数字信号处理实验报告 (2)
数字信号处理实验报告(实验二)
实验二 时域采样与频域采样1. 实验目的：(1) 掌握模拟信号采样前后频谱的变化，以及如何选择采样频率才能使采样后的信号不丢失信息。
(2) 掌握频率域采样会引起时域周期化的概念，以及频率域采样定理及其对频域采样点数选择的指导作用。
(3) 会用MATLAB 语言进行时域抽样与信号重建的方法，以及频域抽样与恢复时程序的编写方法。
2. 实验原理：了解时域采样定理的要点，理解理想采样信号)(ˆt xa 和模拟信号)(t x a 之间的关系，了解频域采样定理的要点，掌握这两个采样理论的结论：“时域采样频谱周期延拓，频域采样时域信号周期延拓”。
3. 实验内容：（1）时域采样理论的验证。
给定模拟信号，)()sin()(0t u t Ae t x t a Ω=-α式中A=444.128，α=502π，0Ω=502πrad/s（2）用DFT(FFT)求该模拟信号的幅频特性，选取三种采样频率，以验证时域采样理论。
（3）编写实验程序，计算)(1n x 、)(2n x 和)(3n x 的幅度特性，并绘图显示。
观察分析频谱混叠失真。
（4）频域采样理论的验证。
给定信号如下：⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-≤≤+=其它02614271301)(n n n n n x（5）编写程序分别对频谱函数()FT[()]j X e x n ω=在区间]2,0[π上等间隔采样32和16点，得到)()(1632k X k X 和，再分别对)()(1632k X k X 和进行32点和16点IFFT ，得到)()(1632n x n x 和。
（6）分别画出()j X e ω、)()(1632k X k X 和的幅度谱，并绘图显示x(n)、)()(1632n x n x 和的波形，进行对比和分析，验证总结频域采样理论。
4. 思考题：如果序列x(n)的长度为M ，希望得到其频谱()j X e ω在]2,0[π上的N 点等间隔采样，当N<M 时， 如何用一次最少点数的DFT 得到该频谱采样？答：将长序列分段分段计算，这种分段处理方法有重叠相加法和重叠保留法两种。
数字信号处理实验报告(二)
数字信号处理第二次实验报告学院：信息工程学院班级：2012级电子信息工程*班姓名：学号：20125507**指导老师：实验四：IIR数字滤波器设计及软件实现一、实验目的1、熟悉双线性变换设计IIR滤波器的原理与方法2、掌握IIR滤波器的MATLAB实现方法二、实验原理简述IIR数字滤波器间接法基本设计过程：1、将给定的数字滤波器的指标转换成过渡模拟滤波器的指标；2、设计过渡模拟滤波器；3、将过渡模拟滤波器系统函数转换成数字滤波器的系统函数三、程序与图形1、%-----------------信号产生函数mstg---------------function st=mstg %功能函数的写法%产生信号序列向量st,并显示st的时域波形和频谱%st=mstg 返回三路调幅信号相加形成的混合信号，长度N=1600N=1600 %N为信号st的长度。
Fs=10000;T=1/Fs;Tp=N*T; %采样频率Fs=10kHz，Tp为采样时间t=0:T:(N-1)*T;k=0:N-1;f=k/Tp;fc1=Fs/10; %第1路调幅信号的载波频率fc1=1000Hz,fm1=fc1/10; %第1路调幅信号的调制信号频率fm1=100Hzfc2=Fs/20; %第2路调幅信号的载波频率fc2=500Hzfm2=fc2/10; %第2路调幅信号的调制信号频率fm2=50Hzfc3=Fs/40; %第3路调幅信号的载波频率fc3=250Hz,fm3=fc3/10; %第3路调幅信号的调制信号频率fm3=25Hzxt1=cos(2*pi*fm1*t).*cos(2*pi*fc1*t); %产生第1路调幅信号xt2=cos(2*pi*fm2*t).*cos(2*pi*fc2*t); %产生第2路调幅信号xt3=cos(2*pi*fm3*t).