Matlab与信号处理(3)
利用Matlab工具箱进行数字信号处理
文章编号：１６７３－０５３４（２００７）０１（ｂ）－００２０பைடு நூலகம்０２
Ｍａｔｌａｂ 的信号处理工具箱是信号算法文 件的集合， 它处理的基本对象是信号与系统， 信号处理工具箱位于目录、Ｔｏｏｌｂｏｘ＼Ｓｉｇｎａｌ 下， 利用工具箱中的文件可以实现信号变换、 滤波、滤波器设计等。在其它的环境如 Ｖｃ 下 如果能调用 Ｍａｔｌａｂ 工具箱中的文件，会大大地 加快一些算法的实现，同时其可靠性也很高。
ｍｎｆｆｔ＝ｍｘＣｒｅａｔｅＤｏｕｂｌｅＭａｔｒｉｘ（１，１， ｍｘＲＥＡＬ）；
ｍＦｓ＝ｍｘＣｒｅａｔｅＤｏｕｂｌｅＭａｔｒｉｘ（１，１， ｍｘＲＥＡＬ）；
ｍｘＳｅｔＮａｍｅ（Ｔ，＂Ｔ＂）； ｍｘＳｅｔＮａｍｅ（ｍｎｆｆｔ，＂ｍｎｆｆｔ＂）； ｍｘＳｅｔＮａｍｅ（ｍＦｓ，＂ｍＦｓ＂）； ｍｅｍｃｐｙ（（ｃｈａｒ＊）ｍｘＧｅｔＰｒ（Ｔ），（ｃｈａｒ＊） ｄａｔａｘ， １０２４＊ｓｉｚｅｏｆ（ｄｏｕｂｌｅ））； ｍｅｍｃｐｙ（（ｃｈａｒ＊）ｍｘＧｅｔＰｒ（ｍｎｆｆｔ）， （ｃｈａｒ＊）ｎｆｆｔ， ｓｉｚｅｏｆ（ｄｏｕｂｌｅ））； ｍｅｍｃｐｙ（（ｃｈａｒ＊）ｍｘＧｅｔＰｒ（ｍＦｓ），（ｃｈａｒ＊） Ｆｓ，１＊ｓｉｚｅｏｆ（ｄｏｕｂｌｅ））； ｅｎｇＰｕｔＡｒｒａｙ（ｅｐ，Ｔ）； ／／ 将转化的参数 放入引擎中，此时可在 Ｍａｔｌａｂ ｃｏｍｍａｎｄ 窗 口下查看此参数 ｅｎｇＰｕｔＡｒｒａｙ（ｅｐ，ｍｎｆｆｔ）； ｅｎｇＰｕｔＡｒｒａｙ（ｅｐ，ｍＦｓ）； ｅｎｇＥｖａｌＳｔｒｉｎｇ（ｅｐ，＂［ｐｘｘ，ｆｏ］＝ｐｓｄ（Ｔ， ｍｎｆｆｔ，ｍＦｓ）；＂）；／／ 利用引擎执行工具箱中文 件 ｅｎｇＯｕｔｐｕｔＢｕｆｆｅｒ（ｅｐ，ｂｕｆｆｅｒ，５１２）； ／／ 如只想看显示图形，可将返回参数去掉， ｐｓｄ 无返回参数缺省情况下会自动画图形 ｒｅｓｕｌｔ＝ｅｎｇＧｅｔＡｒｒａｙ（ｅｐ，＂ｐｘｘ＂）；／／取出 引擎中的数据放在所指的区域中供后续处理 …… ｝
信号处理 matlab pdf
在MATLAB 中进行信号处理是一个非常强大的功能，它涵盖了从信号生成、预处理、分析到高级信号处理技术的广泛应用。
MATLAB 内置的Signal Processing Toolbox工具箱为工程师和科研人员提供了一系列用于信号处理任务的函数和算法，例如：1.信号生成：o square函数可用于生成方波信号。
o sine、cosine和sinewave函数可生成正弦波信号。
o pulse和impulse函数分别生成矩形脉冲和单位冲击信号。
o更多函数可以生成不同类型的复杂信号。
2.信号转换：o fft或fftshift进行快速傅里叶变换（FFT），实现信号从时域到频域的转换。
o ifft进行逆快速傅里叶变换，从频域返回到时域。
o resample函数用于对信号重新采样。
3.滤波：o filter函数用于设计和应用数字滤波器，如FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）滤波器。
o designfilt函数用于设计滤波器。
o fir1, fir2, iirnotch, butter, cheby1, cheby2, ellip等函数用于设计各种类型的滤波器。
4.时频分析：o spectrogram可以用来计算信号的短时傅里叶变换（STFT），从而得到信号的时频谱图。
o wavelet工具箱支持小波分析。
5.阵列信号处理：o phased Array System Toolbox提供了处理传感器阵列信号的功能，包括波束形成、DOA估计等。
6.参数建模和识别：o ar, armax, yulewalk等函数用于自回归模型的建立和识别。
o lsim、bode、freqz等函数用于系统分析和频率响应可视化。
7.其他：o detrend去除信号中的趋势项。
o smooth对信号进行平滑处理。
o findpeaks寻找信号的峰值点。
使用MATLAB进行信号处理的优势在于其直观的图形界面和强大的数学运算能力，使得用户能够快速验证理论、原型设计以及实现复杂的信号处理算法。
Matlab中的信号处理函数
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5．filtfilt.m 本文件实现零相位滤波。其调用格 式是：y=filtfilt(B, A, x) 。式中B是 H ( z ) 的分子 多项式，A是分母多项式，x是待滤波信号，y是 滤波后的信号。
clear; N=32; n=-N/2:N+N/2; w=0.1*pi; x=cos(w*n)+cos(2*w*n); subplot(311);stem(n,x,'.');grid on; xlabel('n'); b=[0.06745 0.1349 0.06745]; a=[1 -1.143 0.4128]; y=filtfilt(b,a,x); % 用给定系统(b,a)对信号 x 作零相位滤波； y1=filter(b,a,x); % 用给定系统(b,a)对信号 x 作低通滤波； subplot(312);stem(n,y,'.');grid on; xlabel('n'); subplot(313);stem(n,y1,'.');grid on; xlabel('n');
已知A(z)、B(z), 求系统的频率响应。基本的调用格 式是：
[H,w]=freqz(b,a,N,'whole',Fs)
N是频率轴的分点数，建议N为2的整次幂；w是返回 频率轴座标向量，绘图用；Fs是抽样频率，若Fs＝ 1，频率轴给出归一化频率；’whole’指定计算的 频率范围是从0～FS,缺省时是从0～FS/2. 幅频响应：Hr=abs(H); B( z ) H ( z) 相频响应： A( z ) Hphase=angle(H); 解卷绕： Hphase=unwrap(Hphase);
