数字信号处理实验指导书

数字信号处理实验指导书
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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)');

单位脉冲序列

时间(n)

幅度x (n )

2、单位阶跃序列

??

?<≥=0

00

1)(k k k ε MATLAB 源程序为:

1) n1=-2;n2=8;n0=0;

n=n1:n2; %生成离散信号的时间序列 x=[n>=n0]; %生成离散信号x(n)

stem(n, x,'filled','k'); %绘制脉冲杆图,且圆点处用实芯圆表示 axis([n1,n2,0,1.1*max(x)]); title('单位阶跃序列'); xlabel('时间(n)'); Ylabel('幅度x(n)');

2) n1=-2;n2=8;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,nk-1),ones(1,nt-nk+1)]; %对所有样点置0 stem(n,x,'filled','k');

axis([n1,n2,0,1.1*max(x)]); title('单位阶跃序列'); xlabel('时间(n)'); ylabel('幅度x(n)');

单位阶跃序列

时间(n)

幅度x (n )

3、正弦序列

x (n )=Um ()θω+n sin

例、已知一时域周期性正弦信号的频率为1HZ ,振幅幅度为1V ,在窗口中显示两个周期的信号波形,并对该信号的一个周期进行32点采样获得离散信号。显示连续信号和采样获得离散信号波形。 MATLAB 源程序为:

f=1;Um=1;nt=2;; %输入信号频率、振幅和显示周期数

N=32; T=1/f; %N 为采样点数,T 为窗口显示时间 dt=T/N; %采样时间间隔

n=0:nt*N-1; %离散信号的时间序列

tn=n*dt; %时间序列样点在时间轴上的位置 x=Um*sin(2*f*pi*tn);

subplot(2,1,1);plot(tn,x); %显示原信号

axis([0,nt*T,1.1*min(x) 1.1*max(x)]); ylabel('x(t)');

subplot(2,1,2);stem(tn,x); %显示经采样的信号 axis([0,nt*T,1.1*min(x),1.1*max(x)]); ylabel('x(n)');

x (t )

x (n )

4、矩形序列

将square 表示式中的t 换成n ,且n 取整数,则可以获得矩形序列。

例、一个连续的周期性矩形信号频率为5kHZ ,信号幅度为0-2V 之间,脉冲宽度与周期的比例为1:4,且要求在窗口上显示其2个周期的信号波形,并对信号的一个周期进行16点采样来获得离散信号,显示原连续信号与采样获得的离散信号。

MATLAB 源程序为: f=5000;nt=2;

N=16;T=1/f; dt=T/N; n=0:nt*N-1; tn=n*dt;

x=square(2*f*pi*tn,25)+1; %产生时域信号,且幅度在0~2V 之间 subplot(2,1,1);stairs(tn,x,'k'); axis([0 nt*T 1.1*min(x) 1.1*max(x)]); ylabel('x(t)');

subplot(2,1,2);stem(tn,x,'filled','k'); axis([0 nt*T 1.1*min(x) 1.1*max(x)]); ylabel('x(n)');

x 10

-4

x (t )

x 10

-4

x (n )

注意:直接用square 子函数产生的信号波形,其幅度为-1~1之间。 5、rand 函数

在实际系统的研究和处理中,常常需要产生随机信号,MATLAB 提供的rand 函数可以为我们生成随机信号。

例、生成一组41点构成的连续随机信号和与之相应的随机序列。 MATLAB 源程序为: tn=0:40;

N=length(tn); x=rand(1,N);

subplot(1,2,1),plot(tn,x,'k');

subplot(1,2,2),stem(tn,x,'filled','k');

四、实验任务

1、产生离散序列:

σ(显示-3

(1)f(n)=()1-n

(2)f(n)=u(n-1)(显示-5

2、一个连续的周期性正弦信号频率为50HZ,信号幅度在0~2V之间,在窗口上显示2个周期的信号波形,对信号的一个周期进行16点采样来获得离散信号,显示原连续信号和采样获得的离散信号波形。

3、一个连续的周期性方波信号频率为200HZ,信号幅度在0~2V之间,在窗口上显示两个周期的信号波形,用4Khz的频率对连续信号进行采样,显示原连续信号和采样获得的离散信号波形。

实验2 离散序列的基本运算

一、实验目的

学会运用MATLAB进行离散序列的运算,并掌握程序的编写方法。

二、实验涉及的matlab子函数

1、find

功能:寻找非零元素的索引号。

调用格式:

find((n>=min(n1))&(n<=max(n1)));在符合关系运算条件的范围内寻找非零元素的索引号。

2、fliplr

功能:对矩阵行元素进行左右翻转。

调用格式:

x1= fliplr(x);将x的行元素左右翻转,赋给变量x1。

三、实验原理

离散序列的时域运算包括信号的相加、相乘,信号的时域变换包括信号的移位、反折、尺度变换等。

在MATLAB中,离散序列的相加、相乘等运算是两个向量之间的运算,因此参加运算的两个序列向量必须具有相同的维数,否则应进行相应的处理。

下面介绍各种离散序列的时域运算和时域变换的性质。

1、序列的移位

x1(n)=x(n-m)

=u(n),(显示-10

例、x

x

=u(n+6)(显示-10

1

= u(n-4)(显示-10

x

2

MATLAB源程序为:

n1=-10;n2=10;k0=0;k1=-6;k2=4;

n=n1:n2; %生成离散信号的时间序列

x0=[n>=k0]; %生成离散信号x0(n)

x1=[(n-k1)>=0]; %生成离散信号x1(n)

x2=[(n-k2)>=0]; %生成离散信号x2(n)

subplot(3,1,1),stem(n, x0,'filled','k');

axis([n1,n2,1.1*min(x0),1.1*max(x0)]);

ylabel('u(n)');

subplot(3,1,2),stem(n, x1,'filled','k'); axis([n1,n2,1.1*min(x1),1.1*max(x1)]); ylabel('u(n+6)');

subplot(3,1,3),stem(n, x2,'filled','k'); axis([n1,n2,1.1*min(x2),1.1*max(x2)]); ylabel('u(n-4)');

u (n )

u (n +6)

u (n -4)

例、已知x (n )=10

n

2sin

2 ,求x (n-2)和x (n+2)在-2~10区间的波形。 MATLAB 源程序为: n=-2:10;n0=2;n1=-2;

x=2*sin(2*pi*n/10); %建立原信号x(n) x1=2*sin(2*pi*(n-n0)/10); %建立x(n-2)信号 x2=2*sin(2*pi*(n-n1)/10); %建立x(n+2)信号 subplot(3,1,1),stem(n,x,'filled','k'); ylabel('x(n)');

subplot(3,1,2),stem(n,x1,'filled','k'); ylabel('x(n-2)');

subplot(3,1,3),stem(n,x2,'filled','k'); ylabel('x(n+2)');

x (n )

x (n -2)

x (n +2)

2、序列的相加

情况1 两序列具有相同的维数

例、求x(n)=()()4-n 2-n σσ+ (0

n1=0;n2=10;n01=2;n02=4; n=n1:n2;

x1=[(n-n01)==0]; x2=[(n-n02)==0]; x3=x1+x2;

subplot(3,1,1);stem(n,x1,'filled','k'); axis([n1,n2,1.1*min(x1),1.1*max(x1)]); ylabel('δ(n-2)');

subplot(3,1,2);stem(n,x2,'filled','k'); axis([n1,n2,1.1*min(x2),1.1*max(x2)]); ylabel('δ(n-4)');

subplot(3,1,3);stem(n,x3,'filled','k'); axis([n1,n2,1.1*min(x3),1.1*max(x3)]); ylabel('δ(n-2)+δ(n-4)');

δ(n -2)

δ(n -4)

δ(n -2)+δ(n -4)

