MATLAB实验报告北京邮电大学
北邮 通信网实验报告
北京邮电大学实验报告通信网理论基础实验报告学院:信息与通信工程学院班级:2013211124学号:姓名:实验一 ErlangB公式计算器一实验内容编写Erlang B公式的图形界面计算器，实现给定任意两个变量求解第三个变量的功能：1）给定到达的呼叫量a和中继线的数目s，求解系统的时间阻塞率B；2）给定系统的时间阻塞率的要求B和到达的呼叫量a，求解中继线的数目s，以实现网络规划；3）给定系统的时间阻塞率要求B以及中继线的数目s，判断该系统能支持的最大的呼叫量a。
二实验描述1 实验思路使用MATLAB GUITOOL设计图形界面，通过单选按钮确定计算的变量，同时通过可编辑文本框输入其他两个已知变量的值，对于不同的变量，通过调用相应的函数进行求解并显示最终的结果。
2 程序界面3 流程图4 主要的函数符号规定如下：b(Blocking)：阻塞率；a(BHT)：到达呼叫量；s(Lines)：中继线数量。
1）已知到达呼叫量a及中继线数量s求阻塞率b 使用迭代算法提高程序效率B(s,a)=a∙B(s−1,a) s+a∙B(s−1,a)代码如下：function b = ErlangB_b(a,s)b =1;for i =1:sb = a * b /(i + a * b);endend2）已知到达呼叫量a及阻塞率b求中继线数量s考虑到s为正整数，因此采用数值逼近的方法。
采用循环的方式，在每次循环中增加s的值，同时调用 B(s,a)函数计算阻塞率并与已知阻塞率比较，当本次误差小于上次误差时，结束循环，得到s值。
代码如下：function s = ErlangB_s(a,b)s =1;Bs = ErlangB_b(a,s);err = abs(b-Bs);err_s = err;while(err_s <= err)err = err_s;s = s +1;Bs = ErlangB_b(a,s);err_s = abs(b - Bs);ends = s -1;end3）已知阻塞率b及中继线数量s求到达呼叫量a考虑到a为有理数，因此采用变步长逼近的方法。
MATLAB实验报告
MATLAB实验报告一、实验目的本次 MATLAB 实验旨在深入了解和掌握 MATLAB 软件的基本操作和应用，通过实际编程和数据处理，提高解决问题的能力，培养编程思维和逻辑分析能力。
二、实验环境本次实验使用的是 MATLAB R2020a 版本，运行在 Windows 10 操作系统上。
计算机配置为英特尔酷睿 i5 处理器，8GB 内存。
三、实验内容（一）矩阵运算1、矩阵的创建使用直接输入、函数生成和从外部文件导入等方式创建矩阵。
例如，通过｀1 2 3; 4 5 6; 7 8 9` 直接输入创建一个 3 行 3 列的矩阵；使用｀ones(3,3)｀函数创建一个 3 行 3 列元素全为 1 的矩阵。
2、矩阵的基本运算包括矩阵的加减乘除、求逆、转置等。
例如，对于两个相同维度的矩阵｀A` 和｀B` ，可以进行加法运算｀C ＝ A ＋ B` 。
3、矩阵的特征值和特征向量计算通过｀eig` 函数计算矩阵的特征值和特征向量，加深对线性代数知识的理解和应用。
（二）函数编写1、自定义函数使用｀function` 关键字定义自己的函数，例如编写一个计算两个数之和的函数｀function s ＝ add(a,b) s ＝ a ＋ b; end` 。
2、函数的调用在主程序中调用自定义函数，并传递参数进行计算。
3、函数的参数传递了解值传递和引用传递的区别，以及如何根据实际需求选择合适的参数传递方式。
（三）绘图功能1、二维图形绘制使用｀plot` 函数绘制简单的折线图、曲线等，如｀x ＝ 0:01:2pi; y ＝ sin(x)； plot(x,y)｀绘制正弦曲线。
2、图形的修饰通过设置坐标轴范围、标题、标签、线条颜色和样式等属性，使图形更加清晰和美观。
3、三维图形绘制尝试使用｀mesh` 、｀surf` 等函数绘制三维图形，如绘制一个球面｀x,y,z ＝ sphere(50)； surf(x,y,z)｀。
（四）数据处理与分析1、数据的读取和写入使用｀load` 和｀save` 函数从外部文件读取数据和将数据保存到文件中。
