信号处理与分析实验报告
信号分析与处理实验报告
实验一1、基本信号的表示及可视化(1)单位冲激信号 (t)程序：t=-1:0.001:1; %定义时间向量for i=1:3; %采用循环语句观察i取不同值时的图形dt=1/(i^4);X=(1/dt)*((t>=(-1/2*dt))-(t>=(1/2*dt)));%计算函数值subplot(1,3,i);%将图像分成三部分同时观察stairs(t,X);title('单位冲激信号δ(t)');end（2）单位阶跃信号程序：t=-0.5:0.001:1;%定义时间变量，间隔为0.001S=stepfun(t,0);%定义单位阶跃信号S1=stepfun(t,0.5);%定义单位阶跃延迟信号figure(1);plot(t,S);axis([-0.5 1 -0.2 1.2]);title('单位阶跃信号')%画出图形figure(2);plot(t,S1);axis([-0.5 1 -0.2 1.2]);title('单位阶跃延迟信号')（3）抽样信号f=sin(t)./t;程序：t=-10:0.6:10; %向量t时间范围t=t1:p:t2,p为时间间隔f=sin(t)./t;plot(t,f,'o'); %显示该信号的时域波形title('f(t)=Sa(t)(时间间隔为0.6s)'); %标题xlabel('t') %横坐标标题axis([-10,10,-0.4,1.1]) %横坐标和纵坐标范围（4）单位样值序列和单位阶跃序列A．单位序列δ(k)B．单位阶跃序列ε(k)程序：n1=-10;n2=10;%输入序列的起始点n=n1:n2;k=length(n);x1=zeros(1,k);x1(1,-n1+1)=1;%产生单位样值序列subplot(2,1,1);%绘图stem(n,x1,'filled');x2=ones(1,k);x2(1,1:-n1)=0;subplot(2,1,2);stem(n,x2,'filled');2、信号的频域分析已知周期方波信号0||2()0||22E t f t T t ττ⎧<⎪⎪=⎨⎪<<⎪⎩，当02T τ=， 04T τ=，08T τ=时，画出其幅度谱和相位谱，观察不同周期下，()f t 的频谱图有何区别。
实验一 LabVIEW中的信号分析与处理
实验一LabVIEW中的信号分析与处理一、实验目的：1、熟悉各类频谱分析VI的操作方法；2、熟悉数字滤波器的使用方法；3、熟悉谐波失真分析VI的使用方法。
二、实验原理：1、信号的频谱分析是指用独立的频率分量来表示信号；将时域信号变换到频域，以显示在时域无法观察到的信号特征，主要是信号的频率成分以及各频率成分幅值和相位的大小，LabVIEW中的信号都是数字信号，对其进行频谱分析主要使用快速傅立叶变换(FFT)算法：·“FFT Spectrum(Mag-Phase).vi”主要用于分析波形信号的幅频特性和相频特性，其输出为单边幅频图和相频图。
·“FFT.vi”以一维数组的形式返回时间信号的快速傅里叶运算结果，其输出为双边频谱图，在使用时注意设置FFT Size为2的幂。
·“Amplitude and Phase Spectrum .vi”也输出单边频谱，主要用于对一维数组进行频谱分析，需要注意的是，需要设置其dt（输入信号的采样周期）端口的数据。
2、数字滤波器的作用是对信号进行滤波，只允许特定频率成份的信号通过。
滤波器的主要类型分为低通、高通、带通、带阻等，在使用LabVIEW中的数字滤波器时，需要正确设置滤波器的截止频率（注意区分模拟频率和数字频率）和阶数。
3、“Harmonic Distortion Analyzer .vi”用于分析输入的波形数据的谐波失真度（THD），该vi还可分析出被测波形的基波频率和各阶次谐波的电平值。
三、实验内容：(1) 时域信号的频谱分析设计一个VI，使用4个Sine Waveform.vi（正弦波形）生成频率分别为10Hz、30Hz、50Hz、100Hz，幅值分别为1V、2V、3V、4V的4个正弦信号（采样频率都设置为1kHz，采样点数都设置为1000点），将这4个正弦信号相加并观察其时域波形，然后使用FFT Spectrum(Mag-Phase).vi对这4个正弦信号相加得出的信号进行FFT频谱分析，观察其幅频和相频图，并截图保存。
