Работа в среде Matlab. Структура Signal Processing Toolbox. Генерация сигналов. Свертка

Размещено на http://www.allbest.ru/

Лабораторная работа

Работа в среде Matlab. Структура Signal Processing Toolbox. Генерация сигналов. Свертка

Цель работы: Получить основные навыки работы в среде Matlab. Изучить возможности пакета Signal Processing Toolbox по генерации сигналов. Изучить свойства свертки

1. Общая характеристика пакета Signal Processing

Signal Processing Toolbox - мощный пакет по анализу, моделированию и проектированию устройств обработки всевозможных сигналов, обеспечению их фильтрации и множества преобразований.

Пакет Signal Processing обеспечивает чрезвычайно обширные возможности по созданию программ обработки сигналов для современных научных и технических приложений. В пакете используется разнообразная техника фильтрации и новейшие алгоритмы спектрального анализа. Пакет содержит модули для разработки новых алгоритмов обработки сигналов, разработки линейных систем и анализа временных рядов. Пакет будет полезен, в частности, в таких областях, как обработка аудио- и видеоинформации, телекоммуникации, геофизика, задачи управления в реальном режиме времени, экономика, финансы и медицина.

Назначение пакета:

- Моделирование сигналов и линейных систем;

- Проектирование, анализ и реализация цифровых и аналоговых фильтров;

- Быстрое преобразование Фурье, дискретное косинусное и другие преобразования;

- Оценка спектров и статистическая обработка сигналов;

- Параметрическая обработка временных рядов;

- Генерация сигналов различной формы;

- Оконное отображение.

Пакет Signal Processing - идеальная оболочка для анализа и обработки сигналов. В нем используются проверенные практикой алгоритмы, выбранные по критериям максимальной эффективности и надежности. Пакет содержит широкий спектр алгоритмов для представления сигналов и линейных моделей. Этот набор позволяет пользователю достаточно гибко подходить к созданию сценария обработки сигналов. Пакет включает алгоритмы для преобразования модели из одного представления в другое.

Пакет Signal Processing включает полный набор методов для создания цифровых фильтров с разнообразными характеристиками. Он позволяет быстро разрабатывать фильтры высоких и низких частот, полосовые пропускающие и задерживающие фильтры, многополосные фильтры, в том числе фильтры Чебышева, Юла-Уолкера, эллиптические и другие фильтры.

Графический интерфейс позволяет проектировать фильтры, задавая требования к ним в режиме переноса объектов мышью. В пакет включены следующие новые методы проектирования фильтров:

- Обобщенный метод Чебышева для создания фильтров с нелинейной фазовой характеристикой, комплексными коэффициентами или произвольным откликом. Алгоритм разработан Макленаном и Карамом в 1995 году;

- Метод наименьших квадратов с ограничениями позволяет пользователю явно контролировать максимальную ошибку (сглаживание);

- Метод расчета минимального порядка фильтра с окном Кайзера;

- Обобщенный метод Баттерворта для проектирования низкочастотных фильтров с максимально однородными полосами пропускания и затухания.

Основанный на оптимальном алгоритме быстрого преобразования Фурье, пакет Signal Processing обладает непревзойденными характеристиками для частотного анализа и спектральных оценок. Пакет включает функции для вычисления дискретного преобразования Фурье, дискретного косинусного преобразования, преобразования Гильберта и других преобразований, часто применяемых для анализа, кодирования и фильтрации. В пакете реализованы такие методы спектрального анализа, как метод Вельха, метод максимальной энтропии и другие.

Пакет Signal Processing является основой для решения многих других задач. Например, комбинируя его с пакетом Image Processing, можно обрабатывать и анализировать двухмерные сигналы и изображения. В паре с пакетом System Identification пакет Signal Processing позволяет выполнять параметрическое моделирование систем во временной области. В сочетании с пакетами Neural Network и Fuzzy Logic может быть создано множество средств для обработки данных или выделения классификационных характеристик. Средство генерации сигналов позволяет создавать импульсные сигналы различной формы.

signal processing свертка частотный

2. Генерация сигналов в пакете Signal Processing

Сигналом будем называть данные, упорядоченные относительно некоторого аргумента (например, времени, частоты, пространственной координаты). Если в качестве аргумента выбрано время, то эквивалентными понятиями будут временной процесс, временная реализация.

