实验一离散时间信号与系统分析
信号与系统-离散时间域分析

滤波器性能评估
分析滤波器的幅频响应、 相频响应、群延迟等性能 指标,以评估滤波器的性 能。
数字调制与解调技术
ASK调制与解调
通过改变载波的振幅来 传递数字信息,实现 ASK调制,并通过相干 或非相干解调方法恢复 原始信号。
FSK调制与解调
利用不同频率的载波表 示不同的数字信息,实 现FSK调制,通过鉴频 器或锁相环等实现FSK 信号的解调。
分类
根据信号的性质和特征,离散时间信 号可分为周期信号和非周期信号、确 定信号和随机信号等。
离散时间系统定义及性质
定义
离散时间系统是一种对离散时间输入 信号进行变换或处理的系统,其输出 也是离散时间信号。
性质
离散时间系统具有线性、时不变性、 因果性、稳定性等性质,这些性质对 于系统的分析和设计具有重要意义。
离散时间信号处理重要性
数字信号处理基础
理论分析基础
离散时间信号处理是数字信号处理的 基础,对于数字通信、音频视频处理、 雷达声呐等领域具有重要意义。
离散时间信号和系统分析的理论和方法 可以推广到连续时间信号和系统,为信 号处理和分析提供统一的理论框架。
计算机处理方便
离散时间信号适合计算机处理,可以 通过算法实现各种复杂的信号处理和 变换。
06 实验:离散时间信号处理 实践
实验目的和要求
理解和掌握离散时间 信号的基本概念和性 质
培养实验操作能力和 分析解决问题的能力
熟悉离散时间信号的 处理方法和实现过程
实验内容和步骤
01
实验内容
02
生成离散时间信号
对信号进行基本运算(如加减、乘除、平移、翻转等)
03
实验内容和步骤
01
对信号进行频谱分析,观察信号 的频谱特性
第五章 离散时间信号与系统分析 (1)

§ 5-1 离散时间信号
2.典型离散时间信号 (1)单位采样信号(Unit Sample)
1 n 0 (n 0) (n 0)
δ(n)
1 -3 -2 -1 0 1 2 3 n
§ 5-1 离散时间信号
2.典型离散时间信号 (2)单位阶跃序列(Unit Step)
1 u n 0 (n 0) (n 0)
a yn i b f n k
i 0 i k 0 k
N
M
§ 5-2 离散时间系统
i 1.差分方程 i 0 (2)用差分方程描述的离散系统 其中,规定 a0 1 ,使得
a yn i b f n k
k 0 k
N
M
y n - ai y n i bk f n k i 1 k 1
(d)
§ 5-1 离散时间信号
2.典型离散时间信号 (4)因果矩形窗函数
1 (0 n N 1) GN n (其它) 0
GN(n)
u n u n N u n u N 1 n
1 -2 -1 0 1 2
… … N-1 N n
§ 5-1 离散时间信号
'
§ 5-2 离散时间系统
1.差分方程 (1)用差分方程近似微分方程 例5-1求近似描述图示RC低通网络的离散系统。 若用等间隔T对 u C t 采样,其在 t nT各点的采样值 为 uC nT 。由微分的定义知,当T足够小时,微分 可用前向差分近似 u C n 1T u C nT '
m>0
-3
0
2
n
m-3
实验一 离散时间信号与系统响应

班 级 学号 姓 名 同组人 实验日期 室温 大气压 成 绩实验题目: 实验一 离散时间信号与系统响应 一、实验目的1.观察离散系统的频率响应和单位脉冲响应并学会其应用。
2.掌握用MATLAB 实现线性卷积的方法及差分方程的求解方法。
3.了解数字信号采样率转换过程中的频谱特征。
4.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。
二、实验仪器计算机一台 MATLAB7.0软件三、实验原理在数字信号处理中,离散时间信号通常用序列{x(n)}表示。
离散时间系统在数学上定义为将输入序列x(n)映射成输出序列y(n)的唯一性变换或运算,亦即将一个序列变换成另一个序列的系统。
记为y(n)=T[x(n)],通常将上式表示成图()()[]x n y n T −−−→∙−−−→所示的框图。
算子T[∙]表示变换,对T[∙]加上种种约束条件,就可以定义出各类离散时间系统。
1.频率响应:在工程上进行时域分析和轨迹分析用频率响应法,它是分析和设计系统的一中有效经典的方法。
线性时不变系统输入输出关系y(n)=x(n)*h(n)。
