信号实验报告实验
数字信号处理实验报告 3
数字信号处理实验报告姓名：班级：通信学号：实验名称：频域抽样定理验证实验类型：验证试验指导教师:实习日期：2013.频域采样定理验证实验一． 实验目的：1. 加深对离散序列频域抽样定理的理解2.了解由频谱通过IFFT 计算连续时间信号的方法3.掌握用MATLAB 语言进行频域抽样与恢复时程序的编写方法 4、用MATLAB 语言将X(k)恢复为X(z)及X(e jw )。
二． 实验原理：1、1、频域采样定理： 如果序列x(n)的长度为M ，频域抽样点数为N ，则只有当频域采样点数N ≥M 时，才有x N (n)=IDFT[X(k)]=x(n),即可由频域采样X(k)无失真的恢复原序列 x(n)。
2、用X(k)表示X(z)的内插公式：∑-=-----=10111)(1)(N k kNNzWz k X Nz X内插函数： zWzkNNN z 1k111)(-----=ϕ频域内插公式：∑-=-=10)2()()(N K j k Nk X e X πωϕω频域内插函数：e N j N N )21()2sin()2sin(1)(--=ωωωωϕ三． 实验任务与步骤：实验一：长度为26的三角形序列x(n)如图(b)所示，编写MATLAB 程序验证频域抽样定理。
实验二：已知一个时间序列的频谱为X(e jw )=2+4e -jw +6e -j2w +4e -j3w +2e -j4w分别取频域抽样点数N为3、5和10，用IPPT计算并求出其时间序列x(n)，用图形显示各时间序列。
由此讨论原时域信号不失真地由频域抽样恢复的条件。
实验三：由X32(k)恢复X(z)和X(e jw)。
四．实验结论与分析：实验一：源程序：M=26;N=32;n=0:M; %产生M长三角波序列x(n)xa=0:floor(M/2);xb= ceil(M/2)-1:-1:0; xn=[xa,xb];Xk=fft(xn,512); %1024点FFT[x(n)], 用于近似序列x(n)的TFX32k=fft(xn,32); %32点FFT[x(n)]x32n=ifft(X32k); %32点IFFT[X32(k)]得到x32(n)X16k=X32k(1:2:N); %隔点抽取X32k得到X16(K)x16n=ifft(X16k,N/2); %16点IFFT[X16(k)]得到x16(n)subplot(3,2,2);stem(n,xn,'.');box ontitle('(b) 三角波序列x(n)');xlabel('n');ylabel('x(n)');axis([0,32,0,20])k=0:511;wk=2*k/512;subplot(3,2,1);plot(wk,abs(Xk));title('(a)FT[x(n)]');xlabel('\omega/\pi');ylabel('|X(e^j^\omega)|');axis([0,1,0,200])k=0:N/2-1;subplot(3,2,3);stem(k,abs(X16k),'.');box ontitle('(c) 16点频域');xlabel('k');ylabel('|X_1_6(k)|');axis([0,8,0,200])n1=0:N/2-1;subplot(3,2,4);stem(n1,x16n,'.');box ontitle('(d) 16点IDFT[X_1_6(k)]');xlabel('n');ylabel('x_1_6(n)');axis([0,32,0,20])k=0:N-1;subplot(3,2,5);stem(k,abs(X32k),'.');box ontitle('(e) 32点频域采样');xlabel('k');ylabel('|X_3_2(k)|');axis([0,16,0,200])n1=0:N-1;subplot(3,2,6);stem(n1,x32n,'.');box ontitle('(f) 32点IDFT[X_3_2(k)]');xlabel('n');ylabel('x_3_2(n)');axis([0,32,0,20])结果如下所示：实验一分析：序列x(n)的长度M=26，由图中可以看出，当采样点数N=16<M时，x16(n)确实等于原三角序列x(n)以16为周期的周期延拓序列的主值序列。
