dsp数字信号处理实验报告华工
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。
DSP(数字信号处理)实验报告5
本科学生实验报告
学号124090314 姓名何胜金
学院物电学院专业、班级12电子
实验课程名称数字信号处理（实验）
教师及职称杨卫平
开课学期第三至第四学年下学期填报时间2015 年 4 月20 日
云南师范大学教务处编印
二、实验内容
【例1.5.1】
已知周期信号x(t)=cos(10*pi*t)+2sin(18*pi*t),计算其频谱。
0=2*pi rad/s,周期T=1；最高次谐频为9*0=18*pi rad/s，所以N≥（2*9+1=19），程序如下：二、实验内容
【例1.5.1】
已知周期信号x(t)=cos(10*pi*t)+2sin(18*pi*t),计算其频谱。
0=2*pi rad/s,周期T=1；最高次谐频为9*0=18*pi rad/s，所以N≥（2*9+1=19），程序如下：
%example 1_5_1…… clc,clear,close all T0 = 1; N = 19; T = T0/N; t = 0:T:T0;
x = cos(2*pi*5*t) +2*sin(2*pi*9*t); Xm = fft(x,N);
f = (-(N - 1)/2:(N - 1)/2)/N/T; stem(f,abs(fftshift(Xm))); xlabel('f(Hz)');
ylabel('f(Magnitube)'); title('幅度谱');
1. 利用FFT分析信号)(e)(2tutxt
2.分析周期信号)π18sin(2)π10cos()(tttx fft函数计
10。
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_6
实验一: 闪灯实验熟悉DSP 软硬件测试系统实验目的1.了解SHARC 系列高性能数字信号处理器的程序开发过程和编程语言；2.熟悉集成开发工具VisualDSP++, 学会使用VisualDSP++进行SHARC 系列ADSP 的程序开发、编译与调试；3.掌握SHARC 系列ADSP 的程序加载设计和加载过程。
实验内容利用波形产生信号板, 结合FPGA 编程技术和程序编程器, 编写测试ADSP21065L 和FPGA 之间硬件连接的应用程序, 同时完成应用程序的加载和脱机操作, 在信号指示灯“HL2”上产生可调周期的脉冲信号, “点亮”与“熄灭”指示灯HL2。
实验要求通过DSP 编程, 在其FLAG11引脚上模拟如下波形的周期信号:要求:(1) 500H T ms >,500L T ms >. (2) 并用示波器查看波形, 测量信号周期。
实验步骤1. 熟悉电路图, 清楚波形产生电路板ADSP21065L 与可编程FPGA 器件之间的连接关系；2. 编写FPGA 程序。
在FPGA 内部将ADSP21065L 的标志引脚FLAG11（引脚号26）设置为输出, 作为FPGA 的输入信号, 在FPGA 内部编程将该信号直接输出在发FPGA 的37引脚号上, 设置37引脚为输出信号, 驱动板上的HL2 LED 指示灯；3. 启动VisualDsp++4.5,选择project 工程选项菜单, 创建一个名称为Test.dpj 的工程文件, 选择处理器的型号为ADSP-21065L ；4．弹出一个对话框, 选择是否需要加入VDSP kernel ,选择“NO ”；5. 在工程中加入以下参考源文件:\exp1\test(boot)\ boot1.asm 和boot1.ldf 6．编译, 链接调试, 生成可执行文件。
7．运行程序, 可以看到波形发生电路板上的指示灯“HL2”不断闪动。
8. 利用示波器观测系统时钟,并测量产生信号的波形和周期。
DSP数字信号处理实验报告1
本科学生实验报告学号124090314 姓名何胜金学院物电学院专业、班级12电子实验课程名称数字信号处理（实验）教师及职称杨卫平开课学期第三至第四学年下学期填报时间2015 年 3 月12 日云南师范大学教务处编印（2）指数信号产生随时间衰减的指数信号x(t)=2*e^(-t)的MATLAB程序如下，运行结果如图1.1.2所示。
t=0:0.001:5; x=2*exp(-1*t); plot(t,x);（3）正弦信号利用MATLAB提供的函数sin和cos可产生正弦和余弦信号。
产生一个幅度为2，频率为4Hz，相位为pi\6的正弦信号的MATLAB程序如下，运行结果如图1.1.3所示。
