数字信号报告解析文档格式.docx
《数字信号报告解析文档格式.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《数字信号报告解析文档格式.docx（21页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
图一：
单位采样序列
（2）实现程序：
x=-4:
5;
y=[zeros（1,5）,1,zeros（1,5）];
stem（x,y）
0.4
0.3
0.2
0.1
-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5
4.1.3.2单位阶跃序列
图二：
单位阶跃序列
-2-
u（n）=ì
1,n³
0
x=-5:
y=[zeros（1,5）,1,ones（1,5）];
stem（x,y）
4.1.3.3矩形序列：
（1）序列定义：
RN（n）=ì
1,0£
n£
N-1
1.5
图三：
矩形波
0,others 1
（2）实现程序：
n=0:
9;
x=[1111111111];
stem（n,x,'
.'
）;
axis（[-11001.5]）
-1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
图四：
三角波
4.1.3.4三角波
y（n）=sin（vn）
0.6
-0.2
-0.4
3-
-0.6
-
-0.8
-1
-30 -20 -10 0 10 20 30
t=-30:
1:
30;
y=sawtooth（t,0.5）;
plot（t,y）;
4.1.3.5方波
（1）实现程序：
t=0:
0.0001:
0.615
y=square（t*2*pi*30,80）;
4.1.3.6锯齿波
y=square（t）;
4.1.3.7Sinc函数
y=sinc（t）;
1.2
0.4 图六：
锯齿波
0 0.010.020.030.040.050.060.070.080.090.1
图五：
方波
0.2 0.3 0.4
图七：
Sinc函数
-4-0
4.2FFT频谱分析及应用
4.2.1实验目的
a.通过实验加深对FFT的理解。
b..熟悉应用FFT对典型信号进行频谱分析的方法。
4.2.2实验内容
被噪声污染的信号，比较难看出所包含的频率分量，如一个由50HZ和120HZ正弦信号构成的信号，受零均值随机噪声的干扰，数据采样率为1000HZ，使用FFT函数来分析其信号频率成分，要求：
①画出时域波形；
②分析信号功率谱密度。
注：
在MATLAB中，可用函数rand（1,N）产生均值为0，方差为1，长度为N的高斯随机序列。
4.2.3实验结果
-7-
程序：
0.001:
0.7;
x=sin（2*pi*50*t）+cos（2*pi*130*t）;
y=x+1.5*randn（1,length（t））;
subplot（3,1,1）;
plot（t,x）;
subplot（3,1,2）;
plot（t,y）;
%title（'
pressanykey,continue```'
2
-2
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
10
-10
%pause;
y=fft（y,512）;
p=y.*conj（y）/512;
f=1000*（0:
255）/512;
subplot（3,1,3）;
plot（f,p（1:
256））;
150
100
50
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500
4.3信号的运算—卷积
4.3.1实验目的
a.掌握信号的线性卷积运算。
b.掌握信号的循环卷积运算。
c.掌握信号循环卷积计算线性卷积的条件。
4.3.2实验内容
a.如果信号x（n）=x1（n）*x2（n）利用线性卷积计算，用conv函数实现如下：
y=conv（x1,x2）。
b.假设卷积下面信号
x（n）=ì
（0.9）^n
0£
n<
12
h（n）=ì
选定循环卷积的长度为
else í
else
N=21.确定y1（n）=x（n）Ä
h（n）的哪些数值与线性卷积y2=x（n）*h（n）结果中的
数值相同。
编写程序代码并输出图形，并分析错误数据的原因，怎样才能使两者数据相同。
c.已知系统相应为输入为x（n）=exp（0.2*n）
10,画出用DFT方法实现求
系统输出的系统框图，编写用DFT实现的程序代码并输出图形。
4.3.3实验结果
x1（n）
h（n）
0 10 20 30
21位位位位位
8
□位位位
6 6
4 4
0 10
20 30
2
程序：
n1=0:
13;
x1=0.9.^n1;
