典型序列频谱分析

第一篇：典型序列频谱分析

第1章 设计任务与要求........................................................1 1．1对于三种典型序列------单位采样序列、实指数序列、矩形序列..............1 1.2自行设计一个周期序列...................................................1 第2 章 原理及过程...........................................................2 1设计原理.................................................................2 第3 章 设计内容.............................................................4 1.1单位采样序列...........................................................4 1.1.1时域波形.................................................................4 1.2傅里叶变换.............................................................4 1.3幅度谱及相位谱.........................................................5 1.4频移...................................................................6 1.5时移...................................................................7 2.1时域图形...............................................................7 2.2傅里叶变换.............................................................8 2.3幅度谱与相位谱.........................................................9 2.4频移..................................................................10 2.5时移..................................................................10 3.1时域图形..............................................错误！未定义书签。3.2傅里叶变换............................................错误！未定义书签。3.3幅度谱与相位谱........................................错误！未定义书签。3.4时移..................................................错误！未定义书签。3.5频移..................................................错误！未定义书签。4.1幅度特性曲线..........................................................11 4.4周期序列的DFS........................................................12 4.5傅里叶变换............................................................12 第4章 心得与体会..........................................................13 参考文献...................................................................14

第1章 设计任务与要求

1．1对于三种典型序列------单位采样序列、实指数序列、矩形序列

要求：（1）画出以上序列的时域波形图；（2）求出以上序列的傅里叶变换；（3）画出以上序列的幅度谱及相位谱，并对相关结果予以理论分析；（4）对以上序列分别进行时移，画出时移后序列的频谱图，验证傅里叶变换的时移性质；（5）对以上序列的频谱分别进行频移，求出频移后频谱所对应的序列，并画出序列的时域波形图，验证傅里叶变换的频移性质。

1.2自行设计一个周期序列

要求：（1）画出周期序列的时域波形图；（2）求周期序列的DFS，并画出幅度特性曲线；（3）求周期序列的FT，并画出幅频特性曲线；（4）比较DFS和FT的结果，从中可以得出什么结论。

第2 章

原理及过程

1设计原理

运用Matlab及相关软件，对三种典型序列进行频谱分析，得到并验证相应的结果。

MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。

MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连

[1]

接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。

利用傅里叶变换的方法对振动的信号进行分解，并按频率顺序展开，使其成为频率的函数，进而在频率域中对信号进行研究和处理的一种过程，称为频谱分析。

将信号在时间域中的波形转变为频率域的频谱，进而可以对信号的信息作定量解释。

对信号进行频谱分析，是对其进行傅里叶变换，得到其振幅谱与相位谱。分析软件主要为Matlab。

对于信号来说，分模拟信号与数字信号。进行频谱分析时，对于模拟信号来说，首先对其进行抽样，使其离散化，然后利用离散傅里叶变换（DFT）或者快速傅里叶变换（FFT），然后对其幅度（ABS）和相位（ANGLE）的图像进行分析，而对于数字信号来说，则可直接进行离散傅里叶变换或快速傅里叶变换

第3 章 设计内容

1.1单位采样序列

1.1.1时域波形

程序：

n=-5:10;y=[zeros(1,5),1,zeros(1,10)];stem(n,y)axis([-5,10,0,2]);title('单位取样序列')

图1 1.2傅里叶变换

程序： clear clc %% 输入信号

n=-5:10;%时域信号的时间范围

x=[zeros(1,5),1,zeros(1,10)];%时域信号x w=[0:1e-2:2];%想要观察的频率范围 %% 预定义 y=w;

a=w;j=sqrt(-1);%先定义变量维度，提高运算速度 %% 计算频点 for i=1:length(w)f=trapz(n,x.*exp(-j*w(i)*n));y(i)=abs(f);a(i)=angle(f);end %% 输出 subplot(3,1,1), plot(n,x)subplot(3,1,2), plot(w,y)subplot(3,1,3), plot(w,a)

