PAGEPAGE15/15《信號與系統(tǒng)》課程設(shè)計會議系統(tǒng)嘯叫信號特征分析第二組：謝淼淼陸冠臣時間：

劉卓然羅子建2017 12目錄contents:一研究背景 3二研究內(nèi)容 3-11FFT算法 3-4嘯叫信號的產(chǎn)生原理 4-5STFT算法 5嘯叫信號的特征 5-6量化和比較 7-11三研究結(jié)論3.1課設(shè)第一問 11課設(shè)第二問 12課設(shè)第三問 12四延伸和拓展13五探討記錄 參考文獻 15附件(matlab源碼) 15正常語音信號FFT 時譜圖和頻譜圖正常語音信號FFT 時譜圖和頻譜圖1等同時出現(xiàn)揚聲器和麥克風的場合，由于揚聲器和麥克風之間存在電聲耦合，必然會導致嘯叫現(xiàn)象的產(chǎn)生。嘯叫會在反饋回路中產(chǎn)生再生使整個系統(tǒng)的正常工作受到影響。還可能會燒毀系統(tǒng)放大器、揚聲器中的高音單元，甚至會對人的聽力造成損傷。所以，對于嘯叫的相關(guān)探討和研究非常重要。二，研究內(nèi)容FFT算法FFT（FastFourierTransformation）是離散傅氏變換（DFT）FFT（FastFourierTransformation）是離散傅氏變換（DFT）的快速算法。即為快速傅氏變換。它是根據(jù)離散傅氏變換的奇、偶、matlab程序，我們調(diào)用FFTFFT1所示。1的頻譜圖所示，我們初步判斷：0~3000HZ范圍段。Nyquist6000。象較明顯。嘯叫信號的產(chǎn)生原理聲音信號首先從麥克風拾入，經(jīng)過擴聲系統(tǒng)的功率放大器放大后嘯叫原理圖 圖2嘯叫的產(chǎn)生必須同時具備以下三個條件：（麥克風拾音設(shè)備的拾音靈敏度高，系統(tǒng)的傳聲增益大；STFT算法短時傅里葉變換（短時傅里葉變換（STFT，short-timeFouriertransform，或short-termFourier用以確定時變信號其局部區(qū)域正弦波的頻率與相位。其算法核心是，選擇一個時頻局部化的窗函數(shù)，假定分析窗函g(t)（偽平穩(wěn)f(t)g(t)用來分析相關(guān)信號的圖形特征。率譜。用來分析相關(guān)信號的圖形特征。嘯叫信號的特征1.6k1.0kSTFT算法分析，我們分別得到其34所示。1.6K嘯叫信號時譜圖和頻譜圖圖3如圖3所示，對于1.6k的信號，對時域和頻率域分析：時域階段的圖像特點：觀察嘯叫信號在時域上，出現(xiàn)兩個空缺，三個波峰。頻域階段的圖像特點:觀察嘯叫信號在頻率域上，在相應(yīng)的頻率點出現(xiàn)較高的響應(yīng)（即嘯叫現(xiàn)象現(xiàn)為較為平溫的直線特征。1.0K嘯叫信號時譜圖和頻譜圖 圖441.0k頻和頻率域的相關(guān)結(jié)論。量化和比較1.6k里葉變換。得到相應(yīng)的T頻譜圖。如圖5。嘯叫信號的CZT頻譜圖圖5而對應(yīng)的時頻圖，如圖6所示嘯叫信號的時頻圖圖6嘯叫信號能譜圖圖7嘯叫信號灰度圖 圖8嘯叫信號時域圖嘯叫信號時域圖978塊，在能量譜圖上，體現(xiàn)在分時間的區(qū)域上頻率分布單一，即能量呈現(xiàn)純藍色譜部分的特征，信號在區(qū)域變現(xiàn)較為穩(wěn)定的特征。而在時域中出現(xiàn)的三個波峰，在能量圖譜中體現(xiàn)的是，在對應(yīng)的時間區(qū)域上，頻率分布較為復雜，即能量呈現(xiàn)黃藍色譜混合的特征，信號在此區(qū)域表現(xiàn)較為跳躍的特征。