数据分析与信号处理-试题(大作业)
信号处理与数据分析 邱天爽作业答案(Part2)
对于 n 0 ，则有
y ( n)
pn
( 3)
1
p 1
1 1 1 1 3n ( ) n 1 ( ) p ( ) n 1 1 2 3 3 p 0 3 1 3
因此：
3n ,n 0 y (n) 2 ( 1 ), n 0 2
（a）画出 x(t ) 和 h(t ) 的图形如下图所示： 0 1
利用该图形，得到 y(t ) x(t ) h(t ) 如图所示：
因此，
t ,0 t , t 1 y (t ) 1 t ,1 t (1 ) 0, otherwise
k
( 3)
1
1
1
k
u ( n k 1)
k 1
( 3 ) u (n k 1)
k
用 p 代替 k -1 则，
1 y ( n ) ( ) p 1 u ( n p ) p0 3
对于 n 0 ，则有
1 1 1 1 y ( n ) ( ) p 1 1 3 3 2 p 0 1 3
2.（P24,课后习题 1.7）计算卷积并画出结果曲线
1 x ( n) u ( n 1), h( n) u ( n 1) 3
-n
解：利用定义可知，
y ( n) x ( n) h( n)
k
x ( k ) h( n k )
1 ( ) k u ( k 1)u ( n k 1) k 3
1.4
1.2
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0 -20
信号处理行业数据分析与应用考试
信号处理行业数据分析与应用考试（答案见尾页）一、选择题1. 信号处理行业数据分析的常用方法有哪些？A. 波斯谱分析B. 小波变换C. 矩阵分析D. 频谱分析2. 在信号处理中，以下哪个参数常用于评估信号质量？A. 信噪比B. 噪声功率C. 线性度D. 传递函数3. 以下哪个选项是频域分析的代表？A. 能量守恒B. 傅里叶变换C. 矩阵对角化D. 最大似然估计4. 信号处理中，以下哪个技术可用于实现信号的分离和识别？A. 卡尔曼滤波B. 神经网络C. 零均值漂移D. 高斯过程5. 在数字信号处理中，以下哪种算法常用于滤波和信号重建？A. 中值滤波B. 巴特沃斯滤波C. 各向异性扩散D. K-均值聚类6. 信号处理行业中，以下哪个软件或工具常用于分析和处理信号？A. MATLABB. PythonC. SPSSD. Excel7. 以下哪个选项是信号处理中的一种线性变换？A. 平方和B. 微分方程C. 积分D. 快速傅里叶变换（FFT）8. 在信号处理中，以下哪个概念常用于描述信号的周期性？A. 相位B. 指数C. 谐波D. 频率9. 信号处理行业中，以下哪个领域的研究最常涉及算法优化？A. 语音识别B. 图像处理C. 机器学习D. 自动驾驶10. 以下哪个选项是信号处理中的一种非线性变换？A. 对数变换B. 线性回归C. 逻辑回归D. 放射变换11. 信号处理行业数据分析的常用方法有哪些？A. 描述性统计B. 假设检验C. 回归分析D. 时间序列分析E. 机器学习12. 在信号处理行业中，以下哪个参数常用于评估信号质量？A. 信噪比B. 码间干扰C. 谐波失真D. 信号衰减E. 频谱宽度13. 以下哪个选项是信号处理在通信系统中的应用？A. 语音识别B. 图像处理C. 音频编码D. 数据压缩E. 机器学习14. 在数字信号处理中，以下哪个算法用于实现快速傅里叶变换（FFT）？A. 欧拉公式B. 复数指数函数C. 离散余弦函数D. 快速傅里叶级数15. 信号处理行业中，以下哪个技术用于模拟信号的数字化？A. 采样B. 滤波C. 量化D. 编码E. 解码16. 在雷达系统中，以下哪个功能用于检测和定位目标？A. 雷达成像B. 雷达成像处理C. 目标检测D. 目标定位E. 雷达成像重建17. 信号处理在生物医学工程中的应用有哪些？A. 心电图（ECG）B. 脑电图（EEG）C. 成像技术（如MRI和CT）D. 超声波治疗E. 医学图像处理18. 在无线通信系统中，以下哪个技术用于确保信号在传输过程中的稳定性？A. 信道编码B. 信道估计C. 扩频技术D. 调制技术E. 频谱管理19. 信号处理在金融领域的应用有哪些？A. 金融信号分析B. 风险管理C. 投资组合优化D. 交易策略开发E. 信用评分20. 在遥感技术中，以下哪个功能用于从卫星获取地表信息？A. 遥感成像B. 遥感图像解译C. 遥感图像增强D. 遥感图像分类E. 遥感图像三维建模21. 信号处理行业的现状及未来发展趋势是什么？A. 信号处理行业正处于快速发展阶段，未来将更加注重创新和智能化。
信号处理-习题(答案)
