基于MATLAB的信号采集和分解方法
Matlab实验——语音信号的录制和处理
基于 MATLAB 的语音信号分析与处理的实验设计1．实验目的综合运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析和滤波器设计，通过理论推导得出相应结论，再利用 MATLAB 作为编程工具进行计算机实现，从而加深对所学知识的理解，建立概念。
2．实验基本要求①学会 MATLAB 的使用，掌握 MATLAB 的程序设计方法。
②掌握在 Windows 环境下语音信号采集的方法。
③掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。
④掌握 MATLAB 设计 FIR 和 IIR 数字滤波器的方法。
⑤学会用 MATLAB 对信号进行分析和处理。
3．实验内容录制一段自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法或双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的语音信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；回放语音信号；最后，用MATLAB 设计一信号处理系统界面。
4、采集系统说明：MATLAB函数；麦克风输入方式MATLAB中提供了强大的数据采集工具箱(DAQ-Data Acquisition Toolbox),可满足控制声卡进行数据采集的要求：%记录声音 wavrecord(n,fs,ch,dtype)%发送向量信号 waveplay(y,fs)%读取wave文件 wavread(file)%写wave文件 wavwrite(file),文件的后缀名为.wav%sound(y,fs) %向扬声器送出音频信号滤波函数说明：采用Kaiser Window FIR：Sampling Frequency: 8192Type:LowpassFc:956.6Beta:5。
基于MATLAB数据采集系统的设计与实现
硬 件 设 计过 程 。 系统 具 有体 积 小 、 耗 低 、 路 结 构 简 单 、 靠 等 特 点 。 该 功 电 可
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
【 关键词 】Ｍ Ｔ Ａ Ａ Ｌ Ｂ；数据采集分析 ；Ｃ ２ ０ Ｐ １２
【 图 分 类 号 】Ｔ １ 中 Ｎ９２ 【 献 标 识 码 】Ａ 文
Ｄｅｓｇ ａｎｄ ｉ ｎ Ｒ ｅ ｌｚ ｉ ｎ ｏ Ａ ＴＬＡＢ ｎ ａ ａ ａｉ ａｔｏ ｆＭ ｉ Ｄ ｔ Ａｃｑ ｓ ｔｏ ｕｉｉｉ ｎ Ｓｙ ｔ ｍ ｓｅ
Ｚ Ｎ ｕ ｎ Ｉ Ｇ Ｙ ｎ ｅ，Ｈ ｉ ＨＡ Ｇ Ｙ ａ ，Ｘ Ｎ ａ ｍ ｉ Ｅ Ｑ ａ ｏ （ Ｏ３ Ｒ ｓａｃ ｎｔｕｅ Ｅ Ｃ，Ｂ ｉｎ ００ ５ ｈ ａ Ｎ ． ｅｅｒｈ Ｉｓ ｔｔ，Ｃ Ｔ ｉ ｅ ｉｇ １０ １ ，Ｃ ｉ ） ｊ ｎ
【 ｂｔａ ｔ Ｉ ｈ ａｕｅ ｏｔ ｈ ｓ ａ ｓ ｎ ｌ ｃｎｂ ｏ ｖ￣ ｄｔ ｅｅｔｃｌ ｉ ａ ｙｓｎｏ Ｗｉ ｈ ｅｅｏｍｅｔ Ａ ｓ ｃ】 ｎｔｅｎｔｒ，ｍ ｓ ｐｙｉ ｌ ｉ ａ ａ ｅｃ ｎｅ ｅ ｏ ｌｃ ｉａ ｓ ｎ ｌ ｂ ｅｓｍ ｔ ｔ ｄｖｌｐ ｎ ｒ ｃ ｇ ｓ ｒ ｇ ｓ ｈ ｅ
等。 而要完成这些工作 ， 需要对不 同 目标产 生的物理信
息进 行 数 据 采 集 、分 析 ，从 而创 建 不 同 目标 的数 据 模 型 。在 实 际应 用 中 ， 感 器 将 采集 到 的 信 号 ， 已 知 的 传 与 模 板 进 行 匹 配 ， 而 自动识 别 出 目标 的类 型 。例 如 ， 从 智 能声 响传 感 器 通 过 不 同 车 辆 发 出 的声 音 ，能 够 判 断 出 车 的类 型 ， 果 将 传 感 器 组 成 网络 ， 可 以得 到 车 的 方 如 还
基于Matlab的音叉声音信号的采集与分析
＋卢 ＬＯ￡ ２ 害＋ ｍ Ｓ ￣ Ｃ． ０
（ １ ）
式 中 ，ｌ＋ Ｉ＋ ｍｏ为音 叉振 动 系统 的总质 量 ， ｎ Ｔ Ｉ 其 中 Ｉ 双臂 上 固定对 称位 置 的附加 质量 ， ｏ ｎ为 ｒ 为音 ｎ 叉 双 臂的等 效质 量 ， Ｆ为 强迫 力 的振 幅 ， 为 强 迫 力 的 圆频率 。 式 （）为 振 动 系 统 做 受 迫 振 动 的方 程 ， 的 １ 它
基 于 Ｍａｌｂ的 音 叉声 音信 号 的 采 集 与分 析 ｔ ａ
盛 翌航 ， 原 点 ， 黄 王 颖 ， 陆唯 一 ， 东 生 陈
（ 上海电力学院 ， 海 上 ２０ ９ ） ００ ０
摘
要： 利用 Ｍａ￣ 实现了声音信号数据的实时采集和分析。ห้องสมุดไป่ตู้过音 ｔ ｌ
关 键 词： 音叉 ； 数据采集 ； 频谱分析 ￣ ｔ ｂ Ｍａ ａ ｌ 中图分类 号： －３ ０４３ 文献标识码 ： Ａ
第 ２卷 第 １ ４ 期 ２ １ 年 ２月 ０１
大
学
物
理 实
验
Ｖｏ＿ ４Ｎ ０ ｌ２ ．１ Ｆｅ ．２ １ ｂ ０１
ＰＨ ＹｓＣＡＩ ＥⅪ 眦 ｌ ， 隙
ＮＴ ＯＦ Ｃ０Ｌ ，（Ｅ ＩＥ ；
文 章 编 号 ：０ ７２３ （０ １０ －０ ３ ３ １０ －９ ４ ２ １ ） １０ ８ － ０
他数据采集设备如美国 Ｎ 公司的 Ｅ系列数据采 Ｉ 集卡接 口板进行控制 ， 并且是一个数 据分 析与处 理 功强 大 的工程 软件 。 从数 据 采集 的 角度 来 看 ， 卡是 一 种 音 频 范 声 围内 的数 据 采集 卡 ， 计 算 机 与外 部 的模 拟 量 环 是 境 联系 的重要 途 径 。声 卡 可分 为模数 转换 电路 和 数模转换 电路两部分 ， 模数转换 电路 负责将麦克 风等声音输入设备采到 的模拟声音信号转换为电 脑能处理的数字信号； 而数模转换 电路负责将 电 脑使 用 的数 字 声音 信号 转换 为 喇叭等设 备 能使 用 的模拟信号。基于 Ｍａｌ 并结合声卡数据采集 ｔｂ ａ 与分 析结构 图见 图 １ 。
基于MATLAB的信号调制与解调
