1 Signal Processing Toolbox Обработка 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 • Сигналы и модели линейных систем • Преобразования сигналов, включая быстрое преобразование Фурье (FFT), дискретное преобразование Фурье (Discrete Fourier Transform (DFT)) и оконное преобразование Фурье (short-time Fourier transform (STFT)) • Функции для генерации импульса и волны, включая синус, квадрат, пилообразный сигнал и гауссовский импульс • Метрики передачи, импульсные метрики и функции оценки уровня для двухуровневых волн • Статистические методы измерения сигнала и функции, реализующие метод скользящего окна • Алгоритмы оценки спектральной плотности мощности, включая периодограмму, алгоритмы Уэлча (Welch) и Юл-Уолкера (Yule-Walker) • Методы проектирования цифровых FIR и IIR, анализа и внедрения • Методы проектирования аналоговых фильтров, включая Баттерфорта (Butterworth), Чебышева (Chebyshev) и Бесселя (Bessel) • Линейное предсказание и параметрическое моделирование временного ряда
10
Embed
Signal Processing Toolbox - matlab.ru · 1 Signal Processing Toolbox Обработка сигналов, анализ и разработка алгоритмов Пакет инструментов
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
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.
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:
Продукт позволяет генерировать непрерывные и дискретные сигналы при помощи функций формирования сигналов из комплекта инструментов. Пакет инструментов поддерживает наиболее часто используемые формы 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:
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.
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:
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:
• 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:
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).
• просматриватьтиповыеизмеренияокна,такиекаккоэффициентутечки,относительноеослабление уровня боковых лепестков диаграммы направленности и широту главного лепестка;