情况2 两序列具有不同的维数

例、x 1(n )=u (n+2) (-4

X 2(n)=u(n-4) (-5

求x (n )= x 1(n )+ X 2(n)=u(n-4)

MATLAB 源程序为:

n1=-4:6;n01=-2;

x1=[(n1-n01)>=0]; %建立x1信号 n2=-5:8;n02=4;

x2=[(n2-n02)>=0]; %建立x2信号

n=min([n1,n2]):max([n1,n2]); %为x 信号建立时间序列n N=length(n); %求时间序列n 的点数N

y1=zeros(1,N); %新建一维N 列的y1全0数组

y2=zeros(1,N); %新建一维N 列的y2全0数组 y1(find((n>=min(n1))&(n<=max(n1))))=x1; %为y1赋值 y2(find((n>=min(n2))&(n<=max(n2))))=x2; %为y2赋值 x=y1+y2;

subplot(3,1,1),stem(n1,x1,'filled','k'); ylabel('x1(n)');

axis([min(n),max(n),1.1*min(x),1.1*max(x)]); subplot(3,1,2),stem(n2,x2,'filled','k'); ylabel('x2(n)');

axis([min(n),max(n),1.1*min(x),1.1*max(x)]); subplot(3,1,3),stem(n,x,'filled','k'); ylabel('x(n)');

axis([min(n),max(n),1.1*min(x),1.1*max(x)]);

x 1(n )

x 2(n )

x (n )

3、序列相乘

例、x1(n )=-0.25n e 3 (-4

X2(n)=u(n+1) (-2

n1=-4:10;

x1=3*exp(-0.25*n); %建立x1信号 n2=-2:6;n02=-1;

x2=[(n2-n02)>=0]; %建立x2信号

n=min([n1,n2]):max([n1,n2]); %为x 信号建立时间序列n N=length(n); %求时间序列n 的点数N

y1=zeros(1,N); %新建一维N 列的y1全0数组 y2=zeros(1,N); %新建一维N 列的y2全0数组 y1(find((n>=min(n1))&(n<=max(n1))))=x1; %为y1赋值 y2(find((n>=min(n2))&(n<=max(n2))))=x2; %为y2赋值 x=y1.*y2;

subplot(3,1,1),stem(n1,x1,'filled','k'); ylabel('x1(n)');

axis([min(n),max(n),1.1*min(x1),1.1*max(x1)]); subplot(3,1,2),stem(n2,x2,'filled','k'); ylabel('x2(n)');

axis([min(n),max(n),1.1*min(x2),1.1*max(x2)]); subplot(3,1,3),stem(n,x,'filled','k'); ylabel('x(n)');

axis([min(n),max(n),1.1*min(x),1.1*max(x)]);

x 1(n

)

x 2(n

)

x (n )

4、序列反折

例、x (n )=.3n 0e (-4

求x (-n )。 MATLAB 源程序为: n=-4:4;

x=exp(-0.3*n); x1=fliplr(x); n1=-fliplr(n);

subplot(1,2,1),stem(n,x,'filled','k'); title('x(n)');

subplot(1,2,2),stem(n1,x1,'filled','k');

title('x(-n)');

x(n)

x(-n)

5、序列的尺度变换 例、x (n )=sin (2*pi*n ),求x (2n )和x (n/2) MATLAB 源程序为:

n=0:40;tn=n./20; %每周期取20个点 x=sin(2*pi*tn); %建立原信号x(n) x1=sin(2*pi*tn*2); %建立x(2n)信号 x2=sin(2*pi*tn/2); %建立x(n/2)信号

subplot(3,1,1),stem(tn,x,'filled','k'); ylabel('x(n)');

axis([0,2,1.1*min(x),1.1*max(x)]);

subplot(3,1,2),stem(tn,x1,'filled','k'); ylabel('x(2n)');

axis([0,2,1.1*min(x),1.1*max(x)]);

subplot(3,1,3),stem(tn,x2,'filled','k'); ylabel('x(n/2)');

axis([0,2,1.1*min(x),1.1*max(x)]);

x (n )

x (2n )

x (n /2)

四、实验任务

1、x (n )=()()4-n 23n σσ++ (-5

2、x (n )=u (n-2)+u (n+2) (-5

3、已知x (n )=3cos (2*pi*n/10),显示x (n-3)和x (n+3)在0~20区间的波形。

4、已知x1=exp (- n /16),x2=5sin (2*pi*n/10),显示x1乘以x2在0~24区间的波形。

5、已知x (n )=nsin (n ),显示0~20区间的波形 y1(n)=x(n-3),y2(n )=x (-n ),y3=-x(n),y4=x(-n+3),y5(n )=x (n/2).

实验3 模拟原型滤波器的设计

一、实验目的

学会运用MATLAB 设计模拟低通滤波器原型的设计方法。 二、实验涉及的matlab 子函数 1、buttord

功能:确定巴特沃斯滤波器的阶数和3dB 截止频率。 调用格式:

[N,Wc]= buttord(wp,ws,Rp,As,’s ’),计算巴特沃斯滤波器的阶数和3dB 截止频率。Rp 为通带最大衰减,As 为阻带最小衰减。 2、che1ord

功能:确定切比雪夫1型滤波器的阶数和通带截止频率。 调用格式:

[N,Wp]= buttord(wp,ws,Rp,As,’s ’) 3、che2ord

功能:确定切比雪夫2型滤波器的阶数和阻带截止频率。 调用格式:

[N,Wn]= buttord(wp,ws,Rp,As,’s ’) 4、ellipord

功能:确定椭圆滤波器的阶数和通带截止频率。 调用格式:

[N,Wn]= buttord(wp,ws,Rp,As,’s ’)。 5、buttap

功能:巴特沃斯模拟低通滤波器原型(即归一化的滤波器)。 调用格式:

[z ,p ,k]= buttap(n),设计巴特沃斯模拟低通滤波器原型,其系统函数为

)

()2)(1()(H a pn s p s p s k

s ---=

6、cheb1ap

功能:切比雪夫1型模拟低通滤波器原型。 调用格式:

[z ,p ,k]= cheb1ap (n ,Rp),设计切比雪夫1型模拟低通滤波器原型,其通带最大衰减为Rp ,系统函数为

)

()2)(1()(H a pn s p s p s k

s ---=

7、cheb2ap

功能:切比雪夫2型模拟低通滤波器原型。 调用格式:

[z ,p ,k]= cheb2ap (n ,As),设计切比雪夫2型模拟低通滤波器原型,其阻带最小衰减为As ,系统函数为

)

()2)(1()

()2)(1(k

)(H a pn s p s p s zn s z s z s s ------=

8、ellipap

功能:椭圆模拟低通滤波器原型。 调用格式:

[z ,p ,k]= ellipap (n ,Rp ,As),设计椭圆模拟低通滤波器原型,其系统函数为

)

()2)(1()

()2)(1(k

)(H a pn s p s p s zn s z s z s s ------=

9、poly

功能:求某向量指定根所对应的特征多项式。 调用格式:

P=poly (λ),多项式P 是一个特征多项式,λ的元素是多项式P 的根。 例如:>>a=[1 2 ];P=poly(a); 则P = 1 -3 2 10、poly2str Pa= poly2str(a,’s ’)

例如:>> P= [1,-3,2]; PA=poly2str(P,'s') 则PA = s^2 - 3 s + 2

11、pzmap

功能:显示连续系统的零极点分布图。 调用格式:

pzmap (b ,a );绘制由行向量b 和a 构成的系统函数确定的零极点分布图 pzmap(p ,z);绘制由列向量z 确定的零点和p 确定的极点构成的零极点分布图。 三、实验原理

由于IIR 数字滤波器是在已知的归一化的低通模拟滤波器的基础上设计的,主要包括巴特沃斯、切比雪夫、椭圆低通滤波器,因此把这些低通滤波器称为滤波器原型。下面介绍各种滤波器的设计。