课程设计任务书学生姓名： 殷 翔 专业班级： 通信0806 指导教师： 郭志强 工作单位： 信息工程学院 题 目:基于MATLAB 的信号调制与解调 初始条件：（1）MATLAB 软件（2）数字信号处理与图像处理基础知识要求完成的主要任务:（1）已知某消息信号⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-≤≤=elset t t t t t m 03/23/23/01)(000以双边幅度调制（DSB-AM ）方式调制载波)2cos()(t f t c c π=，所得到的已调制信号记为)(t u ，设s t 15.00=，Hz f c 250=。
试比较消息信号与已调信号，并绘制它们的频谱。
（2）对（1）的DSB-AM 调制信号进行相干解调，并绘出信号的时频域曲线。
（3）对（1）中的信号进行单边带幅度调制（SSB-AM ）绘制信号的时频域曲线。
（4）对（1）中的信号进行常规幅度调制（AM ），给定调制指数8.0=a 绘制信号的时频域曲线。
时间安排：第12周：安排任务，分组 第13-14周：设计仿真，撰写报告 第15周：完成设计，提交报告，答辩指导教师签名： 年 月 日系主任（或责任教师）签名：年月日目录摘要 (I)Abstract (II)1．常规双边带幅度调制（DSB-AM）与解调 (1)1.1DSB-AM调制原理与分析 (1)1.2 常规双边带解调原理 (3)2单边带幅度调制（SSB-AM）原理 (5)3常规幅度调制（AM）原理 (6)3.1幅度调制的一般模型 (6)3.2 常规双边带调幅（AM） (7)3.2.1 AM信号的表达式、频谱及带宽 (7)3.2.2 AM信号的功率分配及调制效率 (9)4. 双边幅度调制（DSB-AM）与解调的MATLAB实现 (10)4.1 DSB-AM调制的MATLAB实现 (10)4.2 相干解调 (12)5单边带幅度调制（SSB-AM）的MATLAB实现 (14)6 常规幅度调制(AM)的MATLAB实现 (16)7 小结与收获 (17)8 参考文献 (18)摘要MATLAB是集数值计算，符号运算及图形处理等强大功能于一体的科学计算语言。
基于MATLAB的simulink对信号调制与解调的仿真
基于MATLAB的对信号调制与解调的仿真摘要Simulink是Mathworks公司推出的基于Matlab平台的著名仿真环境Simulin作为一种专业和功能强大且操作简单的仿真工具，目前已被越来越多的工程技术人员所青睐，它搭建积木式的建模仿真方式既简单又直观，而且已经在各个领域得到了广泛的应用。
本文主要是以simulink为基础平台，对2ASK、2FSK、2PSK信号的仿真。
文章第一章内容是对simulink的简单介绍和通信技术的目前发展和未来展望；第二章是对2ASK、2FSK和2PSK信号调制及解调原理的详细说明；第三章是本文的主体也是这个课题所要表现的主要内容，第三章是2ASK、2FSK和2PSK信号的仿真部分，调制和解调都是simulink建模的的方法，在解调部分各信号都是采用相干解调的方法，而且在解调的过程中都对整个系统的误码率在display模块中有所显示本文的主要目的是对simulink的熟悉和对数字通信理论的更加深化和理解。
关键词：2ASK、2FSK、2PSK，simulink,调制，相干解调目录摘要 (32)第一章绪论 (34)1.1 MATLAB/Smulink的简介 (34)1.2 通信发展简史....................................... 错误！未定义书签。
4 1.3 通信技术的现状和发展趋势........................... 错误！未定义书签。
7 第二章 2ASK、2FSK、2PSK和2DPSK的基本原理和实现...... 错误！未定义书签。
7 2.1 2ASK的基本原理和调制解调实现..................... 错误！未定义书签。
8 2.2 2FSK的基本原理和调制解调实现.................... 错误！未定义书签。
11 2.3 2PSK的基本原理和调制解调实现................... 错误！未定义书签。
matlab课程设计-基于MATLAB的回波信号的产生与消除
数字信号处理课程设计题目：基于MATLAB的回波信号的产生与消除课程：MATLAB课程设计姓名：学号：摘要在这个课程设计中，利用matlab采集一段语音，在这段语音的基础上，加入一定延时和衰减的回音，最后消去回音并且测出延时时间来计算障碍物距离正文①设计目的与要求采集语音：采集一段语音，绘制其时域波形，对此音频信号用FFT作谱分析。
加入回声：对采集的语音进行处理，加入一段回声，并绘制其时域波形，对其进行FFT频谱分析，绘制频谱图。
从带有回声的声音信号中恢复原信号：设计合适的滤波器，对带有回声的声音信号进行滤波，恢复原信号。
绘制所设计滤波器的幅频和相频特性，及滤波后的信号的时域波形和频谱图。
从带有回声的声音信号中估计反射物的距离：采用相关分析法从带有回声的声音信号中估计反射物的距离。
②具体内容及原理（1）语音采集利用matlab采集一段语音并保存，代码如下fs=8000;x=wavrecord(3*fs,fs,'double');wavplay(x,fs);wavwrite(x,'原始信号'); //存储音频：原始信号（2）原始信号的时域波形，FFT频谱分析代码如下subplot(3,1,1);plot(x);grid on;xlabel('时间');ylabel('幅值');title('原始信号时域波形');subplot(3,1,2);f=(0:3*fs-1)*fs/(3*fs);plot(f,abs(wx));grid on;xlabel('频率');ylabel('幅值');title('幅频特性');subplot(3,1,3);plot(f,angle(wx));grid on;xlabel('频率');ylabel('相位') ;title('相频特性');图如下：（3）加入回声在已有声音信号x的基础上产生带回声的声音信号，可以表达为在原信号的基础上叠加其延时衰减的分量。
数字信号处理课程设计基于 matlab 的音乐信号处理和分析
《数字信号处理》课程设计设计题目：基于MATLAB 的音乐信号处理和分析一、课程设计的目的本课程设计通过对音乐信号的采样、抽取、调制、解调等多种处理过程的理论分析和MATLAB实现，使学生进一步巩固数字信号处理的基本概念、理论、分析方法和实现方法；使学生掌握的基本理论和分析方法知识得到进一步扩展；使学生能有效地将理论和实际紧密结合；增强学生软件编程实现能力和解决实际问题的能力。
二、课程设计基本要求1学会MATLAB 的使用，掌握MATLAB的基本编程语句。
