信号处理实验平台频域分析模块毕业论文
数字信号处理 实验3 离散系统的频域分析

MATLAB 为求解离散系统的频率响应和连续系统的频率响应,分别提供了 freqz 和 freq(s 求
连续系统的频率响应函数)两个函数,使用方法类似。本实验主要讨论离散系统的频率响应。
例 3-1 已知离散时间系统的系统函数为
H(z)
=
0.1321− 0.3963 z−2 + 0.3963 z−4 − 0.1321z−6 1+ 0.34319 z−2 + 0.60439 z−4 + 0.20407 z−6
求该系统在 0~π频率范围内的绝对幅频响应、相对幅度响应、相位响率响应及群迟延。
解 MATLAB 程序如下:
b=[0.1321,0,0.3963,0,0.3963,0,0.1321];
a=[1,0,-0.34319,0,0.60439,0,-0.20407];
数字信号处理 实验4_离散信号的频域分析

实验四离散信号的频域分析1. 计算序列的DTFT和DFT,观察栅栏效应设)()(4nRnx=,要求用MATLAB实现:(1)计算)(nx的傅里叶变换)(ωj eX,并绘出其幅度谱;(2)分别计算)(nx的4点DFT和8点DFT,绘出其幅度谱。
并说明它们和)(ωj eX的关系。
(提示:DFT变换可用MA TLAB提供的函数fft实现,也可以自己用C语言或matlab 编写)源程序:n1=4;n2=8;n=0:n1-1;k1=0:n1-1;k2=0:n2-1;w=2*pi*(0:2047)/2048;Xw=(1-exp(-j*4*w))./(1-exp(-j*w))xn=[(n>=0)&(n<4)];X1k=fft(xn,n1);X2k=fft(xn,n2);subplot(3,1,1)plot(w/pi,abs(Xw));title('x(n)的傅里叶变换的幅度谱')subplot(3,1,2)stem(k1,abs(X1k))title('4点的DFT[x(n)]=X1(k)的幅度谱')subplot(3,1,3)stem(k2,abs(X2k))title('8点的DFT[x(n)]=X1(k)的幅度谱')实验结果图:由实验结果图可知,X(k)是)(ωj e X 的等间隔采样,采样间隔是2π/N 。
2.计算序列的FFT ,观察频谱泄漏已知周期为16的信号)1612cos()1610cos()(n n n x ππ+=。
(1) 截取一个周期长度M=16点,计算其16点FFT 其频谱,并绘出其幅度谱;(2) 截取序列长度M=10点,计算其16点FFT 其频谱,绘出其幅度谱,并与(1)的结果进行比较,观察频谱泄漏现象,说明产生频谱泄漏的原因。
(1)源程序:T=16;fs=1/T;n=0:15;xn=cos(10*pi/16*n*T)+cos(12*pi/16*n*T);Xk=fft(xn,16)stem(n,abs(Xk))实验结果图:(2)源程序:T=16;fs=1/T;n=0:9;xn=cos(10*pi/16*n*T)+cos(12*pi/16*n*T); Xk1=fft(xn,16)stem(0:15,abs(Xk1))实验结果图:如图,可得出,当截取有限长信号时,频谱不再是单一的频谱,它的能量散布到整个频谱的各处。
实验二 信号的频域分析

实验二信号的频域分析一.实验目的1.通过MATLAB编程观察周期信号的合成过程,进一步了解周期信号的傅里叶级数分解特性。
2.学习用MATLAB绘制周期信号的频谱的方法,观察周期信号的离散性、谐波性和收敛性。
3.用MATLAB研究矩形波的频谱,观察周期变化和脉冲变化对频谱的影响。
4.学习用MATLAB的符号运算功能计算傅里叶变换和反变换的方法。
5.掌握用MATLAB绘制非周期信号频谱的数值方法。
6.掌握信号的采集方法与过程以及信号恢复的原理与方法。
二.实验内容1. 题目:2-1已知信号周期如图所示。
其中T=4s,A=1,试:1)画出两个周期信号的频谱图。
2)求傅里叶级数最高谐波次数20的部分和波形,并比较。
