信号时域与频域分析

信号时域与频域分析
信号时域与频域分析

信号时域与频域分析

实验报告

姓名:杨

班级:机械

学号: 213

实验数据中,电机转速为1200r/min,采样频率为1280Hz。Hz3为X位移振幅数据,Hz4为Y位移振幅数据,Hz5为速度振幅数据。

Matlab中信号特征对应函数编程

ma = max(Hz) %最大值

mi = min(Hz) %最小值

me = mean(Hz) %平均值

pk = ma-mi %峰-峰值

va = var(Hz); %方差

st = std(Hz); %标准差

ku = kurtosis(Hz); %峭度

rm = rms(Hz); %均方根

一、X轴位移测量分析

plot(Fs3,Hz3)时域图:

ma =52.0261

mi =56.7010

me =1.8200

pk =108.7271

va =1.3870e+03

st =37.2431

ku =1.5462

rm =37.2693

频域图:

fs=1280;

x=Hz3;

N=length(Hz3);

df=fs/N;

f=0:df:N*df-df;

y=fft(x);

y=abs(y)*2/N;

figure(1);

plot(f,y);

xlabel('频率/Hz')

ylabel('幅值')

频谱幅值取得最大值51.9847um,频率为20Hz,与电机转速对应频率一致,应为电机轴未动平衡所致;二倍频处有较大振幅,可能为轴承间隙过大所致。

二、Y轴位移测量分析

plot(Fs4,Hz4)时域图:

ma =61.3987

mi =-74.6488

me =-1.1948

pk =136.0475

av =42.6109

va =2.2428e+03

st =47.3582

ku =1.5135

rm =47.3501

频域图:

fs=1280;

x=Hz4;

N=length(Hz4);

df=fs/N;

f=0:df:N*df-df;

y=fft(x);

y=abs(y)*2/N;

figure(1);

plot(f,y);

xlabel('频率/Hz')

ylabel('幅值')

频谱幅值取得最大值66.6319um,频率为20Hz,与电机转速对应频率一致,应为电机轴未动平衡所致;二倍频处有较大振幅,可能为轴承间隙过大所致。

三、速度测量分析

plot(Fs5,Hz5)时域图:

ma =1.0907

mi =0.1652

me =0.6323

pk =0.9255

av =0.6323

va =0.0397

st =0.1993

ku =1.9936

rm =0.6630

频域图:

fs=1280;

x=Hz5;

N=length(Hz5);

df=fs/N;

f=0:df:N*df-df;

y=fft(x);

y=abs(y)*2/N;

figure(1);

plot(f,y);

xlabel('频率/Hz')

ylabel('幅值')

速度频谱幅值取得最大值1.2647mm/s,频率为20Hz,与电机转速对应频率一致。振幅主要集中在20Hz附近,高频较为稳定。

速度自相关函数图:

fs=1280;

x=Hz;

N=length(Hz);

df=fs/N;

f=0:df:N*df-df;

[a,b]=xcorr(Hz,'unbiased');

plot(b*df,a);

title('速度自相关函数');

xlabel('t');

四、轴心轨迹测量分析

figure(1);

plot(Hz3,Hz4)

grid on;

轴心轨迹图:

五、思考题分析

1.(1)A,B的波形图:

fs=1024;

t=0:1/fs:1;

x=10*sin(60*pi*t+pi/4)+5*sin(120*pi*t+pi/3); y=12*sin(60*pi*t+pi/2)+4*sin(120*pi*t+pi/6); subplot(2,1,1);

plot(t,x);

title('A的波形图')

xlabel('时间/s')

ylabel('幅值')

subplot(2,1,2);

plot(t,y);

title('B的波形图')

xlabel('时间/s')

ylabel('幅值')

figure(2);

plot(x,y);

title('轴心轨迹');

(2)B的幅值谱,相位谱,功率谱:

fs=1024;

df=1/fs;

t=0:df:1;

N=length(t);

y=12*sin(60*pi*t+pi/2)+4*sin(120*pi*t+pi/6);

f=fft(y,N);

mag=abs(f)*2/N;

phase=angle(f);

power=mag.^2;

F=0:df*N:(N-1)/N/df;

figure(1);

plot(F(1:(N+1)/2),mag(1:(N+1)/2));

title('B的幅值谱');

figure(2);

plot(F(1:(N+1)/2),phase(1:(N+1)/2));

title('B的相位谱');

figure(3);

plot(F(1:(N+1)/2),power(1:(N+1)/2));

title('B的功率谱');

B的幅值谱:

的B

相位

谱:

B的功率谱:

(3)A和B的互相关函数,A的自相关函数:fs=1024;

df=1/fs;

t=0:df:1;

N=length(t);

x=10*sin(60*pi*t+pi/4)+5*sin(120*pi*t+pi/3);

y=12*sin(60*pi*t+pi/2)+4*sin(120*pi*t+pi/6); [a,b]=xcorr(x,y,'unbiased');

figure(1);

plot(b,a);

title('A,B的互相关图'); [a,b]=xcorr(x,'unbiased'); figure(2);

plot(b,a);

title('A的自相关图'); A、B的互相关图:

A的自相关图:

2.对下列信号进行短时傅里叶变换及EMD分解

建立sa.m文件,建立函数

functionsd=sa(a,b,f,ang,t)

if t>b

sd=sin(2*pi*f*t+ang)*exp(a*(t-b));

else

sd=0;

end

t=0:0.001:2;

x=8*sin(60*pi*t+pi/12)+4*sin(120*pi*t+pi/2)+sin(300*pi*t+pi/6)+20*sa(20,0.2,250, pi/3,t);

[Spec,Freq]=STFT(x,542,64,1);

短时傅里叶变换图:

t=0:0.001:2;

x=8*sin(60*pi*t+pi/12)+4*sin(120*pi*t+pi/2)+sin(300*pi*t+pi/6)+20*sa(20,0.2,250, pi/3,t);

imf = emd(x);

