信号采样实验报告
信号与系统采样实验报告
实验5采样采样定理给定了一些条件，在这些条件之下，一个带限的连续时间信号能够完全用它的离散样本表示。
所得到的离散时间信号)(][nT x n x c =包含了在连续时间信号中的全部信息。
只要这个连续时间信号是充分在频率上带限的，即T j X c π≥Ω=Ω,0)(。
当满足这一条件时，原连续时间信号能够完全用样本][n x 之间的内插予以重建。
如果][n x 满足采样定理，就有可能完全在离散时间域中处理][n x 而得到另一个序列，这个序列本该以不同的采样率对)(t x c 采样而得到。
这个处理称为采样率转换。
离散时间系统的灵活性对于连续时间LTI 系统的实现提供了一种强有力的手段，这就是连续时间信号的离散时间系统处理。
在这一技术中，一个带限的连续时间输入被采样，用一个离散时间系统所得到的样本，然后将这个离散时间系统的输出样本进行内插，给出连续时间输出信号。
本章练习将研究涉及信号采样和重建中的许多问题。
注意，该章用Ω代表连续时间频率变量，而用ω代表离散时间频率变量。
§5.1由欠采样引起的混叠目的这个练习讨论信号经采样后其频谱的变化以及由于欠采样而在而在带限内插重建信号上引起的混叠效果。
相关知识如果一个连续时间信号)(t x 每隔T 秒采样一次，那么信号的样本就形成了离散时间序列)(][nT x n x =。
奈奎斯特采样定理说的是，如果)(t x 的带宽小于s π=Ω2，即2,0)(s c j X Ω≥Ω=Ω，那么)(t x 就完全可以由它的样本)(nT x 予以重建。
带限内插或信号重建是最容易将)(t x 首先乘以冲激串后而看出来的 ∑∞-∞=-=n p nT t nT x t x )()()(δ 用一个截止频率2s Ω的理想低通滤波器对)(t x p 滤波，就能从)(t x p 中将)(t x 恢复出来。
定义)(t x r 为低通过滤)(t x p 而得到的重建信号。
若)(t x 的带宽大于2s Ω，那么样本)(nT x 就不能完全确定)(t x ，)(t x r 一般说来不等于)(t x 。
采样信号实验报告
一、实验目的1. 理解模拟信号采样的基本原理和过程。
2. 掌握采样定理及其在实际应用中的重要性。
3. 学习使用MATLAB软件进行模拟信号采样实验。
4. 分析采样信号与原始信号的频谱特征，验证采样定理。
二、实验原理模拟信号采样是将连续的模拟信号转换为离散的数字信号的过程。
采样定理指出，为了完全重构一个模拟信号，采样频率必须至少是信号中最高频率成分的两倍。
本实验主要涉及以下内容：1. 采样过程：将模拟信号通过采样器转换为离散的采样值。
2. 采样定理：采样频率必须满足一定条件，才能保证采样信号的频谱不发生混叠。
3. 频谱分析：通过傅里叶变换或快速傅里叶变换（FFT）分析采样信号的频谱特征。
三、实验内容1. 实验一：生成模拟信号使用MATLAB软件生成一个正弦信号，频率为f1 = 100 Hz，采样频率为fS = 200 Hz。
2. 实验二：采样模拟信号将实验一中生成的正弦信号进行采样，采样点数为N = 1000。
3. 实验三：重构模拟信号使用MATLAB软件对采样信号进行重构，重建原始信号。
4. 实验四：分析频谱特征对原始信号和重构信号进行频谱分析，比较两者的频谱特征。
四、实验步骤1. 步骤一：在MATLAB中编写代码生成正弦信号。
```MATLABfs = 200; % 采样频率t = 0:1/fs:1-1/fs; % 采样时间f1 = 100; % 信号频率x = sin(2pif1t); % 生成正弦信号```2. 步骤二：对正弦信号进行采样。
```MATLABx_sample = x(1:10:end); % 采样```3. 步骤三：重构模拟信号。
```MATLABt_recon = 0:1/fs:1-1/fs; % 重构时间x_recon = interp1(1:10:length(x_sample), x_sample, t_recon, 'linear'); % 线性内插```4. 步骤四：分析频谱特征。
连续时间信号采样实验报告
实验一 连续时间信号的采样一、实验目的进一步加深对采样定理和连续信号傅立叶变换的理解。
二、实验原理采样定理如果采样频率sF 大于有限带宽信号)(t x a 带宽0F 的两倍，即2F F s >则该信号可以由它的采样值)()(s a nT x n x =重构。
否则就会在)(n x 中产生混叠。
该有限带宽模拟信号的02F 被称为乃魁斯特频率。