信号处理实验报告
信号处理实验报告实验目的：通过实验了解信号处理的基本原理和方法，并掌握使用MATLAB进行信号处理的基本操作。
实验原理：信号处理是指对模拟信号或数字信号进行分析、处理、提取有用信息的过程。
信号处理包括信号的采集、滤波、降噪、特征提取等核心内容。
MATLAB 是一种功能强大的数学软件，也是信号处理的常用工具。
通过使用MATLAB，可以对信号进行快速、准确的处理和分析。
实验过程：1. 使用MATLAB生成一个正弦信号，频率为100Hz，幅值为1，时长为1s。
matlabt = 0:0.001:1;f = 100;x = sin(2*pi*f*t);2. 绘制该信号的时域图像。
matlabfigure;plot(t, x);xlabel('时间（s）');ylabel('幅值');title('正弦信号的时域图像');3. 使用MATLAB进行频谱分析。
matlabN = length(x);f = (0:N-1)*(1/N);X = fft(x);P = abs(X).^2/N;figure;plot(f,P);xlabel('频率（Hz）');ylabel('功率谱密度');title('信号的频谱图像');4. 对信号进行滤波，去除高频成分。
matlabfs = 1000;Wp = 200/(fs/2);Ws = 300/(fs/2);Rp = 3;Rs = 60;[n,Ws] = cheb2ord(Wp,Ws,Rp,Rs); [b,a] = cheby2(n,Rs,Ws);y = filter(b,a,x);figure;plot(t,y);xlabel('时间（s）');ylabel('幅值');title('去除高频成分后的信号');5. 对滤波后的信号进行降噪处理。
信号分析与处理实验报告
华北电力大学实验报告||实验名称FFT的软件实现实验（Matlab）IIR数字滤波器的设计课程名称信号分析与处理||专业班级：电气化1308 学生姓名：袁拉麻加学号： 2 成绩：指导教师：杨光实验日期： 2015-12-17快速傅里叶变换实验一、实验目的及要求通过编写程序，深入理解快速傅里叶变换算法（FFT）的含义，完成FFT和IFFT算法的软件实现。
二、实验内容利用时间抽取算法，编写基2点的快速傅立叶变换（FFT）程序；并在FFT程序基础上编写快速傅里叶反变换（IFFT）的程序。
三：实验要求1、FFT和IFFT子程序相对独立、具有一般性，并加详细注释；2、验证例6-4，并能得到正确结果。
3、理解应用离散傅里叶变换（DFT）分析连续时间信号频谱的数学物理基础。
四、实验原理：a.算法原理1、程序输入序列的元素数目必须为2的整数次幂，即N=2M,整个运算需要M 级蝶形运算；2、输入序列应该按二进制的码位倒置排列，输出序列按自然序列排列；3、每个蝶形运算的输出数据军官占用其他输入数据的存储单元，实现“即位运算”；4、每一级包括N/2个基本蝶形运算，共有M*N/2个基本蝶形运算；5、第L级中有N/2L个群，群与群的间隔为2L。
6、处于同一级的各个群的系数W分布相同，第L级的群中有2L-1个系数；7、处于第L级的群的系数是(p=1,2,3，…….,2L-1)而对于第L级的蝶形运算，两个输入数据的间隔为2L-1。
b.码位倒置程序流程图开始检测A序列长度nk=0j=1x1(j)=bitget(k,j);j=j+1Yj<m?Nx1=num2str(x1);y(k+1)=bin2dec(x1);clear x1k=k+1c.