基于MATLAB的声音信号频谱分析仪源代码1．概述
随着软硬件技术的发展，仪器的智能化与虚拟化已成为未来实验室及研究机构的发展方向错误！未找到引用源。。虚拟仪器技术的优势在于可由用户定义自己的专用仪器系统，且功能灵活，很容易构建，所以应用面极为广泛。基于计算机软硬件平台的虚拟仪器可代替传统的测量仪器，如示波器、逻辑分析仪、信号发生器、频谱分析仪等错误！未找到引用源。。从发展史看，电子测量仪器经历了由模拟仪器、智能仪器到虚拟仪器，由于计算机性能的飞速发展，已把传统仪器远远抛到后面，并给虚拟仪器生产厂家不断带来连锅端的技术更新速率。目前已经有许多较成熟的频谱分析软件，如SpectraLAB、RSAVu、dBFA等。
声卡是多媒体计算机最基本的配置硬件之一，价格便宜，使用方便。MATLAB 是一个数据分析和处理功能十分强大的工程实用软件，他的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错误！未找到引用源。。本文将给出基于声卡与MATLAB的声音信号频谱分析仪的设计原理与实现方法，功能包括：
(1) 音频信号信号输入，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、周期的估计，图形显示幅值谱、相位谱、实频谱、虚频谱和功率谱的曲线。
2．设计原理
2.1波形分析原理
2.1.1 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，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，求出信号最大值与最小值的差的一半，即
，同样，也会求出多个A值，但第1个A值对应的和不是在
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。，{x}表示x的小数部分，同样，以的平均值
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。
其中表示第n个过零点，为第i个采样点的值，Fs为采样频率。
2.1.2 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。
图1频率、幅值和相位估计的流程图(2) 均值估计
式中，N为样本容量，下同。
(3) 均方值估计
(4) 方差估计
2.2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，除单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。由于从频域能获得的主要是频率信息，所以本节主要介绍频率(周期)的估计与频谱图的生成。
2.2.1 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，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，。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。
2.2.2 频率、周期的估计
对于，如果当时，取最大值，则为频率的估计值，由于采样间隔的误差，也存在误差，其误差最大为。
周期。
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，这个将在下一章做出验证。
2.2.3 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，为纵坐标，可以得到幅值谱；
以频率f为横坐标，为纵坐标，可以得到相位谱；
以频率f为横坐标，为纵坐标，可以得到实频谱；
以频率f为横坐标，为纵坐标，可以得到虚频谱。
根据采样定理，只有频率不超过的信号才能被正确采集，即Fourier变换的结果中频率大于的部分是不正确的部分，故不在频谱图中显示。即横坐标。
2.3. 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，可以完成指定的功能满足用户需求。根据人类解决一般问题的经验，如果一个问题由两个问题组合而成，那么它的复杂程度大于分别考虑每个问题时的复杂程度之和，也就是说把复杂的问题分解成许多容易解决的小问题，原来的问题也就容易解决了。这就是模块化的根据。
在模块划分时应遵循如下规则错误！未找到引用源。：改进软件结构提高模块独立性；模块规模应该适中；深度、宽度、扇出和扇入都应适当；模块的作用域应该在控制域之内；力争降低模块接口的复杂程度；设计单入口单出口的模块；模块功能应该可以预测。
本着上述的启发式规则，对软件进行如图2所示的模块划分。
图2频谱分析仪的模块划分
3．软件实现
3.1界面设计
MATLAB是Mathworks公司推出的数学软件，它将数值分析、矩阵计算、信号处理和图形显示结合在一起，为众多学科领域提供了一种简洁、高效的编程工具。它提供的GUIDE工具为可视化编程工具，使得软件的界面设计像VB一样方便。故本文采用MATLAB作为编程语言实现声音信号频谱分析仪，以下所讲的都是在MATLAB7.0环境中。
为了实现预期的功能，设计如图3所示的界面。
图3频谱分析仪的界面设计
最上面的部分为标题区，用于显示软件标题等信息，不具人机交互功能。
再往下是信号输入区，包含3种输入方式，考虑到WAV文件可能是多声道，故提供了声道选择的界面，因为每次只能对单个声道进行分析。在信号发生器中加入了混迭选项，从而可以将产生的信号与原有的信号进行混迭。界面应该具有：只有当每个单选框被选中时才允许使用对应的输入框、按钮等；采样点数输入框在声卡与WAV文件的输入方式下作为输出，在信号发生器的输入方式下作为输入。
再往下是分析区。对于WAV文件及录音的信号，有时只对其中一部分信号进行分析，故提供了分析对象范围设定的界面。另外就是时域分析与频域分析的按钮，该软件的核心代码都在这两个按钮的回调函数中。
分析区下面是分析结果区，用于显示波形基本参数与统计量的计算结果。
分析结果区的下面是波形显示区，用于显示时域波形，在录音结束、打开WAV 文件成功或者信号发生器生成波形时会更新显示。
右边为频谱图显示区，用于显示各种频谱的谱线，在点击频域分析后会更新显示。
3.2输入模块的实现
采样频率Fs与采样点数N是声音信号输入时共同需要作用的参数，故将其独立出来。下面为别介绍三种输入方式的实现。
3.2.1 声卡输入
这里声卡输入是指由麦克风录音得到的声音信号的输入，MATLAB提供了wavrecord函数，该函数能够实现读取麦克风录音信号。以下是“开始录音”按钮的回调函数内容。
%首先获得设定的Fs值
Fs=str2double(get(findobj('Tag','samplerate'),'String'));
%根据设定的录音时长进行录音，将其存入handles.y中
