齊魯工業(yè)大學(xué)數(shù)字信號處理課程設(shè)計

1、齊魯工業(yè)大學(xué)課 程 設(shè) 計 任 務(wù) 書學(xué)院：電氣工程與自動化學(xué)院專業(yè)： 通信工程姓名：班級：學(xué)號 齊魯工業(yè)大學(xué)課 程 設(shè) 計 任 務(wù) 書學(xué)院 電氣工程與自動化學(xué)院 專業(yè) 通信工程 姓名 班級 學(xué)號 題目 頻分復(fù)用系統(tǒng)設(shè)計完成期限：自 2014 年 6 月 10 日至 2014 年 7 月 10 日指導(dǎo)教師： 張凱麗 教研室主任：主要內(nèi)容：綜合運用數(shù)字信號處理的理論知識進(jìn)行頻譜分析和濾波器設(shè)計，從而加深對所學(xué)知識的理解，建立概念，加深理解濾波、FDM等的綜合應(yīng)用。設(shè)計58路基帶信號（帶寬相同）進(jìn)行FDM傳輸?shù)囊粋€系統(tǒng)，調(diào)制方式可以選擇DSB、SSB、AM或VSB，也可以采用多采樣率系統(tǒng)實現(xiàn)；在接

2、收端進(jìn)行解復(fù)用和解調(diào)，恢復(fù)出原始的各路基帶信號?；疽螅?）掌握數(shù)字信號處理的基本概念、基本原理和基本方法；掌握DFT對模擬信號進(jìn)行頻譜分析的方法；掌握設(shè)計FIR和IIR數(shù)字濾波器的方法；（2）掌握FDM系統(tǒng)的原理及簡單實現(xiàn)方法（3）設(shè)計出系統(tǒng)模塊圖，記錄仿真結(jié)果；（4）對結(jié)果進(jìn)行分析，寫出設(shè)計報告。1 設(shè)計任務(wù)及要求1.1 設(shè)計任務(wù)根據(jù)頻分復(fù)用的通信原理，運用Matlab軟件采集兩路以上的語音信號，選擇合適的高頻載波進(jìn)行調(diào)制，得到復(fù)用信號。然后設(shè)計必要的帶通濾波器、低通濾波器，從復(fù)用信號中恢復(fù)所采集的語音信號。整個過程運用Matlab進(jìn)行仿真，并對各個信號進(jìn)行時域和頻域分析。1.2 設(shè)計要

3、求（1）掌握數(shù)字信號處理的基本概念，基本原理，掌握DFT對模擬信號進(jìn)行頻譜分析的方法；掌握設(shè)計FIR和IIR數(shù)字濾波器的方法。（2）掌握FDM系統(tǒng)的原理及簡單實現(xiàn)方法；（3）使用Matlab軟件畫出采樣后語音信號的時域波形和頻譜圖。（4）選擇合適的高頻載波，對采樣信號進(jìn)行調(diào)制。（5）使用Matlab軟件畫出復(fù)用信號的頻譜圖。（6）設(shè)計合適的帶通濾波器，并畫出帶通濾波器的頻率響應(yīng)。（7）對濾波后的信號進(jìn)行解調(diào)，畫出解調(diào)后各路信號的頻譜圖。（8）設(shè)計低通濾波器，畫出低通濾波器的頻率響應(yīng)?；謴?fù)信號的時域波形和頻譜圖。（10）設(shè)計出系統(tǒng)模塊圖，記錄仿真結(jié)果；（11）對結(jié)果進(jìn)行分析，寫出設(shè)計報告。2 設(shè)

4、計作用及其目的FDMA（Frequency Division Multiple Access）是數(shù)據(jù)通信中的一種技術(shù)，也是現(xiàn)在移動通信中使用最大的一種通信方式。FDMA通信技術(shù)可以使不同的用戶分配在時隙相同而頻率不同的信道上傳輸。按照這種技術(shù)，把在頻分多路傳輸系統(tǒng)中集中控制的頻段根據(jù)要求分配給用戶。同固定分配系統(tǒng)相比，F(xiàn)DMA使通道容量可根據(jù)要求動態(tài)地進(jìn)行交換。本次課程設(shè)計通過Matlab軟件對FDMA系統(tǒng)進(jìn)行仿真研究，可以加深對FDMA通信系統(tǒng)的理解和掌握。通過這次課程設(shè)計可達(dá)到以下的目的：（1）鞏固課本所學(xué)的有關(guān)理論知識。（2）加深對FDMA通信系統(tǒng)的理解和掌握相關(guān)知識。（3）掌握帶通濾波