蝶形运算程序流程图五、程序代码与实验结果a.FFT程序：%%clear all;close all;clc;%输入数据%A=input('输入x(n)序列','s');A=str2num(A);% A=[1,2,-1,4]; %测试数据%%%%校验序列,%n=length(A);m=log2(n);if (fix(m)~=m)disp('输入序列长度错误，请重新输入!');A=input('输入x(n)序列','s');A=str2num(A);elsedisp('输入正确，请运行下一步')end%%%码位倒置%for k=0:n-1for j=1:m %取M位的二进制数%x1(j)=bitget(k,j); %倒取出二进制数%endx1=num2str(x1); %将数字序列转化为字符串%y(k+1)=bin2dec(x1); %二进制序列转化为十进制数%clear x1endfor k=1:nB(k)=A(y(k)+1); %时间抽取序列%endclear A%%%计算%for L=1:m %分解为M级进行运算%LE=2^L; %第L级群间隔为2^L%LE1=2^(L-1); %第L级中共有2^(L-1)个Wn乘数，进行运算蝶运算的两数序号相隔LE1%W=1;W1=exp(-1i*pi/LE1);for R=1:LE1 %针对第R个Wn系数进行一轮蝶运算，共进行LE1次%for P=R:LE:n %每个蝶的大小为LE% Q=P+LE1;T=B(Q)*W;B(Q)=B(P)-T;B(P)=B(P)+T;endW=W*W1;endendB %输出X(k)%%%验证结果：例6-4b.IFFT程序：%%clear all;close all;clc;%输入数据%A=input('输入X(k)序列','s');A=str2num(A);% A=[6,2+2i,-6,2-2i]; %测试数据%%%%校验序列,%n=length(A);m=log2(n);if (fix(m)~=m)disp('输入序列长度错误，请重新输入!');A=input('输入x(n)序列','s');A=str2num(A);elsedisp('输入正确，请运行下一步')end%%%码位倒置%for k=0:n-1for j=1:m %取M位的二进制数%x1(j)=bitget(k,j); %倒取出二进制数%endx1=num2str(x1); %将数字序列转化为字符串%y(k+1)=bin2dec(x1); %二进制序列转化为十进制数%clear x1endfor k=1:nB(k)=A(y(k)+1); %时间抽取序列%endclear A%%%计算%for L=1:m %分解为M级进行运算%LE=2^L; %第L级群间隔为2^L%LE1=2^(L-1); %第L级中共有2^(L-1)个Wn乘数，进行运算蝶运算的两数序号相隔LE1%W=1;W1=exp(-1i*pi/LE1);for R=1:LE1 %针对第R个Wn系数进行一轮蝶运算，共进行LE1次%for P=R:LE:n %每个蝶的大小为LE%Q=P+LE1;T=B(Q)*W;B(Q)=B(P)-T;B(P)=B(P)+T;endW=W*W1;endendB=conj(B); %取共轭%B=B/n %输出x(n)%验证结果：六、实验心得与结论本次实验借助于Matlab软件，我避开了用C平台进行复杂的复数运算，在一定程度上简化了程序，并添加了简单的检错代码，码位倒置我通过查阅资料，使用了一些函数，涉及到十-二进制转换，数字-文本转换，二-文本转换，相对较复杂，蝶运算我参考了书上了流程图，做些许改动就能直接实现。
信号分析与处理实验报告
实验一图像信号频谱分析及滤波一：实验原理FFT不是一种新的变化，而是DFT的快速算法。
快速傅里叶变换能减少运算量的根本原因在于它不断地把长序列的离散傅里叶变换变为短序列的离散傅里叶变换，在利用的对称性和周期性使DFT运算中的有些项加以合并，达到减少运算工作量的效果。
为了消除或减弱噪声，提取有用信号，必须进行滤波，能实现滤波功能的系统成为滤波器。
按信号可分为模拟滤波器和数字滤波器两大类。
数字滤波器的关键是如何根据给定的技术指标来得到可以实现的系统函数。
从模拟到数字的转换方法很多，常用的有双线性变换法和冲击响应不变法，本实验主要采用双线性变换法。
双线性变换法是一种由s平面到z平面的映射过程，其变换式定义为：数字域频率与模拟频率之间的关系是非线性关系。
双线性变换的频率标度的非线性失真是可以通过预畸变的方法去补偿的。