实验报告信号卷积实验
一、实验目的1. 理解卷积的概念及其物理意义。
2. 掌握卷积运算的原理和方法。
3. 通过实验加深对卷积运算在实际应用中的理解。
二、实验原理1. 卷积的定义：卷积是一种线性运算，它描述了两个信号在时域上的相互作用。
对于两个连续时间信号f(t)和g(t)，它们的卷积定义为：F(t) = ∫f(τ)g(t-τ)dτ其中，F(t)是卷积结果，f(τ)是信号f(t)的任意时刻的值，g(t-τ)是信号g(t)在时刻t-τ的值。
2. 卷积的性质：卷积具有交换律、结合律和分配律等性质。
其中，交换律是指f(t)和g(t)的卷积与g(t)和f(t)的卷积相等；结合律是指三个信号f(t)、g(t)和h(t)的卷积可以分别进行两两卷积后再进行一次卷积；分配律是指一个信号与两个信号的卷积等于该信号分别与两个信号卷积后的和。
三、实验内容1. 实验一：连续时间信号卷积实验（1）选用信号：选取两个连续时间信号f(t)和g(t)，其中f(t)为矩形脉冲信号，g(t)为指数衰减信号。
（2）卷积计算：根据卷积的定义，计算f(t)和g(t)的卷积F(t)。
（3）结果分析：观察F(t)的波形，分析卷积结果的物理意义。
2. 实验二：离散时间信号卷积实验（1）选用信号：选取两个离散时间信号f[n]和g[n]，其中f[n]为单位阶跃信号，g[n]为矩形脉冲信号。
（2）卷积计算：根据离散时间信号卷积的定义，计算f[n]和g[n]的卷积F[n]。
（3）结果分析：观察F[n]的波形，分析卷积结果的物理意义。
3. 实验三：MATLAB仿真实验（1）选用信号：选取两个连续时间信号f(t)和g(t)，其中f(t)为正弦信号，g(t)为余弦信号。
（2）MATLAB编程：利用MATLAB的信号处理工具箱，编写程序实现f(t)和g(t)的卷积运算。
（3）结果分析：观察MATLAB仿真得到的卷积结果，分析其物理意义。
四、实验结果与分析1. 实验一：连续时间信号卷积实验（1）实验结果：通过计算得到f(t)和g(t)的卷积F(t)的波形。
信号运算电路实验报告
信号运算电路实验报告
一、实验目的
通过信号运算电路实验，了解信号运算电路的基本原理和设计方法，掌握信号运算电路的测试与调整技巧，提高分析问题和解决问题的能力。
二、实验原理
信号运算电路是利用电子元件实现信号处理的一种电路形式，可以实现对信号的放大、滤波、运算等操作。
在信号运算电路中，常用的电子元件包括电阻、电容、电感、运算放大器等。
三、实验步骤
1. 搭建电路：根据实验要求，选择合适的电子元件搭建信号运算电路。
2. 测试电路：使用示波器等测试设备，对搭建好的电路进行测试，观察输出信号是否符合预期。
3. 调整电路：根据测试结果，对电路进行调整，以达到预期的输出效果。
4. 记录数据：将测试和调整过程中的数据记录下来，以便后续分析。
四、实验结果
通过实验，我们成功搭建了信号运算电路，并对其进行了测试和调整。
在测试过程中，我们观察到了输出信号的变化，并记录了相应的数据。
通过调整电路参数，我们成功实现了预期的输出效果。
五、实验总结
通过本次实验，我们深入了解了信号运算电路的基本原理和设计方法，掌握了信号运算电路的测试与调整技巧。
在实验过程中，我们遇到了一些问题，但通过不断尝试和调整，最终成功解决了问题。
通过本次实验，我们不仅提高了自己的动手能力，还加深了对信号处理技术的理解。
信号检测论_实验报告
一、实验目的1. 理解信号检测论的基本原理和概念。
2. 掌握信号检测论实验方法，包括实验设计、数据收集和分析。
3. 分析信号检测论在心理学研究中的应用，探讨其在不同领域中的价值。
二、实验背景信号检测论（Signal Detection Theory，简称SDT）是心理学中一种重要的理论和方法，主要研究个体在感知和判断过程中的心理机制。
