数字信号处理实验实验六
数字信号处理实验报告
实验名称：利用FFT实现快速卷积
学生姓名： z
学生学号：
学生班级：
上课时间： 周二上午
指导老师：
一、实验目的
（1）加深理解FFT在实现数字滤波（快速卷积）中的重要作用，更好的利用FFT
进行数字信号处理。
（2）进一步掌握圆周卷积和线性卷积两者之间的关系。
二、实验原理
数字滤波器根据系统的单位响应h(n)是有限长还是无限长可分为有限长单位冲激响应系
统和无限长单位冲激响应系统。
一个信号序列x(n)通过FIR数字滤波器时，其输出应该是x(n)和h(n)的线性卷积
m
mnhmxnhnxny)()()(*)()(
m
mnxmhnxnhny)()()(*)()(
当h(n)是一个有限长序列，即h(n)是FIR滤波器
10)()()(N
m
mnxmhny
对于FIR数字滤波器来说，除了可以通过数字网络来实现外，也可以通过应用FFT来实现。
应用FFT实现数字滤波器实际上就是用FFT来快速计算有限长度序列的线性卷积。
粗略的说，这种方法就是先将输入信号x(n)t通过FFT变换为它的频谱取样值X(k)，然
后再和FIR滤波器的频响取样值H(k)相乘H(k)可以事先存放在存储器中，最后再将乘积
H(k)X(k)通过快速傅里叶变换（IFFT）还原为时域序列，即得到输出y(n)
三．实验内容及要求
(1) 给定两个序列x(n)=[2,1,1,2],h(n)=[1,-1,-1,1].首先直接在时域计算两者的线性
卷积：其次用FFT快速计算二者的线性卷积，验证结果。
(2) 数字滤波器的冲激响应为h(n)=(-1/2)^nRn2(n),N2可自定，本实验取N2=17.
输入序列可以选下列几种情况
①
x(n)=Rn1(n),N1可取16
②
x(n)=cos(2π/N1*n)Rn1(n),N1=16
③
x(n)=(1/3)^nRn1(n),N1=16
(3) 实验前，预先编制一个应用FFT实现数字滤波器的通用程序。
(4) 上级调试并打印或记录实验结果
(5) 将实验结果与预先笔算的结果比较，验证其正确性
（1）MATLAB程序：
n=[0:1:3];
m=[0:1:3];
x=[2,1,1,2];
h=[1,-1,-1,1];
y=conv(x,h);
N1=length(n);
N2=length(n);
N=N1+N2-1;
XK=fft(x,N);
HK=fft(h,N);
YK=XK.*HK;
yn=ifft(YK,N);
if all(imag(xn)==0&(all(hn)==0))
yn=real(yn);
end
x=0:N-1;
subplot(1,2,1);
stem(y);
subplot(1,2,2);
stem(x,yn,'.')
执行结果如下图形所示：
02468-2-1.5-1-0.500.511.520246
-2
-1.5
-1
-0.5
0
0.5
1
1.5
2
（2）①x(n)=Rn1(n),N1可取16
MATLAB程序：
n=[0:1:15];
m=[0:1:16];
N1=length(n);
N2=length(m);
xn=ones(1,N1);
hn=(-0.5).^n;
N=N1+N2-1;
XK=fft(xn,N);
HK=fft(hn,N);
YK=XK.*HK;
yn=ifft(YK,N);
if all(imag(xn)==0&(all(hn)==0))
yn=real(yn);
end
x=0:N-1;
stem(x,yn,'.')
执行结果如下图形所示：
05101520253035
-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
②
x(n)=cos(2π/N1*n)Rn1(n),N1=16
MATLAB程序：
n=[0:1:15];
m=[0:1:16];
N1=length(n);
N2=length(m);
xn=cos(2*pi/16*n);
hn=(-0.5).^n;
N=N1+N2-1;
XK=fft(xn,N);
HK=fft(hn,N);
YK=XK.*HK;
yn=ifft(YK,N);
if all(imag(xn)==0&(all(hn)==0))
yn=real(yn);
end
x=0:N-1;
stem(x,yn,'.')、
执行结果如下图形所示：
05101520253035
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
③
x(n)=(1/3)^nRn1(n),N1=16
MATLAB程序：
n=[0:1:15];
m=[0:1:16];
N1=length(n);
N2=length(m);
xn=(1/3).^n;
hn=(-0.5).^n;
N=N1+N2-1;
XK=fft(xn,N);
HK=fft(hn,N);
YK=XK.*HK;
yn=ifft(YK,N);
if all(imag(xn)==0&(all(hn)==0))
yn=real(yn);
end
x=0:N-1;
stem(x,yn,'.')