变换公式有Ωp=2/T*tan(wp/2)Ωs=2/T*tan(ws/2)二：实验内容1．图像信号的采集和显示选择一副不同彩色图片，利用Windows下的画图工具，设置成200*200像素格式。
然后在Matlab软件平台下，利用相关函数读取数据和显示图像。
要求显示出原始灰度图像、加入噪声信号后的灰度图像、滤波后的灰度图像。
2．图像信号的频谱分析要求分析和画出原始灰度图像、加入噪声信号后灰度图像、滤波后灰度图像信号的频谱特性。
3.数字滤波器设计给出数字低通滤波器性能指标:通带截止频率fp＝10000 Hz，阻带截止频率fs＝15000 Hz，阻带最小衰减Rs＝50 dB，通带最大衰减Rp＝3 dB，采样频率40000Hz。
三：实验程序clear allx=imread('D:\lan.jpg');%原始彩色图像的数据读取x1=rgb2gray(x);%彩色图像值转化为灰度图像值[M,N]=size(x1);%数据x1的长度,用来求矩阵的大小x2=im2double(x1);%unit8转化为double型x3=numel(x2);%计算x2长度figure(1);subplot(1,3,1);imshow(x2);title('原始灰度图')z1=reshape(x2,1,x3);%将二维数据转化成一维数据g=fft(z1);%对图像进行二维傅里叶变换mag=fftshift(abs(g));%fftshift是针对频域的，将FFT的DC分量移到频谱中心K=40000;Fs=40000;dt=1/Fs;n=0:K-1;f1=18000;z=0.1*sin(2*pi*f1*n*dt);x4=z1+z;%加入正弦噪声f=n*Fs/K;y=fft(x4,K);z2=reshape(x4,M,N);%将一维图转换为二维图subplot(1,3,2);imshow(z2);title('加入噪声后')g1=fft(x4);mag1=fftshift(abs(g1));%设计滤波器ws=0.75*pi;wp=0.5*pi;fs=10000;wp1=2*fs*tan(wp/2);ws1=2*fs*tan(ws/2);rs=50;rp=3;% [n,wn]=buttord(wp/pi,ws/pi,rp,rs);% [bz,az]=butter(n,wn);[n,wn]=buttord(wp1,ws1,rp,rs,'s');[z,p,k]=buttap(n);[b,a]=zp2tf(z,p,k);[B,A]=lp2lp(b,a,wn);[bz,az]=bilinear(B,A,fs);[h,w]=freqz(bz,az,128,fs);L=numel(z2);z3=reshape(z2,1,L);x6=filter(bz,az,double(z3));x7=reshape(x6,M,N);subplot(1,3,3);imshow(x7);g2=fft(x6);mag2=fftshift(abs(g2));title('滤波后')%建立频谱图figure(2);subplot(1,3,1);plot(mag);title('原始Magnitude')subplot(1,3,2);plot(mag1);title('加噪声Magnitude')subplot(1,3,3);plot(mag2);title('滤波后Magnitude')figure(3);subplot(1,2,1)plot(w,abs(h));xlabel('f');ylabel('h');title('滤波器幅谱');subplot(1,2,2);plot(w,angle(h));title('滤波器相谱');四：实验结果与分析图一图二分析：由图二可以知道加入噪声后的幅值谱和原始图的幅值谱明显多了两条幅值线，而这两条幅值线就是我们对原始灰度图加入的正弦噪声，而相应的图一中的加噪声后的图与原始图相比，出现了明显的变化。
测试信号处理实验报告
一、实验目的1. 熟悉信号处理的基本概念和基本原理；2. 掌握信号的时域、频域分析方法；3. 理解滤波器的设计与实现方法；4. 提高实验操作技能和数据分析能力。
