信号分析与处理第四次作业10月31号

信号分析与处理第四次作业10月31号
信号分析与处理第四次作业10月31号

信号分析与处理第四次作业

(数字信号处理 王世一 P119)

2. ()x

n 表示一个具有周期为N 的周期性序列,而() X k 表示它的离散傅里叶级数的系数,也是一个具有周期为N 的周期性序列。试根据 ()x

n 确定() X k 的离散傅里叶级数的系数。 3.在题图3中表示了两个周期都为6的周期性序列,确定这两个序列的周期卷积的结果

3()x

n ,并画出草图。

题图3

)

(~2n x

5.如果 ()x

n 是一个具有周期为N 的周期性序列,它也是具有周期为2N 的周期性序列。令1() X k 表示当 ()x n 看作是具有周期为N 的周期性序列的DFS 系数。而2

() X k 表示当 ()x n 看作是具有周期为2N 的周期性序列的DFS 系数。当然1() X k 是具有周期为N 的周期性序列,而2() X k 是具有周期为2N 的周期性序列,试根据1() X k 确定2

() X k 。 7.求下列序列的DFS :

(a )}{

1,1,1,1-- (b )}{

1,,1,--j j

8.计算下列各有限长序列的离散傅里叶变换(假设长度均为N ):

(a )()()δ=x n n

(b )0()()δ=-x n n n 00<

(c )()=n

x n a 01≤≤-n N

9.在题图9中表示了一有限长序列()x n ,画出序列1

()x n 和2

()x n 的草图。(注意:1

()x n 是

()x n 圆周移位两个点)

: 144()((2))()=-x n x n R n 244()(())()=-x n x n R n

题图9

n

题图10

10.在题图10中表示了两个有限长序列,试画出它们的六点圆周卷积:

11.有限长序列的DFT 对应于序列在单位圆上的z 变换的取样。例如一个10点序列()x n 的

DFT 对应于图10-1表示的10个等间隔点上()X z 的取样。我们希望找出在图10-2所示的围

线上()X z 的等间隔取样,即

2[(

)()]1010

0.5()

ππ

+=k j z e

X z 。证明图如何修改()x n 以获得一个序

列1()x n 致使1()x n 的DFT 对应于所希望的()X z 的取样。

的圆

题图11-1

12.频谱分析的模拟数据以10kHz 取样,且计算了1024个取样的离散傅里叶变换。试确定

频谱取样之间的频率间隔,并证明你的回答。

13.列长为8的一个有限长序列具有8点离散傅里叶变换()X k ,如题图13-1所示。列长

为16点的一个新的序列()y n 定义为

()

()20

??=???n

x y n 为偶数为奇数n n

试从题图13-2的几个图中选出相当于()y n 的16点离散傅里叶变换序列图。

)

(k x k

题图13-1

a

k

k

k

k

b

d

e

f

k

c

题图13-2

14.题图14表示一个四点序列()x n :

(a )试绘出()x n 同()x n 线性卷积略图; (b )试绘出()x n 同()x n 四点圆周卷积略图; (c )试绘出()x n 同()x n 十点圆周卷积略图;

(d )若()x n 同()x n 的某个N 点圆周卷积同其线性卷积相同,试问此时N 点的最小值是多少?

1

题图14

16.现有一为随机信号谱分析所使用的处理器,该处理器所用的取样点数必须是2的整数次方,并假设没有采取任何特殊的数据处理措施。已给条件是:

(1)频率的分辨率≤5Hz;(2)信号的最高频率≤12.5MHz,要求确定下列参量:

(a)最小记录长度:(b)取样点间的最大时间间隔;(c)在一个记录中的最少点数。

信号分析与处理答案第二版完整版

信号分析与处理答案第 二版 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】

第二章习题参考解答 求下列系统的阶跃响应和冲激响应。 (1) 解当激励为时,响应为,即: 由于方程简单,可利用迭代法求解: ,, …, 由此可归纳出的表达式: 利用阶跃响应和冲激响应的关系,可以求得阶跃响应: (2) 解 (a)求冲激响应 ,当时,。 特征方程,解得特征根为。所以: …(2.1.2.1) 通过原方程迭代知,,,代入式(2.1.2.1)中得:解得,代入式(2.1.2.1): …(2.1.2.2) 可验证满足式(2.1.2.2),所以: (b)求阶跃响应 通解为 特解形式为,,代入原方程有,即 完全解为 通过原方程迭代之,,由此可得 解得,。所以阶跃响应为: (3)

解 (4) 解 当t>0时,原方程变为:。 …(2.1.3.1) …(2.1.3.2) 将(2.1.3.1)、式代入原方程,比较两边的系数得: 阶跃响应: 求下列离散序列的卷积和。 (1) 解用表 格法求 解 (2) 解用表 格法求 解 (3) 和 如题图2.2.3所示 解用表 格法求 解

(4) 解 (5) 解 (6) 解参见右图。 当时: 当时: 当时: 当时: 当时: (7) , 解参见右图: 当时: 当时: 当时: 当时: 当时: (8) ,解参见右图

