Utp pds_sl3_procesamiento de señales con mat_lab i
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Utp pds_sl3_procesamiento de señales con mat_lab i Presentation Transcript

  • 1. Facultad de Ingeniería Electrónica y Mecatrónica Procesamiento Digital de Señales (TC61) Laboratorio: 3 Procesamiento de Señales con MatLab I Ing. José C. Benítez P.
  • 2. Índice Procesamiento de Señales con MatLab I Objetivo Ejercicios Tarea Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 2
  • 3. Objetivos El alumno debe demostrar destreza en la adquisición de distintos tipos de señales de audio en Matlab para poder almacenarlas, leerlas,, reproducirlas, procesarlas y mostrar sus características. Al finalizar el alumno debe demostrar capacidad para hallar y mostrar las componentes armónicas de las señales de audio. Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 3
  • 4. EjerciciosProcesamiento de señales de audio con MatLab1. Captura de las señales de audio en MatLab: Para capturar una señal de audio por la entrada MIC (micrófono) del computador, MatLab cuenta con la función wavrecord(t*Fs,Fs,Ch) t es el tiempo en segundos de captura de la señal Fs es la frecuencia de muestreo (8000, 11025, 22050 y 44100) Ch es el tipo de canal (1: mono y 2: estéreo). Al capturar asignarle a una variable para su posterior procesamiento. Ejemplo: Capturar una señal de audio en estéreo con 20 segundos de duración, con una frecuencia de muestreo de 11025: Fs = 11025; y = wavrecord(20*Fs, Fs, 2); La captura se ha asignado a la variable vectorial y. Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 4
  • 5. Ejercicios2. Guardar las señales de audio en MatLab: Para guardar una señal capturada en formato WAV se usa la función: wavwrite(y,Fs,NBits,Nombre.wav) ; y es la varibale que contiene el archivo WAV Fs es la frecuencia de muestreo, NBits el número de bits (8, 16, 24 o 32) y Nombre.wav es el nombre del archivo en el que se grabará el sonido. Observaciones: - Los valores de amplitud que estén fuera del rango [-1,+1] son clipeados. - Si no se especifican los NBits el programa asume por defecto 16 Bits. - Si no se determina una Fs, el programa asume por defecto 8000 Hz. Ejemplo: Guardar el sonido capturado anteriormente. wavwrite(y,Fs,16,sonido_uno.wav); Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 5
  • 6. Ejercicios 3. Leer las señales de audio desde un archivo WAV en MatLab: Para leer un archivo de sonido almacenado en formato WAV se utiliza el comando: z = wavread(‘sonido_uno.wav‘); Se debe asignar a una variable vectorial para su procesamiento posterior. Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 6
  • 7. Ejercicios4. Reproducir las señales de audio desde una variable vectorial en MatLab: Para reproducir un archivo de sonido almacenado en una variable vectorial se utiliza el comando: sound(z); z es la variable vectorial que contiene el archivo de sonido sonido_uno.wav cuya frecuencia de muestreo por defecto será de 8192 Hz. sound(z,Fs); Reproduce z con una frecuencia de muestreo Fs. Ejemplo: sound(z,44100); Se asume que los valores están dentro del rango [-1,1] ya que los valores que están fuera del rango son clipeados. sound(z,Fs,Bits); Reproduce z con una frecuencia de muestreo Fs definida por el usuario y determinados número de Bits por muestra. Ejemplo: sound(z,11025,4); Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 7
  • 8. Ejercicios 5. Información sobre las señales de audio en formato WAV en MatLab: Para conocer los datos de un archivo en formato WAV: [y,Fs,NBits] = wavread(file.wav); y almacena los valores del vector, Fs almacena la frecuencia de muestreo Nbits almacena el número de bits utilizados para cada muestra del archivo con formato wav. Si se desea saber la dimensión de los canales del archivo en formato wav, se utiliza el siguiente comando: t = wavread(file.wav,size) t se almacena la dimensión del archivo en formato wav. Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 8
  • 9. Ejercicios 6. Cortando las señales de audio en formato WAV en MatLab: Para leer las primeras Num muestras del archivo: [n]=wavread(file.wav,Num) Num es la cantidad de muestras que se desean tomar del archivo. Si se desea obtener la información adicional contenida en un archivo de formato wav, como el copyright o el título, se emplea el siguiente comando [y,Fs,NBits,Opts]=wavread(file.wav); y almacenan los valores del vector Fs almacena la frecuencia de muestreo, Nbits almacena el número de bits por muestra Opts almacena el resto de la información. Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 9
