )( 式中,N 为样本容量,下同。 (3) 均方值估计 () 20 2 1 ∑== N i i y N y E (4) 方差估计 ∑=-=N i i Y E y N y D 0 2))((1)(

蓝牙模块设计注意事项

蓝牙模块设计注意事项 一、蓝牙模块使用说明 1、若应用方案需要高级音频,通话功能,FM收音时,蓝牙模块接口都需按要求连接。 2、若应用方案只需要高级音频和通话功能,不需要FM收音功能。蓝牙模块接口: IIC_CLK,IIC_DAT,FM_L,FM_R,FM_ANT不需要连接。 3、若应用方案只需要高级音频,无需通话和FM收音功能,蓝牙接口:IIC_CLK, IIC_DAT,FM_L,FM_R,FM_ANT,以PCM4条信号线都不需要连接。 二、蓝牙模块布局要求 1、蓝牙模块尽量放置于板的边缘,且远离主控,功放,升压和其它IC。 2、蓝牙模块布局时,天线位置需在板的边缘。 3、若不考虑贴片的单面性,蓝牙模块可单独放于PCB一面,减小干扰。 备注:蓝牙模块的布局参考附图1。 三、蓝牙模块走线要求 1、蓝牙天线处PCB以下不要走任何信号线,也不要做铺地处理,铺地要求参考附图2 和附图3。 2、蓝牙COB模块正下方,最好少走线,铺地多一点。 3、蓝牙BT_TX,BT_RX信号线走线时尽量短,且做包地处理。 4、蓝牙PCM信号线也应尽量短,且做包地处理。 5、供给蓝牙的32K_XO信号线,最好做包地处理。 6、蓝牙模块的GND最好单点接地,单点接到电池GND。 7、FM天线若需要走线到蓝牙模块的另外一边,需马上在模块引出点处过孔走PCB 板另外一面。 8、蓝牙模块正下方PCB板最好用丝印填充,做屏蔽处理,避免蓝牙模块背面测试点和 下面走线过孔短路。 四、参考设计附图 见下一页:

1、蓝牙模块布局参考—附图1: 2、蓝牙模块铺地处理参考—附图2: 3、蓝牙模块铺地处理参考—附图3: 珠海市杰理科技有限公司 2013年9月15日

【目录】基于LABVIEW的虚拟频谱分析仪设计

【关键字】目录 目录 基于LABVIEW的虚拟频谱分析仪设计 1设计任务 1.1 技术要求 1)设计出规定的虚拟频谱分析仪,可对输入信号进行频域分析,显示输入信号的幅度谱和相位谱等 2)设置出各个控件的参数; 3)利用LabVIEW实现该虚拟频谱分析仪的设计; 4)观察仿真结果并进行分析; 5)对该虚拟频谱分析仪进行性能评价。 1.2 设计方案 虚拟频谱分析仪的设计包括以下三个步骤: 1) 按照实际任务的要求,确定频谱分析仪的性能指标。 2) 按照实验原理想好设计思路,并且完成电路图及程序,然后在前面板和程序流程图中实现。 3) 完成电路设计,运行程序并且检查,直至无误后观察仿真结果并且分心。