handles.y=wavrecord(str2double(get(handles.recordtime,'String'))*Fs, Fs,'int16');
%保存handles结构体，使得handles.y在别的函数中也能使用
guidata(hObject,handles);
%在波形显示区绘出波形
plot(handles.time,handles.y);
title('WAVE');
%将所采到的点的数量输出在“采样点数”中
ysize=size(handles.y)
set(handles.samplenum,'String',num2str(ysize(1)));
3.2.2 WAV文件输入
MATLAB提供了wavread函数，该函数能够方便的打开并读取WAV文件中的声音信息，并且同时读取所有声道。下面是“打开文件”按钮回调函数的部分代码。其它代码与声卡输入的类似。
%从WAV文件中读取的声音信息并临时存放到temp变量中
temp = wavread(get(findobj('Tag','filename'),'String'));
%获得所选择的声道
channel=str2double(get(handles.channel,'String'));
%将指定声道的信息存放到handles.y中
handles.y=temp(:,channel);
3.2.3 信号发生器
MATLAB有产生标准信号的函数，如sawtooth能够产生三角波或钜齿波，首先利用get函数获得波形soundtype，频率frequency，幅值amp和相位phase，然后是以下代码。
switch soundtype
case 1 %标准正弦波
y=amp*sin(2*pi*x*frequency+phase);
case 2 %方波
y=amp*sign(sin(2*pi*x*frequency+phase));
case 3 %三角波
y=amp*sawtooth(2*pi*x*frequency+phase,0.5);
case 4 %钜齿波
y=amp*sawtooth(2*pi*x*frequency+phase);
case 5 %白噪声
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; %若没有勾选上“混迭”，则将生成的波形赋给handles.y else %否则将生成的波形与原有波形叠加
handles.y=handles.y+y;
end
3.3分析模块
由于MATLAB的绘图功能很强大，所以图形显示模块不用单独开发，可直接调用plot、axis等函数实现图形显示功能，故图形显示也将在分析模块中给出。
3.3.1 时域分析
2.1.2节给出时域分析中的过零检测算法流程，故这里不给出过零检测的代码。MATLAB提供了mean，std函数，能够方便地计算均值、标准差。下面是过零检测之后的代码，其中T为过零检测得到的周期(向量)，amp为过零检测得到的幅值(向量)，n为过零点数。
freq=Fs/mean(T); %计算频率
set(handles.outt,'String',1/freq); %输出周期估计值
set(handles.outfreq,'String',num2str(freq)); %输出频繁估计值
%计算并输出幅值，以幅值均值作为其估计
set(handles.outamp,'String',num2str(mean(amp(2:n-1))));
%将待分析信号的过零点与标准信号的过零点相比较，从而得出相位
phase=2*pi*(1-(ti(1:n-1)-1)./T+floor((ti(1:n-1)-1)./T));
set(handles.outphase,'String',num2str(mean(phase)));
%最大值与最小值的一半即为峰值
set(handles.outpeak,'String',(max(handles.y(from:to))-min(handles.y(from:to)))/2);
%from，to即是界面中的“从第from点到第to点”
%计算并输出均值
set(handles.outmean,'String',mean(handles.y(from:to)));
%计算并输出均方值
set(handles.outmeansquare,'String',mean(handles.y(from:to).^2));
%计算半输出方差
set(handles.outs,'String',std(handles.y(from:to))^2);
3.3.2 频域分析
频域分析需要作Fourier变换，MATLAB提供了fft函数，能够方便地实现快速Fourier变换算法。以下代码省去了从界面中获得from、to、Fs的部分，也省去了绘图后设置横、纵坐标轴的名称的部分。
%首先提取出待分析的样本，将其存入sample中
sample=handles.y(from:to);
%生成离散化的频率点，以采样频率作为离散化的间隔
f=linspace(0,Fs/2,(to-from+1)/2);
%对样本作快速Fourier变换，变换结果存入Y中
Y=fft(sample,to-from+1);
[C,I]=max(abs(Y)); %获得幅值最大的点及其所对应的下标值I
%则f(I)为最大的幅值所对应的频率，即信号频率的估计值
set(handles.foutt,'String',1/f(I)); %计算并输出周期的估计值
set(handles.foutfreq,'String',f(I)); %输出频率的估计值
Y=Y(1:(to-from+1)/2); %为与f对应，只取Y的前半部分
plot(handles.plot1,f,2*sqrt(Y.*conj(Y))); %绘制幅值谱曲线
plot(handles.plot2,f,angle(Y)); %绘制相位谱曲线
plot(handles.plot3,f,real(Y)); %绘制实频谱曲线
plot(handles.plot4,f,imag(Y)); %绘制虚频谱曲线
plot(handles.plot5,f,abs(Y).^2); %绘制功率谱曲线
4．运行实例与误差分析
为了分析软件的性能并比较时域分析与频域分析各自的优势，本章给出了两种分析方法的频率估计的比较，分析软件的在时域和频域的计算精度问题。
4.1频率估计
4.1.1 标准正弦信号的频率估计
用信号发生器生成标准正弦信号，然后分别进行时域分析与频域分析，得到的结果如图4所示。从图中可以看出，时域分析的结果为f = 400.3702Hz，频域分析的结果为f = 417.959Hz，而标准信号的频率为400Hz，从而对于标准信号时域分析的精度远高于频域分析的精度。
图4 标准正弦信号的频率估计
4.1.2 带噪声的正弦信号的频率估计
