信号分析与处理课程设计毕业设计(论文)
毕业设计_含噪声的语音信号分析与处理设计课程设计说明
课程设计任务书学生姓名：专业班级：电信1204 指导教师：工作单位：信息工程学院题目: 程控宽带放大器的设计初始条件：程控宽带放大器是电子电路中常用模块，在智能仪器设备及嵌入式系统中有广泛的应用。
因此对于电子信息专业的技术人员来说，熟练掌握该项技术很有必要。
要求完成的主要任务:（包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写等具体要求）（1）输入阻抗>1KΩ,单端输入，单端输出，放大器负载电阻为600Ω；（2）3dB通频带10kHz~6MHz，在20kHz~5MHz频带内增益起伏<1dB。
（3）增益调节范围10 dB~40 dB，（通过键盘操作调节）。
（4）发挥部分：当输入频率或输出负载发生变化时，通过微处理器自动调节，保持放大器增益不变。
（5）电路通过仿真即可。
时间安排：1. 任务书下达，查阅资料 1天2. 制图规范、设计说明书讲解 2天3. 设计计算说明书的书写 5天4. 绘制图纸 1天5. 答辩 1天指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签名：年月日滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位，FIR数字滤波器和IIR滤波器是滤波器设计的重要组成部分。
利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。
课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。
通过理论推导得出相应结论，再利用MATLAB 作为编程工具进行计算机实现。
在设计实现的过程中，使用窗函数法来设计FIR数字滤波器，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器，并利用MATLAB 作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。
通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析，可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器，过程简单方便，结果的各项性能指标均达到指定要求。
关键词数字滤波器 MATLAB IIR滤波器 FIR滤波器1 绪论 (1)2 课程设计内容 (2)3 课程设计的具体实现 (2)3.1 语音信号的采集 (2)3.2 语音信号的时频分析 (2)3.3 语音信号加噪与频谱分析 (4)3.4 设计FIR和IIR数字滤波器 (5)3.5 用滤波器对加噪语音信号进行滤波 (7)3.6 实验现象记录及分析 (9)3.7调试过程遇到的问题及解决办法 (10)4总结 (12)参考文献 (13)含噪声的语音信号分析与处理设计1 绪论数字语音处理的重要基础是数字信号处理。
【最新版】燕山大学数字数字信号处理课程设计基于DA转换的信号发生与分析毕业论文
燕山大学课程设计说明书题目：基于DA转换的信号发生与分析学院（系）：电气工程学院年级专业：学号：学生姓名：指导教师：教师职称：课程名称：“单片机原理及应用——数字信号处理”课程设计基层教学单位：指导教师：说明：1、此表一式四份，系、指导教师、学生各一份，报送院教务科一份。
2、学生那份任务书要求装订到课程设计报告前面。
摘要 (3)第一章 MATLAB简介 (4)第二章采集信号级处理的相关知识 (5)2.1MATLAB信号采集相关知识 (5)2.2快速傅里叶变换 (7)第三章MATLAB处理流程 (8)3.1图形界面设计 (8)3.2程序设计 (10)第四章MATLAB处理后的仿真图 (14)4.1方波及其频谱图 (14)4.2锯齿波及其频谱图 (15)4.3三角波及其频谱图 (16)4.4正弦波及其频谱图 (17)第五章心得总结 (18)参考文献 (19)摘要本次课程设计利用MATLAB对产生的信号进行采集与分析，实现了DA转换的信号发生与分析。