当时: 当时: 当时: 当时: (9) , 解 (10) , 解 或写作:

求下列连续信号的卷积。 (1) , 解参见右图: 当时: 当时: 当时: 当时: 当时: 当时: (2) 和如图2.3.2所示 解当时: 当时: 当时: 当时: 当时: (3) , 解 (4) , 解 (5) , 解参见右图。当时:当时: 当时:

西电随机信号大课后复习

随机信号大作业 班级:02xxxx 姓名:xx

学号:02xxxxx 第一章 1.23上机题:设有随机初相信号X(t)=5cos(t+φ),其中相位φ是在区间(0,2π)上均匀分布的随机变量。试用Matlab编程产生其三个样本函数。 解:程序: clc clear m=unifrnd(0,2*pi,1,10); for k=1:3 t=1:0.1:10; X=5*cos(t+m(k)); plot(t,X); hold on

end title('其三个样本函数'); xlabel('t');ylabel('X(t)'); grid on ;axis tight ; 由 Matlab 产生的三个样本函数如下图所示: 第二章 2.22 上机题:利用Matlab 程序设计一正弦型信号加高斯白噪声的复合信号。 (3)分析复合信号通过理想低通系统后的功率谱密度和相应的幅度分布特性。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -4-3-2-101 23 4其三个样本函数 t X (t )

解:取数据如下: 正弦信号的频率为:fc=10HZ,抽样频率为:fs=100HZ; 信号:x=sin(2*pi*fc*t); 高斯白噪声产生复合信号y: y=awgn(x,10); 复合信号y通过理想滤波器电路后得到信号y3 ,通过卷积计算可以得到y3 即:y3=conv2(y,sin(10*t)/(pi*t)); y3的幅度分布特性可以通过傅里叶变换得到Y3(jw)=fft(y3),y3的功率谱密度:G3(w)=Y3(jw).*conj(Y3(jw)/length(Y3(jw)))。 程序: clear all; fs=100; fc=10; n=201; t=0:1/fs:2; x=sin(2*pi*fc*t); y=awgn(x,10); m=50; i=-0.49:1/fs:0.49; for j=1:m R(j)=sum(y(1:n-j-1).*y(j:199),2)/(n-j); Ry(49+j)=R(j);

信号分析与处理习题

2.1 有一个理想采样系统,其采样角频率Ωs =6π,采样后经理想低通滤波器H a (j Ω)还原,其中 ?? ???≥Ω<Ω=Ωππ 3032 1 )(,,j H a 现有两个输入,x 1(t )=cos2πt ,x 2(t )=cos5πt 。试问输出信号y 1(t ),y 2(t )有无失真?为什么? 分析:要想时域采样后能不失真地还原出原信号,则采样角频率Ωs 必须大于等于信号谱最高角频率Ωh 的2倍,即满足Ωs ≥2Ωh 。 解:已知采样角频率Ωs =6π,则由香农采样定理,可得 因为x 1(t )=cos2πt ,而频谱中最高角频率ππ π32621=< =Ωh ,所以y 1(t )无失真; 因为x 2(t )=cos5πt ,而频谱中最高角频率ππ π32 652=>=Ωh ,所以y 2(t )失真。 3.2 设x (n )的傅里叶变换为X (e j ω),试利用X (e j ω )表示下列序列的傅里叶变换: (1) )1()1()(1n x n x n x --+-= (2) )]()([2 1 )(2n x n x n x -+= * 分析:利用序列翻褶后的时移性质和线性性质来求解,即 )()(ωj e X n x ?,)()(ωj e X n x -?- )()(ωωj m j e X e n m x --?- 解:(1)由于)()]([ω j e X n x DTFT =,)()]([ωj e X n x DTFT -=-,则 )()]1([ωωj j e X e n x DTFT --=- )()]1([ωωj j e X e n x DTFT -=-- 故ωωωωω cos )(2])[()]([1j j j j e X e e e X n x DTFT ---=+= (2)由于)()]([ω j e X n x DTFT * * =- 故)](Re[2 ) ()()]([2ωωωj j j e X e X e X n x DTFT =+= * 3.7 试求下列有限长序列的N 点离散傅里叶变换(闭合形式表达式):

数字信号处理实验报告

一、实验名称:基本信号的产生 二、实验目的:I 利用MATLAB 产生连续信号并作图 II 利用MATLAB 产生离散序列并作图 III 利用MATLAB 进行噪声处理 三、 实验内容: I 利用MATLAB 产生下列连续信号并作图 ①X(t)=-2u(t-1),-1=0); plot(t,x); 图形如右: ② X(t)=-(e^-0.1t)*sin(2/3*t),0

-1.5-1 -0.5 0.5 1 1.5 2 II 利用MATLAB 产生下列离散序列并作图 ① X(t)=1,-5<=t<=5 else 0,-15<=t<=15 MATLAB 程序如下: k= -15: 15; x=[zeros(1,10),ones(1,11),zeros(1,10)]; stem(k,x) 图形如下: ② X(t)=0.9^k*(cos(0.25*pi*k)+sin(0.25*pi*p),-20

