基于MATLAB的声信号采集与频谱谱分析设计论文答辩PPT
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（3）SCI发送数据的速度是由波特率来决定。 所谓的波特率就是指每秒所能发送的位数。
（4）在进行通信的时候，双方都必须以相同 的数据格式和波特率进行通信，否则通信会失败。
本次设计采用的波特率是115200bps，无校验，8 个 数据位，1个停止位。下图是显示串口调试的界面。
谱分析在MATLAB中的实现
设计的主要任务
DSP
谱分析
声 传 感 器
A/D SPI
串 口 通 信
谱 分 析
本设计的主要任务是通过串口把实时采集的数据传至计算机 后，在MATLAB环境下将数据读回并实现信号的频谱分析。本设 计主要研究了各种频谱分析算法实现后的效果图，直观比较不 同的算法的不同效果。其中包括经典功率谱分析和现代功率谱 分析。经典谱估计主要方法有直接法，间接法和改进的直接法。 现代谱估计主要是针对经典谱估计的分辨率低和方差性能不好 等问题提出的，主要的参数模式是自回归（AR）模型、移动平 均（MA）模型和自回归/移动平均（ARMA）模型，其中AR模型由 线性方程描述，而MA和ARMA模型则由非线性方程描述。由于MA 和ARMA模型均可用高阶的AR模型来近似，本文使用的是AR参数 模型。
在本次设计中要求对从串口接收的数据进行 谱分析，由于MATLAB软件相对其他软件具有许多 优点，例如：语言简洁紧凑，使用方便灵活，库 函数极其丰富，拥有功能强劲的工具箱等，所以 本设计选择MATLAB软件进行谱分析。
经典功率谱估计
经典谱估计具有物理概念明确、算法简单 的特点，是目前经常使用的谱估计方法。在经 典谱估计中，Bartlett算法和Welch算法都是 周期图法的改进算法。
基于MATLAB用户界面的谱分析
MATLAB提供了一套可视化的创建图形窗口 的工具，使用用户界面开发环境可方便的创 建GUI应用程序，它可以根据用户设计的GUI 布局，自动生成M文件的框架，用户使用这 一框架编制自己的应用程序。图形用户界面 就是通过窗口、选单、按钮、文字说明等对 象构成一个美观的界面，用户利用鼠标或键 盘可以方便地实现操作。
总结
本设计主要是对于信号的频率分析算法 进行研究，所谓的频率分析即是在频域范围 内研究信号的特征，通常用求信号的功率谱 来研究信号的频率特性。本设计首先是介绍 常见的几种频谱分析算法的原理，并在软件 上利用用户界面对采集的原始声信号数据进 行分析，可以直观的对比出每种算法各自的 优缺点。
Welch平滑平均周期图法方法综合了Bartlett改进周期图法 的优点，是通过先对数据分段加窗处理，然后再求平均的方法进 行的。
几种经典功率谱估计方法的实验仿真
6 4 2 0 -2 -4 -6 -8
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10 0
-10 -20 -30 -40 -50
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35 30 25 20 15 10
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矩形窗
Welch法
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海明窗
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blackman 窗
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现代估率谱估计
现代功率谱估计即参数谱估计方法是通过观 测数据估计参数模型再按照求参数模型输出功率 的方法估计信号功率谱。主要是针对经典谱估计 的分辨率低和方差性能不好等问题提出的。主要 方法有最大的谱分析法(AR模型法)、Pisarenko谐 波分解法、Prony提取极点法、Prony谱线分解法 以及Capon最大似然法等。其中AR模型由线性方程 描述，而MA和ARMA模型则由非线性方程描述。由 于MA和ARMA模型均可用高阶的AR模型来近似，本 文使用的是AR参数模型。