通过MATLAB GUI设计信号采集与分析系统，对来自上位机的正弦波，三角波，锯齿波等函数信号进行采集与幅频特性分析，并将分析的结果通过串口发送命令给单片机系统，控制相应的数码管或LED发光显示相应信号参数，从而达到对数字信号的分析与处理的目的。
第一章 MATLAB简介MATLAB是一种面向工程和科学计算的交互式计算软件，它以矩阵运算为基础，把计算、可视化、程序设计融合到了一个简单易用的交互式工作环境中。
同时由于MATLAB是一个数据分析和处理功能十分强大的工程实用软件，它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数,利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化，使人机交互更加便捷。
MATLAB是解决工程技术问题的技术平台。
利用它能够轻松完成复杂的数值计算，数据分析，符号计算和数据可视化等任务。
MATLAB软件由主包和各类工具箱构成。
信号分析与处理课程设计10880
《信号分析与处理（自）》课程设计任务书一、目的与要求是使学生通过上机使用Matlab工具进行数字信号处理技术的仿真练习，加深对《信号分析与处理（自）》课程所学基本理论和概念的理解，培养学生应用Matlab等工具进行数字信号处理的基本技能和实践能力，为工程应用打下良好基础。
二、主要容1．了解Matlab基本使用方法，掌握Matlab数字信号处理的基本编程技术。
掌握数字信号的基本概念。
1）使用Matlab（生成几种典型数字信号（正弦信号、周期信号、高斯随机信号等），2）编程计算离散信号的特征值（均值、方差等）。
3）进行信号加减运算。
2．Matlab编程实现典型离散信号（正弦信号、周期信号、随机信号）的离散傅立叶变换，显示时域信号和频谱图形（幅值谱和相位谱）；以正弦周期信号为例，观察讨论基本概念（混叠、泄漏、整周期截取、频率分辨率等）。
3．设计任意数字滤波器，并对某类型信号进行滤波，并对结果进行显示和分析。
三、进度计划四、设计成果要求1．提交完成设计容的程序2．提交设计报告五、考核方式课程设计报告、设计容演示和答辩相结合。
考核容：考勤、纪律、课程设计报告、实际编程能力和基本概念掌握程度等。
学生：指导教师：2011 年 12 月 29 日一、了解Matlab基本使用方法，掌握Matlab数字信号处理的基本编程技术。
掌握数字信号的基本概念。
1、使用Matlab生成几种典型数字信号：正弦信号、周期信号、非周期信号和高斯随机信号并编程计算离散信号的特征值（均值、方差等）。
1）正弦信号：编程如下：k1=-20;k2=20;k=k1:k2;w=pi/8;f=sin(k*w);stem(k,f,'filled');title('正弦序列');xlabel('时间(k)');ylabel('幅值f(k)');fprintf('正弦信号的均值为%.4f 方差为%.4f\n',mean(f),var(f,1));运行结果如下：正弦信号的均值为0.0000 方差为0.51222）周期信号编程如下：k1=0;k2=3;k=k1:k2;Ts=1;f=k*Ts;xtilde=f'*ones(1,8);xtilde=xtilde(:);xtilde=xtilde';subplot(2,1,1);stem(k,f,'filled');title('一个周期');xlabel('时间(k)');ylabel('幅值f(k)');subplot(2,1,2);stem(xtilde,'filled');title('周期序列');xlabel('时间(k)');ylabel('幅值f(k)');fprintf('周期信号的均值为%.4f 方差为%.4f\n',mean(xtilde),var(xtilde,1));运行结果如下：周期信号的均值为1.5000 方差为1.25003）非周期信号编程如下：n=0:10;x=[zeros(1,2),ones(1,5),zeros(1,4)];stem(n,x,'filled');title('非周期信号');xlabel('时间(n)');ylabel('幅值f(n)');fprintf('非周期信号的均值为%.4f 方差为%.4f\n',mean(x),var(x,1));运行结果如下：非周期信号的均值为0.4545 方差为0.24794）高斯随机信号编程如下：n=300;xn=randn(1,n);stem(xn,'filled');xlabel('n');ylabel('x(n)');title('高斯随机信号');fprintf('随机信号的均值为%.4f 方差为%.4f\n',mean(xn),var(xn,1));运行结果如下：随机信号的均值为-0.0524 方差为0.85102、进行信号加减运算。
