数字信号处理上机作业

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《数字信号处理》课后上机题#优选.

《数字信号处理》课后上机题#优选.
n=0:length(sn1)-1;
subplot(2,2,2);stem(n,sn1,'.')
title('(b)系统1的单位阶跃响应');
xlabel('n');ylabel('s(n)')
%系统2
xn=[1,zeros(1,30)];
%xn=单位脉冲序列,长度N=31
xi=filtic(B2,A2,ys);
实验报告
第一章:时域离散信号和时域离散系统
*16.已知两个系统的差分方程分别为
(1) y(n)=0.6y(n-1)-0.08y(n-2)+x(n)
(2) y(n)=0.7y(n-1)-0.1y(n-2)+2x(n)-x(n-2)
分别求出所描述的系统的单位脉冲响应和单位阶跃响应.
解:(可附程序)
(1)系统差分方程的系数向量为
subplot(2,2,1);stem(n,hn1,'.')
title('(a)系统1的系统单位脉冲响应');
xlabel('n');ylabel('h(n)')
xn=ones(1,30);
%xn=单位阶跃序列,长度N=31
sn1=filter(B1,A1,xn,xi);
%调用filter解差分方程,求系统输出信号sn1
%设差分方程(2)系数向量
%系统1
xn=[1,zeros(1,30)];
ys=0;
%xn=单位脉冲序列,长度N=31
xi=filtic(B1,A1,ys);
%由初始条件计算等效初始条件输入序列xi
hn1=filter(B1,A1,xn,xi);

