数字信号实验-用DFT分析自己语音频谱实验.doc
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1、(完整word版)数字信号实验-用DFT分析自己语音频谱实验数字信号处理实验报告实验四 用DFT分析自己语音频谱实验班级:计科121 学号:1208060135姓名:刘国强 成绩:日期:2014年11月3日 地点:博学楼 706一、实验目的1掌握DFT函数的用法。2. 利用DFT进行语音信号检测及谱分析。3了解信号截取长度对谱分析的影响。二、实验内容A: 先学习和模仿以下7个信号处理程序。B: 然后,把自己录音wav格式,长度5秒以内,用DFT分析,做出频谱图;C: 如果是男生,找一个女生录音做对比分析,观察比较两者频谱特征的差异。如果是女生,找一个男生录音,做同样对比分析。1利用DFT计算信
2、号功率谱。实验程序:t=0:0.001:0.6;x=sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*120*t)+randn(1,length(t);Y=dft(x,512);P=Y.*conj(Y)/512;f=1000*(0:255)/512;plot(f,P(1:256)2. 进行信号检测。分析信号频谱所对应频率轴的数字频率和频率之间的关系。模拟信号,以 进行取样,求N点DFT的幅值谱。实验程序:subplot(2,2,1)N=45;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t);y=dft(x,N);plot(q,ab
3、s(y);title(DFT N=45)subplot(2,2,2)N=50;n=0:N-1;t=0.01*n; q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t);y=dft(x,N);plot(q,abs(y);title(DFT N=50)subplot(2,2,3)N=55;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t);y=dft(x,N);plot(q,abs(y);title(DFT N=55)subplot(2,2,4)N=60;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/
4、N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t);y=dft(x,N);plot(q,abs(y);title(DFT N=60)3. 对2,进一步增加截取长度和DFT点数,如N加大到256,观察信号频谱的变化,分析产生这一变化的原因。在截取长度不变的条件下改变采样频率,观察信号频谱的变化,分析产生这一变化的原因。N加大到256时的程序:N=256;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t);y=dft(x,N);plot(q,abs(y);title(DFT N=256)分析原因:在T=0.01s的情况下,
5、第一个序列的周期是100,第二个序列的周期是50,所以当取样点数小于100时,频率分辨率不够,不能够区分出两个信号。当采样点数足够多(256)时,频率分辨率增加,能够区分出两个频率的信号。将采样间隔变为T=0.1s时,N仍为45的程序:N=45;n=0:N-1;t=0.1*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t);y=dft(x,N);plot(q,abs(y);title(DFT N=45)分析原因:在T=0. 1s的情况下,第一个序列的周期是10,第二个序列的周期是5,所以当取样点数为45时,能够区分出两个信号。参数同上,N取64,并在信号中加入
6、噪声w(t)。figure(2)subplot(2,1,1)N=64;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t); y=dft(x,N);plot(q,abs(y);title(DFT N=64)subplot(2,1,2)N=64;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t)+0.8*randn(1,N); y=dft(x,N);plot(q,abs(y);title(DFT N=64(with noise)由图可以看出这种噪音不影响信号检测。4. 对
7、3,加大噪声到2*randn(1,N)和8*randn(1,N),画出并比较不同噪声下时域波形和频谱。subplot(2,1,1)N=64;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t)+2*randn(1,N); y=dft(x,N);plot(q,abs(y);title(DFT N=64(with noise2)subplot(2,1,2)N=64;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t)+8*randn(1,N); y=dft(x,N);plot
8、(q,abs(y);title(DFT N=64(with noise8)subplot(3,2,1)N=64;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t)+0.8*randn(1,N); plot(x);title(噪声为0.8*w的信号)y=dft(x,N);subplot(3,2,2)plot(q,abs(y);title(噪声为0.8*w时的频谱)subplot(3,2,3)N=64;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t)+2*randn(1
9、,N); plot(x);title(噪声为2*w时的信号)y=dft(x,N);subplot(3,2,4)plot(q,abs(y);title(噪声为2*w时的频谱)subplot(3,2,5)N=64;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t)+8*randn(1,N); plot(x);title(噪声为8*w时的信号)y=dft(x,N);subplot(3,2,6)plot(q,abs(y);title(噪声为8*w时的频谱)实验分析:当噪声较小时,不影响信号的检测,但当噪声较大时,就看不出原信号的频率成分了
10、,可以继续加大噪声,可看到其频谱杂乱无章了。5. 用一个N点DFT计算两个长度为N的实序列N点离散傅里叶变换,并将结果和直接使用两个N点DFT得到的结果进行比较。x=1 2 3 4 5 6; y=6 5 4 3 2 1; a,b=dft_2(x,y) a = Columns 1 through 3 21.0000 -3.0000 + 5.1962i -3.0000 + 1.7321i Columns 4 through 6 -3.0000 -3.0000 - 1.7321i -3.0000 - 5.1962i b = Columns 1 through 3 21.0000 3.0000 - 5
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