最新数字信号处理教案(第8次课)复习课程

最新数字信号处理教案(第8次课)复习课程
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数字信号处理课程设计报告

《数字信号处理》课程设计报告 设计题目: IIR滤波器的设计 专业: 班级: 姓名: 学号: 指导教师: 2010年月日

1、设计目的 1、掌握IIR 滤波器的参数选择及设计方法; 2、掌握IIR 滤波器的应用方法及应用效果; 3、提高Matlab 下的程序设计能力及综合应用能力。 4、了解语音信号的特点。 2、设计任务 1、学习并掌握课程设计实验平台的使用,了解实验平台的程序设计方法; 2、录制并观察一段语音信号的波形及频谱,确定滤波器的技术指标; 3、根据指标设计一个IIR 滤波器,得到该滤波器的系统响应和差分方程,并根据差分方程将所设计的滤波器应用于实验平台,编写相关的Matlab 程序; 4、使用实验平台处理语音信号,记录结果并进行分析。 3、设计内容 3.1设计步骤 1、学习使用实验平台,参见附录1。 2、使用录音机录制一段语音,保存为wav 格式,录音参数为:采样频率8000Hz、16bit、单声道、PCM 编码,如图1 所示。 图1 录音格式设置 在实验平台上打开此录音文件,观察并记录其波形及频谱(可以选择一段较为稳定的语音波形进行记录)。 3、根据信号的频谱确定滤波器的参数:通带截止频率Fp、通带衰减Rp、阻带截止频率Fs、阻带衰减Rs。 4、根据技术指标使用matlab 设计IIR 滤波器,得到系统函数及差分方程,并记录得到系统函数及差分方程,并记录其幅频响应图形和相频响应图形。要求设计 第 1页出的滤波器的阶数小于7,如果不能达到要求,需要调整技术指标。 5、记录滤波器的幅频响应和系统函数。在matlab 中,系统函数的表示公式为:

因此,必须记录系数向量a 和b。系数向量a 和b 的可以在Matlab 的工作空间(WorkSpace)中查看。 6、根据滤波器的系统函数推导出滤波器的差分方程。 7、将设计的滤波器应用到实验平台上。根据设计的滤波器的差分方程在实验平台下编写信号处理程序。根据运行结果记录处理前后的幅频响应的变化情况,并试听处理前后声音的变化,将结果记录,写入设计报告。 3.2实验程序 (1)Rs=40; Fs=1400; Rp=0.7; Fp=450; fs=8000; Wp=2*pi*Fp;Ws=2*pi*Fs; [N,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs,'s'); [b1,a1]=butter(N,Wn,'s'); [b,a]=bilinear(b1,a1,fs); [H,W]=freqz(b,a); figure; subplot(2,1,1);plot(W*fs/(2*pi),abs(H));grid on;title('频率响应'); xlabel('频率');ylabel('幅值');、 subplot(2,1,2); plot(W,angle(H));grid on;title('频率响应'); xlabel('相位(rad)');ylabel('相频特性'); 3.3实验结果(如图): N =5 Wn=6.2987e+003 第 2页

《数字信号处理》课程研究性学习报告解读

《数字信号处理》课程研究性学习报告 指导教师薛健 时间2014.6

【目的】 (1) 掌握IIR 和FIR 数字滤波器的设计和应用; (2) 掌握多速率信号处理中的基本概念和方法 ; (3) 学会用Matlab 计算小波分解和重建。 (4)了解小波压缩和去噪的基本原理和方法。 【研讨题目】 一、 (1)播放音频信号 yourn.wav ,确定信号的抽样频率,计算信号的频谱,确定噪声信号的频率范围; (2)设计IIR 数字滤波器,滤除音频信号中的噪声。通过实验研究s P ,ΩΩ,s P ,A A 的选择对滤波效果及滤波器阶数的影响,给出滤波器指标选择的基本原则,确定你认为最合适的滤波器指标。 (3)设计FIR 数字滤波器,滤除音频信号中的噪声。与(2)中的IIR 数字滤波器,从滤波效果、幅度响应、相位响应、滤波器阶数等方面进行比较。 【设计步骤】 【仿真结果】

