2.1
clc
close all;
n=0:15;
p=8;q=2;
x=exp(-(n-p.^2/q;
figure(1;
subplot(3,1,1;
stem(n,x;
title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=2'; xk1=fft(x,16;
q=4;
x=exp(-(n-p.^2/q;
subplot(3,1,2;
xk2=fft(x,16;
stem(n,x;
title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=4'; q=8;
x=exp(-(n-p.^2/q;
xk3=fft(x,16;
subplot(3,1,3;
stem(n,x;
title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=8';%时域特性figure(2;
subplot(3,1,1;
stem(n,abs(xk1;
title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=2';
subplot(3,1,2;
stem(n,abs(xk2;
title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=4';
subplot(3,1,3;
stem(n,abs(xk3;
title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=8';%频域特性%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%
p=8;q=8;
figure(3;
subplot(3,1,1;
stem(n,x;
title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=8';
xk1=fft(x,16;
p=13;
x=exp(-(n-p.^2/q;
subplot(3,1,2; xk2=fft(x,16;
stem(n,x;
title('exp(-(n-p^2/q,p=13,q=8';
p=14;
x=exp(-(n-p.^2/q;
xk3=fft(x,16;
subplot(3,1,3;
stem(n,x;
title('exp(-(n-p^2/q,p=14,q=8';%时域特性figure(4; subplot(3,1,1;
stem(n,abs(xk1;
title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=8';
subplot(3,1,2;
stem(n,abs(xk2;
title('exp(-(n-p^2/q,p=13,q=8';
subplot(3,1,3;
stem(n,abs(xk3;
title('exp(-(n-p^2/q,p=14,q=8';%频域特性2.2 clc
close all
n=0:15;
f=0.0625;a=0.1;
xb1=exp(-a*n.*sin(2*pi*f*n;
xk1=fft(xb1,16;
f=0.4375;
xb2=exp(-a*n.*sin(2*pi*f*n;
xk2=fft(xb2,16;
f=0.5625;
xb3=exp(-a*n.*sin(2*pi*f*n;
xk3=fft(xb3,16;
figure(1;
subplot(3,1,1;
stem(n,xb1;
title('f=0.0625';
subplot(3,1,2;
stem(n,xb2; title('f=0.4375'; subplot(3,1,3; stem(n,xb3; title('f=0.5625'; figure(2; subplot(3,1,1; stem(n,abs(xk1; title('f=0.0625'; subplot(3,1,2; stem(n,abs(xk2; title('f=0.4375'; subplot(3,1,3; stem(n,abs(xk3; title('f=0.5625';
2.3
clc
close all;
N=8;
n=0:N-1;
xc=0:7;
xd=0:7;
for m=0:7;
if(0<=m & m<=3
xc(m+1=m;
xd(m+1=4-m;
elseif(4<=m & m<=7 xc(m+1=8-m;
xd(m+1=m-4;
end
end
figure(1;
subplot(2,1,1;
stem(n,xc;
title('三角波序列'; subplot(2,1,2;
stem(n,xd;
title('反三角波序列';
xck=fft(xc,N;
xdk=fft(xd,N;
figure(2;
subplot(2,1,1;
stem(n,abs(xck;
title('三角波序列8点fft'; subplot(2,1,2; stem(n,abs(xdk;
title('反三角波序列8点fft'; figure(3; xck1=fft(xc,32;
xdk1=fft(xd,32;
subplot(2,1,1; stem(0:4*N-1,abs(xck1; title('三角波序列32点fft';
subplot(2,1,2;
stem(0:4*N-1,abs(xdk1;
title('反三角波序列32点fft';
2.4
clc
close all
N=16;detaf=1/16;
n=0:N-1;
x=sin(2*pi*0.125*n+cos(2*pi*(0.125+detaf *n; xk=fft(x,N;
figure(1;
subplot(2,1,1;
stem(n,abs(xk;
title('N=16,Δf=1/16';
detaf=1/64;
x=sin(2*pi*0.125*n+cos(2*pi*(0.125+detaf *n; xk1=fft(x,N;
subplot(2,1,2;
stem(n,abs(xk1;
title('N=16,Δf=1/64';
N=128;detaf=1/16;
n=0:N-1;
x=sin(2*pi*0.125*n+cos(2*pi*(0.125+detaf *n; xk=fft(x,N;
figure(2;
subplot(2,1,1;
stem(n,abs(xk;
title('N=128,Δf=1/16';
detaf=1/64;
x=sin(2*pi*0.125*n+cos(2*pi*(0.125+detaf *n; xk1=fft(x,N;
subplot(2,1,2;
stem(n,abs(xk1;
title('N=128,Δf=1/64';
2.5
clc
close all
N=16;
p=8;q=2;
a=.1;
f=.0625;
n=0:N-1;
xa=exp(-(n-p.^2/q;
xb=exp(-a*n.*sin(2*pi*f*n;
xak=fft(xa,N;
xbk=fft(xb,N;
f=ifft(xak.*xbk,N;
figure(1;
subplot(4,1,1;
stem(0:N-1,xa;
title('xa(n=exp(-(n-p^2/q'; subplot(4,1,2;
stem(0:N-1,xb;
title('xb(n=exp(-a*n*sin(2*pi*f*n'; subplot(4,1,3; stem(0:N-1,f;
title('xa(n⊙xb(n';
xak1=fft(xa,2*N;
xbk1=fft(xb,2*N;