工程教育专业认证标准

工程教育专业认证标准(讨论稿) (2011年11月) 1.总则 (1)本标准适用于普通高等学校工程教育本科专业认证。 (2)本标准提供工程教育本科培养层次的基本质量要求。 (3)本标准由通用标准和专业补充标准组成。

2.通用标准 2.1 专业目标 2.1.1 专业设置 专业设置适应国家和地区、行业经济建设的需要,适应科技进步和社会发展的需要,符合学校自身条件和发展规划,有明确的服务面向和人才需求。申请认证或重新认证的专业必须具有: 1.明确充分的专业设置依据和论证,有相应学科作依托,专业口径、布局符合学校的定位。 2.明确的、可衡量、公开的人才培养目标。根据经济建设和社会发展的需要、自身条件和发展潜力,确定在一定时期内培养人才的层次、类型和人才的主要服务面向。 3.至少已有3届毕业生。 2.1.2 毕业生能力 专业必须证明所培养的毕业生达到如下知识、能力与素质的基本要求: 1.具有较好的人文社会科学素养、较强的社会责任感和良好的工程职业道德; 2.具有从事工程工作所需的相关数学、自然科学知识以及一定的经济管理知识; 3.掌握扎实的工程基础知识和本专业的基本理论知识,了解本专业的前沿发展现状和趋势; 4.具有综合运用所学科学理论和技术手段分析并解决工程问题的基本能力; 5.掌握文献检索、资料查询及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法; 6.具有创新意识和对新产品、新工艺、新技术和新设备进行研究、开发和设计的初步能力; 7.了解与本专业相关的职业和行业的生产、设计、研究与开发的法律、法规,熟悉环境保护和可持续发展等方面的方针、政策和法津、法规,能正确认识工程对于客观世界和社会的影响; 8.具有一定的组织管理能力、较强的表达能力和人际交往能力以及在团队

现代信号处理作业

信号时频分析技术及matlab仿真 电路与系统王冠军 201128013926153 摘要:本文介绍了时频分析的一些基础理论,对短时傅里叶变换Wigner-Ville分布做了简单介绍,运用MATLAB语言实现了旨在构造一种时间和频率的密度函数,以揭示信号中所包含的频率分量及其演化特性的wigner-ville分布。并对时频分析方法的优缺点进行了分析。 关键词:时频分析短时傅里叶变换wigner-ville分布 1 引言 基于Fourier变换的传统信号处理技术从信号频域表示及能量的频域分布的角度揭示了信号在频域的特征。但Fourier变换是一种整体变换,只能为人们提供信号在时域或频域的全局特性而无法了解信号频谱随时间变化的情况。因此,需要使用一种时间和频率的联合函数来表示信号,这种表示简称为信号,也就是信号的时频分析。 2 时频分析方法 信号时频分析主要研究非平稳信号或时变信号的频谱含量是怎样随时间变化的。时频分析是当今信号处理领域的一个主要研究热点,目前常用时频分析方法主要有短时傅里叶变换、Gabor展开、小波变换、Wigner-Ville分布。本文主要介绍了短时傅里叶变换和Wigner-Ville分布两种分析方法。 2.1 短时傅立叶变换STFT 从历史上看,信号的时频分析用的最多的是短时傅立叶变换,这种变换的基本思想是用一个窗函数乘时间信号,该窗函数的时宽足够窄,使取出的信号可以被看成是平稳的,然后进行的傅立叶变换可以反映该时宽中的频谱变化规律,如果让窗随时间轴移动,可以得到信号频谱随时间变化的规律。对于时变信号,了解不同时刻附近的频域特征是至关重要的。因此,人们采用时间—频率描述时变信号,将一维的时域信号映射到一个二维的时域平面,全面反映观测信号的时频联合特征。短时傅立叶变换反映了这一思想,对于时变信号,采用某一滑动窗函数截取信号,并认为这些信号是准平稳的,然后,再分别对其进行傅立叶变换,构成时变信号的时变谱。短时傅立叶变换是一种常用的时—频域分析方法,其基本思想

信号与系统大作业

中北大学 信号与系统综合性报告 学院:仪器与电子学院 专业:电子科学与技术 学号姓名:王鹏 学号姓名:张艺超 学号姓名:郭靖锋 学号姓名:蔡宪庆 学号姓名: 指导教师: 张晓明 2019年5 月13 日