【结果分析】 由频谱知噪声频率大于3800Hz。FIR和IIR都可以实现滤波,但从听觉上讲,人对于听觉不如对图像(视觉)明感,没必要要求线性相位,因此,综合来看选IIR滤波器好一点,因为在同等要求下,IIR滤波器阶数可以做的很低而FIR滤波器阶数太高,自身线性相位的良好特性在此处用处不大。【自主学习内容】 MATLAB滤波器设计 【阅读文献】 老师课件,教材 【发现问题】(专题研讨或相关知识点学习中发现的问题): 过渡带的宽度会影响滤波器阶数N 【问题探究】 通过实验,但过渡带越宽时,N越小,滤波器阶数越低,过渡带越窄反之。这与理论相符合。 【仿真程序】 信号初步处理部分: [x1,Fs,bits] = wavread('yourn.wav'); sound(x1,Fs); y1=fft(x1,1024); f=Fs*(0:511)/1024; figure(1) plot(x1) title('原始语音信号时域图谱'); xlabel('time n'); ylabel('magnitude n'); figure(2) freqz(x1) title('频率响应图') figure(3) subplot(2,1,1); plot(abs(y1(1:512))) title('原始语音信号FFT频谱') subplot(2,1,2); plot(f,abs(y1(1:512))); title(‘原始语音信号频谱') xlabel('Hz'); ylabel('magnitude'); IIR: fp=2500;fs=3500; wp = 2*pi*fp/FS; ws = 2*pi*fs/FS; Rp=1; Rs=15;

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;

数字信号处理课程设计报告 杨俊

课程设计报告 课程名称数字信号处理 课题名称数字滤波器设计及在语音信号分析中的应用 专业通信工程 班级1281 学号201213120101 姓名杨俊 指导教师彭祯韩宁 2014年12月5日

湖南工程学院 课程设计任务书 课程名称数字信号处理 课题数字滤波器设计 及在语音信号分析中的应用专业班级通信工程1281班 学生姓名杨俊 学号201213120101 指导老师彭祯韩宁 审批 任务书下达日期2014 年12月5日 任务完成日期2014 年12月13日

《数字信号处理》课程设计任务书 一、课程设计的性质与目的 《数字信号处理》课程是通信专业的一门重要专业基础课,是信息的数字化处理、存储和应用的基础。通过该课程的课程设计实践,使学生对信号与信息的采集、处理、传输、显示、存储、分析和应用等有一个系统的掌握和理解;巩固和运用在《数字信号处理》课程中所学的理论知识和实验技能,掌握数字信号处理的基础理论和处理方法,提高分析和解决信号与信息处理相关问题的能力,为以后的工作和学习打下基础。 数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统,通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。根据其单位冲激响应函数的时域特性可分为两类:无限冲激响应(IIR)滤波器和有限冲激响应(FIR)滤波器。 二、课程设计题目 题目1:数字滤波器设计及在语音信号分析中的应用。 1、设计步骤: (1)语音信号采集 录制一段课程设计学生的语音信号并保存为文件,要求长度不小于10秒,并对录制的信号进行采样;录制时可以使用Windows自带的录音机,或者使用其它专业的录音软件,录制时需要配备录音硬件(如麦克风),为便于比较,需要在安静、干扰小的环境下录音。 然后在Matlab软件平台下,利用函数wavread对语音信号进行采样,记住采样频率和采样点数。 (2)语音信号分析 使用MATLAB绘出采样后的语音信号的时域波形和频谱图。根据频谱图求出其带宽,并说明语音信号的采样频率不能低于多少赫兹。 (3)含噪语音信号合成 在MATLAB软件平台下,给原始的语音信号叠加上噪声,噪声类型分为如下几种:①白

数字信号处理课程设计

数字信号处理 课 程 设 计 院系:电子信息与电气工程学院 专业:电子信息工程专业 班级:电信班 姓名: 学号: 组员:

摘要 滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位,FIR数字滤波器和IIR 滤波器是滤波器设计的重要组成部分。利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现,综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。通过理论推导得出相应结论,再利用 MATLAB 作为编程工具进行计算机实现。在设计实现的过程中,使用窗函数法来设计FIR数字滤波器,用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器,并利用MATLAB 作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析,可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器,过程简单方便,结果的各项性能指标均达到指定要求。 关键词数字滤波器 MATLAB 窗函数法巴特沃斯

目录 摘要 (1) 1 引言 (1) 1.1课程设计目的 (1) 1.2 课程设计内容及要求 (1) 1.3课程设计设备及平台 (1) 1.3.1 数字滤波器的简介及发展 (1) 1.3.2 MATLAB软件简介 (2) 2 课程设计原理及流程 (4) 3.课程设计原理过程 (4) 3.1 语音信号的采集 (4) 3.2 语音信号的时频分析 (5) 3.3合成后语音加噪声处理 (7) 3.3.1 噪声信号的时频分析 (7) 3.3.2 混合信号的时频分析 (8) 3.4滤波器设计及消噪处理 (10) 3.4.1 设计IIR和FIR数字滤波器 (10) 3.4.2 合成后语音信号的消噪处理 (13) 3.4.3 比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (13) 3.4.4回放语音信号 (15) 3.5结果分析 (15) 4 结束语 (15) 5 参考文献 (16)

数字信号处理课程实验报告4

数字信号处理课程实验报告 实验名称FIR数字滤 班级姓名 波器设计 教师姓名实验地点实验日期 一、实验内容 1、设计一个最小阶次的低通FIR数字滤波器,性能指标为:通带0Hz~1500Hz,阻带截 止频率2000Hz,通带波动不大于1%,阻带波动不大于1%,采样频率为8000Hz; 2、用一个仿真信号来验证滤波器的正确性(注意:要满足幅度要求和线性相位特性)。 二、实验目的 1、利用学习到的数字信号处理知识解决实际问题; 2、了解线性相位滤波器的特殊结构; 3、熟悉FIR数字滤波器的设计方法。 三、涉及实验的相关情况介绍(包含使用软件或实验设备等情况) 计算机一台(安装MATLAB6.5版本或以上版本) 四、实验记录(以下1~5项必须完成,第6项为选择性试做) 1.原理基础 令希望设计的滤波器的传输函数是H(ejw,hd(n)是与其对应的单位脉冲响应。一般情况下,由Hd(ejw)求出hd(n),然后由Z变换求出滤波器的系统函数。但是通常Hd(ejw)在边界频率处有不连续点,这使得hd(n)是无限长的非因果序列,所以实际是不能实现的。为了构造一个长度为N的线性相位滤波器,可以将hd(n)截取一段来近似,并且根据线性相位的特点,需要保证截取后的序列关于(N-1)/2对称。设截取的一段为h(n),则 Wr(n)称为矩形窗函数。 当hd(n的对称中心点取值为(N-1)/2时,就可以保证所设计的滤波器具有线性相位。 2 实验流程

1.信号的谱分析 2.信号的采样 3.信号的恢复 3源程序代码 clc; clear all; close all; fs=700;%采样频率 f=[30 40];%截止频率 a=[1 0]; dev=[0.01 0.1]; % dev纹波 [n,fo,ao,w]=remezord(f,a,dev,fs);%n滤波器阶数fo过渡带起止频率ao频带内幅度————firpmord b=remez(n,fo,ao,w);%firpm b=b.*blackman(length(b))'; b=b; a=1; figure(1) % [H,W]=freqz(b,1,1024,Fs); % plot(W,20*log10(abs(H))); freqz(b,1,1024,fs);grid title('滤波器') grid %%%%%%%%%%%%%%%% fc=28; fcl1=50; fcl2=100; fcl3=150; N=1024; n=1:N; % x=2*cos(2*pi*fc/fs*n)+j*2*sin(2*pi*fc/fs*n)+cos(2*pi*fcl/fs*n)+j*sin(2*pi*fcl/fs*n)+1*r and(1,N); xc=2*cos(2*pi*fc/fs*n); x=2*cos(2*pi*fc/fs*n)+2*cos(2*pi*fcl1/fs*n)+2*cos(2*pi*fcl2/fs*n)+0.1*rand(1,N); % x=2*cos(2*pi*fc/fs*n); xfft=abs(fft(x,N));

