实验设计:多采样率数字信号处理
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多采样率数字信号处理在数字语音系统中的
应用
随着数字信号处理技术的快速发展,多采样率数字信号处理在数字语音系统中发挥着重要作用。
它通过在数字语音处理过程中使用不同的采样率,提供了更高的灵活性和更好的性能。
首先,多采样率数字信号处理在数字语音编解码中提供了更高的质量和效率。
在语音编码过程中,为了减小数据量和节省传输带宽,采样率通常会降低。
然而,在一些要求高质量语音的应用中,如语音通信和语音识别,需要更高的采样率来保证声音的清晰度和真实性。
通过多采样率数字信号处理技术,可以在编码过程中灵活地提高采样率,从而提供更高质量的语音信号。
其次,多采样率数字信号处理在音频变速和音高转换中发挥重要作用。
在一些音频应用中,如音乐制作和语音合成,需要对音频进行变速和音高转换,以满足不同的需求。
通过多采样率数字信号处理技术,可以按照不同的速度和音高要求,灵活地改变采样率,从而实现音频的变速和音高转换。
此外,多采样率数字信号处理还在降噪和回声消除等音频处理算法中起到重要作用。
在一些嘈杂环境下,语音信号可能会受到环境噪声和回声的干扰。
通过多采样率数字信号处理技术,可以对输入信号进行不同采样率的处理,从而提取出噪声和回声的特征,并通过合适的算法进行降噪和回声消除,提高语音信号的清晰度和可懂性。
总之,多采样率数字信号处理在数字语音系统中具有广泛的应用。
它通过灵活调整采样率,提供了更高质量和更好性能的音频处理和编
解码功能。
因此,在设计和实现数字语音系统时,我们应充分利用多
采样率数字信号处理技术,以提升语音系统的性能。
《数字信号处理》实验报告实验名称数字信号处理实验(民航无线电监测关键技术研究)实验时间一、实验目的:通过实验,理解和掌握民航无线电监测关键技术中调制解调、FIR 数字滤波器、多采样率数字信号处理、FFT、语音数字信号处理、静噪等技术,培养学生对数字信号处理技术的兴趣,并提高学生基于数字信号处理技术的工程应用能力。
二、实验环境:Matlab三、实验原理、内容与分析(包括实验内容、MATLAB程序、实验结果与分析)实验总体框图如上图所示,主要实现民航无线电监测关键技术中调制解调、FIR 数字滤波器、多采样率数字信号处理、FFT、语音数字信号处理、静噪等技术。
1.有限长单位脉冲(FIR)滤波器的设计FIR 数字滤波器是一种非递归系统,其冲激响应h(n)是有限长序列,其差分方程表达式为:系统传递函数可表达为:N-1 为FIR 滤波器的阶数。
在数字信号处理应用中往往需要设计线性相位的滤波器,FIR 滤波器在保证幅度特性满足技术要求的同时,很容易做到严格的线性相位特性。
为了使滤波器满足线性相位条件,要求其单位脉冲响应h(n)为实序列,且满足偶对称或奇对称条件,即h(n)=h(N-1-n)或h(n)=-h(N-1-n)。
这样,当N 为偶数时,偶对称线性相位FIR 滤波器的差分方程表达式为:由上可见FIR 滤波器不断地对输入样本x(n)延时后,再做乘法累加算法,将滤波器结果y(n)输出,因此,FIR 实际上是一种乘法累加运算。
而对于线性相位FIR 而言,利用线性相位FIR 滤波器系数的对称特性,可以采用结构精简的FIR 结构将乘法器数目减少一半。
2.AM 调制解调AM 调制解调过程如下:3.多采样率数字信号处理一般认为,在满足采样定理的前提下,首先将以采样率F1 采集的数字信号进行D/A 转换, 变成模拟信号,再按采样率F2 进行A/D 变换,从而实现从F1 到F2 的采样率转换。
但这样较麻烦,且易使信号受到损伤,所以实际上改变采样率是在数字域实现的。
通信与信息工程学院数字信号处理课程设计班级:电子信息工程13级03班姓名:学号:指导教师:张释如、李国民、张龙妹、王瑜设计时间:2015.12.28 --- 2016.1.8成绩:评语:通信与信息工程学院二〇一五年数字信号处理课程设计报告一、课程设计时间2015年12月28日至2016年1月8日二、课程设计目的数字信号处理主要研究如何对信号进行分析、变换、综合、估计与识别等加工处理的基本理论和方法。
通过课程设计,使学生巩固所学基本理论,掌握最基本的数字信号处理的理论和方法,提高综合运用所学知识,提高计算机编程的能力。
进一步加强学生独立分析问题、解决问题的能力、综合设计及创新能力的培养,同时注意培养学生实事求是、严肃认真的科学作风和良好的实验习惯,为今后的工作打下良好的基础。
