数字信号处理实验1
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实验一 信号、系统及系统响应一、实验目的1、熟悉理想采样的性质,了解信号采样前后的频谱变化,加深对时域采样定理的理解。
2、熟悉离散信号和系统的时域特性。
3、熟悉线性卷积的计算编程方法:利用卷积的方法,观察、分析系统响应的时域特性。
4、掌握序列傅里叶变换的计算机实现方法,利用序列的傅里叶变换对离散信号、系统及其系统响应进行频域分析。
二、 实验原理1.理想采样序列:对信号x a (t)=A e −αt sin(Ω0t )u(t)进行理想采样,可以得到一个理想的采样信号序列x a (t)=A e −αt sin(Ω0nT ),0≤n ≤50,其中A 为幅度因子,α是衰减因子,Ω0是频率,T 是采样周期。
2.对一个连续时间信号x a (t)进行理想采样可以表示为该信号与一个周期冲激脉冲的乘积,即x ̂a (t)= x a (t)M(t),其中x ̂a (t)是连续信号x a (t)的理想采样;M(t)是周期冲激M(t)=∑δ+∞−∞(t-nT)=1T ∑e jm Ωs t +∞−∞,其中T 为采样周期,Ωs =2π/T 是采样角频率。
信号理想采样的傅里叶变换为X ̂a (j Ω)=1T ∑X a +∞−∞[j(Ω−k Ωs )],由此式可知:信号理想采样后的频谱是原信号频谱的周期延拓,其延拓周期为Ωs =2π/T 。
根据时域采样定理,如果原信号是带限信号,且采样频率高于原信号最高频率分量的2倍,则采样以后不会发生频率混叠现象。
三、简明步骤产生理想采样信号序列x a (n),使A=444.128,α=50√2π,Ω0=50√2π。
(1) 首先选用采样频率为1000HZ ,T=1/1000,观察所得理想采样信号的幅频特性,在折叠频率以内和给定的理想幅频特性无明显差异,并做记录;(2) 改变采样频率为300HZ ,T=1/300,观察所得到的频谱特性曲线的变化,并做记录;(3) 进一步减小采样频率为200HZ ,T=1/200,观察频谱混淆现象是否明显存在,说明原因,并记录这时候的幅频特性曲线。
数字信号处理实验实验一信号、系统及系统响应1、实验目的认真复习采样理论、离散信号与系统、线性卷积、序列的z 变换及性质等有关内容;掌握离散时间序列的产生与基本运算,理解离散时间系统的时域特性与差分方程的求解方法,掌握离散信号的绘图方法;熟悉序列的z 变换及性质,理解理想采样前后信号频谱的变化。
2、实验内容a. 产生长度为500 的在[0,1]之间均匀分布的随机序列,产生长度为500 的均值为0 单位方差的高斯分布序列。
b. 线性时不变系统单位脉冲响应为h(n)=(0.9)nu(n),当系统输入为x(n)=R10(n)时,求系统的零状态响应,并绘制波形图。
c. 描述系统的差分方程为:y(n)-y(n-1)+0.9y(n-2)=x(n),其中x(n)为激励,y(n)为响应。
计算并绘制n=20,30,40,50,60,70,80,90,100 时的系统单位脉冲响应h(n);计算并绘制n=20,30,40,50,60,70,80,90,100 时的系统单位阶跃响应s(n);由h(n)表征的这个系统是稳定系统吗?d. 序列x(n)=(0.8)nu(n),求DTFT[x(n)],并画出它幅度、相位,实部、虚部的波形图。
观察它是否具有周期性?e. 线性时不变系统的差分方程为y(n)=0.7y(n-1)+x(n),求系统的频率响应H(ejω),如果系统输入为x(n)=cos(0.05πn)u(n),求系统的稳态响应并绘图。
f. 设连续时间信号x(t)=e-1000|t|,计算并绘制它的傅立叶变换;如果用采样频率为每秒5000 样本对x(t)进行采样得到x1(n),计算并绘制X1(ejω),用x1(n)重建连续信号x(t),并对结果进行讨论;如果用采样频率为每秒1000 样本对x(t)进行采样得到x2(n),计算并绘制X2(ejω),用x2(n)重建连续信号x(t),并对结果进行讨论。
加深对采样定理的理解。
g. 设X1(z)=z+2+3z-1,X2(z)=2z2+4z+3+5z-1,用卷积方法计算X1(z)X2(z)。
实验1 利用DFT 分析信号频谱一、实验目的1.加深对DFT 原理的理解。
2.应用DFT 分析信号的频谱。
3.深刻理解利用DFT 分析信号频谱的原理,分析实现过程中出现的现象及解决方法。
二、实验设备与环境 计算机、MATLAB 软件环境 三、实验基础理论1.DFT 与DTFT 的关系有限长序列 的离散时间傅里叶变换 在频率区间 的N 个等间隔分布的点 上的N 个取样值可以由下式表示:212/0()|()()01N jkn j Nk N k X e x n eX k k N πωωπ--====≤≤-∑由上式可知,序列 的N 点DFT ,实际上就是 序列的DTFT 在N 个等间隔频率点 上样本 。
2.利用DFT 求DTFT方法1:由恢复出的方法如下:由图2.1所示流程可知:101()()()N j j nkn j nN n n k X e x n eX k W e N ωωω∞∞----=-∞=-∞=⎡⎤==⎢⎥⎣⎦∑∑∑ 由上式可以得到:IDFTDTFT( )12()()()Nj k kX e X k Nωπφω==-∑ 其中为内插函数12sin(/2)()sin(/2)N j N x eN ωωφω--= 方法2:实际在MATLAB 计算中,上述插值运算不见得是最好的办法。