源程序:T=4N=20t=linspace(-T/2,T/2,1000)w0=2*pi/Tf=sawtooth(w0*t,1)for k=0:Na(k+1)=2/T*trapz(t,f.*cos(k*w0*t))b(k+1)=2/T*trapz(t,f.*sin(k*w0*t))endAn=a-j*bAn(1)=a(1)tt=[t-T,t,t+T]ff=[f,f,f]subplot(2,3,1);plot(tt,ff,'LineWidth',1.5);ylabel('f(t)')title('周期信号波形','Fontsize',8)subplot(2,3,2);h=stem(0:N,abs(An),'.');hold onh=stem(0:-1:-N,abs(An),'.')title('幅度频谱','Fontsize',8)xlabel('\omega');ylabel('F(j\omega)')subplot(2,3,3);h=stem(0:N,angle(An),'.');hold onh=stem(0:-1:-N,-angle(An),'.')title('相位频谱','Fontsize',8)xlabel('\omega');ylabel('\phi(j\omega)')f=sawtooth(w0*t,0.5)for k=0:Na(k+1)=2/T*trapz(t,f.*cos(k*w0*t)) b(k+1)=2/T*trapz(t,f.*sin(k*w0*t)) end An=a-j*b An(1)=a(1) tt=[t-T,t,t+T] ff=[f,f,f]subplot(2,3,4);plot(tt,ff,'LineWidth',1.5);ylabel('f(t)') title('周期信号波形','Fontsize',8)subplot(2,3,5);h=stem(0:N,abs(An),'.');hold on h=stem(0:-1:-N,abs(An),'.')title('幅度频谱','Fontsize',8)xlabel('\omega');ylabel('F(j\omega)')subplot(2,3,6);h=stem(0:N,angle(An),'.');hold on h=stem(0:-1:-N,-angle(An),'.')title('相位频谱','Fontsize',8)xlabel('\omega');ylabel('\phi(j\omega)')程序运行结果(截图):-1010-1-0.500.51f (t )周期信号波形幅度频谱ωF (j ω)-2020相位频谱ωφ(j ω)-1010-1-0.500.51f (t )周期信号波形幅度频谱ωF (j ω)-20020相位频谱ωφ(j ω)2. 题目:2-2求下列信号的傅里叶变换。
数字信号处理课程设计毕业设计(论文)word格式

《数字信号处理》课程设计作业院系:物理工程学院电子信息科学与技术班级:1学号:20092250103姓名:冯军美实验一:音乐信号音谱和频谱的观察1.实验方案读取音乐信号并将信号装换为单声道的,并输出信号的波形图和频谱图%2.源程序clear all; close all;clc[x,fs,bit]=wavread('F:\费玉清-一剪梅00_01_23-00_01_28.wav');%读取音乐信号,其中x为截取的音乐信号size(x) %看音乐信号是单声道还是双声道sound(x,fs); %听原始音乐信号x=x(:,1); %获取单声道音乐信号N=length(x); %N为音乐信号的长度figureplot(x) %画音乐信号的连续波形grid on %产生虚线格title('音乐信号时域波型') %标注图注xlabel('Time') %x坐标ylabel('Magnitude') %y坐标F1=fft(x,N); %做音乐信号的N点快速傅里叶变换w=2/N*[0:N-1]; %w为连续频谱的数字角频率横坐标figureplot(w,abs(F1)) %连续频谱图grid ontitle('音乐信号频域波型')xlabel('Frequency/Hz')ylabel('Magnitude')%不同抽样频率下听取的音乐信号% sound(x,2*fs);sound(x,fs/2);3.输出波形0.511.522.5x 105-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81音乐信号时域波型TimeM a g n i t u d e00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.8250010001500200025003000音乐信号频域波型Frequency/HzM a g n i t u d e4.输出结果分析从音谱可看到音乐信号分布在整个时间轴上,幅值分布有规律;从频谱可看到音乐信号主要分布在低频段,高频成分较少,在0.4pi 以后几乎无音乐信号的频谱成分了5.回放声音信号特征的描述和解释当抽样率变为原来的2后,可听出音乐信号,但音乐明显比原来速度播放的快了,播放时间也比原来缩短了,而且音乐中听到的更多的是高频成分。
