Создайте тональный сигнал возбуждения развертки при помощи sweeptone функция.

excitation = sweeptone(2,1,44100);

plot(excitation)
title('Excitation')

Передайте сигнал возбуждения через бесконечную импульсную характеристику (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 impzest функционируйте, чтобы оценить импульсную характеристику. Обрежьте оценку до 100 точек. Используйте impz определить истинную импульсную характеристику системы. Постройте истинную импульсную характеристику и предполагаемую импульсную характеристику 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 читать в записи импульсной характеристики. Создайте dsp.FrequencyDomainFIRFilter объект выполнить фильтрацию частотного диапазона с помощью известной импульсной характеристики.

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

Создайте сигнал возбуждения MLS при помощи mls функция. Сигнал возбуждения MLS должен быть более длинным, чем импульсная характеристика. 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 информацию об импульсной характеристике, таким образом, impzest отбрасывания это 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 impzest функционируйте, чтобы оценить импульсную характеристику. Постройте известную импульсную характеристику и симуляцию предполагаемой импульсной характеристики 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')