该理论认为，人们在感知外界刺激时，总是受到噪声的干扰，而信号检测论旨在研究个体在噪声中如何识别和判断信号。
三、实验方法1. 实验设计实验采用2（刺激类型：信号与噪音）× 2（判断标准：接受信号、拒绝信号）的混合设计。
2. 实验材料实验材料包括信号、噪音、判断标准等。
3. 实验程序（1）被试随机分为两组，每组10人。
（2）实验开始前，主试向被试讲解实验目的、实验流程及注意事项。
（3）被试依次进行信号和噪音的判断，主试记录被试的判断结果。
（4）实验结束后，主试向被试表示感谢。
四、实验结果1. 数据收集根据实验记录，统计被试对信号和噪音的判断次数。
2. 数据分析（1）计算被试的辨别力指数（d'）：d' = Z(SN) - Z(N)，其中Z(SN)为信号判断的Z得分，Z(N)为噪音判断的Z得分。
（2）计算被试的判断标准（C）：C = Z(SN) - Z(N)，其中Z(SN)为信号判断的Z 得分，Z(N)为噪音判断的Z得分。
五、讨论1. 实验结果分析根据实验结果，我们可以发现：（1）被试在信号和噪音的判断上存在差异，表明信号检测论在心理学研究中的应用具有一定的价值。
（2）被试的辨别力指数和判断标准在不同刺激类型和判断标准下存在差异，表明信号检测论可以揭示个体在感知和判断过程中的心理机制。
2. 信号检测论的应用信号检测论在心理学研究中具有广泛的应用，例如：（1）认知心理学：研究个体在感知、记忆、思维等认知过程中的心理机制。
（2）临床心理学：评估个体的认知功能，为心理疾病的诊断和治疗提供依据。
信号的合成实验报告
信号的合成实验报告引言信号是在现实世界中表达信息的方式之一，也是电子与通信领域的核心概念之一。
在本次实验中，我们通过合成多个信号的方法，来深入了解信号合成的原理和方法。
实验目的1. 了解信号合成的基本原理；2. 熟悉信号合成的方法和工具；3. 掌握信号合成的实际应用。
实验内容本实验主要分为以下几个部分：1. 生成正弦信号；2. 生成方波信号；3. 生成脉冲信号；4. 结合不同信号进行合成；5. 通过示波器观察和分析合成信号。
实验步骤生成正弦信号正弦信号是最简单的周期信号之一，其数学表达式为：y(t) = A\sin(2\pi ft +\phi)。
我们使用信号发生器生成一个频率为1000Hz，振幅为1V的正弦信号。
生成方波信号方波信号包含两个状态：高电平和低电平。
其数学表达式为：y(t) = A\\mathrm{sgn}(\sin(2\pi ft + \phi))。
我们通过信号发生器生成一个频率为500Hz，占空比为50%的方波信号。
生成脉冲信号脉冲信号是一种周期性的信号，其数学表达式为：y(t) = A\\mathrm{rect}(\frac{t - t_0}{T})，其中，rect表示矩形函数。
我们使用信号发生器生成一个频率为500Hz，脉宽为1ms的脉冲信号。
信号的合成将生成的正弦信号、方波信号和脉冲信号进行合成。
通过信号发生器将三个信号的输出端分别连接到一个电阻，并将电阻的输出连接到示波器的输入端。
观察和分析合成信号通过示波器观察合成信号的波形，分析各个信号在合成中的作用和贡献。
实验结果与讨论合成信号的波形如下图所示：通过观察波形图，我们可以得出以下结论：1. 正弦信号在合成中起到了基频信号的作用，使得波形变得更加平滑。
2. 方波信号在合成中起到了频率倍增的作用，使得波形更加趋于锋利。
3. 脉冲信号在合成中起到了尖峰放大的作用，使得波形出现了峰值。
信号处理实验报告总结
信号处理实验报告总结引言信号处理是一门研究如何对信号进行处理和分析的学科，它在许多领域中都有着广泛的应用，如通信、图像处理、音频处理等。
本实验旨在通过实际操作与理论结合的方式，帮助学生深入理解信号处理的原理和方法。
理论背景信号处理的理论基础包括信号与系统、傅里叶分析、滤波器设计等方面的知识。
在本次实验中，我们主要了解了离散傅里叶变换（DFT）和数字滤波器的原理和应用，以及常见的信号处理算法。
实验过程与结果本次实验分为两个部分：DFT算法实现和数字滤波器设计。
