数字信号处理上机实验报告.doc

数字信号处理上机实验报告实验一 熟悉MATLAB环境一、实验目的1、 熟悉MATLAB的主要操作命令。2、 学会简单的矩阵输入和数据读写。3、 掌握简单的绘图命令。4、 用MATLAB编程并学会创建函数。5、 观察离散系统的频率响应。二、实验内容认真阅读本章附录，在MATLAB环境下重新做一遍附录中的例子，体会各条命令的含义。在熟悉MATLAB基本命令的基础上，完成以下实验。上机实验内容：1、 数组的加减乘除和乘方运算，输入，求，并用stem语句画出A、B、C、D、E、F、G。程序： A=1 2 3 4;B=3 4 5 6;C=A+B;D=A-B;E=A.*B;F=A./B;G=A.B;subplot(2,4,1);stem(A,.);subplot(2,4,2);stem(B,.);subplot(2,4,3);stem(C,.);subplot(2,4,4);stem(D,.);subplot(2,4,5);stem(E,.);subplot(2,4,6);stem(F,.);subplot(2,4,7);stem(G,.)2、 用MATLAB实现下列序列。a) b) c) 程序：A)clear;clc;n=0:15;x1=0.8.n;subplot(3,1,1),stem(x1)title(x1=0.8n)xlabel(n); ylabel(x1);B)clear;clc;n=0:15;x2=exp(0.2+3j)*n);subplot(3,1,1),stem(x2) title(x2=exp(0.2+3j)*n)xlabel(n); ylabel(x2);C)clear;clc;n=0:15;x3=3*cos(0.125*pi*n+0.2*pi)+2*sin(0.25*pi*n+0.1*pi);subplot(3,1,1),stem(x3)title(x3=3*cos(0.125*pi*n+0.2*pi)+2*sin(0.25*pi*n+0.1*pi)xlabel(n); ylabel(x3);3、 绘出下列时间常数的图形，对轴，轴以及图形上方均须加上适当的标注：a)b) m=0:0.01:10;n=0:0.01:4;x1t=sin(2*pi*m);x2t=cos(100*pi*n).*sin(pi*n);subplot(2,1,1);plot(m,x1t);subplot(2,1,2);plot(n,x2t);4、 给定一因果系统H(z)=(1+)/()，求出并绘制H(z)的幅频响应与相频响应。 b=1,sqrt(2),1;a=1,-0.67,0.9;h,w=freqz(b,a);am=20*log10(abs(h);% am=20*log10(abs(h)为幅频响应取dBsubplot(2,1,1);plot(w,abs(h);xlabel(w);ylabel(幅频响应);title(系统响应)ph=angle(h);subplot(2,1,2); plot(w,ph);xlabel(w);ylabel(相频响应);5、 计算序列和序列的离散卷积，并作图表示卷积结果。 a=8 -2 -1 2 3;b=2 3 -1 -3;c=conv(a,b); M=length(c)-1;n=0:1:M;stem(n,c);xlabel(n);ylabel(幅度);6、 求以下差分方程所描述系统的单位脉冲响应：程序： N=50;a=1 -2;b=1 0.1 -0.06;x=1 zeros(1,N-1);k=0:1:N-1;y=filter(a,b,x);stem(k,y);xlabel(n);ylabel(幅度 );实验二 快速傅里叶变换（FFT）及其应用一、实验目的1、 在理论学习的基础上，通过本实验，加深对FFT的理解，熟悉MATLAB中的有关函数。2、 应用FFT对典型信号进行频谱分析。3、 了解应用FFT进行信号频谱分析过程中可能出现的问题，以便在实际中正确应用FFT。4、 应用FFT实现序列的线性卷积和相关。二、实验内容实验中用到的信号序列a) 高斯序列b) 衰减正弦序列c) 三角波序列d) 反三角波序列上机实验内容：（1）观察三角波和反三角波序列的时域和幅频特性，用点FFT分析信号序列和的幅频特性，观察两者的序列形状和频谱曲线有什么异同？绘出两序列及其幅频特性曲线。程序：n=0:3;k=1:8;Xc(n+1) = n;Xc(n+5) =4-n;Xd(n+1) = 4-n;Xd(n+5) =n; 三角波特性 subplot(2,2,1);plot(k-1,Xc);xlabel(n);ylabel(时域特性);text(1,3,三角波);subplot(2,2,2);plot(k-1,abs(fft(Xc);xlabel(k);ylabel(幅频特性);text(4,10,三角波);反三角波特性 subplot(2,2,3);plot(k-1,Xd);xlabel(n);ylabel(时域特性);text(3,3,反三角波);subplot(2,2,4);plot(k-1,abs(fft(Xd);xlabel(k);ylabel(幅频特性);text(4,10,反三角波);在和末尾补零，用点FFT分析这两个信号的幅频特性，观察幅频特性发生了什么变化？两种情况下的FFT频谱还有相同之处吗？