数字信号处理课设
(完整word版)《数字信号处理》课程教学大纲
课程编号15102308《数字信号处理》教学大纲Digital Signal Processing一、课程基本信息二、本课程的性质、目的和任务《数字信号处理》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。
三、教学基本要求1、通过对本课程的教学，使学生系统地掌握数字信号处理的基本原理和基本分析方法，能建立基本的数字信号处理模型。
2、要求学生学会运用数字信号处理的两个主要工具：快速傅立叶变换（FFT）与数字滤波器，为后续数字技术方面课程的学习打下理论基础。
3、学生应具有初步的算法分析和运用MA TLAB编程的能力。
四、本课程与其他课程的联系与分工本课程的基础课程为《高等数学》、《概率论》、《线性代数》、《复变函数》、《信号与系统》等课程，同时又为《图像处理与模式识别》等课程的学习打下基础。
五、教学方法与手段教师讲授和学生自学相结合，讲练结合，采用多媒体教学手段为主，重点难点辅以板书。
六、考核方式与成绩评定办法本课程采用平时作业、期末考试综合评定的方法。
其中平时作业成绩占40%，期末考试成绩占60%。
七、使用教材及参考书目【使用教材】吴镇扬编，《数字信号处理》，高等教育出版社，2004年9月第一版。
【参考书目】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。
5、Alan V. Oppenheim, Ronald W. Schafer，《Digital Signal Processing》，Prentice-Hall Inc, 1975.八、课程结构和学时分配九、教学内容绪论（1学时）【教学目标】1. 了解：什么是数字信号处理，与传统的模拟技术相比存在哪些特点。
《数字信号处理》教案
《数字信号处理》教案第一章：绪论1.1 课程介绍理解数字信号处理的基本概念了解数字信号处理的发展历程明确数字信号处理的应用领域1.2 信号的概念与分类定义信号、模拟信号和数字信号掌握信号的分类和特点理解信号的采样与量化过程1.3 数字信号处理的基本算法掌握离散傅里叶变换（DFT）了解快速傅里叶变换（FFT）学习Z变换及其应用第二章：离散时间信号与系统2.1 离散时间信号理解离散时间信号的定义熟悉离散时间信号的表示方法掌握离散时间信号的运算2.2 离散时间系统定义离散时间系统及其特性学习线性时不变（LTI）系统的性质了解离散时间系统的响应2.3 离散时间系统的性质掌握系统的稳定性、因果性和线性学习时域和频域特性分析方法第三章：离散傅里叶变换3.1 离散傅里叶变换（DFT）推导DFT的数学表达式理解DFT的性质和特点熟悉DFT的应用领域3.2 快速傅里叶变换（FFT）介绍FFT的基本概念掌握FFT的计算步骤学习FFT的应用实例3.3 离散傅里叶变换的局限性探讨DFT在处理非周期信号时的局限性了解基于DFT的信号处理方法第四章：数字滤波器设计4.1 滤波器的基本概念理解滤波器的定义和分类熟悉滤波器的特性指标学习滤波器的设计方法4.2 数字滤波器的设计方法掌握常见数字滤波器的设计算法学习IIR和FIR滤波器的区别与联系了解自适应滤波器的设计方法4.3 数字滤波器的应用探讨数字滤波器在信号处理领域的应用学习滤波器在通信、语音处理等领域的应用实例第五章：数字信号处理实现5.1 数字信号处理器（DSP）概述了解DSP的定义和发展历程熟悉DSP的特点和应用领域5.2 常用DSP芯片介绍学习TMS320系列DSP芯片的结构和性能了解其他常用DSP芯片的特点和应用5.3 DSP编程与实现掌握DSP编程的基本方法学习DSP算法实现和优化技巧探讨DSP在实际应用中的问题与解决方案第六章：数字信号处理的应用领域6.1 通信系统中的应用理解数字信号处理在通信系统中的重要性学习调制解调、信道编码和解码等通信技术探讨数字信号处理在无线通信和光通信中的应用6.2 音频信号处理熟悉音频信号处理的基本概念和算法学习音频压缩、回声消除和噪声抑制等技术了解数字信号处理在音乐合成和音频效果处理中的应用6.3 图像处理与视频压缩掌握数字图像处理的基本原理和方法学习图像滤波、边缘检测和图像压缩等技术探讨数字信号处理在视频处理和多媒体通信中的应用第七章：数字信号处理工具与软件7.1 MATLAB在数字信号处理中的应用学习MATLAB的基本操作和编程方法熟悉MATLAB中的信号处理工具箱和函数掌握利用MATLAB进行数字信号处理实验和分析的方法7.2 其他数字信号处理工具和软件了解常用的数字信号处理工具和软件，如Python、Octave等学习这些工具和软件的特点和应用实例探讨数字信号处理工具和软件的选择与使用第八章：数字信号处理实验与实践8.1 数字信号处理实验概述明确实验目的和要求学习实验原理和方法掌握实验数据的采集和处理8.2 常用数字信号处理实验完成离散信号与系统、离散傅里叶变换、数字滤波器设计等实验8.3 数字信号处理实验设备与工具熟悉实验设备的结构和操作方法学习实验工具的使用技巧和安全注意事项第九章：数字信号处理的发展趋势9.1 与数字信号处理探讨技术在数字信号处理中的应用学习深度学习、神经网络等算法在信号处理领域的应用实例9.2 物联网与数字信号处理理解物联网技术与数字信号处理的关系学习数字信号处理在物联网中的应用，如传感器信号处理、无线通信等9.3 边缘计算与数字信号处理了解边缘计算的概念和应用场景探讨数字信号处理在边缘计算中的作用和挑战10.1 课程回顾梳理本门课程的主要内容和知识点10.2 数字信号处理在未来的发展展望数字信号处理技术在各个领域的应用前景探讨数字信号处理技术的发展趋势和挑战10.3 课程考核与评价明确课程考核方式和评价标准鼓励学生积极参与课堂讨论和实践活动，提高综合素质重点和难点解析重点一：信号的概念与分类信号的定义和分类是理解数字信号处理的基础，需要重点关注。