[m n]=size(imf);

emd_visu(x,t,imf);

EMD分解图:

实验五 信号与系统的复频域分析

实验五 信号与系统的复频域分析 王靖 08通信 12号 实验目的 (1)掌握利用MA TLAB 进行连续时间信号与系统的复频域分析。 (2)掌握利用MA TLAB 进行离散系统的复频域分析。 实验环境 安装MATLAB7.0以上版本的计算机 实验内容 1. 利用help 命令了解以下命令的基本用法 residue ,roots ,pzmap ,cart2pol ,residuez ,tf2zp ,zplane 2. 部分分式展开的MATLAB 实现 用部分分式展开法求X(s)的反变换。 2321 ()452s X s s s s +=+++ 步骤一:建立新的m 文件,保存并命名为program1.m 。 步骤二:输入以下命令,理解每条命令的含义。 %program1,部分分式展开法求反变换 [10 1];[1452];[,,](,) n u m d en r p k resid u e n u m d en === 步骤三:保存程序并运行,记录得到的结果。 如右图所示 步骤四:由得到的结果可以直接获得X(s)展开表示式 25 4 2 ()21(1)X s s s s =-++++: 步骤五:由此可得到X(s)反变换的原函数,记录。 X(t)=(5exp(-2*t)-4exp(-t)+2texp(-t)) 思考:将其转换成极坐标形式,应该如何使用cart2pol 命令?离散系统的部分分式展开,如何使用命 令residuez ,得到的结果如何利用? 将笛卡尔坐标转化为极坐标用 [angle,mag]=cart2pol(real(r),imag(r)) [r,p,k] = residuez(nun,,den)

北京交通大学信号与系统时域分析

北京交通大学信号与系统时域分析

【研讨题目2】 信号与系统时域分析专题研讨 【目的】 1.研究用离散方法近似计算连续信号的卷积积分; 2.通过分析近似计算卷积积分过程中出现的问题,锻炼学生分析问题和解决问题的能力; 【知识点】 信号时域分析,卷积积分,卷积和 【研讨题目】连续信号卷积积分的数值近似计算 两个连续信号的卷积积分定义为 τττd )()()(-= ?∞ ∞ -t h x t y 为了能用数值方法进行计算,需对连续信号进行抽样。记x [k ]=x (k ), h [k ]=h (k ),为 进行数值计算所选定的抽样间隔,可以证明连续信号卷积积分可近似的表示为 (Δ)Δ([][])y k x k h k ≈?* (1) 由式(1)可知,可以利用Matlab 提供的conv 函数近似计算连续信号的卷积积分。 一、(*)理论分析 为了对近似计算的结果进行分析,用解析的方法计算下列卷积积分,推出卷积积分的解析表达式; (1) 时限信号卷积积分 x 1(t )=u (t )-u (t -1),y 1(t )=x 1(t )*x 1(t ); 卷积结果为:y1(t)= x 1(t )*x 1(t )=r(t)-2*r(t-1)+r(t-2) (2) 分段常数信号卷积积分 x 2(t )= x 1(t )+2 x 1(t -1)+ x 1(t -2),h 2(t )= x 1(t )- x 1(t -1), y 2(t )=x 2(t )*h 2(t ); 卷积结果为:y2(t)= x 2(t )*h 2(t ) =y1(t)+y1(t-1)-y1(t-2)-y1(t-3) =r(t)-r(t-1)-2*r(t-2)+2*r(t-3)+r(t-4)-r(t-5) (3) 非时限信号卷积积分 x 3(t )=u (t ),h 3(t )=e -t u (t ), y 3(t )=x 3(t )*h 3(t ) 卷积结果为:y3= x 3(t )*h 3(t ) =[1-exp(-t)]*u(t) 二、(*)时限信号卷积积分的近似计算 取不同的△值,用Matlab 函数conv 近似计算卷积积分y 1(t )并画出其波形,讨论的取值对计算结果的影响。

信号时域频域及其转换

信号分析方法概述: 通用的基础理论是信号分析的两种方法:1 是将信号描述成时间的函数 2 是将信号描述成频率的函数。也有用时域和频率联合起来表示信号的方法。时域、频域两种分析方法提供了不同的角度,它们提供的信息都是一样,只是在不同的时候分析起来哪个方便就用哪个。 思考: 原则上时域中只有一个信号波(时域的频率实际上是开关器件转动速度或时钟循环次数,时域中只有周期的概念),而对应频域(纯数学概念)则有多个频率分量。 人们很容易认识到自己生活在时域与空间域之中(加起来构成了三维空间),所以比较好理解时域的波形(其参数有:符号周期、时钟频率、幅值、相位)、空间域的多径信号也比较好理解。 但数学告诉我们,自己生活在N维空间之中,频域就是其中一维。时域的信号在频域中会被对应到多个频率中,频域的每个信号有自己的频率、幅值、相位、周期(它们取值不同,可以表示不同的符号,所以频域中每个信号的频率围就构成了一个传输信道。 时域中波形变换速度越快(上升时间越短),对应频域的频率点越丰富。 所以:OFDM中,IFFT把频域转时域的原因是:IFFT的输入是多个频率抽样点(即各子信道的符号),而IFFT之后只有一个波形,其中即OFDM符号,只有一个周期。 时域 时域是真实世界,是惟一实际存在的域。因为我们的经历都是在时域中发展和验证的,已经习惯于事件按时间的先后顺序地发生。而评估数字产品的性能时,通常在时域中进行分析,因为产品的性能最终就是在时域中测量的。 时钟波形的两个重要参数是时钟周期和上升时间。 时钟周期就是时钟循环重复一次的时间间隔,通产用ns度量。时钟频率Fclock,即1秒钟时钟循环的次数,是时钟周期Tclock的倒数。 Fclock=1/Tclock 上升时间与信号从低电平跳变到高电平所经历的时间有关,通常有两种定义。一种是10-90上升时间,指信号从终值的10%跳变到90%所经历的时间。这通常是一种默认的表达方式,可以从波形的时域图上直接读出。第二种定义方式是20-80上升时间,这是指从终值的20%跳变到80%所经历的时间。 时域波形的下降时间也有一个相应的值。根据逻辑系列可知,下降时间通常要比上升时间短一些,这是由典型CMOS输出驱动器的设计造成的。在典型的输出驱动器中,p管和n 管在电源轨道Vcc和Vss间是串联的,输出连在这个两个管子的中间。在任一时间,只有一个晶体管导通,至于是哪一个管子导通取决于输出的高或低状态。 假设周期矩形脉冲信号f(t)的脉冲宽度为τ,脉冲幅度为E,重复周期为T,