1 设计题目时频域语音信号的分析与处理 2 设计目标对语音信号进行时频域分析和处理的基本方法 3 设计要求 1)分别录制一段男生和女生语音文件及相应有明显高频或低频干扰的语音文件*.wav,并将文件导入Matlab中; 2)分别分析各段语音的频谱,绘制其频谱图,分析语音信号和干扰信号的频段; 3)设计相应的滤波器,剔除含干扰的语音段的干扰信号,并分析滤波信号的频谱; 4)生成滤波后的语音文件,分析听觉效果。 4 理论分析 声音作为一种波,频率在20 Hz~20 kHz之间的声音是可以被人耳识别的 通过查阅资料显示,实际人声频率范围 男:低音82~392Hz,基准音区64~523Hz 男中音123~493Hz,男高音164~698Hz 女:低音82~392Hz,基准音区160~1200Hz 女低音123~493Hz,女高音220~1.1KHz 声音作为波的一种,频率和振幅就成了描述波的重要属性,频率的大小与我们通常所说的音高对应,而振幅影响声音的大小。声音可以被分解为不同频率不同强度正弦波的叠加。这种变换(或分解)的过程,称为傅立叶变换(Fourier Transform)。傅里叶变换之后可以得到男女声的频谱,从而分析男女声的特点,观察男女声频率集中的区域,在声音中加入高频噪声,分析高频噪声频率的分布,从而设计巴特沃斯滤波器进行滤波。 5 实验内容及步骤 5.1 获取音频文件 5.1.1 通过手机录音可直接获取wav音频文件,对于噪声的添加,我们选择单独录制高频 件,读取音频数据,在时域领域上相加,便获取到含有高频噪声的音频 5.2 音频的时域处理 5.2.1 wav属于无损音乐格式的一种,其文件包含采样频率,左右声道数据,在处理时, 由于我们使用的是matlab2012a,且录制时只有一个声道,可使用函数wavread()读取到一个一维数组,使用plot函数即可获取其音频时域图像 5.3 音频的频域处理 5.3.1 对于音频数组,我们采用fft函数进行傅里叶变换,获取到的是对称的复数数组,数组的前一半即为其频域,同样使用plot将其画出。 5.3.2 观察频域图,分析男女声特点。 5.4 噪声的去除 5.4.1 分析高频噪声频谱,找到合适的截止频率,设计巴特沃斯滤波器对高频噪声进行过滤。 5.4.2 将去除噪声的数组转换成音频文件

《信号分析与处理》复习总结

信号是带有信息(如语音、音乐、图象、数据等)的随时间(和空间)变化的物理或物理现象,其图象称为信号的波形。信号是消息的表现形式,消息则是信号的具体内容。 分类:根据不同分类原则,信号可分为:连续时间信号与离散时间信号;确定信号与随机信号;周期信号和非周期信号;功率信号与能量信号等等 反因果信号:若当t ≥0时,f (t )=0;当t <0时,f (t )≠0. 系统:由若干相互作用和相互依赖的事物组合而成的具有特定功能的整体。 ???????=???≠=∞=?∞ ∞ -1)()0( 0)0( )(dt t t t t δδ()()t t δδ-= ()t δ为偶对称函数 1()d 2j t t e ωδωπ ∞-∞= ?——()t δ的逆傅立叶变 换 ()()d ()() t x t t t t x t t t δε-∞ -=-?) ()()()(000t t t x t t t x -=-δδ)(| |1 )(t a at δδ= )(t δ'是奇对称函数 ) ()(, 0)(t d d t δττδττδ='='? ? ∞ -∞ ∞ -离散时间单位: 0()(), ()()(1) m n n m n n n εδδεε+∞ ==-=--∑稳定 性 ∑? +∞-∞ =∞ +∞ -∞ <∞-=-? -z z z z n Z ε

信号处理实验报告、

第一题 如何用计算机模拟一个随机事件,并估计随机事件发生的概率以计算圆周率π。 解: (一)蒙特卡洛方法可用于近似计算圆周率:让计算机每次随机生成两个0到1之间的数,看以这两个实数为横纵坐标的点是否在单位圆内。生成一系列随机点,统计单位圆内的点数与总点数,(圆面积和外切正方形面积之比为π:4),当随机点取得越多时,其结果越接近于圆周率。 代码: N=100000000; x=rand(N,1); y=rand(N,1); count=0; for i=1:N if (x(i)^2+y(i)^2<=1) count=count+1; end end PI=vpa(4*count/N,10) PI = 3.1420384

蒙特卡洛法实验结果与试验次数相关,试验次数增加,结果更接近理论值 (二)18世纪,法国数学家布丰和勒可莱尔提出的“投针问题”,记载于布丰1777年出版的著作中:“在平面上画有一组间距为d的平行线,将一根长度为l (l

西电随机信号分析大作业

随机信号分析大作业 学院:电子工程学院 班级:021151 学号:02115037 姓名:隋伟哲

第一题:设有随机信号X(t)=5cos(t+a),其中相位a是在区间(0,2π)上均匀分布的随机变量,使用Matlab编程产生其三个样本函数。 解: 源程序如下: clc;clear; C=2*pi*rand(1,3);%在[0,2π]产生均匀分布的相位角 t=1:.1:80; y1=5*cos(t+C(1)); %将产生的随机相位角逐一代入随机过程中 y2=5*cos(t+C(2)); %将产生的随机相位角逐一代入随机过程中 y3=5*cos(t+C(3)); %将产生的随机相位角逐一代入随机过程中 plot(t,y1,'r-'); hold on; plot(t,y2,'g--'); hold on; plot(t,y3,'k-'); xlabel('t');ylabel('X(t)'); grid on;axis([0 30 -8 8]); title('随机相位的三条样本曲线'); 产生的三条样本曲线:

