声音信号进行处理的matlab仿真.rar

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声音信号进行处理的matlab仿真,可以用于水声通信领域
声音信号进行处理的matlab仿真.rar
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内容介绍
% Mainprogram - AIC(Akaike Information Criterion) for detection of multi-targets % % Input parameters: % M - the number of sensors % N - the number of snapshots % X - the array output matrix ( (sensor number) × snapshots, complex ) % D - the eigenvalue vector % Output parameter: % % number - the estimated number of signal sources % Edited at 20080428 by lf function number=detection_AIC clear all M=5;N=10;Num=2;f0=30000;fs=120000;C=1500;lamda=C/f0;d=lamda/2; SNR=5;theta=[-5,5]; X=nbsignal(M,N,Num,f0,fs,lamda,d,theta,SNR);%Generating array signals X(M,N) char=repmat('%f',1,1);char=[char,',\n']; fp=fopen('arraysignal.txt','a');%将X保存在arraysignal.txt中 for t=1:N for m=1:M fprintf(fp,char,real(X(m,t))); fprintf(fp,char,imag(X(m,t))); end end fclose(fp); R=X*X'/N; d1=eig(R); d2=sort(d1);% 强制特征值升序排列 D=[d2([M:-1:1])]; [AIC,number]=AIC_method(D,M,N); figure(1);plot(1,1);plot(0:M-1,AIC,'k');grid on; title('AIC(Akaike Information Criterion)');xlabel('k');ylabel('AIC'); % Mainprogram end %-------------------- AIC算法子函数 -------------------% function [AIC,number]=AIC_method(D,M,N) AIC=zeros(1,M); for k=0:M-1 s1=0; s2=1; for i=k+1:M s1=s1+D(i)/(M-k); s2=s2*D(i)^(1/(M-k)); end LH=(M-k)*N*log10(s2/s1); AIC(k+1)=-2*LH+2*k*(2*M-k); end number=1; min=AIC(1); for j=1:M if AIC(j) < min min=AIC(j); number=j; end end number=number-1; return %------------------- 产生阵列信号 -------------------% function X=nbsignal(M,N,Num,f0,fs,lamda,d,theta,SNR) % % Input parameters: % M - the number of sensors % N - the number of snapshots % Num - the number of signals % f0 - the center frequency of narrow band sources ( Unit: Hz ) % fs - the sample frequency ( Unit: Hz ) % lambda - wavelength of the signals(Unit: meter) % d - the distance between two sensors(Unit: meter) % theta - the source angle vector (1xp), e.g. [30 40 50] means there % are three sources located in 30,40,50 degree respectively. % SNR - the signal-to-noise ratio of the power of each source to the % power of noise at single sensor (dB). % % Output parameter: % % X - the array output matrix ( M x N, complex ) A=exp(j*2*pi*d/lamda*[0:(M-1)]'*sin(theta*pi/180)); S=exp(j*2*pi*[f0-500 f0+500]'*[1:N]/fs); X=A*S; varc=1/sqrt(2*10^(SNR/10)); X=X+varc*(randn(size(X))+j*randn(size(X))); return
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