北京交通大学《信号与系统》研究性学习实验报告Word格式文档下载.docx
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2）生成一个幅度为1、基频为2Hz、占空比为50%的周期方波。
3）观察一定时期内的股票上证指数变化，生成模拟其变化的指数信号。
4）分别录制一段男声、女声信号，进行音频信号的读取与播放，画出其时域波形。
【温馨提示】
（1）利用MATLAB函数wavread（file）读取.wav格式文件。
（2）利用MATLAB函数sound（x,fs）播放正弦信号和声音信号。
【题目分析】
【仿真程序】
1）生成一个正弦信号
t=[0:
0.001:
8];
y=sin（2*pi*t+pi/6）;
plot（t,y）
改变其角频率和初始相位
y=sin（pi*t+pi/2）;
2）生成一个幅度为1、基频为2Hz、占空比为50%的周期方波
10];
y=square（2*t,50）;
plot（t,y）;
axis（[0,10,-1.2,1.2]）
3）观察一定时期内的股票上证指数变化，生成模拟其变化的指数信号。
x1=[0:
0.0015];
y1=2630+1.75*exp（x1）;
x2=[5:
y2=2895-1.54*exp（0.8*x2）;
x3=[10:
15];
y3=2811+152*exp（-0.08*x3）;
x4=[15:
20];
y4=2600-151*exp（-0.08*x4）;
x=[x1,x2,x3,x4];
y=[y1,y2,y3,y4];
plot（x,y）;
4）分别录制一段男声、女声信号，进行音频信号的读取与播放，画出其时域波形。
[y,x,nbits]=wavread（'
C:
\Users\i\Desktop\信号研讨图片文件\日野聪.wav'
）;
sound（y,x）;
plot（y）
\Users\i\Desktop\信号研讨图片文件\钉宫理惠.wav'
【仿真结果】
【结果分析】
（1）随着正弦信号角频率的变化，其波形变得更紧密，声音逐渐变得尖细而高。
（2）男声多低沉粗犷，主要是因为男声中低频分量更多；
女声多高亢清脆，主要是因为女声中高频分量更多。
【自主学习内容】
wavread的读取与sound函数的使用，音频文件的放置。
【阅读文献】
《MATLAB语言与实践教程（第2版）》、《信号与系统》
【发现问题】（专题研讨或相关知识点学习中发现的问题）：
根据声音信号的什么特征能有效区分出男声和女声？
【问题探究】
高频低频成分的多少，以及声音的尖细程度
题目2：
信号的基本运算（语音信号的翻转、展缩）
1）将原始音频信号在时域上进行延展、压缩，
2）将原始音频信号在时域上进行幅度放大与缩小，
3）将原始音频信号在时域上进行翻转，
原始音频信号
D:
\音乐\动画歌曲（207曲）\灼眼的夏娜无损17曲\LightMyFire.wav'
plot（y）
1）将原始音频信号在时域上进行延展、压缩
将原始音频信号在时域上延展3倍
sigLength=length（y）;
t=3*（0:
sigLength-1）/x;
figure;
xlabel（'
Time（s）'
将原始音频信号在时域上压缩为1/5
t=1/5*（0:
2）将原始音频信号在时域上进行幅度放大与缩小
将原始音频信号的幅度扩大为2倍
m=fft（y,sigLength）;
Pyy=m.*conj（m）/sigLength;
halflength=floor（sigLength/2）;
f=x*（0:
halflength）/sigLength;
t=（0:
plot（t,2*y）;
将原始音频信号的幅度缩小为1/2
plot（t,1/2*y）;
3）将原始音频信号在时域上进行翻转
t=-1*（0:
以时间为横轴的图比以频率为横轴的图看起来复杂得多，时域上的分析在现阶段很困难。
对于原始音频信号，时域上的分析太复杂，而如果在频域上分析，则简化很多。
信号的获取以及如何使用；
MATLAB的一些基本语法；
如何根据MATLAB语法来编写自己想表达的语句。
在查找资料时，发现音频单声道和双声道的编写此程序会有不同，同时语音信号的录入需要我们的注意。
2.系统的时域分析专题研讨
（1）掌握系统响应的时域求解，加深对系统时域分析基本原理和方法的理解。
（2）掌握连续系统零状态响应（卷积积分）数值计算的方法。
（3）学会仿真软件MATLAB的初步使用方法，掌握利用MATLAB求解连续系统和离散系统的零状态响应。
（4）培养学生发现问题、分析问题和解决问题的能力。
系统响应时域求解
1）求一个RLC电路的零输入响应和零状态响应，
2）将原始音频信号中混入噪声，然后用M点滑动平均系统对受噪声干扰的信号去噪，改变M点数，比较不同点数下的去噪效果，
（1）一个RLC电路，若
L=1H,C=1F,电容上的初始储能为Vc=2V，电感初始储能为i=1A，试求输入激励为X（t）时的零输入响应和零状态响应。
（2）题目要求采用M点滑动平均系统进行去噪。
M点滑动平均系统可以看成是N=0的差分方程。
调用filter函数时，调用参数a-1=1,b为有M个元素的向量，b中每个元素的值为1/M。
即M点的滑动平均系统输入输出关系为：
，同时我们将噪声设为n,函数为n=rand（n,1）;
原始信号为s。
通过调整M值，观察和比较去噪效果，从而得出结论。
（1）零输入响应
num=[6];
den=[136];
R0=[21];
sys=tf（num,den）;
sys1=ss（sys）;
t=0:
0.01:
8;
u=0*t;
lsim（sys1,u,t,R0）;
axis（[08-0.52.5]）
零状态响应
num=[6];
xt=10*sin（2*pi*t）;
yt=lsim（sys,xt,t）;
plot（t,yt,’r’）;
axis（[08-24]）
（2）fs=44100;
bits=16;
R=100000
[y,fs,bits]=wavread（'
yuyin.wav'
R）;
k=0:
R-1;
wavplay（y,fs）;
d=（rand（R,2）-0.5）*0.3;
x=y+d;
wavplay（x,fs）;
figure
（1）;
plot（k,d,'
r-.'
k,s,'
b--'
k,x,'
g-'
xlabel（'
k'
legend（'
d[k]'
'
s[k]'
x[k]'
M=1;
b=ones（M,1）/M;
a=1;
y=filter（b,a,x）;
figure
（2）;
plot（k,s,'
k,y,'
r-'
legend（'
y[k]'
零输入响应
M=1时
M=10时
1.首先，我们取了M=5，去噪后的信号与原信号相比有一定的相近，即去噪功能相等。
2.其次，我们取了M=200，此时的操作已经不能称之为去噪，信号有一定的失真。
3.最后，我们取了M=1，去噪后的信号加上噪音的信号基本无区别。
可得结论：
M太大时，信号会失去失真度；
M太小，平均值范围太小与加噪信号区别不大。
Lsim函数的运用，filter函数的运用，对正常信号的加噪处理（即randn函数的运用）还有运用M点滑动平均系统对噪声信号进行去噪
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