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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。
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。
基于MATLAB的心音信号处理概要心音信号是人体心脏收缩和舒张过程中产生的声音信号。
通过对心音信号的处理和分析，可以匡助医生了解患者的心脏健康状况，诊断心脏疾病，并进行治疗和监测。
本文将介绍基于MATLAB的心音信号处理的概要，包括信号采集、预处理、特征提取和分类识别等方面。
一、信号采集心音信号的采集通常使用心电图(ECG)或者听诊器等设备。
ECG是通过电极贴在患者身上，记录心脏电活动产生的电信号。
而听诊器则是将听诊头放在患者胸部，通过麦克风采集心音信号。
在MATLAB中，可以使用相应的工具箱或者第三方设备接口进行信号采集。
二、预处理心音信号采集后，通常需要进行预处理，以去除噪声和干扰，提高信号质量。
预处理的步骤包括滤波、去噪和增益调整等。
滤波可以采用低通滤波器或者带通滤波器，去除高频噪声和低频干扰。
去噪可以使用小波去噪算法或者自适应滤波算法，去除信号中的噪声。
增益调整可以根据信号的幅度范围进行放大或者缩小，以便更好地观察和分析信号。
三、特征提取心音信号的特征提取是为了从信号中提取出实用的信息，用于后续的分类和识别。
常用的特征包括时域特征、频域特征和时频域特征等。
时域特征包括心音周期、心音强度和心音时长等。
频域特征包括心音频率和心音能量等。
时频域特征则是将时域和频域特征结合起来，如短时傅里叶变换(STFT)和小波变换等。
在MATLAB 中，可以使用相应的函数和工具箱进行特征提取。
四、分类识别特征提取后，可以使用分类算法对心音信号进行分类和识别。
常用的分类算法包括支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和决策树等。
这些算法可以根据特征向量的属性，将心音信号分为正常和异常两类，或者进一步细分为不同的心脏疾病类型。
在MATLAB中，可以使用相应的函数和工具箱进行分类和识别。
总结：基于MATLAB的心音信号处理主要包括信号采集、预处理、特征提取和分类识别等步骤。
通过对心音信号的处理和分析，可以匡助医生了解患者的心脏健康状况，诊断心脏疾病，并进行治疗和监测。
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。
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。
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。
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动态链接库文件的集合，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。
内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数据采集工具箱的内部结构, 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 等动态链接链接库所组成的, 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数据采集工具箱的内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 内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内部沟通的方式, 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内,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范例并且会对个范例作说明。
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范例使用一张凌华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网站http://www.凌华 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)范例这个范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所占用的内存.delete(chan)clearchandelete(ai)clear ai图二:数据采集模拟输入(AI)范例的执行结果模拟输出(AO)范例这个范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内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所占用的内存.stop(ao)delete(chan)clearchandelete(ao)clear ao图三:数据模拟输出(AO)范例的输出波形数字输出入(DIO)范例这个范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所占用的内存.delete(dio)clear dio在此简单的介绍MATLAB数据采集工具箱的内部结构和使用方法，使用此种方式在MATLAB内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内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。