5、器和低通濾波器的設(shè)計（4）掌握Matlab軟件的基本使用。（5）學(xué)會運用Matlab軟件進(jìn)行一些仿真和設(shè)計。3 設(shè)計過程及原理3.1 頻分復(fù)用通信系統(tǒng)模型建立頻分多址（FDMA）是使用最早、目前使用較多的一種多址接入方式，廣泛應(yīng)用于衛(wèi)星通信、移動通信、一點多址微波通信系統(tǒng)中。FDMA通信系統(tǒng)核心的思想是頻分復(fù)用（FDM），復(fù)用是一種將若干個彼此獨立的信號合并為一個可在同一個信道上傳送的復(fù)合信號的方法。例如，在電話通信系統(tǒng)中，語音信號頻譜在3003400Hz內(nèi)，而一條干線的通信資源往往遠(yuǎn)大于傳送一路語音信號所需的帶寬。這時，如果用一條干線只傳一路語音信號會使資源大大的浪費，所以常用的方法是“復(fù)用

6、”，使一條干線上同時傳輸幾路電話信號，提高資源利用率。頻分復(fù)用（FDM）是信道復(fù)用按頻率區(qū)分信號，即將信號資源劃分為多個子頻帶，每個子頻帶占用不同的頻率，如圖（1）所示。然后把需要在同一信道上同時傳輸?shù)亩鄠€信號的頻譜調(diào)制到不同的頻帶上，合并在一起不會相互影響，并且能再接收端彼此分離開。頻分復(fù)用的關(guān)鍵技術(shù)是頻譜搬移技術(shù)，該技術(shù)是用混頻來實現(xiàn)的。混頻的原理，如圖（2）所示?；祛l過程的時域表示式為： （1）圖 1 頻分復(fù)用的子頻帶劃分其雙邊帶頻譜結(jié)構(gòu)如圖（3）所示。其中，下邊帶也稱為反轉(zhuǎn)邊帶，從低到高的頻率分量是基帶頻率分量的翻轉(zhuǎn)，雙邊帶頻譜經(jīng)過低通濾波就可以得到下邊帶；上邊帶也稱為正立邊帶，從低到

7、高頻率分量與基帶頻率分量一致，雙邊帶頻譜經(jīng)過高通濾波就可以得到上邊帶。圖 2 混頻原理圖 3 雙邊帶頻譜結(jié)構(gòu)從圖（3）可以看出上、下邊帶所包含的信息相同，所以恢復(fù)原始數(shù)據(jù)信息只要上邊帶和下邊帶的其中之一即可。另外，混頻器本身不是線性設(shè)備。線性設(shè)備的輸出與輸入信號具有相同的頻率成分，只以幅度和相位的不同來區(qū)分。但是，混頻器所對應(yīng)的調(diào)制方式之所以稱之為“線性調(diào)制”，主要是由于從頻譜的角度只進(jìn)行了簡單的搬移。在FDMA通信系統(tǒng)中，首先把傳輸頻帶劃分為若干個較窄的且互不重疊的子頻帶，每個用戶分配帶一個固定子頻帶，按頻帶區(qū)分用戶，如圖（4）所示。信號調(diào)制到該子頻帶內(nèi)，各用戶信號同時傳送，接收時分別按頻帶

8、提取信號，實現(xiàn)多址通信。所以FDMA實現(xiàn)的是頻率域上的正交性。其中FDMA的正交分割條件為： (2)如果用理想濾波器分割各用戶信號，不需要保護(hù)間隔也能滿足正交分割條件。但是，理想濾波器在工程上是不可能實現(xiàn)的，則各信號間總存在一定的相關(guān)性，總會有一定的干擾。因此各頻帶之間需留有一定的保護(hù)間隔以減少各頻帶之間的串?dāng)_。FDMA有采用模擬調(diào)制的，也有采用數(shù)字調(diào)制方式的，可以由一組模擬信號用頻分復(fù)用方式（FDM/FDMA）或一組數(shù)字信號用時分復(fù)用方式（TDM/FDMA）占用一個較寬的頻帶，調(diào)制到相應(yīng)的子頻帶后傳送到同一個地址。圖 4 頻分多址的子頻帶劃分通過前面的分析可以得出FDMA通信系統(tǒng)之所以可以使

