实验六 离散时间系统的时域分析
离散时间信号的时域分析实验报告
离散时间信号的时域分析实验报告实验报告：离散时间信号的时域分析一、实验目的本实验旨在通过MATLAB软件，对离散时间信号进行时域分析，包括信号的显示、基本运算（如加法、减法、乘法、反转等）、以及频域变换（如傅里叶变换）等，以加深对离散时间信号处理的基本概念和原理的理解。
二、实验原理离散时间信号是在时间轴上离散分布的信号，其数学表示为离散时间函数。
与连续时间信号不同，离散时间信号只能在特定的时间点取值。
离散时间信号的时域分析是研究信号的基本属性，包括幅度、时间、频率等。
通过时域分析，我们可以对信号进行各种基本运算和变换，以提取有用的信息。
三、实验步骤1.信号生成：首先，我们使用MATLAB生成两组简单的离散时间信号，一组为正弦波，另一组为方波。
我们将这些信号存储在数组中，以便后续分析和显示。
2.信号显示：利用MATLAB的绘图功能，将生成的信号在时域中显示出来。
这样，我们可以直观地观察信号的基本属性，包括幅度和时间关系。
3.基本运算：对生成的信号进行基本运算，包括加法、减法、乘法、反转等。
将这些运算的结果存储在新的数组中，并绘制出运算后的信号波形。
4.傅里叶变换：使用MATLAB的FFT（快速傅里叶变换）函数，将信号从时域变换到频域。
我们可以得到信号的频谱，进而分析信号的频率属性。
5.结果分析：对上述步骤得到的结果进行分析，包括比较基本运算前后的信号波形变化，以及傅里叶变换前后的频谱差异等。
四、实验结果1.信号显示：通过绘制图形，我们观察到正弦波和方波在时域中的波形特点。
正弦波呈现周期性的波形，方波则呈现明显的阶跃特性。
2.基本运算：通过对比基本运算前后的信号波形图，我们可以观察到信号经过加法、减法、乘法、反转等运算后，其波形发生相应的变化。
例如，两个信号相加后，其幅度和时间与原信号不同。
反转信号则使得波形在时间轴上反向。
3.傅里叶变换：通过FFT变换，我们将时域中的正弦波和方波转换到频域。
正弦波的频谱显示其频率为单一的直流分量，方波的频谱则显示其主要频率分量是直流分量和若干奇数倍的谐波分量。
离散时间系统时域特性分析实验总结报告(信号及系统)
南昌大学实验报告(信号与系统)学生姓名：学号：专业班级：通信实验类型：□验证□综合□设计□创新实验日期：2012.5.17 实验成绩：离散时间系统的时域特性分析一、实验项目名称: 离散时间系统的时域特性分析二、实验目的：线性时不变离散时间系统在时域中可以通过常系数线性差分方程来描述，冲激响应序列可以刻画其时域特性。
本实验通过使用MATLAB函数研究离散时间系统的时域特性，以加深对离散时间系统的差分方程、冲激响应系统的线性和时不变特性的理解。
三、实验基本原理一个离散时间系统是将输入序列变换成输出序列的一种运算。
若以T[·]表示这种运算，则一个离散时间系统可由图1-1来表示，即x(n) T[·] y(n)图1-1离散时间系统离散时间系统最重要的，最常用的是“线性时不变系统”。
1.线性系统4. 实验用matlab语言工具函数简介（1）产生N个元素矢量函数x=zeros(1,N)(2)计算系统的单位冲激响应h(n)的两种函数y=impz(b,a,N)功能：计算系统的激励响应序列的前N个取样点y=filter(b,a,x)功能：系统对输入进行滤波，如果输入为单位冲激序列δ（n），则输出y即为系统的单位冲激响应h(n).四、实验说明例1．1产生一个N=100的单位冲激序列。
>> N=100;>> u=[1 zeros(1,N-1)];>> Stem(0:N-1,u)>>例1．2产生一个长度为N=-100的单位阶跃响应>> N=100;>> s=[ones(1,N)];>> Stem(0:99,s);>> axis([0 100 0 2])例1．3产生一个正弦序列>> n=0:40;>> f=0.1;>> phase=0;>> A=1.5;>> arg=2*pi*f*n-phase; >> x=A*cos(arg);>> stem(n,x);>> axis([0 40 -2 2]); >> grid例1．4产生一个复指数序列>> c=-(1/12)+(pi/6)*i; >> k=2;>> n=0:40;>> x=k*exp(c*n);>> subplot(2,1,1);>> stem(n,imag(x)); >> subplot(2,1,2);>> stem(n,imag(x)); >> xlabel('时间序列n'); >> ylabel('信号幅度'); >> title('虚部');例1．5假设系统为y(n)-0.4y(n-1)+0.75y(n-2)=2.2403x(n)+2.4908x(n-1)+2.2403x(n-2),输入三个不同的序列x1(n),x2(n)和x9n)=ax1(n)+bx2(n),求y1(n),y2(n)和y(n),并判断此系统是否为线性系统。
