数字信号处理实验一报告
数字信号处理实验一报告
DSP实验一报告一．实验内容（一）实验名称：离散信号的MATLAB产生和图形显示（二）实验内容：1、编写程序产生序列，x(n)=cosn, 099其中，=0，，，，，，，2画出序列的图形，说明信号时域振荡程度的变化，理解数字信号的“低频”和“高频”的概念。
2、画出下列序列的图形，进行计算并用图形显示结果。
x(n)=sin +3cos , -525y(n)=(-n-2)+(n-16)计算，z(n)=x(n)+y(n)3、课本136页第20题画出四种理想滤波器的幅频特性图（一个周期）和单位冲激响应波形图（根据公式画图）。
其中，（1）=0.3 (2)=0.8 (3)=0.5;=0.7 (4)=0.65;=0.8角频率间隔= ，M=256时间范围-5050二．编程原理、思路和公式1、编写程序产生序列，x(n)=cosn, 099其中，=0，，，，，，，2画出序列的图形，说明信号时域振荡程度的变化，理解数字信号的“低频”和“高频”的概念。
调用Matlab中的基本数学函数f(x)=cosx,因为要产生序列，所以采用stem(x)的方式输出图形。
2、画出下列序列的图形，进行计算并用图形显示结果。
x(n)=sin +3cos , -525y(n)=(-n-2)+(n-16)计算，z(n)=x(n)+y(n)先绘出x(n)和y(n)分别的图形，然后相加得到z(n)的图形。
x(n)是一个周期为24的三角函数。
3、课本136页第20题画出四种理想滤波器的幅频特性图（一个周期）和单位冲激响应波形图（根据公式画图）。
其中，（1）=0.3 (2)=0.8 (3)=0.5;=0.7 (4)=0.65;=0.8角频率间隔= ，M=256时间范围-5050直接根据四种理想滤波器的公式表达式作图。
三．程序脚本及其注释1. 编写程序产生序列，x(n)=cosn, 099其中，=0，，，，，，，2画出序列的图形，说明信号时域振荡程度的变化，理解数字信号的“低频”和“高频”的概念。
数字信号处理实验报告
实验一 信号、系统及系统响应一、实验目的1、熟悉理想采样的性质，了解信号采样前后的频谱变化，加深对时域采样定理的理解。
2、熟悉离散信号和系统的时域特性。
3、熟悉线性卷积的计算编程方法：利用卷积的方法，观察、分析系统响应的时域特性。
4、掌握序列傅里叶变换的计算机实现方法，利用序列的傅里叶变换对离散信号、系统及其系统响应进行频域分析。
二、 实验原理1.理想采样序列：对信号x a (t)=A e −αt sin(Ω0t )u(t)进行理想采样，可以得到一个理想的采样信号序列x a (t)=A e −αt sin(Ω0nT ),0≤n ≤50，其中A 为幅度因子，α是衰减因子，Ω0是频率，T 是采样周期。
2.对一个连续时间信号x a (t)进行理想采样可以表示为该信号与一个周期冲激脉冲的乘积，即x ̂a (t)= x a (t)M(t),其中x ̂a (t)是连续信号x a (t)的理想采样；M(t)是周期冲激M(t)=∑δ+∞−∞(t-nT)=1T ∑e jm Ωs t +∞−∞,其中T 为采样周期，Ωs =2π/T 是采样角频率。
信号理想采样的傅里叶变换为X ̂a (j Ω)=1T ∑X a +∞−∞[j(Ω−k Ωs )],由此式可知：信号理想采样后的频谱是原信号频谱的周期延拓，其延拓周期为Ωs =2π/T 。
根据时域采样定理，如果原信号是带限信号，且采样频率高于原信号最高频率分量的2倍，则采样以后不会发生频率混叠现象。
三、简明步骤产生理想采样信号序列x a (n),使A=444.128，α=50√2π，Ω0=50√2π。
（1） 首先选用采样频率为1000HZ ，T=1/1000，观察所得理想采样信号的幅频特性，在折叠频率以内和给定的理想幅频特性无明显差异，并做记录；（2） 改变采样频率为300HZ ，T=1/300，观察所得到的频谱特性曲线的变化，并做记录；（3） 进一步减小采样频率为200HZ ，T=1/200，观察频谱混淆现象是否明显存在，说明原因，并记录这时候的幅频特性曲线。
数字信号处理实验一实验报告
实验一离散时间信号与系统时域分析一、实验目的1、学习MATLAB语言编程和调试技巧。
2、学会简单的矩阵输入和图形表示法3、掌握简单的绘图命令。
