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文档简介

数字信号处理实验指导书实验一 matlab数学软件的使用一、实验目的1、掌握 matlab 软件使用的基本方法;2、熟悉 matlab 的离散时间序列的产生。二、实验仪器与软件 1. pc机 1台 2. matlab7.0环境 三、实验原理1、窗口简介matlab环境是一种为数值计算、数据分析和图形显示服务的交互式的环境。matlab有3种窗口,即:命令窗口(the command window)、m-文件编辑窗口(the edit window)和图形窗口(the figure window),而simulink另外又有simulink模型编辑窗口。1)命令窗口(the command window)当matlab启动后,出现的最大的窗口就是命令窗口。用户可以在提示符“”后面输入交互的命令,这些命令就立即被执行。在matlab中,一连串命令可以放置在一个文件中,不必把它们直接在命令窗口内输入。在命令窗口中输入该文件名,这一连串命令就被执行了。因为这样的文件都是以“.m”为后缀,所以称为m-文件。2)m文件编辑窗口(the edit window)我们可以用m文件编辑窗口来产生新的m文件,或者编辑已经存在的m-文件。在matlab主界面上选择菜单“file/new/m-file”就打开了一个新的m-文件编辑窗口;选择菜单“file/open”就可以打开一个已经存在的m-文件,并且可以在这个窗口中编辑这个m-文件。2、序列的产生可通过命令窗口键入不带.m的程序名并按回车来执行。也可从命令窗口中的file菜单上,选择open,选定所要的m文件,再使用tools菜单下的run命令,可运行该m文件。四、实验内容:编制程序产生下述4种信号,并绘出其图形。1、产生单位抽样序列 在matlab中可以利用zeros()函数实现。如果在时间轴上延迟了k个单位,得到即: 2单位阶跃序列 在matlab中可以利用ones()函数实现。 3正弦序列在matlab中4复指数序列在matlab中五、实验要求 利用所学知识,完成上述各项实验内容,并将实验过程和实验步骤和结果写在报告中。54实验二 数字信号处理中常见算法的matlab实现一、实验目的1、了解序列移位与周期延拓运算;2、了解序列翻褶与序列累加运算;3、了解序列卷积和相关运算。二、实验仪器与软件1. pc机 1台2. matlab7.0环境 三、实验原理1、序列移位与周期延拓运算;(1)序列移位的数学描述为:。序列移位的matlab实现:y=x;ny=nx-m。(2)序列周期延拓的数学描述为:。其中m表示延拓周期。序列周期延拓的matlab实现:ny=nxs:nxf;y=x(mod(ny,m)+1)。试编制序列移位与周期延拓运算的matlab程序。2、序列翻褶与序列累加运算;(1)序列翻褶的数学描述为:。序列翻褶的matlab可由函数fliplr来实现。该函数的功能将行向量左右翻转,其调用格式:y=fliplr(x)。(2)序列累加的数学描述为:。序列累加的matlab可由函数cumsum来实现。其调用格式:y=cumsum(x)。试编制序列翻褶与序列累加的matlab程序。3、序列卷积和相关运算。 (1)两序列卷积运算的数学描述为:。两序列卷积运算的matlab实现:y=conv(x1,x2)。序列x1(n)和x2(n)必须长度有限。 请通过matlab计算下列卷积,并图示各序列及其卷积结果。(2)两序列相关运算的数学描述为:。两序列相关运算的matlab实现:y=xcorr(x1,x2)。说明,若两序列具有相同的长度m,则相关序列y(n)的长度为2m-1。若两序列的长度不同,则短者将自动添0。请通过matlab计算下列相关,并图示各序列及其相关结果。四、实验步骤与内容1、认真复习本实验中的序列运算,阅读本实验原理与方法。2、编制实验原理中要求的程序。3、调通并运行实验程序,完成实验内容五、实验要求1、列出本次实验编写的所有文件及各项实验结果的曲线,加注必要的说明。2、总结实验体会及实验中存在的问题。 实验三 信号、系统及系统响应一、 实验目的1、熟悉连续信号经理想采样前后的频谱变化关系,加深对时域采样定理的理解;2、熟悉时域离散系统的时域特性;3、利用卷积方法观察分析系统的时域特性;4、掌握序列傅立叶变换的计算机实现方法,利用序列的傅立叶变换对连续信号、离散信号及系统响应进行频域分析。二、 实验原理及方法采样是连续信号数字处理的第一个关键环节。对采样过程的研究不仅可以了解采样前后信号时域和频域特性发生变化以及信号信息不丢失的条件,而且可以加深对傅立叶变换、z变换和序列傅立叶变换之间关系式的理解。