滤波法及数字锁相环法位同步提取实验和帧同步提取实验
滤波法及数字锁相环法位同步提取实验和帧同步提取实验
一、实验目的
1、掌握滤波法提取位同步信号的原理及其对信息码的要求；
2、掌握用数字锁相环提取位同步信号的原理及其对信息代码的要求；
3、掌握位同步器的同步建立时间、同步保持时间、位同步信号同步抖动等概念；
4、掌握巴克码识别原理；
5、掌握同步保护原理；
6、掌握假同步、漏同步、捕捉态、维持态的概念。
二、实验内容
1、熟悉实验箱
2、滤波法位同步带通滤波器幅频特性测量；
3、滤波法位同步恢复观测；
4、数字锁相环位同步观测；
5、帧同步提取实验。
三、实验条件/器材
滤波法及数字锁相环法位同步提取实验：
1、主控&信号源、8号（基带传输编译码）、13号（载波同步及位同步）模块
2、双踪示波器（模拟/数字）
3、连接线若干
帧同步提取实验：
1、主控&信号源、7号模块
2、双踪示波器（模拟/数字）
3、连接线若干
四、实验原理
滤波法及数字锁相环法位同步提取实验原理见通信原理综合实验指导书P129-P134;
帧同步提取实验原理见通信原理综合实验指导书P141。
五、实验过程及结果分析
（一）熟悉实验箱
（二）滤波法位同步带通滤波器幅频特性测量
1、连线及相关设置
（1）关电，连线。
（2）开电，设置主控，选择【信号源】→【输出波形】。设置输出波形为正弦波，调节相应旋钮，使其输出频率为200Khz，峰峰值3V。
（3）此时系统初始状态为：输入信号为频率200KHz、幅度为3V的正弦波。
2、实验操作及波形观测
分别观测13号模块的“滤波法位同步输入”和“BPF-Out”，改变信号源的频率，测量“BPF-Out”
的幅度填入下表，并绘制幅频特性曲线。
（三）滤波法位同步恢复观测
1、连线及相关设置
（1）关电，连线。
（2）开电，设置主控菜单，选择【主菜单】→【通信原理】→【滤波法及数字锁相环位同步法提取】。将13号模块S2拨上。将S4拨为1000.
（3）此时系统初始状态为：输入PN为256K。
2、实验操作及波形观测
（1）以“BPF-Out”为触发，观测“门限判决输出”，记录波形
思考：分析在什么情况下门限判决输出的时钟会不均匀，为什么？
答：当滤波器输出的信号频率成分较为复杂的时候，门限判决高低电平时容易出错，导致了一些地方的占空比不足，使得门限判决输出的时钟不均匀。
（2）以“BPF-Out”为触发，观测“鉴相输入1”，记录波形
（3）对比“门限判决输出”和“鉴相输入1”的波形
上为“鉴相输入1”，下为“门限判决输出”
思考：分析时钟不均匀的情况是否有所改善。
答：通过图形可以看出门限判决输出的波形是不均匀的，鉴相输出的波形是相对均匀的。所以信号不均匀的情况有改善。
（4）对比观测“鉴相输入1”和“鉴相输入2”，记录波形。比较两路波形的幅度和相位。
上为“鉴相输入1”，下为“鉴相输入2”
（5）对比观测“滤波法位同步输入”和“BS1”，观测恢复的位同步信号
数字图像处理实验三中值滤波和均值滤波实验报告
数字图像处理实验三 均值滤波、中值滤波的计算机实现12281166 崔雪莹计科1202班 一、实验目的： 1）熟悉均值滤波、中值滤波处理的理论基础； 2）掌握均值滤波、中值滤波的计算机实现方法； 3）学习VC++ 6。0 的编程方法； 4）验证均值滤波、中值滤波处理理论； 5）观察均值滤波、中值滤波处理的结果。 二、实验的软、硬件平台： 硬件：微型图像处理系统，包括：主机， PC机；摄像机； 软件：操作系统：WINDOWS2000或WINDOWSXP应用软件：VC++ 6.0 三、实验内容： 1）握高级语言编程技术； 2）编制均值滤波、中值滤波处理程序的方法； 3）编译并生成可执行文件； 4）考察处理结果。 四、实验要求： 1）学习VC++确6。0 编程的步骤及流程； 2）编写均值滤波、中值滤波的程序；
3）编译并改错； 4）把该程序嵌入试验二给出的界面中（作适当修改）； 5）提交程序及文档； 6）写出本次实验的体会。 五、实验结果截图 实验均值滤波采用的是3X3的方块，取周围的像素点取得其均值代替原像素点。边缘像素的处理方法是复制边缘的像素点，增加一个边框，计算里面的像素值得均值滤波。
六、实验体会 本次实验在前一次的实验基础上增加均值滤波和中值滤波，对于椒盐噪声的处理，发现中值滤波的效果更为好一点，而均值滤波是的整个图像变得模糊了一点，效果差异较大。本次实验更加增加了对数字图像处理的了解与学习。 七、实验程序代码注释及分析 // HistDemoADlg.h : 头文件 // #include "ImageWnd.h" #pragma once // CHistDemoADlg 对话框 class CHistDemoADlg : public CDialogEx { // 构造
实验报告三 姓名：胡文松学号：6103413007 班级：生物医学工程131 实验日期：2016/5/11 实验成绩： 实验题目：图像的平滑滤波 一．实验目的 （1）熟练掌握空域平滑滤波的原理、方法及其MATLAB实现。 （2）分析模板大小对空域平滑滤波的影响，线性和非线性方法对空域平滑滤波增强效果的影响，比较不同滤波器的处理效果，分析其优缺点。 二．实验原理 （1）线性空间滤波 函数imfilter来实现线性空间滤波，语法为： g = imfilter(f, w, filtering_mode, boundary_options, size_options) 其中，f是输入图像，w为滤波模板，g为滤波结果，filtering_mode用于指定在滤波过程中是使用相关运算(‘corr’)还是卷积运算(‘conv’)，相关就是按模板在图像上逐步移动运算的过程，卷积则是先将模板旋转180度，再在图像上逐步移动的过程。 （2）非线性滤波器 数字图像处理中最著名的统计排序滤波器是中值滤波器，MATLAB工具箱提供了二维中值滤波函数medfilt2，语法为：g = medfilt2(f, [m n], padopt) 矩阵[m n]定义了一个大小为m×n的邻域，中值就在该邻域上计算；而参数padopt指定了三个可能的边界填充选项：’zeros’（默认值，赋零），’symmetric’按照镜像反射方式对称地沿延其边界扩展，’indexed’，若f是double类图像，则以1来填充图像，否则以0来填充图像。 （3）线性空间滤波器 MATLAB工具箱支持一些预定义的二维线性空间滤波器，这些空间滤波器可通过函数fspecial实现。生成滤波模板的函数fspecial的语法为：w = fspecial(‘type’, parameters) ；其中，’type’表示滤波器类型，parameters进一步定义了指定的滤波器。fspecial(‘laplacian’, alpha) 一个大小为3×3的拉普拉斯滤波器，其形状由alpha指定，alpha是范围[0, 1]的数。alpha默认为0.5。 三．实验内容及结果 （1）选择一副图像fig620.jpg，分别选择3×3，7×7，25×25等平均模板进行均值滤波模糊处理，并对不同尺寸的滤波器模板操作后的图像进行比较。 （1）选择一副图像fig620.jpg，分别选择3×3，7×7，25×25等平均模板进行高斯滤波模糊处理，并对不同尺寸的滤波器模板操作后的图像进行比较。 （2）选择一副图像circuit.jpg，对图像加入椒盐噪声，检验两种滤波模板（3×3平均模板和3×3的非线性模板中值滤波器）对噪声的滤波效果。
数字图像处理作业 ——空间域滤波器 摘要 在图像处理的过程中,消除图像的噪声干扰是一个非常重要的问题。本文利用matlab软件,采用空域滤波的方式,对图像进行平滑和锐化处理。平滑空间滤波器用于模糊处理和减小噪声，经常在图像的预处理中使用；锐化空间滤波器主要用于突出图像中的细节或者增强被模糊了的细节。本文使用的平滑滤波器有中值滤波器和高斯低通滤波器，其中，中值滤波器对去除椒盐噪声特别有效，高斯低通滤波器对去除高斯噪声效果比较好。使用的锐化滤波器有反锐化掩膜滤波、Sobel边缘检测、Laplacian边缘检测以及Canny算子边缘检测滤波器。不同的滤波方式，在特定的图像处理应用中有着不同的效果和各自的优势。
1、分别用高斯滤波器和中值滤波器去平滑测试图像test1和2，模板大小分别 是3x3 ， 5x5 ，7x7；利用固定方差 sigma=1.5产生高斯滤波器. 附件有产生高斯滤波器的方法。 实验原理分析： 空域滤波是直接对图像的数据做空间变换达到滤波的目的。它是一种邻域运算，其机理就是在待处理的图像中逐点地移动模板，滤波器在该点地响应通过事先定义的滤波器系数与滤波模板扫过区域的相应像素值的关系来计算。如果输出像素是输入像素邻域像素的线性组合则称为线性滤波（例如最常见的均值滤波和高斯滤波），否则为非线性滤波（中值滤波、边缘保持滤波等）。 空域滤波器从处理效果上可以平滑空间滤波器和锐化空间滤波器：平滑空间滤波器用于模糊处理和减小噪声，经常在图像的预处理中使用；锐化空间滤波器主要用于突出图像中的细节或者增强被模糊了的细节。 模板在源图像中移动的过程中，当模板的一条边与图像轮廓重合后，模板中心继续向图像边缘靠近，那么模板的某一行或列就会处于图像平面之外，此时最简单的方法就是将模板中心点的移动范围限制在距离图像边缘不小于（n－1）/2个像素处，单处理后的图像比原始图像稍小。如果要处理整幅图像，可以在图像轮廓边缘时用全部包含于图像中的模板部分来滤波所有图像，或者在图像边缘以外再补上一行和一列灰度为零的像素点（或者将边缘复制补在图像之外）。 ①中值滤波器的设计： 中值滤波器是一种非线性统计滤波器，它的响应基于图像滤波器包围的图像区域中像素的排序，然后由统计排序的中间值代替中心像素的值。它比小尺寸的线性平滑滤波器的模糊程度明显要低，对处理脉冲噪声（椒盐噪声）非常有效。中值滤波器的主要功能是使拥有不同灰度的点看起来更接近于它的邻近值，去除那些相对于其邻域像素更亮或更暗，并且其区域小于滤波器区域一半的孤立像素集。 在一维的情况下，中值滤波器是一个含有奇数个像素的窗口。在处理之后，位于窗口正中的像素的灰度值，用窗口内各像素灰度值的中值代替。例如若窗口长度为5，窗口中像素的灰度值为80、90、200、110、120，则中值为110，因为按小到大（或大到小）排序后，第三位的值是110。于是原理的窗口正中的灰度值200就由110取代。如果200是一个噪声的尖峰，则将被滤除。然而，如果它是一个信号，则滤波后就被消除，降低了分辨率。因此中值滤波在某些情况下抑制噪声，而在另一些情况下却会抑制信号。 将中值滤波推广到二维的情况。二维窗口的形式可以是正方形、近似圆形的或十字形等。本次作业使用正方形模板进行滤波，它的中心一般位于被处理点上。窗口的大小对滤波效果影响较大。 根据上述算法利用MATLAB软件编程，对源图像test1和test2进行滤波处理，结果如下图：
实验报告 哈尔滨工程大学教务处制