先成生幅值100的标准正弦信号，再将幅值50的白噪声信号与其混迭，对最终得到的信号进行时域分析与频域分析，结果如图5所示，可以看出，时域分析的结
果为f = 158.9498Hz，频域分析的结果为f = 200.391Hz，而标准信号的频率为200Hz，从而对于带噪声的正弦信号频域分析的精度远高于时域分析的精度。
图5 带噪声的正弦信号的频率估计
4.2 结果分析与结论
在时域，频率估计是使用过零检测的方式计算出，从而对于带噪声的信号既容易造成“误判”，也容易造成“漏判”，且噪声信号越明显，“误判”与“漏判”的可能性越大。但在没有噪声或噪声很小时，时域分析对每个周期长度的检测是没有累积误差的，故随着样本容量的增大，估计的精度大大提高。
在频域，频率估计是通过找出幅值谱峰值点对应的频率求出。故不会有时域分析的问题。但频率离散化的误差及栅栏效应却是不可避免地带来误差，仅频率离散化的误差就大于Fs/2。
由实验结果及以上的分析可以得出结论：在作频率估计时，如果信号的噪声很小，采用时域分析的方法较好；如果信号的噪声较大，采用频域分析的方法较好。
5．总结与展望
5.1总结
本文给出了基于MATLAB的声音信号频谱分析仪的设计原理与实现方法，在原理部分，从时域和频域两个方面提供了信号分析所需要的算法流程及计算公式，在原理的最后还结合软件工程理论给出了软件的模块划分，这样在基于此设计原理的基础上可以用任何平台任何语言进行软件开发。在实现方法上，结合软件的界面和具体的代码讲述了整个软件编码实现的原理。最后结合一个运行实例比较了时域分析与频域分析计算频率的异同之处，并分析了误差的原因。
尽管MATLAB有强大的数学函数库，使得编程时间大大缩短，但MATLAB有它固有的缺陷，如运行速度太慢，因为它是解释型语言，而且运行依赖了MATLAB 软件，无法发布为商用软件，另外在控制用户输入上也比较难以实现。这些缺陷也导致了用MATLAB所开发的软件有这些缺陷。
5.2展望
对于该软件，还有许多可以改进的地方。MATLAB做界面时难以控以用户的错误输入，但可以通过添加适当的判断语句提示用户的错误输入。对于软件运行依赖于MATLAB的问题，可以通过MATLAB与VC混合编程的方式解决，VC是Windows平台下主要的应用程序开发环境之一，它能方便实现软件开发，开发的系统具有界面友好、执行速度快、易维护和升级等优点，故两者的结合能提高开发效率而不损软件性能。
参考文献
基于MATLAB 的声音信号采集系统 野龙平 （陕西师范大学电子信息科学与技术，陕西） 摘要: 声音是各种信号传递与交流最直接的体现，因此对声音信号的研究有十分重要的意义。本文主要针对Matlab指令系统对声音信号的采集，作者利用Matlab 提供的数据采集工具箱, 介绍了倆种采集方法，简单分析并比较其优缺点。基于matlab的数据采集系统, 具有实现简单、性价比和灵活度高的优点。 关键词: Matlab; 数据采集 0 引言 随着科技的发展，对于语音信号的采集已经有很多种方法，如基于单片机技术、VC,C++等编程、纯硬件电路，本文介绍的方法主要通过一款软件MATLAB。它是MathWorks 公司推出的一种面向工程和科学运算的交互式计算软件, 其中包含了一套非常实用的工具-- 数据采集工具箱。使用此工具箱更容易将实验测量、数据分析和可视化的应用集合在一起。数据采集工具箱提供了一整套的命令和函数, 通过调用这些命令和函数, 可以直接控制数据采集设备的数据采集。 作者简单介绍了一种用声卡进行语音信号采集和MATLAB 的数据采集工具箱进行分析处理的语音信号采集系统。经实验证明, 该系统可实现在线连续采集语音信号并进行分析和处理, 具有实现简单、性价比和灵活度高的特点。 1 语音数据采集系统设计 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。用户通过调用MATLAB 命令, 可对采集的数据进行分析和处理, 为用户带来了极大的方便。 语音数据采集过程如图1 所示。
图1 声卡采集声音信号有两种方式: 传输线输入方式(LineIn) 和麦克风输入( MicIn) 方式。LineIn 方式是通过传输线把其他声音设备, 如录音机等设备的音频输出信号连接到声卡, 通过声卡记录数据存入计算机。 本系统采用MicIn 方式, 即用麦克风接收语音通过声卡将音频信号存入计算机。利用MicIn 方式通过声卡采集数据有两种方法: 方法一是采用对声卡产生一个模拟输入对象进行采集, 方法二是直接利用MATLAB 数据采集箱中提供的的函数命令进行采集。 1. 1 方法1 本系统是以声卡为对象利用MATLAB 数据采集工具箱提供的环境完成数据采集过程, 麦克风成为数据采集系统中的传感器。数据采集过程与其他硬件设备无关, 只与声卡有关, 因此应对声卡产生一个模拟输入对象(AI) 。 数据采集过程的具体实现: 1) 初始化: 创建设备对象。 ai= analoginput(‘ winsound ’ ) 2) 配置: 根据数据采集硬件设备的特性, 增加通道和控制数据采集的行为。为AI 添加1 个通道, 设置采样频率和采样时间。 addchannel( ai, 1) freq= 8000; % 采样频率fs8000Hz set( AI, sampleRate, freq) %为模拟输入设备设置采样频率 duration= 2; %采样时间为2 秒 set (AI, SamplesPerTriffer, duration* freq) ; % 为模拟输入设备设置触发时间 3) 执行: 启动设备对象, 采集数据。 start( ai) ; %启动设备对象 data= getdata( ai) ; % 获得采样数据 4) 终止: 删除设备对象。 stop( ai) ; % 停止设备对象 语音信号输入 声卡 Matlab 数据采集箱 计算机
声音质量的评价 默认分类2007-02-26 10:00:19 阅读6 评论0 字号：大中小订阅 音质标准 所谓声音的质量，是指经传输、处理后音频信号的保真度。目前，业界公认的声音质量标准分为4级，即数字激光唱盘CD-DA质量，其信号带宽为10Hz~20kHz；调频广播FM质量，其信号带宽为20Hz~15kHz；调幅广播AM质量，其信号带宽为50Hz~7kHz；电话的话音质量，其信号带宽为 200Hz~3400Hz。可见，数字激光唱盘的声音质量最高，电话的话音质量最低。除了频率范围外，人们往往还用其它方法和指标来进一步描述不同用途的音质标准。对模拟音频来说，再现声音的频率成分越多，失真与干扰越小，声音保真度越高，音质也越好。如在通信科学中，声音质量的等级除了用音频信号的频率范围外，还用失真度、信噪比等指标来衡量。对数字音频来说，再现声音频率的成分越多，误码率越小，音质越好。通常用数码率（或存储容量）来衡量，取样频率越高、量化比特数越大，声道数越多，存储容 量越大，当然保真度就高，音质就好。 声音的类别特点不同，音质要求也不一样。