数字信号处理实验一

实验一 离散时间信号分析 班级 信息131班 学号 201312030103 姓名 陈娇 日期 一、实验目的 掌握两个序列的相加、相乘、移位、反褶、卷积等基本运算。 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)}({n x 来表示,其中)(n x 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+∞<<∞-n 的整数,n 取其它值)(n x 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)(t x a 进行等间隔采样,采样间隔为T ,得到)}({nT x a 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)) (n δ、单位阶跃序列)(n u 、矩形序列)(n R N 、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、反褶、和、积、标乘、累加、差分运算等。 4.序列的卷积运算 ∑∞ -∞==-= m n h n x m n h m x n y )(*)()()()( 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)(n x 和)(n h 的变量n 换成m ,变成)(m x 和)(m h ,再将)(m h 以纵轴为对称轴反褶成)(m h -。

(2)移位:将)(m h -移位n ,得)(m n h -。当n 为正数时,右移n 位;当n 为负数时,左移n 位。 (3)相乘:将)(m n h -和)(m x 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)(n y 。 三、主要实验仪器及材料 微型计算机、Matlab6.5 教学版、TC 编程环境。 四、实验内容 (1)用Matlab 或C 语言编制两个序列的相加、相乘、移位、反褶、卷积等的程序; (2)画出两个序列运算以后的图形; (3)对结果进行分析; (4)完成实验报告。 五、实验结果 六、实验总结

数字信号处理教学大纲

《数字信号处理》课程教学大纲 课程编号: 英文译名:Digital Signal Processing 适用专业:通信工程,电子信息工程,自动化 开课教研室:通信教研室 学分数:3 学时数:51 先修课程:信号与系统、电路分析、高等数学、 概率统计、积分变换、复变函数等 教材:《数字信号处理》(第三版)(丁玉美、高西全) 西安电子科技大学出版社 (普通高校“十一五”国家级规划教材) 参考书目: 1.丁玉美等,《数字信号处理》(第二版)西安电子科技大学出版社 2. 程佩青,《数字信号处理》(第二版)清华大学出版社 3. 胡广书, 《数字信号处理——理论、算法与实现》(第二版) 清华大学出版社,2003.8 4. 高西全等,《数字信号处理(第二版)学习指导》, 西安电子科技大学出版社,2001 一、本课程的性质、目的和任务 数字信号处理是用数字或符号的序列来表示信号,通过数字计算机去处理这

些序列,提取其中的有用信息。例如,对信号的滤波,增强信号的有用分量,削弱无用分量;或是估计信号的某些特征参数等。总之,凡是用数字方式对信号进行滤波、变换、增强、压缩、估计和识别等都是数字信号处理的研究对象。 数字信号处理课程是电子信息工程、通信工程和自动化等学科专业本科生必修的专业基础课程。本课程介绍了数字信号处理的基本概念、基本分析方法和处理技术。主要讨论离散时间信号和系统的基础理论、离散傅立叶变换DFT 理论及其快速算法FFT 、IIR 和FIR 数字滤波器的设计。通过本课程的学习使学生掌握利用DFT 理论进行信号谱分析,以及数字滤波器的设计原理和实现方法,为学生进一步学习有关信息、通信等方面的课程打下良好的理论基础。 二、教学要求 本课程是在学生学完了信号与系统的课程后,进一步为学习专业知识打基础的课程。本课程将通过讲课、练习、仿真使学生掌握数字信号处理的基本理论和方法。以下是各章节知识要求: 1、绪论 (讲课1学时) 重点介绍数字信号处理的基本概念和特点,与传统的模拟技术相比存在哪些优点。数字信号处理的应用领域。 2、时域离散信号和时域离散系统(讲课6学时) 复习信号与系统的相关知识,引入离散时间信号、离散系统等概念,介绍线性卷积和差分方程等相关知识,为数字信号处理的学习打基础。 主要知识点要求: ⑴正确理解和区分模拟信号、时域离散信号和数字信号 ⑵掌握时域离散信号的三种表示方法:集合、公式、图形 ⑶掌握常用典型序列 :六种 ()()()()sin()(cos())n j n N n u n R n a u n A n A n e ωδωθωθ++ 周期序列 ⑷掌握正弦(包括余弦和复指数)序列的周期的计算方法:判断2πω/ ⑸理解如何将任意序列表示为单位采样序列的移位加权和 ⑹掌握序列的基本运算:加法和乘法、移位、翻转、尺度 ⑺能够正确判断时域离散系统的线性、时不变性、因果性、稳定性 ⑻正确理解并能熟练运用序列的线性卷积公式,掌握卷积的性质 服从交换律、结合律、分配率 ⑼能够用串、并联分系统的单位脉冲响应表示该系统的总单位脉冲响应 ⑽掌握用N 阶线性常系数差分方程表示系统的输入输出关系 ⑾了解用递推法求解差分方程 ⑿了解用递推法由差分方程求系统的单位脉冲响应 ⒀掌握采样定理的内容,理解推导方法 ()()()m x n x m n m δ∞=?∞ =?∑()()*()()()m y n x n h n x m h n m ∞ =?∞==?∑

