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数字信号处理matlab版答案

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【篇一:数字信号处理matlab实例】

txt>例1-1 用matlab计算序列{-2 0 1 –1 3}和序列{1 2 0 -1}的

离散卷积。

解 matlab程序如下:

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);

图1.1给出了卷积结果的图形,求得的结果存放在数组c中为:{-2

5 1 -3}。

例1-2 用matlab计算差分方程 -4 1 31

当输入序列为

解 matlab程序如下:时的输出结果。

脉冲响应。

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) 1.2 给出了该差分方程的前41个样点的输出,即该系统的单位图

例1-3 用matlab计算例1-2差分方程

所对应的系统函数的dtft。

解例1-2差分方程所对应的系统函数为:

0.8?0.44z?1?0.36z?2?0.02z?3

h(z)?1?0.7z?1?0.45z?2?0.6z?3

其dtft为 0.8?0.44e?j??0.36e?j2??0.02e?j3?

)?1?0.7e?j??0.45e?j2??0.6e?j3? h(e

?j?

用matlab计算的程序如下:

k=256; num=[0.8 -0.44 0.36 0.02]; den=[1 0.7 -0.45 -0.6];

w=0:pi/k:pi; h=freqz(num,den,w); subplot(2,2,1);

plot(w/pi,real(h));grid title(实部) xlabel(\omega/\pi);ylabel(幅度) subplot(2,2,2); plot(w/pi,imag(h));grid

title(虚部) xlabel(\omega/\pi);ylabel(amplitude) subplot(2,2,3); plot(w/pi,abs(h));grid title(幅度谱) xlabel(\omega/\pi);ylabel(幅值) subplot(2,2,4); plot(w/pi,angle(h));grid title(相位谱)

xlabel(\omega/\pi);ylabel(弧度)

第2章离散傅里叶变换及其快速算法

例2-1 对连续的单一频率周期信号按采样频率

长度n分别选n =20和n =16,观察其dft结果的幅度谱。

解此时离散序列,即k=8。用matlab计采样,截取算并作图,函数fft用于计算离散傅里叶变换dft,程序如下:

k=8; n1=[0:1:19]; xa1=sin(2*pi*n1/k); subplot(2,2,1)

plot(n1,xa1) xlabel(t/t);ylabel(x(n)); xk1=fft(xa1);xk1=abs(xk1); subplot(2,2,2) stem(n1,xk1) xlabel(k);ylabel(x(k)); n2=[0:1:15]; xa2=sin(2*pi*n2/k); subplot(2,2,3) plot(n2,xa2)

xlabel(t/t);ylabel(x(n)); xk2=fft(xa2);xk2=abs(xk2);

subplot(2,2,4)

stem(n2,xk2)

【篇二:数字信号处理matlab实验作业】

t>discrete-time signals and systems

project 1 illustration of ensemble averaging

we assume for simplicity the original uncorrupted data is given by

ns?n??2n?0.9?, the matlab program to generate the ensemble average is given in ??

program 2_1, some statements have been deleted, but needed to be added when running the program.

question:

(1) using program2_1, generate and plot the above data s?n? and the noise d?n? shown in figure 2.6 of page 48 in the textbook

(2) using program2_1, generate and plot one sample of the noise-corrupted data s?n??di?n? and the ensemble average obtain after 50 measurements shown in figure

2.7 of page 48 in the textbook.

p2_1.m

project 2 complex exponential sequence generation

matlab includes a number of functions that can be used for signal generation. the complete code to generate a length-n

complex exponential sequence with an exponent a?jb is given in program 2_2 below.

question:

(1) using program2_2, generate and plot complex exponential sequence shown in figure 2.17 of page 59 in the textbook.

(2) modifying program2_2, generate and plot exponential sequences shown in figure

2.18 of page 60 in the textbook.

(3) modifying program2_2, generate and plot sinusoidal sequences shown in figure

2.16 of page 58 in the textbook.

p2_2_1.m

type in real exponent = -1/12

type in imaginary exponent = pi/6

type in the gain constant = 1

type in length of sequence = 40

p2_2_2.m

type in a = 1.2

type in the gain constant = 0.2

type in length of sequence = 30

【篇三:数字信号处理matlab编程作业】

=txt>姓名:白焱学号:2012001020006

m2.2:代码:(以其中一组实例,其他组相同,其他类似情况不在说明) n1=-10:10;

xn=5*cos(1.5*pi*n+0.75*pi)+4*cos(0.6*pi*n)-sin(0.5*pi*n);

stem(xn);

xlabel(n);

ylabel(xe[n]);

结果:

m2.9代码:

clear;clc;

x = input(type in the reference sequence = );

y = input(type in the second sequence = );

% compute the correlation sequence

n1 = length(y)-1; n2 = length(x)-1;

r = conv(x,fliplr(y));

k = (-n1):n2;

stem(k,r);

xlabel(lag index); ylabel(amplitude);

v = axis;

axis([-n

1 n

2 v(3:end)]);

结果:

x[n]自相关序列

y[n]自相关序列

w[n]自相关序列

x[n]与y[n]互相关序列

x[n]与w[n]互相关序列

m3.1

代码:

rr=input(value of r =);

xita=input(value of xita =);

fem(1)=0;

fem(2)=-2*rr*cos(xita);

fem(3)=rr*rr;

num = [1];

den = fem;

% compute the frequency response

w = 0:pi/(k-1):pi;

h = freqz(num, den, w);