H(ejw)是频率响应,离散时间系统的线性卷积,由理论学习我们可知,对于线性时不变离散系统,任意的输入信号()()()...(1)(1)(0)()(1)(1)...k x n x k n k x n n x n x n δδδδ∞=-∞=-=+-+++-+∑x (n )可以用δ(n )及其位移的线性组合来表示,即,当输入δ(n )时,系统的输出y(n)=h(n)。
2.卷积:y=conv(h,x),计算向量h 和x 的卷积,结果放在y 中。
由系统的线性移不变性质可以得到系统对x(n)的响应y(n)为()()()k y n x k h n k ∞=-∞=-∑,称为离散系统的线性卷积,简记为y(n)=x(n)*h(n),也就是说,通过系统的冲激响应,可以将输入信号与系统的冲激响应进行卷积运算,可求得系统的响应。
实验一 时域离散信号与系统(数字信号处理)

电子信息与自动化学院《数字信号处理》实验报告学号: 姓名: 实验名称: 实验一 时域离散信号与系统一、 实验目的(1) 了解常用的时域离散信号及其特点。
(2) 掌握MATLAB 产生常用时域离散信号的方法。
(3) 掌握时域离散信号简单的基本运算方法。
(4) 掌握求解离散时间系统脉冲响应和阶跃响应的方法。
(5) 进一步理解卷积定理,掌握应用线性卷积求解离散时间系统响应的基本方法。
(6) 掌握离散系统的响应特点。
二、 实验原理1. 典型离散信号的表示与产生方法1) 单位采样序列单位采样序列的表达式为1()00n n n δ=⎧=⎨≠⎩ 或 0()10n k δ⎧⎪-=⎨⎪⎩1n k n k k n N=≤≤≤ 下面的例子介绍了产生()n δ信号的方法。
读者可自行类比()n k δ-信号的产生方法。
2) 单位阶跃序列单位阶跃序列的表达式为1()0u n ⎧=⎨⎩0n n ≥下面的例子介绍了产生()u n 信号的方法。
3) 正(余)弦序列 正弦序列的表达式为0()sin()x n A n ωϕ=+连续时间信号与离散时间信号的联系可由下面的例子清楚地反映出来。
4) 实指数序列实指数序列的表达式为()n x n a =当||1a <时,()x n 的幅度随n 的增大而减小,序列逐渐收敛;当||1a >时,()x n 的幅度随n 的增大而增大,序列逐渐发散。
5) 随机序列在实际系统的研究和处理中,常常需要产生随机信号。
MATLAB 提供的rand 函数可以生成随机信号。
rand(1,N):产生[0,1]上均匀分布的随机序列。
randn(1,N):产生均值为0、方差为1的高斯随机序列,也就是白噪声序列。
2. 时域离散信号的基本运算1) 信号的移位在MATLAB 中给定离散信号()x n ,若信号()y n 定义为()()y n x n k =-,那么()y n 是信号()x n 在时间轴上的移位序列。
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。
实验一离散时间信号与系统时域分析

实验一离散时间信号与系统时域分析实验目的1学习MATLAB语言编程和调试技巧2学会简单的矩阵输入和图形表示法3掌握简单的绘图命令一实验目的1学习MATLAB语言编程和调试技巧2学会简单的矩阵输入和图形表示法3掌握简单的绘图命令二、实验原理本实验主要为了熟悉MATLAB环境,重点掌握简单的矩阵(信号)输入和绘图命令,特别是绘图命令tem()和plot()。
实验内容中涉及到信号的无失真采样、离散卷积运算和差分方程求解这三个主要的问题。
其基本原理分别如下:对一个模拟信号某(t)进行采样离散化某(n),为了不失真地从采样信号某(n)中恢复原始信号某(t),采样时必须满足采样定理,即采样频率必须大于等于模拟信号中最高频率分量的2倍。
一个离散时间系统,输入信号为某(n),输出信号为y(n),运算关系用T[﹒]表示,则输入与输出的关系可表示为y(n)=T[某(n)]。
(1)线性时不变(LTI)系统的输入输出关系可通过h(n)表示:y(n)=某(n)某h(n)=式中某表示卷积运算。
(2)LTI系统的实现可物理实现的线性时不变系统是稳定的、因果的。
这种系统的单位脉冲响应是因果的(单边)且绝对可和的,即:h(n)0,n0;nh(n)0在MATLAB语言中采用conv实现卷积运算,即:Y=conv(某,h),它默认从n=0开始。