由于DFT 是DTFT 的取样值,其相邻两个频率样本点的间距为2π/N ,所以如果我们增加数据的长度N ,使得到的DFT 谱线就更加精细,其包络就越接近DTFT 的结果,这样就可以利用DFT 计算DTFT 。
如果没有更多的数据,可以通过补零来增加数据长度。
3.利用DFT 分析连续信号的频谱采用计算机分析连续时间信号的频谱,第一步就是把连续信号离散化,这里需要进行两个操作:一是采样,二是截断。
对于连续时间非周期信号,按采样间隔T 进行采样,阶段长度M ,那么:1()()()M j tj nT a a a n X j x t edt T x nT e ∞--Ω-Ω=-∞Ω==∑⎰对进行N 点频域采样,得到2120()|()()M jkn Na a M kn NTX j T x nT eTX k ππ--Ω==Ω==∑因此,可以将利用DFT 分析连续非周期信号频谱的步骤归纳如下: (1)确定时域采样间隔T ,得到离散序列(2)确定截取长度M ,得到M 点离散序列,这里为窗函数。
1.已知系统的差分方程如下式:y1(n)=0.9y1(n-1)+x(n)程序编写如下:(1)输入信号x(n)=R10 (n),初始条件y1(-1)=1,试用递推法求解输出y1(n);a=0.9; ys=1; %设差分方程系数a=0.9,初始状态: y(-1)=1xn=ones(1,10); %矩型序列R10(n)=u(n)-u(n-10),定义其宽度为0~9n=1:35; %设差分方程系数a=0.9,初始状态: y(-1)=1xn=sign(sign(10-n)+1);B=1;A=[1,-a]; %差分方程系数xi=filtic(B,A,ys); %由初始条件计算等效初始条件输入序列xiyn=filter(B,A,xn,xi); %调用filter解差分方程,求系统输出y(n)n=0:length(yn)-1;subplot(2,1,1);stem(n,yn,'linewidth',2); axis([-5,15,0,8]); grid ontitle('图(a) y1(n)=0.9y1(n-1)+x(n) 初始条件y1(-1)=1 ');xlabel('n');ylabel('y(n)')(2) 输入信号x(n)=R10 (n),初始条件y1(-1)=0,试用递推法求解输出y1(n)。
a=0.9; ys=0; %设差分方程系数a=0.9,初始状态: y(-1)=1xn=ones(1,10); %矩型序列R10(n)=u(n)-u(n-10)B=1;A=[1,-a]; %差分方程系数xi=filtic(B,A,ys); %由初始条件计算等效初始条件输入序列xiyn=filter(B,A,xn,xi); %调用filter解差分方程,求系统输出y(n)n=0:length(yn)-1;subplot(2,1,2);stem(n,yn, 'linewidth',2); axis([-5,15,0,8]); grid ontitle('图(b) y1(n)=0.9y1(n-1)+x(n) 初始条件y1(-1)=0 ');xlabel('n');ylabel('y(n)') 图形输出如下:-505101502468图(a) y1(n)=0.9y1(n-1)+x(n) 初始条件y1(-1)=1ny (n )-55101502468图(b) y1(n)=0.9y1(n-1)+x(n) 初始条件y1(-1)=0ny (n )2. 已知系统差分方程为: y 1(n )=0.9y 1(n -1)+x (n ) 用递推法求解系统的单位脉冲响应h (n ),要求写出h (n )的封闭公式,并打印h (n )~n 曲线。
实验一时域离散信号的产生及时域处理实验目的:了解Matlab软件数字信号处理工具箱的初步使用方法。
掌握其简单的Matlab语言进行简单的时域信号分析。
实验内容:[1.1]已知两序列x1=[0,1,2,3,4,3,2,1,0];n1=[-2:6];x2=[2,2,0,0,0,-2,-2],n2=[2:8].求他们的和ya及乘积yp. 程序如下:x1=[0,1,2,3,4,3,2,1,0];ns1=-2;x2=[2,2,0,0,0,-2,-2];ns2=2;nf1=ns1+length(x1)-1;nf2=ns2+length(x2)-1;ny=min(ns1,ns2):max(nf1,nf2);xa1=zeros(1,length(ny));xa2=xa1;xa1(find((ny>=ns1)&(ny<=nf1)==1))=x1;xa2(find((ny>=ns2)&(ny<=nf2)==1))=x2;ya=xa1+xa2yp=xa1.*xa2subplot(4,4,1),stem(ny,xa1,'.')subplot(4,1,2),stem(ny,xa2,'.')line([ny(1),ny(end)],[0,0])subplot(4,1,3),stem(ny,ya,'.')line([ny(1),ny(end)],[0,0])subplot(4,1,4),stem(ny,yp,'.')line([ny(1),ny(end)],[0,0])[1.2]编写产生矩形序列的程序。
并用它截取一个复正弦序列,最后画出波形。
