MATLAB基础与应用教程(人民邮电出版社-蔡旭辉)第七章a.ppt

1、1、第七章MATLAB在数字信号处理中的应用、2、7.1时域离散信号的产生和时域处理、时域离散信号由x(n )表示，时域变量n (表示采样部位)只能是整数。 因此，x(n )是离散序列，以后简称为序列。 一个向量x表示序列值x(n )是不一盏茶的。 必须使用另一个等长的定位时间变量n。 只有当应用于云同步时，x和n才能完全代表一个序列。 因为n序列以整数增加，所以可以用其初始值ns简单地确定。 由于其最终值nf取决于ns和x的长度length(x )，因此可用n=ns:nf或n=ns:nf长度来表述。 x=(n-n0)=0； 单位步长序列u(n-n0)的生成函数stepseq function

2、 x，n=步长seq (n 0，ns，nf) n=ns:nf。 x=(n-n0)=0； 将P173表7.1、4、例7.1的序列的加法和相乘，给出两个序列x1(n )和x2(n )。 x1=0、1、2、3、4、3、2、1、0。 n1=-2:6； x2=2、2、0、0、0、-2、-2； n2=2:8； 求它们的和ya和积yp。 解：计程仪编程的思维方法是将序列的长度延长到复盖n1和n2的范围，使两序列的时变量对应，然后进行对应的元素运算。 5，%第七章示例7.1q701离散信号序列的加法和乘法x1=0、1、2、3、4、3、2、1、0。 ns1=-2； 给定的x1和ns1x2=2、2、0、0、-2、

3、-2； ns2=2； %的给定x2和ns2nf1=ns 1长度(x1)-1； nf2=ns 2长度(x2)-1； ny=min(ns1，ns2):max(nf1，nf2) % y(n )的时间变量xa1=zeros(1，长度(ny ) ):xa2=xa 1； %延伸序列初始化xa1(find (ny=ns1) close alln0=input (输入序列起点：n0=)； %根据-6 N=input (输入顺序长度：N=)； %根据15 n1=input (输入位移：n1=)； %根据需要采用3 n=n0:n1 N 5。 生成%参数数组u=(n-n1)=0。 %产生单位阶梯系列(u(n-n1)

4、 x1=(n-n1)=0-(n-n1-N)=0。 由%步长序列差产生的矩形序列x2=(n=n1)%坐标范围，9，subplot (2，2，2 )； stem(n，实际(x3)，)； 标签(n )； ylabel(x3(n )的实部)； 标记为%的线条(n 0，最大(n )，0，0 )； 横轴axis(n0，max(n )、- 1，1 )； %坐标范围subplot (2，2，4 )； stem(n，imag(x3)，)； 标签(n )； ylabel(x3(n )的虚部)； 标记为%的线条(n 0，最大(n )，0，0 )； 横轴axis(n0，max(n )、- 1，1 )； %坐标范围结果

5、输入序列起点：n0=-6输入序列长度：N=15输入位移： n1=3，10， 已知通过MATLAB生成以x(n )为8的周期的扩展并进行格拉夫观显示的解：周期延展方法1 :使用矩阵乘法和冒号运算x=1 2 3 4的y=x * ones (1，3，3 ):y1=(y (: ) ) p 176 加1是因为MATLAB向量的下标只从1开始。12、%第七章例7.3 plamp q703序列x(n )的移位和周期延长%N:观察窗长度%M:序列x(n )长度%M:移位采样点数clear； 关闭全部n=24； M=8； m=输入(输入移位值： m=)； if (m=N-M 1)%输入关残奥表m适当错误(输入数

6、据超出规定范围！ )； end n=0:N-1； x1=(0.8).n； x2=(n=0) %产生x(n )周期延伸后的移位，13，辅助(2，2，1 )； stem(n，xn，)； 标题(x (n ) )； axis(0，长度(n )，0，1 )； ylabel(x(n ) )； 标签(n )； 辅助(2，2，2 )； stem(n，xm，)； 标题(x (n-m ) ):axis (0，长度(n )，0，1 )； ylabel(x(n-m): xlabel(n )； 辅助(2，2，3 )； stem(n，xc，)； title(x(n )的周期延伸) axis(0，长度(n )，0，1 )；

7、 ylabel (x (模式(n，8): xlabel(n )； 辅助(2，2，4 )； stem(n，xcm，)； title(x(n )的循环移位) axis(0，长度(n )，0，1 )； 标签(x (mod (n-m，8 ) ) ) :标签(n )； 结果：输入移位值： m=3，14，15，结果，xcm=xn(mod(n-m，8) 1)； 变更： xcm=XM (模型(n，8) 1)； 使%产生x(n )位移后的周期延伸、对16、例7.4离散系统的信号的响应、本问题给出6阶低通数字过滤烟嘴的系统函数，它们求出下述输入序列x(n )下的输出序列y(n )。 解：本问题的修正原理见例6.1

8、4，在此用工具柜函数filter求解。 如果知道了系统函数H(z)=B(z)/A(z )，那么滤波器函数可以获得对于输入信号x(n )的系统响应y(n )。从y=filter(B，a，x) P177例题7.4差分方程式得到H(z )的分子和分母多项式系数向量a和b，给出输入向量x即可。 求时域离散系统对常用序列的响应%N:输入数据长度3360差分方程式系数3360差分方程式系数clear。 全部关闭； N=64； n=0:N-1； m=10； 在%下面，系统残奥表a、b=0.0003738 * conv(1、1、1、conv (1、1、1、conv ) ) 对于%产生输入信号x1(n ) y1

