DSP实验报告――离散信号的产生及运算 精
dsp数字信号处理实验报告华工
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。
dsp 研究报告
dsp 研究报告DSP（数字信号处理）研究报告一、引言数字信号处理（DSP）是一种将连续信号转换为离散信号并利用数值计算机技术对其进行处理的领域。
随着计算机和通信技术的迅速发展，DSP在各个领域的应用也变得越来越广泛。
本报告将介绍DSP的基本原理、应用领域以及未来的发展趋势。
二、基本原理DSP的基本原理是对离散信号进行数字化处理。
主要包括信号采样、量化、编码和数值计算等环节。
通过这些处理步骤，可以实现对信号的滤波、变换、压缩和识别等操作。
其中，采样是将连续信号转换为离散信号的过程，量化是测量离散信号幅度的过程，编码是将量化结果转化为二进制数的过程，数值计算是在计算机上对二进制数进行运算和处理的过程。
三、应用领域1. 通信领域：DSP广泛应用于通信系统中的调制解调、编码解码、信道均衡、差错控制等方面。
通过DSP技术，可以实现高效率和高质量的信号传输，提高通信系统的性能。
2. 音频领域：DSP在音频处理方面的应用也非常广泛。
例如，音频信号的降噪、混响、均衡等处理，以及音频压缩、编码、解码等技术都离不开DSP的支持。
3. 映像领域：DSP在映像处理中可以实现图像增强、去噪、边缘检测、图像压缩、图像识别等功能。
这些技术在医学影像、监控系统、数字摄像等方面有重要应用。
4. 传感器信号处理：传感器信号是一些外界环境的模拟信号，通过DSP技术可以对其进行预处理、滤波、增强和识别等操作，获得有用的信息。
5. 音视频编解码：DSP技术在音视频编解码方面有着重要作用。
通过DSP算法，可以将高位率的音视频信号压缩为低位率的信号，实现高效的传输和存储。
四、未来发展趋势随着计算机和通信技术的不断发展，DSP技术也在不断完善和演进。
未来的发展趋势主要包括以下几个方面：1. 高性能和低功耗：随着芯片制造工艺的进步，DSP芯片将实现更高的性能和更低的功耗。
这将推动DSP技术在各个领域的应用向更广泛、更深入的方向发展。
2. 多核并行计算：为了满足大规模信号处理的需求，DSP芯片将趋向于多核并行计算的方向。
DSP实验报告――离散信号的产生及运算 精
离散信号的产生及运算报告一、实验目的：1、复习和巩固数字信号处理中离散信号的产生和运算2、学习和掌握用MATLAB产生离散信号的方法3、学习和掌握用MATLAB对离散信号进行运算二、实验原理：1．用MATLAB函数产生离散信号信号是数字信号处理的最基本内容。
没有信号，数字信号处理就没了工作对象。
MATLAB7.0内部提供了大量的函数，用来产生常用的信号波形。
例如，三角函数（sin,cos）,指数函数（exp）,锯齿波函数（sawtooth）, 随机数函数（rand）等。
1 产生被噪声污染的正弦信号用随机数函数产生污染的正弦信号。
2 产生单位脉冲序列和单位阶跃序列按定义，单位脉冲序列为单位阶跃序列为。
3 矩形脉冲信号：在MATLAB 中用rectpuls 函数来表示，其调用形式为：y=rectpuls(t,width，用以产生一个幅值为1，宽度为width,相对于t=0 点左右对称的矩形波信号，该函数的横坐标范围由向量t 决定，是以t=0 为中心向左右各展开width/2 的范围，width 的默认值为1。
例：以t=2T(即t-2×T=0为对称中心的矩形脉冲信号的MATLAB 源程序如下：（取T=1）t=0:0.001:4;T=1;ft=rectpuls(t-2*T,2*T;plot(t,ft;grid on; axis([0 4 –0.5 1.5];4 周期性矩形波（方波）信号在MATLAB 中用square 函数来表示，其调用形式为：y=square(t,DUTY，用以产生一个周期为2π、幅值为±1 的周期性方波信号，其中的DUTY参数表示占空比，即在信号的一个周期中正值所占的百分比。
例如频率为30Hz 的周期性方波信号的MATLAB 参考程序如下：t=-0.0625:0.0001:0.0625;y=square(2*pi*30*t,75;plot(t,y;axis([-0.0625 0.0625 –1.5 1.5];grid on ;2、 MATLAB中信号的运算乘法和加法：离散信号之间的乘法和加法，是指它的同序号的序列值逐项对应相乘和相加。
DSP实验报告--离散时间信号与系统的时、频域表示-离散傅立叶变换和z变换-数字滤波器的频域分析和实现-数字
南京邮电大学实验报告实验名称：离散时间信号与系统的时、频域表示离散傅立叶变换和z变换数字滤波器的频域分析和实现数字滤波器的设计课程名称数字信号处理A(双语) 班级学号B13011025姓名陈志豪开课时间2015/2016学年，第1学期实验名称：离散时间信号与系统的时、频域表示实验目的和任务：熟悉Matlab基本命令，理解和掌握离散时间信号与系统的时、频域表示及简单应用。