三、课程设计任务及要求1、掌握数字信号处理IIR滤波器设计及FIR滤波器设计原理和实现,能根据不同的应用设计合理的滤波器;2、掌握多频率采样的原理,并能分析其频谱特性;3、了解语音信号处理的原理,并能根据实际情况设计合理的滤波器进行除燥处理;3、编程实现以下实验内容:(1)数字信号的基本运算(2)多采样率数字信号处理(3)数字滤波器的设计及仿真(4)语音信号滤波处理。
一、数字信号的基本运算一、实验目的:(1) 掌握数字信号的时间翻转、上采样、下采样等基本运算;(2) 学会用MATLAB对数字信号进行时间翻转、上采样、下采样等运算;二、设计内容:(1) 利用Windows下的录音机以采样频率8000Hz录制语音“新年好”和“好”,在Matlab 软件平台下,利用wavread函数得到两个语音数据(信号长度不够时信号补零使其长度为8000);(2) 对采样得到的语音数据x(k)分别进行处理模仿回音效果,演示回声的效果,数据处理如下式:x(k)=x(k)+a*x(k-d)其中d为时延,a为时延信号的衰减幅度。
(参数:时延d=0.4秒,衰减幅度a=0.5 对上述语音信号进行时间反转x(-k)、上采样x(k/2)、下采样x(2k)操作,并演示运算效果。
实验七 多采样率数字信号处理一.实验目的1.掌握信号抽取和插值的基本原理和实现2.掌握信号的有理数倍速率转换 二.实验内容例7.1 对信号进行抽取,使采样率为原来的1/4倍。
MATLAB 程序: t=0:.00025:1;x=sin(2*pi*30*t)+sin(2*pi*60*t); y=decimate(x,4);figure,subplot(2,2,1),stem(x(1:120)); title('原始信号时域图'),xlabel('(a)');subplot(2,2,2),plot(abs(fft(x))),title('原始信号频域图'),xlabel('(b)'); subplot(2,2,3),stem(y(1:30))title('抽样后的信号时域图'),xlabel('(c)'); subplot(2,2,4),plot(abs(fft(y)));title('抽样后的信号频域图'),xlabel('(d)');050100150-2-1012原始信号时域图(a)2000400060000100020003000原始信号频域图(b)0102030-2-1012抽样后的信号时域图(c)050010001500200400600抽样后的信号频域图(d)例 7.2 信号()⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=s f f nn x π3cos ,采样频率16/1=sf f,现将采样率提高为原来的4倍。
MATLAB 程序: n=0:30;x=cos(3*pi*n/16); y=interp(x,4);figure,subplot(2,2,1),stem(x);title('原始信号时域图'),xlabel('(a)');subplot(2,2,2),plot(abs(fft(x))),title('原始信号频域图'),xlabel('(b)'); subplot(2,2,3),stem(y(1:30))title('抽样后的信号时域图'),xlabel('(c)');subplot(2,2,4),plot(abs(fft(y)));title('抽样后的信号频域图'),xlabel('(d)');10203040-1-0.500.51原始信号时域图(a)102030405101520原始信号频域图(b)0102030-1-0.500.51抽样后的信号时域图(c)05010015020406080抽样后的信号频域图(d)例7.3 序列()()()2.12.1cos 5.0sin ++=n n n x ππ,调用resample 函数对想按因子3/7进行采样率转换,并绘出图形。
目录一、课程设计的性质与目的 (1)二、课程设计题目 (1)1. 设计目的 (1)2. 设计要求 (1)3. 设计步骤 (2)三、课程设计要求 (2)四、设计进度安排 (2)五、设计原理 (3)1. 巴特沃斯滤波器 (3)2. 采样定理............................................. 错误!未定义书签。