数字信号处理教程第二版课程设计
数字信号处理教程第二版课程设计1. 项目背景数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是近年来发展最为迅速的学科之一。
在现代通信、控制、音频、视频等领域得到了广泛的应用。
而数字信号处理教程则是DSP学习的入门教材。
本课程设计旨在加深同学们对数字信号处理理论知识的理解，提高同学们的分析及解决数字信号处理问题的能力。
2. 课程内容本课程设计基于数字信号处理教程第二版，其中包括了以下几个方面的内容：2.1 数字信号处理基础本章主要内容包括采样、量化、离散傅里叶变换、数字滤波器设计等基础概念，为后续章节的学习打下基础。
2.2 时域和频域分析时域分析包括了线性时不变系统的时域响应和卷积定理的讲解；频域分析则主要讲解了频谱、功率谱、预测、循环卷积等方面的知识。
2.3 离散傅里叶变换本章主要介绍离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，简称DFT）的概念及其在数字信号处理领域中的作用，同时还包括了FFT 算法和频域滤波的内容。
2.4 数字滤波器设计及实现本章主要涵盖数字滤波器设计的整个流程，包括了IIR和FIR两类数字滤波器的设计及其在实际应用中的实现。
2.5 DSP处理器及应用本章主要介绍DSP处理器的基本原理和内部构造及其在音频处理、图像处理和通信领域中的应用。
3. 课程要求3.1 课堂讲授老师会通过PPT讲授以上5个章节的内容，讲解完后会留下问答的时间。
同学们应积极思考问题，提出询问，共同讨论解答问题。
3.2 课程设计设计一份数字滤波器，包括其IIR和FIR两个版本，需使用Matlab 或者Python实现。
同学们需要掌握数字滤波器基本概念、对数字信号和滤波器的理解，并能熟练使用Matlab或Python进行数据处理和仿真。
3.3 课程考核课程考核主要分为两部分：•课堂调查问卷满分10分，调查问卷将在整个课程结束后进行，主要考查同学们对数字信号处理知识的掌握和应用能力。
数字信号处理课程设计
数字信号处理课程设计
一、概述
本次信号处理课程设计主要对常见的数字信号处理算法进行实现。
主要内容包括数字信号滤波器、傅立叶变换和数字信号检测算法。
通过实验，学生将学习主要处理手段；同时了解数字信号处理的基本原理和应用。
二、主要内容
（1）数字信号滤波器：实现简单的数字滤波器，同时计算滤波器的频率响应；
（2）傅立叶变换：实现常用的傅立叶变换，并利用变换后的信号图像进行频率分析；
（3）数字信号检测算法：实现基本的一阶和二阶差分算法，并利用此算法进行实时信号检测；
三、实验步骤
（1）准备实验材料：将数字信号的原始信号数据以文件的形式存储，使用MATLAB等软件进行处理；
（2）实现数字滤波器：实现一阶以及多阶低通、高通和带通滤波器，
并计算响应的频谱；
（3）实现傅立叶变换：实现Fourier变换后的信号图像处理，如二维DFT等；
（4）实现数字信号检测算法：实现一阶和二阶差分算法，并利用此算法进行实时信号检测；
（5）数字信号处理综合应用实验：针对实际的数字信号，分析信号的特征，并基于实验结果进行信号处理算法的比较。
四、实验结果
完成本次实验后，可以实现对不同数字信号的处理，掌握其中滤波器、傅立叶变换等数字信号处理理论，并掌握常规的算法，学会运用算法实现实际信号处理工程。
数字信号处理基于计算机的方法第四版课程设计
数字信号处理基于计算机的方法第四版课程设计一、前言数字信号处理是现代信号处理学科中的重要分支之一，是测量、分析、运算、处理信号的数字技术的应用。
数字信号处理技术已经广泛的应用到无线通信、音频、视频、图像、地震勘探等领域。
本文介绍了数字信号处理基于计算机的方法第四版课程设计的要求、内容和实施方法。
二、课程设计要求2.1 设计目的数字信号处理课程设计的目的是为了让学生掌握数字信号处理相关的知识和技能，培养学生的实际应用能力，对数字信号处理技术有一个全面而深入的了解。
2.2 设计内容设计内容主要包括以下几个方面：1.综合运用MATLAB等软件进行数字信号处理算法分析，并实现基于MATLAB的信号处理程序。
2.理解数字信号处理的基本概念，数学模型和相关的数学工具。
3.分析各种数字滤波器的设计和性能评估方法。
4.探讨快速傅里叶变换(FFT)和傅里叶变换(FT)的基本原理和应用。
5.理解数字信号处理在实际应用中所需解决的问题及其解决方法。
2.3 设计形式课程设计采用小组合作形式，每个小组人数在3-4人范围内，进行课题研究。
三、课程设计实施方法3.1 课程设计分步骤3.1.1 第一步：主题选择小组负责人选取主题，并向指导教师提出初步方案，交流确定课题。
3.1.2 第二步：文献查阅小组按照确定的主题、方案进行文献查阅和综述，主要内容有：1.数字信号处理的基本概念、数学模型和相关的数学工具。
2.各种数字滤波器的设计和性能评估方法。
3.快速傅里叶变换(FFT)和傅里叶变换(FT)的基本原理和应用。
4.数字信号处理的实际应用领域及解决方法。
3.1.3 第三步：方案设计小组负责人制定详细的方案，确定实验方法和实验步骤，包括MATLAB算法的实现和程序编写，实现过程中需要考虑音频、视频、图像等方面。
3.1.4 第四步：软件实现根据方案设计实现算法，对程序进行编写、调试和优化以达到良好的运行效果。
需进行数值模拟和实验验证。
数字信号处理在线课程建设与效果
数字信号处理在线课程建设与效果数字信号处理是一门计算机科学和工程领域的重要课程，它涉及到信号的数字化、滤波、谱分析、压缩等方面的内容。
随着技术的发展和应用的广泛，数字信号处理在实际中的应用越来越广泛。