9、不同的用戶分配在時隙相同而頻率不同的信道上傳輸，其核心的思想是頻分復(fù)用。即不同的信號運用不同的載波進(jìn)行調(diào)制，而載波帶寬被劃分為多種不同頻帶的子信道，每個子信道可以并行傳送一路信號。而接收端通過不同的帶通濾波器將各路不同的信號提取出來，再通過解調(diào)和低通濾波器，進(jìn)而恢復(fù)原始信號。從而可以得到如圖（5）所示的簡化FDMA通信模型。3.2 語音信號采樣語音信號的采樣即為信號的抽樣過程，是把連續(xù)時間模擬信號轉(zhuǎn)換成離散時間連續(xù)幅度的抽樣信號，其實質(zhì)就是用一固定頻率的抽樣信號周期性的讀出或測量該連續(xù)時間模擬信號。設(shè)抽樣信號的頻率為，則抽樣周期為。抽樣以后的信號仍為模擬量，只不過是時間上離散的脈沖調(diào)制信號。如

10、圖（6）所示，f(t)為輸入的被抽樣信號，p(t)為抽樣信號，而f0(t)為抽樣后輸出信號。理想的抽樣應(yīng)是沖激序列，但實際抽樣通常是平頂抽樣或自然抽樣。圖5 頻分復(fù)用通信系統(tǒng)模型圖 6 抽樣過程波形抽樣的理論基礎(chǔ)是抽煙定理，它說明在什么條件下能從抽樣輸出信號f0(t)中恢復(fù)輸入信號f(t)。根據(jù)頻譜分析理論，只有抽樣信號的頻率不發(fā)生重疊現(xiàn)象時，抽樣的頻譜才能與信號頻譜相一致。因此，抽樣定理可表述為：為了使抽樣信號f0(t)能完全恢復(fù)連續(xù)信號f(t)，抽樣信號重復(fù)頻率必須大于等于2倍的，為包含任何干擾在內(nèi)的信號f(t)的最高有效頻率，即 （3）其中，為奈奎斯特頻率。由于實際濾波器特性的不理想，抽

11、樣頻率通常都有高于，一般取3到5倍。語音信號頻譜在3003400Hz內(nèi)，由（3）式可知語音采樣頻率必須大于6.8KHz。在MATLAB數(shù)據(jù)采集箱中提供語音采集wavrecord命令，wavrecord命令利用Windows 音頻輸入設(shè)備記錄聲音,其調(diào)用形式為:wavrecord (n ,fs ,ch)。利用Windows音頻輸入設(shè)備記錄n個音頻采樣, 頻率為fs Hz ,通道數(shù)為ch。采樣值返回到一個大小為n*ch 的矩陣中。缺省時,fs = 11025 ,ch = 1。其中MATLAB提供的標(biāo)準(zhǔn)音頻采樣頻率有:8000、11025、22050 和44100Hz。為了保證語音的質(zhì)量，本次設(shè)計中

12、取語音信號的采用頻率為44100Hz，該采樣頻率為語音信號CD音質(zhì)。語音信號采集后，可以用MATLAB數(shù)據(jù)采集箱中wavwrite命令保存采集的語音信號。3.3 語音信號的調(diào)制語音信號的調(diào)制即為頻分復(fù)用的混頻過程，該過程關(guān)鍵是對各路語音信號載波頻率的選取?；祛l過程的時域表示式如前面的（1）式所示，為雙邊帶信號（DSB），它的帶寬是基帶信號帶寬的2倍，即調(diào)制后的帶寬為： （4）為了使各個信號不會相互干擾，各個載頻的間隔既要大于調(diào)制后帶寬B，設(shè)各載波的頻率間隔為，由于，所以 （5）另外，在選取各路信號載波頻率時，還需要考慮混疊頻率。所謂混疊頻率，就是當(dāng)利用一個抽樣頻率為的離散時間系統(tǒng)進(jìn)行信號處理時