数字信号处理课程总结(全)

数字信号处理课程总结 以下图为线索连接本门课程的内容: ) (t x a ) (t y a ) (n x 一、 时域分析 1. 信号 ? 信号:模拟信号、离散信号、数字信号(各种信号的表示及关系) ? 序列运算:加、减、乘、除、反褶、卷积 ? 序列的周期性:抓定义 ? 典型序列:)(n δ(可表征任何序列)、)(n u 、)(n R N 、 n a 、jwn e 、)cos(θ+wn ∑∞ -∞ =-= m m n m x n x )()()(δ 特殊序列:)(n h 2. 系统 ? 系统的表示符号)(n h ? 系统的分类:)]([)(n x T n y = 线性:)]([)]([)]()([2121n x bT n x aT n bx n ax T +=+ 移不变:若)]([)(n x T n y =,则)]([)(m n x T m n y -=- 因果:)(n y 与什么时刻的输入有关 稳定:有界输入产生有界输出 ? 常用系统:线性移不变因果稳定系统 ? 判断系统的因果性、稳定性方法 ? 线性移不变系统的表征方法: 线性卷积:)(*)()(n h n x n y = 差分方程: 1 ()()()N M k k k k y n a y n k b x n k === -+ -∑∑

3. 序列信号如何得来? ) (t x a ) (n x 抽样 ? 抽样定理:让)(n x 能代表)(t x a ? 抽样后频谱发生的变化? ? 如何由)(n x 恢复)(t x a ? )(t x a = ∑ ∞ -∞ =--m a mT t T mT t T mT x ) ()] (sin[ ) (π π 二、 复频域分析(Z 变换) 时域分析信号和系统都比较复杂,频域可以将差分方程变换为代数方程而使分析简化。 A . 信号 1.求z 变换 定义:)(n x ?∑∞ -∞ =-= n n z n x z X )()( 收敛域:)(z X 是z 的函数,z 是复变量,有模和幅角。要其解析,则z 不能取让)(z X 无穷大的值,因此z 的取值有限制,它与)(n x 的种类一一对应。 ? )(n x 为有限长序列,则)(z X 是z 的多项式,所以)(z X 在z=0或∞时可 能会有∞,所以z 的取值为:∞<