对一个连续信号进行理想采样的过程可用下式表示:其中为的理想采样,p(t)为周期脉冲,即 的傅立叶变换为 上式表明为的周期延拓。其延拓周期为采样角频率()。只有满足采样定理时,才不会发生频率混叠失真。在实验时可以用序列的傅立叶变换来计算。公式如下:离散信号和系统在时域均可用序列来表示。为了在实验中观察分析各种序列的频域特性,通常对在0,2上进行m点采样来观察分析。对长度为n的有限长序列x(n),有: 其中,k=0,1,m-1三、 实验内容及步骤1、认真复习采样理论,离散信号与系统,线性卷积,序列的傅立叶变换及性质等有关内容,阅读本实验原理与方法。2、编制实验用主程序及相应子程序。3、调通并运行实验程序,完成下列实验内容:分析采样序列的特性,产生采样信号序列,使a=444.128,a=50,。(的无失真采样频率约为1000hz)。a. 取采样频率=1khz,即t=1ms。观察所得采样的幅频特性|和原图中的幅频特性曲线在折叠频率附近有无明显差别。应当注意,实验中所得频谱是用序列的傅立叶变换公式求得的,所以在频率度量上存在关系:,为数字频率,为模拟频率。b. 改变采样频率,=300hz,观察 |的变化,并做记录(打印曲线);进一步降低采样频率,=200hz,观察频谱混叠是否明显存在,说明原因,并记录(打印)这时的 |曲线。 a步实验结果如下图所示:由图形可知,当采样频率为1000hz时,采样序列在折叠频率附近处,即=处无明显频谱混叠。b步实验结果如下图所示:由图可知,当采样频率进一步降低时,主瓣宽度逐渐变宽,频率混叠现象也逐渐严重。存在较明显的失真现象。时域离散信号、系统和系统响应分析。a. 观察信号和系统的时域和频域特性;利用线性卷积求信号通过系统的响应y(n),比较所求响应y(n)和的时域及频域特性,注意它们之间有无差别。绘图说明,并用所学理论解释所得结果。实验结果如下图所示:b.观察系统对信号的响应特性。利用线性卷积求系统响应y(n),并判断y(n)图形及其非零值序列长度是否与理论结果一致,对,说出一种定性判断y(n)图形正确与否的方法。调用序列傅立叶变换数值计算子程序,求得,观察|特性曲线,定性判断结果的正确性。改变的长度,取n=5,重复该实验。注意参数变化的影响,说明变化前后的差异,并解释所得结果。实验结果如下图所示:n=10:n=5:欲判断结果正确与否,可以先对其进行运算,算出其卷积,再与图形对照。当n=10时,峰值较高,且峰值很窄,变换之后图形频带主值部分比较集中;n=5时情况与之相反。*卷积定理的验证。将实验中的信号换为,使a=0.4,a=1,t=1,重复实验a,打印|曲线;对主程序做简单修改,按式(10.3.9)计算,并绘出|曲线,与前面直接对y(n)进行傅立叶变换所得幅频特性曲线进行比较,验证时域卷积定理。实验所得结果如下:(*的内容对黄海学院的同学不做要求)四、实验要求 利用所学知识,完成上述各项实验内容,并将实验过程和实验步骤和结果写在报告中。实验四 用fft作谱分析一、 实验目的1、 进一步加深dft算法原理和基本性质的理解(因为fft只是dft的一种快速算法,所以fft的运算结果必然满足dft的基本性质)。2、熟悉fft算法原理和fft子程序的应用。3、学习用fft对连续信号和时域离散信号进行谱分析的方法,了解可能出现的分析误差及其原因,以便在实际中正确应用fft。二、 实验步骤1、 复习dft的定义、性质和用dft作谱分析的有关内容。2、 复习fft算法原理与编程思想,并对照ditfft运算流图和程序框图,读懂本实验提供的fft子程序。3、 编制信号产生子程序,产生以下典型信号供谱分析: , , , 其它n , , 0 , 其它n 应当注意,如果给出的是连续信号,则首先要根据其最高频率确定采样速率以及由频率分辨率选择采样点数n,然后对其进行软件采样(即计算,),产生对应序列。对信号,频率分辨率的选择要以能分辨开其中的三个频率对应的谱线为准则。对周期序列,最好截取周期的整数倍进行谱分析,否则有可能产生较大的分析误差。4、 编写主程序下图给出了主程序框图,供参考。本实验提供fft子程序和通用绘图子程序。开始读入长度n调用信号产生子程序产生实验信号调用绘图子程序(函数)绘制时间序列波形图调用fft子程序(函数)计算信号的dft 调用绘图子程序(函数)绘制曲线结束主程序框图三、 实验结果直接运行程序,按照实验内容及程序提示键入18,分别对及、进行谱分析。输出的波形及其8点dft和16点dft,的16点、32点和64点采样序列及其dft。1、及其8点和16点dft2、及其8点和16点dft3、及其8点和16点dft4、的8点和16点波形及其dft5、的8点和16点波形及其dft6、的16点、32点和64点采样序列波形及其dft选7时,计算并图示和及其dft。程序自动计算并绘图验证dft的共轭对称性。当n=16时,。即为的共轭对称分量,而是的共轭反对称分量。