基于MATLAB的数字信号处理系统设计

青岛科技大学

本科课程设计报告

题目 __________________________________

指导教师__________________________ 学生姓名__________________________ 学生学号__________________________

_______________________________学院（部）____________________________专业________________

班

______年 ___月 ___日

基于MATLAB 的数字信号处理系统设计 xxx XXX 1008030207 信息科学技术通信工程 10级2 2014 1 15

1.主要内容………………………………………2．需求分析………………………………………

3设计思想………………………………………

4实现方法…………………………………………5．调试及实现过程…………………………………

6.总结…………………………………………………

7.参考文献……………………………………………

1主要内容

1.1语音信息部分

语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。通过语言相互传递信息是人类最重要的基本功能之一。语言是人类特有的功能，它是创造和记载几千年人类文明史的根本手段，没有语言就没有今天的人类文明。语音是语言的声学表现，是相互传递信息的最重要的手段，是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科，它是一门新兴的学科，同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科。

1.2数字信号处理部分

本部分主要包括离散傅里叶变换，离散傅里叶级数，频率分辨率分析和高密度谱分析。

1.2.1离散傅里叶变换

离散傅里叶变换（DFT），是连续傅里叶变换在时域和频域上都离散的形式，将时域信号的采样变换为在离散时间傅里叶变换（DTFT）频域的采样。在形式上，变换两端（时域和频域上）的序列是有限长的，而实际上这两组序列都应当被认为是离散周期信号的主值序列。即使对有限长的离散信号作DFT，也应当将其看作经过周期延拓成为周期信号再作变换。在实际应用中通常采用快速傅里叶变换以高效计算DFT。

1.2.2 离散傅里叶级数

离散傅里叶级数（DFS）与连续傅立叶级数相比有很大的区别。最大的不同在于离散时间傅里叶级数的系数序列是周期的。

1.2.3 数字信号处理的特点：（1）精度高；（2）灵活性高；（3）可靠性强；（4）容易大规模集成；（5）时分复用；（6）可获得高性能的指标；（7）二维与多维处理等。

1.2.4 数字信号处理的应用：（1）滤波与变换；（2）通信；（3）语音和语言；（4）处理图像和图形；（5）消费电子（包括数字音频、数字电视、音乐综合器、电子玩具和游戏等）；（6）仪器（包括频谱分析仪器、函数发生器等）；（7）工业控制和自动化；（8）医疗和军事等。

1.2.5 数字信号处理的发展和方向；

（1）数字汇聚：即信号处理、通信和计算机的融合，其中数字信号处理是一种粘合剂，它把通信产业、消费电子产业以及计算机产业紧密结合在一起。

（2）远程会议系统；

（3）融合网络；把公众电信网络与计算机网络更好地结合在一起，并与家庭娱乐信息设施相匹配的网络；

（4）数字图书馆；

（5）图像与文本合一的信息检索业务；

（6）多媒体通信；包括媒体的压缩，媒体的综合，媒体的识别，消息的转换和自然查询；（7）个人信息终端；把个人通信系统与个人数字助理非常自然地结合在一起，以实现无时不在无处不在的通信功能。

1.3 数字滤波器设计部分

1.3.1本部分包括 butterworth滤波器和数字低通滤波器

巴特沃斯滤波器的特点是通频带内的频率响应曲线最大限度平坦，没有起伏，而在阻频带则逐渐下降为零。在振幅的对数对角频率的波特图上,从某一边界角频率开始,振幅随着角频率的增加而逐步减少,趋向负无穷大。

1.3.2数字滤波器的研究背景和意义

当今，数字信号处理技术正飞速发展，它不但自成一门学科，更是以不同形

式影响和渗透到其他学科；它与国民经济息息相关，与国防建设紧密相连；它影响或改变着

我们的生产、生活方式，因此受到人们普遍的关注。

数字化、智能化和网络化是当代信息技术发展的大趋势，而数字化是智能化和网络化的基础，实际生活中遇到的信号多种多样，例如广播信号、电视信号、雷达信号、通信信号、导航信号等等。上述这些信号大部分是模拟信号，也有小部分是数字信号。模拟信号是自变量的连续函数，自变量可以是一维的，也可以是二维或多维的。大多数情况下一维模拟信号的自变量是时间，经过时间上的离散化（采样）和幅度上的离散化（量化），这类模拟信号便成为一维数字信号。因此，数字信号实际上是数字序列表示的信号，语音信号经采样和量化后，得到的数字信号是一个一维离散时间序列；而图像信号的经采样和量化后，得到的是数字信号是一个二维离散空间序列。

1.3.3数字滤波器的应用及现状

数字滤波器精确度高、使用灵活、可靠性高，具有模拟设备所没有的许多优点，已广泛应用于各个学科技术领域，例如数字电视、语音、通信、雷达、声纳、遥感、图像、生物医学以及许多工程应用领域。随着信息时代数字时代的到来，数字滤波技术已经成为一门极其重要的学科和技术领域。以往的滤波器大多采用模拟电路技术，但是，模拟电路技术存在很多难以解决的问题，例如，模拟电路元件对温度的敏感性，等等。而采用数字技术则避免很多类似的难题，当然数字滤波器在其他方面也有很多突出的优点，所以采用数字滤波器对信号进行处理是目前的发展方向