本科毕业设计论文--数字信号处理课程设计报告抽样定理的应用
抽样定理的应用摘要抽样定理表示为若频带宽度有限的，要从抽样信号中无失真地恢复原信号，抽样频率应大于2倍信号最高频率。
抽样频率小于2倍频谱最高频率时，信号的频谱有混叠。
抽样频率大于2倍频谱最高频率时，信号的频谱无混叠。
语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行处理的新兴学科，是目前发展最为迅速的学科之一，通过语音传递信息是人类最重要，最有效，最常用和最方便的交换信息手段，所以对其的研究更显得尤为重要。
Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用软件，它可以将声音文件变换成离散的数据文件，然后用起强大的矩阵运算能力处理数据。
这为我们的本次设计提供了强大并良好的环境！本设计要求通过利用matlab对模拟信号和语音信号进行抽样，通过傅里叶变换转换到频域，观察波形并进行分析。
关键词：抽样Matlab目录一、设计目的： (2)二、设计原理： (2)1、抽样定理 (2)2、MATLAB简介 (2)3、语音信号 (3)4、Stem函数绘图 (3)三、设计内容： (4)1、已知g1(t)=cos(6πt),g2(t)=cos(14πt),g3(t)=cos(26πt),以抽样频率fsam=10Hz对上述三个信号进行抽样。
在同一张图上画出g1(t)，g2(t)，g3(t)及其抽样点,对所得结果进行讨论。
(4)2、选取三段不同的语音信号，并选取适合的同一抽样频率对其进行抽样，画出抽样前后的图形，并进行比较，播放抽样前后的语音。
(6)3、选取合适的点数，对抽样后的三段语音信号分别做DFT，画图并比较。
(10)四、总结 (12)五、参考文献 (13)绪论当今，随着信息时代和数字世界的到来，数字信号处理已成为今一门极其重要的学科和技术领域，数字信号处理技术正飞速发展，它不但自成一门学科，更是以不同形式影响和渗透到其他学科；它与国民经济息息相关，与国防建设紧密相连；它影响或改变着我们的生产、生活方式，因此受到人们普遍的关注数字化、智能化和网络化是当代信息技术发展的大趋势，而数字化是智能化和网络化的基础，实际生活中遇到的信号多种多样，例如广播信号、电视信号、雷达信号、通信信号、导航信号等等。
信号分析与处理范文
信号分析与处理范文信号分析与处理是一门研究信号的特性、处理方法和应用的学科。
信号处理是数字信号处理的一个重要分支，通过对信号的采集、传输、变换和处理，可以提取信号中的有用信息，改善信号的品质，实现对信号的理解和应用。
在现代科学技术的各个领域中，信号分析与处理都发挥着重要的作用，如通信、图像处理、音频处理、生物医学工程等。
在信号采集阶段，需要使用各种传感器或测量设备将信号从模拟形式转换为数字形式。
通常，采样定理规定了采样频率需要满足一定条件，以避免信号失真和信息丢失。
在信号预处理阶段，可以对信号进行滤波、降噪和增强等操作，以去除噪声、滤除不需要的频率成分，并增强有用信号的可辨识性和可用性。
在信号变换阶段，可以使用傅里叶变换、小波变换、时频分析等技术，将信号从时域转换为频域或其他表示形式。
这样可以更好地理解信号的特性和结构，进一步提取有用信息。
在信号恢复阶段，可以使用插值、滤波、反变换等方法对信号进行重构和恢复，以补偿采样和处理过程中的误差和失真。
在信号编码和解码阶段，可以使用压缩编码技术对信号进行编码，并使用解码算法将其解码回原始形式。
这样可以减小信号的存储和传输开销，提高效率。
信号分析与处理的应用非常广泛。
在通信领域，可以对信号进行调制、解调、编码和解码等处理，以实现可靠的传输和接收。
