数字信号处理实验二

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数字信号处理实验报告(实验二)

数字信号处理实验报告(实验二)

实验二 时域采样与频域采样1. 实验目的:(1) 掌握模拟信号采样前后频谱的变化,以及如何选择采样频率才能使采样后的信号不丢失信息。

(2) 掌握频率域采样会引起时域周期化的概念,以及频率域采样定理及其对频域采样点数选择的指导作用。

(3) 会用MATLAB 语言进行时域抽样与信号重建的方法,以及频域抽样与恢复时程序的编写方法。

2. 实验原理:了解时域采样定理的要点,理解理想采样信号)(ˆt xa 和模拟信号)(t x a 之间的关系,了解频域采样定理的要点,掌握这两个采样理论的结论:“时域采样频谱周期延拓,频域采样时域信号周期延拓”。

3. 实验内容:(1)时域采样理论的验证。

给定模拟信号,)()sin()(0t u t Ae t x t a Ω=-α式中A=444.128,α=502π,0Ω=502πrad/s(2)用DFT(FFT)求该模拟信号的幅频特性,选取三种采样频率,以验证时域采样理论。

(3)编写实验程序,计算)(1n x 、)(2n x 和)(3n x 的幅度特性,并绘图显示。

观察分析频谱混叠失真。

(4)频域采样理论的验证。

给定信号如下:⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-≤≤+=其它02614271301)(n n n n n x(5)编写程序分别对频谱函数()FT[()]j X e x n ω=在区间]2,0[π上等间隔采样32和16点,得到)()(1632k X k X 和,再分别对)()(1632k X k X 和进行32点和16点IFFT ,得到)()(1632n x n x 和。

(6)分别画出()j X e ω、)()(1632k X k X 和的幅度谱,并绘图显示x(n)、)()(1632n x n x 和的波形,进行对比和分析,验证总结频域采样理论。

4. 思考题:如果序列x(n)的长度为M ,希望得到其频谱()j X e ω在]2,0[π上的N 点等间隔采样,当N<M 时, 如何用一次最少点数的DFT 得到该频谱采样?答:将长序列分段分段计算,这种分段处理方法有重叠相加法和重叠保留法两种。

数字信号处理第二版(实验二) 信号的采样与重建

数字信号处理第二版(实验二) 信号的采样与重建

实验二信号的采样与重建一,实验目的(1)通过观察采样信号的混叠现象,进一步理解奈奎斯特采样频率的意义。

(2)通过实验,了解数字信号采样转换过程中的频率特征。

(3)对实际的音频文件作内插和抽取操作,体会低通滤波器在内插和抽取中的作用。

二,实验内容(1)采样混叠,对一个模拟信号Va(t)进行等间采样,采样频率为200HZ,得到离散时间信号V(n).Va(t)由频率为30Hz,150Hz,170Hz,250Hz,330Hz的5个正弦信号的加权和构成。

Va(t)=6cos(60pi*t)+3sin(300pi*t)+2cos(340pi*t)+4cos(500pi*t )+10sin(660pi*t)观察采样后信号的混叠效应。

程序:clear,close all,t=0:0.1:20;Ts=1/2;n=0:Ts:20;V=8*cos(0.3*pi*t)+5*cos(0.5*pi*t+0.6435)-10*sin(0.7*pi*t);Vn=8*cos(0.3*pi*n)+5*cos(0.5*pi*n+0.6435)-10*sin(0.7*pi*n);subplot(221)plot(t,V),grid on,subplot(222)stem(n,Vn,'.'),gridon,05101520-40-200204005101520-40-2002040(2)输入信号X(n)为归一化频率f1=0.043,f2=0.31的两个正弦信号相加而成,N=100,按因子M=2作抽取:(1)不适用低通滤波器;(2)使用低通滤波器。

