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Engee 中的数字信号处理 (DSP) 入门

使用函数

信号加载和可视化

使用 "函数可让用户使用列出的模块,类似于其他语言中的 "导入 "函数:

多个输出不必像在 MATLAB 中那样用括号括起来。
using DSP, WAV, Plots
plotly()

s, fs = wavread("/user/test.wav")

plot(0:1/fs:(length(s)-1)/fs, s)
输出

getting started dsp 1

下面的函数使用带有语音标准参数(汉宁窗 `25 ms,重叠 `10 ms)的频谱图,构建并返回频谱图:

S = spectrogram(s[:,1], convert(Int, 25e-3*fs), convert(Int, 10e-3*fs); window=hanning)
Plots.heatmap(S.time.*1000, S.freq, pow2db.(S.power), xguide = "Время, мс", yguide = "Частота, Гц")
输出

getting started dsp 2

信号处理

现在,让我们将信号通过一个滤波器来模拟手机的带宽,并再次绘制其频谱图:

responsetype = Bandpass(300, 3400; fs=fs)
prototype = Butterworth(8)
telephone_filter = digitalfilter(responsetype, prototype)

让我们来看看滤波器的特性:

变量可以使用 Unicode 名称。输入法为 \omega + tab。
ω = 0:0.01:pi
H = freqz(telephone_filter, ω)

过滤信号

sf = filt(telephone_filter, s)

Sf = spectrogram(s[:,1], convert(Int, 25e-3*fs), convert(Int, 10e-3*fs); window=hanning)
Plots.heatmap(Sf.time.*1000, Sf.freq, pow2db.(Sf.power), xguide = "Время, мс", yguide = "Частота, Гц")
输出

getting started dsp 3

成果复制

using Base64

function audioplayer(filepath)
  markup = """<audio controls="controls" {autoplay}>
        <source src="$filepath" />
        Your browser does not support the audio element.
        </audio>"""

  display(MIME("text/html") ,markup)
 end

 function audioplayer(s, fs)
  buf = IOBuffer()
  wavwrite(s, buf; Fs=fs)
  data = base64encode(unsafe_string(pointer(buf.data), buf.size))
  markup = """<audio controls="controls" {autoplay}>
        <source src="data:audio/wav;base64,$data" type="audio/wav" />
        Your browser does not support the audio element.
        </audio>"""
  display(MIME("text/html") ,markup)
end

audioplayer(s, fs)
audioplayer(sf, fs)
输出

信号超采样

在本例中,我们将使用低通滤波器设计,将音频信号从 "48kHz "重采样到 "44.1kHz",然后对信号进行重采样。

让我们找出插值和抽取系数。

using Plots
using DSP

Fdat = 48e3;
Fcd = 44.1e3;
LM = Rational{Int32}(Fcd/Fdat);
L = LM.num;
M = LM.den;
(L,M)
输出
(147, 160)

可视化原始音频信号

t = 0:1/Fdat:0.25-1/Fdat;
x = sin.(2*pi*1.5e3*t);
gr()
plot(t, x, line=:stem, marker=:circle)
xlims!((0,0.001))
输出

getting started dsp 4

让我们对获得的信号重新采样并叠加到原始信号上

f = (Fdat/2)*min(1/L,1/M)
win = DSP.Windows.kaiser(3579,3);
fir = DSP.Filters.digitalfilter(DSP.Filters.Lowpass(f/48e3),FIRWindow(win)).

xup = DSP.Filters.resample(x,Int64(L),fir);
y = L.*xup[1:M:end].

t_res = (0:(length(y)-1))/Fcd;
plot!(t_res, y, line=:stem, marker=:circle)
输出

getting started dsp 5