抽样定理的应用 摘要 抽样定理表示为若频带宽度有限的，要从抽样信号中无失真地恢复原信号，抽样频率应大于2倍信号最高频率。抽样频率小于2倍频谱最高频率时，信号的频谱有混叠。抽样频率大于2倍频谱最高频率时，信号的频谱无混叠。 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学科，是目前发展最为迅速的学科之一，通过语音传递信息是人类最重要，最有效，最常用和最方便的交换信息手段，所以对其的研究更显得尤为重要。 Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用 软件，它可以将声音文件变换成离散的数据文件，然后用起强大的矩阵运算能力处理数据。这为我们的本次设计提供了强大并良好的环境！ 本设计要求通过利用matlab对模拟信号和语音信号进行抽样，通过傅里叶变换转换到频域，观察波形并进行分析。 关键词：抽样Matlab
目录 一、设计目的： (2) 二、设计原理： (2) 1、抽样定理 (2) 2、MATLAB简介 (2) 3、语音信号 (3) 4、Stem函数绘图 (3) 三、设计内容： (4) 1、已知g1(t)=cos(6πt),g2(t)=cos(14πt),g3(t)=cos(26πt),以抽样频率 fsam=10Hz对上述三个信号进行抽样。在同一张图上画出g1(t)，g2(t)，g3(t)及其抽样点,对所得结果进行讨论。 (4) 2、选取三段不同的语音信号，并选取适合的同一抽样频率对其进 行抽样，画出抽样前后的图形，并进行比较，播放抽样前后的语音。 (6) 3、选取合适的点数，对抽样后的三段语音信号分别做DFT，画图 并比较。 (10) 四、总结 (12) 五、参考文献 (13)
心电放大电路实验报告 一概述 心脏是循环系统中重要的器官。由于心脏不断地进行有节奏的收缩和舒张活动，血液才能在闭锁的循环系统中不停地流动。心脏在机械性收缩之前，首先产生电激动。心肌激动所产生的微小电流可经过身体组织传导到体表，使体表不同部位产生不同的电位。如果在体表放置两个电极，分别用导线联接到心电图机(即精密的电流计)的两端，它会按照心脏激动的时间顺序，将体表两点间的电位差记录下来，形成一条连续的曲线，这就是心电图。 普通心电图有一下几点用途 1、对心律失常和传导障碍具有重要的诊断价值。 2、对心肌梗塞的诊断有很高的准确性，它不仅能确定有无心肌梗塞，而且还可确定梗塞的病变期部位范围以及演变过程。 3、对房室肌大、心肌炎、心肌病、冠状动脉供血不足和心包炎的诊断有较大的帮助。 4、能够帮助了解某些药物（如洋地黄、奎尼丁）和电解质紊乱对心肌的作用。 5、心电图作为一种电信息的时间标志，常为心音图、超声心动图、阻抗血流图等心功能测定以及其他心脏电生理研究同步描纪，以利于确定时间。 6、心电监护已广泛应用于手术、麻醉、用药观察、航天、体育等的心电监测以及危重病人的抢救。 二系统设计 心电信号十分微弱，频率一般在0.5HZ-100HZ之间，能量主要集中在17Hz附近，幅度大约在10uV-5mV之间，所需放大倍数大约为500-1000倍。而50hz工频信号，极化电压，高频电子仪器信号等等干扰要求心电信号在放大的过程中始终要做好噪声滤除的工作。下图为整体化框图。 三具体实现 电路图如下： 1 导联输入： 导联线又称输入电缆线。其作用是将电极板上获得的心电信号送到放大器的输入端。心脏
《数字信号处理》课程设计 作 业 院系：物理工程学院电子信息科学与技术 班级：1 学号：20092250103 姓名：冯军美
实验一：音乐信号音谱和频谱的观察 1.实验方案 读取音乐信号并将信号装换为单声道的，并输出信号的波形图和频谱图% 2.源程序 clear all; close all;clc [x,fs,bit]=wavread('F:\费玉清-一剪梅00_01_23-00_01_28.wav'); %读取音乐信号，其中x为截取的音乐信号 size(x) %看音乐信号是单声道还是双声道 sound(x,fs); %听原始音乐信号 x=x(:,1); %获取单声道音乐信号 N=length(x); %N为音乐信号的长度 figure plot(x) %画音乐信号的连续波形 grid on %产生虚线格 title('音乐信号时域波型') %标注图注 xlabel('Time') %x坐标 ylabel('Magnitude') %y坐标 F1=fft(x,N); %做音乐信号的N点快速傅里叶变换 w=2/N*[0:N-1]; %w为连续频谱的数字角频率横坐标 figure plot(w,abs(F1)) %连续频谱图 grid on title('音乐信号频域波型') xlabel('Frequency/Hz') ylabel('Magnitude') %不同抽样频率下听取的音乐信号 % sound(x,2*fs); sound(x,fs/2);
3.输出波形 0.5 1 1.5 2 2.5x 10 5 -1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.8 1音乐信号时域波型 Time M a g n i t u d e 00.20.40.6 0.81 1.2 1.4 1.6 1.82 500 1000 1500 20002500 3000 音乐信号频域波型 Frequency/Hz M a g n i t u d e
心音信号去噪方法比较研究 2016 年 01 月 06 日
