数字信号处理1-5章习题课

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数字信号处理,第5章课后习题答案

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第五章习题与上机题5.1 已知序列12()(),0 1 , ()()()nx n a u n a x n u n u n N =<<=--,分别求它们的自相关函数,并证明二者都是偶对称的实序列。

解:111()()()()()nn mx n n r m x n x n m a u n au n m ∞∞-=-∞=-∞=-=-∑∑当0m ≥时,122()1mmnx n ma r m aaa∞-===-∑ 当0m <时,122()1m mnx n a r m aaa -∞-===-∑ 所以,12()1mx ar m a =-2 ()()()()N x n u n u n N R n =--=22210121()()()()()1,0 =1,00, =()(1)x NN n n N mn N n m N r m x n x n m Rn R n m N m N m N m m Nm N m R m N ∞∞=-∞=-∞--=-=-=-=-⎧=--<<⎪⎪⎪⎪=-≤<⎨⎪⎪⎪⎪⎩-+-∑∑∑∑其他从1()x r m 和2()x r m 的表达式可以看出二者都是偶对称的实序列。

5.2 设()e()nTx n u n -=,T 为采样间隔。

求()x n 的自相关函数()x r m 。

解:解:()()()()e()e ()nTn m T x n n r m x n x n m u n u n m ∞∞---=-∞=-∞=-=-∑∑用5.1题计算1()x r m 的相同方法可得2e()1e m Tx Tr m --=-5.3 已知12()sin(2)sin(2)s s x n A f nT B f nT ππ=+,其中12,,,A B f f 均为常数。

求()x n 的自相关函数()x r m 。

解:解:()x n 可表为)()()(n v n u n x +=的形式,其中)2sin()(11s nT f A n u π=,=)(n v 22sin(2)s A f nT π,)(),(n v n u 的周期分别为 s T f N 111=,sT f N 221=,()x n 的周期N 则是21,N N 的最小公倍数。

数字信号处理教程课后习题及答案

数字信号处理教程课后习题及答案
∴所给系统在 y(0) = 0 条件下是线性系统。
6.试判断:
是否是线性系统?并判断(2),(3)是否是移不变系统?
分析:利用定义来证明线性:满足可加性和比例性, T [a1 x1 (n ) + a 2 x2 (n )] = a1T [ x1 (n )] + a2T [ x2 (n )] 移不变性:输入与输出的移位应相同 T[x(n-m)]=y(n-m)。
,
(2)x(n) = R3(n)
,
(3)x(n) = δ (n − 2) ,
(4)x(n) = 2n u(−n − 1) ,
h(n) = R5(n) h(n) = R4 (n) h(n) = 0.5n R3(n) h(n) = 0.5n u(n)
分析:
①如果是因果序列 y (n ) 可表示成 y (n ) ={ y (0) , y(1) , y(2) ……},例如小题(2)为
y1 (1) = ay1 (0) + x1 (1) = 0 y1 (2) = ay1 (1) + x1 (2) = 0

8
y1(n) = ay1(n − 1) + x1(n) = 0 ∴ y1 (n) = 0 , n ≥ 0 ii) 向 n < 0 处递推,将原方程加以变换
y1(n + 1) = ay1(n) + x1(n + 1)
结果 y (n ) 中变量是 n ,


∑ ∑ y (n ) =
x ( m )h (n − m ) =
h(m)x(n − m) ;
m = −∞
m = −∞
②分为四步 (1)翻褶( -m ),(2)移位( n ),(3)相乘,

数字信号处理 重点习题(1-5章)

数字信号处理 重点习题(1-5章)

数字信号处理 重点习题(1-5章)第一章5.设系统分别用下面的差分方程描述, x(n)与y(n)分别表示系统输入和输出, 判断系统是否是线性非时变的。

(6)y(n)=x(n2)(7)y(n)= (8)y(n)=x(n)sin(ωn)6.给定下述系统的差分方程, 试判定系统是否是因果稳定系统, 并说明理由。

(3) y(n)= x(k) (5) y(n)=e x(n)13.有一连续信号x a(t)=cos(2πft+),式中,f =20 Hz,=π/2。

(1)求出x a(t)的周期;(2)用采样间隔T=0.02 s对x a(t)进行采样,试写出采样信号 的表达式;(3) 画出对应 的时域离散信号(序列)x(n)的波形, 并求出x(n)的周期。