数字信号处理及其MATLAB实现
音频处理
音频压缩
通过降低音频数据的冗余信息，实现音频文件 的压缩，便于存储和传输。
音频增强
去除噪声、提高音质，使音频更加清晰、悦耳 。
语音识别
将语音信号转换为文字，实现人机交互。
图像处理
图像压缩
降低图像数据的冗余信息，实现图像的压缩，便于存储和 传输。
图像增强
改善图像的视觉效果，如锐化、去噪等。
未来发展中，深度学习将在数字 信号处理中发挥越来越重要的作 用，尤其是在人工智能和物联网 等领域的信号处理任务中。
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感谢您的观看
图像识别
对图像进行特征提取和分类，实现目标检测、人脸识别等 功能。
通信系统
调制解调
将数字信号转换为适合 传输的调制信号，以及 将接收到的调制信号还 原为原始数字信号。
信道编码
提高数字信号的抗干扰 能力，降低误码率。
多路复用
提高通信系统的传输效 率，实现多个信号在同 一信道上的传输。
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数字信号处理的未来发 展
改进的自适应滤波算法将在各种复杂环境中表现出更好的性能，为信号处理领域的发展提供有力支持。
深度学习在信号处理中的应用
深度学习是机器学习领域的一种 新兴技术，通过构建深度神经网 络模型进行学习。在信号处理中 ，深度学习可以用于语音识别、 图像处理、自然语言处理等领域 。
与传统的信号处理方法相比，深 度学习能够自动提取信号中的复 杂特征，并基于这些特征进行分 类或识别。深度学习具有更高的 准确性和鲁棒性，能够处理更加 复杂的信号。
信号以一定的时间间隔 重复。
信号不重复，没有固定 的周期。
信号的频域表示
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数字信号处理Matlab实验三-IIR数字滤波器的设计
ＸX ＸX 大学XXXX 学院实验名称 IIR 数字滤波器的设计实验目的:加深理解ＩIR 数字滤波器的时域特性和频域特性,掌握ＩＩR 数字滤波器的设计原理与设计方法,以及I ＩＲ数字滤波器的应用。
实验内容:IIR 数字滤波器一般为线性移不变的因果离散系统,N 阶IIR 数字滤波器的系统函数可以表达为-1z 的有理多项式，即 -1-1-2-M =0012-1-2-N -112=1z +z +z ++z (z)==1+z +z ++z 1+zM j j M N Ni i b b b b b H a a a a ∑∑ 式中：系数i a 至少有一个非零。
对于因果II Ｒ数据滤波器,应满足M N ≤。
ＩＩR 数字滤波器的设计主要通过成熟的模拟滤波器设计方法来实现。
首先在频域将数字滤波器设计指标转换为模拟滤波器设计指标,然后将任意的模拟滤波器为原型模拟低通滤波器指标，根据模拟滤波器的设计指标来设计出模拟低通滤波器(s)LP H ,然后又(s)LP H 经过相应的复频域转换得到H(s),最后又H(s ）经过脉冲响应不变法或双线性变换法得到所需要的III Ｒ数字滤波器H （z)。
由此可见，IIR 数字滤波器设计的重要环节是模拟滤波器的设计。
设计模拟低通滤波器的主要方法有Butterwor ｔ、Ch ｅby ｓhev 、和椭圆等滤波器设计方法。
实验步骤1.Butterw ｏｒt 数字滤波器设计(1) Bu ｔt ｅrwort 滤波器是通带阻带都单调衰减的滤波器。
调用b ｕｔｔord 函数可以确定巴特沃斯滤波器的阶数，其格式为:[N,Omegac ］=bu ｔt ｏｒｄ(Ｏｍegap,Ｏｍe ｇas,Rp,As ，’s ’)。
其中,输入参数Rp,Ａs 分别为通带最大衰减和阻带最小衰减，以d Ｂ为单位；Om ｅg ａp,Ｏmegas 分别为通带截止频率和阻带截止频率,‘s ’说明所设计的是模拟滤波器。
输出参数为滤波器的阶数，Omeｇac为3ｄB截止频率。
matlab信号处理课程设计
matlab信号处理课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解并掌握MATLAB软件在信号处理领域的基本应用；2. 学生能运用MATLAB进行常见信号的时域和频域分析；3. 学生掌握信号处理中滤波器的设计原理，并利用MATLAB实现滤波器的搭建与仿真。
技能目标：1. 学生能熟练运用MATLAB软件进行信号的读取、显示和存储；2. 学生能运用MATLAB函数对信号进行处理，如傅里叶变换、滤波等；3. 学生具备利用MATLAB解决实际信号处理问题的能力。
情感态度价值观目标：1. 学生通过课程学习，培养对信号处理技术的兴趣，激发学习热情；2. 学生在团队协作中，学会沟通、分享与互助，培养良好的团队精神；3. 学生认识到信号处理技术在工程领域的广泛应用，增强对科技创新的认识。
本课程针对高年级本科生，结合学科特点，注重理论与实践相结合。
课程性质为专业选修课，旨在帮助学生掌握MATLAB在信号处理领域的应用，提高解决实际问题的能力。
根据学生特点和教学要求，课程目标分解为具体的学习成果，以便后续教学设计和评估。
通过本课程的学习，学生将能够独立完成信号处理相关任务，并为后续研究和工作打下坚实基础。
二、教学内容1. MATLAB基础操作：介绍MATLAB软件的界面与基本操作，包括数据类型、矩阵运算、脚本编写等（对应教材第一章）。
2. 信号的表示与处理：学习信号的分类、表示方法，以及MATLAB中信号处理相关函数的使用（对应教材第二章）。
- 时域分析：信号的时域特征，如均值、方差、相关函数等。
- 频域分析：傅里叶变换及其应用，频率域滤波器设计原理。
3. 滤波器设计与实现：介绍数字滤波器的设计方法，包括IIR和FIR滤波器，利用MATLAB函数实现滤波器的设计与性能分析（对应教材第三章）。
