实验二-时域抽样与频域抽样
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。
西交大《信号与系统》《数字信号处理》教学大纲
西安交通大学《信号与系统B》课程教学大纲（说明：信通系应该学的是《信号与系统A》，但是找不到A的大纲。
只找到了西交大电子、计算机等专业的《信号与系统B》的大纲，因为用的教材是一样的，大家就凑活着用吧）英文名称：Signals and Systems B课程编号：INFT3014学时：68 （讲课60 ，实验8 ）；学分：4.0 开课时间：秋季学期适用对象：电子科学与技术、计算机科学与技术专业、光信息科学与技术专业先修课程：数学分析（工程类）或高等数学、电路使用教材及参考书：1. 阎鸿森、王新凤、田惠生编《信号与线性系统》，西安交通大学出版社，1999 年8 月第一版2. [ 美] A.V. 奥本海姆等著，刘树棠译，《信号与系统》（第二版），西安交通大学出版社，1998 年一.课程性质、目的和任务“信号与系统”是电气与电子信息类各专业本科生继“电路”或“电路分析基础”课程之后必修的重要主干课程。
该课程主要研究确知信号的特性，线性时不变系统的特性，信号通过线性时不变系统的基本分析方法，信号与系统分析方法在某些重要工程领域的应用，以及数字信号处理的基础知识。
通过本课程的学习，使学生掌握信号分析、线性系统分析及数字信号处理的基本理论与分析方法，并对这些理论与方法在工程中的某些应用有初步了解。
为适应信息科学与技术的飞速发展及在相关专业领域的深入学习打下坚实的基础。
同时，通过习题和实验，学生应在分析问题与解决问题的能力及实践技能方面有所提高。
该课程是学习《现代通信原理》、《自动控制理论》等后续课程所必备的基础。
二.教学基本要求通过本课程的学习，在掌握连续时间信号与系统和离散时间信号与系统分析以及数字信号处理的基本理论和方法方面应达到以下基本要求：1. 掌握信号与系统的基本概念，信号与系统的描述方法，基本信号的特性，系统的一般性质，系统的互联，增量线性系统的等效方法。
2. 掌握信号分解的基本思想及信号在时域、频域和变换域进行分解的基本理论及描述方法。
7频域采样
一、频域采样与频域采样定理
设任意序列x(n)旳Z变换为 X (z) x(n)zn n
而且X(z)旳收敛域包括单位圆。以2/N为采样间隔，
在单位圆上对X(z)进行等间隔采样得到
N 1
j2k n
XN
(k)
X
(z)
j2 k
ze N
x(n)e N
n0
实质上， X N (k)是对x(n)旳频谱函数 X (ej ) 旳等间隔采样 因为 X (ej ) 以2为周期，所以 X N (k) 是以N为周期旳频域序列。
❖ 频 率 响 应 旳 内 插 函 数 (w) 具 有 线 性 相 位.
（4）抽样后序列能否无失真恢复原时域信号
（5）注意点
❖ DFT 变 换 对 旳 一 一 对 应 关 系 也 是 由 此 而 得 到 保 证 旳.
❖实 际 上 , 在 我 们 从 连 续 傅 里 叶 变 换 引 出 DFT 时, 也 只 有 按 此 条 件 对 频 域 进 行 抽 样, 才 能 在 最 后 正 确 导 出 DFT 变 换 对 定 义式.
（2）分析
将x(n)旳频域函数 X (e j ) ，按每七天期 N点抽样，得到
一周期序列X~ (k) ,再反变换回时域,得到变换成果~xN (n) ,
是一周期延拓旳序列，且与原序列x(n) 有如下关系
~xN (n)
x(n rN )
r
即 频 域 按 每 周 期 N 点 抽 样, 时 域 便 按 N 点 周 期 延 拓.
2、那 么 用 N 个 X(k) 也 一 定 能 完 整 地 表 示 出 X(z) 以 及 频 率 响 应 [即 单 位 圆 上 旳 X(z)].