分别显示输入输出序列在时域和频域中的特性。

程序:clear;N=100; M=2;f1=0.043; f2=0.31; n=0:N-1;x=sin(2*pi*f1*n)+sin(2*pi*f2*n); y1=x(1:2:100);y2=decimate(x,M,'fir'); figure(1);stem(n,x(1:N));title('input sequence'); xlabel('n');ylabel('fudu'); figure(2); n=0:N/2-1; stem(n,y1);title('output sequence without LP'); xlabel('n');ylabel('fudu'); figure(3); m=0:N/M-1;stem(m,y2(1:N/M));title('output sequence with LP'); xlabel('n');ylabel('fudu'); figure(4);[h,w]=freqz(x);plot(w(1:512),abs(h(1:512)));title('frequency spectrum of the input sequence'); xlabel('w');ylabel('fudu'); figure(5);[h,w]=freqz(y1);plot(w(1:512),abs(h(1:512)));title('frequency spectrum of the output sequence without LP'); xlabel('w');ylabel('fudu'); figure(6);[h,w]=freqz(y2);plot(w(1:512),abs(h(1:512)));title('frequency spectrum of the output sequence without LP'); xlabel('w');ylabel('fudu');0102030405060708090100-2-1.5-1-0.500.511.52input sequencenf u d u05101520253035404550-2-1.5-1-0.500.511.52output sequence without LPnf u d u05101520253035404550-1.5-1-0.50.511.5output sequence with LPnf u d u0.511.522.533.505101520253035404550frequency spectrum of the input sequencewf u d u00.51 1.52 2.53 3.551015202530frequency spectrum of the output sequence without LPwf u d u00.51 1.52 2.53 3.5510152025frequency spectrum of the output sequence without LPwf u d u(3)输入信号X(n)为归一化频率f1=0.043,f2=0.31的两个正弦信号相加而成,长度N=50,内插因子为2.(1)不适用低通滤波器;(2)使用低通滤波器。

数字信号处理实验报告(二)

数字信号处理实验报告(二)

数字信号处理第二次实验报告学院:信息工程学院班级:2012级电子信息工程*班姓名:学号:20125507**指导老师:实验四:IIR数字滤波器设计及软件实现一、实验目的1、熟悉双线性变换设计IIR滤波器的原理与方法2、掌握IIR滤波器的MATLAB实现方法二、实验原理简述IIR数字滤波器间接法基本设计过程:1、将给定的数字滤波器的指标转换成过渡模拟滤波器的指标;2、设计过渡模拟滤波器;3、将过渡模拟滤波器系统函数转换成数字滤波器的系统函数三、程序与图形1、%-----------------信号产生函数mstg---------------function st=mstg %功能函数的写法%产生信号序列向量st,并显示st的时域波形和频谱%st=mstg 返回三路调幅信号相加形成的混合信号,长度N=1600N=1600 %N为信号st的长度。