在图像处理领域，可以对图像信号进行降噪、增强、压缩等操作，以提高图像的质量和效率。
在音频处理领域，可以对音频信号进行降噪、音质改进、音频识别等处理，以提高音频的可听性和可理解性。
在生物医学工程领域，可以对生物信号进行抗干扰、特征提取、病理诊断等处理，以实现生物信息的分析和应用。
总的来说，信号分析与处理是一门重要的学科，对于理解和应用信号具有重要意义。
通过对信号的采集、处理和分析，可以提取有用的信息，改善信号的品质，实现对信号的控制和应用，推动科学技术的发展和创新。
信号与信息处理毕业设计
信号与信息处理毕业设计信号与信息处理毕业设计1. 引言信号与信息处理是电子工程中一个关键的领域，它涉及了从收集和传输信息到对信息进行处理和应用的一系列技术和方法。
作为一名信号与信息处理专业的毕业生，你将在你的毕业设计中有机会应用所学的知识和技能来解决现实世界中的问题。
本文将深入探讨信号与信息处理毕业设计的相关概念和主题，并提供有关如何撰写一篇高质量的毕业设计论文的建议。
2. 信号与信息处理的基本概念在开始具体的毕业设计之前，首先需要理解信号与信息处理的基本概念。
信号可以定义为传输信息的一种方式，它可以是声音、图像、视频等形式。
信息处理是对信号进行采集、传输、处理和分析的过程，以获得有价值的信息。
在毕业设计中，你需要选择一个具体的应用领域，并了解该领域中的信号与信息处理技术和方法。
3. 毕业设计主题选择在选择毕业设计主题时，你可以从以下几个方面考虑：- 研究现有的信号与信息处理技术和方法，提出一个改进的方案或新的应用领域。
- 分析某个具体问题，并提出解决方案，例如音视频处理、图像识别、语音识别等。
- 结合其他领域的知识，如人工智能、机器学习等，探索新的信号与信息处理方法。
无论选择哪个主题，都需要明确研究的目标、方法和预期的结果。
4. 毕业设计的深度和广度在进行毕业设计时，你应该追求深度和广度的平衡。
深度指的是对所选主题的深入研究和实验，以解决具体的问题或提出新的方法。
广度指的是对相关领域的探索和了解，以了解不同的信号与信息处理技术和应用。
通过深入研究和广泛的了解，你可以获得全面的视野，并为毕业设计提供有价值的内容。
5. 毕业设计论文的撰写在撰写毕业设计论文时，以下几个方面需要注意：- 结构清晰：论文应包括引言、相关研究、方法与实验、结果与讨论、结论等部分，以帮助读者理解和跟随论文的思路。
- 理论与实践结合：论文应既有理论的探讨，又有实际的应用和实验结果。
通过具体的实例和案例分析，论文可以更具说服力和实用性。
信号分析与处理课程设计【范本模板】
课程设计报告( 2014 -— 2015年度第一学期）名称：信号分析与处理A课程设计题目: FIR数字滤波器的设计院系：自动化班级：测控1201学号：201202030102学生姓名：蔡文斌指导教师：金秀章设计周数：第22 周成绩：日期：2015年01月23日《信号分析与处理A》课程设计任务书一、目的与要求能够运用本课程中学到的知识，设计基于窗口函数法的FIR 数字滤波器。
要求掌握数字信号处理的基本方法;FIR滤波器的设计步骤和方法；能够熟练采用 C 语言或MATLAB语言进行计算机辅助设计和仿真验证设计内容的合理性。
二、主要内容2. 请采用窗口函数法设计一个低通FIR数字滤波器，要求设计的频率响应为三、进度计划序号设计（实验）内容完成时间备注1 领取设计任务查阅相关资料2015.1。
192 制定滤波器设计的方案2015。
1。
203 编程实现2015。
1。
20—2015。
1。
224 答辩2015。
1.23四、设计（实验）成果要求课程设计报告五、考核方式设计报告+答辩学生姓名：蔡文斌指导教师：金秀章2015年1 月19日课程设计正文一、课程设计的目的与要求能够运用本课程中学到的知识，设计基于窗口函数法的FIR 数字滤波器.要求掌握数字信号处理的基本方法；FIR滤波器的设计步骤和方法；能够熟练采用C 语言或MATLAB语言进行计算机辅助设计和仿真验证设计内容的合理性。
二、设计正文滤波器的设计1、所需设计的滤波器要求采用窗口函数法设计一个低通FIR数字滤波器，要求设计的频率响应为2、分析所需设计的滤波器并确定序列长度本题要求我们设计一个低通FIR滤波器,其要求的波动范围为，由20log0。