13、信號所允許的最高頻率。任何大于的分量都將重疊起來而不能恢復(fù)，并使正規(guī)頻帶內(nèi)的信號也變得模糊起來。根據(jù)抽樣定理可知： （6）由于前面語音信號采樣頻率，所以混疊頻率： （7）綜合上述考慮，由（5）式可取載波頻率間隔為4000Hz，由（7）式可知最高載波頻率要小于為22050Hz，如果本次設(shè)計取第1路語音信號的載波頻率為4000Hz，則第2路信號的載波頻率為8000Hz，第3路信號的載波頻率為12000Hz。第4路信號的載波頻率為16000Hz。第5路信號的載波頻率為20000Hz。同時滿足最高載波頻率的要求。根據(jù)前面的混頻原理，可以得到如圖（7）所示的頻譜結(jié)構(gòu)。圖 7 三路語音信號調(diào)制后頻譜結(jié)構(gòu)3

14、.4 系統(tǒng)的IIR數(shù)字濾波器設(shè)計（切比雪夫型）本次設(shè)計中有5路語音信號，所以在接收端要設(shè)計5個帶通濾波器，為了達(dá)到較好的效果，將采用切比雪夫2型濾波器。使用MATLAB設(shè)計切比雪夫2型濾波器只需要確定濾波器的4個參數(shù)即可設(shè)計出所需要的濾波器。這4個參數(shù)分別為：通帶區(qū)最大衰減系數(shù)Rp、阻帶區(qū)最小衰減系數(shù)Rs、通帶邊界頻率歸一化值Wp和阻帶邊界頻率歸一化值Ws。其中當(dāng)時，為高通濾波器；當(dāng)和為二元矢量時，為帶通或帶阻濾波器。本次設(shè)計中通帶區(qū)可取最大衰減系數(shù)Rp為0.5dB，阻帶區(qū)最小衰減系數(shù)Rs 為40dB。5個帶通濾波器分別要濾出3路語音信號，其通頻帶要依據(jù)先前選定的載波頻率和采樣頻率而定，可以濾

15、出上邊頻，也可以濾出下邊頻，在這里將濾出上邊頻。而在信號的調(diào)制設(shè)計時，所選擇的5路語音信號的載波頻率分別為4000Hz、8000Hz、12000Hz、16000Hz和20000Hz。從圖（7）可以得出，當(dāng)語音信號的載波頻率為4000Hz，可取切比雪夫2型濾波器的通帶邊界頻率為4200 7500；濾波器的阻帶邊界頻率為4100 7600。設(shè)計的是帶通濾波器，所以通帶邊界頻率Wp和阻帶邊界頻率Ws為二元矢量。信號的采樣頻率為44100Hz時，可取通帶的邊界頻率Wp1和阻帶的邊界頻率Ws1分別為：Wp1=4200 7500/22050Ws1=4100 7600/22050在確定了帶通濾波器的4個參數(shù)

16、后，使用MATLAB軟件中的cheb2ord函數(shù)可以求出第一個濾波器的最小階數(shù)n和截止頻率Wn (單位為弧度/秒)。其該函數(shù)的調(diào)用形式為： （8）通過式（8）得到了濾波器的最小階數(shù)n和截止頻率Wn后，再調(diào)用MATLAB軟件中的cheby2函數(shù)，進(jìn)一步求出濾波器傳遞函數(shù)的分子系數(shù)b和濾波器傳遞函數(shù)的分母系數(shù)a。該函數(shù)的調(diào)用形式為： （9）通過式（9）所示的函數(shù)得到了濾波器的傳遞函數(shù)的分子系數(shù)b和分母系數(shù)a，最后通過MATLAB軟件中的filter函數(shù)對信號進(jìn)行濾波。該函數(shù)調(diào)用形式為： （10）式中的s為被濾波信號，y為濾波后的信號。同樣，可以設(shè)計出其它所需的兩路帶通濾波器和低通濾波器。3.5 信

17、道噪聲 信道中存在不需要的電信號統(tǒng)稱為噪聲。通信系統(tǒng)中的噪聲是疊加在信號上的，沒有傳輸信號時通信系統(tǒng)中也有噪聲，噪聲是永遠(yuǎn)存在于通信系統(tǒng)中的。噪聲可以看成是信道中的一種干擾，也稱為加性噪聲，因為它是疊加在信號之上的。最基本的調(diào)制信道有一對輸入端和一對輸出端，其輸入端信號電壓和輸出端電壓間的關(guān)系可以用下式表示： （11）式中：為信道輸入端信號電壓；為信道輸出端得信號電壓；為噪聲電壓。由于信道中的噪聲是疊加在信號上的，而且無論有無信號，噪聲是始終存在的。當(dāng)沒有信號輸入時，信道輸出端也有加性干擾輸出。表示信道輸入和輸出電壓之間的函數(shù)關(guān)系。所以在信道數(shù)學(xué)分析時，可以假設(shè)，即信道的作用相當(dāng)于對輸入信號乘

