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音频重采样算法设计与实现和,音频,算法,和算法,音频重采样,实现音频,和实现,重采样,设计与实现,音频算法
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音频重采样算法设计与实现
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计算阶比跟踪与谐波成分提取整理贴
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本帖最后由 impulse 于
11:26 编辑
模拟信号由matlab模拟产生，为一个频率随时间线性增加的信号，基频频率从5Hz变化到30Hz，同时含有0.5倍频和2倍频。
代码如下：
%模拟产生变转速振动信号和键相信号
Ls=;& &%样本数
fs=4096*8;& && &%采样频率
t0 =0:1/fs:(Ls-1)/
t1=t0(length(t0));
f0=5;& &&&%起始频率
f1=30;& & %终止频率
x_1x = 1*chirp(t0,f0,t1,f1,[],280);& && && && & %一倍频信号
x_5x = 0.65*chirp(t0,0.5*f0,t1,0.5*f1,[],115);&&%0.5倍频信号
x_2x = 0.75*chirp(t0,2*f0,t1,2*f1,[],20);& && & %2倍频信号
x_noise=0.15*rand(1,length(x_1x));& && && && &&&%噪声
x=x_1x+x_2x+x_5x;%+x_& && && && && && && &%合成信号
[maxtab, mintab] = peakdet(x_1x, 0.5);&&%通过基频信号（相当于转轴信号）检波，模拟后面的键相信号，函数附在附件中
t=maxtab(:,1)';
tacho=zeros(1,Ls);
tacho(t)=1;& && && && && && && && && &&&%模拟键相信号，假定1为键相脉冲位置
tacho(t+1)=1;
subplot(211)
plot(t0,x);
title('振动信号')
subplot(212)
plot(t0,tacho)
title('转速（键相）信号')
复制代码1、原始信号如下
rawwave.PNG (22.55 KB, 下载次数: 4)
00:30 上传
2、阶比跟踪重采样后的信号
evenwave.PNG (29.7 KB, 下载次数: 5)
00:31 上传
3、原始信号频谱与重采样后信号阶比谱比较
spect.PNG (26.29 KB, 下载次数: 2)
00:32 上传
4、Gabor变换提取谐波波形
gabor.PNG (40.2 KB, 下载次数: 3)
00:33 上传
5、恒带宽零相位滤波器提取谐波波形
cbf.PNG (40.17 KB, 下载次数: 3)
00:34 上传
6、Vold-Kalman滤波提取谐波波形
vkf.PNG (34.73 KB, 下载次数: 1)
00:35 上传
7、上述方法比较，VKF方法堪称完美。
(844 Bytes, 下载次数: 138)
11:25 上传
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赞成: 5 perfect！&
<p id="rate_146" onmouseover="showTip(this)" tip="我来凑热闹，努力向前辈学习&威望 + 2 点
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本帖最后由 ufo158 于
11:43 编辑
顶贴...VKF在计算速度、在临近 交叠阶次的提取上, 效果也很好.
端点上提取结果, 从仿真上看, 优于其他两种， 并且相位想没有偏移。lz VKF带宽怎么取的？？常带宽还是百分比？
计算速度上，若用PCG解方程，要慢一些的哈。
小生问题总是很多：
在文献里面看到有一个叫“Constant Percentage Bandwidth”，麻烦解释一下，谢谢。
mxlzhenzhu 发表于
小生问题总是很多：
在文献里面看到有一个叫“Constant Percentage Bandwidth”，麻烦解释一下，谢谢。
恒百分比带宽，滤波器的带宽与中心频率百分比一定。
impulse 发表于
恒百分比带宽，滤波器的带宽与中心频率百分比一定。
非常谢谢你的解释，但是我还是不懂；
一个老师告诉我们滤波器的截止频率就是分析分析频率的最大值。&滤波器的带宽&是不是就是0~fs/2呢，现在的滤波器主要都是数字滤波器了吧？这个带宽就是由那奎斯特频率决定的吧，那中心频率又是啥子呢？
最好提供相关书籍，我自己看去。
mxlzhenzhu 发表于
非常谢谢你的解释，但是我还是不懂；
一个老师告诉我们滤波器的截止频率就是分析分析频率的最大值。&滤波 ...
