MATLAB中的信号表示及处理

本文介绍了在MATLAB中如何表示和处理信号,包括信号的向量或矩阵表示,信号的生成,如创建正弦信号,以及信号的采样和滤波过程,演示了使用MATLAB进行下采样和应用巴特沃斯低通滤波器去除噪声的基本步骤。

MATLAB中的信号表示及处理

在MATLAB中,信号通常被表示为向量或矩阵,其中向量表示单个信号,矩阵表示多个信号。信号可以从不同的来源获得,例如传感器、音频设备等,而信号的处理通常涉及信号的采样、滤波、降噪等方面,下面结合代码对这些方面进行演示。

信号的生成

首先,我们来生成一个简单的正弦信号:

t = 0:0.001:1;   % 时间
f = 10;           % 频率
s = sin(2*pi*f*t);% 信号
plot(t, s)        % 画出信号波形

该代码生成了一个频率为10Hz的正弦信号,并用plot函数画出了信号波形。可以通过改变tf来生成不同频率的信号。

信号的采样

接下来,我们利用上述代码生成的信号进行采样。

fs = 100;         % 采样频率
Ts = 1/fs;        % 采样间隔
n = length(s);    % 信号长度
t_samp = 0:Ts:(n-1)*Ts;    % 采样时间
s_samp = s(1:Ts*fs:end);   % 采样信号
stem(t_samp, s_samp)       % 画出采样信号

该代码先设定了采样频率为100Hz,然后计算出采样间隔Ts和采样时间t_samp,接着利用MATLAB的下采样函数将原始信号进行采样,并用stem函数画出采样信号。可以看到,通过采样,我们可以从连续时间域中得到离散时间域的信号。

信号

随着科技的发展,数字信号处理器DSP(Digital Signal Processor)被广泛的应用在各种电子产品中,从便携的个人数字助手PDA(Personal Digital Assistant)到家庭影院,电子产品对人们的生活产生着巨大的影响。人们不仅对图像的质量有很高的要求,近年来对声音质量的需求也与日俱增。这种需求已经不单局限在聆听,而上升为一种听觉享受。在实际生活中,除了符合建筑声学标准的录音室、音乐厅等外,一般的室内都很难达到比较完美的音质及效果,通常需要使用音效处理器来进行处理、美化,这使得音效器的发展,得到了更为广泛的关注。   数字信号处理(DigitalSignalProcessing,DSP)是利用专门或通用的数字信号芯片,以数字计算的方法对信号进行处理,具有处理速度快、灵活、精确、抗干扰能力强、体积小等优点。DSP有硬件、算法和理论等三个基础支撑着它的发展和应用。硬件是指用VLSI(超大规模集成电路)实现的通用和专用芯片,目前许多芯片的运算速度已超过每秒几千万次,最高达到每秒16亿次,价格也大幅度降低。在通信、电视、雷达和各种消费电子产品方面应用的软件和算法非常丰富,例如,信源编码(压缩)和解码、信道编码和解码,信号的调制与解调、噪声对消、信号加密与解密,电机的自动控制和各类信号的分析等。知成体系的理论包括离散线性系统理论、离散和快速变换理论、数字滤波理论、信号检测理论、量化效应和误差理论、非线性谱估计理论以及小波变换理论等。   数字信号处理的应用领域十分广泛。就所获取信号的来源而言,有通信信号处理,雷达信号处理,遥感信号处理,控制信号处理,生物医学信号处理,地球物理信号处理,振动信号处理等。若以所处理信号的特点来讲,又可分为语音信号处理,图像信号处理,一维信号处理和多维信号处理等。
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