数字信号处理DSP实验四报告
DSP实验报告

实验报告实验名称 _一采样、系统性质及滤波_二数字频谱分析三窗函数有关性质观测四滤波器的设计课程名称数字信号处理A班级学号______ ______姓名_____________开课时间 2010/2011学年,第二学期实验一 采样、系统性质及滤波一、实验目的和任务(1)熟悉MA TLAB 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)观察采样引起的混叠。
(6)判别离散时间系统的时不变性。
(7)卷积计算二、实验内容A 、观察采样引起的混叠设模拟信号为)3sin()2sin(4)5cos()(t t t t x πππ⋅+=,t 的单位为毫秒(ms)。
1. 设采样频率为3kHz ,确定与)(t x 混叠的采样重建信号)(t x a 。
2. 画出)(t x 和)(t x a 在)(60ms t ≤≤范围内的连续波形。
(因数字计算机无法真正画出连续波形,可用较密的离散点的连线来近似。
)3. 分别用"" 和""⨯在两信号波形上标记出3kHz 采样点。
两信号波形是否相同?采样后的两序列是否相同?答:两信号波形不相同,但采样后的两序列相同 参考程序:% ============= % problem 1% ============= clear% estimate x(t) and xa(t) with a much higher sampling freq. 'fs1' time_period=6; % unit: ms fs1=50; % unit: kHz T1=1/fs1; % unit: ms n1=0:fix(time_period/T1);x=cos(5*pi*n1*T1)+4*sin(2*pi*n1*T1).*sin(3*pi*n1*T1); xa=cos(pi*n1*T1);% obtain x(nT) and xa(nT) with given sampling freq. 'fs' fs=3; T=1/fs;n=0:fix(time_period/T);x_sample=cos(5*pi*n*T)+4*sin(2*pi*n*T).*sin(3*pi*n*T); xa_sample=cos(pi*n*T);figure,plot(n1*T1,x,'r',n1*T1,xa,'b',n*T,x_sample,'ro'), hold on, stem(n*T,xa_sample,'b:x')legend('x(t)','xa(t)','x(nT)','xa(nT)'),xlabel('t(ms)')运行结果:B 、判别离散时间系统的时不变性。
dsp原理与应用实验报告总结

dsp原理与应用实验报告总结DSP(Digital Signal Processing)数字信号处理是利用数字技术对信号进行处理和分析的一种方法。
在本次实验中,我们探索了DSP的原理和应用,并进行了一系列实验以验证其在实际应用中的效果。
以下是对实验结果的总结与分析。
实验一:数字滤波器设计与性能测试在本实验中,我们设计了数字滤波器,并通过性能测试来评估其滤波效果。
通过对不同类型的滤波器进行设计和实现,我们了解到数字滤波器在信号处理中的重要性和应用。
实验二:数字信号调制与解调本实验旨在通过数字信号调制与解调的过程,了解数字信号的传输原理与方法。
通过模拟调制与解调过程,我们成功实现了数字信号的传输与还原,验证了调制与解调的可行性。
实验三:数字信号的傅里叶变换与频谱分析傅里叶变换是一种重要的信号分析方法,可以将信号从时域转换到频域,揭示信号的频谱特性。
本实验中,我们学习了傅里叶变换的原理,并通过实验掌握了频谱分析的方法与技巧。
实验四:数字信号的陷波滤波与去噪处理陷波滤波是一种常用的去除特定频率噪声的方法,本实验中我们学习了数字信号的陷波滤波原理,并通过实验验证了其在去噪处理中的有效性。
实验五:DSP在音频处理中的应用音频处理是DSP的一个重要应用领域,本实验中我们探索了DSP在音频处理中的应用。
通过实验,我们成功实现了音频信号的降噪、均衡和混响处理,并对其效果进行了评估。
实验六:DSP在图像处理中的应用图像处理是另一个重要的DSP应用领域,本实验中我们了解了DSP在图像处理中的一些基本原理和方法。
通过实验,我们实现了图像的滤波、边缘检测和图像增强等处理,并观察到了不同算法对图像质量的影响。
通过以上一系列实验,我们深入了解了DSP的原理与应用,并对不同领域下的信号处理方法有了更深刻的认识。
本次实验不仅加深了我们对数字信号处理的理解,也为日后在相关领域的研究与实践提供了基础。
通过实验的结果和总结,我们可以得出结论:DSP作为一种数字信号处理的方法,具有广泛的应用前景和重要的实际意义。
北邮-DSP数字信号处理 实验-实验报告

