数字信号处理课程设计数字信号处理在双音多频拨号系统中的应用汇总Word下载.docx
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T贝尔公司实验室研制，并用于电话网络中。
这种信号制式具有很高的拨号速度，且容易自动监测识别，很快就代替了原有的用脉冲计数方式的拨号制式。
这种双音多频信号制式不仅用在电话网络中，还可以用于传输十进制数据的其它通信系统中，用于电子邮件和银行系统中。
这些系统中用户可以用电话发送DTMF信号选择语音菜单进行操作。
DTMF信号系统是一个典型的小型信号处理系统，它要用数字方法产生模拟信号并进行传输，其中还用到了D/A变换器；
在接收端用A/D变换器将其转换成数字信号，并进行数字信号处理与识别。
为了系统的检测速度并降低成本，还开发一种特殊的DFT算法，称为戈泽尔（Goertzel）算法，这种算法既可以用硬件（专用芯片）实现，也可以用软件实现。
下面首先介绍双音多频信号的产生方法和检测方法，包括戈泽尔算法，最后进行模拟实验。
下面先介绍电话中的DTMF信号的组成。
1.电话中的DTMF信号的组成
在电话中，数字0-9的中每一个都用两个不同的单音频传输，所用的8个频率分成高频带和低频带两组，低频带有四个频率：
679Hz,770Hz,852Hz和941Hz；
高频带也有四个频率：
1209Hz,1336Hz,1477Hz和1633Hz.。
每一个数字均由高、低频带中各一个频率构成，例如1用697Hz和1209Hz两个频率，信号用
表示，其中
，
。
这样8个频率形成16种不同的双频信号。
具体号码以及符号对应的频率如表1所示。
表中最后一列在电话中暂时未用。
表1双频拨号的频率分配
列
行
1209Hz
1336Hz
1477Hz
1633Hz
697Hz
1
2
3
A
770Hz
4
5
6
B
852Hz
7
8
9
C
941Hz
*
#
D
DTMF信号在电话中有两种作用，一个是用拨号信号去控制交换机接通被叫的用户电话机，另一个作用是控制电话机的各种动作，如播放留言、语音信箱等。
2.电话中的双音多频（DTMF）信号的产生与检测
（1）双音多频信号的产生
假设时间连续的DTMF信号用
表示，式中
是按照表1选择的两个频率，
代表低频带中的一个频率，
代表高频带中的一个频率。
显然采用数字方法产生DTMF信号，方便而且体积小。
下面介绍采用数字方法产生DTMF信号。
规定用8KHz对DTMF信号进行采样，采样后得到时域离散信号为
形成上面序列的方法有两种，即计算法和查表法。
用计算法求正弦波的序列值容易，但实际中要占用一些计算时间，影响运行速度。
查表法是预先将正弦波的各序列值计算出来，寄存在存储器中，运行时只要按顺序和一定的速度取出便可。
这种方法要占用一定的存储空间，但是速度快。
因为采样频率是8000Hz，因此要求每125ms输出一个样本，得到的序列再送到D/A变换器和平滑滤波器，输出便是连续时间的DTMF信号。
DTMF信号通过电话线路送到交换机。
（2）双音多频信号的检测
在接收端，要对收到的双音多频信号进行检测，检测两个正弦波的频率是多少，以判断所对应的十进制数字或者符号。
显然这里仍然要用数字方法进行检测，因此要将收到的时间连续DTMF信号经过A/D变换，变成数字信号进行检测。
检测的方法有两种，一种是用一组滤波器提取所关心的频率，根据有输出信号的2个滤波器判断相应的数字或符号。
另一种是用DFT（FFT）对双音多频信号进行频谱分析，由信号的幅度谱，判断信号的两个频率，最后确定相应的数字或符号。
当检测的音频数目较少时，用滤波器组实现更合适。
FFT是DFT的快速算法，但当DFT的变换区间较小时，FFT快速算法的效果并不明显，而且还要占用很多内存，因此不如直接用DFT合适。
下面介绍Goertzel算法，这种算法的实质是直接计算DFT的一种线性滤波方法。
这里略去Goertzel算法的介绍（请参考文献【1】），可以直接调用MATLAB信号处理工具箱中戈泽尔算法的函数Goertzel，计算N点DFT的几个感兴趣的频点的值
3.检测DTMF信号的DFT参数选择
用DFT检测模拟DTMF信号所含有的两个音频频率，是一个用DFT对模拟信号进行频谱分析的问题。
根据第三章用DFT对模拟信号进行谱分析的理论，确定三个参数：
（1）采样频率
，
（2）DFT的变换点数N，（3）需要对信号的观察时间的长度
这三个参数不能随意选取，要根据对信号频谱分析的要求进行确定。
这里对信号频谱分析也有三个要求：
（1）频率分辨率，
（2）谱分析的频谱范围，（3）检测频率的准确性。
（1）频谱分析的分辨率
观察要检测的8个频率，相邻间隔最小的是第一和第二个频率，间隔是73Hz，要求DFT最少能够分辨相隔73Hz的两个频率，即要求
DFT的分辨率和对信号的观察时间
有关，
。
考虑到可靠性，留有富裕量，要求按键的时间大于40ms。
（2）频谱分析的频率范围