% plot the frequency response

subplot(2,2,1)

plot(w/pi,real(h));grid

title(real part)

xlabel(\omega/\pi); ylabel(amplitude)

subplot(2,2,2)

plot(w/pi,imag(h));grid

title(imaginary part)

xlabel(\omega/\pi); ylabel(amplitude)

subplot(2,2,3)

plot(w/pi,abs(h));grid

title(magnitude spectrum)

xlabel(\omega/\pi); ylabel(magnitude)

subplot(2,2,4)

plot(w/pi,angle(h));grid

title(phase spectrum)

xlabel(\omega/\pi); ylabel(phase, radians)

m4.1:

代码:

% program 4_2

% program to design butterworth lowpass filter %

% type in the filter order and passband edge frequency n = input(type in filter order = );

wn = input(3-db cutoff angular frequency = ); % determine the transfer function

[num,den] = butter(n,wn,s);

% compute and plot the frequency response omega = [0: 200: 12000*pi];

h = freqs(num,den,omega);

plot (omega/(2*pi),20*log10(abs(h)));

xlabel(frequency, hz); ylabel(gain, db);

结果:

数字信号处理答案解析

1-1画出下列序列的示意图 (1) (2) (3) (1) (2)

(3) 1-2已知序列x(n)的图形如图1.41,试画出下列序列的示意图。 图1.41信号x(n)的波形 (1)(2)

(3) (4) (5)(6) (修正:n=4处的值为0,不是3)(修正:应该再向右移4个采样点)1-3判断下列序列是否满足周期性,若满足求其基本周期 (1) 解:非周期序列; (2) 解:为周期序列,基本周期N=5; (3)

解:,,取 为周期序列,基本周期。 (4) 解: 其中,为常数 ,取,,取 则为周期序列,基本周期N=40。 1-4判断下列系统是否为线性的?是否为移不变的? (1)非线性移不变系统 (2) 非线性移变系统(修正:线性移变系统) (3) 非线性移不变系统 (4) 线性移不变系统 (5) 线性移不变系统(修正:线性移变系统)1-5判断下列系统是否为因果的?是否为稳定的? (1) ,其中因果非稳定系统 (2) 非因果稳定系统 (3) 非因果稳定系统 (4) 非因果非稳定系统

(5) 因果稳定系统 1-6已知线性移不变系统的输入为x(n),系统的单位脉冲响应为h(n),试求系统的输出y(n)及其示意图 (1) (2) (3) 解:(1) (2) (3)

1-7若采样信号m(t)的采样频率fs=1500Hz,下列信号经m(t)采样后哪些信号不失真? (1) (2) (3) 解: (1)采样不失真 (2)采样不失真 (3) ,采样失真 1-8已知,采样信号的采样周期为。 (1) 的截止模拟角频率是多少? (2)将进行A/D采样后,的数字角频率与的模拟角频率的关系如何? (3)若,求的数字截止角频率。 解: (1) (2) (3)

数字信号处理Matlab实现实例(推荐给学生)

数字信号处理Matlab 实现实例 第1章离散时间信号与系统 例1-1 用MATLAB计算序列{-2 0 1 –1 3}和序列{1 2 0 -1}的离散卷积。 解 MATLAB程序如下: 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'); 图1.1给出了卷积结果的图形,求得的结果存放在数组c中为:{-2 -4 1 3 1 5 1 -3}。 例1-2 用MATLAB计算差分方程 当输入序列为时的输出结果。 解 MATLAB程序如下: 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') 图 1.2 给出了该差分方程的前41个样点的输出,即该系统的单位脉冲响应。 例1-3 用MATLAB 计算例1-2差分方程 所对应的系统函数的DTFT 。 解 例1-2差分方程所对应的系统函数为: 123 123 0.80.440.360.02()10.70.450.6z z z H z z z z -------++= +-- 其DTFT 为 23230.80.440.360.02()10.70.450.6j j j j j j j e e e H e e e e ωωωω ωωω--------++= +-- 用MATLAB 计算的程序如下: k=256; num=[0.8 -0.44 0.36 0.02]; den=[1 0.7 -0.45 -0.6]; w=0:pi/k:pi; h=freqz(num,den,w); subplot(2,2,1); plot(w/pi,real(h));grid title('实部') xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度')

数字信号处理习题集(附答案)

第一章数字信号处理概述 简答题: 1.在A/D变换之前和D/A变换之后都要让信号通过一个低通滤波器,它们分别起什么作用? 答:在A/D变化之前为了限制信号的最高频率,使其满足当采样频率一定时,采样频率应大于等于信号最高频率2倍的条件。此滤波器亦称为“抗混叠”滤波器。 在D/A变换之后为了滤除高频延拓谱,以便把抽样保持的阶梯形输出波平滑化,故又称之为“平滑”滤波器。 判断说明题: 2.模拟信号也可以与数字信号一样在计算机上进行数字信号处理,自己要增加一道采样的工序就可以了。 () 答:错。需要增加采样和量化两道工序。 3.一个模拟信号处理系统总可以转换成功能相同的数字系统,然后基于数字信号处理理论,对信号进行等效的数字处理。() 答:受采样频率、有限字长效应的约束,与模拟信号处理系统完全等效的数字系统未必一定能找到。因此数字信号处理系统的分析方法是先对抽样信号及系统进行分析,再考虑幅度量化及实现过程中有限字长所造成的影响。故离散时间信号和系统理论是数字信号处