3. 椭圆滤波器........................................... 错误!未定义书签。
4. 抽取与内插 (5)六、实验步骤及效果图 (6)1. 信源的时域和频域分析 (6)2. 对原始信号进行滤波 (7)3. 对滤波后的信号采样 (8)4. 椭圆滤波器滤波 (9)5. 对语音信号进行抽取和内插处理 (10)6. 语音信号的恢复 (11)7. 信号波形图对比 (12)七、问题及解决办法 (14)1. 信源的时域和频域分析原代码 (14)2. 对原始信号进行滤波原代码 (15)3. 椭圆滤波器滤波原代码 (16)八、心得体会 (17)一、课程设计的性质与目的《数字信号处理》课程是通信专业的一门重要专业基础课,是信息的数字化处理、存储和应用的基础。
通过该课程的课程设计实践,使学生对信号与信息的采集、处理、传输、显示、存储、分析和应用等有一个系统的掌握和理解;巩固和运用在《数字信号处理》课程中所学的理论知识和实验技能,掌握数字信号处理的基础理论和处理方法,提高分析和解决信号与信息处理相关问题的能力,为以后的工作和学习打下基础。
数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统,通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。
根据其单位冲激响应函数的时域特性可分为两类:无限冲激响应(IIR)滤波器和有限冲激响应(FIR)滤波器。
二、课程设计题目多采样率数字信号处理在数字语音系统中的应用1、设计目的学习多采样率数字信号处理原理,采用整数因子抽取与整数因子内插来解决数字语音系统中的信号采样过程中存在的问题,并用MATLAB编程实现,加深对多采样率数字信号处理的理解。
多采样率数字信号处理在数字语音系统中的应用多采样率数字信号处理在数字语音系统中的应用随着计算机技术的发展和进步,数字化语音系统得到了广泛应用和发展,为人们的生活带来了诸多便利。
其中,多采样率数字信号处理在数字语音系统中的应用尤为重要。
多采样率数字信号处理是指通过在不同的时间间隔内对信号进行采样,以获得更加准确和丰富的信息。
在数字语音系统中,多采样率数字信号处理可以用于多个方面。
首先,多采样率数字信号处理在语音编解码中起到了重要作用。
在数字通信中,语音信号是以数字信号的形式进行传输的。
在编码过程中,语音信号需要被采样,并经过一系列处理,如量化和编码压缩等,以减小数据量并保留重要信息。
多采样率数字信号处理可以提高编码的准确性和质量,从而提高语音信号的传输效果。
其次,多采样率数字信号处理在语音合成中也有广泛的应用。
语音合成是指通过计算机生成逼真的语音信号。
在语音合成过程中,需要对数字信号进行采样和处理,以模拟人声的特征和音调。
多采样率数字信号处理可以提高语音合成的自然度和逼真度,使得生成的语音信号更加接近真实的人声,提高用户体验。
此外,多采样率数字信号处理还可以在语音识别和语音增强中发挥重要作用。
在语音识别中,需要对输入的语音信号进行特征提取和模式匹配,以识别出语音中的文字内容。
多采样率数字信号处理可以提高特征的准确性和区分度,从而提高识别的准确率。
在语音增强中,可以通过多采样率数字信号处理的技术,如降噪和增益调整等,对语音信号进行优化和改善,使得信号更加清晰可辨,提高语音增强的效果。
总结起来,多采样率数字信号处理在数字语音系统中有着广泛的应用。
它可以在语音编解码、语音合成、语音识别和语音增强等方面发挥重要作用。
通过提高采样率和对信号进行处理,可以提高数字语音系统的性能和效果,为用户提供更好的语音体验。
多采样率信号处理1.绪论随着数字信号处理的发展,信号的处理、编码、传输和存储等工作量越来越大。
为了节省计算工作量及存储空间,在一个信号处理系统中常常需要不同的采样率及其相互转换,在这种需求下,多速率数字信号处理产生并发展起来。
它的应用带来许多好处,例如:可降低计算复杂度、降低传输速率、减少存储量等。
在信号处理领域,多速率信号处理最早于20世纪70年代提出,由其引出的多速率滤波在数学领域里基于多格算法解决了大量的微分等式。
在多速率数字信号处理发展中,一个突破点是70年代两通道正交镜像滤波器组应用于语音信号的压缩。
在该方法中,信号通过分析滤波器组被分成低通和高通两个子带,每个子带经过2倍抽取和量化后再进行压缩,之后可以通过综合滤波器组近似地重建出原始信号,重建的近似误差一部分源于子带信号的压缩编码,一部分是由分析和综合滤波器组产生的误差,其中最主要的误差是混叠误差,它是由分析滤波器组不是理想带限而引起的。
