任意音频信号的时域和频域分析

肌电信号的时域和频域分析

摘要：肌电信号是产生肌肉力的电信号根源，它是肌肉中很多运动单元动作电 位在时间和空间上的叠加，反映了神经，肌肉的功能状态，在基础医学研究、 临床诊断和康复工程中有广泛的应用。

其种类重要有两种：一，临床肌电图检查多采用针电极插入肌肉检测肌 电图，其优点是干扰小，定位性好，易识别，但由于它是一种有创伤的检测 方法，其应用收到了一定的限制。二，表面肌电则是从人体皮肤表面通过电 极记录下来的神经肌肉活动时发放的生物电信号，属于无创伤性，操作简单， 病人易接受，有着广泛的应用前景。

本次设计基于matlab用小波变换对肌电信号进行消噪处理，分别选用20N的肌电信号数据和50N的肌电数据进行对比，最后在GUI界面上完成相应的功能处理。

关键字：肌电信号 Matlab 小波去噪 GUI

第一章 绪论

肌电信号是产生肌肉力的电信号根源，它是肌肉中很多运动单元动作电位 在 时 间 和 空 间 上 的 叠 加，反 映 了 神 经，肌 肉 的 功 能 状 态，在基础医学研究、临床诊断和康复工程中有广泛的应用。

其种类重要有两种：一，临床肌电图检查多采用针电极插入肌肉检测肌电图，其优点是干扰小，定位性好，易识别，但

周期信号的时域及其频域分析

一、 实验目的

1、 掌握multisim软件的应用及用虚拟仪器对周期信号的频谱测量

2、 掌握选频电平表的使用，对信号发生器输出信号（方波、三角波、矩形波

等）频谱的测量 二、 实验原理

周期信号的傅里叶级数分析法，可以把周期信号表示为三角傅里叶级数或指数傅里叶级数，其中周期信号应满足1、 周期信号表示为三角傅里叶级数

f(t)=

.

式中，为直流分量，角频率。

当n=1，cos(Ωt)和

和为n次谐波分量系数，T为周期，Ω=为

sin(Ωt)合成角频率为Ω=的正弦分量，称为基波

分量，Ω称为基波频率；当n>1(n为整数)，cos(nΩt)和sin(nΩt)合成

角频率为nΩ的正弦分量，称为n次谐波分量，nΩ称为谐波频率。 2、 周期信号表示为指数傅里叶级数

将一周期信号f(t)分解为谐波分量，即

f(t)=

其中，

是第n次谐波分量的复数振幅。三角傅里叶级数和指数傅里叶级数虽然形式不同，但是实际上它们是属于同一性质的级数，即都是将一周期信号表示为直流分量和谐波分量之和。

三、 实验内容

1、 在multisim实现周期信号的时域频域测量及分析 （1）、绘制测量电路

1

XSA1INTXSC1Ext Trig+_A+_+B

第2章 时域离散信号和系统的 频域分析x(n) 1 012 3 4 |X(e j )| n

-2

-

0

2

对于离散时间信号与系统—— 时域分析方法采用差分方程描述 频域分析方法则用Z变换或傅里叶变换这一数学工具 本章主要内容： 本章学习序列的傅里叶变换和Z变换，以及利用Z变换 分析信号和系统的频域特性。 2.1 序列的傅里叶变换的定义及性质 2.2 时域离散信号的傅里叶变换与模拟信号的傅里叶变换之 间的关系 2.3 序列的Z变换 2.4 系统函数与频率响应