要检测的信号频率范围是697～1633Hz，但考虑到存在语音干扰，除了检测这8个频率外，还要检测它们的二次倍频的幅度大小，波形正常且干扰小的正弦波的二次倍频是很小的，如果发现二次谐波很大，则不能确定这是DTMF信号。
这样频谱分析的频率范围为697～3266Hz。
按照采样定理，最高频率不能超过折叠频率，即
，由此要求最小的采样频率应为7.24KHz。
因为数字电话总系统已经规定
＝8KHz，因此对频谱分析范围的要求是一定满足的。
按照
＝8KHz，算出对信号最少的采样点数为
（3）检测频率的准确性
这是一个用DFT检测正弦波频率是否准确的问题。
序列的N点DFT是对序列频谱函数在0～
区间的N点等间隔采样，如果是一个周期序列，截取周期序列的整数倍周期，进行DFT，其采样点刚好在周期信号的频率上，DFT的幅度最大处就是信号的准确频率。
分析这些DTMF信号，不可能经过采样得到周期序列，因此存在检测频率的准确性问题。
DFT的频率采样点频率为
（k=0,1,2,---,N-1），相应的模拟域采样点频率为
（k=0,1,2,---,N-1），希望选择一个合适的N，使用该公式算出的
能接近要检测的频率，或者用8个频率中的任一个频率
代入公式
中时，得到的k值最接近整数值，这样虽然用幅度最大点检测的频率有误差，但可以准确判断所对应的DTMF频率，即可以准确判断所对应的数字或符号。
经过分析研究认为N＝205是最好的。
＝8KHz，N＝205，算出8个频率及其二次谐波对应k值，和k取整数时的频率误差见表2。
表2频率误差
8个基频
/Hz
最近的整数k值
DFT的k值
绝对误差
二次谐波
对应的k值
697
17.861
18
0.319
1394
35.024
35
0.024
770
19.531
20
0.269
1540
38.692
39
0.308
852
21.833
22
0.167
1704
42.813
43
0.187
941
24.113
24
0.113
1882
47.285
47
0.285
1209
30.981
31
0.019
2418
60.752
61
0.248
1336
34.235
34
0.235
2672
67.134
67
0.134
1477
37.848
38
0.152
2954
74.219
74
0.219
1633
41.846
42
0.154
3266
82.058
82
0.058
通过以上分析，确定
＝8KHz，N＝205。
4.DTMF信号的产生与识别仿真实验
下面先介绍MATLAB工具箱函数goertzel，然后介绍DTMF信号的产生与识别仿真实验程序。
Goerztel函数的调用格式为：
Xgk=goertzel（xn,K）
xn是被变换的时域序列，用于DTMF信号检测时，xn就是DTMF信号的205个采样值。
K是要求计算的DFT[xn]的频点序号向量，用N表示xn的长度，则要求1≤K≤N。
由表2可知，如果只计算DTMF信号8个基频时，
K=[18，20，22，24，31，34，38，42]，
如果同时计算8个基频及其二次谐波时，
K=[18，20，22，24，31，34，35，38，39，42，43，47，61，67，74，82]。
Xgk是变换结果向量，其中存放的是由K指定的频率点的DFT[x（n）]的值。
设X（k）=DFT[x（n）]，则
DTMF信号的产生与识别仿真实验在MATLAB环境下进行，编写仿真程序，运行程序，送入8位电话号码，程序自动产生每一位号码数字相应的DTMF信号，并送出双频声音，再用DFT进行谱分析，显示每一位号码数字的DTMF信号的DFT幅度谱，安照幅度谱的最大值确定对应的频率，再安照频率确定每一位对应的号码数字，最后输出8位电话号码。
二、设计过程
1.设置参数，并读入8位电话号码。
设置每位电话号码所对应的高频分量和低频分量。
2.根据键入的8位电话号码产生相应的时域离散DTMF信号，添加程序，连续发出8位电话号码对应的双频声音。
3.对时域离散DTMF信号进行频率检测，画出幅度谱。
4.根据幅度谱的两个峰值，分别查找并确定输入8位电话号码。
5.将8位电话号码表示成一个8位数并输出。
开始
输入8位电话号码
检测与m位号码相符的低频带
检测与m位号码相符的高频带
构成双音频信号
用Goertzel算法计算八点DFT样本
画出8点DFT样本幅度
检测8点DFT模值
查找8点样本所对应的低频带与高频带
输出检测出的8位电话号码
结束
三、结果与验证
（1）运行结果
键入8位电话号码:
接收端接检测的号码为：
12345678
对时域离散DTMF信号进行频率检测，幅度谱图如下：
六位的幅度谱图如下：
（与八位对比）
（2）由DTMF信号在8个近似基频点的DFT幅度图可知，
第一幅图低频K1=8，K2=31，由表2可知f1=697Hz,f2=1209Hz,由表1可知对应的号码为1；
第二幅图低频K1=18，K2=34，由表2可知f1=697Hz,f2=1336Hz,由表1可知对应的号码为2；