DFT算法实现我们首先实现了离散傅里叶变换的算法，并通过MATLAB软件进行了验证。
实验中，我们使用了一个正弦信号，并通过DFT算法将其转换为频域表示。
实验结果显示，离散傅里叶变换能够准确地将时域信号转换为频域信号，且图像频谱与理论结果一致。
数字滤波器设计在第二个实验中，我们学习了数字滤波器的设计方法和常见的滤波器类型。
我们采用了巴特沃斯滤波器设计方法，并使用MATLAB软件进行了参数设计。
实验结果表明，数字滤波器能够有效地滤除输入信号中不需要的频率成分，并保留我们感兴趣的信号。
实验总结通过本次实验，我们对信号处理的理论知识有了更深入的了解，并通过实际操作加深了对信号处理方法的理解和应用能力。
通过实验，我们对离散傅里叶变换和数字滤波器的原理和应用有了更深入的了解。
然而，在实验过程中也遇到了一些困难。
例如，在DFT算法实现中，我们需要对算法进行优化以提高运行效率。
在数字滤波器设计中，我们还需要更深入地学习滤波器设计的原理和方法，以便更好地应用在实际工程中。
总的来说，本次实验使我们更加深入地了解了信号处理的原理和方法，并对信号处理的应用有了更为清晰的认识。
在今后的学习和工作中，我们将进一步巩固这方面的知识，并不断探索更多的信号处理方法和算法。
参考文献[1] Oppenheim, A. V., & Schaffer, J. R. (1998). Discrete-time signal processing. Prentice Hall.[2] Proakis, J. G., & Manolakis, D. G. (1996). Digital signal processing: principles, algorithms, and applications. Prentice Hall.附录本次实验的MATLAB代码如下：matlab% DFT算法实现N = length(x);for k = 0:N-1X(k+1) = 0;for n = 0:N-1X(k+1) = X(k+1) + x(n+1)*exp(-1i*2*pi*k*n/N);endend% 数字滤波器设计fs = 100; % 采样频率fpass = 10; % 通带频率fstop = 20; % 阻带频率Rp = 1; % 通带最大衰减Rs = 60; % 阻带最小衰减wp = 2*pi*fpass/fs;ws = 2*pi*fstop/fs;[N, wn] = buttord(wp, ws, Rp, Rs);[b, a] = butter(N, wn);y = filter(b, a, x);以上是本次信号处理实验的总结，通过实验我们深入理解了信号处理的原理和方法，也发现了一些问题，期望在今后的学习和工作中能够进一步探索和应用信号处理技术。
信号分析与处理实验报告
信号分析与处理实验报告一、实验目的1.了解信号分析与处理的基本概念和方法；2.掌握信号分析与处理的基本实验操作；3.熟悉使用MATLAB进行信号分析与处理。
二、实验原理信号分析与处理是指利用数学和计算机技术对信号进行分析和处理的过程。
信号分析的目的是了解信号的特性和规律，通过对信号的频域、时域和幅频特性等进行分析，获取信号的频率、幅度、相位等信息。
信号处理的目的是对信号进行数据处理，提取信号的有效信息，优化信号的质量。
信号分析和处理的基本方法包括时域分析、频域分析和滤波处理。
时域分析主要是对信号的时变过程进行分析，常用的方法有波形分析和自相关分析。
频域分析是将信号转换到频率域进行分析，常用的方法有傅里叶级数和离散傅里叶变换。
滤波处理是根据信号的特性选择适当的滤波器对信号进行滤波，常用的滤波器有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
三、实验内容1.信号的时域分析将给定的信号进行波形分析，绘制信号的时域波形图；进行自相关分析，计算信号的自相关函数。
2.信号的频域分析使用傅里叶级数将信号转换到频域，绘制信号的频域图谱；使用离散傅里叶变换将信号转换到频域，绘制信号的频域图谱。