根据dft的共轭对称性,应有以下结果:的8点和16点波形及其dft绘出和的模。它们正是图中16点的和。选8时,计算并图示和及其dft。程序自动计算并绘图验证dft的共轭对称性的第二种形式:如果,则,。其中,。的8点和16点dft程序计算结果如下:及,正好与图中的16点及相同。及,正好与图中16点的及相同。四、 实验总结本实验主要是求、的dft变换。其中是直接给出了离散序列,而、则是经过、运算得到的、。离散傅立叶变换可以看作是在时的z变换,即表明的n点dft是的z变换在单位圆上的n点等间隔采样。离散傅立叶变换也可以看作在时的傅立叶变换,即表明可以看作的傅立叶变换在区间上的n点等间隔采样。五、 思考题1、在n=8时,和的幅频特性会相同吗?为什么?n=16呢?2、如果周期信号的周期预先不知道,如何用fft进行谱分析? 实验五 用双线性变换法设计iir数字滤波器一、 实验目的 1、熟悉用双线性变换法设计iir数字滤波器的原理与方法; 2、掌握数字滤波器的计算机仿真方法; 3、通过观察对实际心电图信号的滤波作用,获得数字滤波的感性知识。二、 实验内容及原理 1、用双线性变换法设计一个巴特沃斯低通iir数字滤波器。设计指标参数为:在通带内截止频率低于0.2时,最大衰减小于1db;在阻带内0.3,频率区间上,最小衰减大于15db。 2、以0.02为采样间隔,打印出数字滤波器在频率区间0,/2上的幅频响应特性曲线。 3、用所设计的滤波器对实际心电图信号采样序列进行仿真滤波处理,并分别打印出滤波前后的心电图信号波形图,观察总结滤波作用与效果。教材例中已求出满足本实验要求的数字滤波系统函数:,式中 a=0.09036, 实验所得结果如下所示:对频率的压缩符合下列公式: 这样的变换叫做双线性变换。用双线性变换法来设计数字滤波器,由于从s面映射到s1面具有非线性频率压缩的特点,因此不可能产生频率混叠现象,而且转换成的h(z)是因果稳定的,这是双线性变换法的最大优点。其缺点是w与之间的非线性关系直接影响数字滤波器频香逼真的模仿模拟滤波器的频响。数字滤波器的输入和输出均为数字信号,通过一定的运算关系改变输入信号所含频率成分的相对比例或者滤除某些频率成分。数字滤波器可以通过模拟其网络传输函数进行实现。如图中所示,滤波器对其高于截止频率的频段产生很高的衰减,所得信号较之原信号剔除了高频的成分。三、 思考题用双线性变换法设计数字滤波器过程中,变换公式 中t的取值,对设计结果有无影响?为什么?实验六 用窗函数法设计fir数字滤波器一、 实验目的1、掌握用窗函数法设计fir数字滤波器的原理和方法。2、熟悉线性相位fir数字滤波器的特性。3、了解各种窗函数对滤波特性的影响。二、 实验原理与方法如果所希望的滤波器的理想频率响应函数为(),则其对应的单位脉冲响应为 (41)窗函数设计法的基本原理时用有限长单位脉冲响应序列h(n)逼近。用窗函数将截断,并进行加权处理,得到: (42)就作为实际设计的fir数字滤波器的单位脉冲响应序列,其频率响应函数为 (43)式中,n为所选窗函数的长度。由书本第七章可知,用窗函数法设计的滤波器性能取决于窗函数的类型及窗口长度n的取值。设计过程中,要根据对阻带最小衰减和过渡带宽度的要求选择合适的窗函数类型和窗口长度n。 这样选定窗函数类型和长度n后,求出单位脉冲响应,并按式(43)求出。是否满足要求,要进行验算。一般在h(n)尾部加零使长度满足2的整数次幂,以便用fft计算。如果要观察细节,补零点数增多即可。如果补满足要求,则要重新选择窗函数类型和长度n,再次验算,直至满足要求。如果要求线性相位特性,则h(n)还必须满足: 根据上式中的正负号和长度n的奇偶性又将线性相位fir滤波器分为四类。要根据所设计的滤波器特性正确选择其中一类。例如,要设计线性相位低通特性,可选择一类,而不能选择一类。三、 实验内容1、用升余弦窗设计一线性相位低通fir数字滤波器,截止频率。窗口长度n15,33。要求在两种窗口长度情况下,分别求出h(n),打印出相应的幅频特性和相频特性曲线,观察3db带宽和20db带宽。总结窗口长度n对滤波特性的影响。 设计低通fir数字滤波器时,一般以理想低通滤波特性为逼近函数,即 其中 2、 n33,用四种窗函数设计线性相位低通滤波器。绘制相应的幅频特性曲线,观察3db和20db带宽以及阻带最小衰减,比较四种窗函数对滤波器特性的影响。四、 实验结果运行程序,根据实验内容要求和程序提示选择要进行的实验参数:1、窗函数长度(the length of the window : n=)默认值为 n15,选择范围为1064。2、逼近理想低通滤波器截止频率(:)默认值为,选择范围为0.5, 。3、窗函数类型(请选择窗函数类型:)输入1:(boxcar)矩形窗。输入2:hamming 窗。输入3:hanning窗。