Fs=10000;T=1/Fs;Tp=N*T; %采样频率Fs=10kHz,Tp为采样时间t=0:T:(N-1)*T;k=0:N-1;f=k/Tp;fc1=Fs/10; %第1路调幅信号的载波频率fc1=1000Hz,fm1=fc1/10; %第1路调幅信号的调制信号频率fm1=100Hzfc2=Fs/20; %第2路调幅信号的载波频率fc2=500Hzfm2=fc2/10; %第2路调幅信号的调制信号频率fm2=50Hzfc3=Fs/40; %第3路调幅信号的载波频率fc3=250Hz,fm3=fc3/10; %第3路调幅信号的调制信号频率fm3=25Hzxt1=cos(2*pi*fm1*t).*cos(2*pi*fc1*t); %产生第1路调幅信号xt2=cos(2*pi*fm2*t).*cos(2*pi*fc2*t); %产生第2路调幅信号xt3=cos(2*pi*fm3*t).*cos(2*pi*fc3*t); %产生第3路调幅信号st=xt1+xt2+xt3; %三路调幅信号相加fxt=fft(st,N); %计算信号st的频谱%-------绘制st的时域波形和幅频特性曲线-----subplot(2,1,1)plot(t,st);grid;xlabel('t/s');ylabel('s(t)');axis([0,Tp/8,min(st),max(st)]);title('(a) s(t)的波形')subplot(2,1,2)stem(f,abs(fxt)/max(abs(fxt)),'.');grid;title('(b) s(t)的频谱') axis([0,Fs/5,0,1.2]);xlabel('f/Hz');ylabel('幅度')-10123t/ss (t )(b) s(t)的频谱f/Hz幅度2、%-------实验4-2--------- clear all;close allFs=10000;T=1/Fs; %采样频率%调用信号产生函数mstg 产生由三路抑制载波调幅信号相加构成的复合信号st st=mstg;fp=280;fs=450; %下面wp,ws,为fp,fs 的归一化值范围为0-1wp=2*fp/Fs;ws=2*fs/Fs;rp=0.1;rs=60; %DF 指标(低通滤波器的通、阻带边界频)[N,wp]=ellipord(wp,ws,rp,rs); %调用ellipord 计算椭圆DF 阶数N 和通带截止频率wp[B,A]=ellip(N,rp,rs,wp); %调用ellip 计算椭圆带通DF 系统函数系数向量B 和A[h,w]= freqz(B,A);y1t=filter(B,A,st); %滤波器软件实现 figure(2);subplot(2,1,1); plot(w,20*log10(abs(h))); axis([0,1,-80,0]) subplot(2,1,2);t=0:T:(length(y1t)-1)*T; plot(t,y1t);%axis([0,1,-80,0])-10123t/ss (t )(b) s(t)的频谱f/Hz幅度-80-60-40-20000.020.040.060.080.10.120.140.16-1-0.500.511.53、%-------实验4-3---------fpl=440;fpu=560;fsl=275;fsu=900;wp=[2*fpl/Fs,2*fpu/Fs];ws=[2*fsl/Fs,2*fsu/Fs];rp=0.1;rs=60;[N,wp]=ellipord(wp,ws,rp,rs); %调用ellipord 计算椭圆DF 阶数N 和通带截止频率wp[B,A]=ellip(N,rp,rs,wp); %调用ellip 计算椭圆带通DF 系统函数系数向量B 和A[h,w]= freqz(B,A); y2t=filter(B,A,st);figure(3);subplot(2,1,1);plot(w,20*log10(abs(h))); axis([0,1,-80,0]) subplot(2,1,2);t=0:T:(length(y2t)-1)*T; plot(t,y2t);00.20.40.60.81-80-60-40-20000.020.040.060.080.10.120.140.16-2-10124、%-------实验4-4--------- fp=900;fs=550;wp=2*fp/Fs;ws=2*fs/Fs;rp=0.1;rs=60; %DF 指标(低通滤波器的通、阻带边界频)[N,wp]=ellipord(wp,ws,rp,rs);%调用ellipord 算椭圆DF 阶数N 通带截止频率 [B,A]=ellip(N,rp,rs,wp,'high'); %调用ellip 计算椭圆带通DF 系统函数系数向量B 和A[h,w]= freqz(B,A); y3t=filter(B,A,st);figure(4);subplot(2,1,1); plot(w,20*log10(abs(h))); axis([0,1,-80,0]) subplot(2,1,2);t=0:T:(length(y3t)-1)*T; plot(t,y3t);-80-60-40-20000.020.040.060.080.10.120.140.16-2-1012四、实验结果分析由图可见,三个分离滤波器指标参数选取正确,损耗函数曲线达到所给指标。

数字信号处理 实验二

数字信号处理  实验二

实验二离散时间信号时域表示一、实验类型:验证性实验二、实验目的1)掌握序列的产生方法;2)熟悉关于序列的简单运算;3)序列及其运算结果的可视化表示。

三、实验内容和步骤1)编写sy2_1.m程序文件,生成单位抽样序列和单位阶跃序列(n=-10~20),用图形显示。

2)编写sy2_2.m程序文件,生成一个实数值的指数序列(n=0~35,a=1.2),用图形显示。

3)编写sy2_3.m程序文件,生成扫频正弦序列X(n)=cos(pi*n2/200)(n=0~100),用图形显示。

4)编写sy2_4,m程序文件以实现下列功能:用rand函数随机产生噪声,加在一个已知的确定信号上,然后采用三点滑动平均算法y(n)=1/3(x[n-1]+x[n]+x[n+1])实现信号的平滑,用图形显示平滑后的信号。