2掌握在Windows 环境下音乐信号采集的方法。
3掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法。
4掌握MATLAB 设计FIR 和IIR 数字滤波器的方法。
5 掌握使用MATLAB处理数字信号、进行频谱分析、设计数字滤波器的编程方法。
三、课程设计内容1、音乐信号的音谱和频谱观察使用windows下的录音机录制一段音乐信号或采用其它软件截取一段音乐信号（要求：时间不超过5s、文件格式为wav文件）①使用wavread语句读取音乐信号，获取抽样率；（注意：读取的信号是双声道信号，即为双列向量，需要分列处理）；②输出音乐信号的波形和频谱，观察现象；③使用sound语句播放音乐信号，注意不同抽样率下的音调变化，解释现象。
Wavread格式说明：[w,fs,b]=wavread(‘语音信号’)，采样值放在向量w中，fs表示采样频率（hz），b表示采样位数。
上机程序：[y,fs,bit]=wavread('I do片段')%读取音乐片段，fs是采样率size(y)%求矩阵的行数和列数y1=y( : ,1);%对信号进行分列处理n1=length(y1);%取y的长度t1=(0:n1-1)/fs;%设置波形图横坐标 figuresubplot(2,1,1);plot(t1,y1); %画出时域波形图 ylabel('幅值');xlabel('时间（s ）'); title('信号波形'); subplot(2,1,2); Y1=fft(y1);w1=2/n1*(0:n1-1);%设置角频率 plot(w1,abs(Y1));%画频谱图 title('信号频谱'); xlabel('数字角频率'); ylabel('幅度'); grid on ;sound(y,fs); 实验结果：123456幅值时间（s ）信号波形信号频谱数字角频率幅值1、通过观察频谱知，选取音乐信号的频谱集中在0~0.7*pi 之间，抽样点数fs=44100;2、当采样频率问原来0.5（0.5*fs ）倍时：音乐片段音调变得非常低沉，无法辨认原声，播放时间变长；抽样频率减小，抽样点数不变时，其分辨力增大，记录长度变长，声音失真。
MATLAB语音信号采集与处理
MATLAB课程设计报告课题：语音信号采集与处理目录一、实践目的 (3)二、实践原理： (3)三、课题要求： (3)四、MATLAB仿真 (4)1、频谱分析： (4)2、调制与解调： (5)3、信号变化： (8)快放： (8)慢放： (8)倒放： (8)回声： (8)男女变声： (9)4、信号加噪 (10)5、用窗函数法设计FIR滤波器 (11)FIR低通滤波器： (12)FIR高通滤波器： (13)FIR带通滤波： (14)一、实践目的本次课程设计的课题为《基于MATLAB的语音信号采集与处理》，学会运用MATLAB的信号处理功能，采集语音信号，并对语音信号进行滤波及变换处理，观察其时域和频域特性，加深对信号处理理论的理解，并为今后熟练使用MATLAB进行系统的分析仿真和设计奠定基础。
此次实习课程主要是为了进一步熟悉对matlab软件的使用，以及学会利用matlab对声音信号这种实际问题进行处理，将理论应用于实际，加深对它的理解。
二、实践原理：利用MATLAB对语音信号进行分析和处理，采集语音信号后，利用MATLAB软件平台进行频谱分析；并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号。
语音信号的“短时谱”对于非平稳信号, 它是非周期的, 频谱随时间连续变化, 因此由傅里叶变换得到的频谱无法获知其在各个时刻的频谱特性。
如果利用加窗的方法从语音流中取出其中一个短断, 再进行傅里叶变换, 就可以得到该语音的短时谱。
三、课题要求：○1利用windows 自带的录音机或者其它录音软件，录制几段语音信号（要有几种不同的声音，要有男声、女声）。
○2对录制的语音信号进行频谱分析，确定该段语音的主要频率范围，由此频率范围判断该段语音信号的特点（低沉or 尖锐）。
○3利用采样定理，对该段语音信号进行采样，观察不同采样频率（过采样、欠采样、临界采样）对信号的影响。
课程设计基于MATLAB的语音信号录制采集和分析的程序设计
MA TLAB课程设计说明书摘要语音信号的采集与分析技术是一门涉及面很广的交叉科学，它的应用和发展与语音学、声音测量学、电子测量技术以及数字信号处理等学科紧密联系。
该设计主要介绍语音信号的采集与分析方法，通过PC机录制自己的一段声音，运用Matlab提供的函数进行仿真分析，并画出采样后语音信号的时域波形和频谱图，对所采集的语音信号加入干扰随机高斯噪声，对加入噪声的信号进行播放，并进行时域和频谱分析；对比加噪前后的时域图和频谱图，分析讨论采用什么样的滤波器进行滤除噪声。
关键词：语音信号；采集与分析；Matlab目录摘要 (I)1 语音信号的录制 (1)2 语音信号的采集 (3)3 语音信号的分析 (4)3.1语音信号时域分析 (4)3.2语音信号频域分析 (5)4 语音信号的加噪处理 (7)5 滤噪设计分析 (11)6 设计总结 (12)参考文献 (13)附录 (14)1 语音信号的录制为了将原始模拟语音信号变为数字信号，必须经过采样和量化两个步骤，从而得到时间和幅度上均为离散的数字语音信号。
语音信号经过预滤波和采样后，由A／D变换器变换为二址制数字码。
这种防混叠滤波通常与模数转换器做在一个集成块内，因此目前来说，语音信号的数字化的质量还是有保证的。
市面上购买到的普通声卡在这方面做的都很好，语音声波通过话筒输入到声卡后直接获得的是经过防混叠滤波、A/D变换、量化处理的离散的数字信号。
将声卡作为对象处理采集语音信号Matlab将声卡作为对象处理,其后的一切操作都不与硬件直接相关,而是通过对该对象的操作来作用于硬件设备（声卡）。
操作时首先要对声卡产生一个模拟输入对象(ai),给ai对象添加一个通道设置采样频率后,就可以启动设备对象,开始采集数据,采集完成后停止对象并删除对象。
实际工作中，我们可以利用windows自带的录音机录制语音文件，图1是基于PC机的语音信号录制过程，声卡可以完成语音波形的A/D转换，获得WAVE文件，为后续的处理储备原材料。
如何利用Matlab进行脑电信号处理与分析
如何利用Matlab进行脑电信号处理与分析标题：基于Matlab的脑电信号处理与分析方法探究引言：脑电信号是记录大脑神经活动的重要途径，它包含了大量有关大脑功能和疾病的信息。