2. 1 序列的傅立叶变换的定义及性质一、序列的傅里叶变换的定义众所周知，连续时间信号x(t)的傅里叶变换定义为：

X ( j ) FT [ x(t )] x(t )e - j t dt-

而X(jΩ)的傅里叶反变换定义为1 x( t ) FT [ X ( j )] 2 -1

-

X ( j )e j t d

离散时间信号x(n)的傅里叶变换定义为

X (e j ) 反变换1 x ( n) 2

n -

- j n x ( n ) e

-

X (e j )e j n d

在物理意义上，X(ejω)表示序列x(n)的频谱，ω为数字

第2章

时域离散信号和系统的频域分析

第二章 时域离散信号和系统的频域分析

1/115

第2章

时域离散信号和系统的频域分析

2.1 引言信号和系统的分析方法有两种：时域分析方法 和变换域分析方法。

连续系统： 时域分析微分方程

傅利叶变换、拉氏变换

代数方程

离散系统： 时域分析

傅利叶变换、Z变换

差分方程

代数方程2/115

第2章

时域离散信号和系统的频域分析

序列的傅利叶变换 序列傅利叶变换的性质 序列的Z变换 不同形式序列的Z变换及其收敛域 Z逆变换 Z变换的性质 系统函数与频率特性

3/115

第2章

时域离散信号和系统的频域分析

§2.2

序列的傅利叶变换

2.2.1 序列的傅里叶变换的定义 众所周知，连续时间信号f(t)的傅里叶变换定义为：

而F(jΩ)的傅里叶反变换定义为

4/115

第2章

时域离散信号和系统的频域分析

离散时间信号x(n)的傅里叶变换定义为：DTFT(2.2.1)

只有当序列x(n)绝对可和，即(2.2.2)

x(n)的傅里叶变换才存在且连续。 X(ejω)的傅里叶反变换定义为(2.2.4) 5/115

第2章

时域离散信号和系统的频域分析

在物理意义上，X(ejω)表示序列x(n)的频谱， ω为数字域频率。X(ejω)一般为复

音频信号分析仪

摘要: 本音频信号分析仪由MSP430单片机和FPGA协同控制，通过AD转换，对音频信号进行采样，把连续信号离散化，然后通过FFT运算，在时域和频域对音频信号各个频率分量以及功率等指标进行分析和处理，然后通过高分辨率的LCD对信号的频谱进行显示。可实现5秒内至少更新一次测量数据，并具有数据存储、回放显示功能；测试表明本文介绍的音频信号分析仪测量准确、误差小、分辨力高，各项性能指标符合行业要求。

系统方案论证

1.1 采样方法比较与选择

方案一：采用FPGA对数据进行采集，利用外部12位AD转换器对数据进行转换后经过运算放大电路对信号进行放大后直接送入FPGA，然后由FPGA对数据进行处理。

方案二：利用MSP430单片机对数据进行采集，然后利用单片机内部自带的12位AD转换器进行转换后送入FPGA，然后由FPGA 对数据进行处理。

通过对两种方案的比较，我们发现两种方案各有优缺点，方案一的数据采集速度相对与方案二要快的多，但AD采样的精度又不如方案二，在我们的这个设计中，我们主要考虑了采样的精度，而且单片机的采样速率完全可以达到题目给我们的要求，所以我们选择了方案二

1.2 处理器的比较与选择

方案一：利用单片机来控制整个

第2章 时域离散信号和系统的 频域分析x(n) 1 012 3 4 |X(e j )| n

-2

-

0

2

对于离散时间信号与系统—— 时域分析方法采用差分方程描述 频域分析方法则用Z变换或傅里叶变换这一数学工具 本章主要内容： 本章学习序列的傅里叶变换和Z变换，以及利用Z变换 分析信号和系统的频域特性。 2.1 序列的傅里叶变换的定义及性质 2.2 时域离散信号的傅里叶变换与模拟信号的傅里叶变换之 间的关系 2.3 序列的Z变换 2.4 系统函数与频率响应

2. 1 序列的傅立叶变换的定义及性质一、序列的傅里叶变换的定义众所周知，连续时间信号x(t)的傅里叶变换定义为：

X ( j ) FT [ x(t )] x(t )e - j t dt-

而X(jΩ)的傅里叶反变换定义为1 x( t ) FT [ X ( j )] 2 -1

-

X ( j )e j t d

离散时间信号x(n)的傅里叶变换定义为

X (e j ) 反变换1 x ( n) 2

n -

- j n x ( n ) e

-

X (e j )e j n d

在物理意义上，X(ejω)表示序列x(n)的频谱，ω为数字

2013年全国大学生电子设计竞赛

音频信号分析仪 【XX组】

参赛人员：邓文彬

刘迪 刘宇

2013年8月8日

摘 要

本音频信号分析仪由FPGA为主控制器，通过AD转换，对音频信号进行采样，把连续信号离散化，然后通过FFT快速傅氏变换运算，在时域和频域对音频信号各个频率分量以及功率等指标进行分析和处理，然后通过高分辨率的LCD对信号的频

谱进行显示。前置可调放大器分为四级：倍、10倍、100倍、1000倍。该

系统能够精确测量的音频信号频率范围为20Hz-10KHz，其幅度范围为1mVpp-5Vpp。测量功率精确度高达1%,并且能够准确的测量周期信号的周期，是理想的音频信号分析仪的解决方案。

关键词：FFT FPGA频谱功率

1

目录

1 方案论证与比较................................................................................................................................... 1 1.1采样方法方案论证.................................................

