Выполнили: ст. группы РТбо 3-7 Шеверда Д.А Абакумов М.А. Signal Processing Toolbox

Обработка сигналов, анализ и разработка алгоритмов Сигналы и модели линейных систем Преобразования сигналов, включая быстрое преобразование Фурье, дискретное преобразование Фурье и оконное преобразование Фурье 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 и Юл-Уолкера Методы проектирования аналоговых фильтров, включая Баттерфорта, Чебышева и Бесселя Линейное предсказание и параметрическое моделирование временного ряда

При помощи Signal Processing Toolbox можно формировать и анализировать дискретные сигналы в MATLAB®. Вы можете: создавать векторы дискретных сигналов; формировать стандартные формы волн при помощи встроенных в комплект инструментов функций; импортировать сигналы из файлов; получать сигналы от приборов, мультимедийных устройств и других аппаратных средств. Формирование волн: периодические формы волн, такие как синусоидальные, квадратные, пилообразные и прямоугольные сигналы; апериодические формы волн, такие как сигнал с линейной частотной модуляцией и гауссовские импульсные сигналы; общие последовательности, такие как единичный импульс, единичный наклон. Формирование, визуализация и анализ сигналов

Визуализация и анализ волн Визуализация периодических, апериодических волн и волн с изменяющейся частотой.

Интерактивная обработка сигнала Signal Browser, Filter Design and Analysis Tool (FDATool) и Spectrum Viewer, при помощи этих инструментов можно: импортировать и визуализировать одноканальные или многоканальные сигналы во времен- ной области; определять характеристики сигнала, такие как наклон и амплитудное значение; проигрывать аудиосигналы на звуковой плате ПК; проектировать или импортировать FIR- и IIR- фильтры различной длины и типов отклика; просматривать характеристики разработанного или импортированного фильтра, включая амплитуду, фазу, импульсный отклик и отклик на единичное ступенчатое воздействие; применять фильтр к выбранному сигналу; выполнять графический анализ сигналов в частотной области при помощи различных методов спектральной оценки.

Выполнение спектрального анализа в MATLAB Signal Processing Toolbox предоставляет функции MATLAB для оценки плотности спектральной мощности, среднеквадратичного спектра, псевдо спектра и средней мощности сигналов. В алгоритмы спектральной оценки включаются: алгоритмы, основанные на методах FFT, такие как периодограмма, метод Уэлча и метод постепенного сужения (multitaper); параметрические методы, такие как метод Бурга и Юл-Уолкера; методы, основанные на собственных значениях, такие как собственный вектор и многократная классификация сигналов

MATLAB-код и соответствующие графики для FIR- (сверху справа) и IIR- (снизу справа) фильтров с использованием алгоритмов из Signal Processing Toolbox.

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): амплитудный и фазовый отклики, импульсный отклик, график расположения нулей и полюсов, информация о порядке и устойчивости фильтра

В окне Filter Design and Analysis Tool (FDATool) показывается амплитудный отклик, порядок фильтра и информация об устойчивости для FIR-фильтра низких частот

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 к Гц в частоту дискретизации CD 44.1 к Гц, 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.

Window Design and Analysis Tool (WinTool) с графиками окна Хэминга (Hamming), Хэнна (Hann) и Кайзера (Kaiser) во временной и частотной области.