数字信号处理实例
《数字信号处理》实验指导书(完整)
《数字信号处理》实验指导书通信教研室安阳工学院二零零九年三月第1章 系统响应及系统稳定性1.1 实验目的● 学会运用MATLAB 求解离散时间系统的零状态响应；● 学会运用MATLAB 求解离散时间系统的单位取样响应；● 学会运用MATLAB 求解离散时间系统的卷积和。
1.2 实验原理及实例分析1.2.1 离散时间系统的响应离散时间LTI 系统可用线性常系数差分方程来描述，即∑∑==-=-Mj jN i i j n x b i n y a 00)()( （1-1） 其中，i a （0=i ，1，…，N ）和j b （0=j ，1，…，M ）为实常数。
MATLAB 中函数filter 可对式（13-1）的差分方程在指定时间范围内的输入序列所产生的响应进行求解。
函数filter 的语句格式为y=filter(b,a,x)其中，x 为输入的离散序列；y 为输出的离散序列；y 的长度与x 的长度一样；b 与a 分别为差分方程右端与左端的系数向量。
【实例1-1】 已知某LTI 系统的差分方程为)1(2)()2(2)1(4)(3-+=-+--n x n x n y n y n y试用MATLAB 命令绘出当激励信号为)()2/1()(n u n x n=时，该系统的零状态响应。
解：MATLAB 源程序为>>a=[3 -4 2];>>b=[1 2];>>n=0:30;>>x=(1/2).^n;>>y=filter(b,a,x);>>stem(n,y,'fill'),grid on>>xlabel('n'),title('系统响应y(n)')程序运行结果如图1-1所示。
1.2.2 离散时间系统的单位取样响应系统的单位取样响应定义为系统在)(n 激励下系统的零状态响应，用)(n h 表示。
matlab数字信号处理85个实用案例精讲
matlab数字信号处理85个实用案例精讲MATLAB数字信号处理85个实用案例精讲MATLAB是一种强大的数学软件，广泛应用于数字信号处理领域。
本文将介绍85个实用案例，涵盖了数字信号处理的各个方面，包括信号生成、滤波、频谱分析、时频分析、数字滤波器设计等。
1. 信号生成案例：生成正弦信号在MATLAB中，可以使用sin函数生成正弦信号。
例如，生成频率为100Hz，幅度为1的正弦信号，代码如下：t = 0:0.001:1;f = 100;x = sin(2*pi*f*t);2. 滤波案例：低通滤波低通滤波器可以滤除高频信号，保留低频信号。
在MATLAB中，可以使用fir1函数设计低通滤波器。
例如，设计截止频率为100Hz的低通滤波器，代码如下：fs = 1000;fc = 100;N = 100;b = fir1(N, fc/(fs/2), 'low');3. 频谱分析案例：计算功率谱密度功率谱密度是信号在频域上的能量分布。
在MATLAB中，可以使用pwelch函数计算功率谱密度。
例如，计算频率为100Hz的正弦信号的功率谱密度，代码如下：t = 0:0.001:1;f = 100;x = sin(2*pi*f*t);[Pxx, f] = pwelch(x, [], [], [], 1000);4. 时频分析案例：计算短时傅里叶变换短时傅里叶变换可以分析信号在时间和频率上的变化。
在MATLAB中，可以使用spectrogram函数计算短时傅里叶变换。
例如，计算频率为100Hz的正弦信号的短时傅里叶变换，代码如下：t = 0:0.001:1;f = 100;x = sin(2*pi*f*t);spectrogram(x, [], [], [], 1000, 'yaxis');5. 数字滤波器设计案例：设计巴特沃斯滤波器巴特沃斯滤波器是一种常用的数字滤波器，可以实现平滑滤波和带通滤波。
数字信号处理中的自适应滤波算法应用实例
数字信号处理中的自适应滤波算法应用实例数字信号处理是现代通信、控制、计算机等领域不可或缺的一项技术，而自适应滤波算法是数字信号处理中非常重要的一个分支。
本文将围绕数字信号处理中自适应滤波算法的应用实例进行论述，以期读者能够更深入地了解自适应滤波算法的实际应用。