然而，脑电信号的处理和分析是一项复杂而又关键的任务。
本文将重点介绍如何利用Matlab进行脑电信号的处理与分析，以提供研究者们在这一领域的指导与帮助。
一、脑电信号的获取与预处理1.1 脑电信号的获取脑电信号可以通过电极阵列采集器获取，研究者需要将电极放置在被试者的头皮上，以记录其脑电活动。
电极位置的选择与摆放的合理性对脑电信号的质量和信息提取非常重要。
1.2 脑电信号的预处理预处理包括去除噪声、滤波、降采样等步骤。
Matlab提供了一系列的信号处理工具箱，如信号滤波器和降采样函数，可以轻松地实现对脑电信号的预处理。
二、脑电信号的特征提取与时频分析2.1 脑电信号的特征提取特征提取是通过计算信号中一些关键的数值参数来描述脑电信号的特征。
常用的特征包括功率谱密度、能量、时域特征等。
通过利用Matlab的信号处理工具箱和数学工具箱，可以实现这些特征的计算和提取。
2.2 脑电信号的时频分析时频分析可以帮助研究者了解脑电信号在不同频段上的变化情况，从而提取出更多的信息。
常用的时频分析方法包括小波变换、短时傅里叶变换（STFT）等。
Matlab提供了丰富的时频分析工具箱，可以方便地实现这些方法。
三、脑电信号的分类与识别3.1 脑电信号的特征选择特征选择是为了降低数据维度，并选择出对分类任务有效的特征，以提高分类准确率。
通常可以利用Matlab的特征选择工具箱进行特征选择。
3.2 脑电信号的分类器构建分类器是用来对脑电信号进行分类和识别的工具。
常用的分类器包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林（RF）等。
Matlab提供了相应的工具箱，可以方便地构建和训练分类器，并对脑电信号进行分类和识别。
四、脑电信号处理与分析的应用领域4.1 脑机接口脑机接口（BCI）是将脑电信号转化为机器可以理解和处理的控制信号的一项技术。
基于MATLAB的信号处理系统设计与实现
基于MATLAB的信号处理系统设计与实现信号处理是一门研究如何对信号进行采集、传输、处理和分析的学科，广泛应用于通信、雷达、生物医学工程、音频处理等领域。
MATLAB作为一种强大的科学计算软件，被广泛应用于信号处理系统的设计与实现。
本文将介绍基于MATLAB的信号处理系统设计与实现的相关内容，包括信号处理基础知识、MATLAB工具箱的运用、系统设计流程以及实际案例分析等。
信号处理基础知识在开始介绍基于MATLAB的信号处理系统设计与实现之前，首先需要了解一些信号处理的基础知识。
信号可以分为模拟信号和数字信号两种类型，其中模拟信号是连续时间和连续数值的信号，而数字信号是离散时间和离散数值的信号。
在信号处理过程中，常见的操作包括采样、量化、编码、滤波、变换等。
MATLAB工具箱的运用MATLAB提供了丰富的工具箱，包括Signal Processing Toolbox、Communications Toolbox等，这些工具箱提供了丰富的函数和工具，方便工程师们进行信号处理系统的设计与实现。
Signal Processing Toolbox提供了各种滤波器设计方法、频谱分析函数、时频分析函数等；Communications Toolbox则提供了各种调制解调器设计方法、误码率分析函数等。
系统设计流程基于MATLAB的信号处理系统设计与实现通常包括以下几个步骤：信号生成：根据系统需求生成相应的输入信号，可以是正弦波、方波、随机信号等。
信号采集：利用MATLAB中提供的函数对输入信号进行采集，并进行必要的预处理。
信号处理：根据系统需求对采集到的信号进行滤波、变换、解调等操作。
系统建模：建立相应的数学模型来描述整个信号处理系统。
系统仿真：利用MATLAB进行系统仿真，验证系统设计是否符合要求。
系统实现：将设计好的系统转化为实际可执行的代码，并部署到目标平台上。
实际案例分析下面通过一个简单的实际案例来演示基于MATLAB的信号处理系统设计与实现过程。
基于matlab语音信号的采集与分析
毕业论文（设计）题目：基于matlab语音信号的采集与分析姓名：学院：理学与信息科学学院专业：电子信息科学与技术班级：学号：指导教师：目录摘要 (I)ABSTRACT. .......................................................................................................................................... I I 1 绪论 (1)1.1选题的背景和意义 (1)1.2语音信号处理的进展 (2)2 系统设计的可行性研究 (4)2.1语音信号处理的概念 (4)2.2语音信号的特点 (4)2.3语音信号处理的要求及可行性 (5)2.4M ATLAB仿真软件简介 (5)3 系统设计 (7)3.1系统设计的理论依据 (7)3.2系统的详细设计 (9)3.2.1图形用户界面制作 (9)3.2.2 系统功能的实现 (10)4 系统调试及运行 (16)总结 (25)致谢 (27)参考文献： (28)基于matlab语音信号的采集与分析电子信息科学与技术专业马晓敏指导教师曹红波摘要:语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科。
语音信号处理的目的是得到某些参数以便高效传输或存储,或者是用于某种应用，如人工合成出语音、辨识出讲话者、识别出讲话内容、进行语音增强等[1]。
本文简要介绍了语音信号采集与分析的发展史以及语音信号的特征、采集与分析方法，并通过PC机录制一段声音，采集语音信号后，在MATLAB软件平台上进行频谱分析,并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号。
利用MATLAB来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量。
再将该向量看作一个普通的信号，对其进行FFT变换实现频谱分析，再依据实际情况对它进行滤波。
MATLAB实现连续信号的采样与重构仿真
目录概述 .............................................................................. 错误!未定义书签。
设计原理 .......................................................................... 错误!未定义书签。