f0=4;w0=2*pi*f0; t=0:0.001:1;x=2*sin(w0*t+pi/6); plot(t,x);（4）矩形脉冲信号函数rectpulse(t)可产生高度为1、宽度为1、关于t=0对称的矩形脉冲信号。
函数rectpulse(t，w))可产生高度为1、宽度为w、关于t=0对称的矩形脉冲信号。
产生高度为1、宽度为4、延时2s的矩形脉冲信号的MATLAB程序如下，运行结果如图1.1.4所示。
t=-2:0.02:6;x=rectpuls(t-2,4); plot(t,x);（5）周期方波函数square(w0*t)产生基本频率为w0（周期T=2*PI\w0）的周期方波。
函数square(w0*t，DUTY))产生基本频率为w0（周期T=2*PI\w0）、占空比DUTY=t\T*100的周期方波。
T为一个周期中信号为正的时间长度。
t=T\2,DUTY=50,square(w0*t,50)等同于square(w0*t)。
产生一个幅度为1，基频为2Hz,占空比为50%的周期方波的MATLAB程序如下，运行结果如图1.1.5所示。
f0=2;t=0:.0001:2.5; w0=2*pi*f0;y=square(w0*t,50);%duty cycle=50% plot(t,y);axis([0,2.5,-1.5,1.5]);（6）抽样函数使用MATLAB提供的函数sin(x)可计算抽样信号想x(t)=sint/t,函数sin(x)的定义为sin(x)=sin(pi*x)\pi*x.产生x(t)=sint/t信号的MATLAB程序如下，运行结果如图1.1.6所示。
DSP实验报告(二)
DSP实验报告(二)实验二应用FFT对信号进行频谱分析一、实验目的1、在理论学习的基础上，通过本次实验，加深对快速傅里叶变换的理解，熟悉FFT算法及其程序的编写。
2、熟悉应用FFT对典型信号进行频谱分析的方法。
3、了解应用FFT进行信号频谱分析过程中可能出现的问题，以便在实际中正确应用FFT。
二、实验原理与方法①一个连续信号的频谱可以用它的傅立叶变换表示为+ Xa(jW)=-jWtx(t)edtòa-如果对该信号进行理想采样，可以得到采样序列x(n)=xa(nT)同样可以对该序列进行z变换，其中T为采样周期X(z)=+ x(n)z-n+ -令z为ejw，则序列的傅立叶变换X(ejw)=x(n)ejwn-其中ω为数字频率，它和模拟域频率的关系为w=WT=W/fs式中的是采样频率。
上式说明数字频率是模拟频率对采样率的归一化。
同模拟域的情况相似。
数字频率代表了序列值变化的速率，而序列的傅立叶变换称为序列的频谱。
序列的傅立叶变换和对应的采样信号频谱具有下式的对应关系。
1X(e)=Tjw+ - w-2pXa(j)T即序列的频谱是采样信号频谱的周期延拓。
从式可以看出，只要分析采样序列的谱，就可以得到相应的连续信号的频谱。
注意：这里的信号必须是带限信号，采样也必须满足Nyquist定理。
在各种信号序列中，有限长序列在数字信号处理中占有很重要的地位。
无限长的序列也往往可以用有限长序列来逼近。
有限长的序列可以使用离散傅立叶变换。
当序列的长度是N时，定义离散傅立叶变换为：X(k)=DFT[x(n)]=其中W=e2pj-NN-1n=0WNkn它的反变换定义为：1x(n)=IDFT[X(k)]=N根据式和，则有N-1n=0X(k)WNknX(z)|z=Wnk=NN-1n=0x(n)WNnk=DFT[x(n)]j2pN可以得到X(k)2pk的点，就NN是将单位圆进行N等分以后第k个点。
所以，X(k)是z变换在单位圆上的等距采样，或者说是序列傅立叶变换的等距采样。
DSP(数字信号处理)实验报告2
本科学生实验报告学号124090314 姓名何胜金学院物电学院专业、班级12电子实验课程名称数字信号处理（实验）教师及职称杨卫平开课学期第三至第四学年下学期填报时间2015 年 3 月 1 9 日云南师范大学教务处编印2.产生幅度调制信号x[t]=cos(2t)cos(200t),推导其频率特性，确定抽样频率，并会出波形。
程序： clc,clear,close all t=[0:0.01:5];x=cos(2*pi*t).*cos(200*pi*t); plot(t,x);clc,clear,close allt0=0:0.001:0.1;x0=0.5*(cos(202*pi*t0)+cos(198*pi*t0)); plot(t0,x0,'r') hold on fs=202;t=0:1/fs:0.1;x=0.5*(cos(202*pi*t)+cos(198*pi*t)); stem(t,x);3.对连续信号x[t]=cos(4t)进行抽样以得到离散序列，并进行重建。