（最新版）MATLAB实验报告
（最新版）MATLAB实验报告实验一典型环节的MATLAB仿真一、实验目的1．熟悉MATLAB桌面和命令窗口，初步了解SIMULINK功能模块的使用方法。
2．通过观察典型环节在单位阶跃信号作用下的动态特性，加深对各典型环节响应曲线的理解。
3．定性了解各参数变化对典型环节动态特性的影响。
二、SIMULINK的使用MATLAB中SIMULINK是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包。
利用SIMULINK功能模块可以快速的建立控制系统的模型，进行仿真和调试。
1．运行MATLAB软件，在命令窗口栏“>>”提示符下键入simulink命令，按Enter 键或在工具栏单击按钮，即可进入如图1-1所示的SIMULINK仿真环境下。
2．选择File菜单下New下的Model命令，新建一个simulink 仿真环境常规模板。
3．在simulink仿真环境下，创建所需要的系统。
以图1-2所示的系统为例，说明基本设计步骤如下：1）进入线性系统模块库，构建传递函数。
点击simulink下的“Continuous”，再将右边窗口中“Transfer Fen”的图标用左键拖至新建的“untitled”窗口。
2）改变模块参数。
在simulink仿真环境“untitled”窗口中双击该图标，即可改变传递函数。
其中方括号内的数字分别为传递函数的分子、分母各次幂由高到低的系数，数字之间用空格隔开；设置完成后，选择OK，即完成该模块的设置。
3）建立其它传递函数模块。
按照上述方法，在不同的simulink 的模块库中，建立系统所需的传递函数模块。
例：比例环节用“Math”右边窗口“Gain”的图标。
4）选取阶跃信号输入函数。
用鼠标点击simulink下的“Source”，将右边窗口中“Step”图标用左键拖至新建的“untitled”窗口，形成一个阶跃函数输入模块。
5）选择输出方式。
用鼠标点击simulink下的“Sinks”，就进入输出方式模块库，通常选用“Scope”的示波器图标，将其用左键拖至新建的“untitled”窗口。
北京邮电大学_dsp_matlab实验报告
数字信号处理实验报告实验名称：数字信号处理实验学生姓名：班级：班内序号：1.实验要求假设信号x(n) 由下述信号组成：请选择合适的长度N 和窗函数，用DFT 分析其频谱，得到清楚的三根谱线。
2.实验代码和实验结果N = 1000; % Length of DFTn = [0:1:N-1];xn = 0.001*cos(0.45*n*pi)+sin(0.3*n*pi)-cos(0.302*n*pi-pi/4);Xk = fft(xn,N);k=[0:1:N-1];subplot(5,1,1);stem(k,abs(Xk(1:1:N)));title('DFT x(n)');xlabel('k');axis([140,240,0,6])subplot(5,1,2);stem(k, abs(Xk(1:1:N)),'r');%画出sin(0.3npi)-cos(0.302npi-pi/4) axis([140,160,0,6]);title('sin(0.3*pi*n)-cos(0.302*pi*n) ');xlabel('k');subplot(5,1,3);stem(k, 1000*abs(Xk(1:1:N)),'g');%画出0.001*cos(0.45npi)axis([220,230,0,6]);title('cos(0.45*pi*n) ');xlabel('k');subplot(5,1,4);stem(k,0.01*abs(Xk(1:1:N)),'k');%画%sin(0.3npi)-cos(0.302npi-pi/4)axis([140,160,0,6]);title('sin(0.3*pi*n)-cos(0.302*pi*n) ');xlabel('k');subplot(5,1,5);stem(k, 10*abs(Xk(1:1:N)),'m');%画出0.001*cos(0.45npi)axis([220,230,0,6]);title('cos(0.45*pi*n) ');xlabel('k');结论：由上图及过程可知，当DFT变换长度为1000时所得到的谱线非常理想。