串口传输模块
（1）本设计通过TMS320F2812内部的A/D转换 器实现信号的采集，理解串口通信的原理并编写 串口读数的程序，将采样结果通过串口上传到计 算机。
（2）MS320F2812内部具有两个相同的SCI模块， SCIA和SCIB，每一个SCI模块都各有一个接收器 和发送器。SCI的接收器和发送器各具有一个16 级深度的FIFO（First in fist out先入先出） 队列，它们还都有自己独立的使能位和中断位。
AR模型的物理意义是认为序列y(n)是白噪声作 用于线性时不变系统时的系统响应。 本设计中采 用AR模型的协方差算法，自相关算法，Burg算法。
几种现代功率谱估计的实验仿真
仿真结果直观地说明了自相关算法、Burg算法 和改进协方差算法各自的优缺点。对相隔仅有5HZ 的2个混合信号进行谱估计时，自相关法不容易看 出其频率成份，而Burg算法和改进协方差算法提高 了参数估计的精度和频率分辨率。而Burg方法，用 其进行功率谱估计时令前后向预测误差功率之和最 小，即对，前后都不加窗，Burg算法是建立在数据 基础之上的，避免了先计算自相关函数从而提高计 算速度，计算不太复杂，分辨率优于自相关法。
周期图法是把随机序列y（n）的N个观测数据视为一个能量有 限的序列，直接计算y（n）的离散傅立叶变换得Y（k），然后再 取其幅值的平方，并除以N，作为序列y（n）真实功率谱的估计。
间接法先由序列x（n）估计出自相关函数R（n），然后R （n）进行傅立叶变换，便得到x（n）的功率谱估计。
Bartlett平均周期图法将具有N个观测点的可用样本分成 L=N/M个子样本，每个子样本有M个观测点，然后在每个w值上对 所有子样本的周期图进行平均，一次来减小周期图中较大的波动
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原始信号
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直接法
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Байду номын сангаас
间接法
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Bartlett法
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用户界面的实现过程
本设计中用户界面，大体分为信号输入 模块，原始信号显示模块，频谱分析模块， 经典谱分析模块和现代谱分析模块四部分。 经典谱分析模块包含直接法、间接法、 Welch法和Bartlett法四个小模块。现代谱 分析模块则包括Burg法和自相关法两个小模 块。
根据不同的信号来源，界面主要采用两 种不同输入方式。一种信号来源是由串口实 时采集到的信号，把该信号作为一种输入方 式。然后点击打开串口，其次点击频谱分析 按钮，坐标轴会显示信号的幅度谱。
最后就是功率谱分析部分， 串口开始读 取数据同时把数据保存在D盘下的一个文件中。 接着关闭串口，点击打开按钮，即可读回由 串口实时采集到的声信号数据。打开文件的 同时首先在坐标轴中会显示原始信号波形。 其次点击频谱分析按钮，坐标轴会显示信号 的幅度谱。最后就是功率谱分析部分。
另一种信号来源是打开mat文件中已存的 两个不同频率叠加的声音信号，把该信号作 为一种输入方式。然后点打开按钮，在打开 文件名的同时首先会在坐标轴中显示原始信 号波形。其他的操作如上第一种方式。
本文介绍了基于MATLAB的声信号采集与谱分
析的设计过程，在阐述频率分析及功率谱估计原 理的基础上，分析了经典功率谱估计和现代功率 谱估计的两大类算法，主要采用了经典功率谱估 计的周期法，间接法和改进的周期法及现代功率 谱估计的AR模型参数法对声信号进行谱分析，并 通过大量试验对各种算法进行验证对比。该设计 利用串口将采集到的声信号上传，并在MATLAB环 境下进行谱分析。
输入信号为串口接收的数据界面
输入信号为mat文件已存的数据