北京邮电大学电子工程学院电子实验中心<数字信号处理实验>实验报告班级: xxx学院: xxx实验室: xxx 审阅教师:姓名(班内序号): xxx 学号: xxx 实验时间: xxx评定成绩:目录一、常规实验 (3)实验一常用指令实验 (3)1.试验现象 (3)2.程序代码 (3)3.工作原理 (3)实验二数据储存实验 (4)1.试验现象 (4)2.程序代码 (4)3.工作原理 (4)实验三I/O实验 (5)1.试验现象 (5)2.程序代码 (5)3.工作原理 (5)实验四定时器实验 (5)1.试验现象 (5)2.程序代码 (6)3.工作原理 (9)实验五INT2中断实验 (9)1.试验现象 (9)2.程序代码 (9)3.工作原理 (13)实验六A/D转换实验 (13)1.试验现象 (13)2.程序代码 (14)3.工作原理 (18)实验七D/A转换实验 (19)1.试验现象 (19)2.程序代码 (19)3.工作原理 (37)二、算法实验 (38)实验一快速傅里叶变换(FFT)算法实验 (38)1.试验现象 (38)2.程序代码 (38)3.工作原理 (42)实验二有限冲击响应滤波器(FIR)算法实验 (42)1.试验现象 (42)2.程序代码 (42)3.工作原理 (49)实验三无限冲击响应滤波器(IIR)算法实验 (49)1.试验现象 (49)2.程序代码 (49)3.工作原理 (56)作业设计高通滤波器 (56)1.设计思路 (56)2.程序代码 (57)3.试验现象 (64)一、常规实验实验一常用指令实验1.试验现象可以观察到实验箱CPLD右上方的D3按一定频率闪烁。
2.程序代码.mmregs.global _main_main:stm #3000h,spssbx xf ;将XF置1,D3熄灭call delay ;调用延时子程序,延时rsbx xf ;将XF置0,D3点亮call delay ;调用延时子程序,b _main ;程序跳转到"_MAIN"nopnop;延时子程序delay:stm 270fh,ar3 ;将0x270f(9999)存入ar3loop1:stm 0f9h,ar4 ;将0x0f9(249)存入ar4loop2:banz loop2,*ar4- ;*ar4自减1,不为0时跳到loop2的位置banz loop1,*ar3- ;*ar3自减1,不为0时跳到loop1的位置ret ;可选择延迟的返回nopnop.end3.工作原理主程序循环执行:D3熄灭→延时→D3点亮→延时。
DSP实验报告

DSP实验报告姓名:张永学号:20051040315实验二基本算数运算一、实验目的和要求加、减、乘、除是数字信号处理中最基本的算术运算。
DSP 中提供了大量的指令来实现这些功能。
本实验学习使用定点DSP 实现16 位定点加、减、乘、除运算的基本方法和编程技巧。
本实验的演示文件为exer1.out。
二、实验原理1) 定点DSP 中的数据表示方法2) 实现16 位定点加法ld temp1,a ;将变量temp1 装入寄存器Aadd temp2,a ;将变量temp2 与寄存器A相加,结果放入A中stl a,add_result ;将结果(低16 位)存入变量add_result 中3)实现16 位定点减法stm #temp1,ar3 ;将变量temp1 的地址装入ar3 寄存器stm #temp3,ar2 ;将变量temp3 的地址装入ar2 寄存器sub *ar2+, *ar3,b ;将变量temp3 左移16 位同时变量temp1 也左移16 位,然后相减,结果放入寄存器B(高16位)中,同时ar2 加1。
sth b,sub_result ;将相减的结果(高16位)存入变量sub_result4)实现16 位定点整数乘法rsbx FRCT ;清FRCT标志,准备整数乘ld temp1,T ;将变量temp1 装入T 寄存器mpy temp2,a ;完成temp2*temp1,结果放入A寄存器(32 位)5)实现16 位定点小数乘法我们使用下列ssbx FRCT ;FRCT=1,准备小数乘法ld temp1,16,a ;将变量temp1 装入寄存器A的高16位mpya temp2 ;完成temp2 乘寄存器A的高16 位,结果在B中,同时将temp2 装入T 寄存器sth b,mpy_f ;将乘积结果的高16 位存入变量mpy_f6)实现16 位定点整数除法代码如下:ld temp1,T ;将被除数装入T 寄存器mpy temp2,A ;除数与被除数相乘,结果放入A寄存器ld temp2,B ;将除数temp2 装入B 寄存器的低16位abs B ;求绝对值stl B,temp2 ;将B 寄存器的低16 位存回temp2ld temp1,B ;将被除数temp1 装入B寄存器的低16 位abs B ;求绝对值rpt #15 ;重复SUBC 指令16 次subc temp2,b ;使用SUBC 指令完成除法运算bcd div_end,agt ;延时跳转,先执行下面两条指令,然后判断A,若A>0,则跳转到标号div_end,结束除法运算stl B,quot_i ;将商(B寄存器的低16 位)存入变量quot_isth B,remain_i ;将余数(B 寄存器的高16 位)存入变量remain_ixor B ;若两数相乘的结果为负,则商也应为负。
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。