例1、 进行巴特沃斯滤波器原型的设计,获得任意阶数N 的归一化的系统函数公式和幅频响应。 MATLAB 源程序为:

%巴特沃斯模拟滤波器原型

n=input('N= '); %输入滤波器阶数N %计算n 阶模拟低通原型,得到左半平面零极点 [z0,p0,k0]=buttap(n);

b0=k0*poly(z0) %求滤波器系数b0 a0=poly(p0) %求滤波器系数a0 [h,w]=freqs(b0,a0); %显示系统的频率特性 plot(w,abs(h),'r'), %画幅频特性图 axis([0,5,0,1.1]),

ylable('幅度');xlabel('f (HZ )');

Pb=poly2str(b0,'p') %给出b0决定的关于p 多项式 Pa=poly2str(a0,'p') %给出a0决定的关于p 多项式 输入阶数N=2 则运行结果为 b0 = 1

a0 = 1.0000 1.4142 1.0000 Pb = 1

Pa = p^2 + 1.4142 p + 1

即归一化的2阶巴特沃斯滤波器原型的系统函数为1

4142.11

)

p (G 2a ++=

p p

幅度

f(HZ)

例2、通过模拟滤波器原型设计一个巴特沃斯模拟低通滤波器,要求通带截止频率2khz,通带最大衰减1db,阻带截止频率5khz,阻带最小衰减20db。MATLAB源程序为:

%巴特沃斯模拟滤波器

fp=2000;wp=2*pi*fp %输入滤波器的通带截止频率

fs=5000;ws=2*pi*fs %输入滤波器的阻带截止频率

Rp=1;As=20; %输入滤波器的通阻带衰减指标

%计算滤波器的阶数和3dB截止频率

[N,wc]=buttord(wp,ws,Rp,As,'s')

%计算n阶模拟低通原型

[z0,p0,k0]=buttap(n) %字母后加0表明这是原型滤波器的各指标,而不是所求的滤波器的

b0=k0*poly(z0) %求归一化滤波器分子系数b0

a0=poly(p0) %求归一化滤波器分母系数a0

[H,w]=freqs(b0,a0); %求归一化系统的频率特性

dbH=20*log10(abs(H)/max(abs(H))); %将归一化系统的幅频特性化为分贝值,注意此时的分贝

值为负的,为了使分贝图和幅频响应图一致

subplot(2,2,1),plot(w*wc/(2*pi),abs(H)),grid %画所求滤波器的幅频响应图

axis([0,6000,0,1.1]);ylabel('幅度');xlabel('f(Hz)');

subplot(2,2,2),plot(w*wc/(2*pi),angle(H)),grid %画所求滤波器的相频响应图

axis([0,6000,-4,4]);ylabel('相位');xlabel('f(Hz)');

subplot(2,2,3),plot(w*wc/(2*pi),dbH),grid %画所求滤波器的幅频响应分贝图

axis([0,6000,-30,2]);

ylabel('幅度(dB)');xlabel('f(Hz)');

subplot(2,2,4),plot(p0*wc,'x'); %画所求滤波器的极点图,用x号标出

axis square,axis equal,grid on %使x、y轴等比例显示

%以下程序可不写

wx0=[wp,ws]/wc; %设置频率向量

Hx=freqs(b0,a0,wx0); %计算通带阻带该两点的频率特性,即H(jw p)、H(jws)

α、dbHx=-20*log10(abs(Hx)/max(abs(H))) %将H(jwp)、H(jws)化为分贝值,即通带最大衰减

p

α

阻带最小衰减

s

运行结果为wp = 1.2566e+004

ws = 3.1416e+004

N = 4

wc = 1.7689e+004

z0 = []

p0 = -0.3827 + 0.9239i (此为归一化滤波器的极点,第四幅图所画的为所求滤波器的极点p0*wc)-0.3827 - 0.9239i

-0.9239 + 0.3827i

-0.9239 - 0.3827i

k0 = 1

b0 = 1

a0 = 1.0000 2.6131 3.4142 2.6131 1.0000

dbHx = 0.2730 20.0000 (实际求出来的滤波器的通带最大衰减p α、阻带最小衰减s α,

可见阻带指标刚好,通带指标有富余)

所求滤波器的系统函数为

117689s 6163.217689s 4142.317689s 6131.217689s 1

)(H 2

34a +??

? ??+??? ??+??? ??+??? ??=

s

幅度

f(Hz)

相位

f(Hz)

幅度(d B )

f(Hz)

x 10

4

4

例3、 进行切比雪夫1型滤波器原型的设计,获得任意阶数N 的归一化的系统

函数公式和幅频响应。 MATLAB 源程序为:

n=input('N= '); %由使用者输入滤波器阶数N Rp=input('Rp='); %输入滤波器通带衰减指标 %计算n 阶模拟低通原型,得到左半平面零极点 [z0,p0,k0]=cheb1ap(n,Rp);

b0=k0*poly(z0) %求滤波器系数b0 a0=poly(p0) %求滤波器系数a0 [h,w]=freqs(b0,a0); %显示系统的频率特性 plot(w,abs(h),'r'), axis([0,5,0,1.1]),

ylabel('幅度');xlabel('f (HZ )'); title('切比雪夫1型原型模拟滤波器');

Pb=poly2str(b0,'p') %给出b0决定的关于s 多项式 Pa=poly2str(a0,'p') %给出a0决定的关于s 多项式 输入N=5,Rp=1

运行结果为b0 = 0.1228

a0 = 1.0000 0.9368 1.6888 0.9744 0.5805 0.1228

Pb = 0.12283

Pa = p^5 + 0.93682 p^4 + 1.6888 p^3 + 0.9744 p^2 + 0.58053 p + 0.12283 即5阶通带最大衰减1db 的切比雪夫1型原形滤波器系统函数为

12283

.058053.09744.06888.193682.012283

.0)p (G 2345a +++++=

p p p p p

幅度

f (HZ )

切比雪夫1型原型模拟滤波器

例4、设计一个切比雪夫1型模拟低通滤波器,要求通带截止频率2khz ,通带最大衰减1db ,阻带截止频率5khz ,阻带最小衰减20db 。 MATLAB 源程序为:

%切比雪夫Ⅰ型模拟滤波器

fp=2000;wp=2*pi*fp %输入滤波器的通带截止频率 fs=5000;ws=2*pi*fs %输入滤波器的阻带截止频率 Rp=1;As=20; %输入滤波器的通阻带衰减指标 %计算滤波器的阶数和通带截止频率 [n,wp]=cheb1ord(wp,ws,Rp,As,'s')

%计算n 阶模拟低通原型,得到左半平面零极点 [z0,p0,k0]=cheb1ap(n,Rp)

b0=k0*poly(z0) %求滤波器系数b0 a0=poly(p0) %求滤波器系数a0 [H,w]=freqs(b0,a0); %求系统的频率特性 dbH=20*log10(abs(H)/max(abs(H))); %化为分贝值

subplot(2,2,1),plot(w*wp/(2*pi),abs(H),'k'),grid axis([0,6000,0,1.1]); ylabel('幅度');xlabel('f(Hz)');

subplot(2,2,2),plot(w*wp/(2*pi),angle(H),'k'),grid axis([0,6000,-4,4]); ylabel('相位');xlabel('f(Hz)');

subplot(2,2,3),plot(w*wp/(2*pi),dbH,'k'),grid axis([0,6000,-50,2]);

ylabel('幅度(dB)');xlabel('f(Hz)');

subplot(2,2,4),plot(p0*wp,'xk') %显示系统的极点分布

axis square,axis equal,grid on %使X,Y轴等比例显示

wx0=[wp,ws]/wp; %设置频率向量

Hx=freqs(b0,a0,wx0); %计算该两点的频率特性

dbHx=-20*log10(abs(Hx)/max(abs(H))) %化为分贝值

运行结果为

wp = 1.2566e+004

ws = 3.1416e+004

n = 3

wp = 1.2566e+004

z0 = []

p0 = -0.2471 + 0.9660i

-0.4942

-0.2471 - 0.9660i

k0 = 0.4913

b0 = 0.4913

a0 = 1.0000 0.9883 1.2384 0.4913

dbHx = 0.9996 28.9442 (可见实现同样的指标,阶数比巴特沃斯低,但性能却更好)

f(Hz)

