噪声背景下的莫尔斯码滤波及其实现.doc

噪声背景下的莫尔斯码滤波及其实现 摘要：介绍了对噪声背景下的莫尔斯码进行滤波的原理及方法。通过信号分析，设计切比雪夫滤波器，并基于MATLAB和VC混合编程，开发出独立运行的程序，实现了对噪声背景下莫尔斯码的滤波，为莫尔斯码的监听、辨识提供了便利。 在莫尔斯码通信的过程中，由于受到噪声干扰，使得莫尔斯码的接收和辨识变得困难。目前针对噪声背景下的莫尔斯码滤波的方法不多，针对这一问题，利用切比雪夫滤波器对噪声背景下的莫尔斯码进行滤波，开发出独立运行的程序，为莫尔斯码的监听、辨识提供了便利。 1 基本原理 1.1 莫尔斯码（Morse code） 莫尔斯码由点dot(.)、划dash(-)两种符号组成。点的长度决定了发报的速度，并且被当作发报时间参考。其基本特征为： 一点为一个基本信号单位，一划的长度为3个点的长度。 在一个字母或数字内，各点、划之间的间隔应为一个点的长度。 字母（数字）与字母（数字）之间的间隔为3个点的长度。 1.2 切比雪夫滤波器 切比雪夫滤波器的特点是：误差值在规定的频段上等波纹变化。切比雪夫滤波器的振幅平方函数为 其振幅平方特性如图1所示。 有关参数的确定： 通带截止频率：预先给定。 为与通带波纹有关的参数，通带波纹可表示为 阶数N由阻带的边界条件确定。 2 莫尔斯码信号处理 2.1 处理思路 莫尔斯码信号在传输、接收过程中会受到链路、电磁波、人的说话声、汽车噪声等其他噪声的干扰。导致监听和辨识莫尔斯码变得困难。信号处理的目的是去掉背景噪声，保留莫尔斯码信号的频率，使得信号更容易监听辨识。处理思路为：首先利用傅里叶变换分析被噪声污染过的信号频谱，找到莫尔斯码信号的频率（能量最大的部分），区分出噪声频率；调节切比雪夫滤波器带通参数，滤去噪声频率，仅保留莫尔斯码频率成分。 2.2 系统框图 图2为系统框图。 信号送入滤波器滤波后，对输出信号进行监听识别，并将输出与输入信号的采样值相比较，利用差值调整滤波器参数，以获得满意的输出信号。 2.3 滤波器设计 利用傅里叶变换得到信号频谱如图3。由于莫尔斯码信号的频率在传送过程中保持不变，频谱中能量最大的频点就应为需要保留的频率成分，其余频点为干扰噪声应被滤去。由此设计出切比雪夫滤波器的截止频率、带宽等参数。 MATLAB中切比雪夫对应的调用方式为：[b,a] = cheby1(n,rp,wn,’bandpass’)。其中n表示阶数，rp用来指定通带内的波纹大小，wn是一个二元向量，即wn = [w1,w2]，则此函数返回的是一个2n阶的带通切比雪夫I型滤波器的设计结果，其带通为w1w2，根据待处理信号的频谱分析得到wn = [4300,4800] / 48000。bandpass表示带通滤波器。设定参数，令，比较输出信号与输入信号的采样值，利用差值调整滤波器参数，改善滤波效果。图4为滤波器的脉冲响应。 2.4 编程原理及算法 采用MATLAB与VC混合编程，利用mcc编译m函数，使m函数成为可执行程序或C动态链接库（以下简称为DLL）。用户在C/C++程序中调用数学库函数处理数据类型转换等操作后，即可调用DLL中函数赋值，实现混合编程。程序算法如图5。 步骤如下：（1）将信号读入缓存。（2）对信号进行傅里叶变换。（3）分析频谱，给定滤波器参数后调用切比雪夫滤波器对信号滤波。（4）将滤波结果输出与输入采样信号进行对比求差值，如达到预期效果则将信号输出保存至硬盘；否则重新给定调整参数，令，对信号重新进行滤波处理。（5）输出最终处理结果并保存至文件。 3 结果分析 利用设计的滤波器对被噪声污染过的莫尔斯码信号进行滤波，图6、图7、图8显示了n，rp采用表1中不同参数值时的处理结果。 将图6、图7、图8的结果与图3比较，原信号中噪声频率得到了有效的抑制，滤波后保留了信号能量最大的有效频率成分，去除了干扰的频率成分。并且由于加入参数，使滤波器具有了自适应性，从图6~图8可以看出，随着的调整，滤波器的带宽和截止频率经过调整，使噪声频率成分的抑制和滤波效果得到了明显改善。播放滤波后的WAV文件，背景噪声得到了有效的消除，保留了莫尔斯码的频率成分，信号清晰且易辨识。 4 结束语 通过对莫尔斯码信号分析，给出滤波器参数，并基于MATLAB设计切比雪夫滤波器，利用参数对滤波器带宽进行自适应调整以改善滤波效果。设计程序时在利用MATLAB高效率的数值计算及强大的数值分析、矩阵运算、信号处理等功能的同时，通过VC调用由.m文件生成的.dll文件，开发出可脱离MATLAB独立运行的具有用户界面的.EXE文件，实现了对被噪声污染的莫尔斯码的滤波。在保留了莫尔斯码信息的同时滤去了干扰噪声，使得滤波后的莫尔斯码信号清晰，为进一步的监听和辨识提供了方便。