昆明理工大学数字信号处理dsp实验
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实验报告
姓名：班级：自动化15 学号：2015实验一数据存储实验一实验目的1。
掌握TMS320F2812程序空间的分配；2。
掌握TMS320F2812数据空间的分配；3。
能够熟练运用TMS320F2812数据空间的指令。
二实验步骤与内容实验步骤1.在进行DSP实验之前，需先连接好仿真器、实验箱及计算机,连接方法如下所示：2.F2812CPU板的JUMP1的1和2脚短接，拨码开关SW1的第二位置ON；其余OFF3.E300底板的开关SW4的第2位置ON，其余位置OFF.其余开关设置为OFF.4.上电复位在硬件安装完成后，确认安装正确、各实验部件及电源连接无误后，启动计算机，接通仿真器电源，此时，仿真器上的指示灯应点亮，否则DSP开发系统与计算机连接存在问题。
5.运行CCS程序1)待计算机启动成功后,实验箱220V电源置“ON",实验箱上电2)启动CCS5.5，工作环境的路径选择：E:\E300Program\E300TechV-2812\normal ；6.成功运行CCS5.5程序后，出现如下图所示界面:7.右键点击Project Explorer窗口下的工程文件“e300_01_mem”，选择“Open Project"命令打开该工程，如下图所示，可以双击才看左侧源文件；8.点击菜单栏Project/Build All命令编译整个工程，编译完成后点击按钮进入仿真模式，完全进入后如下图所示：9.用“View"下拉菜单中的“Memory/Browser”查看内存单元,参数设置如下图:注意:下面的参数设置都是以16进制。
此时可以观测到以0x003F9020为起始地址的存储单元内的数据；10.单击按钮，开始运行程序,一段时间后,单击按钮，停止程序运行，0x003F9020H～ 0x3F902FH单元的数据的变化，如下图所示：11.关闭Memory Browser窗口,点击按钮，退出仿真模式。
南理工DSP应用技术实验三
DSP应用技术实验报告<三>题目： DSP应用技术实验报告院系：电子工程与光电技术学院姓名（学号）：指导教师：李彧晟实验日期： 2015年12月5号实验三 DSP 数据采集一、实验目的1、熟悉DSP的软硬件开发平台2、掌握TMS320F2812的ADC外设的使用3、熟悉TMS320F2812的中断的设置4、掌握代码调试的基本方法二、实验仪器计算机，C2000DSP教学实验箱，XDS510USB仿真器，示波器，信号源三、实验内容建立工程，编写DSP的主程序，并对工程进行编译、链接，利用现有DSP 平台实现数据的采集、存储以及模拟还原，通过图表以及示波器观察结果。
四、实验准备（1）程序流程为实现DSP的数据采集存储以及模拟的还原，必须依赖于ADC、DSP以及DAC三大基本部件，而TMS320F2812芯片上集成了外设ADC，因此实现该功能较为简单，数据采集的工作可以由DSP单独完成，只需要对相关外设进行配置。
模拟还原由DSP2000实验箱中DAC1（AD768）来完成。
TMS320F2812中的ADC外设与DSP的通信可以通过查询方式或中断方式，在此，我们采用ADC 的中断功能实现数据的交换。
TMS320F2812中ADC的转换频率和采样频率可以独立设置，分别位于ADC外设模块和事件管理器模块中，因此要使ADC工作，必须掌握ADC外设和事件管理器外设中的相关设置。
由此可得程序流程如图1所示。
图1程序流程图（2）DSP初始化一般而言，DSP要正常工作，必须首先设置时钟，时钟确定了DSP工作主频。
TMS320F2812中时钟设置大致分为三个主要寄存器，它们分别是锁相环控制寄存器（PLLCR）、外设时钟使能控制寄存器（PCLKCR）和外设时钟预定标设置寄存器（HISPCP、LOSPCP）。
1、PLLCR寄存器（地址@0x7021）PLLCR寄存器用于改变PLL的锁相环倍频值，输出CLKIN用于DSP内部的主频，控制DSP指令执行周期以及外设输入时钟。
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。
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(一)
实验一 信号系统及系统响应一、实验目的1、 熟悉理想采样的性质，了解信号采样前后的频谱变化，加深对采样定理的理解。
2、 熟悉离散信号和系统的时域特性。
3、 熟悉线性卷积的计算编程方法：利用卷积的方法，观察、分析系统响应的时域特性。
4、 掌握序列傅氏变换的计算机实现方法，利用序列的傅氏变换对离散信号、系统及系统响应进行频域分析。
二、实验原理（一）连续时间信号的采样采样是指按一定的频率从模拟信号抽样获得数字信号。
采样是从连续时间信号到离散时间信号的过渡桥梁。
对一个连续时间信号进行理想采样的过程可以表示为该信号的一个周期冲激脉冲的乘积，即()()()ˆa a x t x t M t =（1）其中连续信号的理想采样，是周期冲激脉冲()()n M t t n T d +=-=-å（2）它也可以用傅立叶级数表示为：1()s jm tn M t eT+W =-=å（3)其中T 为采样周期，Ω是采样角频率。