摘要 (1) 关键词 (1) 第一章绪论 (2) 1.1研究背景 (2) 1.1.1心音信号基础知识 (2) 1.1.1.1心音的形成机制 (2) 1.2心音信号的特性 (3) 1.2.1心音的时域特性 (3) 1.2.2心音的频率特性 (3) 第二章去噪方法分析 (4) 2.1 巴特沃斯滤波器 (4) 2.2 切比雪夫低通滤波器 (5) 2.3 小波变换 (6) 第三章心音信号的获取及预处理 (12) 3.1 心音信号的采集 (13) 3.2 心音信号的预处理 (14) 第四章心音信号去噪的实验过程 (14) 4.1 常规方法 (14) 4.2 小波去噪 (17) 第五章滤波方法比较 (21) 第六章实验总结 (21) 参考文献 (22) 附录 (24)
摘要 心音是最重要的信号之一。然而，许多外界因素会影响心音信号的采集。心音是弱电气信号以至很弱的外部噪声就能导致信号中的病理和生理信息的错误判断，从而导致疾病的错诊。因此对心音信号去噪的研究非常重要。 本文研究并比较了几种基于matlab的心音去噪的方法。首先我们采用经典的butterworth低通滤波器和切比雪夫低通滤波器对心音信号进行去噪，结果表明这两种滤波器对高频噪声的消除效果明显，但不能滤除低频噪声。其次，我们采用了小波变换对含噪心音信号进行处理。一种方法中丢弃分解信号的高频部分和 部分细节，将分解后的信号近似和第四层细节相加作为样本信号的代替。这种方法简单且能有效的消除高频噪声，但由于丢失了部分细节，易使信号失真。然后，我们采用haar小波阈值法对信号去噪，取得的较好的去噪效果，但高频噪声残留较多。最后，我们db6小波进行去噪，得到了很好的信号波形，而且高频噪声残留较少。通过实验，我们得出结论，无论哪种去噪方式都有其自身的局限性，单独的使用一种去噪方法很难将噪声完全滤除。应该采用综合滤波方法，结合各个方法的优势联合滤波。首先使用巴特沃斯低通滤波器或切比雪夫滤波器低通滤波器滤除高频噪声，再用db小波阈值或haar小波阈值法去噪法进行去噪。这样既能完全滤除高频噪声，又能较好的抑制低频噪声，使滤波效果达到最优化。 关键词：心音、去噪、巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、小波分解与重构、d b6小波、haar小波
生物医学工程软件技术心音信号的处理与分析软件设计 2012年6月7日
摘要 心音是人体最重要的生理信号之一，是评估心脏功能状态的一种基本方法，蕴含着心脏各个部分本身及相互之间作用的生理和病理等重要的诊断信息。先前人们广泛采用听诊器进行心音主观的分析诊断，但存在较大的局限性和主观性。而心电图机由于其采用低频响应的热笔结构，不能完整地记录全频心音，完全没有量化分析功能，在心音的存储、处理上存在着较大的局限性，故临床应用较少。因此，开发基于虚拟仪器的心音多功能处理分析仪器是一项十分有意义的工作。 本实验旨在设计一款对已的采集心音信号进行显示，处理分析，并获取相关特征参数，对信号采集者的心音正常与否进行简单判断。首先显示原始波形找到其特征进行简单时域处理，和频域滤波，提取包络并计算相关重要心音参数并简单判断是否在正常范围内来实现对于采集到的心音信号进行分析比较。除文件的读取外整个程序设计在一个大的while循环之下，程序运行过程中可根据具体的心音情况实时修改程序中的参数，满足个体差异性。 程序运行稳定，未发生异常事件且测量的健康被试者相关参数均在正常范围附近，可以推断该软件具有较高可靠性符合设计要求。 关键词：labview, 心音，处理分析，软件，设计。 1
目录 摘要 (1) 1 前言（或“绪论”） (2) 1.1 心音信号介绍 (2) 1.2国内外研究现状 (4) 2.设计任务 (6) 需求分析： (6) 3．设计内容 (8) 3.1波形显示、截取与去直流处理 (8) 3.1.1文件的读入 (9) 3.1.2波形的截取与去直流 (9) 3.2信号滤波去噪 (10) 3.3提取包络及曲线拟合、波形保存 (11) 3.31希尔伯特提取包络 (12) 3.32高斯曲线拟合 (12) 3.33外包络线保存 (13) 3.4心率及峰值等计算 (14) 3.5其他参数计算以及心音分裂的简单判断 (15) 3.5.1 S1、S2时长确定与收缩及舒张期确定 (16) 3.5.2心音分裂判断 (16) 4、程序结构分析 (17) 4.1原始波形界面 (17) 4.2截取后波形界面 (18) 5、流程图 (21) 7、调试及运行结果 (22) 8、课程体会 (26) 9 参考文献 (26) 附录：源程序 (27)
语音信号的数字滤波 ——利用双线性变换法实现IIR数字滤波器的设计一．课程设计的目的 通过对常用数字滤波器的设计和实现，掌握数字信号处理的工作原理及设计方法；熟悉用双线性变换法设计 IIR 数字滤波器的原理与方法，掌握利用数字滤波器对信号进行滤波的方法，掌握数字滤波器的计算机仿真方法，并能够对设计结果加以分析。 二．设计方案论证 1.IIR数字滤波器设计方法 IIR数字滤波器是一种离散时间系统，其系统函数为 假设M≤N，当M＞N时,系统函数可以看作一个IIR的子系统和一个(M-N)的FIR子系统的级联。IIR数字滤波器的设计实际上是求解滤波器的系数和，它 是数学上的一种逼近问题，即在规定意义上（通常采用最小均方误差准则）去逼近系统的特性。如果在S平面上去逼近，就得到模拟滤波器；如果在z平面上去逼近，就得到数字滤波器。 2.用双线性变换法设计IIR数字滤波器 脉冲响应不变法的主要缺点是产生频率响应的混叠失真。这是因为从S平面到Ｚ平面是多值的映射关系所造成的。为了克服这一缺点，可以采用非线性频率压缩方法，将整个频率轴上的频率范围压缩到-π/T～π/T之间，再用z=e sT转换 平面的-π/T～π到Z平面上。也就是说，第一步先将整个S平面压缩映射到S 1 /T一条横带里；第二步再通过标准变换关系z=e s1T将此横带变换到整个Z平面上去。这样就使S平面与Z平面建立了一一对应的单值关系，消除了多值变换性，也就消除了频谱混叠现象，映射关系如图1所示。 图1双线性变换的映射关系 为了将S平面的整个虚轴jΩ压缩到S1平面jΩ1轴上的-π/T到π/T段上，可以通过以下的正切变换实现