理的理论基础。 第二章 离散时间信号与系统分析基础 一、连续时间信号取样与取样定理 计算题: 1.过滤限带的模拟数据时,常采用数字滤波器,如图所示,图中T 表示采样周期(假设T 足够小,足以防止混叠效应),把从)()(t y t x 到的整个系统等效为一个模拟滤波器。 (a ) 如果kHz T rad n h 101,8)(=π截止于,求整个系统的截止频 率。 (b ) 对于kHz T 201=,重复(a )的计算。 采样(T) () n h () n x () t x () n y D/A 理想低通T c πω=() t y 解 (a )因为当0)(8=≥ω πωj e H rad 时,在数 — 模变换中 )(1)(1)(T j X T j X T e Y a a j ωω=Ω= 所以)(n h 得截止频率8πω=c 对应于模拟信号的角频率c Ω为 8 π = ΩT c 因此 Hz T f c c 625161 2==Ω= π

数字信号处理MATLAB中FFT实现

MATLAB中FFT的使用方法 说明:以下资源来源于《数字信号处理的MATLAB实现》万永革主编 一.调用方法 X=FFT(x); X=FFT(x,N); x=IFFT(X); x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性。 例: N=8; n=0:N-1; xn=[43267890]; Xk=fft(xn) → Xk= 39.0000-10.7782+6.2929i0-5.0000i 4.7782-7.7071i 5.0000 4.7782+7.7071i0+5.0000i-10.7782-6.2929i Xk与xn的维数相同,共有8个元素。Xk的第一个数对应于直流分量,即频率值为0。 (2)做FFT分析时,幅值大小与FFT选择的点数有关,但不影响分析结果。在IFFT时已经做了处理。要得到真实的振幅值的大小,只要将得到的变换后结果乘以2除以N即可。 二.FFT应用举例 例1:x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t)。采样频率fs=100Hz,分别绘制N=128、1024点幅频图。

clf; fs=100;N=128;%采样频率和数据点数 n=0:N-1;t=n/fs;%时间序列 x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t);%信号 y=fft(x,N);%对信号进行快速Fourier变换 mag=abs(y);%求得Fourier变换后的振幅 f=n*fs/N;%频率序列 subplot(2,2,1),plot(f,mag);%绘出随频率变化的振幅 xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=128');grid on; subplot(2,2,2),plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));%绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=128');grid on; %对信号采样数据为1024点的处理 fs=100;N=1024;n=0:N-1;t=n/fs; x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t);%信号 y=fft(x,N);%对信号进行快速Fourier变换 mag=abs(y);%求取Fourier变换的振幅 f=n*fs/N; subplot(2,2,3),plot(f,mag);%绘出随频率变化的振幅 xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=1024');grid on; subplot(2,2,4) plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));%绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅 xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=1024');grid on; 运行结果:

信号处理-习题(答案)

数字信号处理习题解答 第二章 数据采集技术基础 2.1 有一个理想采样系统,其采样角频率Ωs =6π,采样后经理想低通滤波器H a (j Ω)还原,其中 ?? ???≥Ω<Ω=Ωππ 3032 1 )(,,j H a 现有两个输入,x 1(t )=cos2πt ,x 2(t )=cos5πt 。试问输出信号y 1(t ), y 2(t )有无失真?为什么? 分析:要想时域采样后能不失真地还原出原信号,则采样角频率Ωs 必须大于等于信号谱最高角频率Ωh 的2倍,即满足Ωs ≥2Ωh 。 解:已知采样角频率Ωs =6π,则由香农采样定理,可得 因为x 1(t )=cos2πt ,而频谱中最高角频率ππ π32 621 =< =Ωh , 所以y 1(t )无失真; 因为x 2(t )=cos5πt ,而频谱中最高角频率ππ π32 652 => =Ωh , 所以y 2(t )失真。 2.2 设模拟信号x (t )=3cos2000πt +5sin6000πt +10cos12000πt ,求: (1) 该信号的最小采样频率; (2) 若采样频率f s =5000Hz ,其采样后的输出信号; 分析:利用信号的采样定理及采样公式来求解。 ○ 1采样定理 采样后信号不失真的条件为:信号的采样频率f s 不小于其最高频

率f m 的两倍,即 f s ≥2f m ○ 2采样公式 )()()(s nT t nT x t x n x s === 解:(1)在模拟信号中含有的频率成分是 f 1=1000Hz ,f 2=3000Hz ,f 3=6000Hz ∴信号的最高频率f m =6000Hz 由采样定理f s ≥2f m ,得信号的最小采样频率f s =2f m =12kHz (2)由于采样频率f s =5kHz ,则采样后的输出信号 ? ?? ? ????? ??-???? ????? ??=? ??? ????? ??+???? ????? ??-???? ????? ??=? ??? ????? ??++???? ????? ??-+???? ????? ??=? ??? ????? ??+???? ????? ??+???? ????? ??=? ?? ? ??====n n n n n n n n n n n f n x nT x t x n x s s nT t s 522sin 5512cos 13512cos 10522sin 5512cos 35112cos 105212sin 5512cos 3562cos 10532sin 5512cos 3)()()(πππππππππππ 说明:由上式可见,采样后的信号中只出现1kHz 和2kHz 的频率成分, 即 kHz f f f kHz f f f s s 25000200052150001000512211 ======,, 若由理想内插函数将此采样信号恢复成模拟信号,则恢复后的模拟信号

数字信号处理试题和答案 (1)

