Примечание: Если вы используете R2016a или более ранний релиз, заменяете каждый вызов объекта с эквивалентным step синтаксис. Например, obj(x) становится step(obj,x).

Выход из этого примера показывает, что розовый шум имеет приблизительно равную силу в полосах октавы.

Сгенерируйте одноканальный сигнал розового шума, который является 44 100 выборками в длине. Установите генератор случайных чисел на настройки по умолчанию для восстанавливаемых результатов.

pinkNoise = dsp.ColoredNoise(1,44.1e3,1);
rng default;
x = pinkNoise();

Установите частоту дискретизации на 44,1 кГц. Измерьте степень в полосах октавы, начинающих с 100-200 Гц и заканчивающихся 6.400-12.8 кГц. Отобразите результаты в таблице.

beginfreq = 100;
endfreq = 200;
count = 1;
freqinterval = zeros(7,2);
Pwr = zeros(7,1);
while(endfreq<=44.1e3/2)
    freqinterval(count,:) = [beginfreq endfreq];
    Pwr(count) = bandpower(x,44.1e3,[beginfreq endfreq]);
    beginfreq = endfreq;
    endfreq = 2*endfreq;
    count = count+1;
end
Pwr = Pwr(:);
table(freqinterval,Pwr)

ans=7×2 table
    freqinterval       Pwr  
    _____________    _______

     100      200    0.17549
     200      400    0.20313
     400      800     0.2438
     800     1600     0.2503
    1600     3200    0.25233
    3200     6400    0.26828
    6400    12800    0.25211

Розовый шум имеет примерно равную силу в полосах октавы.

Повторно выполните предыдущий код с 'InverseFrequencyPower' равняйтесь 0, который генерирует белый шумовой сигнал. Белый шумовой сигнал имеет плоскую силу спектральная плотность или равная степень на модульную частоту. Установите генератор случайных чисел на настройки по умолчанию для восстанавливаемых результатов.

whiteNoise = dsp.ColoredNoise(0,44.1e3,1);
rng default;
x = whiteNoise();

Установите частоту дискретизации, 44,1 кГц. Измерьте степень в полосах октавы, начинающих с 100-200 Гц и заканчивающихся 6.400-12.8 кГц. Отобразите результаты в таблице.

beginfreq = 100;
endfreq = 200;
count = 1;
while(endfreq<=44.1e3/2)
    freqinterval(count,:) = [beginfreq endfreq];
    Pwr(count) = bandpower(x,44.1e3,[beginfreq endfreq]);
    beginfreq = endfreq;
    endfreq = 2*endfreq;
    count = count+1;
end
Pwr = Pwr(:);
table(freqinterval,Pwr)

ans=7×2 table
    freqinterval        Pwr   
    _____________    _________

     100      200    0.0031417
     200      400    0.0073833
     400      800     0.017421
     800     1600     0.035926
    1600     3200     0.071139
    3200     6400      0.15183
    6400    12800      0.28611

Белый шум имеет приблизительно равную силу на модульную частоту, таким образом, у полос октавы есть неравное распределение степени. Поскольку ширина полосы октавы увеличивается с увеличивающейся частотой, степенью на увеличения полосы октавы для белого шума.

Примечание: Если вы используете R2016a или более ранний релиз, заменяете каждый вызов объекта с эквивалентным step синтаксис. Например, obj(x) становится step(obj,x).

Сгенерируйте розовый шумовой сигнал 2048 выборки в длине. Частота дискретизации составляет 1 Гц. Получите оценку степени спектральная плотность с помощью перекрытого усреднения сегмента валлийцев.

cn = dsp.ColoredNoise('pink','SamplesPerFrame',2048);
x = cn();
Fs = 1;
[Pxx,F] = pwelch(x,hamming(128),[],[],Fs,'psd');

Создайте теоретический PSD из розового шумового процесса.