通过实验仿真可以直观地看出以下特性： （1）经典功率谱估计中的周期图法所得到的结果特点 是离散性大，曲线粗糙，方差较大，但是分辨率较高。 （2）Bartlett平均周期图法和Welch平滑平均周期图 法的收敛性较好，曲线平滑，估计的结果方差较小，但 是功率谱主瓣较宽，分辨率低。这是由于对随机序列的 分段处理引起了长度有限所带来的Gibbs现象而造成的。 （3）与Bartlett法相比，Welch法的估计曲线比较粗 糙，但是分辨率较好，原因是Welch法中对数据进行截断 时加的是Hanning窗，而在Bartlett法中使用的是矩形窗， 相对于矩形窗，窗的主瓣包含更多的能量，因而使功率 谱的主瓣较窄，分辨率较高。
（4）在进行通信的时候，双方都必须以相同 的数据格式和波特率进行通信，否则通信会失败。
本次设计采用的波特率是115200bps，无校验，8 个 数据位，1个停止位。下图是显示串口调试的界面。
谱分析在MATLAB中的实现
设计的主要任务
DSP
谱分析
声 传 感 器
A/D SPI
串 口 通 信
谱 分 析
本设计的主要任务是通过串口把实时采集的数据传至计算机 后，在MATLAB环境下将数据读回并实现信号的频谱分析。本设 计主要研究了各种频谱分析算法实现后的效果图，直观比较不 同的算法的不同效果。其中包括经典功率谱分析和现代功率谱 分析。经典谱估计主要方法有直接法，间接法和改进的直接法。 现代谱估计主要是针对经典谱估计的分辨率低和方差性能不好 等问题提出的，主要的参数模式是自回归（AR）模型、移动平 均（MA）模型和自回归/移动平均（ARMA）模型，其中AR模型由 线性方程描述，而MA和ARMA模型则由非线性方程描述。由于MA 和ARMA模型均可用高阶的AR模型来近似，本文使用的是AR参数 模型。
在本次设计中要求对从串口接收的数据进行 谱分析，由于MATLAB软件相对其他软件具有许多 优点，例如：语言简洁紧凑，使用方便灵活，库 函数极其丰富，拥有功能强劲的工具箱等，所以 本设计选择MATLAB软件进行谱分析。
经典功率谱估计
经典谱估计具有物理概念明确、算法简单 的特点，是目前经常使用的谱估计方法。在经 典谱估计中，Bartlett算法和Welch算法都是 周期图法的改进算法。
基于MATLAB用户界面的谱分析
MATLAB提供了一套可视化的创建图形窗口 的工具，使用用户界面开发环境可方便的创 建GUI应用程序，它可以根据用户设计的GUI 布局，自动生成M文件的框架，用户使用这 一框架编制自己的应用程序。图形用户界面 就是通过窗口、选单、按钮、文字说明等对 象构成一个美观的界面，用户利用鼠标或键 盘可以方便地实现操作。
总结
本设计主要是对于信号的频率分析算法 进行研究，所谓的频率分析即是在频域范围 内研究信号的特征，通常用求信号的功率谱 来研究信号的频率特性。本设计首先是介绍 常见的几种频谱分析算法的原理，并在软件 上利用用户界面对采集的原始声信号数据进 行分析，可以直观的对比出每种算法各自的 优缺点。
Welch平滑平均周期图法方法综合了Bartlett改进周期图法 的优点，是通过先对数据分段加窗处理，然后再求平均的方法进 行的。
几种经典功率谱估计方法的实验仿真
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现代估率谱估计
现代功率谱估计即参数谱估计方法是通过观 测数据估计参数模型再按照求参数模型输出功率 的方法估计信号功率谱。主要是针对经典谱估计 的分辨率低和方差性能不好等问题提出的。主要 方法有最大的谱分析法(AR模型法)、Pisarenko谐 波分解法、Prony提取极点法、Prony谱线分解法 以及Capon最大似然法等。其中AR模型由线性方程 描述，而MA和ARMA模型则由非线性方程描述。由 于MA和ARMA模型均可用高阶的AR模型来近似，本 文使用的是AR参数模型。
串口传输模块
（1）本设计通过TMS320F2812内部的A/D转换 器实现信号的采集，理解串口通信的原理并编写 串口读数的程序，将采样结果通过串口上传到计 算机。