2 需求分析

语音信号处理是一门比较实用的电子工程的专业技术，语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。是利用MATLAB对语音信号进行数字信号处理与分析，采集语音信号后，掌握语音信号处理可以有效处理语音信号，是进行信息传递的最重要的手段，研究数字信号处理技术对语音信号进行处理，是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科。数字滤波器是按照程序计算信号，达到滤波的目的。通过对数字滤波器的存储器编写程序，就可以实现各种滤波功能。数字滤波器有高精度，高可靠性，可程控改变特性或复用，便于集成等优点。数字滤波器在语音信号处理，图像信号处理，医学生物信号处理以及其他应用领域都得到了广泛应用。数字信号处理就是用数值计算的方式进行加工的理论和技术，是研究有挂数字滤波技术，离散变换快速算法和谱分析方法。随着计算机技术的发展，数字信号处理技术也得到相应的发展，其应用领域十分广泛。

3 设计思想

3.1 语音信息

加载一段语音后，通过编写程序代码，将语音加载，然后对语音进行相应的处理，通过程序的播放功能，将加载的语音播放。还可设计编写代码获取语音的相关信息，并课进行相关的信息修改。

3.2 数字信号处理

通过编写相应代码，应用信号的傅里叶变换，实现信号时域和频域之间的转换，进行频谱分析。并可以任意修改信号的频率或取样信号的频率改变频谱形状；

3.3 数字滤波器设计

数字滤波器按照单位取样响应h(n)的时域特性可以分为无限脉冲响应（IIR）系统和有限脉冲响应（FIR）系统。FIR 数字滤波器的优点在于它可以做成具有严格线性相位,而同时可以具有任意的幅度特性;它的传递函数没有极点;这保证了设计出的FIR 数字滤波器一定是平稳的。

所谓数字滤波器设计，简单地说，就是要找到一组能满足特定滤波要求的系数向量a和b。

而滤波器设计完成后还需要进一步考虑如何将其实现，即选择什么样的滤波器结构来完成滤波运算。FIR数字滤波器的设计方法很多，其中较为常用的是窗函数设计法、频率采样设计法和最优化设计法。本文讨论利用窗函数法、频率采样法和等波纹切比雪夫逼近法（调用remez函数）来分别实现各种FIR滤波器的设计。

窗函数法设计的基本思想是把给定的频率响应通过IDTFT （Inverse Discrete Time Fourier Transform），求得脉冲响应，然后利用加窗函数对它进行截断和平滑，以实现一个物理可实现且具有线性相位的 FIR 数字滤波器的设计目的。其核心是从给定的频率特性，通过加窗确定有限长单位取样响应()hn；频率采样法设计的基本思想是把给出的理想频率响应进行取样，通过 IDFT 从频谱样点直接求得有限脉冲响应；最优化设计方法是指采用最优化准则来设计的方法，在 FIR DF的最优化设计中 ,最优化准则有均方误差最小化准则和等波纹切比雪夫逼近准则两种。

4 实现方法

4.1 语音信息

利用MATLAB程序编写相应的程序代码，在MATLAB的GUI界面中通过设置功能按钮。实现语音的加载、播放及修改语音等功能；

4.2 数字信号处理

根据离散傅里叶级数的定义式和离散傅里叶变换的定义式来编程实现；

4.3数字滤波器设计

按照滤波器的设计过程用相应的代码完成设计，并使其完成相应的功能。

5 调试及实现过程

5.1 语音信号

设计框图：

5.2 数字信号处理

5.2.1 离散傅里叶变换和离散傅里叶级数

5.2.2 离散傅里叶变换

参数设为f1=20,f2=200时，运行结果如下

5.2.3 离散傅里叶级数

参数设置为f1=30,f2=300,运行结果如下：

5.2.4 高密度谱分析

当点击高密度谱分析按钮时，在图框中输入频率，控制在频域的频谱

当输入f1=50,f2=60,fs=100时，运行结果如下：

5.2.5 频率分辨率分析

参数设置为fs=1000; N=1000; 运行结果如下图所示

当把频率变小时频谱间隔会增大，频谱结构发生变化，当频率为400时，

改变频率周期，以改变频谱间隔，一对频谱进行分析。在时域控制频率的变化，在频域变现为频谱间隔结构的变化。

5.3 数字滤波器设计

5.3.1 butterworth滤波器

运行结果如下：

由运行结果可清楚地分析出，巴特沃斯滤波器拥有平滑的频率响应，在截止频率以外，频率响应单调下降。其过渡带的陡峭程度正比于滤波器的阶数，高阶巴特沃斯滤波器的频率响应近似于理想低通滤波器。对N=2阶滤波器和N=20阶滤波器的平方幅度响应进行比较后，证明了高阶巴特沃斯滤波器有着更好的幅度特性，更接近理想低通滤波器

5.3.2 数字低通滤波器

运行结果如下：

6 总结

总的来说，通过这次的课程设计我对语音信号有了全面的认识，对数字信号处理的知识又有了深刻的理解，让我感受到只有在充分理解课本知识的前提下，才能更好的应用这个工具；并且熟练的应用MATLAB也可以很好的加深我对课程的理解，方便我的思维。这次设计使我了解了MATLAB的使用方法，学会分析滤波器的优劣和性能，提高了分析和动手实践能力。同时我相信，进一步加强对MATLAB的学习与研究对我今后的学习将会起到很大的帮助！