实验六 基于MATLAB的离散系统时域分析
实验六基于MATLAB的离散系统时域分析一、实验名称基于MATLAB的离散系统时域分析二、实验目的1．掌握离散时间序列卷积和MATLAB实现的方法。
2．掌握离散系统的单位响应及其MATLAB的实现方法。
3．掌握用MATLAB表示离散系统的时域响应。
三、实验器材安装MATLAB软件的电脑一台四、预习要求1．熟悉离散时间序列的卷积和原理2．熟悉编程实现离散时间序列的卷积和3．熟悉离散系统的单位响应及其常用函数的调用格式五、实验原理1. （1）单位序列（单位脉冲序列）MATLAB描述。
MATLAB函数可写为k=[k1:k2]; %k1,k2为时间序列的起始及终止时间序号fk=[(k-k0)==0]; %k0为§(k)在时间轴上的位移量stem(k,fk)（2）单位阶跃序列MATLAB描述。
MARLAB函数可写为k=[k1:k2] %k1,k2为时间序列的起始及终止时间序号fk=[(k-k0)>=0] %k0为 （k）在时间轴上的位移量stem(k,fk)2. 离散系统的时域响应MATLAB提供了求离散系统响应的专用函数filter()filter函数能求出差分方程描述的离散系统在指定时间范围内的输入序列所产生的响应序列的数值解。
其调用格式如下：filter(b,a,x)其中，b 和a 是由描述系统的差分方程的系数决定的、表示离散系统的两个行向量；x 是包含输入序列非零样点的行向量。
上述命令将求出系统在与x 的取样时间点相同的输出序列样值。
3.离散时间序列的卷积设序列f1(k)在1n ～2n 范围内非零，f2(k)在1m ～2m 范围内非零，则f1(k)时域宽度为L1=2n -1n +1，f2(k)的时域宽度为L2=2m -1m +1。
由卷积和的定义可得，序列y(k)=f1(k)*f2(k)的时域宽度为L=L1+L2-1，且只在(1n +1m )～(1n +1m +L1+L2-2)范围内非零。
离散时间系统的时域分析实验报告
3. clf; h=[-6 5 2 3 -2 0 1 0 5 -3 4 2 -1 -3 2]; %冲激 x=[2 4 -1 3 -5 2 0 -1 2 -1]; %输入序列 y=conv(h,x); n=0:23; subplot(2,1,1); stem(n,y);
4. clf; n=0:301; x=cos((0.5*pi/600)*n.*n+0*n); %计算输出序列 num1=[0.5 0.27 0.77]; y1=filter(num1,1,x);%系统#1 的输出 den2=[1 -0.35 0.46]; num2=[0.45 0.5 0.45]; y2=filter(num2,den2,x);%系统#2 的输出 %画出输入序列 subplot(3,1,1); plot(n,x); axis([0 300 -2 2]); ylabel('振幅'); title('系统的输入'); grid;
四、实验结果与分析
图一 图二
2
图三
图四
五、实验小结
通过这次实验，我熟悉 MATLAB 中产生信号和绘制信号的基本命令，学会 通过 MATLAB 仿真一些简单的离散时间系统，并研究了它们的时域特性。
经过了两次实验课，对于 MATLAB 的一些命令语句的格式熟悉多了。在完 成实验时比第一次更顺利了些。
subplot(3,1,3) d=d(2:42); stem(n,d);
2. clf; n=0:40; D=10; a=3.0; b=-2; x=a*cos(2*pi*0.1*n) + b*cos(2*pi*0.4*n); xd=[zeros(1,D) x]; nd=0:length(xd)-1; y=(n.*x)+[0 x(1:40)]; yd=(nd.*xd)+[0 xd(1:length(xd)-1)]; d=y-yd(1+D:41+D);
离散时间信号与系统的时域分析实验报告
离散时间信号与系统的时域分析实验报告报告⼆：⼀、设计题⽬1．绘制信号)()(1k k f δ=和)2()(2-=k k f δ的波形2.绘制直流信号)()(1k k f ε=和)2(2-=k f ε的波形3绘制信号)()(6k G k f =的波形⼆实验⽬的1．掌握⽤MATLAB 绘制离散时间信号（序列）波形图的基本原理。