燕山大学 课程设计说明书题目心电数据处理与去噪 学院（系）：电气工程学院 年级专业： 11级仪表一班 学号： 110103020036 学生姓名：张钊 指导教师：谢平杜义浩 教师职称：教授讲师
燕山大学课程设计（论文）任务书 院（系）：电气工程学院基层教学单位：自动化仪表系 说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。 2014年7月 5 日
摘要 (2) 第1章设计目的、意义 (3) 1.1 设计目的 (3) 1.2设计内容 (3) 第2章心电信号的频域处理方法及其分析方法 (4) 2.1小波分析分析 (4) 2.2 50hz工频滤波分析 (10) 第3章 GUI界面可视化 (14) 学习心得 (15) 参考文献 (15)
信号处理的基本概念和分析方法已应用于许多不同领域和学科中，尤其是数字计算机的出现和大规模集成技术的高度发展，有力地推动了数字信号处理技术的发展和应用。心脏周围的组织和体液都能导电，因此可将人体看成为一个具有长、宽、厚三度空间的容积导体。心脏好比电源，无数心肌细胞动作电位变化的总和可以传导并反映到体表。在体表很多点之间存在着电位差，也有很多点彼此之间无电位差是等电的。心脏在每个心动周期中，由起搏点、心房、心室相继兴奋，伴随着生物电的变化，这些生物电的变化称为心电 它属于随机信号的一种，用数字信号处理的方法和Matlab软件对其进行分析后，可以得到许多有用的信息，对于诊断疾病有非常重要的参考价值。 关键字：信号处理心电信号Matlab
第一章设计目的、意义 1 设计目的 进行改革，增大学生的自主选择权，让学生发展自己的兴趣，塑造自己未来的研究发展方向。课程设计的主要目的： （1）培养学生文献检索的能力，特别是如何利用Internet检索需要的文献资料。 （2）培养灵活运用所学的电力电子技术知识和创造性的思维方式以及创造能力。 （3）培养学生综合分析问题、发现问题和解决问题的能力。 （4）培养学生用maltab处理图像与数据的能力。 2 设计内容 2.1 设计要求： 要求设计出心电数据处理的处理与分析程序。 (1) 处理对象：心电数据； (2) 内容：心电数据仿真，心电数据处理（仿真数据，真实数据）； (3) 结果：得到处理结果。 2.2 设计内容： （1）心电数据仿真； （2）心电数据处理； （3）分析处理结果。 （4）可视化界面设计 2.3 实验原理 2.3.1心电产生原理 我们常说的心电图一般指体表心电图，反映了心脏电兴奋在心脏传导系统中产生和传导的过程。正常人体的每一个心动周期中，各部分兴奋过程中
论文（设计）题目： 基于MATLAB的数字图像处理系统设计 姓名宋立涛 学号２０１２１１８６７ 学院信息学院 专业电子与通信工程 年级２０１２级 ２０１３年６月１６日
基于MATLAB的数字图像处理系统设计 摘要 MATLAB 作为国内外流行的数字计算软件，具有强大的图像处理功能，界面简洁，操作直观，容易上手，而且是图像处理系统的理想开发工具。 笔者阐述了一种基于MATLAB的数字图像处理系统设计，其中包括图像处理领域的大部分算法，运用MATLAB 的图像处理工具箱对算法进行了实现，论述了利用系统进行图像显示、图形表换及图像处理过程，系统支持索引图像、灰度图像、二值图像、RGB 图像等图像类型；支持BMP、GIF、JPEG、TIFF、PNG 等图像文件格式的读，写和显示。 上述功能均是在MA TLAB 语言的基础上，编写代码实现的。这些功能在日常生活中有很强的应用价值，对于运算量大、过程复杂、速度慢的功能，利用MATLAB 可以既能快速得到数据结果，又能得到比较直观的图示。 关键词：MATLAB 数字图像处理图像处理工具箱图像变换
第一章绪论 1.1 研究目的及意义 图像信息是人类获得外界信息的主要来源，近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题，由此可见图像信息的重要性，数字图像处理技术将会伴随着未来信息领域技术的发展，更加深入到生产和科研活动中，成为人类生产和生活中必不可少的内容。 MATLAB 软件不断吸收各学科领域权威人士所编写的实用程序，经过多年的逐步发展与不断完善，是近几年来在国内外广泛流行的一种可视化科学计算软件。MATLAB 语言是一种面向科学与工程计算的高级语言，允许用数学形式的语言来编写程序，比Basic、Fortan、C 等高级语言更加接近我们书写计算公式的思维方式，用MATLAB 编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题一样。它编写简单、编程效率高并且通俗易懂。 1.2 国内外研究现状 1.2.1 国内研究现状 国内在此领域的研究中具有代表性的是清华大学研制的数字图像处理实验开发系统TDB-IDK 和南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件。 TDB-IDK 系列产品是一款基于TMS320C6000 DSP 数字信号处理器的高级视频和图像系统，也是一套DSP 的完整的视频、图像解决方案，该系统适合院校、研究所和企业进行视频、图像方面的实验与开发。该软件能够完成图像采集输入程序、图像输出程序、图像基本算法程序。可实现对图像信号的实时分析，图像数据相对DSP独立方便开发人员对图像进行处理，该产品融合DSP 和FPGACPLD 两个高端技术，可以根据用户的具体需求合理改动，可以分析黑白和彩色信号，可以完成图形显示功能。 南京东大互联技术有限公司研制的数字图像采集传输与处理实验软件可实现数字图像的采集、传输与处理。可利用软件及图像采集与传输设备，采集图像并实现点对点的数字图像传输，可以观察理解多种图像处理技术的效果和差别，