第二题:利用Matlab程序设计一正弦型信号加高斯白噪声的复合信号。(1)分析复合信号的功率谱密度、幅度分布特性; (2)分析复合信号通过RC积分电路后的功率谱密度和相应的幅度分布特性; (3)分析复合信号通过理想低通系统后的功率谱密度和相应的幅度分布特性。 解:设定正选信号的频率为10HZ,抽样频率为100HZ x=sin(2*pi*fc*t)

(1)正弦函数加上高斯白噪声: y=awgn(x,10) y 的幅度分布特性可以通过傅里叶变换得到: Y(jw)=fft(y) y 的功率谱密度: G(w)=Y(jw).*conj(Y(jw)/length(Y(jw))) 随机序列自相关函数的无偏估计公式为: 1 01()()()N m xx n R m x n x n m N m --==+-∑ 01m N ≤≤- (2)复合信号 y 通过RC 积分电路后得到信号y2 通过卷积计算可以得到y2 即:y2= conv2(y,b*pi^-b*t) y2的幅度分布特性可以通过傅里叶变换得到: Y2(jw)=fft(y2) y2的功率谱密度: G2(w)=Y2(jw).*conj(Y2(jw)/length(Y2(jw))) (3)复合信号 y 通过理想滤波器电路后得到信号y3 通过卷积计算可以得到y3 即:y3=conv2(y,sin(10*t)/(pi*t)) y3的幅度分布特性可以通过傅里叶变换得到: Y3(jw)=fft(y3) y3的功率谱密度: G3(w)=Y3(jw).*conj(Y3(jw)/length(Y3(jw)))

现代信号处理大作业

现代信号处理大作业 姓名:潘晓丹 学号:0140349045 班级:A1403492

作业1 LD 算法实现AR 过程估计 1.1 AR 模型 p 阶AR 模型的差分方程为: )()()(1 n w i n x a n x p i i =-+ ∑=,其中)(n w 是均值为0的白噪声。 AR 过程的线性预测方法为:先求得观测数据的自相关函数,然后利用Yule-Walker 方程递推求得模型参数,再根据公式求得功率谱的估计。 Yule-Walker 方程可写成矩阵形式: ??????? ? ????????= ??????? ? ?? ???? ????????????? ??? ??--+-+--000)()2()1(1) 0() 2()1()()2()0()1()2()1()1()0() 1()() 2()1()0(2 σp a a a r p r p r p r p r r r r p r r r r p r r r r p p p xx xx xx xx xx xx xx xx xx xx xx xx xx xx xx xx 1.2 LD 算法介绍 Levinson-Durbin 算法可求解上述问题,其一般步骤为: 1) 计算观测值各自相关系数p j j r xx ,,1, 0),( =;)0(0xx r =ρ;i=1; 2) 利用以下递推公式运算: ) 1(1,...,2,1),()()()() ()()(2 1111 1 1 1 i i i i i i i i i i i j xx i xx i k i j j i a k j a j a k i a j i r j a i r k -=-=--==-?+ -=-----=-∑ρρρ 3) i=i+1,若i>p ,则算法结束;否则,返回(2)。 1.3 matlab 编程实现 以AR 模型:xn=12xn-1-12xn-2+w(n)为例,Matlab 程序代码如下: clear; clc;

测试信号分析与处理作业实验一二

王锋 实验一:利用FFT 作快速相关估计 一、实验目的 a.掌握信号处理的一般方法,了解相关估计在信号分析与处理中的作用。 b.熟悉FFT算法程序;熟练掌握用FFT作快速相关估计的算法。 c.了解快速相关估计的谱分布的情况。 二、实验内容 a.读入实验数据[1]。 b.编写一利用FFT作相关估计的程序[2]。 c.将计算结果表示成图形的形式,给出相关谱的分布情况图。 注[1]:实验数据文件名为“Qjt.dat”。 实验数据来源:三峡前期工程 “覃家沱大桥” 实测桥梁振动数据。 实验数据采样频率:50Hz。 可从数据文件中任意截取几段数据进行分析,数据长度N 自定。 注[2]:采用Matlab 编程。 三、算法讨论及分析 算法为有偏估计,利用FFT计算相关函数 Step 1: 对原序列补N个零,得新序列x2N(n) Step2: 作FFT[x2N(n)]得到X2N(k) Step 3: 取X2N(k)的共轭,得 Step 4: 作 Step 5: 调整与的错位。 四、实验结果分析 1. 该信号可以近似为平稳信号么? 可以近似为平稳信号,随机过程的统计特性不随样本的采样时刻而发生变化。取N=8192,分别取间隔m=500,m=700,m=1000,所得到的均值均为0.5366,方差为47369,与时间无关。

图1-1 自相关函数图 (上图表示的R0,下图为调整后的R0) 2. 该信号是否具有周期性,信噪比如何? >> load Qjt.dat; %加载数据 N=32768; %数据长度 i=1:1:N; %提取数据 plot(i,Qjt(i)); 抛去几个极值点,从图1-2可以看出,数据具有一定的周期性,杂音比较少,说明信噪比较高。 图1-2 数据图