四、实验结果及分析1)单位阶跃 sy2_1.mn=-10:20;y=[zeros(1,10),1,ones(1,20)];stem(n,y);2) 单位抽样sy2_1_1.mn=-10:20;y=[zeros(1,10),1,zeros(1,20)]; stem(n,y);3) 扫频正弦序列sy2_3.mn=0:1:100;f=cos(pi*n.^2/200);stem(n,f);4)指数序列sy2_2.mn=0:35;a=1.2;y=a.^n;stem(n,y);5)sy2_4.mN=128n=1:N;x=0.5-rand(1,N);stem(n,x);y=1.5*sin(60*pi*n*0.001); z=x+y;plot(n,z);-2-1.5-1-0.50.511.52五、问题思考:Legend 命令的作用是什么?解:添加AXES 里每条线的标识。

数字信号处理实验报告一二

数字信号处理实验报告一二

数字信号处理课程实验报告实验一 离散时间信号和系统响应一. 实验目的1. 熟悉连续信号经理想采样前后的频谱变化关系,加深对时域采样定理的理解2. 掌握时域离散系统的时域特性3. 利用卷积方法观察分析系统的时域特性4. 掌握序列傅里叶变换的计算机实现方法,利用序列的傅里叶变换对离散信号及系统响应进行频域分析二、实验原理1. 采样是连续信号数字化处理的第一个关键环节。

对采样过程的研究不仅可以了解采样前后信号时域和频域特性的变化以及信号信息不丢失的条件,而且可以加深对离散傅里叶变换、Z 变换和序列傅里叶变换之间关系式的理解。

对连续信号()a x t 以T 为采样间隔进行时域等间隔理想采样,形成采样信号: 式中()p t 为周期冲激脉冲,()a x t 为()a x t 的理想采样。

()a x t 的傅里叶变换为()a X j Ω:上式表明将连续信号()a x t 采样后其频谱将变为周期的,周期为Ωs=2π/T 。

也即采样信号的频谱()a X j Ω是原连续信号xa(t)的频谱Xa(jΩ)在频率轴上以Ωs 为周期,周期延拓而成的。

因此,若对连续信号()a x t 进行采样,要保证采样频率fs ≥2fm ,fm 为信号的最高频率,才可能由采样信号无失真地恢复出原模拟信号ˆ()()()a a xt x t p t =1()()*()21()n a a a s X j X j P j X j jn T π∞=-∞Ω=ΩΩ=Ω-Ω∑()()n P t t nT δ∞=-∞=-∑计算机实现时,利用计算机计算上式并不方便,因此我们利用采样序列的傅里叶变换来实现,即而()()j j n n X e x n e ωω∞-=-∞=∑为采样序列的傅里叶变换2. 时域中,描述系统特性的方法是差分方程和单位脉冲响应,频域中可用系统函数描述系统特性。

已知输入信号,可以由差分方程、单位脉冲响应或系统函数求出系统对于该输入信号的响应。

(完整版)数字信号处理实验二

(完整版)数字信号处理实验二
xlabel('时间序号n'); ylabel('振幅');
y = filter(num,den,x,ic);
yt = a*y1 + b*y2;
d = y - yt;
subplot(3,1,1)
stem(n,y);
ylabel('振幅');
title('加权输入: a \cdot x_{1}[n] + b \cdot x_{2}[n]的输出');
subplot(3,1,2)
%扫频信号通过2.1系统:
clf;
n = 0:100;
s1 = cos(2*pi*0.05*n);
s2 = cos(2*pi*0.47*n);
a = pi/2/100;
b = 0;
arg = a*n.*n + b*n;
x = cos(arg);
M = input('滤波器所需的长度=');
num = ones(1,M);
三、实验器材及软件
1.微型计算机1台
2. MATLAB 7.0软件
四、实验原理
1.三点平滑滤波器是一个线性时不变的有限冲激响应系统,将输出延时一个抽样周期,可得到三点平滑滤波器的因果表达式,生成的滤波器表示为
归纳上式可得
此式表示了一个因果M点平滑FIR滤波器。
2.对线性离散时间系统,若y1[n]和y2[n]分别是输入序列x1[n]和x2[n]的响应,则输入
plot(n, y);
axis([0, 100, -2, 2]);
xlabel('时间序号 n'); ylabel('振幅');

