ImageVerifierCode 换一换
格式:DOCX , 页数:11 ,大小:74.99KB ,
资源ID:1048876      下载积分:3 金币
快捷下载
登录下载
邮箱/手机:
温馨提示:
快捷下载时,用户名和密码都是您填写的邮箱或者手机号,方便查询和重复下载(系统自动生成)。 如填写123,账号就是123,密码也是123。
特别说明:
请自助下载,系统不会自动发送文件的哦; 如果您已付费,想二次下载,请登录后访问:我的下载记录
支付方式: 支付宝    微信支付   
验证码:   换一换

加入VIP,免费下载
 

温馨提示:由于个人手机设置不同,如果发现不能下载,请复制以下地址【https://www.bingdoc.com/d-1048876.html】到电脑端继续下载(重复下载不扣费)。

已注册用户请登录:
账号:
密码:
验证码:   换一换
  忘记密码?
三方登录: 微信登录   QQ登录  

下载须知

1: 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。
2: 试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓。
3: 文件的所有权益归上传用户所有。
4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
5. 本站仅提供交流平台,并不能对任何下载内容负责。
6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

版权提示 | 免责声明

本文(典型环节的时域响应的实验报告参考模板.docx)为本站会员(b****1)主动上传,冰点文库仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容本身不做任何修改或编辑。 若此文所含内容侵犯了您的版权或隐私,请立即通知冰点文库(发送邮件至service@bingdoc.com或直接QQ联系客服),我们立即给予删除!

典型环节的时域响应的实验报告参考模板.docx

1、典型环节的时域响应的实验报告参考模板实验报告时域抽样与频域抽样一、实验目的加深理解连续时间信号离散过程中的数学概念和物理概念,掌握时域抽样定理的基本内容。掌握有抽样序列抽样原序列信号的基本原理与实现方法,理解其工程概念。加深理解频域离散化过程中的数学概念和物理概念,掌握频域抽样定理的基本内容。二、实验原理离散系统在处理信号时,信号必须是离散序列。因此,再利用计算机等离散系统分析处理连续信号时必须对信号进行离散化处理。是与抽样定理给出了连续信号抽样过程中不失真的约束条件:对于基带信号,信号的抽样频率大于等于2倍的信号最高频率。信号的重建是信号抽样的逆过程。非周期信号的离散信号的频谱是连续谱。1、

2、信号的时域抽样与重建,2、信号的频域抽样三、实验内容1、为了观察连续信号时域抽样时抽样频率对抽样过程的影响,在【0,1】区间上以50hz的抽样频率对以下三个信号进行抽样,试画出抽样后的序列波形,并分析产生不同波形的原因,提出改进措施。(1)x1(t)=cos(2pi*10t)(2)x2(t)=cos(2pi*50t)(3)x3(t)=cos(2pi*100t)(1)t0=0:0.001:0.1;x0=cos(2*pi*10*t0); plot(t0,x0,r)hold onFs=50t=0:1/Fs:0.1;x=cos(2*pi*10*t);stem(t,x);hold offtitle (2

3、)t0=0:0.001:0.1;x0=cos(2*pi*50*t0);plot(t0,x0,r)hold onFs=50;t=0:1/Fs:0.1;x=cos(2*pi*10*t);stem(t,x);hold offtitle(3)t0=0:0.001:0.1;x0=cos(2*pi*100*t0);plot(t0,x0,r)hold onFs=50;t=0:1/Fs:0.1;x=cos(2*pi*10*t);stem(t,x);hold offtitle() 3、对连续信号X(t)=cos(4pit)进行抽样以得到离散序列并进行重建。(1)生成信号x(t),时间为t=0:0.001:4画出

4、X(t)的波形。(2)画出重建信号Xr(t)的波形t = 0:0.001:4;xt=cos(4*pi*t);subplot(2,2,1);plot(t,xt);ylabel(x(t);xlabel(t);fs = 10;T = 0:1/fs:1;xn=cos(4*pi*T);subplot(2,2,2);t1 = -4:0.001:4;ht = sin(pi*t1*fs+eps)./(pi*t1*fs+eps);plot(t1,ht);ylabel(hr(t);xlabel(t);subplot(2,2,3);stem(T,xn);ylabel(x(n);xlabel(n);xrtt=;for

5、 m=0:length(xn)-1t1=-1:0.01:4;xrtm=xn(m+1)*sin(pi*(t1-m/fs)*fs+eps)./(pi*(t1-m/fs)*fs+eps);xrtt=xrtt;xrtm;endxrt=sum(xrtt);subplot(2,2,4);plot(t1,xrt);ylabel(xr(t);xlabel(t);figuret = 0:0.001:4;xt=cos(4*pi*t);subplot(2,2,1);plot(t,xt);ylabel(x(t);xlabel(t);fs = 3;T = 0:1/fs:1;xn=cos(4*pi*T);subplot(

6、2,2,2);t1 = -4:0.001:4;ht = sin(pi*t1*fs+eps)./(pi*t1*fs+eps);plot(t1,ht);ylabel(hr(t);xlabel(t);subplot(2,2,3);stem(T,xn);ylabel(x(n);xlabel(n);xrtt=;for m=0:length(xn)-1t1=-1:0.01:4;xrtm=xn(m+1)*sin(pi*(t1-m/fs)*fs+eps)./(pi*(t1-m/fs)*fs+eps);xrtt=xrtt;xrtm;endxrt=sum(xrtt);subplot(2,2,4);plot(t1,

7、xrt);ylabel(xr(t);xlabel(t);5、已知序列xk=1,3,2,-5;k=0,1,2,3分别取N=2,4,8对其频谱进行抽样,再有频域抽样点恢复时域序列,观察时域序列的混叠。x=1,3,2,-5;n=0:3;N1 = 2;N2 = 4;N3 = 8;L=4;N = 256;omega = 0:N-1*2*pi/N;Xk = 1 + 3*exp(-j*omega) + 2*exp(-j*2*omega) -5*exp(-j*3*omega);plot(omega./pi,abs(Xk);omega1 = 0:N1-1*2*pi/N1;Xk1 = 1 + 3*exp(-j*o

8、mega1) + 2*exp(-j*2*omega1) - 5*exp(-j*3*omega1);figurexr1=real(ifft(Xk1);stem(xr1);omega2 = 0:N2-1*2*pi/N2;Xk2 = 1 + 3*exp(-j*omega2) + 2*exp(-j*2*omega2) - 5*exp(-j*3*omega2);figurexr2=real(ifft(Xk2);stem(xr2);omega3 = 0:N3-1*2*pi/N3;Xk3= 1 + 3*exp(-j*omega3) + 2*exp(-j*2*omega3) - 5*exp(-j*3*omega3);figurexr3=real(ifft(Xk3);stem(xr3); 友情提示:范文可能无法思考和涵盖全面,供参考!最好找专业人士起草或审核后使用,感谢您的下载!

copyright@ 2008-2023 冰点文库 网站版权所有

经营许可证编号:鄂ICP备19020893号-2