一. 填空题 1、一线性时不变系统,输入为x(n)时,输出为y(n);则输入为2x(n)时,输出为2y(n) ;输入为x(n-3)时,输出为y(n-3) 。 2、从奈奎斯特采样定理得出,要使实信号采样后能够不失真还原,采样频率fs与信号最高频率f max关系为:fs>=2f max。 3、已知一个长度为N的序列x(n),它的离散时间傅立叶变换为X(e jw),它的N点离散傅立叶变换X(K)是关于X(e jw)的N 点等间隔采样。 4、有限长序列x(n)的8点DFT为X(K),则X(K)= 。 5、用脉冲响应不变法进行IIR数字滤波器的设计,它的主要缺点是频谱的交叠所产生的现象。 6.若数字滤波器的单位脉冲响应h(n)是奇对称的,长度为N,则它的对称中心是(N-1)/2 。 7、用窗函数法设计FIR数字滤波器时,加矩形窗比加三角窗时,所设计出的滤波器的过渡带比较窄,阻带衰减比较小。 8、无限长单位冲激响应(IIR)滤波器的结构上有反馈环路,因此是递归型结构。 9、若正弦序列x(n)=sin(30nπ/120)是周期的,则周期是N= 8 。 10、用窗函数法设计FIR数字滤波器时,过渡带的宽度不但与窗的类型有关,还与窗的采样点数有关 11.DFT与DFS有密切关系,因为有限长序列可以看成周期序列的主值区间截断,而周期序列可以看成有限长序列的周期延拓。 12.对长度为N的序列x(n)圆周移位m位得到的序列用x m (n)表示,其数学表达式为 x m (n)= x((n-m)) N R N (n)。 13.对按时间抽取的基2-FFT流图进行转置,并将输入变输出,输出变输入即可得到按频率抽取的基2-FFT流图。 14.线性移不变系统的性质有交换率、结合率和分配律。 15.用DFT近似分析模拟信号的频谱时,可能出现的问题有混叠失真、泄漏、栅栏效应和频率分辨率。

实验一 基于Matlab的数字信号处理基本

实验一 基于Matlab 的数字信号处理基本操作 一、 实验目的:学会运用MA TLAB 表示的常用离散时间信号;学会运用MA TLAB 实现离 散时间信号的基本运算。 二、 实验仪器:电脑一台,MATLAB6.5或更高级版本软件一套。 三、 实验内容: (一) 离散时间信号在MATLAB 中的表示 离散时间信号是指在离散时刻才有定义的信号,简称离散信号,或者序列。离散序列通常用)(n x 来表示,自变量必须是整数。 离散时间信号的波形绘制在MATLAB 中一般用stem 函数。stem 函数的基本用法和plot 函数一样,它绘制的波形图的每个样本点上有一个小圆圈,默认是空心的。如果要实心,需使用参数“fill ”、“filled ”,或者参数“.”。由于MATLAB 中矩阵元素的个数有限,所以MA TLAB 只能表示一定时间范围内有限长度的序列;而对于无限序列,也只能在一定时间范围内表示出来。类似于连续时间信号,离散时间信号也有一些典型的离散时间信号。 1. 单位取样序列 单位取样序列)(n δ,也称为单位冲激序列,定义为 ) 0() 0(0 1)(≠=?? ?=n n n δ 要注意,单位冲激序列不是单位冲激函数的简单离散抽样,它在n =0处是取确定的值1。在MATLAB 中,冲激序列可以通过编写以下的impDT .m 文件来实现,即 function y=impDT(n) y=(n==0); %当参数为0时冲激为1,否则为0 调用该函数时n 必须为整数或整数向量。 【实例1-1】 利用MATLAB 的impDT 函数绘出单位冲激序列的波形图。 解:MATLAB 源程序为 >>n=-3:3; >>x=impDT(n); >>stem(n,x,'fill'),xlabel('n'),grid on >>title('单位冲激序列') >>axis([-3 3 -0.1 1.1]) 程序运行结果如图1-1所示。 图1-1 单位冲激序列

数字信号处理基础书后题答案中文版

Chapter 2 Solutions 2.1 最小采样频率为两倍的信号最大频率,即44.1kHz 。 2.2 (a)、由ω = 2πf = 20 rad/sec ,信号的频率为f = 3.18 Hz 。信号的奈奎斯特采样频率为6.37 Hz 。 (b)、3 5000π=ω,所以f = 833.3 Hz ,奈奎斯特采样频率为1666.7 Hz 。 (c)、7 3000π=ω,所以f = 214.3 Hz ,奈奎斯特采样频率为428.6 Hz 。 2.3 (a) 1258000 1f 1T S S ===μs (b)、最大还原频率为采样频率的一半,即4000kHz 。 2.4 ω = 4000 rad/sec ,所以f = 4000/(2π) = 2000/π Hz ,周期T = π/2000 sec 。因此,5个周期为5π/2000 = π/400 sec 。对于这个信号,奈奎斯特采样频率为2(2000/π) = 4000/π Hz 。所以采样频率为f S = 4(4000/π) = 16000/π Hz 。因此5个周期收集的采样点为(16000/π samples/sec )(π/400 sec) = 40。 2.5 ω = 2500π rad/sec ,所以f = 2500π/(2π) = 1250 Hz ,T = 1/1250 sec 。因此,5个周期为5/1250 sec 。对于这个信号,奈奎斯特采样频率为2(1250) = 2500 Hz ,所以采样频率为f S = 7/8(2500) = 2187.5 Hz 。采样点数为(2187.5 点/sec)(5/1250 sec) = 8.75。这意味着在模拟信号的五个周期内只有8个点被采样。事实上,对于这个信号来说,在整数的模拟周期中,是不可能采到整数个点的。 2.6 2.7 信号搬移发生在kf S ± f 处,换句话说,频谱搬移发生在每个采样频率的整数倍 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 频率/kHz