熟悉如何用MATLAB 语言实现模拟信号表示严格地说，除了用符号处理工具箱(Symbolics)外，不可能用MATLAB 来分析模拟信号。
然而如果用时间增量足够小的很密的网格对)(t x a 采样，就可得到一根平滑的曲线和足够长的最大时间来显示所有的模态。
这样就可以进行近似分析。
令t∆是栅网的间隔且sT t <<∆，则)()(t m x m x a G ∆=∆可以用一个数组来仿真一个模拟信号。
不要混淆采样周期s T 和栅网间隔t ∆，因为后者是MATLAB 中严格地用来表示模拟信号的。
类似地，付利叶变换关系也可根据（2）近似为：∑∑Ω-∆Ω-∆=∆≈Ωmj G mtm j G a em x t t em x j X )()()(现在，如果)(t x a （也就是)(m x G ）是有限长度的。
则公式（3）与离散付利叶变换关系相似，因而可以用同样的方式以MATLAB 来实现，以便分析采样现象。
三、实验内容 A 、100021()ta X t e-=的采样：1、 以10000s F =样本/秒采样1()a X t 得到1()X n 。
Dt=0.00005; t=-0.005:Dt:0.005; xa=exp(-1000*abs(2*t));Ts=0.0001;n=-50:1:50;x=exp(-1000*abs(n*2*Ts)); K=500; k=0:1:K; w=pi*k/K; X=x*exp(-j*n'*w); X=real(X);w=[-fliplr(w),w(2:K+1)]; X=[fliplr(X),X(2:K+1)]; subplot(1,1,1)subplot(2,1,1);plot(t*1000,xa); xlabel('t 毫秒'); ylabel('x1(n)');title('离散信号');hold onstem(n*Ts*1000,x);gtext('Ts=0.1毫秒');hold off subplot(2,1,2); plot(w/pi,X);xlabel('以pi 为单位的频率'); ylabel('X1(w)');title('连续时间傅立叶变换');上面的图中，把离散信号)(1n x 和1()a X t 叠合在一起以强调采样。
音乐信号采样实验报告
一、实验目的1. 了解音乐信号的采样原理和过程。
2. 掌握采样定理及其在实际应用中的重要性。
3. 学习使用MATLAB进行音乐信号的采样和重建实验。
4. 分析采样频率、采样精度等因素对音乐信号质量的影响。
二、实验原理1. 采样定理：根据奈奎斯特采样定理，为了使采样后的信号不失真，采样频率必须大于信号最高频率的两倍。
2. 音乐信号的采样：将连续的音乐信号通过采样器转换成离散的数字信号，采样频率、采样精度、量化位数等参数对采样结果有重要影响。
3. 音乐信号的重建：通过逆采样和滤波器恢复原始的音乐信号。
三、实验步骤1. 准备实验所需的MATLAB软件、音乐信号和采样器。
2. 设置采样参数：采样频率（Fs）、采样精度（Bit）、量化位数（n）等。
3. 对音乐信号进行采样，得到采样后的数字信号。
4. 使用MATLAB内置的逆采样和滤波器对采样后的数字信号进行重建。
5. 分析重建后的音乐信号，与原始音乐信号进行对比。
四、实验结果与分析1. 采样参数对音乐信号质量的影响（1）采样频率：采样频率越高，重建后的音乐信号质量越好，但数据量越大。
（2）采样精度：采样精度越高，重建后的音乐信号失真越小，但数据量越大。
（3）量化位数：量化位数越高，重建后的音乐信号失真越小，但数据量越大。
2. 重建后的音乐信号与原始音乐信号的对比通过实验可以发现，当采样参数设置合理时，重建后的音乐信号与原始音乐信号在波形和频谱上具有较高的一致性。
但在某些情况下，如采样频率较低、采样精度较低等，重建后的音乐信号会出现失真现象。
五、实验结论1. 音乐信号的采样和重建实验表明，采样定理在音乐信号处理中具有重要意义。
2. 采样参数对音乐信号质量有显著影响，合理设置采样参数可以提高重建后的音乐信号质量。
3. 使用MATLAB进行音乐信号的采样和重建实验，可以方便快捷地完成实验任务，为音乐信号处理提供理论依据。
六、实验心得通过本次实验，我对音乐信号的采样原理和过程有了更深入的了解，掌握了采样定理在实际应用中的重要性。
信号临界采样、过采样、欠采样实验报告
信号临界采样、过采样、欠采样实验报告抽样定理及应用课程设计的目的1.掌握利用MATLAB分析系统频率响应的方法，增加对仿真软件MATLAB的感性认识，学会该软件的操作和使用方法。