9、=滤波器(b，a，x1): x1(n )的响应x2=(n-m)=0。 对于%产生输入信号x2(n ) y2=滤波器(b，a，x2): x2(n )的响应x3=n=0。 对x3(n )的响应x4=(n=0)%x5(n )的响应，18，子导频(3，2，1 )； stem(n，y1，)； 行(0，n，0，0，0 )轴(0，n，最小(y1)，最大(y1) )； 标签(y1(n ) )辅助(3，2，2 ) :步骤(n，y2，)； 行(0，n，0，0，0 )轴(0，n，最小(y2)，最大(y2) )； 标签(y2(n ) )辅助(3，2，3 ) :步骤(n，y3，)； 行(0，n，0，0，0 )轴(0，n

10、，最小(y3)，最大(y3) )； 标签(y3(n ) )辅助(3，2，4 ) :步骤(n，y4，)； 行(0，n，0，0，0 )轴(0，n，最小(y4)，最大(y4) )； 标签(y4(n ) )辅助(3，2，5 ) :步骤(n，实际(y5)； 行(0，n，0，0，0 )轴(0，n，- 1，1 )； 标签5 (n )子打印(3，2，6 ) :步骤(n，imag(y5)， )； 行(0，n，0，0，0 )轴(0，n，- 1，1 )； ylabel(Imy5(n ) )，19，运行结果： b=0. 00040.0022.00560.0022.0004 a=1. 0000-3.1836.6223。

11、 解：生成两种输入序列，分别乘以常数后1 .分别激励系统，求输出之和2 .先相加，再激励系统，求输出的两个结果进行比较，求它们的差，用误差的绝对值是否极小来判断。 21，% Q705时域离散系统线性验证%N:输入信号长度3360差分方程式系数3360差分方程式系数clear； 全部关闭； N=64； n=0:N-1； m=20； B=1； A=1，-0.8； 设%系统残奥仪表a、B x1=0.8.n。 出现%输入信号x1(n) x=(n=0) % y(n)=5y1(n) 3y2(n )，22，子导频(2，2，1 )。 stem(n，y1，)； 行(0，n，0，0，0 )轴(0，n，最小(y1)

12、，最大(y1) )； 标签(y1(n ) )辅助(2，2，2 ) :步骤(n，y2，)； 行(0，n，0，0，0 )轴(0，n，最小(y2)，最大(y2) )； 标签(y2(n ) )辅助(2，2，3 ) :步骤(n，y3，)； 行(0，n，0，0，0 )轴(0，n，最小(y3)，最大(y3) )； 标签(n )； 标签(y3(n ) )辅助(2，2，4 ) :步骤(n，y，)； 行(0，n，0，0，0 )轴(0，n，最小(y )，最大(y ) )； 标签(n )； 标签(y (n ) )、23、24、e=y-y3、图形。 stem(e )、25和7.6的离散序列的日式榻榻米中断校正操作给出两

13、个序列的和以校正日式榻榻米中断y(n )，从而显示出相应的投入产出序列。 解：在例6.4中，给出了直接调用MATLAB的日式榻榻米中断函数conv的方法，还给出了自编辑日式榻榻米中断校正运算计程仪程序的方法，留心到本例的时间变量的设定和移位方法。 在本例中，n从零开始，矢量x和h的长度分别设为Nx=20和Nh=10。 结果向量y的长度为长度(y )=NX NH-1。26，% q706系列日式榻榻米入运算p180 % Nx :输入系列x(n )的长度% Nh:h(n )的长度% m:x(n )的移位采样点数clear； close all Nx=20； Nh=10； m=5； n=0:Nx-1；

14、 x1=(0.9).n； 产生x1(n) x2=zeros(1，Nx m )； 其中k=m 13360 m NX %产生x2(n)=x1(n-m) x2(k)=x1(k-m )。 end nh=0:Nh-1； h1=ones(1，Nh )； 产生h1(n) h2=h1； 其中，y1=conv (x 1，h1):% y1=y2=conv (x 2，h2): %y2(n )、27、ny1=长度(y1)； %y1(n )长度ny2=长度(y2)； %y2(n )长度子打印(3，2，1 )； stem(n，x1，)； 标签(n )； ylabel(x1(n): axis(0，ny 1，0，1 )； 辅

15、助(3，2，3 )； stem(nh，h1，)； 标签(n )； ylabel(h1(n ) )； axis(0，ny 1，0，1 )； n1=0:Ny1-1； 辅助(3，2，5 )； stem(n1，y1，)； 标签(n )； ylabel(y1(n ) )； axis(0，ny 1，0，最大(y1) )； NX=03360长度(x2)-1； 辅助(3，2，2 )； stem(nx，x2，)； 标签(n )； ylabel(x2(n ) )； axis(0，ny 2，0，1 )； 辅助(3，2，4 )； stem(nh，h2，)； 标签(n )； ylabel(h2(n ) )； axis(

16、0，ny 2，0，1 )； n2=0:Ny2-1； 辅助(3，2，6 )； stem(n2，y2，)； 标签(n )； ylabel(y2(n ) )； axis(0，ny 2，0，max(y2) )，28，29，7.2 z变换和傅里叶变换，z变换的定义：有限长度系列x(n )，n=ns:nf，在其zz函数residuez中可以求得的极残差分解中r，p，k=residuez (B 通过有限长度序列的z和逆z变换，得知两个序列x1=1，2，3，的解：序列x1，x2的z变换能够写入两个多项式积，能够利用conv函数求出序列x(n )。 conv函数只给出x阵列，而n阵列必须用自各儿判别。 n的起点ns=ns1 ns2=3，终点nf=nf1 nf2=2。