Merge branch 'develop'
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commit
1d82712707
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@ -0,0 +1,48 @@
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function power = frequencySpectrum(signal, fs)
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%function frequencySpectrum(signal, fs)
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% Task: Display the power spectrum of a given signal
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% Input:
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% - signal: the input signal to process
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% - fs: the sampling rate
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% Output:
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% - power: power spectrum of the signal
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% Guillaume Gibert, guillaume.gibert@ecam.fr
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% 25/04/2022
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n = length(signal); % number of samples
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y = fft(signal, n);% compute DFT of input signal
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power = abs(y).^2/n; % power of the DFT
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[val, ind] = max(power); % find the mx value of DFT and its index
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% plots
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figure;
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subplot(1,3,1) % time plot
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t=0:1/fs:(n-1)/fs; % time range
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plot(t, signal)
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xticks(0:0.1*fs:n*fs);
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xticklabels(0:0.1:n/fs);
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xlabel('Time (s)');
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ylabel('Amplitude (a.u.)');
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subplot(1,3,2) % linear frequency plot
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f = (0:n-1)*(fs/n); % frequency range
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plot(f,power, 'b*'); hold on;
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plot(f,power, 'r');
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xlabel('Frequency (Hz)')
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ylabel('Power (a.u.)')
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subplot(1,3,3) % log frequency plot
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plot(f,10*log10(power/power(ind)));
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xlabel('Frequency (Hz)')
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ylabel('Power (dB)')
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64
main.m
64
main.m
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@ -7,17 +7,75 @@
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%Last Modified: 20/04/23 10:08
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%Last Modified: 20/04/23 10:08
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%
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%%%%%%%%%%%%%%%%
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%%%%%%%%%%%%%%%%
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pkg load signal;
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Fs = 300; %Hz
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samplingFreq = 300; %Hz
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fMin = 30; %Hz
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fMax = 40; %Hz
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signal = csvread('unknownsignal.csv');
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signal = csvread('unknownsignal.csv');
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signalDuration = size(signal)/Fs; %s
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signalDuration = size(signal,2)/samplingFreq; %s
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t=[0:1/Fs:(size(signal,2)-1)/Fs];
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t=[0:1/samplingFreq:(size(signal,2)-1)/samplingFreq];
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windowDuration = signalDuration/2;
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figure;
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figure;
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plot(t,signal)
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plot(t,signal)
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xlabel('Time (s)');
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xlabel('Time (s)');
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ylabel('Sound (dB)');
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ylabel('Sound (dB)');
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title('unknown Signal');
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blackmanWin = zeros(1, length(t));
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for l_sample=1:windowDuration*samplingFreq
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blackmanWin(l_sample+signalDuration*samplingFreq/4) = (0.42 - 0.5 * cos(2*pi*(l_sample)/(signalDuration*samplingFreq/2)) + 0/08*cos(4*pi*(l_sample)/(windowDuration*samplingFreq/2)));
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end
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% plot Blackman window
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%~ figure;
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%~ plot(t, blackmanWin);
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% apply the Blackman window
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for l_sample=1:length(t)
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signal_blackman(l_sample) = signal(l_sample) * blackmanWin(l_sample);
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end
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% plot signal windowed by rectangular window
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%~ figure;
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%~ plot(t, signal_blackman);
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% plot the frequency spectrum of this windowed signal
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power_blackman = frequencySpectrum(signal_blackman, samplingFreq);
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fft_signal = fft(signal);
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size(fft_signal)
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figure;
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plot(t, fft_signal);
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xlabel('Freq (Hz)');
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ylabel('Sound (dB)');
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title('FFT of signal');
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N=size(signal)(2);
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freq=(0:N-1)*samplingFreq/N;
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%frequency from frame rate
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minfreq=30; %Hz
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maxfreq=40; %Hz
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idx_min = find(freq >= minfreq, 1);
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idx_max = find(freq <= maxfreq, 1, 'last');
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filtered_freq = freq(idx_min:idx_max);
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figure;
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plot(t, filtered_freq);
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%[a, b] = butter(1, [1/fMax, 1/fMin], 'bandpass');
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%filtered_signal = filter(b,1, signal);
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%figure;
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%plot(t,filtered_signal)
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%xlabel('Time (s)');
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%ylabel('Sound (dB)');
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