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CENTRO UNIVERSITÁRIO DE BELO HORIZONTE


Emerson Torres Mendes












PROCESSAMENTO DE SINAIS:

Análise de um Sinal de Áudio e Pesquisa sobre Modulação AM e Amostragem
























Belo Horizonte
2014

Emerson Torres Mendes

















PROCESSAMENTO DE SINAIS:

Análise de um Sinal de Áudio e Pesquisa sobreModulação AM e Amostragem






Trabalho apresentado ao Centro Universitário de Belo Horizonte, no curso de Engenharia Elétrica, disciplina de processamento de sinais, primeiro semestre de 2014.

Orientadora: Eduardo Braga








Belo Horizonte
2014

Sumário












1 INTRODUÇÃO

Através do som é possível realizar a comunicação entre ahumanidade. Existem diversos tipos de sons, agradáveis e que incomodam o ser humano, de acordo com os ruídos, intensidade ou freqüência.

Através da eletrônica e sistemas embutidos é possível realizar a modulação destes sinais, através de amostras coletadas e aplicações de filtros, obtendo um som de acordo com a necessidade proposta. Será abordada neste trabalho a análise de uma amostra de sinal deáudio de um motor de formula 1.























2 DEFINIÇÃO DO SINAL

Foi solicitado que obtivesse um sinal de som de um motor qualquer. Foi escolhido a amostra de um motor a combustão de Formula 1, fabricante Renault, com o tempo de 1 segundo, salvo em arquivo Wave e Audacity, com o nome “Motor_F1_Renault”.
O programa utilizado foi o Adobe Audition.Figura A: Seleção amostra do áudio original
Fonte: Adobe Audition 3.0





Figura B: Amostra coletada (tempo 1 segundo)
Fonte: Adobe Audition 3.0

Foi utilizado o programa Audacity para converter no formato “WAV”, conforme fugura C.


Figura C: Conversão da amostra coletada (tempo 1 segundo)
Fonte: Software Audacity
2.1 Taxa de amostragem

Taxa de amostragem é a quantidade deamostras de um sinal analógico coletadas em uma determinada unidade de tempo, e de acordo com o Teorema de Nyquist deve ser de no mínimo duas vezes o sinal que se pretende amostrar. No caso da análise em questão foi utilizada a taxa de amostragem padrão do programa Adobe Audition 3.0 de 44100 Hz, conforme ilustrado na figura B.

Figura D: Taxa de amostragem
Fonte: Adobe Audition 3.0



Figura E:Sinal Original
Fonte: Software Matlab




3. VISUALIZANDO O SINAL NO DOMÍNIO DA FREQUÊNCIA, ATRAVÉS DA DFT DO SINAL

Utilizando funções Wavread e Wavwrite do Matlab para manipular os sinais foi possível visualizá-los no domínio da freqüência, através da DFT do sinal conforme ilustrado na figura F.


Figura F: Espectro de frequência do sinal.
Fonte: Software Matlab.


O algoritmoutilizado no programa Matlab para obtenção do espectro do sinal original no domínio da Frequência como os demais sinais está detalhado na seção abaixo:


%visualizado o sinal no domínio da freqüência através da DFT do sinal
%função wavread para manipular o sinail .wav

SO1abs = abs (SO1);
SO1absdB = 20*log10 (SO1abs);


k= -n/2:n/2-1;
freq=(k(n/2:n-1)*FS/2)/(n/2);

SO1absdB =SO1absdB (1 : n/2);

subplot(2,1,2);
plot (freq, SO1absdB)
axis ([0 45e3 -90 20])
title ('Espectro de Freq do Sinal')
xlabel ('Freq. [Hz]')
ylabel ('Magnitude [dB]')
grid;

%FILTROS

Orderm=2;

%Filtro passa baixas
FcorteB=2e3;
WcutB=(2*pi*FcorteB)/length(FO);
[B,A]=butter(Orderm,WcutB);

figure(gcf+1);
freqz(B,A);
title ('Resposta do Filtro passa baixas')filtradoB=filter(B,A,SO);

wavwrite(filtradoB,FS,'motorpaulista_PB');

%Filtro passa altas
%//Filtro de Butterworth passa altas
%//A magnitude de resposta do filtro de Butterworth , considerando que
%Fs = 44100Hz e que a ordem dos filtros (N) é igual a 2 projetamos o filtro
%Butterworth de acordo com as seguintes características
FcorteA=4e3;%(frequência de corte =4000Hz)
WcutA=(2*pi*FcorteA)/length(FO);...