2013数字信号处理实验讲义 - 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-实验二-FFT频谱分析

实验三:用FFT对信号作频谱分析10.3.1实验指导1.实验目的学习用FFT对连续信号和时域离散信号进行谱分析的方法,了解可能出现的分析误差及其原因,以便正确应用FFT。
2.实验原理用FFT对信号作频谱分析是学习数字信号处理的重要内容。
经常需要进行谱分析的信号是模拟信号和时域离散信号。
对信号进行谱分析的重要问题是频谱分辨率D和分析误差。
频谱分辨率直接和FFT的变换区间N有关,因为FFT能够实现的频率分辨率是2 /N,因此要求2 /N D。
可以根据此式选择FFT的变换区间N。
误差主要来自于用FFT作频谱分析时,得到的是离散谱,而信号(周期信号除外)是连续谱,只有当N较大时离散谱的包络才能逼近于连续谱,因此N要适当选择大一些。
周期信号的频谱是离散谱,只有用整数倍周期的长度作FFT,得到的离散谱才能代表周期信号的频谱。
如果不知道信号周期,可以尽量选择信号的观察时间长一些。
对模拟信号进行谱分析时,首先要按照采样定理将其变成时域离散信号。
如果是模拟周期信号,也应该选取整数倍周期的长度,经过采样后形成周期序列,按照周期序列的谱分析进行。
3•实验步骤及内容(1)对以下序列进行谱分析。
X1 (n) RHn)n 1, 0 n 3X2 (n) 8 n, 4 n 70 ,其它n4 n, 0 n 3X3( n) n 3, 4 n 70, 其它n选择FFT的变换区间N为8和16两种情况进行频谱分析。
分别打印其幅频特性曲线。
并进行对比、分析和讨论。
(2)对以下周期序列进行谱分析。
x4(n) cos—n44x5(n) cos( n/4) cos( n/8)选择FFT的变换区间N为8和16两种情况分别对以上序列进行频谱分析。
分别打印其幅频特性曲线。
并进行对比、分析和讨论。
(3)对模拟周期信号进行谱分析x6(t) cos8 t cos16 t cos20 t选择采样频率F s 64Hz ,变换区间N=16,32,64 三种情况进行谱分析。
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

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');
数字信号处理实验讲义(修订版)

数字信号处理实验指导书(2009版)宋宇飞编南京工程学院目录实验一信号、系统及系统响应 (1)一、实验目的 (1)二、实验原理与方法 (1)三、实验内容及步骤 (4)四、实验思考 (4)五、参考程序 (4)实验二离散时间傅里叶变换DTFT及IDTFT (9)一、实验目的 (9)二、实验原理与方法 (9)三、实验内容及步骤 (9)四、实验思考 (10)五、参考程序 (10)实验三离散傅里叶变换DFT及IDFT (12)一、实验目的 (12)二、实验原理与方法 (13)三、实验内容及步骤 (14)四、实验思考 (14)五、参考程序 (14)实验四用FFT做频谱分析 (17)一、实验目的 (17)二、实验原理与方法 (17)三、实验内容及步骤 (19)四、实验思考 (20)五、参考程序 (21)实验五用双线性变换法设计IIR数字滤波器 (25)一、实验目的 (25)二、实验原理与方法 (25)三、实验内容及步骤 (27)四、实验思考 (27)五、参考程序 (27)实验六用窗函数法设计FIR数字滤波器 (29)一、实验目的 (29)二、实验原理与方法 (29)三、实验内容及步骤 (33)四、实验思考 (34)五、参考程序 (34)附录一滤波器设计示例 (38)一、Matlab设计IIR基本示例 (38)二、Matlab设计IIR高级示例 (42)附录二部分习题参考答案 (50)习题一(离散信号与系统) (50)习题二(离散傅里叶变换及其快速算法) (51)习题三(IIR滤波器设计) (53)习题四(FIR滤波器) (54)习题五(数字信号处理系统的实现) (56)附录三相关MATLAB习题及答案 (57)第1章离散时间信号与系统 (57)第2章离散傅里叶变换及其快速算法 (60)第3章无限长单位脉冲响应(IIR)滤波器的设计方法 (63)第4章有限长单位脉冲响应(FIR)滤波器的设计方法 (67)第5章数字信号处理系统的实现 (69)第6章多采样率信号处理 (73)实验一 信号、系统及系统响应一、实验目的1、掌握时域离散信号的表示及产生方法;2、掌握时域离散信号简单的基本运算方法;3、掌握离散系统的响应特点。
