Upload
trinhquynh
View
258
Download
6
Embed Size (px)
Citation preview
1
Signal Processing ToolboxОбработка сигналов, анализ и разработка алгоритмов
Пакет инструментов Signal Processing Toolbox предоставляет алгоритмы промышленного стандарта для аналоговой и цифровой обработки сигналов (digital signal processing (DSP)). При помощи пакета можно визуализировать сигналы во временной и частотной области, осуществлять быстрое преобразование Фурье (Fast Fourier transform (FFT)) для спектрального анализа, проектировать фильтры с конечной импульсной характеристикой (Finite Impulse Response (FIR)) и бесконечной импульсной характеристикой (Infinite Impulse Response (IIR)), выполнять свертку, модуляцию, передискретизацию и другие методы обработки сигналов. Алгоритмы из комплекта инструментов можно использовать для разработки собственных алгоритмов для аудио- и речевой обработки, инструментария и узкополосной беспроводной передачи данных.
Signal Processing Toolbox включен в MATLAB and Simulink Student Version.
Ключевые возможности
• Сигналыимоделилинейныхсистем
• Преобразованиясигналов,включаябыстроепреобразованиеФурье(FFT),дискретноепреобразование Фурье (Discrete Fourier Transform (DFT)) и оконное преобразование Фурье (short-time Fourier transform (STFT))
• Функциидлягенерацииимпульсаиволны,включаясинус,квадрат,пилообразныйсигналигауссовский импульс
• Метрикипередачи,импульсныеметрикиифункцииоценкиуровнядлядвухуровневыхволн
• Статистическиеметодыизмерениясигналаифункции,реализующиеметодскользящегоокна
• Алгоритмыоценкиспектральнойплотностимощности,включаяпериодограмму,алгоритмыУэлча (Welch) и Юл-Уолкера (Yule-Walker)
• МетодыпроектированияцифровыхFIRиIIR,анализаивнедрения
• Методыпроектированияаналоговыхфильтров,включаяБаттерфорта(Butterworth),Чебышева(Chebyshev)иБесселя(Bessel)
• Линейноепредсказаниеипараметрическоемоделированиевременногоряда
2
Инструменты для анализа и визуализации для проверки числовой точности и работы. Примеры графиков из Signal Processing Toolbox (по часовой стрелке от верхнего левого): периодограмма осциллятора с число-вым управлением; восстановленный сигнал кардиограммы при помощи преобразования Уолша-Хэдэмарда (Walsh-Hadamard), показан вместе с оригинальным сигналом кардиограммы; амплитудный отклик FIR-фильтра низких частот (ФНЧ), с наложением маски; импульсный отклик Гауссовского фильтра-формирователя импульсов для различных полос пропускания.
Формирование, визуализация и анализ сигналов
При помощи Signal Processing Toolbox можно формировать и анализировать дискретные сигналы в MATLAB®. Вы можете:
• создаватьвекторыдискретныхсигналов;
• формироватьстандартныеформыволнприпомощивстроенныхвкомплектинструментовфункций;
• импортироватьсигналыизфайлов;
• получатьсигналыотприборов,мультимедийныхустройствидругихаппаратныхсредств.
Формирование волн
Продукт позволяет генерировать непрерывные и дискретные сигналы при помощи функций формирования сигналов из комплекта инструментов. Пакет инструментов поддерживает наиболее часто используемые формы волн:
• периодическиеформыволн,такиекаксинусоидальные,квадратные,пилообразныеипрямоугольныесигналы;
• апериодическиеформыволн,такиекаксигналслинейнойчастотноймодуляциейигауссов-скиеимпульсныесигналы;
• общиепоследовательности,такиекакединичныйимпульс,единичныйнаклон.
3
Визуализация и анализ волн
Можновизуализироватьсигналывовременнойобластиприпомощипостроенияграфиковзависимостей от времени, причем вектор времени создается в MATLAB. Также имеется возможность использовать стволовые графики, лестничные графики и другие графики из MATLAB для получения различных представлений характеристик сигнала. Кроме того, можно выполнять преобразование сигналов во временной области в частотную область при помощи функций, вычисляющих DFT и STFT.
Визуализация периодических, апериодических волн и волн с изменяющейся частотой.