02—34db，查表，根据最小阻带衰减，所以选择海宁窗.该滤波器的通带截止频率，阻带截止频率,所以截止频率。
过渡带宽.根据海宁窗的过渡带宽，可以确定序列的长度为80,由于N必须为奇数，所以取N=81。
3、构造理想的频率响应将此滤波器化为一个理想低通数字滤波器,其频率特性为4、计算数字滤波器的单位采样响应并对其进行加窗处理通过对理想低通数字滤波器的频率特性做傅里叶变换可得理想单位采样响应即所选海宁窗窗函数为运用Matlab对所选窗函数进行仿真验证：对海宁窗移位并施加海宁窗，得:运用Matlab仿真可得单位采样响应如下：5、对单位冲激响应做傅里叶变换，检验其是否合格单位采样响应的频率响应为利用Matlab进行仿真可得：在图中可清楚看出,通带截止频率，阻带截止频率,其通带为(0~），阻带为（～），所设计的滤波器通带阻带都包含题目所要求的.由程序可知，在通带(0～）中，Max=1。
浅谈信号分析与处理方法及应用论文
浅谈信号分析与处理方法及应用论文作者：魏旺摘要今天的人们正生活在分享着信息学科与技术日新月异发展带来的各种成果之中。
信息科学与技术的研究对象是信息传输、处理和控制等。
信息科学与技术的基础是信号、系统和信号分析与处理的理论与方法。
“信号分析与处理”这门课程正是近几年来在适应信息学科迅速发展、相应基础理论教学要求不断更新的情况下，形成的一门新课程。
它整合了“信号与系统分析”和“数字信号处理”两门课程体系彼此存在的内存联系，注重了与“自动控制理论”的分工，从电子信息学科的基本任务出发，以信号分析为基础，系统分析为桥梁，处理技术为手段，设计系统为目的，实现原理、方法和应用三结合，把系统分析与设计系统服从于信号交换与处理的需要，从根本上改变了传统的以系统分析为主、信号处理为辅的状况，加强了两门课程之间的联系。
随着信息技术的不断发展和信息技术应用领域的不断扩展，这门课程已经从电子信息工程类专业的专业基础课程扩展成电子信息、自动控制、电子技术、电气工程、计算机技术、生物医学工程等众多电类专业的专业基础课程，甚至在很多非电专业中也设置了这门课程。
而其内容也从单一的电系统分析扩展到许多非电系统分析。
虽然各个专业开设这门课程时的侧重点会有所不同，应用背景也有差异，但是，本课程所提练的信号与系统的分析与处理的基本理论与基本方法是通用的。
关键词：信号系统与处理信号分析电子信息第一章、信号系统的线性分析数字信号处理是一个新的学科领域，它通过计算机或专用处理设备，用数字方式去处理数字或符号所表示的序列，以得到更符合人们要求的信号形式。
传统的超声波检测用手工进行，操作人员凭借经验对探伤仪上显示的波形进行评定，有一定的主观性，缺乏对信号本身的解剖，无法从根本上求证信号与被测对象之间的必然联系。
为了能准确地提取出蕴涵于超声波信号中的信息，我们可以利用数字信号处理技术，从时域方面建立超声波信号的有限参数模型，从而将含在大量数据中的信息浓缩在有限个参数上。
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课程设计一、目的与要求是使学生通过上机使用Matlab工具进行数字信号处理技术的仿真练习，加深对《信号分析与处理（自）》课程所学基本理论和概念的理解，培养学生应用Matlab等工具进行数字信号处理的基本技能和实践能力，为工程应用打下良好基础。
二、主要内容1．了解Matlab基本使用方法，掌握Matlab数字信号处理的基本编程技术。
掌握数字信号的基本概念。
1）使用Matlab（生成几种典型数字信号（正弦信号、周期信号、高斯随机信号等），2）编程计算离散信号的特征值（均值、方差等）。
3）进行信号加减运算。
2．Matlab编程实现典型离散信号（正弦信号、周期信号、随机信号）的离散傅立叶变换，显示时域信号和频谱图形（幅值谱和相位谱）；以正弦周期信号为例，观察讨论基本概念（混叠、泄漏、整周期截取、频率分辨率等）。
3．设计任意数字滤波器，并对某类型信号进行滤波，并对结果进行显示和分析。
三、进度计划四、设计成果要求1．提交完成设计内容的程序2．提交设计报告五、考核方式课程设计报告、设计内容演示和答辩相结合。
考核内容：考勤、纪律、课程设计报告、实际编程能力和基本概念掌握程度等。