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。
数字信号处理实验讲义

数字信号处理实验讲义实验一序列、频谱、卷积一、实验目的1.掌握序列的输入方法;2.熟悉不同序列的特征;3.了解确定性信号谱分析的方法;4.验证卷积的计算过程;二、实验要求1.利用matlab程序,生成几种常用的序列,如矩形序列,单位脉冲序列;2.绘制图形,观察序列特征;3.研究其频率特性,绘制图形,观察频率响应特征;4.利用matlab程序,验证卷积的过程;三、实验步骤1.矩形序列(1)生成长度为N的矩形序列,观察并记录生成的图形;n=1:50x=sign(sign(10-n)+1);close all;subplot(3,1,1);stem(x);title('单位矩形信号序列');(2)研究其频率特性,()∑∞-∞=-=n nj Nj en R e H ωω)(,分别研究其幅频特性和相频特性,观察并记录生成的图形;k=-25:25;X=x*(exp(-j*pi/25)).^(n'*k); magX=abs(X); %绘制x(n)的幅度谱subplot(3,1,2);stem(magX);title('单位矩形信号的幅度谱'); angX=angle(X); %绘制x(n)的相位谱subplot(3,1,3);stem(angX) ; title ('单位矩形信号的相位谱')2.单位脉冲序列(1)生成单位脉冲序列,观察并记录生成的图形;n=1:50; %定义序列的长度是50x=zeros(1,50); %注意:MATLAB中数组下标从1开始x(1)=1;close all;subplot(3,1,1);stem(x);title('单位冲击信号序列');(2) 研究其频率特性,()∑∞-∞=-=n nj j en x e H ωω)(,分别研究其幅频特性和相频特性,观察并记录生成的图形;k=-25:25;X=x*(exp(-j*pi/12.5)).^(n'*k); magX=abs(X); %绘制x(n)的幅度谱subplot(3,1,2);stem(magX);title('单位冲击信号的幅度谱'); angX=angle(X); %绘制x(n)的相位谱subplot(3,1,3);stem(angX) ; title ('单位冲击信号的相位谱')3.卷积过程∑∞-∞=-= =mmnhmxnhnxny)()()(*)()(,n=1:50; %定义序列的长度是50hb=zeros(1,50); %注意:MATLAB中数组下标从1开始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hb[n]');m=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;x=A*exp(-a*m*T).*sin(w0*m*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、实验报告要求1.写出生成对应序列的matlab程序,并分析;2.记录生成的图形;3.描述对应的序列和频率特性的特征;4.验证卷积计算结果;五、思考:1.如何生成实指数序列?写出对应的matlab程序a1=2n=1:50x1=(a1.^n)subplot(1,1,1)stem(x1);title('实指数序列')2.编写程序验证卷积定律。
《数字信号处理》实验报告

《数字信号处理》实验报告年级:2011级班级:信通4班姓名:朱明贵学号:111100443老师:李娟福州大学2013 年11 月实验一快速傅里叶变换(FFT)及其应用一、实验目的1.在理论学习的基础上,通过本实验,加深对FFT的理解,熟悉MATLAB中的有关函数。
2.熟悉应用FFT对典型信号进行频谱分析的方法。
3.了解应用FFT进行信号频谱分析过程中可能出现的问题,以便在实际中正确应用FFT。
4.熟悉应用FFT实现两个序列的线性卷积和相关的方法。
二、实验类型演示型三、实验仪器装有MATLAB语言的计算机四、实验原理在各种信号序列中,有限长序列信号处理占有很重要地位,对有限长序列,我们可以使用离散Fouier变换(DFT)。
这一变换不但可以很好的反映序列的频谱特性,而且易于用快速算法在计算机上实现,当序列x(n)的长度为N时,它的DFT定义为:反变换为:有限长序列的DFT是其Z变换在单位圆上的等距采样,或者说是序列Fourier变换的等距采样,因此可以用于序列的谱分析。
FFT并不是与DFT不同的另一种变换,而是为了减少DFT运算次数的一种快速算法。
它是对变换式进行一次次分解,使其成为若干小点数的组合,从而减少运算量。