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》课程心得

《数字信号处理》课程心得之DSP技术在计算机领域的应用 姓名:XX 班级:电气XXXX班

短暂的一学期很快就过去了,在这个学期里,通过对《数字信号处理》课程的学习,我了解到了DSP的基本概念和基本内容。我平时对计算机硬件方面的知识比较感兴趣,通过对本课程的学习,我发现DSP技术在微型计算机硬件,外设,及智能手机上应用很广泛。下面通过几个实例并结合所学知识谈谈理解和感受。 一:DSP技术简介 数字信号处理(Digital Signal Processing,简称DSP)是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。20世纪60年代以来,随着计算机和信息技术的飞速发展,数字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。数字信号处理是一种通过使用数学技巧执行转换或提取信息,来处理现实信号的方法,这些信号由数字序列表示。在过去的二十多年时间里,数字信号处理已经在通信等领域得到极为广泛的应用。德州仪器、Freescale等半导体厂商在这一领域拥有很强的实力。 二:DSP数字处理器简介 DSP(digital signal processor)是一种独特的微处理器,是以数字信号来处理大量信息的器件。其工作原理是接收模拟信号,转换为0或1的数字信号。再对数字信号进行修改、删除、强化,并在其他系统芯片中把数字数据解译回模拟数据或实际环境格式。它不仅具有可编程性,而且其实时运行速度可达每秒数以千万条复杂指令程序,远远超过通用微处理器,是数字化电子世界中日益重要的电脑芯片。它的强大数据处理能力和高运行速度,是最值得称道的两大特色。 DSP微处理器(芯片)一般具有如下主要特点: (1)在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法; (2)程序和数据空间分开,可以同时访问指令和数据; (3)片内具有快速RAM,通常可通过独立的数据总线在两块中同时访问; (4)具有低开销或无开销循环及跳转的硬件支持; (5)快速的中断处理和硬件I/O支持; (6)具有在单周期内操作的多个硬件地址产生器; (7)可以并行执行多个操作; (8)支持流水线操作,使取指、译码和执行等操作可以重叠执行。 PS:随着技术的发展,计算机硬件的性能越来越强,而与此同时,人们对硬件的体积和功耗比要求越来越高,所以,这促使DSP数字处理芯片技术的飞速发展。人们通过利用DSP 芯片替代传统的模拟电路,使得设备使用寿命大大延长,质量大大大提高。 例如:人们通过在主板和显卡供电电路中加入DSP为控制芯片,可以使CPU和GPU获得更加纯净的电流,从而使主板本身和其承载的CPU/GPU的稳定性和寿命大大的延长。 在电脑外设中,比如音响。人们通过模拟电路结合DSP芯片构成数模混合电路,使得音响的底噪更小,音质更加甜美纯正。 DSP工作模式

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》课程教学大纲

《数字信号处理》课程教学大纲 (10级) 编号:40023600 英文名称:Digital Signal Processing 适用专业:通信工程;电子信息工程 责任教学单位:电子工程系通信工程教研室 总学时:56 学分:3.5 考核形式:考试 课程类别:专业基础课 修读方式:必修 教学目的:数字信号处理是通信工程、电子信息工程专业的一门专业基础课,通过本课程的学习使学生建立数字信号处理的基本概念、掌握数字信号处理的基本理论、基本分析方法和数字滤波器的基本设计方法,具有初步的算法分析和运用MATLAB编程的能力,了解数字信号处理的新方法和新技术。为学习后续专业课程和从事数字信号处理方面的研究工作打下基础。 主要教学内容及要求: 1.绪论 了解数字信号处理的特点,应用领域,发展概况和发展局势。 2.时域离散信号和时域离散系统 了解连续信号、时域离散信号和数字信号的定义和相互关系;掌握序列的表示、典型序列、序列的基本运算;掌握时域离散系统及其性质,掌握时域离散系统的时域分析,掌握采样定理、连续信号与离散信号的频谱关系。 3.时域离散信号和系统的频域分析 掌握序列的傅里叶变换(FT)及其性质;掌握序列的Z变换(ZT) 、Z变换的主要性质;掌握离散系统的频域分析;了解梳状滤波器,最小相位系统。 4.离散傅里叶变换(DFT) 掌握离散傅里叶变换(DFT)的定义,掌握DFT、ZT、FT、DFS之间的关系;掌握DFT的性质;掌握频域采样;掌握DFT的应用、用DFT计算线性卷积、用DFT分析信号频谱。 5.快速傅里叶变换(FFT) 熟悉DFT的计算问题及改进途经;掌握DIT-FFT算法及其编程思想;掌握IDFT的高效算法。 6.数字滤波网络 了解滤波器结构的基本概念与分类;掌握IIR-DF网络结构(直接型,级联型,并联型);掌握FIR-DF网络结构(直接型,线性相位型,级联型,频率采样型,快速卷积型)。 7.无限冲激响应(IIR)数字滤波器设计 熟悉滤波的概念、滤波器的分类及模拟和数字滤波器的技术指标;熟悉模拟滤波器的设计;掌握用冲激响应不变法设计IIR数字滤波器;掌握用双线性变换法设计IIR数字滤波器。 8.有限冲激响应(FIR)数字滤波器设计 熟悉线性相位FIR数字滤波器的特点;掌握FIR数字滤波器的窗函数设计法;掌握FIR数字滤波器的频率抽样设计法;了解FIR数字滤波器的切比雪夫最佳一致逼近设计法。 本课程与其他课程的联系与分工:先修课程:信号与系统,复变函数与积分变换,数字电路;后续课程有:DSP原理及应用,语音信号处理,数字图像处理等。