14. 已知滑动平均滤波器的差分方程为(1)求出该滤波器的单位脉冲响应;(2)如果输入信号波形如题14图所示,试求出y(n)并画出它的波形。

第二章3.线性时不变系统的频率响应(频率响应函数)H(e jω)=|H(e jω)|e jθ(ω), 如果单位脉冲响应h(n)为实序列,试证明输入x(n)=A cos(ω0n+)的稳态响应为10.若序列h(n)是实因果序列, 其傅里叶变换的实部如下式:H R(e jω)=1+cosω,求序列h(n)及其傅里叶变换H(e jω)。

18.已知,分别求:(1) 收敛域0.5<|z|<2对应的原序列x(n);(2)收敛域|z|>2对应的原序列x(n)。

24.已知线性因果网络用下面差分方程描述: y(n)=0.9y(n-1)+x(n)+0.9x(n-1),(1)求网络的系统函数H(z)及单位脉冲响应h(n);(2) 写出网络频率响应函数H(e jω)的表达式, 并定性画出其幅频特性曲线; (3) 设输入x(n)=e jω0n, 求输出y(n)。

28.若序列h(n)是因果序列, 其傅里叶变换的实部如下式:,求序列h(n)及其傅里叶变换H(e jω).29.若序列h(n)是因果序列, h(0)=1, 其傅里叶变换的虚部为,求序列h(n)及其傅里叶变换H(e jω)。

数字信号处理(第三版)_课后习题答案全_(原题+答案+图)

数字信号处理(第三版)_课后习题答案全_(原题+答案+图)

第 1 章
(2) 令输入为
x(n-n0) 输出为
时域离散信号和时域离散系统
y′(n)=2x(n-n0)+3
y(n-n0)=2x(n-n0)+3=y′(n)
故该系统是非时变的。 由于 T[ax1(n)+bx2(n)]=2ax1(n)+2bx2(n)+3 T[ax1(n)]=2ax1(n)+3 T[bx2(n)]=2bx2(n)+3 T[ax1(n)+bx2(n)]≠aT[x1(n)]+bT[x2(n)] 故该系统是非线性系统。
m


第 1 章
时域离散信号和时域离散系统
题7图
第 1 章
时域离散信号和时域离散系统
y(n)={-2,-1,-0.5, 2, 1, 4.5, 2, 1; n=-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5}
第 1 章
解法(二)
时域离散信号和时域离散系统
采用解析法。 按照题7图写出x(n)和h(n)的表达式分别为
第 1 章
(4) y(n)=x(-n)
令输入为 x(n-n0) 输出为 y′(n)=x(-n+n0)
时域离散信号和时域离散系统
y(n-n0)=x(-n+n0)=y′(n) 因此系统是线性系统。 由于
T[ax1(n)+bx2(n)]=ax1(-n)+bx2(-n)
=aT[x1(n)]+bT[x2(n)] 因此系统是非时变系统。
n n0 k n n0
|x(k)|≤|2n0+1|M, 因
此系统是稳定的; 假设n0>0, 系统是非因果的, 因为输出
还和x(n)的将来值有关。

《现代数字信号处理》各章习题-电子文本

《现代数字信号处理》各章习题-电子文本

y (n) = x(n) + f (n) ,其中 f (n) 是已知的确定性序列。试求 y (n) 的均值 my (n) 和自相
关 ry ( k , l ) 。 2.3 设离散时间随机过程 x(n) 是如下产生: x( n) =
2
k =1
∑ a(k ) x(n − k ) + w(n) ,其中 w(n) 是
1 −1 1 z ) /(1 − z −1 ) ,它受零均 2 3 值的指数相关噪声 x(n)的激励产生随机过程 y ( n) = x( n) ∗ h( n) 。已知 x(n)的自相关序列 1 k 为 rx (k ) = ( ) ,试求: 2 (a) y (n) 的功率谱 Py ( z ) ; (b) y (n) 的自相关序列 ry (k ) ;
N N ), n = 0,1,..., − 1 ,其中 N 是偶数。 2 2 (a) 证明 x(n) 的 N 点 DFT 仅有奇次谐波,即:k 为偶数时, X (k ) = 0 。 (b) 证明如何由一个经过适当调整的序列的 N/2 点 DFT 求得 x(n) 的 N 点 DFT。
1.18 一个特定的计算机辅助滤波器设计的结果是如下的二阶因果滤波器: 1 + 2 z −1 + z −2 H ( z) = 1 − 2 z −1 + 1.33 z −2 试证明这个滤波器是不稳定的,并求一个和 H ( z ) 有相同幅频响应的因果稳定滤波器。 1.19 一个离散时间线性移不变系统的系统函数是 H ( z ) ,假设 H ( z ) 是 z 的有理函数,且 H ( z ) 是因果稳定的。试判断下面哪个系统是因果的,哪个是稳定的: (a) G ( z ) = H ( z ) H ∗ ( z ∗ ) 。 (c) G ( z ) = H ( z −1 ) 。 (b) G ( z ) = H ' ( z ) ,这里 H ' ( z ) = (d) G ( z ) = H (− z )