（1）生成信号x(t)，时间为t=0:0.001:4，画出x(t)的波形。
程序clc,clear,close all t0=0:0.001:3; x0=cos(4*pi*t0); plot(t0 ,x0,'r');（2）以faam=10HZ对信号进行抽样，画出在0≤t≤1范围内的抽样序列，x[k],利用抽样内插函数恢复连续时间信号，画出重逢信号的波形。
程序：clc,clear,close all t0=0:0.001:3; x0=cos(4*pi*t0); plot(t0,x0); hold onfs=10;t=0:1/fs:3; x=cos(4*pi*t); stem(t,x);4.若x[k]是对连续信号x(t)=cos(0.5t)以samf=2Hz抽样得到的离散序列，如何通过在抽样点之间内插，恢复原连续时间信号x(t)?程序：clc,clear,close all t=0:0.0001:4; x=cos(0.5*pi*t); plot(t,x); Figure1：clc,clear,close allt=0:0.0001:4; x=cos(0.5*pi*t); subplot(2,1,1); plot(t,x);t0=0:0.5:4;x0=cos(0.5*pi*t0); subplot(2,1,2); stem(t0,x0);5.已知序列x[k]={1,3,2,-5;k=0,1,2,3}，分别取N=2,3,4,5对其频谱X（e j）进行抽样，再由频域抽样点恢复时域序列，观察时域序列是否存在混叠，有何规律？k=[0,1,2,3]; x=[1,3,2,-5]; n=100;omega=[0:n-1]*2*pi/n;X0=1+3*exp(-j*omega)+2*exp(-2*j*omega)-5*exp(-3*j*omega); subplot(3,4,1);stem(k,x);title('原序列');subplot(3,4,2);plot(omega./pi,abs(X0));title('序列的频谱 N=100');N=2;omega=[0:N-1]*2*pi/N;X1=1+3*exp(-j*omega)+2*exp(-2*j*omega)-5*exp(-3*j*omega); subplot(3,4,5);stem(omega./pi,abs(X1));title('频域抽样 N=2');rx1=real(ifft(X1)); subplot(3,4,9);stem(rx1);title('时域恢复');N=3;omega=[0:N-1]*2*pi/N;X2=1+3*exp(-j*omega)+2*exp(-2*j*omega)-5*exp(-3*j*omega); subplot(3,4,6);stem(omega./pi,abs(X2));title('频域抽样 N=3');rx2=real(ifft(X2)); subplot(3,4,10);stem(rx2);title('时域恢复');N=4;omega=[0:N-1]*2*pi/N;X3=1+3*exp(-j*omega)+2*exp(-2*j*omega)-5*exp(-3*j*omega); subplot(3,4,7);stem(omega./pi,abs(X3));title('频域抽样 N=4');rx3=real(ifft(X3)); subplot(3,4,11);stem(rx3);title('时域恢复');。
华南理工大学数字信号处理实验报告2(曹老师)
一、实验目的1、加深对离散信号的DFT的理解；2、在MATLAB中实现FFT算法。
二、实验原理N点序列的DFT和IDFT变换定义式如下：,,利用旋转因子具有周期性，可以得到快速算法（FFT）。
在MATLAB中，可以用函数和计算N点序列的DFT 正、反变换。
三、实验内容1、对连续的单一频率周期信号按采样频率采样，截取长度N分别选N =20和N =16，观察其DFT结果的幅度谱。