程序如下:clear;close alln0=input('输入序列起点:n0=');N=input('输入序列长度:N=');n1=input('输入位移:n1=');n=n0:n1+N+5;u=[(n-n1)>=0];x1=[(n-n1)>=0]-[(n-n1-N)>=0];x2=[(n>=n1)&(n<(N+n1))];x3=exp(j*n*pi/8).*x2;subplot(2,2,1);stem(n,x1,'.');xlabel('n');ylabel('x1(n)');axis([n0,max(n),0,1]);subplot(2,2,3);stem(n,x2,'.');xlabel('n');ylabel('x2(n)');axis([n0,max(n),0,1]);subplot(2,2,2);stem(n,real(x3),'.'); xlabel('n');ylabel('x3(n)的实部');line([n0,max(n)],[0,0]);axis([n0,max(n),-1,1]);subplot(2,2,4);stem(n,imag(x3),'.'); xlabel('n');ylabel('x3(n)的虚部');line([n0,max(n)],[0,0]);axis([n0,max(n),-1,1]);[1.3]利用已知条件,利用MATLAB生成图形。
数字信号处理实验一实验目的:掌握利用Matlab产生各种离散时间信号,实现信号的相加、相乘及卷积运算实验函数:参考课本77-19页,注意式(2.11.1)的表达与各matlab子函数间的关系。
1、stem(x,y) % 绘制以x为横轴,y为纵轴的离散序列图形2、[h ,t] = impz(b, a) % 求解数字系统的冲激响应h,取样点数为缺省值[h, t] = impz(b, a, n) % 求解数字系统的冲激响应h,取样点数为nimpz(b, a) % 在当前窗口用stem(t, h)函数出图3、[h ,t] = dstep(b, a) % 求解数字系统的阶跃响应h,取样点数为缺省值[h, t] = dstep (b, a, n) % 求解数字系统的阶跃响应h,取样点数为ndstep (b, a) % 在当前窗口用stairs(t, h)函数出图4、y = filter(b,a,x) % 在已知系统差分方程或转移函数的情况下求系统输出实验原理:一、常用的时域离散信号及其程序1、产生单位抽样函数δ(n)n1 = -5;n2 = 5;n0 = 0;n = n1:n2;x = [n==n0]; % x在n=n0时为1,其余为0stem(n,x,'filled'); %filled:序列圆心处用实心圆表示axis([n1,n2,0,1.1*max(x)])title('单位抽样序列')xlabel('time(n)')ylabel('Amplitude:x(n)')2、产生单位阶跃序列u(n)n1 = -2;n2 = 8;n0 = 0;n = n1:n2;x = [n>=n0]; % x在n>=n0时为1,其余为0stem(n,x,'filled');axis([n1,n2,0,1.1*max(x)])title('单位阶跃序列')xlabel('time(n)')ylabel('Amplitude:x(n)')3、复指数序列复指数序列的表示式为()(),00,0j n e n x n n σω+⎧≥⎪=⎨<⎪⎩,当0ω=时,()x n 为实指数序列;当0σ=时,()x n 为虚指数序列,即()()cos sin j n e n j n ωωω=+,即其实部为余弦序列,虚部为正弦序列。
实验一 离散时间信号分析一、实验目的1.熟悉MATLAB 应用环境,常用窗口的功能和使用方法。
2.掌握各种常用的序列,理解其数学表达式和波形表示。
3.掌握在计算机中生成及绘制数字信号波形的方法。
4.掌握序列的相加、相乘、移位、反褶、卷积等基本运算及计算机实现。
5.通过编程,上机调试程序,进一步增强使用计算机解决问题的能力。
二、实验原理1.序列的基本概念离散时间信号是指在离散时刻才有定义的信号,简称离散信号,或者序列。
离散时间信号在数学上可用时间序列)}({n x 来表示,其中)(n x 代表序列的第n 个数字,n 代表时间的序列,n 的取值范围为∞<<∞-n 的整数,n 取其它值)(n x 没有意义。
离散时间信号可以是由模拟信号通过采样得到,例如对模拟信号)(t a x 进行等间隔采样,采样间隔为T ,得到一个有序的数字序列)}({nT x a 就是离散时间信号,简称序列。
2.常用序列常用序列有:单位脉冲序列(单位抽样))(n δ、单位阶跃序列)(n u 、矩形序列)(n R N 、实指数序列、复指数序列、正弦型序列等。
3.序列的基本运算序列的运算包括移位、反褶、和、积、点乘、累加、差分运算、卷积等。
4.序列的卷积运算)()()()()(n h n x m n h m x n y m *=-=∑∞-∞=上式的运算关系称为卷积运算,式中*代表两个序列卷积运算。
两个序列的卷积是一个序列与另一个序列反褶后逐次移位乘积之和,故称为离散卷积,也称两序列的线性卷积。
其计算的过程包括以下4个步骤(1)反褶:先将)(n x 和)(n h 的变量n 换成m ,变成)(m x 和)(m h ,再将)(m h 以纵轴为对称轴反褶成)(m h -。
(2)移位:将)(m h -移位n ,得)(m n h -。
当n 为正数时,右移n 位;当n 为负数时,左移n 位。