哈尔滨工程大学 语音信号处理实验报告

实 验 报 告 实验课程名称: 语音信号处理实验 姓名: 班级: 20120811 学号: 指导教师 张磊 实验教室 21B#293 实验时间 2015年4月12日 实验成绩 实验序号 实验名称 实验过程 实验结果 实验成绩 实验一 语音信号的端点检测 实验二 语音信号的特征提取 实验三 语音信号的基频提取

实验一 语音信号的端点检测 一、实验目的 1、掌握短时能量的求解方法 2、掌握短时平均过零率的求解方法 3、掌握利用短时平均过零率和短时能量等特征,对输入的语音信号进行端点检测。 二、实验设备 HP 计算机、Matlab 软件 三、实验原理 1、短时能量 语音信号的短时能量分析给出了反应这些幅度变化的一个合适的描述方法。对于信号)}({n x ,短时能量的定义如下: ∑ ∑∞ -∞ =∞ -∞ =*=-= -= m m n n h n x m n h m x m n w m x E )()()()()]()([222 2、短时平均过零率 短时平均过零率是指每帧内信号通过零值的次数。对于连续语音信号,可以 考察其时域波形通过时间轴的情况。对于离散信号,实质上就是信号采样点符号变化的次数。过零率在一定程度上可以反映出频率的信息。短时平均过零率的公式为: ∑∑-+=∞ -∞=--= ---=1)] 1(sgn[)](sgn[2 1 ) ()]1(sgn[)](sgn[21N n n m w w m n m x m x m n w m x m x Z 其中,sgn[.]是符号函数,即 ? ? ?<-≥=0)(10)(1 )](sgn[n x n x n x

随机信号分析大作业

随机信号分析实验报告 信息25班 2120502123 赵梦然

作业题三: 利用Matlab 产生一个具有零均值、单位方差的的高斯白噪声随机序列X(n),并通过一脉冲响应为 (0.8)(0)0 n n h n else =≥??? 的线性滤波器。 (1) 产生一个具有零均值、单位方差的的高斯白噪声随机序列X(n),检验其一维概率密度函 数是否与理论相符。 (2) 绘出输入输出信号的均值、方差、自相关函数及功率谱密度的图形,讨论输出信号服从 何种分布。 (3) 试产生在[-1,+1]区间均匀分布的白噪声序列,并将其替换高斯白噪声通过上述系统。 画出此时的输出图形,并观察讨论输出信号服从何种分布。 作业要求 (1) 用MATLAB 编写程序。最终报告中附代码及实验结果截图。 (2) 实验报告中必须有对实验结果的分析讨论。 提示: (1) 可直接使用matlab 中已有函数产生高斯白噪声随机序列。可使用hist 函数画出序列的 直方图,并与标准高斯分布的概率密度函数做对比。 (2) 为便于卷积操作,当N 很大时,可近似认为h(N)=0。卷积使用matlab 自带的conv 函 数。 (3) 分析均值、方差等时,均可使用matlab 现有函数。功率谱密度和自相关函数可通过傅 里叶变换相互获得。傅里叶变换使用matlab 自带的fft 函数。 (4) 作图使用plot 函数。

一、作业分析: 本题主要考察的是加性高斯白噪声相关问题,因此构造一个高斯白噪声十分重要,故在本题中使用randn函数随机生成一个个符合高斯分布的数据,并由此构成高斯白噪声;而且由于白噪声是无法完全表示的,故此根据噪声长度远大于信号长度时可视为高斯白噪声,构造了一个长度为2000的高斯白噪声来进行试验。 二、作业解答: (1)matlab程序为: x-1000:1:1000; k=1*randn(1,length(x));% 生成零均值单位方差的高斯白噪声。 [f,xi]=ksdensity(x);%利用ksdensity函数估计样本的概率密度。 subplot(1,2,1); plot(x,k); subplot(1,2,2); plot(xi,f); 实验结果为:

测试信号分析与处理作业实验五

王锋 实验五:多种功率谱估计的比较 一、实验目的 a.了解功率谱估计在信号分析中的作用; b.掌握随机信号分析的基础理论,掌握参数模型描述形式下的随机信 号的功率谱的计算方法; c.掌握在计算机上产生随机信号的方法; d.了解不同的功率谱估计方法的优缺点。 二、实验准备 有三个信号源,分别代表三种随机信号(序列)。 信号源1: 123()2cos(2)2cos(2)2cos(2)()x n f n f n f n z n πππ=+++ 其中,1230.08,=0.38,0.40f f f == z(n)是一个一阶 AR 过程,满足方程: ()(1)(1)()z n a z n e n =--+ (1)0.823321a =- e(n)是一高斯分布的实白噪声序列,方差20.1σ= 信号源2和信号源3: 都是4阶的AR 过程,它们分别是一个宽带和一个窄带过程,满足方程: ()(1)(1)(2)(2)(3)(3)(4)(4)()x n a x n a x n a x n a x n e n =--------+ e(n)是一高斯分布的实白噪声序列,方差2σ,参数如下: 三、实验内容 a. 描绘出这三个实验信号的真实功率谱波形。 b. 在计算机上分别产生这个三个信号,令所得到的数据长度 N= 256 。 注意:产生信号的时候注意避开起始瞬态点。例如,可以产生长度为512 的信号序列,然后取后面256 个点作为实验数据。 c. 分别用如下的谱估计方法,对三个信号序列进行谱估计。 1、经典谱估计 周期图法 自相关法 平均周期图法(Bartlett 法)