常系数差分方程可以描述一个LTI系统,通过它可以获得系统的结构,也可以求信号的瞬态解。
利用MATLAB 自带的filter(),可以代替手工迭代运算求解系统的差分方程,求解的过程类似于对输入信号进行滤波处理。
三、实验内容1、试画出如下序列的波形(1)某(n)3(n3)(n2)2(n1)4(n1)2(n2)3(n3)(2)某(n)0.5R10(n)解:用MATLAB描述波形1(1)某=[3120-42-3];%矩阵输入某n=-3:1:3;%输入自变量n,以间隔为1从-3到3变化n实验目的1学习MATLAB语言编程和调试技巧2学会简单的矩阵输入和图形表示法3掌握简单的绘图命令tem(n,某);%tem()函数绘制火柴杆图,注意n,某元素个数必须相等某label('n');%横坐标显示nylabal('某(n)');%纵坐标显示某(n)grid;%绘制网格1(2)n=0:9;某=0.5.^n;tem(n,某);某label('n');ylabel('某(n)');gri实验目的1学习MATLAB语言编程和调试技巧2学会简单的矩阵输入和图形表示法3掌握简单的绘图命令2、用MATLAB计算序列{-201–13}和序列{120-1}的离散卷积,即计算某(n)2(n)(n2)(n3)3(n4)与h(n)(n)2(n1)(n3)解:用MATLAB描述波形。
离散时间的信号和系统(实验报告)

实验二、离散时间的信号和系统(实验报告)一、 实验目的:1、复习离散时间的信号和系统,复习离散时间重要类型的信号和它们的运算的实现。
2、复习离散时间信号理论中一些重要的结果,它们在数字信号处理中很有用。
二、 实验原理:1、典型序列单位采样序列;单位阶跃序列;实数指数序列;复数指数序列;正余弦序列;随机序列:MATLAB 可用rand(1,N)和randn(1,N)来生成;周期序列。
2、序列的运算 信号加;信号乘;改变比例 ;移位;折叠:fliplr(x);取样和:sum(x(n1:n2)) 取样积:prod(x(n1:n2));信号能量:sum(abs(x)^2); 信号功率:sum(abs(x)^2)/length(x)3、一些有用的结果 单位采样合成:奇偶合成:几何级数:序列相关:卷积运算:差分方程:在Matlab 中:三、 实验内容1、 单位阶跃响应clear all;clf;t=-4:4;t0=0;y=stepfun(t,t0);stem(t,y,'filled'); title('单位阶跃序列')xlabel('时间(t)');ylabel('幅值f(t)');axis([-4.5,4.5,-0.5,1.5]);∑∞-∞=-=k k n k x n x )()()(δ)()()(n x n x n x o e +=1||,110<-→∑∞=a aan n对∑∞-∞=-=n y x l l ny n x l r 称为移位),()()(,),(y x conv ∑∑==---=Mm Nk k m k n y a m n x b n y 01)()()(),,()(x a b filter n y =-4-2024-0.500.511.5单位阶跃序列时间(t)幅值f (t )2、实数指数序列 clf;k1=-1;k2=10; k=k1:k2; a=0.6; A=1; f=A*a.^k;stem(k,f,'filled'); title('指数序列')xlabel('时间(k)');ylabel('幅值f(k)');指数序列时间(k)幅值f (k )3、复数指数序列 clf;c = -(1/12)+(pi/6)*i; K = 2; n = 0:40;x = K*exp(c*n);subplot(2,1,1); stem(n,real(x)); ylabel('幅值f(k)'); title('实部'); subplot(2,1,2); stem(n,imag(x));xlabel('时间(k )');ylabel('幅值f(k)'); title('虚部');010203040幅值f (k )实部010203040时间(k )幅值f (k )虚部4、正余弦序列clf;k1=-20;k2=20; k=k1:k2; f=sin(k*pi/6); f1=cos(k*pi/6); subplot(2,1,1); stem(k,f,'filled'); title('正弦序列')xlabel('时间(k)');ylabel('幅值(k)'); subplot(2,1,2); stem(k,f1,'filled'); title('余弦序列')xlabel('时间(k)');ylabel('幅值(k)');正弦序列时间(k)幅值f (k )余弦序列时间(k)幅值f (k )5、随机序列 clf;R = 51;d = rand(1,R) % m = 0:R-1;stem (m,d','b');title('随机序列')xlabel('k');ylabel('f(k)');1020304050随机序列kf (k )clf;R = 51;d = randn(1,R) % m = 0:R-1; stem (m,d','b');title('随机序列')xlabel('k');ylabel('f(k)');1020304050随机序列kf (k )6、序列的运算给定序列x1=[1 2 3 4 5 6 7 8 9], ns1=-4; x2=[9 8 7 6 5 4 3 2 1], ns2=4求:1) x1+x2; 2) y3=x1×x2; 3) y1=0.5×x1+0.8×x2; 4) y2=0.3×x1(n)×δ(n-6)+0.8×δ(n-5)×x2(n); 5) x1和x2的反折序列; 6) x1(n)和x2(n)的功率; 7) y3=x1*x2 (线性卷积);(1) x1=[1 2 3 4 5 6 7 8 9]; x2=[9 8 7 6 5 4 3 2 1]; c=x1+x2; n=-4:1:4; stem(n,c);xlabel('n'); ylabel('幅度');-4-224c =10 10 10 10 10 10 10 10 10 (2) clc;f1=[1 2 3 4 5 6 7 8 9];f2=[9 8 7 6 5 4 3 2 1]; y3=f1.*f2; k=-4:4; stem(k,f);-4-224y3 =9 16 21 24 25 24 21 16 9(3)clc;f1=[1 2 3 4 5 6 7 8 9]; f2=[9 8 7 6 5 4 3 2 1]; k=-4:4;y1=0.5*f1+0.8*f2; stem(k,y);-4-2024y 1 =7.7000 7.4000 7.1000 6.8000 6.5000 6.2000 5.9000 5.6000 5.3000(4)clc;f1=[1 2 3 4 5 6 7 8 9]; f2=[9 8 7 6 5 4 3 2 1]; k1=-4;k2=4;k=k1:k2; n=5;f=[(k-n)==0]; n1=6;f3=[(k-n1)==0];y2=0.3*f3.*f1+0.8*f2.*f; stem(k,y);-4-2024y 2 = 0 0 0 0 0 0 0 0 0(5)clc;f1=[1 2 3 4 5 6 7 8 9]; f2=[9 8 7 6 5 4 3 2 1]; k=-4:4y=Fliplr(f1); subplot(2,1,1); stem(k,y); y1=Fliplr(f2); subplot(2,1,2); stem(k,y1);-4-2024-4-2024y =9 8 7 6 5 4 3 2 1 y1 =1 2 3 4 5 6 7 8 9(6)clc;f1=[1 2 3 4 5 6 7 8 9]; f2=[9 8 7 6 5 4 3 2 1]; n=length(f1);n1=length(f2);y=sum((abs(f1).^2))/n; subplot(2,1,1); stem(y);y1=sum((abs(f2).^2))/n1; subplot(2,1,2); stem(y1);0.511.520204000.511.5202040y = 31.6667 y1 = 31.6667(7)f1=[1 2 3 4 5 6 7 8 9];f2=[9 8 7 6 5 4 3 2 1]; y=conv(f1,f2); k=0:16; stem(k,y);05101520y =9 26 50 80 115 154 196 240 285 240 196 154 115 80 50 26 9。