数字信号处理实验二DFT 和FFT

数字信号处理实验二DFT 和FFT

实验二DFT 和FFT一.实验内容1.认真复习周期序列DFS、有限长序列DFT 的概念、旋转因子的定义、以及DFS 和DFT的性质等有关内容;复习基2-FFT 的基本算法,混合基-FFT 的基本算法、Chirp-Z 变换的算法等快速傅立叶变换的方法。

2.掌握有限长序列的循环移位、循环卷积的方法,对序列共轭对称性的含义和相关内容加深理解和掌握,掌握利用DFT 分析序列的频谱特性的基本方法。

3.掌握FFT 算法的基本原理和方法、Chirp-Z 变换的基本原理和方法,掌握利用FFT 分析序列的频谱特性的方法。

4.熟悉利用MATLAB 进行序列的DFT、FFT 的分析方法。

二.实验内容a. 设周期序列x~(n)={ …,0,1,2,3,0,1,2,3,0,1,2,3,….},求该序列的离散傅立叶级数X(k) = DFS[x~(n)],并画出DFS 的幅度特性。

在matlab中新建函数dfs:function [Xk]=dfs(xn,N)n=0:1:N-1;k=0:1:N-1;Wn=exp(-j*2*pi/N);nk=n'*k;Wnk=Wn.^nk;Xk=xn*Wnk;在matlab中输入以下代码:xn=[0,1,2,3];k=0:1:3;N=4;Xk=dfs(xn,N);y=abs(Xk);stem(k,y);title('周期序列的离散傅立叶级数');生成图像如下:由定义可知,对于周期序列,根据离散傅里叶级数公式即可求出,实验中显示了一个周期的傅里叶级数。

b. 设周期方波序列为x(n)=⎩⎨⎧+≤≤++≤≤)1-1)N (m n (01)-L mN n 1(mN L mN (m=0,,....2,1±±)其中N 为基波周期,L/N 是占空比。

(1) 用L 和N 求| X (k) |的表达式;(2) 当L 和N 分别为:L=5,N=20;L=5,N=40;L=5,N=60 以及L=7,N=60 时画出DFS 的幅度谱;(3) 对以上结果进行讨论,总结其特点和规律。

数字信号处理实验报告一二

数字信号处理实验报告一二

数字信号处理课程实验报告实验一 离散时间信号和系统响应一. 实验目的1. 熟悉连续信号经理想采样前后的频谱变化关系,加深对时域采样定理的理解2. 掌握时域离散系统的时域特性3. 利用卷积方法观察分析系统的时域特性4. 掌握序列傅里叶变换的计算机实现方法,利用序列的傅里叶变换对离散信号及系统响应进行频域分析二、实验原理1. 采样是连续信号数字化处理的第一个关键环节。