实验代码：k=8;n1=[0:1:19];xa1=sin(2*pi*n1/k);subplot(2,2,1)plot(n1,xa1)xlabel('t/T');ylabel('x(n)');xk1=fft(xa1);xk1=abs(xk1);subplot(2,2,2)stem(n1,xk1)xlabel('k');ylabel('X(k)'); n2=[0:1:15]; xa2=sin(2*pi*n2/k); subplot(2,2,3) plot(n2,xa2)xlabel('t/T');ylabel('x(n)'); xk2=fft(xa2);xk2=abs(xk2); subplot(2,2,4) stem(n2,xk2)xlabel('k');ylabel('X(k)');实验结果：5101520-1-0.500.51t/Tx (n )05101520kX (k )51015-1-0.500.51t/Tx (n )kX (k )2 2N 点实数序列⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧-=+=n N n n Nn N n x 其它,012,...,2,1,0),192cos(21)72cos()(ππN=64。
用一个64点的复数FFT 程序，一次算出N n x DFT k X 2)]([)(=，并绘出)(k X 。
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实验1 常见离散信号产生与实现 一、实验目得 1、加深对常用离散信号得理解; 2、熟悉使用MATLAB在时域中产生一些基本得离散时间信号。 二、实验原理 1、单位抽样序列
在MATLAB中可以利用函数实现。 2、单位阶越序列 在MATLAB中可以利用函数实现: 3、正弦序列 在MATLAB中实现过程如下: 4、复指数序列 在MATLAB中实现过程如下: 5、指数序列 在MATLAB中实现过程如下: 三、预习要求 1、预先阅读实验讲义(MATLAB基础介绍); 2、讨论正弦序列、复指数序列得性质。
A.绘出信号,当、时、、时得信号实部与虚部图;当时呢？此时信号周期为多少？
程序如下: titlez1=-1/12+j*pi/6; titlez2=1/12+j*pi/6; z3=1/12; z4=2+j*pi/6; z5=j*pi/6; n=0:20; x1=exp(titlez1*n); x2=exp(titlez2*n); x3=exp(z3*n); x4=exp(z4*n); x5=exp(z5*n); subplot(5,2,1); stem(n,real(x1)); xlabel('n');ylabel('real(x1)'); title('z1=-1/12+j*pi/6时') subplot(5,2,2); stem(n,imag(x1)); xlabel('n');ylabel('imag(x1)'); title('z1=-1/12+j*pi/6时') subplot(5,2,3); stem(n,real(x2)); xlabel('n');ylabel('real(x2)'); title('z2=1/12+j*pi/6时') subplot(5,2,4); stem(n,imag(x2)); xlabel('n');ylabel('image(x2)'); title('z2=1/12+j*pi/6时') subplot(5,2,5); stem(n,real(x3)); xlabel('n');ylabel('real(x3)'); title('z3=1/12时') subplot(5,2,6); stem(n,imag(x3)); xlabel('n');ylabel('image(x3)'); title('z3=1/12时') subplot(5,2,7); stem(n,real(x4)); xlabel('n');ylabel('real(x4)'); title('z4=2+j*pi/6时') subplot(5,2,8); stem(n,imag(x4)); xlabel('n');ylabel('image(x4)'); title('z4=2+j*pi/6时') subplot(5,2,9); stem(n,real(x5)); xlabel('n');ylabel('real(x5)'); title('z5=j*pi/6时') subplot(5,2,10); stem(n,imag(x5)); xlabel('n');ylabel('image(x5)'); title('z5=j*pi/6时')
运行结果如下: 当Z=pi/6时,序列周期为12。 B.绘出信号得频率就是多少？周期就是多少？产生一个数字频率为0、9得正弦序列,并显示该信号,说明其周期。 （1）当x1=1、5*sin(2*pi*0、1*n)时 程序如下: n=-20:20; x=1、5*sin(2*pi*0、1*n); stem(n,y) xlabel('时间序号'); ylabel('幅度'); title('x1=1、5*sin(2*pi*0、1*n)')
