数字信号实验-用DFT分析自己语音频谱实验Word格式文档下载.doc

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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。

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,abs(y));

title('

DFTN=45'

subplot(2,2,2)

N=50;

q=n*2*pi/N;

DFTN=50'

subplot(2,2,3)

N=55;

DFTN=55'

subplot(2,2,4)

N=60;

DFTN=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;

DFTN=256'

分析原因:

在T=0.01s的情况下,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:

t=0.1*n;

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,并在信号中加入噪声w(t)。

figure

(2)

subplot(2,1,1)

N=64;

y=dft(x,N);

DFTN=64'

subplot(2,1,2)

x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t)+0.8*randn(1,N);

DFTN=64(withnoise)'

由图可以看出这种噪音不影响信号检测。

4.对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。

x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t)+2*randn(1,N);

DFTN=64(withnoise2)'

x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t)+8*randn(1,N);

DFTN=64(withnoise8)'

subplot(3,2,1)

plot(x);

噪声为0.8*w的信号'

subplot(3,2,2)

噪声为0.8*w时的频谱'

subplot(3,2,3)

噪声为2*w时的信号'

subplot(3,2,4)

噪声为2*w时的频谱'

subplot(3,2,5)

噪声为8*w时的信号'

subplot(3,2,6)

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,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=[123456];

y=[654321];

[a,b]=dft_2(x,y)

a=

Columns1through3

21.0000-3.0000+5.1962i-3.0000+1.7321i

Columns4through6

-3.0000-3.0000-1.7321i-3.0000-5.1962i

b=

21.00003.0000-5.1962i3.0000-1.7321i

3.00003.0000+1.7321i3.0000+5.1962i

函数文件如下:

function[y1,y2]=dft_2(a,b)

N=length(a);

x=zeros(1,N);

x=a+j*b;

X=dft(x,N);

X0=conj(fliplr(X));

X0=[X0(N)X0(1:

N-1)];

y1=(X+X0)./2;

y2=(X-X0)./2./j;

直接运行计算:

dft(x)

ans=

-3.0000-3.0000-1.7321i-3.0000-5.1962i

dft(y)

6.比较DFT和DFT的运算时间。

(计时函数tic,toc)

N分别取256,512,1024,2048,4096,…

程序如下:

N=4096;

x=randn(1,N);

tic

toc

z=dft(x);

N=256:

Elapsedtimeis0.172000seconds.

Elapsedtimeis0.015000seconds.

N=512:

Elapsedtimeis0.687000seconds.

Elapsedtimeis0.000000seconds.

N=1024:

Elapsedtimeis3.031000seconds.

Elapsedtimeis0.047000seconds.

N=2048:

Elapsedtimeis13.375000seconds.

Elapsedtimeis0.063000seconds.

N=4096:

Elapsedtimeis59.250000seconds.

Elapsedtimeis0.125000seconds.

7.对给定语音信号进行谱分析,写出采样频率,画出语音信号的波形及频谱,并分析语音信号的频率分布特点。

(1)画时域波形并对整个语音序列做DFT

[x,fs]=wavread('

\ai1.wav'

);

subplot(2,1,1)

N=length(x);

plot(n,x);

xlabel('

n'

ylabel('

x'

时域波形'

subplot(2,1,2);

ai1'

DFT'

(2)并分别求出k=300,3500所对应的信号频率

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