输入4:blackman窗。4)、输出图形: 矩形窗(n15) 矩形窗(n33) hamming窗(n15) hamming窗(n33) hanning窗(n15) hanning窗(n33) blackman窗(n15) blackman窗(n33)五、 实验总结及心得用窗函数法设计fir滤波器的主要特点:设ft为希望逼近的频响特性函数,h() =fth(n)为用窗函数法设计的实际滤波器的频响函数。通常取h()相应的理想频响特性作为。知识要点如下:1、希望逼近的理想滤波器频响函数的表达式。因为数字滤波器一般要求设计成线性相位特性,所以必须满足上述线性相位fir滤波器的频域特点。2、熟悉各种常用窗函数的技术指标和加窗后对滤波特性的影响,这样才能根据设计指标正确选择窗函数类型及其长度n。3、检验设计结果:窗函数法的设计结果单位脉冲响应。而检验一般在频域进行。所以要计算检验3db截止频率和阻带最小衰减,其计算量相当大,必须用计算机进行。4、熟悉窗函数设计法的特点:设计过程简单.方便实用。但边界频率不易精确控制。所以设计完以后,必须检验结果。六、 思考题1、如果给定通带截止频率和阻带截止频率以及阻带最小衰减,如何用窗函数法设计线性相位低通滤波器?写出设计步骤。2、如果要求用窗函数法设计带通滤波器,且给定上、下边带截止频率为和,试求理想带通的单位脉冲响应。附录 matlab下的数字信号处理实现示例实验一matlab数学软件的使用1、绘制单位样本序列clf;n=-10:20;u=zeros(1,10) 1 zeros(1,20);stem(n,u);xlabel(时间序号n);ylabel(振幅);title(单位样本序列);axis(-10 20 0 1.2);2、绘制长度为20的单位样本序列clf;n=1:20;u=ones(1,20);stem(n,u);xlabel(时间序号n);ylabel(振幅);title(单位样本序列);axis(-10 20 0 1.2);3、绘制复指数序列clf;c=-(1/12)+(pi/6)*i;k=2;n=0:40;x=k*exp(c*n);subplot(2,1,1);stem(n,real(x);xlabel(时间序号n);ylabel(振幅);title(实部);subplot(2,1,2);stem(n,imag(x);xlabel(时间序号n);ylabel(振幅);title(虚部);4、产生一个正弦序列clf;n=0:40;f=0.1;phase=0;a=1.5;arg=2*pi*f*n-phase;x=a*cos(arg);stem(n,x);axis(0 40 -2 2);grid;title(正弦序列);xlabel(时间序号n);ylabel(振幅);实验二数字信号处理中常见算法的matlab实现1、序列移位与周期延拓运算n=24;m=8;m=3;n=0:n-1;x1=(0.8).n; %生成指数序列x2=(n=0)&(nm); %形成指数序列x=x1.*x2; %截取操作形成新序列x(n)xm=zeros(1,n);for k=m+1:m+m xm(k)=x(k-m); %产生序列移位x(n-3)end;xc=x(mod(n,m)+1); %产生x(n)的周期延拓x(n)8xcm=x(mod(n-m,m)+1); %产生移位序列x(n-3)的周期延拓x(n-3)8subplot(4,1,1),stem(n,x,.);ylabel(x(n);subplot(4,1,2),stem(n,xm,.);ylabel(x(n-3);subplot(4,1,3),stem(n,xc,.);ylabel(x(n)_8);subplot(4,1,4),stem(n,xcm,.);ylabel(x(n-3)_8);2、序列翻褶与叠加n=0:n-1; %x(n)序列的时间序列x=3*exp(-0.2*n); %x(n)序列大小y=fliplr(x); %x(n)序列翻褶n1=-fliplr(n); %时间序列的翻褶(翻褶点为原点)n2=fliplr(-(n-3); %在指定位置m=3处的时间序列的翻褶subplot(2,1,1);stem(n,x); %绘制x(n)序列xlabel(n),ylabel(x(n);subplot(2,1,2);stem(n1,y); %绘制y(n)=x(-n)序列xlabel(n),ylabel(y(n)=x(-n);s=cumsum(x); %求累加序列figure(2);subplot(2,1,1);stem(n2,y); %绘制点为3处的翻褶序列y(n)=x(-n+3)xlabel(n),ylabel(y(n)=x(-n+3);subplot(2,1,2);stem(n,s); %绘制s(n)序列xlabel(n),ylabel(s(n);3、 