这是个带通滤波器, 中心频率也就是需要滤出的那部分分量的频率, 滤波带宽即在此中心频率附近也将被滤出的分量的频率范围.
LZ你好，小弟最近在也在学习cot，但是对怎样实现不是很了解。能不能请你分享一下MATLAB程序，让我学习一下阶比跟踪重采样的方法
我也想要matlab程序，学习一下阶比跟踪重采样的方法邮箱
我没有COT的Matlab程序，我的是自己开发的C++商业版本，matlab版本论坛上有一个，虽然效果不是很好，但是基本过程都有
还需要不断学习啊~~~
楼主V5，跟楼主学习太多知识
精华帖。。。学习了
我又来了，我想问下Vold-Kalman filtering的vkf(y,fs,f,p,bw,multiorder)f bw参数应该怎么取？你能给我推荐些这方面的文章吗？谢谢了。
你的这个数据我用VKF是没有提取到你文中的那样效果，而且差距很远.
提取一阶的参数
f0=5;& &&&%起始频率
f1=30;& & %终止频率
inc=(f1-f0)/Ls;
fdn=[f0+inc:inc:f1];
vkf(y,fs,fdn,p,bw);
能给指点下不？
主任可否谈一下：阶比分析及阶比跟踪的具体意义？本人很迷惑，3Q
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振动信号采集、处理和分析系统
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振动信号采集、处理和分析系统
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产地：国产
厂商性质：生产商品牌：
公司名称： 北京中西远大科技有限公司
型号：xa90-BZ72-
联系人：王璐瑶
（联系我时，请说明是在中国智能制造网上看到的，谢谢！）
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面议西安市广东Ｔ业大学工程硕士学位论文；视音频格式（ｗＡＶ）和音频交换文件格式（ＡＩＦＦ；一般音频的常用采样频率包括８ｋＨｚ，９．６ｋＨｚ；最后需要考虑的是由有损和可感知压缩算法（如ＭＰＥ；３．１３音频信号的传送环境；实践中，在信号从编码到解码之间有多种可能的传播途；第一种情形是声音文件从一个机器拷贝另一个机器，其；第二种情形是信号仍然保持数字的形式，但采样率发生；第
广东Ｔ业大学工程硕士学位论文
视音频格式（ｗＡＶ）和音频交换文件格式（ＡＩＦＦ）。另一种较低质量音频的量化方式一般采用８ｂｉｔ∥律量化。这些量化方法会使信号产生一些畸变，在８ｂｉｔ∥律量化中显得更为明显。
一般音频的常用采样频率包括８ｋＨｚ，９．６ｋＨｚ，１０ｋＨｚ，１２ｋＨｚ，１６ｋＨｚ，２２．０５ｋＨｚ和４４０１ｋＨｚ。采样频率影响水印数据的隐藏量，因为它给出了可用频谱的上限（如果信号的采样频率为８ｋＨｚ，则引入的修改分量的频率不会超过４ｋＨｚ）。对于大多数已有的水印技术而言，可用的数据空间与采样频率的增长至少呈现线性关系。
最后需要考虑的是由有损和可感知压缩算法（如ＭＰＥＧ―ＡｕＤＩＯ压缩算法“””７１引起的变化。这些变化彻底改变了信号的数据结构。它们仅仅保留了听者能感觉到的特性部分，也就是说，它听起来与原来的相似，但是在最小平方意义上完全不同。数据隐藏的速率依赖于信号的采样率和声音编码的类型和具体的水印算法。
３．１３音频信号的传送环境
实践中，在信号从编码到解码之间有多种可能的传播途径。我们只考虑最普通的四种情形ｐ１。
第一种情形是声音文件从一个机器拷贝另一个机器，其中没有任何形式的改变。编码方和解码方的采样率完全一样。
第二种情形是信号仍然保持数字的形式，但采样率发生变化，这…变化保持了大多数信号的幅度和相位，但是改变了信号的时域特征。