图2 1.3幅度谱及相位谱

n=1:50;% 定义序列的长度是50 x=zeros(1,50);% 注意：MATLAB 中数组下标从1 开始 x(1)=1;close all;subplot(3,1,1);stem(x);title('单位冲击信号序列');k=-25:25;X=x*(exp(-j*pi/12.5)).^(n'*k);magX=abs(X);% 绘制x(n)的幅度谱

subplot(3,1,2);stem(magX);title('单位冲击信号的幅度谱');angX=angle(X);% 绘制x(n)的相位谱

subplot(3,1,3);stem(angX);title('单位冲击信号的相位谱');5

图3 1.4频移

程序：

fs=256;N=256;%采样频率和数据点数 n=0:N-1;t=n/fs;%时间序列 f=20;%定义信号中心频率(hz)x=[zeros(1,5),1,zeros(1,10)];%信号

%程序区

y1=fft(x,N);%对信号进行快速Fourier变换 y2=fftshift(y1);mag2=abs(y2);

f1=n*fs/N;%频率序列

f2=n*fs/N-fs/2;%shift后频率序列

subplot(4,1,1),plot(f2,mag2,'r');%绘出随频率变化的振幅

图4

1.5时移

程序N=50;n=0:N-1;M=20;xn=[1 zeros(1,N)];nm=mod((n-M),N);xm=xn(nm+1);subplot(3,1,1),stem(xm);title('|X(k)|');k=-25:25;X=x*(exp(-j*pi/25)).^((nm)'*k);magX=abs(X);% 绘制x(m)的幅度谱

subplot(3,1,2);stem(magX);title('矩形序列的幅度谱');angX=angle(X);% 绘制x(m)的相位谱

subplot(3,1,3);stem(angX);title('矩形序列相位谱');

图5

2.1时域图形

程序： n=-5:10;y=[zeros(1,5),ones(1,5),zeros(1,6)];

plot(n,y)stem(n,y)axis([-5,10,0,2]);title('矩形序列');

图6 2.2傅里叶变换

程序： clear clc %% 输入信号

n=-5:10;%时域信号的时间范围

x=[zeros(1,5),1,zeros(1,10)];%时域信号x w=[0:1e-2:2];%想要观察的频率范围 %% 预定义 y=w;a=w;j=sqrt(-1);%先定义变量维度，提高运算速度 %% 计算频点 for i=1:length(w)f=trapz(n,x.*exp(-j*w(i)*n));y(i)=abs(f);a(i)=angle(f);end %% 输出 subplot(3,1,1), plot(n,x)subplot(3,1,2), plot(w,y)subplot(3,1,3)，plot(w,a)图7 2.3幅度谱与相位谱

程序： n=1:50;x=sign(sign(10-n)+1);close all;subplot(3,1,1);stem(x);title('矩形信号序列');k=-25:25;X=x*(exp(-j*pi/25)).^(n'*k);magX=abs(X);% 绘制x(n)的幅度谱

subplot(3,1,2);stem(magX);title('矩形序列的幅度谱');angX=angle(X);% 绘制x(n)的相位谱

subplot(3,1,3);stem(angX);title('矩形序列相位谱');

图8 2.4频移

程序：

fs=256;N=256;%采样频率和数据点数 n=0:N-1;t=n/fs;%时间序列 f=20;%定义信号中心频率(hz)x=[zeros(1,5),ones(1,5),zeros(1,6)];%信号 %程序区

y1=fft(x,N);%对信号进行快速Fourier变换 y2=fftshift(y1);mag2=abs(y2);f1=n*fs/N;%频率序列

f2=n*fs/N-fs/2;%shift后频率序列

subplot(4,1,1),plot(f2,mag2,'r');%绘出随频率变化的振幅

图9 2.5时移

程序： N=50;n=0:N-1;M=20;xn=sign(sign(10-n)+1);nm=mod((n-M),N);xm=xn(nm+1);subplot(3,1,1),stem(xm);title('|X(k)|');k=-25:25;X=x*(exp(-j*pi/25)).^((nm)'*k);magX=abs(X);% 绘制x(m)的幅度谱

subplot(3,1,2);stem(magX);title('矩形序列的幅度谱');

angX=angle(X);% 绘制x(m)的相位谱

subplot(3,1,3);stem(angX);title('矩形序列相位谱');