4. 信号处理应用案例：分析实际信号处理问题，如语音信号处理、图像处理等，运用MATLAB解决相关问题（对应教材第四章）。
5. 课程项目：分组进行课程项目设计，要求学生结合所学内容，自主选题，完成信号处理相关任务。
Matlab中的信号处理方法与示例分析
Matlab中的信号处理方法与示例分析引言：信号处理是指对信号进行采集、变换、压缩、恢复等操作的一种技术。
在现代科学和工程领域中，信号处理在音频、图像、视频等领域中有着广泛的应用。
Matlab作为一款功能强大的科学计算软件，提供了丰富的信号处理工具箱，方便用户进行信号处理的研究和应用。
本文将介绍Matlab中的信号处理方法以及一些示例分析。
一、时域分析1.基本信号生成：Matlab可以方便地生成各种基本信号，如正弦信号、方波信号、脉冲信号等。
利用Matlab编写的生成函数，可以通过输入参数来灵活生成所需的信号。
2.时域图像绘制：利用Matlab的图像绘制函数，可以将信号在时域上进行可视化表示。
通过绘制的时域图像，我们可以对信号的幅值、波形等特征进行直观的观察和分析。
3.时域运算：利用Matlab的向量化运算，我们可以对信号进行各种时域运算，如加法、减法、乘法、除法等。
这些操作对于研究信号的变换和传输过程具有重要的意义。
二、频域分析1.快速傅里叶变换（FFT）：Matlab提供了方便的FFT函数，可以对信号进行频域分析，得到信号在频域上的表示。
通过FFT变换后的结果，我们可以得到信号的功率谱密度、频谱等信息。
2.频谱图绘制：Matlab中的频谱图绘制函数可以将信号的频谱绘制成直观的图像，帮助我们更好地理解信号的频率特征。
通过频谱图的分析，可以发现信号中的主要频率成分以及噪声等信息。
3.滤波操作：通过在频域上对信号进行滤波操作，可以实现信号的去噪、降噪等目的。
Matlab中提供了丰富的滤波函数和滤波器设计工具，方便用户进行信号滤波处理。
三、小波分析1.小波变换：小波变换是一种非平稳信号分析的有效方法。
Matlab中有多种小波变换函数，可以对信号进行小波变换，并得到信号在时频域上的表示。
小波变换可以更好地捕捉信号的瞬时特征，对于研究非平稳信号非常有用。
2.小波包分解：Matlab提供了小波包分解函数，可以将信号进行小波包变换，并得到信号在不同频带的分解系数。
实验一 MATLAB基本操作及简单信号处理
实验一 MATLAB 基本操作及简单信号处理1 实验目的● 学会运用MATLAB 表示的常用离散时间信号； ● 学会运用MATLAB 实现离散时间信号的基本运算。
2 实验原理及实例分析2.1 离散时间信号在MATLAB 中的表示离散时间信号是指在离散时刻才有定义的信号，简称离散信号，或者序列。
离散序列通常用)(n x 来表示，自变量必须是整数。
离散时间信号的波形绘制在MATLAB 中一般用stem 函数。
stem 函数的基本用法和plot 函数一样，它绘制的波形图的每个样本点上有一个小圆圈，默认是空心的。
如果要实心，需使用参数“fill ”、“filled ”，或者参数“.”。
由于MATLAB 中矩阵元素的个数有限，所以MA TLAB 只能表示一定时间范围内有限长度的序列；而对于无限序列，也只能在一定时间范围内表示出来。
类似于连续时间信号，离散时间信号也有一些典型的离散时间信号。
1. 单位阶跃序列单位阶跃序列)(n u 定义为)0()0(01)(<≥⎩⎨⎧=n n n u （1-1）在MA TLAB 中，冲激序列可以通过编写uDT .m 文件来实现，即function y=uDT(n)y=n>=0; %当参数为非负时输出1调用该函数时n 也同样必须为整数或整数向量。
【实例1-1】 利用MATLAB 的uDT 函数绘出单位阶跃序列的波形图。
解：MATLAB 源程序为>>n=-3:5; >>x=uDT(n);>>stem(n,x,'fill'),xlabel('n'),grid on >>title('单位阶跃序列') >>axis([-3 5 -0.1 1.1])程序运行结果如图1-1所示。
2. 矩形序列矩形序列)(n R N 定义为),0()10(01)(N n n N n n R N ≥<-≤≤⎩⎨⎧= （1-2）矩形序列有一个重要的参数，就是序列宽度N 。
MATLAB信号处理工具箱的使用方法
MATLAB信号处理工具箱的使用方法一、信号处理的重要性及MATLAB的应用信号处理是现代科学技术的重要组成部分，被广泛应用于通信、医学、音频处理、图像处理等领域。
而MATLAB作为一款功能强大的科学计算软件，拥有丰富的信号处理工具箱，为研究人员提供了便捷、高效、准确的信号处理能力。
本文将介绍MATLAB信号处理工具箱的使用方法，帮助读者更好地掌握信号处理技术。
二、信号处理基础知识回顾在进一步了解MATLAB信号处理工具箱之前，我们先来回顾一些信号处理的基础知识。
信号处理包括信号的获取、采样、滤波、变换等过程。
其中，频率域分析是信号处理的重要部分，它通过将信号从时域转换到频域，帮助我们更好地理解信号的频谱特性。
三、MATLAB信号处理工具箱的安装与导入要使用MATLAB信号处理工具箱，首先需要安装MATLAB软件，并确保已经安装了信号处理工具箱。
安装完成后，我们需要在MATLAB环境下导入信号处理工具箱，使用以下命令：```>>pkg load signal```四、常用的信号处理函数MATLAB信号处理工具箱提供了众多强大的函数来处理各种信号。
在这一章节，我们将介绍常用的几个信号处理函数。
1. FFT函数FFT(快速傅里叶变换)函数是MATLAB中最常用的函数之一，它将信号从时域转换到频域。
使用FFT函数，我们可以获取信号的频谱特性，识别信号中的频率成分，并对信号进行滤波等操作。
2. FIR和IIR滤波器设计函数滤波器在信号处理中起到重要的作用。