h=ifft(xak1.*xbk1,2*N;
subplot(4,1,4;
stem(0:2*N-2,h(1:2*N-1;
title('xa*xb';
2.6
clc
close all
N=512;
xe=rand(1,N-0.5;
for m=0:7;
if(0<=m & m<=3
xc(m+1=m;
elseif(4<=m & m<=7
xc(m+1=8-m;
end
end
xck=fft(xc,71;
f=0:518;
fm=0:141;
for m=1:8;
xm=xe((m-1*64+1:m*64; xmk=fft(xm,71;
fm(1:71=fm(72:142;
fm(72:142=ifft(xmk.*xck,71; if m==2
f(1:7=fm(1:7;
end
if m>1
f((m-2*64+8:(m-1*64=fm(8:64;
f((m-1*64+1:(m-1*64+7=fm(65:71+fm(72 :78; end
if m==8
f((m-1*64+8:m*64+7=fm(79:142;
end
end
stem(0:512+6,f;%%%%重叠相加法
title('重叠相加法';
for m=1:8
xm1(8:71=xe((m-1*64+1:m*64;
if m==1
xm1(1:7=0;
else xm1(1:7=xe((m-1*64-6:(m-1*64;
end
xmk1=fft(xm1,71;
fm1=ifft(xmk1.*xck,71;
f1((m-1*64+1:m*64=fm1(8:71; end
xmk2=fft(xe(506:512,71;
h=ifft(xmk2.*xck,71;
f1(513:519=h(8:14;
figure(2
stem(0:518,f1;
title('重叠保留法';
fa=conv(xc,xe;
detaf=f1-f;
figure(3;
stem(0:518,detaf;
2.7
clc
close all
N=16;
p=8;
q=2;
a=.1;
n=0:N-1;
f=0.0625;
xa=exp(-(n-p.^2/q;
xb=exp(-a*n.*sin(2*pi*f*n; xak=fft(xa,N*2;
xbk=fft(xb,2*N;
rm=real(ifft(conj(xak.*xbk; rm=[rm(N+2:2*N rm(1:N]; m=(-N+1:N-1;
stem(m,rm;
title('线性相关';
figure(2;
xak1=fft(xa,N;
xbk1=fft(xb,N;
rm1=real(ifft(xak1.*xbk1,N; stem(n,rm1;
3.1
clear
close all
wc=2*1000*tan(2*pi*300/(2*1000; wt=2*1000*tan(2*pi*200/(2*1000;
[N,wn]=cheb1ord(wc,wt,0.8,20,'s'; [B,A]=cheby1(N,0.8,wn,'high','s';
[num,den]=bilinear(B,A,1000; [h,w]=freqz(num,den;
f=w/pi*500;
plot(f,20*log10(abs(h;
axis([0,500,-80,10];
grid;
xlabel('频率/Hz';
ylabel('幅度/dB';
3.2
clear;
close all;
wc=2*pi*200;
wr=2*pi*300;
[n1,wn1] = buttord(wc,wr,1,25,'s'; [B,A]=butter(n1,wn1,'low','s';
[num1,den1]=impinvar(B,A,1000; [h1,w]=freqz(num1,den1;
wc=2*1000*tan(2*pi*200/(2*1000; wr=2*1000*tan(2*pi*300/(2*1000; [n,wn] = buttord(wc,wr,1,25,'s'; [B,A]=butter(n,wn,'low','s';
[num2,den2]=bilinear(B,A,1000; [h2,w]=freqz(num2,den2;
f=w/pi*500;
plot(f,20*log10(abs(h1,'-.',f,20*log10(abs(h2 ,'-';
legend('脉冲响应不变法','双线性变换法'; axis([0,500,-80,10] grid;
xlabel('频率/Hz';
ylabel('幅度/dB';
3.3
clear
close all
wc=2*8000*tan(2*pi*1200/(2*8000;
wr=2*8000*tan(2*pi*2000/(2*8000;
[n,wn]=buttord(wc,wr,0.5,40,'s';
[B,A]=butter(n,wn,'low','s';
[num,den]=bilinear(B,A,8000;
[h1,w]=freqz(num,den;
[n,wn]=cheb1ord(wc,wr,0.5,40,'s';
[B,A]=cheby1(n,0.5,wn,'low','s';
[num,den]=bilinear(B,A,8000;
[h2,w]=freqz(num,den;
[n,wn]=ellipord(wc,wr,0.5,40,'s';
[B,A]=ellip(n,0.5,40,wn,'low','s';
[num,den]=bilinear(B,A,8000;
[h3,w]=freqz(num,den;
f=w/pi*4000;
plot(f,20*log10(abs(h1,'-.',f,20*log10(abs(h2 ,'.-',f,20*log10(abs(h3,'-'; axis([0,4000,-100,10];
grid;
xlabel('频率/Hz';
ylabel('幅度/dB';
legend('Butterworth','Chebyshev','Ellicptic' hold on
x=1200;
plot(x
3.4
clear
close all;
[n,wc]=buttord([2000 3000],[1500 6000],3,20,'s';
[B,A]=butter(n,wc,'bandpass','s';
[num,den]=bilinear(B,A,30000;
[h1,w]=freqz(num,den;
[num,den]=impinvar(B,A,30000;
[h2,w]=freqz(num,den;
f=w/pi*15000;
plot(f,20*log10(abs(h1,'-.',f,20*log10(abs(ab s(h2;
grid on;
axis([0,3000,-100,0];
legend('脉冲响应不变法','双线性变换'; xlabel('频率/Hz';
ylabel('幅度/dB';
3.5
clear
close all
w1=2*10000*tan(2*pi*1000/(2*10000;
w2=2*10000*tan(2*pi*2000/(2*10000;
w3=2*10000*tan(2*pi*500/(2*10000;
w4=2*10000*tan(2*pi*3000/(2*10000; [n,wn]=cheb1ord([w3 w4],[w1 w2],3,18,'s' [B,A]=cheby1(n,3,wn,'stop','s';
[num,den]=bilinear(B,A,10000;
[h,w]=freqz(num,den;
f=w/pi*5000;
plot(f,20*log10(abs(h;
