Материал: Содержание

Для его построения используются полученные ранее значения векторов F, b. Дополнительно создается вектор Af – имитирует АЧХ идеального фильтра (рисунок 2.3).

Рисунок 2.3 – Имитация идеальной АЧХ

Для примера вектор F = [fs fl fl fh fh fe]; Af = [0 0 1 1 0 0]; fs –

начальное значение; fe – значение частоты, превышающее значение fh.

% Построение характеристики фильтра в среде Matlab: in = load('b_filt.mat');

b_filt = in. b_filt; Af = [ ];

F = [ ];

nf = 1024; % количество точек аппроксимации

[h, w] = freqz(b_filt, 1, nf); plot(F, Af, 'color', 'r'); hold on;

f = 0:(44100/2)/nf: 44100/2-1; plot(f, abs(h), 'color', 'b'); hold off;

legend('Идеальный', 'Результат расчета');

11

2.3 Реализация фильтра в среде Matlab

Основными функциями для осуществления одномерной линейной дискретной фильтрации в Matlab являются функции filter, filtfilt, fftfilt.

Синтаксис функций фильтрации:

s_out = filter(b_filt, 1, s_in); s_out = filtfilt(b_filt, 1, s_in); s_out = fftfilt(b_filt, s_in);

где: b_filt – коэффициенты фильтра; s_in – отсчеты входного сигнала; s_out - результат фильтрации.

Результат фильтрации с помощью функций … представлен на рисунке

2.5.

12

Программа Matlab для фильтрации сигнала

% Фильтрация сигнала в среде Matlab:

data = load('fx.mat'); % считывание исходного сигнала из файла

s_in = data.fx; fd = data.fd;

k = load('b_filt.mat'); % весовые коэффициенты фильтра хранятся в векторе b_filt

s_out = функция фильтрации; % фильтрация исходного сигнала

Текст программы для фильтрации сигнала в среде Matlab и построение графиков на рисунке 2.5.

По спектру отфильтрованного сигнала определить значения

максимумов. Занести значения в таблицу 2.3.

Таблица 2.3 – Таблица гармоник отфильтрованного сигнала

3 Разработка алгоритма обнаружения сигнала

Алгоритм обнаружения сигнала основан на сравнении амплитуд спектральных составляющих отфильтрованного сигнала с пороговыми значениями (метод частотной выборки). Коэффициенты фильтра используются из п. 2.3. Пороговые значения задаются на основании результатов, полученных в п.2.3 (таблица 2.3). Для разработки алгоритма необходимо заполнить таблицу 3.1, где для каждой гармоники полезного сигнала указать значение порога и интервал поиска. Критерием обнаружения полезного сигнала будет одновременное наличие во всех интервалах спектральных

составляющих, удовлетворяющих заданному соотношению:

На рисунке 3.1 необходимо изобразить алгоритм обнаружения полезного сигнала на основе анализа амплитудного спектра. Алгоритм должен содержать все этапы обработки сигнала: считывание, фильтрацию, поиск максимумов в интервалах, принятие решения.

14

Начало

Конец

Рисунок 3.1 – Алгоритм обнаружения полезного сигнала Для оценки работоспособности алгоритма следует составить программу.

Текст программы для обнаружения полезного сигнала в среде Matlab.

Программа обнаружения сигнала тестируется на выборке фрагментов неизвестных сигналов. Результат проверки по всем фрагментам сводится в таблице 3.2.

Таблица 3.2 – Сводная таблица результатов тестирования алгоритма

4 Разработка блок-схемы устройства цифровой обработки сигнала

Привести описание обобщенной блок-схемы системы цифровой обработки сигналов реального времени.

fд

Рисунок 4.1 – Блок-схема системы ЦОС

15