数字信号处理习题解答 第二章 数据采集技术基础2.1 有一个理想采样系统，其采样角频率Ωs =6π，采样后经理想低通滤波器H a (j Ω)还原，其中⎪⎩⎪⎨⎧≥Ω<Ω=Ωππ30321)(，，j H a 现有两个输入，x 1（t ）=cos2πt ，x 2（t )=cos5πt 。
试问输出信号y 1(t ），y 2（t ）有无失真?为什么？分析:要想时域采样后能不失真地还原出原信号，则采样角频率Ωs 必须大于等于信号谱最高角频率Ωh 的2倍,即满足Ωs ≥2Ωh 。
解：已知采样角频率Ωs =6π，则由香农采样定理，可得 因为x 1(t )=cos2πt ，而频谱中最高角频率πππ32621=<=Ωh ，所以y 1(t ）无失真；因为x 2（t )=cos5πt ，而频谱中最高角频率πππ32652=>=Ωh ，所以y 2(t ）失真。
2.2 设模拟信号x （t ）=3cos2000πt +5sin6000πt +10cos12000πt ,求：（1） 该信号的最小采样频率；（2） 若采样频率f s =5000Hz,其采样后的输出信号； 分析：利用信号的采样定理及采样公式来求解。
错误!采样定理采样后信号不失真的条件为：信号的采样频率f s 不小于其最高频率f m 的两倍，即f s ≥2f m错误!采样公式)()()(s nT t nT x t x n x s===解:（1）在模拟信号中含有的频率成分是f 1=1000Hz,f 2=3000Hz ，f 3=6000Hz∴信号的最高频率f m =6000Hz由采样定理f s ≥2f m ,得信号的最小采样频率f s =2f m =12kHz （2）由于采样频率f s =5kHz ，则采样后的输出信号⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛-⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛++⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛-+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫⎝⎛====n n n n n n n n n n n f n x nT x t x n x s s nTt s522sin 5512cos 13512cos 10522sin 5512cos 35112cos 105212sin 5512cos 3562cos 10532sin 5512cos 3)()()(πππππππππππ 说明:由上式可见,采样后的信号中只出现1kHz 和2kHz 的频率成分，即kHzf f f kHzf f f ss 25000200052150001000512211======，，若由理想内插函数将此采样信号恢复成模拟信号,则恢复后的模拟信号()()t t t f t f t y ππππ4000sin 52000cos 132sin 52cos 13)(21-=-=可见，恢复后的模拟信号y (t ) 不同于原模拟信号x （t ），存在失真，这是由于采样频率不满足采样定理的要求,而产生混叠的结果。
信号处理与数据分析 邱天爽作业答案第四章
号恢复 y(t ) 的采样周期 T 的范围。 解： y(t ) 利用傅里叶变换的性质，我们可以得到：
Y ( j)=X 1 ( j)X 2 ( j)
因此 Y ( j )=0， 1000 。这说明 y(t ) 的奈奎斯特采样频率为 2 1000 2000 ，采样周期最多维
2 2000 10 3 sec，因此采样周期 T 必须满足 T 103 sec，才能从采样信号中恢复 y(t ) 。
1 X ( j)=75X ( j) ，因此 0 的最大值为 50 。 T
3.( 书 稿 4.15) 设 x1 ( t ) 和 x2 ( t ) 均 为 带 限 信 号 ， 它 们 的 频 谱 满 足 X 1 ( j) 0, | | 1000 ，
X 2 ( j) 0, | | 2000 。若 y (t ) x1 (t ) x2 (t ) ，对 y(t ) 进行单位冲激序列采样，试给出保证能从采样后信
sin(4000 t ) x (t ) t （3）
2
，因此采样频率至少为 2(4000 ) 8000 。
4000
，因此采样频率至少为 2(4000 ) 8000 。
4000
（3） x(t ) 对应的 X ( j) 可以看作两个举行脉冲的卷积，且两脉冲均在 至少为 2(8000 ) 16000 。