如，语音音质保真度主要体现在清晰、不失真、再现平面声象；乐音的保真度要求较高，营造空间声象主要体现在用多声道模拟立体环绕声，或虚拟双声道3D环绕声等方法，再现原来声源的一切声象。音频信号的用途不同，采用压缩的质量标准也不一样。如，电话质量的音频信号采用ITU－TG·711标准，8kHz取样，8bit量化，码率64Kbps。AM广播采用ITU－TG·722标准，16kHz取样，14bit量化，码率224Kbps。高保真立体声音频压缩标准由ISO和ITU-T联合制订，CD11172-3MPEG音频标准为48kHz、44.1kHz、32kHz取样，每声道数码率32Kbps~448Kbps，适合CD-DA光盘用。对声音质量要求过高，则设备复杂；反之，则不能满足应用。一般以"够用，又不浪费"为 原则。 音质评价方法 评价再现声音的质量有主观评价和客观评价两种方法。例如： 1．语音音质 评定语音编码质量的方法为主观评定和客观评定。目前常用的是主观评定，即以主观打分（MOS）来度量，它分为以下五级：5（优），不察觉失真；4（良），刚察觉失真，但不讨厌；3（中），察觉失真，稍微讨厌；2（差），讨厌，但不令人反感；1（劣），极其讨厌，令人反感。一般再现语音频率若达7kHz 以上，MOS可评5分。这种评价标准广泛应用于多媒体技术和通信中，如可视电话、电视会议、语音电子 邮件、语音信箱等。 2.乐音音质 乐音音质的优劣取决于多种因素，如声源特性（声压、频率、频谱等）、音响器材的信号特性（如失真度、频响、动态范围、信噪比、瞬态特性、立体声分离度等）、声场特性（如直达声、前期反射声、混响声、两耳间互相关系数、基准振动、吸声率等）、听觉特性（如响度曲线、可听范围、各种听感）等。所以，对音响设备再现音质的评价难度较大。通常用下列两种方法：一是使用仪器测试技术指标；二是凭主观聆听各种音效。由于乐音音质属性复杂，主观评价的个人色彩较浓，而现有的音响测试技术又只能从某些侧面反映其保真度。所以，迄今为止，还没有一个能真正定量反映乐音音质保真度的国际公认的评价标准。但也有报道，国际电信联盟（ITU-T）近期已批准一种客观评价音质的被称之为电子耳的新型测量方法，可对任何音响器材的音质进行客观听音评价，也可用于检测电话通讯语音编码系统的缺陷。 现将乐音音质评价方法综述如下： （1）主观听判音效 通常，据乐音音质听感三要素，即响度、音调和愉快感的变化和组合来主观评价音质的各种属性，如低频响亮为声音丰满，高频响亮为声音明亮，低频微弱为声音平滑，高频微弱为声音清澄。下面结合声源、 声场及信号特性介绍几种典型的听感。
实验一MATLAB音频信号处理实验 一、实验目的 1、进一步加深DFT算法原理和基本性质的理解； 2、熟悉FFT算法原理； 3、理解掌握音频信号各参数的意义； 二、实验内容 1、对一个音频信号用FFT进行谱分析； 2、对该音频信号进行放大或衰减； 3、对该音频信号加入噪声与去掉噪声处理 三、实验要求 1.语音信号的读取、存储； 2.语音信号的播放； 3.FFT的MATLAB实现； 4.信号放大（6倍）； 5.信号调制、产生高频信号； 6.信号叠加之后产生的带有噪声的语音信号； 7.绘制信号图像（时域与频域图像），包括原始信号图像，以及带有噪声的语音信号。 四、实验结果及代码 [S1,fs,bits]=wavread('C:\Users\1\Desktop\实验\handel.wav'); wavwrite(S1,'copy.wav'); F=fft(S1); S1=S1*6; fc=1000; y1=modulate(S1,fc,fs,'fm'); Y1=fft(y1,40000); y2=S1+y1; Y2=fft(y2,40000); figure(1); subplot(221); plot(S1); title('原始的信号时域图'); subplot(222); plot(abs(F));
title('原始的信号频域图'); subplot(223); plot(y1); title('调制后信号时域图'); subplot(224); plot(abs(Y1)); title('调制后信号频域图'); figure(2) subplot(221); plot(y2); title('加噪的信号时域图'); subplot(222); plot(abs(Y2)); title('加噪的信号频域图'); 运行结果如下图1-1 图1-1 五、实验总结 通过本次实验学习了如何使用MATLAB对音频信号进行处理。包括语音信号
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)(
用MATLAB 进行FFT 频谱分析 假设一信号： ()()292.7/2cos 1.0996.2/2sin 1.06.0+++=t t R ππ 画出其频谱图。 分析： 首先，连续周期信号截断对频谱的影响。 DFT 变换频谱泄漏的根本原因是信号的截断。即时域加窗，对应为频域卷积，因此，窗函数的主瓣宽度等就会影响到频谱。 实验表明，连续周期信号截断时持续时间与信号周期呈整数倍关系时，利用DFT 变换可以得到精确的模拟信号频谱。举一个简单的例子： ()ππ2.0100cos +=t Y 其周期为0.02。截断时不同的持续时间影响如图一.1：（对应程序shiyan1ex1.m ） 图 错误！文档中没有指定样式的文字。.1 140.0160.0180.02 截断时，时间间期为周期整数倍，频谱图 0.0250.03 0100200300400500600 7008009001000 20 40 60 80 100 截断时，时间间期不为周期整数倍，频谱图
其次，采样频率的确定。 根据Shannon 采样定理，采样带限信号采样频率为截止频率的两倍以上，给定信号的采样频率应>1/7.92，取16。 再次，DFT 算法包括时域采样和频域采样两步，频域采样长度M 和时域采样长度N 的关系要符合M ≧N 时，从频谱X(k)才可完全重建原信号。 实验中信号R 经采样后的离散信号不是周期信号，但是它又是一个无限长的信号，因此处理时时域窗函数尽量取得宽一些已接近实际信号。 实验结果如图一.2：其中，0点位置的冲激项为直流分量0.6造成（对应程序为shiyan1.m ） 图 错误！文档中没有指定样式的文字。.2 ?ARMA （Auto Recursive Moving Average ）模型： 将平稳随机信号x(n)看作是零均值，方差为σu 2的白噪声u(n)经过线性非移变系统H(z)后的输出，模型的传递函数为 020406080100120140160180200 0.4 0.50.60.7 0.800.050.10.150.20.250.30.350.40.450.5 50100 150
虚拟仪器技术 姓名：史昌波 学号：2131391 指导教师：孙来军 院系(部所)：电子工程学院专业：控制工程