axis([0,5000,-100,0];
grid
xlabel('频率/Hz';
ylabel('幅度/dB';
4.1
%N=45,计算并画出矩形框、汉明窗、布莱克曼窗的归一化的幅度谱,并比较各自的主要特点
%(1矩形窗(Rectangle Window调用格式:w=boxcar(n,根据长度n 产生一个矩形窗w。
%(2三角窗(Triangular Window调用格式:w=triang(n,根据长度n 产生一个三角窗w。
%(3汉宁窗(Hanning Window调用格式:w=hanning(n,根据长度n 产生一个汉宁窗w。%(4海明窗(Hamming Window调用格式:w=hamming(n,根据长度n 产生一个海明窗w。
%(5布拉克曼窗(Blackman Window调用格式:w=blackman(n,根据长度n 产生一个布拉克曼窗w。
%(6恺撒窗(Kaiser Window调用格式:w=kaiser(n,beta,根据长度n 和影响窗函数旁瓣的β参数产生一个恺撒窗w
clear all
close all
N=45;
w1=boxcar(N;
w2=hamming(N;
w3=blackman(N;
[h,w]=freqz(w1,N; figure(1
plot(w/pi,20*log10(abs(h; axis([0,1,-80,10];
grid on
xlabel('归一化频率/π'; ylabel('幅度/dB';
title('矩形窗';
figure(2
[h,w]=freqz(w2,N;
plot(w/pi,20*log10(abs(h; axis([0,1,-80,10];
grid on
xlabel('归一化频率/π'; ylabel('幅度/dB';
实验二 IIR数字滤波器设计及软件实现 1．实验目的 （1）熟悉用双线性变换法设计IIR数字滤波器的原理与方法； （2）学会调用MATLAB信号处理工具箱中滤波器设计函数（或滤波器设计分析工具fdatool）设计各种IIR数字滤波器，学会根据滤波需求确定滤波器指标参数。 （3）掌握IIR数字滤波器的MATLAB实现方法。 （3）通过观察滤波器输入输出信号的时域波形及其频谱，建立数字滤波的概念。 2．实验原理 设计IIR数字滤波器一般采用间接法（脉冲响应不变法和双线性变换法），应用最广泛的是双线性变换法。基本设计过程是：①先将给定的数字滤波器的指标转换成过渡模拟滤波器的指标；②设计过渡模拟滤波器；③将过渡模拟滤波器系统函数转换成数字滤波器的系统函数。MATLAB信号处理工具箱中的各种IIR数字滤波器设计函数都是采用双线性变换法。第六章介绍的滤波器设计函数butter、cheby1 、cheby2 和ellip可以分别被调用来直接设计巴特沃斯、切比雪夫1、切比雪夫2和椭圆模拟和数字滤波器。本实验要求读者调用如上函数直接设计IIR数字滤波器。 本实验的数字滤波器的MATLAB实现是指调用MATLAB信号处理工具箱函数filter对给定的输入信号x(n)进行滤波，得到滤波后的输出信号y(n）。 3. 实验内容及步骤 （1）调用信号产生函数mstg产生由三路抑制载波调幅信号相加构成的复合信号st，该函数还会自动绘图显示st的时域波形和幅频特性曲线，如图1所示。由图可见，三路信号时域混叠无法在时域分离。但频域是分离的，所以可以通过滤波的方法在频域分离，这就是本实验的目的。 图1 三路调幅信号st的时域波形和幅频特性曲线 （2）要求将st中三路调幅信号分离，通过观察st的幅频特性曲线，分别确定可以分离st中三路抑制载波单频调幅信号的三个滤波器（低通滤波器、带通滤波器、高通滤波器）的通带截止频率和阻带截止频率。要求滤波器的通带最大衰减为0.1dB,阻带最小衰减为
（1） 观察高斯序列的时域和幅频特性，固定信号)(n x a 中参数p=8,改变q 的 值，使q 分别等于2、4、8，观察他们的时域和幅频特性，了解当q 取不同值时，对信号序列的时域和幅频特性的影响；固定q=8，改变p,使p 分别等于8、13、14，观察参数p 变化对信号序列的时域和幅频特性的影响，注意p 等于多少时会发生明显的泄漏现象，混叠是否也随之出现？记录实验中观察到的现象，绘出相应的时域序列和幅频特性曲线。 ()() ?????≤≤=-其他0150,2n e n x q p n a 解：程序见附录程序一： P=8,q 变化时： t/T x a (n ) k X a (k ) t/T x a (n ) p=8 q=4 k X a (k ) p=8 q=4 t/T x a (n ) p=8 q=8 k X a (k ) p=8 q=8 幅频特性 时域特性
t/T x a (n ) p=8 q=8 k X a (k ) p=8 q=8 t/T x a (n ) 5 10 15 k X a (k ) p=13 q=8 t/T x a (n ) p=14 q=8 5 10 15 k X a (k ) p=14 q=8 时域特性幅频特性 分析： 由高斯序列表达式知n=p 为期对称轴； 当p 取固定值时，时域图都关于n=8对称截取长度为周期的整数倍，没有发生明显的泄漏现象；但存在混叠，当q 由2增加至8过程中，时域图形变化越来越平缓，中间包络越来越大，可能函数周期开始增加，频率降低，渐渐小于fs/2,混叠减弱； 当q 值固定不变，p 变化时，时域对称中轴右移，截取的时域长度渐渐地不再是周期的整数倍，开始无法代表一个周期，泄漏现象也来越明显，因而图形越来越偏离真实值， p=14时的泄漏现象最为明显，混叠可能也随之出现；
《数字信号处理》课程研究性学习报告 指导教师薛健 时间2014.6
【目的】 (1) 掌握IIR 和FIR 数字滤波器的设计和应用； (2) 掌握多速率信号处理中的基本概念和方法 ； (3) 学会用Matlab 计算小波分解和重建。 (4)了解小波压缩和去噪的基本原理和方法。 【研讨题目】 一、 (1)播放音频信号 yourn.wav ，确定信号的抽样频率，计算信号的频谱，确定噪声信号的频率范围； (2)设计IIR 数字滤波器，滤除音频信号中的噪声。通过实验研究s P ,ΩΩ，s P ,A A 的选择对滤波效果及滤波器阶数的影响，给出滤波器指标选择的基本原则，确定你认为最合适的滤波器指标。 （3）设计FIR 数字滤波器，滤除音频信号中的噪声。与（2）中的IIR 数字滤波器，从滤波效果、幅度响应、相位响应、滤波器阶数等方面进行比较。 【设计步骤】 【仿真结果】
【结果分析】 由频谱知噪声频率大于3800Hz。FIR和IIR都可以实现滤波，但从听觉上讲，人对于听觉不如对图像（视觉）明感，没必要要求线性相位，因此，综合来看选IIR滤波器好一点，因为在同等要求下，IIR滤波器阶数可以做的很低而FIR滤波器阶数太高，自身线性相位的良好特性在此处用处不大。【自主学习内容】 MATLAB滤波器设计 【阅读文献】 老师课件，教材 【发现问题】(专题研讨或相关知识点学习中发现的问题)： 过渡带的宽度会影响滤波器阶数N 【问题探究】 通过实验，但过渡带越宽时，N越小，滤波器阶数越低，过渡带越窄反之。这与理论相符合。 【仿真程序】 信号初步处理部分： [x1,Fs,bits] = wavread('yourn.wav'); sound(x1,Fs); y1=fft(x1,1024); f=Fs*(0:511)/1024; figure(1) plot(x1) title('原始语音信号时域图谱'); xlabel('time n'); ylabel('magnitude n'); figure(2) freqz(x1) title('频率响应图') figure(3) subplot(2,1,1); plot(abs(y1(1:512))) title('原始语音信号FFT频谱') subplot(2,1,2); plot(f,abs(y1(1:512))); title(‘原始语音信号频谱') xlabel('Hz'); ylabel('magnitude'); IIR： fp=2500;fs=3500; wp = 2*pi*fp/FS; ws = 2*pi*fs/FS; Rp=1; Rs=15;