DSP第四次实验报告

DSP第四次实验报告实验七、CODEC(模数/数模转换)实验八、UART串口通信实验学院:信息工程学院班级:08级电子信息工程2班姓名:肖秀学号:2008550503指导老师:姚志强完成日期:2011.11.26实验七、CODEC(模数/数模转换)一、实验目的1. 熟悉DSK板的结构和设置(DSK板注意事项在第2页);2. 掌握利用CODEC进行AD/DA转换;3. 熟悉McBSP, DMA的使用;4. 掌握C和汇编混合编程封装具体实现。
二、实验设备1.集成开发环境CCS2.5402DSK实验板3. 实验代码:a). 混合编程:codec_c.h(.h、.h54均由程序自动加载,可不加,后同), dsp_cnst.h54, codec.s54, codec_c.c, rts.lib和codec_c.cmd,c5402_dsk.gel (同上用来做gel初始设置, c5402_dsk.gel与 c5402.gel稍有区别,注意比较其中的异同)。
b). 汇编(时间多的同学做):codec_cnst.h54, dsp_cnst.h54, macro.h54, codec_init.s54, dsp_init.s54, main.s54和codec.cmd,c5402_dsk.gel(说明同前)。
三、实验内容及步骤1. 阅读理解McBSP, CODEC和DMA的相关文档2. 阅读和理解相关实验代码3. 本实验由于用到DSK板,环境设置与前不同,要特别注意。
打开CCS 前,用并口电缆将TMS320VC5402DSK与PC机相连,出现发现硬件提示,安装驱动(驱动程序在D:\DSP\driver5000。
一般会要求装3次,2次装USB,driver5000\USBDevice目录,如无则可跳过;1次装driver,即 driver5000中setup.exe,注意driver驱动的安装路径要求与CCS的安装路径一致,故要先找出CCS的安装目录)。
最新数字信号处理实验报告

最新数字信号处理实验报告一、实验目的本次实验旨在加深对数字信号处理(DSP)理论的理解,并通过实践操作掌握数字信号处理的基本方法和技术。
通过实验,学习如何使用相关软件工具进行信号的采集、分析、处理和重构,提高解决实际问题的能力。
二、实验内容1. 信号采集与分析- 使用数字示波器采集模拟信号,并将其转换为数字信号。
- 利用傅里叶变换(FFT)分析信号的频谱特性。
- 观察并记录信号的时域和频域特性。
2. 滤波器设计与实现- 设计低通、高通、带通和带阻滤波器。
- 通过编程实现上述滤波器,并测试其性能。
- 分析滤波器对信号的影响,并调整参数以优化性能。
3. 信号重构实验- 应用所学滤波器对采集的信号进行去噪处理。
- 使用逆傅里叶变换(IFFT)重构经过滤波处理的信号。
- 比较重构信号与原始信号的差异,评估处理效果。
三、实验设备与材料- 计算机及DSP相关软件(如MATLAB、LabVIEW等)- 数字示波器- 模拟信号发生器- 数据采集卡四、实验步骤1. 信号采集- 连接并设置好数字示波器和模拟信号发生器。
- 生成一系列不同频率和幅度的模拟信号。
- 通过数据采集卡将模拟信号转换为数字信号。
2. 滤波器设计- 在DSP软件中设计所需的滤波器,并编写相应的程序代码。
- 调整滤波器参数,如截止频率、增益等,以达到预期的滤波效果。
3. 信号处理与重构- 应用设计的滤波器对采集的数字信号进行处理。
- 利用IFFT对处理后的信号进行重构。
- 通过对比原始信号和重构信号,评估滤波器的性能。
五、实验结果与分析- 展示信号在时域和频域的分析结果。
- 描述滤波器设计参数及其对信号处理的影响。
- 分析重构信号的质量,包括信噪比、失真度等指标。
六、实验结论- 总结实验中所学习到的数字信号处理的基本概念和方法。
- 讨论实验中遇到的问题及其解决方案。
- 提出对实验方法和过程的改进建议。
七、参考文献- 列出实验过程中参考的书籍、文章和其他资源。
DSP实验报告(综合)

实验报告||实验名称 D SP课内系统实验课程名称DSP系统设计||一、实验目的及要求1. 掌握用窗函数法设计FIR数字滤波器的原理和方法。
熟悉线性相位FIR 数字滤波器特性。
了解各种窗函数对滤波器特性的影响。
2. 掌握设计IIR数字滤波器的原理和方法。
熟悉IIR数字滤波器特性。
了解IIR数字滤波器的设计方法。
3.掌握自适应数字滤波器的原理和实现方法。
掌握LMS自适应算法及其实现。
了解自适应数字滤波器的程序设计方法。
4.掌握直方图统计的原理和程序设计;了解各种图像的直方图统计的意义及其在实际中的运用。
5.了解边缘检测的算法和用途,学习利用Sobel算子进行边缘检测的程序设计方法。
6.了解锐化的算法和用途,学习利用拉普拉斯锐化运算的程序设计方法。
7.了解取反的算法和用途,学习设计程序实现图像的取反运算。
8.掌握直方图均衡化增强的原理和程序设计;观察对图像进行直方图均衡化增强的效果。