(3)相乘:将)(m n h -和)(m x 的对应点的值相乘。
数字信号处理实验报告通信0303 汪勇 学号:实验一:信号、系统及系统响应 1、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.2、实验原理简述:对一个连续信号)(t xa 进行理想采样的过程可用下式表示:^x a(t)= )(t xa p(t)其中^x a(t)为)(t xa 的理想采样,p(t)为周期冲激脉冲,即p(t)=∑∞-∞=n δ(t-nT )^x a(t)的傅立叶变换^X a(j Ω)为^X a(j Ω)=[])(1s m Tn aX Ω-Ω∑∞-∞=上式表明^X a(j Ω)为)(Ωj Xa 的周期延拓,其周期延拓为采样角频率(T s π2=Ω).采样前后信号的频谱示意图见图.只有满足采样定理时,才不会发生频率混叠失真.离散信号和系统在时域均可用序列来表示。
为了在数字计算机上观察分析各种序列的频域特性,通常对()e j X ω在[]π2,0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()()ee nj N n kj k m x Xωω--=∑=10其中,1,0,2==k k Mkπω,M-1 一个时域离散线性非移变系统的输入/输出关系为y(n)=x(n)*h(n)=()()m n h m x m -∑∞-∞=如果x(n)和h(n)的长度分别为M 和N ,则y(n)的长度为L=N+M-1。
上述卷积运算也可在频域实现()()()e e e j j j H X Yωωω=3、实验内容及步骤首先认真复习采样理论.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,了解本实验原理与方法.1>编制实验用主程序及相应子程序.①信号产生子程序,用于产生实验中要用的下列信号序列: a) 采样信号序列:对下面连续信号:()()()t u t A t ex ataΩ-=0sin进行采样,可得到采样序列()()()()500,sin 0<≤==Ω=n n u nT A nT n e x x anTa a其中A 为幅度因子,a 为衰减因子,是模拟角频率,T 为采样间隔.这些参数都要在实验过程中由键盘输入,产生不同的x(t)和x(n)b) 单位脉冲序列:()[]n n x bδ=c) 矩形序列:()()10,==N n n R x Nc②系统单位脉冲响应序列产生子程序.本实验要用到两种FIR 系统.()()()()()()()325.215.210-+-+-+==n n n n n n n hR h baδδδδ ③有限长序列线性卷积子程序,用于完成两个给定长度的序列的卷积.可以直接调用MATLAB 语言中的卷积函数conv 。
数字信号处理实验1--5含代码实验一离散时间信号的时域分析 1. 在MATLAB中利用逻辑关系式n,,0来实现序列,显示范围。
(产生如下,,,n,nn,n,n012图所示的单位脉冲信号的函数为impseq(n0,n1,n2),程序如示例所示),3,n,10并利用impseq函数实现序列:; ,,,,,,yn,2,n,3,,n,6,,xn1nnnn120源代码:impseq.mfunction y=impseq(n0,n1,n2)n=[n1:n2]y=[(n-n0)==0]exp01-1.mfunction impseq(n0,n1,n2)n=-3:1:10y=2*impseq(3,-3,10)+impseq(6,-3,10);stem(n,y)n,,0,,2. 在MATLAB中利用逻辑关系式来实现序列,显示范围。
(自己编写un,nn,n,n012产生单位阶跃信号的函数,函数命名为stepseq(n0,n1,n2)) 并利用编写的stepseq函数实现序列: ,,,,,,yn,un,2,un,2,5,n,10源代码:stepseq.mfunction y=stepseq(n0,n1,n2)n=n1:1:n2y=[(n-n0)>=0]exp01-2.mfunction stepseq(n0,n1,n2)n=-5:1:20y=stepseq(-2,-5,20)+stepseq(2,-5,20)stem(n,y)3. 在MATLAB中利用数组运算符“.^”来实现一个实指数序列。
如: n ,,,,xn,0.30,n,15源代码:n=0:1:15;x=0.3.^nstem(n,x)4. 在MATLAB中调用函数sin或cos产生正余弦序列,如:π,, ,,,,xn,3sin0.4πn,,5cos0.3πn0,n,20,,5,,源代码:n=0:1:20x=11*sin(0.3*pi*n+pi/5)+5*cos(0.3*pi*n)stem(n,x)思考题:1.在MATLAB环境下产生单位脉冲序列和单位阶跃序列各有几种方法,如何使用,2.在MATLAB环境下进行序列的相乘运算时应注意什么问题,实验二离散时间系统的时域分析1. 在MATLAB中利用内部函数conv来计算两个有限长序列的卷积。
实验一:熟悉MATLAB环境一、思考题:1、比较实验内容第2题中的第4和第5小题的结果,试说明对于周期性信号应当如何采样才能保证周期扩展后与原信号保持一致?答:对于周期性信号,在进行采样时,其采样周期必须满足采样定理,即采样频率应该大于信号最高频率的两倍,这样才能避免迭混,以便采样后仍能准确的恢复原信号。