图10 4.1幅度特性曲线

程序：

n=1:50;% 定义序列的长度是50 close all;subplot(3,1,1);stem(x);title('单位冲击信号序列');k=-25:25;X=x*(exp(-j*pi/12.5)).^(n'*k);magX=abs(X);% 绘制x(n)的幅度谱

subplot(3,1,2);stem(magX);title('单位冲击信号的幅度谱');angX=angle(X);% 绘制x(n)的相位谱

subplot(3,1,3);stem(angX);title('单位冲击信号的相位谱');

x=sin(pi*n);% 注意：MATLAB 中数组下标从1 开始

图15 4.4周期序列的DFS 程序： n=0:9;k=[0:1:9];x=sin(5*pi*n);WN=exp(-j*2*pi/9);nk=n'*k;WNnk=WN.^nk;Xk=x*WNnk;xlabel('Xk')

4.5傅里叶变换

程序：

fs=100;%设定采样频率 N=128;n=0:N-1;t=n/fs;%设定正弦信号频率 %生成正弦信号 x=sin(pi *t);figure(1);subplot(231);plot(t,x);%作正弦信号的时域波形 xlabel('t');ylabel('y');title('正弦信号y=2*pi*10t时域波形');grid;%进行FFT变换并做频谱图 y=fft(x,N);%进行fft变换 mag=abs(y);%求幅值

f=(0:length(y)-1)'*fs/length(y);%进行对应的频率转换 figure(1);subplot(232);plot(f,mag);%做频谱图 axis([0,100,0,80]);

xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');title('正弦信号y=2*pi*10t幅频谱图N=128');

图16

第4章

心得与体会

这次的课设设计对我来说时间是比较紧促的，但是门课程是一门动手能力要求很高的课程，需要很多实践操作才能真正的去掌握它，这次的课程设计为我提供了很好的机会。通过这次的课程设计，我学到了很多，同时也让我了解了自己的不足之处，要掌握好一门课程，仅仅靠死记硬背是不行的，特别是对学工科的我们来说，实践操作尤为重要, 我们应该重视它，它是检验我们我们学习知识是否牢固的重要途径。13

参考文献

[1]高西全,丁玉美...数字信号处理..西安电子科技大学出版社,2008,第3版 [2]刘泉,阙大顺...数字信号处理原理与实现..电子工业出版社,2005 [3]赵之劲,刘顺兰...数字信号处理实验..浙江大学出版社,2007 [4]张威...Matlab基础与编程入门..西安电子科技大学出版社,2006 [5]陈怀探...数字信号处理教程--Matlab释义与实现..电子工业出版社,2005

第二篇：频谱分析心得体会

频谱分析心得体会

通过三周的学习，我才发现自己的知识差之甚远。在学校学的知识远远不够。从参加工作六年以来，我在班组倒班中所学的钳工知识只是一些浮浅的。要做好自己的工作，还得要更加马不停蹄的学习。

车间认识到频谱分析这门技术在工作上的重要性，给予我们这次学习频谱分析的机会。虽然每天都觉得有点疲惫，但是一想到车间在人员紧张的情况下还派专人给我们讲解，在这般难得的机会下，我的疲惫算什么？并且给我们讲解的居然还是自己的大学校友，而且他还是学电气自动化，来我们车间才一年多，还是靠自学的。可想而知，他在学习频谱分析的时候，不知用了多少工夫。想到这些，想到自己的不足、欠缺的太多，我对这次的学习机会非常之珍惜。不求自己将来有多大的作为，但最起码在工作中能够独挡一面，不辜负领导对自己这次苦心的栽培。我用了数倍的努力来学习频谱分析，每天下班的第一件事就是查资料，看书，再结合笔记分析。

经过对频谱分析的了解，要想真正地学透。哪非易事，它涉及的知识很多。首先：（1）了解频谱分析仪功能及工作原理，（2）振动的一系列知识，（3）各种轴承故障的所有特征表现，（4）各种齿轮缺陷的所有表现形式，（5）联轴器的所有故障表现形式以及各种轴、瓦、结构松动等等，再用所有的知识结合频谱以及故障特征频率计算数值列表来进行分析，判断、找出故障源，这就是我所学习的目标。