北邮 通信网实验报告
北京邮电大学实验报告通信网理论基础实验报告学院:信息与通信工程学院班级:2013211124学号:姓名:实验一 ErlangB公式计算器一实验内容编写Erlang B公式的图形界面计算器，实现给定任意两个变量求解第三个变量的功能：1）给定到达的呼叫量a和中继线的数目s，求解系统的时间阻塞率B；2）给定系统的时间阻塞率的要求B和到达的呼叫量a，求解中继线的数目s，以实现网络规划；3）给定系统的时间阻塞率要求B以及中继线的数目s，判断该系统能支持的最大的呼叫量a。
二实验描述1 实验思路使用MATLAB GUITOOL设计图形界面，通过单选按钮确定计算的变量，同时通过可编辑文本框输入其他两个已知变量的值，对于不同的变量，通过调用相应的函数进行求解并显示最终的结果。
2 程序界面3 流程图4 主要的函数符号规定如下：b(Blocking)：阻塞率；a(BHT)：到达呼叫量；s(Lines)：中继线数量。
1）已知到达呼叫量a及中继线数量s求阻塞率b 使用迭代算法提高程序效率B(s,a)=a∙B(s−1,a) s+a∙B(s−1,a)代码如下：function b = ErlangB_b(a,s)b =1;for i =1:sb = a * b /(i + a * b);endend2）已知到达呼叫量a及阻塞率b求中继线数量s考虑到s为正整数，因此采用数值逼近的方法。
采用循环的方式，在每次循环中增加s的值，同时调用 B(s,a)函数计算阻塞率并与已知阻塞率比较，当本次误差小于上次误差时，结束循环，得到s值。
代码如下：function s = ErlangB_s(a,b)s =1;Bs = ErlangB_b(a,s);err = abs(b-Bs);err_s = err;while(err_s <= err)err = err_s;s = s +1;Bs = ErlangB_b(a,s);err_s = abs(b - Bs);ends = s -1;end3）已知阻塞率b及中继线数量s求到达呼叫量a考虑到a为有理数，因此采用变步长逼近的方法。
北邮数字信号处理Matlab仿真实验-实验报告
北京邮电大学数字信号处理<MatLab仿真试验>实验报告班级： xxx学院： xxx实验室： xxx 审阅教师：姓名（班内序号）： xxx 学号： xxx实验时间： xxx评定成绩：目录实验一：数字信号的FFT 分析 (2)1、实验内容及要求 (2)(1)离散信号的频谱分析 (2)(2)DTMF信号频谱分析 (2)2、实验目的 (2)3、分析设计 (2)(1)离散信号的频谱分析 (2)(2)DTMF信号频谱分析 (3)4、设计结果 (4)(1)离散信号的频谱分析 (4)(2)DTMF信号频谱分析 (4)实验二：DTMF 信号的编码 (5)1、实验内容及要求 (5)2、实验目的 (6)3、分析设计 (6)4、设计结果 (7)实验三：FIR 数字滤波器的设计和实现 (8)1、实验内容及要求： (8)2、实验目的 (8)3、分析设计 (8)4、设计结果 (13)实验一：数字信号的 FFT 分析1、实验内容及要求(1)离散信号的频谱分析设信号00010450303024().*cos(.)sin(.)cos(.)x n n n n ππππ=+--此信号的0.3pi 和0.302pi 两根谱线相距很近，谱线0.45pi 的幅度很小，请选择合适的序列长度N 和窗函数，用DFT 分析其频谱，要求得到清楚的三根谱线。
(2)DTMF 信号频谱分析用计算机声卡采用一段通信系统中电话双音多频（DTMF ）拨号数字0～9的数据，采用快速傅立叶变换（FFT ）分析这10个号码DTMF 拨号时的频谱。
2、实验目的通过本次实验，应该掌握：(a)用傅立叶变换进行信号分析时基本参数的选择。
(b)经过离散时间傅立叶变换（DTFT ）和有限长度离散傅立叶变换（DFT ）后信号频谱上的区别，前者DTFT 时间域是离散信号，频率域还是连续的，而DFT 在两个域中都是离散的。
