【数字信号】基于戈泽尔算法的DTMF双音多频信号仿真演示系统Matlab代码

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🔥 内容介绍

本文介绍了一种基于戈泽尔算法的 DTMF(双音多频)信号仿真演示系统。该系统使用戈泽尔算法生成 DTMF 信号,并通过扬声器播放。用户可以通过键盘输入 DTMF 代码,系统将实时生成并播放相应的 DTMF 信号。该系统可用于 DTMF 信号的教学、演示和测试。

引言

DTMF 信号是一种用于电话网络中传输数字信息的信号。它由两个不同频率的正弦波叠加而成,每个频率对应于电话键盘上的一个数字或符号。DTMF 信号广泛应用于电话拨号、语音信箱访问和远程控制系统。

戈泽尔算法

戈泽尔算法是一种用于生成正弦波的数字滤波器算法。它具有以下优点:

  • 算法简单,易于实现

  • 稳定性好,不会产生振荡

  • 频率分辨率高,可以生成任意频率的正弦波

系统设计

该 DTMF 信号仿真演示系统由以下部分组成:

  • **键盘输入:**用户通过键盘输入 DTMF 代码。

  • **戈泽尔算法:**使用戈泽尔算法生成 DTMF 信号。

  • **扬声器播放:**通过扬声器播放生成的 DTMF 信号。

  • **用户界面:**提供友好的用户界面,显示 DTMF 代码和播放状态。

该系统可以成功生成并播放 DTMF 信号。用户可以通过键盘输入 DTMF 代码,系统将实时生成并播放相应的 DTMF 信号。

结论

本文介绍的基于戈泽尔算法的 DTMF 双音多频信号仿真演示系统是一种简单易用的工具,可用于 DTMF 信号的教学、演示和测试。该系统可以帮助用户理解 DTMF 信号的原理,并为 DTMF 信号相关应用的开发提供支持。

📣 部分代码

%双音多频信号的产生1function y=MySignal(d,handles)tm=[1,2,3,65;4,5,6,66;7,8,9,67;42,0,35,68];%DTMF信号代表的16个数N=205;Fs=8000;K=[18,20,22,24,31,34,38,42];f1=[697,770,852,941];f2=[1209,1336,1477,1633];for p=1:4    for q=1:4        if tm(p,q)==abs(d)            break;        end    end    if tm(p,q)==abs(d)        break;    endendn=1:800;y=sin(2*pi*n*f1(p)/Fs)+sin(2*pi*n*f2(q)/Fs);%输出号码的时域图% figureplot(handles.axes1,n,y);grid on;sound(y,Fs);%输出号码的频谱图figureXk=fft(y);plot(abs(Xk));plot(handles.axes2,abs(Xk));%使用goertzel算法计算8点DFT并绘制幅度频谱图X=goertzel(y(1:N),K+1);%用Goertzel算法计算八点DFT样本val=abs(X);%列出八点DFT向量limit=80;for s=5:8    if val(s)>limit,break,endendfor r=1:4    if val(r)>limit,break,endend% figurestem(handles.axes3,K,val,'.');%画出8点DFT幅度频谱图grid on;

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2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
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7 电力系统方面
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8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

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