执行结果如下图形所示：
05101520253035
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
四、实验总结
（1）通过老师留的思考题第一题的手写计算与实验内容的（1）小题得到的图形对比得出，
此次实验的正确性。
y(n)=x(n)*h(n)=[2,-1,-2,2,-2,-1,2]
心得体会：
通过本次试验，我加深了对FFT在实现数字滤波中的重要作用和其特点，更好地利用FFT
进行数字型号处理，能应用课本上的知识于实验，达到学以致用，熟练掌握，对圆周卷积和
线性卷积也再一次复习。
数字信号处理实验报告
数字信号处理实验报告⼀、课程设计(综合实验)的⽬的与要求⽬的与要求：1．掌握《数字信号处理基础》课程的基本理论； 2．掌握应⽤MATLAB 进⾏数字信号处理的程序设计；实验内容：已知低通数字滤波器的性能指标如下：0.26p ωπ=，0.75dB p R =，0.41s ωπ=，50dB s A =要求：1. 选择合适的窗函数，设计满⾜上述指标的数字线性相位FIR 低通滤波器。
⽤⼀个图形窗⼝，包括四个⼦图，分析显⽰滤波器的单位冲激响应、相频响应、幅频响应和以dB 为纵坐标的幅频响应曲线。
2. ⽤双线性变换法，设计满⾜上述指标的数字Chebyshev I 型低通滤波器。
⽤⼀个图形窗⼝，包括三个⼦图，分析显⽰滤波器的幅频响应、以dB 为纵坐标的幅频响应和相频响应。
3. 已知模拟信号1234()2sin(2)5sin(2)8cos(2)7.5cos(2)x t f t f t f t f t ππππ=+++其中10.12f kHz =，2 4.98f kHz =，3 3.25f kHz =，4 1.15f kHz =，取采样频率10s f kHz =。
要求：(1) 以10s f kHz =对()x t 进⾏取样，得到()x n 。
⽤⼀个图形窗⼝，包括两个⼦图，分别显⽰()x t 以及()x n (0511n ≤≤)的波形；(2) ⽤FFT 对()x n 进⾏谱分析，要求频率分辨率不超过5Hz 。
求出⼀个记录长度中的最少点数x N ，并⽤⼀个图形窗⼝，包括两个⼦图，分别显⽰()x n 以及()X k 的幅值； (3) ⽤要求1中设计的线性相位低通数字滤波器对()x n 进⾏滤波，求出滤波器的输出1()y n ，并⽤FFT 对1()y n 进⾏谱分析，要求频率分辨率不超过5Hz 。
求出⼀个记录长度中的最少点数1y N ，并⽤⼀个图形窗⼝，包括四个⼦图，分别显⽰()x n （01x n N ≤≤-）、()X k 、1()y n （101y n N ≤≤-）和1()Y k 的幅值；(4) ⽤要求2中设计的Chebyshev 低通数字滤波器对()x n 进⾏滤波，求出滤波器的输出2()y n ，并⽤FFT 对2()y n 进⾏谱分析，要求频率分辨率不超过5Hz 。
数字信号处理实验报告(西电)
数字信号处理实验报告班级：****姓名：郭**学号：*****联系方式：*****西安电子科技大学电子工程学院绪论数字信号处理起源于十八世纪的数学，随着信息科学和计算机技术的迅速发展，数字信号处理的理论与应用得到迅速发展，形成一门极其重要的学科。
当今数字信号处理的理论和方法已经得到长足的发展，成为数字化时代的重要支撑，其在各个学科和技术领域中的应用具有悠久的历史，已经渗透到我们生活和工作的各个方面。
数字信号处理相对于模拟信号处理具有许多优点，比如灵活性好，数字信号处理系统的性能取决于系统参数，这些参数很容易修改，并且数字系统可以分时复用，用一套数字系统可以分是处理多路信号；高精度和高稳定性，数字系统的运算字符有足够高的精度，同时数字系统不会随使用环境的变化而变化，尤其使用了超大规模集成的DSP 芯片，简化了设备，更提高了系统稳定性和可靠性；便于开发和升级，由于软件可以方便传送，复制和升级，系统的性能可以得到不断地改善；功能强，数字信号处理不仅能够完成一维信号的处理，还可以试下安多维信号的处理；便于大规模集成，数字部件具有高度的规范性，对电路参数要求不严格，容易大规模集成和生产。
数字信号处理用途广泛，对其进行一系列学习与研究也是非常必要的。
本次通过对几个典型的数字信号实例分析来进一步学习和验证数字信号理论基础。
