数字信号处理实验
数字信号处理综合实验
数字信号处理综合实验一、实验目的本实验旨在通过数字信号处理技术的综合应用，加深对数字信号处理原理和方法的理解，提高学生的实际操作能力和问题解决能力。
二、实验原理数字信号处理是利用数字计算机对摹拟信号进行采样、量化和编码，然后进行数字运算和处理的技术。
本实验主要涉及以下几个方面的内容：1. 信号采集与预处理：通过摹拟信号采集电路将摹拟信号转换为数字信号，然后进行预处理，如滤波、降噪等。
2. 数字滤波器设计：设计和实现数字滤波器，包括FIR滤波器和IIR滤波器，可以对信号进行滤波处理，提取感兴趣的频率成份。
3. 时域和频域分析：对采集到的信号进行时域和频域分析，如时域波形显示、功率谱密度估计等，可以了解信号的时域和频域特性。
4. 信号重构与恢复：通过信号重构算法对采集到的信号进行恢复，如插值、外推等，可以还原信号的原始特征。
三、实验内容根据实验原理，本实验的具体内容包括以下几个部份：1. 信号采集与预处理a. 使用摹拟信号采集电路将摹拟信号转换为数字信号，并通过示波器显示采集到的信号波形。
b. 对采集到的信号进行预处理，如去除噪声、滤波等，确保信号质量。
2. 数字滤波器设计a. 设计并实现FIR滤波器，选择合适的滤波器类型和参数，对采集到的信号进行滤波处理。
b. 设计并实现IIR滤波器，选择合适的滤波器类型和参数，对采集到的信号进行滤波处理。
3. 时域和频域分析a. 对采集到的信号进行时域分析，绘制信号的时域波形图，并计算信号的均值、方差等统计指标。
b. 对采集到的信号进行频域分析，绘制信号的功率谱密度图，并计算信号的频域特性。
4. 信号重构与恢复a. 使用插值算法对采集到的信号进行重构，恢复信号的原始特征。
b. 使用外推算法对采集到的信号进行恢复，还原信号的原始特征。
四、实验步骤1. 搭建信号采集电路，将摹拟信号转换为数字信号，并通过示波器显示采集到的信号波形。
2. 对采集到的信号进行预处理，如去除噪声、滤波等，确保信号质量。
数字信号处理实验报告
数字信号处理实验报告引言数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是一门研究数字信号的获取、分析、处理和控制的学科。
在现代科技发展中，数字信号处理在通信、图像处理、音频处理等领域起着重要的作用。
本次实验旨在通过实际操作，深入了解数字信号处理的基本原理和实践技巧。
实验一：离散时间信号的生成与显示在实验开始之前，我们首先需要了解信号的生成与显示方法。
通过数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）可以轻松生成和显示各种类型的离散时间信号。
实验设置如下：1. 设置采样频率为8kHz。
2. 生成一个正弦信号：频率为1kHz，振幅为1。
3. 生成一个方波信号：频率为1kHz，振幅为1。
4. 将生成的信号通过DAC（Digital-to-Analog Converter）输出到示波器上进行显示。
实验结果如下图所示：（插入示波器显示的正弦信号和方波信号的图片）实验分析：通过示波器的显示结果可以看出，正弦信号在时域上呈现周期性的波形，而方波信号则具有稳定的上下跳变。
这体现了正弦信号和方波信号在时域上的不同特征。
实验二：信号的采样和重构在数字信号处理中，信号的采样是将连续时间信号转化为离散时间信号的过程，信号的重构则是将离散时间信号还原为连续时间信号的过程。
在实际应用中，信号的采样和重构对信号处理的准确性至关重要。
实验设置如下：1. 生成一个正弦信号：频率为1kHz，振幅为1。
2. 设置采样频率为8kHz。
3. 对正弦信号进行采样，得到离散时间信号。
4. 对离散时间信号进行重构，得到连续时间信号。
5. 将重构的信号通过DAC输出到示波器上进行显示。
实验结果如下图所示：（插入示波器显示的连续时间信号和重构信号的图片）实验分析：通过示波器的显示结果可以看出，重构的信号与原信号非常接近，并且能够还原出原信号的形状和特征。
这说明信号的采样和重构方法对于信号处理的准确性有着重要影响。
数字信号处理实验
FG 708S信号源
►功能按键（改变输出波形） ►Fstep/衰减按键（使用衰减项改变输出衰减） ►幅度旋钮 （幅度微调） ►大旋钮（改变各功能项的取值） ►当使用幅度微调旋钮无法使信号幅度进一步
减小时，可将信号源输出衰减设置为20dB或 40dB。
示波器简介
►手动示波器自检测 ►观察信号波形 ►测量信号幅度
Ext Bus
FG-506信号源