参考文献

【1】程佩青编著《数字信号处理教程》北京：清华大学出版社【2】门爱东苏菲等编著《数字信号处理》北京：科学出版社

MATLAB上机指导书

MATLAB上机指导书电子信息科学与技术专业张焕明孙明编佛山科学技术学院 2005年9月

目录前言实验一 MATLAB基础知识 1 实验二矩阵与数组 5 实验三基本操作命令 8 实验四高级操作命令 10 实验五 MATLAB的M函数编程 12

前言 MATLAB的名称源自Matrix Laboratory,是一门计算语言，它专门以矩阵的形式处理数据．MATLAB将计算与可视化集成到一个灵活的计算机环境中，并提供了大内置函数,可以在广泛的工程问题中直接利用这些函数获得数值解．此外，用MATLAB 编写程序，犹如在一张草稿纸上排列公式和求解问题一样效率高，因此被称为“演算纸式的”科学工程算法语言．在我们高等数学的学习过程中，可以结合 MATLAB 软件，做一些简单的编程应用，在一定程度上弥补我们常规教学的不足，同时，这也是我们探索高职高专数学课程改革迈出的一步．

实验一 MATLAB 基础知识一、实验目的 1、MATLAB 的使用初步练习 2、MATLAB 的窗口组成二、实验内容 1、掌握表达式的输入方法 2、MATLAB 的常量及其表示方法 3、分号、百分比号、逗号及省略号的用法 4、向量和矩阵的处理方式；常用的数学函数；搜索路径的概念；MATLAB 的帮助功能。三、实验仪器、设备和材料 1、微型计算机，能正常运行Matlab 6.0或以上版本 2、Matlab6.0或以上版本四、实验原理略（参考教材的相关部分）五、实验步骤 1、MATLAB 文件的编辑、存储和执行 MATLAB 提供了两种运行方式，即命令行和M 文件方式． A ．命令行方式直接在命令窗口输入命令来实现计算或作图功能．例如，若要求表达式 9 .248.26107 sin 369.12÷?+π的值，我们可在MATLAB 命令窗口中键入下面的命令： >> 1.369^2+sin(7/10*pi)*sqrt(26.48)/2.9 （回车）观测运行结果并解释原因也可将计算的结果赋给某一个变量，例如输入 : >> a=1.369^2+sin(7/10*pi)*sqrt(26.48)/2.9 （回车）观测运行结果并解释原因 B ．M 文件的运行方式 1）文件编辑在MATLAB 窗口中单击File 菜单依次选择NewM-File,打开M 文件输入运行界面，如下图所示。此时屏幕上会出现所需的窗口，在该窗口中输入程序文件，可以进行调试和运行．与命令行方式相比，M 文件方式的优点是可以调试，可重复应用． 2）文件存储单击File 菜单，选择Save 选项，可将自己所编写的程序存在一个后缀为m 的文件中． 3）运行程序在M 文件窗口中选择Debug 菜单中的run 选项，即可运行此M 文件；也可在MATLAB 命令窗口中直接输入所要执行的文件名后回车即可．但需要的是该程序文件必须存在MATLAB 默认的路径下．用户可以在MATLAB 窗口中单击File 菜单选择Set Path 将要执行的文件所在的路径添加到MATLAB 默认的路径序列中． 2、MATLAB 基本运算符及表达式表1-1 基本运算符

数字信号处理Matlab实现实例(推荐给学生)

数字信号处理Matlab 实现实例第１章离散时间信号与系统例1-1 用MATLAB计算序列{-2 0 1 –1 3}和序列{1 2 0 -1}的离散卷积。解 MATLAB程序如下： a=[-2 0 1 -1 3]; b=[1 2 0 -1]; c=conv(a,b); M=length(c)-1; n=0:1:M; stem(n,c); xlabel('n'); ylabel('幅度'); 图1.1给出了卷积结果的图形，求得的结果存放在数组c中为：{-2 -4 1 3 1 5 1 -3}。例1-2 用MATLAB计算差分方程当输入序列为时的输出结果。解 MATLAB程序如下： N=41; a=[0.8 -0.44 0.36 0.22]; b=[1 0.7 -0.45 -0.6]; x=[1 zeros(1,N-1)];

k=0:1:N-1; y=filter(a,b,x); stem(k,y) xlabel('n');ylabel('幅度') 图 1.2 给出了该差分方程的前41个样点的输出，即该系统的单位脉冲响应。例1-3 用MATLAB 计算例1-2差分方程所对应的系统函数的DTFT 。解例1-2差分方程所对应的系统函数为： 123 123 0.80.440.360.02()10.70.450.6z z z H z z z z -------++= +-- 其DTFT 为 23230.80.440.360.02()10.70.450.6j j j j j j j e e e H e e e e ωωωω ωωω--------++= +-- 用MATLAB 计算的程序如下： k=256; num=[0.8 -0.44 0.36 0.02]; den=[1 0.7 -0.45 -0.6]; w=0:pi/k:pi; h=freqz(num,den,w); subplot(2,2,1); plot(w/pi,real(h));grid title('实部') xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度')

基于matlab的毕业论文题目参考

基于matlab的毕业论文题目参考 MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。以下是基于matlab的毕业论文题目，供大家参考。基于matlab的毕业论文题目一： 1、基于遗传算法的小麦收割机路径智能优化控制研究 2、零转弯半径割草机连续翻滚特性参数化预测模型 3、基于MATLAB的PCD铰刀加工硅铝合金切削力研究 4、基于状态反馈的四容水箱控制系统的MATLAB仿真研究 5、基于Matlab软件的先天性外耳道狭窄CT影像特点分析 6、Matlab仿真在船舶航向自动控制系统中的研究与仿真 7、基于MATLAB的暂态稳定措施可行性仿真与分析 8、基于MATLAB的某专用越野汽车动力性能分析 9、基于MATLAB的电力系统有源滤波器设计 10、基于MATLAB和ANSYS的弹簧助力封闭装置结构分析 11、基于Matlab的液力变矩器与发动机匹配计算与分析 12、运用MATLAB绘制接触网下锚安装曲线 13、基于MatlabGUI的实验平台快速搭建技术 14、基于MATLAB的激光-脉冲MIG复合焊过程稳定性评价