一、自适应滤波算法简介自适应滤波算法是一种通过对待滤波信号的特征进行估计并调整滤波器参数，以期达到最佳滤波效果的滤波算法。
其基本思想是通过对信号结果的估计来调整滤波器的参数，以达到最佳的滤波效果。
自适应滤波算法有多种类型，其中最常见的是最小均方误差自适应滤波算法（Least Mean Squares, LMS）和逆滤波算法（Inverse Filter）。
二、自适应滤波算法在语音识别中的应用语音信号是一种典型的非平稳信号，它随时间和频率变化比较剧烈，而噪声信号则是这种频率和时间上变化比较平坦的信号。
要进行有效的语音识别，需要在信道中对噪声进行抑制。
采用自适应滤波算法可以有效地降低噪音对语音信号的干扰，在语音识别中得到应用。
在语音识别中，自适应滤波算法能够对不同噪声信号进行有效的抑制，提高语音识别的准确性。
例如，当进行驾驶模拟器语音指令控制时，车辆引擎噪声会对语音识别造成很大的影响。
通过采用自适应滤波算法，可以在不影响语音信号的情况下有效地抑制引擎的噪声，提高语音识别的成功率。
三、自适应滤波算法在图像处理中的应用自适应滤波算法在图像去噪和增强中的应用也非常广泛。
在数字图像处理中，传统的线性滤波方法往往不能有效处理非平稳噪声，特别是在强噪声情况下更是无效。
而自适应滤波算法通过在时域和频域建立自适应滤波函数来优化滤波效果。
其中，经典的自适应滤波算法包括噪声估计算法（Noise Estimation Algorithm）和基于区域的自适应算法（Spatially Adaptive Algorithm）。
在数字图像处理中，自适应滤波算法能够在不降低图像质量的情况下有效地去除图像中的噪声，并保留图像的边缘和细节。
数字信号处理matlab版答案
数字信号处理matlab版答案【篇一：数字信号处理matlab实例】txt>例1-1 用matlab计算序列{-2 0 1 –1 3}和序列{1 2 0 -1}的离散卷积。
解 matlab程序如下：a=[-2 0 1 -1 3];b=[1 2 0 -1];c=conv(a,b);m=length(c)-1;n=0:1:m;stem(n,c);xlabel(n); ylabel(幅度);图1.1给出了卷积结果的图形，求得的结果存放在数组c中为：{-25 1 -3}。
例1-2 用matlab计算差分方程 -4 1 31当输入序列为解 matlab程序如下：时的输出结果。
脉冲响应。
n=41; a=[0.8 -0.44 0.36 0.22]; b=[1 0.7 -0.45 -0.6]; x=[1zeros(1,n-1)]; k=0:1:n-1; y=filter(a,b,x); stem(k,y)xlabel(n);ylabel(幅度) 1.2 给出了该差分方程的前41个样点的输出，即该系统的单位图例1-3 用matlab计算例1-2差分方程所对应的系统函数的dtft。
解例1-2差分方程所对应的系统函数为：0.8?0.44z?1?0.36z?2?0.02z?3h(z)?1?0.7z?1?0.45z?2?0.6z?3其dtft为 0.8?0.44e?j??0.36e?j2??0.02e?j3?)?1?0.7e?j??0.45e?j2??0.6e?j3? h(e?j?用matlab计算的程序如下：k=256; num=[0.8 -0.44 0.36 0.02]; den=[1 0.7 -0.45 -0.6];w=0:pi/k:pi; h=freqz(num,den,w); subplot(2,2,1);plot(w/pi,real(h));grid title(实部) xlabel(\omega/\pi);ylabel(幅度) subplot(2,2,2); plot(w/pi,imag(h));gridtitle(虚部) xlabel(\omega/\pi);ylabel(amplitude) subplot(2,2,3); plot(w/pi,abs(h));grid title(幅度谱) xlabel(\omega/\pi);ylabel(幅值) subplot(2,2,4); plot(w/pi,angle(h));grid title(相位谱)xlabel(\omega/\pi);ylabel(弧度)第2章离散傅里叶变换及其快速算法例2-1 对连续的单一频率周期信号按采样频率长度n分别选n =20和n =16，观察其dft结果的幅度谱。