MATLAB信号处理工具箱提供了FIR 和IIR滤波器设计函数，可以根据需求设计各种滤波器，如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
这些函数包括fir1、fir2、butter、cheby1、cheby2等。
3. 卷积函数卷积是信号处理中常用的操作之一。
MATLAB提供了conv函数用于执行卷积运算。
通过卷积运算，我们可以实现信号的平滑处理、特征提取等。
数字信号处理第三版用MATLAB上机实验
实验二：时域采样与频域采样一、时域采样1.用MATLAB编程如下:%1时域采样序列分析fs=1000A=444.128; a=222.144; w=222.144; ts=64*10^(-3); fs=1000;T=1/fs;n=0:ts/T-1; xn=A*exp((-a)*n/fs).*sin(w*n/fs); Xk=fft(xn);subplot(3,2,1);stem(n,xn);xlabel('n,fs=1000Hz');ylabel('xn');title('xn');subplot(3,2,2);plot(n,abs(Xk));xlabel('k,fs=1000Hz'); title('|X(k)|');%1时域采样序列分析fs=200A=444.128; a=222.144; w=222.144; ts=64*10^(-3); fs=200;T=1/fs;n=0:ts/T-1; xn=A*exp((-a)*n/fs).*sin(w*n/fs);Xk=fft(xn);subplot(3,2,3);stem(n,xn);xlabel('n,fs=200Hz'); ylabel('xn');title('xn');subplot(3,2,4);plot(n,abs(Xk));xlabel('k,fs=200Hz'); title('|X(k)|');%1时域采样序列分析fs=500A=444.128; a=222.144; w=222.144; ts=64*10^(-3); fs=500;T=1/fs;n=0:ts/T-1; xn=A*exp((-a)*n/fs).*sin(w*n/fs); Xk=fft(xn);subplot(3,2,5);stem(n,xn);xlabel('n,fs=500Hz');ylabel('xn');title('xn');subplot(3,2,6);plot(n,abs(Xk));xlabel('k,fs=500Hz'); title('|X(k)|');2.经调试结果如下图:20406080-200200n,fs=1000Hzxnxn2040608005001000k,fs=1000Hz|X (k)|51015-2000200n,fs=200Hzx nxn510150100200k,fs=200Hz |X(k)|10203040-2000200n,fs=500Hzx nxn102030400500k,fs=500Hz|X (k)|实验结果说明:对时域信号采样频率必须大于等于模拟信号频率的两倍以上,才 能使采样信号的频谱不产生混叠.fs=200Hz 时，采样信号的频谱产生了混叠，fs=500Hz 和fs=1000Hz 时，大于模拟信号频率的两倍以上，采样信号的频谱不产生混叠。
利用MATLAB进行心电图信号处理与分析
利用MATLAB进行心电图信号处理与分析心电图（Electrocardiogram，简称ECG）是一种记录心脏电活动的重要手段，通过对心电图信号的处理与分析可以帮助医生判断患者的心脏健康状况。
MATLAB作为一种功能强大的科学计算软件，被广泛运用于心电图信号处理与分析领域。
本文将介绍如何利用MATLAB进行心电图信号处理与分析，包括信号预处理、特征提取、心率检测等内容。
1. 信号预处理在进行心电图信号处理之前，首先需要对原始信号进行预处理，以提高后续分析的准确性和可靠性。
常见的信号预处理方法包括滤波、去噪和基线漂移校正等。
1.1 滤波滤波是信号处理中常用的技术，可以去除信号中的噪声和干扰，保留有用的信息。
在心电图信号处理中，常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波和带通滤波等。
MATLAB提供了丰富的滤波函数和工具箱，可以方便地实现各种滤波操作。
1.2 去噪心电图信号往往受到各种干扰和噪声的影响，如肌肉运动、呼吸运动等。
去噪是信号预处理中至关重要的一步，可以有效提取出心电活动的真实信息。
MATLAB中有多种去噪算法可供选择，如小波去噪、均值滤波等。
1.3 基线漂移校正基线漂移是指心电图信号中由于各种原因引起的直流成分变化，会影响后续特征提取和分析的准确性。
在预处理阶段需要对基线漂移进行校正，以保证后续分析结果的可靠性。
MATLAB提供了多种基线漂移校正方法，如多项式拟合、小波变换等。
2. 特征提取特征提取是对经过预处理的心电图信号进行进一步分析和抽取有意义的特征信息。
常见的特征包括R峰位置、QRS波群宽度、ST段变化等，这些特征可以反映心脏活动的规律和异常情况。
2.1 R峰检测R峰是心电图中QRS波群中最高点对应的峰值，通常用于计算心率和分析心脏节律。
MATLAB提供了多种R峰检测算法，如基于阈值法、基于波形相似性比较法等。
通过R峰检测可以准确计算心率，并进一步分析心脏节律是否规律。
2.2 QRS波群特征提取除了R峰位置外，QRS波群中的形态和宽度也包含了丰富的信息。
(完整word版)基于matlab的语音信号分析与处理
基于matlab的语音信号分析与处理摘要:滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位，FIR数字滤波器和IIR 滤波器是滤波器设计的重要组成部分。