► Mode/Func（模式 /函数） ► Range/Attn（频率范围粗调/衰减） ► Frequency （频率微调） ► Amplitude （幅度微调） ► 注意：实验中需要用信号源产生的信号应满足峰峰
值小于1V的条件，否则实验板将无法正常对其处理， 甚至影响电路板正常运行，导致实验不能顺利完成。 ► 当使用幅度微调旋钮无法使信号幅度进一步减小时， 可将信号源输出衰减设置为20dB或40dB。
实验安排
► 两人一组合作完成实验，第一次实验选定的实验桌 和实验设备，以后的实验应继续选用；
► 不得随意调换实验时间，如遇特殊情况需调换时间， 应提前向指导教师说明；
► 实验经过指导教师检查并允许后才可离开，离开前 应将实验桌上的器材收拾整齐；
► 最后完成实验的三组同学负责打扫卫生。
实验内容及考核方法
实验电路板JTAG插座 <==>
带JTAG插头的仿真盒 <==>
JTAG电缆(USB电缆) <==>
USB
PC机端口(USB端口)
电缆
USB电缆和仿真盒之间的接插口是有方向的！
JTAG
► 连接正确后，再给DSP电路板加电 !
仿真盒
► 拆除仿真连接时，先给DSP硬件
数字信号处理实验
抽样定理： 1、分别对三角波和正弦波抽样，至少给出三 个抽样频率的结果。一个满足抽样定理，一个 不满足抽样定理，另一个随意。 信号恢复 2、分别对三个抽样结果进行信号恢复。
要求：实验报告中有理论分析。 可以用信号与系统实验箱做，也可以用matlab或C 做。
实验2：FFT频谱分析实验
1、用matlab或C编程计算N点序列x(n)的N 点DFT和FFT。 2、设x(n)=R8(n)，求x(n)的离散傅立叶变换， 给出幅频图像和相频图像，然后用上述程序 求16点和32点的DFT及FFT. 给出
要求：实验报告中有理论分析（要有计算量的表 示）。
实验3：IIR滤波器设计实验
1、已知通带截止频率为5KHz，通带最大衰减2dB， 阻带截止频率12KHz，阻带最小衰减30dB，按照如 上指标设计巴特沃斯低通滤波器。 2、用双线性变换法设计一个带通数字滤波器，通带 频率为20~ 30Hz，在通带内的最大衰减为0.5dB在 频率为10Hz和40Hz的最小衰减为50dB，在阻带内， 采样频率为150Hz。 要求：实验报告中有理论分析（要有双线性变换 法的变换式，说明模拟频率和数字频率的关系）。
实验4：窗函数法FIR滤波器设计实验
• 利用矩形窗、汉宁窗(Hanning)、海明窗(Hamming) 设计线性相位FIR低通滤波器，要求通带截止频率 c 4 • 求出分别对应的单位脉冲响应，并进行比较。
• 画出单位脉冲响应图形和对数幅度响应图形。
数字信号处理实验报告
一、实验目的1. 理解数字信号处理的基本概念和原理。
2. 掌握离散时间信号的基本运算和变换方法。
3. 熟悉数字滤波器的设计和实现。
4. 培养实验操作能力和数据分析能力。
二、实验原理数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是利用计算机对信号进行采样、量化、处理和分析的一种技术。
本实验主要涉及以下内容：1. 离散时间信号：离散时间信号是指时间上离散的信号，通常用序列表示。
2. 离散时间系统的时域分析：分析离散时间系统的时域特性，如稳定性、因果性、线性等。
3. 离散时间信号的变换：包括离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）等。
4. 数字滤波器：设计、实现和分析数字滤波器，如低通、高通、带通、带阻滤波器等。
三、实验内容1. 离散时间信号的时域运算（1）实验目的：掌握离散时间信号的时域运算方法。
（2）实验步骤：a. 使用MATLAB生成两个离散时间信号；b. 进行时域运算，如加、减、乘、除等；c. 绘制运算结果的时域波形图。
2. 离散时间信号的变换（1）实验目的：掌握离散时间信号的变换方法。
（2）实验步骤：a. 使用MATLAB生成一个离散时间信号；b. 进行DTFT、DFT和FFT变换；c. 绘制变换结果的频域波形图。
3. 数字滤波器的设计和实现（1）实验目的：掌握数字滤波器的设计和实现方法。
（2）实验步骤：a. 设计一个低通滤波器，如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器等；b. 使用MATLAB实现滤波器；c. 使用MATLAB对滤波器进行时域和频域分析。
4. 数字滤波器的应用（1）实验目的：掌握数字滤波器的应用。