实验一： 系统及响应时域采样及频域采样 1. 实验目的 (1)掌握用卷积求系统响应及卷积定理的验证； (2)掌握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。 (3)掌握频域采样引起时域周期化概念， 加深对频域采样定理的理解。 (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连续信号、离散信号及系统响应进行频域分析。 3. 实验内容及步骤 (1) 认真复习卷积定理、 时域采样和频域采样理论。 (2) 编制实验用主程序及相应子程序。 ①系统单位脉冲响应序列产生子程序。 有限长序列线性卷积子程序， 用于完成两个给定长度的序列的卷积。 可以直接调用MATLAB 语言中的卷积函数conv 。 conv 用于两个有限长度序列的卷积，它假定两个序列 都从n=0开始。调用格式如下： y=conv (x, h) ② 卷积定理的验证。 （3）时域采样定理的验证：信号产生子程序， 用于产生实验中要用到的下列信号序列： x a (t)=Ae -at sin(Ω0t)u(t) 进行采样， 可得到采样序列 x a (n)=x a (nT)=Ae -anT sin(Ω0nT)u(n), 0≤n<50 其中A 为幅度因子， a 为衰减因子， Ω0是模拟角频率， T 为采样间隔。 这些参数都要在实验过程中由键盘输入， 产生不同的x a (t)和x a (n)。 >> %1时域采样序列分析 A=400;a=200;w=200; n=0:50-1;fs=1000; xa=A*exp((-a)*n/fs).*sin(w*n/fs); k=-200:200;w=(pi/100)*k; Xk=fft(xa,length(k));magX=abs(Xk);angX=angle(Xk); subplot(2,1,1); stem(n,xa,'.');xlabel('n');ylabel('xa(n)'); title('信号的类型'); )()(10n R n h a =) 3()2(5.2)1(5.2)()(-+-+-+=n n n n n h b δδδδ1 ,,2,1,0,)()()(-==M k e H e X e Y k k k j j a j ωωω
2.1 clc close all; n=0:15; p=8;q=2; x=exp(-(n-p.^2/q; figure(1; subplot(3,1,1; stem(n,x; title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=2'; xk1=fft(x,16; q=4; x=exp(-(n-p.^2/q; subplot(3,1,2; xk2=fft(x,16; stem(n,x; title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=4'; q=8; x=exp(-(n-p.^2/q;
xk3=fft(x,16; subplot(3,1,3; stem(n,x; title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=8';%时域特性figure(2; subplot(3,1,1; stem(n,abs(xk1; title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=2'; subplot(3,1,2; stem(n,abs(xk2; title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=4'; subplot(3,1,3; stem(n,abs(xk3; title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=8';%频域特性%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%% p=8;q=8; figure(3; subplot(3,1,1; stem(n,x; title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=8';
xk1=fft(x,16; p=13; x=exp(-(n-p.^2/q; subplot(3,1,2; xk2=fft(x,16; stem(n,x; title('exp(-(n-p^2/q,p=13,q=8'; p=14; x=exp(-(n-p.^2/q; xk3=fft(x,16; subplot(3,1,3; stem(n,x; title('exp(-(n-p^2/q,p=14,q=8';%时域特性figure(4; subplot(3,1,1; stem(n,abs(xk1; title('exp(-(n-p^2/q,p=8,q=8'; subplot(3,1,2; stem(n,abs(xk2; title('exp(-(n-p^2/q,p=13,q=8'; subplot(3,1,3;
实验一 MATLAB 仿真软件的基本操作命令和使用方法 实验容 1、帮助命令 使用 help 命令，查找 sqrt （开方）函数的使用方法； 2、MATLAB 命令窗口 （1）在MATLAB 命令窗口直接输入命令行计算3 1)5.0sin(21+=πy 的值； （2）求多项式 p(x) = x3 + 2x+ 4的根； 3、矩阵运算 （1）矩阵的乘法 已知 A=[1 2;3 4]， B=[5 5;7 8]，求 A^2*B
（2）矩阵的行列式 已知A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]，求A （3）矩阵的转置及共轭转置 已知A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]，求A' 已知B=[5+i,2-i,1;6*i,4,9-i], 求B.' , B' （4）特征值、特征向量、特征多项式 已知A=[1.2 3 5 0.9;5 1.7 5 6;3 9 0 1;1 2 3 4] ，求矩阵A的特征值、特征向量、特征多项式；
（5）使用冒号选出指定元素 已知：A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]；求A 中第3 列前2 个元素；A 中所有列第2，3 行的元素； 4、Matlab 基本编程方法 （1）编写命令文件：计算1+2+…+n<2000 时的最大n 值；
（2）编写函数文件：分别用for 和while 循环结构编写程序，求 2 的0 到15 次幂的和。
5、MATLAB基本绘图命令 （1）绘制余弦曲线 y=cos(t)，t∈[0，2π]
（2）在同一坐标系中绘制余弦曲线 y=cos(t-0.25)和正弦曲线 y=sin(t-0.5)， t∈[0，2π] （3）绘制[0，4π]区间上的 x1=10sint 曲线，并要求： （a）线形为点划线、颜色为红色、数据点标记为加号； （b）坐标轴控制：显示围、刻度线、比例、网络线 （c）标注控制：坐标轴名称、标题、相应文本； >> clear;
