Создайте сигнал возбуждения тона свип-сигнала с помощью sweeptone функция.

excitation = sweeptone(2,1,44100);

plot(excitation)
title('Excitation')

Пропускайте сигнал возбуждения через фильтр с бесконечной импульсной характеристикой (БИХ) и добавляйте шум для моделирования реальной записи (системной характеристики).

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

plot(nrec)
title('System Response')

Передать сигнал возбуждения и отклик системы на impzest функция для оценки импульсной характеристики. Усечь оценку до 100 пунктов. Использовать impz для определения истинной импульсной характеристики системы. Постройте график истинной импульсной характеристики и расчетной импульсной характеристики 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')

Использовать audioread для считывания в записи импульсной характеристики. Создать dsp.FrequencyDomainFIRFilter объект для выполнения фильтрации частотной области с использованием известной импульсной характеристики.

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

Создайте сигнал возбуждения MLS с помощью mls функция. Сигнал возбуждения MLS должен быть длиннее импульсной характеристики. Следует отметить, что длина возбуждения MLS увеличивается до следующей мощности в два минус один.

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

plot(excitation)
title('Excitation')

Воспроизведите сигнал возбуждения четыре раза, чтобы измерить среднее значение трех измерений. Запись первой последовательности MLS включает в себя всю информацию импульсной характеристики, поэтому impzest отбрасывает его как прогон. Поместите сигнал возбуждения с нулями, чтобы учесть задержку фильтра.

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

Пропускают сигнал возбуждения через известный фильтр и затем добавляют шум, чтобы смоделировать запись реального слова (отклик системы). Срежьте задержку, введенную в начале 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 тестируемой системе во время записи. Запись будет вырезана так, чтобы она начиналась в момент захвата последовательности MLS и усекалась до длительности повторяющейся последовательности.

Передать сигнал возбуждения и отклик системы на impzest функция для оценки импульсной характеристики. Постройте график известной импульсной характеристики и моделирования расчетной 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')