18、一個系數(shù)。這樣，式（11）就可以改寫為： （12）式（12）就是調(diào)制信道的一般數(shù)學(xué)模型。其數(shù)學(xué)模型圖可以圖（8）所示。是一個很復(fù)雜的函數(shù)，它反映信道的特征。一般說來，它是時間t的函數(shù)。圖 8 調(diào)制信道數(shù)學(xué)模型噪聲又可以分為認(rèn)為噪聲和自然噪聲兩大類。其中以自然噪聲最難處理，而自然噪聲中最重要的噪聲為熱噪聲。由于在一般通信系統(tǒng)的工作頻率范圍內(nèi)熱噪聲的頻譜是均勻分布的，所以熱噪聲又常稱為白噪聲。由于熱噪聲是由大量自由電子的運動產(chǎn)生的，其統(tǒng)計特性服從高斯分布，故常將熱噪聲稱為高斯白噪聲。所以本次設(shè)計中模擬信道噪聲可以用MATLAB軟件加入一個隨機(jī)的高斯白噪聲在復(fù)用信號中。4 MATLAB仿真4.1 語

19、音信號的時域和頻域仿真 （1） 信號的時域仿真使用MATLAB軟件可以對采集的語音信號進(jìn)行時域和頻域分析?？梢允褂胹ubplot（m,n,p）或者subplot（m n p）將多個圖畫到一個平面上的工具。其中，m表示是圖排成m行，n表示圖排成n列，也就是整個figure中有n個圖是排成一行的，一共m行，p則是指要把曲線畫到figure中哪個圖上。MATLAB中繪圖命令plot(x,y)，其含義是以x為橫坐標(biāo)，y為縱坐標(biāo)，繪制圖形?？傻玫饺鐖D（9）所示的時域分析圖圖9 聲音樣本的時域分析（2）信號頻域仿真頻域分析主要是將3個聲音樣本信號sd1、sd2和sd3用MATLAB軟件進(jìn)行快速傅里葉變換后

20、，再畫出3個信號的頻譜圖。其中快速傅里葉變換可以直接用MATLAB中的fft命令，然后通過abs得到經(jīng)過快速傅里葉變換后信號的振幅。最后用MATLAB中stem命令對于得到的離散序列實現(xiàn)其頻譜圖的繪制?？梢缘玫饺鐖D（10）所示的聲音信號頻譜分析圖。4.2 復(fù)用信號的頻譜仿真在MATLAB軟件中將采樣的3路語音信號經(jīng)過混頻處理得到3路已調(diào)信號x1、x2和x3，再通過加法器將3路信號變?yōu)橐宦窂?fù)用信號s，通過MATLAB軟件中stem(t,abs(fft(s),'.')命令對復(fù)用信號s進(jìn)行了頻譜分析，其頻譜分析如圖（11）所示。圖10 聲音樣本的頻譜分析圖11 復(fù)用信號的頻譜分析4.

21、3傳輸信號的仿真我們都知道FDMA通信系統(tǒng)的復(fù)用信號傳輸是通過空氣介質(zhì)傳輸?shù)?，?fù)用信號在空氣傳輸中會有很多的噪聲，其中主要是以高斯白噪聲為主，所以在信號傳輸?shù)脑O(shè)計仿真中，主要對復(fù)用信號加入高斯白噪聲。在MATLAB中可以通過awgn函數(shù)在某一信號中加入高斯白噪聲，其調(diào)用方式為：y = awgn(x,SNR)，其意義是在信號x中加入高斯白噪聲；信噪比SNR以dB為單位，x的強(qiáng)度假定為0dBW。如果x是復(fù)數(shù)，就加入復(fù)噪聲。通過前面的調(diào)制和信號復(fù)用設(shè)計后，得到了復(fù)用信號s，使用MATLAB中的awgn函數(shù)加入高斯白噪聲后復(fù)用信號變?yōu)閥s。為了使后面能夠較好的恢復(fù)語音信號，所以在這里加入白噪聲時，信噪

