МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ „ЛЬВІВСЬКА ПОЛІТЕХНІКА”
ІКТА
Кафедра Захист інформації
З В І Т
До лабораторної роботи №1
з курсу:
„ Системи запису та відтворення інформації ”
на тему:
„ ЗНАЙОМСТВО З СЕРЕДОВИЩЕМ MATLAB. ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ ОБРОБКИ АУДІОІНФОРМАЦІЇ В MATLAB ”
Варіант-23
Львів – 2011
Мета роботи : отримати базові навики роботи в середовищі MatLab, вивчити основні можливості MatLab по обробці аудіо інформації.
Завдання:
1. Ознайомитись з теоретичним матеріалом.
2. Завантажити wav-файл вказаний в завданні відповідно до свого варіанту.
3. Вивести основну інформацію про файл : кількість вибірок, кількість каналів, частота дискретизації, кількість біт на вибірку. Прослухати аудіофайл.
4. Сформувати заваду у вигляді синусоїдального сигналу з вказаними параметрами і накласти її на аудіосигнал. Прослухати зашумлений аудіосигнал.
5. Розрахувати коефіцієнти нерекурсивного фільтра вказаного порядку N для усунення завади.
6. Побудувати АЧХ розрахованого фільтра.
7. Відфільтрувати сигнал. Прослухати очищений аудіосигнал.
8. Зберегти сигнал в wav-файлі.
9. Розрахувати коефіцієнти рекурсивного фільтра вказаного порядку N та типу для усунення завади (пульсації в зоні пропускання прийняти рівними 0.1 дБ, мінімально допустиме згасання в смузі затримки 60 дБ).
10. Побудувати АЧХ розрахованого фільтра.
11. Відфільтрувати сигнал. Прослухати очищений аудіосигнал.
12. Зберегти результат в wav-файлі
Варіант – 23
Частота завади – 1000 Гц, амплітуда завади – 5 В, порядок нерекурсивного фільтра N – 225, тип рекурсивного фільтру – Чебишева1, порядок рекурсивного фільтру - 4.
Лістинг програми:
[y,Fs,bits]=wavread('C:\Users\Адмін\Desktop\нулп\Системи запису і відтворення інформації\Аудіосигнали\Lab_1_3.wav');
Fs
bits
Fn = Fs/2;
figure(1);
plot(y);
t = 0:length(y)-1
t=t/Fs;
figure(2);
plot(t, y); xlim([t(1) t(end)]); grid on;
Noise = (5 * sin (2*pi*1000*t))';
S=y+Noise;
figure(3);
plot(t, S); xlim([t(1) t(end)]); grid on;
b = fir1(225, [200/Fn 550/Fn], 'stop');
[h, f1] = freqz(b,1,20:700,Fs);
figure(4);
plot(f1, abs(h));
y2=filter(b,1,S);
figure(5);
plot(t, y2, t, y); xlim([ t(1) t(end)]);
[B,A]=cheby1(4,0.1, [500/Fn 550/Fn],'stop');
[h, f1] = freqz(B,A,450:600 ,Fs);
figure(6);
plot(f1, abs(h)); grid on;
f=filter(B,A,S);
figure(7);
plot(t,f, t, y); xlim([ t(1) t(end)]);
Результати програми
/
Графік початкового сигналу
/
Графік зашумленого сигналу
/
АЧХ нерекурсивного фільтра
/
Відфільтрований сигнал нерекурсивним фільтром
/
АЧХ рекурсивного (еліптичного) фільтра
/
Відфільтрований сигнал рекурсивним фільтром
Висновок:
З отриманих графіків можна побачити, що рекурсивний фільтр забезпечує більш якісну фільтрацію при меншій кількості обрахованих коефіцієнтів фільтра, в порівнянні з нерекурсивними фільтрами.