二、所用仪器、设备计算机,dsp实验系统实验箱,ccs操作环境三、实验原理(简化)FIR:有限冲激响应数字滤波器的基础理论,模拟滤波器原理(巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、椭圆滤波器、贝塞尔滤波器)。
数字滤波器系数的确定方法。
IIR:无限冲激响应数字滤波器的基础理论。
模拟滤波器原理(巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、椭圆滤波器、贝塞尔滤波器)。
数字滤波器系数的确定方法。
、自适应滤波:自适应滤波器主要由两部分组成:系数可调的数字滤波器和用来调节或修正滤波器系数的自适应算法。
e(n)=z(n)-y(n)=s(n)+d(n)-y(n)直方图:灰度直方图描述了一幅图像的灰度级内容。
灰度直方图是灰度值的函数,描述的是图像中具有该灰度值的像素的个数,其横坐标表示像素的灰度级别,纵坐标是该灰度出现的频率(像素个数与图像像素总数之比)。
图像边缘化:所谓边缘(或边沿)是指其周围像素灰度有阶跃变化。
经典的边缘提取方法是考察图像的每个像素在某个邻域内灰度的变化,利用边缘临近一阶或二阶方向导数变化规律,用简单的方法检测边缘。
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Design of a Butterworth Lowpass Digital Filter by using bilinear method
bandpass attenuation 1 dB
bandstop attenuation 40 dB
bandpass edge frequency 400 hz
bandstop edge frequency 500 hz
samling frequency 2000hz
clc;clear all
Rp = 1; % bandpass attenuation in dB 带通衰减
Rs = 40; % bandstop attenuation in dB 带阻衰减
OmegaP1_1=400; % bandpass edge frequency 带通截至频率
OmegaS1_1=500; % bandstop edge frequency 带阻截至频率
Fp=2000; % samling frequency 采样频率
Wp1=2*pi*OmegaP1_1/Fp; % change analog frequency to digital angular frequency
Ws1=2*pi*OmegaS1_1/Fp; % change analog frequency to digital angular frequency 数字参数
OmegaP1=2*Fp*tan(Wp1/2); % nonlinearlization
OmegaS1=2*Fp*tan(Ws1/2); % nonlinearlization 转换为模拟参数
Eta_P=OmegaP1/OmegaP1; % Normalization
Eta_S=OmegaS1/OmegaP1; % Normalization 归一化
Lemta_P_EquivalentLowPass=Eta_P; % change to the equivalent Lowpass patameter
Lemta_S_EquivalentLowPass=Eta_S; %% change to the equivalent Lowpass patameter 变量命名
% Estimate the Filter Order
[N, Wn] = buttord(Lemta_P_EquivalentLowPass, Lemta_S_EquivalentLowPass, Rp, Rs,'s');
% Design the Filter
[num1,den1] = butter(N,Wn,'s');
[num2,den2]=lp2lp(num1,den1,OmegaP1);
[num,den]=bilinear(num2,den2,Fp);
% Compute the gain response
w = 0:pi/255:pi;
h = freqz(num,den,w);
g = 20*log10(abs(h));
% Plot the gain response
figure;
plot(w/pi,g);grid
axis([0 1 -60 5]);
xlabel('\omega /\pi'); ylabel('Gain in dB');
title('Gain Response of a Butterworth Lowpass Filter');
00.10.20.30.40.5
0.60.70.80.91
-60-50
-40
-30
-20
-10
ω /πG a i n i n d B Gain Response of a Butterworth Lowpass Filter
Experiment:
1
Design of a Cheby1 Highpass Digital Filter by using bilinear method
