Подякувати Студентському архіву довільною сумою
Admin
26.02.2023 12:38
Дякуємо, що користуєтесь нашим архівом!
ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ ОБРОБКИ АУДІО ІНФОРМАЦІЇ В MathLab
Інформація про навчальний заклад
ВУЗ:
Національний університет Львівська політехніка
Інститут:
Не вказано
Факультет:
Не вказано
Кафедра:
Не вказано
Інформація про роботу
Рік:
2015
Тип роботи:
Лабораторна робота
Предмет:
Інші
Група:
ЗІ-32
Частина тексту файла (без зображень, графіків і формул):
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «ЛЬВІВСЬКА ПОЛІТЕХНІКА»
Лабораторна робота № 1
ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ ОБРОБКИ АУДІО ІНФОРМАЦІЇ В MathLab
Виконала:
ЗІ-32
Прийняв:
Львів 2010
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 – 14
Частота завади – 3500 Гц, амплітуда завади – 3 В, порядок не рекурсивного фільтра N – 160, тип рекурсивного фільтру – Баттерворта, порядок рекурсивного фільтру - 6.
Лістинг програми:
[y,Fs,bits]=wavread('D:\Lab_1_14.wav')
Fs
bits
figure(1);
strips(y, 30000);
N = length(y);
Noise = 3*sin(2*pi*3500*(0:N-1)/Fs);
x = Noise + y';
figure(2);
strips(x, 30000);
Fn = Fs/2;
b = fir1(160,[3400/Fn 3600/Fn] , 'stop');
[h,F] = freqz(b,1,3000:4000, Fs);
figure(3)
plot(F, abs(h));
v = filter(b,1,x);
figure(4);
strips(v, 30000);
[B,A]=butter(6, [3400/Fn 3600/Fn], 'stop')
[h1,F] = freqz(B, A, 3000:4000, Fs );
figure(5);
plot(F, abs(h1));
w = filter(B, A, x);
figure(6);
strips(w, 30000);
Графік сигналу
Графік сигнал + завада
АЧХ нерекурсивного фільтра
АЧХ рекурсивного фільтра
Відфільтрований нерекурсивним фільтром сигнал
Відфільтрований рекурсивним фільтром сигнал
Висновок: Графіки показують, що рекурсивний фільтр забезпечую більш якісну фільтрацію при меншій кількості обрахованих коефіцієнтів фільтра, в порівнянні з нерекурсивними фільтрами.
Ділись своїми роботами та отримуй миттєві бонуси!
0%
Оголошення від адміністратора