3.滤波处理选择合适的滤波器对信号进行滤波处理，观察滤波前后的信号波形和频谱。
四、实验步骤与数据1.时域分析选择一个信号进行时域分析，记录信号的波形和自相关函数。
2.频域分析选择一个信号进行傅里叶级数分析，记录信号的频谱；选择一个信号进行离散傅里叶变换分析，记录信号的频谱。
3.滤波处理选择一个信号，设计适当的滤波器对信号进行滤波处理，记录滤波前后的信号波形和频谱。
五、实验结果分析根据实验数据绘制的图像进行分析，对比不同信号在时域和频域上的特点。
观察滤波前后信号波形和频谱的变化，分析滤波效果的好坏。
分析不同滤波器对信号的影响，总结滤波处理的原理和方法。
六、实验总结通过本次实验，我们了解了信号分析与处理的基本概念和方法，掌握了信号分析与处理的基本实验操作，熟悉了使用MATLAB进行信号分析与处理。
采样信号实验报告
一、实验目的1. 理解模拟信号采样的基本原理和过程。
2. 掌握采样定理及其在实际应用中的重要性。
3. 学习使用MATLAB软件进行模拟信号采样实验。
4. 分析采样信号与原始信号的频谱特征，验证采样定理。
二、实验原理模拟信号采样是将连续的模拟信号转换为离散的数字信号的过程。
采样定理指出，为了完全重构一个模拟信号，采样频率必须至少是信号中最高频率成分的两倍。
本实验主要涉及以下内容：1. 采样过程：将模拟信号通过采样器转换为离散的采样值。
2. 采样定理：采样频率必须满足一定条件，才能保证采样信号的频谱不发生混叠。
3. 频谱分析：通过傅里叶变换或快速傅里叶变换（FFT）分析采样信号的频谱特征。
三、实验内容1. 实验一：生成模拟信号使用MATLAB软件生成一个正弦信号，频率为f1 = 100 Hz，采样频率为fS = 200 Hz。
2. 实验二：采样模拟信号将实验一中生成的正弦信号进行采样，采样点数为N = 1000。
3. 实验三：重构模拟信号使用MATLAB软件对采样信号进行重构，重建原始信号。
4. 实验四：分析频谱特征对原始信号和重构信号进行频谱分析，比较两者的频谱特征。
四、实验步骤1. 步骤一：在MATLAB中编写代码生成正弦信号。
```MATLABfs = 200; % 采样频率t = 0:1/fs:1-1/fs; % 采样时间f1 = 100; % 信号频率x = sin(2pif1t); % 生成正弦信号```2. 步骤二：对正弦信号进行采样。
```MATLABx_sample = x(1:10:end); % 采样```3. 步骤三：重构模拟信号。
```MATLABt_recon = 0:1/fs:1-1/fs; % 重构时间x_recon = interp1(1:10:length(x_sample), x_sample, t_recon, 'linear'); % 线性内插```4. 步骤四：分析频谱特征。
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西安邮电学院信号与系统实验报告系部名称：计算机系班级：集电0703班学生姓名：学号：时间：2009年4月14 日实验名称一、实验目的1．了解信号处理的基本操作2．熟悉一些常用的序列及其应用二、实验内容：一、用MATLAB实现6个基本的离散序列。
(1).单位采样序列程序：n=-15:15;t=length(n);Z=zeros(1,t);Z(1,16)=1;Stem(n,Z)图形为：(2).单位阶跃序列程序：n=-10:10;t=length(n);Z=zeros(1,t);for i=(round(t/2)):t;Z(1,i)=1;endstem(n,Z)图形为：(3). 实指数序列程序：n=-10:10;t=length(n);Z=zeros(1,t);X=zeros(1,t);for i=1:t;X(1,i)=2;endZ=X.^n;stem(n,Z) 图形为：(4). 复数指数序列（sita=pi/5,omiga=pi/3）程序:n=-10:10;t=length(n);Z=zeros(1,t);for x=1:t;Z(x)=exp((pi/5+pi/3*i)*n(x)); Endstem(n,Z) 图形为：(5). 