数字信号处理课程实验报告 实验名称FIR数字滤 班级姓名 波器设计 教师姓名实验地点实验日期 一、实验内容 1、设计一个最小阶次的低通FIR数字滤波器，性能指标为：通带0Hz~1500Hz，阻带截 止频率2000Hz，通带波动不大于1%，阻带波动不大于1%，采样频率为8000Hz； 2、用一个仿真信号来验证滤波器的正确性（注意：要满足幅度要求和线性相位特性）。 二、实验目的 1、利用学习到的数字信号处理知识解决实际问题； 2、了解线性相位滤波器的特殊结构； 3、熟悉FIR数字滤波器的设计方法。 三、涉及实验的相关情况介绍（包含使用软件或实验设备等情况） 计算机一台(安装MATLAB6.5版本或以上版本) 四、实验记录（以下1~5项必须完成，第6项为选择性试做） 1.原理基础 令希望设计的滤波器的传输函数是H（ejw，hd（n）是与其对应的单位脉冲响应。一般情况下，由Hd（ejw）求出hd（n），然后由Z变换求出滤波器的系统函数。但是通常Hd（ejw）在边界频率处有不连续点，这使得hd（n）是无限长的非因果序列，所以实际是不能实现的。为了构造一个长度为N的线性相位滤波器，可以将hd（n）截取一段来近似，并且根据线性相位的特点，需要保证截取后的序列关于（N-1）/2对称。设截取的一段为h(n)，则 Wr（n）称为矩形窗函数。 当hd（n的对称中心点取值为（N-1)/2时，就可以保证所设计的滤波器具有线性相位。 2 实验流程
1.信号的谱分析 2.信号的采样 3.信号的恢复 3源程序代码 clc; clear all; close all; fs=700;%采样频率 f=[30 40];%截止频率 a=[1 0]; dev=[0.01 0.1]; % dev纹波 [n,fo,ao,w]=remezord(f,a,dev,fs);%n滤波器阶数fo过渡带起止频率ao频带内幅度————firpmord b=remez(n,fo,ao,w);%firpm b=b.*blackman(length(b))'; b=b; a=1; figure(1) % [H,W]=freqz(b,1,1024,Fs); % plot(W,20*log10(abs(H))); freqz(b,1,1024,fs);grid title('滤波器') grid %%%%%%%%%%%%%%%% fc=28; fcl1=50; fcl2=100; fcl3=150; N=1024; n=1:N; % x=2*cos(2*pi*fc/fs*n)+j*2*sin(2*pi*fc/fs*n)+cos(2*pi*fcl/fs*n)+j*sin(2*pi*fcl/fs*n)+1*r and(1,N); xc=2*cos(2*pi*fc/fs*n); x=2*cos(2*pi*fc/fs*n)+2*cos(2*pi*fcl1/fs*n)+2*cos(2*pi*fcl2/fs*n)+0.1*rand(1,N); % x=2*cos(2*pi*fc/fs*n); xfft=abs(fft(x,N));
一、实验目的 1. 通过本次实验回忆并熟悉MATLAB这个软件。 2. 通过本次实验学会如何利用MATLAB进行序列的简单运算。 3. 通过本次实验深刻理解理论课上的数字信号处理的一个常见方法——对时刻n的样本附近的一些样本求平均，产生所需的输出信号。 3. 通过振幅调制信号的产生来理解载波信号与调制信号之间的关系。 二、实验内容 1. 编写程序在MATLAB中实现从被加性噪声污染的信号中移除噪声的算法，本次试验采用三点滑动平均算法，可直接输入程序P1.5。 2. 通过运行程序得出的结果回答习题Q1.31-Q1.33的问题，加深对算法思想的理解。 3. 编写程序在MATLAB中实现振幅调制信号产生的算法，可直接输入程序P1.6。 4. 通过运行程序得出的结果回答习题Q1.34-Q1.35的问题，加深对算法思想的理解。 三、主要算法与程序 1. 三点滑动平均算法的核心程序： %程序P1.5 %通过平均的信号平滑 clf; R=51; d=0.8*(rand(R,1)-0.5);%产生随噪声 m=0:R-1; s=2*m.*(0.9.^m);%产生为污染的信号 x=s+d';%产生被噪音污染的信号 subplot(2,1,1); plot(m,d','r-',m,s,'g--',m,x,'b-.');
xlabel('时间序号n');ylabel('振幅'); legend('d[n]','s[n]','x[n]'); x1=[0 0 x];x2=[0 x 0];x3=[x 0 0]; y=(x1+x2+x3)/3; subplot(2,1,2); plot(m,y(2:R+1),'r-',m,s,'g--'); legend('y[n]','s[n]'); xlabel('时间序号n');ylabel('振幅'); 2. 振幅调制信号的产生核心程序：（由于要几个结果，因此利用subplot函数画图） %程序P1.6 %振幅调制信号的产生 n=0:100; m=0.1;fH=0.1;fL=0.01; m1=0.3;fH1=0.3;fL1=0.03; xH=sin(2*pi*fH*n); xL=sin(2*pi*fL*n); y=(1+m*xL).*xH; xH1=sin(2*pi*fH1*n); xL1=sin(2*pi*fL1*n); y1=(1+m1*xL).*xH; y2=(1+m*xL).*xH1; y3=(1+m*xL1).*xH; subplot(2,2,1); stem(n,y); grid; xlabel('时间序号n');ylabel('振幅');title('m=0.1;fH=0.1;fL=0.01;'); subplot(2,2,2); stem(n,y1); grid; xlabel('时间序号n');ylabel('振幅');title('m=0.3;fH=0.1;fL=0.01;'); subplot(2,2,3); stem(n,y2); grid; xlabel('时间序号n');ylabel('振幅');title('m=0.3;fH=0.3;fL=0.01;'); subplot(2,2,4); stem(n,y3); grid;
实验四 有限长单位脉冲响应滤波器设计 朱方方 0806020433 通信四班 (1) 设计一个线性相位FIR 高通滤波器，通带边界频率为0.6π，阻带边界频率为0.4π，阻 带衰减不小于40dB 。要求给出h(n)的解析式，并用MATLAB 绘出时域波形和幅频特性。 解： (1) 求数字边界频率: 0.6 , .c r ωπωπ== (2) 求理想滤波器的边界频率: 0.5n ωπ= (3) 求理想单位脉冲响应: []d s i n ()s i n [()] () ()1n n n n n n h n n παωαα παωα π?-- -≠??-=? ? -=?? (4) 选择窗函数。阻带最小衰减为-40dB ，因此选择海明窗(其阻带最小衰减为-44dB)；滤 波器的过渡带宽为0.6π-0.4π=0.2π，因此 6.21 0.231 , 152 N N N ππα-=?=== (5) 求FIR 滤波器的单位脉冲响应h(n): []31d sin (15)sin[0.5(15)] 1cos ()15()()()15(15)1 15 n n n R n n h n w n h n n n ππππ?---????-? ?≠? ???==-???? ? ?=? 程序： clear; N=31; n=0:N-1; hd=(sin(pi*(n-15))-sin(0.5*pi*(n-15)))./(pi *(n-15)); hd(16)=0.5; win=hanning(N); h=win'.*hd; figure; stem(n,h); xlabel('n'); ylabel('h(n)'); grid; title('FIR 高通滤波单位脉冲响应h(n)'); [H,w]=freqz(h,1); H=20*log10(abs(H)); figure;3 plot(w/pi,H); axis([0 1 -100 10]); xlabel('\omega/\pi'); ylabel('幅度/dB'); grid; title('FIR 高通滤波器，hanning 窗，N=31');