（2）实验步骤：a. 采集一段语音信号；b. 使用数字滤波器对语音信号进行降噪处理；c. 比较降噪前后的语音信号，分析滤波器的效果。
四、实验结果与分析1. 离散时间信号的时域运算实验结果显示，通过MATLAB可以方便地进行离散时间信号的时域运算，并绘制出运算结果的时域波形图。
[工学]数字信号处理实验
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h
8
七,例题
例1.3.2
设x(n)2(n)(n1)2(n2), h(n)(n)2(n1)(n2),
求y(n)=x(n)h(n)
两个有限长序列的卷积计算程序如下：
xn=[2,1,-2];
hn=[1,2,-1];
yn=conv(xn,hn);
n=0:length(yn)-1;
subplot(3,2,1);stem(n,yn,'.');line([0,5],[0,0])
xlabel('n');ylabel('y(n)');grid
on; h
9
仿真结果如下图所示：
h
10
八,实验报告要求
1, 报 告 中 要 给 出 实 验 的 MATLAB 程 序 , 并 对 每 个 语 句 给 出 注 释 , 说 明 语 句 作 用 ;
2,
简
Hale Waihona Puke 述实验目
的
和
原
理
;
3, 给 出 用 笔 算 时 卷 积 和 conv 计 算 线 性 卷 积 对 照 图 ;
2.Length 功能：取某一变量的长度（采样点数）
调用格式：N＝Length（n) 取变量n的采样点数为N。
h
7
3. Real 功能：取某一复数的实部。
调用格式：x＝real(h)；取复数h的实部。
4. Imag 功能：取某一复数的虚部。
调用格式：y＝imag(h)；取复数h的虚部。
还有一些其它相关函数等：如plot（按线性比例关系绘制二维图形),stem(绘制二维离散序列图形),subplot （在同一图形界面上产生多个绘图区间）,title（在图形的上方标注说明）,xlabel（在横坐标的下方标 注说明）,ylabel （在纵坐标的下方标注说明）conv（通用卷积函数）等等。
数字信号处理实验报告
数字信号处理实验报告一、实验目的本次数字信号处理实验的主要目的是通过实际操作和观察，深入理解数字信号处理的基本概念和方法，掌握数字信号的采集、处理和分析技术，并能够运用所学知识解决实际问题。
二、实验设备与环境1、计算机一台，安装有 MATLAB 软件。
2、数据采集卡。
三、实验原理1、数字信号的表示与采样数字信号是在时间和幅度上都离散的信号，可以用数字序列来表示。
在采样过程中，根据奈奎斯特采样定理，为了能够准确地恢复原始信号，采样频率必须大于信号最高频率的两倍。
2、离散傅里叶变换（DFT）DFT 是将时域离散信号变换到频域的一种方法。
通过 DFT，可以得到信号的频谱特性，从而分析信号的频率成分。
3、数字滤波器数字滤波器是对数字信号进行滤波处理的系统，分为有限冲激响应（FIR）滤波器和无限冲激响应（IIR）滤波器。
FIR 滤波器具有线性相位特性，而 IIR 滤波器则在性能和实现复杂度上有一定的优势。
四、实验内容与步骤1、信号的采集与生成使用数据采集卡采集一段音频信号，或者在 MATLAB 中生成一个模拟信号，如正弦波、方波等。
2、信号的采样与重构对采集或生成的信号进行采样，然后通过插值算法重构原始信号，观察采样频率对重构信号质量的影响。
3、离散傅里叶变换对采样后的信号进行DFT 变换，得到其频谱，并分析频谱的特点。
4、数字滤波器的设计与实现（1）设计一个低通 FIR 滤波器，截止频率为给定值，观察滤波前后信号的频谱变化。
（2）设计一个高通 IIR 滤波器，截止频率为给定值，比较滤波前后信号的时域和频域特性。
五、实验结果与分析1、信号的采集与生成成功采集到一段音频信号，并在MATLAB 中生成了各种模拟信号，如正弦波、方波等。
通过观察这些信号的时域波形，对不同类型信号的特点有了直观的认识。
2、信号的采样与重构当采样频率足够高时，重构的信号能够较好地恢复原始信号的形状；当采样频率低于奈奎斯特频率时，重构信号出现了失真和混叠现象。
数字信号处理实验4
五,试验环节
• 在“开始--程序”菜单中,找到MATLAB程序,运营 开启; 进入MATLAB后 ,首先熟悉界面; 在Command Window中输入参照程序,并执行; 统计运营成果图形,并与笔算成果对照. 详细环节如下: (1)设计程序; (2)拟定输入时，求输出; (3)用MATLAB实现,并画出图形.
(a)幅 频 特 性 (a=0.75,N=1) 1.5