实验四 用频率取样法设计FIR 数字滤波器 一、实验目的 1、掌握频率取样法设计线性相位FIR 数字滤波器的方法，并用Matlab 工具编程实现。 2、熟悉频率取样理论，熟悉内插函数及其应用。 3、观察过渡带取样点或优化数值对滤波器幅频特性的影响。 二、 实验原理 频率采样法就是根据频域采样理论，由滤波特性指标构造希望逼近的滤波器频响函数H d (e jω)，对其在[0,2π]上采样得到。 ()() 20,1,,1j d d k N H k H e k N ωπ ω===-L 然后，就可求出单位脉冲响应h (n )，或是系统函数H (z )。这样，h (n )或是H (z )就是滤波器的设计结果。 ()()()()()1 100,1,,110,1,,1 1N N k k N h n IDFT H k n N H k z H z k N N W z ----===--= =--∑L L ()()() Frequency Sampling 2N 0,1,,1j j d d k H e H k H e k N ωωπ ω= ??????→==-L ()()() j k H k A k e θ= 三、 实验内容 1.用频率取样法设计一个线性相位低通数字滤波器，N=15，[0,π]之间的幅度取样值如下，求出其单位脉冲响应h[k]及幅频和相频特性曲线。尝试增加过渡点，观察并分析过渡点对滤波器性能的影响。 1, k 0,1,2[k]0.5, 30, H k =?? ==??? O t her s /3 1,()/30,d A ωπωπωπ
数字信号处理 实验报告 实验四 IIR数字滤波器的设计学生姓名张志翔 班级电子信息工程1203班 学号 指导教师 实验四 IIR数字滤波器的设计 一、实验目的： 1. 掌握双线性变换法及脉冲响应不变法设计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MATLAB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Butterworth滤波器、切比雪夫滤波器和椭圆滤波器的频率特性。 二、实验原理: 1．脉冲响应不变法 用数字滤波器的单位脉冲响应序列模仿模拟滤波器的冲激响应 ,让正好等于的采样值，即，其中为采样间隔，如果以及分别表示的拉式变换及的Z变换，则 2．双线性变换法 S平面与z平面之间满足以下映射关系：
s平面的虚轴单值地映射于z平面的单位圆上，s平面的左半平面完全映射到z平面的单位圆内。 双线性变换不存在混叠问题。 双线性变换是一种非线性变换，这种非线性引起的幅频特性畸变可通过预畸而得到校正。 三、实验内容及步骤： 实验中有关变量的定义: fc 通带边界频率； fr阻带边界频率；δ通带波动；At 最小阻带衰减； fs采样频率； T采样周期 （1） =0.3KHz, δ=0.8Db, =0.2KHz, At =20Db,T=1ms; 设计一个切比雪夫高通滤波器，观察其通带损耗和阻带衰减是否满足要求。 MATLAB源程序： wp=2*1000*tan(2*pi*300/(2*1000)); ws=2*1000*tan(2*pi*200/(2*1000)); [N,wn]=cheb1ord(wp,ws,0.8,20,'s'); %给定通带（wp）和阻带(ws)边界角频率，通带波动波动0.8，阻带最小衰减20dB，求出最低阶数和通带滤波器的通带边界频率Wn [B,A]=cheby1(N,0.5,wn,'high','s');%给定通带（wp）和阻带(ws)边界角频率，通带波动 [num,den]=bilinear(B,A,1000); [h,w]=freqz(num,den); f=w/(2*pi)*1000; plot(f,20*log10(abs(h)));
五、数据处理 调节参考信号与输入信号同频同相时，得到最大输出电压，波形变化如下图所示： 不同频同相同频同相 干扰信号:124.3mV 时间常数（s）电压 0.1 输入（mV）12.1 20.8 35.5 48.3 85.7 输出（V） 1.37 2.33 3.75 4.96 7.14 1 输入（mV）12.1 20.7 35.7 48.6 85.5 输出（V） 1.34 2.28 3.8 4.95 7.16 10 输入（mV）12.1 20.7 34.5 48.6 88.8 输出（V） 1.43 2.24 3.62 4.92 7.30 干扰信号:353mV 时间常数（s）电压 0.1 输入（mV）13.2 20 35.1 48.5 89.5 输出（V） 2.25 2.96 4.35 5.65 7.67 1 输入（mV）13. 2 20 35.1 48.5 89.5 输出（V） 2.17 3.05 4.42 5.48 7.74 10 输入（mV）13.2 20 35.1 48.5 89.5 输出（V） 2.29 2.95 4.45 5.50 7.71 干扰信号:672mV 时间常数（s）电压 0.1 输入（mV）11.3 20.5 35.8 48.4 88.9 输出（V） 2.90 4.09 5.15 6.00 8.12 1 输入（mV）11.3 20.5 38.5 48.4 88.9 输出（V） 3.07 3.85 5.25 5.96 8.1 10 输入（mV）11.3 20.5 35.8 48.4 88.9 输出（V） 2.89 3.91 5.20 6.09 8.01
数字图像处理实验报告 班级： 姓名： 学号： 日期： 邻域平均法和中值滤波处理
一、实验目的 图像变换是数字图像处理中的一种综合变换，如直方图变换、几何变换等。通过本实验，使得学生掌握两种变换的程序实现方法。 二、实验任务 请设计程序，分别用邻域平均法，其模板为：和中值滤波法对testnoise图像进行去噪处理（中值滤波的模板的大小也设为3×3）。 三、实验环境 本实验在Windows平台上进行，对内存及cpu主频无特别要求，使用VC或者MINGW（gcc）编译器均可。 四、设计思路 介绍代码的框架结构、所用的数据结构、各个类的介绍（类的功能、类中方法的功能、类的成员变量的作用）、各方法间的关系写。在此不进行赘述。 五、具体实现 实现设计思路中定义的所有的数据类型，对每个操作给出实际算法。对主程序和其他模块也都需要写出实际算法。 代码： <邻域平均法>(3*3) #include