15、测绘数据处理中MATLAB的优越性及应用 16、基于MATLAB柴油机供油凸轮型线设计 17、基于MATLAB语言的TRC加固受火后钢筋混凝土板的承载力分析方法 18、MATLAB辅助OptiSystem实现光学反馈环路的模拟 19、基于MATLABGUI的电梯关门阻止力分析系统设计 20、基于LabVIEW与MATLAB混合编程的手势识别系统 21、基于MATLAB的MZ04型机器人运动特性分析 22、MATLAB在煤矿巷道支护参数的网络设计及仿真分析 23、基于MATLAB的自由落体运动仿真 24、基于MATLAB的电动汽车预充电路仿真 25、基于Matlab的消弧模型仿真研究 26、基于MATLAB/GUI的图像语义自动标注系统 27、基于Matlab软件GUI的机械波模拟 28、基于Matlab的S曲线加减速控制算法研究 29、基于Matlab和Adams的超速机柔性轴系仿真 30、基于Matlab与STM32的电机控制代码自动生成 31、基于Matlab的相机内参和畸变参数优化方法 32、基于ADAMS和MATLAB的翻转机构联合仿真研究 33、基于MATLAB的数字图像增强软件平台设计 34、基于Matlab的旋转曲面的Gif动画制作 35、浅谈Matlab编程与微分几何简单算法的实现

MATLAB上机实验(答案)

MATLAB工具软件实验(1) （1）生成一个4×4的随机矩阵，求该矩阵的特征值和特征向量。程序： A=rand(4) [L,D]=eig(A) 结果： A = 0.9501 0.8913 0.8214 0.9218 0.2311 0.7621 0.4447 0.7382 0.6068 0.4565 0.6154 0.1763 0.4860 0.0185 0.7919 0.4057 L = -0.7412 -0.2729 - 0.1338i -0.2729 + 0.1338i -0.5413 -0.3955 -0.2609 - 0.4421i -0.2609 + 0.4421i 0.5416 -0.4062 -0.0833 + 0.4672i -0.0833 - 0.4672i 0.4276 -0.3595 0.6472 0.6472 -0.4804 D = 2.3230 0 0 0 0 0.0914 + 0.4586i 0 0 0 0 0.0914 - 0.4586i 0 0 0 0 0.2275 （2）给出一系列的a值，采用函数 22 22 1 25 x y a a += - 画一组椭圆。程序： a=0.5:0.5:4.5; % a的绝对值不能大于5 t=[0:pi/50:2*pi]'; % 用参数t表示椭圆方程 X=cos(t)*a; Y=sin(t)*sqrt(25-a.^2); plot(X,Y) 结果：（3）X=[9,2,-3,-6,7,-2,1,7,4,-6,8,4,0,-2], （a）写出计算其负元素个数的程序。程序： X=[9,2,-3,-6,7,-2,1,7,4,-6,8,4,0,-2]; L=X<0; A=sum(L) 结果： A =

数字信号处理MATLAB中FFT实现

MATLAB中FFT的使用方法说明：以下资源来源于《数字信号处理的MATLAB实现》万永革主编一.调用方法 X=FFT(x)； X=FFT(x，N)； x=IFFT(X); x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意：（1）函数FFT返回值的数据结构具有对称性。例： N=8; n=0:N-1; xn=[43267890]; Xk=fft(xn) → Xk= 39.0000-10.7782+6.2929i0-5.0000i 4.7782-7.7071i 5.0000 4.7782+7.7071i0+5.0000i-10.7782-6.2929i Xk与xn的维数相同，共有8个元素。Xk的第一个数对应于直流分量，即频率值为0。（2）做FFT分析时，幅值大小与FFT选择的点数有关，但不影响分析结果。在IFFT时已经做了处理。要得到真实的振幅值的大小，只要将得到的变换后结果乘以2除以N即可。二.FFT应用举例例1：x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t)。采样频率fs=100Hz，分别绘制N=128、1024点幅频图。

clf; fs=100;N=128;%采样频率和数据点数 n=0:N-1;t=n/fs;%时间序列 x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t);%信号 y=fft(x,N);%对信号进行快速Fourier变换 mag=abs(y);%求得Fourier变换后的振幅 f=n*fs/N;%频率序列 subplot(2,2,1),plot(f,mag);%绘出随频率变化的振幅 xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=128');grid on; subplot(2,2,2),plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));%绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=128');grid on; %对信号采样数据为1024点的处理 fs=100;N=1024;n=0:N-1;t=n/fs; x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t);%信号 y=fft(x,N);%对信号进行快速Fourier变换 mag=abs(y);%求取Fourier变换的振幅 f=n*fs/N; subplot(2,2,3),plot(f,mag);%绘出随频率变化的振幅 xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=1024');grid on; subplot(2,2,4) plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));%绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅 xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=1024');grid on; 运行结果：

毕业设计用matlab仿真

毕业设计用matlab仿真篇一：【毕业论文】基于matlab的人脸识别系统设计与仿真(含matlab源程序) 基于matlab的人脸识别系统设计与仿真第一章绪论本章提出了本文的研究背景及应用前景。首先阐述了人脸图像识别意义；然后介绍了人脸图像识别研究中存在的问题；接着介绍了自动人脸识别系统的一般框架构成；最后简要地介绍了本文的主要工作和章节结构。 1.1 研究背景自70年代以来.随着人工智能技术的兴起.以及人类视觉研究的进展.人们逐渐对人脸图像的机器识别投入很大的热情，并形成了一个人脸图像识别研究领域，.这一领域除了它的重大理论价值外，也极具实用价值。在进行人工智能的研究中，人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力，以及识别事物、处理事物的能力，因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制，并努力将这些机制用于实践，如各种智能机器人的研制。人脸图像的机器识别研究就是在这种背景下兴起的，因为人们发现许多对于人类而言可以轻易做到的事情，而让机器来实现却很难，如人脸图像的识别，语音识别，自然语言理解等。