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

北京理工大学信号与系统实验报告5-连续时间系统的复频域分析

北京理工大学信号与系统实验报告5-连续时间系统的复频域分析

实验5连续时间系统的复频域分析 (综合型实验) 一、实验目的 1)掌握拉普拉斯变换及其反变换的定义并掌握MATLAB 实现方法。 2)学习和掌握连续时间系统函数的定义及复频域分析方法。 3)掌握系统零极点的定义,加深理解系统零极点分布与系统特性的关系。 二、实验原理与方法 1.拉普拉斯变换 连续时间信号x(t)的拉普拉斯变换定义为 (s)(t)e st X x dt +∞ --∞ = ? (1) 拉普拉斯反变换为1 (t)(s)e 2j st j x X ds j σσπ+∞ -∞ =? (2) MATLAB 中相应函数如下: (F) L laplace = 符号表达式F 拉氏变换,F 中时间变量为t ,返回变量为s 的结果表达式。 (F,t)L laplace =用t 替换结果中的变量s 。 () F ilaplace L =以s 为变量的符号表达式L 的拉氏反变换,返回时间变量为t 的结果表达式。 (,) F ilaplace L x =用x 替换结果中的变量t 。

的连续时间系统,其系统函数为s 的有理函数 110 110 ...(s)...M M M M N N N N b s b s b H a s a s a ----+++= +++ (7) 3.连续时间系统的零极点分析 系统的零点指使式(7)的分子多项式为零的点,极点指使分母多项式为零的点,零点使系统的值为零,极点使系统的值为无穷大。通常将系统函数的零极点绘在s 平面上,零点用O 表示,极点用?表示,这样得到的图形为零极点分布图。可以通过利用MATLAB 中的求多项式根的roots 函数来实现对(7)分子分母根的求解,调用格式如下: r=roots(c),c 为多项式的系数向量,返回值r 为多项式的根向量。 求取零极点以及绘制系统函数的零极点分布图可以采用pzmap 函数,调用格式如下: pzmap(sys)绘出由系统模型sys 描述的系统的零极点分布图。 [p,z]=pzmap(sys)这种调用方式返回极点与零点,不绘出零极点分布图。 还有两个专用函数tf2zp 和zp2tf 可实现系统的传递函数模型和零极点增益模型的转换。调用格

离散信号与系统时域分析

目录 第1章设计任务及要求 (1) 1.1课程设计内容 (1) 1.2课程设计要求 (1) 第2章设计原理 (2) 2.1离散信号与系统的时域分析设计 (2) 2.1.1描写系统特性的方法介绍 (2) 2.1.2系统的时域特性 (2) 第3章设计实现 (3) 3.1实验内容与方法 (3) 3.1.1实验内容 (3) 第4章设计结果及分析 (3) 4.1程序设计结果及分析 (4) 总结 (7) 参考文献: (7) 附录: (8)

第1章 设计任务及要求 1.1课程设计内容 编制Matlab 程序,完成以下功能,产生系统输入信号;根据系统差分方程求解单位脉冲响应序列;根据输入信号求解输出响应;用实验方法检查系统是否稳定;绘制相关信号的波形。具体要求如下: (1) 给定一个低通滤波器的差分方程为 ()0.05()0.05(1)0.9(1)y n x n x n y n =+-+- 输入信号分别为182()=()()()x n R n x n u n =, ① 分别求出系统响应,并画出其波形。 ② 求出系统的单位脉冲响应,画出其波形。 (2) 给定系统的单位脉冲响应为1102()=()()() 2.5(1) 2.5(2)(3)h n R n h n n n n n δδδδ=+-+-+-,用线性卷积法求18()=()x n R n 分别对系统h1(n)和h2(n)的输出响应,并画出波形。 (3) 给定一谐振器的差分方程为() 1.8237(1)-0.9801(2)()(2)o o y n y n y n b x n b x n =--++-令b0=1/100.49,谐振器的谐振频率为0.4rad 。 1) 用实验方法检查系统是否稳定。输入信号为u(n)时,画出系统输出波形。 2) 给定输入信号为()=sin(0.014)sin(0.4)x n n n +求出系统的输出响应,并画出其波形。 1.2课程设计要求 1. 要求独立完成设计任务。 2. 课程设计说明书封面格式要求见《天津城市建设学院课程设计教学工作规范》附表1 3. 课程设计的说明书要求简洁、通顺,计算正确,图纸表达内容完整、清楚、规范。 4. 简述离散系统时域分析方法和通过实验判断系统稳定性的方法;完成以上设计实验并对结果进行分析和解释;打印程序清单和要求画出的信号波形;写出本次课程设计的收获和体会。 5. 课设说明书要求: 1) 说明题目的设计原理和思路、采用方法及设计流程。 2) 详细介绍运用的理论知识和主要的Matlab 程序。 3) 绘制结果图形并对仿真结果进行详细的分析。