Matlab功能强大、编程效率高, 特别是Matlab具有信号分析工具箱,不需具备很强的编程能力,就可以很方便地进行信号分析、处理和设计。
基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。
使用窗函数法来设计FIR数字滤波器，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR 数字滤波器，并利用MATLAB作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。
关键词：数字滤波器；MATLAB；切比雪夫Abstract:Filter design in digital signal processing plays an extremely important role, FIR digital filters and IIR filter is an important part of filter design. Matlab is powerful, programming efficiency, Matlab also has a particular signal analysis toolbox, it need not have strong programming skills can be easily signal analysis, processing and design. MATLAB based on the noise issue speech signal processing design and implementation of digital signal processing integrated use of the theoretical knowledge of the speech signal plus noise, time domain, frequency domain analysis and filtering. The corresponding results obtained through theoretical derivation, and then use MATLAB as a programming tool for computer implementation.Implemented in the design process, using the windowfunction method to design FIR digital filters with Butterworth, Chebyshev and bilinear Reform IIR digital filter design and use of MATLAB as a supplementary tool to complete the calculation and graphic design Drawing.Keywords：digital filter; MATLAB; Chebyshev语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴的学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。
数字信号处理实验
数字信号处理实验数字信号处理实验讲义前⾔ (2)实验⼀MATLAB简介 (3)实验⼆⽤FFT实现信号的谱分析 (5)实验三IIR数字巴特沃思滤波器的设计 (8)实验四FIR数字滤波器的设计 (9)前⾔信号处理与计算机的应⽤紧密结合。
⽬前⼴泛应⽤的MA TLAB⼯具软件包，以其强⼤的分析、开发及扩展功能为信号处理提供了强有⼒的⽀持。
在数字信号处理实验中，我们主要应⽤MA TLAB的信号处理⼯具箱及其灵活、便捷的编程⼯具，通过上机实验，帮助学⽣学习、掌握和应⽤MA TLAB软件对信号处理所学的内容加以分析、计算，加深对信号处理基本算法的理解。
实验⼀ MATLAB 简介实验⽬的1．熟悉MATLAB 软件的使⽤⽅法； 2．MA TLAB 的绘图功能；3．⽤MA TLAB 语句实现信号的描述及变换。
实验原理1．在MA TLAB 下编辑和运⾏程序在MA TLAB 中，对于简单问题可以在命令窗（command windows ）直接输⼊命令，得到结果；对于⽐较复杂的问题则可以将多个命令放在⼀个脚本⽂件中，这个脚本⽂件是以m 为扩展名的，所以称之为M ⽂件。
⽤M ⽂件进⾏程序的编辑和运⾏步骤如下：（1）打开MA TLAB ，进⼊其基本界⾯；（2）在菜单栏的File 项中选择新建⼀个M ⽂件；（3）在M ⽂件编辑窗⼝编写程序；（4）完成之后，可以在编辑窗⼝利⽤Debug ⼯具调试运⾏程序，在命令窗⼝查看输出结果；也可以将此⽂件保存在某个⽬录中，在MATLAB 的基本窗⼝中的File 项中选择Run The Script ，然后选择你所要运⾏的脚本⽂件及其路径，即可得出结果；也可以将此⽂件保存在当前⽬录中，在MA TLAB 命令窗⼝，“>>”提⽰符后直接输⼊⽂件名。
2．MA TLAB 的绘图功能plot(x,y) 基本绘图函数，绘制 x 和y 之间的坐标图。
figure(n ) 开设⼀个图形窗⼝nsubplot(m,n,N) 分割图形窗⼝的MATLAB 函数，⽤于在⼀个窗⼝中显⽰多个图形，将图形窗⼝分为m ⾏n 列，在第N 个窗⼝内绘制图形。
MATLAB及其信号处理基础
MATLAB及其信号处理基础1．实验⽬的（1）掌握MATLAB基本语法（2）掌握使⽤MATLAB进⾏图像、⾳频⽂件的基本使⽤与分析⽅法2．实验内容（1）MATLAB基本语法；（2）MATLAB信号处理基础；3．实验原理（1）MATLAB基本语法 MATLAB的变量名以字母打头，后最多可跟19个字母或数字，不能使⽤内部函数或命令名作为变量名；MATLAB中的变量名区分⼤⼩写。
