实验基于DFT的信号识别系统.docx

实验基于DFT的信号识别系统一、 实验目的(1) 通过实验巩固离散傅立叶变换DFT的认识和理解2) 熟练掌握应用DFT进行频谱分析的方法3) 理解DFT离散频谱分析的应用价值二、 实验原理在语音识别、雷达信号处理、生物医学信号检测与识别等应用领 域广泛使用基于离散傅立叶变换的频谱分析技术一个典型的信号识 别系统如下图所示(其中输入信号x(n)从左端输入，输出信号y(n) 从右端输出)：短吋窗 ► DFT峰值检测 ► 分类器设系统的输入信号是一复合止弦信号，短时矩形窗将信号截短为 有限长，经过变换得到频谱，频率检测器检测频谱最大峰值的位置， 即对应的频率，然后由分类器识别信号的类别分类器的分类判决规 则为第一类：最大峰值频率分布范围(战)为0< 200o第二类：最大峰值频率分布范围(Hz)为200^/ < 500o第三类：最大峰值频率分布范围(Hz)为500W f < 1000c第四类:最大峰值频率分布范围(Hz)为/ 21000设采样频率为/ =10000Hz,短时矩形窗宽度N为1000短时加窗信号经过DFT可以得到连续频谱在0 W e V 2兀范围内的1000个取样点三、 实验内容(1) 编程实现该系统。

2) 输入信号龙(/?) = 1.2sin(0.0伽)，理论计算并画范围的 幅度谱，标出峰值频率，观察系统的实际识别结果，分析其正 确性3) 输入信号兀⑺)=1.5 + 3cos(0.5/m),理论计算并画lB0< f f范围 的幅度谱，标出峰值频率，观察系统的实际识别结果，分析其 正确性4) 输入信号心) = ().7sin(0.14勿)，理论计算并画出0

600 - ・500 - ・400 - ・300・ ・200 - ・100 - ・0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000（2）输入信号为x（H）= 1.5 + 3cos（0・5勿）时，理论计算峰值频率 /=0Hz> y =2500Hzo由实验分析的结果及频谱图如下：ans =1.0e+003 *0 0 1.5000K值：0频率：0Hz （与理论值相符）峰值：150016001400 - ・1200 - ・1000 - -800 - -600 - ・400 - ・200 - ・0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000(3) 输入信号为兀(“)= 0.7sin(0・14勿)时，理论计算峰值频率 /=700Hzo由实验分析的结果及频谱图如下：ans =70.0 700.0000 350.0000K 值：70频率：700Hz (与理论值相符)峰值:350最大峰值频率为700Hz,信号的类别为第三类300 - ・250 - ・200 - -150 - ・100 - ・50 - ・Q0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000(4) 输入信号为x(〃)= 1.2cos(0.5^n) + 9.5sin(0.02^n)时，理论计 算峰值频率f =100Hz> / =2500 Hzo由实验分析的结果及频 谱图为：ans =1.0e+003 *0.0100 0. 1000 4.7500K 值：10频率：100Hz (与理论值相符)峰值：47505000 4500400035003000 -25002000150010005000 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000（5）输入信号为X（〃）= cos（0・102如）时，理论计算峰值频率 /=510Hzo由实验分析的结果及频谱图如下：ans =51.0 510.0000 500.0000k{T［： 51频率：510Hz （与理论值相符）峰值：500500 - ・400 - ・300 - ・200 - ・100 - ・0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000五、思考题(1) 当矩形窗长度比1000小，例如32.,以上实验内容(6)将可 能出现什么情况？答：频率分辨率反映了离散频谱能够捕捉到频谱特征变化的最小频率 间隔。

矩形窗长度越长，频谱特征就越能表现出来当矩形窗长度为 32时，远小于1000,则得到的频谱会失真，不能反映频谱的特征变 化由以上程序分析得到的频谱图如下所示：a.ns2. 0000 625. 0000 13. 8289（2）当输入信号X（n） = cos（0」99勿） + 0.9sin（0.204勿）时，系统能够得到正确识别结果吗？为什么？答：对于该输入信号，理论计算得到的频谱峰值为刀=995 Hz、 几=1020 Hzo可知：当矩形窗的长度选取的不够理想时，由实验分 析的频谱不能区分出这两个频率峰值当N为1000时，可得信号的 频谱图如下所示：ans =1.0e+003 *0.10201.0200 0.51435004003002001001000 2000 3000 4000 5000 6000 70008000 900010000当N为10000时，分析得其频谱图如下:6000X WDV 40005OCO -X 1CCW004 Y* 4S004000300 -通过两者的对比可得：耍在频谱上能够正确反映信号的频率成分，必 须使频率分辨率达到一定的高度，而改变矩形窗的长度就可以得到较 为理想的频率分辨率，进而更准确地捕捉到频谱的特征变化。

3) 如果输入信号中含有叠加性宽带噪声会影响识别结果吗？为什 么？答：会影响识别结果当该噪声的干扰较小时，通过频谱分析仍能反 映输入信号的频率特征；当噪声的干扰较大时，输入信号和噪声会叠 加在一起，则分析输出信号得到的频谱是两者的叠加，所以很难反映 输入信号的频率成分不过通过去噪处理可以较为准确地得到输入信 号的信息4) 如果系统中的DFT需要更新为FFT,并且短时窗不变，则FFT 计算时应该做哪些考虑？对识别结杲会产生什么影响？。