*cos(2*pi*fc3*t); %产生第3路调幅信号st=xt1+xt2+xt3; %三路调幅信号相加fxt=fft(st,N); %计算信号st的频谱%-------绘制st的时域波形和幅频特性曲线-----subplot(2,1,1)plot(t,st);grid;xlabel('t/s');ylabel('s(t)');axis([0,Tp/8,min(st),max(st)]);title('(a) s(t)的波形')subplot(2,1,2)stem(f,abs(fxt)/max(abs(fxt)),'.');grid;title('(b) s(t)的频谱') axis([0,Fs/5,0,1.2]);xlabel('f/Hz');ylabel('幅度')-10123t/ss (t )(b) s(t)的频谱f/Hz幅度2、%-------实验4-2--------- clear all;close allFs=10000;T=1/Fs; %采样频率%调用信号产生函数mstg 产生由三路抑制载波调幅信号相加构成的复合信号st st=mstg;fp=280;fs=450; %下面wp,ws,为fp,fs 的归一化值范围为0-1wp=2*fp/Fs;ws=2*fs/Fs;rp=0.1;rs=60; %DF 指标（低通滤波器的通、阻带边界频）[N,wp]=ellipord(wp,ws,rp,rs); %调用ellipord 计算椭圆DF 阶数N 和通带截止频率wp[B,A]=ellip(N,rp,rs,wp); %调用ellip 计算椭圆带通DF 系统函数系数向量B 和A[h,w]= freqz(B,A);y1t=filter(B,A,st); %滤波器软件实现 figure(2);subplot(2,1,1); plot(w,20*log10(abs(h))); axis([0,1,-80,0]) subplot(2,1,2);t=0:T:(length(y1t)-1)*T; plot(t,y1t);%axis([0,1,-80,0])-10123t/ss (t )(b) s(t)的频谱f/Hz幅度-80-60-40-20000.020.040.060.080.10.120.140.16-1-0.500.511.53、%-------实验4-3---------fpl=440;fpu=560;fsl=275;fsu=900;wp=[2*fpl/Fs,2*fpu/Fs];ws=[2*fsl/Fs,2*fsu/Fs];rp=0.1;rs=60;[N,wp]=ellipord(wp,ws,rp,rs); %调用ellipord 计算椭圆DF 阶数N 和通带截止频率wp[B,A]=ellip(N,rp,rs,wp); %调用ellip 计算椭圆带通DF 系统函数系数向量B 和A[h,w]= freqz(B,A); y2t=filter(B,A,st);figure(3);subplot(2,1,1);plot(w,20*log10(abs(h))); axis([0,1,-80,0]) subplot(2,1,2);t=0:T:(length(y2t)-1)*T; plot(t,y2t);00.20.40.60.81-80-60-40-20000.020.040.060.080.10.120.140.16-2-10124、%-------实验4-4--------- fp=900;fs=550;wp=2*fp/Fs;ws=2*fs/Fs;rp=0.1;rs=60; %DF 指标（低通滤波器的通、阻带边界频）[N,wp]=ellipord(wp,ws,rp,rs);%调用ellipord 算椭圆DF 阶数N 通带截止频率 [B,A]=ellip(N,rp,rs,wp,'high'); %调用ellip 计算椭圆带通DF 系统函数系数向量B 和A[h,w]= freqz(B,A); y3t=filter(B,A,st);figure(4);subplot(2,1,1); plot(w,20*log10(abs(h))); axis([0,1,-80,0]) subplot(2,1,2);t=0:T:(length(y3t)-1)*T; plot(t,y3t);-80-60-40-20000.020.040.060.080.10.120.140.16-2-1012四、实验结果分析由图可见，三个分离滤波器指标参数选取正确，损耗函数曲线达到所给指标。
数字信号处理实验报告
数字信号处理实验报告黎美琪通信一、实验名称：（快速傅里叶变换）的探究二、实验目的.学习理解的基本实现原理(注：算法主要有基时间抽取法和基频域抽取法，此实验讨论的是基频率抽取算法，课本上主要讲解的是基时间抽取算法).编写代码实现基频率抽取算法三、实验条件机四、实验过程(一)基础知识储备.基频率抽取( )算法基本原理：输入[]前后分解，输出[]奇偶分解。
