数字信号处理Matlab课后实验吴镇扬Word文档下载推荐.docx
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A'
subplot（4,2,2）;
stem（n,B,'
时间序列n'
B'
subplot（4,2,3）;
stem（n,C,'
A+B'
subplot（4,2,4）;
stem（n,D,'
A-B'
subplot（4,2,5）;
stem（n,E,'
A.*B'
subplot（4,2,6）;
stem（n,F,'
A./B'
subplot（4,2,7）;
stem（n,G,'
A.^B'
运行结果：
（2）用MATLAB实现以下序列。
a）x（n）=0.8n0≤n≤15
n=0:
15;
x=0.8.^n;
stem（n,x,'
xlabel（'
x（n）=0.8^n'
b）x（n）=e（0.2+3j）n0≤n≤15
x=exp（（0.2+3*j）*n）;
x（n）=exp（（0.2+3*j）*n）'
a）的时间序列b）的时间序列
c）x（n）=3cos（0.125πn+0.2π）+2sin（0.25πn+0.1π）0≤n≤15
1:
x=3*cos（0.125*pi*n+0.2*pi）+2*sin（0.25*pi*n+0.1*pi）;
xlabel（'
x（n）=3*cos（0.125*pi*n+0.2*pi）+2*sin（0.25*pi*n+0.1*pi）'
d）将c）中的x（n）扩展为以16为周期的函数x16（n）=x（n+16）,绘出四个周期
63;
x=3*cos（0.125*pi*rem（n,16）+0.2*pi）+2*sin（0.25*pi*rem（n,16）+0.1*pi）;
x16（n）'
e）将c）中的x（n）扩展为以10为周期的函数x10（n）=x（n+10）,绘出四个周期
39;
x=3*cos（0.125*pi*rem（n,10）+0.2*pi）+2*sin（0.25*pi*rem（n,10）+0.1*pi）;
x10（n）'
d）的时间序列e）的时间序列
（3）x（n）=[1,-1,3,5]，产生并绘出下列序列的样本。
a）x1（n）=2x（n+2）-x（n-1）-2x（n）
3;
x=[1-135];
x1=circshift（x,[0-2]）;
x2=circshift（x,[01]）;
x3=2*x1-x2-2*x;
stem（x3,'
x1（n）=2x（n+2）-x（n-1）-2x（n）'
b）
x1=circshift（x,[01]）;
x2=circshift（x,[02]）;
x3=circshift（x,[03]）;
x4=circshift（x,[04]）;
x5=circshift（x,[05]）;
xn=1*x1+2*x2+3*x3+4*x4+5*x5;
stem（xn,'
x2（n）=x（n-1）+2x（n-2）+3x（n-3）+4x（n-4）+5x（n-5）'
a）的时间序列b）的时间序列
（4）绘出时间函数的图形，对x轴、y轴图形上方均须加上适当的标注。
a）x（t）=sin（2πt）0≤t≤10sb）x（t）=cos（100πt）sin（πt）0≤t≤4s
clc;
t1=0:
0.001:
10;
t2=0:
0.01:
xa=sin（2*pi*t1）;
xb=cos（100*pi*t2）.*sin（pi*t2）;
subplot（2,1,1）;
plot（t1,xa）;
t'
x（t）'
title（'
x（t）=sin（2*pi*t）'
subplot（2,1,2）;
plot（t2,xb）;
x（t）=cos（100*pi*t2）.*sin（pi*t2）'
（5）编写函数stepshift（n0,n1,n2）实现u（n-n0）,n1<
n0<
n2,绘出该函数的图形，起点为n1，终点为n2。
n1=input（'
请输入起点：
'
n2=input（'
请输入终点'
n0=input（'
请输入阶跃位置'
n=n1:
n2;
x=[n-n0>
