Con questo programma verrà stimata la densità spettrale di potenza di un generico processo stocastico utilizzando l’analisi non parametrica ed in particolare valuteremo la densità spettrale di potenza del segnale vocale.

Il procedimento seguito consiste nel memorizzare dei file audio (in formato wav) in corrispondenza di particolari parole che ogni volta nell’esecuzione del programma saranno specificate e successivamente saranno convertite ed elaborate in MATLAB (con il file analisis.m).

La stima della densità spettrale sarà ottenuta con il metodo del periodogramma e di Blackman-Tukey.

 

Analisis.m

 

 

% STIMA DELLA DENSITA' SPETTRALE DI POTENZA DI UN PROCESSO STOCASTICO

 

% come processo verrà considerato un generico segnale vocale introdotto dall'esterno

 

clear all

 

err=0;

while err==0  

   F=input('inserisci il nome del file contenente il segnale audio (formato wav): ','s');

   F=[F,'.wav'];

   if exist(F)==0

      disp('non digitare l''estensione del file oppure il file non esiste ');

   else

      err=1;

   end

end

[y,fs]=wavread(F);

x=((1:length(y))-1)/fs;

N=length(y);

strN=int2str(N);

strfs=int2str(fs);

disp(['Il numero di campioni del file audio considerato sono : ',strN]);

disp(['La frequenza di campionamento del file audio è di ',strfs,' Hz']);

err=0;

while err==0  

   deltaf=input('introdurre la massima risoluzione spettrale desiderata (in Hz): ');

   M=floor(fs/deltaf);

   if M>=N

      disp('La risoluzione spettrale richiesta è troppo elevata! ');

   else

      err=1;

   end

end

strd=int2str(deltaf);

sound(y,fs)

figure

plot(x,y)

xlabel('sec')

set(gcf,'color',[1 1 1]);

title('andamento del processo nel tempo ')

K=floor(N/M);

 

% METODO DEL PERIODOGRAMMA

 

sp1=0;

for i=1:K

   sp1=sp1+(abs(fft(y(1+(i-1)*M:i*M)))).^2;

end

sp1=sp1/(K*M);

strmetodo1='del Periodogramma';

 

% METODO DI BLACKMAN-TUKEY

sp2=0;

for i=1:K

   autcorr=xcorr(y(1+(i-1)*M:i*M),(y(1+(i-1)*M:i*M)));

   autcorr(length(autcorr)+1)=0;