Интерактивная обработка сигнала
Signal Processing Tool (SPTool) — интерактивный инструмент, который позволяет решать основ-ные задачи анализа сигналов. Из интерфейса SPTool можно запускать другие инструменты, включаяSignalBrowser,FilterDesignandAnalysisTool(FDATool)иSpectrumViewer.Припомо-щи этих инструментов можно:
• импортироватьивизуализироватьодноканальныеилимногоканальныесигналывовремен-нойобласти;
• определятьхарактеристикисигнала,такиекакнаклониамплитудноезначение;
• проигрыватьаудиосигналыназвуковойплатеПК;
• проектироватьилиимпортироватьFIR-иIIR-фильтрыразличнойдлиныитиповотклика;
• просматриватьхарактеристикиразработанногоилиимпортированногофильтра,включаяамплитуду,фазу,импульсныйоткликиоткликнаединичноеступенчатоевоздействие;
• применятьфильтрквыбранномусигналу;
• выполнятьграфическийанализсигналоввчастотнойобластиприпомощиразличныхметодов спектральной оценки.
4
Визуализация речевого сигнала во временной области при помощи интерфейса Signal Browser в Signal Processing Tool (SPTool).
Выполнение спектрального анализа в MATLAB
Спектральныйанализявляетсяключевымдляпониманияхарактеристиксигналаиможетбыть применен ко всем типам сигналов, включая радиолокационные сигналы, аудиосигналы, сейсмические данные, данные с финансовой биржи и биомедицинские сигналы. Signal Processing Toolbox предоставляет функции MATLAB для оценки плотности спектральной мощности, среднеквадратичного спектра, псевдоспектра и средней мощности сигналов.
Алгоритмы для спектрального анализа в MATLAB
В алгоритмы спектральной оценки включаются:
• алгоритмы,основанныенаметодахFFT,такиекакпериодограмма,методУэлча(Welch)иметодпостепенногосужения(multitaper);
• параметрическиеметоды,такиекакметодБурга(Burg)иЮл-Уолкера(Yule-Walker);
• методы,основанныенасобственныхзначениях,такиекаксобственныйвекторимногократ-ная классификация сигналов (multiple signal classification (MUSIC))
Визуализация в частотной области
Функции спектрального анализа из комплекта инструментов позволяют выполнять расчет и просмотр сигналов, представленных:
• вчастотно-временномвидеприиспользованиифункцийспектрограмм;
• ввидеплотностиспектральноймощности;
• ввидесреднеквадратическогоспектра.
5
Визуализация спектра сигнала при помощи методов спектрального анализа из MATLAB. Примеры графиков из Signal Processing Toolbox (по часовой стрелке от верхнего левого угла): спектрограмма чистого и зашумленного аудиосигнала; среднеквадратический спектр сигнала на входе и на выходе A/D конвертера с нелинейностью на выходе; и плотность спектральной мощности зашумленного косинусного сигнала 200 Гц, с доверительным интервалом 95%.
Разработка цифровых FIR- и IIR-фильтров
Signal Processing Toolbox предоставляет возможности для разработки, анализа и реализации цифровых FIR- и IIR-фильтров в MATLAB.
Отклики фильтров и методы разработки
При помощи комплекта инструментов можно рассматривать множество типов отклика и применять множество методов разработки, включая:
• откликифильтровнизкихчастот,высокихчастот,полосовыхфильтров,фильтров Гильберта (Hilbert), дифференциатора, фильтров формирователей импульса и произ-вольных фильтров;
• методыПаркса-Маклеллана(Parks-McClellan)иокноКайзера(Kaiser)дляразработкиFIR-фильтров;
• фильтрыБаттерфорта(Butterworth),Чебышевапервогоивтороготипаиэллиптическиефильтры для разработки IIR-фильтров.
6
MATLAB-код и соответствующие графики для FIR- (сверху справа) и IIR- (снизу справа) фильтров с использованием алгоритмов из Signal Processing Toolbox.
Анализ фильтров
Можноанализироватьпроектфильтра,одновременнорассматриваяразличныехарактеристи-ки в Filter Visualization Tool (FVTool), такие как:
• амплитудныйотклик,фазовыйоткликиобщуюзадержкувчастотнойобласти;
• импульсныйоткликиоткликнаединичноеступенчатоевоздействиевовременнойобласти;
• информациюонуляхиполюсах;
FVTool также помогает выполнять оценку работы фильтра, предоставляя информацию о порядке фильтра, устойчивости и фазовой линейности. После завершения проектировки фильтра можно реализовать его при помощи FIR- и IIR-структур.
7
Анализ FIR фильтра низких частот, спроектированного с использованием метода окна Кайзера (Kaiser). Примеры графиков из Signal Processing Toolbox (по часовой стрелке от верхнего левого угла): амплитуд-ный и фазовый отклики, импульсный отклик, график расположения нулей и полюсов, информация о порядке и устойчивости фильтра.