在很多应用系统中,混叠误差存在一定程度的影响,因此就需要对其进行改进。
多速率系统应用于通信、语音信号处理、谱分析、雷达系统和天线系统,以及在数字音频系统、子带编码技术( 用于声音和图像的压缩) 和模拟语音个人系统(如标准电话通信) 等方面的应用。
另外还应用于多相理论和多速率系统在一些非传统领域,包括:高效率信号压缩的多速率理论;高效窄带滤波器的脉冲响应序列的编码新技术的推导;可调整的多级响应FIR滤波器的设计等。
基于上述研究的发展,从20世纪80年代初开始,多速率数字信号处理技术在工程实践中得到广泛的应用,主要用于通信系统、语音、图像压缩、数字音频系统、统计和自适应信号处理、差分方程的数值解等。
多速率信号处理在基础理论和应用领域的蓬勃发展,也促进了整个数字信号处理界的发展。
2.采样率转换基础理论实现采样率转换的方法有三个:一是若原模拟信号x (t)可以再生,或是己记录下来了的话,那么可重新抽样;二是将x(n)通过D/A变成模拟信号x(t)后,对x (t)经A/D再抽样;三是发展一套算法,对抽样后的数字信号x(n)在“数字域”作采样率转换,以得到新的抽样。
实验设计:多采样率数字信号处理分析实验名称:多采样率数字信号处理一.实验目的:1. 掌握信号抽取和插值的基本原理和实现;2.掌握信号的有理数倍率转换。
二.实验原理:多采样率数字信号处理共分为3方面的问题:信号的整数倍抽取、信号的整数倍插值和信号的有理数倍速率转换。
Matlab 信号处理工具箱提供了抽取函数decimate 用于信号整数倍抽取,其调用格式为:y=decimate(x,M)y=decimate(x,M,n)y=decimate(x,M,’fir’)y=decimate(x,M,n,’fir’)其中y=decimate(x,M)将信号x 的采样率降低为原来的M1,抽取前缺省地采用8阶Chebyshev Ⅰ型低通滤波器压缩频带。
y=decimate(x,M,n)指定所采用Chebyshev Ⅰ型低通滤波器的阶数,通常13 n 。
y=decimate(x,M,’fir’)指定用FIR 滤波器来压缩频带。
y=decimate(x,M,n,’fir’) 指定所用FIR 滤波器的阶数。
Matlab 信号处理工具箱提供了插值函数interp 用于信号整数倍插值,其调用格式为:y=interp(x,L)y=interp(x,L,n,alpha)[y,b]=interp(x,L,n,alpha)其中y=interp(x,L)将信号的采样率提高到原来的L 倍。
y=interp(x,L,n,alpha)指定反混叠滤波器的长度n 和截止频率alpha ,缺省值为4和0.5。
[y,b]=interp(x,L,n,alpha)在插值的同时,返回反混叠滤波器的系数向量。
信号的有理数倍速率转换是使信号的采样率经由一个有理因子M L 来改变,可以通过插值和抽取的级联来实现。
Matlab 信号处理工具箱提供了重采样函数resample 用于有理倍数速率转换,其调用格式为:y=resample(x,L,M);y=resample(x,L,M,n);y=resample(x,L,M,n,beta);y=resample(x,L,M,b);[y,b]= y=resample(x,L,M);其中,y=resample(x,L,M);将信号x 的采样率转换为原来的M L 倍,所用的低通滤波器为kaiser 窗的FIR 滤波器。
实验名称:多采样率数字信号处理
一.实验目的:1. 掌握信号抽取和插值的基本原理和实现;
2.掌握信号的有理数倍率转换。
二.实验原理:
多采样率数字信号处理共分为3方面的问题:信号的整数倍抽取、信号的整数倍插值和信号的有理数倍速率转换。
Matlab 信号处理工具箱提供了抽取函数decimate 用于信号整数倍抽取,其调用格式为:
y=decimate(x,M)
y=decimate(x,M,n)
y=decimate(x,M,’fir’)
y=decimate(x,M,n,’fir’)
其中y=decimate(x,M)将信号x 的采样率降低为原来的
M
1,抽取前缺省地采用8阶Chebyshev Ⅰ型低通滤波器压缩频带。
y=decimate(x,M,n)指定所采用Chebyshev Ⅰ型低通滤波器的阶数,通常13 n 。