二、实验原理本实验主要为了熟悉MATLAB环境，重点掌握简单的矩阵（信号）输入和绘图命令，特别是绘图命令stem（）和plot（）。
实验内容中涉及到信号的无失真采样、离散卷积运算和差分方程求解这三个主要的问题。
其基本原理分别如下：对一个模拟信号x（t）进行采样离散化x（n），为了不失真地从采样信号x（n）中恢复原始信号x（t），采样时必须满足采样定理，即采样频率必须大于等于模拟信号中最高频率分量的2备。
一个离散时间系统，输入信号为x（n），输出信号为y（n），运算关系用T【.】表示，则输入与输出的关系可表示为y（n）=T[x(n)]。
三、实验结果实验一x=[3 1 2 0 -4 2 -3];n=-3:1:3;stem(n,x);xlabel('n');ylabel('x(n)');axis([-4 4 -5 5]);grid;n x (n )实验二n=0:9;x=0.5.^n;stem(n,x);xlabel('n');ylabel('x(n)');grid;n x (n )实验三x=[-2 0 1 -1 3];h=[1 2 0 -1];c=conv(x,h);M=length(c)-1;n=0:1:M;stem(n,c);xlabel('n');ylabel('幅度’);n 幅度实验四t=0:1/256:2;x=3*cos(2*pi*t)-2*cos(6*pi*t)+cos(10*pi*t); plot(t,x);grid;实验五T=0.2;t=0:T:2;x=3*cos(2*pi*t)-2*cos(6*pi*t)+cos(10*pi*t); stem(t,x);grid;实验六N=41;a=[0.8 -0.44 0.36 0.22];b=[1 0.7 -0.45 -0.6];x=[1 zeros(1,N-1)];n=0:1:N-1;y=filter(a,b,x);stem(n,y);xlabel('n');ylabel('幅度');n 幅度实验七n=0:1:40;x=[5+3*cos(0.2*pi*n)+4*sin(0.6*pi*n)]; plot(n,x);N=41;a=[0.8 -0.44 0.36 0.22];b=[1 0.7 -0.45 -0.6];x=[5+3*cos(0.2*pi*n)+4*sin(0.6*pi*n)]; n=0:1:40;y=filter(a,b,x);stem(n,y);xlabel('n');ylabel('幅度 ');n 幅度。
数字信号处理实验一 实验报告
数字信号处理实验一1.完成本文档内容的自学阅读和其中各例题后子问题；Q1.1运行程序P1.1，以产生单位样本序列u[n]并显示它。
答: clf;n=-10:20;u=[zeros(1,10) 1 zeros(1,20)];stem(n,u);xlabel('时间序号n');ylabel('振幅');title('单位样本序列');axis([-10 20 0 1.2])Q1.2命令clf，axis，title，xlabel和ylabel的作用是什么？答：clf清除图对象，axis 控制轴刻度和风格的高层指令，title 设置图名，xlabel和ylabel设置横纵坐标轴名称。
Q1.3修改程序P1.1以产生带有延时11个单位样本的延迟单位样本序列ud[n]。
运行修改的程序并显示产生的序列。
答：clf;n=0:30;ud=[zeros(1,11) 1 zeros(1,19)];stem(n,ud);xlabel('时间序号n');ylabel('振幅');title('单位样本序列');axis([0 30 0 1.2])Q1.4修改程序P1.1以产生单位步长序列s[n].运行修改后程序并显示产生的序列。
答：clf;n = 0:30;u = [1.*n];stem(n,u);title('Unit Sample Sequence');axis([0 30 0 30])Q1.5修改程序P1.1，以产生带有超前7个样本的延时单位阶跃序列sd[n]。
运行修改后的程序并显示产生的序列。
答：clf;n = -15:30;s=[zeros(1,8) ones(1,38)];stem(n,s);xlabel('Time index n');ylabel('Amplitude'); title('Unit Sample Sequence');axis([-15 30 0 1.2]);Q1.6 运行程序P1.2，以产生复数值的指数序列。