实验一主要是产生常见的信号序列和对数字信号进行简单处理，如三点滑动平均算法、调幅广播（AM ）调制高频正弦信号和线性卷积。
实验二则是通过编程算法来了解DFT 的运算原理以及了解快速傅里叶变换FFT 的方法。
实验三是应用IRR 和FIR 滤波器对实际音频信号进行处理。
实验一●实验目的加深对序列基本知识的掌握理解●实验原理与方法1.几种常见的典型序列：0()1,00,0(){()()(),()sin()j n n n n u n x n Aex n a u n a x n A n σωωϕ+≥<====+单位阶跃序列：复指数序列：实指数序列：为实数 正弦序列：2.序列运算的应用：数字信号处理中经常需要将被加性噪声污染的信号中移除噪声，假定信号 s(n)被噪声d(n)所污染，得到了一个含噪声的信号()()()x n s n d n =+。
数字信号处理实验报告
《数字信号处理》实验报告课程名称：《数字信号处理》学院：信息科学与工程学院专业班级：通信1502班学生姓名：侯子强学号：02指导教师：李宏2017年5月28日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：ˆ()()()a a xt x t p t = 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µ()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µ()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()()n P t t nT δ∞=-∞=-∑µ1()()*()21()n a a a s X j X j P j X j jn T π∞=-∞Ω=ΩΩ=Ω-Ω∑µ()()|j a TX j X e ωω=ΩΩ=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。
MATLAB数字信号实验报告
数字信号处理实验报告班级：09050741姓名：杨建国学号：0905074128实验一频谱分析与采样定理一、实验目的1、观察模拟信号经理想采样后的频谱变化关系。
2、验证采样定理，观察欠采样时产生的频谱混叠现象。
3、加深对DFT算法原理和基本性质的理解。
4、熟悉FFT算法原理和FFT的应用。
二、实验原理根据采样定理，对给定信号确定采样频率，观察信号的频谱。
三、实验内容和步骤1）实验内容在给定信号为：1．x(t)=cos(100*π*at)2．x(t)=exp(-at)3．x(t)=exp(-at)cos(100*π*at)其中a为实验者的学号，记录上述各信号的频谱，表明采样条件，分析比较上述信号频谱的区别。
2）实验步骤1．根据采样理论、DFT的定义、性质和用DFT作谱分析的有关内容。
2．根据FFT算法原理和基本思想。
3．确定实验给定信号的采样频率，编制对采样后信号进行频谱分析的程序四、实验过程%实验一:频谱分析与采样定理T=0.0001; %采样间隔T=0.0001F=1/T; %采样频率为F=1/TL=0.02; %记录长度L=0.02N=L/T;t=0:T:L;a=28;f1=0:F/N:F;f2=-F/2:F/N:F/2;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%x1=cos(100*pi*a*t);y1=T*abs(fft(x1)); % 求复数实部与虚部的平方和的算术平方根y11=fftshift(y1);figure(1),subplot(3,1,1),plot(t,x1);title('正弦信号');subplot(3,1,2),stem(y1);title('正弦信号频谱'); subplot(3,1,3),plot(f2,y11);title('正弦信号频谱'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%x2=exp(-a*t);y2=T*abs(fft(x2));y21=fftshift(y2);figure(2),subplot(3,1,1),stem(t,x2);title('指数信号');subplot(3,1,2),stem(f1,y2);title('指数信号频谱'); subplot(3,1,3),plot(f2,y21);title('指数信号频谱'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%x3=x1.