Сгенерируйте два линейных щебета, выбранные на уровне 1 МГц для 10 миллисекунд.

Добавьте белый Гауссов шум, таким образом, что отношение сигнал-шум составляет 40 дБ.

nSamp = 10000;
Fs = 1000e3;
SNR = 40;
t = (0:nSamp-1)'/Fs;

x1 = chirp(t,150e3,t(end),350e3);
x1 = x1+randn(size(x1))*std(x1)/db2mag(SNR);

x2 = chirp(t,200e3,t(end),300e3);
x2 = x2+randn(size(x2))*std(x2)/db2mag(SNR);

Вычислите и постройте перекрестную спектрограмму двух щебетов. Разделите сигналы на сегменты с 200 выборками и окно каждый сегмент с Окном Хэмминга. Задайте 80 выборок перекрытия между смежными сегментами и продолжительность ДПФ 1 024 выборок.

xspectrogram(x1,x2,hamming(200),80,1024,Fs,'yaxis')

Измените второй щебет так, чтобы частота повысилась с 50 кГц до 350 кГц во время измерения. Используйте окно Kaiser с 500 выборками с форм-фактором $$\beta =5$$ к окну сегменты. Задайте 450 выборок перекрытия и длину ДПФ 256. Вычислите и постройте перекрестную спектрограмму.

x2 = chirp(t,50e3,t(end),350e3);
x2 = x2+randn(size(x2))*std(x2)/db2mag(SNR);

xspectrogram(x1,x2,kaiser(500,5),450,256,Fs,'yaxis')

В обоих случаях функция подсвечивает содержимое частоты, которое имеют общего два сигнала.

Загрузите файл, содержащий два речевых сигнала, выбранные на уровне 44 100 Гц.

Постройте два сигнала. Сместите второй сигнал вертикально, таким образом, оба видимы.

load(fullfile(matlabroot,'examples','signal','voice.mat'))

% To hear, type soundsc(transform,fs),pause(2),soundsc(reform,fs)

t = (0:length(reform)-1)/fs;

plot(t,transform,t,reform+0.3)
legend('"Transform function"','"Reform justice"')

Вычислите перекрестную спектрограмму двух сигналов. Разделите сигналы на сегменты с 1000 выборками и окно их с Окном Хэмминга. Задайте 800 выборок перекрытия между смежными сегментами. Включайте только частоты до 4 кГц.

nwin = 1000;
nvlp = 800;
fint = 0:4000;

[s,f,t] = xspectrogram(transform,reform,hamming(nwin),nvlp,fint,fs);

mesh(t,f,20*log10(s))
view(2)
axis tight

Перекрестная спектрограмма подсвечивает временные интервалы, где у сигналов есть больше общее содержимое частоты. Слог "форма" особенно примечателен.

Сгенерируйте два квадратичных щебета, каждый выбранный на уровне 1 кГц в течение 2 секунд. Оба щебета имеют начальную частоту 100 Гц, которая увеличивается до 200 Гц на полпути посредством измерения. Второй щебет имеет разность фаз 23 ° по сравнению с первым.

fs = 1e3;
t = 0:1/fs:2;

y1 = chirp(t,100,1,200,'quadratic',0);
y2 = chirp(t,100,1,200,'quadratic',23);

Вычислите комплексную перекрестную спектрограмму щебетов, чтобы извлечь сдвиг фазы между ними. Разделите сигналы на сегменты с 128 выборками. Задайте 120 выборок перекрытия между смежными сегментами. Окно каждый сегмент с помощью окна Kaiser с форм-фактором β = 18 и задает продолжительность ДПФ 128 выборок. Используйте функциональность графического вывода xspectrogram, чтобы отобразить перекрестную спектрограмму.

[~,f,xt,c] = xspectrogram(y1,y2,kaiser(128,18),120,128,fs);

xspectrogram(y1,y2,kaiser(128,18),120,128,fs,'yaxis')

Извлеките и отобразите гребень частоты времени максимальной энергии перекрестной спектрограммы.