22、比不能設(shè)置的太小。仿真發(fā)現(xiàn)大于20dB時失真比較小。圖（12）為加入高斯白噪聲后，復(fù)用信號ys的頻譜圖。圖12 加入高斯白噪聲后復(fù)用信號的頻譜分析4.4 解調(diào)信號的頻譜仿真 信號解調(diào)前，首先通過3個帶通濾波器對復(fù)用信號s進(jìn)行濾波，得到3路調(diào)制的語音信息y1、y2和y3，然后在對這三路信號進(jìn)行解調(diào)，解調(diào)過程與調(diào)制的過程相同，使用與原來調(diào)制載波相同的信號分別與濾波后的3路信號相乘。得到3路解調(diào)信號y01、y02和y03。然后對各路信號使用MATLAB軟件中的快速傅里葉變換函數(shù)fft進(jìn)行變換，并通過MATLAB軟件，得到的3路解調(diào)信號的頻譜如圖（13）所示。圖13 解調(diào)后信號的頻譜圖4.5恢復(fù)信號的

23、時域與頻域仿真語音信號的恢復(fù)就是將前面解調(diào)所得到的3路信號y01、y02和y03再通過低通濾波器使用filter函數(shù)濾波后，分別得到3路恢復(fù)的語音信號。然后調(diào)用MATLAB中的plot(t,yy1)函數(shù)和subplot函數(shù)對恢復(fù)的3路語音信號進(jìn)行時域分析，其時域分析波形如圖（14）所示。圖14 恢復(fù)信號的時域波形圖15 恢復(fù)信號的頻譜圖同樣調(diào)用MATLAB中的stem(t,abs(fft(yy1)函數(shù)和subplot函數(shù)對恢復(fù)的3路語音信號進(jìn)行頻譜分析，其頻譜如圖（15）所示。程序的最后為語音的再現(xiàn)，與前面語音播放一樣，可以直接使用MATLAB中wavplay(yy1,fs)函數(shù)對語音1進(jìn)行播

24、放，其它兩路信號播放方式相同。5 心得體會 經(jīng)這次課程設(shè)計，我不僅復(fù)習(xí)鞏固了課堂所學(xué)的理論知識，還提高了對所學(xué)知識的綜合應(yīng)用。同時，在以前課本學(xué)習(xí)中沒有弄懂的問題，通過這次課程設(shè)計，我都有了更深入的理解。比如通信原理中的時域采樣定理、濾波器參數(shù)設(shè)計等。在設(shè)計經(jīng)過不斷的修改調(diào)試，在MATLAB上仿真頻分多址通信技術(shù)取得了較好的效果。錄音的聲音再經(jīng)過調(diào)試和解調(diào)后的信號與原來相比較為接近。我覺得仿真的成功關(guān)鍵在于載波頻率的選擇以及帶通和低通濾波器的參數(shù)設(shè)計。另外在低通濾波階段，得到的恢復(fù)信號與原始信號基本一致，但是在t=0附近有所失真，這是由于頻譜混疊所致，各信號頻譜混疊部分均為高頻部分，恢復(fù)信號在

25、附近的波峰變換最快。即頻率最高的區(qū)域，引起高頻部分失真，這是因為錄音期間引入頻率高于語音信號的噪聲，所以如果在完全無噪音的環(huán)境中進(jìn)行錄音，可得無失真的恢復(fù)信號。仿真結(jié)果分析表明，信號在頻分復(fù)用時還存在著頻間干擾的問題，對此，采用了適當(dāng)加大采樣頻率的方法，在較大程度上使該問題得以解決至于完全消除頻譜間的干擾，還有待進(jìn)一步研究與完善。6 附錄%（1）獲取錄音文件 pause fs=44100; %聲音的采樣頻率為44.1Khz duration=1; %錄音時間為3s fprintf('按任意鍵開始錄音1：n'); pause fprintf('錄音中?n'); s

26、d1=wavrecord(duration*fs,fs); %duration*fs每次獲得總的采樣數(shù)為132300，保存聲音文件名為sd1 fprintf('放音中?n'); wavplay(sd1,fs); fprintf('錄音1播放完畢。n'); wavwrite(sd1,fs,'sound1.wav'); %將錄音文件保存為WAV格式的聲音文件 fprintf('按任意鍵開始錄音2：n'); pause fprintf('錄音中?n'); sd2=wavrecord(duration*fs,fs); fp

27、rintf('放音中?n'); wavplay(sd2,fs); fprintf('錄音2播放完畢。n'); wavwrite(sd2,fs,'sound2.wav'); fprintf('按任意鍵開始錄音3：n'); pause fprintf('錄音中?n'); sd3=wavrecord(duration*fs,fs); fprintf('放音中?n'); wavplay(sd3,fs); fprintf('錄音3播放完畢。n'); wavwrite(sd3,fs,'s