100
100
通过冲击序列采样的结果为：
G ( j)= 1 X ( j( ks )) T
其中 T 2 / s 1 / 75 ，因此 G(j) 如下图所示
250
100
100
250
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
很显然，当不存在频谱交叠时，即 50 ， G ( j)=
信号处理大作业
若信号中有周期成分，则自相关函数也有周期性。例题中正弦信号的自相关函数为余弦函数。
FFT变换能有效降低时域信号的信噪比阀值，即具有良好的信号识别能力。能够看出信号幅值、相位的变化情况。而自相关变换却不可以。
s=s0+v;
subplot(2,1,1),plot(t,s),title('输入信号')
y=filtfilt(bz,az,s);
y1=filter(bz,az,s);
subplot(2,1,2),plot(t,y,t,y1,':'),title('输出信号'),xlabel('时间/s')
legend('filtfilt','filter')
bz =
1.0e-003 *
0.0604 0.3020 0.6039 0.6039 0.3020 0.0604
az =
1.0000 -3.9823 6.4281 -5.2458 2.1610 -0.3591
频率特性图像为2-1
图2-1数字滤波器的频率特性图形
Chebyschev滤波器源程序：
Fs=1000; %采样频率
string=['Boxcar,N=',num2str(N)];
h=hd.*(B)'; %得到FIR数字滤波器
[H,w]=freqz(h,[1],1024); %求其频率响应
db=20*log10(abs(H)+eps); %得到幅值
信号处理分析试卷及解答
信号分析试卷一、 （1）)1(21)()1(21)(-++=n n n n δδδχ求)(jw e χ 解： ()jwe χ=11((1)()(1))22jwn jwnn n n e n e δδδ+∞--=-∞++-∑=12jw e - （2）)()]([jw e n X FT χ=求)(0n n X -的FT解答：根据傅立叶变换的平移性，可知：FT[0()x n n -]=0()jwn jw eX e -（3）设系统由差与方程描述)1()2()1()(-+-+-=n x n y n y n Y求系统的系统函数H （Z ）并画出零极点分布图解答：同时对方程两边做Z 变换：)()()1()()()()(121121z x z z y z z z x z z y z z y z z y ------=--++=则系统函数：112()()()122Y z z H z X z z z---===--收敛域1||2z >=可见系统函数零点在极点在12z =二、}1,1,1,0,2,1{)(=n χ（1）求X （Z ） （2）求X （K ）解答：（1）X （Z ）=()nn n zχ+∞-=-∞∑=1*0z -+2* 1z -+0+1* 3z -+1*4z -+1*5z -根据公式：X(K)=∑-=-10/2)(N n Nkn j en x π，可得：X(0)=1*1+2*1+0*1+1*1+1*1+1*1=6; X(1)=1+2**2*/6j eπ-+*2**3/6*2**4/6*2**5/60j j j ee e πππ---+++=1+2*/3j eπ-⨯**2*/3**5/3j j j e e e πππ---+++）；X （2）=1+2/328/310/320j j j j ee e e ππππ-⨯-⨯⨯-⨯⨯-⨯⨯⨯++++X （3）=1+*2j e π-⨯32450j j j j e e e e ππππ-⨯⨯-⨯⨯-⨯-⨯⨯+++++；X （4）=1+24/3j e π-⨯⨯⨯416/320/30j j j e e e πππ-⨯⨯-⨯⨯-⨯⨯++++;X(5)=1+5/32j eπ-⨯⨯⨯520/325/30j j j e e e πππ-⨯⨯-⨯⨯-⨯⨯++++三 、对某实信号进行谱分析，要求频率分辩F=2HZ ，信号的上限频率fm=1KHZ （1）确定采样频率s f ，采样间隔s T （2）采样长度p T 和点数N解答：（1）s f ≥2fm=2 KHZs T ≤1sf =0.5310-⨯s （2）N=sf F =1000 p T =1F=0.5s四、某系统由方程描述)1(21)()1(21)(-++-=n x n x n y n y 设系统是因果的。
信号处理与数据分析第十章作业答案(A).邱天爽.