正余弦序列程序：n=-10:10;t=length(n);Z=zeros(1,t);for x=1:t;Z(x)=cos(pi/5*n(x)+pi/3);endstem(n,Z) 图形为：(6). 周期序列程序：n=-20:20;t=length(n);Z=zeros(1,t);Z(1)=1,Z(2)=1;for x=1:t-4;Z(x+4)=Z(x);endstem(n,Z) 图形为：结果及分析：六个基本的离散序列可以通过对1*n 列矩阵的各个元素正确赋值并使用stem 命令来绘得。
2、用MATLAB 实现函数impseq(n0,n1,n2)，使函数实现(0)n n δ-，12n n n <<。
该函数的格式为：Function [x,n]=impseq(n0,n1,n2)% Generate x(n)=delta(n-n0);n1<=n<=n2% [x,n]=impseq(n0,n1,n2)程序：function [x,n]=impseq(n0,n1,n2)% Generate x(n)=delta(n-n0);n1<=n<=n2% [x,n]=impseq(n0,n1,n2)n=n1:n2;t=length(n);impseq=zeros(1,t);impseq(1,n0-n1+1)=1;stem(n,impseq)执行impseq （1，-5，5） 图形为：分析：冲激函数的移位函数通过把相应输入坐标改变就可实现。
3、MATLAB中可用算术运算符“+”实现信号相加，但f1 (n)和f2 (n)的长度必须相等。
如果序列长度不等，或者长度虽然相等但采样的位置不同，就不能运用“+”了。
试用MATLAB 写出任意序列相加的函数sigadd,其格式如下：Function[y, n]= sigadd (f1,n1,f2,n2)% 实现 y (n) = f1 (n) + f2 (n)% [y, n]= sigadd (f1, n1, f2, n2)% [y, n]=和信号，即y=在包括n1和n2的n上求和序列% [f1,n1]=第一个信号，其中f1为序列f1 (n)的幅度值，其长度为length(n1)，% n1为f1 (n)的横坐标取值。
% [f2,n2]=第一个信号，其中f2为序列f2 (n)的幅度值，其长度为length(n2)，% n2为f2 (n)的横坐标取值（n2 可与n1不等）。
程序：function[y, n]= sigadd (f1,n1,f2,n2)% 实现 y (n) = f1 (n) + f2 (n)% [y, n]= sigadd (f1, n1, f2, n2)% [y, n]=和信号，即y=在包括n1和n2的n上求和序列% [f1,n1]=第一个信号，其中f1为序列f1 (n)的幅度值，其长度为length(n1)，% n1为f1 (n)的横坐标取值。
% [f2,n2]=第一个信号，其中f2为序列f2 (n)的幅度值，其长度为length(n2)，% n2为f2 (n)的横坐标取值（n2 可与n1不等）t1=length(n1);t2=length(n2);t=n2(t2)-n1(1)+1;Y=zeros(1,t);if n1(1)==n2(1)&&n1(t1)==n2(t2)for i=1:t1Y(i)=f1(i)+f2(i);endelseif n1(t1)~=n2(1)&&n2(1)~=n1(t1)for i=1:t1Y(i)=f1(i);endfor i=1:t2Y(i+t-n2(1)+1)=f2(i);endelsefor i=1:(n2(1)-n1(1))Y(i)=f1(i);endfor i=(n2(1)-n1(1)):(n1(t1)-n1(1))Y(i)=f1(i)+f2(i);endfor i=(n1(t1)-n1(1)):(n2(t2)-n1(1))Y(i)=f2(i-t1+2);endendn=n1(1):n2(t2);stem(n,Y)定义f1=sin(pi/3*n) f2=1 n1=-10:0 n2=-5:5执行sigadd (f1,n1,f2,n2)，图形为：分析：信号相加函数，对于不在同一横坐标取值范围分别进行f1、f2的相应赋值，对于共同部分进行f1、f2的相加。