=0];
xlable（'
ylable（'
u（n-n0）'
2
请输入终点：
8
请输入阶跃位置：
6
（5）运行结果（6）运行结果
（6）给一定因果系统
求出并绘制H（z）的幅频响应与相频响应。
a=[1-0.670.9];
b=[1sqrt
（2）1];
[hw]=freqz（b,a）;
fp=20*log（abs（h））;
plot（w,fp）;
xlabel（'
时间序列t'
幅频特性'
xp=angle（h）;
plot（w,xp）;
相频特性'
（右上图）
（1）在理论学习的基础上，通过本实验，加深对FFT的理解，熟悉FFT子程序。
（2）熟悉应用FFT对典型信号进行频谱分析的方法。
（3）了解应用FFT进行信号频谱分析过程中可能出现的问题以便在实际中正确应用FFT。
（4）熟悉应用FFT实现两个序列的线性卷积的方法。
（5）对DCT变换用作数据压缩有初步的认识。
（1）观察高斯序列的时域和幅频特性。
%p=8,q=2
p=8;
q=2;
x1=exp（-（n-p）.^2./q）;
fp1=fft（x1）;
fp1=abs（fp1）;
subplot（5,2,1）;
plot（x1）;
n'
时域特性'
p=8,q=2'
subplot（5,2,2）;
plot（fp1）;
%p=8,q=4
q=4;
x2=exp（-（n-p）.^2./q）;
fp2=fft（x2）;
fp2=abs（fp2）;
subplot（5,2,3）;
plot（x2）;
p=8,q=4'
subplot（5,2,4）;
plot（fp2）;
%p=8,q=8
q=8;
x3=exp（-（n-p）.^2./q）;
fp3=fft（x3）;
fp3=abs（fp3）;
subplot（5,2,5）;
plot（x3）;
p=8,q=8'
subplot（5,2,6）;
plot（fp3）;
%p=13,q=8
p=13,q=8;
x4=exp（-（n-p）.^2./q）;
fp4=fft（x4）;
fp4=abs（fp4）;
subplot（5,2,7）;
plot（x4）;
p=13,q=8'
subplot（5,2,8）;
plot（fp4）;
%p=14,q=8
p=14,q=8;
x5=exp（-（n-p）.^2./q）;
fp5=fft（x5）;
fp5=abs（fp5）;
subplot（5,2,9）;
plot（x5）;
p=14,q=8'
subplot（5,2,10）;
plot（fp5）;
（2）观察衰减正弦序列xb（n）的时域和幅频特性。
=0.1,f=0.0625,检查谱峰出现位置是否正确，注意频谱的形状，绘出幅频特性曲线，改变f，使f分别等于0.4375和0.5625,观察这两种情况下频谱的形状和谱峰出现为止，又无混叠和泄露现象？
说明产生现象的原因。
a=0.1;
f1=0.0625;
f2=0.4375;
f3=0.5625;
x1=exp（-a*n）.*sin（2*pi*f1.*n）;
x2=exp（-a*n）.*sin（2*pi*f2.*n）;
x3=exp（-a*n）.*sin（2*pi*f3.*n）;
subplot（3,2,1）;
a=0.1,f=0.0625'
subplot（3,2,2）;
subplot（3,2,3）;
a=0.1,f=0.4375'
subplot（3,2,4）;
subplot（3,2,5）;
a=0.1,f=0.5625'
subplot（3,2,6）;
（3）观察三角波和反三角波序列的时域和幅频特性。
N=8时：
7;
%x1为三角波序列时域特性，x2为反三角波时域特性
x1=zeros（size（n））;
x2=zeros（size（n））;
xa=（n>
=0）&
（n<
=3）;
x1（xa）=n（xa）;
x2（xa）=4-n（xa）;
=4）&
=7）;
x1（xa）=8-n（xa）;
x2（xa）=n（xa）-4;
%fp1为三角波序列幅频特性，fp2为反三角波幅频特性
subplot（2,2,1）;
stem（n,x1,'
.'