  • 10. Ejercicios 7. Tamaño y dimensión vectorial de las señales de audio en formato WAV en MatLab: length(v) retorna 42860 length(f) retorna 97074 Dimensión vectorial size(v) retorna 42860X1, lo que indica que es una señal monofónica. size(f) retorna 97064X1, lo que indica que es una señal monofónica. Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 10
  • 11. Ejercicios 8. Gráfico espectral de señales: Capturar los sonidos del violín y de la flauta utilizando en comando wavwrite en los archivos violin.wav y flauta.wav respectivamente. Leer los archivos violin.wav y flauta.wav en las variables vectoriales v y f respectivamente con el comando wavread. Problema: Hacer una gráfica espectral de las señales de un violin y una flauta, además se desea saber cuál fue el tamaño de las muestras y si las señales capturadas tienen uno o dos canales (Dimensión Vectorial). Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 11
  • 12. EjerciciosSOLUCION:Adquisición de señales de audio:Fs=44100;NBits=16;y=wavrecord(5*FS,Fs,1);z=wavrecord(10*Fs,Fs,1);wavwrite(y,Fs,NBits,’violin.wav’);wavwrite(z,Fs,NBits,’flauta.wav);Procesamiento de señales de audio:v=wavread(violin.wav);f=wavread(flauta.wav);%sound(v);%sound(f);espv=abs(fft(v));espf=abs(fft(f));subplot(4,1,1),plot(0:97073,f),grid on,title(Audio de una flauta);subplot(4,1,2),plot(espf),grid on,title(Espectro de una flauta);subplot(4,1,3),plot(0:42859,v),grid on,title(Audio de un violin);subplot(4,1,4),plot(espv),grid on,title(Espectro de un violin); Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 12
  • 13. EjerciciosRESULTADOS:En los gráficos se observan la cantidad de componentes armónicas para estos dos instrumentos. Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 13
  • 14. EjerciciosI. Adquisición de señales de audio Obtener 05 señales de audio con frecuencias de muestreo: 8000 y 44100; con un canal. Y almacene con 8,16 y 32 bits: a. sonido1 con su voz pronunciando sus nombres y apellidos. b. sonido2 con la voz de un niño pronunciando sus nombres y apellidos. c. sonido3 con la voz de una niña pronunciando sus nombres y apellidos. d. sonido4 con el sonido de animal. e. sonido5 con el sonido de una puerta que se cierra. Ejemplo de nombre de archivo: sonido18k1b24c.wav Es un archivo que corresponde a: Audio: sonido1 Frecuencia de muestreo: 8000 (44k si es de 44100) Canales: 1 (Mono) Numero de bits: 24 Cortado: c NOTA: Los audios no deben ser mayores a 20seg. Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 14
  • 15. EjerciciosII. Procesamiento digital de señales de audio Realizar procesamiento de cada una de las señales de audio obtenidas: a. Reproducir cada uno de las señales de audio obtenidas. Explicar diferencias. b. Mostrar toda la información posible de cada señal obtenida. Comentar resultados. c. Mostrar el grafico en el dominio del tiempo de cada señal obtenida. Comentar resultados. d. Mostrar el espectro de frecuencias de cada señal obtenida. Comentar resultados. e. Cortar cada una de las señales obtenidas a 3000 muestras. Guardarlas y reproducirlas. Comentar resultados. Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 15
  • 16. Informe de Laboratorio 3 Indicaciones sobre el Informe de Laboratorio: Se presentará con el desarrollo de todos los ejercicios desarrollados y preguntas de esta presentación. Debe ser básicamente un documento gráfico en lo posible. Lo mas importante de un informe de laboratorio son los conclusiones, comentarios y observaciones. Se presenta impreso y en formato digital (en USB). Adjuntar en USB: Los códigos (archivos *.m) con los comentarios solicitados. Los archivos de audio obtenidos. Si han utilizado fuentes adicionales. Procesamiento Digital de Selñales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 16
  • 17. Presentación Todas las fuentes, archivos utilizados y el Informe deben presentarse en USB, dentro de una carpeta que lleve las iniciales del curso, sus Apellidos, guion bajo y luego el numero de laboratorio. Ejemplo: PDS_BenitezPalacios_L3 Si adjunta fuentes adicionales, debe conservar el nombre original y agregar _tema. Revisar permanentemente el blog del Curso: http://utppds.blogspot.com. Las Tareas que no cumplan las indicaciones no serán recepcionados por el profesor. Procesamiento Digital de Señales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 17
  • 18. Agradecimiento Procesamiento Digital de Selñales - Prof. Ing. Jose C. Benitez P. 18