数字信号处理实验4 离散时间系统的频域分析

实验4 离散时间系统的频域分析一、实验目的(1)了解离散系统的零极点与系统因果性和稳定性的关系; (2)加深对离散系统的频率响应特性基本概念的理解; (3)熟悉MATLAB 中进行离散系统零极点分析的常用子函数; (4)掌握离散系统幅频响应和相频响应的求解方法。
二、知识点提示本章节的主要知识点是频率响应的概念、系统零极点对系统特性的影响;重点是频率响应的求解方法;难点是MATLAB 相关子函数的使用。
三、实验原理1.离散时间系统的零极点及零极点分布图设离散时间系统系统函数为NMz N a z a a z M b z b b z A z B z H ----++++++++==)1()2()1()1()2()1()()()(11 (4-1) MATLAB 提供了专门用于绘制离散时间系统零极点图的zplane 函数: ①zplane 函数 格式一:zplane(z, p)功能:绘制出列向量z 中的零点(以符号"○" 表示)和列向量p 中的极点(以符号"×"表示),同时画出参考单位圆,并在多阶零点和极点的右上角标出其阶数。
如果z 和p 为矩阵,则zplane 以不同的颜色分别绘出z 和p 各列中的零点和极点。
格式二:zplane(B, A)功能:绘制出系统函数H(z)的零极点图。
其中B 和A 为系统函数)(z H (4-1)式的分子和分母多项式系数向量。
zplane(B, A) 输入的是传递函数模型,函数首先调用root 函数以求出它们的零极点。
②roots 函数。
用于求多项式的根,调用格式:roots(C),其中C 为多项式的系数向量,降幂排列。
2.离散系统的频率特性MATLAB 提供了专门用于求离散系统频响特性的freqz 函数,调用格式如下: ①H = freqz(B,A,W)功能:计算由向量W (rad )指定的数字频率点上(通常指[0,π]范围的频率)离散系统)(z H 的频率响应)e (j ωH ,结果存于H 向量中。
matlab信号频域分析实验报告

matlab信号频域分析实验报告Matlab信号频域分析实验报告引言:信号频域分析是一种重要的信号处理技术,通过将信号从时域转换到频域,可以更好地理解信号的频率特性和频谱分布。
本实验旨在利用Matlab软件进行信号频域分析,探索信号的频域特性,并通过实验结果验证频域分析的有效性。
一、实验目的本实验的主要目的是通过Matlab软件进行信号频域分析,了解信号的频域特性和频谱分布,验证频域分析的有效性。
二、实验原理信号频域分析是将信号从时域转换到频域的过程,常用的频域分析方法有傅里叶变换和功率谱估计等。
傅里叶变换可以将信号分解为不同频率的正弦和余弦分量,从而得到信号的频谱分布。
功率谱估计则可以估计信号在不同频率上的功率。
三、实验步骤1. 生成信号:首先,使用Matlab生成一个包含多个频率分量的复合信号。
可以选择正弦信号、方波信号或者其他复杂信号。
2. 时域分析:利用Matlab的时域分析函数,如plot()和stem(),绘制信号的时域波形图。
观察信号的振幅、周期和波形特征。
3. 频域分析:使用Matlab的傅里叶变换函数fft(),将信号从时域转换到频域。
然后,利用Matlab的频域分析函数,如plot()和stem(),绘制信号的频域谱图。
观察信号的频率分量和频谱分布。
4. 功率谱估计:使用Matlab的功率谱估计函数,如pwelch()或periodogram(),估计信号在不同频率上的功率。
绘制功率谱图,观察信号的功率分布。
四、实验结果与分析通过实验,我们生成了一个包含多个频率分量的复合信号,并进行了时域分析和频域分析。
实验结果显示,信号的时域波形图反映了信号的振幅、周期和波形特征,而频域谱图则展示了信号的频率分量和频谱分布。
在时域波形图中,我们可以观察到信号的振幅和周期。
不同频率分量的信号在时域波形图中呈现出不同的振幅和周期,从而反映了信号的频率特性。
在频域谱图中,我们可以观察到信号的频率分量和频谱分布。
频域分析技术在信号处理中的应用研究

频域分析技术在信号处理中的应用研究随着现代科技的不断发展,信号处理已经成为了各个领域中不可缺少的一项技术。
在信号处理的领域中,频域分析技术是其中比较重要的一部分。
通过对信号进行频域分析,可以获得信号的频率、幅值和相位等重要信息,从而为信号处理带来了更多的可能性和灵活性。
因此,本文将从频域分析技术在信号处理中的应用研究方面进行探讨,为读者展示它在实际应用中的价值所在。
