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    基于MATLAB的AM调制解调

    现在的社会越来越发达,科学技术不断的在更新,在信号和模拟电路里面经常要用到调制与解调,而AM的调制与解调是最基本的,也是经常用到的。用AM调制与解调可以在电路里面实现很多功能,制造出很多有用又实惠的电子产品,为我们的生活带来便利。在我们日常生活中用的收音机就是采用了AM调制的方式,而且在军事和民用领域都有十分重要的研究课题。现用MATLAB中M文件实现本课程设计内容“基于MATLAB的AM调制解调实现”。在课程设计中,系统开发平台为Windows XP,MTALAB 2007,程序设计语言采用MATLAB 2007,程序运行平台为MATLAB 2007。通过MATLAB编写程序并加以调试能够实现AM的调制与调解,完成了课程设计的目标,并经过适当完善后,将可以在实际中应用。

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    基于MATLAB的AM调制解调「建议收藏」

    摘要 现在的社会越来越发达,科学技术不断的在更新,在信号和模拟电路里面经常要用到调制与解调,而AM的调制与解调是最基本的,也是经常用到的。用AM调制与解调可以在电路里面实现很多功能,制造出很多有用又实惠的电子产品,为我们的生活带来便利。在我们日常生活中用的收音机就是采用了AM调制的方式,而且在军事和民用领域都有十分重要的研究课题。现用MATLAB中M文件实现本课程设计内容“基于MATLAB的AM调制解调实现”。在课程设计中,系统开发平台为Windows XP,MTALAB 2007,程序设计语言采用MATLAB 2007,程序运行平台为MATLAB 2007。通过MATLAB编写程序并加以调试能够实现AM的调制与调解,完成了课程设计的目标,并经过适当完善后,将可以在实际中应用。

    04

    基于MATLAB的语音信号处理

    摘要:语音信号处理是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个,是目前极为活跃和热门的研究领域,其研究成果具有重要的学术及应用价值。语音信号处理的研究,对于机器语言、语音识别、语音合成等领域都具有很大的意义。MATLAB软件以其强大的运算能力可以很好的完成对语音信号的处理。通过MATLAB可以对数字化的语音信号进行时频域分析,方便地展现语音信号的时域及频域曲线,并且根据语音的特性对语音进行分析。本文主要研究了基于MATLAB软件对语音信号进行的一系列特性分析及处理,帮助我们更好地发展语音编码、语音识别、语音合成等技术。本文通过应用MATLAB对语音信号进行处理仿真,包括短时能量分析、短时自相关分析等特性分析,以及语音合成等。

    01

    时间序列和白噪声

    1.什么是白噪声?  答:白噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。白噪声或白杂讯,是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。换句话说,此信号在各个频段上的功率是一样的,由于白光是由各种频率(颜色)的单色光混合而成,因而此信号的这种具有平坦功率谱的性质被称作是“白色的”,此信号也因此被称作白噪声。相对的,其他不具有这一性质的噪声信号被称为有色噪声。 理想的白噪声具有无限带宽,因而其能量是无限大,这在现实世界是不可能存在的。实际上,我们常常将有限带宽的平整讯号视为白噪音,因为这让我们在数学分析上更加方便。然而,白噪声在数学处理上比较方便,因此它是系统分析的有力工具。一般,只要一个噪声过程所具有的频谱宽度远远大于它所作用系统的带宽,并且在该带宽中其频谱密度基本上可以作为常数来考虑,就可以把它作为白噪声来处理。例如,热噪声和散弹噪声在很宽的频率范围内具有均匀的功率谱密度,通常可以认为它们是白噪声。 高斯白噪声的概念——."白"指功率谱恒定;高斯指幅度取各种值时的概率p (x)是高斯函数          高斯噪声——n维分布都服从高斯分布的噪声           高斯分布——也称正态分布,又称常态分布。对于随机变量X,记为N(μ,σ2),分别为高斯分布的期望和方差。当有确定值时,p   (x)也就确定了,特别当μ=0,σ2=1时,X的分布为标准正态分布。

    04

    声音处理之-梅尔频率倒谱系数(MFCC)

    在语音识别(SpeechRecognition)和话者识别(SpeakerRecognition)方面,最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数(Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients,简称MFCC)。根据人耳听觉机理的研究发现,人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响对大。两个响度不等的声音作用于人耳时,则响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低的频率成分的感受,使其变得不易察觉,这种现象称为掩蔽效应。由于频率较低的声音在内耳蜗基底膜上行波传递的距离大于频率较高的声音,故一般来说,低音容易掩蔽高音,而高音掩蔽低音较困难。在低频处的声音掩蔽的临界带宽较高频要小。所以,人们从低频到高频这一段频带内按临界带宽的大小由密到疏安排一组带通滤波器,对输入信号进行滤波。将每个带通滤波器输出的信号能量作为信号的基本特征,对此特征经过进一步处理后就可以作为语音的输入特征。由于这种特征不依赖于信号的性质,对输入信号不做任何的假设和限制,又利用了听觉模型的研究成果。因此,这种参数比基于声道模型的LPCC相比具有更好的鲁邦性,更符合人耳的听觉特性,而且当信噪比降低时仍然具有较好的识别性能。

    02

    语音信号滤波去噪——使用FLATTOPWIN设计的FIR滤波器

    摘 要 本课程设计主要内容是设计利用窗口设计法选择FLATTOPWIN窗设计一个FIR滤波器,对一段含噪语音信号进行滤波去噪处理并根据滤波前后的波形和频谱分析滤波性能。本课程设计仿真平台为MATLAB7.0,开发工具是M语言编程,通过课程设计了解FIR滤波器设计的原理和步骤,掌握用MATLAB语言设计滤波器的方法,了解FLATTOPWIN对FIR滤波器的设计及编程方法。首先利用windows自带的录音机录制一段语音信号,加入一单频噪声,对信号进行频谱分析以确定所加噪声频率,设计滤波器进行滤波去噪处理,比较滤波前后的波形和频谱并进行分析。由分析结果可知,滤波 后的语音信号与原始信号基本一致,即设计的FIR滤波器能够去除信号中所加单频噪声,达到了设计目的。 关键词 滤波去噪;FIR滤波器;FLATTOPWIN窗;MATLAB

    04

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