数字信号处理 吴镇扬 matlab实例
xlabel('\omega/\pi');
[num,den]=bilinear(B,A,400);
[h,w]=freqz(num,den);
f=w/pi*200;
plot(f,20*log10(abs(h)));
axis([40,160,-30,10]);
grid;
xlabel('
g=20*log10(abs(h));
bq=a2dT(b,5);
aq=a2dT(a,5);
[hq,w]=freqz(bq,aq,512);
gq=20*log10(abs(hq));
plot(w/pi,g,'b',w/pi,gq,'r:');
grid;
den=[1 0.1 0.2 0.2 0.5];
[z,p,k]=tf2zp(num,den);
m=abs(p);
disp('零点');disp(z);
disp('极点');disp(p);
disp('增益系数');disp(k);
sos=zp2sos(z,p,k);
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使用MATLAB进行数字信号处理的实例介绍
使用MATLAB进行数字信号处理的实例介绍引言：数字信号处理（Digital Signal Processing, 简称DSP）是一门研究如何以数字形式对信号进行采样、分析和处理的学科。
随着数字技术的快速发展，MATLAB作为一种强大的工具，被广泛应用于数字信号处理的研究和实践中。
本文将通过一些实际例子，介绍如何使用MATLAB进行数字信号处理。
一、信号的采样与重构信号的采样与重构是数字信号处理的基础，它涉及到将连续时间信号转换为离散时间信号，并恢复出原始信号。
我们以音频信号为例，使用MATLAB进行信号采样与重构的处理。
1.1 采样：音频信号可以看作是时间上连续的波形，我们需要将其转换为离散形式。
在MATLAB中，可以使用"audioread"函数读取音频文件，并通过设定采样频率和采样位数，将连续的音频信号转换为离散形式。
1.2 重构：采样得到的离散信号需要恢复到连续形式，MATLAB中可以通过"audiowrite"函数将离散信号重新写入到音频文件，并设定采样频率和采样位数恢复出连续的音频信号。
二、傅里叶变换与频谱分析傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的方法，它可以将信号分解成不同频率的正弦波成分。
频谱分析是数字信号处理中的重要方法，它可以帮助我们了解信号的频率成分和能量分布。
2.1 单频信号的傅里叶变换：我们以一个简单的单频信号为例，使用MATLAB进行傅里叶变换和频谱分析。
首先，我们可以通过构造一个正弦波信号，并设定频率、振幅和采样频率。
然后使用"fft"函数对信号进行傅里叶变换，得到频谱图。
2.2 音频信号的频谱分析：音频信号是复杂的多频信号，我们可以通过将其进行傅里叶变换，得到其频谱分析结果。
在MATLAB中，可以使用"fft"函数对音频信号进行傅里叶变换，并通过频谱图展示信号的频谱信息。
三、数字滤波器设计与应用数字滤波器是数字信号处理中的关键技术，可以帮助我们去除噪声、提取有效信息，满足不同的信号处理需求。
DSP原理及应用TMS320C54x片内外设及应用实例
应用领域拓展
随着数字信号处理技术的不断发展，DSP的应用领 域也在不断拓展，需要不断探索新的应用场景和市 场需求。
人才培养和生态系统建设
为了推动DSP技术的发展和应用，需要加强 人才培养和生态系统建设，建立完善的开发 环境和工具链。
06
参考文献
参考文献
1
[1] 张雄伟, 杨吉斌. 数字信号处理——原理、算 法与实现[M]. 北京: 清华大学出版社, 2011.