信号分析方法概述：

通用的基础理论是信号分析的两种方法：1 是将信号描述成时间的函数 2 是将信号描述成频率的函数。也有用时域和频率联合起来表示信号的方法。时域、频域两种分析方法提供了不同的角度，它们提供的信息都是一样，只是在不同的时候分析起来哪个方便就用哪个。 思考：

原则上时域中只有一个信号波（时域的频率实际上是开关器件转动速度或时钟循环次数，时域中只有周期的概念），而对应频域（纯数学概念）则有多个频率分量。

人们很容易认识到自己生活在 时域与空间域 之中（加起来构成了三维空间），所以比较好理解 时域的波形（其参数有：符号周期、时钟频率、幅值、相位 ）、空间域的多径信号也比较好理解。

但数学告诉我们，自己生活在N维空间之中，频域就是其中一维。时域的信号在频域中会被对应到多个频率中，频域的每个信号有自己的频率、幅值、相位、周期（它们取值不同，可以表示不同的符号，所以频域中每个信号的频率范围就构成了一个传输信道。 时域中波形变换速度越快（上升时间越短），对应频域的频率点越丰富。

所以：OFDM中，IFFT把频域转时域的原因是：IFFT的输入是多个频率抽样点（即 各子信道的符号），而IFFT之后

第二章 时域离散信号和系统 时域离散信号 离散信号和 频域分析 的频域分析学习目标 掌握序列的Fourier变换并理解其对称性质 变换并理解其对称性质 掌握序列的 掌握z变换及其收敛域 变换及其收敛域， 掌握 变换及其收敛域，掌握因果序列的概念及判 断方法 会运用任意方法求z反变换 会运用任意方法求 反变换 理解z变换的主要性质 理解 变换的主要性质 理解z变换与 理解 变换与Laplace/Fourier变换的关系 变换的关系 变换与 掌握离散系统的系统函数和频率响应， 掌握离散系统的系统函数和频率响应，系统函数 与差分方程的互求，因果、 与差分方程的互求，因果、稳定系统的收敛域 1

时域分析方法 信号与系统的 分析方法 频域分析方法Fourier变换 变换 离散时间信号 Z变换 变换 序列的傅里叶 变换2

Laplace变换 变换 连续时间信号 Fourier变换 变换

§1 序列的傅立叶变换1、定义 频域对 序列的傅立叶变换是从频域 离散时间信号 序列的傅立叶变换是从 频域 对 离散时间 信号 和系统进行分析。 和系统进行分析 。 用 行正交展开。 行正交展开。 相似于 连续时间信号傅立叶变换用 对模拟信号进行展开 模拟信号进行展开

哈 尔 滨 理 工 大 学

毕 业 设 计

题 目： 音频信号的分类与分割 院 系： 电气与电子工程学院 姓 名： 指导教师： 系 主 任：

2011年6月23日

哈尔滨理工大学学士学位论文 音频信号的分类与分割

摘要

随着计算机技术、网络技术和通讯技术的不断发展，图像、视频、音频等多媒体数据已逐渐成为信息处理领域中主要的信息媒体形式，其中音频信息占有很重要的地位。同时，由于信息获取的方式、手段和技术的不断进步和多样化，使得信息数据量以极高的速度增加，为有效的处理和组织信息带来了挑战，而信息有效的处理和组织是深入分析和充分利用的前提。

原始音频数据是一种非语义符号表示和非结构化的二进制流，缺乏内容语义的描述和结构化的组织，给音频信息的深度处理和分析工作带来了很大的困难。如何提取音频中的结构化信息和内容语义是音频信息深度处理、基于内容检索和辅助视频分析等应用的关键。音频分类与分割技术是解决这一问题的关键技术