数字信号处理实验-采样的时频域分析

数字信号处理实验-采样的时频域分析
数字信号处理实验-采样的时频域分析

实 验 报 告

学生姓名: 学 号: 指导教师:

一、实验室名称:数字信号处理实验室 二、实验项目名称:采样的时域及频域分析 三、实验原理:

1、采样的概念:采样是将连续信号变化为离散信号的过程。 1. A 、理想采样:即将被采样信号与周期脉冲信号相乘

B 、实际采样:将被采样信号与周期门信号相乘,当周期门信号的宽度很小,可近似为周期脉冲串。

根据傅里叶变换性质

00

0()()

()()

??()()()()()()(())

FT

FT

a a T n n FT

a a T a T a a

n n x t X j T j x

t x t T x nT t nT X j X

j n ωδωδδδω=+∞=+∞=-∞

=-∞

←?→Ω←?→Ω==-←?→Ω=Ω-Ω∑

∑式中T 代表采样间隔,01

T

Ω=

由上式可知:采样后信号的频谱是原信号频谱以0Ω为周期的搬移叠加 结论:时域离散化,频域周期化;频谱周期化可能造成频谱混迭。

)

(t T δ^

T ^)t

C 、低通采样和Nyquist 采样定理

设()()a a x t X j ?Ω且()0,2a M M X j f πΩ=Ω>Ω=当,

即为带限信号。则当采样频率满足2/22s M M f f π≥Ω=时,可以从采样后的

^

()()()a a

s

s

n x t x nT t nT δ∞

=-∞

=

-∑信号无失真地恢复()a

x t 。称2M

f

为奈奎斯特频率,

1

2

N M T f =

为奈奎斯特间隔。 注意:

实际应用中,被采信号的频谱是未知的,可以在ADC 前加一个滤波器(防混迭滤波器)。

2、低通采样中的临界采样、欠采样、过采样的时域及频域变化情况。 低通采样中的临界采样是指在低通采样时采样频率2s M f f = 低通采样中的欠采样是指在低通采样时采样频率2s M f f ≤ 低通采样中的欠采样是指在低通采样时采样频率2s M f f ≥ 设一带限信号的频谱如下:

)

()

a G j Ω0 m -ΩΩ

m Ω0

T

T

(1)临界采样

(2)过采样

(3)欠采样

由上图可知,当为临界采样和过采样时,理论上可以无失真的恢复采样信号,但是实际在临界采样时,由于实际滤波器的性能限制,无法无失真的恢复,在欠采样时只能部分恢复原信号的频谱特性。因此过采样时使用最为广泛的采样方

0 T ΩT T

ΩT 0 T T T -ΩT ΩT -ΩT Ω

式,当需要注意的是对临界采样和欠采样由于采样频率可以降低,在不需要恢复出信号的全部频谱特征时,则往往使用这两种采样方式。随着信号处理技术的发展,信号的频率越来越高,这两种方式也有着广泛的应用前景。

在理论分析中使用的带限信号在实际应用是并不存在的,因为要求该信号在时域上是无限长的,因此无论采样频率有多大,实际采样的信号都是会发生混叠的,如下图所示:

在实际应用中,我们只需使采样频率满足能够恢复出我们需要的信号即可。

3、带通采样过程及带通采样定理。

带通采样是对于带通信号进行采样的过程。

L H H L 0<||,Ω<Ω<Ω?Ω=Ω-Ω称为带通信号的带宽。此时采样频率为

2()1221H L s f m πΩ+Ω=

+其中m 是当采样频率满足1

22s f π≥?Ω时最大的正整数。此

时信号可以被无失真的恢复,这就是带通采样定理。 原理:采样后的带通信号同样是原信号的周期搬移叠加,但由于带通信号在某个频带不存在信号分量,采样后得到信号频谱存在间隔,当采样频率满足一定条件(不满足底通采样定理)时,同样可以无失真的恢复。示意图如下: (1)当最高频率H Ω是带宽的整数倍,即()H M Ω=?Ω,而选择的抽样频率

T T T

T ()

a G j Ω0 m -ΩΩm Ω

22()H

T M

ΩΩ=?Ω=

,此时有

从图中可以看出,当把该采样信号通过一个理想带通滤波器时,可以恢复出原信号。

(2)当最高频率H Ω不是带宽的整数倍,我们可以认为的扩展带宽,使得该带通信号的()H M Ω=?Ω,而选择的抽样频率22()H

T M

ΩΩ=?Ω=,此时有

()

a G j Ω0 H ΩL ΩH -ΩL -Ω

T T ()

p G j Ω0 H ΩL ΩH -ΩL -ΩH

ΩL ΩL -Ω0-Ω0Ω

从上图可以看出同样能无失真的恢复出原带通信号

(拓展知识):