二、实验内容1. 信号的产生与基本特性分析2. 信号的时域、频域分析3. 滤波器的设计与实现4. 系统性能测试与分析三、实验原理1. 信号的产生与基本特性分析信号是信息传递的载体，信号的时域特性描述了信号随时间变化的规律，频域特性描述了信号中不同频率成分的分布情况。
2. 信号的时域、频域分析时域分析通过对信号进行时域波形观察，分析信号的波形、幅度、周期、频率等特性。
频域分析通过对信号进行傅里叶变换，分析信号的频谱分布情况。
3. 滤波器的设计与实现滤波器是一种能对信号进行选择性通、阻、衰减的装置。
滤波器的设计包括理想滤波器、实际滤波器的设计。
4. 系统性能测试与分析系统性能测试与分析包括系统稳定性、线性度、频率响应、群延迟、幅度响应等方面的测试。
四、实验步骤1. 信号的产生与基本特性分析（1）使用信号发生器产生不同类型的信号，如正弦波、方波、三角波等；（2）使用示波器观察信号的波形、幅度、周期、频率等特性；（3）对信号进行时域分析，记录相关数据。
2. 信号的时域、频域分析（1）对信号进行傅里叶变换，得到信号的频谱；（2）使用频谱分析仪观察信号的频谱分布情况；（3）对信号进行频域分析，记录相关数据。
3. 滤波器的设计与实现（1）设计一个低通滤波器，限制信号中高频成分的通过；（2）设计一个高通滤波器，限制信号中低频成分的通过；（3）设计一个带通滤波器，允许信号中特定频率范围内的成分通过；（4）使用滤波器对信号进行处理，观察滤波效果。
4. 系统性能测试与分析（1）测试滤波器的稳定性、线性度、频率响应、群延迟、幅度响应等性能指标；（2）记录测试数据，分析系统性能。
五、实验结果与分析1. 信号的产生与基本特性分析实验中产生的信号波形、幅度、周期、频率等特性符合理论预期。
《测试信号分析报告与处理》实验报告材料
《测试信号分析与处理》实验一差分方程、卷积、z变换一、实验目的通过该实验熟悉 matlab软件的基本操作指令，掌握matlab软件的使用方法，掌握数字信号处理中的基本原理、方法以及matlab函数的调用。
二、实验设备1、微型计算机1台；2、matlab软件1套三、实验原理Matlab 软件是由mathworks公司于1984年推出的一套科学计算软件，分为总包和若干个工具箱，其中包含用于信号分析与处理的sptool工具箱和用于滤波器设计的fdatool工具箱。
它具有强大的矩阵计算和数据可视化能力，是广泛应用于信号分析与处理中的功能强大且使用简单方便的成熟软件。
Matlab软件中已有大量的关于数字信号处理的运算函数可供调用，本实验主要是针对数字信号处理中的差分方程、卷积、z变换等基本运算的matlab函数的熟悉和应用。
差分方程（difference equation)可用来描述线性时不变、因果数字滤波器。
用x表示滤波器的输入，用y表示滤波器的输出。
a0y[n]+a1y[n-1]+…+a N y[n-N]=b0x[n]+b1x[n-1]+…+b M x[n-M] (1)ak,bk 为权系数，称为滤波器系数。
N为所需过去输出的个数，M 为所需输入的个数卷积是滤波器另一种实现方法。
y[n]= ∑x[k] h[n-k] = x[n]*h[n] (2) 等式定义了数字卷积，*是卷积运算符。
输出y[n] 取决于输入x[n] 和系统的脉冲响应h[n]。
传输函数H(z)是滤波器的第三种实现方法。
H(z)=输出/输入= Y(z)/X(z) （3）即分别对滤波器的输入和输出信号求z变换，二者的比值就是数字滤波器的传输函数。
序列x[n]的z变换定义为X (z)=∑x[n]z-n (4) 把序列x[n] 的z 变换记为Z{x[n]} = X(z)。
由X(z) 计算x[n] 进行z 的逆变换x[n] = Z-1{X(z)}。
大学信号分析实验报告
一、实验目的1. 理解信号分析的基本概念和原理；2. 掌握信号的时域和频域分析方法；3. 熟悉MATLAB在信号分析中的应用；4. 培养实验操作能力和数据分析能力。
二、实验原理信号分析是研究信号特性的科学，主要包括信号的时域分析和频域分析。
时域分析关注信号随时间的变化规律，频域分析关注信号中不同频率分量的分布情况。
1. 时域分析：通过对信号进行采样、时域卷积、微分、积分等操作，分析信号的时域特性。