经过这段时间的学习以后，我觉得收获不少，学到了以下几点：（1）设备数的建立配置，（2）所有测点的建立配置，(3)巡检计划的建立与下达，（4）系统与仪器的联接及操作，（5）异常状态设备数据的导出、打包、发送给专人指教，（6）现场测量技巧，（7）仪器操作技巧，（8）设备特征频率计算方法，（9）设备故障频谱特征提取(典型)，（10）频谱分析技巧，特征信号的提取、故障信号的识别、强迫振动的方向特性、转频信号的识别，（11）诊断报告的书写。对于我现在来说，最困难的就是诊断报告，由于给我们的时间有限，报告写不透彻。有好多理论知识没有掌握，需要我们去吞食。不过，经过这段时间的学习，我有兴趣及决心把频谱分析学好。它是一项高科技诊断设备系统。当你达到一定境界的时候，可根据频谱信息来掌握设备的运行状态，对设备各部件的故障如肉眼般看见，它能够坚持多久，好给检修提前做好准备，减少事故时间，稳定生产。这样优秀的科技技术车间岂能不用呢？车间从一条线抽一个人来学习，那是对我们的一种信任，同时也是对我们开阔视野，填充知识、发挥自己的一次机会。无论怎样的艰辛我也要让车间领导的那份信任得以实现，要通过自己的努力去掌握有关频谱分析的知识。写一份透彻的诊断报告，交上一份满意的答卷。

第三篇：频谱管理

国防部UAV发展路线图中列出了远至2030年更好地定位UAV在军事行动中作用的目标。根据雷内•皮尤斯的观点，除了技术之外实现大部分目标别无它途。[83]技术可以解决很多UAS问题，但它不是解决频谱和带宽可用性问题的唯一途径。其它可能的解决途径包括获取额外的频谱资源、改革采办系统和采取其它与流程相关并有助于缓解当前问题的措施等。

5.1利用技术进步

电磁频谱技术的发展将会为解决军用和UAS带宽问题提供途径。光学数据链（或称激光通信）就是其中技术之一，它的带宽可能达到RF系统的2到3倍，重量比RF系统轻30%到50%，并且中断率低、具有抗干扰性。[84]轻型光电系统能耗低也对USA有利。[85]不幸的是，因为指示、探测和跟踪技术滞后，该技术在探测和保持链接方面仍存在问题，所以还未如预计的发展那么快。此外，当前还没有技术能支持这样的数据传输速率。[86]

其它方面技术的发展也有助于解决问题，但是目前并不容易实现。应用软件能实现覆盖大范围监视区域的传感器有选择性地仅仅传输重要数据，从而降低当前对下行链路通信量的需求。[87]数据压缩是类似的降低下行链路带宽速率需求的方法，可能只会在短期内有效，但是相关技术仍会从改进中极大地受益。[88]

5.2获取更多频谱资源

临时或永久性地获取更多军用频率和带宽是解决频率和带宽不足问题显而易见的方法（但是很难执行）。如上前面讨论的那样，全球频谱分配由相关条约和国际协议控制，其流程由世界无线电通信会议管理。[89]美国开始把频谱问题推向国际，将在下一届会议上提交相关议程来考虑UAS可能会对频谱需求造成的影响。[90]美国认为未来十年全世界的UAV的数量预计会急剧增加，提议应开展评估潜在需求和确定最适于保障这些需求的波段等方面的研究，尽管在航空和航天应用领域可能需要更多的频谱资源。[91]应预备会议议程的需要进行了前期研究，并得出了影响未来UAS使用的几个结论：

（1）该航空领域预计是重要的增长点；

（2）未来UAS将在非隔离空域使用；

（3）飞行器在非隔离空域使用时，必须确实实现一体化并采用与有人驾驶飞行器一样的操作习惯；

（4）为确保安全性需要额外的通信需求。[92]

研究还注意到现有的频谱配额可能缓解短期需求增长，但是部署更多UAV将需要附加频谱配额。[93]

获取短期的波段和频谱保障是一个相对容易的解决方法，但是就如前所述这样做有风险。从商用资源租赁或购买波段非常昂贵，并且不能立刻用于满足作战需求。愿意在所需的位置和时间提供足够带宽的卖家会危害任务完成，如果我们把他们作为获取额外频谱保障唯一可信赖的途径。[94]