序列的卷积与相关运算(1) 卷积程序: nx=20;nh=10;m=5; %设定nx,nh和位移值mn=0:nx-1;x1=(0.9).n; %产生x1(n)x2=zeros(1,nx+m);for k=m+1:m+nx %产生x2(n)=x1(n-m) x2(k)=x1(k-m); %完成位移endnh=0:nh-1;h1=ones(1,nh); %产生h1(n)h2=h1;y1=conv(x1,h1); %计算y1(n)=x1(n)*h1(n)subplot(3,2,1);stem(n,x1); %绘制x1(n)xlabel(n),ylabel(x1(n);subplot(3,2,3);stem(nh,h1); %绘制h1(n) xlabel(n),ylabel(h1(n);subplot(3,2,5);stem(y1); %绘制y1(n)xlabel(n),ylabel(y1(n);y2=conv(x2,h2); %计算y2(n)=x2(n)*h2(n)subplot(3,2,2);stem(x2); %绘制x2(n) xlabel(n),ylabel(x2(n);subplot(3,2,4);stem(nh,h2); %绘制h2(n) xlabel(n),ylabel(h2(n);subplot(3,2,6);stem(y2); %绘制y2(n) xlabel(n),ylabel(y2(n);(2)相关运算nx=20;nh=10;m=5; %设定nx,nh和位移值mn=0:nx-1;x1=(0.9).n; %产生x1(n)x2=zeros(1,nx+m);for k=m+1:m+nx %产生x2(n)=x1(n-m) x2(k)=x1(k-m); %完成位移endnh=0:nh-1;h1=ones(1,nh); %产生h1(n)h2=h1;y1=xcorr(x1,h1); %计算相关subplot(3,2,1);stem(n,x1); %绘制x1(n)xlabel(n),ylabel(x1(n);subplot(3,2,3);stem(nh,h1); %绘制h1(n) xlabel(n),ylabel(h1(n);subplot(3,2,5);stem(y1); %绘制y1(n)xlabel(n),ylabel(y1(n);y2=xcorr(x2,h2); %计算相关subplot(3,2,2);stem(x2); %绘制x2(n) xlabel(n),ylabel(x2(n);subplot(3,2,4);stem(nh,h2); %绘制h2(n) xlabel(n),ylabel(h2(n);subplot(3,2,6);stem(y2); %绘制y2(n) xlabel(n),ylabel(y2(n); 卷积运算结果图 相关运算结果图 实验三 信号、系统和系统响应1、理想采样信号序列 分析采样序列的特性:a,bf=input(采样率fs=);subplot(1,2,1);n=0:49;a=444.128;a=50*1.414*pi;w0=50*1.414*pi;xa=a*exp(-a)*n/f).*sin(w0*n/f);stem(n,xa,.);xlabel(n);ylabel(x(n);title(fs取1000hz);subplot(1,2,2);k=-200:200;c=xa*(exp(-j*pi/100).(n*k);y=abs(c);plot(k/100,y);xlabel(w/);ylabel(xa(ejw);title(|x(ejw)|);时域离散信号、系统和响应分析a:观察信号xb(n)和系统ha(n)的时域和频域特性ha(n)的时域和频域特性:子程序1(本文档后所附)xb(n)的时域和频域特性:子程序2(本文档后所附)信号xb(n)和系统ha(n)的响应分析:程序如下n=1:4;ha=zeros(1,4);ha(1)=1; ha(2)=2.5; ha(3)=2.5; ha(4)=1;close all;%subplot(5,1,1);stem(ha);title(系统)n=1:1;x=zeros(1);x(1)=1;%subplot(5,1,2);stem(x);title(输入信号);y=conv(x,ha);%subplot(5,1,3);stem(y);title(输出信号);subplot(3,1,1);stem(y);title(输出信号);n=1:4;k=-25:25;x=y*(exp(-j*pi/12.5).