如果能够开发出具有像人类一样的机器识别机制，就能够逐步地了解人类是如何存储信息，并进行处理的，从而最终了解人类的思维机制。同时，进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。现在己有实用的计算机自动指纹识别系统面世，并在安检等部门得到应用，但还没有通用成熟的人脸自动识别系统出现。人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性，因为它取样方便，可以不接触目标就进行识别，从而开发研究的实际意义更大。并且与指纹图像不同的是，人脸图像受很多因素的干扰:人脸表情的多样性;以及外在的成像过程中的光照，图像尺寸，旋转，姿势变化等。使得同一个人，在不同的环境下拍摄所得到的人脸图像不同，有时更会有很大的差别，给识别带来很大难度。因此在各种干扰条件下实现人脸图像的识别，也就更具有挑战性。国外对于人脸图像识别的研究较早，现己有实用系统面世，只是对于成像条件要求较苛刻，应用范围也就较窄，国内也有许多科研机构从事这方而的研究，并己取得许多成果。 1.2 人脸图像识别的应用前景人脸图像识别除了具有重大的理论价值以及极富挑战

南京理工大学数字信号处理matlab上机完美版

1.已知3阶椭圆IIR数字低通滤波器的性能指标为：通带截止频率0.4π，通带波纹为0.6dB，最小阻带衰减为32dB。设计一个6阶全通滤波器对其通带的群延时进行均衡。绘制低通滤波器和级联滤波器的群延时。 %Q1_solution %ellip(N,Ap,Ast,Wp) %N--->The order of the filter %Ap-->ripple in the passband %Ast->a stopband Rs dB down from the peak value in the passband %Wp-->the passband width [be,ae]=ellip(3,0.6,32,0.4); hellip=dfilt.df2(be,ae); f=0:0.001:0.4; g=grpdelay(hellip,f,2); g1=max(g)-g; [b,a,tau]=iirgrpdelay(6,f,[0 0.4],g1); hallpass=dfilt.df2(b,a); hoverall=cascade(hallpass,hellip); hFVT=fvtool([hellip,hoverall]); set(hFVT,'Filter',[hellip,hoverall]); legend(hFVT,'Lowpass Elliptic filter','Compensated filter'); clear; [num1,den1]=ellip(3,0.6,32,0.4); [GdH,w]=grpdelay(num1,den1,512); plot(w/pi,GdH); grid xlabel('\omega/\pi'); ylabel('Group delay, samples'); F=0:0.001:0.4; g=grpdelay(num1,den1,F,2); % Equalize the passband Gd=max(g)-g; % Design the allpass delay equalizer [num2,den2]=iirgrpdelay(6,F,[0,0.4],Gd); [GdA,w] = grpdelay(num2,den2,512); hold on; plot(w/pi,GdH+GdA,'r');

实验一基于Matlab的数字信号处理基本

实验一基于Matlab 的数字信号处理基本操作一、实验目的：学会运用MA TLAB 表示的常用离散时间信号；学会运用MA TLAB 实现离散时间信号的基本运算。二、实验仪器：电脑一台，MATLAB6.5或更高级版本软件一套。三、实验内容：（一）离散时间信号在MATLAB 中的表示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)(n x 来表示，自变量必须是整数。离散时间信号的波形绘制在MATLAB 中一般用stem 函数。stem 函数的基本用法和plot 函数一样，它绘制的波形图的每个样本点上有一个小圆圈，默认是空心的。如果要实心，需使用参数“fill ”、“filled ”，或者参数“.”。由于MATLAB 中矩阵元素的个数有限，所以MA TLAB 只能表示一定时间范围内有限长度的序列；而对于无限序列，也只能在一定时间范围内表示出来。类似于连续时间信号，离散时间信号也有一些典型的离散时间信号。 1. 单位取样序列单位取样序列)(n δ，也称为单位冲激序列，定义为 ) 0() 0(0 1)(≠=?? ?=n n n δ 要注意，单位冲激序列不是单位冲激函数的简单离散抽样，它在n =0处是取确定的值1。在MATLAB 中，冲激序列可以通过编写以下的impDT .m 文件来实现，即 function y=impDT(n) y=(n==0); %当参数为0时冲激为1,否则为0 调用该函数时n 必须为整数或整数向量。【实例1-1】利用MATLAB 的impDT 函数绘出单位冲激序列的波形图。解：MATLAB 源程序为 >>n=-3:3; >>x=impDT(n); >>stem(n,x,'fill'),xlabel('n'),grid on >>title('单位冲激序列') >>axis([-3 3 -0.1 1.1]) 程序运行结果如图1-1所示。图1-1 单位冲激序列