数字信号处理实验答案 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】
实验一熟悉Matlab环境 一、实验目的 1.熟悉MATLAB的主要操作命令。 2.学会简单的矩阵输入和数据读写。 3.掌握简单的绘图命令。 4.用MATLAB编程并学会创建函数。 5.观察离散系统的频率响应。 二、实验内容 认真阅读本章附录，在MATLAB环境下重新做一遍附录中的例子，体会各条命令的含义。在熟悉了MATLAB基本命令的基础上，完成以下实验。 上机实验内容： （1）数组的加、减、乘、除和乘方运算。输入A=[1 2 3 4]，B=[3 4 5 6]，求C=A+B，D=A-B，E=A.*B，F=A./B，G=A.^B并用stem语句画出A、B、C、D、E、F、G。 clear all; a=[1 2 3 4]; b=[3 4 5 6]; c=a+b; d=a-b; e=a.*b; f=a./b; g=a.^b; n=1:4; subplot(4,2,1);stem(n,a); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('A'); subplot(4,2,2);stem(n,b); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('B'); subplot(4,2,3);stem(n,c); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('C'); subplot(4,2,4);stem(n,d); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('D'); subplot(4,2,5);stem(n,e); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('E'); subplot(4,2,6);stem(n,f); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('F'); subplot(4,2,7);stem(n,g); xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('G'); （2）用MATLAB实现下列序列： a) x(n)= 0≤n≤15 b) x(n)=e+3j)n 0≤n≤15 c) x(n)=3cosπn+π)+2sinπn+π) 0≤n≤15 d) 将c)中的x(n)扩展为以16为周期的函数x(n)=x(n+16),绘出四个周期。
数字信号处理实验实验一离散时间信号与系统及MA TLAB实现 1.单位冲激信号： n = -5:5; x = (n==0); subplot(122); stem(n, x); 2.单位阶跃信号： x=zeros(1,11); n0=0; n1=-5; n2=5; n = n1:n2; x(:,n+6) = ((n-n0)>=0); stem(n,x); 3.正弦序列： n = 0:1/3200:1/100; x=3*sin(200*pi*n+1.2); stem(n,x); 4.指数序列 n = 0:1/2:10; x1= 3*(0.7.^n); x2=3*exp((0.7+j*314)*n); subplot(221); stem(n,x1); subplot(222); stem(n,x2); 5.信号延迟 n=0:20; Y1=sin(100*n); Y2=sin(100*(n-3)); subplot(221); stem(n,Y1); subplot(222); stem(n,Y2);
6.信号相加 X1=[2 0.5 0.9 1 0 0 0 0]; X2=[0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7]; X=X1+X2; stem(X); 7.信号翻转 X1=[2 0.5 0.9 1]; n=1:4; X2=X1(5-n); subplot(221); stem(n,X1); subplot(222); stem(n,X2); 8.用MATLAB计算序列{-2 0 1 –1 3}和序列{1 2 0 -1}的离散卷积。a=[-2 0 1 -1 3]; b=[1 2 0 -1]; c=conv(a,b); M=length(c)-1; n=0:1:M; stem(n,c); xlabel('n'); ylabel('幅度'); 9．用MA TLAB计算差分方程 当输入序列为时的输出结果。 N=41; a=[0.8 -0.44 0.36 0.22]; b=[1 0.7 -0.45 -0.6]; x=[1 zeros(1,N-1)]; k=0:1:N-1; y=filter(a,b,x); stem(k,y) xlabel('n'); ylabel('幅度') 10.冲激响应impz N=64; a=[0.8 -0.44 0.36 0.22];
数字信处理上机实验答 案全 Document number【SA80SAB-SAA9SYT-SAATC-SA6UT-SA18】
第十章 上机实验 数字信号处理是一门理论和实际密切结合的课程，为深入掌握课程内容，最好在学习理论的同时，做习题和上机实验。上机实验不仅可以帮助读者深入的理解和消化基本理论，而且能锻炼初学者的独立解决问题的能力。本章在第二版的基础上编写了六个实验，前五个实验属基础理论实验，第六个属应用综合实验。 实验一系统响应及系统稳定性。 实验二时域采样与频域采样。 实验三用FFT对信号作频谱分析。 实验四 IIR数字滤波器设计及软件实现。 实验五 FIR数字滤波器设计与软件实现 实验六应用实验——数字信号处理在双音多频拨号系统中的应用 任课教师根据教学进度，安排学生上机进行实验。建议自学的读者在学习完第一章后作实验一；在学习完第三、四章后作实验二和实验三；实验四IIR数字滤波器设计及软件实现在。学习完第六章进行；实验五在学习完第七章后进行。实验六综合实验在学习完第七章或者再后些进行；实验六为综合实验，在学习完本课程后再进行。 实验一: 系统响应及系统稳定性 1.实验目的 （1）掌握求系统响应的方法。 （2）掌握时域离散系统的时域特性。 （3）分析、观察及检验系统的稳定性。 2.实验原理与方法 在时域中，描写系统特性的方法是差分方程和单位脉冲响应，在频域可以用系统函数描述系统特性。已知输入信号可以由差分方程、单位脉冲响应或系统函数求出系统对于该输入信号的响应，本实验仅在时域求解。在计算机上适合用递推法求差分方程的解，最简单的方法是采用MATLAB语言的工具箱函数filter函数。也可以用MATLAB语言的工具箱函数conv函数计算输入信号和系统的单位脉冲响应的线性卷积，求出系统的响应。 系统的时域特性指的是系统的线性时不变性质、因果性和稳定性。重点分析实验系统的稳定性，包括观察系统的暂态响应和稳定响应。 系统的稳定性是指对任意有界的输入信号，系统都能得到有界的系统响应。或者系统的单位脉冲响应满足绝对可和的条件。系统的稳定性由其差分方程的系数决定。 实际中检查系统是否稳定，不可能检查系统对所有有界的输入信号，输出是否都是有界输出，或者检查系统的单位脉冲响应满足绝对可和的条件。可行的方法是在系统的输入端加入单位阶跃序列，如果系统的输出趋近一个常数（包括零），就可以断定系统是稳定的[19]。系统的稳态输出是指当∞ n时，系统的输出。如果系统稳定，信号加入 → 系统后，系统输出的开始一段称为暂态效应，随n的加大，幅度趋于稳定，达到稳态输出。 注意在以下实验中均假设系统的初始状态为零。 3．实验内容及步骤