学生姓名：指导教师：2011 年12 月29 日一、了解Matlab基本使用方法，掌握Matlab数字信号处理的基本编程技术。
掌握数字信号的基本概念。
1、使用Matlab生成几种典型数字信号：正弦信号、周期信号、非周期信号和高斯随机信号并编程计算离散信号的特征值（均值、方差等）。
1）正弦信号：编程如下：k1=-20;k2=20;k=k1:k2;w=pi/8;f=sin(k*w);stem(k,f,'filled');title('正弦序列');xlabel('时间(k)');ylabel('幅值f(k)');fprintf('正弦信号的均值为%.4f 方差为%.4f\n',mean(f),var(f,1));运行结果如下：正弦信号的均值为0.0000 方差为0.51222）周期信号编程如下：k1=0;k2=3;k=k1:k2;Ts=1;f=k*Ts;xtilde=f'*ones(1,8);xtilde=xtilde(:);xtilde=xtilde';subplot(2,1,1);stem(k,f,'filled');title('一个周期');xlabel('时间(k)');ylabel('幅值f(k)');subplot(2,1,2);stem(xtilde,'filled');title('周期序列');xlabel('时间(k)');ylabel('幅值f(k)');fprintf('周期信号的均值为%.4f 方差为%.4f\n',mean(xtilde),var(xtilde,1));运行结果如下：周期信号的均值为1.5000 方差为1.25003）非周期信号编程如下：n=0:10;x=[zeros(1,2),ones(1,5),zeros(1,4)];stem(n,x,'filled');title('非周期信号');xlabel('时间(n)');ylabel('幅值f(n)');fprintf('非周期信号的均值为%.4f 方差为%.4f\n',mean(x),var(x,1));运行结果如下：非周期信号的均值为0.4545 方差为0.24794）高斯随机信号编程如下：n=300;xn=randn(1,n);stem(xn,'filled');xlabel('n');ylabel('x(n)');title('高斯随机信号');fprintf('随机信号的均值为%.4f 方差为%.4f\n',mean(xn),var(xn,1));运行结果如下：随机信号的均值为-0.0524 方差为0.85102、进行信号加减运算。
编程如下：x1=[1,5,2,-4,5,-1,5]; %序列1x2=[7,6,5,4,3,2,1]; %序列2n=1:length(x1);figure(1);hold on;subplot(2,2,1);stem(n,x1,'filled');title('x1');subplot(2,2,2);stem(n,x2,'filled');title('x2');subplot(2,2,3);stem(n,x1+x2,'filled');title('x1+x2');subplot(2,2,4);stem(n,x1-x2,'filled');title('x1-x2');y=fliplr(x2); %反转t=-length(y):-1;figure(2);hold on;subplot(2,2,1);stem(n,x1,'filled');title('x1');subplot(2,2,2);stem(n,x2,'filled');title('x2');subplot(2,2,3);stem(n,x1.*x2,'filled');title('x1*x2');subplot(2,2,4);stem(t,y,'filled');title('x2(-n)');运行结果如下：1）对序列1和序列2相加减：2）对序列1和序列2相乘，对序列2进行反转：二、Matlab编程实现典型离散信号（正弦信号、周期信号、随机信号）的离散傅立叶变换，显示时域信号和频谱图形（幅值谱和相位谱）；以正弦周期信号为例，观察讨论基本概念（混叠、泄漏、整周期截取、频率分辨率等）。