西安电子科技大学数字信号处理上机作业

西安电子科技大学数字信号处理上机作业

数字信号处理MATLAB上机作业M 2.21.题目The square wave and the sawtooth wave are two periodic sequences as sketched in figure ing the function stem. The input data specified by the user are: desired length L of the sequence, peak value A, and the period N. For the square wave sequence an additional user-specified parameter is the duty cycle, which is the percent of the period for which the signal is positive. Using this program generate the first 100 samples of each of the above sequences with a sampling rate of 20 kHz ,a peak value of 7, a period of 13 ,and a duty cycle of 60% for the square wave.2.程序% 用户定义各项参数参数A = input('The peak value =');L = input('Length of sequence =');N = input('The period of sequence =');FT = input('The desired sampling frequency =');DC = input('The square wave duty cycle = ');% 产生所需要的信号t = 0:L-1;T = 1/FT;x = A*sawtooth(2*pi*t/N);y = A*square(2*pi*(t/N),DC);% Plotsubplot(2,1,1)stem(t,x);ylabel('幅度');xlabel('n');subplot(2,1,2)stem(t,y);ylabel('幅度');xlabel('n');3.结果4.结果分析M 2.41.题目(a)Write a matlab program to generate a sinusoidal sequence x[n]= Acos(ω0 n+Ф) and plot thesequence using the stem function. The input data specified by the user are the desired length L, amplitude A, the angular frequency ω0 , and the phase Фwhere 0<ω0 <pi and 0<=Ф<=2pi. Using this program generate the sinusoidal sequences shown in figure 2.15. (b)Generate sinusoidal sequences with the angular frequencies given in Problem 2.22.Determine the period of each sequence from the plot and verify the result theoretically. 2.程序%用户定义的参数L = input('Desired length = ');A = input('Amplitude = ');omega = input('Angular frequency = ');phi = input('Phase = ');%信号产生n = 0:L-1;x = A*cos(omega*n + phi);stem(n,x);xlabel('n');ylabel('幅度');title(['\omega_{o} = ',num2str(omega)]);3.结果(a)ω0=0ω0=0.1πω0=0.8πω0=1.2π(b)ω0=0.14πω0=0.24πω0=0.34πω0=0.68πω0=0.75π4.结果分析M 2.51.题目Generate the sequences of problem 2.21(b) to 2.21(e) using matlab.2.程序(b)n = 0 : 99;x=sin(0.6*pi*n+0.6*pi);stem(n,x);xlabel('n');ylabel('幅度');(c)n = 0 : 99;x=2*cos(1.1*pi*n-0.5*pi)+2*sin(0.7*pi*n);stem(n,x);xlabel('n');ylabel('幅度');(d)n = 0 : 99;x=3*sin(1.3*pi*n-4*cos(0.3*pi*n+0.45*pi));stem(n,x);xlabel('n');ylabel('幅度');(e)n = 0 : 99;x=5*sin(1.2*pi*n+0.65*pi)+4*sin(0.8*pi*n)-cos(0.8*pi*n);stem(n,x);xlabel('n');ylabel('幅度');(f)n = 0 : 99;x=mod(n,6);stem(n,x);xlabel('n');ylabel('幅度');3.结果(b)(c)(d)(e)(f)4.结果分析M 2.61.题目Write a matlab program to plot a continuous-time sinusoidal signal and its sampled version and verify figure 2.19. You need to use the hold function to keep both plots.2.程序%用户定义的参数fo = input('Frequency of sinusoid in Hz = ');FT = input('Samplig frequency in Hz = ');%产生信号t = 0:0.001:1;g1 = cos(2*pi*fo*t);plot(t,g1,'-')xlabel('时间t');ylabel('幅度')holdn = 0:1:FT;gs = cos(2*pi*fo*n/FT);plot(n/FT,gs,'o');hold off3.结果4.结果分析M 3.11.题目Using program 3_1 determine and plot the real and imaginary parts and the magnitude and phase spectra of the following DTFT for various values of r and θ:G(e jω)=1, 0<r<1.1−2r(cosθ)e−jω+r2e−2jω2.程序%program 3_1%discrete-time fourier transform computatition%k=input('Number of frequency points = ');num=input('Numerator coefficients= ');den=input('Denominator coefficients= ');%computer the frequency responsew=0:pi/k:pi;h=freqz(num,den,w);%plot the frequency responsesubplot(221)plot(w/pi,real(h));gridtitle('real part')xlabel('\omega/\pi');ylabel('Amplitude') subplot(222)plot(w/pi,imag(h));gridtitle('imaginary part')xlabel('\omega/\pi');ylabel('Amplitude') subplot(223)plot(w/pi,abs(h));gridtitle('magnitude spectrum')xlabel('\omega/\pi');ylabel('magnitude') subplot(224)plot(w/pi,angle(h));gridtitle('phase spectrum')xlabel('\omega/\pi');ylabel('phase,radians')3.结果(a)r=0.8 θ=π/6(b)r=0.6 θ=π/34.结果分析M 3.41.题目Using matlab verify the following general properties of the DTFT as listed in Table 3.2:(a) Linearity, (b) time-shifting, (c) frequency-shifting, (d) differentiation-in-frequency, (e) convolution, (f) modulation, and (g) Parseval’s relation. Since all data in matlab have to be finite-length vectors, the sequences to be used to verify the properties are thus restricted to be of finite length.2.程序%先定义两个信号N = input('The length of the sequence = ');k = 0:N-1;%g为正弦信号g = 2*sin(2*pi*k/(N/2));%h为余弦信号h = 3*cos(2*pi*k/(N/2));[G,w] = freqz(g,1);[H,w] = freqz(h,1);%*************************************************************************%% 线性性质alpha = 0.5;beta = 0.25;y = alpha*g+beta*h;[Y,w] = freqz(y,1);figure(1);subplot(211),plot(w/pi,abs(Y));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|Y(e^j^\omega)|');title('线性叠加后的频率特性');grid;% 画出Y 的频率特性subplot(212),plot(w/pi,alpha*abs(G)+beta*abs(H));xlabel('\omega/\pi');ylabel('\alpha|G(e^j^\omega)|+\beta|H(e^j^\omega)|');title('线性叠加前的频率特性');grid;% 画出alpha*G+beta*H 的频率特性%*************************************************************************% % 时移性质n0 = 10;%时移10个的单位y2 = [zeros([1,n0]) g];[Y2,w] = freqz(y2,1);G0 = exp(-j*w*n0).