Sprawozdanie z laboratorium 9

Algorytmy przetwarzania sygnałów.

Temat: „Analiza sygnału rzeczywistego”

Data wykonania:

Prowadzący zajęcia:

Cel ćwiczenia:

Celem ćwiczenia była analiza sygnału rzeczywistego wypowiedzianego przez dwie osoby. Naszym słowem użytym do tego ćwiczenia było słowo „rap”. Dla danego sygnału rzeczywistego wykonaliśmy następujące czynności:

1. Wartość średnia, średnia chwilowa
2. Wariancja, wariancja chwilowa
3. Transformata Fourierea i moduł
4. Autokorelacja
5. Korelacja wzajemna
6. Predykcja liniowa

Sygnał nagrany przez pierwszą osobę, zwany poniżej „ plik 1”

Sygnał nagrany przez drugą osobę, zwany poniżej „ plik 2”

Przebieg ćwiczenia.

1. Wartość średnia.

fp=1200;

>> [x1,fp]=wavread('plik1.wav');

>> plot(x1)

>> N=12000;

m = wartosc_srednia (x1, N, 0, 200);

wartość średnia wynosi -5.1829e-006

2. Wartość średnia chwilowa.

m = chwilowa_wartosc_srednia (x1, N, 12000);

>> plot(m)

Plik 1 Plik 2

3. Wariancja

Plik 1

v = wariancja (x1, N, 0, 12000);

wariancja wynosi 0.012538

Plik 2

v = wariancja (x1, N, 0, 12000);

wariancja wynosi 0.011667

4. Wariancja chwilowa

Plik 1

Plik 2

5. Transformata Fouriera

Plik 1 Plik 2

6. Moduł

Plik 1 Plik 2

7. Autokorelacja

Plik 1 Plik 2

8. Predykcja liniowa dla N=15

Plik 1 Plik 2

9. Wnioski

• W ćwiczeniu tym dokonywaliśmy analizy sygnału rzeczywistego, nagranego przez dwie innego osoby. Porównując oba sygnały widać jak bardzo się różnią nasze głosy..

• W punkcie pierwszym średnia sygnałów różniła się dość znacząca, natomiast wartości średnie chwilowe nie miały już tak dużej różnicy,

• Możemy zauważyć ze wariancja chwilowa miała różne przebiegi, a przebieg wariancji chwilowej sygnału pierwszego jest najpierw rosnący, spadający a później rośnie znowu, natomiast sygnału drugiego zalicza raczej ciągły spadek.

• Wszystkie różnice wynikają zapewne z innej barwy głosu każdej osoby, z tego jak głośno każda osoba wypowiadała słowo, oraz czasu trwania wypowiadanego słowa.