（2）MS320F2812内部具有两个相同的SCI模块， SCIA和SCIB，每一个SCI模块都各有一个接收器 和发送器。SCI的接收器和发送器各具有一个16 级深度的FIFO（First in fist out先入先出） 队列，它们还都有自己独立的使能位和中断位。
AR模型的物理意义是认为序列y(n)是白噪声作 用于线性时不变系统时的系统响应。 本设计中采 用AR模型的协方差算法，自相关算法，Burg算法。
几种现代功率谱估计的实验仿真
仿真结果直观地说明了自相关算法、Burg算法 和改进协方差算法各自的优缺点。对相隔仅有5HZ 的2个混合信号进行谱估计时，自相关法不容易看 出其频率成份，而Burg算法和改进协方差算法提高 了参数估计的精度和频率分辨率。而Burg方法，用 其进行功率谱估计时令前后向预测误差功率之和最 小，即对，前后都不加窗，Burg算法是建立在数据 基础之上的，避免了先计算自相关函数从而提高计 算速度，计算不太复杂，分辨率优于自相关法。
周期图法是把随机序列y（n）的N个观测数据视为一个能量有 限的序列，直接计算y（n）的离散傅立叶变换得Y（k），然后再 取其幅值的平方，并除以N，作为序列y（n）真实功率谱的估计。
间接法先由序列x（n）估计出自相关函数R（n），然后R （n）进行傅立叶变换，便得到x（n）的功率谱估计。
Bartlett平均周期图法将具有N个观测点的可用样本分成 L=N/M个子样本，每个子样本有M个观测点，然后在每个w值上对 所有子样本的周期图进行平均，一次来减小周期图中较大的波动
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间接法
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Bartlett法
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用户界面的实现过程
本设计中用户界面，大体分为信号输入 模块，原始信号显示模块，频谱分析模块， 经典谱分析模块和现代谱分析模块四部分。 经典谱分析模块包含直接法、间接法、 Welch法和Bartlett法四个小模块。现代谱 分析模块则包括Burg法和自相关法两个小模 块。
根据不同的信号来源，界面主要采用两 种不同输入方式。一种信号来源是由串口实 时采集到的信号，把该信号作为一种输入方 式。然后点击打开串口，其次点击频谱分析 按钮，坐标轴会显示信号的幅度谱。
最后就是功率谱分析部分， 串口开始读 取数据同时把数据保存在D盘下的一个文件中。 接着关闭串口，点击打开按钮，即可读回由 串口实时采集到的声信号数据。打开文件的 同时首先在坐标轴中会显示原始信号波形。 其次点击频谱分析按钮，坐标轴会显示信号 的幅度谱。最后就是功率谱分析部分。
另一种信号来源是打开mat文件中已存的 两个不同频率叠加的声音信号，把该信号作 为一种输入方式。然后点打开按钮，在打开 文件名的同时首先会在坐标轴中显示原始信 号波形。其他的操作如上第一种方式。
本文介绍了基于MATLAB的声信号采集与谱分
析的设计过程，在阐述频率分析及功率谱估计原 理的基础上，分析了经典功率谱估计和现代功率 谱估计的两大类算法，主要采用了经典功率谱估 计的周期法，间接法和改进的周期法及现代功率 谱估计的AR模型参数法对声信号进行谱分析，并 通过大量试验对各种算法进行验证对比。该设计 利用串口将采集到的声信号上传，并在MATLAB环 境下进行谱分析。
输入信号为串口接收的数据界面
输入信号为mat文件已存的数据
通过实验仿真可以直观地看出以下特性： （1）经典功率谱估计中的周期图法所得到的结果特点 是离散性大，曲线粗糙，方差较大，但是分辨率较高。 （2）Bartlett平均周期图法和Welch平滑平均周期图 法的收敛性较好，曲线平滑，估计的结果方差较小，但 是功率谱主瓣较宽，分辨率低。这是由于对随机序列的 分段处理引起了长度有限所带来的Gibbs现象而造成的。 （3）与Bartlett法相比，Welch法的估计曲线比较粗 糙，但是分辨率较好，原因是Welch法中对数据进行截断 时加的是Hanning窗，而在Bartlett法中使用的是矩形窗， 相对于矩形窗，窗的主瓣包含更多的能量，因而使功率 谱的主瓣较窄，分辨率较高。