青岛理工大学临沂年数字信号处理及MATLAB试卷

A卷

一、[15分] 1、10 2、f>=2fh

3、()()()y n x n h n =* 4、1 -az -11a 或者-z z ,a 1 -z 或1-1-az -1z 5、对称性 、 可约性 、 周期性 6、191点,256 7、典范型、级联型、并联型 8、T ω = Ω,)2 tan(2ω T = Ω或)2arctan(2T Ω=ω。 二、[20分] 1、C 2、 A 3、 C 4、C 5、B 6、D 7、B 8、A 9、D 10、A (CACCB DBADA) 三、[15分] 1、(5分) 混叠失真:不满足抽样定理的要求。 改善方法:增加记录长度 频谱泄漏:对时域截短,使频谱变宽拖尾,称为泄漏 改善方法:1)增加w (n )长度 2)缓慢截短 栅栏效应:DFT 只计算离散点(基频F0的整数倍处)的频谱,而不是连续函数。 改善方法:增加频域抽样点数N (时域补零),使谱线更密 2、(5分) 3、 (5分) IIR 滤波器: 1)系统的单位抽样相应h (n )无限长 2)系统函数H (z )在有限z 平面( )上有极点存在 3)存在输出到输入的反馈,递归型结构 Fir 滤波器: ? 1)系统的单位冲激响应h (n )在有限个n 处不为零; ? 2)系统函数 在||0 z >处收敛,在 处只有零点,即有限z 平面只有零点,而全部极点都在z =0处; ? 3)机构上主要是非递归结构,没有输入到输出的反馈,但有些结构中也包含有反馈的递归部分。 四、计算题(40分) 1、(12分)解: 解: 对上式两边取Z 变换,得: ()H z ||0z >

数字信号处理基础书后题答案中文版

数字信号处理基础书后题答案中文版

Chapter 2 Solutions 2.1 最小采样频率为两倍的信号最大频率,即44.1kHz 。 2.2 (a)、由ω = 2πf = 20 rad/sec ,信号的频率为f = 3.18 Hz 。信号的奈奎斯特采样频率为6.37 Hz 。 (b)、35000π =ω,所以f = 833.3 Hz ,奈奎斯特采样频率为1666.7 Hz 。 (c)、7 3000π =ω,所以f = 214.3 Hz ,奈奎斯特采样频率为428.6 Hz 。 2.3 (a) 1258000 1f 1T S S === μs (b)、最大还原频率为采样频率的一半,即4000kHz 。 2.4 ω = 4000 rad/sec ,所以f = 4000/(2π) = 2000/π Hz ,周期T = π/2000 sec 。因此,5个周期为5π/2000 = π/400 sec 。对于这个信号,奈奎斯特采样频率为2(2000/π) = 4000/π Hz 。所以采样频率为f S = 4(4000/π) = 16000/π Hz 。因此5个周期收集的采样点为(16000/π samples/sec )(π/400 sec) = 40。 2.5 ω = 2500π rad/sec ,所以f = 2500π/(2π) = 1250 Hz ,T = 1/1250 sec 。因此,5个周期为5/1250 sec 。对于这个信号,奈奎斯特采样频率为2(1250) = 2500 Hz ,所以采样频率为f S = 7/8(2500) = 2187.5 Hz 。采样点数为(2187.5 点/sec)(5/1250 sec) = 8.75。这意味着在模拟信号的五个周期内只有8个点被采样。事实上,对于这个信号来说,在整数的模拟周期中,是不可能采到整数个点的。 2.7 信号搬移发生在kf S ± f 处,换句话说,频谱搬移发生在每个采样频率的整数 倍 -200 200 400 600 800 1000 1200 0.10.20.30.40.50.60.70.80.91 幅度 频

数字信号处理指导书matlab版

实验1 时域离散信号的产生 一、实验目的 学会运用MATLAB 产生常用离散时间信号。 二、实验涉及的matlab 子函数 1、square 功能:产生矩形波 调用格式: x=square(t);类似于sin (t ),产生周期为2*pi ,幅值为+—1的方波。 x=square(t ,duty);产生制定周期的矩形波,其中duty 用于指定脉冲宽度与整个周期的比例。 2、rand 功能:产生rand 随机信号。 调用格式: x=rand (n ,m );用于产生一组具有n 行m 列的随机信号。 三、实验原理 在时间轴的离散点上取值的信号,称为离散时间信号。通常,离散时间信号用x (n )表示,其幅度可以在某一范围内连续取值。 由于信号处理所用的设备主要是计算机或专用的信号处理芯片,均以有限的位数来表示信号的幅度,因此,信号的幅度也必须“量化”,即取离散值。我们把时间和幅度上均取离散值的信号称为时域离散信号或数字信号。 在MATLAB 中,时域离散信号可以通过编写程序直接生成,也可以通过对连续信号的等间隔抽样获得。 下面介绍常用的时域离散信号及其程序。 1、单位抽样序列 ? ? ?≠==000 1)(k k k δ MATLAB 源程序为

