信号的采样和量化

信号处理有两大任务。一个是信号分析,包括时域和频域。另一个是滤波器设计,包括FIR和IIR。

在matlab中要表示连续的模拟信号,一般用t = 0:dt:tf来表示时间点。虽然matlab中的点是离散的,但只要dt取的足够小比如0.001,就能逼近连续时间。

而表示数字信号,由关系式 x(n) = x(t),t = nT,取n = 0:tf/T作为时间点,T是采样周期。

dt = 0.001;

tf = 6;

t = 0:dt:tf;

xa = sqrt(t)+cos(t);

T = 0.5;

n = 0:tf/T;

xb = sqrt(n*T)+cos(n*T);

matlab实现量化,把数据x变成量化值xq:xq = round(x/deltax)*deltax。

其中deltax为量化步长,round是四舍五入方法取整数。此外取整方法还有向上取整ceil,向下取整floor,向零取整fix。

量化位数越多,量化步长越小,越接近真实值。

这种均与量化的特点是对大数,量化误差小,对小数量化误差大。因此有些场合引入非线性量化器。

在自己电脑上能通过录音采集声音信号,然后导入matlab。

只需将wav文件存于路径下,然后输入[x,Fs,N] = wavread(‘dajiahao‘);

再通过save dajiahao x可以生成mat数据文件,便于matlab工具处理。里面每个数都是双精度格式保存,占八个字节64位。

时间: 2024-11-03 22:52:36

信号的采样和量化的相关文章

【数字图像处理】三.MFC实现图像灰度、采样和量化功能详解

本文主要讲述基于VC++6.0 MFC图像处理的应用知识,主要结合自己大三所学课程<数字图像处理>及课件进行讲解,主要通过MFC单文档视图实现显示BMP格式图片,并通过Bitmap进行灰度处理.图片采样和量化功能. 个人认为对初学者VC++6.0可能还是很值得学习的工具,所以采用它来讲解,而不是VS或C#.同时文章比较详细基础,希望该篇文章对你有所帮助~ [数字图像处理]一.MFC详解显示BMP格式图片 [数字图像处理]二.MFC单文档分割窗口显示图片 免费资源下载地址: http://dow

[离散时间信号处理学习笔记] 11. 连续时间信号的采样与重构

这一节主要讨论采样定理,在<傅里叶变换及其应用及其学习笔记>中有进行过推导与讲解,因此下面的内容也大同小异.不过如果是从<离散时间信号处理>这一本书的内容开始学习到这一节,则应先学习本文内容所需要的一些前置知识:傅里叶变换(连续时间),主要用到的是脉冲函数$\delta$,以及周期脉冲函数Ш的傅里叶变换与相关性质. 周期采样 假设有连续信号$x_c(t)$,我们需要通过对该信号进行采样才能得到离散信号,即样本序列$x[n]$.连续信号与离散信号有以下关系: $x[n] = x_c(

数字图像处理_图像的采样和量化

基础知识储备 采样;就是把一幅连续图像在空间上分割成M×N个网格,每个网格用一亮度值来表示.一个网格称为一个像素.M×N的取值满足采样定理. 量化;就是把采样点上对应的亮度连续变化区间转换为单个特定数码的过程.量化后,图像就被表示成一个整数矩阵.每个像素具有两个属性:位置和灰度.位置由行.列表示.灰度表示该像素位置上亮暗程度的整数.此数字矩阵M×N就作为计算机处理的对象了.灰度级一般为0-255(8bit量化).量化示意图(a)为量化过程(b)为量化为8bit 在现实生活中,采集到的图像都需要经

&lt;数字图像处理1&gt; 数字图像定义(Definition) 类型(Type) 采样 (Sampling) 量化 (Quantisation)

Continuous Greyscale Image 1 mapping f from a rectangular domain Ω =(0,a1) X (0,a2) to a co-domain R domain Ω is called image domain or image plane. co-domain specifies grey value usually low grey values are dark, high grey values bright 2 Sampling 2

【转】智能音箱技术概览

转自:http://blog.csdn.net/jackytintin/article/details/62040823 对于没有使用过智能音箱的读者,可以观看 Echo 的官方广告,直观地体验下智能音箱. 目前的智能音箱多基于语音控制,其基本交互流程可以用图1 概括:1)用户通过自然语言向音箱提出服务请求或问题 2)音箱拾取用户声 音(音箱本地完成)并分析(一般在服务器端完成)3)音箱通过语言播报(音箱端)和 APP 推送(关联的手机等)对用户的请求进行反馈. 图1. 智能音箱基本交互方式 智

数字通信之信源编码、信道编码、调制

信源编码 信源编码就是将复杂的信源信息如文字.声音.图像.视频等用数字信号来表示的过程.信源编码的作用是将模拟信号转换成数字信号,追求的目标是经济.有效但完整的用数字表达信源信息,不同的信息内容有不同的数字编码算法. 波形编码: 波形编码就是以数字序列编码的方式尽可能重新构建信源的波形.在时间轴上对模拟信源按一定的速率进行采样,然后将幅度样本分段量化,并用数字序列表示.解码是其反过程,将收到的数字序列恢复成模拟信号. 语音的波形编码就是在信源端以波形逼近为原则对语音信号进行采样.量化.压缩编码,

【信号与系统】05 - 滤波、采样和通信

本篇将举三个重要的理论或领域,以展示之前信号理论的应用和意义.其中滤波理论和通信系统是非常大的应用领域,这里仅对基础的概念和方法做个介绍,以作入门之用. 1. 滤波系统 1.1 滤波器 在系统函数的性质中,我们看到信号在时域上的微分.积分.卷积等复杂运算,在频域都变成了代数运算.这说明分析和使用信号的频域,有其天然的优势,也会带来更广泛的应用.当然,频域的操作最终都体现在时域上,注意讨论其相互关系和平衡,有时也是必需的.滤波系统主要就是以信号的频域为操作对象,具体来说就是调整不同基波的波幅.相位

量化、数据类型、上溢和下溢

之前在写某个迭代算法的时候,发现算法在某些情况下会出错,后来调试过程中发现,计算过程中,某些理论上大于0的数值会在迭代过程中变为0,最后计算过程中出现了除0,导致结果出错.这篇文章的初始目的就是为了阐明为何某些理论上大于0的数在实际计算中会变为0(下溢),后来顺便将很多人讨论过数据类型转换.运算精度也写进去了.之前的有些博客可能有一些局限性(局限于小数或是其他),这的确是一个不好阐述的话题,因此我从数字信号处理中的量化出发,试图给出一个较为直观的认识.文章可能还有一些问题,还请批评指正. 1.

音频中采样位数,采样率,比特率的名词解释(转)

采样位数: 采样位数可以理解为采集卡处理声音的解析度.这个数值越大,解析度就越高,录制和回放的声音就越真实.我们首先要知道:电脑中的声音文件是用数字0和1来表示的.所以在电脑上录音的本质就是把模拟声音信号转换成数字信号.反之,在播放时则是把数字信号还原成模拟声音信号输出.采集卡的位是指采集卡在采集和播放声音文件时所使用数字声音信号的二进制位数.采集卡的位客观地反映了数字声音信号对输入声音信号描述的准确程度.8位代表2的8次方--256,16位则代表2的16次方--64K.比较一下,一段相同的音乐