习题10.5试说明周期图谱估计方法。
解：周期图（periodogram ）是一种经典的功率谱密度估计方法，其主要优点是能应用快速傅里叶变换算法来进行谱估计。
当序列的长度足够长时，使用改进的周期图法，可以得到较好的功率谱估值，因而应用很广。
周期图的直接计算公式为：j j *j j 2per 11(e )(e )(e )|(e )|P X X X N Nωωωω==。
此外，功率谱密度还可以根据自相关函数估计的傅里叶变换来进行计算，称为经典谱估计的间接法，又称为BT 法，其计算公式为：j (2)j j 2per 1ˆ(e )()e |(e )|m N m P R m X Nωωω+∞−=−∞==∑，其中(2)ˆ()N R m 为自相关函数的有偏估计。
习题10.18设()x n 为一平稳随机信号，且是各态历经的，现用式()()()1||01ˆ||N m N N n r m x n x n m N m −−==+−∑ 解：估计其自相关函数，求此估计的均值和方差。
偏差的定义：ˆˆbia[()][()}()]rm E r m r m =− 式中1010101ˆ[()][()()]1 [()()]1 () ()N m N N n N m N N n N M n E r m E x n x n m N mE x n x n m N mr m N mr m −−=−−=−−==+−=+−=−=∑∑∑ 所以ˆbia[()]0rm =，即本题的自相关函数的估计是无偏估计。
由定义222ˆˆˆˆˆvar[()][()[()]][()][()]rm E r m E r m E r m E r m =−=−，其中 22ˆ[()]()E r m r m = 所以：1||22(1||)ˆˆvar[()][()()()](||)N m k N m N r m rk r k m r k m N m −−=−−−≈++−−∑。
信号处理试题及答案
信号处理试题及答案一、单项选择题（每题2分，共10分）1. 在数字信号处理中，离散傅里叶变换（DFT）的频域采样间隔为：A. 1/NB. NC. 1/TD. T答案：A2. 信号的傅里叶变换是将信号从时域变换到：A. 频域B. 时域C. 空间域D. 相位域答案：A3. 下列哪个不是线性时不变（LTI）系统的特性？A. 可加性B. 同态性C. 非时变性D. 因果性答案：C4. 在信号处理中，滤波器的目的是：A. 放大信号B. 衰减噪声C. 改变信号的频率D. 以上都不是答案：B5. 采样定理指出，为了无失真地重建一个连续信号，采样频率至少应为：A. 信号最高频率的两倍B. 信号最低频率的两倍C. 信号最高频率的一半D. 信号最低频率的一半答案：A二、填空题（每题2分，共10分）1. 一个连续时间信号的拉普拉斯变换是 \( F(s) \)，其逆变换是________。
答案：\( f(t) = \mathcal{L}^{-1}\{F(s)\} \)2. 信号 \( x(t) \) 通过一个理想低通滤波器后，其频谱 \( X(f) \) 被限制在 \( |f| \leq \) ________。
答案：\( \frac{B}{2} \)3. 傅里叶级数展开的系数 \( c_n \) 表示信号的 ________。
答案：\( n \) 次谐波分量4. 离散时间信号的Z变换定义为 \( X(z) = \sum_{n=-\infty}^{\infty} x[n] \cdot z^{-n} \)，其中 \( z \) 是一个复数，\( x[n] \) 是信号的 ________。
答案：离散样本5. 一个信号的功率谱密度（PSD）是其傅里叶变换的 ________。
答案：平方的绝对值三、简答题（每题5分，共15分）1. 请简述什么是信号的频谱分析。
答案：频谱分析是一种分析信号在频域中的表现的方法，它可以帮助我们理解信号的频率成分及其分布情况。