[tfr,~,lridge] = tfridge(c,f);

hold on
plot(xt,tfr,'k','linewidth',2)
hold off

Сдвиг фазы является отношением мнимой части к действительной части изменяющегося во времени перекрестного спектра вдоль гребня. Вычислите сдвиг фазы и выразите его в градусах. Отобразите его среднее значение.

pshft = angle(c(lridge))*180/pi;

mean(pshft)

ans = -23.0000

Сгенерируйте два сигнала, каждый выбранный на уровне 3 кГц в течение 1 секунды. Первый сигнал является квадратичным щебетом, частота которого увеличивается с 300 Гц до 1 300 Гц во время измерения. Щебет встраивается в белый Гауссов шум. Второй сигнал, также встроенный в белый шум, является щебетом с синусоидально переменным содержимым частоты.

fs = 3000;
t = 0:1/fs:1-1/fs;

x1 = chirp(t,300,t(end),1300,'quadratic')+randn(size(t))/100;

x2 = exp(2j*pi*100*cos(2*pi*2*t))+randn(size(t))/100;

Вычислите и постройте перекрестную спектрограмму двух сигналов. Разделите сигналы на сегменты с 256 выборками с 255 выборками перекрытия между смежными сегментами. Используйте окно Kaiser с форм-фактором β = 30 к окну сегменты. Используйте количество по умолчанию точек ДПФ. Сосредоточьте перекрестную спектрограмму на нулевой частоте.

nwin = 256;

xspectrogram(x1,x2,kaiser(nwin,30),nwin-1,[],fs,'centered','yaxis')

Вычислите спектр мощности вместо степени спектральная плотность. Обнулите значения, меньшие, чем-40 дБ. Сосредоточьте график на частоте Найквиста.

xspectrogram(x1,x2,kaiser(nwin,30),nwin-1,[],fs, ...
    'power','MinThreshold',-40,'yaxis')
title('Cross-Spectrogram of Quadratic Chirp and Complex Chirp')

Пороговая обработка дальнейшие подсветки области общей частоты.

Вычислите и постройте перекрестную спектрограмму двух последовательностей.

Задайте каждую последовательность, чтобы быть 4 096 выборками долго.

N = 4096;

Чтобы создать первую последовательность, сгенерируйте выпуклый квадратичный щебет, встроенный в белый Гауссов шумовой и полосовой фильтр это.

rx = chirp(0:N-1,0.1/2,N,0.8/2,'quadratic',[],'convex')'+randn(N,1)/100;
dx = designfilt('bandpassiir','FilterOrder',16, ...
    'StopbandFrequency1',0.2,'StopbandFrequency2',0.4, ...
    'StopbandAttenuation',60);
x = filter(dx,rx);

Чтобы создать вторую последовательность, сгенерируйте линейный щебет, встроенный в белый Гауссов шумовой и заграждающий фильтр это.

ry = chirp(0:N-1,0.9/2,N,0.1/2)'+randn(N,1)/100;
dy = designfilt('bandstopiir','FilterOrder',16, ...
    'PassbandFrequency1',0.6,'PassbandFrequency2',0.8, ...
    'PassbandRipple',1);
y = filter(dy,ry);

Постройте эти две последовательности. Сместите вторую последовательность вертикально, таким образом, оба видимы.

plot([x y+2])

Вычислите и постройте перекрестную спектрограмму x и y. Используйте Окно Хэмминга с 512 выборками. Задайте 500 выборок перекрытия между смежными сегментами и точками ДПФ 20:48.

xspectrogram(x,y,hamming(512),500,2048,'yaxis')

Обнулите значения перекрестной спектрограммы, меньшие, чем-50 дБ.

xspectrogram(x,y,hamming(512),500,2048,'MinThreshold',-50,'yaxis')

Спектрограмма показывает области частоты, которые улучшены или подавлены фильтрами.