相位

f(Hz)

(

d

B

)

f(Hz)

x 104

4

例5、进行椭圆型滤波器原型的设计,获得任意阶数N的归一化的系统函数公式和幅频响应。

MATLAB源程序为:

n=input('N= '); %由使用者输入滤波器阶数N

Rp=input('Rp='); %输入滤波器通带衰减指标

As=input('As=');

%计算n阶模拟低通原型,得到左半平面零极点

[z0,p0,k0]=ellipap(n,Rp,As);

b0=k0*poly(z0) %求滤波器系数b0

a0=poly(p0) %求滤波器系数a0

[h,w]=freqs(b0,a0); %显示系统的频率特性

plot(w,abs(h),'r'),

axis([0,5,0,1.1]),

ylabel('幅度');xlabel('f(HZ)');

title('椭圆型模拟滤波器原型');

Pb=poly2str(b0,'p') %给出b0决定的关于s多项式

Pa=poly2str(a0,'p') %给出a0决定的关于s多项式

输入N= 4 Rp=1 As=20

运行结果为

b0 = 0.1000 0 0.5422 0 0.5256

a0 = 1.0000 0.9038 1.6765 0.8688 0.5897

Pb = 0.1 p^4 + 0.5422 p^2 + 0.52559

Pa = p^4 + 0.90377 p^3 + 1.6765 p^2 + 0.86881 p + 0.58972

f(HZ)

例6、设计一个切比雪夫1型模拟低通滤波器,要求通带截止频率2khz,通带最大衰减2db,阻带截止频率5khz,阻带最小衰减50db。

MATLAB源程序为:

%椭圆模拟滤波器

fp=2000;wp=2*pi*fp %输入滤波器的通带截止频率

fs=5000;ws=2*pi*fs %输入滤波器的阻带截止频率

Rp=2;As=50; %输入滤波器的通阻带衰减指标

%计算滤波器的阶数和通带截止频率

[n,wn]=ellipord(wp,ws,Rp,As,'s') %当不知道对哪个频率归一化时,用wn表示,最后在相应的

指标处去除归一化即可

%计算n阶模拟低通原型,得到左半平面零极点

[z0,p0,k0]=ellipap(n,Rp,As)

b0=k0*poly(z0) %求滤波器系数b0

Pb=poly2str(b0,'s') %给出b0决定的关于s多项式

a0=(poly(p0) %求滤波器系数a0

Pa=poly2str(a0,'s') %给出a0决定的关于s多项式

[H,w]=freqs(b0,a0); %求系统的频率特性

dbH=20*log10(abs(H)/max(abs(H))); %化为分贝值

subplot(2,2,1),plot(w*wn/(2*pi),abs(H)),grid %去除归一化

axis([0,10000,-0.1,1.1]);

ylabel('幅度');xlabel('f(Hz)');

subplot(2,2,2),plot(w*wn/(2*pi),angle(H)),grid %去除归一化

axis([0,10000,-4,4]);

数字信号处理实验二报告

实验二 IIR数字滤波器设计及软件实现 1.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)学会调用MATLAB信号处理工具箱中滤波器设计函数(或滤波器设计分析工具fdatool)设计各种IIR数字滤波器,学会根据滤波需求确定滤波器指标参数。 (3)掌握IIR数字滤波器的MATLAB实现方法。 (3)通过观察滤波器输入输出信号的时域波形及其频谱,建立数字滤波的概念。 2.实验原理 设计IIR数字滤波器一般采用间接法(脉冲响应不变法和双线性变换法),应用最广泛的是双线性变换法。基本设计过程是:①先将给定的数字滤波器的指标转换成过渡模拟滤波器的指标;②设计过渡模拟滤波器;③将过渡模拟滤波器系统函数转换成数字滤波器的系统函数。MATLAB信号处理工具箱中的各种IIR数字滤波器设计函数都是采用双线性变换法。第六章介绍的滤波器设计函数butter、cheby1 、cheby2 和ellip可以分别被调用来直接设计巴特沃斯、切比雪夫1、切比雪夫2和椭圆模拟和数字滤波器。本实验要求读者调用如上函数直接设计IIR数字滤波器。 本实验的数字滤波器的MATLAB实现是指调用MATLAB信号处理工具箱函数filter对给定的输入信号x(n)进行滤波,得到滤波后的输出信号y(n)。 3. 实验内容及步骤 (1)调用信号产生函数mstg产生由三路抑制载波调幅信号相加构成的复合信号st,该函数还会自动绘图显示st的时域波形和幅频特性曲线,如图1所示。由图可见,三路信号时域混叠无法在时域分离。但频域是分离的,所以可以通过滤波的方法在频域分离,这就是本实验的目的。 图1 三路调幅信号st的时域波形和幅频特性曲线 (2)要求将st中三路调幅信号分离,通过观察st的幅频特性曲线,分别确定可以分离st中三路抑制载波单频调幅信号的三个滤波器(低通滤波器、带通滤波器、高通滤波器)的通带截止频率和阻带截止频率。要求滤波器的通带最大衰减为0.1dB,阻带最小衰减为

数字信号处理实验报告

实验一MATLAB语言的基本使用方法 实验类别:基础性实验 实验目的: (1)了解MATLAB程序设计语言的基本方法,熟悉MATLAB软件运行环境。 (2)掌握创建、保存、打开m文件的方法,掌握设置文件路径的方法。 (3)掌握变量、函数等有关概念,具备初步的将一般数学问题转化为对应计算机模型并进行处理的能力。 (4)掌握二维平面图形的绘制方法,能够使用这些方法进行常用的数据可视化处理。 实验内容和步骤: 1、打开MATLAB,熟悉MATLAB环境。 2、在命令窗口中分别产生3*3全零矩阵,单位矩阵,全1矩阵。 3、学习m文件的建立、保存、打开、运行方法。 4、设有一模拟信号f(t)=1.5sin60πt,取?t=0.001,n=0,1,2,…,N-1进行抽样,得到 序列f(n),编写一个m文件sy1_1.m,分别用stem,plot,subplot等命令绘制32 点序列f(n)(N=32)的图形,给图形加入标注,图注,图例。 5、学习如何利用MATLAB帮助信息。 实验结果及分析: 1)全零矩阵 >> A=zeros(3,3) A = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2)单位矩阵 >> B=eye(3) B = 1 0 0 0 1 0 0 0 1 3)全1矩阵 >> C=ones(3) C = 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4)sy1_1.m N=32; n=0:N-1; dt=0.001; t=n*dt; y=1.5*sin(60*pi*t); subplot(2,1,1), plot(t,y); xlabel('t'); ylabel('y=1.5*sin(60*pi*t)'); legend('正弦函数'); title('二维图形'); subplot(2,1,2), stem(t,y) xlabel('t'); ylabel('y=1.5*sin(60*pi*t)'); legend('序列函数'); title('条状图形'); 00.0050.010.0150.020.0250.030.035 t y = 1 . 5 * s i n ( 6 * p i * t ) 二维图形 00.0050.010.0150.020.0250.030.035 t y = 1 . 5 * s i n ( 6 * p i * t ) 条状图形