*G;figure(2);subplot(211),plot(w/pi,abs(G0));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|G0(e^j^\omega)|');title('G0的频率特性');grid;% 画出G0的频率特性subplot(212),plot(w/pi,abs(Y2));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|Y2(e^j^\omega)|');title('Y2的频率特性');grid;% 画出Y2 的频率特性%*************************************************************************% % 频移特性w0 = pi/2; % 频移pi/2r=256; %the value of w0 in terms of number of samplesk = 0:N-1;y3 = g.*exp(j*w0*k);[Y3,w] = freqz(y3,1);% 对采样的512个点分别进行减少pi/2,从而生成G(exp(w-w0))k = 0:511;w = -w0+pi*k/512;G1 = freqz(g,1,w);figure(3);subplot(211),plot(w/pi,abs(Y3));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|Y3(e^j^\omega)|');title('Y3的频率特性');grid;% 画出Y3的频率特性subplot(212),plot(w/pi,abs(G1));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|G1(e^j^\omega)|');title('G1的频率特性');grid;% 画出G1 的频率特性%*************************************************************************% % 频域微分k = 0:N-1;y4 = k.*g;[Y4,w] = freqz(y4,1);%在频域进行微分y0 = ((-1).^k).*g;G2 = [G(2:512)' sum(y0)]';delG = (G2-G)*512/pi;figure(4);subplot(211),plot(w/pi,abs(Y4));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|Y4(e^j^\omega)|');title('Y4的频率特性');grid;% 画出Y4的频率特性subplot(212),plot(w/pi,abs(delG));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|delG(e^j^\omega)|');title('delG的频率特性');grid;% 画出delG的频率特性%*************************************************************************% % 相乘性质y5 = conv(g,h);%时域卷积[Y5,w] = freqz(y5,1);figure(5);subplot(211),plot(w/pi,abs(Y5));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|Y5(e^j^\omega)|');title('Y5的频率特性');grid;% 画出Y5的频率特性subplot(212),plot(w/pi,abs(G.*H));%频域乘积xlabel('\omega/\pi');ylabel('|G.*H(e^j^\omega)|');title('G.*H的频率特性');grid;% 画出G.*H的频率特性%*************************************************************************% % 帕斯瓦尔定理y6 = g.*h;%对于freqz函数,在0到2pi直接取样[Y6,w] = freqz(y6,1,512,'whole');[G0,w] = freqz(g,1,512,'whole');[H0,w] = freqz(h,1,512,'whole');% Evaluate the sample value at w = pi/2% and verify with Y6 at pi/2H1 = [fliplr(H0(1:129)') fliplr(H0(130:512)')]';val = 1/(512)*sum(G0.*H1);% Compare val with Y6(129) i.e sample at pi/2 % Can extend this to other points similarly% Parsevals theoremval1 = sum(g.*conj(h));val2 = sum(G0.*conj(H0))/512;% Comapre val1 with val23.结果(a)(b)(c)(d)(e)4.结果分析M 3.81.题目Using matlab compute the N-point DFTs of the length-N sequences of Problem 3.12 for N=3, 5, 7, and 10. Compare your results with that obtained by evaluating the DTFTs computed in Problem 3.12 at ω= 2pik/N, k=0, 1,……N-1.2.程序%用户定义N的长度N = input('The value of N = ');k = -N:N;y1 = ones([1,2*N+1]);w = 0:2*pi/255:2*pi;Y1 = freqz(y1, 1, w);%对y1做傅里叶变换Y1dft = fft(y1);k = 0:1:2*N;plot(w/pi,abs(Y1),k*2/(2*N+1),abs(Y1dft),'o');grid;xlabel('归一化频率');ylabel('幅度');(a)clf;N = input('The value of N = ');k = -N:N;y1 = ones([1,2*N+1]);w = 0:2*pi/255:2*pi;Y1 = freqz(y1, 1, w);Y1dft = fft(y1);k = 0:1:2*N;plot(w/pi,abs(Y1),k*2/(2*N+1),abs(Y1dft),'o');xlabel('Normalized frequency');ylabel('Amplitude');(b)%用户定义N的长度N = input('The value of N = ');k = -N:N;y1 = ones([1,2*N+1]);y2 = y1 - abs(k)/N;w = 0:2*pi/255:2*pi;Y2 = freqz(y2, 1, w);%对y1做傅里叶变换Y2dft = fft(y2);k = 0:1:2*N;plot(w/pi,abs(Y2),k*2/(2*N+1),abs(Y2dft),'o');grid;xlabel('归一化频率');ylabel('幅度');(c)%用户定义N的长度N = input('The value of N = ');k = -N:N;y3 =cos(pi*k/(2*N));w = 0:2*pi/255:2*pi;Y3 = freqz(y3, 1, w);%对y1做傅里叶变换Y3dft = fft(y3);k = 0:1:2*N;plot(w/pi,abs(Y3),k*2/(2*N+1),abs(Y3dft),'o');grid;xlabel('归一化频率');ylabel('幅度');3.结果(a)N=3N=5 N=7N=10 (b)N=3N=5 N=7N=10 (c)N=3N=5 N=7N=104.结果分析M 3.191.题目Using Program 3_10 determine the z-transform as a ratio of two polynomials in z-1 from each of the partial-fraction expansions listed below:(a)X1(z)=−2+104+z−1−82+z−1,|z|>0.5,(b)X2(z)=3.5−21−0.5z−1−3+z−11−0.25z−2,|z|>0.5,(c)X3(z)=5(3+2z−1)2−43+2z−1+31+0.81z−2,|z|>0.9,(d)X4(z)=4+105+2z−1+z−16+5z−1+z−2,|z|>0.5.2.程序% Program 3_10% Partical-Fraction Expansion to rational z-Transform %r = input('Type in the residues = ');p = input('Type in the poles = ');k = input('Type in the constants = ');[num, den] = residuez(r,p,k);disp('Numberator polynominal coefficients');disp(num) disp('Denominator polynomial coefficients'); disp(den)4.结果分析M 4.61.题目Plot the magnitude and phase responses of the causal IIR digital transfer functionH(z)=0.0534(1+z−1)(1−1.0166z−1+z−2) (1−0.683z−1)(1−1.4461z−1+0.7957z−2).What type of filter does this transfer function represent? Determine the difference equation representation of the above transfer function.2.程序b=[0.0534 -0.00088644 -0.00088644 0.0534];a=[1 -2.1291 1.7833863 -0.5434631];figure(1)freqz(b,a);figure(2)[H,w]=freqz(b,a);plot(w/pi,abs(H)),grid;xlabel('Normalized Frequency (\times\pi rad/sample)'),ylabel('Magnitude');幅度化成真值之后:4.结果分析H(z)=0.0534−0.00088644z−1−0.00088644z−2+0.0534z−31−2.1291z−1+1.7833863z−2−0.5434631z−3M 4.71.题目Plot the magnitude and phase responses of the causal IIR digital transfer functionH(z)=(1−z−1)4(1−1.499z−1+0.8482z−2)(1−1.5548z−1+0.6493z−2).2.程序b=[1 -4 6 -4 1];a=[1 -3.0538 3.8227 -2.2837 0.5472]; figure(1)freqz(b,a);figure(2)[H,w]=freqz(b,a);plot(w/pi,abs(H)),grid;xlabel('Normalized Frequency (\times\pi rad/sample)'), ylabel('Magnitude');3.结果4.结果分析。