3、还原过 程 ：先 把 N 个 X(k) 作 IDFT 得 到 x(n), 再 把 x(n) 作 Z 变 换 便 得 到 X(z)。
时域抽样
n
x (t nT ) xT (t )
例:已知x(t)，求x2(t)。
x(t) 1 0
x (t+2) x2(t) 1 x (t)
xT (t )
n
x (t nT )
1
t
x (t-2)
1
0
1
2
t
抽样
连续信号频谱X(jw)与理想抽样信号频谱Xs(jw)的关系
m
xa m T m T ht d
m
x m T ht m T
a
m
xa m T sin c[
T
t m T ]
*输出=原信号抽样点的值与内插函数乘积和。
抽样
3）内插函数 sin c[ (t mT )] 的特性： T
0.8 π
X ( e j )
1 T
抽样
0
w sam 2w m
wm T wm
1 T
2π 2w m
内插函数波形
在抽样点mT上，其值为1;其余抽样点上， 其值为0。这保证了各抽样点上信号值不变。
抽样
4) xa t xa m Tsin c[ t m T] 的说明 T m
（1）在抽样点上，信号值不变； （2）抽样点之间的信号则由各抽样函 数波形的延伸叠加而成。 xa (t )
信号的抽样
•连续信号频谱X(jΩ)与抽样信号频谱X (ejw )的关系 •时域抽样定理 •抗混叠滤波
•信号的重建
•连续信号的离散处理
抽样
本节主要介绍模拟信号与数字信号 之间相互转换的基本数学原理。 为了利用数字系统来处理模拟信号， 必须先将模拟信号转换成数字信号，在 数字系统中进行处理后在转换成模拟信 号。其典型框图如下：
信号抽样与抽样定理
（1）信号在时域周期化，周期为 T ，则频谱离散化，
抽样间隔为 ω0＝2π/T。 （2）信号在时域抽样，抽样间隔为 TS ，则频谱周期化，
重复周期为 ωS＝2π/TS 。
四、频域抽样与频域抽样定理
矩形单脉冲信号的频谱 F ( ) E Sa 0
2
m0 Sa 2 m
( ns m0 )
四、频域抽样与频域抽样定理
f 0 t
E
F0 ( )
E
2
0
a
E
2
t
2
0
2
f1 t
b
F1
E 0
T 0
2
T
c
E
2
t
2
0
2
d
f s t
E 0 Ts
T
Fs
二、时域抽样定理
时域抽样定理：一个频谱受限的信号 f (t) ，如果频谱只占据 , m m
的范围，则信号 f (t)可以用等间隔的抽样值
样间隔 Ts 不大于 2f
1
m
f (nTs ) 唯一地表示，只要抽
，其中 f m为信号的最高频率，
或者说，抽样频率 f s 满足条件
通常把满足抽样定理要求的最低抽样频率 f s 2 f m 称为奈奎斯特频率， 1 1 把最大允许的抽样间隔 Ts 称为奈奎斯特间隔 。 fs 2 fm
如何从抽样信号中恢复原连续信号，以及在什么条件下才可以无失
真地由抽样信号恢复原连续信号。著名的抽样定理对此作了明确而精 辟的回答。
抽样定理在通信系统、信息传输理论、数字信号处理等方面占有十 分重要的地位，该定理在连续时间信号与系统和离散时间信号与系统、 数字信号与系统之间架起了一座桥梁。该定理从理论上回答了为什么 可以用数字信号处理手段解决连续时间信号与系统问题。
第四章 信号的频域分析 6 信号的时域抽样
(aliasing)。
信号的时域抽样和频域抽样
x(t ) x[k ]
时域抽样
CTFT DTFT
周期化
~ X (e ) X [m]
j 频域抽样
IDTFT
IDFS
X ( jw )
1 T
n
X (j
2 πn
T
)
x[k ] 周期化
1 X s ( jw ) X [ j(w nws )] T n
X s ( jw )
1 T
0 wm
w
ws 2.5wm
X [ j(w w s )]
X ( jw )
...
ws wm
0
X [ j(w w s )]
ws /2 wm ws
...