PSDPink = 1./F(2:end);

Отобразите валлийскую оценку PSD шума наряду с теоретическим PSD на графике логарифмического журнала. Постройте ось частоты с основой 2 логарифмических масштаба, чтобы ясно показать октавы. Постройте оценку PSD в дБ, $$\mathrm{}10{\mathrm{журнал}}_{\mathrm{}10}$$.

plot(log2(F(2:end)),10*log10(Pxx(2:end)))
hold on
plot(log2(F(2:end)),10*log10(PSDPink),'r','linewidth',2)
xlabel('log_2(Hz)')
ylabel('dB')
title('Pink Noise')
grid on
legend('PSD estimate','Theoretical pink noise PSD')
hold off

Примечание: Если вы используете R2016a или более ранний релиз, заменяете каждый вызов объекта с эквивалентным step синтаксис. Например, obj(x) становится step(obj,x).

Сгенерируйте два канала Броуновского шума установкой Color к 'brown' и NumChannels к 2.

cn = dsp.ColoredNoise('brown','SamplesPerFrame',2048,...
    'NumChannels',2);
x = cn();
subplot(2,1,1)
plot(x(:,1)); title('Channel 1'); axis tight;
subplot(2,1,2)
plot(x(:,2)); title('Channel 2'); axis tight;

Частота дискретизации составляет 1 Гц. Получите валлийские оценки PSD для обоих каналов. Четвертый аргумент pwelch, NFFT, то, которое является количеством точек БПФ, пусто. Следовательно, NFFT установлен в 256. Для даже NFFT раньше вычисляло количество точек БПФ, оценка PSD (NFFT/2+1), который равняется 129.

Fs = 1;
Pxx = zeros(129,size(x,2));
for nn = 1:size(x,2)
[Pxx(:,nn),F] = pwelch(x(:,nn),hamming(128),[],[],Fs,'psd');
end

Создайте теоретический PSD из Броуновского процесса. Постройте теоретический PSD наряду с обеими реализацией на графике логарифмического журнала. Используйте основу 2 логарифмических масштаба в оси частоты и постройте степень спектральная плотность в дБ.

PSDBrownian = 1./F(2:end).^2;
figure;
plot(log2(F(2:end)),10*log10(PSDBrownian),'k-.','linewidth',2);
hold on;
plot(log2(F(2:end)),10*log10(Pxx(2:end,:)));
xlabel('log_2(Hz)'); ylabel('dB');
grid on;
legend('Theoretical PSD','Channel 1', 'Channel 2');

Примечание: Если вы используете R2016a или более ранний релиз, заменяете каждый вызов объекта с эквивалентным step синтаксис. Например, obj(x) становится step(obj,x).

Примечание: dsp.AudioFileReader и audioDeviceWriter Системные объекты не поддержаны в MATLAB Online.

В этом примере показано, как передать потоком в звуковом файле и добавить розовый шум в отношении сигнал-шум (SNR) на 0 дБ. Чтения в качестве примера в системах координат звукового файла 1 024 выборки в длине, измеряет среднеквадратичное (RMS) значение аудио системы координат и добавляет розовый шум с тем же значением RMS как аудио система координат.

Настройте Системные объекты. Установите 'SamplesPerFrame' и для средства чтения файлов и для цветного шумового генератора к 1 024 выборкам. Установите Color к 'pink' сгенерировать розовый шум с a $$1/\left|f\right|$$ степень спектральная плотность.

N = 1024;
afr = dsp.AudioFileReader('Filename','speech_dft.mp3','SamplesPerFrame',N);
adw = audioDeviceWriter('SampleRate',afr.SampleRate);
cn = dsp.ColoredNoise('pink','SamplesPerFrame',N);

Передайте звуковой файл потоком в 1 024 выборках за один раз. Измерьте значение RMS сигнала для каждой системы координат, сгенерируйте систему координат розового шума, равного в длине, и масштабируйте значение RMS розового шума, чтобы совпадать с сигналом. Добавьте масштабированный шум в сигнал и проигрывайте выход.

while ~isDone(afr)
    audio = afr();
    speechRMS = rms(audio);
    noise = cn();
    noiseRMS = rms(noise);
    noise = noise*(speechRMS/noiseRMS);
    sigPlusNoise = audio+noise;
    adw(sigPlusNoise);   
end
release(afr);            
release(adw);