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。
数字信号处理实验报告_完整版
实验1 利用DFT 分析信号频谱一、实验目的1.加深对DFT 原理的理解。
2.应用DFT 分析信号的频谱。
3.深刻理解利用DFT 分析信号频谱的原理，分析实现过程中出现的现象及解决方法。
二、实验设备与环境 计算机、MATLAB 软件环境 三、实验基础理论1.DFT 与DTFT 的关系有限长序列 的离散时间傅里叶变换 在频率区间 的N 个等间隔分布的点 上的N 个取样值可以由下式表示：212/0()|()()01N jkn j Nk N k X e x n eX k k N πωωπ--====≤≤-∑由上式可知，序列 的N 点DFT ,实际上就是 序列的DTFT 在N 个等间隔频率点 上样本 。
2.利用DFT 求DTFT方法1：由恢复出的方法如下：由图2.1所示流程可知：101()()()N j j nkn j nN n n k X e x n eX k W e N ωωω∞∞----=-∞=-∞=⎡⎤==⎢⎥⎣⎦∑∑∑ 由上式可以得到：IDFTDTFT( )12()()()Nj k kX e X k Nωπφω==-∑ 其中为内插函数12sin(/2)()sin(/2)N j N x eN ωωφω--= 方法2：实际在MATLAB 计算中，上述插值运算不见得是最好的办法。
由于DFT 是DTFT 的取样值，其相邻两个频率样本点的间距为2π/N ，所以如果我们增加数据的长度N ，使得到的DFT 谱线就更加精细，其包络就越接近DTFT 的结果，这样就可以利用DFT 计算DTFT 。
如果没有更多的数据，可以通过补零来增加数据长度。
3.利用DFT 分析连续信号的频谱采用计算机分析连续时间信号的频谱，第一步就是把连续信号离散化，这里需要进行两个操作：一是采样，二是截断。
对于连续时间非周期信号,按采样间隔T 进行采样，阶段长度M ，那么：1()()()M j tj nT a a a n X j x t edt T x nT e ∞--Ω-Ω=-∞Ω==∑⎰对进行N 点频域采样，得到2120()|()()M jkn Na a M kn NTX j T x nT eTX k ππ--Ω==Ω==∑因此，可以将利用DFT 分析连续非周期信号频谱的步骤归纳如下： （1）确定时域采样间隔T ，得到离散序列（2）确定截取长度M ，得到M 点离散序列,这里为窗函数。
数字信号处理实验报告1
《数字信号处理》实验报告实验一：数字低通、高通滤波器实验实验二：数字带通、带阻滤波器实验系别：信息科学与技术系专业班级：电子信息工程0902班学生姓名：王俊知(053)同组学生：成绩：指导教师：刘海龙（实验时间：20年月日——20年月日）华中科技大学武昌分校实验一数字低通、高通滤波器实验1、实验目的使学生了解和熟悉软件Matlab的使用，了解数字低通、高通滤波器零极点的作用及数字低通、高通滤波器的幅频特性和相频特性。
使学生熟悉整数型滤波器的设计。
2、实验内容与步骤1、在计算机上运行Matlab软件，根据滤波器的参数，用Matlab软件设计出数字低通、高通滤波器、画出数字低通、高通滤波器的幅频特性和相频特性的程序，或按照范例程序进行修改，运行程序，观察滤波器的零极点分布图、幅频特性和相频特性图。
2、改变滤波器的零极点分布，再运行程序，观察幅频特性和相频特性的不同，滤波器的通带有什么改变。
3、再次修改程序，输入数字信号，使其通过滤波器，并画出输入、输出滤波器的数字信号波形，运行程序。
观看输入、输出滤波器的数字信号波形，仔细观察其区别。
3、实验设备1、实验场所：信息科学与技术系实验室机房。
2、硬件设备：计算机若干（由学生人数定）。
3、实验软件：Matlab。