目录 1、前言 (3) 2、声卡的硬件结构和特性 (3) 2．1声卡的作用和特点 (3) 2．2声卡的构造 (5) 3、LABVIEW中与声卡相关的函数节点 (5) 4、LABVIEW程序设计 (6) 4．1程序原理 (6) 4．2程序结构 (7) 4．3结果分析 (9) 5、结束语 (9) 6、参考文献 (10)
基于声卡的数据采集与分析 1、前言 虚拟仪器技术是利用高性能的模块化硬件，结合高效灵活的软件来完成各种测试、测量和自动化的应用。在虚拟仪器系统中，硬件解决信号的输入和输出，软件可以方便地修改仪器系统的功能，以适应不同使用者的需要。其中硬件的核心是数据采集卡。目前市售的数据采集卡价格与性能基本成正比，一般比较昂贵1。 随着DSP(数字信号处理)技术走向成熟，计算机声卡可以成为一个优秀的数据采集系统，它同时具有A／D和D／A转换功能，不仅价格低廉，而且兼容性好、性能稳定、灵活通用，驱动程序升级方便，在实验室中，如果测量对象的频率在音频范围，而且对指标没有太高的要求，就可以考虑使用声卡取代常规的DAQ设备。而且LABVIEW中提供了专门用于声卡操作的函数节点，所以用声卡搭建数据采集系统是非常方便的2。 2、声卡的硬件结构和特性 2．1声卡的作用和特点 声卡的主要功能就是经过DSP（数字信号处理）音效芯片的处理，进行模拟音频信号的与数字信号的转换，在实际中，除了音频信号以外，很多信号都在音频范围内，比如机械量信号，某些载波信号等，当我们对这些信号进行采集时，使用声卡作为采集卡是一种很好的解决方案。 声卡的功能主要是录制与播放，编辑与合成处理，MIDI接口三个部分3。 （1）录制与播放
音质标准音质标准与音质评价方法 ●音质标准 所谓声音的质量，是指经传输、处理后音频信号的保真度。目前，业界公认的声音质量标准分为4级，即数字激光唱盘CD-DA质量，其信号带宽为10Hz~20kHz；调频广播FM质量，其信号带宽为20Hz~15kHz；调幅广播AM质量，其信号带宽为50Hz~7kHz；电话的话音质量，其信号带宽为200Hz~3400Hz。 可见，数字激光唱盘的声音质量最高，电话的话音质量最低。除了频率范围外，人们往往还用其它方法和指标来进一步描述不同用途的音质标准。 对模拟音频来说，再现声音的频率成分越多，失真与干扰越小，声音保真度越高，音质也越好。如在通信科学中，声音质量的等级除了用音频信号的频率范围外，还用失真度、信噪比等指标来衡量。对数字音频来说，再现声音频率的成分越多，误码率越小，音质越好。通常用数码率（或存储容量）来衡量，取样频率越高、量化比特数越大，声道数越多，存储容量越大，当然保真度就高，音质就好。 声音的类别特点不同，音质要求也不一样。如，语音音质保真度主要体现在清晰、不失真、再现平面声象；乐音的保真度要求较高，营造空间声象主要体现在用多声道模拟立体环绕声，或虚拟双声道3D环绕声等方法，再现原来声源的一切声象。 音频信号的用途不同，采用压缩的质量标准也不一样。如，电话质量的音频信号采用ITU－TG·711标准，8kHz取样，8bit量化，码率64Kbps。AM广播采用ITU－TG·722标准，16kHz取样，14bit量化，码率224Kbps。高保真立体声音频压缩标准由ISO和ITU-T联合制订，CD11172-3MPEG音频标准为48kHz、44.1kHz、32kHz取样，每声道数码率32Kbps~448Kbps，适合CD-DA光盘用。 对声音质量要求过高，则设备复杂；反之，则不能满足应用。一般以“够用，又不浪费”为原则。 ●音质评价方法 评价再现声音的质量有主观评价和客观评价两种方法。例如：
基于MATLAB的语音信号滤波处理 题目：基于MATLAB的语音信号滤波处理 课程：数字信号处理 学院：电气工程学院 班级： 学生： 指导教师： 二O一三年十二月
目录CONTENTS 摘要 一、引言 二、正文 1.设计要求 2.设计步骤 3.设计内容 4.简易GUI设计 三、结论 四、收获与心得 五、附录
一、引言 随着Matlab仿真技术的推广，我们可以在计算机上对声音信号进行处理，甚至是模拟。通过计算机作图，采样，我们可以更加直观的了解语音信号的性质，通过matlab编程，调用相关的函数，我们可以非常方便的对信号进行运算和处理。 二、正文 2.1 设计要求 在有噪音的环境中录制语音，并设计滤波器去除噪声。 2.2 设计步骤 1.分析原始信号，画出原始信号频谱图及时频图，确定滤波器类型及相关指标； 2.按照类型及指标要求设计出滤波器，画出滤波器幅度和相位响应，分析该滤波器是否符合要求； 3.用所设计的滤波器对原始信号进行滤波处理，画出滤波后信号的频谱图及时频图； 4.对滤波前的信号进行分析比对，评估所设计滤波器性能。 2.3 设计内容 1.原始信号分析
分析信号的谱图可知，噪音在1650HZ和3300HZ附近的能量较高，而人声的能量基本位于1000HZ以下。因此，可以设计低通滤波器对信号进行去噪处理。 2.IIR滤波器设计 用双线性变换法分别设计了巴特沃斯低通滤波器和椭圆低通滤波器和带阻滤波器： ①巴特沃斯滤波器 fp=800;fs=1300;rs=35;rp=0.5; 程序代码如下： fp=800;fs=1300;rs=35;rp=0.5;Fs=44100; wp=2*Fs*tan(2*pi*fp/(2*Fs));ws=2*Fs*tan(2*pi*fs/(2*Fs)); [n,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s'); [b,a]=butter(n,wn,'s'); [num,den]=bilinear(b,a,Fs); [h,w]=freqz(num,den,512,Fs);
频谱分析仪 摘要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，是一种多用途的电子测量仪器。随着软硬件技术的发展，仪器的智能化与虚拟化已成为未来实验室及研究机构的发展方向。虚拟仪器技术的优势在于可由用户定义自己的专用仪器系统，且功能灵活，很容易构建，所以应用面极为广泛。本文介绍了一种使用GUI工具箱用matlab实现的简易虚拟频谱分析仪的设计方法。 关键词matlab，频谱分析仪，时域分析，频域分析
目录 1概述 (3) 2技术路线 (4) 3实现方法 (5) 3.1搭建GUI界面 (5) 3.2信号输入 (6) 3.2.1选择信号输入 (6) 3.2.2声卡输入 (7) 3.2.3读取wav文件 (7) 3.2.4信号发生器输入 (7) 3.3时域分析 (8) 3.4频域分析 (9) 3.5仿真 (10) 3.5.1声卡输入 (10) 3.5.2读取wav文件 (10) 3.5.3信号发生器 (11) 4存在的问题 (15) 5致谢...................................................................................................... 错误！未定义书签。参考文献 (15)