對正常語音信號做STFT相關(guān)分析：ZCT圖像（細化的頻譜圖10所示。正常信號的ZCT圖像圖10得到正常信號的頻譜圖，如圖11所示正常信號的相應(yīng)的頻譜圖圖11得到正常信號的時域圖，如圖12所示正常信號的時域圖圖12正常信號的灰度圖圖13正常信號的能譜圖圖14根據(jù)圖12，圖13，圖14，我們可以得到正常信號特征結(jié)論：正常信號在時域部分體現(xiàn)為較為跳躍的特征。黃藍色譜分布相間，即能量分布不均勻。三，研究結(jié)論0~3000HZ范圍段。課設(shè)第10~3000HZ范圍段。（1）Nyquist6000。象較明顯。課設(shè)第2小問：spectrogram（1）的時間區(qū)域。異分布復雜的部分，而在大部分區(qū)域內(nèi)體現(xiàn)平穩(wěn)的特征。（2）正常信號在整體上，一直保持著信號頻率分布復雜的現(xiàn)象，頻率成分多。課設(shè)第3小問：三個標準來做判斷。時域圖的跳躍程度頻域圖的復雜分布綜上所述：通過橫向比較：嘯叫信號的頻率分布大部分時間較為穩(wěn)定，短時出現(xiàn)頻率分布復雜的現(xiàn)象。正常信號的頻率分布的跳躍特征明顯，長期出現(xiàn)頻率分布復雜的現(xiàn)象。四，延伸和拓展目前嘯叫檢測的方法主要是基于不同的檢測特征峰值均值功率比峰值諧波功率比幀間幅度斜率偏差自動判斷識別嘯叫信號的方法：基于ＬＴＳＶ－ＳＦＢ特征的嘯叫檢測方法的基本步驟如下：首先，對輸入信號進行分幀加窗，并通過傅里葉變換求得信號功率譜；其次，確定候選的嘯叫頻點，由于嘯叫產(chǎn)生時，嘯叫頻點處能量較大，因此，這里選擇每幀信號功率譜幅值較大的Ｑ個頻點作為候選的嘯叫頻點；然后，計算ＬＴＳＶ－ＳＦＢ特征參數(shù)，將選擇的Ｑ個候選嘯叫頻點作為中心頻點，并在每個候選嘯叫頻點的兩側(cè)分別選擇Ｎ個頻點，并分別統(tǒng)計每個候選嘯叫頻點及其兩側(cè)頻點在過去連續(xù)Ｒ?guī)淖V熵，再得到每個候選嘯叫頻點在當前幀的ＬＴＳＶ－ＳＦＢ特征參數(shù)Ｌｘｋ０（ｍ）；最后，依據(jù)設(shè)置閾值ＬＴ進行檢測判決，若某候選嘯叫頻點處的Ｌｘｋ０（ｍ）＜ＬＴ，則判定當前幀在此候選嘯叫頻點處產(chǎn)生了嘯叫；否則，判定未產(chǎn)生嘯叫．五，探討經(jīng)歷參考文獻：京;清華大學微電子研究所，2012：1-4.[D]信息工程學院，2017：1-6.附件：matlab源碼fs=44100; %采樣頻率[x,fs]=audioread('1.6Kx1=x(:,1);%信號window=1000;noverlap=500;subplot(1,2,2);spectrogram(x1,window,noverlap);%繪出時頻圖x2=x1(1e6:1.1e6,:);%截取時間段L=length(x2);fs=44100;df=fs/L;fx=df*(0:L-1);v=fft(x2);%快速傅里葉變換subplot(1,2,1);plot(fx,abs(v))functiontest[x,Fs]=audioread('1.6K_self-excitation.wma');%[x,Fs]=audioread('girl.m4a');fs=44100; %采樣頻率x1=x(:,1);%信號window=1000;noverlap=500;subplot(1,2,2);spectrogram(x1