Интерактивный анализ и разработка фильтра
Signal Processing Toolbox предоставляет FDATool, FVTool и Filterbuilder для интерактивной разработки и анализа фильтра. Эти инструменты позволяют пользователю:
• исследоватьFIR-иIIR-методыразработкивсоответствиистребованиямикфильтру;
• анализироватьфильтры,рассматриваяхарактеристикифильтра,включаяамплитудныйотклик, фазовый отклик, групповую задержку, график нулей и полюсов, импульсный откликиоткликнаединичноеступенчатоевоздействие;
• получатьинформациюофильтре,такуюкакпорядокфильтра,устойчивостьилинейностьфазы;
• импортироватьранееспроектированныефильтрыикоэффициентыфильтра,сохраненныев рабочем пространстве MATLAB, и экспортировать коэффициенты фильтра.
8
В окне Filter Design and Analysis Tool (FDATool) показывается амплитудный отклик, порядок фильтра и информация об устойчивости для FIR-фильтра низких частот.
Разработка аналоговых фильтров
Signal Processing Toolbox предоставляет функции для проектирования и анализа аналоговых фильтров.Поддерживаютсяследующиетипыаналоговыхфильтров:фильтрБаттерфорта,Чебышева,Бесселяиэллиптическийфильтр.Вкомплектеинструментовтакжесодержатсяфункции дискретизации для аналого-цифрового преобразования фильтра.
Разработка алгоритмов обработки сигналов
Signal Processing Toolbox предоставляет следующий инструментарий для проектирования алгоритмов обработки сигналов:
• преобразованиесигналов,включаядискретноекосинусноепреобразование(Discrete Cosine Transform (DCT)), Гильберта (Hilbert), Гоерцеля (Goertzel) и Уолша-Хэдэмарда (Walsh-Hadamard);
• операциидлядецимации,интерполяцииипередискретизации;
• функциистатистическойобработкисигналовдлявычисленияавтокорреляции,ковариации,взаимнойкорреляцииивзаимнойковариациисигналов;
• функциилинейногопредсказанияипараметрическогомоделирования.
Эти инструменты могут применяться для исследования различных алгоритмов и выполнения различныхзадачобработкисигналов.Можновыполнять:
• интерполяцию,децимациюилипередискретизациюсигналов;
• модуляциюидемодуляциюсигналов;
• сглаживаниесигналовсиспользованиемфункцииокна;
• кодированиесигналадляалгоритмовсжатия.
9
Типичные методы обработки сигналов, реализованные при помощи функций комплекта инструментов. Примеры (по часовой стрелке от верхнего левого угла): передискретизация аудиосигнала из частоты дискретизации DAT 48 кГц в частоту дискретизации CD 44.1 кГц, четырехкратная интерполяция сигнала, модуляция сигналов сообщения при помощи двухполосной модуляции (double sideband modulation) и кодировка скаляров с плавающей запятой в диапазоне [–1, 1] в целые числа uint8.
Создание и применение функций, реализующих метод скользящего окна
Функции скользящего окна применяются в спектральном анализе и при разработке фильтров. Функция скользящего окна подавляет эффекты явления Гиббса, которые появляются при усечении бесконечного ряда. В комплект инструментов включены функции для создания и применения нескольких типов функций скользящего окна, включая прямоугольный, Хэмминга (Hamming),Хэнна(Hann),Кайзера(Kaiser),иГаусса(Gaussian).
ИнтерактивныйинструментWindowDesignandAnalysisTool(WinTool)позволяетпользова-телюпроектироватьианализироватьспектральныеокна.Можно:
• отображатьпредставлениявовременнойобластиичастотнойобластидлявыбранныхокон;
• экспортироватьоконныевектораилиоконныеобъектыврабочеепространствоMATLAB,MAT-файлилитекстовыйфайл;
• просматриватьтиповыеизмеренияокна,такиекаккоэффициентутечки,относительноеослабление уровня боковых лепестков диаграммы направленности и широту главного лепестка;
• визуализировать,добавлятьаннотацииипечататьграфикивчастотнойивременнойобласти.
10
Дополнительная информация и контакты
Информация о продуктах sl-matlab.ru/products
Пробная версия sl-matlab.ru/trial
Запрос цены sl-matlab.ru/price
Техническая поддержка sl-matlab.ru/support
Сообществопользователей matlab.exponenta.ru
Тренинги sl-matlab.ru/training
Контакты sl-matlab.ruE-mail: [email protected] Тел.: +7 (495) 232-00-23, доб. 0609Адрес:115114Москва,Дербеневскаянаб.,д.7,стр.8
Window Design and Analysis Tool (WinTool) с графиками окна Хэминга (Hamming), Хэнна (Hann) и Кайзера (Kaiser) во временной и частотной области.