goertzel算法matlab
时间: 2023-07-06 09:31:18 浏览: 142
Goertzel算法是一种用于计算数字信号上的单个频率分量的算法。下面是使用Matlab实现Goertzel算法的示例代码:
```matlab
function [y] = goertzel(x, freq)
N = length(x);
k = round((N * freq) / Fs); % 计算频率对应的k值
w = 2 * pi * k / N; % 计算旋转因子
cosine = cos(w);
coeff = 2 * cosine;
Q1 = 0;
Q2 = 0;
for n = 1:N
Q0 = coeff * Q1 - Q2 + x(n);
Q2 = Q1;
Q1 = Q0;
end
y = Q1^2 + Q2^2 - coeff * Q1 * Q2;
```
其中,x为输入的数字信号,freq为要计算的频率值。在函数中,首先根据输入信号的长度和目标频率计算出对应的k值和旋转因子。然后,使用循环计算出Goertzel算法中的Q0、Q1和Q2值,并最终输出对应的幅值y。
需要注意的是,这里的示例代码仅适用于在离散时间上对数字信号进行频域分析,并且假设输入的数字信号已经过采样和滤波处理。如果需要在实际应用中使用Goertzel算法,需要根据具体情况进行参数调整和优化。
相关问题
使用matlab写一个Goertzel算法
Goertzel算法是一种用于音频信号处理的数字信号分析算法,它可以快速计算单一频率在一段离散时间信号中存在的能量。下面是使用MATLAB编写Goertzel算法的示例代码:
function [magnitude] = goertzel(audio, frequency)
% 初始化变量
s_prev = 0;
s_prev2 = 0;
coeff = 2*cos(2*pi*frequency/length(audio));
for n = 1:length(audio)
% 计算当前时刻信号值
s = audio(n) + coeff*s_prev - s_prev2;
% 保存之前的状态
s_prev2 = s_prev;
s_prev = s;
end
% 计算幅度
magnitude = sqrt(s_prev2^2 + s_prev^2 - coeff*s_prev2*s_prev);
% 示例用法
Fs = 44100; % 采样率
duration = 3; % 信号时长
freq = 1000; % 目标频率
t = 0:1/Fs:duration-1/Fs; % 生成时间序列
signal = sin(2*pi*freq*t); % 生成测试信号
m = goertzel(signal, freq); % 计算幅度
fprintf('Goertzel算法计算得到的幅度为:%f\n', m);
注意,这里只是一个简单的示例,实际应用时需要根据具体情况对算法进行适当调整。
Goertzel函数用法 matlab
以下是Goertzel函数在MATLAB中的用法和示例:
Goertzel函数是一种数字信号处理算法,用于计算数字信号中特定频率的幅度。在MATLAB中,可以使用以下语法调用Goertzel函数:
```matlab
y = goertzel(x,k)
```
其中,x是输入信号向量,k是所需频率的索引。y是计算出的幅度。
以下是一个示例,演示如何使用Goertzel函数计算数字信号中1000 Hz频率的幅度:
```matlab
% 生成1000 Hz正弦波信号
fs = 8000; % 采样率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间向量
f = 1000; % 频率
x = sin(2*pi*f*t); % 正弦波信号
% 计算1000 Hz频率的幅度
k = round(length(x)*f/fs)+1; % 计算频率索引
y = goertzel(x,k); % 计算幅度
% 显示结果
fprintf('1000 Hz幅度为:%f\n', abs(y));
```
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