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数字信号处理课程设计MATLAB的使用

数字信号处理课程设计MATLAB的使用
数字信号处理课程设计MATLAB的使用

河北科技大学

课程设计报告

学生姓名:学号:

专业班级:电子信息工程

课程名称:数字信号处理及应用

X

课程设计成绩评定表

目录

设计二有噪声情况下信号幅度谱的研究 .......................................... - 2 -

一、设计目的 .................................................................................. - 2 -

二、设计任务与要求 ...................................................................... - 2 -

三、设计内容 .................................................................................. - 2 - 四.回答问题 .................................................................................. - 6 - 设计八用窗函数法设计FIR数字低通滤波器.................................... - 8 -

一、设计目的 .................................................................................. - 8 -

二、设计任务与要求 ...................................................................... - 8 -

三、设计原理推导与计算............................................................... - 8 -

四.实现方法(包括MATLAB算法原理等)................................... - 9 -

五、设计内容 ................................................................................ - 10 -

六、思考题简答 ............................................................................ - 17 - 设计体会 ........................................................................................... - 18 - 参考文献 ........................................................................................... - 18 -

设计二有噪声情况下信号幅度谱的研究

一、设计目的

1.了解并掌握白噪声的产生方法。

2.了解并掌握正弦信号及白噪声信号的相关函数求法。

二、设计任务与要求

1.仿真在正弦信号加白噪声情况下,求其幅度谱及相关函数。

2.用MATLAB语言编程来实现,在做课程设计前,应查阅信号去噪的相关理论知识,熟

悉MATLAB语言,独立编写程序。

三、设计内容

1.编写产生均匀分布白噪声序列的M函数文件drand.m 。

A=6;

x0=1;

M=255;

f=2;

N=100;

x0=1;M=255;

for k=1:N

x2=A*x0;

x1=mod (x2,M);

v1=x1/256;

v(:,k)=(v1-0.5)*f;

x0=x1;

v0=v1;

end

v2=v

k1=k;

%grapher

k=1:k1;

plot(k,v,k,v,'b');

xlabel('k');

ylabel('v');

title('(-1,+1)均匀分布的白噪声')

2. 编写计算序列x(n)的自相关序列的M函数文件dcor.m。(1)设定正选信号的频率为10HZ,抽样频率为100HZ;(2)设定N(0,0.25)高斯白噪声,及噪声功率为0.25W;(3)最后将噪声叠加到正弦信号上,观察其三者时域波形fs=100;

fc=10;

x=(0:1/fs:2);

n=201;

y1=sin(2*pi*fc*x);

a=0;b=0.5;%均值为a,方差为b^2

subplot(3,2,1);

plot(x,y1,'b');

title('y=sin(20pi*x)');

xlabel('x/20pi');

ylabel('y');

y2=a+b*randn(1,n);

subplot(3,2,2);

plot(x,y2,'b');

title('N(0,0.25)的高斯白噪声');

xlabel('x/20pi');

ylabel('y');

y=y1+y2;

subplot(3,2,3);

plot(x,y,'b');

title('叠加了高斯白噪声的sinx');

xlabel('x/20pi');

ylabel('y');

3.编写m程序文件,分析含噪信号的相关函数及功率密度谱。

首先对原正弦信号直接进行FFT,得出其频谱;其次求白噪声的自相关函数,随机序列自相关函数的无偏估计公式为:

(1)

1

^

1

()()()

N m

xx

n

r m x n x n m

N m

--

=

=+

-

∑01

m N

≤≤-

(2)

^^

()()

xx xx

r m r m

=-01

m N

<<-

FY=fft(y); %傅里叶变换得出频谱函数

FY1=fftshift(FY); %频谱校正

f=(0:200)*fs/n-fs/2;

subplot(3,2,4);

plot(f,abs(FY1),'b');

title('函数频谱图');

ylabel('F(jw)');

xlabel('w');