数字信号处理实验报告 实验名称： 实验八 双线性变换法IIR 数字滤波器设计 实验时间： 2014 年 12 月 9 日 学号： 201211106134 姓名： 孙舸 成绩： 评语： 一、 实验目的： 1、掌握用双线性变换法设计低通IIR 数字滤波器的基本原理和算法； 2、掌握用双线性变换法设计高通和带通IIR 数字滤波器的基本原理和算法； 3、进一步了解数字滤波器和模拟滤波器的频率响应特性。 二、 实验原理与计算方法： 1、双线性变换法设计IIR 低通数字滤波器的基本原理和算法 双线性变换法设计数字滤波器，采用了二次映射的方法，就是先将整个s 平面压缩到s 1平面的一个T j T j π π ~-的横形条带范围内，然后再将这个条带映射到z 平面上，就 能建立s 平面到z 平面的一一对应关系。对于低通数字滤波器，映射关系为 z z T z z T s ++-= +-=--11211211 (1) 其中T 为抽样周期。 用双线性变换法设计低通IIR 数字滤波器的基本步骤，首先根据设计要求确定相应的模拟滤波器的传递函数)(s H a ，再应用(1)式得数字滤波器的传递函数)(z H z z T s a s H z H ++-==112) ()( (2) 通常可以给定的参数为：低通数字滤波器通带边界频率p p f πΩ21=、阻带边界频率 s s f πΩ21=和对应的通带衰减函数p α、阻带衰减函数s α。s 1平面中的模拟角频率1Ω与数 字角频率ω的关系为线性关系T 1Ωω=，在计算模拟滤波器的阶数N 、极点s i 和传递函数)(s H a 之前，应作预畸变处理 2 2tan 22tan 2 1T f T T T πΩΩ== (3) 模拟滤波器的阶数N 、极点s i 和传递函数)(s H a 的计算方法与冲激响应不变法相同，
实验一：基于DFT的数字谱分析以及可能出现的问题 一、实验目的： 1.进一步加深对DFT的基本性质的理解。 2.掌握在MATLAB环境下采用FFT函数编程实现DFT的语句用法。 3.学习用DFT进行谱分析的方法，了解DFT谱分析中出现的频谱泄露和栅栏效应现 象，以便在实际中正确应用DFT。 二、实验步骤: 1.复习DFT的定义、物理含义以及主要性质。 2.复习采用DFT进行谱分析可能出现的三个主要问题以及改善方案。 3.按实验内容要求，上机实验，编写程序。 4.通过观察分析实验结果，回答思考题，加深对DFT相关知识的理解。 三、上机实验内容: 1.编写程序产生下列信号供谱分析用： 离散信号： x1=R10(n) x2={1,2,3,4,4,3,2,1}，n=0,1,2,3,4,5,6,7 x3={4,3,2,1, 1,2,3,4}，n=0,1,2,3,4,5,6,7 连续信号： x4=sin(2πf1t)+sin(2πf2t) f1=100Hz, f2=120Hz，采样率fs=800Hz 2.对10点矩形信号x1分别进行10点、16点、64点和256点谱分析，要求256点 频谱画出连续幅度谱，10点、16点和64点频谱画出离散幅度谱，观察栅栏效应。 3.产生信号x2和x3分别进行8点、16点谱分析，画出离散幅度谱，观察两个信 号的时域关系和幅度谱的关系。 4.对双正弦信号x4以采样率fs=800Hz抽样，生成离散双正弦信号并画出连续波形； 对离散双正弦信号进行时域截断，截取样本数分别为1000、250、50。对不同样本的双正弦信号分别进行1024点谱分析，画出连续幅度谱，观察频谱泄露现象。
实验一 自适应滤波器 一、实验目的 1、掌握功率谱估计方法 2、会用matlab 对功率谱进行仿真 二、实验原理 功率谱估计方法有很多种，一般分成两大类，一类是经典谱估计；另一类是现代谱估计。经典谱估计可以分成两种，一种是BT 法，另一种是周期法；BT 法是先估计自相关函数，然后将相关函数进行傅里叶变换得到功率谱函数。相应公式如下所示： ||1 *0 1 ?()()()(11) ??()(12) N m xx n jwn BT xx m r m x n x n m N P r m e --=∞ -=-∞ =+-=-∑ ∑ 周期图法是采用功率谱的另一种定义，但与BT 法是等价的，相应的功率谱估计如下所示： 2 1 1? ()()01 (13)N jw jwn xx n P e x n e n N N --==≤≤--∑ 其计算框图如下所示： ) (jw xx e ∧ 图1.1周期图法计算用功率谱框图
由于观测数据有限，所以周期图法估计分辨率低，估计误差大。针对经典谱估计的缺点，一般有三种改进方法：平均周期图法、窗函数法和修正的周期图平均法。 三、实验要求 信号是正弦波加正态零均值白噪声，信噪比为10dB，信号频率为2kHZ，取样频率为100kHZ。 四、实验程序与实验结果 （1）用周期图法进行谱估计 A、实验程序： %用周期法进行谱估计 clear all; N1=128;%数据长度 N2=256; N3=512; N4=1024; f=2;%正弦波频率，单位为kHZ fs=100;%抽样频率,单位为kHZ n1=0:N1-1; n2=0:N2-1; n3=0:N3-1; n4=0:N4-1; a=sqrt(20);%由信噪比为10dB计算正弦信号的幅度
文件名：tstem.m（实验一、二需要） 程序： f unction tstem(xn,yn) %时域序列绘图函数 %xn:被绘图的信号数据序列，yn:绘图信号的纵坐标名称（字符串）n=0:length(xn)-1; stem(n,xn,'.'); xlabel('n');ylabel('yn'); axis([0,n(end),min(xn),1.2*max(xn)]); 文件名：tplot.m（实验一、四需要） 程序： function tplot(xn,T,yn) %时域序列连续曲线绘图函数 %xn:信号数据序列,yn:绘图信号的纵坐标名称（字符串） %T为采样间隔 n=0;length(xn)-1;t=n*T; plot(t,xn); xlabel('t/s');ylabel(yn); axis([0,t(end),min(xn),1.2*max(xn)]); 文件名：myplot.m（实验一、四需要）
%(1)myplot;计算时域离散系统损耗函数并绘制曲线图。function myplot(B,A) %B为系统函数分子多项式系数向量 %A为系统函数分母多项式系数向量 [H,W]=freqz(B,A,1000) m=abs(H); plot(W/pi,20*log10(m/max(m)));grid on; xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度(dB)') axis([0,1,-80,5]);title('损耗函数曲线'); 文件名：mstem.m（实验一、三需要） 程序： function mstem(Xk) %mstem(Xk)绘制频域采样序列向量Xk的幅频特性图 M=length(Xk); k=0:M-1;wk=2*k/M;%产生M点DFT对应的采样点频率（关于pi归一化值） stem(wk,abs(Xk),'.');box on;%绘制M点DFT的幅频特性图xlabel('w/\pi');ylabel('幅度'); axis([0,2,0,1.2*max(abs(Xk))]); 文件名：mpplot.m（实验一需要）