设序列的点数为^，为整数（公式中的、定义不一样，打印后统一改正）将输入的[]按照的顺序分成前后两段：对输出的[]进行奇偶分解()、()和()之间可以用下图所示的蝶形运算符表示：的一次分解流图：的二次分解流图：最后完整的分解流图（^一共分解了三次）：的运算过程规律。
）^点的共进行级运算，每级由个蝶形运算组成。
同一级中，每个蝶形的两个输入数据只对计算本蝶形有用，而且每个蝶形的输入、输出数据结点又同在一条水平线上，也就是说计算完一个蝶形后，所得输出数据可立即存入原输入数据所占用的存储单元。
这样，经过级运算后，原来存放输入序列数据的个存储单元中便依次存放（）的个值。
（注：这种利用同一存储单元存储蝶形计算输入、输出数据的方法称为原位计算。
原位计算可节省大量内存，从而使设备成本降低。
））旋转因子的变化规律 ：以点的为例，第一级蝶形，，，，；第二级蝶形，；第三级的蝶形，。
依次类推，对于级蝶形，旋转因子的指数为∙^(−)，，，，，……，^()这样就可以算出每一级的旋转因子。
）蝶形运算两节点之间的“距离” ：第一级蝶形每个蝶形运算量节点的“距离”为，第二级每个蝶形运算另节点的“距离”为，第三级蝶形每个蝶形运算量节点的“距离”为。
依次类推：对于等于的次方的，可以得到第级蝶形每个蝶形运算量节点的“距离”为的次方。
.旋转因子 的性质1) 周期性 2) 对称性mk N N mk N W W -=+2 )可约性为整数/,//n N W W n mk n N mk N =．频率抽取（）基算法和时间抽取（）基算法比较：两种算法是等价的，其相同之处：（）与两种算法均为原位运算。
数字信号处理实验报告
数字信号处理实验报告实验一：混叠现象的时域与频域表现实验原理：当采样频率Fs不满足采样定理，会在0.5Fs附近引起频谱混叠，造成频谱分析误差。
实验过程：考虑频率分别为3Hz，7Hz，13Hz 的三个余弦信号，即：g1(t)=cos(6πt), g2(t)=cos(14πt), g3(t)=cos(26πt),当采样频率为10Hz 时，即采样间隔为0.1秒，则产生的序列分别为：g1[n]=cos(0.6πn), g2[n]=cos(1.4πn), g3[n]=cos(2.6πn)对g2[n]，g3[n] 稍加变换可得：g2[n]=cos(1.4πn)＝cos((2π-0.6π)n)= cos(0.6πn)g3[n]=cos(2.6πn)= cos((2π+0.6π)n)=cos(0.6πn)利用Matlab进行编程：n=1:300;t=(n-1)*1/300;g1=cos(6*pi*t);g2=cos(14*pi*t);g3=cos(26*pi*t);plot(t,g1,t,g2,t,g3);k=1:100;s=k*0.1;q1=cos(6*pi*s);q2=cos(14*pi*s);q3=cos(26*pi*s);hold on; plot(s(1:10),q1(1:10),'bd');figuresubplot(2,2,1);plot(k/10,abs(fft(q1)))subplot(2,2,2);plot(k/10,abs(fft(q2)))subplot(2,2,3);plot(k/10,abs(fft(q3)))通过Matlab软件的图像如图所示：如果将采样频率改为30Hz，则三信号采样后不会发生频率混叠，可运行以下的程序，观察序列的频谱。
程序编程改动如下：k=1:300;q=cos(6*pi*k/30);q1=cos(14*pi*k/30);q2=cos(26*pi*k/30);subplot(2,2,1);plot(k/10,abs(fft(q)))subplot(2,2,2);plot(k/10,abs(fft(q1)))subplot(2,2,3);plot(k/10,abs(fft(q2)))得图像：问题讨论：保证采样后的信号不发生混叠的条件是什么？若信号的最高频率为17Hz，采样频率为30Hz，问是否会发生频率混叠？混叠成频率为多少Hz的信号？编程验证你的想法。
数字信号处理实验2
数字信号处理实验2 ——离散系统频率响应和零极点分布姓名：李倩学号：班级：通信四班指导教师：周争一．实验原理离散时间系统的常系数线性差分方程：求一个系统的频率响应:H(e^jw)是以2pi为周期的连续周期复函数，将其表示成模和相位的形式：H(e^jw)=|H(e^jw)|*e^(jarg[H(e^jw)])其中|H(e^jw)|叫做振幅响应（幅度响应），频率响应的相位arg[H(e^jw)]叫做系统的相位响应。