MATLAB的基本单位是矩阵。
常⽤命令：dir：列出当前⽬录下的所有⽂件clc：清除命令窗clear all：清除环境（从内存中清除所有变量）who：将内存中的当前变量以简单形式列出close all：关闭所有的Figure窗⼝（2）MATLAB信号处理基础 离散傅⾥叶、离散余弦和离散⼩波变换是图像、⾳频信号常⽤基础操作，时域信号转换到不同变换域以后，会导致不同程度的能量集中，信息隐藏利⽤这个原理在变换域选择适当位置系数进⾏修改，嵌⼊信息，并确保图像、⾳频信号经处理后感官质量⽆明显变化。
4．实验记录（1）MATLAB基本语法1、变量赋值1）表达式赋值图1.1.1 表达式赋值2）矩阵赋值 数值通常按⾏输⼊，⾏之间⽤分号隔开。
图1.1.2 矩阵赋值3）通过引⽤特定的位置可以单独改变某个矩阵元素图1.1.3 通过特定的位置单独改变某个矩阵元素4）引⽤已定义的矩阵，重新定义⼀个新矩阵S为3）步骤定义的矩阵图1.1.4 引⽤已定义的矩阵，重新定义⼀个新矩阵2.整数操作1）fix(x)：截尾取整图1.2.1 将3.12的⼩数部分去除只保留整数部分32）floor(x)：不超过x的最⼤整数（⾼斯取整）图1.2.2 通过⾼斯取整将3.12、-3.12取没有超过他们的整数3）ceil(x)：⼤于x的最⼩整数图1.2.3 取3.12、-3.12⽐它们⼤的最⼩整数3.随机序列常⽤命令1）rand：均匀分布随机矩阵rand ⽆变量输⼊时只产⽣⼀个随机数y=rand(n) ⽣成n*n随机矩阵，其元素在（0，1）内y=rand(m,n) ⽣成m*n随机矩阵，其元素在（0，1）内图1.3.1 ⽣成⼀个3*4的随机矩阵2）randn：正态分布随机矩阵randn ⽆变量输⼊时只产⽣⼀个正态分布随机数y=randn(n) ⽣成n*n正态分布随机矩阵y=randn(m,n) ⽣成m*n正态分布随机矩阵图1.3.2 产⽣⼀个均值为0.6，⽅差为0.1的4阶矩阵3）randsrc：产⽣均匀分布数组randsrc ⽆变量输⼊时只产⽣⼀个随机数1或者-1y=randsrc(n) ⽣成n*n随机数组，其元素为1或者-1y=randsrc(m,n) ⽣成m*n随机数组，其元素为1或者-1图1.3.3 产⽣⼀个2*3的随机矩阵4.矩阵常⽤操作命令 MATLAB的基本单位是矩阵，掌握矩阵的输⼊、各种数值运算以及矩阵函数是学好MATLAB的关键。
使用MATLAB进行信号编码与解码方法及其应用
使用MATLAB进行信号编码与解码方法及其应用概述：信号编码与解码在通信系统中起着至关重要的作用，它涉及到信号的传输、编码和解码等一系列关键技术。
本文将详细介绍使用MATLAB进行信号编码与解码的方法及其应用。
一、信号编码方法1. 传统信号编码方法传统的信号编码方法主要包括脉冲编码调制（PCM）、频移键控（FSK）和相位偏移键控（PSK）等。
这些方法通过改变信号的特征参数来表示信息。
2. 压缩信号编码方法随着通信技术的发展，压缩信号编码方法得到了广泛应用。
其中，离散余弦变换（DCT）和小波变换（Wavelet Transform）等是常用的压缩编码方法。
它们通过对信号进行变换，将冗余信号进行压缩，从而减小信号的传输开销。
3. 数字信号处理方法数字信号处理（DSP）方法是一种在计算机上进行信号处理的技术。
通过采样、量化和编码等步骤，将连续信号转换为离散信号进行处理。
MATLAB提供丰富的DSP工具箱，可以方便地进行信号编码与解码。
二、信号解码方法1. 传统信号解码方法传统信号解码方法主要包括解调和解码等步骤。
解调是将信号从模拟形式转换为数字形式，解码是将数字信号还原为原始信息。
这些方法通常需要使用特定的解调设备和解码器进行操作。
2. 数字信号处理方法数字信号处理方法在信号解码方面具有独特优势。
通过MATLAB中的数字信号处理工具，可以对数字信号进行滤波、去噪、边缘检测等处理，从而实现高质量的信号解码。
三、信号编码与解码应用1. 语音编码与解码语音编码与解码是信号处理的重要应用之一。
通过MATLAB进行语音信号的编码与解码，可以减小语音信号的数据量，实现高质量的语音通信。
2. 图像编码与解码图像编码与解码是数字图像处理的核心技术之一。
MATLAB提供了多种图像编码与解码算法，如JPEG、JPEG2000等，可用于图像压缩与传输。
3. 视频编码与解码视频编码与解码是一种将连续的图像序列进行压缩与传输的技术。
matlab在通信中的应用总结篇
（二）、模数转换
量化:
A律 elseif U律
编码
PCM for sign rem
（三）、基带传播
编码：
SNRZ、SRZ、DNRZ、DRZ
调制：y=dmodce(x, Fd, Fs, method, M ) 解调：y=ddemodce(x, Fd, Fs, method, M ) 信道函数：y=awgn(x,snr,sigpower,state,powertype) 升余弦滤波器：y=rcosflt(x, Fd,Fs,···)
blackman、 kaiser 窗函数法：fir1(N,wc) 频率抽样法：fir2(N,F,A)
三、 MATLAB与通信仿真
模拟调制:调幅、调频、调相 模数转换：量化 、编码 基带传播：码型 载波调制：ASK、FSK、PSK
（一）、模拟调制
幅度调制:
DSB：低通滤波器 SSB：hilebert AM：解调：hilbert
（一）MATLAB集成环境 （二） MATLAB运算 （三） MATLAB程序设计 （四）MATLAB绘图
一、MATLAB集成环境
窗口作用：
命令窗口：>>、clc、clf ； 工作空间窗口：who whos 查看变量 历史命令窗口：create M-file
Help：help 函数名
（二） MATLAB运算
（三） MATLAB程序设计
M文件：脚本文件、函数文件 程序控制构造