(c)离散傅立叶变换的基本原理、特性，以及经典的快速算法（基2时间抽选法），体会快速算法的效率。
北邮Matlab实验报告概论
《数字信号处理》Matlab 实验一．实现重叠相加和重叠保留算法，完成线性卷积的分段计算（可任意指定()x n 及()h n ）；1、 对算法的概括性说明；1）重叠相加法重叠相加法是将待过滤的信号分割成长为N 的若干段，每一段都可以和有限时宽单位取样响应作卷积，再将过滤后的各段重叠相加。
具体算法实现：建立缓存序列，每次输入N 点序列，通过计算x(n)和h(n) 的循环卷积实现线性卷积运算，将缓存的M-1点序列和卷积结果相加，并输出前N 点作为计算结果，同时缓存后M-1点，如此循环，直至所有分段计算完毕，则输出序列y(n)为最终计算结果。
2）重叠保留法重叠保留法相当于将x l (n )和h(n )作循环卷积，然后找出循环卷积中相当于线性卷积的部分。
在这种情况下，将序列y(n)分为长为N 的若干段，每个输入段和前一段有M-1个重叠点 。
此时只需要将发生重叠的前M-1个点舍去，保留重叠的部分并输出，则可获得序列y(n)。
2、源代码及流程图；2.1 源代码：function[y] = overlap_add(x,h,N)M = length(h);if N<MN = M+1;endL = M+N-1;Lx = length(x);T = ceil(Lx/N);t = zeros(1,M-1);x = [x,zeros(1,(T+1)*N-Lx)];y = zeros(1,(T+1)*N);for i = 0:1:Txi = i*N+1;x_seg = x(xi:xi+N-1);y_seg = circular_conv(x_seg,h,L);y_seg(1:M-1) = y_seg(1:M-1)+t(1:M-1); t(1:M-1) = y_seg(N+1:L);y(xi:xi+N-1) = y_seg(1:N);endy = y(1:Lx+M-1);endfunction[y] = overlap_save(x,h,N)Lx = length(x);M = length(h);if N<MN = M+1;endL = N+M-1;t = zeros(1,M-1);T = ceil(Lx/N);x = [x,zeros(1,(T+1)*N-Lx)];y = zeros(1,(T+1)*N);for i = 0:1:Txi = i*N+1;x_seg= [t,x(xi:xi+N-1)];t = x_seg(N+1:N+M-1);y_seg = circular_conv(x_seg,h,L); y(xi:xi+N-1) = y_seg(M:N+M-1); endy = y(1:Lx+M-1);endfunction[y] = circular_conv(x1,x2,L) X1k = fft(x1,L);X2k = fft(x2,L);Yk = X1k.*X2k;y = ifft(Yk);endn = 0:9;xn = n+1;hn = [1,0,-1];N = 6;y1 = conv(hn,xn)y2 = overlap_add(xn,hn,N)y3 = overlap_save(xn,hn,N)2.2流程图1）重叠相加法2）重叠保留法3、实验结果；4、结合教材3.5.1节作运算量分析；重叠相加法和重叠保留法的算法的时间复杂度均为O(n)，空间复杂度均为O(1)，二者都具有较好的时间和空间复杂度。
第二次DSP上机实验报告 MATLAB实验报告
第二次DSP上机实验报告 MATLAB实验报告第二次DSP上机实验报告 MATLAB实验报告北京邮电大学信息与通信工程学院DSP--MATLAB实验报告实验名称：学生姓名：班级：班内序号：学号：日期：1．实验要求与目的要求：(1)用DFT分析频谱，得到高分辨率频谱清楚的谱线；(2)利用基2时间抽选的FFT算法，计算有限点的DFT，并与理论值相比较。
目的：掌握(a)用傅立叶变换进行信号分析时基本参数的选择。
(b)经过离散时间傅立叶变换（DTFT）和有限长度离散傅立叶变换（DFT）后信号频谱上的区别，前者DTFT时间域是离散信号，频率域还是连续的，而DFT在两个域中都是离散的。