快速傅里叶变换算法及其在信号处理中的应用毕业 论文 目录 摘要……..……………………….………………………………………………….I Abstract………….…………………………………………………………………………II 1.绪论 1.1选题背景 (1) 1.2 课题研究的意义 (2) 2.快速傅里叶变换原理及性质 2.1快速傅里叶变换原理 (3) 2.2快速傅里叶变换的优越性 (4) 2.3快速傅里叶变换的意义 (4) 3.快速傅里叶变换的算法 3.1快速傅里叶变换算法 (6) 3.2 Cooley=Tukey FFT算法 (8) 3.3 Rader-Brennr FFT算法 (9) 3.4 Goertsel 算法 (10) 4.快速傅里叶变换在信号处理中的理论应用 4.1利用FFT计算连续时间信号的傅里叶变换 (13) 4.2利用FFT计算离散信号的线性卷积 (17) 4.3利用FFT进行离散信号压缩 (19) 4.4利用FFT对离散信号进行滤波 (22) 4.5利用FFT提取离散信号中的最强正弦分量 (24) 5.快速傅里叶变换在数字信号分析与处理的实际应用 5.1快速傅里叶变换在喇曼光谱信号噪声平滑中的应用 (29) 5.2采用异步实现的快速傅里叶变换处理器 (31) 5.3快速傅里叶算法在哈特曼夏克传感器波前重构算法中的应用 (33) 致谢 (36) 参考文献 (37)
1 绪论 傅立叶变换在生产生活中的重要性非常突出，它将原本难以处理的时域信号相比比较容易地转换成易于分析的频域信号，我们可以利用一些专业工具对这些频域信号进行处理、加工，使信号转化为可以对其进行各种数学变换的数学公式，对其进行处理。最后还可以根据傅立叶反变换将这些频域信号转换成原来的时域信号，这是一种特殊的积分变换。它能够将满足一定条件的某个函数表示成为正弦基函数的线性组合或者积分。然而，它在运算上过于复杂，过于宏大的运算过程，对于一些相对简单的低功耗处理器来说，难以自如应对，因此，快速傅里叶变换则显出了它的优越性。快速傅氏变换（FFT），即离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的[1]。对于计算机处理信号方面上是一大进步。系统的速度不但取决于其本身的速度，而且还在相当大的程度上取决于运用的算法，算法运算量的大小直接影响到对设备的控制质量。通过傅立叶变换（DFT），运用测试软件进行检测，我们可以看出，快速傅里叶变换大大的提高了运算速度，它为各系统的设计方案提供了简单算法，有着非常重要的意义。 1. 1 选题背景 近十多年来，数字信号处理技术同大规模集成电路、数字计算机等，都有了突飞猛进的发展，日新月异，早已成为了一门具有强大生命力的技术科学。因为它本身就具有一系列的优点，所以能够有效地促进工程技术领域的技术改造和科学发展，应用领域也更加地广泛、深入，越来越受到人们的重视。 在信号处理中，离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）是
数字信号处理课程设计 姓名：刘倩 学号：201014407 专业：信息与计算科学 实验一：常见离散信号产生和实现 一、实验目的： 1、加深对常用离散信号的理解； 2、掌握matlab 中一些基本函数的建立方法。 二、实验原理： 1.单位抽样序列 在MATLAB 中可以利用zeros()函数实现。 如果)(n δ在时间轴上延迟了k 个单位，得到)(k n -δ即： 2．单位阶越序列 在MATLAB 中可以利用ones()函数实现。 3．正弦序列 在MATLAB 中 4．复指数序列 在MATLAB 中 5．指数序列 在MATLAB 中
实验内容：由周期为10的正弦函数生成周期为20的余弦函数。 实验代码： n=0:30; y=sin(0.2*pi*n+pi/2); y1=sin(0.1*pi*n+pi/2); subplot(121) stem(n,y); xlabel ('时间序列n');ylabel('振幅');title('正弦函数序列y=sin(0.2*pi*n+pi/2)'); subplot(122) stem(n,y1); xlabel ('时间序列n');ylabel('振幅'); title('正弦函数序列y=sin(0.2*pi*n+pi/2)'); 实验结果： 实验二：离散系统的时域分析 实验目的：加深对离散系统的差分方程、冲激响应和卷积分析方法的理解。实验原理：离散系统 其输入、输出关系可用以下差分方程描述： 输入信号分解为冲激信号， 记系统单位冲激响应 则系统响应为如下的卷积计算式：
