数字信号处理课程设计报告-地震信号干扰去除.docVIP

数字信号处理 课程设计报告 课设题目： 地震信号的干扰去除 学 院： 信息科学与工程学院 专 业： 电子与信息工程 班 级： 电信二班 姓 名： 学 号： 070250212 指导教师： 哈尔滨工业大学（威海） 2010 年 7月 14日 不要删除行尾的分节符，此行不会被打印目 录 一. 课程设计任务 1 二. 课程设计原理及设计方案 2 三. 课程设计的步骤和结果 3 四. 课程设计总结 4 五. 设计体会 5 六. 参考文献 6 课程设计任务 自行产生10M采样点数，截至带宽为40hz的符合要求的信号，放在文档中（至少要产生三个）。 由于在地震信号的采集中往往掺杂工频信号，设计一个滤波器将工频信号滤去。 设计一个低通FIR滤波器对信号进行处理，由于信号较大，为了加快分析的速度，要采用学过的分段方法进行分段分析。 采用GUI页面，方便操作。 写实验报告。 课程设计原理及设计方案 截至频率为40hz的地震信号可以由正弦信号的线性相加得到，然后利用matlab中计算出的和得到文本文档保存，即可得到“保存的地震信号”。 对工频信号的滤除可以用陷波滤波器。而陷波滤波器又分自适应、小波变换、模板匹配滤波器......同时实现FIR设计陷波滤波器又有窗函数法、切比雪夫逼近法、频率抽样法。本设计采用窗函数法，窗函数简单实用，且在设计中要先构造出低通滤波器在后续中也可能用到。 低通滤波器可以将40hz以上的频率滤除。为了比较各个滤波器的优劣，本设计采用了三个典型的滤波器。其中观察傅里叶变换所得频域的结果更能明显看出实验结果。 傅利叶变换原理 卷积 由于信号的时宽带宽积为一常数，所以主瓣宽度与窗口宽度成反比，N越大，的主瓣越窄。同时窗的形状也对傅里叶频谱有影响，比如吉布斯效应。虽然频率分辨率很高但由于第一旁瓣的衰减很小但是求得的与的偏差较大。所以対窗的选择要根据实际需要选择合适的窗及其大小形状。 而在设计中对大量信号的处理为了加快处理熟读我们可以用分段卷积：分段卷积可以分为重叠相加法和重叠保留法。 重叠相加法：设h（n）的长度为M，X（n）的长度为N，将长序列X按如下方法分： 根据卷积分配率： 因此分段后，h与x 的卷积可以认为是x的各个子段与h的卷积之和。 function y=ovrlpadd(x,h,Nfft) lenx=length(x); M=length(h); M1=M-1; N=Nfft-M+1; x=[x,zeros(1,N-1)]; K=floor(Lenx+Nfft-1); for i=0:1:K ix=i*N; xseg=x(ix+1:ix+N); yseg=circonv(xseg,h,Nfft); y(ix+1:ix+Nfft)=y(ix+1:ix+Nfft)+yseg(1:Nfft); y=y(1:Lenx+M-1); 重叠保留法：同样将序列X（n）按如下方式分成长度为L的字段： 即每个子段之间有M-1哥点重叠。将分段后的x与h卷积之和即为结果。 课程设计的步骤和结果 1.信号的产生 根据傅里叶变换，任何函数都可以写作正弦函数的叠加，所以地震信号可以用频率不同的正弦信号叠加得到。在matlab的workplace区有使用的所有变量的值，将所需要的值复制到文档里，比如txt文档，然后保存。由于变量在matlab中以矩阵的形式存在，所以保存在文档里的数据也是矩阵。 Fs=str2double(get(handles.fs,string)); 时域信号 频域信号 陷波滤波器的设计 由于要求的地震信号的截至频率为40HZ，而在实际地震的信号的获取时，工频信号的存在在所难免因此要设计一个陷波滤波器滤除50HZ的信号。 利用matlab设计FIR滤波器的方法有窗函数法、频率抽样法和切比雪夫逼近法等，但窗函数法我们比较熟悉且简单实用。 窗函数思想：根据要求选择适当的理想低通滤波器，由于理想低通滤波器得脉冲响应是非因果且无限长，用最优化窗函数来截取就可以达到目标。 function hd=ideal(Wc,M) a=(M-1)/2;