常用的FFT 是以2为基数的,其长度。
它的效率高,程序简单,使用非常方便,当要变换的序列长度不等于2的整数次方时,为了使用以2为基数的FFT,可以用末位补零的方法,使其长度延长至2的整数次方。
(一)在运用DFT进行频谱分析的过程中可能的产生三种误差1.混叠序列的频谱是被采样信号频谱的周期延拓,当采样速率不满足Nyquist定理时,就会发生频谱混叠,使得采样后的信号序列频谱不能真实的反映原信号的频谱。
避免混叠现象的唯一方法是保证采样速率足够高,使频谱混叠现象不致出现,即在确定采样频率之前,必须对频谱的性质有所了解,在一般情况下,为了保证高于折叠频率的分量不会出现,在采样前,先用低通模拟滤波器对信号进行滤波。
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实验二 离散傅立叶变换及谱分析
一、 实验目的
1.掌握离散傅里叶变换的计算机实现方法。
2.检验序列离散傅里叶变换的性质。
3.掌握计算序列的循环卷积的方法。
4.学习用DFT 对连续信号和时域离散信号进行谱分析的方法,了解可能出现的分析误差,以便在实际中正确应用DFT 。
二、 实验内容
1.实现序列的离散傅里叶变换并对结果进行分析。
(自己选择序列,要求包括复序列,实序列,实偶序列,实奇序列,虚奇序列)
2.计算序列循环卷积。
3.计算实序列离散傅里叶变换并检验DFT 性质。
4.实现补零序列的离散傅里叶变换。
6.实现高密度谱和高分辨率谱,并比较二者的不同。
三、 实验报告要求
见各程序要求
%以下为4个扩展函数
% (1)离散傅立叶变换 ∑-==
1
0)()(N k nk N W n x k X 采用矩阵相乘的方法
function [Xk]=dft(xn,N)
n=[0:1:N-1];
k=[0:1:N-1];
WN=exp(-j*2*pi/N);
nk=n'*k;
WNnk=WN.^(nk);
Xk=xn*WNnk;
%(2)逆离散傅立叶变换 ∑-=-=10)(1)(N k nk N W k X N
n x
function [xn]=idft(Xk,N)
n=[0:1:N-1];
k=[0:1:N-1];
WN=exp(-j*2*pi/N);
nk=n'*k;
WNnk=WN.^(-nk);
xn=(Xk*WNnk)/N;
% (3) 实序列的分解 % 实序列可分解为共扼对称分量 ]x((-n))[x(n)*(1/2)xec N +=
% 和共扼反对称分量 ]x((-n))-[x(n)*(1/2)xoc N =
function [xec,xoc]=circevod(x)
N=length(x);
n=0:(N-1);
xec=0.5*(x+x(mod(-n,N)+1)); %根据上面的公式计算,mod 函数为取余
xoc=0.5*(x-x(mod(-n,N)+1));
% (4) 序列的循环移位 N m n x n y ))(()(-=
function y=cirshftt(x,m,N)
if length(x)>N
error('N mustbe >= the length of x') %要求移位周期大于信号长度
end
x=[x zeros(1,N-length(x))];
n=[0:1:N-1];
n=mod(n-m,N);
y=x(n+1);
%例1 本例检验实序列的性质DFT[xec(n)]=Re[X(k)] DFT[xoc(n)]=Im[X(k)] % 设 x(n)=10*(0.8).^n 0<=n<=10 将x(n)分解为共扼对称及共扼反对称部分%实验报告要求:(1)将实验结果画出(2)实验结果说明什么
n=0:10;
x=10*(0.8).^n;
[xec,xoc]=circevod(x);
subplot(2,1,1);stem(n,xec); %画出序列的共扼对称分量
title('Circular -even component')
xlabel('n');ylabel('xec(n)');axis([-0.5,10.5,-1,11])
subplot(2,1,2);stem(n,xoc); %画出序列的共扼反对称分量
title('Circular -odd component')
xlabel('n');ylabel('xoc(n)');axis([-0.5,10.5,-4,4])
figure(2)
X=dft(x,11); %求出序列的DFT
Xec=dft(xec,11); %求序列的共扼对称分量的DFT
Xoc=dft(xoc,11); %求序列的共扼反对称分量的DFT