当N k d k ,...2,1,0==时，h[n]是有限长度的（n ：[0，M]），称系统为FIR 系统；反之，称系统为IIR 系统。 在MATLAB 中，可以用函数y=filter(p,d,x)实现差分方程的仿真，也可以用函数 y=conv(x,h)计算卷积，用y=impz(p,d,N)求系统的冲激响应。 实验内容：用MATLAB 计算全解 当n>=0时，求用系数差分方程y[n]+y[n-1]-6y[n-2]=x[n]描述的一个离散时间系统对阶跃输入x[n]=8μ[n]的全解。 实验代码： n=0:7; >> [y,sf]=filter(1,[1 1 -6],8*ones(1,8),[-7 6]); >> y1(n+1)=-1.8*(-3).^n+4.8*(2).^n-2; >> subplot(121) >> stem(n,y); >> title('由fliter 函数计算结果'); >> subplot(122) >> stem(n,y1); >> title('准确结果'); 实验结果： 结果分析：有图可得由fliter 函数得出的结果与计算出的准确结果完全一致。 实验三FFT 算法的应用
数字信号处理课程设计 姓名： 学号： 专业： 班级： 指导老师：
目录 题目一：离散时间序列的时域分析 (2) 1.1实现离散时间序列 (2) 1.2序列的卷积 (2) 题目二：利用DFT进行周期信号频谱分析 (4) 2.1连续信号频谱分析比较 (5) 2.2利用DFT进行运算 (7) 题目三：离散系统的分析 (9) 3.1求系统的响应 (9) 3.2分析系统的频域特性 (10) 题目四：数字滤波器的设计 (12) 4.1高通滤波器的设计： (13) 总结： (16)
题目一：离散时间序列的时域分析 对离散时间序列的时域分析，通过MATLAB进行离散时间序列的描述，对离散时间序列进行卷积运算，将不同形式的信号波形用不同的时间函数来描述，实现信号的卷积运算。 1.1实现离散时间序列 (1)x0=2*sin（pi/3*n0+3*pi/4） (2)x1=2^n1 (3)单位抽样序列 (4)单位阶跃序列 程序如下： A=2;N=20;phi=3*pi/4; w=pi/3; n0=-5:0.5:10; x0=A*sin(w*n0+phi); a=2;N=20; n1=0:0.3:6; x1=a.^n1; n2=-20:20; x2=[zeros(1,20),1,zeros(1,20)]; n3=-20:20; x3=[zeros(1,20),1,ones(1,20)]; subplot(2,2,1);plot(n0,x0);stem(n0,x0); title('正弦序列');ylabel('x(n)');xlabel('n'); subplot(2,2,2);plot(n1,x1);stem(n1,x1); title('指数序列');xlabel('n');ylabel('x(n)'); subplot(2,2,3);stem(n2,x2); title('单位抽样序列');xlabel('n');ylabel(' ) (n '); subplot(2,2,4);stem(n3,x3); title('单位阶跃序列');xlabel('n');ylabel('u(n)'); 1.2序列的卷积 程序如下： A=2;N=20;phi=3*pi/4;
语音信号分析与处理系统设计 摘要 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。通过语音传递信息是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息形式。 Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换为离散的数据文件，然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据，如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数，利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。信号处理是Matlab重要应用的领域之一。 本设计针对现在大部分语音处理软件内容繁多、操作不便等问题，采用MATLAB7.0综合运用GUI界面设计、各种函数调用等来实现语音信号的变频、变幅、傅里叶变换及滤波，程序界面简练，操作简便，具有一定的实际应用意义。 最后，本文对语音信号处理的进一步发展方向提出了自己的看法。 关键字：Matlab；语音信号；傅里叶变换；信号处理； The Design of Analysis and Processing Voice Signal Abstract Speech signal processing is to study the use of digital signal processing technology and knowledge of the voice signal voice processing of the emerging discipline is the fastest
目录 1.概述 (1) 1.1 心音信号及MA TLAB简介 (1) 1.2 设计目的 (4) 1.3 设计任务 (4) 2.设计流程 (4) 2.1 设计方案选择 (4) 2.1.1预处理方法的选择 (4) 2.1.2时域分析 (6) 2.1.3频域分析 (6) 2.2 MA TLAB仿真结果及分析 (7) 2.2.1预处理的结果及分析 (8) 2.2.2时域分析的结果及分析 (11) 2.2.3频域分析的结果及分析 (12) 3.总结 (15) 4.设计心得与体会 (16)