2基本原理 本设计采用的是数字处理式频谱分析原理,方法为:经过采样,使连续时间信号变为离散时间信号,然后利用LabVIEW的强大的数字信号处理的功能,对采样得到的数据进行滤波、加窗、FFT 运算处理,就可得到信号的幅度谱、相位谱以及功率谱。FFT的输出都是双边的,它同时显示了正负频率的信息。通过只使用一半FFT输出采样点转换成单边FFT。FFT的采样点之间的频率间隔是fs/N,这里fs是采样频率。FFT和能量频谱可以用于测量静止或者动态信号的频率信息。FFT提供了信号在整个采样期间的平均频率信息。因此,FFT主要用于固定信号的分析(即信号在采样期间的频率变化不大)或者只需要求取每个频率分量的平均能量。 在采样过程中,为了满足采样定理,对不同的频率信号,选用合适的采样速率,从而防止频率混叠。实际中,我们只能对有限长的信号进行分析与处理,而进行傅立叶变换的数据理论上应为无限长的离散数据序列,所以必须对无限长离散序列截断,只取采样时间内有限数据。这样就导致频谱泄漏的存在。所以利用用加窗的方法来减少频谱泄漏。由于取样信号中混叠有噪声信号,为了消除干扰,在进行FFT 变换之前,要先进行滤波处理。本设计采用了巴特沃斯(Butterworth)、切比雪夫(Chebyshev)、椭圆(Ellipse)、贝塞尔(Bessel)等滤波器。 以下说明时域分析与频域分析的功能 1)信号的时域分析主要是测量尝试信号经滤波处理后的特征值,这些特征值以一个数值的方式来表示信号的某些时域特征,是对尝试信号最简单直观的时域描述。将尝试信号采集到计算机后,在尝试VI中进行信号特征值处理,并在尝试VI前面板上直观地表示出信号的特征值,可以给尝试VI的使用者提供一个了解尝试信号变化的快速途径。信号的特征值分为幅值特征值、时间特征值和相位特征值。 2)信号的频域分析就是根据信号的频域描述来估计和分析信号的组成和特征量。测量时采集到的是时域波形,但是由于时域分析工具较少,往往把问题转换到频域来处理。频域分析包括频谱分析、功率谱分析、相干函数分析以及频率响应函数分析。通过信号的频域分析,可以确定信号中含有的频率组成成分和频率分布范围;还可以确定信号中的各频率成分的幅值和能量;同时还能分析各信号之间的相互关系。 3建立模型 本设计中用LabVIEW中的信号发生控件来代替信号采集部分产生信号。整个系统的设计均由软件来仿真实现。 本设计的虚拟频谱分析仪由两个软件模块组成:信号发生器模块和频谱分析模块。处理过程如下:首先将信号发生模块产生的尝试信号送数字滤波器处理,滤除干扰噪声,然后分别进行时域分析、频域

简易频谱分析仪

简易频谱分析仪[ 2005年电子大赛二等奖] 摘要:本设计以凌阳16位单片机SPCE061A为核心控制器件,配合Xilinx Virtex-II FPGA及Xilinx公司提供的硬件DSP高级设计工具System Generator,制作完成本数字式外差频谱分析仪。前端利用高性能A/D对被测信号进行采集,利用FPGA高速、并行的处理特点,在FPGA内部完成数字混频,数字滤波等DSP 算法。 SPCE061A单片机是整个设计的核心控制器件,根据从键盘接受的数据控制整个系统的工作流程,包括控制FPGA工作以及控制双路D/A在模拟示波器屏幕上描绘频谱图。人机接口使用128×64液晶和4×4键盘。本系统运行稳定,功能齐全,人机界面友好。 关键字:SPCE061A 简易频谱分析仪 一、方案论证 频谱分析仪是在频域上观察电信号特征,并在显示仪器上显示当前信号频谱图的仪器。从实现方式上可分为模拟式与数字式两类方案,下面对两种方案进行比较: 方案一:模拟式频谱分析仪 模拟方式的频谱仪以模拟滤波器为基础,通常有并行滤波法、顺序滤波法,可调滤波法、扫描外差法等实现方法,现在广泛应用的模拟频谱分析仪设计方案多为扫描外差法,此方案原理框图如图1.1:

图 1.1 模拟外差式频谱仪原理框图 图中的扫频振荡器是仪器内部的振荡源,当扫频振荡器的频率在一定范围内扫动时,输入信号中的各个频率分量在混频器中产生差频信号 (),依次落入窄带滤波器的通带内(这个通带是固定的),获得中频增益,经检波后加到Y放大器,使亮点在屏幕上的垂直偏移正比于该频率分量的幅值。由于扫描电压在调制振荡器的同时,又驱动X放大器,从而可以在屏幕上显示出被测信号的线状频谱图。这是目前常用模拟外差式频谱仪的基本原理。模拟外差式频谱仪具有高带宽和高频率分辨率等优点,但是模拟器件调试复杂,短期实现有难度,尤其是在对频谱信息的存储和分析上,逊色于新兴的数字化频谱仪方案。 方案二:数字式频谱分析仪 数字式频谱仪通常使用高速A/D采集当前信号,然后送入处理器处理,最后将得到的各频率分量幅度值数据送入显示器显示,其组成框图如图1.2: 图 1.2 数字式频谱仪组成框图

Adobe-Audition-系列教程(二):频谱分析仪

Adobe Audition系列教程(二):频谱分析仪 频谱分析仪是研究信号频谱特征的仪器,在电子技术一日千里的今天,是研究、开发、调试维修中的有力武器。现代频谱分析仪都趋向于智能化,虚拟仪器技术广泛应用,有些就是以专用的计算机系统为核心设计的。其结果是结构大大简化、性能飞速提高。当然专业的频谱分析仪就比示波器更加昂贵了,业余爱好者更难用上。不过不必灰心,我们可以充分利用AdobeAudition的频谱分析功能,让你拥有精确频谱分析仪的美梦成真!? 1. 频谱显示模式? Adobe Audition本身有一种“频谱显示”模式。先打开一段波形,或用《妙用Adobe Audition:数字存储示波器》一文介绍的方法录制一段波形,即可进行频谱分析。这里我们新建一段20秒的对数扫频信号(本文大多选用直接建立的波形,以便了解信号原始波形的标准频谱特征),然后选择“View=>Spectral View”(视图=>频谱),如图1,或点击快捷工具栏的“Toggle between Spectral and Waveform views”(切换频谱视图/波形视图)按扭,即可将波形以频谱显示的方式显示出来,如图2。扫频的频谱显示见图3。 图1

图2 图3 可以看到,横轴为时间,纵轴为频率指示。每个时刻对应的波形频谱都被显示出来了,可以看到扫描速度是指数增加的,即将频率轴取对数时扫描速度是线性的。如图中光标处18秒处频谱指示约11KHz。实际上频谱指示的颜色是代表频谱能量的高低的,颜色从深蓝到红再到黄,指示谱线电平由低到高的变化。这实际上跟地图的地形鸟瞰显示是比较相似的,看图4频谱复杂变化的声音频谱就更容易理解这点了。 图4

音频蓝牙模块说明书V1.00

广州唯创电子有限公司MP3录音模块 音频蓝牙模块 目录 1.产品概述 (2) 2.产品应用领域 (2) 3.模块特点 (2) 4.功能框图简介 (3) 5.管脚介绍 (3) 6.模块尺寸图 (5) 7.模块功能详解 (5) 7.1.MP3功能部分简介 (5) 7.1.1.TF卡座连接电路 (6) https://www.360docs.net/doc/788901322.html,B连接电路 (6) 7.1.3.按键电路 (7) 7.2.蓝牙部分 (8) 7.3.红外线遥控部分 (8) 8.相关参数 (9) 8.1.音频播放参数 (9)

8.2.蓝牙射频特性 (9) 8.3.电气参数 (10) 9.版本信息 (10) 音频蓝牙模块 1.产品概述 音频蓝牙模块是深圳唯创知音电子自主研发的智能型无线音频数据传输加上MP3音频播放产品,是低成本高效率的立体声无线传输方案,具有集成度高,体积小,低功耗,传输速度快等特点,只需在模块外围加上少许的元器件就可以实现高品质立体声音频的无线接收。模块本身采用免驱动方式,客户只需要把模块接入应用产品,就可以快捷的实现音乐无线传输,享受蓝牙模块的乐趣。 模块本身主要具备三大功能特点、自身MP3功能(可以外挂TF卡、U盘)、手机蓝牙通讯、红外线遥控。 2.产品应用领域 该模块主要用于短距离的音乐传输,可以方便地和笔记本电脑,手机,PDA等数码产品的蓝牙设备相连,实现音乐的无线传输。 ●蓝牙音响 ●蓝牙立体声耳机 ●免提电话 ●蓝牙无线传输音频 ●车载音响系统 ●车载免提 ●便捷式导航设备 3.模块特点 1)支持MP3LayerI II III,WA V(PCM,IMA-ADPCM)格式文件的播放; 2)支持SD/MMC/TF卡和各种U盘; 3)支持FA T12/FAT16/FA T32/EXFAT文件系统; 4)支持快进,快退,断点记忆,AB复读,EQ功能; 5)支持双设备同时在线功能; 6)支持MIC录音功能; 7)支持蓝牙音乐播放和通话功能;

