설계보고서 - MATLAB을 이용한 음성신호 분석 및 잡음제거

소개글

설계보고서 - MATLAB을 이용한 음성신호 분석 및 잡음제거에 대한 보고서 자료입니다.

목차

설계목적

이론

결과물

본문내용

dh.com/bas_rf/begin/filter.php3)
○ 샘플링 주파수 : 주파수 응답의 기준이 되는 주파수로서, 필터링 해야 할
신호가 어떻게 만들어졌는지에 대한 정보.
최대주파수 성분이 fHz인 아날로그 신호는 적어도 2fHz
이상으로 샘플링해야 완전히 복구할 수 있음.
○ 필터설계 : 원하는 특성을 고려해서 그에 맞는 필터로 설계
FIR
IIR
임펄스응답
유한길이
무한길이
위상 특성
선형 위상 가능
비선형 가능
안정성
항상 안정
항상 안정 보장 못함
Round-off noise&
Qunatatinization error
덜 민감
민감
Sharp cut-off
필터특성
높은 차수 필요
FIR보다 낮은 차수 가능
All-pass필터
불가능
가능
3. 결과물
○ 음성파일 신호취득
소
스
[x,fs]=wavread('소리파일.wav');
t=(0:length(x)-1)/fs;
plot(t,x)
xlabel('t'),ylabel('x')
f=fs*t;
sound(x,fs);
파
형
○ 취득한 신호 아날로그 → 디지털
소
스
f = fs*t;
x2 = fft(x)
plot(f,abs(x2)); title('아날로그SIGNAL→디지털SIGNAL변환‘)
파
형
○ 주파수 분석
소
스
w=(0:255)/256*(fs/2);
s=fft(data,512);
plot(w,abs([s(1:256)']));
파
형
○ LPF통과
소
스
wp=0.045;
wr=0.068;
rp=3;
rs=30;
[n,wn] = buttord(wp,wr,rp,rs);
[b,a] = butter(n,wn,'Low');
[H,w] = freqz(b,a,512);
plot(w,abs(H));
title('Lowpass Filter');
파
형
○ LPF의 FILTERLING WAVE
소
스
sf = filter(b,a,x);
plot(f,abs(sf));
title('FILTERLING WAVE');
파
형
○ LPF을 통과한 FILTERLING WAVE DIGITAL 변환
소
스
sound(sf,fs);
x3 = fft(sf);
plot(f,abs(x3));
title('FILTERLING WAVE DIGITAL 변환');
파
형
○ HPF통과
소
스
wp=0.045;
wr=0.068;
rp=3;
rs=30;
[n,wn] = buttord(wp,wr,rp,rs);
[b,a] = butter(n,wn,'high');
[H,w] = freqz(b,a,512);
plot(w,abs(H)),
title('Highpass Filter');
파
형
○ HPF의 FILTERLING WAVE
소
스
sf = filter(b,a,x);
plot(f,abs(sf)),title('FILTERLING WAVE');
파
형
○ HPF을 통과한 FILTERLING WAVE DIGITAL 변환
소
스
sound(sf,fs);
x3 = fft(sf);
plot(f,abs(x3));
title('FILTERLING WAVE DIGITAL 변환');
파
형
○ BPF통과
소
스
[b,a]=ellip(5,0.1,60,[200 700]*2/fs);
[H,w]=freqz(b,a,512);
plot(w*fs/(2*pi),abs(H));
title('BANDPASS FILTER');
파
형
○ BPF의 FILTERLING WAVE
소
스
sf=filter(b,a,x);
plot(t,sf);
xlabel('소리파일(Time)');
sound(sf,fs);
파
형
○ BPF을 통과한 FILTERLING WAVE DIGITAL 변환
소
스
SF=fft(sf);
plot(f,abs(SF));
title('소리파일');
파
형

키워드

설계보고서,   MATLAB,   음성신호 분석 및 잡음제거