应用场景
在音频处理、信号测量、控制系统 等领域广泛应用。
存储器和I/O引脚
存储器和I/O引脚功能
01
TMS320C54x芯片具有外部存储器和多个I/O引脚，用于扩展外
部存储空间和连接外设。
工作原理
02
通过读写外部存储器实现数据存储，I/O引脚用于输入输出电平
信号。
应用场景
03
在数据存储、外设控制、信号采集等方面具有广泛应用。
FFT在TMS320C54x上的实现
TMS320C54x的硬件结构支持FFT运算，其乘法器和累加器运算单元可以高效地完成 FFT计算。在实现FFT时，需要注意数据的位序和存储方式。
FFT应用实例
通过FFT算法，可以分析语音、图像、雷达等信号的频谱成分，从而实现信号的频域分 析、滤波、调制解调等功能。
TMS320C54x的优势与局限性
• 丰富的外设接口：TMS320C54x系列DSP具有多种外设接口， 如串行通信接口、并行输入输出接口等，方便与外部设备进行 数据交换。
TMS320C54x的优势与局限性
价格较高
由于TMS320C54x系列DSP采用高性能的制程技术和复杂的内 部结构，导致其价格较高，增加了应用成本。
dsp原理与应用实例
dsp原理与应用实例
数字信号处理（DSP）是一种对数字信号进行滤波、变换、解调、编码等处理的技术。
它在通信、音频处理、图像处理、雷达信号处理等领域都有广泛的应用。
以下是一些DSP的应用实例：
1. 音频处理：DSP可用于音频编码、音频解码、音频滤波等。
例如，MP3格式的音频文件就是通过DSP技术对音频信号进
行压缩和编码得到的。
2. 视频处理：DSP可用于视频编码、视频解码、视频滤波等。
例如，MPEG系列的视频压缩标准就是通过DSP技术实现的。
3. 通信系统：DSP常用于调制解调、信号解码、信号滤波等。
例如，无线通信中的调制解调器就是通过DSP技术实现信号
的调制和解调。
4. 图像处理：DSP可用于图像压缩、图像增强、图像分析等。
例如，JPEG格式的图像文件就是通过DSP技术对图像信号进
行压缩和编码得到的。
5. 医疗设备：DSP可用于医学图像处理、生物信号处理等。
例如，医学影像设备中的图像处理模块就是通过DSP技术对
医学图像信号进行处理和分析的。
6. 雷达系统：DSP可用于雷达信号处理、目标检测等。
例如，
雷达系统中的信号处理单元就是通过DSP技术对雷达信号进行处理和分析的。
7. 汽车电子系统：DSP可用于车载音频处理、车载视频处理等。
例如，汽车中的音频系统和视频系统都可以利用DSP技术来提升音频和视频的质量。
这些都是DSP在不同领域的应用实例，它们都利用了DSP的数字信号处理能力来实现信号的处理和分析。
这些应用实例的出现，使得我们的生活更加便利和丰富。
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数字信号处理实例MATLAB下的数字信号处理实现示例一信号、系统和系统响应1、理想采样信号序列（1）首先产生信号x(n),0<=n<=50n=0:50; %定义序列的长度是50A=444.128; %设置信号有关的参数a=50*sqrt(2.0)*pi;T=0.001; %采样率w0=50*sqrt(2.0)*pi;x=A*exp(-a*n*T).*sin(w0*n*T); %pi是MATLAB定义的π，信号乘可采用“.*”close all %清除已经绘制的x(n)图形subplot(3,1,1);stem(x); %绘制x(n)的图形title(‘理想采样信号序列’);（2）绘制信号x(n)的幅度谱和相位谱k=-25:25;W=(pi/12.5)*k;X=x*(exp(-j*pi/12.5)).^(n’*k);magX=abs(X); %绘制x(n)的幅度谱subplot(3,1,2);stem(magX);title(‘理想采样信号序列的幅度谱’);angX=angle(X); %绘制x(n)的相位谱subplot(3,1,3);stem(angX) ; title (‘理想采样信号序列的相位谱’)（3）改变参数为：1,0734.2,4.0,10==Ω==TAαn=0:50; %定义序列的长度是50A=1; %设置信号有关的参数a=0.4;T=1; %采样率w0=2.0734;x=A*exp(-a*n*T).