1.1MATLAB介绍....................................................... 错误!未定义书签。
1.2连续时间信号 ....................................................... 错误!未定义书签。
1.3采样定理................................................................ 错误!未定义书签。
1.4信号重构 ............................................................... 错误!未定义书签。
连续信号采样及重构 ...................................................... 错误!未定义书签。
2.1S A(T)的临界采样及重构 ....................................... 错误!未定义书签。
................................................................................... 错误!未定义书签。
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基于MATLAB语音信号检测分析及处理
第一章绪论Matlab是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括Matlab和Simulink两大部分。
1.1 Matlab简介MATLAB是英文MATrix LABoratory（矩阵实验室）的缩写。
早期的MATLAB 是用FORTRAN语言编写的，尽管功能十分简单，但作为免费软件，还是吸引了大批使用者。
经过几年的校际流传，在John Little。
Cleve Moler和Steve Banger 合作，于1984年成立MathWorks公司，并正式推出MATLAB第一版版。
从这时起，MATLAB的核心采用C语言编写，功能越来越强大，除原有的数值计算功能外，还新增了图形处理功能。
MathWorks公司于1992年推出了具有划时代意义的4.0版；1994年推出了4.2版扩充了4.0版的功能，尤其在图形界面设计方面提供了新方法；1997年春5.0版问世，5.0版支持了更多的数据结构，使其成为一种更方便、更完善的编程语言；1999年初推出的MATLAB5.3版在很多方面又进一步改进了MATLAB语言的功能，随之推出的全新版本的最优化工具箱和Simulink3.0达到了很高水平；2000年10月，MATLAB6.0版问世，在操作页面上有了很大改观，为用户的使用提供了很大方便，在计算机性能方面，速度变的更快，性能也更好，在图形界面设计上更趋合理，与C语言接口及转换的兼容性更强，与之配套的Simulink4.0版的新功能也特别引人注目；2001年6月推出的MATLAB6.1版及Simulink4.1版，功能已经十分强大；2002年6月推出的MATLAB6.5版及Simulink5.0版，在计算方法、图形功能、用户界面设计、编程手段和工具等方面都有了重大改进；2004年，MathWorks公司推出了最新的MA TLAB7.0版，其中集成了最新的MATLAB7编译器、Simumlink6.0仿真软件以及很多工具箱。
如何使用Matlab进行心电信号处理与分析
如何使用Matlab进行心电信号处理与分析1. 引言心电信号是一种重要的生理信号，对心脏病的诊断和监测起着至关重要的作用。
Matlab是一种功能强大的工具，用于信号处理和数据分析，特别适用于心电信号处理。
本文将介绍如何使用Matlab进行心电信号处理与分析的方法和技巧。
2. 数据读取和预处理首先，需要将采集到的心电信号从数据文件中读取到Matlab中进行后续处理和分析。
可以使用Matlab提供的函数（如load、importdata等）来读取常见的数据格式（如txt、csv等）。
在读取完成后，进行数据预处理以去除可能存在的噪声和干扰。
常见的预处理方法包括滤波和去噪。
滤波可以通过设计数字滤波器（如低通滤波器、带通滤波器等）或应用现有的滤波器函数（如butter、cheby1等）来实现。
去噪可以通过信号处理技术（如小波变换、小波阈值去噪等）来实现。
3. 心电信号特征提取在预处理完成后，需要从心电信号中提取出有用的特征。
这些特征可以用于心脏异常的诊断和疾病监测。
常见的特征包括心率、QRS波群宽度、ST段和T波等。
心率可以通过计算RR间期的倒数来获得，即心率=60/RR间期。
QRS波群宽度可以通过计算QRS波群的起始点和结束点之间的时间差来获得。
ST段和T波的特征可以通过计算它们的幅值、持续时间和斜率来获得。
Matlab提供了许多函数和工具箱，可以方便地实现这些特征的提取。
例如，可以使用Matlab中的QRS检测函数（如ecgQRSdetect）来检测QRS波群，并计算起始点和结束点的时间差。
类似地，可以使用Matlab中的函数（如ecgwaveform）来计算ST段和T波的特征。
4. 心电信号分析心电信号分析常用于心脏病的诊断和疾病监测。
Matlab提供了许多工具和函数，可用于心电信号的分类和模式识别。
以下是一些常见的心电信号分析方法和技术：4.1 心律失常检测心律失常是一种常见的心脏问题，对人体健康产生重大影响。
基于matlab信号处理方面的简单毕业设计
一、介绍二、问题需求及解决方案1. 需求分析2. 解决方案三、研究方法1. 数据采集2. 信号预处理3. 特征提取4. 模型构建四、实验与结果分析1. 实验设计2. 数据处理3. 结果分析五、总结与展望一、介绍随着数字信号处理技术的发展，信号处理已成为电子信息工程领域中备受关注的研究方向之一。
在毕业设计中，本文将基于Matlab评台，结合信号处理相关理论和方法，设计并实现一个简单的毕业设计项目，以解决特定问题或需求。
二、问题需求及解决方案1. 需求分析在实际工程应用中，往往会遇到信号采集、处理和分析的问题。
针对特定应用场景中的信号特征提取、异常检测等需求，需要设计一个信号处理系统来实现相关功能。
需要针对特定问题进行需求分析，明确设计的目标和功能。
2. 解决方案针对以上需求，本文将利用Matlab评台，结合信号处理相关的工具箱和算法，设计一个简单的信号处理系统。