将常系数线性差分方程的等式两边求FT,可以得到系统的频率响应与输入输出的频域关系式：H(e^jw)=Y(e^jw)/X(e^jw)将上式中的e^jw用z代替，即可得系统的系统函数：H(z)=Y(z)/X(z)H(z)=∑h(n)*z^(-n)（n的取值从负无穷到正无穷）将上式的分子、分母分别作因式分解，可得到LTI系统的零极点增益表达式为：H(z)=g∏(1-zr*z^(-1))/∏(1-pk*z^(-1))其中g为系统的增益因子，pk(k=1,2,3,…,N)为系统的极点，zr(r=1,2,3,…,M)为系统的零点。
通过系统的零极点增益表达式，可以判断一个系统的稳定性，对于一个因果的离散时间系统，若所有的极点都在单位圆内，则系统是稳定的。
二．实验内容一个LTI离散时间系统的输入输出差分方程为y(n)-1.6y(n-1)+1.28y(n-2)=0.5x(n)+0.1x(n-1)(1)编程求此系统的单位冲激响应序列，并画出其波形。
(2)若输入序列x(n)=＆(n)+2＆(n-1)+3＆(n-2)+4＆(n-3)+5＆(n-4),编程求此系统输出序列y(n)，并画出其波形。
(3)编程得到系统频响的幅度响应和相位响应并画图。
(4)编程得到系统的零极点分布图，分析系统的因果性和稳定性。
三．程序与运行结果(1)编程求此系统的单位冲激响应序列，并画出其波形。
程序：clear;N=100;b=[0.5 0.1];a=[1 -1.6 1.28];h1=impz(b,a,N); %计算系统的冲激响应序列的前N个取样点x1=[1 zeros(1,N-1)]; %生成单位冲激序列h2=filter(b,a,x1); %计算系统在输入单位冲激序列时的输出subplot(2,1,1);stem(h1);xlabel('时间序号n');ylabel('单位冲激响应序列值');title('单位冲激响应序列h1(n)');subplot(2,1,2);stem(h2);xlabel('时间序号n');ylabel('单位冲激响应序列值');title('单位冲激响应序列h2(n)');运行结果：0102030405060708090100-10125时间序号n单位冲激响应序列值单位冲激响应序列h1(n)0102030405060708090100-10125时间序号n单位冲激响应序列值单位冲激响应序列h2(n)结果说明：可以用impz 函数直接求出系统的单位冲激响应序列，也可输入单位冲激序列，用filter 函数求出系统的单位冲激响应序列，两者求得的结果相同。
数字信号处理实验报告一二
数字信号处理课程实验报告实验一 离散时间信号和系统响应一. 实验目的1. 熟悉连续信号经理想采样前后的频谱变化关系，加深对时域采样定理的理解2. 掌握时域离散系统的时域特性3. 利用卷积方法观察分析系统的时域特性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及系统响应进行频域分析二、实验原理1. 采样是连续信号数字化处理的第一个关键环节。
对采样过程的研究不仅可以了解采样前后信号时域和频域特性的变化以及信号信息不丢失的条件，而且可以加深对离散傅里叶变换、Z 变换和序列傅里叶变换之间关系式的理解。
对连续信号()a x t 以T 为采样间隔进行时域等间隔理想采样，形成采样信号： 式中()p t 为周期冲激脉冲，()a x t 为()a x t 的理想采样。
()a x t 的傅里叶变换为()a X j Ω：上式表明将连续信号()a x t 采样后其频谱将变为周期的，周期为Ωs=2π/T 。
也即采样信号的频谱()a X j Ω是原连续信号xa(t)的频谱Xa(jΩ)在频率轴上以Ωs 为周期，周期延拓而成的。
因此，若对连续信号()a x t 进行采样，要保证采样频率fs ≥2fm ，fm 为信号的最高频率，才可能由采样信号无失真地恢复出原模拟信号ˆ()()()a a xt x t p t =1()()*()21()n a a a s X j X j P j X j jn T π∞=-∞Ω=ΩΩ=Ω-Ω∑()()n P t t nT δ∞=-∞=-∑计算机实现时，利用计算机计算上式并不方便，因此我们利用采样序列的傅里叶变换来实现，即而()()j j n n X e x n e ωω∞-=-∞=∑为采样序列的傅里叶变换2. 时域中，描述系统特性的方法是差分方程和单位脉冲响应，频域中可用系统函数描述系统特性。
已知输入信号，可以由差分方程、单位脉冲响应或系统函数求出系统对于该输入信号的响应。
(完整版)数字信号处理实验二
y = filter(num,den,x,ic);
yt = a*y1 + b*y2;
d = y - yt;