周期矩形信号的频谱分析

1.周期信号的频谱 周期信号在满足一定条件时,可以分解为无数三角信号或指数之和。这就是周期信号的傅里叶级数展开。在三角形式傅里叶级数中,各谐波分量的形式为()1cos n n A n t ω?+;在指数形式傅里叶级数中,分量的形式必定为1j n t n F e ω 与1-j -n t n F e ω 成对出现。为了把周期信号所具有的各 次谐波分量以及各谐波分量的特征(如模、相角等)形象地表示出来,通常直接画出各次谐波的组成情况,因而它属于信号的频域描述。 以周期矩形脉冲信号为lifenxi 周期信号频谱的特点。周期矩形信号在一个周期(-T/2,T/2)内的时域表达式为 ,2 0,>2 ()A t T t f t ττ ≤?=?? (2-6) 其傅里叶复数系数为 12 n n A F Sa T ωττ?? = ??? (2-7) 由于傅里叶复系数为实数,因而各谐波分量的相位为零(n F 为正)或为π±(n F 为负),因此不需要分别画出幅度频谱n F 与相位频谱n φ。可以直接画出傅里叶系数n F 的分布图。 如图2.4.1所示。该图显示了周期性矩形脉冲信号()T f t 频谱的一些性质,实际上那个也是周期性信号频谱的普遍特性: ① 离散状频谱。即谱线只画出现在1ω的整数倍频率上,两条谱线的间隔为1ω(等于2π/t )。 ② 谱线宽度的包络线按采样函数()1/2a S n ωτ的规律变化。如图2.4.2所示。但1ω 为 2π τ 时,即( )2m π ωτ =(m=1,2,……)时,包络线经过零点。在两相邻 零点之间,包络线有极值点,极值的大小分别为-0.212()2A T τ,

信号时域与频域分析

信号时域与频域分析 实验报告 姓名:杨 班级:机械 学号: 213

实验数据中,电机转速为1200r/min,采样频率为1280Hz。Hz3为X位移振幅数据,Hz4为Y位移振幅数据,Hz5为速度振幅数据。 Matlab中信号特征对应函数编程 ma = max(Hz) %最大值 mi = min(Hz) %最小值 me = mean(Hz) %平均值 pk = ma-mi %峰-峰值 va = var(Hz); %方差 st = std(Hz); %标准差 ku = kurtosis(Hz); %峭度 rm = rms(Hz); %均方根 一、X轴位移测量分析 plot(Fs3,Hz3)时域图: ma =52.0261 mi =56.7010 me =1.8200 pk =108.7271 va =1.3870e+03 st =37.2431 ku =1.5462 rm =37.2693 频域图: fs=1280; x=Hz3; N=length(Hz3); df=fs/N; f=0:df:N*df-df; y=fft(x); y=abs(y)*2/N; figure(1); plot(f,y); xlabel('频率/Hz') ylabel('幅值') 频谱幅值取得最大值51.9847um,频率为20Hz,与电机转速对应频率一致,应为电机轴未动平衡所致;二倍频处有较大振幅,可能为轴承间隙过大所致。

二、Y轴位移测量分析 plot(Fs4,Hz4)时域图: ma =61.3987 mi =-74.6488 me =-1.1948 pk =136.0475 av =42.6109 va =2.2428e+03 st =47.3582 ku =1.5135 rm =47.3501 频域图: fs=1280; x=Hz4; N=length(Hz4); df=fs/N; f=0:df:N*df-df; y=fft(x); y=abs(y)*2/N; figure(1); plot(f,y); xlabel('频率/Hz') ylabel('幅值') 频谱幅值取得最大值66.6319um,频率为20Hz,与电机转速对应频率一致,应为电机轴未动平衡所致;二倍频处有较大振幅,可能为轴承间隙过大所致。

实验六-信号与系统复频域分析

实验六信号与系统复频域分析 一、实验目的 1.学会用MATLAB进行部分分式展开; 2.学会用MATLAB分析LTI系统的特性; 3.学会用MATLAB进行Laplace正、反变换。 4.学会用MATLAB画离散系统零极点图; 5.学会用MATLAB分析离散系统的频率特性; 二、实验原理及内容 1.用MATLAB进行部分分式展开 用MATLAB函数residue可以得到复杂有理分式F(s)的部分分式展开式,其调用格式为 其中,num,den分别为F(s)的分子和分母多项式的系数向量,r为部分分式的系数,p为极点,k为F(s)中整式部分的系数,若F(s)为有理真分式,则k为零。 例6-1 用部分分式展开法求F(s)的反变换 解:其MATLAB程序为 format rat; num=[1,2]; den=[1,4,3,0]; [r,p]=residue(num,den) 程序中format rat是将结果数据以分数形式显示

F(s)可展开为 210.536()13 F s s s s --=++++ 所以,F(s)的反变换为 3211()()326t t f t e e u t --??=--???? 2.用MATLAB 分析LTI 系统的特性 系统函数H (s )通常是一个有理分式,其分子和分母均为多项式。计算H (s )的零极点可以应用MATLAB 中的roots 函数,求出分子和分母多项式的根,然后用plot 命令画图。 在MATLAB 中还有一种更简便的方法画系统函数H (s )的零极点分布图,即用pzmap 函数画图。其调用格式为 pzmap(sys) sys 表示LTI 系统的模型,要借助tf 函数获得,其调用格式为 sys=tf(b,a) 式中,b 和a 分别为系统函数H (s )的分子和分母多项式的系数向量。 如果已知系统函数H (s ),求系统的单位冲激响应h(t)和频 率响应H ω(j )可以用以前介绍过的impulse 和freqs 函数。 例6-2 已知系统函数为 321221 s s s +++H(s)= 试画出其零极点分布图,求系统的单位冲激响应h(t)和频率响应H ω(j ),并判断系统是否稳定。 解:其MATLAB 程序如下: num=[1];