4、变采样率的数字信号处理

A 、降采样率(整数倍抽取)的实现原理,时域和频域的变化情况。

降采样率是指每次抽样保留输入序列中的第M 个样本,而除去中间的M-1个样本:[][]y n x nM =用框图表示为

可以得到 11/0

1

()()M M

k M k Y z X z

W M

--==

∑,以2倍下抽样器为例,即L=2,可得

/2/2/2(2)/211

(){()()}{()()}22

j j j j j Y e X e X e X e X e ωωωωωπ-=+-=+,如下图所示

H

-Ω0

T

T

()

p G j Ω0

H ΩL ΩH -ΩL -Ω0-Ω0Ω()

j X e ω2π-ω

2ππ-0π

可以知道,在降采样率时,()j X e ω的原形状会丢失,即发生混叠现象。M 倍下

抽样器的输出和输入之间傅氏变换的关系为:1(2)/0

1

()()M j j k M

k Y e X e

M

ω

ωπ-

-=

=

在下抽样以前,为了避免引起混叠,信号需要通过一个低通滤波器来带限到

||

/M ωπ<即:

B 、升采样率(整数倍内插)的实现原理,时域和频域的变化情况。

升采样率是指通过在对原离散信号的两个连续样本间插入L-1个等距的样本值(不一定为零),亦即抽样因子为

L 的上抽样。上抽样后的序列长度为原来的L

倍: [/],0,,2[]0,u x n L n L L x n otherwise =±±?=??,框图表示为

可以得到:()()L u X z X z =,()()j j L u X e X e ωω=,对于L=2时,可得下图:

混叠

()

j X e ω2π

π

-0

π

如图,2倍的抽样率扩展导致频谱的2倍重复,表明傅里叶变换以2倍压缩。因此可得输入频谱的一个额外镜像,这个过程也叫做映射。上采样后不必要的镜像必须用一个称为内插滤波器的低通滤波器H(z)来消除,即:

C 、分数倍变采样率的实现原理,时域和频域的变化情况。 采样率的分数转换可以用M 倍抽取器和L 倍内插器级联而成,其中

M 和L 都是正整数。这样级联有两种可能的形式

四、实验目的:

深刻理解低通采样中的临界采样的时域及频域变化情况。 深刻理解低通采样中的欠采样的时域及频域变化情况。 深刻理解低通采样中的过采样的时域及频域变化情况 深刻理解带通采样过程及带通采样定理。 (拓展内容)

理解降采样率(整数倍抽取)的实现原理,时域和频域的变化情况。

理解升采样率(整数倍内插)的实现原理,时域和频域的变化情况。 理解分数倍变样率的实现原理,时域和频域的变化情况。

通过具体实践,理解在高倍数变采样率的情况中,应当采用多级实现方案。 学习设计用于抽取和内插的滤波器。

五、实验内容:

本实验要求学生运用MATLAB 编程完成可变采样率采样(抽取)程序,并对提供的离散时间信号分别进行临界采样、过采样、欠采样时信号时域和频域的信号变化情况,以加深对相关教学内容的深刻理解。进而拓展到可变采样率信号处理的基本方法的MATLAB 实现,得到信号的时频域变化情况,使学有余力的同学进一步加深对变采样率信号处理相关知识的理解。

六、实验器材(设备、元器件):Pc 机,DSP 试验箱

()

j X e ω2π-ω2ππ-0

π

七、实验步骤:

1、在MATLAB中设计完成可变采样率采样(抽取)程序。

2、对比观察、分析各种采样(临界采样、过采样、欠采样)时域频域的情况。

3、(拓展要求)设计完成整数倍内插的MATLAB程序,观察时域频域的变化情况,提出相应滤波器设计要求。

4、(拓展要求)设计分数倍变采样率的MATLAB程序,观察时域频域的变化情况,提出相应滤波器设计要求。

5、(拓展要求)通过硬件(DSP)实验箱演示上述信号的采样时域(示波器)波形及频域波形(计算结果)。并与MATLAB程序作比较对照。

八、实验数据及结果分析:

九、实验结论:

十、总结及心得体会:

十一、对本实验过程及方法、手段的改进建议:

时域采样与频域采样 实验报告

实验二 时域采样与频域采样 学校:西南大学 班级:通信工程班 一、实验目的 时域采样理论与频域采样理论就是数字信号处理中的重要理论。要求掌握模拟信号采样前后频谱的变化,以及如何选择采样频率才能使采样后的信号不丢失信息;要求掌握频率域采样会引起时域周期化的概念,以及频率域采样定理及其对频域采样点数选择的指导作用。 二、实验原理 时域采样定理的要点就是采样频率s Ω必须大于等于模拟信号最高频率的两倍以上, 才 能使采样信号的频谱不产生频谱混叠。 频域采样定理的要点就是: a) 对信号x(n)的频谱函数X(e j ω)在[0,2π]上等间隔采样N 点,得到 2()() , 0,1,2,,1j N k N X k X e k N ωπω===- 则N 点IDFT[()N X k ]得到的序列就就是原序列x(n)以N 为周期进行周期延拓后的主值区序列,公式为 ()IDFT[()][ ()]()N N N N i x n X k x n iN R n ∞=-∞==+∑ b) 由上式可知,频域采样点数N 必须大于等于时域离散信号的长度M(即N ≥M),才能使时域不产生混叠,则N 点IDFT[()N X k ]得到的序列()N x n 就就是原序列x(n),即()N x n =x(n)。如果N>M,()N x n 比原序列尾部多N-M 个零点;如果N

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

时域抽样与频域抽样

实验三时域抽样与频域抽样 一、实验目的 1.加深理解连续时间信号的离散化过程中的数学概念和物理概念,掌握时域抽样定理(奈奎斯特采样定理)的基本内容。 2.加深对时域取样后信号频谱变化的认识。掌握由抽样序列重建原连续信号的基本原理与实现方法,理解其工程概念。 3.加深理解频谱离散化过程中的数学概念和物理概念,掌握频域抽样定理的基本内容。 二、实验原理 1.时域抽样。 时域抽样定理给出了连续信号抽样过程中信号不失真的约束条件:信号抽样频率f s 大于等于2倍的信号最高频率f m,即f s≥ 2f m。时域抽样先把连续信号x(t)变成适合数字系统处理的离散信号x[k];然后根据抽样后的离散信号x[k]恢复原始连续时间信号x(t)完成信号重建。信号时域抽样(离散化)导致信号频谱的周期化,因此需要足够的抽样频率保证各周期之间不发生混叠;否则频谱的混叠将会造成信号失真,使原始时域信号无法准确恢复。 2.频域抽样。 非周期离散信号的频谱是连续的周期谱,计算机在分析离散信号的频谱时,必须将其连续频谱离散化。频域抽样定理给出了连续频谱抽样过程中信号不失真的约束条件:频域采样点数N 大于等于序列长度M,即N≥M。频域抽样把非周期离散信号x(n)的连续谱X(e jω)变成适合数字系统处理的离散谱X(k);要求可由频域采样序列X(k)变换到时域后能够不失真地恢复原信号x(n)。

三、实验内容 1.已知模拟信号,分别以T s =0.01s 、0.05s 、0.1s 的采样间隔采样得到x (n )。 (1)当T=0.01s 时,采样得到x(n),所用程序为: %产生连续信号x (t ) t=0:0.001:1; x=sin(20*pi*t); subplot(4,1,1) plot(t,x,'r') hold on title('原信号及抽样信号') %信号最高频率fm 为10 Hz %按100 Hz 抽样得到序列 fs=100; n=0:1/fs:1; y=sin(20*pi*n); subplot(4,1,2) stem(n,y) 对应的图形为: ()sin(20),01a x t t t =π≤≤

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。

实验3-采样的时频域分析

电 子 科 技 大 学 实 验 报 告 学生姓名: 学 号:2010103080 指导教师: 一、实验室名称:数字信号处理实验室 二、实验项目名称:采样的时域及频域分析 三、实验原理: 1、采样的概念:采样是将连续信号变化为离散信号的过程。 1. A 、理想采样:即将被采样信号与周期脉冲信号相乘 B 、实际采样:将被采样信号与周期门信号相乘,当周期门信号的宽度很小,可近似为周期脉冲串。 根据傅里叶变换性质 00 0()() ()() ??()()()()()()(()) FT FT a a T n n FT a a T a T a a n n x t X j T j x t x t T x nT t nT X j X j n ωδωδδδω=+∞ =+∞=-∞ =-∞ ←?→Ω←?→Ω==-←?→Ω=Ω-Ω∑ ∑ 式中T 代表采样间隔,01T Ω= ) (t T δ^ ()T p t ^)t