1) function [x,n] = impuls (n0,n1,n2) % Generates x(n) = delta(n-n0); n=n0 处建立一个单位抽样序列% [x,n] = impuls (n0,n1,n2) if ((n0 < n1) | (n0 > n2) | (n1 > n2)) error('arguments must satisfy n1 <= n0 <= n2') end n = [n1:n2]; x = [zeros(1,(n0-n1)), 1, zeros(1,(n2-n0))]; 将上述文件存为:impuls.m,在命令窗口输入 n0=0,n1=-10,n2=11; [x,n]=impuls (n0,n1,n2); stem(n,x,’filled’) 2)n1=-5;n2=5;n0=0; n=n1:n2; x=[n==n0]; stem(n,x,'filled','k'); axis([n1,n2,1.1*min(x),1.1*max(x)]); title('单位脉冲序列'); xlabel('时间(n)'); ylabel('幅度x(n)'); 3)n1=-5;n2=5;k=0; n=n1:n2; nt=length(n); %求n点的个数 nk=abs(k-n1)+1; %确定k在n序列中的位置 x=zeros(1,nt); %对所有样点置0 x(nk)=1; %对抽样点置1 stem(n,x,'filled','k'); axis([n1,n2,0,1.1*max(x)]); title('单位脉冲序列'); xlabel('时间(n)'); Ylabel('幅度x(n)');

数字信号处理习题及答案

==============================绪论============================== 1. A/D 8bit 5V 00000000 0V 00000001 20mV 00000010 40mV 00011101 29mV ==================第一章 时域离散时间信号与系统================== 1. ①写出图示序列的表达式 答:3)1.5δ(n 2)2δ(n 1)δ(n 2δ(n)1)δ(n x(n)-+---+++= ②用δ(n) 表示y (n )={2,7,19,28,29,15} 2. ①求下列周期 ②判断下面的序列是否是周期的; 若是周期的, 确定其周期。 (1)A是常数 8ππn 73Acos x(n)??? ? ??-= (2))8 1 (j e )(π-=n n x 解: (1) 因为ω= 73π, 所以314 π2=ω, 这是有理数, 因此是周期序列, 周期T =14。 (2) 因为ω= 81, 所以ω π2=16π, 这是无理数, 因此是非周期序列。 ③序列)Acos(nw x(n)0?+=是周期序列的条件是是有理数2π/w 0。 3.加法 乘法 序列{2,3,2,1}与序列{2,3,5,2,1}相加为__{4,6,7,3,1}__,相乘为___{4,9,10,2} 。 移位 翻转:①已知x(n)波形,画出x(-n)的波形图。 ② 尺度变换:已知x(n)波形,画出x(2n)及x(n/2)波形图。 卷积和:①h(n)*求x(n),其他0 2 n 0n 3,h(n)其他03n 0n/2设x(n) 例、???≤≤-=???≤≤= ②已知x (n )={1,2,4,3},h (n )={2,3,5}, 求y (n )=x (n )*h (n ) x (m )={1,2,4,3},h (m )={2,3,5},则h (-m )={5,3,2}(Step1:翻转)

数字信号处理的MATLAB实现

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 (2011—2012 学年第二学期) 课程名称:数字信号处理开课实验室:信自楼111 2012 年 5 月 31 日年级、专业、班生医学号姓 名 成绩 实验项目名称数字信号处理的matlab 实现指导教师 教 师 评语教师签名: 年月日 一.实验目的 熟练掌握matlab的基本操作。 了解数字信号处理的MATLAB实现。 二.实验设备 安装有matlab的PC机一台。 三.实验内容 .1.求信号x(n)=cos(6.3Пn/3)+cos(9.7Пn/30)+cos(15.3Пn/30),0≤n≤29的幅度频谱. 2. 用冲击响应不变法设计一个Butterworth低通数字滤波器,要求参数为: Wp=0.2Пαp=1dB Ws=0.3Пαs=15dB 3.用双线性变换法设计一个Chebyshev高通IIR滤波器,要求参数为: Wp=0.6Пαp=1dB Ws=0.4586Пαs=15dB 4.用窗函数法设计一个低通FIR滤波器,要求参数为: Wp=0.2Пαp=0.3dB Ws=0.25Пαs=50dB 5.用频率抽样法设计一个带通FIR滤波器,要求参数为: W1s=0.2П W1p=0.35П W2p=0.65П W2s=0.8П αs=60dB αp=1dB 6.根据 4 点矩形序列,( n ) = [1 1 1 1] 。做 DTFT 变换,再做 4 点 DFT 变换。然后分别补零做 8 点 DFT 及 16 点 DFT。 7.调用filter解差分方程,由系统对u(n)的响应判断稳定性 8编制程序求解下列系统的单位冲激响应和阶跃响应。 y[n]+ 0.75y[n -1]+ 0.125y[n -2] = x[n]- x[n -1] 四.实验源程序 1. n=[0:1:29]; x=cos(6.3*pi*n/30)+cos(9.7*pi*n/30)+cos(15.3*pi*n/30);

数字信号处理MATLAB实验1

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=[1234],B=[345 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。 (2)用MATLAB实现以下序列。 a)x(n)=0.8n0≤n≤15 b)x(n)=e(0.2+3j)n0≤n≤15 c)x(n)=3cos(0.125πn+0.2π)+2sin(0.25πn+0.1π)0≤n≤15 (n)=x(n+16),绘出四个d)将c)中的x(n)扩展为以16为周期的函数x 16 周期。 (n)=x(n+10),绘出四个e)将c)中的x(n)扩展为以10为周期的函数x 10 周期。

(3)x(n)=[1,-1,3,5],产生并绘出下列序列的样本。 a)x 1(n)=2x(n+2)-x(n-1)-2x(n) b)∑=-=5 1k 2) k n (nx (n) x (4)绘出下列时间函数的图形,对x轴、y轴以及图形上方均须加上适当的标注。 a)x(t)=sin(2πt)0≤t≤10s b)x(t)=cos(100πt)sin(πt) 0≤t≤4s (5)编写函数stepshift(n0,n1,n2)实现u(n-n0),n1

数字信号处理习题集附答案)