信号与系统实验报告实验一 信号与系统的时域分析

实验一信号与系统的时域分析 一、实验目的 1、熟悉与掌握常用的用于信号与系统时域仿真分析的MA TLAB函数; 2、掌握连续时间与离散时间信号的MA TLAB产生,掌握用周期延拓的方法将一个非周期信号进行周期信号延拓形成一个周期信号的MA TLAB编程; 3、牢固掌握系统的单位冲激响应的概念,掌握LTI系统的卷积表达式及其物理意义,掌握卷积的计算方法、卷积的基本性质; 4、掌握利用MA TLAB计算卷积的编程方法,并利用所编写的MA TLAB程序验证卷积的常用基本性质; 掌握MA TLAB描述LTI系统的常用方法及有关函数,并学会利用MATLAB求解LTI系统响应,绘制相应曲线。 基本要求:掌握用MA TLAB描述连续时间信号与离散时间信号的方法,能够编写MATLAB程序,实现各种信号的时域变换与运算,并且以图形的方式再现各种信号的波形。掌握线性时不变连续系统的时域数学模型用MA TLAB描述的方法,掌握卷积运算、线性常系数微分方程的求解编程。 二、实验原理 信号(Signal)一般都就是随某一个或某几个独立变量的变化而变化的,例如,温度、压力、 声音,还有股票市场的日收盘指数等,这些信号都就是随时间的变化而变化的,还有一些信号,例如在研究地球结构时,地下某处的密度就就是随着海拔高度的变化而变化的。一幅图片中的每一个象素点的位置取决于两个坐标轴,即横轴与纵轴,因此,图像信号具有两个或两个以上的独立变量。 在《信号与系统》课程中,我们只关注这种只有一个独立变量(Independent variable)的信号,并且把这个独立变量统称为时间变量(Time variable),不管这个独立变量就是否就是时间变量。 在自然界中,大多数信号的时间变量都就是连续变化的,因此这种信号被称为连续时间信号(Continuous-Time Signals)或模拟信号(Analog Signals),例如前面提到的温度、压力与声音 信号就就是连续时间信号的例子。但就是,还有一些信号的独立时间变量就是离散变化的,这种信号称为离散时间信号。前面提到的股票市场的日收盘指数,由于相邻两个交易日的日收盘指数相隔24小时,这意味着日收盘指数的时间变量就是不连续的,因此日收盘指数就是离散时间信号。 而系统则用于对信号进行运算或处理,或者从信号中提取有用的信息,或者滤出信号中某些无用的成分,如滤波,从而产生人们所希望的新的信号。系统通常就是由若干部件或单元组成的一个整体(Entity)。系统可分为很多不同的类型,例如,根据系统所处理的信号的不同,系统可分为连续时间系统(Continuous-time system)与离散时间系统(Discrete-time system),根

周期信号的时域及其频域分析

周期信号的时域及其频域分析 姓名:张敏靓学号:1007433014 一、实验目的 1.掌握Multisim软件的应用及用虚拟仪器对周期信号的频谱测量 2.掌握选频电平表的使用,对信号发生器输出信号(方波、矩形波、 三角波等)频谱的测量 二、实验原理 周期信号的傅里叶级数分析法,可以把周期信号表示为三角傅里叶级数或指数傅里叶级数,其中周期信号满足。 1. 周期信号表示为三角傅里叶级数 2. 周期信号表示为指数傅里叶级数 其中, 周期矩形信号的频谱

三、实验内容 1.在Multisim上实现周期信号的时域、频域测量及分析 (1)绘制测量电路 (2)周期信号时域、频域(幅度频谱)的仿真测量 虚拟信号发生器分别设置如下参数: 周期方波信号:周期T=100μs,脉冲宽度τ=50μs,脉冲幅度 V P=5V; 周期矩形信号:周期T=100μs,脉冲宽度τ=20μs,脉冲幅度 V P=5V; 周期三角波信号:周期T=200μs,脉冲幅度V P=5V; 采用虚拟示波器及虚拟频谱仪分别测量上述信号的时域、频域波形并保存测试波形及数据。

2.周期信号时域、频域(幅度频谱)的测量 信号发生器、示波器、选频电平表的连线如上图所示。信号发生器的输出信号分别为周期分别信号、周期矩形信号、周期三角波信号,参数设置同仿真测量。采用示波器及选频电平表对信号发生器的输出信号分别测量,并将测量数据记录下表中。

四、实验总结 1.在周期矩形信号的实验中,信号频率减小,频谱减小;信号占空 比减小,频谱减小;幅度值减小,频谱减小。 2.未安装Origin绘图软件,Excel绘图未能达到理想效果。

实验二连续时间信号的频域分析

实验二 连续时间信号的频域分析 一、实验目的 1、掌握连续时间周期信号的傅里叶级数的物理意义和分析方法; 2、观察截短傅里叶级数而产生的“Gibbs 现象”,了解其特点以及产生的原因; 3、掌握连续时间傅里叶变换的分析方法及其物理意义; 4、掌握各种典型的连续时间非周期信号的频谱特征以及傅里叶变换的主要性质; 5、学习掌握利用Matlab 语言编写计算CTFS 、CTFT 和DTFT 的仿真程序,并能利用这些程序对一些典型信号进行频谱分析,验证CTFT 、DTFT 的若干重要性质。 基本要求:掌握并深刻理傅里叶变换的物理意义,掌握信号的傅里叶变换的计算方法,掌握利用Matlab 编程完成相关的傅里叶变换的计算。 二、原理说明 1、连续时间周期信号的傅里叶级数CTFS 分析 任何一个周期为T 1的正弦周期信号,只要满足狄利克利条件,就可以展开成傅里叶级数。 三角傅里叶级数为: ∑∞ =++=1 000)]sin()cos([)(k k k t k b t k a a t x ωω 2.1 或: ∑∞=++=1 00)cos()(k k k t k c a t x ?ω 2.2 其中1 02T πω=,称为信号的基本频率(Fundamental frequency ),k k b a a ,和,0分别是信号)(t x 的直流分量、 余弦分量幅度和正弦分量幅度,k k c ?、为合并同频率项之后各正弦谐波分量的幅度和初相位,它们都是频率0ωk 的函数,绘制出它们与0ωk 之间的图像,称为信号的频谱图(简称“频谱”),k c -0ωk 图像为幅度谱,k ?-0ωk 图像为相位谱。 三角形式傅里叶级数表明,如果一个周期信号x(t),满足狄里克利条件,就可以被看作是由很多不同频率的互为谐波关系(harmonically related )的正弦信号所组成,其中每一个不同频率的正弦信号称为正弦谐波分量 (Sinusoid component),其幅度(amplitude )为k c 。也可以反过来理解三角傅里叶级数:用无限多个正弦谐波分量可以合成一个任意的非正弦周期信号。 指数形式的傅里叶级数为:

肌电信号的时域和频域分析

肌电信号的时域和频域分析 摘要:肌电信号是产生肌肉力的电信号根源,它是肌肉中很多运动单元动作电位在时间和空间上的叠加,反映了神经,肌肉的功能状态,在基础医学研究、临床诊断和康复工程中有广泛的应用。 其种类重要有两种:一,临床肌电图检查多采用针电极插入肌肉检测肌 电图,其优点是干扰小,定位性好,易识别,但由于它是一种有创伤的检测 方法,其应用收到了一定的限制。二,表面肌电则是从人体皮肤表面通过电 极记录下来的神经肌肉活动时发放的生物电信号,属于无创伤性,操作简单,病人易接受,有着广泛的应用前景。 本次设计基于matlab用小波变换对肌电信号进行消噪处理,分别选用20N 的肌电信号数据和50N的肌电数据进行对比,最后在GUI界面上完成相应的功能处理。 关键字:肌电信号 Matlab 小波去噪 GUI 第一章绪论 肌电信号是产生肌肉力的电信号根源,它是肌肉中很多运动单元动作电位在时间和空间上的叠加,反映了神经,肌肉的功能状态,在基础医学研究、临床诊断和康复工程中有广泛的应用。 其种类重要有两种:一,临床肌电图检查多采用针电极插入肌肉检测肌电图,其优点是干扰小,定位性好,易识别,但由于它是一种有创伤的检测方法,其应用收到了一定的限制。二,表面肌电则是从人体皮肤表面通过电极记录下来的神经肌肉活动时发放的生物电信号,属于无创伤性,操作简单,病人易接受,有着广泛的应用前景。 肌电信号本身是一种较微弱的电信号。检测和记录表面肌电信号,需要考虑的主要问题是尽量消除噪声和干扰的影响, 提高信号的保真度[1]。

第二章肌电信号的时域分析 2.1 肌电信号时域图的显示及比较 肌电信号采用两个不同的数据进行比较,通过比较时域图及其特性来进行分析[2]。其图像如下所示: 如上图所示:肌电数据分别是同一个体在20N的力和50N的力所反映的图像。可以看出在不同作用力时,其图像的差别很大。 2.2 时域参数 2.2.1 均值 对于一个随机变量来说,均值是一个很重要的数值特征。粗略的说,就是来描述一个群体的平均水平。其严格的数学定义非常的简单,就是一个随机变量关于概率测度的积分。这样的积分在测度轮或者实分析里是没有什么直观的解释的。而在概率论里却成为了一个群体的主要指标。在此处,均值表示肌电信号的平均水平。 2.2.2 标准差 标准差(Standard Deviation),也称均方差(mean square error),是各数据偏离平均数的距离的平均数,它是离均差平方和平均后的方根,用σ表示。

连续时间信号与系统的频域分析

第3章连续时间信号与系统的频域分析3.1 学习要求 1、掌握周期信号的频谱及其特点; 2、了解周期信号的响应问题; 3、掌握非周期信号的频域描述——傅立叶变换; 4、熟练掌握傅立叶变换的性质与应用; 5、掌握系统的频域特性及响应问题; 6、了解系统的无失真传输和理想滤波。 3.2 本章重点 1、频谱的概念及其特性; 2、傅里叶变换及其基本性质; 3、响应的频域分析方法; 4、系统频率响应的概念。 3.3 知识结构

3.4内容摘要 3.4.1信号的正交分解 两个矢量1V 和2V 正交的条件是这两个矢量的点乘为零,即: o 1212cos900?=?=V V V V 若有一个定义在区间()12,t t 的实函数集{}()(1,2,,)i g t i n =L ,在该集合中所有的函数满足 ?????=≠===??2 1 21,,2,1,0)()(,,2,1)(2t t j i t t i i n j j i dt t g t g n i k dt t g ΛΛ 则称这个函数集为区间()12,t t 上的正交函数集。式中i k 为常数,当1i k =时,称此函数集为归一化正交函数集。 若实函数集{}(),1,2,,i g t i n =L 是区间()12,t t 内的正交函数集,且除()i g t 之外 {}(),1,2,,i g t i n =L 中不存在()x t 满足下式 2 1 20()t t x t dt <<∞?且2 1 ()()0t i t x t g t dt =? 则称函数集{}(),1,2,,i g t i n =L 为完备正交函数集。 若在区间()12,t t 上找到了一个完备正交函数集{}(),1,2,,i g t i n =L ,那么,在此区间的信号()x t 可以精确地用它们的线性组合来表示 11221 ()()()()()n n i i i x t C g t C g t C g t C g t ∞ ==++++=∑L L 各分量的标量系数为 2 1 21 2 ()()d ()d t i t i t i t x t g t t C g t t = ?? 系数i C 只与()x t 和()i g t 有关,而且可以互相独立求取。 3.4.2周期信号的傅里叶级数 1、三角形式的傅里叶级数 0001 ()(cos sin )n n n x t a a n t b n t ωω∞ ===++∑