由上式可知:采样后信号的频谱是原信号频谱以0Ω为周期的搬移叠加 结论:时域离散化,频域周期化;频谱周期化可能造成频谱混迭。 C 、低通采样和Nyquist 采样定理 设()()a a x t X j ?Ω且()0,2a M M X j f πΩ=Ω>Ω=当, 即为带限信号。则当采样频率满足2/22s M M f f π≥Ω=时,可以从采样后的 ^ ()()()a a s s n x t x n T t n T δ∞ =-∞ = -∑ 信号无失真地恢复()a x t 。称2M f 为奈奎斯特频率, 12 N M T f =为奈奎斯特间隔。 注意: 实际应用中,被采信号的频谱是未知的,可以在ADC 前加一个滤波器(防混迭滤波器)。 2、低通采样中的临界采样、欠采样、过采样的时域及频域变化情况。 低通采样中的临界采样是指在低通采样时采样频率2s M f f = 低通采样中的欠采样是指在低通采样时采样频率2s M f f ≤ 低通采样中的欠采样是指在低通采样时采样频率2s M f f ≥ 设一带限信号的频谱如下: )() a G j Ω0 m -ΩΩ m Ω

数字信号处理实验二-时域采样和频域采样

实验二-时域采样和频域采样 一、实验目的 时域采样理论与频域采样理论是数字信号处理中的重要理论。要求掌握模拟信号采样前后频谱的变化,以及如何选择采样频率才能使采样后的信号不丢失信息;要求掌握频率域采样会引起时域周期化的概念,以及频率域采样定理及其对频域采样点数选择的指导作用。 二、实验原理及方法 1、时域采样定理的要点: a)对模拟信号)(t x a 以间隔T 进行时域等间隔理想采样,形成的采样信号的频谱)(?Ωj X 是原模拟信号频谱()a X j Ω以采样角频率s Ω(T s /2π=Ω)为周期进行周期延拓 b)采样频率s Ω必须大于等于模拟信号最高频率的两倍以上,才能使采样信号的频谱不产生频谱混叠。利用计算机计算上式并不方便,下面我们导出另外一个公式,以便用计算机上进行实验。 2、频域采样定理的要点: a)对信号x(n)的频谱函数X(ej ω)在[0,2π]上等间隔采样N 点 则N 点IDFT[()N X k ]得到的序列就是原序列x(n)以N 为周期进行周期延拓后的主值区序列。 三、实验内容及步骤 1、时域采样理论的验证 程序: clear;clc A=444.128;a=50*sqrt(2)*pi;w0=50*sqrt(2)*pi; Tp=50/1000;F1=1000;F2=300;F3=200; T1=1/F1;T2=1/F2;T3=1/F3; n1=0:Tp*F1-1;n2=0:Tp*F2-1;n3=0:Tp*F3-1; x1=A*exp(-a*n1*T1).*sin(w0*n1*T1); x2=A*exp(-a*n2*T2).*sin(w0*n2*T2); x3=A*exp(-a*n3*T3).*sin(w0*n3*T3); f1=fft(x1,length(n1)); f2=fft(x2,length(n2)); % f3=fft(x3,length(n3)); % k1=0:length(f1)-1; fk1=k1/Tp; %

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');

频域采样定理

频域采样定理 (2)频域采样理论的验证。 给定信号如下: ?? ???≤≤-≤≤+=其它02614271301)(n n n n n x 编写程序分别对频谱函数()FT[()]j X e x n ω=在区间]2,0[π上等间隔采样32 和16点,得到)()(1632k X k X 和: 32232()() , 0,1,2,31j k X k X e k ωπω=== 16216()() , 0,1,2,15 j k X k X e k ωπω=== 再分别对)()(1632k X k X 和进行32点和16点IFFT ,得到)()(1632n x n x 和: 323232()I F F T [()] , 0,1,2,,31 x n X k n == 161616()I F F T [()] , 0,1,2,,15x n X k n == 分别画出()j X e ω、)()(1632k X k X 和的幅度谱,并绘图显示x (n)、)()(1632n x n x 和的波形, 进行对比和分析,验证总结频域采样理论。 提示:频域采样用以下方法容易变程序实现。 ① 直接调用MATLAB 函数fft 计算3232()FFT[()]X k x n =就得到()j X e ω 在]2,0[π的32点频率域采样 ② 抽取32()X k 的偶数点即可得到()j X e ω在]2,0[π的16点频率域采样16()X k ,即1632()(2) , 0,1,2,,15X k X k k == 。 ○ 3 当然也可以按照频域采样理论,先将信号x (n)以16为周期进行周期延拓,取其主值区(16点),再对其进行16点DFT(FFT),得到的就是()j X e ω 在]2,0[π的16点频率域采样16()X k 。 2 频域采样理论的验证程序清单 %频域采样理论验证程序exp2b.m M=27;N=32;n=0:M; %产生M 长三角波序列x(n)