在Matlab环境中，按照要求产生序列，对序列进行基本运算；对简单离散时间系统进行仿真，计算线性时不变（LTI）系统的冲激响应和卷积输出；计算和观察序列的离散时间傅立叶变换（DTFT）幅度谱和相位谱。
实验内容：基本序列产生和运算：Q1.1～1.3，Q1.23，Q1.30～1.33离散时间系统仿真：Q2.1～2.3LTI系统：Q2.19，Q2.21，Q2.28DTFT：Q3.1，Q3.2，Q3.4实验过程与结果分析：Q1.1运行程序P1.1，以产生单位样本序列u[n]并显示它。
clf;n = -10:20;u = [zeros(1,10) 1 zeros(1,20)];stem(n,u);xlabel('Time index n');ylabel('Amplitude');title('Unit Sample Sequence');axis([-10 20 0 1.2]);Q1.2 命令clf，axis，title，xlabel和ylabel命令的作用是什么？答：clf命令的作用：清除图形窗口上的图形；axis命令的作用：设置坐标轴的范围和显示方式；title命令的作用：给当前图片命名；xlabel命令的作用：添加x坐标标注；ylabel c命令的作用：添加y坐标标注；Q1.3修改程序P1.1，以产生带有延时11个样本的延迟单位样本序列ud[n]。
运行修改的程序并显示产生的序列。
clf;n = -10:20;u = [zeros(1,21) 1 zeros(1,9)];stem(n,u);xlabel('Time index n');ylabel('Amplitude');title('Unit Sample Sequence');axis([-10 20 0 1.2]);Q1.23修改上述程序，以产生长度为50、频率为0.08、振幅为2.5、相移为90度的一个正弦序列并显示它。
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');。
离散信号分析实验报告
离散信号分析实验报告离散信号分析实验报告引言离散信号分析是一门重要的信号处理技术，广泛应用于通信、图像处理、音频处理等领域。
本实验旨在通过实际操作，探索离散信号分析的基本原理和方法，并通过实验结果验证理论知识的正确性。
实验一：离散信号采样与重构在离散信号分析中，采样是将连续时间信号转换为离散时间信号的过程。
首先，我们使用示波器对连续时间信号进行采样，得到一组离散时间信号。
然后，通过重构技术，将离散时间信号恢复为连续时间信号。
实验中，我们选择了一个正弦信号作为输入信号，通过改变采样频率和重构方法，观察信号的失真情况。
实验结果表明，当采样频率低于信号频率的两倍时，会发生混叠现象，导致信号失真。
而当采样频率高于信号频率的两倍时，信号可以被完全恢复。
此外，使用不同的重构方法也会对信号的失真程度产生影响。
通过实验，我们深入理解了采样和重构的原理，并了解到了如何选择合适的采样频率和重构方法。
实验二：离散信号频谱分析频谱分析是离散信号分析的重要内容之一。
在实验中，我们使用FFT算法对离散信号进行频谱分析，并观察信号在频域上的特征。
通过改变输入信号的频率、幅度和相位，我们可以观察到频谱分析结果的变化。
实验结果表明，在频域上，信号的频谱图呈现出明显的峰值，对应着信号的频率成分。
当输入信号为单频信号时，频谱图上只有一个峰值；而当输入信号为复合信号时，频谱图上会有多个峰值。
此外，改变信号的幅度和相位也会对频谱图产生影响。
通过实验，我们进一步理解了离散信号在频域上的特性，为后续的信号处理工作奠定了基础。
实验三：离散信号滤波滤波是离散信号处理中常用的技术之一。
在实验中，我们使用FIR和IIR两种滤波器对输入信号进行滤波，并比较它们的性能差异。
通过观察输出信号的波形和频谱，我们可以评估滤波器的效果。
实验结果表明，FIR滤波器具有线性相位特性，能够实现较好的频率响应；而IIR滤波器则具有较窄的带宽和较快的响应速度。
根据不同的应用需求，我们可以选择合适的滤波器类型。
DSP实验报告一
A = 1.5;
arg = 2*pi*f*n - phase;
x = A*cos(arg);
clf; % Clear old graph
stem(n,x); % Plot the generated sequence
axis([0 40 -2 2]);
grid;
title('Sinusoidal Sequence');
subplot(2,1,1);
plot(m,d','r-',m,s,'g--',m,x,'b-.');
xlabel('Time index n');ylabel('Amplitude');
legend('d[n] ','s[n] ','x[n] ');
x1 = [0 0 x];x2 = [0 x 0];x3 = [x 0 0];
1.3修改程序P1.1，以产生带有延时11个样本的延迟单位样本序列ud[n]。运行修改的程序并显示产生的序列。
1.6运行程序P1.2，以产生复数值得指数序列。
