ЗНАЙОМСТВО З СЕРЕДОВИЩЕМ MATLAB. ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ ОБРОБКИ АУДІОІНФОРМАЦІЇ В MATLAB

Інформація про навчальний заклад

ВУЗ:
Національний університет Львівська політехніка
Інститут:
ІКТА
Факультет:
Не вказано
Кафедра:
Захист інформації

Інформація про роботу

Рік:
2011
Тип роботи:
Звіт до лабораторної роботи
Предмет:
Системи запису та відтворення інформації
Група:
ЗІ-31

Частина тексту файла (без зображень, графіків і формул):

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 ” 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 – 17 Частота завади – 2200 Гц, амплітуда завади – 5 В, порядок нерекурсивного фільтра N – 290, тип рекурсивного фільтру – Еліптичний, порядок рекурсивного фільтру - 4. Лістинг програми: [y,Fs,bits]=wavread('C:\Users\Адмін\Desktop\нулп\Системи запису і відтворення інформації\Аудіосигнали\Lab_1_17.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*2200*t))'; S=y+Noise; figure(3); plot(t, S); xlim([t(1) t(end)]); grid on; b = fir1(290, [2000/Fn 2400/Fn], 'stop'); [h, f1] = freqz(b,1,1500:3000,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]=ellip(7,0.5,40, [2000/Fn 2400/Fn],'stop'); [h, f1] = freqz(B,A,1500:3000 ,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.
Антиботан аватар за замовчуванням

25.01.2013 00:01-

Коментарі

Ви не можете залишити коментар. Для цього, будь ласка, увійдіть або зареєструйтесь.

Ділись своїми роботами та отримуй миттєві бонуси!

Маєш корисні навчальні матеріали, які припадають пилом на твоєму комп'ютері? Розрахункові, лабораторні, практичні чи контрольні роботи — завантажуй їх прямо зараз і одразу отримуй бали на свій рахунок! Заархівуй всі файли в один .zip (до 100 МБ) або завантажуй кожен файл окремо. Внесок у спільноту – це легкий спосіб допомогти іншим та отримати додаткові можливості на сайті. Твої старі роботи можуть приносити тобі нові нагороди!
Нічого не вибрано
0%

Оголошення від адміністратора

Антиботан аватар за замовчуванням

Подякувати Студентському архіву довільною сумою

Admin

26.02.2023 12:38

Дякуємо, що користуєтесь нашим архівом!