w
一、 信号的时域抽样
1、信号抽样的理论分析
一、 信号的时域抽样
3、抽样定理的工程应用 许多实际工程信号不满足带限条件
h(t ) x(t )
X ( jw )
抗 混
低通滤波器
H ( jw ) 1
0
w
x1 (t )
X 1 ( jw )
1
1
wm
0
wm w
wm
0
wm
w
一、 信号的时域抽样
3、抽样定理的工程应用 混叠误差与截断误差比较
X s ( jw )
理想抽样信号的频谱分析
抽样信号xs(t)频谱与抽样间隔T关系：
X ( jw )
1
wm
1 X s ( jw ) X [ j(w nws )] T n
X s ( jw )
matlab验证频域采样定理
实验二 频域采样定理时域采样定理：设x(t)是一个有限时宽的信号，即在m t t >时x(t)=0，若m t T 20>或mt f210<，则x(t)可以唯一地由其频谱样本)(0ωk X ,k= ,2,1,0±± 确定。
下面通过一个例子来验证频域采样定理。
（1） 首先产生一个三角波序列x(n),长度为M=40。
（2） 计算N=64时的X(k)=DFT[x(n)],图示x(n)和X(k)。
（3） 对X(k)在[0,π2]上进行32点抽样，得到X1k =X(2k)，k=0,1,…,31。
（4） 求X1k 的32点IDFT ，即x1(n)=IDFT[X1(k)]。
（5） 绘制x1((n))32的波形图。
程序清单如下： M=40;N=64;n=0:M;xa=[0:floor(M/2)];xb=ceil(M/2)-1:-1:0; xn=[xa,xb] Xk=fft(xn,64); X1k=Xk(1:2:N) x1n=ifft(X1k,32); nc=0:4*N/2;xc=x1n(mod(nc,N/2)+1);subplot(3,2,1);stem(n,xn,'.');ylabel('x(n)');title('40 points x(n)') subplot(3,2,2);k1=0:N-1;stem(k1,abs(Xk),'.');ylabel('|X(k)|'); title('64 points DFT[x(n)]')subplot(3,2,3);k2=0:N/2-1;stem(k2,abs(X1k),'.');ylabel('|X1(k)|'); title('get X1(k) from X(k)')subplot(3,2,4);n1=0:N/2-1;stem(n1,x1n,'.');ylabel('x1(n)'); title('32 points IDFT[X(k)]=x1(n)')subplot(3,2,5);stem(nc,xc,'.');ylabel('x1((n))32'); title('periodic x1(n)')程序运行结果如下：x (n )|X (k )||X 1(k )|x 1(n )32 points IDFT[X 2(k)]=x1(n)x 1((n ))32由图看出，在频域[0,π2]上采样点数N=32小于离散信号x(n)的长度M=40，所以产生时域混叠现象，不能由X1(k)恢复出原序列x(n)。
抽样定理——精选推荐
抽样定理实验⼀抽样定理实验⼀、实验⽬的1、了解抽样定理在通信系统中的重要性2、掌握⾃然抽样及平顶抽样的实现⽅法3、理解低通采样定理的原理4、理解实际的抽样系统5、理解低通滤波器的幅频特性对抽样信号恢复的影响6、理解低通滤波器的相频特性对抽样信号恢复的影响7、理解平顶抽样产⽣孔径失真的原理8、理解带通采样定理的原理⼆、实验内容1、验证低通采样定理原理2、验证低通滤波器幅频特性对抽样信号恢复的影响3、验证低通滤波器相频特性对抽样信号恢复的影响4、验证带通抽样定理原理5、验证孔径失真的原理三、实验原理抽样定理原理：⼀个频带限制在（0，H f ）内的时间连续信号()m t ，如果以T ≤H f 21秒的间隔对它进⾏等间隔抽样，则()m t 将被所得到的抽样值完全确定。
（具体可参考《信号与系统》）我们这样开展抽样定理实验：信号源产⽣的被抽样信号和抽样脉冲经抽样/保持电路输出抽样信号，抽样信号经过滤波器之后恢复出被抽样信号。
抽样定理实验的原理框图如下：抽样/保持被抽样信号抽样脉冲低通滤波器抽样恢复信号图1抽样定理实验原理框图抽样/保持被抽样信号抽样脉冲低通滤波器抽样恢复信号低通滤波器图2实际抽样系统为了让学⽣能全⾯观察并理解抽样定理的实质，我们应该对被抽样信号进⾏精⼼的安排和考虑。
在传统的抽样定理的实验中，我们⽤正弦波来作为被抽样信号是有局限性的，特别是相频特性对抽样信号恢复的影响的实验现象不能很好的展现出来，因此，这种⽅案放弃了。
另⼀种⽅案是采⽤较复杂的信号，但这种信号不便于观察，如错误!未找到引⽤源。
所⽰：被抽样信号抽样恢复后的信号图3复杂信号抽样恢复前后对⽐你能分辨错误!未找到引⽤源。