Welch法(可选每段64 点,重叠32 点,用Hamming 窗)2、现代谱估计 Yule - Walker方程(自相关法) 最小二乘法 注:阶次p可在3-20之间,由自己给定。 四、实验结果分析 生成的信号源

工程信号处理实验报告

( 2011-2012 学年 第二学期) 重庆理工大学研究生课程论文 课程论文题目: 《工程信号处理实验报告》 课程名称 工程信号处理实验 课程类别 □学位课 非学位课 任课教师 谢明 所在学院 汽车学院 学科专业 机械设计及理念 姓名 李文中 学 号 50110802313 提交日期 2012年4月12日

工程信号处理实验报告 姓名:李文中学号:50110802313 实验报告一 实验名称:数据信号采集及采样参数选定 1实验目的 1.1了解信号采集系统的组成,初步掌握信号采集系统的使用。 1.2加深对采样定理的理解,掌握采样参数的选择方法 1.3了解信号采集在工程信号处理中的实际应用,及注意事项。 2 实验原理 2.1 模数转换及其控制 对模拟信号进行采集,就是将模拟信号转换为数字信号,即模/数(A/D)转换,然后送入计算机或专用设备进行处理。模数转换包括三个步骤:(1)采样,(2)量化,(3)编码。采样,是对已知的模拟信号按一定的间隔抽出一个样本数据。若间隔为一定时间 T,则称这种采样为等时间间隔采样。除特别注明外,一般都采用等时间间隔采样;量化,是一种用有限字长的数字量逼近模拟量的过程。编码,是将已经量化的数字量变为二进制数码,因为数字处理器只能接受有限长的二进制数。模拟信号经过这三步转换后,变成了时间上离散、幅值上量化的数字信号。A/D转换器是完成这三个步骤的主要器件。 在信号采集系统中,A/D 转换器与计算机联合使用完成模数转换。用计算机的时钟或用软件产生等间隔采样脉冲控制 A/D 转换器采样。A/D 转换器通过内部电路进行量化与编码,输出有限长的二进制代码。信号采集系统中,通常由以 A/D转换器为核心的接口电路及控制软件,进行信号采集控制。 *注这部分是由本实验所用的信号采集器自动完成的,以上也是实验器材-信号采集器的部分工作原理。以后实验中就不再赘述。 2.2 信号采集的参数选择

现代信号处理大作业题目+答案

研究生“现代信号处理”课程大型作业 (以下四个题目任选三题做) 1. 请用多层感知器(MLP )神经网络误差反向传播(BP )算法实现异或问题(输入为[00;01;10;11]X T =,要求可以判别输出为0或1),并画出学习曲线。其中,非线性函数采用S 型Logistic 函数。 2. 试用奇阶互补法设计两带滤波器组(高、低通互补),进而实现四带滤波器组;并画出其频响。滤波器设计参数为:F p =1.7KHz , F r =2.3KHz , F s =8KHz , A rmin ≥70dB 。 3. 根据《现代数字信号处理》(姚天任等,华中理工大学出版社,2001)第四章附录提供的数据(pp.352-353),试用如下方法估计其功率谱,并画出不同参数情况下的功率谱曲线: 1) Levinson 算法 2) Burg 算法 3) ARMA 模型法 4) MUSIC 算法 4. 图1为均衡带限信号所引起失真的横向或格型自适应均衡器(其中横向FIR 系统长M =11), 系统输入是取值为±1的随机序列)(n x ,其均值为零;参考信号)7()(-=n x n d ;信道具有脉冲响应: 1 2(2)[1cos( )]1,2,3()20 n n h n W π-?+=?=???其它 式中W 用来控制信道的幅度失真(W = 2~4, 如取W = 2.9,3.1,3.3,3.5等),且信道受到均 值为零、方差001.02 =v σ(相当于信噪比为30dB)的高斯白噪声)(n v 的干扰。试比较基 于下列几种算法的自适应均衡器在不同信道失真、不同噪声干扰下的收敛情况(对应于每一种情况,在同一坐标下画出其学习曲线): 1) 横向/格-梯型结构LMS 算法 2) 横向/格-梯型结构RLS 算法 并分析其结果。

