回波的產(chǎn)生與消除

1、一、回波的產(chǎn)生與消除【設(shè)計(jì)原理】1、聲音信號(hào)x 的產(chǎn)生:聲音信號(hào)x ,既可以從現(xiàn)成的聲音文件(.wav 中獲取;也可以利用MATLAB 錄音命令現(xiàn)行錄制(可自行設(shè)置采樣頻率等錄音參數(shù)。2、帶回聲的聲音信號(hào)y 產(chǎn)生:帶回聲的聲音信號(hào),可以表達(dá)為在原信號(hào)的基礎(chǔ)上疊加其延時(shí)衰減的分量。假設(shè)只有一個(gè)回聲的情況下,可簡(jiǎn)化其模型為:y(n=x(n+ax(n-N (式1a 為反射系數(shù);N 為延遲時(shí)間。思考: 分別改變反射系數(shù)a 和延遲時(shí)間N 的大小,播放產(chǎn)生的回聲信號(hào)y ,分析反射系數(shù)a 和延遲時(shí)間N 對(duì)原始聲音的影響。3、回聲消除如何從信號(hào)y 中恢復(fù)出信號(hào)x ?即是(式1的一個(gè)逆向求解過(guò)程。因此回聲消除的

2、關(guān)鍵可以通過(guò)(式1的模型建立從信號(hào)y 中恢復(fù)信號(hào)x 的模型。只要恢復(fù)模型建立,即可將信號(hào)y 作為輸入信號(hào),求得恢復(fù)后的信號(hào)x 。4、從信號(hào)y 中估計(jì)反射物的距離從信號(hào)y 中估計(jì)反射物的距離,可理解為估計(jì)(式1中的N 。也就是,估計(jì)y(n中的原始聲音信號(hào)x(n與其延時(shí)衰減分量ax(n-N的相關(guān)聯(lián)的程度。下面簡(jiǎn)單介紹一下信號(hào)相關(guān)的概念。在統(tǒng)計(jì)通信及信號(hào)處理中,相關(guān)的概念是一個(gè)十分重要的概念。相關(guān)函數(shù)和信號(hào)的功率譜有密切關(guān)系。所謂相關(guān)是指兩個(gè)確定信號(hào)或兩個(gè)隨機(jī)信號(hào)之間的相互關(guān)系,對(duì)于隨機(jī)信號(hào),信號(hào)一般是不確定的,但是通過(guò)對(duì)它的規(guī)律進(jìn)行統(tǒng)計(jì),它們的相關(guān)函數(shù)往往是確定的,因而在隨機(jī)信號(hào)處理中,可以用相關(guān)

3、函數(shù)來(lái)描述一個(gè)平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性。已知x(n和y(n是兩個(gè)實(shí)數(shù)序列,它們的自相關(guān)函數(shù),x x n 、,y y n ,及互相關(guān)函數(shù),x y n 分別定義為:,x x m y y m x y m n x m n x m n y m n y m n x m n y m =-=-=-=+=+=+ (式2 考慮如何利用相關(guān)性從信號(hào)y 中估計(jì)反射物的距離。 源程序及輸出結(jié)果展示:x,fs=wavread('ak47.wav'%讀出信號(hào)n=5000;c=0.6;%c 為反射系數(shù),可控制回聲聲強(qiáng)大小g=zeros(1,n+1;%1*n+1階零矩陣g(1=1;%令第一個(gè)元素為1x1=conv

4、(g,x;%g 與x 做卷積,形成原始信號(hào)h=zeros(1,n+1;%1*n+1階零矩陣h(n+1=1;%令第n+1個(gè)元素為1x2=c*conv(h,x;%h與x做卷積再與反射系數(shù)相乘,形成回聲信號(hào)y=x1+x2;%信號(hào)疊加figure(1;%創(chuàng)建圖形1subplot(3,1,1;plot(x1;title('原始信號(hào)'%畫出原始信號(hào)波形subplot(3,1,2;plot(x2;title('回聲信號(hào)'%畫出回聲信號(hào)波形subplot(3,1,3;plot(y;title('疊加信號(hào)'%畫出疊加信號(hào) figure(2;subplot(4,1,

5、1;plot(abs(x;title('原始信號(hào)幅值'%畫出原始信號(hào)幅值subplot(4,1,2;plot(angle(x;title('原始信號(hào)相位'%畫出原始信號(hào)相位subplot(4,1,3;plot(abs(y;title('疊加信號(hào)幅值'%畫出疊加信號(hào)幅值subplot(4,1,4;plot(angle(y;title('疊加信號(hào)頻譜' b=1;a(1=1;%令矩陣a的第一個(gè)元素為1a(n+1=2;%令矩陣a的最后一個(gè)元素為0.4z1=filter(b,a,y;%從y中濾出產(chǎn)生濾波信號(hào)z=z1(1:length(x;g

6、=xcorr(y;%產(chǎn)生自相關(guān)gfigure(3;subplot(3,1,1;plot(abs(g;title('y的自相關(guān)函數(shù)' n1=10000;n2=25000;n3=50000;g1=g(n1:n2;%第一個(gè)極值點(diǎn)的大概區(qū)間r1,t1=max(g1'%找出峰值及坐標(biāo)g2=g(n2:n3;%第二個(gè)極值點(diǎn)大概區(qū)間r2,t2=max(g2'%找出峰值及坐標(biāo)subplot(3,1,2;plot(g1;title('原聲音信號(hào)極值點(diǎn)1'subplot(3,1,3;plot(g2;title('回聲信號(hào)自相關(guān)極值點(diǎn)'t2= t2+n2

7、-t1-n1%回聲與原始聲音之間的距離,也為相差采樣點(diǎn)數(shù)t3=t2/fs%聲音傳到障礙物的時(shí)間n=r2/r1;%自相關(guān)函數(shù)衰減幅度f(wàn)igure(4subplot(3,1,1;plot(y;%畫出帶回聲信號(hào)title('帶回聲信號(hào)'subplot(3,1,2;plot(z;%畫出去除回聲后的信號(hào)title('去除回聲信號(hào)'subplot(3,1,3;plot(x;%畫出原始信號(hào)title('原始信號(hào)'sound(x1,fs;%原始信號(hào)pause(5sound(x2,fs;%回聲信號(hào)pause(5sound(y,fs;%疊加信號(hào) b=1; a(1=1; a(14135=0.6;%通過(guò)前面步驟，測(cè)出了延時(shí)14134個(gè)采樣點(diǎn) z1=filter(b,a,y; z2=fft(z1,1024;%快速傅里葉變換 figure(5 subplot(4,1,1; plot(abs(z2;title('濾波幅值' subplot(4,1,2; plot(angle(z2;titl