28、ound3.wav');fprintf('按任意鍵開始錄音4：n'); pause fprintf('錄音中?n'); sd4=wavrecord(duration*fs,fs); %duration*fs每次獲得總的采樣數(shù)為132300，保存聲音文件名為sd1 fprintf('放音中?n'); wavplay(sd4,fs); fprintf('錄音4播放完畢。n'); wavwrite(sd4,fs,'sound4.wav'); fprintf('按任意鍵開始錄音5：n'); paus

29、e fprintf('錄音中?n'); sd5=wavrecord(duration*fs,fs); %duration*fs每次獲得總的采樣數(shù)為132300，保存聲音文件名為sd1 fprintf('放音中?n'); wavplay(sd5,fs); fprintf('錄音5播放完畢。n'); wavwrite(sd5,fs,'sound5.wav'); %（2）聲音樣本的時域和頻域分析 fprintf('按任意鍵開始聲音樣本的時域分析：n'); pause fs=44100; %聲音的采樣頻率為44.1Khz

30、duration=1; t=0:duration*fs-1; %總的采樣數(shù) sd1,fs=wavread('sound1.wav'); %打開保存的錄音文件 sd2,fs=wavread('sound2.wav'); sd3,fs=wavread('sound3.wav');sd4,fs=wavread('sound4.wav');sd5,fs=wavread('sound5.wav'); figure(1) %圖一為5個聲音樣本的時域波形 subplot(511) plot(t,sd1);xlabel('

31、單位：s');ylabel('幅度'); title('五個聲音樣本的時域波形'); subplot(512) plot(t,sd2);xlabel('單位：s');ylabel('幅度'); subplot(513) plot(t,sd3);xlabel('單位：s');ylabel('幅度'); subplot(514) plot(t,sd4);xlabel('單位：s');ylabel('幅度');subplot(515) plot(t,sd5);xla

32、bel('單位：s');ylabel('幅度'); fprintf('按任意鍵開始聲音樣本的頻域分析：n'); pause figure(2) %圖二為5個聲音樣本的頻譜分析 subplot(511) stem(t,abs(fft(sd1),'.'); %fft對聲音信號進(jìn)行快速傅里葉變換xlabel('單位：Hz');ylabel('幅度'); title('五個聲音樣本的頻譜分析'); subplot(512) stem(t,abs(fft(sd2),'.');x

33、label('單位：Hz');ylabel('幅度'); subplot(513) stem(t,abs(fft(sd3),'.');xlabel('單位：Hz');ylabel('幅度');subplot(514) stem(t,abs(fft(sd4),'.');xlabel('單位：Hz');ylabel('幅度');subplot(515) stem(t,abs(fft(sd5),'.');xlabel('單位：Hz');yla

34、bel('幅度'); %（3）調(diào)制，將5個聲音信號用高頻載波進(jìn)行調(diào)制 fprintf('按任意鍵開始信號的調(diào)制和復(fù)用信號頻域分析：n'); pause x1=4*sd1'.*cos(2*pi*4000*t/fs); x2=4*sd2'.*cos(2*pi*8000*t/fs); x3=4*sd3'.*cos(2*pi*12000*t/fs); x4=4*sd3'.*cos(2*pi*16000*t/fs);x5=4*sd3'.*cos(2*pi*20000*t/fs); s=x1+x2+x3+x4+x5; figure(3

35、) stem(t,abs(fft(s),'.');xlabel('單位：Hz');ylabel('幅度'); title('復(fù)用信號的頻譜分析'); %（4）信號傳輸仿真設(shè)計 fprintf('按任意鍵開始信道仿真設(shè)計：n'); %加入高斯白噪聲 pause ys=awgn(s,20); snr=10*log10(s*s')/(s-ys)*(s-ys)'); snr %計算信噪比 figure(4) stem(t,abs(fft(ys),'.');xlabel('單位：Hz&

36、#39;);ylabel('幅度'); title('加入高斯白噪聲后復(fù)用信號的頻譜分析'); %（5）帶通濾波器的設(shè)計 fprintf('按任意鍵開始帶通濾波器的設(shè)計：n'); pause Rp=0.5; Rs=40; Wp1=4000 8000/22050; Ws1=3800 8500/22050; n1,Wn1=cheb2ord(Wp1,Ws1,Rp,Rs);%求濾波器最小階數(shù)，截止頻率 b1,a1=cheby2(n1,Rs,Wn1);%分子系數(shù)，分母系數(shù) h1,w1=freqz(b1,a1); mag1=abs(h1); db1=20*l

