《信号与系统》课程研究性学习手册第一次研学报告.doc
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1、信号与系统课程研究性学习手册第一次研学报告学 院:电子信息工程学院班 级:通信1209学生姓名:学 号:任课教师:信号的时域分析专题研讨【目的】(1) Understand how to use computer to model signals in reality;(2) Understand how to manipulate signals;(3) Understand how to use MATLAB to represent and operate on signals.【研讨内容】题目1:基本信号的产生,语音的读取与播放1) 生成一个正弦信号,改变正弦信号的角频率和初始相位,观
2、察波形变化,并听其声音的变化。2) 生成一个幅度为1、基频为2Hz、占空比为50%的周期方波。3) 观察一定时期内的股票上证指数变化,生成模拟其变化的指数信号。4) 分别录制一段男声、女声信号,进行音频信号的读取与播放,画出其时域波形。【温馨提示】(1) Using MATLAB function wavread(file) to read .wav files;(2) Using MATLAB function sound(x, fs) to play back the sine waves and speech signals.【题目分析】1. 运用y=A*sin(w0*t+phi)2.
3、x=square(w0*t,duty_cycle)【仿真程序】1.(1) %example2_2sinusoidal singnalA=1;w0=2*pi;phi=pi/6;t=0:0.001:8;xt=A*sin(w0*t+phi);plot(t,xt)sound(t,xt)(2) %example2_2sinusoidal singnalA=1;w0=pi;phi=pi/6;t=0:0.001:8;xt=A*sin(w0*t+phi);plot(t,xt)sound(t,xt)(3) %example2_2sinusoidal singnalA=1;w0=2*pi;phi=pi/2;t=0
4、:0.001:8;xt=A*sin(w0*t+phi);plot(t,xt)sound(t,xt)2.%example2_6 square wavet=0:0.0001:10;A=1;f=2;w0=2*pi*f;ft=A*square(w0*t,50);plot(t,ft)axis(0,10,-1.5,1.5)3. 2001年至2013年每年一月上证指数实际离散变化x=2001:2013;xk=2077.08,1643.48,1347.43,1492.72,1260.78,1163.88,2728.19,5265,1849.02,3289.75,2825.33,2221.83,2313.47;
5、stem(x,xk)指数模拟变化:t1=1:0.001:6;y1=2331.61*exp(-0.1158*t1)t2=6:0.001: 8;y2=12.57*exp(0.7547*t2)t3=8:0.001: 13;y3=19633.72*exp(-0.1645*t3)t=t1,t2,t3;y=y1,y2,y3plot(t,y)4. 男声:y,Fs,nbits=wavread(1.wav);sound(y,Fs);plot(y)女声:y,Fs,nbits=wavread(2.wav);sound(y,Fs);plot(y)【仿真结果】1(1) 不同角频率和初始相位的正弦波幅度为1v,占空比为5
6、0%的正弦波。 股票上证指数 指数模拟变化男生语音频谱分析 女生语音频谱分析【结果分析】(1)随着角频率的增大,其波形变得更紧密,声音逐渐变得尖细而高(2)男声多低沉粗犷,主要是因为男声中低频分量更多;女声多高亢清脆,这主要是因为女声中高频分量更多。【自主学习内容】1.音频信号的输入函数wavread(file); 2.如何压缩,延展,翻转信号;及改变信号幅度【阅读文献】信号与系统 陈后金 主编【发现问题】 (专题研讨或相关知识点学习中发现的问题):根据声音信号的什么特征能有效区分出男声和女声?【问题探究】一般根据时域分析不易区别男声和声。大概可以根据高频和低频所占的比例多少,以及声音的尖细程
7、度:高频所占比例越大,声音越尖细,则一般可能为女声;低频所占比例越大,声音越低沉,则一般为可能男声。【研讨内容】题目2:信号的基本运算(语音信号的翻转、展缩)Time and amplitude transformation of signals1) Extend and compress the speech signals obtained in question 1 (4), plot their waveform in the time domain, play them back, and tell the differences in the sound you hear befo
8、re and after the transformation;2) Magnify or reduce the amplitude of the speech signals, plot and play back the waveforms, and tell the difference in the sound you hear before and after the transformation; 3) Flip the speech voice signals, plot and play back the waveforms, and tell the difference i