1
0.5
0
0 0.5
1
1.5
2
/
(b)幅 频 特 性 (a=0.75,N=4) 1.5
1
0.5
0
0 0.5
1
1.5
2
/
(c)幅 频 特 性 (a=0.75,N=8) 1.5
1
0.5
0
0 0.5
1
1.5
2
/
八,试验报告要求
1,报告中要给出试验旳MATLAB程序,并对 每个语句给出注释,阐明语句作用; 2,简述试验目旳和原理; 3,画出仿真图; 4,给出收获和体会.
Imaginary Part Imaginary Part
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
-0.6
-0.8
-1
Байду номын сангаас
-1
-0.5
0
0.5
1
Real Part
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
-0.6
-0.8
-1
-1
-0.5
0
0.5
1
Real Part
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第一题
clear; close all;
wp=0.4*pi;
ws=0.6*pi;
Ap=0.5;
As=50;
T=1;Fs=1/T;
OmegaP=wp/T;
OmegaS=ws/T;
[cs,ds]=afd_butt(OmegaP,OmegaS,Ap,As);
[b,a]=impinvar(cs,ds,Fs);
[h,w]=freqz(b,a);
subplot(2,2,1);plot(w/pi,abs(h));title('幅度响应');grid;
subplot(2,2,2);plot(w/pi,angle(h));title('相位响应');grid;
subplot(2,2,3);plot(w/pi,20*log10(abs(h)));title('幅度响应dB');grid;
n=[0:1:59];imp=[1;zeros(59,1)];y=filter(b,a,imp);
subplot(2,2,4);plot(n,y);title('脉冲响应');grid;
function [b,a] =afd_butt(Omegp,Omegs,Ap,As);
if Omegp<= 0
error('Passband edge must be larger than 0')
end
if Omegs<=Omegp
error('Stopband edge must be larger than Passband edge') end
if (Ap <= 0) | (As < 0)
error('PB ripple and/or SB attenuation must be larger than 0') end
N = ceil((log10((10^(Ap/10)-1)/(10^(As/10)-1)))/(2*log10(Omegp/Omegs)) );
fprintf('\n*** Butterworth Filter Order = %2.0f \n',N)
OmegaC = Omegp/((10^(Ap/10)-1)^(1/(2*N)));
[b,a]=u_buttap(N,OmegaC);
function [b,a] = u_buttap(N,Omegac);
[z,p,k] = buttap(N);
p = p*Omegac;
k = k*Omegac^N;
B = real(poly(z));
b = k*B;
b0= k;
a = real(poly(p));
第二题
clear; close all;
wp=0.4*pi;
ws=0.6*pi;
Ap=0.5;
As=50;
T=1;Fs=1/T;
OmegaP=(2/T)*tan(wp/2);
OmegaS=(2/T)*tan(ws/2);
[cs,ds]=afd_butt(OmegaP,OmegaS,Ap,As);
[b,a]=bilinear(cs,ds,Fs);
[h,w]=freqz(b,a);
subplot(2,2,1);plot(w/pi,abs(h));title('幅度响应');grid;
subplot(2,2,3);plot(w/pi,20*log10(abs(h)));title('幅度响应dB');axis([0,1,-80,5]);grid; n=[0:1:59];imp=[1;zeros(59,1)];y=filter(b,a,imp);