为了提高学生对数字信号处理的理解和应用能力，建设一门在线数字信号处理课程是非常有必要的。
第一部分：课程建设在线数字信号处理课程的建设可以分为三个主要方面：课程内容、教学手段和评估方式。
1. 课程内容数字信号处理的内容非常广泛，包括基本概念、离散时间信号和系统、离散傅里叶变换、滤波器设计、谱分析、压缩等。
在建设在线课程时，需要根据学生的学习能力和先修知识等因素，合理安排课程内容的难易度和先后顺序，确保学生能够逐步学习和理解。
2. 教学手段在线数字信号处理课程可以采用多种教学手段，包括在线视频、课件、实验、讨论等。
通过在线视频和课件，可以向学生介绍数字信号处理的基本概念和理论知识。
通过实验和编程作业，学生可以巩固所学知识，并将其应用于实际问题中。
而通过讨论和互动，学生可以与老师和同学一起交流和分享学习心得，提高学习效果。
3. 评估方式在线数字信号处理课程的评估方式可以采用多种形式，包括在线测验、编程作业、实验报告等。
通过这些评估方式，可以考察学生对知识的理解和应用能力，并及时给予反馈和指导。
评估方式的灵活性可以根据课程的具体要求进行调整和改进，以提高学生学习的积极性和主动性。
在线数字信号处理课程建设的目的是提高学生对数字信号处理的理解和应用能力。
通过在线课程的学习，可以提供以下几个方面的效果。
1. 提高学生的学习灵活性在线数字信号处理课程可以根据学生的学习能力和时间安排进行灵活调整。
学生可以根据自己的情况选择合适的学习时间和地点，提高学习的灵活性和自主性。
这有助于学生更好地管理自己的学习时间，并提高学习效果。
2. 增强学生的实践能力3. 提高学生的合作和交流能力在线数字信号处理课程可以通过讨论和互动等形式，提高学生的合作和交流能力。
DSP课程设计控制系统
DSP课程设计控制系统一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握数字信号处理（DSP）的基本原理和应用技能，培养学生控制系统设计的能力。
具体目标如下：1.知识目标：–掌握DSP的基础知识和理论。
–理解控制系统的原理和结构。
–熟悉DSP芯片的使用和编程。
2.技能目标：–能够使用DSP芯片进行控制系统的设计和实现。
–具备分析和解决控制系统问题的能力。
–能够进行DSP程序的编写和调试。
3.情感态度价值观目标：–培养学生的创新意识和团队合作精神。
–增强学生对控制系统和DSP技术的兴趣和热情。
–培养学生对科学研究的积极态度和责任感。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括DSP基础、控制系统原理和DSP控制系统设计。
具体安排如下：1.DSP基础：–DSP概述和发展历程。
–DSP芯片的架构和工作原理。
–DSP编程语言和开发工具。
2.控制系统原理：–控制系统的概念和分类。
–控制算法和控制律的设计。
–系统稳定性和性能分析。
3.DSP控制系统设计：–DSP控制系统的结构和组成。
–控制系统的设计方法和步骤。
–DSP控制程序的编写和调试。
三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法，包括：1.讲授法：通过教师的讲解，使学生掌握DSP基础知识和控制系统原理。
2.案例分析法：分析实际案例，使学生了解DSP控制系统的应用和设计方法。
3.实验法：进行DSP控制系统的实验，培养学生的动手能力和实践能力。
4.讨论法：学生进行分组讨论，促进学生之间的交流和合作。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，我们将准备以下教学资源：1.教材：选用权威、实用的DSP和控制系统教材，为学生提供系统性的学习资料。
2.参考书：提供相关的参考书籍，丰富学生的知识储备。
3.多媒体资料：制作精美的课件和教学视频，增强课堂教学的趣味性和效果。
4.实验设备：准备DSP开发板和相关的实验设备，为学生提供实践操作的机会。
五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业和考试等。
数字信号处理教程第五版教学设计
数字信号处理教程第五版教学设计课程简介本课程是数字信号处理教程的第五版，旨在教授数字信号处理的基础理论、算法和应用。
通过本课程的学习，学生将了解如何在数字领域中进行信号处理，包括滤波、采样、功率谱估计和谱分析等。
课程目标本课程的目标是：1.掌握数字信号处理的基本理论和概念。
2.熟悉数字信号处理中的常用算法和技术。
3.能够在实际应用中运用所学知识进行数字信号处理。
4.培养学生的理论研究和实践能力。
教学安排本课程将分为以下几个模块：第一模块：信号与系统基础本模块将讲解信号与系统的基础知识，包括信号的分类、信号的时域和频域表示、系统的线性性和时不变性等内容。
第二模块：离散信号与系统本模块将介绍离散信号和离散系统的基础知识，包括离散时间信号和连续时间信号的转换、离散时间系统和连续时间系统的转换、离散时间卷积和相关等内容。
第三模块：数字滤波器本模块将讲解数字滤波的基本概念和分类、实现数字滤波的不同方法、数字滤波器的设计和优化等内容。
第四模块：数字信号的采样和重构本模块将讲解数字信号的采样和重构，包括采样定理、插值和抽样等内容。
第五模块：功率谱估计和谱分析本模块将讲解数字信号的功率谱估计和谱分析，包括周期图和谱密度函数、特征值分解和Prony方法等内容。
教学方法本课程的教学方法主要采用讲授和实践相结合的方式。
其中，讲授部分将使用教材和辅助课件进行，包括教授基本概念、算法和应用；实践部分将开展编程实验和课程设计，引导学生解决实际问题，提高学生的独立思考和实践能力。