程佩青《数字信号处理教程(第三版)》课后习题答案精编版

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4
第一章 离散时间信号与系统
1 .直接计算下面两个序列的卷积和 y( n ) = x( n )* h( n )
h (n )
=
⎧an ⎨
⎩0
, 0 ≤ n ≤ N −1 , 其他n
x (n )
=
⎧⎪ β ⎨
n−n 0
⎪⎩ 0
,n0 ≤ n , n < n0
请用公式表示。
分析:
①注意卷积和公式中求和式中是哑变量 m ( n 看作参量),
y (n ) ={1,2,3,3,2,1} ;
②δ (n)* x(n) = x(n) , δ (n − m)* x(n) = x(n − m) ;
③卷积和求解时, n 的分段处理。
6
解:(1) y(n) = x(n) * h(n) = R5(n) (2) y(n) = x(n) * h(n) = {1,2,3,3,2,1}
β α
n +1
β α β =
n +1− N −n0
N−
N
α −β
y(n) = Nα n−n0 ,
(α = β )
, (α ≠ β )
如此题所示,因而要分段求解。
2 .已知线性移不变系统的输入为 x( n ) ,系统的单位抽样响应
为 h( n ) ,试求系统的输出 y( n ) ,并画图。
(1)x(n) = δ (n)
∑ ∑( ) n α m−n0 n−m = β α = β m=n0
nn β
n0
α
n β −n0
− β n0
α
β n +1 α
1

β α
α β =
− n +1− n0

数字信号处理习题课

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M=log2N
练习题
1、根据基2FFT算法,可将2048点的DFT分解成 级蝶形运算,每一
级包含 24点DFT的复加次数是


3、若直接计算N点DFT,需要的复乘次数和复加次数分别是
4、课后第1题

;
5、试比较直接计算N点DFT与基2FFT快速算法的运算量
第五章 时域离散系统的网络结构
)
A. x((n 2))4 R4 (n)
B. x((n 2))4 R4 (n)
C. x((n 2))4 R4 (n) D.以上答案都不对
6、有限长序列x(n)的8点DFT为X(k),则X(k)=
;
7、求序列R3(n)和 R5(n)长度为8的循环卷积波形 x1(n) R3(n) R5(n) ,并说明序列 x1(n) 与序列 x2 (n) R3(n) R5 (n) 波形是否相同。
用循环卷积实现线性卷积,则循环卷积的长度至少应等于( )
A.20点 B.21点 C.22点 D.23点
3、序列的Z变换和DFT的关系是( )
A.序列的N点DFT是x(n)在单位圆上的Z变换
B.序列的N点DFT是x(n)的Z变换在单位圆上N点采样
C.序列的N点DFT是x(n)的Z变换在单位圆上N点的等间隔采样
D.以上都不对。
4、下面描述中最适合离散傅立叶变换DFT的是( )
A.时域为离散序列,频域也为离散序列
B.时域为离散有限长序列,频域也为离散有限长序列
C.时域为离散无限长序列,频域为连续周期信号
D.时域为离散周期序列,频域也为离散周期序列
5、已知序列 x(n) {5,4,3,1},其循环移位 x((n 2))4 R4 (n) 是(

数字信号处理1-5章课内练习题

数字信号处理1-5章课内练习题

一、填空题1.某根据表中信号对应规律填写表格2.已知序列x (n )={5,-1, 2, -3,0,3 },则x((n-2))8 = 。

3. 已知序列x (n )={5,10, 2, -3,6,3, -2, -10}, 0≤ n ≤7,其8点DFT 为X (k ),(0≤ k ≤ 7), 计算下列各数值(a) X (0), (b) X (4), (c) 70()k X k =∑, (d)7280()kk X k W =∑ 4.已知序列x (n )={5,-1,0,-8},0≤ n ≤3。

y (n )={ 2,-3,-2,4,1},0≤ n ≤4。

线性卷积y (n ) = x (n ) * h (n )= , 圆周卷积w (n ) = x (n )⑥h (n )= 。

5. 已知实序列x(n)的4点DFT 的前3个值是0.25, 0.125-j0.301, 3,则最后一个值X(3)= 。

二、分析计算题6.有一信号)5sin(22cos )(t t t x ππ+=经过理想抽样系统,抽样频率为s Ω,抽样后信号经过LPF 恢复,其中 ⎩⎨⎧≤Ω=Ωother j Ha 03||1)(π问:1))(t x 的奈奎斯特率为多少?2)若s rad s/6π=Ω,抽样后信号的数字角频率为多少?抽样信号经过LPF 后哪种频率成分无失真,画出LPF 输出信号的幅度谱。