青岛理工大学临沂年数字信号处理及MATLAB试卷

A卷

一、[15分] 1、10 2、f>=2fh

3、()()()y n x n h n =* 4、1 -az -11a 或者-z z ，a 1 -z 或1-1-az -1z 5、对称性、可约性、周期性 6、191点，256 7、典范型、级联型、并联型 8、T ω = Ω，)2 tan(2ω T = Ω或)2arctan(2T Ω=ω。二、[20分] 1、C 2、 A 3、 C 4、C 5、B 6、D 7、B 8、A 9、D 10、A (CACCB DBADA) 三、[15分] 1、（5分）混叠失真：不满足抽样定理的要求。改善方法：增加记录长度频谱泄漏：对时域截短，使频谱变宽拖尾，称为泄漏改善方法：1）增加w (n )长度 2）缓慢截短栅栏效应：DFT 只计算离散点（基频F0的整数倍处）的频谱，而不是连续函数。改善方法：增加频域抽样点数N （时域补零），使谱线更密 2、（5分） 3、（5分） IIR 滤波器: 1）系统的单位抽样相应h (n )无限长 2）系统函数H (z )在有限z 平面（）上有极点存在 3）存在输出到输入的反馈，递归型结构 Fir 滤波器: ? 1）系统的单位冲激响应h (n )在有限个n 处不为零； ? 2）系统函数在||0 z >处收敛，在处只有零点，即有限z 平面只有零点，而全部极点都在z =0处； ? 3）机构上主要是非递归结构，没有输入到输出的反馈，但有些结构中也包含有反馈的递归部分。四、计算题（40分） 1、（12分）解：解：对上式两边取Z 变换，得： ()H z ||0z >

MATLAB上机答案

一熟悉Matlab工作环境 1、熟悉Matlab的5个基本窗口思考题：（1）变量如何声明，变量名须遵守什么规则、是否区分大小写。答：变量一般不需事先对变量的数据类型进行声明，系统会依据变量被赋值的类型自动进行类型识别，也就是说变量可以直接赋值而不用提前声明。变量名要遵守以下几条规则：变量名必须以字母开头，只能由字母、数字或下划线组成。变量名区分大小写。变量名不能超过63个字符。关键字不能作为变量名。最好不要用特殊常量作为变量名。（2）试说明分号、逗号、冒号的用法。分号：分隔不想显示计算结果的各语句；矩阵行与行的分隔符。逗号：分隔欲显示计算结果的各语句；变量分隔符；矩阵一行中各元素间的分隔符。冒号：用于生成一维数值数组；表示一维数组的全部元素或多维数组某一维的全部元素。（3）linspace（）称为“线性等分”函数，说明它的用法。 LINSPACE Linearly spaced vector.线性等分函数 LINSPACE(X1,X2)generates a row vector of100linearly equally spaced points between X1and X2. 以X1为首元素，X2为末元素平均生成100个元素的行向量。 LINSPACE(X1,X2,N)generates N points between X1and X2. For N<2,LINSPACE returns X2. 以X1为首元素，X2为末元素平均生成n个元素的行向量。如果n＜2，返回X2。 Class support for inputs X1,X2: float:double,single 数据类型：单精度、双精度浮点型。（4）说明函数ones（）、zeros（）、eye（）的用法。 ones（）生成全1矩阵。 zeros（）生成全0矩阵。 eye（）生成单位矩阵。 2、Matlab的数值显示格式

数字信号处理指导书matlab版

实验1 时域离散信号的产生一、实验目的学会运用MATLAB 产生常用离散时间信号。二、实验涉及的matlab 子函数 1、square 功能：产生矩形波调用格式： x=square(t)；类似于sin （t ），产生周期为2*pi ，幅值为+—1的方波。 x=square(t ，duty)；产生制定周期的矩形波，其中duty 用于指定脉冲宽度与整个周期的比例。 2、rand 功能：产生rand 随机信号。调用格式： x=rand （n ，m ）；用于产生一组具有n 行m 列的随机信号。三、实验原理在时间轴的离散点上取值的信号，称为离散时间信号。通常，离散时间信号用x （n ）表示，其幅度可以在某一范围内连续取值。由于信号处理所用的设备主要是计算机或专用的信号处理芯片，均以有限的位数来表示信号的幅度，因此，信号的幅度也必须“量化”，即取离散值。我们把时间和幅度上均取离散值的信号称为时域离散信号或数字信号。在MATLAB 中，时域离散信号可以通过编写程序直接生成，也可以通过对连续信号的等间隔抽样获得。下面介绍常用的时域离散信号及其程序。 1、单位抽样序列 ? ? ?≠==000 1)(k k k δ MATLAB 源程序为

1) function [x,n] = impuls (n0,n1,n2) % Generates x(n) = delta(n-n0); n=n0 处建立一个单位抽样序列% [x,n] = impuls (n0,n1,n2) if ((n0 < n1) | (n0 > n2) | (n1 > n2)) error('arguments must satisfy n1 <= n0 <= n2') end n = [n1:n2]; x = [zeros(1,(n0-n1)), 1, zeros(1,(n2-n0))]; 将上述文件存为：impuls.m，在命令窗口输入 n0=0,n1=-10,n2=11; [x,n]=impuls (n0,n1,n2); stem(n,x,’filled’) 2)n1=-5;n2=5;n0=0; n=n1:n2; x=[n==n0]; stem(n,x,'filled','k'); axis([n1,n2,1.1*min(x),1.1*max(x)]); title('单位脉冲序列'); xlabel('时间(n)'); ylabel('幅度x(n)'); 3)n1=-5;n2=5;k=0; n=n1:n2; nt=length(n); %求n点的个数 nk=abs(k-n1)+1; %确定k在n序列中的位置 x=zeros(1,nt); %对所有样点置0 x(nk)=1; %对抽样点置1 stem(n,x,'filled','k'); axis([n1,n2,0,1.1*max(x)]); title('单位脉冲序列'); xlabel('时间(n)'); Ylabel('幅度x(n)');

基于MATLAB的PID控制器设计毕业设计(论文)