subplot(2,2,4);plot(n,y);title('脉冲响应');grid;
第三题
clear; close all;
wp=0.2*pi;
ws=0.4*pi;
Ap=0.25;
As=50;
T=1;Fs=1/T;
OmegaP=(2/T)*tan(wp/2);
OmegaS=(2/T)*tan(ws/2);
N = ceil((log10((10^(Ap/10)-1)/(10^(As/10)-1)))/(2*log10(OmegaP/OmegaS)) );
fprintf('\n*** Burrerworth Filter Order = %2.0f \n',N);
OmegaC = OmegaP/((10^(Ap/10)-1)^(1/(2*N)));
wn=2*atan((OmegaC*T)/2);
wn=wn/pi;
[b,a]=butter(N,wn);
[h,w]=freqz(b,a);
subplot(2,2,1);plot(w/pi,abs(h));title('幅度响应');grid;
subplot(2,2,3);plot(w/pi,20*log10(abs(h)));title('幅度响应dB');axis([0,1,-80,5]);grid; n=[0:1:59];imp=[1;zeros(59,1)];y=filter(b,a,imp);
subplot(2,2,4);plot(n,y);title('脉冲响应');grid;
n=[0:100];t=0.001*n;
x=2*sin(2*pi*400*t)+5*sin(2*pi*50*t);
x1=ones(1,101);
y1=filter(b,a,x1);
figure(2);
subplot(211); plot(n,x1,'p-'); subplot(212); plot(n,y1,'p-');
第3题
clear; close all;
f=10;fp=2;fs=1.5;
wp=2*pi*fp*(1/f);
ws=2*pi*fs*(1/f);
Ap=3;
As=40;
[N,wn]=buttord(wp/pi,ws/pi,Ap,As);
[b,a]=butter(N,wn,'high');
[h,w]=freqz(b,a);
subplot(2,2,1);plot(w/pi,abs(h));title('幅度响应');grid;
subplot(2,2,3);plot(w/pi,20*log10(abs(h)));title('幅度响应dB');axis([0,1,-80,5]);grid; n=[0:1:59];imp=[1;zeros(59,1)];y=filter(b,a,imp);
subplot(2,2,4);plot(n,y);title('脉冲响应');grid;
n=[0:1000];t=0.0001*n;
x=2*sin(2*pi*4000*t)+5*sin(2*pi*50*t);
%x1=ones(1,101);
y=filter(b,a,x);
figure(2);
subplot(211);
plot(n,x,'p-');
subplot(212);
plot(n,y,'p-');
第4题（1）
clear; close all;
wp=[0.2*pi 0.8*pi];
ws=[0.4*pi,0.7*pi];
Ap=1;
As=30;
[N,wn]=buttord(wp/pi,ws/pi,Ap,As);
[b,a]=butter(N,wn,'stop');
[h,w]=freqz(b,a);
subplot(2,2,1);plot(w/pi,abs(h));title('幅度响应');grid;
subplot(2,2,3);plot(w/pi,20*log10(abs(h)));title('幅度响应dB');axis([0,1,-80,5]);grid; n=[0:1:59];imp=[1;zeros(59,1)];y=filter(b,a,imp);
subplot(2,2,4);plot(n,y);title('脉冲响应');grid;
n=[0:100];t=0.001*n;
x=2*sin(2*pi*400*t)+5*sin(2*pi*50*t);
x1=ones(1,101);
y=filter(b,a,x);
figure(2);
subplot(211);
plot(n,x,'p-');
subplot(212);
plot(n,y,'p-');。