时域采样与频域采样

实验二:时域采样与频域采样 一、实验目的: 时域采样理论与频域采样理论是数字信号处理中的重要理论。要求掌握模拟信号采样前后频谱的变化,以及如何选择采样频率才能使采样后的信号不丢失信息;要求掌握频率域采样会引起时域周期化的概念,以及频率域采样定理及其对频域采样点数选择的指导作用。 二、实验原理与方法: 1、时域采样定理的要点: 1)对模拟信号)(t x a 以间隔T 进行时域等间隔理想采样,形成的采样信号的频谱 )(?Ωj X 是原模拟信号频谱()a X j Ω以采样角频率s Ω(T s /2π=Ω)为周期进行周期延拓。公式为: )](?[)(?t x FT j X a a =Ω )(1∑∞ -∞ =Ω-Ω=n s a jn j X T 2)采样频率s Ω必须大于等于模拟信号最高频率的两倍以上,才能使采样信号的 频谱不产生频谱混叠。 利用计算机计算上式并不方便,下面我们导出另外一个公式,以便用计算机上进行实验。 理想采样信号)(?t x a 和模拟信号)(t x a 之间的关系为 ∑∞ -∞=-=n a a nT t t x t x )()()(?δ 对上式进行傅立叶变换,得到: dt e nT t t x j X t j n a a Ω-∞∞ -∞ -∞=?∑-=Ω])()([)(?δ

dt e nT t t x t j n a Ω-∞ -∞ =∞ ∞ -∑ ? -)()( δ= 在上式的积分号只有当nT t =时,才有非零值,因此 ∑∞ -∞ =Ω-=Ωn nT j a a e nT x j X )()(? 上式中,在数值上)(nT x a =)(n x ,再将T Ω=ω代入,得到: ∑∞ -∞ =-=Ωn n j a e n x j X ω)()(? 上式的右边就是序列的傅立叶变换)(ωj e X ,即 T j a e X j X Ω==Ωωω)()(? 上式说明理想采样信号的傅立叶变换可用相应的采样序列的傅立叶变换得到,只 要将自变量ω用T Ω代替即可。 2、频域采样定理的要点: a) 对信号x(n)的频谱函数X(e j ω)在[0,2π]上等间隔采样N 点,得到 2()() , 0,1,2,,1j N k N X k X e k N ωπω===- 则N 点IDFT[()N X k ]得到的序列就是原序列x(n)以N 为周期进行周期延拓后的主值区序列,公式为: ()IDFT[()][()]()N N N N i x n X k x n iN R n ∞ =-∞==+∑ b) 由上式可知,频域采样点数N 必须大于等于时域离散信号的长度M(即N ≥M),才能使时域不产生混叠,则N 点IDFT[()N X k ]得到的序列()N x n 就是原序列x(n),即()N x n =x(n)。如果N>M ,()N x n 比原序列尾部多N-M 零点;如果N

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;

时域采样理论与频域采样定理验证

实验4时域采样理论与频域采样定理验证 一 一、实验目的 1时域采样理论与频域采样理论是数字信号处理中的重要理论。要求掌握模拟信号采样前后频谱的变化,以及如何选择采样频率才能使采样后的信号不丢失信息;要求掌握频率域采样会引起时域周期化的概念,以及频率域采样定理及其对频域采样点数选择的指导作用。 二、实验原理及方法 时域采样定理的要点是: (a)对模拟信号)(t x a 以间隔T 进行时域等间隔理想采样,形成的采样信号的频谱)(?Ωj X 是原模拟信号频谱()a X j Ω以采样角频率s Ω(T s /2π=Ω)为周期进行周期延拓。公 式为: )](?[)(?t x FT j X a a =Ω )(1∑∞ -∞ =Ω-Ω=n s a jn j X T (b )采样频率s Ω必须大于等于模拟信号最高频率的两倍以上,才能使采样信号的 频谱不产生频谱混叠。 利用计算机计算上式并不方便,下面我们导出另外一个公式,以便用计算机上进行实验。 理想采样信号)(?t x a 和模拟信号)(t x a 之间的关系为: ∑∞ -∞ =-=n a a nT t t x t x )()()(?δ 对上式进行傅立叶变换,得到: dt e nT t t x j X t j n a a Ω-∞∞ -∞ -∞ =?∑ -=Ω])()([)(?δ dt e nT t t x t j n a Ω-∞ -∞ =∞ ∞ -∑? -)()( δ= 在上式的积分号内只有当nT t =时,才有非零值,因此: 课程名称 实验成绩 指导教师 实 验 报 告 院系 班级 学号 姓名 日期