设是连续时间信号的双边拉氏变换，即有：()()ata a X s x t edt+--=ò（4）此时理想采样信号的拉氏变换为()ˆˆ()()1ˆ()1ˆ()1()s s ataa jm tsta m s jm ta m a s m X s x t e dtxt ee dtTxt e dtT X s jm T+--++W -=--++--W =- -++=--====-W òåòåòåò（5）作为拉氏变换的一种特例，信号理想采样的傅立叶变换1ˆ()[()]aa s m X j X j m T+=-W =W-W å（6）由式(5)和式(6)可知，信号理想采样后的频谱是原信号频谱的周期延拓，其延拓周期等于采样频率。
根据Shannon 取样定理，如果原信号是带限信号，且采样频率高于原信号最高频率分量的2倍，则采样以后不会发生频谱混淆现象。
dsp数字信号处理实验报告华工
实验1 常见离散信号产生和实现一、实验目的1、加深对常用离散信号的理解；2、熟悉使用MATLAB在时域中产生一些基本的离散时间信号。
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、复指数序列的性质。
A．绘出信号，当、时、、时的信号实部和虚部图；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。
DSP数字信号处理实验报告(精品)
FFT 频谱分析一、 实验目的a) 进一步加深DFT 算法原理和基本性质的理解b) 熟悉FFT 算法原理和FFT 程序的应用c) 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，以便在实际中正确的应用FFT二、 实验原理a) 离散傅里叶变换（DFT ）：离散傅里叶变换在作为有限长序列的傅里叶变换表示法在理论上相当重要；由于存在着计算离散傅里叶变换的快速算法（FFT ），从而离散傅里叶变换在各种数字信号处理的算法中起到了核心的作用。
其对应的离散傅里叶变换对为：X (K )=DFT [x (n )]=∑x (n )W N nk 0≤k ≤N −1N−1n=0x (n )=IDFT [X (K )]=1N ∑x (n )W N nk 0≤n ≤N −1N−1n=0需要注意：有限长序列的离散傅里叶变换及周期序列的离散傅里叶级数之间的关系是：它们仅仅是n 、k 的取值不同，DFT 只取主值区间。
X(n)、X(k)是一个有限长序列的离散傅里叶变换对，已知其中一个序列，就可以唯一确定另一个序列，这是因为x(n)、X(k)都是长为N 的序列，都有N 个独立值，所以信息量相同。
b) DFT 计算量：长度为N 的DFT 的计算量是N 个复数乘法和N-1个复数加法（4N 个实数乘法和4N-2个复数加法）c) FFT 的计算量：长度为N 的FFT 的计算量是 N 2log 2N 个复数乘法和N log 2N 个复数加法。
三、 实验步骤a) 复习DFT 的定义、性质和用DFT 做谱分析的有关内容b) 复习FFT 算法原理与编程思想，熟悉DIT-FFT 运算流图c) 编制信号产生程序，产生典型信号尽心谱分析。
d) 进行以下几个信号的谱分析i.x 1(n)=R 4(n ) ii. x 2(n)={n +1 ,0≤n ≤38−n ,4≤n ≤70 ,其他niii. x 3(n)= {4−n ,0≤n ≤3n −3 ,4≤n ≤70 ,其他niv. x 4(n )=cos π4n ,0≤n ≤19v.x 5(n )=sin π8n ,0≤n ≤19 vi.x 6(n )= cos 8πt +cos 16πt +cos 20πt vii.令x 7(n )=x 4(n )+x 5(n) N=8,16 viii. 令x 8(n )=x 4(n )+jx 5(n) N=8,16针对上述信号进行逐一的谱分析，下面给出针对各个信号的FFT 点数N 及对连续信号x 6(n )的采样频率f s ，供实验时参考 ：x 1(n ),x 2(n ),x 3(n ),x 4(n ),x 5(n ) N=8,16x 6(n ) f s =64Hz ，N =16,32,64四、 实验内容a)对x1(n)=R4(n)进行谱分析1.编辑代码x1=[1 1 1 1];y11 = fft(x1,8);y12 = fft(x1,16);subplot(2,2,1);stem(0:3,x1);title('函数X1的图像');subplot(2,2,2);stem(0:7,abs(y11));title('N=8的DFT');subplot(2,2,4);stem(0:15,abs(y12));title('N=16的DFT');2.谱分析图片b) 对x 2(n)={n +1 ,0≤n ≤38−n ,4≤n ≤70 ,其他n进行谱分析i. 编辑代码x2 = [1 2 3 4 4 3 2 1];y11 = fft(x2,8);y12 = fft(x2,16);subplot(2,2,1);stem(0:7,x2);title('函数X2的图像');subplot(2,2,2);stem(0:7,abs(y11));title('N=8的DFT');subplot(2,2,4);stem(0:15,abs(y12));c)对x3(n)={4−n ,0≤n≤3n−3 ,4≤n≤70 ,其他n进行谱分析i.