通过数据采集、信号预处理、特征提取以及模型构建等步骤，实现对特定信号的处理和分析。
三、研究方法1. 数据采集在设计的毕业设计项目中，首先需要进行信号的数据采集工作。
可以利用实际的传感器或者模拟信号源进行数据采集，获取需要处理的原始信号数据。
2. 信号预处理对于获取的原始信号数据，往往存在噪声、干扰等问题，需要进行信号预处理工作。
预处理包括滤波、降噪、去噪等步骤，以提高信号的质量和准确性。
3. 特征提取针对预处理后的信号数据，需要进行特征提取工作，提取信号的相关特征信息。
可以采用时域分析、频域分析、小波分析等方法，提取信号的频谱、时频域特征等。
4. 模型构建根据信号特征提取的结果，可以选择合适的模型进行构建，如分类模型、回归模型等，以实现对信号的分析和处理。
四、实验与结果分析1. 实验设计在毕业设计的实验部分，可以设计基于特定信号处理需求的实验方案。
包括数据采集实验、信号预处理实验、特征提取实验以及模型构建实验等。
2. 数据处理根据实验设计，进行具体的数据处理和算法实现工作。
一种基于Matlab的语音信号采集与分析系统设计
声卡作为对象处理采集语音信号 ； 二是调用 Ｗａｒ ｏ 功能 函数 ｖｃｄ ｅｒ 采集语音信号 ； 三是运用 Ａ ｄ ｒ ｏ ｅ 对象 采集语音信号 。 ｕｉｅ ｒ ｒ ｏｃ ｄ
源和声道系统的频率响应都是随时间变化 的 ，因此一般标准 的
傅里叶变换虽然适用于周期和平稳随机信号 的表 示 ，但不 能直 接用于语音信号 。由于语音信号可以认 为在短 时间内近似不变 ， 因而可 以采用短时分析法 。我们将每个短时 的语 音称为一个分 析帧。一般帧长取 １ ８ ３ ８ ０ｍ — ０ｍ 。我们采用一个长度有限的窗函
基 于 Ｍａ ａ ｔ ｂ中 ｌ
∞
频 率， ｚ Ｈ
（） ａ原始语音信号频谱
馨
图 １ 语音数据采集过程
在 Ｍ ｔｂ环境中 ，可以通 过多种编程 方法驱 动声 卡实现对 ａｌ ａ
频 率／ ｚ ｝ ｛
语 音信号 的采集与播放 ｈ， ］ 它的信号处 理和分析工具 箱为语音
信 号的分析提供了丰富的功能 函数 ，利用这些功能 函数可 以快
（） ｂ经高通 滤波后 的语音信号频谱
图 ２ 一段语音信号预加重前后 的频谱 对 比预加重前和预加重后的语音信号频谱 ， 以看 出 ， 加 可 预 重后 的频谱在高频部分 的幅度得到 了提升 ，成语音信号的分析和处理。使用 Ｍ ｔｂ 言编程可 以将 ａａ 语 ｌ
Ｍ ｄｂ的数据采集工具箱低成本地 实现 了语音信号 的实时采 集， ａａ 并利用 Ｍａａ ｎｂ强大的
数 值计算和信号 处理 功能 高精度地 完成 了语 音信 号的分析工作 ， 具有使 用方便 、 价格
便 宜、 通用性强等优 点。
关键 词： ａｌ ； Ｍ ｔ ｂ 语音信号 ； ａ 信号采集 ； 信号分析 ； 声卡
MATLAB中的信号采集与处理技巧分享
MATLAB中的信号采集与处理技巧分享在信号处理领域，MATLAB是一款强大而常用的工具。
它提供了许多方便的函数和工具箱，可以帮助工程师们更加高效地采集和处理信号。
本文将分享一些在MATLAB中信号采集和处理的技巧，希望对读者有所帮助。
一、信号采集信号采集是信号处理的第一步，而在MATLAB中，有几种常见的方法可以采集信号。
1. 读取文件：MATLAB支持多种文件格式的读取，如.wav、.mp3等。
通过使用`audioread`函数可以方便地读取音频文件，并将其转换为MATLAB的矩阵形式，以便后续处理。
2. 录制音频：使用MATLAB提供的录音功能，可以通过调用`audiorecorder`对象来录制音频。
首先需要创建一个录音对象，并设置采样率、位深等参数。
然后，使用`record`函数开始录制音频，并使用`getaudiodata`函数获取录制的音频数据。
3. 采集外部设备信号：如果需要采集来自外部设备的信号，可以使用MATLAB提供的数据采集工具箱。
该工具箱支持与不同类型的硬件设备通信，如AD/DA转换器、传感器等。
通过设置相应的参数，可以实现对外部信号的采集。
二、信号处理信号处理是通过一系列的算法和方法对信号进行分析和处理的过程。
MATLAB 提供了许多函数和工具箱，可以帮助工程师们完成各种信号处理任务。
1. 时域分析：时域分析是对信号的时间特性进行分析。
MATLAB中的`plot`函数可以绘制信号的时域波形图。
使用`fft`函数可以进行傅里叶变换，将信号从时域转换为频域，并使用`abs`函数求取幅度谱。
另外，可以通过调整窗函数的类型和长度，对信号进行窗函数处理，以避免频谱泄漏等问题。
2. 频域分析：频域分析基于信号的频谱特性进行分析。
MATLAB提供了`spectrogram`函数和`pwelch`函数等用于计算信号的短时傅里叶变换和功率谱密度的函数。
通过观察频谱，可以了解信号的频率分布和谐波情况，从而做出相应的处理。
基于matlab的脑电信号处理
南京航空航天大学基于Matlab的脑电信号处理姓名陆想想专业领域生物医学工程课程名称数字信号处理二О一三年四月摘要：脑电信号属于非平稳随机信号，且易受到各种噪声干扰。
本文基于Matlab仿真系统，主要研究了小波变换在脑电信号处理方面的应用，包括小波变换自动阈值去噪处理、强制去噪处理，以α波为例，提取小波分解得到的各层频率段的信号，并做了一定的分析和评价。
关键词：脑电信号；小波变换；去噪重构；频谱分析0 引言脑电信号EEG(Electroencephalograph)是人体一种基本生理信号，蕴涵着丰富的生理、心理及病理信息，脑电信号的分析及处理无论是在临床上对一些脑疾病的诊断和治疗，还是在脑认知科学研究领域都是十分重要的。
由于脑电信号的非平稳性且极易受到各种噪声干扰，特别是工频干扰。
因此消除原始脑电数据中的噪声，更好地获取反映大脑活动和状态的有用信息是进行脑电分析的一个重要前提。
本文的研究目的是利用脑电采集仪器获得的脑电信号，利用Fourier变换、小波变换等方法对脑电信号进行分析处理，以提取脑电信号α波的“梭形”节律，并对脑电信号进行功率谱分析和去噪重构。
1 实验原理和方法1.1实验原理1.1.1脑电信号根据频率和振幅的不同，可以将脑电波分为4种基本类型[1]，即δ波、θ波、α波、β波。
4种波形的起源和功能也不相同，如图1所示。
图1 脑电图的四种基本波形α波的频率为8~13Hz，振幅为为20~100µV，它是节律性脑电波中最明显的波，整个皮层均可产生α波。
正常成人在清醒、安静、闭目时，波幅呈现有小变大，再由大变小，如此反复进行，形成所谓α节律的“梭形”。