频域分析技术的基本原理首先,我们需要了解频域分析技术的基本原理。
频域分析是指将时域信号转换成为频域信号进行分析的过程。
其基本原理是将信号分解成为不同频率的正弦波分量,然后通过对这些正弦波分量的幅值和相位进行分析,得到信号在不同频率上的特性。
具体来说,频域分析可以通过傅里叶变换和傅里叶级数展开等数学方法来实现。
傅里叶变换能够将时域信号转换为连续的频域信号,而傅里叶级数展开则是将周期信号分解为正弦波的加权叠加。
频域分析技术的应用研究在信号处理的领域中,频域分析技术有着非常广泛的应用研究。
下面将从两个方面对频域分析技术进行具体的探讨。
1. 频域分析技术在音频和视频信号处理中的应用研究在音频和视频信号处理的领域中,频域分析技术是非常关键的一部分。
我们知道,音频和视频信号都是以波形的形式传递的,因此,它们的频率和幅值特性非常重要。
通过对音频和视频信号进行傅里叶变换,可以获得它们在不同频率上的幅值和相位信息。
这些信息可以用于音频和视频的编码、解码以及实时传输等方面。
对于音频信号的处理来说,频域分析技术可以用于实现音频降噪、声音增强、失真报告、混响消除以及语音识别等技术。
对于视频信号的处理来说,频域分析技术可以用于实现图像降噪、视频编码压缩、模糊消除、运动分析和物体识别等技术。
因此,频域分析技术对于音频和视频信号的处理来说是非常重要的。
2. 频域分析技术在生物医学信号处理中的应用研究在生物医学信号处理的领域中,频域分析技术也有着广泛的应用。
例如,在心电信号处理领域中,频域分析技术可以用于检测异常的心率和心律不齐的情况。
数字信号处理实验:离散时间信号频域分析报告

离散傅立叶变换(DFT)可以看作信号在Z域上沿单位圆的均匀采样。但在实际应用中,并非整个单位圆上的频谱都有意义。一些情况下,如对于窄带信号,只希望分析信号所在的一段频带等,采样点的轨迹是一条弧线或圆周。这种需求,就导致了线性调频Z变换(Chirp z变换)的出现。
Chirp z变换与DFT计算整个频谱的算法不同,它是一种更为灵活的计算频谱的算法,可以用来计算单位圆上任一段曲线的Z变换,作频谱分析时输入的点数和输出的点数可以不相等,从而达到频域“细化”的目的。
用DFT分析x(t)的频谱结构。选择不同的截取长度,观察DFT进行频谱分析十存在的截断效应。试用加窗的方法减少谱间干扰。请分析截取长度对频谱泄漏和频率分辨率的影响,分析不同窗函数对谱间干扰的影响。
提示:截断效应使谱分辨率(能分开的两根谱线间的最小间距)降低,并产生谱间干扰;频谱混叠失真使折叠频率(fs/2)附近的频谱产生较大的失真。理论和实践都已证明,加大截取长度可提高频率分辨率;选择合适的窗函数可降低谱间干扰;而频谱混叠失真要通过提高采样频率fs和预滤波来改善。
fs=400; T=1/fs; %采样频率为400
Tp=0.04;N=Tp*fs; %采样点数
N1=[N,4*N,8*N]; %设定三种截取长度供调用
st=['|X1(jf)|';'|X4(jf)|';'|X8(jf)|'];%设定三种标注语句供调用
%矩形窗截断
for m=1:3
n=1:N1(m);
3、搜索路径
MATLAB管理着一条搜索路径,它在搜索路径下寻找与命令相关的函数文件。例如,如果在MATLAB提示符下输入example, MATLAB解释器将按照下面的步骤来处理这条字符串:
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4.谐振电路实验,介绍了RLC串联电路的频率特性。通过改变串联电路的电阻值,电容值或T实验,介绍了二维脉冲经过二维FFT变换后得到的频谱图。这个实验的频谱图和原始脉冲图,都是二维图形,因此,又可以观察二维FFT和普通一维FFT实验的区别。
与信号有关的物理、化学和数学的过程有:信号的发生、信号的传送、信号的接收、信号的分析(即研究某种信号的特征与变化的过程)、信号的处理(即把某一种信号转变为与其相关的另一种信号,比如滤掉噪声和干扰,这样就把信号转变成容易分析或识别的信号形式)、信号的存储、信号的控制和检测等等。我们可以将这些与信号有关的过程统称之为信号处理。在计算机科学、药物的分析、电子科学等众多学科中,信号处理(signal processing)是指对信号的显示、变换及运算等进行处理的过程。在处理信号的过程中抽取特征信号,用过去干扰、分析、综合、变换和运算等过程的处理,得到了反映信号变化的本质,或者是处理者感兴趣的信息容的过程都可以从信号处理中获得。信号处理分模拟信号处理和数字信号处理。
