提取区分2、4、8FSK特征的matlab
时间: 2023-06-16 17:05:24 浏览: 63
以下是一个简单的MATLAB示例代码,用于提取2、4、8FSK特征:
```matlab
% 读取音频文件
[y, fs] = audioread('audio_file.wav');
% 设定相关参数
f0 = 1000; % 起始频率
df = 1000; % 频率步长
num_tones = 8; % 音调数量
tone_dur = 0.1; % 音调持续时间
tone_space = 0.05; % 两个音调之间的空白时间
% 生成参考频率矩阵
ref_freqs = (f0:df:f0+df*(num_tones-1)).';
% 分割音频文件为音调
tone_samples = round(tone_dur * fs);
space_samples = round(tone_space * fs);
num_samples = length(y);
tone_starts = 1:tone_samples:num_samples;
tone_ends = min(num_samples, tone_starts + tone_samples - 1);
num_tones_detected = length(tone_starts);
tones = zeros(num_tones_detected, num_tones);
% 对每个音调进行傅里叶变换
for i = 1:num_tones_detected
tone = y(tone_starts(i):tone_ends(i));
tone_fft = abs(fft(tone));
tone_fft = tone_fft(1:length(tone_fft)/2);
% 计算每个音调的频率
[~, idx] = max(tone_fft);
freq = fs * idx / length(tone_fft);
% 计算与参考频率矩阵的差值
freq_diff = abs(ref_freqs - freq);
[~, tone_idx] = min(freq_diff);
% 记录音调
tones(i, tone_idx) = 1;
% 跳过空白时间
tone_ends(i) = tone_ends(i) + space_samples;
end
% 将所有音调合并
all_tones = reshape(tones.', [], 1);
% 输出结果
fprintf('Detected tones:\n');
disp(tones);
fprintf('All tones:\n');
disp(all_tones);
```
该代码将读取一个音频文件,并将其分割成一系列音调,每个音调代表特定的频率。然后,对于每个音调,该代码将使用傅里叶变换计算其频率,并将其与参考频率矩阵进行比较,以确定其对应的FSK符号。最后,该代码将输出检测到的音调矩阵和所有音调的序列。