5.3改革采办流程

对采办频谱依赖型系统的方式进行改革能缓解将来面临的难题。如前所述，目前获取频谱分配的流程与特定设备的频谱保障鉴定相联系，并且频谱分配的保持不变。[95]通过授权具有确定参数的某一类设备使用限定的频段，可使这一流程更具灵活性。这将需要改变目前国防部的采办流程，也需要联邦团体之间广泛合作。这两方面都十分紧迫，并可能导致不可预测的结果。

改革研发过程中对系统的测试是另一个解决频谱保后勤障性的方法。系统作为商用产品时通常采用美国商用频谱进行测试。当其作为军用产品时仍维持较低的原有非政府系统优先权，那么在美国之外使用就可能会受限制。[96]为了减少配置和操作问题，我们应采取行动将系统调整到军用频谱。如果不能获得频谱保障就应限制购买该系统。在讨论CENTCOM/J6负责的通信问题和带宽限制时，它解释因为反对在环路或只通过光纤运行系统，所以应首先

在带宽受限的环境下设计和测试系统。[97]

5.4研发更好的管理工具和流程

如果指挥官不明白频谱和带宽问题对作战的影响，他或她就不会对可用资源按优先顺序来使用并做到以最佳方式全面地保障作战任务。对于很多类似于空情感知的项目，频谱管理功能必须具备对所需情况进行感知的手段，跟踪这种有价值的资源和为领导层提供需要的信息。CENTCOM意识到以战场领导层确定的优先权为基础，需要管理频谱和降低频谱冲突的工具。[98]当多个系统共享相同的频率时，采用了交替操控UAV的方法——必须结束某一项飞行任务另一项任务才能开始进行。[99]计划人员不仅需要自动化的工具最优化对可用带宽的分配，而且需要具备对不同情况进行假设分析并确定可能出现的问题和解决方法的能力。[100]我们也应为这一目标研发新的工具或者改进现有的工具，从而实现准确、实时和合理地分配电磁频谱资源。

随着信息技术的迅猛发展和大量用频武器的出现，电磁频谱管理已成为打赢信息化战争不可或缺的重要保证。

认清电磁频谱管理的“战略”地位

电磁频谱是信息化战场的“中枢神经”。信息化战争要靠大量使用信息化武器装备取胜，而信息化武器装备是靠发射和接收电磁波来发挥作战效能的。

近期发生的几场局部战争中，交战双方武器系统虽然“形”掌控在各自手中，但是其“神”——它们所发射的电磁波，却共处于同一个空间，任何一方对电磁波的牵动，都可改变整个战场的电磁环境。

电磁频谱管理是夺取“三权”的“制高点”。信息化战争制胜的关键是夺取制信息权、制空权、制海权。而在这“三权”中，制信息权处于主导地位，它对制空权、制海权的夺取具有制约、保证和支撑作用；只有首先夺取了制信息权，才能进而夺取制空权和制海权。而制信息权主要就表现为敌我双方电磁领域的对抗，其核心是战场电磁频谱的使用权和控制权。

加强电磁频谱管理是打赢信息化战争的重要保证。未来实施的诸军兵种联合作战，将投入大量信息化武器装备。如果没有专门机构实施科学的电磁频谱管理，必将产生严重的自扰互扰，难以顺利实施作战行动，甚至导致作战失利。电磁频谱管理已由机械化战争的局部问题，发展为信息化战争的全局问题，由战术问题上升为战略问题。

从指导上加强对电磁频谱的筹划

建立健全科学的电磁频谱管理机制。由于电磁频谱具有军民共享、敌我共存的特征，决定了电磁频谱必须实施集中统一管理，必须具有集中统一的管理机制，尤其对于信息安全稳定程度不高的军队，更要建立健全作战部队频管机构、规范战时组织指挥程序、明确军兵种协调关系、统一军民共管权限等。

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加强电磁频谱管理法规制度建设。频谱资源的共享性和流动性，客观上决定了必须通过建立法规进行管理。世界各国、各军队无一例外。必须把电磁频谱管理的各个环节纳入法制轨道，制定严格的管理法规。比如，完善电磁频谱管理条例、军民电磁频谱协调共管规定、战时电磁频谱征集动员规定、战场电磁频谱管制规定等，并以法规形式下达执行，使电磁频谱管理的各个环节、各个方面都能够有法可依、有章可循。