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研究生课程考试答题册
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考试科目
考试日期
《数据分析与信号处理》考试题目
一、从网上截取一段声音信号
在MATLAB下分析其谱信号特征，要求给出时域波形、频域功率谱及分析结果；
对该信号叠加高斯或白噪声，并对含噪声的信号分别采用高通、低通、带通和自适应滤波等滤波方法进行处
理，对比分析各种滤波效果。
二、综述基于模型的现代功率谱参数估计方法，并将其中一种方法
在MATLAB下实现。
三、以信号噪声消除应用为例，对比分析付氏分析和小波分析的功
能差别。
《数据分析与信号处理》答卷
一答题如下：
我在网上下载了一份打火机声音的W A V格式音频文件，然后应用MATLAB中的wavread命令来读入（采集）该语音信号，将它赋值给某一向量。
再将该向量看作一个普通的信号，对其进行FFT变换实现频谱分析，再依据实际情况对它进行滤波。
具体结果见下图：
图一原始信号时域频域图
结果分析：由上图可知，打火机的声音为低频信号，其能量主要集中在1500HZ以下。
对该信号叠加一个信噪比为20分贝的高斯白噪声，可用awgn命令来实现，下面对含噪声的信号分别采用高通、低通、带通和自适应滤波等滤波方法进行处理，结果见下图：
图二原始信号和加噪信号对比图
可以看出，由于受到噪声的干扰，信号发生了变化。
图三低通滤波器处理
结果分析：可以看出，在低通滤波后，高频部分全部被滤除了，而低频部分的噪声没有滤除。
图四高通滤波器处理
可以看出，在高通滤波后，低频部分全部被滤除了，而高频部分的噪声没有滤除。
图五带通滤波器处理
可以看出，两边全部被滤除，而带内噪声未被滤除。
二答题如下:
现代功率谱估计即参数谱估计方法是通过观测数据估计参数模型再按照求参数模型输出功率的方法估计信号功率谱。
主要是针对经典谱估计的分辨率低和方差性能不好等问题提出的。
主要方法有最大嫡谱分析法(AR 模型法)、Pisarenko 谐波分解法、Prony 提取极点法、Prony 谱线分解法以及Capon 最大似然法等。
其中AR 模型应用较多, 具有代表性。
常用的模型有ARMA 模型、AR 模型、MA 模型。
ARMA 模型功率谱数学式子表达为:
2
2
21
1
()1/1p
p
j k j k k j k
x k k P e b e a e ωωωσ--===++∑∑
其中2
σ
是激励白噪声的方差, ()j x P e ω为功率谱密度, k a 和 k
b 为
模型参数。
如果ARMA 模型参数1,2,q b b b ⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅全为0，就演化为AR 模型：
221()1p
j k j
k
x k P e a e
ωωσ-==+∑
如果ARMA 模型参数1,2,q a a a ⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅全为0，就演化为MA 模型：
221
()1p
j k j k
x k P e b e
ωωσ-==+∑
在实际中, AR 模型的参数估计比较简单, 对其有充分的研究, 而
对于ARMA 模型, 其参数比较复杂, 对其算法的研究和改进还在完善中。
下面取信号
xn=cos(2*pi*40*n)+cos(2*pi*41*n)+3*cos(2*pi*90*n)+ 0.1*randn(size(n))
用周期图法求出的功率谱曲线和burg 算法求出的AR 功率谱曲线( p=50)，求得结果如下：
图六周期图法求出的功率谱曲线和burg 算法求出的AR 功率谱曲线对应的代码为：
fs=200;
n=0:1/fs:1;
xn=cos(2*pi*40*n)+cos(2*pi*41*n)+3*cos(2*pi*90*n)+