顺序构造：input、disp 选择构造：if语句、elseif 循环构造：for语句、 while语句、
函数文件
funtion [c,d]=函数名（a,b）nargin narout
（四） MATLAB绘图
基于MATLAB的信号分析与处理
基于MATLAB的信号分析与处理————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：山东建筑大学课程设计说明书题目: 基于MATLAB的信号分析与处理课程：数字信号处理课程设计院 (部）: 信息与电气工程学院专业：通信工程班级: 通信学生姓名：学号：指导教师：完成日期：目录目录 (1)摘要 (2)正文 (3)1设计目的和要求 (3)2设计原理 (3)3设计内容 (4)3.1源程序代码 (4)3.2程序执行的结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．。
..。
7 ...........................................................................................................................3。
3调试分析过程描述 (12)3。
4结果分析................................. 错误!未定义书签。
总结与致谢 (14)参考文献 (15)摘要随着科学技术的飞速发展，人们对信号的要求越来越高.然而，学好《数字信号处理》这门课程是我们处理信号的基础。
MATLAB是一个处理信号的软件，我们必须熟悉它的使用.本次课程设计利用MATLAB软件首先产生成低频、中频、高频三种频率信号，然后将三种信号合成为连续信号，对连续周期信号抽样、频谱分析，并设计低通、带通、高通三种滤波器对信号滤波,观察滤出的信号与原信号的关系，并分析了误差的产生，通对数字信号处理课程的理论知识的综合运用。
从实践上初步实现对数字信号的处理.关键词：MATLAB；连续信号；采样定理；滤波器；频谱分析；正文1设计目的和要求(1)、产生一个连续信号，该信号中包含有低频、中频、高频分量，对其进行采样,用MATLAB绘制它们的时域波形和频域波形，对其进行频谱分析；（2）、根据信号频谱分析的结果，分别设计合适的低通、带通、高通滤波器，用MATLAB绘制其幅频及相频特性图；（3）、用所设计的滤波器对信号进行滤波处理，对滤波后的信号进行FFT 频谱分析，用MATLAB绘制处理过程中的各种波形及频谱图，比较滤波前后的时域波形及频谱，对所得结果和滤波器性能进行分析,阐明原因，得出结论;（4)学会使用MATLAB对信号进行分析和处理；2设计原理理论上信号的采样要符合奈奎斯特采样定律，就是采样频率要高一点，一般为被采信号最高频率的2倍,只有这样,才能保证频域不混叠,也就是采样出来数字信号中包含了被采信号的所有信息,而且没有引入干扰。
MATLAB 第3章 Z变换
x(n) z x(n) z n
n n n1 n 0
1
0 Z Rx Z
其中：Rx-为收敛域的最小半径。 数字信号处理
右边序列的 收敛域
Rx Z
第三章 Z变换
jIm[z]
Rx －
o
Re[z]
图3-3 右边序列及其收敛域 （n1<0， |z|=∞除外）
数字信号处理
第三章 Z变换
三．几种序列的收敛域
（1）有限长序列:
x ( n), n1 n n2 x ( n) 其他n 0,
其z变换为
收敛域为
0 z
图3-2 有限长序列及其收敛域 （n1 0, n2 0；z 0, z 除外）
数字信号处理
第三章 Z变换
第三章 Z变换
二．Z变换的收敛域 1．收敛域的定义：对任意给定序列x(n)，使其z
变换收敛的所有z值的集合称为X(z)的收敛域。
2. 收敛条件：X ( z )
n
x(n) z n 的级数收敛的充
分必要条件是满足绝对可和的条件，即要求
n | x ( n ) z | M
数字信号处理
第三章 Z变换
例3-2 x(n)=anu(n), 求其z变换及收敛域。
解 这是一个因果序列，其z变换为
X ( z) a z
n 0
n n
1 z (az ) 1 1 az za n 0
1 n
|z|>|a|
这是一个无穷项的等比级数求和，只有在 |az-1|<1 即 |z|>|a|处收敛如图3-4所示。
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1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
-10
-5
0
5
10
diric(t,5)
信号的常规操作
信号加
x=x1+x2
信号乘 改变比例
移位
x=x1.*x2 x=a*x1 x=x1(n-k)
信号必须 等长对齐 信号必须 等长对齐
7
折叠 取样和 取样积
y=x(-n)
n2
y=sum(x(n1:n2)) y x(n)
典型离散信号表示
单位抽样序列
x=zeros(1,N);
x(1)=1;
δ(n)
x(k)=1;
δ(n-k)
单位阶跃序列:
x=ones(1,N);
3
波形的产生 首先产生时间：如t=0:0.01:2*pi; 产生信号：如 y=sin(2*t+pi/4);
1
0.5
0
-0.5
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
square sawtooth sinc
15
离散系统的表示方法转换函数
tf2zp
sos2tf
tf2ss
sos2zp
zp2tf
sos2ss
zp2sos
ss2tf
zp2ss
ss2zp
ss2sos
16
4.3 变换的MATLAB实现
1、DFT
N 1
X (k) x(n)WNkn.............0 k N 1 n0
单位抽样响应 h(n) ?