数字信号处理实验1

clc; clear; M=26;N=32;n=0:M; xa=0:M/2; xb=ceil(M/2)-1:-1:0; xn=[xa,xb]; Xk=fft(xn,512); Xk1=abs(Xk); X32k=fft(xn,32); X32k1=abs(X32k); x32n=ifft(X32k); X16k=X32k(1:2:N); X16k1=abs(X16k); x16n=ifft(X16k,N/2); figure(1); subplot(3,2,1); stem(Xk1); subplot(3,2,2); stem(X32k1); subplot(3,2,3); stem(x32n); subplot(3,2,4); stem(X16k1); subplot(3,2,5); stem(x16n); Lx=41;N=5;M=10; hn=ones(1,N);hn1=[hn zeros(1,Lx-N)]; n=0:Lx-1; xn=cos(pi*n/10)+cos(2*pi*n/5); yn=fftfilt(hn,xn,M); figure(1); subplot(3,1,1); stem(hn1); subplot(3,1,2); stem(xn); subplot(3,1,3); stem(yn);

clc; clear; n=0:31; A=3; y=A*exp((0.8+j*314)*n); subplot(2,1,1); stem(y); Az=[0.7 0.3]; Bz=[1 -0.8 -0.5]; subplot(2,1,2); zplane(Bz,Az);

数字信号处理课程设记 湖南工程学院 !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

z1=wavread('C:zhouzheng.wav'); plot(z1); 0123456 7 x 10 5 -0.4 -0.3-0.2-0.100.10.20.30.4 0.5 figure(1); subplot(2,1,2); y1=z1(1:8192); Y1=fft(y1); plot(abs(Y1)); title('原始时域波形图');xlabel('时间t/s');ylabel('幅值/A'); figure(2); y1=fft(z1,8000); f1=8000*(0:7999)/8000; subplot(2,1,2); plot(f1,abs(y1)); title('原始频域波形图');xlabel('频率 f/Hz');ylabel('幅值/db') 原语音频域和时域波形图如下:

1000 2000 3000 400050006000 7000 8000 9000 051015 20原始时域波形图 时间t/s 幅值/A 1000 2000 3000 400050006000 7000 8000 051015 20原始频域波形图 频率 f/Hz 幅值/d b

②对语音信号进行频谱分析,在MATLAB 中,可以利用函数fft 对信号进行快速付立叶变换,得到信号的频谱特性 z1=wavread('C:zhouzheng.wav'); y1=z1(1:8192); Y1=fft(y1); n=0:8191; plot(n,Y1); 图像输出如图2: 0100020003000400050006000700080009000 -20 -15 -10 -5 5 10 15 3. 设计数字滤波器和对信号滤波 (1)窗函数设计低通滤波器 程序设计如下: clear;close all [z1,fs,bits]=wavread('C:zhouzheng.wav') y1=z1(1:8192); Y1=fft(y1); fp=1000;fc=1200;As=100;Ap=1;Fs=8000; wc=2*pi*fc/Fs; wp=2*pi*fp/Fs; wdel=wc-wp; beta=0.112*(As-8.7); N=ceil((As-8)/2.285/wdel); wn= kaiser(N+1,beta); ws=(wp+wc)/2/pi;