Для генерации сигналов используются функции среды Matlab, в том числе функции пакета Signal Processing. В пакете Signal Processing реализованы следующие функции генерации сигналов:

Подробное описание функций и их параметров можно получить из справочной системы Matlab или используя команду help <имя функции>.

Рассмотрим примеры генерации сигналов.

1. Требуется получить сигнал синусоидальный сигнал с заданной частотой f=0,2 Гц и различными частотами дискретизации fд=1 Гц, 3 Гц, 10 Гц. Длина сигнала 20 с.

Т.к. работа среды Matlab ориентирована на матричное представление сигналов, то зададим сначала три вектора времени t, которые будет соответствовать различным частотам снятия данных (частотам дискретизации).

Для генерации синусоидального сигнала (вычисления функции sin в заданных вектором ti точках используется функция Matlab - sin. Уточним, требуемые данной функцией, аргументы:

>> help sin

SIN Sine.

SIN(X) is the sine of the elements of X

Overloaded methods

help sym/sin.m

Далее зададим вектор сигналов:

>> y1=sin(f*t1);

>> y2=sin(f*t2);

>> y3=sin(f*t3);

Для визуализации сигналов воспользуемся функцией plot:

Результат работы изображен на рис.1

Рис.1

Все вышеизложенные операции могут быть оформлены в виде m-файла в редакторе m-файлов (рис 2).

Рис.2

2. Требуется получить функцию MATLAB генерирующую сигнал длительностью 10 с, снятый с шагом 1/f и представляющий собой

параметр f есть аргумент функции.

Функция объявляется зарезервированным словом function, после которого следует выражение

[выходное_значение_функции] = имя_функции[(аргументы_функции)]

Один возможных вариантов решения данной задачи приведен ниже

function A = example1_2(f)

t=0:1/f:10;

t1=0:1/f:3;

A(1:length(t1))=sin(7*pi*t1);

t2=(3+1/f):1/f:6;

A(length(t1)+1:length(t1)+length(t2))=2+sin(7*pi*t2);

t3=(6+1/f):1/f:10;

A((length(t1)+length(t2)+1):(length(t1)+length(t2)+length(t3)))=sin(2*pi*t3);

plot(t,A);

grid on;

Данная функция может быть вызвана из других функций или запущена из Command Window:

>> example1_2(128);

Результат выполнения функции приведен ниже

Рис. 3

3. Свертка

Свертка играет очень важную роль в теории ЦОС (см лекции).

Дискретной сверткой двух сигналов g и h называют одномерный массив

Ниже приведена иллюстрация процесса вычисления свертки.

Рис. 4

В среде MATLAB свертка реализуется следующей функцией conv(А,B).

В результате получается вектор длиной LENGTH(A)+LENGTH(B)-1.

Задание для самостоятельной работы

1. Выполнить генерацию сигналов

2. Написать программу, вычисляющую свертку двух сигналов, оформить ее в виде функции Z=myCONV(A,B). Сравнить результаты работы программы с функцией conv(A,B).

3. Для сигналов найти свертки (используя совою программу) в соответствии с заданием. Объяснить полученные результаты аналитически.

A={…0,1,1,1,1,1,0,…}

B={…,0,1,2,3,0,…}

C={…,0,2,1,0.5,0,…}

D={…,0,1,2,3,4,5,0,…}

E={…,0,5,4,5,3,1,0,…}

F=sin(2*pi*t)+0.1*randn(1,length(t));

t=0:1/125:10;

G={…,0,2,1,2,0,…}

1. A*A

2. B*C; C*B

3. (D*E)*B; D*(E*B)

4. D*(E+B); D*E+D*B

5. F*A

6. F*G

Требования к отчету

Отчет должен содержать следующие разделы:

1. Титульный лист;

2. Цели работы;

3. Описание сигналов, коды программ, визуальное представление сигнала.

Отчет может быть выполнен с использованием текстового редактора MS Word

Размещено на Allbest.ur