bandpass attenuation 1 dB
bandstop attenuation 32 dB
bandpass edge frequency 800 hz
bandstop edge frequency 500 hz
samling frequency 2000hz
code:
clc;clear all
Rp=1;
Rs=32;
OmegaP1_1=800;
OmegaS1_1=500;
Fp=2000;
Wp1=2*pi*OmegaP1_1/Fp;
Ws1=2*pi*OmegaS1_1/Fp; %digtal freguency OmegaP1=2*Fp*tan(Wp1/2);
OmegaS1=2*Fp*tan(Ws1/2); %change into anolog frequency Eta_P=OmegaP1/OmegaP1;
Eta_S=OmegaS1/OmegaP1; %归一化
[N,Wn]=cheb1ord(1,1/Eta_S,Rp,Rs, 's ');
[B,A]=cheby1(N,1,Wn, 's ');
[BT,AT]=lp2hp(B,A,Eta_S);
[num,den]=bilinear(BT,AT,0.5); %MAYBE ERROR w = 0:pi/255:pi;
h = freqz(num,den,w);
g = 20*log10(abs(h));
figure;
plot(w/pi,g);grid
axis([0 1 -60 5]);
xlabel('\omega /\pi'); ylabel('Gain in dB');
title('Gain Response of a cheby1 highpass Filter');
results:
00.10.20.30.40.5
0.60.70.80.91
-60-50
-40
-30
-20
-10
ω /πG a i n i n d B Gain Response of a cheby1 highpass Filter
2
Design of a Cheby2 Bandpass Digital Filter by using bilinear method
bandpass attenuation 1 dB
bandstop attenuation 40 dB
bandpass edge frequency 400 hz
bandpass edge frequency 500 hz
bandstop edge frequency 350 hz
bandstop edge frequency 550 hz
code:
clc;clear all
Rp=1;
Rs=40;
Fp=2000;
OmegaP1_1=400;
OmegaP1_2=500;
OmegaS1_1=350;
OmegaS1_2=550;
Wp1=2*pi*OmegaP1_1/Fp;
Wp2=2*pi*OmegaP1_2/Fp;
Ws1=2*pi*OmegaS1_1/Fp;
Ws2=2*pi*OmegaS1_2/Fp; %digtal freguency
OmegaP1=2*Fp*tan(Wp1/2);
OmegaP2=2*Fp*tan(Wp2/2);
OmegaS1=2*Fp*tan(Ws1/2);
OmegaS2=2*Fp*tan(Ws2/2); %change into anolog frequency
Bw=OmegaP1-OmegaP2;
Bs=(OmegaS2-OmegaS1)/2;
Etap1=OmegaP1/Bw;
Etap2=OmegaP2/Bw;
Etas1=OmegaS1/Bw;
Etas2=OmegaS2/Bw;
Eta02=Etap1*Etap2;
Lmdp1=1;
Lmdp2=-1;
Lmds1=(Etas1*Etas1-Eta02)/Etas1;
Lmds2=( Eta02-Etas2*Etas2)/Etas2;
Lmdp=1;
Lmds=min(Lmds1,Lmds2); %归一化
[N,Wn]=cheb2ord(1,Lmds,Rp,Rs, 's');
[B,A]=cheby2(N,1,Wn, 's');
[BT,AT]=lp2bp(B,A ,Bs,Bw);
[num,den]=bilinear(BT,AT,2000);
w = 0:pi/255:pi;
h = freqz(num,den,w);
g = 20*log10(abs(h));
figure;
plot(w/pi,g);grid
axis([0 1 -60 5]);
xlabel('\omega /\pi'); ylabel('Gain in dB');
title('Gain Response of a cheby2 bandpass Filter');
results:
00.10.20.30.40.5
0.60.70.80.91
-60-50
-40
-30
-20
-10
ω /πG a i n i n d B Gain Response of a cheby2 bandpass Filter。