整系数低通滤波器程序如下：clear all;clc;close all;m=10;for i=1:m+1if i==1B(i)=1;elseif i==m+1B(i)=-1;else B(i)=0;endendendA=[1,-1];N=8192;[H,f]=freqz(B,A,N);plot(f*25/pi,abs(H));grid;figure,plot(f*25/pi,angle(H));grid;figure,zplane(B,A);k=0:N-1;f=2*k/N;load('C:\MATLAB7\work\RawData.mat');x=rawdata(1,1:N);w=filter(B,A,x);figure;plot(x);title('输入信号');figure;plot(w);title('输出信号');滤波器的幅频特性和相频特性曲线、零极点分布、输入、输出滤波器的数字信号波形图：整系数高通滤波器程序如下：clear all;clc;close all;m=10;for i=1:m+1if i==1B(i)=1;elseif i==m+1B(i)=-1;else B(i)=0;endendendA=[1,1];N=8192;[H,f]=freqz(B,A,N);plot(f*25/pi,abs(H));grid;figure,plot(f*25/pi,angle(H));grid;figure,zplane(B,A);k=0:N-1;f=2*k/N;load('C:\MATLAB7\work\RawData.mat');x=rawdata(1,1:N);w=filter(B,A,x);figure;plot(x);title('输入信号');figure;plot(w);title('输出信号');滤波器的幅频特性和相频特性曲线、零极点分布、输入、输出滤波器的数字信号波形图：改变参数clear all;clc;close all;m=11;for i=1:m+1if i==1B(i)=1;elseif i==m+1B(i)=1;else B(i)=0;endendendA=[1,1];N=8192;[H,f]=freqz(B,A,N);plot(f*25/pi,abs(H));grid;figure,plot(f*25/pi,angle(H));grid; figure,zplane(B,A);k=0:N-1;f=2*k/N;load('C:\MATLAB7\work\RawData.mat'); x=rawdata(1,1:N);w=filter(B,A,x);figure;plot(x);title('输入信号'); figure;plot(w);title('输出信号');正负120度零点抵消程序如下：clear all;clc;close all;m=24;for i=1:m+1if i==1B(i)=1;elseif i==m+1B(i)=-1;else B(i)=0;endendendA=[1,1,1];N=8192;[H,f]=freqz(B,A,N);plot(f*25/pi,abs(H));grid;figure,plot(f*25/pi,angle(H));grid;figure,zplane(B,A);k=0:N-1;f=2*k/N;load('C:\MATLAB7\work\RawData.mat');x=rawdata(1,1:N);w=filter(B,A,x);figure;plot(x);title('输入信号');figure;plot(w);title('输出信号');滤波器的幅频特性和相频特性曲线、零极点分布、输入、输出滤波器的数字信号波形图：正负60度零点抵消程序如下：clear all;clc;close all;m=24;for i=1:m+1if i==1B(i)=1;elseif i==m+1B(i)=-1;else B(i)=0;endendendA=[1,-1,1];N=8192;[H,f]=freqz(B,A,N);plot(f*25/pi,abs(H));grid;figure,plot(f*25/pi,angle(H));grid;figure,zplane(B,A);k=0:N-1;f=2*k/N;load('C:\MATLAB7\work\RawData.mat');x=rawdata(1,1:N);w=filter(B,A,x);figure;plot(x);title('输入信号');figure;plot(w);title('输出信号');滤波器的幅频特性和相频特性曲线、零极点分布、输入、输出滤波器的数字信号波形图：实验二数字带通、带阻滤波器实验1、实验目的使学生了解数字带通、带阻滤波器设计原理及数字带通、带阻滤波器的幅频特性和相频特性。