∑∞ -∞ =Ω-=Ωn nT j a a e nT x j X )()(? 上式中,在数值上)(nT x a =)(n x ,再将T Ω=ω代入,得到: ∑ ∞ -∞ =-=Ωn n j a e n x j X ω)()(? 上式的右边就是序列的傅立叶变换)(ωj e X ,即 T j a e X j X Ω==Ωωω)()(? 上式说明理想采样信号的傅立叶变换可用相应的采样序列的傅立叶变换得到,只要将自变 量ω用T Ω代替即可。 频域采样定理的要点是: a) 对信号x(n)的频谱函数X(e j ω )在[0,2π]上等间隔采样N 点,得到 2()() , 0,1,2,,1j N k N X k X e k N ωπω===- 则N 点IDFT[()N X k ]得到的序列就是原序列x(n)以N 为周期进行周期延拓后的主值区序列,公式为: ()IDFT[()][ ()]()N N N N i x n X k x n iN R n ∞ =-∞ ==+∑ (b)由上式可知,频域采样点数N 必须大于等于时域离散信号的长度M(即N ≥M),才能使时域不产生混叠,则N 点IDFT[()N X k ]得到的序列()N x n 就是原序列x(n),即()N x n =x(n)。如果N>M ,()N x n 比原序列尾部多N-M 个零点;如果N

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。

带通采样定理

3.1.3 带通抽样定理 实际中遇到的许多信号是带通型信号,这种信号的带宽往往远小于信号中心频率。若带通信号的上截止频率为,下截止频率为,这时并不需要抽样频率高于两倍上截止频率,可按照带通抽样定理确定抽样频率。 [定理3-2] 带通抽样定理:一个频带限制在内的时间连续信号,信号带宽,令,这里为不大于的最大正整数。如果抽样频率满足条件 , (3.1-9) 则可以由抽样序列无失真的重建原始信号。 对信号以频率抽样后,得到的采样信号的频谱是的频谱经过周期延拓而成,延拓周期为,如图3-3所示。为了能够由抽样序列无失真的重建原始信号,必须选择合适的延拓周期(也就是选择采样频率),使得位于和的频带分量不会和延拓分量出现混叠,这样使用带通滤波器就可以由采样序列重建原始信号。 由于正负频率分量的对称性,我们仅考虑的频带分量不会出现混叠的条件。 在抽样信号的频谱中,在频带的两边,有着两个延拓频谱分量:和。为了避免混叠,延拓后的频带分量应满足 (3.1-10) (3.1-11) 综合式(3.1-10)和式(3.1-11)并整理得到 (3.1-12) 这里是大于等于零的一个正数。如果取零,则上述条件化为 (3.1-13) 这时实际上是把带通信号看作低通信号进行采样。 取得越大,则符合式(3.1-12)的采样频率会越低。但是有一个上限,因为,而为了避免混叠,延拓周期要大于两倍的信号带宽,即。 因此 (3.1-14) 由于为不大于的最大正整数,因此不大于的最大正整数为,故有 综上所述,要无失真的恢复原始信号,采样频率应满足 , (3.1-15)H f L f H f ),(H L f f )(t x L H f f B -=N B f M H -=/N B f H /s f m f f m f L s H 212≤≤+10-≤≤N m )(t x )(t x s f )(s nT x )(t x s f )(t x ),(H L f f ),(L H f f --),(H L f f ),(H L f f ),(s L s H mf f mf f +-+-))1(,)1((s L s H f m f f m f ++-++-L s L f mf f ≤+-H s H f f m f ≥++-)1(m f f m f L s H 212≤≤+m m H s f f 2≥m m m f f L s 2≤B f s 2≥B f B f f f m L L s L =≤≤222N B f H /B f L /1-N 10-≤≤N m )(t x s f m f f m f L s H 212≤≤+10-≤≤N m