h=ones（1,11）;
N=length（x1）+length（h）-1;
n=0:
N-1;
ny=0:
20;
y1=circonvt（x1,h,21）;
y2=circonvt（x1,h,N）;
x1=[x1zeros（1,N-length（x1））];
h=[hzeros（1,N-length（h））];
X1=fft（x1,N）;
H=fft（h,N）;
X=X1.*H;
x=ifft（X）;
x=real（x）;
subplot（2,2,1）;
stem（n,x1）;
title（'
x1（n）'
axis（[0,33,0,1]）;
subplot（2,2,2）;
stem（n,h）;
h（n）'
subplot（2,2,3）;
stem（ny,y1,'
fill'
21点循环卷积'
axis（[0,33,0,16]）;
holdon;
subplot（2,2,4）;
stem（n,x）;
线性卷积'
axis（[0,33,0,8]）;
r'
'
--'
holdoff;
4.4线性卷积的快速处理方法——重叠相加法
4.4.1实验目的
a.掌握线性卷积的快速处理方法——重叠相加法的原理。
b.掌握线性卷积的快速处理方法——重叠相加法的实现方法。
c.掌握实验和分析深入了解重叠相加法。
4.4.2实验内容
编写一个实现块卷积重叠相加法的M文件函数。
该函数的输入之一应使段的长度M ，或者使FFT的长度。
循环卷积应在DFT域中进行。
最终，这将会使程序
最快的运行。
其中冲激响应为，h（n）=sin（0.3*n）+cos（0.6*n） 0£
20 输
入信号为x（n）=exp（0.4*n） 0£
10。
4.4.3实验结果
30
functiony=fftfilt（x,h,Nfft）
25
H=fft（h,Nfft）;
M=Nfft-length（h）+1;
%----Section 20
Length\ 15
%
位位两位函位数位位卷位积结果
-8-
5
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18
%*************assumethatlength（x）ismultipleofM******
forix=1:
M:
length（x）x_seg=x（ix:
ix+M-1）;
X=fft（x_seg,Nfft）;
Y=X.*H;
y.seg=ifft（Y）;
y（ix:
ix+Nfft-1）=y（ix:
ix+Nfft-1）+y_seg（1:
Nfft）;
end
%-----------checkforpurelyREALcase--------
if~any（imag（h））&
~any（imag（x））y=real（y）;
%---------------------------------------------
（使用conv函数测试）
n1=0:
19;
hn=sin（0.3*n1）+cos（0.6*n1）;
n2=0:
xn=exp（0.4*n2）;
z=conv（hn,xn）;
N=length（xn）+length（hn）-1;
hn=[hnzeros（1,N-length（hn））];
R=length（xn）;
M=length（hn）;
y=fftfilt（xn,hn,8）;
k1=1:
length（y）;
k=1:
N;
plot（k1,y,'
b-o'
k,z,'
g-x'
）xlabel（'
Timeindexn'
ylabel（'
Amplitude'
）legend（'
y[n]'
z[n]'
）
-9-
4.5线性卷积的快速处理方法——重叠保留法
4.5.1实验目的
a.掌握线性卷积的快速处理方法——重叠保留法的原理。
b.掌握线性卷积的快速处理方法——重叠保留法的实现方法。
4.5.2实验内容
通过conv函数来测试此函数的正确性。
考虑使用下面信号
0£
17
sin（n*pi/13）
100
0 else î
0 else
4.5.3实验结果
xn=ones（1,17）;
1：
100;
y
hn=sin（n1*pi/13）;
hn=[hnzeros（1,N-length（hn））];
x（n）位h（n）位位位位位位位
6
4
-4
--61
0-
-80 20 40 60 80 100 120 140
n
R=length（xn）;
M=length（hn）;
y=ovrlpsav（xn,hn,10）;
k=1:
x（n）和h（n）的循环卷积图像'
xlabel（'
n'
ylabel（'
y'
function[y]=ovrlpsav（x,h,N）Lenx=length（x）;
M=length（h）;
ifN<
M
N=M+2;