程序运行结果如下: 由图可知,x1得周期为10,频率为0、1、 （2）当x2=1、5*sin(0、9*pi*0、1*n)时 程序如下: n=-20:20; x2=1、5*sin(0、9*n); stem(n,x2) xlabel('时间序号'); ylabel('幅度'); title('x2=1、5*sin(0、9*pi*0、1*n)') 程序运行结果如下: 由图可知,x2为非周期函数,由理论分析可得,0、9不就是π得倍数,所以不就是周期函数。
3、使用帮助功能学习square(方波),sawtooth(锯齿波)与sinc函数,并绘图。 程序如下: (1)方波程序: %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% n=-2*pi:0、0001:2*pi y=square(n); plot(n,y) xlabel('时间序号'); ylabel('幅度'); title('square') 方波结果: %%%%%%%%%%%%%%%%%%% (2)锯齿波程序: n=-10:0、0001:10; y=sawtooth(n); plot(n,y) xlabel('时间序号'); ylabel('幅度'); title('sawtooth') 锯齿波结果: %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% (3)sinc函数程序: n=-10:0、1:10; y=sinc(n); plot(n,y) xlabel('时间序号'); ylabel('幅度'); title('sinc') Sinc函数结果: 四、实验内容 编制程序产生上述5种信号,长度可输入确定,函数需要得参数可输入确定,并绘出其图形。 (1)单位抽样序列 函数部分: function y=fun1(n) y=[zeros(1,n-1) 1 zeros(1,n-1)]; 调用部分: n = 3; y = fun1(n); stem((-n+1):(n-1),y) xlabel('时间序号'); ylabel('幅度'); -2-1.5-1-0.500.511.5200.10.20.30.40.50.60.70.80.91时间序号幅度
(2)阶跃序列 函数部分: function y=fun2(n) y=[zeros(1,n-1) ones(1,n)]; 调用部分: n=3; y = fun2(n); stem((-n+1):(n-1),y) xlabel('时间序号'); ylabel('幅度'); -2-1.5-1-0.500.511.5200.10.20.30.40.50.60.70.80.91时间序号幅度
(3)正弦序列 n=-20:20; A=2; fai=pi/6; f=10; fs=100; y=A*sin(2*pi*f*n/fs+fai); clf; stem(n,y) xlabel('时间序号'); ylabel('幅度'); 图形如下: -20-15-10-505101520-2-1.5-1-0.500.511.52时间序号幅度
（4）复指数序列 函数部分: function y=fun4(n,r,w) y=r*exp(j*w*n); subplot(2,1,1); stem(n,real(y)) xlabel('时间序号'); ylabel('幅度'); title('real part') subplot(2,1,2); stem(n,imag(y)); xlabel('时间序号'); ylabel('幅度'); title('imaginary part'); 调用部分: n=-20:20; r=2; w=5; y=fun4(n,r,w); 图形如下:
-10-8-6-4-20246810-2-1012
时间序号幅度
real part
-10-8-6-4-20246810-2-1012时间序号幅度
imaginary part
（5）指数序列 函数部分: function y=fun5(a,n); y=a、^n; stem(n,y) xlabel('时间序号'); ylabel('幅度'); xlabel('时间序号'); ylabel('幅度'); title('指数序号') 调用部分: n=-5:10; a=2; y=fun5(a,n);