2. 掌握利用MATLAB实现连续信号采用与重构的方法，加深理解采样与重构的概念。
3.学习MATLAB中信号表示的基本方法及绘图函数的调用，实现对常用连续时间信号的可视化表示，加深对各种电信号的理解。
4.加深理解采样对信号的时域和频域特性的影响；验证信号与系统的基本概念、基本理论，掌握信号与系统的分析方法。
5.加深对采样定理的理解和掌握，以及对信号恢复的必要性；掌握对连续信号在时域的采样与重构的方法。
二．课程设计的内容及要求1.课程设计的内容离散正弦序列的MATLAB表示与连续信号类似，只不过是用stem函数而不是用plot函数来画出序列波形。
由于函数不是严格的带限信号，其带宽可根据一定的精度要求做一近似。
根据以下三种情况用MATLAB实现采样信号及重构并求出两者误差，分析三种情况下的结果。
（1）的临界采样及重构：，，；（2）的过采样及重构：，，；（3）的欠采样及重构：，，。
2.课程设计的方案2.1课程设计的原理2.1.1连续信号的采样定理模拟信号经过 (A/D) 变换转换为数字信号的过程称为采样，信号采样后其频谱产生了周期延拓，每隔一个采样频率 fs，重复出现一次。
为保证采样后信号的频谱形状不失真，采样频率必须大于信号中最高频率成分的两倍，这称之为采样定理。
时域采样定理从采样信号恢复原信号必需满足两个条件：(1) 必须是带限信号，其频谱函数在＞各处为零；（对信号的要求，即只有带限信号才能适用采样定理。
）(2) 取样频率不能过低，必须＞2 （或＞2）。
（对取样频率的要求，即取样频率要足够大，采得的样值要足够多，才能恢复原信号）如果采样频率大于或等于，即（为连续信号的有限频谱），则采样离散信号能无失真地恢复到原来的连续信号。
信号取样平均实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解信号取样平均原理，掌握信号取样平均方法。
2. 分析信号取样平均对信号的影响，了解其优缺点。
3. 通过实验验证信号取样平均的可行性。
二、实验原理信号取样平均是一种信号处理技术，通过对连续信号进行取样、平均处理，实现对信号的平滑处理。
其原理如下：1. 信号取样：将连续信号在一定时间间隔内进行取样，得到一系列离散的采样值。
2. 信号平均：对采样得到的离散信号进行平均处理，得到平滑后的信号。
信号取样平均的方法有：1. 简单平均法：将连续信号在一定时间间隔内进行取样，得到一系列离散的采样值，然后对采样值进行平均。
2. 加权平均法：对采样值进行加权处理，然后对加权后的采样值进行平均。
三、实验器材1. 信号发生器2. 示波器3. 信号分析仪4. 计算机及信号处理软件四、实验步骤1. 将信号发生器输出信号连接到示波器上，观察信号波形。
2. 将信号发生器输出信号连接到信号分析仪上，观察信号频谱。
3. 设置信号发生器输出信号为正弦波，频率为f0，幅度为A。
4. 将信号发生器输出信号连接到计算机信号处理软件上，进行信号取样平均处理。
5. 观察信号处理软件中处理后的信号波形和频谱。
6. 对比分析处理前后的信号波形和频谱，分析信号取样平均对信号的影响。
五、实验结果与分析1. 信号波形分析实验结果表明，经过信号取样平均处理后，信号波形变得更加平滑，波动幅度减小。
这是因为取样平均可以消除信号中的高频噪声，使信号更加平稳。
2. 信号频谱分析实验结果表明，经过信号取样平均处理后，信号频谱中的高频成分减小，低频成分增大。
这是因为取样平均可以消除信号中的高频噪声，使信号频谱更加集中。
3. 信号取样平均的优缺点优点：（1）可以消除信号中的高频噪声，使信号更加平稳；（2）可以降低信号处理复杂度。
缺点：（1）会降低信号采样频率，增加信号处理时间；（2）对信号进行平均处理，可能损失部分信号信息。
六、实验结论1. 信号取样平均是一种有效的信号处理技术，可以消除信号中的高频噪声，使信号更加平稳。
常用信号测量实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 熟悉常用信号测量仪器的操作方法。
2. 掌握信号的时域和频域分析方法。
3. 学会运用信号处理方法对实际信号进行分析。
二、实验原理信号测量实验主要包括信号的时域测量、频域测量以及信号处理方法。
时域测量是指对信号的幅度、周期、相位等参数进行测量；频域测量是指将信号分解为不同频率成分，分析各频率成分的幅度和相位；信号处理方法包括滤波、放大、调制、解调等。
三、实验仪器与设备1. 示波器：用于观察信号的波形、幅度、周期、相位等参数。