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实验一 离散时间信号与系统分析一、实验目的1.掌握离散时间信号与系统的时域分析方法。
2.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。
3.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。
二、实验原理1.离散时间系统一个离散时间系统是将输入序列变换成输出序列的一种运算。
若以][⋅T 来表示这种运算,则一个离散时间系统可由下图来表示:图 离散时间系统输出与输入之间关系用下式表示)]([)(n x T n y =离散时间系统中最重要、最常用的是线性时不变系统。
2.离散时间系统的单位脉冲响应设系统输入)()(n n x δ=,系统输出)(n y 的初始状态为零,这是系统输出用)(n h 表示,即)]([)(n T n h δ=,则称)(n h 为系统的单位脉冲响应。
可得到:)()()()()(n h n x m n h m x n y m *=-=∑∞-∞= 该式说明线性时不变系统的响应等于输入序列与单位脉冲序列的卷积。
3.连续时间信号的采样采样是从连续信号到离散时间信号的过渡桥梁,对采样过程的研究不仅可以了解采样前后信号时域何频域特性发生的变化以及信号内容不丢失的条件,而且有助于加深对拉氏变换、傅氏变换、Z 变换和序列傅氏变换之间关系的理解。
对一个连续时间信号进行理想采样的过程可以表示为信号与一个周期冲激脉冲的乘积,即:)()()(ˆt t x t xT a a δ=其中,)(ˆt xa 是连续信号)(t x a 的理想采样,)(t T δ是周期冲激脉冲 ∑∞-∞=-=m T mT t t )()(δδ 设模拟信号)(t x a ,冲激函数序列)(t T δ以及抽样信号)(ˆt xa 的傅立叶变换分别为)(Ωj X a 、)(Ωj M 和)(ˆΩj X a,即 )]([)(t x F j X a a =Ω)]([)(t F j M T δ=Ω)](ˆ[)(ˆt x F j X a a=Ω 根据连续时间信号与系统中的频域卷积定理,式(2.59)表示的时域相乘,变换到频域为卷积运算,即)]()([21)(ˆΩ*Ω=Ωj X j M j X a a π其中⎰∞∞-Ω-==Ωdt e t x t x F j X t j a a a )()]([)( 由此可以推导出∑∞-∞=Ω-Ω=Ωk s a a jk j X T j X )(1)(ˆ 由上式可知,信号理想采样后的频谱是原来信号频谱的周期延拓,其延拓周期等于采样频率。
根据香农定理,如果原信号是带限信号,且采样频率高于原信号最高频率的2倍,则采样后的离散序列不会发生频谱混叠现象。
4.有限长序列的分析对于长度为N 的有限长序列,我们只观察、分析在某些频率点上的值。
⎩⎨⎧-≤≤=n N n n x n x 其它010),()(一般只需要在π2~0之间均匀的取M 个频率点,计算这些点上的序列傅立叶变换:∑-=-=10)()(N n jn j k k e n x e X ωω其中,M k k /2πω=,1,,1,0-=M k 。
)(ωj e X 是一个复函数,它的模就是幅频特性曲线。
三、主要实验仪器及材料微型计算机、Matlab 软件(或TC 编程环境)。
四、实验内容1.知识准备认真复习离散信号与系统、单位脉冲响应、抽样定理等有关内容,阅读本实验原理与方法。
2.编制信号产生子程序,用于产生实验中要用到的信号序列(1)单位脉冲序列单位脉冲序列⎩⎨⎧≠===0,00,1)()(n n n n x b δ (2)系统单位脉冲响应序列)3()2(5.2)1(5.2)()(-+-+-+=n n n n n h b δδδδ(3)理想采样信号序列对信号)()cos()(t u t Ae t x t a Ω=-α进行理想采样,可以得到一个理想的采样信号序列)()cos()(n u nT Ae nT x nT Ω=-α,1000≤≤n 。
其中A 为幅度因子,α是衰减因子,Ω是频率,T 为采样周期。
这几个参数要在实验过程中输入,以产生不同的)(n x 。
首先产生理想采样信号序列a x (n),使A =444.128, a =50π2,Ω=50π2。
然后改变参数A =1,a =0.4,Ω=2.0734,产生理想采样信号序列a x (n)。