对采样过程的研究不仅可以了解采样前后信号时域和频域特性的变化以及信号信息不丢失的条件,而且可以加深对离散傅里叶变换、Z 变换和序列傅里叶变换之间关系式的理解。

对连续信号()a x t 以T 为采样间隔进行时域等间隔理想采样,形成采样信号: 式中()p t 为周期冲激脉冲,()a x t 为()a x t 的理想采样。

()a x t 的傅里叶变换为()a X j Ω:上式表明将连续信号()a x t 采样后其频谱将变为周期的,周期为Ωs=2π/T 。

也即采样信号的频谱()a X j Ω是原连续信号xa(t)的频谱Xa(jΩ)在频率轴上以Ωs 为周期,周期延拓而成的。

因此,若对连续信号()a x t 进行采样,要保证采样频率fs ≥2fm ,fm 为信号的最高频率,才可能由采样信号无失真地恢复出原模拟信号ˆ()()()a a xt x t p t =1()()*()21()n a a a s X j X j P j X j jn T π∞=-∞Ω=ΩΩ=Ω-Ω∑()()n P t t nT δ∞=-∞=-∑计算机实现时,利用计算机计算上式并不方便,因此我们利用采样序列的傅里叶变换来实现,即而()()j j n n X e x n e ωω∞-=-∞=∑为采样序列的傅里叶变换2. 时域中,描述系统特性的方法是差分方程和单位脉冲响应,频域中可用系统函数描述系统特性。