这些变化说明了什么？程序： n=0:3;k=1:32;Xc(n+1) = n;Xc(n+5) =4-n;Xd(n+1) = 4-n;Xd(n+5) =n; Xc(9:32)=0;Xd(9:32)=0;k=1:32;figure; subplot(2,2,1);plot(k-1,Xc);xlabel(n);ylabel(时域特性);text(1,3,三角波);subplot(2,2,2);plot(k-1,abs(fft(Xc);xlabel(k);ylabel(幅频特性);text(4,10,三角波);subplot(2,2,3);plot(k-1,Xd);xlabel(n);ylabel(时域特性);text(3,3,反三角波);subplot(2,2,4);plot(k-1,abs(fft(Xd);xlabel(k);ylabel(幅频特性);text(4,10,反三角波);（2） 用FFT分别计算和的16点循环卷积和线性卷积。 程序： n1=0:1:15;p1=8;q1=2;x=exp(-(n1-p1).2/q1);n2=0:1:15;a=0.1;f2=0.0625;y=(exp(-a*n2).*sin(2*pi*f2*n2);N=length(x);n=0:N-1;n3=0:30;X=fft(x);Y=fft(y);x32=x zeros(1,16);y32=y zeros(1,16);X32=fft(x32);Y32=fft(y32);z16=ifft(X.*Y);z32=ifft(X32.*Y32);subplot(2,2,1);plot(n,z16,-*);xlabel(n);ylabel(z(n);title(循环卷积结果);subplot(2,2,2);plot(n3,z32(1:2*N-1),-o);xlabel(n);ylabel(z(n);title(线性卷积结果);rm16=real(ifft(conj(X).*Y);rm32_0=real(ifft(conj(X32).*Y32);rm32=rm32_0(N+2:2*N) rm32_0(1:N);m=n;subplot(2,2,3);plot(m,rm16,-);xlabel(m);ylabel(rm);title(循环相关结果);m=-(N-1):N-1;subplot(2,2,4);plot(m,rm32,-o);xlabel(m);ylabel(rm);title(线性相关结果);（3） 产生一512点随机序列，并用和作线性卷积，观察卷积前后频谱变化。要求将分成8段，分别采用重叠相加法和重叠保留法。程序: n=0:7; m=1:512xc(1:4)=n(1:4);xc(5:8)=8-n(5:8); xe=rand(1,512);Xek=fft(xe);hk=fft(xc,128);subplot(3,1,1) ;stem(m,Xek);xlabel(n);ylabel(Xek);title(卷积前序列);for j=1:8;x(j,:)=xe(64*(j-1)+1:64*j); xk(j,:)=fft(x(j,:),128); f(j,(64*(j-1)+1):(64*(j-1)+128)=ifft(xk(j,:).*hk);end; y=zeros(1,576); for i=1:8 y=y+f(i,:);end subplot(3,1,2) ;m=0:518;plot(m,abs(fft(y(1:519);axis(0,518,0,250);xlabel(k);ylabel(频域);title(重叠相加法幅频特性)x2(1,1:71)=zeros(1,7) xe(1:64); for j=2:8 x2(j,:)=xe(64*(j-1)-6):(64*j);end x2(9,:)=xe(506:512),zeros(1,64);for j=1:9 xk2(j,:)=fft(x2(j,:),128); f2(j,:)=ifft(xk2(j,:).*hk);end;y2=zeros(1,576);for i=1:9 y2(1,64*(i-1)+1:64*i)=f2(i,8:71);end subplot(3,1,3);m=0:518;plot(m,abs(fft(y2(1:519);axis(0,518,0,250); xlabel(k);ylabel(频域);title(重叠保留法幅频特性)（4） 用FFT分别计算和的自相关函数。 程序： N=16;n=0:N-1;p=8;q=2;Xa(n+1)=exp(-(n-p).2./q);a=0.1;f=0.0625;Xb(n+1)=exp(-a.*n).*sin(2*pi*f.*n); N=length(Xa); Fa=fft(Xa,2*N); Fb=fft(Xb,2*N);F1=conj(Fa).*Fa;X81=real(ifft(F1);X81=X81(N+2:2*N) X81(1:N);n=(-N+1):(N-1); subplot(2,1,1);stem(n,X81);xlabel(n); ylabel(幅度);Fb=fft(Xb,2*N);F2=conj(Fb).*Fb;X82=real(ifft(F2);X82=X82(N+2:2*N) X82(1:N);% n=(-N+1):(N-1