subplot(2,2,1);stem(n,real(X));axis([-0.5,10.5,-5,50])
title('Real{DFT[x(n)]}');xlabel('k'); %画出序列DFT的实部
subplot(2,2,2);stem(n,imag(X));axis([-0.5,10.5,-20,20])
title('Imag{DFT[x(n)]}');xlabel('k'); %画出序列DFT的虚部
subplot(2,2,3);stem(n,Xec);axis([-0.5,10.5,-5,50])
title('DFT[xec(n)]');xlabel('k');
subplot(2,2,4);stem(n,imag(Xoc));axis([-0.5,10.5,-20,20])
title('DFT[xoc(n)]');xlabel('k');
% 例2 本例为计算序列的循环卷积程序
% 运行之前应在命令窗口输入 x1,x2,N 的值
%实验报告要求:自己选择2个序列进行计算,将实验结果写出
if length(x1)>N
error('N must be >= the length of x1')
end
if length(x2)>N
error('N must be >= the length of x2')
end
x1=[x1 zeros(1,N-length(x1))]; %将x1,x2补0成为N长序列
x2=[x2 zeros(1,N-length(x2))];
m=[0:1:N-1];
x2=x2(mod(-m,N)+1); %该语句的功能是将序列翻褶,延拓,取主值序列
H=zeros(N,N);
for n=1:1:N %该for循环的功能是得到x2序列的循环移位矩阵
H(n,:)=cirshftt(x2,n-1,N); %和我们手工计算循环卷积得到的表是一致的
end
y=x1*H' %用矩阵相乘的方法得到结果
%例4 本例说明补零序列的离散傅立叶变换
%序列)()(5n R n x =,已给出序列的傅立叶变换程序和将原序列补零到10长序列的DFT
%实验报告要求: (1)编写将序列补零到20长后计算DFT 的程序
(2)将实验结果画出
(3)实验结果说明什么(即序列补零后进行DFT,频谱有何变化)
n=0:4;
x=[ones(1,5)]; %产生矩形序列
k=0:999;w=(pi/500)*k;
X=x*(exp(-j*pi/500)).^(n'*k); %计算离散时间傅立叶变换
Xe=abs(X); %取模
subplot(3,2,1);stem(n,x);ylabel('x(n)'); %画出矩形序列
subplot(3,2,2);plot(w/pi,Xe);ylabel('|X(ejw)|'); %画出离散时间傅立叶变换
N=10;x=[ones(1,5),zeros(1,N-5)]; %将原序列补零为10长序列
n=0:1:N-1;
X=dft(x,N); %进行DFT
magX=abs(X);
k=(0:length(magX)'-1)*N/length(magX);
subplot(3,2,3);stem(n,x);ylabel('x(n)'); %画出补零序列
subplot(3,2,4);stem(k,magX); %画出DFT 结果
axis([0,10,0,5]);ylabel('|X(k)|');
%例5 本题说明高密度谱和高分辨率谱之间的区别,高密度谱是信号补零后得到的,虽然谱线相当 %密但是因为信号有效长度不变,所以其分辨率也不变,因此还是很难看出信号的频谱成分。
高分辨 %率谱是将信号有效长度加长,因此分辨率提高,可以看出信号的成分。
%有一个序列为)5.0cos()35.0cos(2)(n n n x ππ+= (该序列周期计算可得40)
%(1)下面给出有10个有效采样点序列的DFT 程序
%(2)请写出将第一问中的10长序列补零到40长,计算其DFT
%(3)采样n=0:39,计算有40个有效采样点的序列的DFT
%实验报告要求: (1)请编写将有10个有效采样点的序列补零到40长后计算DFT 的程序
(2) 请编写计算有40个有效采样点的序列的DFT 的程序
(3) 将实验结果画出并分析实验结果说明什么
M=10;
n=0:M-1;
x=2*cos(0.35*pi*n)+cos(0.5*pi*n);
subplot(2,1,1);stem(n,x);title('没有足够采样点的信号');
Y=dft(x,M);
k1=0:M-1;w1=2*pi/M*k1;
subplot(2,1,2);stem(w1/pi,abs(Y));title('信号的频谱');。