信號(hào)分析課設(shè)報(bào)告－基于matlab的模擬信號(hào)頻率調(diào)制fm與解調(diào)分析-資料下載頁(yè)
2024-10-07 10:59本頁(yè)面
【導(dǎo)讀】果和圖表等），并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析和總結(jié)；⑴目錄；⑵理論分析；⑸課程設(shè)計(jì)的心得體會(huì)（至少800字，必須手寫(xiě)。3天查閱資料，了解分析設(shè)計(jì)內(nèi)容，總體設(shè)計(jì)；4天程序設(shè)計(jì)，上機(jī)調(diào)試程序；2天整理實(shí)驗(yàn)結(jié)果，撰寫(xiě)課程設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)；1天答辯。
【正文】 s fprintf(39。按任意鍵開(kāi)始錄音 1： \n39。)。 pause fprintf(39。錄音中 ???\n39。)。 sd1=wavrecord(duration*fs,fs)。 %duration*fs 每次獲得總的采樣數(shù)為 132300，保 存聲音文件名為 sd1 fprintf(39。放音中 ???\n39。)。 wavplay(sd1,fs)。 fprintf(39。錄音 1 播放完畢。 \n39。)。 wavwrite(sd1,fs,39。39。)。 %將錄音文件保存為 WAV 格式的聲音文件 %（ 2）聲音樣本的時(shí)域和頻域分析 fprintf(39。按任意鍵開(kāi)始聲音樣本的時(shí)域分析： \n39。)。 pause fs=44100。 %聲音的采樣頻率為 duration=3。 t=0:duration*fs1。 %總 的采樣數(shù) [sd1,fs]=wavread(39。39。)。 %打開(kāi)保存的錄音文件 figure(1) %圖一為三個(gè)聲音樣本的時(shí)域波形 subplot(311) plot(t,sd1)。xlabel(39。單位： s39。)。ylabel(39。幅度 39。)。 title(39。三個(gè)聲音樣本的時(shí)域波形 39。)。 fprintf(39。按任意鍵開(kāi)始聲音樣本的頻域分析： \n39。)。 pause figure(2) %圖二為三個(gè)聲音樣本的頻譜分析 subplot(311) stem(t,abs(fft(sd1)))。 %fft 對(duì)聲音信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換 xlabel(39。單位： Hz39。)。ylabel(39。幅度 39。)。 title(39。三個(gè)聲音樣本的頻譜分析 39。)。 %****************FM 調(diào)制 ******************* fprintf(39。按任意鍵開(kāi)始已調(diào)信號(hào)的時(shí)域分析 : \n39。)。 pause dt=1/44100。 t=0:dt:(duration*fs1)/fs。 fc=4000。 %設(shè)定載波頻率 mt=sd1。 ct=cos(2*pi*fc*t)。 %生成載波 武漢理工大學(xué)《信號(hào)分析處理》課程設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū) 22 kf=10。 %設(shè)定調(diào)頻指數(shù) int_mt(1)=0。 for i=1:length(t)1 int_mt(i+1)=int_mt(i)+mt(i)*dt。 %求信號(hào) m(t)的積分 end %調(diào)制，產(chǎn)生已調(diào)信號(hào) sfm=cos(2*pi*fc*t+2*pi*kf*int_mt)。 %調(diào)制信號(hào) figure(3) subplot(311) plot(mt)。xlabel(39。單位： s39。)。ylabel(39。幅度 39。)。 subplot(312) plot(t,ct)。 xlabel(39。單位： s39。)。ylabel(39。幅度 39。)。 subplot(313) plot(t,sfm)。xlabel(39。時(shí)間 39。)。ylabel(39。幅值 39。) nsfm=sfm。 %生成含高斯白躁聲的已調(diào)信號(hào)（信 號(hào)通 %過(guò)信道傳輸） %***************************************** %?*?*?*?*?*?*?*?*?*?*?*?*?*?*?*? %****************FM 解調(diào) ******************* for i=1:length(t)1 %接受信號(hào)通過(guò)微分器處理 diff_nsfm(i)=(nsfm(i+1)nsfm(i))./dt。 end diff_nsfmn = abs(hilbert(diff_nsfm))。 %hilbert 變換，求絕對(duì)值得到瞬時(shí)幅度（包 絡(luò)檢波） zero=(max(diff_nsfmn)min(diff_nsfmn))/2。 diff_nsfmn1=diff_nsfmnzero。 %***************************************** fprintf(39。按任意鍵播放解調(diào)后的聲音文件 39。)。 pause wavplay(diff_nsfmn1， fs)。 上面的程序是對(duì)一個(gè)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行 fm 調(diào)制解調(diào)。解調(diào)出的噪聲太大 如果我把要調(diào)制的信號(hào)換成一個(gè)確定的正弦波信號(hào)，就正常了 . 武漢理工大學(xué)《信號(hào)分析處理》課程設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū) 23 附錄二： Simulink 仿真圖
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