切实解决好武器装备的电磁兼容问题。各种信息化武器装备所使用的频率，往往在研制、生产阶段就已经设定。因此，必须从源头抓起，在武器装备研制、引进、使用方面，建立严格的用频审批机制和电磁兼容论证机制，才能保证各种武器装备在战场上达到电磁兼容，实现预期的武器装备效能。

严密组织电磁频谱管理行动

联合作战和联合训练中的电磁频谱管理，关系整个作战行动能否顺利进行，事关战场电磁权的掌控乃至作战的成败，必须严密组织实施。

指挥员尤应树立强烈的电磁频谱管理意识。指挥员应当切实把电磁频谱管理纳入重要议事日程，在制定作战计划、保障计划、战场建设计划时，把电磁频谱管理内容纳入总体作战计划；在组织战场行动时，将电磁频谱管理行动纳入整体作战行动，与信息作战行动、火力打击行动、兵力突击行动同等看待；同时应加强军事电磁频谱管理与地方无线电管理工作的协调配合，确保电磁频谱管理工作的有效运行，发挥整体效能。

在战场建设和装备部署中高度关注电磁环境问题。在战场建设中，应像利用地理环境一样利用电磁环境，从电磁频谱的有效使用和严格管理角度进行科学筹划。尤其在组织复杂电磁环境下训练时，应根据作战样式、地理环境、任务需要，准确设置电磁信号的密度、强度、样式和分布特征；科学选定电子显示装备的种类、数量和部署方法；合理构想敌方可能的用频情况和干扰行动，从而逼真地显现复杂电磁环境在空域、频域和时域上的瞬时变化，增强电磁环境构建的实战性，使参训部队真正“感受”到电磁环境的影响。

将电磁频谱管理作为组织指挥的重要方面。未来信息化战争中，电磁频谱管理将贯穿作战全过程。因此，各级指挥员及其指挥机关应把电磁频谱管理行动纳入整体作战行动，高度重视电磁频谱管理的组织指挥活动。应按照确保重点、关照全局的原则，及时协调频率的使用，保障主要方向、重要时节、关键部位、主要作战行动和主战武器装备的频率使用；同时应严密监控战场电磁环境，对战场电磁环境实行全频域、全方位、全时段的监测，掌握敌我双方频率占用情况，实时掌握敌方频率使用情况，及时通报有关部门，提出处置建议，确保联合作战行动顺利进行。

第四篇：--基于MATLAB的语音信号的频谱分析

DSP课程设计

——基于MATLAB的声音信号频谱分析

1． 课程设计目的

综合运用数学信号处理的理论知识进行语音信号的频谱分析，通过理论推导得出相应结论，再利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现，从而加深对所学知识的理解，建立概念。

2． 理解设计基本要求

1)熟悉离散信号和系统的时域特性。

2)熟悉线性卷积和相关的计算编程方法。

3)掌握序列傅里叶变换的计算机实现方法，利用序列傅里叶变换对离散信号、系统和系统的响应进行频域分析。4)学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法。5)利用MATLAB对wav文件进行频谱分析。6)分别用不同的滤波器对加噪语音信号进行滤波，选择最佳滤波器。

3． 课程设计内容

选择一个wav文件作为分析的对象，或录制一段语音信号，对其进行频谱分析，分别对加噪前后的语音信号进行频谱分析，再通过不同滤波器根据信号的频谱特点重构语音信号，选出最佳滤波方案。

4． 课程设计实现步骤

(1)语音信号的获取

选择一个wav文件作为分析的对象，可以利用Windows下的录音机或其他软件，录制一段自己的话音，在MATLAB中，[y,fs,bits]=wavread('Blip',[N1 N2]);用于读取语音，采样值放在向量y中，fs表示采样频率(Hz)，bits表示采样位数。[N1 N2]表示读取的值从N1点到N2点的值。

sound(y);用于对声音的回放。向量y则就代表了一个信号，也即一个复杂的“函数表达式”，也可以说像处理一个信号的表达式一样处理这个声音信号。

下面是语音信号在MATLAB中的语言程序，它实现了语音的读入与打开，并绘出了语音信号时域波形，然后对语音信号进行频谱分析。在MATLAB中，可以利用函数fft对信号进行快速傅里叶变化，得到信号的频谱特性。