#include
数字图像处理实验报告 实验名称：线性平滑滤波器——领域平均与加权平均 姓名： 班级： 学号： 专业：电子信息工程（2+2） 指导教师：陈华华 实验日期：2012年5月17日
一，图像的平滑 图像的平滑方法是一种实用的图像处理技术，能减弱或消除图像中的高频率分量，但不影响低频率分量。因为高频率分量主要对应图像中的区域边缘等灰度值具有较大较快变化的部分，平滑滤波将这些分量滤去可减少局部灰度起伏，使图像变得比较平滑。实际应用中，平滑滤波还可用于消除噪声，或者在提取较大目标前去除过小的细节或将目标内的小间断连接起来。它的主要目的是消除图像采集过程中的图像噪声，在空间域中主要利用邻域平均法、中值滤波法和选择式掩模平滑法等来减少噪声；在频率域内，由于噪声主要存在于频谱的高频段，因此可以利用各种形式的低通滤波器来减少噪声。 二，领域平均 1．基础理论 最简单的平滑滤波是将原图中一个像素的灰度值和它周围邻近8个像素的灰度值相加，然后将求得的平均值（除以9）作为新图中该像素的灰度值。它采用模板计算的思想，模板操作实现了一种邻域运算，即某个像素点的结果不仅与本像素灰度有关，而且与其邻域点的像素值有关。模板运算在数学中的描述就是卷积运算，邻域平均法也可以用数学公式表达： 设为给定的含有噪声的图像，经过邻域平均处理后的图像为，则 ，M是所取邻域中各邻近像素的坐标，是邻域中包含的邻 近像素的个数。邻域平均法的模板为：，中间的黑点表示以该像素为中心元素，即该像素是要进行处理的像素。在实际应用中，也可以根据不同的需要选择使用不同的模板尺寸，如3×3、5×5、7×7、9×9等。 邻域平均处理方法是以图像模糊为代价来减小噪声的，且模板尺寸越大，噪声减小的效果越显著。如果是噪声点，其邻近像素灰度与之相差很大，采用邻域平均法就是用 邻近像素的平均值来代替它，这样能明显消弱噪声点，使邻域中灰度接近均匀，起到平滑灰度的作用。因此，邻域平均法具有良好的噪声平滑效果，是最简单的一种平滑方法。 Matlab代码： function average_filtering() X=imread('cameraman.tif') noise_x=imnoise(X,'salt & pepper');%加噪声方差为0.02的椒盐声
成绩： 《数字信号处理》作业与上机实验 （第二章） 班级： 学号： 姓名： 任课老师： 完成时间： 信息与通信工程学院 2014—2015学年第1 学期
第7章有限脉冲响应数字滤波器设计 1、教材p238： 19.设信号x(t) = s(t) + v(t),其中v(t)是干扰，s(t)与v(t)的频谱不混叠，其幅度谱如题19图所示。要求设计数字滤波器,将干扰滤除，指标是允许|s(f)|在0≤f≤15 kHz频率范围中幅度失真为±2%（δ1 = 0.02）;f > 20 kHz,衰减大于40 dB（δ2=0.01）;希望分别设计性价比最高的FIR和IIR两种滤波器进行滤除干扰。请选择合适的滤波器类型和设计方法进行设计，最后比较两种滤波器的幅频特性、相频特性和阶数。 题19图 (1)matlab代码： %基于双线性变换法直接设计IIR数字滤波器 Fs=80000; fp=15000;fs=20000;rs=40; wp=2*pi*fp/Fs;ws=2*pi*fs/Fs; Rp=-20*log10(1-0.02);As=40; [N1,wp1]=ellipord(wp/pi,ws/pi,Rp,As); [B,A]=ellip(N1,Rp,As,wp1); [Hk,wk1]=freqz(B,A,1000); mag=abs(Hk);pah=angle(Hk);
%窗函数法设计FIR 数字滤波器 Bt=ws-wp; alph=0.5842*(rs-21)^0.4+0.07886*(rs-21); N=ceil((rs-8)/2.285/Bt); wc=(wp+ws)/2/pi; hn=fir1(N,wc,kaiser(N+1,alph)); M=1024; Hk=fft(hn,M); k=0:M/2-1; wk=(2*pi/M)*k; %画出各种比较结果图 figure(2); plot(wk/pi,20*log10(abs(Hk(k+1))),':','linewidth',2.5); hold on plot(wk1/pi,20*log10(mag),'linewidth',2); hold off legend('FIR 滤波器','IIR 滤波器'); axis([0,1,-80,5]);xlabel('w/\pi');ylabel('幅度/dB'); title('损耗函数'); figure(3) plot(wk/pi,angle(Hk(k+1))/pi,':','linewidth',2.5); hold on plot(wk1/pi,pah/pi,'linewidth',2); hold off legend('FIR 滤波器','IIR 滤波器'); xlabel('w/\pi');ylabel('相位/\pi'); title('相频特性曲线'); (2)两种数字滤波器的损耗函数和相频特性的比较分别如图1、2所示： 图1 损耗函数比较图 图2 相频特性比较图 0.1 0.2 0.3 0.4 0.50.6 0.7 0.8 0.9 1 -80-70 -60-50-40-30-20-100w/π 幅度/d B 损耗函数 FIR 滤波器IIR 滤波器 0.10.20.30.4 0.50.60.70.80.91 -1-0.8 -0.6-0.4-0.200.20.40.60.81w/π 相位/π 相频特性曲线 FIR 滤波器IIR 滤波器