(c)离散傅立叶变换的基本原理、特性，以及经典的快速算法（基2时间抽选法），体会快速算法的效率。
(d)获得一个高密度频谱和高分辨率频谱的概念和方法，建立频率分辨率和时间分辨率的概念，为将来进一步进行时频分析（例如小波）的学习和研究打下基础。
2关键算法分析第1页北京邮电大学信息与通信工程学院代码的重点是利用fft函数计算离散序列的DFT，难点是矩阵的加减乘除及乘方中所涉及的matlab语句的特点。
实验代码如下：（1）N=1000;n=(0:N-1);y=0.001*cos(0.45*n*pi)+sin(0.3*n*pi)-cos(0.302*n*pi-pi/4);y=0.001*cos(0.45*n*pi)+sin(0.3*n*pi)-cos(0.302*n*pi-pi/4);XK=fft(y,N);--fft函数两个参数分别是进行DFT变换的序列，及DFT 的长度subplot(3,1,1);stem(n,y);title("时域波形");xlabel("n");ylabel("y");subplot(3,1,2);stem(abs(XK),".");axis([0,500,0,600]);--限定x 轴与y轴的范围title("频域前500点波形");xlabel("k");ylabel("XK");subplot(3,1,3);stem(abs(XK),".");axis([800,900,0,600]);--x轴的范围很小，目的是能看到两条很近的谱线title("频域后500点部分波形");xlabel("k");ylabel("XK");（2）N=25;Q=0.9+j*0.3;n=(0:24);x=Q.^n;WN=exp(-j*2*pi/N);k=(0:24);WK=WN.^k;XK=(1-Q.^N)./(1-Q*WK);stem(XK);---理论值的计算XK1=fft(x,32);--32点基2时间抽选法的计算subplot(3,1,1);stem(n,x);title("时域波形");xlabel("n");ylabel("x");subplot(3,1,2);stem(XK);title("频域理论值");xlabel("k");ylabel("XK");subplot(3,1,3);stem(XK1);title("频域波形");xlabel("k");ylabel("XK1");第2页北京邮电大学信息与通信工程学院3.程序运行结果（1）（2）第3页北京邮电大学信息与通信工程学院4.问题分析这次实验的题目相对简单，编程过程中遇到的问题主要是矩阵的加减乘除及乘方运算所对应的matlab语句的规则和fft函数的使用，fft函数的使用方法通过help语句便可查得，其两个参数：第一个是指进行fft运算的序列，第二个值fft运算的长度。
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Matlab实验报告学院：信息与通信工程学院班级：201321113学号：2013210381班内序号：18姓名：石雪原实验题目1.实现重叠相加和重叠保留算法一．实验原理重叠相加法和重叠保留法的实质都是以逐段地方式通过循环卷积来完成线性卷积的计算。
将输入序列x（n）进行分段，每段长为N,且N≥M（M为有限长因果序列h（n）的长度），x（n）逐段与h（n）进行循环卷积，在重叠保留法中需在x（n）序列首部加入长度为M-1的0序列。
在算法中，在获得N个点的输入后，进行N+M-1点循环卷积计算，之后输出N个点。
通过for循环逐段进行循环卷积，使用FFT和IFFT计算两个有限长序列的N点循环卷积结果。