在频谱特性中分析最大值的位置（可能有几个），它代表的频率和时域的采样时间有关，相邻的两点之间的距离为。其中，N是离散傅里叶变换用的点数，是采样的时间，前面在读取 wav文件时得到了采样频率。

既然知道了该声波的频谱，按频率就可以反演它的时域值，利用以上分析的主要峰值来重构声波。由于没有考虑相位和其他的频谱分量，所以波形和原来的波形相差甚大，但大体的频率是没有错的。

fs=25600;

%语音信号采样频率为25600 [x,fs,bits]=wavread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面语音音频.wav');

sound(x,fs,bits);

%播放语音信号

y1=fft(x,4096);

%对信号做2048点FFT变换 f=fs*(0:2047)/4096;figure(1)magy1=abs(y1);angy1=angle(y1);subplot(3,1,1),plot(x);title('原始信号波形')subplot(3,1,2),plot(magy1);title('原始信号幅值')subplot(3,1,3),plot(angy1);title('原始信号相位')figure(2)freqz(x)

%绘制原始语音信号的频率响应图 title('频率响应图')figure(3)plot(f,abs(y1(1:2048)));title('原始语音信号频谱')xlabel('Hz');ylabel('fudu');

axis([0 4500 0 400])

（2）wav语音信号加噪声

在MATLAB软件平台下，给原始的语音信号叠加上噪声，噪声类型分为如下几种：（1）单频噪色（正弦干扰）；（2）高斯随机噪声。绘出加噪声后的语音信号时域和频谱图，在视觉上与原始语音信号图形对比，也可通过Windows播放软件从听觉上进行对比，分析并体会含噪语音信号频谱和时域波形的改变。本实验采用正弦干扰。

clc;clear;fs=22050;

%语音信号采样频率为22050 [x,fs,bits]=wavread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面语音音频.wav');%读取语音信号的数据，赋给变量x y1=fft(x,4096);

%对信号做4096点FFT变换 f=fs*(0:511)/4096;t=(0:length(x)-1)/22050;x1=[0.05*sin(2*pi*10000*t)]';x2=x+x1;sound(x2,fs,bits);figure(1)subplot(2,1,1)plot(x)

%做原始语音信号的时域图形 title('原语音信号时域图')subplot(2,1,2)plot(x2)

%做原始语音信号的时域图形 title('加高斯噪声后语音信号时域图')xlabel('time n');ylabel('fudu');y2=fft(x2,4096);figure(2)subplot(2,1,1)plot(abs(y1))title('原始语音信号频谱');xlabel('Hz');ylabel('fudu');subplot(2,1,2)plot(abs(y2))title('加噪语音信号频谱');xlabel('Hz');ylabel('fudu');axis([0 4500 0 300]);wavwrite(x2,fs,'C:Documents and SettingsAdministrator桌面语音加噪.wav');

（3）巴特沃斯低通滤波

对加入高斯随机噪声和正弦噪声的语音信号进行滤波。用双线性变换法设计了巴特沃斯数字低通IIR滤波器对两加噪语音信号进行滤波，并绘制了巴特沃斯低通滤波器的幅度图和两加噪语音信号滤波前后的时域图和频谱图。clear all;fb = 1000;fc = 1200;fs = 22050;wp=0.1*pi;ws=0.4*pi;Rp=1;Rs=15;Fs=22050;Ts=1/Fs;wp1=2/Ts*tan(wp/2);%将模拟指标转换成数字指标 ws1=2/Ts*tan(ws/2);[N,Wn]=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs,'s');%选择滤波器的最小阶数