subplot(3,1,1)
stem(n,y);
ylabel('振幅');
title('加权输入: a \cdot x_{1}[n] + b \cdot x_{2}[n]的输出');
subplot(3,1,2)
%扫频信号通过2.1系统：
clf;
n = 0:100;
s1 = cos(2*pi*0.05*n);
s2 = cos(2*pi*0.47*n);
a = pi/2/100;
b = 0;
arg = a*n.*n + b*n;
x = cos(arg);
M = input('滤波器所需的长度=');
num = ones(1,M);
三、实验器材及软件
1.微型计算机1台
2. MATLAB 7.0软件
四、实验原理
1.三点平滑滤波器是一个线性时不变的有限冲激响应系统，将输出延时一个抽样周期，可得到三点平滑滤波器的因果表达式，生成的滤波器表示为
归纳上式可得
此式表示了一个因果M点平滑FIR滤波器。
2.对线性离散时间系统，若y1[n]和y2[n]分别是输入序列x1[n]和x2[n]的响应，则输入
plot(n, y);
axis([0, 100, -2, 2]);
xlabel('时间序号 n'); ylabel('振幅');
数字信号处理实验报告二与三
实验二 用FFT 进行谱分析一.实验目的：1 进一步加深DFT 算法原理和基本性质的理解（因为FFT 只是DFT 的一种快速算法，所以FFT 的运算结果必然满足DFT 的基本性质）。
熟悉FFT 程序结构及编程方法。
2 熟悉应用FFT 对确定信号进行谱分析方法，熟悉FFT 算法原理和FFT 子程序的应用。
3 学习用FFT 对连续信号和时域离散信号进行谱分析的方法，了解可能出现的分析误差及其原因，以便在实际中正确应有FFT 。
二.实验内容：（1）用matlab 编程产生并画出信号x1(n)、x2(n)、x3(n)、x4(n)、x5(n)。
（2）用matlab 编制FFT 函数对上述信号进行频谱分析，并画出上述信号谱图。
三.实验结果（1）1.%This programm is to generate signal x1(n)=R4(n).k=-6:6;x=[zeros(1,6),ones(1,4),zeros(1,3)];stem(k,x); （信号图如图1） title('图1');2.n=-5:1:10;x=(n+1).*(n>=0 & n<=3)+(8-n).*(n>=4 & n<=7)+0; stem(n,x)； title('图2');3.n=-5:10;x=(4-n).*(n>=0 & n<=3)+(n-3).*(n>=4 & n<=7); stem(n,x); title('图3');-6-4-2024600.10.20.30.40.50.60.70.80.91⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-≤≤+==n n n n n n x n R n x 其它,074,830,1)()()(241⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-≤≤-=n n n n n n x 其它,074,330,4)(3n n x 4cos )(4π=n n x 8sin )(5π=图1-5051000.511.522.533.54-5051000.511.522.533.54图34.n=-10:10; x=cos(pi/4*n); stem(n,x); title('图4');5.n=-10:10;x=sin(pi/8*n); stem(n,x); title('图5');实验结果（2）: FFT 算法function y=myditfft(x) % y=myditfft(x)% 本程序对输入序列 x 实现DIT-FFT 基2算法，点数取大于等于x 长度的2的幂次 % x 为给定时间序列% y 为x 的离散傅立叶变换m=nextpow2(x);N=2^m; % 求x 的长度对应的2的最低幂次m if length(x)<N;% 若x 的长度不是2的幂，补零到2的整数幂 x=[x,zeros(1,N-length(x))]; endnxd=bin2dec(fliplr(dec2bin([1:N]-1,m)))+1; % 求1:2^m 数列的倒序 y=x(nxd); % 将x 倒序排列作为y 的初始值 for mm=1:m; % 将DFT 作m 次基2分解,从左到右，对每次分解作DFT 运算 Nmr=2^mm;u=1; % 