filter函数 y=filter(b,a,x)
impz函数 y=impz(b,a)
11
12
频率响应 H(e jw ) ？
M
b(r )e jwr
H(e jw )
r N
1
a(k)e jwk
k
[h,f]=freqz(b,a,n,fs)
13
14
零极点增益？
N 1
x(n)
1 N
X (k)WNkn.........0 n N 1
k 0
其中 WN e j(2 /N )
17
计算
x
(n)
cos(
n
6
),
N
12
DFT并画图
18
19
20
2、FFT
可利用内部函数fft进行计算，速度快。
y=fft(x,n)
x的n点fft
x=ifft(y,n)
21
离散系统的表示方法： LSI系统的时域表示
常系数线性差分方程 单位抽样响应h(n)
LSI系统的频域表示
频率响应 （DFT） 转移函数 （z变换） 零极点增益 二次分式
离散系统的内部描述
10
离散系统的输入输出的差分方程：
y(n) 0.4y(n 1) 0.5y(n 2) 0.2x(n) 0.1x(n 1)
29
FIR一般有三种设计方法：
窗函数法
频率取样法
切比雪夫逼近法
30
（2） 基于MATLAB的IIR滤波器设计
Butterworth数字滤波器设计 椭圆数字滤波器设计 Chebyshev-I数字滤波器设计 Chebyshev-II数字滤波器设计
31
Butterworth数字滤波器设计
噪声的产生
rand , randn
4
周期波形产生
函数名
Sawtooth(t,width)
功能
产生锯齿波或三角波. Width确定最大值位置
Square(t,duty)
产生方波。Duty指定正半周期的比例
Sinc(t)
产生sinc或sin(pi*t)/(pi*t)
Diricnc函数
n1 n2
y=prod(x(n1:n2)) y x(n) n1
8
产生数据
直接键盘输入 利用函数产生，如sin,cos,sawtooh等 用Matlab从.Mat文件导入 通过文件读写产生数据，如fopen,fread等 用一个.M文件专门产生数据
9
4.2 离散系统的MATLAB实现
MATLAB与信号处理
数字信号处理
1
4、基于MATLAB的数字信号处理
4.1 4.2 4.3 4.4 4.5
信号产生 离散系统的MATLAB实现 变换的MATLAB实现 数字滤波器设计 功率谱估计
2
4.1 信号产生
信号的表示
Matlab中，信号都是用矩阵（向量）描述
例如：x=[4 3 7 –9 1]
数字滤波器
对数字信号进行滤波的线性时不变系统。
数字滤波器的分类
IIR数字滤波器：设计经典选频滤波器，性能好， 阶数低。
FIR数字滤波器：设计线性相位经典滤波器，适用范围广、
阶数高。
27
数字滤波器的设计步骤
1） 按照实际任务的要求，确定滤波器的技术指标。 2）用一个因果、稳定的离散线性时不变系统的系统函数
3、z变换
X (z) x (n)z n n0
x(n)
1
2j
X (z)zn1dz
c
[R,P,K]=residuez(B,A);
22
4、DCT
Xc (0) Xc (k)
N
N x(n) n
N 1
N x (n) cos n0
n k
N
y=dct(x,n) x=idct(y,n)
23
rp=84.3566 24
去逼近这一网络性能。根据不同的要求可选择IIR或者 FIR系统函数去逼近。 3）利用有限精度算法实现系统函数。
28
IIR数字滤波器一般有两种设计方法：
1）模拟原型法 先设计一个合适的模拟滤波器，然后再变
换为满足要求的数字滤波器 。 2）直接法 直接在离散时域和离散频域进行数字滤波
器的设计
5、Hilbert变换
解析信号
z(n) x(n)
j x(n)
DFT方法求解
函数y=Hilbert(x)
25
4 基于MATLAB的数字滤波器设计
（1） 数字滤波器的基本概念 （2）基于MATLAB的IIR滤波器设计 （3） 基于MATLAB的FIR滤波器设计
26
（1） 数字滤波器的基本概念
MATLAB语句：
[b,a]=butter(n,wn)
(1)
[b,a]=butter(n,wn,’ftype’)
(2)
[z,p,k]=butter(…)
(3)
[a,b,c,d]=butter(…)
(4)
语句(1)~ (4) 都可以设计一个阶数为n，截止频率为
wn的数字低通滤波器。对于语句(2) ，若参数ftype取‘hi-
5
1 0.8 0.6 0.4 0.2
0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8
-1 0
5
10
15
20
25
30
sawtooth(t,0.7)
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
-10
-5
0
5
10
sinc(t)
2 1.5
1 0.5
0 -0.5
-1 -1.5
-2 0
5
10
15
20
25
30
square(t)