锁相放大器的原理实验报告 摘要：随着科学技术的发展，微弱信号的检测越来越重要。微弱信号检测是利用电子学、信息论、物理学和电子计算机的综合技术。它是在认识噪声与信号的物理特性和相关性的基础上，把被噪声淹没的有用信号提取出来的一门新兴技术学科。锁相放大器就是检测淹没在噪声中微弱信号的仪器。它可用于测量交流信号的幅度和位相，有极强的抑制干扰和噪声的能力，极高的灵敏度，可检测毫微伏量级的微弱信号。锁相放大器可以理解为用噪声频带压缩的方法，将微弱信号从噪声中提取出来。本实验通过测量锁相放大器的工作参数和特性，掌握相关检测原理以及锁相放大器的正确使用方法。 关键词：锁相放大器；微弱信号放大；PSD输出波形；谐波响应 一、引言 随着科学技术的发展，科学研究领域向宏观和微观不断深入，常常需要检测极微弱的信号，如物理学中的表面物理特性，光学中的拉曼光谱、光声光谱、脉冲瞬态光谱，生物学中的细胞发光特性、生物电的测量等。在这些测量过程中，待测的微弱信号常常淹没在强大的背景噪声之中，使用常规的检测手段就无法达到目的。而且随着科学的发展，对实验数据的可靠性、准确性、精确性的要求也越来越高，因此，微弱信号的检测就越来越重要，自60年代初开始，关于信号检测与处理的技术开始产生并迅速发展，现已逐渐形成一专门的边缘科学，在物理、化学、生物、天文、地质、医学、材料等学科领域得到广泛应用。 锁相放大器（Lock-In Amplifier，简写为LIA）就是检测淹没在噪声中微弱信号的仪器。它可用于测量交流信号的幅度和位相，有极强的抑制干扰和噪声的能力，极高的灵敏度，可检测毫微伏量级的微弱信号,能测量到输入信噪比低至10-5的微弱正弦量。自1962年第一台锁相放大器商品问世以来，锁相放大器有了迅速发展，性能指标有了很大提高，现已被广泛应用于科学技术的很多领域。目前全世界已有多个厂家生产该仪器 本实验使用由南京微弱信号检测中心研制的微弱信号综合实验仪来介绍锁相放大器的基本工作原理与使用方法，通过本实验可以了解锁相放大器的基本特点和应用方向。 二、实验 (一)实验原理 锁相放大器就是检测淹没在噪声中微弱信号的仪器。它可用于测量交流信号的幅度和位相，有极强的抑制干扰和噪声的能力，极高的灵敏度。
数字图像处理实验三 均值滤波、中值滤波的计算机实现12281166 崔雪莹计科1202班 一、实验目的： 1）熟悉均值滤波、中值滤波处理的理论基础； 2）掌握均值滤波、中值滤波的计算机实现方法； 3）学习VC++ 6。0 的编程方法； 4）验证均值滤波、中值滤波处理理论； 5）观察均值滤波、中值滤波处理的结果。 二、实验的软、硬件平台： 硬件：微型图像处理系统，包括：主机， PC机；摄像机； 软件：操作系统：WINDOWS2000或WINDOWSXP应用软件：VC++ 6.0 三、实验内容： 1）握高级语言编程技术； 2）编制均值滤波、中值滤波处理程序的方法； 3）编译并生成可执行文件； 4）考察处理结果。 四、实验要求： 1）学习VC++确6。0 编程的步骤及流程； 2）编写均值滤波、中值滤波的程序；
3）编译并改错； 4）把该程序嵌入试验二给出的界面中（作适当修改）； 5）提交程序及文档； 6）写出本次实验的体会。 五、实验结果截图 实验均值滤波采用的是3X3的方块，取周围的像素点取得其均值代替原像素点。边缘像素的处理方法是复制边缘的像素点，增加一个边框，计算里面的像素值得均值滤波。
六、实验体会 本次实验在前一次的实验基础上增加均值滤波和中值滤波，对于椒盐噪声的处理，发现中值滤波的效果更为好一点，而均值滤波是的整个图像变得模糊了一点，效果差异较大。本次实验更加增加了对数字图像处理的了解与学习。 七、实验程序代码注释及分析 // HistDemoADlg.h : 头文件 // #include "ImageWnd.h" #pragma once // CHistDemoADlg 对话框 class CHistDemoADlg : public CDialogEx { // 构造
数字信号处理 实验报告 一、实验目的： 1．掌握用平滑滤波器滤除高频噪声的方法 2. 理解M 值和滤波效果的关系。 3．会使用filter 命令来设计滤波器。 二、实验内容 使用matlab 编写程序，实现平滑滤波器，用平滑滤波器滤掉附加在原始信号上的高频噪声。改变M 的大小，观察滤波的效果。总结M 值对滤波效果影响。认真研究filter 的功能和使用方法。 三、实验原理与方法和手段 1，三点平滑滤波器(FIR )的表达式： [])2()1()(31)(-+-+=n x n x n x n y ，∑-=-=10)(1)(M k k n x M n y 令：)50 47cos()();10cos()(21n n s n n s ππ== )()()(21n s n s n x += 其中：1s 是低频正弦信号，2s 是高频正弦信号 四、程序设计 n = 0:100; s1 = cos(2*pi*0.05*n); %低频信号 s2 = cos(2*pi*0.47*n) % 高频信号 x = s1+s2; % 两信号叠加 M = input('滤波器长度 = '); num = ones(1,M); y = filter(num,1,x)/M; % 显示输入与输出的信号 clf; subplot(2,2,1);