已知输入信号,可以由差分方程、单位脉冲响应或系统函数求出系统对于该输入信号的响应。

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个信号,再对输出信号进行分析。
2.2在2.1的基础上编写num=ones[1 -1],运行程序得出结论。
2.4分别用扫频信号通过2.1、2.2的系统,进行比较分析。
2.7分别计算出y1[n]和y2[n],得到yt[n];再利用filter函数求得y[n],计算差值输出,比较y[n]和yt[n]。
2.20根据impz函数的调用方式,得到
%扫频信号通过2.1系统:
clf;
n = 0:100;
s1 = cos(2*pi*0.05*n);
s2 = cos(2*pi*0.47*n);
a = pi/2/100;
b = 0;
arg = a*n.*n + b*n;
x = cos(arg);
M = input('滤波器所需的长度=');
num = ones(1,M);
num = [0.9 -0.45 0.35 0.002] den = [1 0.71 -0.46 -0.62],再调用impz函数,画出图像。
2.23首先产生序列x[n],把它作为四阶系统的输入,生成y[n]。然后将同样的输入x[n]应用到第一级得到y1[n]。接着用相同的方法得到y2[n]。最后求得两者的差,并画出图像。
三ห้องสมุดไป่ตู้实验器材及软件
1.微型计算机1台
2. MATLAB 7.0软件
四、实验原理
1.三点平滑滤波器是一个线性时不变的有限冲激响应系统,将输出延时一个抽样周期,可得到三点平滑滤波器的因果表达式,生成的滤波器表示为
归纳上式可得
此式表示了一个因果M点平滑FIR滤波器。
2.对线性离散时间系统,若y1[n]和y2[n]分别是输入序列x1[n]和x2[n]的响应,则输入
title('输出信号');
axis;
2.7运行程序P2.3,对由加权输入得到的y[n]与在相同权系数下输出y1[n]和y2[n]相加得到的yt[n]进行比较,这两个序列是否相等?该系统是线性系统吗?
% Program P2_3
clf;
n = 0:40;
a = 2;b = -3;
x1 = cos(2*pi*0.1*n);
xlabel('时间序号n'); ylabel('振幅');
title('信号#2');
subplot(2,2,3);
plot(n, x);
axis([0, 100, -2, 2]);
xlabel('时间序号n'); ylabel('振幅');
title('输入信号');
subplot(2,2,4);
a = pi/2/100;
b = 0;
arg = a*n.*n + b*n;
x = cos(arg);
M = input('滤波器所需的长度=');
num = [1 -1];
y = filter(num,1,x)/M;
subplot(2,2,1);
plot(n, s1);
axis([0, 100, -2, 2]);
y = filter(num,1,x)/M;
subplot(2,2,1);
plot(n, s1);
axis([0, 100, -2, 2]);
xlabel('时间序号n'); ylabel('振幅');
title('信号#1');
subplot(2,2,2);
plot(n, s2);
axis([0, 100, -2, 2]);
x2 = cos(2*pi*0.4*n);
x = a*x1 + b*x2;
num = [2.2403 2.4908 2.2403];
den = [1 -0.4 0.75];
ic = [0 0];
y1 = filter(num,den,x1,ic);
y2 = filter(num,den,x2,ic);
s2 = cos(2*pi*0.47*n);
x = s1+s2;
M = input('滤波器所需的长度=');
num = ones(1,M);
y = filter(num,1,x)/M;
subplot(2,2,1);
plot(n, s1);
axis([0, 100, -2, 2]);
xlabel('时间序号n'); ylabel('振幅');
在M=2的基础上,线性时不变系统由y[n]=0.5(x[n]+x[n-1])变成y[n]=0.5(x[n]-x[n-1]),则在MATLAB上,程序P2.1更改:
num可以直接表示为num=[1 -1],通用的表达式为:num=[1 -ones(1,M-1)]。
得到图像为
2.4修改程序P2.1,用一个长度为101、最低频率为0、最高频率为0.5的扫频正弦信号作为输入信号(见程序P1.7),计算其输出信号。你能用该系统对扫频信号的响应来解释习题Q2.1和习题Q2.2的结果吗?
2.28分别用conv函数和filter函数求得输出,进行图像比较。
六、实验记录(数据、图表、波形、程序等)
2.1对M=2,运行上述程序,生成输入x[n]=s1[n]+s2[n]的输出信号。输入x[n]的哪个分量被该离散时间系统抑制?
% Program P2_1
clf;
n = 0:100;
s1 = cos(2*pi*0.05*n);
的输出响应为
则系统称为线性系统。
3.对于离散时不变系统,若y1[n]是x1[n]的响应,则输入
x[n]=x1[n-n0]
的输出响应为
y[n]=y1[n-n0]
则称系统为时不变系统。
五、实验步骤
2.1首先利用MATLAB产生一个高频正弦信号和一个低频正弦信号,利用两个信号生成一个输入信号,接着利用filter函数生成输出信号,最后利用plot函数画出4
title('冲激响应'); grid;
2.20修改程序P2.5,产生如下因果线性时不变系统的冲激响应的前45个样本:
clf;
N = 45;
num = [0.9 -0.45 0.35 0.002];
den = [1 0.71 -0.46 -0.62];
y = impz(num,den,N);
stem(y);
plot(n, y);
axis([0, 100, -2, 2]);
xlabel('时间序号n'); ylabel('振幅');
title('输出信号');
axis;
%扫频信号通过2.2系统:
clf;
n = 0:100;
s1 = cos(2*pi*0.05*n);
s2 = cos(2*pi*0.47*n);
stem(n,yt);
ylabel('振幅');
title('加权输出: a \cdot y_{1}[n] + b \cdot y_{2}[n]');
subplot(3,1,3)
stem(n,d);
xlabel('时间序号n');ylabel('振幅');
title('差信号');
2.12运行程序P2.4并比较输出序列y[n]和yd[n-10]。这两个系列之间有什么关系?该系统是时不变系统吗?
2.19运行程序P2.5,生成式(2.15)所给离散时间系统的冲激响应。
% Program P2_5
clf;
N = 40;
num = [2.2403 2.4908 2.2403];
den = [1 -0.4 0.75];
y = impz(num,den,N);
stem(y);
xlabel('时间序号n'); ylabel('振幅');
xlabel('时间序号n'); ylabel('振幅');
title('输入信号');
subplot(2,2,4);
plot(n, y);
axis([0, 100, -2, 2]);
xlabel('时间序号n'); ylabel('振幅');
title('输出信号');
axis;
2.2若线性时不变系统由y[n]=0.5(x[n]+x[n-1])变成y[n]=0.5(x[n]-x[n-1]),对输入x[n]=s1[n]+s2[n]的影响是什么?
xlabel('时间序号n'); ylabel('振幅');
title('冲激响应'); grid;
2.23运行程序P2.6,计算输出序列y[n]和y2[n]以及差值信号d[n]。Y[n]和y2[n]相等吗?
ic = [0 0];
y = filter(num,den,x,ic);
yd = filter(num,den,xd,ic);
d = y - yd(1+D:41+D);
subplot(3,1,1)
stem(n,y);
ylabel('振幅');
title('输出y[n]'); grid;
subplot(3,1,2)
plot(n, x);
axis([0, 100, -2, 2]);
xlabel('时间序号n'); ylabel('振幅');
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