评估方式本课程的评估方式包括以下几个方面：1.考试成绩：占总成绩的50%。
2.实验成绩：占总成绩的30%。
3.课程设计成绩：占总成绩的20%。
总结本课程是一门重要的基础课程，对于数字信号处理及其应用的学习具有重要的意义。
希望学生通过本课程的学习，能够掌握数字信号处理的基本概念和方法，并在实际应用中发挥出所学知识的价值。
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专业：07计算机科学与技术姓名：汪星星学号：E10714146数字信号处理课设——应用FFT对信号进行频谱分析姓名：汪星星学号：E10714146专业：07计算机科学与技术Application of FFT spectrum analysis of signalOne purpose of the experiment1. Deepen their understanding of discrete signals DTFT and DFT of their mutual understanding of the relationship.2. In the theoretical study of the basis, through this experiment, to deepen the understanding of the Fast Fourier Transform, FFT algorithm and procedures arefamiliar with the preparation.3. Familiar with the application of FFT spectral analysis of the typical method of signal.4. To understand the signal FFT spectrum analysis application process problems thatmay arise in order to practice the correct application of FFT.In the experimental principles and methodsA continuous signal x a(t) of the spectrum can be expressed as a Fourier transformhim: = =If the ideal sampling of the signal can be sampled sequence: x (n) = X a (nT) Z can also change the sequence in which T is the sampling period: X (z) =X(z)=，When Z = e jω, we get the sequence of Fourier Transform:X (e jω) = X(e jω)=， Among Called the digital frequency it simulate the relationship of the frequency domain:Type of f s is the sampling frequency, the type shows simulated frequency digital frequency is the sampling frequency f s of the normalized. Similar to the case withthe analog domain, digital frequency value representative of the sequence changesin the rate, while the sequence of the Fourier transform for the sequence of the spectrum. Sequence of Fourier transform and the corresponding sampling frequency corresponding relations with the following formula.X (e jω) =The sequence of the spectrum is the signal spectrums cycle extension. Can be seenfrom the above formula, as long as the spectrum of the sampling sequence, we canget the corresponding continuous signal spectrum, it can be a corresponding continuous signal spectrum. Note: This signal must be band-limited signal must meetthe Nyquist Sampling Theorem。