毕业设计论文基于MATLAB的PID控制器设计

毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名：日期：

学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日

MATLAB上机考试题(一)

(1)在MATLAB的命令窗口中执行_____命令，将命令窗口的显示内容清空。（） A.clear B.clc C.echo off D.cd (2)在MATLAB的命令窗口中执行_____命令，使数据输出显示为十六进制表示。（） A.format long B.format rat C.format hex D.format short e (3)下列变量名中_____是合法的。（） A.x*y,a,1 B.x\y,a1234 C.end,1 bcx D.char_1,i,j (4)已知x=0:5,则x有_____个元素。（） A.5 B.6 C.7 D.8 (5)一下运算符中哪个的优先级最高_____。（） A./ B.^ C.~= D.& (6)使用检测函数isnumeric(10)的结果是_____。（） A.1 B.0 C.false D.true (7)三维图形中默认视角是_____度。（） A.方位角=0 俯仰角=90 B.方位角=90 俯仰角=0 C.方位角=37.5 仰俯角=30 D.方位角=0 仰俯角=180 (8)将符号表达式化简为因式分解因式分解因式分解因式分解形式，使用_____函数。（） A.collect B.expand C.horner D.factor (9)运行以下命令，则_____描述是正确的。（）>>syms a b c d >>A=[a b;c d] A.A占用的内存小于100B B.创建了5个符号变量 C.A占用的内存是a b c d的总和 D.不存在（10）已知数组a=[1 2 3;4 5 6;7 8 9],则a(:,end)是指_____元素。（11）运行命令bitor（8,7）的结果是_____。（12）运行以下命令： >>x=0:10; >>y1=sin(x); >>y2=5*sin(x); >>y3=[10*sin(x );20*sin(x)]; >>plot(x,y1,x,y2,x,y3) 则在一个图形窗口中，可以看到_____条曲线。（13）符号表达式“g=sym(sin(a*z)+cos(w*v))”中的自由符号变量是_____。（14）运行以下命令： >>syms t >>f1=1/t >>limitf1_r=limit(f1,'t','0','right'); 则函数limitf1_r趋向0的右极限为_____。 15.在MATLAB的命令窗口中执行______命令，使数值5.3显示为5.300000000000000e+000 A. format long B. format long e C. format short D. format short e 16.下列变量名中______是合法的。A．char_1,i,j B．1_1, a.1 C．x\y,a1234 D.end,1bcx 17.已知x=0:9,则x有_____个元素。 A.12 B.11 C.10 D.9 18.产生对角线上为全1其余为0的2行3列矩阵的命令是______ A. ones(2,3) B. ones(3,2) C. eye(2,3) D. eye(3,2) 19.已知数组a= [1 2 3 4 5 6 7 8 9] ，则运行a(:,1)=[]命令后______ A. a变成行向量 B. a数组为2行2列 C. a 数组为3行2列 D. a数组中没有元素3 20.按含义选出各个函数名：表示4舍5入到整数的是____，表示向最接近0取整的是____,表示向最接近-∞取整的是____,表示向最接近∞取整的是_____ A. round(x) B. fix(x) C. floor(x) D. ceil(x) 21.已知a=0:5,b=1:6,下面的运算表达式出错的为______ A. a+b B. a./b C. a’*b D. a*b 22.已知s=’显示”hello”’,则s的元素个数是______ A. 12 B. 9 C. 7 D.18

数字信号处理的MATLAB实现

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告（2011—2012 学年第二学期）课程名称：数字信号处理开课实验室：信自楼111 2012 年 5 月 31 日年级、专业、班生医学号姓名成绩实验项目名称数字信号处理的matlab 实现指导教师教师评语教师签名：年月日一．实验目的熟练掌握matlab的基本操作。了解数字信号处理的MATLAB实现。二．实验设备安装有matlab的PC机一台。三．实验内容 .1.求信号x(n)=cos(6.3Пn/3)+cos(9.7Пn/30)+cos(15.3Пn/30),0≤n≤29的幅度频谱. 2. 用冲击响应不变法设计一个Butterworth低通数字滤波器,要求参数为: Wp=0.2Пαp=1dB Ws=0.3Пαs=15dB 3.用双线性变换法设计一个Chebyshev高通IIR滤波器,要求参数为: Wp=0.6Пαp=1dB Ws=0.4586Пαs=15dB 4.用窗函数法设计一个低通FIR滤波器,要求参数为: Wp=0.2Пαp=0.3dB Ws=0.25Пαs=50dB 5.用频率抽样法设计一个带通FIR滤波器,要求参数为: W1s=0.2П W1p=0.35П W2p=0.65П W2s=0.8П αs=60dB αp=1dB 6.根据 4 点矩形序列，( n ) = [1 1 1 1] 。做 DTFT 变换，再做 4 点 DFT 变换。然后分别补零做 8 点 DFT 及 16 点 DFT。 7.调用filter解差分方程，由系统对u(n)的响应判断稳定性 8编制程序求解下列系统的单位冲激响应和阶跃响应。 y[n]+ 0.75y[n -1]+ 0.125y[n -2] = x[n]- x[n -1] 四．实验源程序 1. n=[0:1:29]; x=cos(6.3*pi*n/30)+cos(9.7*pi*n/30)+cos(15.3*pi*n/30);