y=decimate(x,M,’fir’)指定用FIR 滤波器来压缩频带。
y=decimate(x,M,n,’fir’) 指定所用FIR 滤波器的阶数。
Matlab 信号处理工具箱提供了插值函数interp 用于信号整数倍插值,其调用格式为:
y=interp(x,L)
y=interp(x,L,n,alpha)
[y,b]=interp(x,L,n,alpha)
其中y=interp(x,L)将信号的采样率提高到原来的L 倍。
y=interp(x,L,n,alpha)指定反混叠滤波器的长度n 和截止频率alpha ,缺省值为4和0.5。
[y,b]=interp(x,L,n,alpha)在插值的同时,返回反混叠滤波器的系数向量。
信号的有理数倍速率转换是使信号的采样率经由一个有理因子M L 来改变,可以通过插值和抽取的级联来实现。
Matlab 信号处理工具箱提供了重采样函数resample 用于有理倍数速率转换,其调用格式为:
y=resample(x,L,M);
y=resample(x,L,M,n);
y=resample(x,L,M,n,beta);
y=resample(x,L,M,b);
[y,b]= y=resample(x,L,M);
其中,y=resample(x,L,M);将信号x 的采样率转换为原来的M L 倍,所用的低通滤波器为kaiser 窗的FIR 滤波器。
y=resample(x,L,M,n)指定用x 左右两边各n 个数据作为重采样的邻域。
y=resample(x,L,M,n,beta)指定Kaiser 窗的FIR 滤波器的设计参数,缺省值为5。
y=resample(x,L,M,b)指定用于重采样的滤波器系数向量。
[y,b]=resample(x,L,M)除了得到重采样信号外,还返回所使用的滤波器系数向量。
三.实验内容:
1、令()cos(2)
s x n nf f π=,112s f f =,实现以下采样率的转换:
(1) 作2L =倍的插值;
(2) 作3M =倍的抽取;
(3) 作23L M =倍的采样率转换。
给出相对每一种情况下的数字滤波器的频率特性和频率转换后的信号波形。
解:
(1)作2L =倍的插值实验程序及结果图:
L=2;
n1=[0:1:29];
xn1=cos(2*pi*n1/12);
subplot(3,1,1)
plot(n1,xn1)
title('原信号')
y1=interp(xn1,L);
subplot(3,1,2)
plot(y1)
title('插值后信号')
[X,W]=dtft(xn1,200);
[Y,W]=dtft(y1,200);
H=Y/X;
subplot(3,1,3)
plot(W/2/pi,abs(H))
title('数字滤波器频率特性')
(2)作3
M 倍的抽取实验程序及结果图:M=3;
n1=[0:1:29];
xn1=cos(2*pi*n1/12);
subplot(3,1,1)
plot(n1,xn1)
title('原信号')
y1=decimate(xn1,M);
subplot(3,1,2)
plot(y1)
title('抽取后信号')
[X,W]=dtft(xn1,200);
[Y,W]=dtft(y1,200);
H=Y/X;
subplot(3,1,3)
plot(W/2/pi,abs(H))
title('数字滤波器频率特性')
L M 倍的采样率转换实验程序及结果图:(3)作23
L=2;
M=3;
n1=[0:1:29];
xn1=cos(2*pi*n1/12);
subplot(3,1,1)
plot(n1,xn1)
title('原信号')
y1=resample(xn1,L,M);
subplot(3,1,2)
plot(y1)
title('有理数倍速率转换后信号')
[X,W]=dtft(xn1,200);
[Y,W]=dtft(y1,200);
H=Y/X;
subplot(3,1,3)
plot(W/2/pi,abs(H))
title('数字滤波器频率特性')
2、录制一段语音信号,对录制的信号进行采样,画出采样前后语音信号的时域波形和频谱图,改变信号的采样率,输出改变采样率后信号的频谱,对比前后语音信号的变化。
[y,fs,nbits] = wavread(file)
实验报告要求:
实验报告包括实验原理、实验内容、程序、实验结果、结果分析。