第三种情形是信号被转换为模拟形式，通过模拟线路进行传播，在终端被重新采样。在此过程中信号的幅度、量化方式和时域采样率都得不到保持。通常，这种情形下信号的相位值可以得到保持。
第四种情形是信号在空气中传播，经过：麦克风重新采样。这时信号受到未知的非线性改变，会导致相位的改变、幅度改变、不同频率成分的漂移和产生回声等。
在选择水印嵌入算法时，需要考虑信号的表述和传输途径。如果音频信号在传输中没有改变（比如第一种情形），则对水印算法的约束最小。如果音频信
第三章音频数字水印技术
号在传输中发生很大改变（第四种情形），则对水印算法的约束最大，要求算法具有很强的稳健性。
３．１．４对音频数字水印的要求
要想成功地在数字音频媒体中隐藏水印，必须注意以下几方面的要求。１．对数据变换处理操作的稳健性
要求水印本身应能经受得住各种有意无意的攻击。典型的攻击有添加噪声、数据压缩、滤波、重采样、Ａ／Ｄ―Ｄ／Ａ转换、统计攻击等。
２．听觉相似性
数字水印是在音频载体对象中嵌入一定数量的掩蔽信息，为使得第三方不易觉察这种嵌入信息，需谨慎选择嵌入方法，使嵌入信息前后不产生听觉可感知的变化。这种相似性在理论上可以用“知觉相似性函数”ｓｉｍ（ｘ，ｙ）来描述，实用中利用数字音频中两个信号的相关性函数来估计相似度。
３．是否需要原始数据进行信息提取
根据数据嵌入和提取方案的不同设计，有些方案可以不需要借助于原始数据进行信息提取，这一性能将影响方案的用途和性能。
４．数据提取误码率
数据提取误码率是数据提取结果中错误码位数与嵌入总的位数之比，一般以百分比表示。显然低数据提取误码率也是音频水印方案的一个重要技术指标。因为一方面存在来自物理空间的干扰，另一方面信道中传输的信号会发生衰减和畸变，冉加上人为的数据变换和攻击，都会使数据提取的误码率增加。
５．嵌入数据量指标
根据用途的不同，在有些应用场合中必须保证‘。‘定的嵌入数据量，如利用音频载体进行隐蔽通信。
与图像和视频相比，音频信号在相同的时间间隔内采样的点数少。这使得音频信号可嵌入的信息量要比可视媒体也要少。并且由于人耳听觉系统（｝ＩＡｓ）要比人眼视觉系统（ＨＶｓ）敏感得多，因此听觉上的不可感知性实现起来要比视觉上困难得多。
广东工业大学工程硕士学位论文
３．１．５数字音频水印的典型应用
随着音频素材在互联网上的增加，数字音频水印技术有着广泛的应用前景：
１）为了便于对音频素材进行查找和检索，可以用水印技术实现元数据的传输，就是用兼容的隐藏的带内方式传送描述性信息。
２）在广播领域中，可以用水印技术执行自动的任务，比如广播节目类型的标识、广告效果的统计分析、广播覆盖范围的分析研究等。其优点是不依赖于特定的频段。
３）用水印技术实现知识产权的保护，包括所有权的证明、访问控制、追踪非法拷贝等。这也是水印技术最初的出发点。
３．２经典的音频水印技术
音频水印技术之间的区别主要体现在数据嵌入／提取方案的不同，早期的方法主要有四种：最低有效位方法、回声隐藏算法、扩频方法、相位编码方法，都是基于时域的方法。分别介绍如下：
３．２．１最低有效位方法
最低有效位（ＬｓＢ）方法［３］，是一种最简单的嵌入方法。任何形式的秘密数据都可以看作是’一串二进制位流，而音频文件的每一个采样数据也是用二进制数来表示，这样可以将每个采样值的最不重要的二进制位（多数情况下为最低位）用代表秘密数据的二进制位代替，以达到在音频信号中嵌入秘密数据的目的。如果将音频信号看作传输的信道，而秘密数据（水印）看作在信道中传输的信号。理想情况下，这种信道容量为ｌｋｂｐｓ每ｌｋＨｚ，即在无噪声信道中，对８ｋＨｚ采样率的信号，比特率是８ｋｂｐｓ：对４４．１ｋＨｚ采样率的信号，比特率是４４．１ｋｂｐｓ。伴随这种大信道容量的是可闻噪声的引入，这种噪声的影响效果和音频信号的内容有关。