北京理工大学信号与系统实验实验5连续时间系统地复频域分析报告报告材料

实验5 连续时间系统的复频域分析 一、实验目的 1.掌握拉普拉斯变换及其反变换的定义,并掌握MATLAB 实现方法。 2.学习和掌握连续时间系统系统函数的定义及复频域分析方法。 3.掌握系统零极点的定义,加深理解系统零极点分布与系统特性的关系。 二、实验原理与方法 1.拉普拉斯变换 连续时间信号)(t x 的拉普拉斯变换定义为 )1.....(..........)()(dt e t x s X st ? +∞ ∞ --= 拉普拉斯反变换定义为 )2....(..........)(21)(ds e s X j t x j j st ?∞ +∞ -=σσπ 在MATLAB 中,可以采用符号数学工具箱的laplace 函数和ilaplace 函数进行拉氏变换和反拉氏变换。 L=laplace(F)符号表达式F 的拉氏变换,F 中时间变量为t ,返回变量为s 的结果表达式。 L=laplace(F,t)用t 替换结果中的变量s 。 F=ilaplace(L)以s 为变量的符号表达式L 的拉氏反变换,返回时间变量为t 的结果表达式。 F=ilaplace(L,x)用x 替换结果中的变量t 。 除了上述ilaplace 函数,还可以采用部分分式法,求解拉普拉斯逆变换,具体原理如下: 当 X (s )为有理分式时,它可以表示为两个多项式之比: )3.(..........)()()(0 110 11a s a s a b s b s b s D s N s X N N N N M M M M +?+++?++==---- 式(3)可以用部分分式法展成一下形式 )4.....(.............)(2211N N p s r p s r p s r s X -++-+-= 通过查常用拉普拉斯变换对,可以由式(1-2)求得拉普拉斯逆变换。 利用 MATLAB 的residue 函数可以将 X (s )展成式(1-2)所示的部分分式展开式,该 函数的调用格式为:[r,p,k] = residue(b,a) 其中b 、a 为分子和分母多项式系数向量,r 、p 、k 分别为上述展开式中的部分分式系数、极点和直项多项式系数。 2.连续时间系统的系统函数

周期信号的频谱分析

信号与系统 实验报告 实验三周期信号的频谱分析 实验报告评分:_______ 实验三周期信号的频谱分析 实验目的: 1、掌握连续时间周期信号的傅里叶级数的物理意义和分析方法; 2、观察截短傅里叶级数而产生的“Gibbs现象”,了解其特点以及产生的原因;

3、掌握各种典型的连续时间非周期信号的频谱特征。 实验内容: (1)Q3-1 编写程序Q3_1,绘制下面的信号的波形图: 其中,0 = 0.5π,要求将一个图形窗口分割成四个子图,分别绘制cos( 0t)、cos(3 0t)、cos(5 0t)和x(t) 的波形图,给图形加title,网格线和x坐标标签,并且程序能够接受从键盘输入的和式中的项数。 程序如下: clear,%Clear all variables close all,%Close all figure windows dt = 0.00001; %Specify the step of time variable t = -2:dt:4; %Specify the interval of time w0=0.5*pi; x1=cos(w0.*t); x2=cos(3*w0.*t); x3=cos(5*w0.*t); N=input('Type in the number of the harmonic components N='); x=0; for q=1:N; x=x+(sin(q*(pi/2)).*cos(q*w0*t))/q; end subplot(221) plot(t,x1)%Plot x1 axis([-2 4 -2 2]); grid on, title('signal cos(w0.*t)') subplot(222) plot(t,x2)%Plot x2 axis([-2 4 -2 2]); grid on, title('signal cos(3*w0.*t))') subplot(223) plot(t,x3)%Plot x3 axis([-2 4 -2 2])

语音信号采集与时频域分析正文

第一章引言 语音信号是一种非平稳的时变信号,它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。语音信号分析的目的就在与方便有效的提取并表示语音信号所携带的信息。语音信号分析可以分为时域和频域等处理方法。语音信号可以认为在短时间内(一般认为在 10~30ms 的短时间内)近似不变,因而可以将其看作是一个准稳态过程, 即语音信号具有短时平稳性。任何语音信号的分析和处理必须建立在“短时”的基础上, 即进行“短时分析”。 时域分析:直接对语音信号的时域波形进行分析,提取的特征参数有短时能量,短时平均过零率,短时自相关函数等。 频域分析:对语音信号采样,并进行傅里叶变换来进行频域分析。主要分析的特征参数:短时谱、倒谱、语谱图等。 本文采集作者的声音信号为基本的原始信号。对语音信号进行时频域分析后,进行加白噪声处理并进行了相关分析,设计滤波器并运用所设计的滤波器对加噪信号进行滤波, 绘制滤波后信号的时域波形和频谱。整体设计框图如下图所示: 图1.1时频域分析设计图 图1.2加噪滤波分析流程图

第二章 语音信号时域分析 语音信号的时域分析可直接对语音信号进行时域波形分析,在此只只针对语音信号的短时能量、短时平均过零率、短时自相关函数进行讨论。 2.1窗口选择 由人类的发生机理可知,语音信号具有短时平稳性,因此在分析讨论中需要对语音信号进行加窗处理进而保证每个短时语音长度为10~30ms 。通常选择矩形窗和哈明窗能得到较理想的“短时分析”设计要求。两种窗函数的时域波形如下图2.1所示: sample w (n ) sample w (n ) 图2.1 矩形窗和Hamming 窗的时域波形 矩形窗的定义:一个N 点的矩形窗函数定义为如下 {1,00,()n N w n ≤<=其他 (2.1) 哈明窗的定义:一个N 点的哈明窗函数定义为如下 0.540.46cos(2),010,()n n N N w n π-≤<-??? 其他 = (2.2) 这两种窗函数都有低通特性,通过分析这两种窗的频率响应幅度特性可以发现(如图2.2):矩形窗的主瓣宽度小(4*pi/N ),具有较高的频率分辨率,旁瓣峰值大(-13.3dB ),会导致泄漏现象;哈明窗的主瓣宽8*pi/N ,旁瓣峰值低(-42.7dB ),可以有效的克服泄漏现象,具有更平滑的低通特性。因此在语音频谱分析时常使用哈明窗,在计算短时能量和平均幅度时通常用矩形窗。表2.1对比了这两种窗函数的主瓣宽度和旁瓣峰值。