1.7哪个参数控制该序列的增长或衰减率？哪个参数控制该序列的振幅？
1.17运行程序P1.4，以产生正弦序列并显示它。
1.18该序列的频率是多少？怎样可以改变它？哪个参数控制该序列的相位？哪个参数控制该序列的振幅？该序列的周期是多少？
title('Real part');
subplot(2,1,2);
stem(n,imag(x));
xlabel('Time index n');ylabel('Amplitude');
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离散信号的产生及运算报告
一、实验目的：
1、复习和巩固数字信号处理中离散信号的产生和运算
2、学习和掌握用MATLAB产生离散信号的方法
3、学习和掌握用MATLAB对离散信号进行运算
二、实验原理：
1．用MATLAB函数产生离散信号
信号是数字信号处理的最基本内容。
没有信号，数字信号处理就没了工作对象。
MATLAB7.0内部提供了大量的函数，用来产生常用的信号波形。
例如，三角函数（sin,cos）,指数函数（exp）,锯齿波函数（sawtooth）, 随机数函数（rand）等。
1 产生被噪声污染的正弦信号
用随机数函数产生污染的正弦信号。
2 产生单位脉冲序列和单位阶跃序列
按定义，单位脉冲序列为
单位阶跃序列为。
3 矩形脉冲信号：在MATLAB 中用rectpuls 函数来表示，其调用形式为：
y=rectpuls(t,width，用以产生一个幅值为1，宽度为width,相对于t=0 点左右对称的矩形波信号，该函数的横坐标范围由向量t 决定，是以t=0 为中心向左右各展开width/2 的范围，width 的默认值为1。
例：以t=2T(即t-2×T=0为对称中心的矩形脉冲信号的MATLAB 源程序如下：（取T=1）
t=0:0.001:4;
T=1;
ft=rectpuls(t-2*T,2*T;
plot(t,ft;grid on; axis([0 4 –0.5 1.5];
4 周期性矩形波（方波）信号在MATLAB 中用square 函数来表示，其调用形
式为：y=square(t,DUTY，用以产生一个周期为2π、幅值为±1 的周期性方
波信号，其中的DUTY参数表示占空比，即在信号的一个周期中正值所占的百
分比。
例如频率为30Hz 的周期性方波信号的MATLAB 参考程序如下：t=-0.0625:0.0001:0.0625;
y=square(2*pi*30*t,75;
plot(t,y;axis([-0.0625 0.0625 –1.5 1.5];grid on ;
2、 MATLAB中信号的运算
乘法和加法：离散信号之间的乘法和加法，是指它的同序号的序列值逐项对应相乘和相加。
三、实验步骤及结果：
1．产生噪声污染的正弦信号
波形如下所示：
2．产生以下信号，并作图
作图结果如下示：
3、信号的基本运算
实验结果如下：
四、实验总结：
通过实验，将随机信号、各种基本信号及信号之间的基本运算通过图像展示出来，从而使我直观的巩固了课堂基础知识。
另外，在使用matlab的过程中，在体会到软件自身的强大性的同时，发现自己的操作还不够熟练，今后在这方面要加强。
附：实验源程序：
1、噪声污染的正弦信号
t=0:0.0001:1;
f=5;
y1=sin(2*pi*f*t;
y2=randn(size(t;
y=y1+y2;
plot(t,y
xlabel('时间t'
ylabel('幅值'
title('噪声污染正弦信号' 2、产生基本信号
t1=0:0.001:1;
A1=5;
f=3;
y1=A1*sin(2*pi*f*t1;
subplot(411
plot(t1,y1
title('正弦信号波形'
t2=-6:0.001:6;
A2=13;
y2=A2*rectpuls(t2,2; subplot(412
plot(t2,y2
title('矩形脉冲信号'
t3=-8:0.001:8;
y3=sawtooth(2*pi/8*t3,0.70; subplot(413
plot(t3,y3
title('三角波脉冲'
t4=-6:0.001:6;
y4=square(2*pi/6*t4,30;
subplot(414
plot(t4,y4
title('方波信号'
3、信号基本运算
①t=-5:0.001:5;
y=sin(pi*t/5+4*cos(pi*t/4;
plot(t,y
title('正弦叠加信号'
xlabel('时间t'
②k=1:1:500;
fs=1000;
x1=sin(2*pi*100*k/fs;
x2=sin(2*pi*10*k/fs;
y=x1.*x2;
subplot(311
stem(k,x1
title('x1的函数图像' xlabel('时间t' subplot(312
stem(k,x2
title('x2的函数图像' xlabel('时间t' subplot(313
stem(k,y
title('y的函数图像' xlabel('时间t'。