1.概述 1.1 心音信号及MATLAB简介 心音信号是指在心动周期中，心肌收缩、心脏瓣膜启闭，心室壁、大动脉瓣等被血流冲撞，引起机械振动发出的声音。产生的声音信号通过周围组织传导到胸壁，可以通过听诊器来听诊，也可以利用传感器将心音信号转换为电信号，进行心音信号的显示和存储。心音作为人体的一种重要的心脏、心血管生理信号，体现着和心脏等生理情况相关的信息，能够反映心脏等的生理和病理信息。心音对于有关心脏疾病和心血管疾病的诊断具有重要的诊断价值，是评估一个人心脏功能情况的重要依据[6]。 心音的频率一般在5-600HZ左右，杂音频率可达1500HZ左右，但是人的听觉系统能够接受的声音频率为16HZ-20KHZ,而且仅对频率在1000~5000HZ频率的声音最为敏感。心脏听诊的不足可以用心音图弥补。心音图可以直观的显示正常和异常心音的各段持续的时间，进一步提高心脏疾病诊断的准确性。
图1.正常的心音信号的时域图 正常心音按出现时间先后可以分为四个部分。第一心音（S1)、第二心音（S2)是最常见的，此外，还有第三心音（S3)、第四心音（S4)。临床上一般听到的是第一心音和第二心音，一些儿童、青少年以听到第三心音，有些老年人也可以听到第四心音。第一心音（S1)产生的原因是房室瓣关闭、血流急速冲击房室瓣，主动脉壁和肺动脉壁被心室喷射出的血液撞击，引起振动。一般在心尖搏动处最强，持续时间一般为0.1-0.12s。在音调方面，比较低沉。第二心音（S2)在T波的末端出现。主要产生原因是主动脉瓣关闭和肺动脉瓣关闭。持续时间一般为0.08s，相对较短[4]。第三心音（S3)主要是血流流向心室时，血流速度过急，在心室内又突然减速引起室壁的振动而产生。一般在第二心音后的0.1-0.2s后产生。在儿童、青少年的心脏上可以听到生理性的第三心音。第四心音是由于心房收缩后，血流流进心室的速度很快，心室壁振动而引起。心脏听诊是诊断心脏和心血管疾病不可或缺的方法，该方法简便、有效。
基于LabVIEW的心音信号分析系统设计 班级学号：0708112 27 学生姓名：沈鑫 学院：生命科学技术学院
摘要:研究了基于LabVIEW开发平台的心音信号分析系统。该系统首先使用 HKY06A型心音传感器采集和记录心音信号,然后计算归一化平均香农能(NASE) 来提取心音信号的时域特征和利用短时傅立叶变换(STFT),Wigner-Ville分布(WVD)与小波变换(WT)三种时频分析方法来提取心音信号的时频特征。这些特征为心血管疾病的诊断提供了一些重要信息, 帮助初学医师更准确可靠的诊断。通过对44 例心音信号进行测试, 证明该系统在各种心血管疾病的诊断中相当有 效和稳健。 关键词:音信号、LabVIEW、归一化平均香农能、短时傅立叶变换、Wigner-Ville 分布、小波变换。 Abstract: A system of heart sound analysis based on platform of LabVIEW is designed. The heart sounds arc first acquired and recorded using FIKY06A-type heart sound sensor in this system. Then, the signals time-domain features are extracted by calculating the normalized average Shannon energy, and time-frequency features are extracted separately utilizing three kinds of time-frequency analysis method-STFT, WVD and WT. These features can provide some important information for diagnosis of cardiovascular diseases and assist general physicians to come up with more accurate and reliable diagnosis at early stages. Tested with 44 cases of heart sounds, the system have been proved to be quite efficient and robust while diagnosing of a variety of cardiovascular diseases. Key words：heart sounds、LabVIEW normalized average Shannon energy、 short-time Fourier transform 、Wigner-Ville distribution、wavelet transform. 1 引言 心脏的听诊是心脏病诊断以及治疗中不可缺少的一部分, 而且对于初学者或经验不多的人来说, 也是较难掌握的一种技术。目前我国医院部门对心脏疾病的诊断和疗效的评价很大程度上仍依赖于听诊器, 听诊噪声干扰比较严重, 对过于微弱或过于复杂的声音响应不佳, 它一般只被用于初步的、粗略的诊断, 仅凭自己的感觉和经验来判断是远远不够的, 即使是很有经验的医生, 也受主观因素的影响, 可能会发生误诊。 心音是在体表获取声频范围内源于心脏的一种机械性振动。有规律的、时限较短的振动为心音；较长的、不规律的振动为杂音。心音能够反映心脏活动及血液流动的状况, 它含有关于心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量病理信息, 是临床评估心脏功能状态的最基本参数, 是心脏及大血管机械运动的反映。 心音图具有心脏听诊所没有的特点, 从而心音图检查提高了心音和心脏杂音的识别能力, 丰富了听诊, 对心血管疾病的诊断、鉴别、治疗、功能研究、机理探讨、血液动力学改变等多方面提供了相当有价值的资料。心音图的时频分布展示了其在某一特定时间的谱成分, 它通常被看作信号能量在时域和频域中的