0.1*randn(size(n));
window=boxcar(length(xn));
nfft=512;
[pxx,f]=periodogram(xn,window,nfft,fs);
subplot(121)
plot(f,10*log10(pxx))
xlabel('frequency(hz)' );
ylabel('power spectral density(Db/Hz)' );
title('periodogram psd estimate' );
order1=50;
range='oneside';
magunits='db';
subplot(122)
pburg(xn,order1,nfft,fs,range)
经典功率谱估计的分辨率反比于有效信号的长度, 但现代谱估计
的分辨率可以不受此限制。
这是因为对于给定的N 点有限长序列x(n), 虽然其估计出的自相关函数也是有限长的, 但是现代谱估计的一些
隐含着数据和自相关函数的外推, 使其可能的长度超过给定的长度, 不象经典谱估计那样受窗函数的影响。
因而现代谱的分别率比较高, 而且现代谱线要平滑得多, 从上图可以清楚看出。
三答题如下：
小波分析是傅立叶分析思想的发展与延拓，它自产生以来，就一直与傅立叶分析密切相关，他的存在性证明，小波基的构造以及结果分析都依赖于傅立叶分析，二者是相辅相成的，两者主要的不同点：
1、傅立叶变换实质是把能量有限信号f(t)分解到以{exp(jωt)}为正交基的空间上去；小波变换的实质是把能量有限信号f(t)分解到W-j
和V-j所构成的空间上去的。
2、傅立叶变换用到的基本函数只有sin(ωt),cos(ωt),exp(jωt)，具有唯一性；小波分析用到的函数（即小波函数）则具有多样性，同一个工程问题用不同的小波函数进行分析有时结果相差甚远。
小波函数的选用是小波分析运用到实际中的一个难点问题（也是小波分析研
究的一个热点问题），目前往往是通过经验或不断地试验（对结果进行对照分析）来选择小波函数。
3、在频域分析中，傅立叶变换具有良好的局部化能力，特别是对于那些频率成分比较简单的确定性信号，傅立叶变换很容易把信号表示成各频率成分的叠加和的形式，如sin(ω1t)+0.345sin(ω
2t)+4.23cos(ω3t)，但在时域中傅立叶变换没有局部化能力，即无法从f(t)的傅立叶变换中看出f(t)在任一时间点附近的性态。
事实上，F(w)dw是关于频率为w的谐波分量的振幅，在傅立叶展开式中，它是由f(t)的整体性态所决定的。
4、在小波分析中，尺度a的值越大相当于傅立叶变换中w的值越小。
5、在短时傅立叶变换中，变换系数S(ω，τ)主要依赖于信号在[τ-δ，τ+δ]片段中的情况，时间宽度是2δ（因为δ是由窗函数g(t)唯一确定的，所以2δ是一个定值）。
在小波变换中，变换系数Wf（a,b）主要依赖于信号在[b-aΔφ，b+aΔφ）片断中的情况，时间宽度是2aΔφ，该时间的宽度是随尺度a变化而变化的，所以小波变换具有时间局部分析能力。
6、若用信号通过滤波器来解释，小波变换与短时傅立叶变换不容之处在于：对短时傅立叶变换来说，带通滤波器的带宽Δf与中心频率f
无关；相反小波变换带通滤波器的带宽Δf则正比于中心频率f。
下图是一个含噪的矩形波信号，采用傅里叶分析和小波分析进行消噪的效果对比。
图中可以看出，用小波进行信号的消噪可以很好地保存有用信号中的尖峰和突变部分。
而用傅里叶分析进行滤波时，由于信号集中在低频部分，噪声集中在高频部分，所以可用低通滤波器进行滤波，但是，它不能将有用的信号的高频部分和由噪声引起的高频干扰加以有效的区分。
若低通滤波器太宽，则在滤波后，信号中仍存在大量的噪声，若低通滤波器太窄，则将一部分有用信号当作噪声而滤掉了。
因此小波分析对非平稳信号消噪有着傅里叶分析不可比拟的优点。
图七小波分析与傅里叶分析消噪效果对比。