Adobe-Audition-系列教程(二):频谱分析仪

AdobeAudition系列教程(二):频谱分析仪 频谱分析仪是研究信号频谱特征的仪器,在电子技术一日千里的今天,是研究、开发、调试维修中的有力武器。现代频谱分析仪都趋向于智能化,虚拟仪器技术广泛应用,有些就是以专用的计算机系统为核心设计的。其结果是结构大大简化、性能飞速提高。当然专业的频谱分析仪就比示波器更加昂贵了,业余爱好者更难用上。不过不必灰心,我们可以充分利用AdobeAudition的频谱分析功能,让你拥有精确频谱分析仪的美梦成真! 1. 频谱显示模式 AdobeAudition本身有一种“频谱显示”模式。先打开一段波形,或用《妙用Adobe Audition:数字存储示波器》一文介绍的方法录制一段波形,即可进行频谱分析。这里我们新建一段20秒的对数扫频信号(本文大多选用直接建立的波形,以便了解信号原始波形的标准频谱特征),然后选择“View=>Spe ctral View”(视图=>频谱),如图1,或点击快捷工具栏的“Toggle between Spectral and Waveform views”(切换频谱视图/波形视图)按扭,即可将波形以频谱显示的方式显示出来,如图2。扫频的频谱显示见图3。 图1

图2 图3 可以看到,横轴为时间,纵轴为频率指示。每个时刻对应的波形频谱都被显示出来了,可以看到扫描速度是指数增加的,即将频率轴取对数时扫描速度是线性的。如图中光标处18秒处频谱指示约11KHz。实际上频谱指示的颜色是代表频谱能量的高低的,颜色从深蓝到红再到黄,指示谱线电平由低到高的变化。这实际上跟地图的地形鸟瞰显示是比较相似的,看图4频谱复杂变化的声音频谱就更容易理解这点了。

主流蓝牙模块选型超全涵盖BLE数传和蓝牙音频方案

一、简介 蓝牙芯片模块市场的百花齐放,也带来的工程师在选型时碰到很大的困难,但是笔者觉得 1、无论是做半成品,还是做成品,我觉得选择一个合适的方案,太重要了。 2、选型的平衡点就是刚刚合适,既不浪费,也不要不够 3、同时尽量选择一些充分竞争的大品类的芯片,来做一些小众市场的应用,其实这种方式是最优的。因为你可以享受到最大出货量和充分竞争带来的成本优势,以及芯片完整的服务 二、蓝牙的分类 这里,蓝牙版本,就不做多的说明,因为网上随便都能很轻易的搜索到,这里我个人认为的蓝牙分类主要分一下四大类: 1、蓝牙音频芯片方案 2、蓝牙数传方案---BLE 3、蓝牙数传方案,双模BLE和SPP 4、蓝牙音频+双模数据+KT1025A 蓝牙分类应用场景趋势 蓝牙音频芯片1、蓝牙音箱[便携式蓝牙音箱]、[桌面蓝牙音箱]、[广场舞音箱] 2、蓝牙耳机[运动式蓝牙耳机]、[头戴蓝牙耳机] 3、还有早期使用这种芯片开发的SPP透传的模块,如HC-05,这种处于淘汰边 缘 只可了解,不能做产品。这个分类主要集中在蓝牙音箱和蓝牙耳机 蓝牙BLE方案1、智能手环 2、共享单车蓝牙开锁 3、智能成人用品、智能灯 4、工业上面蓝牙传输数据的应用进口,并且持续的成本高 蓝牙数传方案,双模BLE和SPP 1、车载OBD数传 2、蓝牙打印机产品 小众的应用,成本高 蓝牙音频+双模数据1、这个是目前的主打,因为超大的出货量,所以迅速的压低了芯片的成本 2、总的对比下来,这一块的芯片成本最低,因为应用场景最丰富 3、优点就是成本低廉,开发灵活,支持BLE和SPP,同时支持音频 4、缺点也很明显,因为兼容音频,所以带来功耗偏大,不适合做一些低功耗的 产品,所以手环类的就没戏了 这个是目前量最大的 市场,最充分的竞争 可以关注