数字信号处理课程设计报告《应用Matlab对信号进行频谱分析及滤波》 专业： 班级： 姓名： 指导老师： 二0 0五年一月一日
目录 设计过程步骤（） 2.1 语音信号的采集（） 2.2 语音信号的频谱分析（） 2.3 设计数字滤波器和画出其频谱响应（） 2.4 用滤波器对信号进行滤波（） 2.5滤波器分析后的语音信号的波形及频谱（） ●心得和经验（）
设计过程步骤 2.1 语音信号的采集 我们利用Windows下的录音机，录制了一段开枪发出的声音，时间在1 s内。接着在C盘保存为WAV格式，然后在Matlab软件平台下．利用函数wavread对语音信号进行采样，并记录下了采样频率和采样点数，在这里我们还通过函数sound引入听到采样后自己所录的一段声音。通过wavread函数和sound的使用，我们完成了本次课程设计的第一步。其程序如下： [x,fs,bite]=wavread('c:\alsndmgr.wav',[1000 20000]); sound(x,fs,bite); 2.2 语音信号的频谱分析 首先我们画出语音信号的时域波形；然后对语音信号进行频谱分析，在Matlab中，我们利用函数fft对信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性性。到此，我们完成了课程实际的第二部。 其程序如下： n=1024; subplot(2,1,1); y=plot(x(50:n/4)); grid on ; title('时域信号') X=fft(x,256); subplot(2,1,2); plot(abs(fft(X))); grid on ; title('频域信号'); 运行程序得到的图形：
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （2016 —20 17 学年第二学期） 课程名称：生物医学信号处理开课实验室：设备编号：实验日期：2018年5月30日 一、实验目的 1、对心电信号的记录、处理、心电信号的特点、心电信号的噪声抑制，工频干扰的抑制与基线纠漂有总体了解。 2、能利用MATLAB GUI设计简单的GUI程序。 二、实验原理 1、心电信号的特点： 心电信号具有近场检测的特点，离开人体表微小的距离，就基本上检测不到信号；心电信号通常比较微弱，至多为mV量级，且能量主要在几百赫兹以下；干扰即来自生物体内，如肌电干扰、呼吸干扰等，也来自生物体外，如工频干扰，信号拾取时因不良接地等引入的其他外来干扰等；干扰信号与心电信号本身频带重叠（如工频干扰等）。 2、工频干扰抑制：现在使用较多的方法是使用滤波器对工频干扰进行抑制。 3、基线漂移：基线漂移是因呼吸、肢体活动或运动心电图测试所引起的，故这样使得ECG信号的基准线呈现上下飘逸的情况。 三、实验内容 1、对心电信号处理 主程序：
clear;close all;clc; load 100_ECG_0_20 //加载心电信号 %%%Eliminate Baseline Drift //消除基线漂移 s1=ECG_2; //把心电信号ECG-2赋给s1 s2=smooth(s1,150); //利用移动平均法对s1做平滑处理 ecgsmooth=s1-s2; //消除基线漂移 %%%apply Wavelet Transform //应用小波变换 [C,L]=wavedec(ecgsmooth,8,'db4'); //用db4对ecgsmooth进行8层分解，其中返回的近似和细节都存放在C中，L存放是近似和各阶细节系数对应的长度（阶数为4阶） [d1,d2,d3,d4,d5,d6,d7,d8]=detcoef(C,L,[1,2,3,4,5,6,7,8]); //提取小波的细节系数%%%Denoise //降噪，消除干扰 [thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',ecgsmooth); //返回小波除噪和压缩后的信号cleanecg=wdencmp('gbl',C,L,'db4',8,thr,sorh,keepapp);//通过门限阈值处理得到小波系数（执行降噪操作） %%%thresholding1 //取阈值 max_value=max(cleanecg); //最大值（波峰） mean_value=mean(cleanecg); //最小值（波谷） threshold=(max_value-mean_value)/2; //最大值与最小值差的一半作为阈值 %%%R detection algorithm//用R检测算法检测信号 a5=appcoef(C,L,'db4',5);//取分解后的近似部分，也就是第5层低频系数 C1=[a5;d5;d4;d3]; // L1=[length(a5);length(d5);length(d4);length(d3);length(cleanecg)]; R_detect_signal=waverec(C1,L1,'db4'); //用二维小波分解的结果C1，L1重建信号 R_detect_squared=R_detect_signal.