数字信号处理基础实验指导书

《数字信号处理》实验指导书 光电工程学院二○○九年十月

实验一离散时间信号分析 一、实验目的 1.掌握各种常用的序列,理解其数学表达式和波形表示。 2.掌握在计算机中生成及绘制数字信号波形的方法。 3.掌握序列的相加、相乘、移位、反转等基本运算及计算机实现与作用。 4.掌握线性卷积软件实现的方法。 5.掌握计算机的使用方法和常用系统软件及应用软件的使用。 6.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 离散时间信号在数学上可用时间序列来表示,其中代表序列的第n个数字,n代表时间的序列,n的取值范围为的整数,n取其它值没有意义。离散时间信号可以是由模拟信号通过采样得到,例如对模拟信号进行等间隔采样,采样间隔为T,得到一个有序的数字序列就是离散时间信号,简称序列。 2.常用序列 常用序列有:单位脉冲序列(单位抽样)、单位阶跃序列、矩形序列、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、反转、和、积、标乘、累加、差分运算等。 4.序列的卷积运算 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:先将和的变量换成,变成和,再将以纵轴为对称轴反褶成。 (2)移位:将移位,得。当为正数时,右移位;当为负数时,左

移位。 (3)相乘:将和的对应点值相乘。 (4)求和:将以上所有对应点的乘积累加起来,即得。 三、主要实验仪器及材料 微型计算机、Matlab软件6.5或更高版本。 四、实验内容 1.知识准备 认真复习以上基础理论,理解本实验所用到的实验原理。 2.离散时间信号(序列)的产生 利用MATLAB或C语言编程产生和绘制下列有限长序列: (1)单位脉冲序列 (2)单位阶跃序列 (3)矩形序列 (4)正弦型序列 (5)任意序列 3.序列的运算 利用MATLAB编程完成上述两序列的移位、反转、加法、乘法等运算,并绘制运算后序列的波形。 4.卷积运算 利用MATLAB编制一个计算两个序列线性卷积的通用程序,计算上述两序列,并绘制卷积后序列的波形。 5.上机调试并打印或记录实验结果。 6.完成实验报告。 五、实验报告要求 1. 简述实验原理及目的。 2. 给出上述序列的实验结果。 3. 列出计算卷积的公式,画出程序框图,并列出实验程序清单 (可略)(包括必要的程序说明)。 4. 记录调试运行情况及所遇问题的解决方法。 5. 给出实验结果,并对结果做出分析。 6. 简要回答思考题。 1 如何产生方波信号序列和锯齿波信号序列? 2 实验中所产生的正弦序列的频率是多少?是否是周期序列?

数字信号处理实验(吴镇扬)答案-2

(1) 观察高斯序列的时域和幅频特性,固定信号)(n x a 中参数p=8,改变q 的 值,使q 分别等于2、4、8,观察他们的时域和幅频特性,了解当q 取不同值时,对信号序列的时域和幅频特性的影响;固定q=8,改变p,使p 分别等于8、13、14,观察参数p 变化对信号序列的时域和幅频特性的影响,注意p 等于多少时会发生明显的泄漏现象,混叠是否也随之出现?记录实验中观察到的现象,绘出相应的时域序列和幅频特性曲线。 ()() ?????≤≤=-其他0150,2n e n x q p n a 解:程序见附录程序一: P=8,q 变化时: t/T x a (n ) k X a (k ) t/T x a (n ) p=8 q=4 k X a (k ) p=8 q=4 t/T x a (n ) p=8 q=8 k X a (k ) p=8 q=8 幅频特性 时域特性

t/T x a (n ) p=8 q=8 k X a (k ) p=8 q=8 t/T x a (n ) 5 10 15 k X a (k ) p=13 q=8 t/T x a (n ) p=14 q=8 5 10 15 k X a (k ) p=14 q=8 时域特性幅频特性 分析: 由高斯序列表达式知n=p 为期对称轴; 当p 取固定值时,时域图都关于n=8对称截取长度为周期的整数倍,没有发生明显的泄漏现象;但存在混叠,当q 由2增加至8过程中,时域图形变化越来越平缓,中间包络越来越大,可能函数周期开始增加,频率降低,渐渐小于fs/2,混叠减弱; 当q 值固定不变,p 变化时,时域对称中轴右移,截取的时域长度渐渐地不再是周期的整数倍,开始无法代表一个周期,泄漏现象也来越明显,因而图形越来越偏离真实值, p=14时的泄漏现象最为明显,混叠可能也随之出现;

数字信号处理实验程序2.

2.1 clc close all; n=0:15; p=8;q=2; x=exp(-(n-p.^2/q; figure(1; subplot(3,1,1; stem(n,x; title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=2'; xk1=fft(x,16; q=4; x=exp(-(n-p.^2/q; subplot(3,1,2; xk2=fft(x,16; stem(n,x; title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=4'; q=8; x=exp(-(n-p.^2/q;

xk3=fft(x,16; subplot(3,1,3; stem(n,x; title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=8';%时域特性figure(2; subplot(3,1,1; stem(n,abs(xk1; title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=2'; subplot(3,1,2; stem(n,abs(xk2; title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=4'; subplot(3,1,3; stem(n,abs(xk3; title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=8';%频域特性%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%% p=8;q=8; figure(3; subplot(3,1,1; stem(n,x; title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=8';

xk1=fft(x,16; p=13; x=exp(-(n-p.^2/q; subplot(3,1,2; xk2=fft(x,16; stem(n,x; title('exp(-(n-p^2/q,p=13,q=8'; p=14; x=exp(-(n-p.^2/q; xk3=fft(x,16; subplot(3,1,3; stem(n,x; title('exp(-(n-p^2/q,p=14,q=8';%时域特性figure(4; subplot(3,1,1; stem(n,abs(xk1; title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=8'; subplot(3,1,2; stem(n,abs(xk2; title('exp(-(n-p^2/q,p=13,q=8'; subplot(3,1,3;

数字信号处理实验作业

实验6 数字滤波器的网络结构 一、实验目的: 1、加深对数字滤波器分类与结构的了解。 2、明确数字滤波器的基本结构及其相互间的转换方法。 3、掌握用MA TLAB 语言进行数字滤波器结构间相互转换的子函数及程序编写方法。 二、实验原理: 1、数字滤波器的分类 离散LSI 系统对信号的响应过程实际上就是对信号进行滤波的过程。因此,离散LSI 系统又称为数字滤波器。 数字滤波器从滤波功能上可以分为低通、高通、带通、带阻以及全通滤波器;根据单位脉冲响应的特性,又可以分为有限长单位脉冲响应滤波器(FIR )和无限长单位脉冲响应滤波器(IIR )。 一个离散LSI 系统可以用系统函数来表示: M -m -1-2-m m m=0 012m N -1-2-k -k 12k k k=1 b z b +b z +b z ++b z Y(z)b(z)H(z)=== =X(z)a(z) 1+a z +a z ++a z 1+a z ∑∑ 也可以用差分方程来表示: N M k m k=1 m=0 y(n)+a y(n-k)=b x(n-m)∑∑ 以上两个公式中,当a k 至少有一个不为0时,则在有限Z 平面上存在极点,表达的是以一个IIR 数字滤波器;当a k 全都为0时,系统不存在极点,表达的是一个FIR 数字滤波器。FIR 数字滤波器可以看成是IIR 数字滤波器的a k 全都为0时的一个特例。 IIR 数字滤波器的基本结构分为直接Ⅰ型、直接Ⅱ型、直接Ⅲ型、级联型和并联型。 FIR 数字滤波器的基本结构分为横截型(又称直接型或卷积型)、级联型、线性相位型及频率采样型等。本实验对线性相位型及频率采样型不做讨论,见实验10、12。 另外,滤波器的一种新型结构——格型结构也逐步投入应用,有全零点FIR 系统格型结构、全极点IIR 系统格型结构以及全零极点IIR 系统格型结构。 2、IIR 数字滤波器的基本结构与实现 (1)直接型与级联型、并联型的转换 例6-1 已知一个系统的传递函数为 -1-2-3 -1-2-3 8-4z +11z -2z H(z)=1-1.25z +0.75z -0.125z 将其从直接型(其信号流图如图6-1所示)转换为级联型和并联型。