第一章数字信号处理概述简答题: 1.在A/D变换之前和D/A变换之后都要让信号通过一个低通滤波器,它们分别起什么作用? 答:在A/D变化之前让信号通过一个低通滤波器,是为了限制信号的最高频率,使其满足当采样频率一定时,采样频率应大于等于信号最高频率2倍的条件。此滤波器亦称位“抗折叠”滤波器。 在D/A变换之后都要让信号通过一个低通滤波器,是为了滤除高频延拓谱,以便把抽样保持的阶梯形输出波平滑化,故友称之为“平滑”滤波器。 判断说明题: 2.模拟信号也可以与数字信号一样在计算机上进行数字信号处理,自己要增加一道采样的工序就可以了。()答:错。需要增加采样和量化两道工序。 3.一个模拟信号处理系统总可以转换成功能相同的数字系统,然后基于数字信号处理 理论,对信号进行等效的数字处理。() 答:受采样频率、有限字长效应的约束,与模拟信号处理系统完全等效的数字系统未必一定能找到。因此数字信号处理系统的分析方法是先对抽样信号及系统进行分析,再考虑幅度量化及实现过程中有限字

长所造成的影响。故离散时间信号和系统理论是数字信号处理的理论基础。 第二章 离散时间信号与系统分析基础 一、连续时间信号取样与取样定理 计算题: 1.过滤限带的模拟数据时,常采用数字滤波器,如图所示,图中T 表示采样周期(假设T 足够小,足以防止混迭效应),把从)()(t y t x 到的整个系统等效为一个模拟滤波器。 (a ) 如果kHz rad n h 101,8)(=π截止于,求整个系统的截止频率。 (b ) 对于kHz T 201=,重复(a )的计算。 解 (a )因为当0)(8=≥ω πωj e H rad 时,在数 — 模变换中 )(1)(1)(T j X T j X T e Y a a j ωω=Ω= 所以)(n h 得截止频率8πω=c 对应于模拟信号的角频率c Ω为 8 π = ΩT c 因此 Hz T f c c 625161 2==Ω= π

数字信号处理习题及答案

三、计算题 1、已知10),()(<<=a n u a n x n ,求)(n x 的Z 变换及收敛域。 (10分) 解:∑∑∞ =-∞ -∞=-= = )()(n n n n n n z a z n u a z X 1 111 )(-∞=--== ∑ az z a n n ||||a z > 2、设)()(n u a n x n = )1()()(1--=-n u ab n u b n h n n 求 )()()(n h n x n y *=。(10分) 解:[]a z z n x z X -=? =)()(, ||||a z > []b z a z b z a b z z n h z H --=---= ?=)()(, ||||b z > b z z z H z X z Y -= =)()()( , |||| b z > 其z 反变换为 [])()()()()(1n u b z Y n h n x n y n =?=*=- 3、写出图中流图的系统函数。(10分) 解:2 1)(--++=cz bz a z H 2 1124132)(----++= z z z z H 4、利用共轭对称性,可以用一次DFT 运算来计算两个实数序列的DFT ,因而可以减少计算量。设都是N 点实数序列,试用一次DFT 来计算它们各自的DFT : [])()(11k X n x DFT = []) ()(22k X n x DFT =(10分)。 解:先利用这两个序列构成一个复序列,即 )()()(21n jx n x n w +=

即 [][])()()()(21n jx n x DFT k W n w DFT +== []()[]n x jDFT n x DFT 21)(+= )()(21k jX k X += 又[])(Re )(1n w n x = 得 [])(})({Re )(1k W n w DFT k X ep == [] )())(()(2 1*k R k N W k W N N -+= 同样 [])(1 })({Im )(2k W j n w DFT k X op == [] )())(()(21*k R k N W k W j N N --= 所以用DFT 求出)(k W 后,再按以上公式即可求得)(1k X 与)(2k X 。 5、已知滤波器的单位脉冲响应为)(9.0)(5n R n h n =求出系统函数,并画出其直接型 结构。(10分) 解: x(n) 1-z 1-z 1-z 1-z 1 9.0 2 9.0 3 9.0 4 9.0 y(n) 6、略。 7、设模拟滤波器的系统函数为 31 11342)(2+-+=++=s s s s s H a 试利用冲激响应不变法,设计IIR 数字滤波器。(10分) 解 T T e z T e z T z H 31111)(-------=

数字信号处理基本知识点Matlab实现

数字信号处理(第二版) 绪论 1.4 MATLAB 在信号处理中的应用简介 MATLAB 是美国Mathworks 公司于1984年推出的一套高性能的数值计算和可视化软件,它集数值分析、矩阵运算、信号处理、系统仿真和图形显示于一体,从而被广泛地应用于科学计算、控制系统、信息处理等领域的分析、仿真和设计工作。 MATLAB 软件包括五大通用功能:数值计算功能(Numeric ),符号运算功能(Symbolic );数据可视化功能(Graphic ),数据图形文字统一处理功能(Notebook )和建模仿真可视化功能(Simulink )。该软件有三大特点:一是功能强大;二是界面友善、语言自然;三是开放性强。目前,Mathworks 公司已推出30多个应用工具箱。MA TLAB 在线性代数、矩阵分析、数值及优化、数理统计和随机信号分析、电路与系统、系统动力学、信号和图像处理、控制理论分析和系统设计、过程控制、建模和仿真、通信系统、以及财政金融等众多领域的理论研究和工程设计中得到了广泛应用。 2.10 离散时间信号与系统的Matlab 表示 2.10.1 离散时间信号的表示和运算 1、基本序列的Matlab 表示 单位采样序列 在MA TLAB 中,单位采样序列可以通过编写以下的DTimpulse .m 文件来实现,即 function y=DTimpulse (n) y=(n==0); %当参数为0时冲激为1,否则为0 调用该函数时n 必须为整数或整数向量。 单位阶跃序列 在MA TLAB 中,单位阶跃序列可以通过编写DTu .m 文件来实现,即 function y=DTu (n) y=n>=0; %当参数为非负时输出1 调用该函数时n 必须为整数或整数向量。 矩形序列 用MA TLAB 表示矩形序列可根据公式()()()N R n u n u n N =--并利用DTu 函数生成,即 function y=DTR(n,N) y=DTu(n)-DTu(n-N); 调用该函数时n 必须为整数或整数向量,N 必须为整数。 实指数序列 用MA TLAB 表示实指数序列()(),n x n a u n n N a R =∈∈,即

