MATLAB|信号处理的Simulink搭建与研究

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📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现


💥1 概述

信号处理是一种将输入信号转换为输出信号的技术,常用于音频处理、图像处理、通信系统等领域。Simulink是一种基于模块化建模的工具,可以用于搭建和研究信号处理系统。

在Simulink中,可以使用信号处理相关的模块来搭建信号处理系统。这些模块包括滤波器、变换器、调制器等,可以通过拖放模块并连接信号路径来构建系统。同时,Simulink还提供了丰富的参数配置和仿真工具,可以帮助用户对系统进行调试和优化。

使用Simulink搭建信号处理系统的步骤包括:创建新模型、选择信号处理模块、连接模块之间的信号路径、配置模块参数、添加输入信号源和输出信号显示器等。通过运行模型,用户可以观察输入信号经过信号处理系统后的输出结果。

总之,通过Simulink搭建和研究信号处理系统可以提高工作效率,快速验证设计方案,并进行系统性能分析和优化。

信号处理是一种将输入信号转换为输出信号的技术,常用于音频处理、图像处理、通信系统等领域。Simulink是一种基于模块化建模的工具,可以用于搭建和研究信号处理系统。

在Simulink中搭建信号处理系统,按照以下步骤进行:

1. 打开Simulink,创建一个新的模型。
2. 从Simulink库中选择信号处理相关的模块,如滤波器、变换器、调制器等,将其拖放到模型中。
3. 连接模块之间的信号路径,可以使用信号线连接输入和输出端口。
4. 配置每个模块的参数,如滤波器的截止频率、调制器的调制方式等。
5. 添加输入信号源和观察输出信号的显示器,如波形显示器、频谱分析器等。
6. 运行模型,观察输入信号经过信号处理系统后的输出结果。

在研究信号处理系统时,可以使用Simulink进行仿真和分析。Simulink提供了丰富的仿真工具和分析功能,可以帮助用户评估系统的性能、优化参数设置等。

除了搭建和研究信号处理系统,Simulink还可以与其他工具和语言集成,如MATLAB、C/C++等,进一步扩展信号处理的能力。

总之,通过Simulink搭建和研究信号处理系统可以提高工作效率,快速验证设计方案,并进行系统性能分析和优化。

📚2 运行结果

 

 

 部分代码:

%fipref('LoggingMode', 'on', 'DataTypeOverride', 'truedoubles');
mtlb_noisy_fix  = fi(mtlb(1:length(noise_filtered)),F) + fi(noise_filtered_fix,F);
dispLog('mtlb_noisy_fix');
%fipref('LoggingMode', 'on', 'DataTypeOverride', 'ForceOff');

% norm(-mtlb_noisy + double(mtlb_noisy_fix)) 

%% Plot the noisy spectrogram
mtlb_noisy_float = double(mtlb_noisy_fix);
subplot(1,2,1), spectrogram(mtlb_noisy_float,  128,120,256,'yaxis'); title('Noisy Audio')

%Play noisy signal
sound(double(mtlb_noisy_fix), Fs)
pause(2)

%% Create and Implement LMS Adaptive Filter
% Create simple LMS/nLMS/RLS Filter to identify filtering process and
% remove the filtered noise from desired signal

% Define Adaptive Filter Parameters

🎉3 参考文献

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[1]左锦波.基于Simulink仿真与多DSP的雷达信号处理技术研究[D].南京信息工程大学,2009.DOI:10.7666/d.y1462514.

[2]张星宇刘迪.基于Simulink仿真的无线电引信信号处理器性能退化研究[J].电子测试, 2021, 000(018):40-43.

[3]李靖,刘峥,张婷.基于SIMULINK的LFM脉冲压缩雷达信号处理及干扰仿真分析[J].雷达与对抗, 2006(3):4.DOI:CNKI:SUN:LDDK.0.2006-03-004.

🌈4 Matlab代码实现

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