*sin(w0*n*T); %pi是MATLAB定义的π，信号乘可采用“.*”close all %清除已经绘制的x(n)图形subplot(3,1,1);stem(x); %绘制x(n)的图形title(‘理想采样信号序列’);k=-25:25;W=(pi/12.5)*k;X=x*(exp(-j*pi/12.5)).^(n’*k);magX=abs(X); %绘制x(n)的幅度谱subplot(3,1,2);stem(magX);title(‘理想采样信号序列的幅度谱’);angX=angle(X); %绘制x(n)的相位谱subplot(3,1,3);stem(angX) ; title (‘理想采样信号序列的相位谱’) 2、单位脉冲序列在MatLab中，这一函数可以用zeros函数实现：n=1:50; %定义序列的长度是50x=zeros(1,50); %注意：MATLAB中数组下标从1开始x(1)=1;close all;subplot(3,1,1);stem(x);title(‘单位冲击信号序列’);k=-25:25;X=x*(exp(-j*pi/12.5)).^(n’*k);magX=abs(X); %绘制x(n)的幅度谱subplot(3,1,2);stem(magX);title(‘单位冲击信号的幅度谱’);angX=angle(X); %绘制x(n)的相位谱subplot(3,1,3);stem(angX) ; title (‘单位冲击信号的相位谱’)3、矩形序列n=1:50x=sign(sign(10-n)+1);close all;subplot(3,1,1);stem(x);title(‘单位冲击信号序列’);k=-25:25;X=x*(exp(-j*pi/25)).^(n’*k);magX=abs(X); %绘制x(n)的幅度谱subplot(3,1,2);stem(magX);title(‘单位冲击信号的幅度谱’);angX=angle(X); %绘制x(n)的相位谱subplot(3,1,3);stem(angX) ; title (‘单位冲击信号的相位谱’)4、特定冲击串：)3()2(5.2)1(5.2)()(−+−+−+=nnnnnxδδδδn=1:50; %定义序列的长度是50x=zeros(1,50); %注意：MATLAB中数组下标从1开始x(1)=1;x(2)=2.5;x(3)=2.5;x(4)=1;close all;subplot(3,1,1);stem(x);title(‘单位冲击信号序列’);k=-25:25;X=x*(exp(-j*pi/12.5)).^(n’*k);magX=abs(X); %绘制x(n)的幅度谱subplot(3,1,2);stem(magX);title(‘单位冲击信号的幅度谱’);angX=angle(X); %绘制x(n)的相位谱subplot(3,1,3);stem(angX) ; title (‘单位冲击信号的相位谱’)5、卷积计算：Σ+∞−∞=−=∗=mmnhmxnhnxny)()()()()(在MATLAB中。
提供了卷积函数conv，即y=conv(x,h)，调用十分方便。
例如：系统：)3()2(5.2)1(5.2)()(−+−+−+=nnnnnhbδδδδ信号：500),sin()(0<≤Ω=−nnTAetxnTaαn=1:50; %定义序列的长度是50hb=zeros(1,50); %注意：MATLAB中数组下标从1开始hb(1)=1;hb(2)=2.5;hb(3)=2.5;hb(4)=1;close all;subplot(3,1,1);stem(hb);title(‘系统hb[n]’);m=1:50; %定义序列的长度是50A=444.128; %设置信号有关的参数a=50*sqrt(2.0)*pi;T=0.001; %采样率w0=50*sqrt(2.0)*pi;x=A*exp(-a*m*T).*sin(w0*m*T); %pi是MATLAB定义的π，信号乘可采用“.