谱分析程序x3 = [4 3 2 1 1 2 3 4];y11 = fft(x2,8);y12 = fft(x2,16);subplot(2,2,1);stem(0:7,x2);title('函数X2的图像');subplot(2,2,2);stem(0:7,abs(y11));title('N=8的DFT');subplot(2,2,4);stem(0:15,abs(y12));n ,0≤n≤19进行谱分析d)对x4(n)=cosπ4i.谱分析程序n = 0:1:19;x2 = cos(0.25*pi*n);y11 = fft(x2,32);y12 = fft(x2,64);subplot(2,2,1);stem(0:19,x2);title('函数X4的图像');subplot(2,2,2);stem(0:31,abs(y11));title('N=32的DFT');subplot(2,2,4);stem(0:63,abs(y12));title('N=64的DFT');ii.谱分析图片n ,0≤n≤19进行谱分析e)对x5(n)=sinπ8i.谱分析程序n = 0:1:19;x2 = sin(0.125*pi*n);y11 = fft(x2,32);y12 = fft(x2,64);subplot(2,2,1);stem(0:19,x2);title('函数X5的图像');subplot(2,2,2);stem(0:31,abs(y11));title('N=32的DFT');subplot(2,2,4);stem(0:63,abs(y12));title('N=64的DFT');ii.谱分析图片f)对x6(n)=cos8πt+cos16πt+cos20πt进行谱分析i.谱分析程序n = 0:1:15;x1 = cos(8*pi*n/64)+cos(16*pi*n/64)+cos(20*pi*n/64);n = 0:1:31;x2 = cos(8*pi*n/64)+cos(16*pi*n/64)+cos(20*pi*n/64); n = 0:1:63;x3 = cos(8*pi*n/64)+cos(16*pi*n/64)+cos(20*pi*n/64);y1 = fft(x1,16);y2 = fft(x2,32);y3 = fft(x3,64);subplot(3,2,1);stem(0:15,x1);title('函数X6 N=16 的图像');subplot(3,2,2);stem(0:15,abs(y1));title('N=16的DFT');subplot(3,2,3);stem(0:31,x2);title('函数X6 N=32 的图像');subplot(3,2,4);stem(0:31,abs(y2));title('N=32的DFT');subplot(3,2,5);stem(0:63,x3);title('函数X6 N=64 的图像');subplot(3,2,6);stem(0:63,abs(y3));title('N=64的DFT');ii.谱分析图片g)对x7(n)=x4(n)+x5(n)进行谱分析i.谱分析程序n = 0:1:19;x2 = j*sin(0.125*pi*n) + cos(0.25*pi*n);y11 = fft(x2,8);y12 = fft(x2,16);subplot(2,2,1);stem(0:19,x2);title('函数X=X4 + X5 的图像');subplot(2,2,2);stem(0:7,abs(y11));title('N=8的DFT');subplot(2,2,4);stem(0:15,abs(y12));title('N=16的DFT');ii.谱分析图片h)对x8(n)=x4(n)+jx5(n)进行谱分析i.谱分析程序n = 0:1:19;x2 = j*sin(0.125*pi*n) + cos(0.25*pi*n);y11 = fft(x2,8);y12 = fft(x2,16);subplot(2,2,1);stem(0:19,x2);title('函数X=X4 + X5 的图像');subplot(2,2,2);stem(0:7,abs(y11));title('N=8的DFT');subplot(2,2,4);stem(0:15,abs(y12));title('N=16的DFT');ii.谱分析图片五、实验分析六、实验结论通过这次利用FFT对信号进行频谱分析的实验，更加深刻的理解了DFT算法的理解和性质的理解；同时也更为熟悉了FFT算法的原理和应用；学会使用FFT 对离散信号和连续信号进行频谱分析，了解了可能出现的分析误差和原因。
数字信号处理实验报告
一、实验目的1. 理解数字信号处理的基本概念和原理。
2. 掌握离散时间信号的基本运算和变换方法。
3. 熟悉数字滤波器的设计和实现。
4. 培养实验操作能力和数据分析能力。
二、实验原理数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是利用计算机对信号进行采样、量化、处理和分析的一种技术。
本实验主要涉及以下内容：1. 离散时间信号：离散时间信号是指时间上离散的信号，通常用序列表示。
2. 离散时间系统的时域分析：分析离散时间系统的时域特性，如稳定性、因果性、线性等。