plot(n, s1); axis([0, 100, -2, 2]); xlabel('n'); ylabel('A'); title('信号1图像'); subplot(2,2,2); plot(n, s2); axis([0, 100, -2, 2]); xlabel('n'); ylabel('A'); title('信号2图像'); subplot(2,2,3); plot(n, x); axis([0, 100, -2, 2]); xlabel('n'); ylabel('A'); title('输入信号'); subplot(2,2,4); plot(n, y); axis([0, 100, -2, 2]); xlabel('n'); ylabel('A'); title('输出信号'); axis; 五、结果及分析 平滑滤波器（FIR）允许低于截止频率的信号通过，但高于截止频率的信号被滤波器滤除，具有低通特性。s1、s2、x信号与M值无关，这三信号不受M值的影响。观察输出信号的波形，y信号的幅值随M值的增大而减少，同时噪声也随M值的增大而减少，这是因为M 值的增大使低通滤波器的长度增长了。另外，当M值增大到一定值时（如M为100），输出信号十分微弱，这是因为此时的M值使得滤波器的截止频率降得极低，输入信号几乎完全被滤除。
班级： 姓名： 学号： FIR 数字滤波器设计实验报告 一、实验目的 1．掌握FIR 数字滤波器的设计方法； 2．熟悉MATLAB 信号处理工具箱的使用； 3．熟悉利用MATLAB 软件进行FIR 数字滤波器设计，以及对所设计的滤波器 进行分析； 4．了解FIR 滤波器可实现严格线性相位的条件和特点； 5．熟悉FIR 数字滤波器窗函数设计法的MATLAB 设计，并了解利用窗函数法 设计FIR 滤波器的优缺点； 6．熟悉FIR 数字滤波器频率采样设计法的MATLAB 设计，并了解利用频率采 样法设计FIR 滤波器的优缺点； 7．熟悉FIR 数字滤波器切比雪夫逼近设计法的MATLAB 设计，并了解利用切 比雪夫逼近法设计FIR 滤波器的优缺点。 二、实验设备及环境 1．硬件：PC 机一台； 2．软件：MATLAB （6.0版以上）软件环境。 三、实验内容及要求 1．实验内容：基于窗函数设计法、频率采样设计法和切比雪夫逼近设计法，利用MATLAB 软件设计满足各自设计要求的FIR 数字低通滤波器，并对采用不同设计法设计的低滤波器进行比较。 2．实验要求： （1）要求利用窗函数设计法和频率采样法分别设计FIR 数字低通滤波 器，滤波器参数要求均为：0.3c w π=。其中，窗函数设计法要求分别利用矩形窗、汉宁窗和布莱克曼窗来设计数字低通滤波器，且 21N ≥,同时要求给出滤波器的幅频特性和对数幅频特性； 频率
采样法要求分别利用采样点数21N =和63N =设计数字低通滤波器，同时要求给出滤波器采样前后的幅频特性，以及脉冲响应及对数幅频特性。 （2）要求利用窗函数设计法和切比雪夫逼近法分别设计FIR 数字低通 滤波器，滤波器参数要求均为： 0.2π, 0.25dB, 0.3π, 50dB p p s s ωαωα==== 其中，窗函数设计法要求利用汉明窗来设计数字低通滤波器，且 66N ≥，同时要求给出滤波器理想脉冲响应和实际脉冲响应，汉 名窗和对数幅频特性； 切比雪夫逼近法要求采用切比雪夫Ⅰ型，同时要求给出滤波器的脉冲响应、幅频特性和误差特性。 （3）将要求（1）和（2）中设计的具有相同参数要求，但采用不同设 计方法的滤波器进行比较，并以图的形式直观显示不同设计设计方法得到的数字低通滤波器的幅频特性的区别。 四、实验步骤 1．熟悉MATLAB 运行环境，命令窗口、工作变量窗口、命令历史记录窗口，FIR 常用基本函数； 2．熟悉MATLAB 文件格式，m 文件建立、编辑、调试； 3．根据要求（1）的内容，设计FIR 数字低通滤波器，建立M 文件，编写、调试、运行程序； 4．根据要求（2）的内容，设计FIR 数字低通滤波器，建立M 文件，编写、调试、运行程序； 5．将要求（1）和（2）中设计的具有相同参数要求，但采用不同设计方法的滤波器进行比较分析； 6．记录实验结果； 7．分析实验结果； 8．书写实验报告。 五、实验预习思考题 1．FIR 滤波器有几种常用设计方法？这些方法各有什么特点？
锁相放大器实验报告 摘要：本实验利用锁相放大器对信号中的噪声进行抑制并对其进行检测，了解相关检测原理，锁相放大器的基本组成；掌握锁相放大器的正确使用方法及在检波上的应用。通过实验学会锁相放大器的使用，掌握利用锁相放大器来观察信号输入信号通道前后的幅值以及波形情况，获得相位与电压、放大倍数与电压的关系，并且通过噪声的观察知道如何消除噪声。 关键词：锁相放大器，微弱信号放大，PSD输出波形，谐波响应 引言：随着科学技术的发展，微弱信号的检测越来越重要。微弱信号检测是利用电子学、信息论、物理学和电子计算机的综合技术。它是在认识噪声与信号的物理特性和相关性的基础上，把被噪声淹没的有用信号提取出来的一门新兴技术学科。锁相放大器就是检测淹没在噪声中微弱信号的仪器。它可用于测量交流信号的幅度和位相，有极强的抑制干扰和噪声的能力，极高的灵敏度，可检测毫微伏量级的微弱信号。锁相放大器可以理解为用噪声频带压缩的。方法，将微弱信号从噪声中提取出来。自1962年第一台锁相放大器商品问世以来，锁相放大器有了迅速发展，性能指标有了很大提高，现已被广泛应用于科学技术的很多领域。 一、实验原理： 1、噪声 在物理学的许多测量中，常常遇到极微弱的信号。