音频频谱分析仪设计

信号处理实验 实验八:音频频谱分析仪设计与实现

一、实验名称:音频频谱分析仪设计与实现 二、实验原理: MATLAB是一个数据信息和处理功能十分强大的工程实用软件,其数据采集工具箱为实现数据的输入和输出提供了十分方便的函数和命令。本实验可以用MATLAB进行音频信号频谱分析仪的设计与实现。 1、信号频率、幅值和相位估计 (1)频率(周期)检测 对周期信号来说,可以用时域波形分析来确定信号的周期,也就是计算相邻的两个信号波峰的时间差、或过零点的时间差。这里采用过零点(ti)的时间差T(周期)。频率即为f = 1/T,由于能够求得多个T值(ti有多个),故采用它们的平均值作为周期的估计值。 (2)幅值检测 在一个周期内,求出信号最大值ymax与最小值ymin的差的一半,即A = (ymax - ymin)/2,同样,也会求出多个A值,但第1个A值对应的ymax和ymin不是在一个周期内搜索得到的,故以除第1个以外的A值的平均作为幅值的估计值。 (3)相位检测 采用过零法,即通过判断与同频零相位信号过零点时刻,计算其时间差,然后换成相应的相位差。φ=2π(1-ti/T),{x}表示x的小数部分,同样,以φ的平均值作为相位的估计值。 频率、幅值和相位估计的流程如图所示。

其中tin表示第n个过零点,yi为第i个采样点的值,Fs为采样频率。 2、数字信号统计量估计 (1) 峰值P的估计 在样本数据x中找出最大值与最小值,其差值为双峰值,双峰值的一半即为峰值。P=0.5[max(yi)-min(yi)] (2)均值估计 式中,N为样本容量,下同。 (3) 均方值估计

基于DSP的简易频谱分析仪设计

基于DSP的简易频谱分析仪设计 摘要 我们对一个信号的认识只在时间域是远远不够的,所以还要在频域去认识和分析它。在电子测量中,测量网络阻抗特性以及传输特性是经常遇到的问题问题,其中,幅频特性、增益和衰减特性、相频特性等是属于传输特性内的。它很大程度方便了调整,校准被测网络及排除故障。 本此设计制作了一个简易频谱分析仪从而可以更直观的看到信号的特性。为了实现这一目标,我们需要利用快速傅里叶变换(FFT)来实现对信号的频谱分析。由于DSP可以处理比较复杂的算法本次设计采用FFT算法通过DSP分析显示输入波形的频率值。 关键词:频谱分析DSP FFT 显示频率

The Simple Spectrum Analyzer Design Based on DSP Abstract We can’t know a signal only in the time domain .It is far from enough, so we also recognize and analyze it in the frequency domain. In the electronic measurement, impedance and transmission characteristics of the network are often encountered in the measurement problems; Transmission characteristics include the gain characteristics, attenuation characteristics, amplitude-frequency characteristic and phase frequency characteristics. It provides a great convenience for the adjustment of the network under test, calibration and troubleshooting. We design a simple spectrum analyzer to see the characteristics of the signal more intuitively. In order to achieve this goal, we need to use the fast Fourier transform ,that is FFT which make spectrum analysis of the signal. Since the DSP can solve the more complex algorithms than others. Hence, we designed a simple spectrum analyzer using the FFT algorithm by DSP to show the frequency of the input waveform. Key word s: Spectrum Analyzer ; DSP; FFT ; Frequency Display