37、og10(mag1+eps)/max(mag1); Wp2=9000 13000/22050; Ws2=8000 14000/22050; n2,Wn2=cheb2ord(Wp2,Ws2,Rp,Rs); b2,a2=cheby2(n2,Rs,Wn2); h2,w2=freqz(b2,a2); mag2=abs(h2); db2=20*log10(mag2+eps)/max(mag2); Wp3=14500 18500/22050; Ws3=14000 19000/22050; n3,Wn3=cheb2ord(Wp3,Ws3,Rp,Rs); b3,a3=cheby2(n3,Rs,Wn3); h3

38、,w3=freqz(b3,a3); mag3=abs(h3); db3=20*log10(mag3+eps)/max(mag3);Wp4=16000 19000/22050; Ws4=15500 19500/22050; n4,Wn4=cheb2ord(Wp4,Ws4,Rp,Rs); b4,a4=cheby2(n4,Rs,Wn4); h4,w4=freqz(b4,a4); mag4=abs(h4); db4=20*log10(mag4+eps)/max(mag4);Wp5=17500 20500/22050; Ws5=16000 21500/22050; n5,Wn5=cheb2ord(Wp5

39、,Ws5,Rp,Rs); b5,a5=cheby2(n5,Rs,Wn5); h5,w5=freqz(b5,a5); mag5=abs(h5); db5=20*log10(mag5+eps)/max(mag5); figure(5); subplot(5,1,1); plot(w1/pi,db1);axis(0 1 -50 20);xlabel('w/pi');ylabel('20lg|H(ejw)|'); title('用切比雪夫2型設(shè)計五個帶通濾波器'); subplot(5,1,2); plot(w2/pi,db2);axis(0 1 -50

40、 20);xlabel('w/pi');ylabel('20lg|H(ejw)|'); subplot(5,1,3); plot(w3/pi,db3);axis(0 1 -50 20);xlabel('w/pi');ylabel('20lg|H(ejw)|');subplot(5,1,4); plot(w4/pi,db4);axis(0 1 -50 20);xlabel('w/pi');ylabel('20lg|H(ejw)|');subplot(5,1,5); plot(w5/pi,db5);ax

41、is(0 1 -50 20);xlabel('w/pi');ylabel('20lg|H(ejw)|'); y1=filter(b1,a1,ys); y2=filter(b2,a2,ys); y3=filter(b3,a3,ys);y4=filter(b4,a4,ys);y5=filter(b5,a5,ys); %(6)解調(diào) fprintf('按任意鍵開始信號的解調(diào)和3路信號頻域分析：n'); pause fs=44100; y01=y1.*cos(2*pi*4000*t/fs); y02=y2.*cos(2*pi*8000*t/fs); y03

42、=y3.*cos(2*pi*12000*t/fs); y04=y4.*cos(2*pi*16000*t/fs); y05=y5.*cos(2*pi*20000*t/fs); figure(6) subplot(511) stem(t,abs(fft(y01),'.');xlabel('單位：Hz');ylabel('幅度'); title('解調(diào)后的5路信號各自的頻譜圖'); subplot(512) stem(t,abs(fft(y02),'.');xlabel('單位：Hz');ylabel(&

43、#39;幅度'); subplot(513) stem(t,abs(fft(y03),'.');xlabel('單位：Hz');ylabel('幅度');subplot(514) stem(t,abs(fft(y04),'.');xlabel('單位：Hz');ylabel('幅度');subplot(515) stem(t,abs(fft(y05),'.');xlabel('單位：Hz');ylabel('幅度'); %（7）低通濾波 fprintf('按任意鍵開始低通濾波器的設(shè)計：n'); pause Rp=0.5; Rs=40; Wp1=1700/22050; Ws1=4000/22050; n1,Wn1=cheb2ord(Wp1,Ws1,Rp,Rs); b1,a1=cheby2(n1,Rs,Wn1); h1,w1=freqz(b1,a1); mag1=abs(h1); db1=20*log10(mag1+eps)/max(mag1); figure(7); plot(w1/pi,db1); axis(0 1 -50 20); xlabel('w/pi'); ylabel('