7.用微处理器对实序列作谱分析,要求频谱分辨率50F Hz ≤,信号最高频率为1kHz ,试确定以下各参数: (1)最小记录时间minp T ;(2)最大抽样间隔max T ;(3)最少抽样点数min N ;(4)在频带宽度不变的情况下,若将频率分辨率提高一倍,则F 和N 各为多少?8.利用顺序输入、倒序输出的基2 DIF-FFT 算法分析一个长度为N 点的序列x (n )的DFT X (k ),回答下列问题:(1)说明N 所需满足的条件,并说明如果N不满足的话, 该如何处理? (2)如果N=256,算法中共有多少级蝶形?第3级中有多少个蝶形?确定第3级蝶形中不同的权系数r N W 。

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+∞
+∞
x(n) = xa (nTs ) 1 jw X (e ) = Ts w 2π ∑ X a j T − T l = −∞ s s
+∞
w = ΩTs 1 Fs = Ts
l
Fs: the sampling frequency, sam/sec
Charpter1-6 exercise(补充内容)
z = a −1
x(n)=(a-n-an)u(-n-1)
Charpter1-6 exercise(补充内容)
(3) 收敛域|a|<|z|<|a-1|
x(n)是双边序列。 根据被积函数F(z), 按n≥0和n<0两 情况分别求x(n)。 n≥0时, c内极点z=a x(n)=Res[F(z), a]=an n<0时, c内极点有二个, 其中z=0是n阶极点, 改求c外极点留数, c外极点只有z=a-1, 因此 x(n)=-Res[F(z), a-1]=a-n 最后将x(n)表示为 an n≥0 x(n)= x(n)=a|n| a-n n<0
Charpter1-6 exercise(补充内容) 有限长序列: ∞ n1<0, n2≤0时, 0≤z<∞ 双边Z变换 X ( z ) = ∑ x ( n ) z − n n1<0, n2>0时, 0<z<∞ n =−∞ n1≥0, n2>0时, 0<z≤∞ ∞ 单边Z变换 X ( z ) = ∑ x ( n ) z − n 右序列: n =0 收敛域为Rx- <|z|<∞
Charpter1-6 exercise(补充内容)
第2章 离散时间信号与系统
时域离散信号 时域离散系统 卷积 差分方程
Charpter1-6 exercise(补充内容) 常用的典型序列: δ(n) ,u(n) , RN(n) , 正弦序列,指数序列 序列的运算:加权、加法、移位、翻转、累加及累乘。 序列的周期性和合成(单位样本、奇偶和几何级数) 序列的相关定义 线性时不变系统 卷积(交换,结合,分配律) 线性时不变系统因果性的充要条件h(n)=0, n<0 系统稳定的充分必要条件是: 差分方程:定义,零输入、零状态; 齐次解、特解;稳态,暂态
c ∞
Rx − < z < Rx + c ∈ ( Rx − , Rx + )
X ( z ) z n −1dz,
1.用留数定理求逆Z变换
1 2π j

c
X ( z ) z n −1dz = ∑ Re s[ X ( z ) z n −1 , zk ]
k
单阶极点
Re s[ X ( z ) z n −1 , zk ] = ( z − zk ) ⋅ X ( z ) z n −1
z = a −1
x(n)=(an-a-n)u(n)。
Charpter1-6 exercise(补充内容)
(2) 收敛域|z|<|a| 原序列是左序列, 无须计算n≥0情况, 当 n≥0时, 围线积分c内没有极点, 因此x(n)=0。 n<0时, c内只有一个极点z=0, 且是n阶极点, 改求c外极点留数之和
−Ω s / 2
e jΩt dΩ
(n -3)T
(n -1)T (n +1)T nT (n -2)T (n +2)T (n +3)T t
Charpter1-6 exercise(补充内容) Exercise3.7
Charpter1-6 exercise(补充内容)
P3.9 X 2 N +1 (e ) =
Charpter1-6 exercise(补充内容)
Reconstruction
x(n)
+∞ n = −∞
Impulse train conversion
Ideal lowpass filter
xa (t )
∑ x(n)δ (t − nTs ) = ⋯ + x(−1)δ (t + Ts ) + x(0)δ (t ) + x(1)δ (t − Ts ) + ⋯
Sampling Principle
A band-limited signal xa(t) with bandwidth F0 ,can be reconstructed from its sample values x(n)=xa(nTs) ,if the sampling frequency Fs=1/Ts is greater than twice the bandwidth F0 of xa(t) . Fs >2 F0. Otherwise aliasing would result in x(n). The sampling rate of 2 F0 for an analog band-limited signal is called the Nyquist rate.
n = −∞
xa (t ) =
∑ x(n)sinc[ Fs (t − nTs )]