二．源代码和流程图重叠相加法代码function [Y]=overpl(x,h,N)Lx=length(x); %序列长度M=length(h); %h（n）长度x=[x,zeros(1,N-1)];t=zeros(1,M-1);Y=zeros(1,Lx+M-1);a=floor(Lx/N);for k=0:aA=x(k*N+1:k*N+N);y1=fft(A,Lx+M-1); %利用fft进行运算y2=fft(h,Lx+M-1);y3=y1.*y2;q=ifft(y3,Lx+M-1);Y(k*N+1:k*N+M-1)=q(1:M-1)+t(1:M-1);Y(k*N+M:k*N+N)=q(M:N);t(1:M-1)=q(N+1:N+M-1);endY(1:Lx+M-1);对应流程图图二图一：每段利用fft和ifft实现循环卷积图二：对x（n）逐段进行循环卷积然后相加得输出线性卷积结果y（n）重叠保留法代码function[Y]=overlpsav(x,h,N)Lx=length(x);M=length(h);M1=M -1;L=N-M1;h=[h,zeros(1,N-M)];x=[zeros(1,M1),x,zeros(1,N-1)];a=floor ((Lx+M1-1)/(L))+1; Y=zeros(1,N);for k=0:a-1xk=x(k*L+1:k*L+N);b=fft(xk,N);C=fft(h,N);Z=b.*C;Y(k+1,:)=ifft(Z,N);endY=Y(:,M:N)';Y=(Y(:))'对应流程图三．实验结果重叠相加法x=[1,2,3] h=[1,2,3] N=4重叠保留法x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] h=[1,0,-1] N=4四． 结果分析（有关运算量的定量分析结果）有限长因果序列x （n ）h （n ）的长度分别为N 和M ，直接计算线性卷积y （n ），y （n ）可视为N 个序列的叠加结果，序列长度为M ，所以每生成一个序列需完成M 次乘法，共需完成MN 次乘法运算。
这N 个序列依次向右移动一位故需（N-1）（M-1）次加法运算。
按照FFT 和IFFT 计算线性卷积时，设L=N=M-1,整个运算过程包含了2个FFT 、一个IFFT 和L 此乘法运算，所以，按基2频域抽选算法实现FFT 或IFFT ，共需完成1.5L 次乘法和加法运算。
五． 讨论总结1． N 越大快算法的运算量越小，即实现重叠相加法和重叠保留法的运算量越小。
2． MATLAB 软件使用方法和语言不熟悉，通过查阅书籍网络解决。
实验题目2：周期序列的谱分析实验目的：利用 DFT 分析模拟信号()()cos 16a x t t π=之频谱。
试验内容：1、设定采样周期 T 并说明原因根据奈奎斯特取样条件，fs>=2f=2*8=16Hz ，所以取 fs=20Hz ，T=1/f=0.05s 。
2、若令()cos(16)x n nT π=，确定该序列之周期 N 并说明原因 因为 x(n)=cos(0.8 πn)， 2π/0.8π=2.5所以周期 N=5.3、绘制 10个周期内 x(n)的取值情况 T = 1/20; t = 0:T:5-T; N = 5;figure(1);xn = cos(16*pi*t); stem(0:10*N-1, xn(1:10*N));title('10个周期内 x(n)的取值情况 '); ylabel('x(n)'); xlabel('n');4、令x1(n)表示x(n)的主值序列，绘制|DFT(x1(n)|，解释取值情况figure(2);x1n = xn(1:N); stem(0:N-1, x1n);title('x(n)的主值序列'); ylabel('x1(n)'); xlabel('n');figure(3);Xk = fft(x1n, N); stem(0:N-1, abs(Xk));title('|DFT(x1(n))|'); ylabel('X1(k)'); xlabel('k');所得X1(k)取值即为x(n)的5点（一个周期内）DFT结果，为清晰谱线。
5、令x2(n)表示x(n)的任一周期，绘制|DFT(x2(n)|，解释取值情况figure(4);r = 4; x2n = xn(r:r+N-1); stem(0:N-1, x2n);title('x(n)的任一周期'); ylabel('x2(n)'); xlabel('n');figure(5);Xk = fft(x2n, N); stem(0:N-1, abs(Xk));title('|DFT(x2(n))|'); ylabel('X2(k)'); xlabel('k');所得X2(k)取值与x(n)主值序列DFT结果相同。