9、n the sound you hear before and after the transformation.4) Please plot the waveforms of , are listed in the table.0.50000.31830.0000-0.1061-0.00000.06370.0000-0.04550.50000.20260.00000.02250.00000.00810.00000.00410.75000.2026-0.10130.02250.00000.0081-0.01130.0041【题目分析】a.获得可用的音频信号,由于版本较低的matlab只识别wa
10、v格式的音乐,所以需要在网上下载一段wav格式的音乐(或者利用音频转换器)。b.下载的wav格式音乐不能直接使用,因为其路径不在matlab的读取范围之内,所以将音乐文件复制到matlab的work文件夹中,如:F:matlabbinc.读取原始音频信号到MATLAB中,得到信号的频率,幅度等信息d.实现时域上的延展,压缩,翻转【仿真程序】1、原始音频信号分析:x,fs,nbits=wavread(1.wav);wavplay(x,fs); plot(x); xlabel(t); ylabel(y); title(原始信号);2、 时域上展缩:(1)、延展2倍 x,fs,nbits=wavre
11、ad(1.wav); x1=x(1:2:end);wavplay(x1,fs); plot(x1); xlabel(t); ylabel(y); title(延展2倍);(2)、压缩到原来的1/2 x,fs,nbits=wavread(1.wav); x1=x(1:1/2:end); wavplay(x1,fs); plot(x1);xlabel(t); ylabel(y); title(压缩到原来的1/2);3、 幅度的放大与缩小(1)、幅度放大3倍x,fs,nbits=wavread(1.wav); x1=3*x(1:end); wavplay(x1,fs); plot(x1);xlabe
12、l(t); ylabel(y);title(幅度放大3倍);(2)、幅度减小到原来的1/3x,fs,nbits=wavread(1.wav); x1=x(1:1/3:end);wavplay(x1,fs); plot(x1); xlabel(t); ylabel(y);title(幅度减小到原来的1/3);4、 信号翻转x,fs,nbits=wavread(1.wav);x1=flipud(x); wavplay(x1,fs); plot(x1); xlabel(t); ylabel(y); title(翻转)5、 t=0:0.001:5;a0=0.5000;a1=0.3181;a2=0;a3
13、=-0.1061;a4=-0;a5=0.0637;a6=0;a7=-0.0455;y=a0+a1*cos(pi*t)+a2*cos(2*pi*t)+a3*cos(3*pi*t)+a4*cos(4*pi*t)+a5*cos(5*pi*t)+a6*cos(6*pi*t)+a7*cos(7*pi*t);plot(t,y);xlabel(t);ylabel(x(t);t=0:0.001:5;a0=0.5000;a1=0.2026;a2=0;a3=-0.0225;a4=-0;a5=0.0081;a6=0;a7=-0.0041;y=a0+a1*cos(pi*t)+a2*cos(2*pi*t)+a3*cos
14、(3*pi*t)+a4*cos(4*pi*t)+a5*cos(5*pi*t)+a6*cos(6*pi*t)+a7*cos(7*pi*t);plot(t,y);xlabel(t);ylabel(x(t);t=0:0.001:5;a0=0.7500;a1=0.2026;a2=-0.1013;a3=0.0225;a4=-0;a5=0.0081;a6=-0.0113;a7=0.0041;y=a0+a1*cos(pi*t)+a2*cos(2*pi*t)+a3*cos(3*pi*t)+a4*cos(4*pi*t)+a5*cos(5*pi*t)+a6*cos(6*pi*t)+a7*cos(7*pi*t);p
15、lot(t,y);xlabel(t);ylabel(x(t);【仿真结果】1.原始信号:2.时域展缩:(1)延展2倍: 压缩为原来的1/2分析:3幅度增减:幅度增加3倍 幅度再缩小3倍分析:图形本身没有明显变化,但主要通过纵坐标的变化观察有无明显幅度变化。作图: 其中0.50000.31830.0000-0.1061-0.00000.06370.0000-0.04550.50000.20260.00000.02250.00000.00810.00000.00410.75000.2026-0.10130.02250.00000.0081-0.01130.0041由第一行生成 由第二行生成由第三行
16、生成【结果分析】以时间为横轴的时域信号分析图看起来要复杂很多,这个音频信号时域上的分析在现阶段很困难。对于原始音频信号,时域上的分析太复杂,必须寻找更加形象且明显的分析方法。分析大致结果(1)信号进行1/2压缩和2倍延展后,信号的波形变得稀疏和密集,跟原始信号比,扩展两倍的信号声音变粗了,而压缩两倍的信号声音变得很尖,它们在时域上进行了扩展或压缩。 (2)幅度扩大,音量变大,幅度变小,音量变小。 (3)翻转后,音频倒放。【自主学习内容】1.音频信号的输入函数wavread(file); 2.如何压缩,延展,翻转信号;及改变信号幅度。【阅读文献】信号与系统 陈后金 主编【发现问题】 (专题研讨或
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