^2; //对R检测信号求平方 %%%Beat_Rate_Extraction_Algorithm //计算心率 for a=1:length(R_detect_squared) if R_detect_squared(a)>threshold R_detect_new(a)=R_detect_squared(a); Else R_detect_new(a)=0; end end mean_R_detect=5*mean(R_detect_new); for q=1:length( R_detect_new)-1 if R_detect_new(q) 《数字信号处理与应用》课程论文题目:基于DSP和FPGA的通用数字信号 处理系统设计 系部 专业 学号 姓名 2014年6月7日 基于DSP和FPGA的通用数字信号处理系统设计 摘要 随着电子设备结构和功能的日益复杂,对其内部使用的数字信号处理系统在体积和功耗方面提出了更高的要求?结合以上背景,设计了一种体积小?功耗低的通用数字信号处理系统?该系统利用DSP配合FPGA为硬件架构,以TMS320VC5509ADSP为数据处理核心,通过FPGA对USB?ADC和DAC等外围设备进行控制,并可实现频谱分析?数字滤波器等数字信号处理算法?硬件调试结果表明,该系统满足设计要求,可应用于实际工程和课堂教学等多个领域? 关键词:数字信号处理低功耗DSP FPGA 目录 一引言 (1) 二系统主要功能和技术指标 (2) 三硬件设计 (3) 3.2.1DSP最小系统设计 (3) 3.2.2程序存储器设计 (4) 3.3.1USB通信接口设计 (4) 3.3.2信号发生电路设计 (5) 3.3.3信号采集电路设计 (6) 3.3.4语音电路设计 (7) 四软件设计 (8) 五系统测试 (10) 六结论 (11) 参考文献 (12) 一引言 随着计算机技术和电子技术的高速发展,数字信号处理理论和方法已成为众多研究领域的重要研究基础,被广泛应用在航空航天?自动化控制?通信等领域?然而,数字信号处理系统功能日益齐全,结构也越来越复杂,导致其体积和功耗不断增加,对电子设备的运行造成了严重的影响?因此,减小数字信号处理系统的体积和功耗,对降低整个电子系统的运营成本?提高系统可靠性具有重要意义? TI公司5000系列的数字信号处理器TMS320VC5509A具有较快的数字信号处理能力,同时具有低功耗?封装小?价格低等优点,被广泛的应用于数字信号处理领域中?本文充分利用了TMS320VC5509A的以上优势,同时结合FPGA的并行控制能力,实现了体积小?功耗低的通用数字信号处理系统? 课程设计 一、目的与要求 是使学生通过上机使用Matlab工具进行数字信号处理技术的仿真练习，加深对《信号分析与处理（自）》课程所学基本理论和概念的理解，培养学生应用Matlab等工具进行数字信号处理的基本技能和实践能力，为工程应用打下良好基础。 二、主要内容 1．了解Matlab基本使用方法，掌握Matlab数字信号处理的基本编程技术。掌握数字 信号的基本概念。 1）使用Matlab（生成几种典型数字信号（正弦信号、周期信号、高斯随机信号等），2）编程计算离散信号的特征值（均值、方差等）。 3）进行信号加减运算。 2．Matlab编程实现典型离散信号（正弦信号、周期信号、随机信号）的离散傅立叶变换，显示时域信号和频谱图形（幅值谱和相位谱）；以正弦周期信号为例，观察讨 论基本概念（混叠、泄漏、整周期截取、频率分辨率等）。 3．设计任意数字滤波器，并对某类型信号进行滤波，并对结果进行显示和分析。 三、进度计划 四、设计成果要求 1．提交完成设计内容的程序 2．提交设计报告 五、考核方式 课程设计报告、设计内容演示和答辩相结合。 考核内容：考勤、纪律、课程设计报告、实际编程能力和基本概念掌握程度等。 学生姓名： 指导教师： 2011 年12 月29 日 一、了解Matlab基本使用方法，掌握Matlab数字信号处理的基本编程技术。掌握数字信号的基本概念。 1、使用Matlab生成几种典型数字信号：正弦信号、周期信号、非周期信号和高斯随机信号并编程计算离散信号的特征值（均值、方差等）。 1）正弦信号： 编程如下： k1=-20;k2=20; k=k1:k2; w=pi/8; f=sin(k*w); stem(k,f,'filled');title('正弦序列'); xlabel('时间(k)');ylabel('幅值f(k)'); fprintf('正弦信号的均值为%.4f 方差为%.4f\n',mean(f),var(f,1)); 运行结果如下： 正弦信号的均值为0.0000 方差为0.5122 2）周期信号 编程如下： k1=0;k2=3; k=k1:k2; Ts=1;f=k*Ts; xtilde=f'*ones(1,8); xtilde=xtilde(:); xtilde=xtilde'; subplot(2,1,1);stem(k,f,'filled'); title('一个周期');xlabel('时间(k)');ylabel('幅值f(k)'); subplot(2,1,2);stem(xtilde,'filled');《数字信号处理与应用》课程论文
信号分析与处理课程设计毕业设计(论文)
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