数字信号上机作业

数字信号上机作业

数字信号处理上机报告一、实验内容:1.利用傅立叶级数展开的方法,自由生成所需的x(t);2.通过选择不同的采样间隔T(分别选T>或<1/2f c),从x(t)获得相应的x(n)(作出x(n)图形);3.对获得的不同x(n)分别作傅立叶变换,分析其频率响应特性(给出幅频与相频特性曲线);4.利用巴特沃思、切比雪夫或椭圆滤波器设计数字滤波器(滤波特性自定),要求通过改变滤波器参数或特性(低通、高通、带通或带阻)设计至少两种数字滤波器,分析所设计滤波器(画出频率特性曲线),并对上述给出的不同x(n)分别进行滤波(画出滤波结果),然后加以讨论;5.利用窗函数设计法或频率采样法设计数字滤波器(滤波特性自定),要求通过改变滤波器参数或特性(低通、高通、带通或带阻等)设计至少两种数字滤波器,分析所设计滤波器(画出频率特性曲线),并对上述给出的不同x(n)分别进行滤波(画出滤波结果),然后加以讨论。

二、原始信号45*+t)**pisin(2y1/4=15*(sin(2pi***pi***90t));*+sin(2t)+t)*sin(2*30pi基频为15,有1,2,3,6次谐波。

原始信号波形及进行傅立叶变换后的波形如下(依次为原始信号,幅频变换,相频变换):分别对原始信号以150hz(小于2倍频率)和300hz(大于2倍频率)进行采样并进行相应的傅立叶变换,波形如下:三、数字滤波器数字滤波器采用了巴特沃思滤波器和切比雪夫滤波器。

1、巴特沃思滤波器:巴特沃思滤波器为3阶,采样频率300hz,低通截至频率40hz,带通为40~60hz,高通为60hz。

低通的幅频和相频特性如下图所示:带通的幅频和相频特性如下图所示:高通的幅频和相频特性如下图所示:原始信号经过滤波后,波形如下所示:经过滤波后,感觉高通滤波后的信号似乎不够平滑,但是,调整了很多次,总不能令人满意。

高通滤波的幅频特性感觉不是很好,但是,试了很多次,也没有找到一个好的办法,请老师批评指正。

《数字信号处理》上机实验指导

《数字信号处理》上机实验指导

《数字信号处理》上机实验指导《数字信号处理》上机实验指导实验一、Z 变换及离散时间系统分析(一)、实验目的1、通过本实验熟悉Z 变换在离散时间系统分析中的地位和作用。

2、掌握并熟练使用有关离散系统分析的MATLAB 调用函数及格式,以深入理解离散时间系统的频率特性。

(二)、实验内容及步骤对于一个给定的LSI 系统,其转移函数H(z)习惯被定义为H(z)=B(z)/A(z),即:abn a n b z n a z a z a z n b z b z b A B H ------++++++++++==)1(...)3()2(1)1(...)3()2()1(b )z ()z ()z (2121 公式中b n 和an 分别是H(Z)分子与分母多项式的阶次,在有关MATLAB 的系统分析的文件中,分子和分母的系数被定义为向量,即)]1(),...,2(),1([)]1(),...,2(),1([+=+=a b n a a a a n b b b b并要求)1(a =1,如果)1(a ≠1,则程序将自动的将其归一化为1。

1、系统的阶跃响应调用格式为:y=filter(b,a,x),其中x,y,a,b 都是向量。

例1 令4321432155075.02925.28291.30544.31001836.0007374.0011 016.0007344.0001836.0)z (--------+-+-++++=z z z z z z z z H 求该系统的阶跃响应(y (n ))。