第三幅图低频K1=18，K2=38，由表2可知f1=697Hz,f2=1477Hz,由表1可知对应的号码为3；
第四幅图低频K1=20，K2=31，由表2可知f1=770Hz,f2=1209Hz,由表1可知对应的号码为4；
第五幅图低频K1=20，K2=34，由表2可知f1=770Hz,f2=1336Hz,由表1可知对应的号码为5；
第六幅图低频K1=20，K2=38，由表2可知f1=770Hz,f2=1477Hz,由表1可知对应的号码为6；
第六幅图低频K1=22，K2=31，由表2可知f1=852Hz,f2=1209Hz,由表1可知对应的号码为7；
第八幅图低频K1=22，K2=34，由表2可知f1=852Hz,f2=1336Hz,由表1可知对应的号码为8；
即最终输出号码为，与程序运行结果相同。
四、界面设计
实现更加友好的人机对话的界面，加入了界面窗口，各种数据可以从窗口直接输入，并且设置开始按钮和清除按钮，可以从窗口选择六位或者八位电话号码的输入，在窗口中可以直接显示出电话号码DFT的幅值，简洁、方便。
下图为具体的界面窗口，输入为八位电话号码：
12345678，接收到电话号码：
12345678。
下图为对应各位电话号码的DFT幅值。
五、分析和总结
通过本次课程设计，首先使我对于双音多频拨号系统有了更全面的认识和理解，双音多频拨号系统是现在最常用的拨号系统，数字0-9的中每一个都用两个不同的单音频传输，所用的8个频率分成高频带和低频带两组，低频带有四个频率：
每一个数字均由高、低频带中各一个频率构成。
其次，对于数字信号处理中很多理解不清晰的问题也加深了理解，对也DFT有了更深一层的理解，并且学习到计算DFT的新算法:
Goerztel函数，更加方便了DFT的计算。
再次，对于MATLAB的设计也更加清晰明了，matlab用起来挺顺手的，比C语言简单。
但是用到细节处的时候却困难重重，因为很多知识都没有学习，就算知道函数名，也不知道如何调用。
通过自己查询相关资料，客服了相关的问题，使自己对MATLAB的认识及应用也进入了一个新的层次。
总而言之，通过本次试验，加深了对于Matlab的了解，同时复习了数字信号方面的相关知识，对于还不太清楚的相关知识，通过进一步的查找得到了很好的解决。
了解了双音多频信号的产生、检测、包括对双音多频信号进行DFT时的参数选择等的相关知识。
附录：
主要程序
%DTMF双频拨号信号的生成和检测程序
八位数字程序：
clearall;
clc;
tm=[1,2,3,65;
4,5,6,66;
7,8,9,67;
42,0,35,68];
%DTMF信号代表的16个数
N=205;
K=[18,20,22,24,31,34,38,42];
%8个基频分量对应的8个k值
f1=[697,770,852,941];
%行频率向量
f2=[1209,1336,1477,1633];
%列频率向量
TN=input（'
键入8位电话号码='
）;
%输入8位数字
TNr=0;
%接收端电话号码初值为零
form=1:
8;
%分别对每位号码数字处理：
产生信号，发声，检测
d=fix（TN/10^（8-m））;
%计算出与第l位号码数字
TN=TN-d*10^（8-m）;
forp=1:
4;
forq=1:
iftm（p,q）==abs（d）;
break,end
end%检测与m位号码相符的列号q
end%检测与m位号码相符的行号p
n=0:
1023;
%为了发声，加长序列
x=sin（2*pi*n*f1（p）/8000）+sin（2*pi*n*f2（q）/8000）;
%构成双频信号
sound（x,8000）;
%发出声音
pause（0.1）%相邻号码响声之间加0.1秒停顿
%接收检测端的程序
X=goertzel（x（1:
205）,K+1）;
%用Goertzel算法计算八点DFT样本
Val=abs（X）;
%列出八点DFT向量
subplot（4,2,m）;
stem（K,Val,'
.'
grid;
xlabel（'
k'
ylabel（'
|X（k）|'
）%画出DFT（k）幅度
axis（[10500120]）
limit=80;
%基频检测门限为80
fors=5:
ifVal（s）>
limit,break,end
%查找列号
end
forr=1:
ifVal（r）>
%查找行号
TNr=TNr+tm（r,s-4）*10^（8-m）;
end
disp（'
接收端检测到的号码为：
'
）
%显示接收到的字符
disp（TNr）
六位号码程序：
键入6位电话号码='
6;
d=fix（TN/10^（6-m））;
TN=TN-d*10^（6-m）;
subplot（3,2,m）;
TNr=TNr+tm（r,s-4）*10^（6-m）;
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