In various signal sequence, finite sequence in digital signal processing plays an important role. Infinitely long sequence is often a long sequence with limited approach. For a limited Chang's series of discrete Fourier transform we can use (DFT), Zhe Yi transform can be a good way Fanyingxulie the frequency domain Texing,and easy to Li Yong fast algorithm in the computer realization of Dang sequence of Changdu yes N O'clock, we Dingyi Discrete Fourier transform as:X(k)=DFT[x(n)]=，Among , Its inverse transform is defined as: x(n)=IDFT[X(k)]= So Z = Z= , There are:==DFT[x(n)] Can be ,Is the unit circle in Z plane angle increases The point is the unit circlefor N decile after the first K points. Therefore, X (k) is the Z transform in the unit circle equidistant sampling, or a sequence of equidistant sampling Fourier transform welfare. To meet the time-domain sampling theorem of Nyquist, the frequency will not be confused; Similarly, in the frequency domain sampling time,as long as the sampling interval is small enough, it will not happen in time domain sequence of the confusion.Third, experimental content and procedures1.Experiment with the main program and the preparation of correspondingsubroutine1. In the experiment, the carefully review of DFT and FFT-related knowledge,principles and methods of reading the experiment and experiment and theexperiment in the appendix the subroutine, and learn to master the principleof subroutine calling method.2. Preparation of signal generation routine and the experimental spectrumof the main program. Tests need to use the basic signal, including:(1) Gaussian sequence:(2) attenuation of the sine sequence:(3) triangular wave series:(4) anti-triangle sequence:2. Experiment on the computer content 1. Observed Gaussian sequence in timedomain and frequency domain characteristics(1) a fixed signal x a (n) parameter p = 8, change the value of q, so q isequal to 2,4,8 respectively. Observe their time-domain and frequency characteristics, to understand the value of q for different timecharacteristics of the signal in time domain and frequencycharacteristics. >> N =0:15; >> P = 8; q = 2; x = exp (-1 * (np). ^ 2 / q); >> Close all; subplot (3,1,1); stem (abs (fft(x))) >> P = 8; q = 4; x = exp (-1 * (np). ^ 2 / q); >> Subplot (3,1,2); stem (abs (fft (x))) >> P = 8; q = 8; x = exp (-1 * (np). ^ 2 / q); >> Subplot (3,1,3); stem (abs (fft (x)))(2) a fixed q = 8, change in P, so P is equal to 8,13,14, respectively,observed changes in parameters P signal sequence and time-domain amplitude and frequency characteristics. Note that when p is equal to the number, apparent leakage occurs, rendering the corresponding sequence of time domain and frequencycurves. >> P = 8; q = 8;x = exp (-1 * (np). ^ 2 / q); >> Close all; subplot (3,1,1); stem (abs (fft (x))) >> P = 13;q = 8; x = exp (-1 * (np). ^ 2 / q); >> Subplot (3,1,2); stem (abs (fft (x))) >> P = 14;q = 8; x = exp (-1 * (np). ^ 2 / q); >> Subplot (3,1,3); stem (abs (fft (x)))2. Attenuation observed sinusoidal sequence in time domain and amplitude-frequency characteristic curve (1) that a = 0.1, and f = 0.0625, check the spectral peak position is correct, note the shape of the spectrum, amplitude-frequency characteristic curvedrawn. >> N =0:15; >> A = 0.1; f = 0.0625; x = exp (-a * n) .* sin (2 * pi * f * n); >> Close all; subplot (2,1,1); stem (n, x); >> Subplot (2,1,2); stem (n, abs (fft (x)))(2) Change f = 0.4375, and then change f = 0.5625, observed in both cases,the spectrum shape and spectral peak position, with or without confusion and leakage occur? Showing that the reasons for thephenomenon. >> N =0:15; >>A = 0.1; f = 0.4375; x = exp (-a * n) .* sin (2 * pi * f *n); >> Close all; subplot (2,1,1); stem (n,x); >> Subplot (2,1,2); stem (n, abs (fft(x)))3. Observe the triangular wave series and the anti-triangular series in time domainand frequency characteristics(1) FFT analysis of signals with 8 x c (n) and x d (n) the amplitude-frequencycharacteristics of the sequence between the two observed spectral curve shape andwhat similarities and differences? (Note: At this time, x d (n) can be consideredto x c (n) obtained through the circle after displacement) mapping between thesequence and frequencycurves. >> For i = 1:4 x (i) = i;end>> For i = 5:8x (i) = 9-i;end >> Close all; subplot (2,1,1); stem (x); >>Subplot (2,1,2); stem (abs (fft (x,16))); >> For i = 1:4 x (i) = 5-i;end >> For i = 5:8 x(i) = i-4;end >> Close all; subplot (2,1,1); stem (x); >>Subplot (2,1,2); stem (abs (fft (x, 16)));(2) x c(n) and x d(n) zeros, using 16-point FFT analysis of the amplitude-frequencycharacteristics of the two signals were observed amplitude-frequencycharacteristics of what changes have taken place? FFT spectrum between the twosignals are not in common? These changes show?>> For i = 1:4x (i) = i;end>> For i = 5:8x (i) = 9-i;end>> For i = 9:16x (i) = 0;end>> Close all; subplot (2,1,1); stem(x); >> Subplot (2,1,2); stem (abs (fft (x,16))); >> For i = 1:4 x (i) = 5-i;end>> For i = 5:8x (i) = i-4;end>> For i = 9:16x (i) = 0;end >> Close all; subplot (2,1,1); stem(x); >> Subplot (2,1,2); stem(abs (fft (x, 16)));应用FFT对信号进行频谱分析一、实验目的1.加深对离散信号的DTFT和DFT的及其相互关系的理解。