每一“梭形”持续时间约为1~2s。
当被试者睁眼、警觉、思考问题或接受其他刺激时，α波立即消失而代之以快波，这种现象称之为“α波阻断”。
一般认为，α波是大脑皮质处于清醒安静状态时电活动的主要表现。
β波的频率是18~30Hz，振幅为5~20µV，是一种快波。
基于Mallat算法的小波分解重构的心电信号处理
基于Mallat算法的小波分解重构的心电信号处理钟丽辉;魏贯军【摘要】In order to extract the ECG,the wavelet decomposition and reconstruction denoising based on the Mallat algorithm was discussed in the application of ECG denoising.Firstly,determined the wavelet base function;secondly,determined the decomposition layers;thirdly,re-constructed the ECG by the useful signals;finally,simulation experiments showed that the wavelet decomposition and re-construction denoising can effectively filter out the baseline drift and high frequency of the EMG interference.%为了实现对微弱低信噪比的心电信号的有效提取,采用了Mallat算法的小波分解重构法去除心电信号的噪声。
首先确定小波分解重构的小波基;其次确定分解的层数;然后直接提取有用信号所在的频带（有用信号占优的频带）进行重构;最后,Matlab仿真MIT-BIT标准数据库中的心电信号表明小波分解重构法可以有效的去除心电信号中的多种干扰;同时比起传统滤波器法来说,小波分解与重构去噪法应用起来更方便。
【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2012(020)002【总页数】3页(P57-59)【关键词】心电信号;马拉算法;小波分解重构法;基线漂移;肌电干扰【作者】钟丽辉;魏贯军【作者单位】西南林业大学,云南昆明650224;郑州大学,河南郑州450001【正文语种】中文【中图分类】TP391由于心电信号微弱（mV级）；超低频，心电的主要成份<50 Hz；并且信噪比低，同时在采集过程中常常掺杂各种噪声和干扰。
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一种基于MATLAB的信号采集和分解方法收藏MATLAB是美国Mathworks公司开发的适合于工程各领域的分析设计与复杂计算的软件，该软件包括基本部分和专业扩展两大部分。
扩展部分称为工具箱，用于解决某一方面的专业问题。
文中实现的是基于数据采集工具箱和小波变换工具箱的声音信号采集和分析方法。
数据采集工具箱是一种建立在MATLAB环境下的M函数文件和MEX动态库文件的集合，包含大区域的组件：M文件函数、数据采集引擎及硬件驱动适配器，它具有如下特点：是一种通过使用与PC机兼容的、即插即用的数据采集设备在MATLAB环境中的架构；支持模拟信号的输入输出，据采集工具箱采集! 个通道的动态信号，然后利用以及数字信号的输入、输出，子系统还包括同步模拟输入输出的转换；支持声卡；事件驱动采集。
MATIAB数据采集工具箱被广泛的使用在工程学和科学的领域, 从数据采集和分析到应用程序开发。
MATLAB环境集合了数学计算, 图形化输出, 和强有力的计算机程序语言。
建的接口让使用者可以从仪器、档案、和外部数据库和程序中读取数据。
另外, MATLAB 应用程序还可以整合使用其它著名的计算机语言所开发出来的函式库如C 、C++、FORTRAN,和Java。
下面介绍MATLAB数据采集工具箱的部结构, 和外部的使用接口, 熟悉数据采集工具箱的使用方法将会了解如何使用同一组指令去操作各种不同硬件的数据采集卡以进行模拟输入(AI), 模拟输出(AO), 数字输出入(DIO)的各种操作。
对于MATLAB的使用者而言将是一项有力的工具。
何谓MATLAB数据采集工具箱(Data Acquisition Toolbox)。
数据采集工具箱是一组M-File函式集和MEX-File 等动态库所组成的, 专门使用在数据采集方面的一组函式库。
它提供了以下主要的功能：1. 以相同的指令操作模拟输入(AI), 模拟输出(AO), 数字输出入(DIO)和同步模拟输出入转换各式功能, 不会因不同硬件而产生不同的指令.2. 一个及时数据采集环境, 被测量的数据不需经由转换可直接进入MATLAB 直接进行分析。
3. 支持主要的数据采集卡的厂商, 如:凌华, Agilent, ComputerBoards 和National Instruments。
4. 支持事件驱动(Event-driven)的数据采集。
MATLAB数据采集工具箱的部结构数据采集工具箱包括三个模块分别为:M-File 函式集, 数据采集引擎(Data Acquisition Engine),和硬件转接驱动程序(Hardware Driver Adaptors)。
如下图所示,这些模块允许使用者在MATLAB 和使用者的数据采集硬件之间交换数据。
数据采集工具箱的三大模块和数据流动的关系属性和事件是部沟通的方式, 数据是主要传送的标的, 分述如下:属性(Property values)使用者能经由属性的改变而改变使用者的数据采集行为, 经由数据采集工具箱属性的改变将会影响到硬件驱动程序的行为, 使硬件的工作符合使用者的实际需要。
资料(Data)使用者能从感应器获取数据并存放它在MATLAB,或从MATLAB 输出数据到作动器。
此外使用者能在数字(1和0)和数字的输出入(DIO)之间进行数据转换。
事件(Events)事件发生在当某个特定的情况符合之后,通常在使用者设定属性后使用者可以指定一个或更多的回呼函数(Callbackfunction)去处理不同的事件。
使用者能使用事件的一些方式包括预先决定相当数量的数据被采集之后立刻进行分析, 或当硬件驱动程序有错误发生时显示一个错误讯息到MATLAB的工作区。
开始进行数据采集或许最有效学习数据采集工具箱的方式为,连接使用者的硬设备然后开始使用数据采集工具箱实际的进行数据采集的工作.实际进行如何输入或输出数据。