3.离散信号、系统和系统响应的分析观察信号x b (n )和系统h b (n )的时域和频域特性;利用线性卷积求信号通过系统以后的响应。
比较系统响应和信号的时域和幅频特性。
注意它们之间有无差异,绘出图形。
4.分析理想采样信号序列的特性产生理想采样信号序列,使:(1)首先选用采样频率为1000Hz ,T=1/1000,观察所得理想采样信号的幅频特性,在折叠频率以内和给定的理想幅频特性无明显差异,并作记录。
(2)改变采样频率为300Hz ,T=1/300,观察所得理想采样信号的幅频特性曲线的变化,并作记录。
(3)进一步减小采样频率为200Hz ,T=1/200,观察频谱混叠现象是否明显存在,说明原因,并记录此时的幅频特性曲线。
5. 卷积定律的验证。
采用参数A =444.128, a =50π2,Ω=50π2, T=1/1000,将)(n x a 和系统)(n h b 的傅氏变换相乘,直接求得)(k j e Y ω,将得到的幅频特性曲线和先求)(n y 后再求得的幅频特性曲线进行比较,观察二者有无差异。
验证卷积定律。
五、思考题1.线性时不变系统的输出的长度与输入和系统的单位冲激响应的长度有什么关系?2. 对信号进行理想抽样时,抽样频率不同,相应理想采样序列傅立叶变换频谱的数字频率度量是否都相同7它们所对应的模拟频率是否相同?为什么?六、实验报告要求1.简述实验原理及目的。
2. 总结在上机实验内容中要求比较时域、幅频曲线差异部分内容的结果,定性分析它们正确与否,并简要说明这些结果的含义。
3.总结实验所得主要结论。
4.简要回答思考题。
附:实验一 离散时间系统分析参考程序部分参考程序四、2.(1),(2)的参考程序:――――――――――――――――――――――――――――%单位脉冲序列)(n x b 的时域和幅频特性%在MatLab 中,这一函数可以用zeros 函数实现:n=1:50;x=zeros(1,50); %MatLab 中数组的下标从1开始x(1)=1;close all;subplot(3,1,1);stem(x);title('单位冲击信号序列x(n)');k=-24:25;X=x*(exp(-j*pi/25)).^((n-1)'*k);magX=abs(X);subplot(3,1,2);stem(magX);title('单位冲击信号序列的幅度谱');angX=angle(X);subplot(3,1,3);stem(angX);title('单位冲击信号序列的相位谱');%以下是)(n h b 的时域和幅频特性n=1:50;x=zeros(1,50);x(1)=1;x(2)=2.5;x(3)=2.5;x(4)=1;close all;subplot(3,1,1);stem(x);title(系统'单位脉冲响应信号序列');k=-24:25;X=x*(exp(-j*pi/25)).^((n-1)'*k);magX=abs(X);subplot(3,1,2);stem(magX);title('系统频率响应的幅度谱');angX=angle(X);subplot(3,1,3);stem(angX);title('系统频率响应的相位谱')%以下矩形脉冲序列)(n x c 的时域和幅频特性(没有要求做,仅作参考) n=1:50;x=sign(sign(10-n)+1);close all;subplot(3,1,1);stem(x);title('矩形脉冲序列');k=-24:25;X=x*(exp(-j*pi/25)).^((n-1)'*k);magX=abs(X);subplot(3,1,2);stem(magX);title('矩形脉冲序列傅立叶变换的幅度谱');angX=angle(X);subplot(3,1,3);stem(angX);title('矩形脉冲序列傅立叶变换的相位谱');四、2.(3)的参考程序:―――――――――――――――――――――――――――――――― n=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; %ω符号在MatLab 中不能输入,用w 代替 x=A*exp(-a*(n-1)*T).