2. 频率计：用于测量信号的频率和周期。
3. 信号发生器：用于产生标准信号，如正弦波、方波、三角波等。
4. 滤波器：用于对信号进行滤波处理。
5. 放大器：用于对信号进行放大处理。
6. 调制器和解调器：用于对信号进行调制和解调处理。
四、实验内容与步骤1. 时域测量（1）打开示波器，调整波形显示，观察标准信号的波形。
（2）测量信号的幅度、周期、相位等参数。
（3）观察不同信号（如正弦波、方波、三角波）的波形特点。
2. 频域测量（1）打开频率计，调整频率显示，测量信号的频率和周期。
（2）使用信号发生器产生标准信号，如正弦波，通过频谱分析仪分析其频谱。
（3）观察不同信号的频谱特点。
3. 信号处理方法（1）滤波处理：使用滤波器对信号进行滤波处理，观察滤波前后信号的变化。
（2）放大处理：使用放大器对信号进行放大处理，观察放大前后信号的变化。
（3）调制和解调处理：使用调制器对信号进行调制，然后使用解调器进行解调，观察调制和解调前后信号的变化。
五、实验结果与分析1. 时域测量结果通过时域测量，我们得到了不同信号的波形、幅度、周期、相位等参数。
例如，正弦波具有平滑的波形，周期为正弦波周期的整数倍，相位为正弦波起始点的角度；方波具有方波形，周期为方波周期的整数倍，相位为方波起始点的角度；三角波具有三角波形，周期为三角波周期的整数倍，相位为三角波起始点的角度。
2. 频域测量结果通过频域测量，我们得到了不同信号的频谱。
信号采样实验报告
一、实验目的1. 理解信号采样的基本原理，掌握信号采样过程。
2. 熟悉采样定理，验证信号采样过程中的频谱混叠现象。
3. 掌握信号重构方法，通过采样信号恢复原信号。
二、实验原理信号采样是将连续时间信号转换为离散时间信号的过程。
根据香农采样定理，为了无失真地恢复原始信号，采样频率必须大于信号中最高频率成分的两倍。
三、实验内容1. 生成模拟信号在MATLAB中，生成一个正弦信号作为实验对象：```MATLABt = 0:0.01:1; % 生成时间序列，从0到1，步长为0.01f = 5; % 信号频率为5Hzx = sin(2pift); % 生成正弦信号```2. 采样信号对模拟信号进行采样，设置采样频率为50Hz：```MATLABfs = 50; % 采样频率n = 0:1/fs:1; % 采样点数x_sample = x(n); % 采样信号```3. 频谱分析分别对原始信号和采样信号进行频谱分析，比较两者的频谱特征：```MATLABfigure;subplot(2,1,1);plot(frequency, abs(X)); % 绘制原始信号的频谱title('Original Signal Spectrum');subplot(2,1,2);plot(frequency, abs(X_sample)); % 绘制采样信号的频谱title('Sampled Signal Spectrum');```4. 频谱混叠观察采样信号的频谱，分析是否存在频谱混叠现象。
如果存在混叠，可以通过提高采样频率或滤波来消除混叠。
5. 信号重构利用MATLAB中的插值函数对采样信号进行重构，恢复原信号：```MATLABx_reconstructed = interp1(n, x_sample, t, 'linear'); % 线性插值```6. 重构信号分析观察重构信号与原始信号的波形，分析重构效果。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
竭诚为您提供优质文档/双击可除
信号采样实验报告
篇一：信号抽样实验报告
大连理工大学实验报告
学院（系）：专业：班级：
姓名：学号：组：___实验时间：实验室：实验台：
指导教师签字：成绩：
实验三信号抽样
一、实验目的
1学会运用mATLAb完成信号抽样及对抽样信号的频谱进行分析；2学会运用mATLAb改变抽样间隔，观察抽样后信号的频谱变化；3学会运用mATLAb对抽样后的信号进行重建。
二、习题
1.设有三个不同频率的正弦信号，频率分别为
f1?100hz,f2?200hz,f3?3800hz。
现在用抽样频率f3?3800hz对这三个正弦信号进行抽样，
用mATLAb命令画出各抽样信号的波形及频谱，并分析频率混叠现象。
解：分别写出三个频率正弦波的代码与图形：
（f1=100hZ的正弦信号）代码如下：Ts=1/3800;dt=0.0001;
t1=-0.008:dt:0.008;
ft=sin(2*pi*100*t1).*(ucT(t1+0.005)-ucT(t1-0.005)); subplot(221);