三角波序列'
subplot（2,2,2）;
stem（n,fp1,'
subplot（2,2,3）;
stem（n,x2,'
反三角波序列'
subplot（2,2,4）;
stem（n,fp2,'
N=16时：
16;
=8）&
=15）;
x1（xa）=0;
x2（xa）=0;
（4）一个连续信号含两个频率分量，经采样得x（n）=sin2π*0.125n+cos2π*（0.125+Δf）nn=0,1……,N-1已知N=16，Δf分别为1/16和1/64，观察其频谱；
当N=128时，Δf不变，其结果有何不同。
n1=0:
%N=16时，vf1=1/16,vf2=1/64两种情况下
vf1=1/16;
vf2=1/64;
x1=sin（2*pi*0.125.*n1）+cos（2*pi*（0.125+vf1）.*n1）;
%时域特性
x2=sin（2*pi*0.125.*n1）+cos（2*pi*（0.125+vf2）.*n1）;
stem（n1,x1,'
N=16vf=1/16'
stem（n1,fp1,'
stem（n1,x2,'
N=16vf=1/64'
stem（n1,fp2,'
N=128时：
n2=0:
127;
%N=32时，vf1=1/16,vf2=1/64两种情况下
x3=sin（2*pi*0.125.*n2）+cos（2*pi*（0.125+vf1）.*n2）;
x4=sin（2*pi*0.125.*n2）+cos（2*pi*（0.125+vf2）.*n2）;
%幅频特性
stem（n2,x3,'
N=128vf=1/16'
stem（n2,fp3,'
stem（n2,x4,'
N=128vf=1/64'
stem（n2,fp4,'
（5）用FFT分别计算xa（n）（p=8,q=2）和xb（n）（a=0.1,f=0.0625）的16点循环卷积和线性卷积。
30;
f=0.0625;
xa=exp（-（（n1-p）.^2）/q）;
xb=exp（-a.*n1）.*sin（2*pi*f.*n1）;
fa=fft（xa）;
fb=fft（xb）;
circle=fa.*fb;
%圆周卷积
line=conv（xa,xb）;
%线性卷积
stem（n1,xa,'
高斯序列xa'
stem（n1,xb,'
衰减正弦序列xb'
stem（n1,circle,'
xa与xb的16点循环卷积'
stem（n2,line,'
xa与xb的线性卷积'
（6）产生一512点的随机序列xe（n），并用xc（n）和xe（n）做线性卷积，观察卷积前后xe（n）频谱的变化。
要求将xe（n）分成8段，分别采用重叠相加法和重叠保留法。
n2=4:
518;
k=1:
xe=rand（1,512）;
xc1=n1;
xc2=8-n2;
xc=[xc1,xc2];
xe1=k-k;
xe2=[xe1,xe];
%重叠相加法
yn=zeros（1,519）;
yn3=zeros（1,519）;
forj=0:
7
%%重叠相加法%重叠保留法
xj=xe（64*j+1:
64*（j+1））;
xj1=xe2（64*j+1:
64*j+71）;
xak=fft（xj,71）;
xak1=fft（xj1）;
xck=fft（xc,71）;
xck1=fft（xc,71）;
yn1=ifft（xak.*xck）;
yn2=ifft（xak1.*xck1）;
%每段卷积的结果
temp=zeros（1,519）;
temp1=zeros（1,519）;
temp（64*j+1:
64*j+71）=yn1;
temp1（64*j+1:
64*j+64）=yn2（8:
71）;
yn=yn+temp;
yn3=yn3+temp1;
%将每段的卷积结果加到yn中
end;
figure
（1）;
plot（n,yn）;
y（n）'
xc（n）与xe（n）的线性卷积（重叠相加法）'
plot（n,abs（fft（yn）））;
k'
Y（k）'
axis（[0,600,0,300]）;
figure
（2）;
plot（n,yn3）;
y（n）'
xc（n）与xe（n）的线性卷积（重叠保留法）'
plot（n,abs（fft（yn3）））;
Y（k）的幅频特性'
重叠相加法：
重叠保留法：
（7）对
做16点DCT变换，取前m个系数
做16点IDCT，得到不同m下的
，求归一化的均方误差
，绘出
随m变化的关系并观察不同的m下的
。
实验结果：
一、实验目的
（1）掌握双线性变换法及脉冲相应不变法设计IIR数字滤波器的具体设计方法及其原理，熟悉用双线性变换法及脉冲响应不变法设计低通、高通和带通IIR数字滤波器的计算机编程。
（2）观察双线性变换及脉冲响应不变法设计的滤波器的频域特性，了解双线性变换法及脉冲
响应不变法的特点。
（3）熟悉巴特沃思滤波器、切比
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