数字信号处理 课程简介

数字信号处理(Digital Signal Processing) 课程编号:01115161 课程性质:专业方向任选课 开设学期及学时分配:第六期;每学期64学时 适用专业及层次:电子信息工程本科 先行课程:《数字电子技术》、《信号与系统》 后继课程:无 课程目的、内容与要求: 本课程是信息工程本科专业必修课,它是在学生学完了高等数学、概率论、线性代数、复变函数、信号与系统等课程后,进一步为学习专业知识打基础的课程。本课程将通过讲课、练习使学生建立“数字信号处理”的基本概念,掌握数字信号处理基本分析方法和分析工具,为从事通信、信息或信号处理等方面的研究工作打下基础。 教材:吴镇扬编,《数字信号处理》,高等教育出版社,2004年9月第一版。 推荐参考书: 1. 姚天任,江太辉编,《数字信号处理》(第二版),华中科技大学出版社,2000年版。 2. 程佩青著,《数字信号处理教程》(第二版),清华大学出版社出版,2001年版。 3. 丁玉美,高西全编著,《数字信号处理》,西安电子科技大学出版社,2001年版。 4. 胡广书编,《数字信号处理——理论、算法与实现》,清华大学出版社,2004年版。 授课教师: 1.主讲教师要具有中级及以上专业技术职称和硕士研究生及以上学历。 2.能履行教师职责,爱岗敬业,为人师表,具有良好的师德教风和较高的业务水平。 3.本课程要求教师应具备数据结构与算法设计、编译原理和软件工程等方面的理论基础,熟悉傅立叶变换(FFT)与数字滤波器并具备分析和运用MATLAB编程能力。 教学与实验设施: 本课程在多媒体教室开展,多媒体要满足课程教学需要,能同时运行office的课件和MATLAB软件。 教学方法与手段: 本课程教学方法要灵活,可用多媒体课件与板书相结合的教学形式,有些内容可以通过实物或图片演示。教学要充分发挥学生主体性,与学生建立起平等、民主和对话的师生关系,培养学生发现问题、分析问题、解决问题的能力和探究意识,使学生掌握本课程的核心内容外,指导学生对相关外延知识的获取能力。 课程考核与评价: 本课程的考核应该包括平时成绩、期末考试和期中成绩3个部分,实行百分制。其中平时成绩可以通过个人作业、学习态度、到课率及小组讨论等方式进行评定,期末考试可以采用开卷或闭卷形式,重点考查学生对数字信号处理的基本概念、基本理论、基本方法的理解和掌握程度。

郑州大学数字信号处理课程设计报告

实验一:基于DFT的数字谱分析以及可能出现的问题 一、实验目的: 1.进一步加深对DFT的基本性质的理解。 2.掌握在MATLAB环境下采用FFT函数编程实现DFT的语句用法。 3.学习用DFT进行谱分析的方法,了解DFT谱分析中出现的频谱泄露和栅栏效应现 象,以便在实际中正确应用DFT。 二、实验步骤: 1.复习DFT的定义、物理含义以及主要性质。 2.复习采用DFT进行谱分析可能出现的三个主要问题以及改善方案。 3.按实验内容要求,上机实验,编写程序。 4.通过观察分析实验结果,回答思考题,加深对DFT相关知识的理解。 三、上机实验内容: 1.编写程序产生下列信号供谱分析用: 离散信号: x1=R10(n) x2={1,2,3,4,4,3,2,1},n=0,1,2,3,4,5,6,7 x3={4,3,2,1, 1,2,3,4},n=0,1,2,3,4,5,6,7 连续信号: x4=sin(2πf1t)+sin(2πf2t) f1=100Hz, f2=120Hz,采样率fs=800Hz 2.对10点矩形信号x1分别进行10点、16点、64点和256点谱分析,要求256点 频谱画出连续幅度谱,10点、16点和64点频谱画出离散幅度谱,观察栅栏效应。 3.产生信号x2和x3分别进行8点、16点谱分析,画出离散幅度谱,观察两个信 号的时域关系和幅度谱的关系。 4.对双正弦信号x4以采样率fs=800Hz抽样,生成离散双正弦信号并画出连续波形; 对离散双正弦信号进行时域截断,截取样本数分别为1000、250、50。对不同样本的双正弦信号分别进行1024点谱分析,画出连续幅度谱,观察频谱泄露现象。

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