3. 离散时间信号的变换：包括离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）等。
4. 数字滤波器：设计、实现和分析数字滤波器，如低通、高通、带通、带阻滤波器等。
三、实验内容1. 离散时间信号的时域运算（1）实验目的：掌握离散时间信号的时域运算方法。
（2）实验步骤：a. 使用MATLAB生成两个离散时间信号；b. 进行时域运算，如加、减、乘、除等；c. 绘制运算结果的时域波形图。
2. 离散时间信号的变换（1）实验目的：掌握离散时间信号的变换方法。
（2）实验步骤：a. 使用MATLAB生成一个离散时间信号；b. 进行DTFT、DFT和FFT变换；c. 绘制变换结果的频域波形图。
3. 数字滤波器的设计和实现（1）实验目的：掌握数字滤波器的设计和实现方法。
（2）实验步骤：a. 设计一个低通滤波器，如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器等；b. 使用MATLAB实现滤波器；c. 使用MATLAB对滤波器进行时域和频域分析。
4. 数字滤波器的应用（1）实验目的：掌握数字滤波器的应用。
（2）实验步骤：a. 采集一段语音信号；b. 使用数字滤波器对语音信号进行降噪处理；c. 比较降噪前后的语音信号，分析滤波器的效果。
四、实验结果与分析1. 离散时间信号的时域运算实验结果显示，通过MATLAB可以方便地进行离散时间信号的时域运算，并绘制出运算结果的时域波形图。
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');。
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5.160
181
1.0259
5.274
182
1.0496
5.391
183
1.0737
5.509
212
1.9852
9.974
213
2.0248
10.17
214
2.0650
10.37
215
2.1059
10.57
216
2.1474
10.77
217
2.1896
10.98
218
2.2323
11.19
219
2.2757
Wp=0.5pi ， Ws=0.3pi。
五、实验总结
本次实验我们学习了 FIR 数字滤波器的设计， 观察 FIR 滤波器的频谱， 需要注意 线性相位，观察阶数 N对 FIR 滤波器性能的影响， FIR 数字滤波器的特性有所了 解，。在使用汉宁窗法来设计时，我们需要注意 window 的长度必须 1 为 N+1， 否侧出错。 几种常用的典型窗函数的通带最大衰减和阻带最小衰减固定， 且差别 较大，又不能分别控制。
164
0.6835
3.586
165
0.7008
3.671
128
0.2543
1.415
129
0.2621
1.455
130
0.2701
1.497
131
0.2783
1.539
132
0.2867
1.583
133
0.2953
1.627
134
0.3041
1.672
135
0.3130
1.719
136
0.3222
1.766
6.955 7.100 7.248 7.398 7.551 7.706 7.864 8.025 8.188 8.354 8.522 8.694 8.868 9.045 9.225 9.408 9.593 9.782 14.25 14.52 14.78 15.05 15.33 15.61 15.89 16.18 16.47 16.76 17.06 17.37 17.68 17.99 18.31 18.64 18.97 19.30 19.64
5.00
35.4243
33.6293
6.00
43.8954
41.7475
7.00
56.7201
53.6991
8.00
65.4713
62.1800
9.00
84.5457
79.8261
10.0
108.6250
102.0289
12.5
158.3464
148.7516
15.0
206.4175
194.4276
1.3690 1.3987 1.4289 1.4596 1.4909 1.5225 1.5548 1.5876 1.6210 1.6548 1.6892 1.7242 1.7597 1.7959 1.8326 1.8699 1.9077 1.9462 2.8491 2.9010 2.9546 3.0085 3.0631 3.1185 3.1746 3.2316 3.2892 3.3477 3.4070 3.4670 3.5279 3.5897 3.6522 3.7155 3.7797 3.8448 3.9107
二、实验要求
1. 了解一个实际滤波器的设计过程，加深掌握用窗口法设计 原理和窗函数对数字滤波器的影响。
FIR 数字滤波器的
三、实验原理
常用函数 1. 矩形序列 RN(n) 调用格式： w=boxcar(n) 2. Hamming（哈明）窗 hamming 调用格式： w=hamming(n) 3. Hanning（汉宁）窗 hanning 调用格式： w=hanning(n) 4. Blackman（布莱克曼）窗 blackman 调用格式： w=blackman(n)
17.5
137
0.3317
1.815
138
0.3414
1.864
139
0.3513
1.915
140