数字信号处理实验报告(实验1_4)

实验一 MATLAB 仿真软件的基本操作命令和使用方法 实验容 1、帮助命令 使用 help 命令,查找 sqrt (开方)函数的使用方法; 2、MATLAB 命令窗口 (1)在MATLAB 命令窗口直接输入命令行计算3 1)5.0sin(21+=πy 的值; (2)求多项式 p(x) = x3 + 2x+ 4的根; 3、矩阵运算 (1)矩阵的乘法 已知 A=[1 2;3 4], B=[5 5;7 8],求 A^2*B

(2)矩阵的行列式 已知A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9],求A (3)矩阵的转置及共轭转置 已知A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9],求A' 已知B=[5+i,2-i,1;6*i,4,9-i], 求B.' , B' (4)特征值、特征向量、特征多项式 已知A=[1.2 3 5 0.9;5 1.7 5 6;3 9 0 1;1 2 3 4] ,求矩阵A的特征值、特征向量、特征多项式;

(5)使用冒号选出指定元素 已知:A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9];求A 中第3 列前2 个元素;A 中所有列第2,3 行的元素; 4、Matlab 基本编程方法 (1)编写命令文件:计算1+2+…+n<2000 时的最大n 值;

(2)编写函数文件:分别用for 和while 循环结构编写程序,求 2 的0 到15 次幂的和。

5、MATLAB基本绘图命令 (1)绘制余弦曲线 y=cos(t),t∈[0,2π]

(2)在同一坐标系中绘制余弦曲线 y=cos(t-0.25)和正弦曲线 y=sin(t-0.5), t∈[0,2π] (3)绘制[0,4π]区间上的 x1=10sint 曲线,并要求: (a)线形为点划线、颜色为红色、数据点标记为加号; (b)坐标轴控制:显示围、刻度线、比例、网络线 (c)标注控制:坐标轴名称、标题、相应文本; >> clear;

数字信号处理实验一

一、实验目的 1. 通过本次实验回忆并熟悉MATLAB这个软件。 2. 通过本次实验学会如何利用MATLAB进行序列的简单运算。 3. 通过本次实验深刻理解理论课上的数字信号处理的一个常见方法——对时刻n的样本附近的一些样本求平均,产生所需的输出信号。 3. 通过振幅调制信号的产生来理解载波信号与调制信号之间的关系。 二、实验内容 1. 编写程序在MATLAB中实现从被加性噪声污染的信号中移除噪声的算法,本次试验采用三点滑动平均算法,可直接输入程序P1.5。 2. 通过运行程序得出的结果回答习题Q1.31-Q1.33的问题,加深对算法思想的理解。 3. 编写程序在MATLAB中实现振幅调制信号产生的算法,可直接输入程序P1.6。 4. 通过运行程序得出的结果回答习题Q1.34-Q1.35的问题,加深对算法思想的理解。 三、主要算法与程序 1. 三点滑动平均算法的核心程序: %程序P1.5 %通过平均的信号平滑 clf; R=51; d=0.8*(rand(R,1)-0.5);%产生随噪声 m=0:R-1; s=2*m.*(0.9.^m);%产生为污染的信号 x=s+d';%产生被噪音污染的信号 subplot(2,1,1); plot(m,d','r-',m,s,'g--',m,x,'b-.');

xlabel('时间序号n');ylabel('振幅'); legend('d[n]','s[n]','x[n]'); x1=[0 0 x];x2=[0 x 0];x3=[x 0 0]; y=(x1+x2+x3)/3; subplot(2,1,2); plot(m,y(2:R+1),'r-',m,s,'g--'); legend('y[n]','s[n]'); xlabel('时间序号n');ylabel('振幅'); 2. 振幅调制信号的产生核心程序:(由于要几个结果,因此利用subplot函数画图) %程序P1.6 %振幅调制信号的产生 n=0:100; m=0.1;fH=0.1;fL=0.01; m1=0.3;fH1=0.3;fL1=0.03; xH=sin(2*pi*fH*n); xL=sin(2*pi*fL*n); y=(1+m*xL).*xH; xH1=sin(2*pi*fH1*n); xL1=sin(2*pi*fL1*n); y1=(1+m1*xL).*xH; y2=(1+m*xL).*xH1; y3=(1+m*xL1).*xH; subplot(2,2,1); stem(n,y); grid; xlabel('时间序号n');ylabel('振幅');title('m=0.1;fH=0.1;fL=0.01;'); subplot(2,2,2); stem(n,y1); grid; xlabel('时间序号n');ylabel('振幅');title('m=0.3;fH=0.1;fL=0.01;'); subplot(2,2,3); stem(n,y2); grid; xlabel('时间序号n');ylabel('振幅');title('m=0.3;fH=0.3;fL=0.01;'); subplot(2,2,4); stem(n,y3); grid;

数字信号处理实验报告一

武汉工程大学 数字信号处理实验报告 姓名:周权 学号:1204140228 班级:通信工程02

一、实验设备 计算机,MATLAB语言环境。 二、实验基础理论 1.序列的相关概念 2.常见序列 3.序列的基本运算 4.离散傅里叶变换的相关概念 5.Z变换的相关概念 三、实验内容与步骤 1.离散时间信号(序列)的产生 利用MATLAB语言编程产生和绘制单位样值信号、单位阶跃序列、指数序列、正弦序列及随机离散信号的波形表示。 四实验目的 认识常用的各种信号,理解其数字表达式和波形表示,掌握在计算机中生成及绘制数字信号波形的方法,掌握序列的简单运算及计算机实现与作用,理解离散时间傅里叶变换,Z变换及它们的性质和信号的频域分

实验一离散时间信号(序列)的产生 代码一 单位样值 x=2; y=1; stem(x,y); title('单位样值 ') 单位阶跃序列 n0=0; n1=-10; n2=10; n=[n1:n2]; x=[(n-n0)>=0]; stem(n,x); xlabel('n'); ylabel('x{n}'); title('单位阶跃序列');

实指数序列 n=[0:10]; x=(0.5).^n; stem(n,x); xlabel('n'); ylabel('x{n}'); title('实指数序列');

正弦序列 n=[-100:100]; x=2*sin(0.05*pi*n); stem(n,x); xlabel('n'); ylabel('x{n}'); title('正弦序列');

随机序列 n=[1:10]; x=rand(1,10); subplot(221); stem(n,x); xlabel('n'); ylabel('x{n}'); title('随机序列');

数字信号处理实验答案完整版

数字信号处理实验答案 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】

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=[1 2 3 4],B=[3 4 5 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。 clear all; 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; n=1:4; subplot(4,2,1);stem(n,a); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('A'); subplot(4,2,2);stem(n,b); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('B'); subplot(4,2,3);stem(n,c); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('C'); subplot(4,2,4);stem(n,d); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('D'); subplot(4,2,5);stem(n,e); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('E'); subplot(4,2,6);stem(n,f); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('F'); subplot(4,2,7);stem(n,g); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('G'); (2)用MATLAB实现下列序列: a) x(n)= 0≤n≤15 b) x(n)=e+3j)n 0≤n≤15 c) x(n)=3cosπn+π)+2sinπn+π) 0≤n≤15 d) 将c)中的x(n)扩展为以16为周期的函数x(n)=x(n+16),绘出四个周期。