2. 频域分析：通过对信号进行傅里叶变换、频域卷积、滤波等操作，分析信号的频域特性。
三、实验内容1. 信号采集与处理（1）采集一段语音信号，利用MATLAB的录音功能将模拟信号转换为数字信号。
（2）对采集到的信号进行采样，选择合适的采样频率，确保满足奈奎斯特采样定理。
（3）绘制语音信号的时域波形图，观察信号的基本特性。
2. 信号频谱分析（1）对采集到的信号进行傅里叶变换，得到信号的频谱。
（2）绘制信号的频谱图，分析信号的频域特性。
3. 信号滤波（1）设计一个低通滤波器，滤除信号中的高频噪声。
（2）将滤波后的信号与原始信号进行对比，分析滤波效果。
4. 信号调制与解调（1）对原始信号进行幅度调制，产生已调信号。
（2）对已调信号进行解调，恢复原始信号。
（3）分析调制与解调过程中的信号变化。
四、实验步骤1. 采集语音信号，将模拟信号转换为数字信号。
2. 对采集到的信号进行采样，确保满足奈奎斯特采样定理。
3. 绘制语音信号的时域波形图，观察信号的基本特性。
4. 对信号进行傅里叶变换，得到信号的频谱。
5. 绘制信号的频谱图，分析信号的频域特性。
6. 设计低通滤波器，滤除信号中的高频噪声。
7. 对滤波后的信号与原始信号进行对比，分析滤波效果。
8. 对原始信号进行幅度调制，产生已调信号。
9. 对已调信号进行解调，恢复原始信号。
10. 分析调制与解调过程中的信号变化。
五、实验结果与分析1. 时域分析通过观察语音信号的时域波形图，可以看出信号的基本特性，如信号的幅度、频率等。
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信号处理与分析实验报告
信号处理与分析实验报告
引言：
信号处理与分析是一门重要的学科，它涉及到从原始信号中提取有用信息的技术和方法。
在本次实验中，我们将探索不同信号处理技术的应用，并分析实验结果。
实验一：滤波器设计与应用
在信号处理中，滤波器是一种常用的工具，用于去除信号中的噪声或者选择特定频率范围内的信号。
我们通过设计和应用滤波器来探索其在信号处理中的作用。
实验二：时频分析
时频分析是一种将信号在时间和频率域上进行分析的方法。
通过时频分析，我们可以了解信号在不同时间和频率上的变化特性。
在本实验中，我们使用小波变换进行时频分析，并对结果进行解释和讨论。
实验三：频谱分析
频谱分析是一种将信号在频率域上进行分析的方法。
通过频谱分析，我们可以了解信号在不同频率上的能量分布情况。
在本实验中，我们使用傅里叶变换进行频谱分析，并对结果进行解释和讨论。
实验四：相关分析
相关分析是一种用于衡量信号之间关联程度的方法。
通过相关分析，我们可以了解信号之间的相似性和相关性。
在本实验中，我们使用相关分析方法对信号进行分析，并对结果进行解释和讨论。
实验五：信号重建
信号重建是一种通过已知信息恢复原始信号的方法。
在本实验中，我们将探索
信号重建的技术和方法，并通过实验结果对其进行评估和分析。
结论：
通过本次实验，我们深入了解了信号处理与分析的基本概念、方法和应用。
我
们通过滤波器设计与应用、时频分析、频谱分析、相关分析和信号重建等实验，掌握了不同信号处理技术的原理和操作方法。
实验结果表明，信号处理与分析
在各个领域中具有广泛的应用前景，并能够提供有价值的信息和解决方案。
进一步研究：
尽管本次实验已经对信号处理与分析进行了初步的探索，但仍有许多有待进一
步研究的问题。
例如，可以深入研究不同滤波器类型的性能比较和优化；可以
探索更多的时频分析方法，并比较它们的优缺点；可以研究更复杂的频谱分析
方法，以便更准确地描述信号的频率特性；可以进一步研究相关分析的应用场
景和扩展方法；可以探索更高级的信号重建技术和算法。
这些进一步研究将有
助于深化我们对信号处理与分析的理解，并推动该领域的发展。
总结：
通过本次实验，我们对信号处理与分析有了更深入的了解，并通过实验结果对
其进行了评估和分析。
信号处理与分析作为一门重要的学科，具有广泛的应用
前景和研究价值。
通过进一步研究和探索，我们可以不断提高信号处理与分析
的技术水平，并为实际问题提供更好的解决方案。