KT1025AB蓝牙芯片硬件说明和设计注意事项总结

KT1025X硬件说明和设计技巧 1、首先请以提供的测试DEMO为准“BT201”模块,如果单独使用芯片,没测试过dem直接LAYOUT,此时经验不是很丰富,极有可能出现底噪。所以首先对比好厂商的测试板 注意:蓝牙音频类的产品,出现底噪或者杂音是很常见的,layout的时候请不要很随意,基础知识不牢固的,网上多学习,不要想当然的随便,结果出来杂音就是自然而然的事情 2、天线和一些元器件的封装,请直接参考DEMO模块的PCB文件,资料库里面有 3、还需要注意电源供电: (1)、BT201测试板其实也是有底噪的,只是非常小,人耳基本很难听出来而已 (2)、可以使用手机充电器供电试试,不会有大的底噪 (3)、最好用电池供电,因为电池是觉得对的直流,所以非常干净 (4)、台式电脑的USB输出就有可能产生纹波比较大,会产生底噪 (5)、板子中如果有DCDC,则也容易产生底噪,最优的供电是采用7805之类的LDO 4、如果板子有底噪,该怎么排查? (1)、首先板子的供电,选一个干净的,最好电池供电,断开前级一切电源电路 (2)、然后接出芯片的耳机输出,用耳机听听,是否有底噪,如果没有就查后级功放电路 (3)、如果播放U盘无底噪,而播放蓝牙有底噪,这个不能说明什么问题。 本身蓝牙属于高频射频,对外就会辐射能量,底噪只能尽可能的小,不可能没有。但是好的设计,你听起来是感受不到底噪的,除非仪器去测量。 5、蓝牙底噪的改善方法: (1)、蓝牙天线和蓝牙模块尽量远离模拟电路 (2)、芯片的模拟地一定要接到电源地的输入端 (3)、检查芯片周围的接芯片脚的电容有没有问题,是否短路,或者虚焊 (4)、蓝牙部分的GND要多放过孔。 6、晶振的选型和指标要求? 由于蓝牙对频偏要求比较高,所以晶振的品质对蓝牙的性能至关重要,选型过程中 必须保证晶振的一致性和稳定性。晶振的频率偏差必须≤±10ppm,负载CL推荐12pF。 备注:晶振对地电容C102=C103?=2*CL‐(4pF~6pF),其中CL为晶振负载电容。 (1)、体积无要求的,推荐我DEMO上面的晶振,成本低,性能好 (2)、体积要求小的,推荐24M-3225的,成本稍高,性能好 建议直接用原厂配套的晶体,相信比外面随意采购的要优惠和质量保障

基于MATLAB的频谱分析仪设计

基于MATLAB的信号频谱分析仪的实现 一、概述 信号处理几乎涉及到所有的工程技术领域,而频谱分析又是信号处理中一个非常重要的分析手段。一般的频谱分析都依靠传统频谱分析仪来完成,价格昂贵,体积庞大,不便于工程技术人员的携带。虚拟频谱分析仪改变了原有频谱分析仪的整体设计思路,用软件代替了硬件,使工程技术人员可以用一部笔记本电脑到现场就可轻松完成信号的采集、处理及频谱分析。 在工程领域中,MA TLAB是一种倍受程序开发人员青睐的语言,对于一些需要做大量数据运算处理的复杂应用以及某些复杂的频谱分析算法MA TLAB显得游刃有余。本文将重点介绍虚拟频谱分析仪、MA TLAB软件及对正弦信号的频谱分析。 1.1虚拟频谱分析仪的功能包括: (1) 音频信号信号输入。输入的途径包括从声卡输入、从WAV文件输入、从信号发生器输入; (2) 信号波形分析。包括幅值、频率、周期、相位的估计,并计算统计量的峰值、均值、均方值和方差等信息; (3) 信号频谱分析。频率、周期的估计,图形显示幅值谱、相位谱和功率谱等信息的曲线。 2.1MA TLAB软件