*”subplot(3,1,2);stem(x);title(‘输入信号x[n]’);y=conv(x,hb);subplot(3,1,3);stem(y);title(‘输出信号y[n]’);6、卷积定律验证k=-25:25;X=x*(exp(-j*pi/12.5)).^(n’*k);magX=abs(X); %绘制x(n)的幅度谱subplot(3,2,1);stem(magX);title(‘输入信号的幅度谱’);angX=angle(X); %绘制x(n)的相位谱subplot(3,2,2);stem(angX) ; title (‘输入信号的相位谱’)Hb=hb*(exp(-j*pi/12.5)).^(n’*k);magHb=abs(Hb); %绘制hb(n)的幅度谱subplot(3,2,3);stem(magHb);title(‘系统响应的幅度谱’);angHb=angle(Hb); %绘制hb(n)的相位谱subplot(3,2,4);stem(angHb) ; title (‘系统响应的相位谱’)n=1:99;k=1:99;Y=y*(exp(-j*pi/12.5)).^(n’*k);magY=abs(Y); %绘制y(n)的幅度谱subplot(3,2,5);stem(magY);title(‘输出信号的幅度谱’);angY=angle(Y); %绘制y(n)的相位谱subplot(3,2,6);stem(angY) ; title (‘输出信号的相位谱’)%以下将验证的结果显示XHb=X.*Hb;Subplot(2,1,1);stem(abs(XHb));title(‘x(n)的幅度谱与hb(n)幅度谱相乘’); Subplot(2,1,2);stem(abs(Y);title(‘y(n)的幅度谱’); axis([0,60,0,8000])附录二用FFT进行信号的频谱分析1、高斯序列：⎪⎩⎪⎨⎧≤≤=−−elsenenxqpna,0150,)(2)(n=0:15; %定义序列的长度是15p=8;q=2;x=exp(-1*(n-p).^2/q);close all;subplot(3,1,1);stem(abs(fft(x)))p=8;q=4;x=exp(-1*(n-p).^2/q);subplot(3,1,2);stem(abs(fft(x)))p=8;q=8;x=exp(-1*(n-p).^2/q);subplot(3,1,3);stem(abs(fft(x)))2、衰减正弦序列：⎩⎨⎧≤≤=−elsenfnenxnb,0150,2sin)(παn=0:15; %定义序列的长度是15a=0.1;f=0.0625;x=exp(-a*n).*sin(2*pi*f*n);close all;subplot(2,1,1);stem(x);subplot(2,1,2);stem(abs(fft(x)))3、三角波序列：⎪⎩⎪⎨⎧≤≤−≤≤+=elsennnnnxc,074,830,1)(for i=0:3x(i)=i+1;x(i+4)=8-(i+4);endfor i=8:15x(i)=0;endclose all;subplot(2,1,1);stem(x);subplot(2,1,2);stem(abs(fft(x,16)))4、反三角序列：⎪⎩⎪⎨⎧≤≤−≤≤−=elsennnnnxd,074,330,4)(附录三窗函数法设计FIR滤波器一、在MATLAB中产生窗函数十分简单：（1）矩形窗（Rectangle Window）调用格式：w=boxcar(n)，根据长度n产生一个矩形窗w。
（2）三角窗（Triangular Window）调用格式：w=triang(n) ，根据长度n产生一个三角窗w。
（3）汉宁窗（Hanning Window）调用格式：w=hanning(n) ，根据长度n产生一个汉宁窗w。
（4）海明窗（Hamming Window）调用格式：w=hamming(n) ，根据长度n产生一个海明窗w。
（5）布拉克曼窗（Blackman Window）调用格式：w=blackman(n) ，根据长度n产生一个布拉克曼窗w。
（6）恺撒窗（Kaiser Window）调用格式：w=kaiser(n,beta) ，根据长度n和影响窗函数旁瓣的β参数产生一个恺撒窗w。