1概述 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。可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。图形用户界面(Graphical User Interface，简称GUI，又称图形用户接口)是指采用图形方式显示的计算机操作用户界面。与早期计算机使用的命令行界面相比，图形界面对于用户来说在视觉上更易于接受。MATLAB自带了强大的GUl工具[1]。在本文中，将利用MATLAB的GUI工具，设计出数字频谱分析仪。 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。它又可称为频域示波器、跟踪示波器、分析示波器、谐波分析器、频率特性分析仪或傅里叶分析仪等。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赫兹以下的甚低频到亚毫米波段的全部无线电频段的电信号[2]。目前已经有许多较成熟的频谱分析软件，如SpectraLAB、RSAVu、dBFA等[3]。本文将给出的则是通过MATLAB软件实现的基于FFT的数字频谱分析仪。 FFT（Fast Fourier Transformation），即为快速傅氏变换，是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。它对傅氏变换的理论并没有新的发现，但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换，可以说是进了一大步[4]。 通过此次设计，能进一步掌握MATLAB软件开发过程的基本理论、基本知识和基本技能，熟悉基于MATLAB平台的若干信号处理系统开发及调试方法，且成本低，易于实现，容易修改，并可以进行仿真。该设计的进行可以为我们以后的学习工作奠定一定的基础。
《M A T L A B电子信息应用》 课程设计 设计五 信号的频域分析及MATLAB实现 学院： 专业： 班级： 姓名： 学号：
信号的频域分析及MATLAB实现 一、设计目的 通过该设计，理解傅里叶变换的定义及含义，掌握对信号进行频域分析的方法。 二、课程设计环境 计算机 MATLAB软件 三、设计内容及主要使用函数 快速傅里叶变换的应用 1）滤波器频率响应 对特定频率的频点或该频点以外的频率进行有效滤除的电路，就是滤波器。其功能就是得到一个特定频率或消除一个特定频率，滤波器是一种对信号有处理作用的器件或电路。主要作用是：让有用信号尽可能无衰减的通过，对无用信号尽可能大的。 滤波器的类型：巴特沃斯响应（最平坦响应），贝赛尔响应，切贝雪夫响应。 滤波器冲激响应的傅里叶变换就是该滤波器的频率响应。
2)快速卷积 卷积定理指出，函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积。即一个域中的卷积相当于另一个域中的乘积，例如时域中的卷积就对应于频域中的乘积。其中表示f 的傅里叶变换。 这一定理对拉普拉斯变换、双边拉普拉斯变换等各种傅里叶变换的变体同样成立。在调和分析中还可以推广到在局部紧致的阿贝尔群上定义的傅里叶变换。 利用卷积定理可以简化卷积的运算量。对于长度为n 的序列，按照卷积的定义进行计算，需要做2n - 1组对位乘法，其计算复杂度为；而利用傅里叶变换将序列变换到频域上后，只需要一组对位乘法，利用傅里叶变换的快速算法之后，总的计算复杂度为。这一结果可以在快速乘法计算中得到应用。 1. 信号的离散傅里叶变换 有限长序列的离散傅里叶变换公式为： kn N j N n e n x k X )/2(10)()(π--=∑= ∑==1_0)/2()(1)(N n kn N j e k X N n x π MATLAB 函数：fft 功能是实现快速傅里叶变换，fft 函数的格式为： ),(x fft y =返回向量x 的不连续fourier 变换。 若)6 cos()(πn n x =是一个N=12的有限序列，利用MATLAB 计算
音频信号的种类及其质量特性 作者:辽宁广播电视传输发射中心二O三台赵军 数字技术的发展突飞猛进，电视伴音的数字技术也有了长足发展，现就声音方面所涉及的技术知识做一简要介绍。 目前，大部分使用的电声器件都是以模拟方式工作的。传声器输出的是模拟音频信号，扬声器需要的激励信号同样是模拟音频信号。器件的客观情况，决定了音频信号的数字化只能是其传输系统的中间环节。但由于其具有极好的保真度和极强的抗干扰性，所以在数字音频没有进入数字电视之前，就开始了探索研究，并取得了一定成果，已经在传统的音响系统领域得到了广泛应用。现就两方面做一介绍： 一、音频信号的种类 1.按声音传递信息内容区分 人耳可以听到的声波信号的频率范围为20~20KHZ。按声音传递信息的内容不同，音频信号可分为3种类型。 (1)波形声音 波形声音是指声波振动产生的声音。显然，波形声音实际上已经包含了所有的声音形式。 它可以成为人们理解声音的最一般形态，就好像可以把各种类型图像都理解成像素点阵图一样。 (2)语音 语音就是指人讲话的声音，特点就是包含有丰富的语言内涵。传送语音信号的基本要求是既能听清语音的内容，又能辨认出讲话者是谁。 (3)音乐 音乐与语音相比内容更丰富、所占频带更宽，同时表现形式更为规范，也可以说是符号化了的声音，乐谱就是音乐的规范表达形式。也就得出，传输音乐信号对系统的要求有多高，难度有多大。也是最高、难度最大的。 2.按声音所占的频带区分 从音频信号所占的频带、数字化时的抽样频率及量化的比特数不同，音频信号可以分为4类。 （1）窄带语音 窄带语音又称电话频带语音，信号频带为300~3.4KHZ,带宽为3.1KHZ,既能听清语音的内容，也能分辨出讲话人是谁，主要用于各类电话通信。数字化时抽样频率常用8KHZ，每个样值以8bit量化，数码率为64bit/s。 （2）宽带语音 信号频带为54~7KHZ,能提供比窄带语音更好的音质，常用于电话会议、视频会议等。 数字化时抽样频率多为16KHZ。 （3）数字音频广播（DAB）信号 信号频带为20~15KHZ，有较好的音质，主要用于声音广播和电视伴音广播。数字化时抽样频率常用32KHZ。 （4）高保真立体声音频信号 信号频带为20HZ~20KHZ，为人耳听觉的全部频带故称为高保真，用于DVD、VCD、CD、HDTV伴音等。数字化时抽样频率用44.1KHZ或48KHZ，每个样值16bit量化，