2、对于有限长序列,如何用MATLAB计算其DTFT?答:用函数freqz可以计算序列在给定的离散频率点上的DTFT,该变换序列是以形如式的有理函数来描述的。
这个函数的表达形式有H=freqz(num,den,w)、[H,w]=freqz(num,den,k)。
函数freqz返回的频率响应值为向量H。
在H=freqz(num,den,w)中,0到π之间指定的频率集由向量w给出。
freqz函数的自变量k就是频率点的总数。
3、对于由两个子系统级联或并联的系统,如何用MATLAB计算他们的幅频响应与相频响应?答:系统的级联或并联实现涉及到了因式分解。
在MATLAB中,我们可以用函数roots来实现多项式的因式分解。
例如,函数r=roots(h)会返回多项式向量h 的根向量。
向量h是以的升幂表示的多项式的系数。
通过计算所得的根向量,可以求出二次因式的系数。
更简单的方法是用从以给定的传输函数H(z)直接求出二阶因式的函数zp2sos。
函数sos=zp2sos(z,p,k)产生以零—极点形式确定的等效传输函数H(z)的每个二阶部分系数的矩阵sos。
二、实验内容:第一到四题源程序:第二题图:第五题:%函数命名:function [x1]=stepshift(n0,n1,n2) n=[n1:n2];x1=[(n-n0)>=0];%源程序:>> [x1]=stepshift(2,1,10);>> n=1:10;>> stem(n,x1);第六题:>> b=[1,sqrt(2),1];>> a=[1,-0.67,0.9];>> [h,w]=freqz(b,a);>> am=20*log10(abs(h)); %求幅频特性>> subplot(2,1,1);plot(w,am);>> xlabel('w');ylabel('am');>> ph=angle(h); %求相频特性>> subplot(2,1,2);plot(w,ph);>> xlabel('w');ylabel('ph');第七题:源程序:>> a=[8 -2 -1 2 3];>> b=[2 3 -1 -3];>> c=conv(a,b); %求a、b的线性卷积>> m=length(c)-1;>> n=0:1:m;>> stem(n,c);>> xlabel('n');ylabel('幅度');第八题:源程序:>> 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');三、实验总结:通过本次实验,熟悉并掌握MATLAB的主要命令操作,比如序列的简单运算、矩阵的输入和计算等,能熟练编写绘图程序,在计算卷积和绘制幅频响应和相频响应的过程中,充分地巩固了数字信号处理学的理论知识,总之,收获颇多。
数字信号处理实验报告实验一:混叠现象的时域与频域表现实验原理:当采样频率Fs不满足采样定理,会在0.5Fs附近引起频谱混叠,造成频谱分析误差。
实验过程:考虑频率分别为3Hz,7Hz,13Hz 的三个余弦信号,即:g1(t)=cos(6πt), g2(t)=cos(14πt), g3(t)=cos(26πt),当采样频率为10Hz 时,即采样间隔为0.1秒,则产生的序列分别为:g1[n]=cos(0.6πn), g2[n]=cos(1.4πn), g3[n]=cos(2.6πn)对g2[n],g3[n] 稍加变换可得:g2[n]=cos(1.4πn)=cos((2π-0.6π)n)= cos(0.6πn)g3[n]=cos(2.6πn)= cos((2π+0.6π)n)=cos(0.6πn)利用Matlab进行编程:n=1:300;t=(n-1)*1/300;g1=cos(6*pi*t);g2=cos(14*pi*t);g3=cos(26*pi*t);plot(t,g1,t,g2,t,g3);k=1:100;s=k*0.1;q1=cos(6*pi*s);q2=cos(14*pi*s);q3=cos(26*pi*s);hold on; plot(s(1:10),q1(1:10),'bd');figuresubplot(2,2,1);plot(k/10,abs(fft(q1)))subplot(2,2,2);plot(k/10,abs(fft(q2)))subplot(2,2,3);plot(k/10,abs(fft(q3)))通过Matlab软件的图像如图所示:如果将采样频率改为30Hz,则三信号采样后不会发生频率混叠,可运行以下的程序,观察序列的频谱。
程序编程改动如下:k=1:300;q=cos(6*pi*k/30);q1=cos(14*pi*k/30);q2=cos(26*pi*k/30);subplot(2,2,1);plot(k/10,abs(fft(q)))subplot(2,2,2);plot(k/10,abs(fft(q1)))subplot(2,2,3);plot(k/10,abs(fft(q2)))得图像:问题讨论:保证采样后的信号不发生混叠的条件是什么?若信号的最高频率为17Hz,采样频率为30Hz,问是否会发生频率混叠?混叠成频率为多少Hz的信号?编程验证你的想法。
实验一:用FFT 对信号作频谱分析1.实验目的学习用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,以便正确应用FFT 。
2. 实验原理用FFT 对信号作频谱分析是学习数字信号处理的重要内容。