实现该任务的程序如下:clear;x=ones(100);% x(n)=1,n=1~100;t=1:100;% t 用于后面的绘图;b=[.001836,.007344,.011016,.007374,.001836]; % 形成向量b ;a=[1,-3.0544,3.8291,-2.2925,.55075]; % 形成向量a ;y=filter(b,a,x);% 求所给系统的输出,本例实际上是求所给系统的阶跃响应;plot(t,x,'r.',t,y,'k-');grid on;% 将x(n)(绿色)y(n)(黑色)画在同一个%图上;ylabel('x(n) and y(n)')xlabel('n')2、单位抽样响应h(n)调用格式为:h=impz(b ,a ,N) 或 [h ,t]=impz(b ,a ,N)其中N 是所需的h(n)的长度,前者绘图时n 从1开始,而后者从0开始。

数字信 处理上机作业

数字信 处理上机作业

数字信号处理上机作业学院:电子工程学院班级:021215组员:实验一:信号、系统及系统响应1、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) 熟悉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连续信号、离散信号及系统响应进行频域分析。

2、实验原理与方法(1) 时域采样。

(2) LTI系统的输入输出关系。

3、实验内容及步骤(1) 认真复习采样理论、离散信号与系统、线性卷积、序列的傅里叶变换及性质等有关内容,阅读本实验原理与方法。

(2) 编制实验用主程序及相应子程序。

①信号产生子程序,用于产生实验中要用到的下列信号序列:a. xa(t)=A*e^-at *sin(Ω0t)u(t)b. 单位脉冲序列:xb(n)=δ(n)c. 矩形序列: xc(n)=RN(n), N=10②系统单位脉冲响应序列产生子程序。

本实验要用到两种FIR系统。

a. ha(n)=R10(n);b. hb(n)=δ(n)+2.5δ(n-1)+2.5δ(n-2)+δ(n-3)③有限长序列线性卷积子程序用于完成两个给定长度的序列的卷积。

可以直接调用MATLAB语言中的卷积函数conv。

conv用于两个有限长度序列的卷积,它假定两个序列都从n=0 开始。

调用格式如下:y=conv (x, h)4、实验结果分析①分析采样序列的特性。

a. 取采样频率fs=1 kHz,,即T=1 ms。

b. 改变采样频率,fs=300 Hz,观察|X(e^jω)|的变化,并做记录(打印曲线);进一步降低采样频率,fs=200 Hz,观察频谱混叠是否明显存在,说明原因,并记录(打印)这时的|X(e^jω)|曲线。

程序代码如下:close all;clear all;clc;A=50;a=50*sqrt(2)*pi;m=50*sqrt(2)*pi;fs1=1000;fs2=300;fs3=200;T1=1/fs1;T2=1/fs2;T3=1/fs3;N=100;n=[0:N-1];x1=A*exp(-a*n*T1).*sin(m*n*T1);x2=A*exp(-a*n*T2).*sin(m*n*T2);x3=A*exp(-a*n*T3).*sin(m*n*T3);w=linspace(-pi,pi,10000);X1=x1*exp(-j*n'*w);X2=x2*exp(-j*n'*w);X3=x3*exp(-j*n'*w);figure(1)subplot(1,3,1)plot(w/pi,abs(X1));xlabel('\omega/π');ylabel('|H(e^j^\omega)|')title('采样频率为1000Hz时的频谱图');subplot(1,3,2)plot(w/pi,abs(X2));xlabel('\omega/π');ylabel('|H(e^j^\omega)|')title('采样频率为300Hz时的频谱图');subplot(1,3,3)plot(w/pi,abs(X3));xlabel('\omega/π');ylabel('|H(e^j^\omega)|')title('采样频率为200Hz时的频谱图');②时域离散信号、系统和系统响应分析。

数字信号处理上机实验 作业结果与说明 实验三、四、五

数字信号处理上机实验 作业结果与说明 实验三、四、五

上机频谱分析过程及结果图 上机实验三:IIR 低通数字滤波器的设计姓名:赵晓磊 学号:赵晓磊 班级:02311301 科目:数字信号处理B一、实验目的1、熟悉冲激响应不变法、双线性变换法设计IIR 数字滤波器的方法。