%求高斯白噪声的自相关函数

m=50;

i=-0.49:1/fs:0.49;

for j=1:m

R(j)=sum(y2(1:n-j-1).*y2(j:199),2)/(n-j);%无偏自相关函数的估计 Rx(49+j)=R(j);

Rx(51-j)=R(j);

end

subplot(3,2,5);

plot(i,Rx,'b');

title('白噪声自相关函数图');

ylabel('Rx');

xlabel('x');

Fy2=fft(Rx); %傅里叶变换得出白噪声功率谱函数Fy21=fftshift(Fy2); %功率谱校正

f=(0:98)*fs/99-fs/2;

subplot(3,2,6);

plot(f,abs(Fy21),'b');

axis([-50 50 -0.5 1]);

title('白噪声功率谱函数图');

ylabel('F(Rx)');

xlabel('w');

4.将2,3的m程序合并,得出如下图:

四.回答问题

(1)分析白噪声的特点,白噪声有哪些主要参数?如何调整随机序列的输出平均率和平均值? 白噪声是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。换句话说,此信号在各个频段上的功率是一样的。相对的,其他不具有这一性质的噪声信号被称为有色噪声。 理想的白噪声具有无限带宽,因而其能量是无限大,这在现实世界是不可能存在的。实际上,我们常常将有限带宽的平整讯号视为白噪音,因为这让我们在数学分析上更加方便。然而,白噪声在数学处理上比较方便,因此它是系统分析的有力工具。一般,只要一个噪声过程所具有的频谱宽度远远大于它所作用系统的带宽,并且在该带宽中其频谱密度基本上可以作为常数来考虑,就可以把它作为白噪声来处理。例如,热噪声和散弹噪声在很宽的频率范围内具有均匀的功率谱密度,通常可以认为它们是白噪声。白噪声的主要参数为均值和方差,其中方差代表其平均功率。

(2) 计算正弦信号的平均功率、功率密度谱和自相关函数?当截取的点数N 不为正弦信号周期的整数倍时,会有什么结果?

一个长L 的信号[]L x n 的PSD 的周期图估计是()()2

?L xx

s X f P f f L

=,这里()L X f 运用的是

matlab 里面的fft 的定义不带归一化系数,所以要除以L ,其中()[]1

2/0

s

L jfn f L L n X f x n e

π--==

∑实际对()L

X f 的计算可以只在有限的频率点上执行并且使用FFT 。大多数周期图法的应用

都计算N 点PSD 估计()()2

?L k xx k

s X f P f f L

=,,0,1,,1s

k kf f k N N

=

=- ,其中 ()[]1

2/0

L jkn N L k L n X f x n e π--==∑。

选择N 是大于L 的下一个2的幂次是明智的,要计算[]L k X f 我们直接对[]L x n 补零到长度为N 。假如L>N ,在计算[]L k X f 前,我们必须绕回[]L x n 模N 。 (3)设计中应当如何正确选择点数?

采样点数可以采用N= length(x);来取,x 是采样数据; 采样频率fs = 1/Ts 即采样时间的倒数,也就是采样信号中两个数据点的时间间隔的倒数; 采样频率一定时,采样点数越多越好,即采样时间越长越好,这样fs/N 就越小,频域的频率分辨率越大,FFT 结果就越准确,采样点数最好是2的整数次幂,可以加快FFT 运算。在实际应用时,由于受内存计算等的要求,采样点数满足FFT 计算的一定精度要求就行了,不必太多。补零可以使N 满足2的整数次幂,可以增加频谱谱线的光滑性,但不能太多。 ?