数字信号处理实验(吴镇扬)答案-4

实验四 有限长单位脉冲响应滤波器设计 朱方方 0806020433 通信四班 (1) 设计一个线性相位FIR 高通滤波器,通带边界频率为0.6π,阻带边界频率为0.4π,阻 带衰减不小于40dB 。要求给出h(n)的解析式,并用MATLAB 绘出时域波形和幅频特性。 解: (1) 求数字边界频率: 0.6 , .c r ωπωπ== (2) 求理想滤波器的边界频率: 0.5n ωπ= (3) 求理想单位脉冲响应: []d s i n ()s i n [()] () ()1n n n n n n h n n παωαα παωα π?-- -≠??-=? ? -=?? (4) 选择窗函数。阻带最小衰减为-40dB ,因此选择海明窗(其阻带最小衰减为-44dB);滤 波器的过渡带宽为0.6π-0.4π=0.2π,因此 6.21 0.231 , 152 N N N ππα-=?=== (5) 求FIR 滤波器的单位脉冲响应h(n): []31d sin (15)sin[0.5(15)] 1cos ()15()()()15(15)1 15 n n n R n n h n w n h n n n ππππ?---????-? ?≠? ???==-???? ? ?=? 程序: clear; N=31; n=0:N-1; hd=(sin(pi*(n-15))-sin(0.5*pi*(n-15)))./(pi *(n-15)); hd(16)=0.5; win=hanning(N); h=win'.*hd; figure; stem(n,h); xlabel('n'); ylabel('h(n)'); grid; title('FIR 高通滤波单位脉冲响应h(n)'); [H,w]=freqz(h,1); H=20*log10(abs(H)); figure;3 plot(w/pi,H); axis([0 1 -100 10]); xlabel('\omega/\pi'); ylabel('幅度/dB'); grid; title('FIR 高通滤波器,hanning 窗,N=31');

数字信号处理实验及参考程序

数字信号处理实验实验一离散时间信号与系统及MA TLAB实现 1.单位冲激信号: n = -5:5; x = (n==0); subplot(122); stem(n, x); 2.单位阶跃信号: x=zeros(1,11); n0=0; n1=-5; n2=5; n = n1:n2; x(:,n+6) = ((n-n0)>=0); stem(n,x); 3.正弦序列: n = 0:1/3200:1/100; x=3*sin(200*pi*n+1.2); stem(n,x); 4.指数序列 n = 0:1/2:10; x1= 3*(0.7.^n); x2=3*exp((0.7+j*314)*n); subplot(221); stem(n,x1); subplot(222); stem(n,x2); 5.信号延迟 n=0:20; Y1=sin(100*n); Y2=sin(100*(n-3)); subplot(221); stem(n,Y1); subplot(222); stem(n,Y2);

6.信号相加 X1=[2 0.5 0.9 1 0 0 0 0]; X2=[0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7]; X=X1+X2; stem(X); 7.信号翻转 X1=[2 0.5 0.9 1]; n=1:4; X2=X1(5-n); subplot(221); stem(n,X1); subplot(222); stem(n,X2); 8.用MATLAB计算序列{-2 0 1 –1 3}和序列{1 2 0 -1}的离散卷积。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'); 9.用MA TLAB计算差分方程 当输入序列为时的输出结果。 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') 10.冲激响应impz N=64; a=[0.8 -0.44 0.36 0.22];

数字信号处理实验作业

实验5 抽样定理 一、实验目的: 1、了解用MA TLAB 语言进行时域、频域抽样及信号重建的方法。 2、进一步加深对时域、频域抽样定理的基本原理的理解。 3、观察信号抽样与恢复的图形,掌握采样频率的确定方法和插公式的编程方法。 二、实验原理: 1、时域抽样与信号的重建 (1)对连续信号进行采样 例5-1 已知一个连续时间信号sin sin(),1Hz 3 ππ=0001f(t)=(2f t)+6f t f ,取最高有限带宽频率f m =5f 0,分别显示原连续时间信号波形和F s >2f m 、F s =2f m 、F s <2f m 三情况下抽样信号的波形。 程序清单如下: %分别取Fs=fm ,Fs=2fm ,Fs=3fm 来研究问题 dt=0.1; f0=1; T0=1/f0; m=5*f0; Tm=1/fm; t=-2:dt:2; f=sin(2*pi*f0*t)+1/3*sin(6*pi*f0*t); subplot(4,1,1); plot(t,f); axis([min(t),max(t),1.1*min(f),1.1*max(f)]); title('原连续信号和抽样信号'); for i=1:3; fs=i*fm;Ts=1/fs; n=-2:Ts:2; f=sin(2*pi*f0*n)+1/3*sin(6*pi*f0*n); subplot(4,1,i+1);stem(n,f,'filled'); axis([min(n),max(n),1.1*min(f),1.1*max(f)]); end 程序运行结果如图5-1所示:

原连续信号和抽样信号 图5-1 (2)连续信号和抽样信号的频谱 由理论分析可知,信号的频谱图可以很直观地反映出抽样信号能否恢复原模拟信号。因此,我们对上述三种情况下的时域信号求幅度谱,来进一步分析和验证时域抽样定理。 例5-2编程求解例5-1中连续信号及其三种抽样频率(F s>2f m、F s=2f m、F s<2f m)下的抽样信号的幅度谱。 程序清单如下: dt=0.1;f0=1;T0=1/f0;fm=5*f0;Tm=1/fm; t=-2:dt:2;N=length(t); f=sin(2*pi*f0*t)+1/3*sin(6*pi*f0*t); wm=2*pi*fm;k=0:N-1;w1=k*wm/N; F1=f*exp(-j*t'*w1)*dt;subplot(4,1,1);plot(w1/(2*pi),abs(F1)); axis([0,max(4*fm),1.1*min(abs(F1)),1.1*max(abs(F1))]); for i=1:3; if i<=2 c=0;else c=1;end fs=(i+c)*fm;Ts=1/fs; n=-2:Ts:2;N=length(n); f=sin(2*pi*f0*n)+1/3*sin(6*pi*f0*n); wm=2*pi*fs;k=0:N-1; w=k*wm/N;F=f*exp(-j*n'*w)*Ts; subplot(4,1,i+1);plot(w/(2*pi),abs(F)); axis([0,max(4*fm),1.1*min(abs(F)),1.1*max(abs(F))]); end 程序运行结果如图5-2所示。 由图可见,当满足F s≥2f m条件时,抽样信号的频谱没有混叠现象;当不满足F s≥2f m 条件时,抽样信号的频谱发生了混叠,即图5-2的第二行F s<2f m的频谱图,,在f m=5f0的围,频谱出现了镜像对称的部分。

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

数字信处理上机实验答案全

数字信处理上机实验答 案全 Document number【SA80SAB-SAA9SYT-SAATC-SA6UT-SA18】

第十章 上机实验 数字信号处理是一门理论和实际密切结合的课程,为深入掌握课程内容,最好在学习理论的同时,做习题和上机实验。上机实验不仅可以帮助读者深入的理解和消化基本理论,而且能锻炼初学者的独立解决问题的能力。本章在第二版的基础上编写了六个实验,前五个实验属基础理论实验,第六个属应用综合实验。 实验一系统响应及系统稳定性。 实验二时域采样与频域采样。 实验三用FFT对信号作频谱分析。 实验四 IIR数字滤波器设计及软件实现。 实验五 FIR数字滤波器设计与软件实现 实验六应用实验——数字信号处理在双音多频拨号系统中的应用 任课教师根据教学进度,安排学生上机进行实验。建议自学的读者在学习完第一章后作实验一;在学习完第三、四章后作实验二和实验三;实验四IIR数字滤波器设计及软件实现在。学习完第六章进行;实验五在学习完第七章后进行。实验六综合实验在学习完第七章或者再后些进行;实验六为综合实验,在学习完本课程后再进行。 实验一: 系统响应及系统稳定性 1.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。 2.实验原理与方法 在时域中,描写系统特性的方法是差分方程和单位脉冲响应,在频域可以用系统函数描述系统特性。已知输入信号可以由差分方程、单位脉冲响应或系统函数求出系统对于该输入信号的响应,本实验仅在时域求解。在计算机上适合用递推法求差分方程的解,最简单的方法是采用MATLAB语言的工具箱函数filter函数。也可以用MATLAB语言的工具箱函数conv函数计算输入信号和系统的单位脉冲响应的线性卷积,求出系统的响应。 系统的时域特性指的是系统的线性时不变性质、因果性和稳定性。重点分析实验系统的稳定性,包括观察系统的暂态响应和稳定响应。 系统的稳定性是指对任意有界的输入信号,系统都能得到有界的系统响应。或者系统的单位脉冲响应满足绝对可和的条件。系统的稳定性由其差分方程的系数决定。 实际中检查系统是否稳定,不可能检查系统对所有有界的输入信号,输出是否都是有界输出,或者检查系统的单位脉冲响应满足绝对可和的条件。可行的方法是在系统的输入端加入单位阶跃序列,如果系统的输出趋近一个常数(包括零),就可以断定系统是稳定的[19]。系统的稳态输出是指当∞ n时,系统的输出。如果系统稳定,信号加入 → 系统后,系统输出的开始一段称为暂态效应,随n的加大,幅度趋于稳定,达到稳态输出。 注意在以下实验中均假设系统的初始状态为零。 3.实验内容及步骤