旋转因子u 初始化为WN^0=1WN=exp(-i*2*pi/Nmr); % 本次分解的基本DFT 因子WN=exp(-i*2*pi/Nmr) for j=1:Nmr/2; % 本次跨越间隔内的各次蝶形运算for k=j:Nmr:N; % 本次蝶形运算的跨越间隔为Nmr=2^mm kp=k+Nmr/2; % 确定蝶形运算的对应单元下标 t=y(kp)*u; % 蝶形运算的乘积项 y(kp)=y(k)-t; % 蝶形运算 y(k)=y(k)+t; % 蝶形运算 endu=u*WN; % 修改旋转因子,多乘一个基本DFT 因子WN end-10-8-6-4-2246810-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81图4-10-8-6-4-2246810-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81图5end 1.k=-6:6;x=[zeros(1,6),ones(1,4),zeros(1,3)]; y=myditfft(x); k=-6:9; stem(k,y); xlabel('m'); ylabel('X[M]');title('FFT 图');2.n=-5:1:10;x=(n+1).*(n>=0 & n<=3)+(8-n).*(n>=4 & n<=7)+0;y=myditfft(x); stem(n,y); xlabel('n'); ylabel('X[M]'); title('FFT 图'); 3.n=-5:10;x=(4-n).*(n>=0 & n<=3)+(n-3).*(n>=4 & n<=7); y=myditfft(x); stem(n,y); xlabel('n'); ylabel('X[M]'); title('FFT3'); 4.n=-10:10;x=cos(pi/4*n); y=myditfft(x); n=-10:21; stem(n,y); xlabel('n'); ylabel('X[M]'); title('FFT4'); 5.n=-10:10;x=sin(pi/8*n); y=myditfft(x); n=-10:21; stem(n,y); xlabel('n'); ylabel('X[M]'); title('FFT5');-6-4-20246810-4-3-2-101234m X [M ]FFT 图-5510-20-15-10-505101520nX [M ]FFT 图-5510-10-55101520nX M FFT3-10-50510152025-4-3-2-1012345n X [M ]FFT4-10-50510152025-6-4-22468nX [M ]FFT5四.简要回答以下问题：①在N=8时，x2(n)和x3(n)的幅频特性会相同吗？为什么？N=16呢？答：不相同。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
实验一信号、系统及系统响应一、实验目的1、熟悉连续信号经理想采样前后的频谱变化关系，加深对时域采样定的理解。
2、熟悉时域离散系统的时域特性。
3、利用卷积方法观察分析系统的时域特性。
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连续信号、离散信号及系统响应进行频域分析。
二、实验原理采样的的过程既是连续信号离散化的过程。
采用单位冲击串进行采样，为使采样信号能不失真的还原为采样前的信号，根据奈奎斯特采样率，采样频率应该大于信号最高频率的2倍。
因为时域的采样既是对时域的离散化处理，时域离散频域会进行周期延拓，为了防止频域频谱混叠，必须满足奈奎斯特采样定律。
线性卷积的过程为：反褶，移位，相乘，相加。
设一个N1点的序列与一个N2的序列进行卷积则得到N1+N2-1点的序列。
时域卷积，对应频域的相乘。
序列的傅里叶变换即DTFT 。
具有的性质有: 线性，移位性，对偶性，等等。
三、实验内容及步骤1）分析采样序列的特性。
产生采样序列()a x n ，A 444.128=，a =，0Ω=。
a 、 取采样频率s f 1kHz =，即T 1ms =。
观察所采样()a x n 的幅频特性()j X e ω和)(t x a 的幅频特性()X j Ω在折叠频率处有无明显差别。
应当注意，实验中所得频谱是用序列的傅立叶变换公式求得的，所以在频率量度上存在关系：T ω=Ω。