为了加大对水印攻击的难度，可以使用一段伪随机序列来控制水印的嵌入位置。伪随机信号可以由伪随机序列发生器来产生。当伪随机序列发生器的结构固定时，不同的初始值会产生不同的伪随机序列。这样在收发双方只需要传２０
第＿三章音频数字水日Ｊ技术
送一个初始值（作为密钥），而不需要传送整个伪随机序列值。只要能保证合法用户才能得到该密钥，则根据ｋｅｒｃｈｏｆｆ法则可知系统是安全的。任何一个企图提取秘密数据的第三方在不知道密钥的情况下，则不可能达到目的。
这种方法优点是：简单易实现；音频信号罩可编码的数据量大；采用流加密方式分别对数据本身和嵌入过程进行加密，其安全性依赖于密钥，如果选择伪随机性能好的密钥产生机制，则可以做到“～次一密”；信息嵌入和提取算法简单，速度快。缺点：对信道于扰及数据操作的抵抗力很差。如果水印嵌入时不采用冗余技术，噪声、压缩、滤波、重采样都会破坏水印数据；采用冗余技术会使信号速率降低一至二个数量级。在实用中，ＬｓＢ方法只用于封闭的数字到数字的环境下。
为了提高稳健性，可将水印嵌入到音频信号的较高位，对应于音频信号中的低频分量。但这样带来的结果是大大降低了数据的隐蔽性。为了改善这一点，可以在嵌入过程中根据音频信号的能量进行数据嵌入位的选择，这种方法对平均能量比较高的音频样本更有效。
３．２．２基于回声的水印算法
回声隐藏（ＥｃｈｏＨｉｄｉｎｇ）是利用引入回声来将秘密数据嵌入到载体中。它利用人类听觉系统的特性：音频信号在时域的后屏蔽作用，即弱音在强音消失后变得无法听见。弱信号可以在强信号消失后５０一２００ｍｓ的作用面不被人耳觉察。音频信号（载体数据）和经过回声隐藏的水印数据对于人耳来说，前者就像是从耳机里听见的声音，没有回声，而后者就象从扬声器里听到的声音由所处的空间产生的回声。因此，回声算法与其他方法不同，是将秘密数据作为载体数据的环境条件，而不是当作随机噪声嵌入到载体数据中，所以这种方法具有很好的透明性和稳健性。
设音频序列ｓ＝｛ｓ（，ｚ），ｏ≤，ｚ＜Ⅳ｝，按下式即可得到含有回声的音频序列Ｙ：
ｍ，＝ｋ‰”聊，，。篡Ⅳ沪，，
其中，ｍ是信号和回声间的延时，一般取ｍ＜＜Ⅳ，丑为衰减系数。在回声编码中通过修改聊来嵌入水印信息，水印嵌入流程图如图３―１所示。２１
广东Ｔ业大学工程硕士学位论文
图３―１回声编码水印嵌入流程
ＦｉｇＬｌｒｅ３－１ｎｏｗｃｈａｎｏｆｗａｔｅｒｍａｒｋｅｍｂｅｄｄｉｎｇｂａｓｅｄ帆ｅｃｈｏｈｉｄｉｎｇ
具体方法是：对一个音频数据文件，先将其分成若干包相同样点数的片段，每个片段时间约为几个到几十个毫秒，样点数记为Ⅳ。每段用来嵌入１比特的水印信息。在水印嵌入阶段，对每段信号使用（３―１）式。选择ｍ＝ｍ。，则在信号中嵌入水印比特“Ｏ”；选择ｍ＝聊．，则在信号中嵌入水印比特“ｌ”。延时％或ｍ。是以人耳听不到回声为准则进行选取的。最后将所有含回声的信号段串联成连续信号。
惮夕频Ｈｊ吨卫甘
图３２回声编码水印提取流程图
Ｆｉｇｕｒｅ３－２ｎｏｗｃｈａｎ比较萝（蜥ｏ）和歹∽１）ｏｆｗａｔｅ加ａｒｋｅｍａｃｔｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｅｃｈｏｈｉｄｉｎｇ
回声编码中水印提取流程图如图３―２所示。对一个音频回声信号，水印的提取关键是确定回声的延时。利用复倒谱可将回声从原始信号中分离出来，但是代表回声的脉冲幅值与载体信号相关度很小。因此它们很难被检测到。使用复倒谱的自相关可以解决这个问题。设回声信号ｙＱ）的复倒谱自相关为萝＠）。可以证明，多（”）在回声延时出现极大值，由于引入回声的延时只有坍。和ｍ．两
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