经常需要进行谱分析的信号是模拟信号和时域离散信号。
对信号进行谱分析的重要问题是频谱分辨率D 和分析误差。
频谱分辨率直接和FFT 的变换区间N 有关,因为FFT 能够实现的频率分辨率是N /2π,因此要求D N ≤/2π。
可以根据此式选择FFT 的变换区间N 。
误差主要来自于用FFT 作频谱分析时,得到的是离散谱,而信号(周期信号除外)是连续谱,只有当N 较大时离散谱的包络才能逼近于连续谱,因此N 要适当选择大一些。
周期信号的频谱是离散谱,只有用整数倍周期的长度作FFT ,得到的离散谱才能代表周期信号的频谱。
如果不知道信号周期,可以尽量选择信号的观察时间长一些。
对模拟信号进行谱分析时,首先要按照采样定理将其变成时域离散信号。
如果是模拟周期信号,也应该选取整数倍周期的长度,经过采样后形成周期序列,按照周期序列的谱分析进行。
3.实验步骤及内容(1)对以下序列进行谱分析。
⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-≤≤-=⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-≤≤+==其它nn n n n n x 其它nn n n n n x n R n x ,074,330,4)(,074,830,1)()()(3241选择FFT 的变换区间N 为8和16 两种情况进行频谱分析。
分别打印其幅频特性曲线。
并进行对比、分析和讨论。
(2)对以下周期序列进行谱分析。
4()cos4x n n π=5()cos(/4)cos(/8)x n n n ππ=+选择FFT 的变换区间N 为8和16 两种情况分别对以上序列进行频谱分析。
分别打印其幅频特性曲线。
并进行对比、分析和讨论。
(3)对模拟周期信号进行谱分析6()cos8cos16cos20x t t t t πππ=++选择 采样频率Hz F s 64=,变换区间N=16,32,64 三种情况进行谱分析。
实验一系统响应及系统稳定性一、实验目的(1)掌握求系统响应的方法。
(2)掌握时域离散系统的时域特性。
(3)分析、观察及检验系统的稳定性。
二实验内容及步骤1、给定一个低通滤波器的差分方程为y(n)=0.05x(n)+0.05x(n-1)+0.9y(n-1),输入信号x1(n)=R8(n)x2(n)=u(n)a)分别求出系统对x1(n)=R8(n)和x2(n)=u(n)的响应序列,并画出其波形。
b)求出系统的单位冲响应,画出其波形。
xn1=[1 1 1 1 1 1 1 1 zeros(1,50)];xn2=ones(1,128);xn3=[1,zeros(1,50)];B=[0.05,0.05];A=[1,-0.9];yn1=filter(B,A,xn1);yn2=filter(B,A,xn2);yn3=filter(B,A,xn3);figure(1);n1=0:length(yn1)-1;subplot(2,2,1);stem(n1,yn1,'.');xlabel('n');ylabel('yn1');title('yn1');n2=0:length(yn2)-1;subplot(2,2,2);stem(n2,yn2,'.');xlabel('n');ylabel('yn2');title('yn2');n3=0:length(yn3)-1;subplot(2,2,3);stem(n3,yn3,'.');xlabel('n');ylabel('yn3');title('yn3');2、给定系统的单位脉冲响应为h1(n)=R10(n),h2(n)=δ(n)+2.5δ(n-1)+δ(n-2)+δ(n-3)用线性卷积法分别求系统h1(n)和h2(n)对x1(n)=R8(n)的输出响应,并画出波形。
实验一 用Matlab 进行数字信号处理一、实验目的1.掌握 MATLAB 基本的操作;2.学习典型的离散信号的Matlab 实现方法。
3.学习离散时间序列的基本运算:相加、相乘、移位等; 二、实验内容1. 练习把y=sin(x), z=cos(x),u=2sin(x),v=sin(x)/cos(x)在[0,2pi]区间内的4个子图分别用不同的颜色、点型和线型绘制在同一个窗口中,并加上纵坐标、标题、图例和网格线。
2. 利用MATLAB 编程产生和绘制下列有限长序列: (1)单位脉冲序列()n δ (2)单位阶跃序列()u n (3)矩形序列8()R n(4)正弦序列()sin()53x n n ππ=+(5)实指数序列0.9()n u n3.上机调试并打印或记录实验结果。
4.完成实验报告。