这个部分提供使用者一个简单的例子说明怎么从实际的硬件上采集数据(AI), 又如何从MATLAB中产生数据并输出到实际的硬件(AO), 另一种常见的数据采集是使用数字I/O(DIO)。
以上均为典型的数据采集例并且会对个例作说明。
使用者应该记住这些步骤并修改成为自己的数据采集应用。
注意模拟输入和模拟输出例使用一凌华DAQ2010的数据采集卡, 如果使用者使用一种另外支持的硬件装置, 使用者应该修改硬件转接驱动程序的名称(Hardware Driver Adaptor Name.)和设备识别码(Hardware Device Identifier)。
如果使用者想要所有函数的相关说明, 可以参考MATLAB的函数说明。
如果使用者想要其它的属性相关说明, 可以参考MATLAB的基本属性说明。
如果使用者已经安装好凌华DAQ2010的数据采集卡,安装好硬件驱动程序. 就可在光盘中或是到凌华科技.凌华tech. 中寻找D2K-MTLB的DAQ2000系列的硬件转接驱动程序,安装D2K-MTLB后就算完成了准备动作。
模拟输入(AI)例这个例将会使用数据采集工具箱对真实的数据采集卡进行设定,操作, 采集数据, 并以图表显示出来.,只要稍为修改设定属性值, 即可使用在真实的应用中.1.宣告一个装置对象–宣告一个可以代表DAQ2010的模拟输入对象(ai)ai =analoginput('凌华',1);2.增加输入信道(Add channels) –增加一个硬件信道到aichan = addchannel(ai, 0);3.设定属性值–设定取样频率和触发来源和条件set(ai,'SampleRate',2000)set(ai,'TriggerType','Immediate')set(ai,'TriggerChannel', chan)%不一定要执行此指令因为会需要Trigger讯号set(ai,'TriggerConditionValue',2.0) %不一定要执行此指令因为会需要Trigger讯号4.开始采集数据–当数据采集结束时,ai会自动停止数据采集并传回数据.此时亦可使用图表将数据显示..start(ai)data = getdata(ai);plot(data)5.清除宣告的对象变量–当使用者不再需要使用ai装置对象变量时, 使用者必需清除并释放ai所占用的存.delete(chan)clearchandelete(ai)clear ai图二:数据采集模拟输入(AI)例的执行结果模拟输出(AO)例这个例将会使用数据采集工具箱对真实的数据采集卡进行设定,操作, 输出数据, 并以图表显示准备要输出的波形.,只要稍为修改设定属性值, 即可使用在真实的应用中.1.宣告一个装置对象–宣告一个可以代表DAQ2010的模拟输出对象(ao)ao = analogoutput('凌华',1);2.增加输出通道(Add channels) –增加一个或二个硬件信道到aochan = addchannel(ao, 0); %或addchannel(ao,0:1);3.设定属性值–设定更新频率set(ao,'SampleRate',2000)4.开始输出资料–首先先在MATLAB产生所要输出的波形, 然后可以把波形数据写入ao,一次可以写入一个通道或是写入二个通道.data =10*sin(linspace(0,2*pi*10,8000)');plot(data)putdata(ao,data) %或putdata(ao,[data data])5.清除宣告的对象变量–当使用者不再需要使用ao装置对象变量时, 使用者必需清除并释放ao所占用的存.stop(ao)delete(chan)clearchandelete(ao)clear ao图三:数据模拟输出(AO)例的输出波形数字输出入(DIO)例这个例将会使用数据采集工具箱对真实的数据采集卡进行数字的输出,同时读回那些值.1.宣告一个装置对象–宣告一个可以代表DAQ2010的数字输出入对象(dio)dio = digitalio('凌华',1);2.增加数字讯号线(Add lines) –增加八个数字讯号线到dio,同时将数字讯号线设定为”输出”addline(dio,0:7,'out');3.读和写数值–产生一个数值的数组,并将它送到dio装置对象, 注意读和写数字讯号线通常不必再对其输出入的方向重新设定.pval= [1 1 1 1 0 1 0 1];putvalue(dio,pval)gval= getvalue(dio);plot(gval)5.清除宣告的对象变量–当使用者不再需要使用dio装置对象变量时, 使用者必需清除并释放dio所占用的存.delete(dio)clear dio在此简单的介绍MATLAB数据采集工具箱的部结构和使用方法，使用此种方式在MATLAB控制数据采集卡是最直接的方式，同时可以完全和MATLAB整合并进行实时的数据存取和实时的分析，使用资料采集工具箱再加上一片可以在工具箱使用的数据采集卡是所有需要作数据采集的工程师必备的工具。
小波分析是近十几年才发展起来并迅速应用到图像处理和语音分析等众多领域的一种数学工具，属于时频分析的一种。
小波变换是一种信号的时间-尺度（时间-频域）分析方法，具有多分辨率分析的特点，在信号处理中，小波在信号（如声音信号，图像信号等）处理中得到极其广泛的应用。
小波分析是当前数学中一个迅速发展的新领域，它同时具有理论深刻和应用十分广泛的双重意义。
小波变换的概念是由法国从事石油信号处理的工程师J.Morlet在1974年首先提出的，通过物理的直观和信号处理的实际需要经验的建立了反演公式，当时未能得到数学家的认可。
正如1807年法国的热学工程师J.B.J.Fourier提出任一函数都能展开成三角函数的无穷级数的创新概念未能得到著名数学家grange，place以及A.M.Legendre 的认可一样。
幸运的是，早在七十年代，A.Calderon表示定理的发现、Hardy空间的原子分解和无条件基的深入研究为小波变换的诞生做了理论上的准备，而且J.O.Stromberg还构造了历史上非常类似于现在的小波基；1986年著名数学家Y.Meyer偶然构造出一个真正的小波基，并与S.Mallat合作建立了构造小波基的同意方法枣多尺度分析之后，小波分析才开始蓬勃发展起来，其中比利时女数学家I.Daubechies撰写的《小波十讲（Ten Lectures on Wavelets）》对小波的普及起了重要的推动作用。