(n*k);magx=abs(x);%subplot(5,1,4);stem(magx);title(y(n)的幅度谱);subplot(3,1,2); stem(magx);title(y(n)的幅度谱);angx=angle(x);%subplot(5,1,5);stem(angx);title(y(n)的相位谱);subplot(3,1,3);stem(angx);title(y(n)的相位谱);b:观察系统hb(n)对信号xc(n)的响应特性。n=10时:n=1:50;x=sign(sign(10-n)+1);close all;n=1:50;hb=sign(sign(10-n)+1);y=conv(x,hb);subplot(3,1,1);stem(y);title(输出信号);n=1:99;k=-25:25;x=y*(exp(-j*pi/12.5).(n*k);magx=abs(x);subplot(3,1,2); stem(magx);title(y(n)的幅度谱);angx=angle(x);subplot(3,1,3);stem(angx);title(y(n)的相位谱);n=5时:n=1:50;x=sign(sign(5-n)+1);close all;n=1:50;hb=sign(sign(10-n)+1);y=conv(x,hb);subplot(3,1,1);stem(y);title(输出信号);n=1:99;k=-25:25;x=y*(exp(-j*pi/12.5).(n*k);magx=abs(x);subplot(3,1,2); stem(magx);title(y(n)的幅度谱);angx=angle(x);subplot(3,1,3);stem(angx);title(y(n)的相位谱);*卷积定理验证n=1:50;hb=zeros(1,50);hb(1)=1; hb(2)=2.5; hb(3)=2.5; hb(4)=1;close all;subplot(2,1,1);stem(hb);title(系统h(n);k=-25:25;hb=hb*(exp(-j*pi/12.5).(n*k);maghb=abs(hb);subplot(2,1,2); plot(maghb);title(hb(n)的幅度谱);figure;n=1:50;a=1;a=0.4;t=1;w0=2.0734;x=a*exp(-a*n*t).*sin(w0*n*t);subplot(2,1,1);stem(x);title(输入信号x(n);k=-25:25;x=x*(exp(-j*pi/12.5).(n*k);magx=abs(x);subplot(2,1,2); plot(magx);title(x(n)的幅度谱);figure;y=conv(x,hb);subplot(2,1,1);stem(y);title(输出信号y(n);n=1:99; k=-25:25;y=y*(exp(-j*pi/12.5).(n*k);magy=abs(y);subplot(2,1,2); plot(magy);title(y(n)的幅度谱);figure;%验证结果xhb=x.*hb;subplot(2,1,1);plot(abs(xhb);title(x(n)的幅度谱与hb(n)的幅度谱相乘);subplot(2,1,2);plot(abs(y);title(y(n)的幅度谱);参考子程序1、单位脉冲序列的幅度谱及相位谱n=1:50;x=zeros(1,50);x(1)=1;close all;subplot(3,1,1);stem(x);title(dan wei chong ji xin hao xu lie);k=-25:25;x=x*(exp(-j*pi/12.5).(n*k);magx=abs(x);subplot(3,1,2);stem(magx);title(fu du pu);angx=angle(x);subplot(3,1,3);stem(angx);title(xiang wei pu);2、特定冲激串n=1:50;x=zeros(1,50);x(1)=1;x(2)=2.5;x(3)=2.5;x(4)=1;close all;subplot(3,1,1);stem(x);title(hb(n)k=-25:25;x=x*(exp(-j*pi/12.5).(n*k);magx=abs(x);subplot(3,1,2);stem(magx);title(hb(n)的幅度谱);angx=angle(x);subplot(3,1,3);stem(angx);title(hb(n)的相位谱);3、矩形序列的幅度谱和相位谱n=1:50;x=sign(sign(10-n)+1);close all;subplot(3,1,1);stem(x);title(ju xing xu lie);k=-25:25;x=x*(exp(-j*pi/25).