M1=M-1;
L=N-M1;
h=[h,zeros（1,N-M）];
x=[zeros（1,M1）,x,zeros（1,N-1）];
K=floor（（Lenx+M-1）/（L））;
Y=zeros（K+1,N）;
fork=0:
k
xk=x（k*L+1:
k*L+N）:
Y（k+1,:
）=circonvt（xk,h,N）;
endY=Y（:
M:
N）;
y=（Y（:
））;
functiony=circonvt（x1,x2,N）if（length（x1）>
N|length（x2）>
N）
error（'
N必须大于等于x对的长度'
x2=[x2zeros（1,N-length（x2））];
X2=fft（x2,N）;
X=X1.*X2;
-20-
y=ifft（X,N）;
y=real（y）;
end
4.6IIR数字滤波器的设计
4.6.1实验目的
a.掌握脉冲响应不变法和双线性变换法设计IIR数字滤波器的原理和方法。
b.观察双线性变换法和脉冲响应不变法设计的滤波器的频率特性，了解双线性变换法和脉冲响应不变法的特点和区别。
4.6.2实验内容
用双线性变换法设计一个Chebyshev1型数字带通滤波器，设计指标为T=1ms,Rp=1dB,Wp1=0.35π，Wp2=0.65π,Rs=60dB,Ws1=0.2πWs2=0.8π。
按实验步骤附上所设计滤波器的H（z）及相应的幅频特性曲线定性分析得到的图形，判断设计是否满足要求。
□位:
|Hz|
00.20.350.650.81
p
□位位
-0.5
00.20.350.605.81
7.5
7
6.5
5.5
□位
4.5
3.5
3
2.5
□位位
□位（dB）
ImaginaryPart
20 1
□位位位位位p位
□位位dB位
30
-1 0 1
RealPart
□位位位位位p位
%所设计的数字滤波器的指标Ts=0.001;
Fs=1/Ts;
Rp=1;
Rs=60;
wp1=0.35*pi;
wp2=0.60*pi;
ws1=0.2*pi;
ws2=0.8*pi;
%频率的预畸变Wp1=（2/Ts）*tan（wp1/2）;
Wp2=（2/Ts）*tan（wp2/2）;
Wp=[Wp1,Wp2];
%模拟滤波器的通带截止频率
Ws1=（2/Ts）*tan（ws1/2）;
Ws2=（2/Ts）*tan（ws2/2）;
Ws=[Ws1,Ws2];
%模拟滤波器的阻带截止频率
%模拟滤波器的带宽BW=Wp2-Wp1;
%模拟滤波器的中心频率
Omegaw0=sqrt（Wp1*Wp2）;
%求模拟低通滤波器的阶数与边缘频率
[N,OmegaC]=cheb1ord（Wp,Ws,Rp,Rs,'
s'
%求切比雪夫模拟低通滤波器的零、极点与增益[z0,p0,k0]=cheb1ap（N,Rp）;
%设计归一化的模拟原型带通滤波器
%求原型滤波器的分子系数AnalogB=k0*real（poly（z0））;
%求原型滤波器的分母系数
AnalogA=real（poly（p0））;
%模拟低通到模拟带通的分子、分母系数的变换[BandB,BandA]=lp2bp（AnalogB,AnalogA,Omegaw0,BW）;
%双线性变换：
模拟带通与数字带通的分子分母系数的变换?
?
[DigitalB,DigitalA]=bilinear（BandB,BandA,Fs）;
%变为二阶节级联结构?
[sos,G]=tf2sos（DigitalB,DigitalA）;
%求数字带通滤波器的幅频、相频特性、及其群延迟?
%求数字带通滤波器的幅频特性[Hz,Wz]=freqz（DigitalB,DigitalA,1024,'
whole'
%将数字带通滤波器的幅频特性转化为分贝表示?
dbHz=20*log10（（abs（Hz）+eps）/max（abs（Hz）））;
%求数字带通滤波器的相频特性?
%φ=angle（Hz）?
%求数字带通滤波器的群延迟特性?
grd=grpdelay（DigitalB,DigitalA,Wz）;
%作图?
subplot（2,3,1）;
plot（Wz/pi,abs（Hz））;
幅频响应'
'
）,ylabel（'
幅度:
|Hz|'
axis（[0,1,0,1.1]）;
set（gca,'
XTickMode'
manual'
XTick'
[0,ws1/pi,wp1/pi,wp2/pi,ws2/pi,1]）;
grid;
subplot（2,3,4）;
plot（Wz/pi,dbHz）;
模值（dB）'
频率（单位：
\pi）'
分贝（dB）'
axis（[0,1,-40,5]）;
set（gca,'
YTickmode'
YTick'
[-50,-30,-2,0]）;
Y
升级会员 