这类信号检测的最终极限将取决于 测量设备的噪声，这里所说的噪声是指干扰被测信号的随机涨落的电压或电流。噪声的来 源非常广泛复杂，有的来自测量时的周围环境，如50Hz市电的干扰，空间的各种电磁波， 有的存在于测量仪器内部。在电子设备中主要有三类噪声：热噪声、散粒噪声和1／f噪声，这些噪声都是由元器件内部电子运动的涨落现象引起的。从理论上讲涨落现象永远存 在，因此只能设法减少这些噪声，而不能完全消除。 2、相干检测及相敏检波器 微弱信号检测的基础是被测信号在时间上具有前后相关性的特点。相关反映了两个函 数有一定的关系，如果两个函数的乘积对时间的积分不为零，则表明这两个函数相关。相 关按概念分为自相关和互相关，微弱信号检测中一般都采用抗干扰能力强的互相关检测。 设信号f1(t)为被检信号V s(t)和噪声V n(t)的叠加，f2(t)为与被检信号同步的参考信号 V (t)，二者的相关函数为： r
实验二图像增强与平滑 一、实验类型：验证性实验 二、实验目的 1. 掌握图像增强的基本原理。 2. 掌握常用的图像增强技术。 三、实验设备：安装有MATLAB 软件的计算机 四、实验原理 图像增强技术的目的是对图像进行加工，以得到对具体应用来说视觉 效果更好、更有用的图像。常用的图像增强技术有图像间运算、直接灰度映射、直方图修改技术、线性滤波和非线性滤波等。下面介绍三种图像增强技术：直方图均衡化、邻域平均平滑滤波和中值滤波。 3. 直方图均衡化 直方图均衡化是一种使输出图像直方图近似为均匀分布的变换算法， 是一种直方图修改技术。在MATLAB 中，可以调用函数histeq 自动完成图像的直方图均衡化。下面的例子演示如何用histeq 函数来调整一幅灰度图像。原图像的灰度对比度较低，大部分值位于灰度范围的中间。histeq 函数生成一幅灰度值在整个范围内均匀分布的输出图像。 I=imread(‘pout.tif’; J=histeq(I; imshow(J figure,imhist(J,64 4. 邻域平均平滑滤波
邻域平均平滑滤波也称为均值滤波，是一种线性滤波方法。该方法用 一个像素的平均值作为滤波结果，。下面的例子演示如何在MATLAB 中对 一幅灰度图像进行邻域平均平滑滤波。 I=imread(‘eight.tif’; J=imnoise(I,’salt & pepper’,0.02; figure,imshow(J; h=ones(3,3/9; K=imfilter(J,h; figure,imshow(K; 5. 中值滤波 中值滤波是最常用的非线性滤波算法，该算法的输出像素值是对应像素邻域内的中值。下面的例子演示如何在 MATLAB中对一幅灰度图像进行中值滤波。 I=imread(‘eight.tif’; J=imnoise(I,’salt & pepper’,0.02; figure,imshow(J; K=medfilt2(J,[3 3]; figure,imshow(K; 五、实验内容 1. 选择一幅直方图不均匀的图像，对该图像做直方图均衡化处理，比较处理前后的图像以及它们的灰度直方图。 2. 选择一幅图像，对它增加不同的噪声，然后分别利用邻域平均平滑滤波和中值滤波对该图像进行滤波，比较各滤波器的滤波效果。 六、实验步骤 在百度中找到灰度图，将图片保存在C盘中 1．直方图均衡化
.::锁相放大器实验简介::. 在物理学的许多测量中，常常遇到极微弱信号。通常的方法是采用选频放大技术心频率与待测信号频率相同，从非线性器件直接产生的或外部引入的（干扰等）众多出有用分量，滤除其它无用分量。但此方法存在中心频率不稳定、带宽不能太窄及对力等缺点。 锁相放大器（Lock-in amplifier，LIA）自问世以来，在微弱信号检测方面显示出能够在较强的噪声中提取信号，使测量精度大大提高,在科学研究的各个领域得到了用待测信号和参考信号的互相关检测原理实现对信号的窄带化处理，能有效地抑制噪的检测和跟踪[10]。因此，学生掌握锁相放大技术的原理与应用具有重要的意义。 锁相放大器的基本结构如图所示，包括信号通道、参考通道、相敏检测器（PS （LPF）等。 信号通道对调制正弦信号输入进行交流放大，将微弱信号放大到足以推动相敏检并且要滤除部分干扰和噪声，以提高相敏检测的动态范围。 参考通道对参考输入进行放大和衰减，以适应相敏检测器对幅度的要求。参考功能是对参考输入进行移相处理，以使各种不同的相移信号的检测结果达到最佳。 锁相放大器的核心部件是PSD，它以参考信号r(t)为基准，对有用信号x(t)进实现频谱迁移过程。将x(t)的频谱由ω=ω0处，再经LPF滤除噪声，输出直流信号入信号幅度及它们的相位有关。其输出u0(t)对x(t)的幅度和相位都敏感，这样就达相的目的。因为LPF的频带可以做得很窄，所以可使锁相放大器达到较大的SNIR。相敏检测器的输出波形:
不同相位时相敏检测器的波形 当两输入信号的振幅一定时，相敏检波器的输出与输入信号的相位差的余弦成检波后输出最大；而反相时为负最大；相差900或2700时为零。相敏检波器的原理比是输入信号与参考信号的乘积。 出信号 式中： 为被测信号频率；为随机噪声频率。通过PSD后，输出 加低通滤波器，其输出 若大于低通滤波器截止带宽，后一项不通过低通滤波器输出；反之输出。