Ωs / 2
+∞
Interpolating formula
sin[π (t − nT ) / T ] π (t − nT ) / T
h(t ) =
1 ∞ T H ( jΩ)e jΩt dΩ = 2π ∫−∞ 2π sin(Ω s / 2) sin(πt / T ) = = Ω st / 2 πt / T
Condition: 1. Absolutely summable sequence 2. LTI system
Charpter1-6 exercise(补充内容)
X a ( jΩ) = ∫−∞ xa (t )e − jΩt dt 1 xa (t ) = 2π X a ( jΩ)e jΩt dΩ ∫−∞
jω n =−∞ ∞ 2N

RN (n)e
− jω n
=e
jN ω

n =0
e − jω n
1 − e − jω (2 N +1) e jω /2 (e jω (2 N +1)/2 − e− jω (2 N +1)/2 ) = = − jω 1− e e jω (2 N +1)/2 (e jω /2 − e − jω /2 ) sin[ω (2 N + 1) / 2)] − jN ω sin[(ω 2 N + 1) / 2)] jN ω =e e = sin ω / 2 sin sin ω / 2 ∞ 1 ∞ jω − jω n X (e ) = ∑ cos ω0 nRN (n)e = ∑ (e jω0 n + e − jω0 n )RN (n)e − jω n 2 n =−∞ n =−∞ 1 = [ X N (e j (ω +ω0 ) ) + X N (e j (ω −ω0 ) )] 2
Charpter1-6 exercise(补充内容)
Charpter1-6 exercise(补充内容)
第3章 DTFT
DTDT定义 定义 DTDT性质 性质 频域表示 采样与重构
Charpter1-6 exercise(补充内容)
时间函数 连续和非周期 连续和周期 离散和非周期 散和周期 频率函数 非周期和连续 非周期和离散 周期和连续 周期和离散
n −1
z = zk
N阶极点 Re s[ X ( z ) z
1 d N −1 , zk ] = [( z − zk ) N X ( z ) z n −1 ] ( N − 1)! dz N −1
z = zk
Charpter1-6 exercise(补充内容) 留数辅助定理
F ( z) = X ( z) z
虚部和j <---> 共轭反对称性(实部---奇,虚部----偶) 周期性:2pi为周期
Charpter1-6 exercise(补充内容)
x(n)
X (e )
jw
h(n)
H (e jw ), h(n)
y ( n ) = h ( n) * x ( n )
Y (e jw ) = H (e jw ) X (e jw )
X (e jω ) =
n =−∞


x ( n )e − jω n
成立的充分必要条件是序列x(n)满足绝对可和的条件
1 x ( n) = 2π
∫π

π

X (e jω )e jω m d ω
Charpter1-6 exercise(补充内容)
Charpter1-6 exercise(补充内容) 对称性: 共轭对称序列:xe(n)=x*e(-n) 共轭反对称序列:xe(n)=-x*e(-n) 实部 <---> 共轭对称性(实部---偶,虚部----奇)
1 − a2 , a <1 X ( z) = −1 (1 − az )(1 − az )
Charpter1-6 exercise(补充内容) (1) 收敛域|z|>|a-1| 1 − a2 F ( z) = z n −1 (1 − az )(1 − az −1 ) 1 − a2 = zn − a ( z − a )( z − a −1 )
x ( n ) = Re s[ F ( z ), a ] + Re s[ F ( z ), a −1 ] (1 − a 2 ) z n =− ( z − a) ( z − a )(1 − az ) = an − a −n
z =a
(1 − a 2 ) z n + ( z − a −1 ) − a ( z − a )( z − a −1 )
-τ
o x p(t) x a(t) 1 (a) |X a( jΩ )|
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