连续系统的复频域分析及MATLAB 实现 - 信号与系统实验报告

计算机与信息工程学院设计性实验报告 一、实验目的 1.掌握用matlab 分析系统时间响应的方法 2.掌握用matlab 分析系统频率响应的方法 3.掌握系统零、极点分布与系统稳定性关系 二、实验原理 1.系统函数H(s) 系统函数:系统零状态响应的拉氏变换与激励的拉氏变换之比. H(s)=R(s)/E(s) 在matlab 中可采用多种方法描述系统,本文采用传递函数(系统函数)描述法. 在matlab 中, 传递函数描述法是通过传递函数分子和分母关于s 降幂排列的多项式系数来表示的.例如,某系统传递函数如下 )1(8 .03.11 )(2+++=s s s s H 则可用如下二个向量num 和den 来表示: num=[1,1];den=[1,1.3,0.8] 2.用matlab 分析系统时间响应 1)脉冲响应 y=impulse(num,den,T) T:为等间隔的时间向量,指明要计算响应的时间点. 2)阶跃响应 y=setp(num,den,T) T 同上. 3)对任意输入的响应 y=lsim(num,den,U,T) U:任意输入信号. T 同上. 3.用matlab 分析系统频率响应特性 频响特性: 系统在正弦激励下稳态响应随信号频率变化的特性. ()()() ()j s j H j H s H j e φωω ωω=== |H(j ω)|:幅频响应特性. ?(ω):相频响应特性(或相移特性).

Matlab 求系统频响特性函数freqs 的调用格式: h=freqs(num,den,ω) ω:为等间隔的角频率向量,指明要计算响应的频率点. 4.系统零、极点分布与系统稳定性关系 系统函数H(s)集中表现了系统的性能,研究H(s)在S 平面中极点分布的位置,可很方面地判断系统稳定性. 1) 稳定系统: H(s)全部极点落于S 左半平面(不包括虚轴),则可以满足 0)]([lim =∞ →t h t 系统是稳定的. 2)不稳定系统: H(s)极点落于S 右半平面,或在虚轴上具有二阶以上极点,则在足够长时间后,h(t)仍继续增长, 系统是不稳定的. 3)临界稳定系统: H(s)极点落于S 平面虚轴上,且只有一阶,则在足够长时间后,h(t)趋于一个非零数值或形成一个等幅振荡. 系统函数H(s)的零、极点可用matlab 的多项式求根函数roots()求得. 极点:p=roots(den) 零点:z=roots(num) 根据p 和z 用plot()命令即可画出系统零、极点分布图,进而分析判断系统稳定性. 三、实验内容 设()(1)(2) s H s s p s p = -- 设①p1=-2,p2=-30; ②p1=-2,p2=3 1. 针对极点参数①②, 画出系统零、极点分布图, 判断该系统稳定性. 2. 针对极点参数①②,绘出系统的脉冲响应曲线,并观察t →∞时, 脉冲响应变化趋势. 3. 针对极点参数①, 绘出系统的频响曲线. 四、实验要求 1.预习实验原理; 2.对实验内容编写程序(M 文件),上机运行; 3.绘出实验内容的各相应曲线或图。 五、实验设备 1.装MATLAB 软件的计算机 1台

实验一 信号的时域与频域分析

实验一信号的时域和频域分析 一、实验目的 1、了解SystemView图符库的分类; 2、掌握SystemView各个功能库常用图符的功能及其使用方法; 3、掌握信号的时域与频域的分析方法; 4、掌握SystemView分析窗口的使用; 5、能利用分析窗口对波形进行时域与频域的分析。 二、实验内容 1、按照实例使用图符构建简单的通信系统,并了解每个图符的功能; 2、建立简单的调制系统,并使用分析窗口对输出信号进行时域与频域的分析, 得出分析结果。 三、SystemView常用图符库 SystemView的图符库功能十分丰富,一共分为以下几个大类: 1.基本库 SystemView的基本库包括信源库、算子库、函数库、信号接收器库等,它为该系统仿真提供了最基本的工具。 (信源库):SystemView为我们提供了16种信号源,可以用它来产生任意信号 (算子库)功能强大的算子库多达31种算子,可以满足您所有运算的要求 (函数库)32种函数尽显函数库的强大库容! (信号接收器库)12种信号接收方式任你挑选,要做任何分析都难不倒它 2.扩展功能库 扩展功能库提供可选择的能够增加核心库功能的用于特殊应用的库。它允许通信、DSP、射频/模拟和逻辑应用。 (通信库):包含有大量的通信系统模块的通信库,是快速设计和仿真现代通信系统的有力工具。这些模块从纠错编码、调制解调、到各种信道模型一应俱全。 (DSP库):DSP库能够在你将要运行DSP芯片上仿真DSP系统。该库支持大多DSP芯片的算法模式。例如乘法器、加法器、除法器和反相器的图标代表真正的DSP 算法操作符。还包括高级处理工具:混合的Radix FFT、FIR和IIR滤波器以及块传输等。 (逻辑运算库):逻辑运算自然离不开逻辑库了,它包括象与非门这样的通用器件的图标、74系列器件功能图标及用户自己的图标等。

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