与传统实验室相比,虚拟的实验室有着很大的优势,具体体现在如下几点:(1)实验的效率很高;(2)可以充分利用软件的资源来节约开支;(3)实验的时间和地点不再受环境限制;(4)实验过程简单直观,功能齐全;(5)易做到技术的更新换代;(6)实验的精度高,可以避免实验的一些环境误差;(7)自动化和智能化程度高。基于以上优点,可以为传统实验室弥补不足,为教学实验增加新的方法。
本文不仅介绍了各个实验的原理和制作过程,还详细的介绍了LabVIEW软件的基本功能和使用方法,对LabVIEW的初学者具有一定借鉴的作用,具体容分为四个章节:
第一章主要讲解了选题的研究背景、国外的研究情况、建立信号处理实验室的意义及其主要研究容;
第二章介绍了虚拟仪器和LabVIEW软件的概念、特点、使用工具和操作方法;
第三章分别介绍了十个独立实验台的原理和前后面板的制作方法及相关LabVIEW知识:
1.FFT实验介绍了基本信号发生器发出的4种常规信号,经过FFT变换之后,得出信号的和幅值图和相位图。
2.功率谱和振幅谱的实验,介绍了由基本信号发生器发出的4种常规信号的功率谱和振幅谱。通过调节信号的频率和幅值等参数,来观察功率谱和振幅谱的变化。
1.3 建立信号处理实验室的意义
信号处理实验平台是依据《数字信号处理》和《信号与系统》等相关课程知识而搭建的。数字信号处理的课程容以算法为基础,它的理论性很强,因此实验是必不可少的环节。从教学的实践来看,大部分学生对于单纯的理论学习和公式推导很难提起兴趣,授课效果很不理想,而且学校的实验仪器老旧,修理费用高昂,重新购置一批设备又是一笔不小的经费。所以,将虚拟仪器技术引入教学平台是课程改革一个大的趋势。
运用虚拟仪器技术建立信号处理实验平台,可以通过虚拟仪器系统来完成《数字信号处理》和《信号与系统》课程中所涉及到的实验,通过对波形的观察,可以验证公式、定理以及实验现象,更好的吸收与掌握这两门课程所学知识,能够更加形象化的理解其中的定义。
1.4 研究容
本毕业设计是用虚拟仪器LabVIEW软件设计的一个信号处理实验平台,详细描述了系统的开发流程,介绍了基本的奈奎斯特图、伯德图、振幅谱和功率谱、倒谱、谐振、频闪仪、2D FFT、频域平均、频移、傅立叶级数等十个实验的虚拟仪器的前面板和程序框图的设计过程,对于改善信号处理实验教学具有积极作用。
6.频移实验,介绍了一个由基本信号发生器发出的信号,通过叠加信号的方法增强了信号的频率而产生的频谱图的变化。操作者可以通过调节初始信号和叠加信号的频率来改变信号的频谱图。
7.频域平均实验,介绍了加入均匀白噪声的基本信号的FFT变换,以及变换后经过3种可选的平均模式和2种加权模式后的频谱图。
在国,交通大学的韩九强等一系列科研人员运用了面向对象的技术,研究出了可生成不同虚拟仪器的可视化虚拟仪器开发平台,大学的秦树人等学者提出了虚拟仪器产品的网络化开发方向。
现今,在发达国家的高等院校,教学中实验的环节已经广泛采用虚拟仪器和图形化编程软件平台,来代替传统仪器进行相关的实验。理工科的学生们也能大量学习关于虚拟仪器方面的知识。近几年,国的测试技术和虚拟仪器技术也在迅猛的发展并迅速的普及,虚拟仪器的开发、制造、使用也开始进入了正轨阶段。研发虚拟仪器的相关企业不断涌现,研制出的虚拟仪器产品也是日新月异。部分高校开始使用图形化编程平台来对学生进行实验教学,效果显著。
使用虚拟仪器搭建信号处理实验平台,可以实现在信号的测量和测试环节中,应用多种信号处理的方法,并且可以为测试的网络控制和自动控制过程创造条件,同时很节约成本,更高效率的利用开发性人才。
1.2
1986年美国国家仪器公司(NationalInstruments,NI)提出了虚拟仪器(VirtualInstrument,VI)概念,同时定义了虚拟仪器的概念,虚拟仪器是在PC技术的基础上,通过增加相应的硬件和软件,而构建成的一个具有可视化和可操控界面,并且可以重复使用的测试仪器系统.与传统仪器相比较,虚拟仪器具有巨大的优势。美国NI公司在提出虚拟仪器的概念以后,又开发了图形化的虚拟仪器专用开发软件LabVIEW。这种平台软件采用了独特的图形化编程方式,编程的过程十分简单方便,因此是当前最受欢迎最主流的虚拟仪器开发软件平台。
信号处理实验平台频域分析模块毕业论文
第1
1.1
为了有效的传播和利用消息,我们常常需要把信息转变成利于传输和处理的信号。信号是传递消息的载体,它一般表现为一个随着时间变化的物理量。根据这个物理量的不同,我们可把信号分为声音信号、光学信号、电信号等不同类型的信号。在各种类型的信号中,最易于控制处理和信息传输的便是电信号。同时,在实际应用中,许多非电信号可以通过适当的传感器来转变成电信号。所以电信号的研究是具有十分重要的意义。