三、实验结果1. 实验程序如下:x=0:pi/10:2*pi;y=sin(x); plot(x,y,'r*:');grid on %绘制网格线 hold on z=cos(x); plot(x,z,'y+-'); hold on u=2*sin(x); plot(x,u,'bx-'); hold on v=sin(x)/cos(x); plot(x,v,'ko-');hold onxlabel('x 轴'); %x轴注释ylabel('y 轴'); %y轴注释legend({'y=sin(x)','z=cos(x)', 'u=2sin(x) ', 'v=sin(x)/cos(x) '}); %图形注解2. 程序如下:n=-20:20;n0=0;n1=8;w0=pi/5; w1=pi/3;x1=[(n-n0)==0];x2=[(n-n0)>=0];x3=[(n-n0)>=0& (n-n1)<=0];x4=sin(w0*n+w1);x5=0.9.^n.*x2;subplot(511);stem(n,x1);axis([ -20 20 0 2]);ylabel('\sigma(n)'); subplot(512);stem(n,x2);axis([ -20 20 0 2]);ylabel('u(n)');subplot(513);stem(n,x3);axis([ -20 20 0 2]);ylabel('R8(n)'); subplot(514);stem(n,x4);axis([ -20 20 -2 2]);ylabel(' sin(w0n+w1) '); subplot(515);stem(n,x5);axis([ -20 20 0 2]);ylabel('0.9nu(n)'); xlabel('n');实验二离散信号与系统一、实验目的1.掌握卷积定理、熟悉离散信号和系统的时域特性;2.学习Matlab进行卷积计算方法;3.学习Matlab求解差分方程二、实验内容1.离散信号的基本运算:对序列x(n)={2,3,4,1,2,5} ,n=0,1,2,3,4,5,的移位、乘法、加法、翻转及尺度变换。
实验一离散时间信号的产生一、实验目的数字信号处理系统中的信号都是以离散时间形态存在的,所以对离散时间信号的研究是数字信号的基本所在。
而要研究离散时间信号,首先需要产生出各种离散时间信号。
使用MATLAB软件可以很方便地产生各种常见的离散时间信号,而且它还具有强大绘图功能,便于用户直观地处理输出结果。
通过本实验,学生将学习如何用MATLAB产生一些常见的离散时间信号,实现信号的卷积运算,并通过MATLAB中的绘图工具对产生的信号进行观察,加深对常用离散信号和信号卷积和运算的理解。
二、实验原理离散时间信号是指在离散时刻才有定义的信号,简称离散信号,或者序列。
离散序列通常用x(n)来表示,自变量必须是整数。
常见的离散信号如下:(1)单位冲激序列δ(n)如果δ(n)在时间轴上延迟了k个单位,得到δ(n-k),即长度为N的单位冲激序列δ(n)可以通过下面的MATLAB命令获得。
n=-(N-1):N-1x=[zeros(1,N-1) 1 zeros(1,N-1)];stem(n,x)延迟K个采样点的长度为N的单位冲激序列δ(n-k)(k<N)可以用下面命令获得:n=0:N-1y=[zeros(1,M) 1 zeros(1,N-M-1)];stem(n,y)(2)单位阶跃序列u(n)如果u(n)在时间轴上延迟了k个单位,得到u(n-k),即长度为N的单位阶跃序列u(n)可以通过下面的MATLAB命令获得。
n=-(N-1):N-1x=[zeros(1,N-1) ones(1,N)];stem(n,x)延迟的单位阶跃序列可以使用类似于单位冲激序列的方法获得。
(3)矩形序列矩形序列有一个重要的参数,就是序列的宽度N。
矩形序列与u(n)之间的关系为矩形序列等= u(n)— u(n-N)。
因此,用MATLAB表示矩形序列可利用上面的单位阶跃序列组合而成。
(4)正弦序列x(n)这里,正弦序列的参数都是实数。
与连续的正弦信号不同,正弦序列的自变量n 必须为整数。
实验一离散时间系统与MA TLAB一. 实验目的1. 进一步加深对离散时间系统的理解。
2. 学习在MATLAB中怎样表示离散时间信号。
3. 熟悉离散时间信号的作图。
二. 实验步骤1. 复习离散时间系统的有关容。
2. 复习MA TLAB的基本语法。
3. 按实验容熟悉stem。
4. 编写程序。
5. 输出结果,总结结论,按要求写出实验报告。
三. 实验容1.掌握stem函数STEM(Y) plots the data sequence Y as stems from the x axis terminated with circles for the data value.STEM(X,Y) plots the data sequence Y at the values specified in X.例:t=[0:0.1:2]; x=cos(pi*t+0.6); stem(t,x);xn=[4,2,2,3,6,7]; stem(xn);思考:STEM(Y)与STEM(X,Y)有什么不同?STEM与PLOT函数有什么不同?2.掌握subplot函数H = SUBPLOT(m,n,p), or SUBPLOT(mnp), breaks the Figure window into an m-by-n matrix of small axes, selects the p-th axes for the current plot, and returns the axis handle. The axes are counted along the top row of the Figure window, then the second row, etc.例:n1=0:3;x1=[1,1,1,1];subplot(221);stem(n1,x1);title('x1序列');n2=0:7;x2=[1,2,3,4,4,3,2,1];subplot(222);stem(n2,x2);title('x2序列');n3=0:7;x3=[4,3,2,1,1,2,3,4];subplot(223);stem(n3,x3);title('x3序列');n4=0:7;x41=cos((pi/4)*n4);subplot(224);stem(n4,x41);title('x4序列');思考:subplot是怎样分配各个作图分区的顺序号的?3.信号的运算]0,1.0,4.0,7.0,1[)(1=n x ,]9.0,7.0,5.0,3.0,1.0[)(2=n x ,请作出)()(21n x n x +,)()(21n x n x 的图形。