2．掌握⽤MATLAB 绘制典型的离散时间信号（序列）。
3．通过对离散信号波形的绘制与观察，加深理解离散信号的基本特性。
三、设计原理离散时间信号(也称为离放序列)是指在时间上的取值是离散的，只在⼀些离放的瞬间才有定义的,⽽在其他时间没有定义，简称离放信号(也称为离散序列) 序列的离散时间间隔是等间隔(均匀)的，取时间间隔为T.以f(kT)表⽰该离散序列,k 为整数(k=0,±1.±2，...)。
为了简便，取T=1.则f(kT)简记为f(k)， k 表⽰各函数值在序列中出现的序号。
序列f(k)的数学表达式可以写成闭合形式,也可逐⼀列出f(k)的值。
通常,把对应某序号K0的序列值称为序列的第K0个样点的“样点值”。
四、设计的过程及仿真1clear all; close all; clc;k1=-4;k2=4;k=k1:k2;n1=0;n2=2;f1=[(k-n1)==0];f2=[(k-n2)==0];subplot(1,2,1)stem(k,f1,'fill','-k','linewidth',2);xlabel('k');ylabel('f_1(k)');title('δ(k)')axis([k1,k2,-0.1,1.1]);subplot(1,2,2)stem(k,f2,'filled','-k','linewidth',2);ylabel('f_2(k)');title('δ(k-2)')axis([k1,k2,-0.1,1.1]);程序运⾏后，仿真绘制的结果如图所⽰:2c lear all; close all; clc;k1=-2;k2=8;k=k1:k2;n1=0;n2=2; %阶跃序列开始出现的位置f1=[(k-n1)>=0]; f2=[(k-n2)>=0];subplot(1,2,1)stem(k,f1,'fill','-k','linewidth',2);xlabel('k');ylabel('f_1(k)');title('ε(k)')axis([k1,k2+0.2,-0.1,1.1])subplot(1,2,2)stem(k,f2,'filled','-k','linewidth',2);xlabel('k');ylabel('f_2(k)');title('ε(k-2)')axis([k1,k2+0.2,-0.1,1.1]);程序运⾏后，仿真绘制的结果如图所⽰:3clear all; close all; clc;k1=-2;k2=7;k=k1:k2; %建⽴时间序列n1=0;n2=6; f1=[(k-n1)>=0];f2=[(k-n2)>=0];f=f1-f2;stem(k,f,'fill','-k','linewidth',2);xlabel('k');ylabel('f(k)');title('G_6(k)')axis([k1,k2,-0.1,1.1]);程序运⾏后，仿真绘制的结果如图所⽰:五、设计的结论及收获实现了⽤matlab绘制离散时间信号, 通过对离散信号波形的绘制与观察，加深理解离散信号的基本特性。
离散时间系统的时域分析
§7.1 引言
离散时间信号通过将连续时间信号进行取样得到
f t 4.2
3.1
采样(sampling)过程就是对模拟信号的 时间取离散的量化值过程——得到离 散信号。
1.5 0.9 2T 3T
o
3
f q t
T
4
t
幅值量化——幅值只能分级变化。
2 1
o
T
2T
3T
t
§7.1 引言
• 经过量化的离散时间信号称 为数字信号(digital signal)
经典法：齐次解 特解 时域分析 零输入响应 零状态响应 变换域分析: 拉氏变换法
离散时间系统——差分方程描述 差分方程的解法与微分方程类似
经典法：齐次解 特解 时域分析 零输入响应 零状态响应 变换域分析: z变换法
§7.2 取样信号与取样定理
• 取样定理(抽样定理)
• 通常将这种方程形式称为前向预测差分方程 (forward difference equation)
§7.3 离散时间系统的描述和模拟
• 差分方程与微分方程相比 在取样间隔Ts足够小时
dy( t ) y[( k 1)Ts ] y( kTs ) 微分方程 dt Ts 也可写做 dy( t ) y( kTs ) y[( k 1)Ts ] dt Ts
x n
3 4 5
1 2
9 10 11 6 7 8
22
n
一个周期
§7.1 引言
信号xn sin0.4n是否为周期信号？
0 0.4
2π
0
5π是无理数 所以为非周期的序列
§7.1 引言