b 、改变采样频率，s f 300Hz =，观察()j X eω的变化并做记录。
c 、 进一步降低采样频率，s f 200Hz =，观察频谱混叠是否明显存在，说明原因，并记录()j X e ω的幅频曲线。
上图是采用不同采样频率时所得到的序列及其对应的傅里叶变换，从图中可以看到，当采样频率比较低时，频谱会发生混叠，且频率越低，混叠现象越明显。
增大采样频率可以有效地防止混叠。
2） 离散信号、系统和系统响应分析。
a 、观察信号()b x n 和系统h ()b n 的时域和频域持性；利用线形卷积求信号()b x n 通过系统h ()b n 的响应y(n)，比较所求响应y(n)和h ()b n 的时域及频域特性，注意它们之间有无差异，绘图说明，并用所学结论解释所得结果。
b 、观察系统a h ()n 对信号a ()x n 的响应特性。
利用线形卷积球系统响应y(n)，并判断y(n)图形及其非零值序列长度是否与理论结果一致，对()()a a 10()h n R n x n ==，说出一种定性判断y(n)图形是否正确的方法。
调用序列傅立叶变换值子程序，求得()kj Y eω，观察()Rj Y e ω的特性曲线，定性判断结果的正确性。
改变的长度，N=5，重复该试验。
注意参数变化的影响，说明变化前后的差异，并解释所得的结果。
从上述变换图我们可以看到，时域信号是离散的，频域必然是周期性的，时域信号是非周期的，频域则为连续的。
3）卷积定理验证。
将试验2）中的信号换成a ()x n，使a=0.4，02.0734Ω=，A=1，T=1，重复试验2）a，打印()k jY eω曲线；对主程序作简单修改，计算()()()k k kj j j a b Y e X e H e ωωω==，并绘出()kj Y e ω曲线，与前面直接对进行傅立叶变换所得幅频特性曲线进行比较，验证时域卷积定理。
通过上述图形我们可以看到两个是一样的，说明时域里两个信号卷积后的傅里叶变换等于这两个信号分别做傅里叶变换后相乘的结果，从而验证了卷积定理的正确性。
三 思考题：（1），由公式T ω=Ω，可知，其中等式左侧的为数字频率，Ω为模拟角频率，T 为采样间隔。
Ω是不变量，改变采样周期即T ，数字角频率会发生变化。
（2），所得的结果会有一些差别，但都能验证卷积定理的正确性。
因为采样点数不同，采样信号与原信号的接近程度就不同，就会导致频谱的不同。
若采样点数过小就会使频谱发生混叠。
四，试验体会通过本次试验，我对信号的采样及序列的傅里叶变换有个更进步的理解，而且通过Matlab 验证了时域的卷积定理。
加深了对卷积性质的理解。
觉得很有收获。
实验2 用FFT 作谱分析一、实验目的：1、 进一步加深DFT 算法原理和基本性质的理解(因为FFT 只是DFT 的一种快速算法，所以FPT 的运算结果必然满足DFT 的基本性质)。
2、 熟悉FFT 算法原理和FFT 子程序的应用。
3、 学习用FFT 对连续信号和时域离散信号进行谱分析的方法，了解可能出现的分析误差及其原因，以便在实际中正确应用FFT 。
二，实验原理 由于直接计算DFT 需要很大的运算量，在一些要求对信号进行实时处理的场合或需要处理的信息量比较大的地方实不可取，为此设计了快速傅里叶变换，即FFT 。
它分为按时间抽选与按频率抽选两种方式，由于它仅仅是计算傅里叶的一种方法，所以其运算过程必然满足傅里叶变换基本性质。
对于一个N 点序列，一般设N 为2的整数倍，不足补零。
即N=2^L,则按频率抽选的FFT 需要进行L 运算，每级有N/2个蝶形运算，每个蝶形运算需要乘法1次，负数加法2次，总共需要N/2*L 次乘法，N*L 次加法，比直接计算，大大节省了运算量。
如果输入为倒位序，则结果输出为自然序。
下面是8点FFT 算法流图从图中我们可以看到计算FFT 一般步骤为先把序列进行倒位运算，然后在计算相应的蝶形结。
此方法具有原址运算，所需存储空间小等优点。
x x x x X [0]X [2]X [1]X [3]x x x x X [0]X [2]X [1]X [3]三，实验内容及步骤1），对2中所给出的信号逐个进行谱分析。
下面给出各个信号的FFT变换区间N以及连续信号6()x t的采样频率，供实验时参考。
4(n)x，5(n)x：N=8，16上图是x5(n)的波形上图是x5(n)的FFT后频谱图。
我们可以看出时域是离散的周期的，频域也是离散周期的。
上图是x4(n)时域波形图上图是x4(n)频域的FFT频谱图2）令)()()(54n x n x n x +=，用FFT 计算8点和16点离散傅里叶变换。