课程设计二 基于MATLAB的语音信号采集与处理 一、实验目的和意义 1. MATLAB软件功能简介 MATLAB的名称源自Matrix Laboratory,1984年由美国Mathworks公司推向市场。它是一种科学计算软件，专门以矩阵的形式处理数据。MATLAB将高性能的数值计算和可视化集成在一起，并提供了大量的内置函数，从而被广泛的应用于科学计算、控制系统和信息处理等领域的分析、仿真和设计工作。 MATLAB软件包括五大通用功能，数值计算功能（Nemeric）、符号运算功能（Symbolic）、数据可视化功能（Graphic）、数字图形文字统一处理功能（Notebook）和建模仿真可视化功能（Simulink）。其中，符号运算功能的实现是通过请求MAPLE内核计算并将结果返回到MATLAB命令窗口。该软件有三大特点，一是功能强大；二是界面友善、语言自然；三是开放性强。目前，Mathworks公司已推出30多个应用工具箱。MATLAB在线性代数、矩阵分析、数值及优化、数值统计和随机信号分析、电路与系统、系统动力学、次那好和图像处理、控制理论分析和系统设计、过程控制、建模和仿真、通信系统以及财政金融等众多领域的理论研究和工程设计中得到了广泛应用。 MATLAB在信号与系统中的应用主要包括符号运算和数值计算仿真分析。由于信号与系统课程的许多内容都是基于公式演算，而MATLAB借助符号数学工具箱提供的符号运算功能，能基本满足信号与系统课程的需求。例如解微分方程、傅里叶正反变换、拉普拉斯正反变换和z正反变换等。MATLAB在信号与系统中的另一主要应用是数值计算与仿真分析，主要包括函数波形绘制、函数运算、冲击响应与阶跃响应仿真分析、信号的时域分析、信号的频谱分析、系统的S域分析和零极点图绘制等内容。数值计算仿真分析可以帮助学生更深入地理解理论知识，并为将来使用MATLAB进行信号处理领域的各种分析和实际应用打下基础。2. 本题目的意义 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。 二、实验原理：
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
摘要：科技的发展带来许多电磁干扰或射频干扰的恶劣环境，要想解决电磁干扰问题的，必须从本质上改变麦克风的工作模式。文章提出了利用激光的传输频带宽、通信容量大和抗电磁干扰能力强等优点，研制一种基于光相位干涉的高灵敏度声音采集系统。光纤声音采集能够传送非常高的声音质量，适用于多种恶劣环境下的声音采集。 关键词：光纤声音采集、干涉型光纤传感器 引言： 麦克风在声场和电场中起着重要的沟通界面，它可将声音信号传至任何地方或者记忆装置。传统型的使用电磁场或静电场来产生动作，外部的强电磁场影响会阻绝这些装置的功能。本项目研制的光纤声音采集系统是一种新颖的声音信号传感器，在反射式强度型光纤传感器的原理基础上，利用激光来采集声音信号，由于它与传统的麦克风有着本质的区别，所以在使用方面具有很大的优越性。系统由非导磁材料制成，其主要工作本体是光，即使在强电磁场或高射频环境中也能正常工作。把光纤应用于麦克风，充分利用了光纤传感器体积小、结构简单、灵敏度高、抗电磁干扰且光纤本身低损耗、耐腐蚀、安全可靠等优良特性。 1、系统结构 本系统利用干涉型光纤传感器的原理，开发基于光相位干涉的高灵敏度声音采集系统，由光纤传感探头、光路系统、光信号调制解调器等部分组成。 干涉型光纤传感器通常将被测量转化为光信号的相位，因此，相位测量是该类型传感器信号处理的基本要求。若直接对相位进行测量，那么有两个问题将限制系统的性能：一是系统受到环境的干扰时被测相位会产生随机漂移，从而引入测量误差，此外，相位漂移还会导致信号衰减；二是直接测相意味着直流检测，信号处理易受电路直流漂移的影响。针对这两个问题引出了相位生成载波技术。相位生成载波调制是在被测信号带宽以外的某一频带之外引入大幅度的相位调制，被测信号则位于调制信号的边带上，这样就把外界干扰的影响转化为对调制信号的影响，且把被测信号频带与低频干扰频带分开，以利于后续的噪声分离。 项目研制的光纤声音采集系统，在对传统michelson干涉仪加以改进的基础上，通过构造由光纤耦合器和振动膜组成的动态michelson干涉光路，能够将外界声压对振膜的作用转化为对光路相位的调制，得到的干涉光信号直接光电转换后即可解调还原声音信号。在多种干涉型光纤传感器的解调方法中，相位生成载波解调技术（pgc）由于是一种无源解调技术，并具有高灵敏度、大动态范围和好的线性度而得到广泛的应用。 2、系统原理 2.1光纤传感探头原理： 激光器发出的激光经耦合器到达传输光纤，由光纤出射的光束照射到振动膜上，传输光纤出射端面m1与振动膜构成一个干涉腔，从两表面反射回的光进行干涉，干涉光再经耦合器由光电探测器接收，外界声音信号通过改变干涉腔的光纤出射端面m1和振动膜之间的距离对光相位进行调制。系统中半导体激光器发出的光源光频随输入的调制电流线性变化，振动膜采用硅微技术进行研制。 2.2解调原理： 光纤声音采集系统中的调制解调器是由光源，光电转换器，高增益微弱信号放大电路，背景噪声消除器等组成。 光源向光纤传感头发射一稳定的激光，传感头内的振动薄膜被周围声音振动信号带动，从而对发射到振动薄膜上的激光进行相位调制后再反射回去，被调制的激光在光路系统里发生干涉，形成携带微弱声音强度的激光信号，光电转换系统的探测器将此激光信号转换成电信号，再经高增益微弱信号放大，pgc解调，噪声滤除，后将解调后的电信号还原成声音信号输出。
谈音质标准与音质评价方法鉴别好音质 ●音质标准 所谓声音的质量，是指经传输、处理后音频信号的保真度。目前，业界公认的声音质量标准分为4级，即数字激光唱盘CD-DA质量，其信号带宽为10Hz~20kHz;调频广播FM质量，其信号带宽为20Hz~15kHz;调幅广播AM质量，其信号带宽为50Hz~7kHz;电话的话音质量，其信号带宽为200Hz~3400Hz。可见，数字激光唱盘的声音质量最高，电话的话音质量最低。除了频率范围外，人们往往还用其它方法和指标来进一步描述不同用途的音质标准。 对模拟音频来说，再现声音的频率成分越多，失真与干扰越小，声音保真度越高，音质也越好。如在通信科学中，声音质量的等级除了用音频信号的频率范围外，还用失真度、信噪比等指标来衡量。对数字音频来说，再现声音频率的成分越多，误码率越小，音质越好。通常用数码率(或存储容量)来衡量，取样频率越高、量化比特数越大，声道数越多，存储容量越大，当然保真度就高，音质就好。 声音的类别特点不同，音质要求也不一样。如，语音音质保真度主要体现在清晰、不失真、再现平面声象;乐音的保真度要求较高，营造空间声象主要体现在用多声道模拟立体环绕声，或虚拟双声道3D环绕声等方法，再现原来声源的一切声象。 音频信号的用途不同，采用压缩的质量标准也不一样。如，电话质量的音频信号采用ITU-TG·711标准，8kHz取样，8bit量化，码率64Kbps。AM广播采用ITU-TG·722标准，16kHz取样，14bit量化，码率224Kbps。高保真立体声音频压缩标准由ISO和ITU-T联合制订，CD11172-3MPEG音频标准为48kHz、44.1kHz、32kHz取样，每声道数码率32Kbps~448Kbps，适合CD-DA光盘用。 对声音质量要求过高，则设备复杂;反之，则不能满足应用。一般以“够用，又不浪费”为原则。 ●音质评价方法 评价再现声音的质量有主观评价和客观评价两种方法。例如: 1.语音音质 评定语音编码质量的方法为主观评定和客观评定。目前常用的是主观评定，即以主观打分 (MOS)来度量，它分为以下五级:5(优)，不察觉失真;4(良)，刚察觉失真，但不讨厌;3(中)，察觉失真，稍微讨厌;2(差)，讨厌，但不令人反感;1(劣)，极其讨厌，令人反感。一般再现语音频率若达7kHz以上，MOS可评5分。这种评价标准广泛应用于多媒体技术和通信中，