• 离散信号 sin n0与连续信号 sin 0 t 的关系 2 对连续信号 f t sin2πf 0 t sinΩ0 t Ω0 T 离散点（时刻）nT’上的正弦值
离散时间信号的时域分析实验报告
离散时间信号的时域分析实验报告实验名称：离散时间信号的时域分析⼀、实验⽬的1.学会⽤MATLAB在时域中产⽣⼀些基本的离散时间信号，并对这些信号进⾏⼀些基本的运算。
2.熟悉MATLAB中产⽣信号和绘制信号的基本命令。
⼆、实验内容1.在载波信号xH[n]和调制信号xL[n]采⽤不同频率、不同调制指数m的情况下，运⾏程序P1.6，以产⽣振幅调制信号y[n]。
2.编写matlab程序，以产⽣图1.1和图1.2所⽰的⽅波和锯齿波序列，并将序列绘制出来。
三、主要算法与程序1.n=0:100;m=0.6;fH=0.2;fL=0.02;xH=sin(2*pi*fH*n);xL=sin(2*pi*fL*n);y=(1+m*xL).*xH;stem(n,y);grid;xlabel('时间序列');ylabel('振幅');通过改变m,fH和fL来产⽣不同情况下的振幅调制信号。
2.画出图⼆：n=0:1:30;y=3*square(n*pi/5,60);stem(n,y),grid onaxis([0,30,-4,4]);xlabel('时间序号n');ylabel('振幅');为画出图三，将占空⽐由图⼆的60改为30。
画出图四：n=0:1:50;y=2*sawtooth(n*pi/10,1);stem(n,y),grid onaxis([0,50,-2,2]);xlabel('时间序号n');ylabel('振幅');为画出图五，将图四中从-1到1的范围由1改为0.5。
四、实验结果与分析图⼀确定了数值：m=0.6，fH=0.2，fL=0.02，绘出图像。
图⼆图三图四图五五、实验⼩结通过这次实验，我熟悉MATLAB中产⽣信号和绘制信号的基本命令，学会⽤MATLAB在时域中产⽣⼀些基本的离散时间信号，并对这些信号进⾏⼀些基本的运算。
离散时间系统的时域分析
离散时间系统的时域分析离散时间系统是指系统输入和输出信号都是在离散的时间点上进行采样的系统。
时域分析是分析系统在时域上的性质和特征。
在离散时间系统的时域分析中，常用的方法包括冲击响应法、单位样值法和差分方程法等。
冲击响应法是通过对系统施加单个冲击信号，观察系统在输出上的响应来分析系统的时域特征。
冲击响应法的基本思想是将系统的输出表示为输入信号与系统的冲击响应之间的卷积运算。
冲击响应法适用于线性时不变系统，在实际应用中可以使用软件工具进行计算。
单位样值法是通过将系统输入信号取为单位样值序列，观察系统在输出上的响应来分析系统的时域特征。
单位样值法的基本思想是将系统的输出表示为输入信号与系统的单位样值响应之间的卷积运算。
单位样值法适用于线性时不变系统，可以用来计算系统的单位样值响应和单位样值响应序列。
差分方程法是通过建立系统输入和输出之间的差分方程来分析系统的时域特征。
差分方程法的基本思想是根据系统的差分方程，利用系统的初始条件和输入序列，递推计算系统的输出序列。
差分方程法适用于线性时不变系统，可以用来计算系统的单位样值响应和任意输入信号下的输出序列。
以上所述的方法是离散时间系统时域分析中常用的方法，通过这些方法可以获得系统的冲击响应、单位样值响应和任意输入信号下的输出序列，进而分析系统的时域特征和性质。
在实际应用中，根据系统的具体情况和需求，选择合适的方法进行时域分析，能够更好地理解离散时间系统的动态行为和响应特性。
离散时间系统的时域分析是研究系统在离散时间上的动态行为和响应特性的关键方法。
通过分析系统的时域特征，可以深入了解系统的稳定性、响应速度、频率选择性和滤波特性等方面的性能。
冲击响应法是离散时间系统常用的时域分析方法之一。
它通过施加一个单个的冲击信号，即输入信号序列中只有一个非零元素，然后观察系统在输出上的响应。
这样可以得到系统的冲击响应序列，它描述了系统对单位幕函数输入信号的响应情况。
冲击响应法的核心思想是将系统的输出表示为输入信号序列与系统的冲击响应序列之间的卷积运算。
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信号与系统实验报告
实验名：离散时间信号与系统的频域分析
实验六离散时间系统的时域分析
一、实验目的
1、掌握离散时间信号与系统的频域分析方法，从频域的角度对信号与系统的特性进行分析。
2、掌握离散时间信号傅里叶变换与傅里叶逆变换的实现方法。
3、掌握离散时间傅里叶变换的特点及应用
4、掌握离散时间傅里叶变换的数值计算方法及绘制信号频谱的方法
二、预习内容