plot(t1,ft),gridon;
axis([-0.0060.006-1.11.1]);xlabel(Time(sec)),ylabel (f(t))title(正弦信号波形);
n=5000;k=-n:n;
w=2*pi*k/((2*n+1)*dt);Fw=dt*ft*exp(-j*t1*w);subplot (222);plot(w,abs(Fw));gridon;
axis([-300003000000.006]);xlabel(\omega),ylabel(F(w ));title(正弦信号的频谱);t2=-0.008:Ts:0.008;
fst=sin(2*pi*100*t2).*(ucT(t2+0.005)-ucT(t2-0.005)) ;subplot(223);
plot(t1,ft,:),holdon;stem(t2,fst),gridon;
axis([-0.0050.005-1.11.1]);xlabel(Time(sec)),ylabel (fs(t));title(抽样后的信
号),holdoff;Fsw=Ts*fst*exp(-j*t2*w);subplot(224);
plot(w,abs(Fsw)),gridon;axis([-300003000000.006]);x label(\omega),ylabel(Fs(w));title(抽样信号的频谱);
matlab波形如下：
100hZ正弦信号波形
0.5-0.5
-1-6
-3
100hZ正弦信号的频谱
F(w)
-3-4
-2
02Time(sec)
4x10
6
-3
-3
f(t)
-2-1012x10
3
4
?
100hZ抽样信号的频谱
100hZ抽样后的信号
-5
Fs(w)
0Time(sec)
5x10
-3
fs(t)
-3
-2-1012x10
3
4
?
其中单个正弦信号（未经抽样）的频谱放大后如下：（200hZ的正弦信号）代码如下：
Ts=1/3800;dt=0.0001;
t1=-0.003:dt:0.003;
ft=sin(2*pi*200*t1).*(ucT(t1+0.0025)-ucT(t1-0.0025) );subplot(221);
plot(t1,ft),gridon;
axis([-0.0030.003-1.11.1]);xlabel(Time(sec)),ylabel (f(t))title(200hZ正弦信号波形);n=5000;k=-n:n;
w=2*pi*k/((2*n+1)*dt);Fw=dt*ft*exp(-j*t1*w);subplot (222);plot(w,abs(Fw));gridon;
axis([-300003000000.003]);xlabel(\omega),ylabel(F(w ));title(200hZ正弦信号的频谱);t2=-0.003:Ts:0.003;
fst=sin(2*pi*200*t2).*(ucT(t2+0.0025)-ucT(t2-0.0025 ));subplot(223);
plot(t1,ft,:),holdon;stem(t2,fst),gridon;
axis([-0.0030.003-1.11.1]);xlabel(Time(sec)),ylabel (fs(t));
title(200hZ抽样后的信号),holdoff;
Fsw=Ts*fst*exp(-j*t2*w);subplot(224);
plot(w,abs(Fsw)),gridon;axis([-300003000000.003]);x label(\omega),ylabel(Fs(w));title(200hZ抽样信号的频谱);
matlab波形如下：
200hZ正弦信号波形
0.5-0.5
-1-3
-3
200hZ正弦信号的频谱
F(w)
-3-2
-1
01Time(sec)
2x10
3
-3
-3
f(t)
-2-1012x10
3
4
?
200hZ抽样信号的频谱
200hZ抽样后的信
号
-3
Fs(w)
-2
-1
01Time(sec)
2x10
3
-3
fs(t)
-3
-2-1012x10
3
4
?
（3800hZ正弦信号）代码如下：Ts=1/3800;dt=0.00001;
t1=-1/7600:dt:1/7600;
ft=sin(2*pi*3800*t1).*(ucT(t1+1/7600)-ucT(t1-1/7600 ));subplot(221);。