1.灰度变换与空间滤波 一种成熟的医学技术被用于检测电子显微镜生成的某类图像。为简化检测任务，技术决定采用数字图像处理技术。发现了如下问题：（1）明亮且孤立的点是不感兴趣的点；（2）清晰度不够，特别是边缘区域不明显；（3）一些图像的对比度不够；（4）技术人员发现某些关键的信息只在灰度值为I1-I2 的范围，因此，技术人员想保留I1-I2 区间范围的图像，将其余灰度值显示为黑色。（5）将处理后的I1-I2 范围内的图像，线性扩展到0-255 灰度，以适应于液晶显示器的显示。请结合本章的数字图像处理处理，帮助技术人员解决这些问题。 1.1 问题分析及多种方法提出 （1）明亮且孤立的点是不够感兴趣的点 对于明亮且孤立的点，其应为脉冲且灰度值为255（uint8）噪声，即盐噪声，为此，首先对下载的细胞图像增加盐噪声，再选择不同滤波方式进行滤除。 均值滤波：均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8 个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。 优点：速度快，实现简单； 缺点：均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。 其公式如下： 使用矩阵表示该滤波器则为： 中值滤波：
滤除盐噪声首选的方法应为中值滤波，中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。 其过程为： a、存储像素1，像素2 ....... 像素9 的值； b、对像素值进行排序操作； c、像素5 的值即为数组排序后的中值。优点：由于中值滤波本身为一种利用统计排序方法进行的非线性滤波方法，故可以滤除在排列矩阵两边分布的脉冲噪声，并较好的保留图像的细节信息。 缺点：当噪声密度较大时，使用中值滤波后，仍然会有较多的噪声点出现。自适应中值滤波： 自适应的中值滤波器也需要一个矩形的窗口S xy ，和常规中值滤波器不同的是这个窗口的大小会在滤波处理的过程中进行改变(增大)。需要注意的是，滤波器的输出是一个像素值，该值用来替换点(x, y)处的像素值，点(x, y)是滤波窗口的中心位置。 其涉及到以下几个参数： 其计算过程如下：
实验4 基于MATLAB 的FIR 数字滤波器设计 实验目的：加深对数字滤波器的常用指标和设计过程的理解。 实验原理：低通滤波器的常用指标： P P P for H Ω≤Ω+≤Ω≤-,1)(1δδ πδ≤Ω≤Ω≤ΩS S for H ,)( 通带边缘频率P Ω，阻带边缘频率S Ω ，通带起伏 P δ， 通带峰值起伏] )[1(log 2010dB p p δα--=， 阻带起伏s δ，最小阻带衰减])[(log 2010dB s S δα-=。 数字滤波器有IIR 和FIR 两种类型，它们的特点和设计方法不同。 在MATLAB 中，可以用b=fir1(N,Wn,’ftype’,taper) 等函数辅助设计FIR 数字滤波器。N 代表滤波器阶数；Wn 代表滤波器的截止频率(归一化频率)，当设计带通和带阻滤波器时，Wn 为双元素相量；ftype 代表滤波器类型，如’high ’高通，’stop ’带阻等；taper 为窗函数类型，默认为海明窗，窗系数需要实现用窗函数blackman, hamming,hanning chebwin, kaiser 产生。 S P P S Passband Stopband Transition band Fig 1 Typical magnitude specification for a digital LPF
例1 用凯塞窗设计一FIR低通滤波器，通带边界频率π3.0 ，阻带边界频 Ω = p ，阻带衰减不小于 率π5.0 Ω = s 50dB。
解首先由过渡带宽和阻带衰减来决定凯塞窗的N和 π2.0 = Ω - Ω = ?Ω p s ， ，
大连理工大学实验报告 学院（系）：电信专业：生物医学工程 班级： ***1101 姓名： *** 学号： 201181*** 组： ___ 实验时间：实验室：实验台： 指导教师签字：成绩： 实验三 FIR数字滤波器设计 一、实验程序 1. 分别用海宁窗和矩形窗设计一个N=10的FIR低通和高通 滤波器，截止频率。绘制出其幅频特性曲线和相频特性 曲线。作出各滤波器的单位脉冲响应。 低通滤波器设计： clear; clc close all; wc=1/3; N=10; b1=fir1(10,wc,boxcar(11)); [H1,w]=freqz(b1,1,512); H1_db=20*log10(abs(H1)); figure; subplot(121) plot(w,abs(H1)); title('Rectangle窗的幅频特性曲线'); subplot(122)
plot(w,angle(H1)); grid on title('Rectangle窗的相频特性曲线'); b2=fir1(10,wc,hanning(11)); [H2,w]=freqz(b2,1,512); H2_db=20*log10(abs(H2)); figure subplot(211);stem([0:10],b1); title('矩形窗得到的FIR滤波器脉冲响应') subplot(2,1,2); stem([0:10],b2); title('汉宁窗得到的FIR滤波器脉冲响应') figure plot(w,H1_db,w,H2_db,'r--'); title('Frequency response') legend('rectangular window', 'hanning window') grid on figure; subplot(121) plot(w,abs(H2)); title('hanning窗的幅频特性曲线'); subplot(122) plot(w,angle(H2)); grid on title('hanning窗的相频特性曲线'); Image