中抽样恢复后信号的失真吗因此，我们选择了⼀种不是很复杂，但⼜包含多种频谱分量的信号：“3KHz正弦波”+“1KHz正弦波”，波形及频谱如所⽰：图1被抽样信号波形及频谱⽰意图对抽样脉冲信号的考虑⼤家都知道，理想的抽样脉冲是⼀个⽆线窄的冲激信号，这样的信号在现实系统中是不存在的，实际的抽样脉冲信号总是有⼀定宽度的，很显然，这个脉冲宽度（简称脉宽）对抽样的结果是有影响的，这就是课本上讲的“孔径失真”，⽤不同的宽度的脉冲信号来抽样所带来的失真程度是不⼀样的，为了让⼤家能很好地理解和观察孔径失真现象，我们将抽样脉冲信号设计为脉宽可调的信号，在实验中⼤家可以⼀边调节脉冲宽度，⼀边从频域和时域两个⽅⾯来观察孔径失真现象。
《数字信号处理教学课件》3.10 抽样定理
c2
1
1
2 1
1
0
2 1
指数形式的频谱图
F n 1
0.15
n
0.15
0.25
0.5
1.12
1
1.12
0.5
2 1
2 1
2 1 1
0
1
1
1
0
0.15
2 1
0.25
例3-10-1
BACK 例如音频信号：0～3.4KHz，
fs 2 fm
信号无失真恢复
抽样频谱 连续信号：
恢复
在满足时域抽样定理条件下使 T s s 2 F Fs H , 其中H 0 s 2 矩形函数H(w)与Fs(w)相乘。 即将f (t )的抽样f s t 施于“理想低通滤波器”H ,
可从f s t 的频谱Fs 无失真地选出f (t )的F ， 再由滤波器输出端恢复f(t)。
二、频域抽样定理
根据时域和频域对称性，可推出频域抽样定理
c f (t ) f (nTs ) Sa[ c (t nTs )] n
偶函数
变 量 置 换
时分复用
n n F ( ) F Sa t ( ) m t tm n m
若信号 f (t ) 为时限信号，它集中在 tm tm 的时间范围内，若在频域中， 以不大于 1 2tm 的频率间隔对 f (t ) 的频谱 F ( ) 进行抽样，则抽样后的频谱 F1 ( )可以唯一 地表示原信号。
f (t ) d t
与平方可积条件相同，这一条件保证了每一系数Fn都 是有限值，因为
实验四时域抽样与频域抽样
频域抽样实验结果分析
频域抽样实验的原理
实验过程及数据采集
实验结果展示及分析
结果与理论预期的对比
抽样定理的验证与讨论
实验结果展示：通过图表和数据 展示实验结果
实验误差分析：讨论实验误差产 生的原因和影响
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
抽样定理验证：分析实验结果是 否符合抽样定理
结论与讨论：总结实验结果，提 出对抽样定理的进一步理解和思 考
数据分析：对实验数据进行处理和分析，比较不同抽样方法的性能指标
结果展示：将实验结果以图表、表格等形式展示，便于观察和比较
结论总结：根据实验结果总结实验结论，分析实验中存在的问题和改进方 向
05
实验结果分析
时域抽样实验结果分析
信号恢复效果：通过时域抽样，成功恢复原始信号，无明显失真。 抽样率对恢复效果的影响：随着抽样率的提高，信号恢复效果越好。 抗噪声性能：在加入噪声的情况下，时域抽样仍能较好地恢复原始信号。 适用性分析：适用于各种类型的信号，具有较强的通用性。
频域抽样的基本概念
添加项标题
频域抽样是信号处理中的一种重要方法，通过对信号的频域进行 采样和重构，实现对信号的频域分析和处理。
添加项标题
频域抽样的基本原理是将信号的频谱进行离散化处理，通过对离 散化后的频谱进行采样和重构，得到信号的频域表示。
添加项标题
频域抽样的主要应用包括信号分析、数字信号处理、通信等领域， 是数字信号处理中的重要概念之一。
06
实验总结与思考题
实验总结
实验目的：掌握四时域抽样与频域抽样的基本原理和实现方法 实验过程：详细记录了实验步骤和数据采集、处理的过程 实验结果：对实验结果进行了详细的分析和比较，得出结论 实验反思：总结了实验中的不足和需要改进的地方，提出了改进方案和未来研究方向
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实验二-时域抽样与频域抽样
数字信号处理及实验实验报告实验
题目
时域抽样与频域抽样
姓名MY
T 组别班
级
学
号
【实验目的】
加深理解连续时间信号离散化过程中的数学概念和物理概念，掌握时域抽样定理的基本内容。
掌握由抽样序列重建原连续信号的基本原理与实现方法，理解其工程概念。
加深理解频谱离散化过程中的数学概念和物理概念，掌握频域抽样定理的基本内容。
【实验原理】
离散系统在处理信号时，信号必须是离散的序列。
因此，在利用计算机等离散系统分析处理连续时间信号时必须对信号进行离散化处理。
时域抽样定理给出了连续信号抽样过程中信号不失真的约束条件；对于基带信号，信号抽样频率f大于等于2倍的信号最高频率fm，即 f ≥fm 。
信号的重建使信号抽样的逆过程。
非周期离散信号的频谱是连续的。
计算机在分析离散信号的频谱时，必须将其连续频谱离散化。