Matlab 上机题及答案

1 一个三位整数各位数字的立方和等于该数本身则称该数为水仙花数。输出全部水仙花数。 for m=100:999 m1=fix(m/100); %求m的百位数字 m2=rem(fix(m/10),10); %求m的十位数字 m3=rem(m,10); %求m的个位数字 if m==m1*m1*m1+m2*m2*m2+m3*m3*m3 disp(m) end end 2.从键盘输入若干个数，当输入0时结束输入，求这些数的平均值和它们之和。 sum=0; n=0; val=input('Enter a number (end in 0):'); while (val~=0) sum=sum+val; n=n+1; val=input('Enter a number (end in 0):'); end if (n > 0) sum mean=sum/n end 3. 若一个数等于它的各个真因子之和，则称该数为完数，如6=1+2+3，所以6是完数。求[1,500]之间的全部完数。 for m=1:500 s=0; for k=1:m/2 if rem(m,k)==0 s=s+k; end end if m==s disp(m); end end 4. 从键盘上输入数字星期，在屏幕上显示对应英文星期的单词。 function week n=input('input the number:'); if isempty(n) errror('please input !!')

end if n>7|n<1 error('n between 1 and 7') end switch n case 1 disp('Monday') case 2 disp('Tuesday') case 3 disp('Wednesday') case 4 disp('Thursday') case 5 disp('Friday') case 6 disp('Saturday') case 7 disp('Sunday') end 5. 某公司销售电脑打印机的价格方案如下：（）如果顾客只买一台打印机，则一台的基本价格为$150。（）如果顾客购买两台以上打印机，则第二台价格为$120。（）第三台以后，每台$110。写一段程序分别计算出购买1--10台打印机所需的钱数。打印机台数可以在程序开始处指定，或通过input命令读入。运行程序，计算出购买10台打印机的总价格。写出程序，生成分别购买1--10台打印机所需价格的图表（使用fprintf命令输出图表，不允许手算）。 x=input('请输入购买的打印机台数：'); for m=1:x if m<=1 y(m)=150*m; elseif m<=2 y(m)=150+120*(m-1); else y(m)=150+120+110*(m-2); y(1,m)=y(m); end end y(x) plot(1:m,y,'r*--')

数字信号处理MATLAB实验1

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。在熟悉了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A=[1234]，B=[345 6]，求C=A+B，D=A-B，E=A.*B，F=A./B，G=A.^B并用stem语句画出 A、B、C、D、E、F、G。 (2)用MATLAB实现以下序列。 a）x(n)=0.8n0≤n≤15 b）x(n)=e(0.2+3j)n0≤n≤15 c）x(n)=3cos(0.125πn+0.2π)+2sin(0.25πn+0.1π)0≤n≤15 (n)=x(n+16),绘出四个d）将c)中的x(n)扩展为以16为周期的函数x 16 周期。 (n)=x(n+10),绘出四个e）将c)中的x(n)扩展为以10为周期的函数x 10 周期。

(3)x(n)=[1,-1,3,5]，产生并绘出下列序列的样本。 a）x 1(n)=2x(n+2)-x(n-1)-2x(n) b）∑=-=5 1k 2) k n (nx (n) x (4)绘出下列时间函数的图形，对x轴、y轴以及图形上方均须加上适当的标注。 a)x(t)=sin(2πt)0≤t≤10s b)x(t)=cos(100πt)sin(πt) 0≤t≤4s (5)编写函数stepshift(n0,n1,n2)实现u(n-n0),n1

(完整版)基于matlab的人脸识别系统设计毕业设计

毕业设计 [论文] 题目：基于MATLAB的人脸识别系统设计学院：电气与信息工程学院专业：自动化姓名：张迎

指导老师：曹延生完成时间：2013.05.28

摘要人脸识别是模式识别和图像处理等学科的一个研究热点，它广泛应用在身份验证、刑侦破案、视频监视、机器人智能化和医学等领域，具有广阔的应用价值和商用价值。人脸特征作为一种生物特征，与其他生物特征相比，具有有好、直接、方便等特点，因此使用人脸特征进行身份识别更易于被用户所接受。人脸识别技术在过去的几十年得到了很大的发展，但由于人脸的非刚性、表情多变等因素，使得人脸识别技术在实际应用中面临着巨大的困难。本文针对近年来国内外相关学术论文及研究报告进行学习和分析的基础上，利用图像处理的matlab实现人脸识别方法，这种实现简单且识别准确率高，但其缺点是计算量大，当要识别较多人员时，该方法难以胜任。利用MATLAB实现了一个集多种预处理方法于一体的通用的人脸图像预处理仿真系统，将该系统作为图像预处理模块可嵌入在人脸识别系统中，并利用灰度图像的直方图比对来实现人脸图像的识别判定。关键词：图像处理, Matlab, 人脸识别, 模式识别

ABSTRACT Human face recognition focuses on pattern recognition ,image processi ng andother subjects.It is widely used in authentication,investigation,video surveillance,intelligent robots,medicine and other areas.Facerecognition ha s wide application and business value.Facial feature asabiological character istic,compared with others is direct,friendly andconvenient.Facial featuree mployed in authentication are user-friendly. The technology of face recognition in the past few years obtained the v ery big development, but due to the face of nonrigid, expression and chang eablefactors, the face recognition technology in practical application are fa cing great difficulties. This paper aimed at home and abroad in recent year s the relevant papers and researchreports on study and on the basis of the a nalysis, some units within the data sensitivity places need to enter personne l to carry out limitation design and develop a set of identity verification ide ntification system, the system uses PCA face recognition method, therealiza tion is simple and the accuracy rate of recognition is high,but itsdrawback i s that a large amount of calculation, when to identify more staff,this metho d is difficult to do. The realization of a set of various pretreatment methods in one of the generic face image preprocessing simulation system based on MATLAB, the system is used as the image preprocessing module can be embedded in a face recognition system, and using the histogram matching gray image to realize the recognition of human face images to determine.