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

时域采样与频域分析报告

实验二:时域采样与频域分析 一、实验原理与方法 1、时域采样定理: (a )对模拟信号)(t x a 以间隔T 进行时域等间隔理想采样,形成的采样信号 的频谱)(Ωj X )是原模拟信号频谱)(ωj X a 以采样角频率)2(T s s π=ΩΩ为周期进行 周期延拓。公式为:[]∑∞-∞ =Ω-Ω==Ωn s a a a jn j X T t x FT j X )(1)()()) (b )采样频率s Ω必须大于等于模拟信号最高频率的两倍以上,才能使采样信号的频谱不产生频谱混叠。 2、频域采样定理: 公式为:[])()()()(n R iN n x k X IDFT n x N i N N N ?? ????+==∑∞-∞=。由公式可知,频域采样点数N 必须大于等于时域离散信号的长度M(即N ≥M),才能使时域不产生混叠,则N 点[])(k X IDFT N 得到的序列()N x n 就是原序列)(n x ,即)()(n x n x N =。 二、实验内容 1、时域采样理论的验证。给定模拟信号 )()sin()(0t u t Ae t x t a Ω=-α 式中A =444.128,α=502π,0Ω=502πrad/s ,它的幅频特性曲线如图2.1

图2.1 )(t x a 的幅频特性曲线 现用DFT(FFT)求该模拟信号的幅频特性,以验证时域采样理论。 按照)(t x a 的幅频特性曲线,选取三种采样频率,即s F =1k Hz ,300Hz ,200Hz 。观测时间选ms T p 50=。 为使用DFT ,首先用下面公式产生时域离散信号,对三种采样频率,采样序列按顺序用)(1n x ,)(2n x ,)(3n x 表示。 )()sin()()(0nT u nT Ae nT x n x nT a Ω==-α 因为采样频率不同,得到的)(1n x ,)(2n x ,)(3n x 的长度不同, 长度(点数) 用公式s p F T N ?=计算。选FFT 的变换点数为M=64,序列长度不够64的尾部加零。 [])()(n x FFT k X = 1,,3,2,1,0-=M k Λ 式中k 代表的频率为 k M k πω2=。 要求:编写实验程序,计算)(1n x 、)(2n x 和)(3n x 的幅度特性,并绘图显示。 观察分析频谱混叠失真。程序见附录2.1、实验结果见图2.2。 2、频域采样理论的验证。给定信号如下:

实验二-时域采样和频域采样

一、实验目的 时域采样理论与频域采样理论是数字信号处理中的重要理论。要求掌握模拟信号采样前后频谱的变化,以及如何选择采样频率才能使采样后的信号不丢失信息;要求掌握频率域采样会引起时域周期化的概念,以及频率域采样定理及其对频域采样点数选择的指导作用。 二、实验原理及方法 1、时域采样定理的要点: a)对模拟信号)(t x a 以间隔T 进行时域等间隔理想采样,形成的采样信号的频 谱)(?Ωj X 是原模拟信号频谱()a X j Ω以采样角频率s Ω(T s /2π=Ω)为周期进行周期延拓。公式为: )](?[)(?t x FT j X a a =Ω )(1∑∞ -∞ =Ω-Ω=n s a jn j X T b)采样频率s Ω必须大于等于模拟信号最高频率的两倍以上,才能使采样信号的频谱不产生频谱混叠。利用计算机计算上式并不方便,下面我们导出另外一个公式,以便用计算机上进行实验。 理想采样信号)(?t x a 和模拟信号)(t x a 之间的关系为: ∑∞ -∞=-=n a a nT t t x t x )()()(?δ 对上式进行傅立叶变换,得到: dt e nT t t x j X t j n a a Ω-∞ ∞ -∞ -∞ =?∑ -=Ω])()([)(?δ dt e nT t t x t j n a Ω-∞ -∞ =∞ ∞ -∑ ? -)()( δ= 在上式的积分号内只有当nT t =时,才有非零值,因此: ∑∞ -∞ =Ω-=Ωn nT j a a e nT x j X )()(? 上式中,在数值上)(nT x a =)(n x ,再将T Ω=ω代入,得到: ∑∞ -∞ =-=Ωn n j a e n x j X ω)()(?