因为DFT是反映信号的频域特性，所以同为一个周期，频域特性一定相同，无论起始位置如何，其DFT情况都相同。
6、令x3(n)表示x(n)的2个周期，绘制|DFT(x3(n)|，解释取值情况figure(6);x3n = xn(1:2*N); stem(0:2*N-1, x3n);title('x(n)的2个周期'); ylabel('x3(n)'); xlabel('n');figure(7);Xk = fft(x3n, 2*N); stem(0:2*N-1, abs(Xk));title('|DFT(x3(n))|'); ylabel('X3(k)'); xlabel('k');因为选取了2个周期，所以DFT点数是X1(k)的2倍。
因为取的周期的整数倍，所以可以得到清晰谱线。
所得X3(k)是在x(n)主值序列DFT结果的基础上插入取值为零的点，将点数提高至10，仍为清晰谱线。
7、若x4(n)=x(n)×RM(n)，而M不是x(n)周期的整数倍，绘制|DFT(x4(n)|，解释取值情况figure(8);M = 8; x4n = xn(1:M); stem(0:M-1, x4n);title('x(n)*R8(n)'); ylabel('x4(n)'); xlabel('n');figure(9);Xk = fft(x4n, M); stem(0:M-1, abs(Xk));title('|DFT(x4(n))|'); ylabel('X4(k)'); xlabel('k');所得X4(k)是非周期整数倍点数的DFT，不是清晰谱线。
因为选取了1.3个周期，不是周期的整数倍，选取的x4(n)没有体现出x(n)的周期特性，所以得到的谱线的形状特征必然与X1(k)、X2(k)、X3(k)不同。
实验题目3：梳状滤波器的应用实验目的：录制一段自己的话音，时间长度及取样频率自定；对该段声音加入一次反射、三次反射和无穷多次反射。
试验内容：1、对试验原理的说明回声可以认为是由原始声音衰减后的多个延迟叠加组成的，因此回声可以用延迟单元来生成。
x(n)表示原始声音信号，a 为衰减系数，T 为延迟周期，回声信号Y(n)=X(n)+a*x(n-T）+a^2*x(n-2T)+……+a^k*x(n-kT)。
Z 变换后的系统函数H(z)可由梳状滤波器实现。
本实验用MATLAB 中的filter(b,a,x)函数可用来仿真差分方程a(1)*y(n)=b(1)*x(n)+b(2)*x(n1)+...+b(nb+1)*x(n-nb)-a(2)*y(n-1)-...-a(na+1)*y(n-na)。
2、在同一张图上，绘制原声音序列x(n)、加入一次反射后的声音序列x1(n)、加入三次反射后的声音序列x3(n)和加入无穷多次反射后的声音序列xI(n)。
[x, fs] = wavread('843.wav');% sound(x, fs);a = 0.6; T = 0.6;y1 = filter([1, zeros(1,T*fs-1), a], 1, x);% sound(y1, fs); wavwrite(y1, fs, 'echo1.wav'); y2 = filter([1, zeros(1,T*fs-1), a, zeros(1,T*fs-1), a^2, zeros(1,T*fs-1), a^3],1, x);% sound(y2, fs); wavwrite(y2, fs, 'echo2.wav'); y3 = filter(1, [1, zeros(1,T*fs-1), a], x);% sound(y3, fs); wavwrite(y3, fs, 'echo3.wav'); plot(y3, 'm');hold on; plot(y2, 'r');hold on; plot(y1, 'g');hold on; plot(x, 'b');a=0.6;T=0.2a=0.3;T=0.2a=0.9;T=0.2a=0.6;T=0.6a=0.6;T=1.0在这里我使用了一段名叫“843。
WAV”的短音频，得到上图，其中蓝色为原声音序列x(n)，粉红色为加入一次反射后的声音序列x1(n)，绿色为加入三次反射后的声音序列x3(n)，红色为加入无穷多次反射后的声音序列xI(n)。