*x2;y3=T*abs(fft(x3));y31=fftshift(y3);figure(3),subplot(3,1,1),stem(t,x3);title('两信号相乘'); subplot(3,1,2),stem(f1,y3);title('两信号相乘频谱'); subplot(3,1,3),plot(f2,y31);title('两信号相乘频谱');正弦信号频谱：指数信号频谱：两信号相乘频谱：五、实验结果及分析奈奎斯特抽样定理为抽样频率必须大于或等于信号频谱最高频率的2倍，即h s 2Ω≥Ω。
数字信号处理实验报告
数字信号处理报告IIR数字滤波器上海理工大学教师：苏湛组员：王世豪徐骞刘新2016.1.4一、实验简介Butterworth 和Chebyshev 低通滤波器方法：1) 根据性能参数，先设计一个模拟滤波器，按照一定的算法转换为满足预定指标的数字滤波器。
利用模拟原型滤波器的逼近算法和特性。
2）计算机辅助设计，从统计概念出发，对所要提取的有用信号从时域进行估计，在统计指标最优的意义下，使得估计值最优逼近有用信号，减弱或消除噪声。
1）Butterworth 低通滤波器 1 幅频特性：21|()|1()a NcH j Ω=Ω+Ω，其中N 为滤波器的阶数，c Ω为通带截止频率。
在Ω=0处，有最大值|(0)|1a H =；2）在通带截止频率c Ω=Ω处，不同阶次的幅频量值都相同，即为|()|0.707|(0)|a a H j H Ω=；3）阶数N 增加时，通带幅频特性变平，阻带衰减更快，逐渐趋近于理想滤波器的幅频特性。
幅频特性通常用衰减函数1020log |()/(0)|a a H j H α=-Ω描述。
分贝（dB ） 2 极点一共有2N 个，并且以圆点为对称中心成对的出现。
21()22k j N k c s eππ-+=Ω k=1,2,…,N系统函数：122()()()()N a c N KH s K s s s s s s ==Ω--- …3 通带衰减函数p α、阻带衰减函数s α 和系统幅频特性20log |()|a H j -Ω的关系：10p 20log |()|a p H j α-Ω≤Ω≤Ω p Ω为通带截止频率 10s 20log |()|a s H j α-Ω≥Ω≥Ω s Ω为阻带截止频率4 阶数N 0.10.11010log [(101)/(101)]2log (/)p s p s N αα----≥ΩΩ5 通带截止频率c Ω 0.10.11/21/2(101)(101)ps psc NNαα--ΩΩΩ==--确定了滤波器的阶数N 和通带截止频率c Ω，就可以求出系统的极点，从而求出系统函数()a H s ，这样就完成了Butterworth 低通滤波器的设计。
数字信号处理实验报告-FIR滤波器的设计与实现
数字信号处理实验报告-FIR滤波器的设计与实现在数字信号处理中，滤波技术被广泛应用于时域处理和频率域处理中，其作用是将设计信号减弱或抑制被一些不需要的信号。
根据滤波器的非线性抑制特性，基于FIR（Finite Impulse Response）滤波器的优点是稳定，易设计，可以得到较强的抑制滤波效果。
本实验分别通过MATLAB编程设计、实现、仿真以及分析了一阶低通滤波器和平坦通带滤波器。
实验步骤：第一步：设计一阶低通滤波器，通过此滤波器对波型进行滤波处理，分析其对各种频率成分的抑制效果。
为此，采用零极点线性相关算法设计滤波器，根据低通滤波器的特性，设计的低通滤波器的阶次为n=10，截止频率为0.2π，可以使设计的滤波器被称为一阶低通滤波器。
第二步：设计平坦通带滤波器。
仿真证明，采用兩個FIR濾波器組合而成的阻礙-提升系統可以實現自定義的總三值響應的設計，得到了自定義的總三值響應函數。
实验结果：1、通过MATLAB编程，设计完成了一阶低通滤波器，并通过实验仿真得到了一阶低通滤波器的频率响应曲线，证明了设计的滤波器具有良好的低通性能，截止频率为0.2π。
在该频率以下，可以有效抑制波形上的噪声。