实验一 离散时间信号与系统的时域分析(基础验证型)1.实验目的(1)熟悉离散时间信号的产生与基本运算。
(2)熟悉离散时间系统的时域特性。
(3)利用卷积方法观察分析系统的时域特性。
2.实验原理(1)典型离散时间信号单位样本序列(通常称为离散时间冲激或单位冲激)用[]n δ表示,其定义为1,0[]0,0n n n δ=⎧=⎨≠⎩(1.1) 单位阶跃序列用[]n μ表示,其定义为1,0[]0,0n n n μ≥⎧=⎨<⎩ (1.2) 指数序列由 []n x n A α= (1.3)给定。
其中A 和α可以是任意实数或任意复数,表示为00(),j j e A A e σωφα+==式(1.3)可改写为 0000()00[]cos()sin()n j n n n x n A e A e n j A e n σωφσσωφωφ++==+++ (1.4) 带有常数振幅的实正弦序列形如0[]cos()x n A n ωφ=+ (1.5)其中A ,0ω和φ是实数。
在式(1.4)和(1.5)中,参数A ,0ω和φ分别称为正弦序列[]x n 的振幅、角频率和初始相位。
002f ωπ=称为频率。
(2)序列的基本运算长度N 的两个序列[]x n 和[]h n 的乘积,产生长度也为N 的序列[]y n[][][]y n x n h n =⋅ (1.6)长度为N 的两个序列[]x n 和[]h n 相加,产生长度也为N 的序列[]y n[][][]y n x n h n =+ (1.7)用标量A 与长度为N 的序列[]x n 相乘,得到长度为N 的序列[]y n[][]y n A x n =⋅ (1.8)无限长序列[]x n 通过时间反转,可得到无限长序列[]y n[][]y n x n =- (1.9)无限长序列[]x n 通过M 延时,可得到无限长序列[]y n[][]y n x n M =- (1.10)若M 是一个负数,式(1.10)运算得到序列[]x n 的超前。
实验报告课程名称:数字信号处理授课班级:学号:姓名:指导老师:实验一离散时间信号及系统的时域分析实验类别:基础性实验1实验目的:(1)了解MA TLAB 程序设计语言的基本特点,熟悉MA TLAB软件运行环境。
(2)熟悉MA TLAB中产生信号和绘制信号的基本命令,学会用MA TLAB在时域中产生一些基本的离散时间信号,并对这些信号进行一些基本的运算。
(3)通过MA TLAB仿真一些简单的离散时间系统,并研究它们的时域特性。
(4)通过MA TLAB进行卷积运算,利用卷积方法观察分析系统的时域特性。
2. 实验报告要求●简述实验原理及目的。
●结合实验中所得给定典型序列幅频特性曲线,与理论结果比较,并分析说明误差产生的原因以及用FFT作谱分析时有关参数的选择方法。
●记录调试运行情况及所遇问题的解决方法。
3.实验内容:思考题:9.2.1 运行程序P9.2.1,哪个参数控制该序列的增长或衰减:哪个参数控制该序列的振幅?若需产生实指数序列,应对程序作何修改?9.2.2运行程序P9.2.1,该序列的频率是多少?怎样改变它?哪个参数控制该序列的相位?哪个参数可以控制该序列的振幅?该序列的周期是多少?9.2.3 运行程序P9.2.3,对加权输入得到的y(n)与在相同权系数下输出y1(n)和y2(n)相加得到的yt(n)进行比较,这两个序列是否相等?该系统是线性系统吗?9.2.4 假定另一个系统为y(n)=x(n)x(n-1)修改程序,计算这个系统的输出序列y1(n),y2(n)和y(n)。
比较有y(n)和yt(n)。
这两个序列是否相等?该系统是线性系统吗?(提高部分)9.2.5运行程序P9.2.4,并比较输出序列y(n)和yd(n-10)。
这两个序列之间有什么关系?该系统是时不变系统吗?9.2.6 考虑另一个系统:修改程序,以仿真上面的系统并确定该系统是否为时不变系统。
(选做)n = 0:40; D = 10;a = 3.0;b = -2;x = a*cos(2*pi*0.1*n) + b*cos(2*pi*0.4*n);[x1,n1]=sigmult(n,n,x,n)[x2,n2]=sigshift(x,n,1)[y,ny1]= sigadd(x1,n1,x2,n2)[y1,ny11]= sigshift(y,ny1,D)[sx,sn]= sigshift(x,n,D)[sx1,sn1]=sigmult(n,n, sx,sn)[sx2,sn2]=sigshift(sx,sn,1)[y2,ny2]= sigadd(sx1,sn1,sx2,sn2)D= sigadd(y1,ny11,y2,ny22)六、实验心得体会:实验时间批阅老师实验成绩实验二 FFT 实现数字滤波实验类别:提高性实验 1.实验目的(1) 通过这一实验,加深理解FFT 在实现数字滤波(或快速卷积)中的重要作用,更好的利用FFT 进行数字信号处理。