从时域到频域的波形及频谱我们可以，时域相加，对应频域的相加，满足DFT 线性性质。
3）令)()()(54n jx n x n x +=，重复（2）。
x4(n)与x5(n)是两个序列，通过组合变成一个序列，通过一次FFT 运算即可求出这两个序列的傅里叶变换。
在这里x4(n)的FFT 变换对应着x(n)的FFT 的共轭对称序列，jx5(n)的FFT 对应着其共轭反对称序列，得到x(n)的傅里叶变换后，通过公式就可以求出x4(n)和x5(n)的FFT 值来。
上述频域图形既是恢复后的x4(n)与x5(n)的FFT 变换，可以看到结果是正确的。
三、思考题：1、在N=8时，)(2n x 和)(3n x 的幅频特性会相同吗？为什么？N=16呢？它们的幅频特性相同，我们可以对x2(n)以8为周期进行周期延拓，然后再取其主值区间序列，则是x2(n),x3(n)既是x2(n)经周期延拓后得到的序列再进行圆周移位，向左移或向右移4个单位，再取其主值区间而得到x3(n),我们知道序列在时域的圆周移位会在频域产生相位的移位，但是幅度不会变化。
而当N=16时，x3(n)则无法通过x2(n)的移位得到。
所以其幅频特性就不会相同。
四，试验体会通过本次试验，我对FFT 算法有了更深入的理解，对其软件的实现方法也有了初步的掌握。
实验三 用双线性变换法设计IIF 滤波器一， 实验目的1、熟悉用双线性变换法设计IIR 数字滤波器的原理与方法。
2、掌握数字滤波器的计算机仿真方法。
3、通过观察对实际心电图信号的滤波作用，获得数字滤波的感性知识。
二，实验原理用冲击响应不变化设计数字滤波器，在时域可以很好逼近模拟信号，而且设计的滤波器在频域毅然满足相位的线性特性，但是由于S 与Z 平面的映射是多对一得关系，所以很容易造成频谱混叠现象的发生。
而双线性变换法就可以很好克服频谱混叠，通过一个中间变量的转换达到S 域与Z 平面一一对应的关系。
但是双线性变换法在高频部分存在严重的非线性，在低频线性还可以。
它的设计是这样的通过关系式：Ω=tan(Ω1T/2)；即把整个S 平面转化到另一个S1平面的-π/T 到π/T 的区域。
再将S1平面映射到Z 平面即可。
通过关系式：S=C[(1-Z^-1)/(1+Z^-1)].C 常数因子可以通过几种方法确定。
一般有C=2/T.其中T 为时域采样间隔。
先求出S 平面的H （S ），再利用关系式待换即得到数字滤波器H （Z ）函数。
巴特沃斯低通滤波器的幅度平方函数：()Nc j H2)^/(112|^|ΩΩ+=Ω，其中N 为滤波器的阶数，Ωc 为通带截止频率。
有给定的技术参数如通带截止频率，阻带截止频率，通带最大衰减，阻带最大衰减值等。
求的阶数N 以后，可以通过查表获得其归一化后的滤波器公式，然后再去归一化即得到所需的滤波器。
二， 实验内容1，用双线性变换法设计一个巴特沃斯低通IIR 数字滤波器。
设计指标参数为：在通带内频率低于0.2π时，最大衰减小于1dB ；在阻带内[0.3π，π]频率区间上，最小衰减大于15dB 。
2、 以0.02π为采样间隔，打印出数字滤波器在频率区间[0，2π]上的幅频响应特性曲线。
3、 用所设计的滤波器对实际心电图信号采样序列(在本实验后面给出)进行仿真滤波处理，并分别打印出滤波前后的心电图信号波形图，观察总结滤波作用与效果。
由以上滤波频谱响应曲线我们可以看到，可以达到技术指标，所涉及的滤波器满足要求。
在通带内频率低于0.2π时，最大衰减小于1dB ；在阻带内[0.3π，π]频率区间上，最小衰减大于15dB 。
四、实验步骤：1、 复习有关巴特沃斯模拟滤波器设计和用双线性变换法设计IIR 数字滤波器的内容，用双线性变换法设计数字滤波器系统函数)(z H 。
教材中满足本实验要求的数字滤波器函数()()()()()()51121212310.00737811 1.26860.70511 1.0100.35831 1.90440.2155k k z H z zz z z z z H z -------=+=-+-+-+=∏ 式中：()()2121121------++=Ckz Bkz z z A z H k ，k=1，2，3A=0.09036，B 1=1.2686，C 1=-0.7051 B 2=1.0106， C 2=-0.3583B 3=0.9044，C 3=-0.2155根据设计指标，调用MA TLAB 信号处理工具函数buttord 和butter ，也可得到()z H 。
由滤波器的函数可见，滤波器()z H 由三个二阶滤波器()z H 1、()z H 2、()z H 3级联组成。