数字信号处理试题及参考答案

数字信号处理期末复习题 一、单项选择题(在每个小题的四个备选答案中选出一个正确答案,并将正确答案的号码写在题干后面的括号内,每小题1分,共20分) 1.要从抽样信号不失真恢复原连续信号,应满足下列条件的哪几条( ① )。 (Ⅰ)原信号为带限 (Ⅱ)抽样频率大于两倍信号谱的最高频率 (Ⅲ)抽样信号通过理想低通滤波器 ①.Ⅰ、Ⅱ②.Ⅱ、Ⅲ ③.Ⅰ、Ⅲ④.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ 2.在对连续信号均匀采样时,若采样角频率为Ωs,信号最高截止频率为Ωc,则折叠频率为( ④ )。 ①Ωs②.Ωc ③.Ωc/2④.Ωs/2 3.若一线性移不变系统当输入为x(n)=δ(n)时输出为y(n)=R3(n),则当输入为u(n)-u(n-2)时输出为( ② )。 ①.R3(n) ②.R2(n) ③.R3(n)+R3(n-1) ④.R2(n)-R2(n-1) 4.已知序列Z变换的收敛域为|z|>1,则该序列为( ② )。 ①.有限长序列②.右边序列 ③.左边序列④.双边序列 5.离散系统的差分方程为y(n)=x(n)+ay(n-1),则系统的频率响应( ③ )。 ①当|a|<1时,系统呈低通特性 ②.当|a|>1时,系统呈低通特性 ③.当0

6.序列x(n)=R5(n),其8点DFT记为X(k),k=0,1,…,7,则X(0)为( ④ )。 ①.2 ②.3 ③.4 ④.5 7.下列关于FFT的说法中错误的是( ① )。 ①.FFT是一种新的变换 ②.FFT是DFT的快速算法 ③.FFT基本上可以分成时间抽取法和频率抽取法两类 ④.基2 FFT要求序列的点数为2L(其中L为整数) 8.下列结构中不属于FIR滤波器基本结构的是( ③ )。 ①.横截型②.级联型 ③.并联型④.频率抽样型 9.已知某FIR滤波器单位抽样响应h(n)的长度为(M+1),则在下列不同特性的单位抽样响应中可以用来设计线性相位滤波器的是( ④ )。 ①.h[n]=-h[M-n] ②.h[n]=h[M+n] ③.h[n]=-h[M-n+1] ④.h[n]=h[M-n+1] 10.下列关于用冲激响应不变法设计IIR滤波器的说法中错误的是( ④ )。 ①.数字频率与模拟频率之间呈线性关系 ②.能将线性相位的模拟滤波器映射为一个线性相位的数字滤波器 ③.容易出现频率混叠效应 ④.可以用于设计高通和带阻滤波器 11.利用矩形窗函数法设计FIR滤波器时,在理想特性的不连续点附近形成的过滤带的宽度近似等于( ① )。 ①.窗函数幅度函数的主瓣宽度 ②.窗函数幅度函数的主瓣宽度的一半

南京理工大学数字信号处理matlab上机完美版

1.已知3阶椭圆IIR数字低通滤波器的性能指标为:通带截止频率0.4π,通带波纹为0.6dB,最小阻带衰减为32dB。设计一个6阶全通滤波器对其通带的群延时进行均衡。绘制低通滤波器和级联滤波器的群延时。 %Q1_solution %ellip(N,Ap,Ast,Wp) %N--->The order of the filter %Ap-->ripple in the passband %Ast->a stopband Rs dB down from the peak value in the passband %Wp-->the passband width [be,ae]=ellip(3,0.6,32,0.4); hellip=dfilt.df2(be,ae); f=0:0.001:0.4; g=grpdelay(hellip,f,2); g1=max(g)-g; [b,a,tau]=iirgrpdelay(6,f,[0 0.4],g1); hallpass=dfilt.df2(b,a); hoverall=cascade(hallpass,hellip); hFVT=fvtool([hellip,hoverall]); set(hFVT,'Filter',[hellip,hoverall]); legend(hFVT,'Lowpass Elliptic filter','Compensated filter'); clear; [num1,den1]=ellip(3,0.6,32,0.4); [GdH,w]=grpdelay(num1,den1,512); plot(w/pi,GdH); grid xlabel('\omega/\pi'); ylabel('Group delay, samples'); F=0:0.001:0.4; g=grpdelay(num1,den1,F,2); % Equalize the passband Gd=max(g)-g; % Design the allpass delay equalizer [num2,den2]=iirgrpdelay(6,F,[0,0.4],Gd); [GdA,w] = grpdelay(num2,den2,512); hold on; plot(w/pi,GdH+GdA,'r');

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