二、实验原理 2.1快速傅立叶变换(FFT) 在各种信号序列中,有限长序列占重要地位。对有限长序列可以利用离散傅立叶变换(DFT)进行分析。DFT不但可以很好的反映序列的频谱特性,而且易于用快速算法(FFT)在计算机上进行分析。 有限长序列的DFT是其z变换在单位圆上的等距离采样,或者说是序列傅立叶的等距离采样,因此可以用于序列的谱分析。FFT是DFT 的一种快速算法,它是对变换式进行一次次分解,使其成为若干小数据点的组合,从而减少运算量。 MATLAB为计算数据的离散快速傅立叶变换,提供了一系列丰富的数学函数,主要有Fft、Ifft、Fft2 、Ifft2, Fftn、ifftn和Fftshift、Ifftshift等。当所处理的数据的长度为2的幂次时,采用基-2算法进行计算,计算速度会显著增加。所以,要尽可能使所要处理的数据长度为2的幂次或者用添零的方式来添补数据使之成为2的幂次。 Fft函数调用方式:○1Y=fft(X); ○2Y=fft(X,N); ○3Y=fft(X,[],dim)或Y=fft(X,N,dim)。 函数Ifft的参数应用与函数Fft完全相同。 2.2周期图法功率谱分析原理 周期图法是把随机数列x(n)的N个观测数据视为能量有限的序列,直接计算x(n)的傅立叶变换,得X(k),然后再取幅值的平

蓝牙模块规格书

HC-04R Bluetooth data module specifications Bluetooth?V2.0With EDR TYPE: VER: Document Number: Release Date:(2013-01-01New) Autbosr: ※Does if there are any new version,without prior notice.

Features: Fully Qualified Bluetooth System Bluetooth V2.0+EDR Specification Compliant 1.8V core,1.8to3.6V I/O Low Power Consumption Excellent Compatibility with Cellular Phones,PDAs,Digital Cameras,PMP...... Minimum External Components Integrated1.8V Regulator Various interfaces:USB,UART,PIO and PCM Built-In Self-Test Reduces Production Test Times RoHS Compliant Wi-Fi coexistence supported Contents Block Diagran WIFI Application Block Diagran Specification PIN Description Power Supply Diagram Application circuitry UART Interface PCM Interface Package Dimensions BLOCK DIAGRAM

数字频谱分析仪设计论文

本科生毕业论设计 论文题目:数字频谱分析仪 姓名: 学号: 班级: 年级: 专业: 学院:机械与电子工程学院 指导教师: 完成时间:

毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重承诺:所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。 作者签名:日期: 指导教师签名:日期: 使用授权说明 本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计(论文)的规定,即:按照学校要求提交毕业设计(论文)的印刷本和电子版本;学校有权保存毕业设计(论文)的印刷本和电子版,并提供目录检索与阅览服务;学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文;在不以赢利为目的前提下,学校可以公布论文的部分或全部内容。 作者签名:日期:

学位论文原创性声明 本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 作者签名:日期:年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 涉密论文按学校规定处理。 作者签名:日期:年月日 导师签名:日期:年月日