工程设计论文 题目：基于MATLAB的语音信号采集与处理 姓名： 班级： 学号： 指导老师：
一.选题背景 1、实践意义： 语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。语音信号分析的目的就在于方便有效地提取并表示语音信号所携带的信息。所以理解并掌握语音信号的时域和频域特性是非常重要的。 通过语音相互传递信息是人类最重要的基本功能之一.语言是人类特有的功能.声音是人类常用工具,是相互传递信息的最重要的手段.虽然,人可以通过多种手段获得外界信息,但最重要,最精细的信息源只有语言,图像和文字三种.与用声音传递信息相比,显然用视觉和文字相互传递信息,其效果要差得多.这是因为语音中除包含实际发音容的话言信息外,还包括发音者是谁及喜怒哀乐等各种信息.所以,语音是人类最重要,最有效,最常用和最方便的交换信息的形式.另一方面,语言和语音与人的智力活动密切相关,与文化和社会的进步紧密相连,它具有最大的信息容量和最高的智能水平。 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,处理的目的是用于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,识别出讲话容,进行语音增强等. 语音信号处理是一门新兴的学科,同时又是综合性的多学科领域,
是一门涉及面很广的交叉学科.虽然从事达一领域研究的人员主要来自信息处理及计算机等学科.但是它与语音学,语言学,声学,认知科学,生理学,心理学及数理统计等许多学科也有非常密切的联系. 语音信号处理是许多信息领域应用的核心技术之一,是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个.语音处理是目前极为活跃和热门的研究领域,其研究涉及一系列前沿科研课题,巳处于迅速发展之中;其研究成果具有重要的学术及应用价值. 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数值计算的方法对信号进行采集、抽样、变换、综合、估值与识别等加工处理，借以达到提取信息和便于应用的目的。它在语音、雷达、图像、系统控制、通信、航空航天、生物医学等众多领域都获得了极其广泛的应用。具有灵活、精确、抗干扰强、度快等优点。 数字滤波器, 是数字信号处理中及其重要的一部分。随着信息时代和数字技术的发展，受到人们越来越多的重视。数字滤波器可以通过数值运算实现滤波，所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能。数字滤波器种类很多，根据其实现的网络结构或者其冲激响应函数的时域特性，可分为两种，即有限冲激响应( FIR，Finite Impulse Response)滤波器和无限冲激响应( IIR，Infinite Impulse Response)滤波器。 FIR滤波器结构上主要是非递归结构，没有输出到输入的反馈，系统函数H (z)在处收敛，极点全部在z = 0处（因果系统），因而只能
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。
课程实验报告 题目：用Matlab进行 信号与系统的时、频域分析 学院 学生姓名 班级学号 指导教师 开课学院 日期 用Matlab进行信号与系统的时、频域分析 一、实验目的 进一步了解并掌握Matlab软件的程序编写及运行； 掌握一些信号与系统的时、频域分析实例； 了解不同的实例分析方法，如：数值计算法、符号计算法； 通过使用不同的分析方法编写相应的Matlab程序； 通过上机，加深对信号与系统中的基本概念、基本理论和基本分析方法的理解。 二、实验任务 了解数值计算法编写程序，解决实例； 在Matlab上输入三道例题的程序代码，观察波形图； 通过上机实验，完成思考题； 完成实验报告。 三、主要仪器设备
硬件：微型计算机 软件：Matlab 四、 实验内容 （1） 连续时间信号的卷积 已知两个信号)2()1()(1---=t t t x εε和)1()()(2--=t t t x εε，试分别画出)(),(21t x t x 和卷积)()()(21t x t x t y *=的波形。 程序代码： T=0.01; t1=1;t2=2; t3=0;t4=1; t=0:T:t2+t4; x1=ones(size(t)).*((t>t1)-(t>t2)); x2=ones(size(t)).*((t>t3)-(t>t4)); y=conv(x1,x2)*T; subplot(3,1,1),plot(t,x1); ylabel('x1(t)'); subplot(3,1,2),plot(t,x2); ylabel('x2(t)'); subplot(3,1,3),plot(t,y(1:(t2+t4)/T+1)); ylabel('y(t)=x1*x2'); xlabel('----t/s'); （2）已知两个信号)()(t e t x t ε-=和)()(2/t te t h t ε-=，试用数值计算法求卷积，并分别画出)(),(t h t x 和卷积)()()(t h t x t y *=的波形。 程序代码： t2=3;t4=11; T=0.01; t=0:T:t2+t4; x=exp(-t).*((t>0)-(t>t2)); h=t.*exp(-t/2).*((t>0)-(t>t4)); y=conv(x,h)*T; yt=4*exp(-t)+2*t.*exp(-1/2*t)-4*exp(-1/2*t); subplot(3,1,1),plot(t,x); ylabel('x(t)'); subplot(3,1,2),plot(t,h); ylabel('h(t)'); subplot(3,1,3),plot(t,y(1:(t2+t4)/T+1),t,yt,'--r'); legend('by numberical','Theoretical'); ylabel('y=x*h'); xlabel('----t/s'); （3）求周期矩形脉冲信号的频谱图，已知s T s A 5.0,1.0,1===τ