2、设计完成平坦通带滤波器，同样分析其频率响应曲线。
从实验结果可以看出，此滤波器在此频率段内的通带性能良好，通带范围内的信号透过滤波器后，损耗较小，滞后较小，可以满足各种实际要求。
结论：本实验经过实验操作，设计的一阶低通滤波器和平坦通带滤波器具有良好的滤波特性，均已达到预期的设计目标，证明了利用非线性抑制特性实现FIR滤波处理具有较强的抑制滤波效果。
本实验既有助于深入理解FIR滤波器的设计原理，也为其他应用系统的设计和开发提供了指导，进而提高信号的处理水平和质量。
数字信号处理实验-音频信号处理
图1 任务一程序流程图1、音频信号采集道，只取第一个声道进行处理,接着使用sound函数以fs频率进行音频回放。
2、音频信号频域分析以采样间隔T划分时域并绘制出signal信号的时域波形；调用fft函数,对signal 进行快速傅里叶变换，用abs函数取傅里叶变换后结果的幅值进行幅频分析，绘制出频谱图。
在绘制频谱图时由于考虑到快速傅里叶变换的对称性，只取序列的前半部分进行观察分析。
3、音频信号分解为了实现音频信号的分解及合成，先对原信号的频谱图进行观察分析，发现原信号的主要能量集中在三个主要频率上，于是考虑用这三频率的正弦信号合成原信号。
为了求得这三个频率，先调用findpeaks函数找到频谱图上的各个局部极大值peak及其对应的位置locs,然后用sort对峰值点进行排序，找到最大的三个值，接着用find 函数找到这三个最大值在locs中的位置，也就知道了对应的频率。
这里有一个问题就是最小的峰值频率并不是在sort排序后的第三位而是在第四位，需要有一个调整；确定了主要谱线后，使用text函数进行峰值标注；4、音频信号合成接着将这三个谱线还原回时域正弦信号，幅度的比例等于对应频率上的幅度比例然后然后叠加，得到合成后的信号，绘制出时域波形，与原信号波形进行比较,接着对两个正弦信号进行fft,绘制出他们的频谱，然后对合成的信号进行fft,做出频谱图和原信号的频谱图进行比较.5、音频信号回放用sound函数进行原信号和合成信号的回放，比较差异。
实验内容二：任意音频信号的时域和频域分析及数字滤波器设计通过对任务具体内容的分析，可以建立出任务二程序框图如下，之后将对编程思想及思路进行介绍：图2任务二程序流程图1、音频信号采样自己录音频并另存为”ding.wav”后,先用audioread函数读取音频信号得到采样序列signal及对应采样频率fs,由于获取的音频信号是双声道，只取第一个声道进行处理。
2、时域采样使用audioread函数得到的采样序列signal及采样频率fs为过采样状态，此时我们对signal再进行等间隔采样，达到减少采样点数和降低采样频率的效果，进而实现合理采样状态signal2、fs2和欠采样状态signal1、fs1;使用sound函数分别对这两种采样状态进行回放。
数字信号处理
数字信号处理（Digital Sigral Processing）实验二：信号的采样与重建院系：电子信息工程学院专业：自动化系学号：********姓名：***试验目的：⑴在学习本章内容的基础上，通过试验加强有关信号采样与重建的基本概念，熟悉相关的Matlab函数。
⑵通过观察采样信号的混叠现象，进一步理解奈奎斯特采样频率的意义。
⑶通过实验，了解数字喜欢采样率转换过程中的频率特征。
⑷对实际的音频文件作内插和抽取操作，体会低通滤波器在内插和抽取中的作用。
实验原理：连续信号是指自变量的取值范围是连续的，且对于一切自变量的取值，除了有若干个不连续点以外，信号都有确定的值与之对应。
严格来说，MATLAB并不能处理连续信号，而是用等时间间隔点的样值来近似表示连续信号。
当取样时间间隔足够小时，这些离散的样值就能较好地近似连续信号。
在一定条件下，一个连续时间信号完全可以用该信号在等时间间隔上的瞬时值来表示，并且可以用这些样本值把信号完全恢复过来。
这样，抽样定理为连续时间信号与离散时间信号的相互转换提供了理论依据。
通过观察采样信号的频谱，发现它只是原信号频谱的线性重复搬移，只要给它乘以一个门函数，就可以在频域恢复原信号的频谱，在时域是否也能恢复原信号时，利用频域时域的对称关系，得到了信号。
⑴采样定理模拟信号经过 (A/D) 变换转换为数字信号的过程称为采样，信号采样后其频谱产生了周期延拓，每隔一个采样频率 fs，重复出现一次。