数字信号处理第二章上机作业

第二章上机作业 1、ljdt(A,B)函数定义 function ljdt(A,B) p=roots(A); q=roots(B); p=p'; q=q'; x=max(abs([p q 1])); x=x+0.1; y=x; clf hold on axis([-x x -y y]) w=0:pi/300:2*pi; t=exp(i*w); plot(t) axis('square') plot([-x x],[0 0]) plot([0 0],[-y y]) text(0.1,x,'jIm[z]') text(y,1/10,'Re[z]') plot(real(p),imag(p),'x') plot(ral(q),imag(q),'o') title('pole-zero diagram for discrete system') hold off 例2.26 a=[3 -1 0 0 0 1]; b=[1 1]; ljdt(a,b) p=roots(a) q=roots(b) pa=abs(p) 程序运行结果如下: P= 0.7255+0.4633i 0.7255+0.4633i -0.1861+0.7541i -0.1861-0.7541i -0.7455 q=

-1 pa= 0.8608 0.8608 0.7768 0.7768 0.7455 例2.27 b=[0 1 2 1];a=[1 -0.5 -0.005 0.3]; subplot 311 zplane(b,a);xlabel('实部');ylabel('虚部'); num=[0 1 2 1];den=[1 -0.5 -0.005 0.3]; h=impz(num,den); subplot 312

数字信号处理基础实验报告_

本科生实验报告 实验课程数字信号处理基础 学院名称地球物理学院 专业名称地球物理学 学生姓名 学生学号 指导教师王山山 实验地点5417 实验成绩 二〇一四年十一月二〇一四年十二月

填写说明 1、适用于本科生所有的实验报告(印制实验报告册除外); 2、专业填写为专业全称,有专业方向的用小括号标明; 3、格式要求: ①用A4纸双面打印(封面双面打印)或在A4大小纸上用蓝黑色水笔书写。 ②打印排版:正文用宋体小四号,1.5倍行距,页边距采取默认形式(上下2.54cm, 左右2.54cm,页眉1.5cm,页脚1.75cm)。字符间距为默认值(缩放100%,间距:标准);页码用小五号字底端居中。 ③具体要求: 题目(二号黑体居中); 摘要(“摘要”二字用小二号黑体居中,隔行书写摘要的文字部分,小4号宋体); 关键词(隔行顶格书写“关键词”三字,提炼3-5个关键词,用分号隔开,小4号黑体); 正文部分采用三级标题; 第1章××(小二号黑体居中,段前0.5行) 1.1 ×××××小三号黑体×××××(段前、段后0.5行) 1.1.1小四号黑体(段前、段后0.5行) 参考文献(黑体小二号居中,段前0.5行),参考文献用五号宋体,参照《参考文献著录规则(GB/T 7714-2005)》。

实验一生成离散信号并计算其振幅谱 并将信号进行奇偶分解 一、实验原理 单位脉冲响应h(t)=exp(-a*t*t)*sin(2*3.14*f*t)进行离散抽样,分别得到t=0.002s,0.009s,0.011s采样的结果。用Excel软件绘图显示计算结果。并将信号进行奇偶分解,分别得到奇对称信号h(n)-h(-n)与偶对称信号h(n)+h(-n)。用Excel 软件绘图显示计算结果。 二、实验程序代码 (1)离散抽样 double a,t; a=2*f*f*log(m); int i; for(i=0;i

数字信号处理上机实验代码

文件名:tstem.m(实验一、二需要) 程序: f unction tstem(xn,yn) %时域序列绘图函数 %xn:被绘图的信号数据序列,yn:绘图信号的纵坐标名称(字符串)n=0:length(xn)-1; stem(n,xn,'.'); xlabel('n');ylabel('yn'); axis([0,n(end),min(xn),1.2*max(xn)]); 文件名:tplot.m(实验一、四需要) 程序: function tplot(xn,T,yn) %时域序列连续曲线绘图函数 %xn:信号数据序列,yn:绘图信号的纵坐标名称(字符串) %T为采样间隔 n=0;length(xn)-1;t=n*T; plot(t,xn); xlabel('t/s');ylabel(yn); axis([0,t(end),min(xn),1.2*max(xn)]); 文件名:myplot.m(实验一、四需要)

%(1)myplot;计算时域离散系统损耗函数并绘制曲线图。function myplot(B,A) %B为系统函数分子多项式系数向量 %A为系统函数分母多项式系数向量 [H,W]=freqz(B,A,1000) m=abs(H); plot(W/pi,20*log10(m/max(m)));grid on; xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度(dB)') axis([0,1,-80,5]);title('损耗函数曲线'); 文件名:mstem.m(实验一、三需要) 程序: function mstem(Xk) %mstem(Xk)绘制频域采样序列向量Xk的幅频特性图 M=length(Xk); k=0:M-1;wk=2*k/M;%产生M点DFT对应的采样点频率(关于pi归一化值) stem(wk,abs(Xk),'.');box on;%绘制M点DFT的幅频特性图xlabel('w/\pi');ylabel('幅度'); axis([0,2,0,1.2*max(abs(Xk))]); 文件名:mpplot.m(实验一需要)

数字信号处理基础实验报告 (2)

成都理工大学 《信号处理基础》实验 开设时间:2013—2014学年第2学期

题目1:信号的产生和显示 一、实验目的: 认识基本信号 通过使用MATLAB 设计简单程序, 掌握对MATLAB 的基本使用方法 二、实验原理: 找出下列表达式的信号与:正弦信号、最小相位信号、最大相位信号、零相位信号的对应关系。 1、sin60t 2、e-60t sin60t 3、(1- e-60t)sin60t 4、e60t sin60t 三、实验内容: 产生上述信号的信号并显示 (1)t=[-pi/30:0.001:pi/30]; f=sin(60*t); plot(t,f) 产生图形如下:

(2)t=[0:0.001:pi/30]; f=exp(-60*t).*sin(60*t); plot(t,f) 产生图形如下:

(3)t=[-5*pi/30:0.001:5*pi/30]; f=(1-exp(-60*t)).*sin(60*t); plot(t,f) 产生图形如下: (4) t=[-pi/30:0.001:pi/30]; f=exp(6*t).*sin(60*t); plot(t,f) 产生如下波形:

四、实验结果与讨论: 讨论上述信号的特点 从第一个波形图可以看出,它的波形与正弦函数sin(t)的相像,只是相位上有改变,是一个正弦信号。最大相位信号的能量集中在后面,最小相位能量集中在前面,所以第二个是一个最小相位,第四个是一个最大相位信号。第三个由于波形在t>0时没有,所以是一个零相位信号。 题目2:频谱分析与显示 一、实验目的 初步认识频谱分析

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