1、离散时间信号的傅里叶变换与逆变换。
2、离散时间信号频谱的物理含义。
3、离散时间系统的频率特性。
4、离散时间系统的频域分析方法。
三、实验原理
1. 离散时间系统的频率特性
2. 离散时间信号傅里叶变换的数值计算方法
3.涉及到的Matlab 函数
四、实验内容
1、离散时间系统的时域分析
1 离散时间傅里叶变换
(1)下面参考程序是如下序列在范围−4π≤ω≤ 4π的离散时间傅里叶变换
%计算离散时间傅里叶变换的频率样本
clear all;
w=-4*pi:8*pi/511:4*pi;
num=[2 1]; den=[1 -0.6];
h=freqz(num,den,w);
subplot(2,1,1)
plot(w/pi,real(h)); grid;
title(‘实部’)
xlabel(‘omega/\pi’);
yl abel(‘振幅’);
subplot(2,1,2)
plot(w/pi, imag(h)); grid;
title(‘虚部’)
xlabel(‘omega/\pi’);
ylabel(‘振幅’);
figure;
subplot(2,1,1)
plot(w/pi, abs(h)); grid;
title(‘幅度谱’)
xlabel(‘omega/\pi’);
ylabel(‘振幅’);
subplot(2,1,2)
plot(w/pi, angle (h)); grid; title(‘相位谱’)
x label(‘omega/\pi’);
ylabel(‘以弧度为单位的相位’);
修改程序，在范围0 ≤ω≤π内计算如下有限长序列的离散时间傅里叶变换
h[n]=[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
h1=[1 2 3 4 5 6 7 8 9];
h2=[zeros(1,10),h1];
w=0:pi/511:pi;
h=freqz(h2,1,w);
subplot(2,1,1)
plot(w/pi,real(h)); grid;
title('实部')
xlabel('omega/\pi');
ylabel('振幅');
subplot(2,1,2)
plot(w/pi, imag(h)); grid;
title('虚部')
xlabel('omega/\pi');
ylabel('振幅');
figure;
subplot(2,1,1)
plot(w/pi, abs(h)); grid;
title('幅度谱')
xlabel('omega/\pi');
ylabel('振幅');
subplot(2,1,2)
plot(w/pi, angle (h)); grid;
title('相位谱')
xlabel('omega/\pi');
ylabel('以弧度为单位的相位');
(2)利用(1)的程序，通过比较结果的幅度谱和相位谱，验证离散时间傅里叶变换的时移
特性。
（提示：可设num2=[zeros(1,D),num]）
x=0:2:16;
x1=fft(x);
x2=fft(x,16);
subplot(2,1,1)
plot(abs(x1)); grid;
title('幅度谱')
xlabel('omega/\pi');
ylabel('振幅');
subplot(2,1,2)
plot(angle (x1)); grid;
title('相位谱')
xlabel('omega/\pi');
ylabel('以弧度为单位的相位'); figure;
subplot(2,1,1)
plot(abs(x2)); grid;
title('幅度谱')
xlabel('omega/\pi');
ylabel('振幅');
subplot(2,1,2)
plot(angle (x2)); grid;
title('相位谱')
xlabel('omega/\pi');
ylabel('以弧度为单位的相位');
五、实验总结
通过本次试验熟练了使用MATLAB软件的方式和技巧，掌握了离散时间信号与系统的频域分析方法和离散时间信号傅里叶变换与傅里叶逆变换的基本方法。
系统的频域分析法，是将通过傅里叶变换，将信号分解成多个正弦函数的和（或积分），得到信号的频谱，然后求系统对各个正弦分量的响应得到响应的频谱，最后通过傅里叶反变换，得到响应再加以分析。
即将信号分解成一个个的基信号，然后研究系统对于基信号的响应，再将这些所有的基信号的响应叠加，便是系统对于一个完整的复杂信号的响应。
通过频域分析系统在物理上更为直观，我们比较容易通过频域看出，系统与信号的特征。