[Z,P,K]=buttap(N);%创建butterworth模拟滤波器 [Bap,Aap]=zp2tf(Z,P,K);[b,a]=lp2lp(Bap,Aap,Wn);[bd,ad]=bilinear(b,a,Fs);%用双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器的转换 [h,w]=freqz(bd,ad);figure(1)subplot(111);plot(w*fs/(2*pi),abs(h))grid;title('滤波器的性能分析');pause;figure(2)[x,fs,bits]=wavread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面语音加噪.wav');n=length(x);f=fs*(0:(n/2-1))/n;X=fft(x);z=filter(bd,ad,x);subplot(211);plot(x);title('原始信号的波形');subplot(212);plot(z);title('滤波后信号的波形');pause;figure(3)sound(z,fs,bits);subplot(211);plot(f,abs(X(1:n/2)));title('原始信号的频谱');xlabel('Hz');Z=fft(z);subplot(212);plot(f,abs(Z(1:n/2)));title('滤波后的信号频谱');xlabel('Hz');wavwrite(z,fs,'C:Documents and SettingsAdministrator桌面语音巴滤.wav');

（4）汉明窗的FIR低通滤波

使用窗函数法,选用海明窗设计了数字FIR低通滤波器对加了正弦噪声的语音信号进行滤波，并绘制了滤波器滤波后的语音信号时域图和频谱图。%FIR滤波

fs=22050;[x,fs,bits]=wavread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面语音加噪.wav');wp=0.25*pi;ws=0.3*pi;wdelta=ws-wp;N=ceil(6.6*pi/wdelta);%取整 t=0:(size(x)-1);wn=(0.2+0.3)*pi/2;b=fir1(N,wn/pi,hamming(N+1));%选择窗函数，并归一化截止频率 f1=fftfilt(b,x);figure(1)freqz(b,1,512)[h1,w1]=freqz(b,1);plot(w1*fs/(2*pi),20*log10(abs(h1)));figure(2)subplot(2,1,1)plot(t,x)title('滤波前的时域波形');subplot(2,1,2)plot(t,f1);title('滤波后的时域波形');sound(f1);%播放滤波后的语音信号 F0=fft(f1,1024);f=fs*(0:511)/1024;figure(3)y2=fft(x,1024);subplot(2,1,1);plot(f,abs(y2(1:512)));%画出滤波前的频谱图 title('滤波前的频谱')xlabel('Hz');ylabel('fuzhi');subplot(2,1,2)F1=plot(f,abs(F0(1:512)));%画出滤波后的频谱图 title('滤波后的频谱')xlabel('Hz');ylabel('fuzhi');wavwrite(f1,fs,'C:Documents and SettingsAdministrator桌面语音F滤.wav');

5． 课程设计心得体会

本设计采用了高效快捷的开发工具——MATLAB，实现了语音信号的采集，对语音信号加噪声及设计滤波器滤除噪声的一系列工作。从频率响应图中可以看出:巴特沃斯滤波器具有单调下降的幅频特性，通带内是平滑的。海明窗设计的FIR滤波器的频率特性几乎在任何频带上都比巴特沃斯滤波器的频率特性好，过渡带也比较小，只是海明窗设计的滤波器下降斜度较小对语言的过渡失真进行了补偿。

我们小组初步完成了设计任务，由于个人能力有限以及团队合作不够默契等诸多问题，还存在许多不足的地方，比如滤波器的设计种类还比较单一，没有做更多的滤波效果比较等。在以后的工作和学习中会更加努力来完善设计任务。

参考文献

[1]周辉，董正宏，数字信号处理及MATLAB实现，北京希望出版社，2006 [2]王树勋.数字信号处理处理基础及试验.北京：机械工业出版社，1992 [3]井上伸雄.数字信号处理的应用.北京：科学出版社，1991 [4]郑君里，杨为理.信号与系统（第二版），高等教育出版社，1981

第五篇：实验七 核酸序列分析（范文）

实验

七、核酸序列二级数据库及核酸序列的预测分析（3学时）

目的：了解常用的核酸序列二级数据库的内容及其用途，熟悉分子生物学实验室常规的序列分析内容及方法。

内容：基因调控转录因子数据库TransFac、真核生物启动子数据库EPD的数据内容的了解，分子生物学实验室序列分析在线工具的了解，利用这些工具进行载体去除、鉴定序列中的酶切位点、引物设计、分析DNA组成、发现蛋白质编码区域、序列片段的组装等。

一、核酸序列的二级数据库。

1、TransFac（http://。可以先阅读分子生物学软件介绍中的相关内容，再根据software.htm介绍的各软件功能进行试用。