数字信号处理上机作业

数字信号处理上机作业 学院:电子工程学院 班级:021215 组员:

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) 掌握序列傅里叶变换的计算机实现方法,利用序列的傅里叶变换对连续信号、离散信号及系统响应进行频域分析。 2、实验原理与方法 (1) 时域采样。 (2) LTI系统的输入输出关系。 3、实验内容及步骤 (1) 认真复习采样理论、离散信号与系统、线性卷积、序列的傅里叶变换及性质等有关内容,阅读本实验原理与方法。 (2) 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到的下列信号序列: a. xa(t)=A*e^-at *sin(Ω0t)u(t) b. 单位脉冲序列:xb(n)=δ(n) c. 矩形序列: xc(n)=RN(n), N=10 ②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。 a. ha(n)=R10(n); b. hb(n)=δ(n)+2.5δ(n-1)+2.5δ(n-2)+δ(n-3) 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。 conv 用于两个有限长度序列的卷积,它假定两个序列都从n=0 开始。调用格式如下: y=conv (x, h) 4、实验结果分析 ①分析采样序列的特性。 a. 取采样频率fs=1 kHz,,即T=1 ms。 b. 改变采样频率,fs=300 Hz,观察|X(e^jω)|的变化,并做记录(打印曲线);进一步降低采样频率,fs=200 Hz,观察频谱混叠是否明显存在,说明原因,并记录(打印)这时的|X(e^j ω)|曲线。 程序代码如下: close all;clear all;clc; A=50; a=50*sqrt(2)*pi; m=50*sqrt(2)*pi; fs1=1000; fs2=300; fs3=200; T1=1/fs1; T2=1/fs2; T3=1/fs3; N=100;

实验三-时域及频域采样定理

广州大学学生实验报告 开课学院及实验室:电子楼317 ?2013年月日 n)以N为周期进行周期延拓后的主值区序列,

-- 三、实验用MATL AB函数介绍 1. fft 功能:一维快速傅立叶变换(FFT)。 Xk=fft(x n,N):采用FFT 算法计算序列向量x n的N点DFT ,缺省N 时,fft 函数自动按xn 的长度计算xn 的DFT 。当N 为2的整数次幂时,ff t按基2算法计算,否则用混合基算法。 2. i ff t 功能:一维快速逆傅立叶变换(IFFT)。 调用格式:与f ft 相同。 四、实验内容和步骤 (一) 时域采样定理实验 1. 给定模拟信号如下: 0()sin()() at a x t Ae t u t -=Ω 假设式中A=444.128,250π=a , 2500π=Ωrad /s ,将这些参数代入上式中,对 () a x t 进行傅立叶变换,得到()a X j Ω,画出它的幅频特性()~a X jf f ,如图3.1所示。根据该曲线可以选 择采样频率。 图3.1 () a x t 的幅频特性曲线 实验过程及原始数据: clf ; A=444.128;a=50*pi *sqrt(2);w0=50*pi *sqrt (2); fs=1000; %采样频率1000HZ T =1/fs; n=0:0.05*fs -1; %产生的长度区间n x t=A*exp(-a*n*T).*sin(w0*n*T); %产生采样序列xt(n) f =f ft(xt,l eng th(n)); %采样序列xt(n)的FFT 变换 k1=0:le ng th (f)-1; fk1=k1/0.05; %设置xt(n)的频谱的横坐标的取值 subplot (1,2,1) st em(n,xt,'.') %xt 离散图 tit le('(a)fs=1000Hz'); xlab el ('n ');ylab el('x(n )'); subplot (1,2,2) plot(fk1,ab s(f)) title('(a ) FT[x(nT)],Fs =1000Hz '); xlabel('f(H z)');ylabel('幅度') 2. 按照选定的采样频率对模拟信号进行采样,得到时域离散信号()x n : 0()()sin()() anT a x n x nT Ae nT u nT ==Ω 这里给定采样频率如下:1s f kHz =,300Hz ,200Hz 。分别用这些采样频率形成时域离散信号, 按顺序分别用 1() x n 、 2() x n 、3() x n 表示。选择观测时间 50p T ms =。 实验过程及原始数据: c lf; A=444.128;a=50*sqrt(2)*pi;w0=50*sqrt(2)*p i; Tp=50/1000;F1=1000;F2=300;F3=200; T1=1/F1;T2=1/F 2;T3=1/F 3; n1=0:0.5: T p*F1-1;n2=0:0.5:T p*F2-1;n3=0:0.5:T p*F3-1; x1=A*exp (-a*n1*T1).*s in (w0*n 1*T 1); x2=A*exp (-a*n2*T 2).*sin(w0*n 2*T2); x3=A*exp (-a*n3*T3).*sin(w 0*n3*T3); f1=fft (x 1,length (n1)); f2=fft(x2,len gth(n2)); f3=fft(x3,l eng th(n3)); k 1=0:length (f1)-1; f k1=k1/Tp; k2=0:length(f2)-1; fk2=k2/Tp; k3=0:le ng th(f3)-1;

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