1、离散信号的离散傅里叶变换1）正弦信号编程如下：N=64;k=0:N-1;w=pi/6;f=sin(k*w);f1=dft(f,N);figure(1);hold on;stem(k,f,'filled');xlabel('k');ylabel('f');grid on;title('时域信号');figure(2);hold on;subplot(2,1,1);stem(abs(f1),'filled');ylabel('幅值');title('幅频特性');grid on;subplot(2,1,2);stem(angle(f1),'filled');ylabel('相角');title('相频特性');grid on;运行结果如下：2）周期信号编程如下：k1=0;k2=3;k=k1:k2;Ts=1;f=k*Ts;xtilde=f'*ones(1,8);xtilde=xtilde(:);xtilde=xtilde';ff=dft(xtilde,32);figure(1);hold on;stem(xtilde,'filled');title('周期序列');xlabel('时间(k)');ylabel('幅值f');grid on;figure(2);hold on;subplot(2,1,1);stem(abs(ff),'filled');ylabel('幅值');title('幅频特性');grid on;subplot(2,1,2);stem(angle(ff),'filled');ylabel('相角');title('相频特性');grid on;运行结果如下：时域信号为频域信号为3）随机信号编程如下：n=200;xn=randn(1,n);fxn=dft(xn,n);figure(1);hold on;stem(xn,'filled');xlabel('n');ylabel('x(n)');title('高斯随机信号');figure(2);hold on;subplot(2,1,1);stem(abs(fxn),'filled');ylabel('幅值');title('幅频特性');grid on; subplot(2,1,2);stem(angle(fxn),'filled');ylabel('相角');title('相频特性');grid on; 运行结果如下：时域信号为频域信号为2、以正弦周期信号为例，观察讨论基本概念。
1）时域混叠分析编程如下：w=pi/8;n=[0:64];xn=sin(w*n);xk1=fft(xn,128); %计算xn的128点dftxn1=ifft(xk1,128);xk2=fft(xn,32); %计算xn的32点dftxn2=ifft(xk2,32);k=0:127;wk=2*k*pi/128; %产生128点dft对应的采样点频率subplot(5,1,1);stem(n,xn,'.'); %原始信号xlabel('n');ylabel('xn');title('(1)正弦信号');grid onsubplot(5,1,2);stem(wk,abs(xk1),'.'); %128点dft的幅频特性图xlabel('wk');ylabel('幅值');title('(2)128点dft的幅频特性图');grid on subplot(5,1,3);stem(0:length(xn1)-1,xn1,'.'); %128点dft的还原信号xlabel('n');ylabel('xn');title('(3)128点dft的还原信号');grid onsubplot(5,1,4);stem(abs(xk2),'.'); %32点dft的幅频特性图xlabel('wk');ylabel('幅值');title('(4)32点dft的幅频特性图');grid on subplot(5,1,5);stem(0:length(xn2)-1,xn2,'.'); %32点dft的还原信号xlabel('n');ylabel('xn');title('(5)32点dft的还原信号');grid on运行结果如下：结果分析：序列xn为有限序列，长度为64，当频域采样点数为128（大于序列长度64）时，可以将频域采样回复原序列；当频域采样点数为32（小于序列长度64）时，产生时域混叠现象，不能回复原序列。