简易频谱分析仪

简易频谱分析仪 摘要:本系统采用TI 公司的16位单片机MSP430F149作为控制核心,采用外差原理设计并实现频谱分析仪,基于DDS 技术得到10 kHz 步进的本机振荡器,采用AD835进行混频,通过低通滤波器取出差频信号分量,再配合放大、检波电路得到各个频点的信号有效值。单片机MSP430F149与扫频同步输出锯齿波扫描电压,利用示波器X-Y 方式显示信号频谱分布。测量频率范围覆盖1MHz-30MHz ,可设定中心频率和带宽,还可以识别调幅,调频和等幅波信号。 关键词:MSP430F149,DDS ,混频,频谱分析 一、 系统方案 1. 方案比较与选择 1.1频谱分析仪的实现 方案一 :模拟式频谱分析仪 模拟方式的频谱仪以模拟滤波器为基础,通常有并行滤波法、顺序滤波法,可调滤波法、扫描外差法等实现方法,现在广泛应用的模拟频谱分析仪设计方案多为扫描外差法,此方案原理框图如图1: U 图1 模拟外差式频谱仪原理框图 图中的扫频振荡器是仪器内部的振荡源,当扫频振荡器的频率f L 在一定范围内扫动时,输入信号中的各个频率分量f x 在混频器中产生差频信号(f o = f x -f L ),依次落入窄带滤波器的通带内(这个通带是固定的),获得中频增益,经检波后加到Y 放大器,使亮点在屏幕上的垂直偏移正比于该频率分量的幅值。由于扫描电压在调制振荡器的同时,又驱动X 放大器, 从而可以在屏幕上显示出被测信号的线状频谱图。这是目前常用模拟外差式频谱仪的基本原理。模拟外差式频谱仪具有高带宽和高频率分辨率等优点,但是模拟器件调试复杂,短期实现有难度。 方案二:数字式频谱分析仪 数字式频谱仪通常使用高速A/D 采集当前信号,然后送入处理器处理,最后将得到的各频率分量幅度值数据送入显示器显示,其组成框图如图3: 图3 数字式频谱仪组成框图 信号经高速A/D 采集送入处理器,通过硬件乘法器与本地由DDS 产生的本振扫频信号混频,变频后信号不断移入低通数字滤波器,然后提取通过低通滤波器的信号幅度,根据当前频率和提取到的幅度值,即可以绘制当前信号频谱图。但缺点是频率越高,对DSP 芯片的速度要求越高,相应价格也越昂贵。 根据实际条件和成本上的考虑,在满足题目要求的前提下,我们选择方案一

基于单片机的多功能音乐频谱仪的设计与实现

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/788901322.html, 基于单片机的多功能音乐频谱仪的设计与实现 作者:陈兰江朋友闪静洁 来源:《科技视界》2018年第07期 【摘要】本文设计了一种多功能曲面音乐频谱仪,包括音乐输入模块、蓝牙接收模块、 环境温度检测模块、LED显示模块;还包括快速傅里叶算法模块和A/D转换模块。本系统以STC12C5A60S2单片机为核心,通过蓝牙无线接收模块进行采集,将采集到的音频信号经A/D 转换模块转为数字信号后,再经过滤波处理和快速傅里叶变换得到信号的频谱,通过LED矩阵频谱显示器显示出来。为了增强系统实用性,增加了环境温度监测、呼吸灯显示和时钟功能。 【关键词】STC12C5A60S2;A/D转换;LED;快速傅里叶变换 中图分类号: TN912.3;TP368.12 文献标识码: A 文章编号:2095-2457(2018)07-0045-002 Design and Implementation of Multifunctional Music Spectrum Analyzer Based on Single Chip Microcomputer CHEN Lan1 JIANG Peng-you1 SHAN Jing-jie2 (Anhui Xinhua University,Hefei,Anhui 230000,China) 【Abstract】This article designed a multi-functional surface music spectrum analyzer,including music input module, Bluetooth receiver module, ambient temperature detection module, LED display module; also includes fast Fourier algorithm module and A/D conversion module. This system takes the STC12C5A60S2 microcontroller as its core and collects it through the Bluetooth wireless receiver module. After the collected audio signal is converted into a digital signal by the A/D converter module, the frequency spectrum of the signal is obtained through filtering and fast Fourier transform. The LED matrix spectrum display is displayed. In order to enhance system availability, environmental temperature monitoring, breathing lamp display, and clock functions have been added. 【Key words】STC12C5A60S2; A/D conversion; LED; Fast Fourier Transform 0 引言

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