为保证采样后信号的频谱形状不失真，采样频率必须大于信号中最高频率成分的两倍，这称之为采样定理。
时域采样定理从采样信号恢复原信号必需满足两个条件：a、必须是带限信号，其频谱函数在＞各处为零；（对信号的要求，即只有带限信号才能适用采样定理。
）b、取样频率不能过低，必须＞2（或＞2）。
（对取样频率的要求，即取样频率要足够大，采得的样值要足够多，才能恢复原信号。
）如图1所示，给出了信号采样原理图图1 信号采样原理图由图1可见，)()()(t t f t f s T s δ⋅=，其中，冲激采样信号)(t s T δ的表达式为： ∑∞-∞=-=n sT nT t t s )()(δδ其傅立叶变换为∑∞-∞=-n s s n )(ωωδω，其中ss T πω2=。
数字信号处理实验
数字信号处理实验数字信号处理实验讲义前⾔ (2)实验⼀MATLAB简介 (3)实验⼆⽤FFT实现信号的谱分析 (5)实验三IIR数字巴特沃思滤波器的设计 (8)实验四FIR数字滤波器的设计 (9)前⾔信号处理与计算机的应⽤紧密结合。
⽬前⼴泛应⽤的MA TLAB⼯具软件包，以其强⼤的分析、开发及扩展功能为信号处理提供了强有⼒的⽀持。
在数字信号处理实验中，我们主要应⽤MA TLAB的信号处理⼯具箱及其灵活、便捷的编程⼯具，通过上机实验，帮助学⽣学习、掌握和应⽤MA TLAB软件对信号处理所学的内容加以分析、计算，加深对信号处理基本算法的理解。
实验⼀ MATLAB 简介实验⽬的1．熟悉MATLAB 软件的使⽤⽅法； 2．MA TLAB 的绘图功能；3．⽤MA TLAB 语句实现信号的描述及变换。
实验原理1．在MA TLAB 下编辑和运⾏程序在MA TLAB 中，对于简单问题可以在命令窗（command windows ）直接输⼊命令，得到结果；对于⽐较复杂的问题则可以将多个命令放在⼀个脚本⽂件中，这个脚本⽂件是以m 为扩展名的，所以称之为M ⽂件。
⽤M ⽂件进⾏程序的编辑和运⾏步骤如下：（1）打开MA TLAB ，进⼊其基本界⾯；（2）在菜单栏的File 项中选择新建⼀个M ⽂件；（3）在M ⽂件编辑窗⼝编写程序；（4）完成之后，可以在编辑窗⼝利⽤Debug ⼯具调试运⾏程序，在命令窗⼝查看输出结果；也可以将此⽂件保存在某个⽬录中，在MATLAB 的基本窗⼝中的File 项中选择Run The Script ，然后选择你所要运⾏的脚本⽂件及其路径，即可得出结果；也可以将此⽂件保存在当前⽬录中，在MA TLAB 命令窗⼝，“>>”提⽰符后直接输⼊⽂件名。
2．MA TLAB 的绘图功能plot(x,y) 基本绘图函数，绘制 x 和y 之间的坐标图。
figure(n ) 开设⼀个图形窗⼝nsubplot(m,n,N) 分割图形窗⼝的MATLAB 函数，⽤于在⼀个窗⼝中显⽰多个图形，将图形窗⼝分为m ⾏n 列，在第N 个窗⼝内绘制图形。
北邮数字信号处理MATLAB实验报告
数字信号处理软件实验——MatLab仿真实验报告学院:电子工程学院班级：2013211202姓名：学号：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 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。
(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。
(e) 建立 DFT 从整体上可看成是由窄带相邻滤波器组成的滤波器组的概念，此概念的一个典型应用是数字音频压缩中的分析滤波器，例如 DVD AC3 和MPEG Audio 。
3.设计思路及实验步骤1）离散信号的频谱分析：该信号中要求能够清楚的观察到三根谱线。
由于频率0.3pi 和0.302pi 间隔非常小，要清楚的显示，必须采取足够大小的N ，使得分辨率足够好，至少到0.001单位级，而频率0.45pi 的幅度很小，要清楚的观察到它的谱线，必须采取幅度够大的窗函数，使得它的频谱幅度变大一些。
同时还要注意频谱泄漏的问题，三个正弦函数的周期（2pi/w ）分别为20,40,1000，所以为了避免产生频谱泄漏(k=w/w0为整数)，采样点数N 必须为1000的整数倍。