2、观察对实际正弦组合信号的滤波作用。

二、实验内容及要求1、分别编制采用冲激响应不变法、双线性变换法设计巴特沃思、切贝雪夫I 型,切贝雪夫II 型低通IIR 数字滤波器的程序。

要求的指标如下:通带内幅度特性在低于πω3.0=的频率衰减在1dB 内,阻带在πω6.0=到π之间的频率上衰减至少为20dB 。

抽样频率为2KHz ,求出滤波器的单位取样响应,幅频和相频响应,绘出它们的图,并比较滤波性能。

(1)巴特沃斯,双线性变换法Ideal And Designed Lowpass Filter Magnitude Responsefrequency in Hz|H [e x p (j w )]|frequency in pi units|H [ex p (j w )]|Designed Lowpass Filter Phase Response in radians frequency in pi unitsa r g (H [e x p (j w )](2)巴特沃斯,冲激响应不变法(3)切贝雪夫I 型,双线性变换法(4)切贝雪夫Ⅱ型,双线性变换法综合以上实验结果,可以看出,使用不同的模拟滤波器数字化方法时,滤波器的性能可能产生如下差异:使用冲击响应不变法时,使得数字滤波器的冲激响应完全模仿模拟滤波器的冲激响应,也就是时域逼急良好,而且模拟频率和数字频率之间呈线性关系;但频率响应有混叠效应。

frequency in Hz|H [e x p (j w )]|Designed Lowpass Filter Magnitude Response in dBfrequency in pi units|H [e x p (j w )]|frequency in pi unitsa r g (H [e x p (j w )]Ideal And Designed Lowpass Filter Magnitude Responsefrequency in Hz|H [e x p (j w )]|frequency in pi units|H [e xp (j w )]|frequency in pi unitsa r g (H [e x p (j w )]Ideal And Designed Lowpass Filter Magnitude Responsefrequency in Hz|H [e x p (j w )]|frequency in pi units|H [ex p (j w )]|Designed Lowpass Filter Phase Response in radiansfrequency in pi unitsa r g (H [e x p (j w )]使用双线性变换法时,克服了多值映射的关系,避免了频率响应的混叠现象;在零频率附近,频率关系接近于线性关系,高频处有较大的非线性失真。

中国科学院刘艳老师现代数字信号处理第二章上机作业

中国科学院刘艳老师现代数字信号处理第二章上机作业

rxx=xcorr(x,x,'unbiased'); %观测信号的自相关函数 Rxx rxsx=xcorr(x,sx,'unbiased'); %观测信号与期望信号的互相关函数 Rxdx bx=sx*(sx)'/N; %期望信号均方值 for Lx=2:N %确定滤波器长度 for i=1:Lx %确定观测信号的自相关函数矩阵 for j=1:Lx if i<=j Rxx(i,j)=rxx(N+j-i); else Rxx(i,j)=rxx(N+i-j); end end end Rxx=inv(Rxx); %求逆矩阵 Rxsx=(rxsx(N:N+Lx-1))'; %截取相同长度向量以便可以进行矩阵乘法 hx=Rxx*Rxsx; %滤波器单位脉冲响应 hopt=Rxx-1Rxsx ex=bx-(Rxsx)'*hx; %均方误差 if ex<1e-2 %判断均方误差是否最小 (以 1%作为衡量度) break; end end ax=[1 zeros(1,Lx-1)]'; %确定滤波器系数 fx=filter(hx,ax,x); %滤波 %y 方向上的信号% vy=normrnd(0,0.06.^0.5,1,N); %噪声 sy=sin(0.004*pi*n); %期望信号 y=sy+vy; %观测信号 ryy=xcorr(y,y,'unbiased'); % 观 测 信 号 的 自 相 关 函 数 rysy=xcorr(y,sy,'unbiased'); %观测信号与期望信号的互相关函数 by=sy*(sy)'/N; %期望信号均方值 for Ly=2:N %确定滤波器长度 for i=1:Ly %确定观测信号的自相关函数矩阵 for j=1:Ly if i<=j Ryy(i,j)=ryy(N+j-i); else Ryy(i,j)=ryy(N+i-j); end end end Ryy=inv(Ryy); %求逆矩阵 Rysy=(rysy(N:N+Ly-1))'; %截取相同长度向量 hy=Ryy*Rysy; %滤波器单位脉冲响应 ey=by-(Rysy)'*hy; %均方误差