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。
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实验一学习使用MATLAB
实验项目名称：学习使用MATLAB
实验项目性质：验证性实验
所属课程名称：数字信号处理
实验计划学时：2
一、实验目的
本次实验主要学习使用MATLAB，让我们初步掌握MATLAB，为以后的数字信号处理实验操作顺利进行打下基础，而不至于出现一些基本使用的错误。
二、实验内容
(1)了解MATLAB 的基本程序设计原则，常量和变量的用法
(2)掌握MATLAB中对矩阵进行输入、运算和比较的方法
(3)了解循环语句的类型，并掌握循环语句的用法
(4)熟悉M文件的作用，并掌握二维图形的绘制
三、实验步骤
例1.1
分析：以上结果与指导书给出的结果一致，在敲代码的时候要注意代码间的空格，注意不要敲错符号，不然会出现错误。
分析：以上结果与指导书给出的结果一致，在敲代码的时候要注意代码间的空格，注意不要敲错符号，不然会出现错误。
例1.3
分析：以上结果与指导书给出的结果一致，在敲代码的时候要注意代码间的空格，注意不要敲错符号，不然会出现错误，同时注意前后代号符的大小写要一致。
例1.4
分析：以上结果与指导书给出的结果一致，在敲代码的时候要注意代码间的空格，注意不要敲错符号，不然会出现错误，同时注意前后代号符的大小写要一致，而且当后面有错的话要重新敲。
分析：以上结果与指导书给出的结果一致，在敲代码的时候要注意代码间的空格，注意不要敲错符号，不然会出现错误，同时注意前后代号符的大小写要一致，而且当后面有错的话要重新敲，end可在同一行敲打。
例1.6
分析：以上结果与指导书给出的结果一致。
例1.7
分析：以上结果与指导书给出的结果一致。
例1.8
分析：以上结果与指导书给出的结果一致。
例1.9
分析：以上结果与指导书给出的结果一致。
分析：以上结果与指导书给出的结果一致。
例1.11
分析：以上结果与指导书给出的结果一致。
例子1.12
分析：以上结果与指导书给出的结果一致。
例1.13
分析：以上结果与指导书给出的结果一致。
例1.14
代码：
结果：
分析：以上结果与指导书给出的结果一致。
例1.15
分析：以上结果与指导书给出的结果一致。
四、思考题
subplot(2,2,2)
plot(x,x12)
title('第二个子图')
subplot(2,2,3)
plot(x,x21,'-.ro')
subplot(2,2,3)
plot(x,x21,'-.mo')
title('第三个子图')
subplot(2,2,4)
plot(x,x22,'-.g*')
title('第四个子图')
axis([-10,10-0,0.25])
例1.14加上上面这段代码后可出现
如果要改成3X3的图形，可输入以下程序x=-3*pi:pi/50:3*pi;
x11=x.*cos(x);
x12=-x.*sin(x)+cos(x);
x21=sin(x).*cos(x);
x22=(sin(x).^2).*(cos(x).^2); subplot(3,3,1)
plot(x,x11)
title('第一个子图')
subplot(3,3,2)
plot(x,x12)
title('第二个子图')
subplot(3,3,3)
plot(x,x21,'-.ro')
subplot(3,3,3)
plot(x,x21,'-.mo')
title('第三个子图')
subplot(3,3,4)
plot(x,x22,'-.g*')
title('第四个子图')
axis([-10,10,0,0.25])
subplot(3,3,5)
title('第五个子图')
subplot(3,3,6)
title('第六个子图')
subplot(3,3,7)
title('第七个子图')
subplot(3,3,8)
title('第八个子图')
subplot(3,3,9)
title('第九个子图')。