§ Z 变换 ? Z 变换的定义及收敛域 【习题】 1. 假如)(n x 的z 变换代数表示式是下式，问)(z X 可能有多少不同的收敛域。 )83451)(411(411)(2122----+++- =z z z z z X 【分析】 ）要单独讨论，（环状、圆外、圆内：有三种收敛域：双边序列的收敛域为：特殊情况有：左边序列的收敛域为：因果序列的收敛域为：右边序列的收敛域为：特殊情况有：有限长序列的收敛域为 0 0 , , 0 0 , , 0 , 0 0 , 0 , 0 22 11 212 1∞==<<≤≤<≤<<≥≥∞≤<≥∞<<≤∞<≤≥∞≤<≤≤∞<<+ -++--z z R z R n n R z n n R z n n z R n n z R n z n z n n n z x x x x x x
解：对X (Z )的分子和分母进行因式分解得 )43 1 )(21 1)(211(2111111----+-+- =Z jZ jZ Z X (Z )的零点为：1/2，极点为：j/2，-j/2，-3/4 ∴ X (Z )的收敛域为： (1) 1/2 < | Z | < 3/4，为双边序列，见图一 (2) | Z | < 1/2，为左边序列，见图二 (3) | Z | > 3/4，为右边序列，见图三 图一 图二 图三 )431)(211)(411()211)(211()(11211-----++++- =Z Z Z Z Z Z X
? Z 反变换 【习题】 2. 有一右边序列 )(n x ，其 z 变换为)1)(211(1 )(11----=z z z X (a) 将上式作部分分式展开(用 1-z 表示)，由展开式求 )(n x 。 (b) 将上式表示成 z 的多项式之比，再作部分分式展开，由展开式求 )(n x ,并说明所得到的序列 与(a)所得的是一样的。 【注意】不管哪种表示法最后求出 x (n ) 应该是相同的。 解：(a) 因为11122 111)(---+--=z z z X 且x(n)是右边序列 所以 )()212()(n u n x n ?? ? ??-= (b) 122 1211 )1)(2 1(21231 )1)(2 1()(2 -+--+=---+=--=z z z z z z z z z X )()212( )1(2)1(21)()( n u n u n u n n x n n ??? ??-=-+-?? ? ??-=δ则
计电学院《数字信号处理》课程实验 适用专业：电子通信工程专业；实验学时：9 学时 一、实验的性质、任务和基本要求 (一)本实验课的性质、任务 数字信号处理课程实验是数字信号处理课程的有效的补充部分，通过实验，使学生巩固和加深数字信号处理的理论知识的理解和掌握，在实验过程中了解简单但是完整的数字信号处理的工程实现方法和流程。通过实践进一步加强学生独立分析问题和解决问题的能力、实际动手能力、综合设计及创新能力的培养。 （二）基本要求 掌握数字信号处理基本理论知识和滤波器设计及应用。 （三）实验选项
二、实验教学内容 实验一 1、实验目的和要求 1）加深理解时域采样定理、体会使用MATLAB的离散FT函数fft( )来解决涉及模拟信号的问题； 2）加深理解对带通信号的采样特性，学会采用MATLAB解决该问题； 3）加深理解在频率采样法中，过渡点对所设计滤波器特性的影响。 2、实验要求 1）提供MATLAB程序，画出每个步骤的曲线图； 2）写实验报告，包含有对所得结果进行分析和说明。 第一组：张毅雷凌峰白法聪覃昱滔刘强何新文 第二组：邓志强林盛勇李日胜黎少锋梁聪杨晨 实验二 1、实验目的和要求 （1）加深理解采用数字信号处理方法对模拟信号处理的过程、掌握使用MATLAB处理的方法；对一段音乐信号进行处理和输出；要求画出滤波前后语音信号时域波形、信号和滤波器的幅度频率特性曲线、相位频率特性曲线； （2）加深对截断效应的理解； （3）掌握使用MATLAB设计滤波器，并对语音信号处理的方法。对一段音乐信号进行处理和输出；要求画出滤波前后语音信号时域波形、信号和滤波器的幅度频率特性曲线、相位频率特性曲线。 2、实验要求 1）提供MATLAB程序，画出每个步骤的曲线图； 2）写实验报告，包含有对所得结果进行分析和说明。 第九组:汪涛张汉毅巫金敏张经中柳泽举 第六组：罗涛梁乐杰黄乃生 实验三 1、实验目的和要求 掌握采用MATLAB数字滤波器设计软件编制方法。软件要求在界面内有不同类型（高通低通带通带阻）滤波器的选择、或者只对低通滤波器采用不同方法设
子程序： function myplot(B,A) %myplot(B,A) %时域离散系统损耗函数绘图 %B为系统函数分子多项式系数向量 %A为系统函数分母多项式系数向量 [H,W]=freqz(B,A,1000); m=abs(H); plot(W/pi,20*log10(m/max(m)));grid on; xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度(dB)') axis([0,1,-80,5]);title('损耗函数曲线'); function tplot(xn,T,yn) %时域序列连续曲线绘图函数 % xn:信号数据序列，yn:绘图信号的纵坐标名称（字符串） % T为采样间隔 n=0:length(xn)-1;t=n*T; plot(t,xn); xlabel('t/s');ylabel(yn); axis([0,t(end),min(xn),1.2*max(xn)]) 程序： %实验4程序exp4.m % IIR数字滤波器设计及软件实现 clear all;close all Fs=10000;T=1/Fs; %采样频率 %调用信号产生函数mstg产生由三路抑制载波调幅信号相加构成的复合信号st st=mstg; %低通滤波器设计与实现========================================= fp=280;fs=450; wp=2*fp/Fs;ws=2*fs/Fs;rp=0.1;rs=60; %DF指标（低通滤波器的通、阻带边界频）[N,wp]=ellipord(wp,ws,rp,rs); %调用ellipord计算椭圆DF阶数N和通带截止频率wp [B,A]=ellip(N,rp,rs,wp); %调用ellip计算椭圆带通DF系统函数系数向量B和A y1t=filter(B,A,st); %滤波器软件实现 % 低通滤波器设计与实现绘图部分 figure(2);subplot(3,1,1); myplot(B,A); %调用绘图函数myplot绘制损耗函数曲线 yt='y_1(t)'; subplot(3,1,2);tplot(y1t,T,yt); %调用绘图函数tplot绘制滤波器输出波形 %带通滤波器设计与实现==================================================== fpl=440;fpu=560;fsl=275;fsu=900; wp=[2*fpl/Fs,2*fpu/Fs];ws=[2*fsl/Fs,2*fsu/Fs];rp=0.1;rs=60;