频域抽样定理给出了连续频谱抽样过程中信号不失真的约束条件。
【实验结果与数据处理】
1、为了观察连续信号时域抽样时抽样频率对抽样过程的影响，在[0，0.1]区间
上以50HZ的抽样频率对下列3个信号分别进行抽样，试画出抽样后序列的波形，并分析产生不同波形的原因，提出改进措施。
（1）x1(t)=cos(2π*10t)
（2）x2(t)=cos(2π*50t)
（3）x3(t)=cos(2π*100t)
程序代码如下:
clc,clear,close all
t0=0:0.001:0.1;
Fs=50;
t=0:1/Fs:0.1;
figure(1)
x1=cos(2*pi*10*t0);
plot(t0,x1,'r')
hold on
x=cos(2*pi*10*t); stem(t,x);
hold off
figure(2)
x2=cos(2*pi*50*t0); plot(t0,x2,'r')
hold on
x=cos(2*pi*50*t); stem(t,x);
hold off
figure(3)
x3=cos(2*pi*100*t0); plot(t0,x3,'r')
hold on
x=cos(2*pi*100*t); stem(t,x);
hold off
图 1 x1(t)=cos(2π*10t)
图 2 x2(t)=cos(2π*50t)
图 3 x3(t)=cos(2π*100t)
2、产生幅度调制信号X(t)=cos(2πt)cos（200πt），推导其频率特性，确定抽样频率，并绘出波形。
程序代码如下:
clc,clear,close all
t0=0:0.01:5;
Fs=2;
t=0:1/Fs:5;
figure(1)
x1=cos(2*pi.*t0).*(cos(200*pi.*t0));
plot(t0,x1,'r')
grid on
hold on
x=cos(2*pi*t).*(cos(200*pi*t));
stem(t,x);
hold off
图 4 X(t)= cos（2πt）cos（200πt）
3、对连续信号x(t)=cos(4πt)进行抽样以得到离散序列，并进行重建。
（1）生成信号x(t)=cos(4πt),，时间t=0:0.001:4，画出x(t)的波形。
clc,clear,close all
figure(1)
t0=0:0.001:4;
x1=cos(4*pi*t0);
plot(t0,x1,'r')
hold on
图5 x(t)=cos(4*π*t)
（2）以f=10Hz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h=Sa*(πt/T)(T=1/f)恢复连续时间信号，画出重建信号x(t)的波形。
比较是否相同，为什么?
clc,clear,close all
figure(1)
hold on
t0=0:0.001:4;
x1=cos(4*pi*t0);
plot(t0,x1,'r')
Fs=10;
t=0:1/Fs:1;
x=cos(4*pi*t);
stem(t,x);
hold off
figure(2)
subplot(2,2,[1,2])
plot(t0,x1,'r')
title('原信号')
subplot(2,2,[3,4])
Fs=10;
t1=0:1/Fs:4;
y0=cos(4.*pi.*t1);
hold on
t2=-2:1/Fs:2;
h=sinc((pi.*t2).*10);
y=conv(y0,h);
t3 = -2:1/Fs:6;
plot(t3,y,'r')
title('重建信号')
axis([0 4 -1 1]);
hold off
图 6
图7
（2）抽样频率改为f=3Hz,重做（2）
clc,clear,close all
figure(1)
hold on
t0=0:0.001:4;
x1=cos(4*pi*t0);
plot(t0,x1,'r')
Fs=3;
t=0:1/Fs:1;
x=cos(4*pi*t);
stem(t,x);
figure(2)
subplot(2,2,[1,2])
plot(t0,x1,'r')
title('原信号')
subplot(2,2,[3,4])
t1=0:1/Fs:4;
y0=cos(4.*pi.*t1);
hold on
t2=-2:1/Fs:2;
h=sinc((pi.*t2).*10);
y=conv(y0,h);
t3 = -2:1/Fs:6;
plot(t3,y,'r')
title('重建信号')
axis([0 4 -1 1]);
hold off
图 8
图 9
【实验结论与分析】
思考题：
将语音信号转换为数字信号时，抽样频率一般为多少？答：
语音信号的频率范围为300Hz到3.4KHz。
由抽样频率公式可知：一般应选取2倍左右，约为6.8KHz。