(n*k);magx=abs(x);subplot(3,1,2);stem(magx);title(fu du pu);angx=angle(x);subplot(3,1,3);stem(angx);title(xiang wei pu);实验四 用fft进行信号的频谱分析1、x1( n)及其8点和16点dftclcclearm=input(fft点数=);n=m-1;close all;subplot(1,2,1);i=0:3;x1=sign(sign(4-i)+1);stem(i,x1,.);xlabel(n);ylabel(x1(n);title(x1(n);if (m=8) subplot(1,2,2); xb=fft(x1,m); i=0:n; stem(i,abs(xb),.); xlabel(k); ylabel(x1(k); title(x1(n)的8点fft);else subplot(1,2,2); xa=fft(x1,m); i=0:n; stem(i,abs(xa),.); xlabel(k); ylabel(x1(k); title(x1(n)的16点fft);endend 2、x2(n)及其8点和16点dftclcclearm=input(fft点数=);n=m-1;close all;subplot(1,2,1);i=1:4;x2(i)=i;x2(i+4)=8-(i+3);stem(x2);xlabel(n);ylabel(x2(n);title(x2(n);if (m=8) subplot(1,2,2); xb=fft(x2,m); i=0:n; stem(i,abs(xb),.); xlabel(k); ylabel(x2(k); title(x2(n)的8点fft);else subplot(1,2,2); xa=fft(x2,m); i=0:n; stem(i,abs(xa),.); xlabel(k); ylabel(x2(k); title(x2(n)的16点fft);endend 3、x3(n)及其8点和16点dftclcclearm=input(fft点数=);n=m-1;close all;subplot(1,2,1);for i=1:4;x3(i)=5-i;x3(i+4)=(i+4)-4;endstem(x3);xlabel(n);ylabel(x3(n);title(x3(n);if (m=8) subplot(1,2,2); xb=fft(x3,m); i=0:n; stem(i,abs(xb),.); xlabel(k); ylabel(x3(k); title(x3(n)的8点fft);else subplot(1,2,2); xa=fft(x3,m); i=0:n; stem(i,abs(xa),.); xlabel(k); ylabel(x3(k); title(x3(n)的16点fft);endend4、x4(n)及其8点和16点dftclcclearm=input(fft点数=);n=m-1;close all;subplot(1,2,1);i=0:n;x4=cos(i*pi/4);stem(i,x4,.);xlabel(n);ylabel(x4(n);title(x4(n);if (m=8) subplot(1,2,2); xb=fft(x4,m); i=0:n; stem(i,abs(xb),.); xlabel(k); ylabel(x4(k); title(x4(n)的8点fft);else subplot(1,2,2); xa=fft(x4,m); i=0:n; stem(i,abs(xa),.); xlabel(k); ylabel(x4(k); title(x4(n)的16点fft);endend5、x5(n)及其8点和16点dftclcclearm=input(fft点数=);n=m-1;close all;subplot(1,2,1);i=0:n;x5=sin(i*pi/8);stem(i,x5,.);xlabel(n);ylabel(x5(n);title(x5(n);if (m=8) subplot(1,2,2); xb=fft(x5,m); i=0:n; stem(i,abs(xb),.); xlabel(k); ylabel(x5(k); title(x5(n)的8点fft);else subplot(1,2,2); xa=fft(x5,m); i=0:n; stem(i,abs(xa),.); xlabel(k); ylabel(x5(k); title(x5(n)的16点fft);endend6、x6(n)及其16点、32点、64点dftclcclearm=inp

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