Создайте тональный сигнал возбуждения развертки при помощи функции sweeptone.

excitation = sweeptone(2,1,44100);

plot(excitation)
title('Excitation')

Передайте сигнал возбуждения посредством бесконечного импульсного ответа (IIR), фильтруют и добавляют шум, чтобы смоделировать реальную запись (отклик системы).

[B,A] = butter(10,[.1 .7]);
rec = filter(B,A,excitation);
nrec = rec + 0.12*randn(size(rec));

plot(nrec)
title('System Response')

Передайте сигнал возбуждения и отклик системы к функции impzest, чтобы оценить импульсный ответ. Обрежьте оценку до 100 точек. Используйте impz, чтобы определить истинный импульсный ответ системы. Постройте истинный импульсный ответ и предполагаемый импульсный ответ для сравнения.

irEstimate = impzest(excitation,nrec);
irEstimate = irEstimate(1:101);

irTrue = impz(B,A,101);
plot(0:100,irEstimate, ...
     0:100,irTrue,'ro')

legend('True impulse response','Estimated impulse response')

Используйте audioread, чтобы читать в импульсной записи ответа. Создайте объект dsp.FrequencyDomainFIRFilter выполнить фильтрацию частотного диапазона с помощью известного импульсного ответа.

[irKnown,fs] = audioread('ChurchImpulseResponse-16-44p1-mono-5secs.wav');
systemModel = dsp.FrequencyDomainFIRFilter(irKnown');

Создайте сигнал возбуждения MLS при помощи функции mls. Сигнал возбуждения MLS должен быть более длинным, чем импульсный ответ. Обратите внимание на то, что продолжительность возбуждения MLS расширена к следующей степени двойки минус одна.

excitation = mls(numel(irKnown)+1);

plot(excitation)
title('Excitation')

Реплицируйте сигнал возбуждения четыре раза, чтобы измерить среднее значение трех измерений. Запись первой последовательности MLS действительно включает всю импульсную информацию об ответе, таким образом, impzest отбрасывает его как запущенный прогрев. Заполните сигнал возбуждения нулями, чтобы составлять задержку фильтра.

numRuns = 4;
excrep = repmat(excitation,numRuns,1);
excrep = [excrep;zeros(numel(irKnown)+1,1)];

Передайте сигнал возбуждения через известный фильтр и затем добавьте шум, чтобы смоделировать запись действительного слова (отклик системы). Сократите задержку, введенную вначале фильтром.

rec = systemModel(excrep);
rec = rec + 0.1*randn(size(rec));

rec = rec(numel(irKnown)+2:end,:);

plot(rec)
title('System Response')

В реальном сценарии последовательность MLS воспроизводится в системе под тестом при записи. Запись была бы сокращена так, чтобы она началась в данный момент, последовательность MLS взята и усеченная, чтобы продлиться длительность повторной последовательности.

Передайте сигнал возбуждения и отклик системы к функции impzest, чтобы оценить импульсный ответ. Постройте известный импульсный ответ и симуляцию предполагаемого импульсного ответа для сравнения.

irEstimate = impzest(excitation,rec);

samples = 1:numel(irKnown);
plot(samples,irEstimate(samples),'bo', ...
     samples,irKnown(samples),'m.')

legend('Known impulse response','Simulation of estimated impulse response')