吕卫阳—信号分析与处理第二次作业—北京科技大学

周期序列的频谱分析: 已知周期序列在一个周期N=4内的取值为x(n)=[0 1 2 3]采用MATLAB计算该周期序列的频谱(DTFS)。 程序: %周期序列的时域波形 x=[0 1 2 3];n=0:3; N=length(x);figure(1); stem(n,x,'*'); axis([0 4 -4 4]);grid; xlabel('n'); ylabel('x(n)'); title('周期序列时域波形'); for k=0:1:3 dk(k+1)=(x(1)*exp(-j*k*2*pi/N*0)+x(2)*exp(-j*k*2*pi/N*1)+x(3)*exp (-j*k*2*pi/N*2)... +x(4)*exp(-j*k*2*pi/N*3))/N; realdk(k+1)=real(dk(k+1)); imagdk(k+1)=imag(dk(k+1)); magnitude(k+1)=abs(dk(k+1)); phase(k+1)=angle(dk(k+1)); end %周期序列的频谱:实部和虚部 k=0:1:3; figure(2); subplot(2,1,1); stem(k,realdk(k+1),'*'); axis([0 4 -4 4]); xlabel('k'); ylabel('Real Part of d(k)');grid; subplot(2,1,2); stem(k,imagdk(k+1),'*'); axis([0 4 -4 4]); xlabel('k'); ylabel('Imaginary Part of d(k)');grid; %周期序列的频谱:幅值和相位 figure(3); subplot(2,1,1); stem(k,magnitude(k+1),'*'); axis([0 4 -4 4]);

信号处理实验报告

数字信号处理 第四次实验报告 一、 实验目的 1.了解离散系统的零极点与系统因果性能和稳定性的关系 2.观察离散系统零极点对系统冲激响应的影响 3.熟悉MATLAB 中进行离散系统零极点分析的常用子函数 4.加深对离散系统的频率响应特性基本概念的理解 5.了解离散系统的零极点与频响特性之间的关系 6.熟悉MATLAB 中进行离散系统分析频响特性的常用子函数,掌握离散系统幅频响应和相频响应的求解方法。 二、实验过程 9.2已知离散时间系统函数分别为 ) 7.05.0)(7.05.0(3 .0)(1j z j z z z H ++-+-= )1)(1(3 .0)() 8.06.0)(8.06.0(3 .0)(32j z j z z z H j z j z z z H ++-+-= ++-+-= 求这些系统的零极点分布图以及系统的冲击响应,并判断系统因果稳定性。 %---------第一式-----------------------------------------------------------------------------% z1=[0.3,0]';p1=[-0.5+0.7j,-0.5-0.7j]';k=1; %z1零点向量矩阵,p1极点向量矩阵,k 系统增益系数---------------------------% [bl,al]=zp2tf(z1,p1,k); %将零极点增益函数转换为系统传递函数 subplot(3,2,1),zplane(bl,al); %zplane 显示离散系统的零极点分布图 ylabel('极点在单位圆内'); subplot(3,2,2),impz(bl,al,20); %impz 绘制系统的冲激响应图 %---------第二式-----------------------------------------------------------------------------% z2=[0,3,0]';p2=[-0.6+0.8j,-0.6-0.8j]'; %z2零点向量矩阵,p2极点向量矩阵---------------------------------------------------% [b2,a2]=zp2tf(z2,p2,k); %将零极点增益函数转换为系统传递函数 subplot(3,2,3),zplane(b2,a2); %zplane 显示离散系统的零极点分布图 ylabel('极点在单位圆上'); subplot(3,2,4),impz(b2,a2,20); %impz 绘制系统的冲激响应图 %---------第三式-----------------------------------------------------------------------------%

现代信号处理作业

1.总结学过的滤波器设计方法,用matlab 仿真例子分析不同设计方法的滤波器的性能及适应场合。 答: 1.1模拟低通滤波器的设计方法 1.1.1 Butterworth 滤波器设计步骤: ⑴.确定阶次N ① 已知Ωc 、Ωs 和As 求Butterworth DF 阶数N ② 已知Ωc 、Ωs 和Ω=Ωp()的衰减 Ap 求Butterworth DF 阶数N ③ 已知Ωp 、Ωs 和 Ω=Ωp 的衰减Ap 和As 求Butterworth DF 阶数N 3dB p Ω≠-/10 /1022(/)10 1,(/)101p s A A N N p c s c ΩΩ=-ΩΩ=-则:

⑵.用阶次N 确定 根据公式: 在左半平面的极点即为的极点,因而 1.1.2 切比雪夫低通滤波器设计步骤: ⑴.确定技术指标 归一化: ⑵.根据技术指标求出滤波器阶数N 及: ⑶.求出归一化系统函数 其中极点由下式求出: ()a H s 2,2N ()()a a H s H s -()a H s ,2,,N p Ωp αs Ωs α/1p p p λ=ΩΩ=/s s p λ=ΩΩε0.12 10 1δε=-p δα=

或者由和S 直接查表得 2.数字低通滤波器的设计步骤: (1) 确定数字低通滤波器的技术指标:通带截止频率p ω、通带最大衰减系数 p α、 阻带截止频率ω、阻带最小衰减系数s α。 (2)将数字低通滤波器的技术指标转换成模拟低通滤波器的技术指标。 巴特沃斯: 切比雪夫: N ()a H p /s s p λ=ΩΩ0.1210 1δ ε=-p δα=

相关文档
最新文档