数字信号处理上机实验

数字信号处理上机实验

对全部高中资料试卷电气设备,在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验;通电检查所有设备高中资料电试力卷保相护互装作置用调与试相技互术关,系电,力通根保1据过护生管高产线中工敷资艺设料高技试中术卷资0配不料置仅试技可卷术以要是解求指决,机吊对组顶电在层气进配设行置备继不进电规行保范空护高载高中与中资带资料负料试荷试卷下卷问高总题中体2资2配,料置而试时且卷,可调需保控要障试在各验最类;大管对限路设度习备内题进来到行确位调保。整机在使组管其高路在中敷正资设常料过工试程况卷中下安,与全要过,加度并强工且看作尽护下可关都能于可地管以缩路正小高常故中工障资作高料;中试对资卷于料连继试接电卷管保破口护坏处进范理行围高整,中核或资对者料定对试值某卷,些弯审异扁核常度与高固校中定对资盒图料位纸试置,卷.编保工写护况复层进杂防行设腐自备跨动与接处装地理置线,高弯尤中曲其资半要料径避试标免卷高错调等误试,高方要中案求资,技料编术试写5交、卷重底电保要。气护设管设装备线备置4高敷、调动中设电试作资技气高,料术课中并3试、中件资且卷管包中料拒试路含调试绝验敷线试卷动方设槽技作案技、术,以术管来及架避系等免统多不启项必动方要方式高案,中;为资对解料整决试套高卷启中突动语然过文停程电机中气。高课因中件此资中,料管电试壁力卷薄高电、中气接资设口料备不试进严卷行等保调问护试题装工,置作合调并理试且利技进用术行管,过线要关敷求运设电行技力高术保中。护资线装料缆置试敷做卷设到技原准术则确指:灵导在活。分。对线对于盒于调处差试,动过当保程不护中同装高电置中压高资回中料路资试交料卷叉试技时卷术,调问应试题采技,用术作金是为属指调隔发试板电人进机员行一,隔变需开压要处器在理组事;在前同发掌一生握线内图槽部纸内 故资,障料强时、电,设回需备路要制须进造同行厂时外家切部出断电具习源高题高中电中资源资料,料试线试卷缆卷试敷切验设除报完从告毕而与,采相要用关进高技行中术检资资查料料和试,检卷并测主且处要了理保解。护现装场置设。备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况,然后根据规范与规程规定,制定设备调试高中资料试卷方案。
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数字信号处理上机作业学院:电子工程学院班级:021215组员:页脚内容1实验一:信号、系统及系统响应1、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) 熟悉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连续信号、离散信号及系统响应进行频域分析。

2、实验原理与方法(1) 时域采样。

(2) LTI系统的输入输出关系。

3、实验内容及步骤(1) 认真复习采样理论、离散信号与系统、线性卷积、序列的傅里叶变换及性质等有关内容,阅读本实验原理与方法。

(2) 编制实验用主程序及相应子程序。

①信号产生子程序,用于产生实验中要用到的下列信号序列:页脚内容2a. xa(t)=A*e^-at *sin(Ω0t)u(t)b. 单位脉冲序列:xb(n)=δ(n)c. 矩形序列:xc(n)=RN(n), N=10②系统单位脉冲响应序列产生子程序。

本实验要用到两种FIR系统。

a. ha(n)=R10(n);b. hb(n)=δ(n)+2.5δ(n-1)+2.5δ(n-2)+δ(n-3)③有限长序列线性卷积子程序用于完成两个给定长度的序列的卷积。

可以直接调用MATLAB语言中的卷积函数conv。

conv用于两个有限长度序列的卷积,它假定两个序列都从n=0 开始。

调用格式如下:y=conv (x, h)4、实验结果分析①分析采样序列的特性。

a. 取采样频率fs=1 kHz,,即T=1 ms。

b. 改变采样频率,fs=300 Hz,观察|X(e^jω)|的变化,并做记录(打印曲线);进一步降低采样频率,fs=200 Hz,观察频谱混叠是否明显存在,说明原因,并记录(打印)这时的|X(e^jω)|曲线。

程序代码如下:close all;clear all;clc;A=50;页脚内容3a=50*sqrt(2)*pi;m=50*sqrt(2)*pi;fs1=1000;fs2=300;fs3=200;T1=1/fs1;T2=1/fs2;T3=1/fs3;N=100;n=[0:N-1];x1=A*exp(-a*n*T1).*sin(m*n*T1);x2=A*exp(-a*n*T2).*sin(m*n*T2);x3=A*exp(-a*n*T3).*sin(m*n*T3);w=linspace(-pi,pi,10000);X1=x1*exp(-j*n'*w);X2=x2*exp(-j*n'*w);X3=x3*exp(-j*n'*w);页脚内容4figure(1)subplot(1,3,1)plot(w/pi,abs(X1));xlabel('\omega/π');ylabel('|H(e^j^\omega)|')title('采样频率为1000Hz时的频谱图');subplot(1,3,2)plot(w/pi,abs(X2));xlabel('\omega/π');ylabel('|H(e^j^\omega)|')title('采样频率为300Hz时的频谱图');subplot(1,3,3)plot(w/pi,abs(X3));xlabel('\omega/π');ylabel('|H(e^j^\omega)|')title('采样频率为200Hz时的频谱图');页脚内容5②时域离散信号、系统和系统响应分析。

a. 观察信号xb(n)和系统hb(n)的时域和频域特性;利用线性卷积求信号xb(n)通过系统hb(n)的响应y(n),比较所求响应y(n)和hb(n)的时域及频域特性,注意它们之间有无差别,绘图说明,并用所学理论解释所得结果。