*cos(w0*(n-1)*T); %pi 是MatLab 中定义的π %close allfiguresubplot(3,1,1);stem(n-1,x); %绘制x (n )的图形title('理想采样信号序列x(n)'); %设置结果图形的标题k=-24:25;%W=(pi/25)*k;X=x*(exp(-j*pi/25)).^((n-1)'*k);magX=abs(X); %绘制x (n )的幅度谱subplot(3,1,2);stem(n-1,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(n-1,angX);title('理想采样信号序列的相位谱');四、3. 的参考程序()(n x a 要用b x (n)代替):%卷积计算%在MatLab 中提供了卷积函数conv ,即y=conv (n ,h ),调用十分方便。
%信号)(n x a 和系统单位脉冲响应)(n h b 的卷积n=1:50;hb=zeros(1,50);hb(1)=1;hb(2)=2.5;hb(3)=2.5;hb(4)=1;close all;subplot(3,1,1);stem(hb);title('系统单位脉冲响应hb[n]');m=1:50;T=0.001;A=444.128;a=50*sqrt(2.0)*pi;w0=50*sqrt(2.0)*pi;x=A*exp(-a*(m-1)*T).*cos(w0*(m-1)*T);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]');四、5. 的参考程序%参考程序clearhb=zeros(1,50);hb(1)=1;hb(2)=2.5;hb(3)=2.5;hb(4)=1;m=1:50;T=0.001;A=444.128;a=50*sqrt(2.0)*pi;w0=50*sqrt(2.0)*pi;x=A*exp(-a*(m-1)*T).*cos(w0*(m-1)*T);n=1:50;k=-24:25;X=x*(exp(-j*pi/25)).^((n-1)'*k);magX=abs(X);%绘制信号x(n)傅立叶变换的幅度谱subplot(3,2,1);stem(magX);title('输入信号傅立叶变换的幅度谱');angX=angle(X); %绘制x(n)的相位谱subplot(3,2,2);stem(angX);title('输入信号傅立叶变换的相位谱');Hb=hb*(exp(-j*pi/25)).^((n-1)'*k);magHb=abs(Hb); %绘制hb(n)的幅度谱subplot(3,2,3);stem(magHb);title('系统单位频率响应的幅度谱');angHb=angle(Hb); %绘制hb(n)的相位谱subplot(3,2,4);stem(angHb);title('系统频率响应的相位谱');n=1:99;k=1:99;y=conv(x,hb);Y=y*(exp(-j*pi/25)).^((n-1)'*k);magY=abs(Y); %绘制y(n)的幅度谱subplot(3,2,5);stem(magY);title('输出信号傅立叶变换的幅度谱');angY=angle(Y); %绘制y(n)的相位谱subplot(3,2,6);stem(angY);title('输出信号傅立叶变换的相位谱');%将以下验证的结果显示figureXHB=X.*Hb;subplot(4,1,1);stem(abs(XHB));title('x(n)的幅度谱与hb(n)的幅度谱相乘');axis([0,50,0,8000])subplot(4,1,2);stem(abs(Y));title('y(n) 傅立叶变换的幅度谱');axis([0,50,0,8000])angXHB=angle(XHB); %绘制y(n)的相位谱subplot(4,1,3);% stem(unwrap(angXHB));stem(angXHB);axis([0,50,0,6])title('输出x(n)信号的频谱与hb(n)的频谱相乘的相位谱'); angY=angle(Y); %绘制y(n)的相位谱subplot(4,1,4);stem(angY);axis([0,50,0,6])% stem(unwrap(angY));title('输出y(n)信号傅立叶变换的相位谱');。