0.3614
1.967
141
0.3718
2.019
142
0.3823
2.073
143
0.3931
2.129
144
0.4042
2.185
145
0.4155
2.242
146
0.4271
2.301
147
0.4389
2.361
过热蒸汽密度表
过热蒸汽是对应于当时压力下的饱和温度而言的，同样压力下的蒸汽，在饱和点的温度就是饱和温度。 高于饱和的温度的蒸汽就是当时压力的过热蒸汽。可以高 1℃，也可以 10℃100℃等。它们的压力是一样 的，但它们过热度不同也就是温度不同时的焓植、墒值、密度等性质不一样。
表中压力为绝对压力，密度单位为 kg/m3
6.1313
5.8332
1.40
7.8785
7.5163
1.70
9.8464
9.3688
2.00
11.6295
11.0985
2.50
15.1890
14.4516
3.00
18.4168
17.5709
3.50
22.7008
21.5713
4.00
27.1640
25.7470
4.50
30.3852
28.9163
148
0.4510
2.422
149
0.4633
2.484
150
0.4760
2.548
151
0.4888
2.613
152
0.5021
2.679
153
0.5155
2.747
154
0.5292
2.816
155
0.5433
2.886
184
1.0983
5.629
185
1.1233
5.752
186
1.1487
5.877
0.9359
115
0.1691
0.9650
116
0.1746
0.9948
117
0.1804
1.025
118
0.1863
1.057
119
0.1923
1.089
120
0.1985
1.122
121
0.2049
1.155
122
0.2114
1.190
123
0.2182
1.225
124
0.2250
1.261
125
昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告
（ 2018 — 2019 学年 第 2 学期 ）
课程名称：数字信号处理
开课实验室：信自 234
日期： 2019-6-11
年级、专业、
学
班
号
姓 成绩
名
实验项目名称 实验 6 FIR 数字滤波器的设计
指导教师 段继忠
教
师
评
语
教师签名：
年
月
日
一、实验目的
1.掌握 MATLAB 中 FIR 数字滤波器的设计的方法，并深刻理解各种窗形的的常 用函数。 2.掌握 FIR 数字滤波器的窗函数设计法，了解设计参数（窗型、窗长）的影响。
187
1.1746
6.003
188
1.2010
6.131
189
1.2278
6.264
190
1.2551
6.397
191
1.2829
6.553
192
1.3111
6.671
193
1.3397
6.812
166
0.7183
3.758
167
0.7362
3.847
168
0.7544
3.937
169
0.7730
2. 在 1 的基础上，将低通改为高通，指标改为 wp=0.3; ws=0.5; tr_width=ws-wp; N=ceil(8*pi/tr_width); wc=(ws+wp)/2; w_hanning = hanning(N+1); b1=fir1(N,wc,'high',w_hanning); figure; freqz(b1,1); title('201610404208-张飞杰 ');
0.2321
1.298
126
0.2393
1.336
127
0.2467
1.375
156
0.5577
2.958
157
0.5723
3.032
158
0.5872
3.106
159
0.6025
3.182
160
0.6181
3.260
161
0.6339
3.339
162
0.6502
3.420
163
0.6666
3.502
四、实验任务
窗函数法 1. Design a linear phase FIR lowpass filter of lowest order with the following specifi cations: passband edge at 0. 3pi, stopband edge at 0.5pi, and minimum stopband atten uation of 30 dB. Which window response of the designed filters for this casefunction i s appropriate for this design? Show the impulse response coefficients and plot the gai n response of the designed filters for this case. Hanning 法： wp=0.3; ws=0.5; tr_width=ws-wp; N=ceil(8*pi/tr_width); wc=(ws+wp)/2; w_hanning = hanning(N+1); b1=fir1(N,wc,w_hanning); figure; freqz(b1,1); title('201610404208-张飞杰 ')