b. 观察系统ha(n)对信号xc(n)的响应特性。

程序代码如下:close all;clear all;clc;xbn=[1];xcn=ones(1,10);han=ones(1,10);hbn=[1,2.5,2.5,1];页脚内容6yn=conv(xbn,hbn);n1=0:length(xbn)-1;n2=0:length(hbn)-1;subplot(2,1,1);stem(n1,xbn,'.')xlabel('n');ylabel('xb(n)')title('xb(n)的时域特性曲线')subplot(2,1,2);stem(n2,hbn,'.')xlabel('n');ylabel('hb(n)')title('hb(n)的时域特性曲线')figure(2)subplot(2,1,1);n1=[0:length(xbn)-1];w=linspace(-pi,pi,10000);Xbn=xbn*exp(-j*n1'*w);subplot(2,1,1);plot(w/pi,abs(Xbn));页脚内容7xlabel('\omega/π');ylabel('幅度')title('DTFT[xb[n]的频谱');n2=[0:length(hbn)-1];w=linspace(-pi,pi,10000);Hb=hbn*exp(-j*n2'*w);subplot(2,1,2);plot(w/pi,abs(Hb));xlabel('\omega/π');ylabel('幅度')title('DTFT[hb(n)]的频谱');figure(3)n1=0:length(yn)-1;n2=0:length(hbn)-1;subplot(2,1,1);stem(n1,yn,'.')xlabel('n');ylabel('y(n)')title('y(n)的时域特性曲线')subplot(2,1,2);stem(n2,hbn,'.')页脚内容8xlabel('n');ylabel('hb(n)')title('hb(n)的时域特性曲线')figure(4)subplot(2,1,1);n1=[0:length(yn)-1];w=linspace(-pi,pi,10000);Y=yn*exp(-j*n1'*w);subplot(2,1,1);plot(w/pi,abs(Y));xlabel('\omega/π');ylabel('幅度')title('DTFT[y(n)]的频谱');n2=[0:length(hbn)-1];w=linspace(-pi,pi,10000);Hb=hbn*exp(-j*n2'*w);subplot(2,1,2);plot(w/pi,abs(Hb));页脚内容9xlabel('\omega/π');ylabel('幅度')title('DTFT[hb(n)]的频谱');zn=conv(xcn,han);%以下为%系统ha(n)对信号xc(n)的频率响应特性的分析figure(5)n3=[0:length(zn)-1];w=linspace(-pi,pi,10000);Z=zn*exp(-j*n3'*w);subplot(2,1,1);plot(w/pi,abs(Z));xlabel('\omega/π');ylabel('幅度')title('DTFT[zn]的幅度谱');subplot(2,1,2);plot(w/pi,angle(Z));xlabel('\omega/π');ylabel('相位')title('DTFT[zn]的相位谱');页脚内容10图一:xb(n)与hb(n)时域曲线的对比图二:xb(n)与hb(n)频谱函数的对比页脚内容11图三:y(n)与hb(n)时域曲线的对比页脚内容12图四:y(n)与hb(n)频谱函数的对比页脚内容13图五:系统ha(n)对信号xc(n)的频率响应特性的分析包含z(n)幅度谱和相位谱页脚内容14③卷积定理的验证。

(如下程序中Y1为直接线性卷积所得结果做DTFT,Y2为各自的DTFT相乘后所得的结果)程序代码如下:close all;clear all;clc;x1=[1,3,4,0,2];x2=[3,2,0,0,1,5];n1=0:length(x1)-1;n2=0:length(x2)-1;页脚内容15y1=conv(x1,x2);m1=0:length(y1)-1;w=linspace(-pi,pi,10000);X1=x1*exp(-j*n1'*w);X2=x2*exp(-j*n2'*w);Y1=y1*exp(-j*m1'*w);Y2=X1.*X2;subplot(2,1,1);plot(w/pi,abs(Y1));xlabel('\omega/π');ylabel('幅度')title('DTFT[y1(n)]的特性曲线');subplot(2,1,2);plot(w/pi,abs(Y2));xlabel('\omega/π');ylabel('幅度')title('DTFT[y2(n)]的特性曲线');页脚内容165、思考题(1)在分析理想采样序列特性的实验中,采样频率不同时,相应理想采样序列的傅里叶变换频谱的数字频率度量是否都相同?它们所对应的模拟频率是否相同?为什么?答:数字频率度量不相同,但他们所对应的模拟频率相同。

由w=Ω*Ts得,采样间隔变化时模拟频率对应的数字频率会有相应的变化,故其度量会有所变化。

(2)在卷积定理验证的实验中,如果选用不同的频域采样点数M值,例如,选M=10和M=20,分别做序列的傅里叶变换,求得的结果有无差异?答:有差别。

DFT相当于序列频谱的等间隔采样,当取点少时,DFT包含序列频谱的信息会少,与序列频谱的误差会增大。

取点多时,DFT会反映更多的频谱信息,误差会小,减轻了栅栏效应。

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