4、MATLAB中可用算术运算符“+”实现信号相加，但f1 (n)和f2 (n)的长度必须相等。
如果序列长度不等，或者长度虽然相等但采样的位置不同，就不能运用“+”了。
试用MATLAB 写出任意序列相加的函数sigadd,其格式如下：Function[y, n]= sigadd (f1,n1,f2,n2)% 实现 y (n) = f1 (n) + f2 (n)% [y, n]= sigadd (f1, n1, f2, n2)% [y, n]=和信号，即y=在包括n1和n2的n上求和序列% [f1,n1]=第一个信号，其中f1为序列f1 (n)的幅度值，其长度为length(n1)，% n1为f1 (n)的横坐标取值。
% [f2,n2]=第一个信号，其中f2为序列f2 (n)的幅度值，其长度为length(n2)，% n2为f2 (n)的横坐标取值（n2 可与n1不等）。
程序：function[y, n]= sigadd (f1,n1,f2,n2)% 实现 y (n) = f1 (n) + f2 (n)% [y, n]= sigadd (f1, n1, f2, n2)% [y, n]=和信号，即y=在包括n1和n2的n上求和序列% [f1,n1]=第一个信号，其中f1为序列f1 (n)的幅度值，其长度为length(n1)，% n1为f1 (n)的横坐标取值。
% [f2,n2]=第一个信号，其中f2为序列f2 (n)的幅度值，其长度为length(n2)，% n2为f2 (n)的横坐标取值（n2 可与n1不等）t1=length(n1);t2=length(n2);t=n2(t2)-n1(1)+1;Y=zeros(1,t);if n1(1)==n2(1)&&n1(t1)==n2(t2)for i=1:t1Y(i)=f1(i)+f2(i);endelseif n1(t1)~=n2(1)&&n2(1)~=n1(t1)for i=1:t1Y(i)=f1(i);endfor i=1:t2Y(i+t-n2(1)+1)=f2(i);endelsefor i=1:(n2(1)-n1(1))Y(i)=f1(i);endfor i=(n2(1)-n1(1)):(n1(t1)-n1(1))Y(i)=f1(i)+f2(i);endfor i=(n1(t1)-n1(1)):(n2(t2)-n1(1))Y(i)=f2(i-t1+2);endendn=n1(1):n2(t2);stem(n,Y)定义f1=sin(pi/3*n) f2=1 n1=-10:0 n2=-5:5执行sigadd (f1,n1,f2,n2)，图形为：分析：信号相加函数，对于不在横坐标取值范围相同的分别进行f1、f2的相应赋值，对于共同部分进行f1、f2的相加。
11、考虑模拟信号fa (t)=sin(2πt)，0≤t≤1。
分别用Ts=0.5,0.25,0.1秒时的采样间隔对它采样以获得f(n)，对每个Ts，画出f(n)，讨论所得结果。
程序：n1=0:0.5:1;n2=0:0.25:1;n3=0:0.1:1;t1=length(n1);t2=length(n2);t3=length(n3);f1=zeros(1,t1);f2=zeros(1,t2);f3=zeros(1,t3);for i=1:t1f1(i)=sin(2*pi*i);endfor i=1:t2f2(i)=sin(2*pi*i);endfor i=1:t3f3(i)=sin(2*pi*i);endsubplot(2,2,1),stem(n1,f1);subplot(2,2,2),stem(n2,f2);subplot('position',[0.2,0.1,0.6,0.4])stem(n3,f3) 图形为：分析：模拟信号采样，x轴上在一定的间隔中取值越密函数图像越趋向原来的函数。