设计八 用窗函数法设计FIR 数字低通滤波器

一、设计目的

1. 熟悉设计线性相位数字滤波器的一般步骤。

2. 掌握用窗函数法设计FIR 数字滤波器的原理和方法。

3. 熟悉各种窗函数的作用以及各种窗函数对滤波特性的影响。

4. 学会根据指标要求选取合适的窗函数。

二、设计任务与要求

1. 学会计算滤波器各项性能指标及如何来满足给定的指标要求。

2. 用MATLAB 语言编程实现给定指标要求的滤波器的设计。

3. 熟悉MA TLAB 语言,独立编写程序。

4. 设计低通FIR 滤波器的指标:

通带最大波动

0.25,

p R dB =,0.2p ωπ

=

阻带最小衰减

50,

s A dB =,

0.3s ωπ=

三、设计原理推导与计算

如果所希望的滤波器的理想的频率响应函数为()ωj d e H ,则其对应的单位脉冲响应为

()()

ωπ

ωωπ

π

d e e H n h j j d d ?-

=

21 (4.1)

窗函数设计法的基本原理是设计设计低通FIR 数字滤波器时,一般以理想低通滤波特性为逼近函数()

ωj e H ,即

()

?????≤<≤=-π

ωωωωωαω

c c j j

d ,,

e e H 0

matlab课程教学设计(简单计算器的设计)

matlab课程设计报告 题目简易计算器的设计 学院电子信息工程学院 专业电子信息 学生姓名和学号 指导教师

一、选题目的及意义 GUI的广泛应用是当今计算机发展的重大成就之一,它极大地方便了非专业用户的使用。人们从此不再需要死记硬背大量的命令,取而代之的是可以通过窗口、菜单、按键等方式来方便地进行操作,而在matlab有很简单的gui设计工具,我们可以通过这个工具轻松地构建我们想要的程序,从而实现与用户的信息交互。本次课程设计是使用了matlab中的guide生成了简单的计算器程序。 二、源代码 function varargout = Calculator(varargin) %Simple Calculator %@Anhui University % Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1; gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ... 'gui_Singleton', gui_Singleton, ... 'gui_OpeningFcn', @Calculator_OpeningFcn, ... 'gui_OutputFcn', @Calculator_OutputFcn, ... 'gui_LayoutFcn', [] , ... 'gui_Callback', []); if nargin && ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else

matlab课程设计题目

课题一: 连续时间信号和系统时域分析及MATLAB实现 课题要求: 深入研究连续时间信号和系统时域分析的理论知识。利用MATLAB强大的图形处理功能、符号运算功能以及数值计算功能,实现连续时间信号和系统时域分析的仿真波形。 课题内容: 一、用MATLAB实现常用连续时间信号的时域波形(通过改变参数,分析其时域特性)。 1、单位阶跃信号, 2、单位冲激信号, 3、正弦信号, 4、实指数信号, 5、虚指数信号, 6、复指数信号。 二、用MATLAB实现信号的时域运算 1、相加, 2、相乘, 3、数乘, 4、微分, 5、积分 三、用MATLAB实现信号的时域变换(参数变化,分析波形变化) 1、反转, 2、使移(超时,延时), 3、展缩, 4、倒相, 5、综合变化 四、用MATLAB实现信号简单的时域分解 1、信号的交直流分解, 2、信号的奇偶分解 五、用MATLAB实现连续时间系统的卷积积分的仿真波形 给出几个典型例子,对每个例子,要求画出对应波形。 六、用MATLAB实现连续时间系统的冲激响应、阶跃响应的仿真波形。 给出几个典型例子,四种调用格式。 七、利用MATLAB实现连续时间系统对正弦信号、实指数信号的零状态响应的仿真波形。 给出几个典型例子,要求可以改变激励的参数,分析波形的变化。 课题二: 离散时间信号和系统时域分析及MATLAB实现。 课题要求: 深入研究离散时间信号和系统时域分析的理论知识。利用MATLAB强大的图

形处理功能、符号运算功能以及数值计算功能,实现离散时间信号和系统时域分析的仿真波形。 课题内容: 一、用MATLAB绘制常用信号的时域波形(通过改变参数分析其时域特性) 1、单位序列, 2、单位阶跃序列, 3、正弦序列, 4、离散时间实指数序列, 5、离散时间虚指数序列, 6、离散时间复指数序列。 二、用MATLAB实现信号的时域运算 1、相加, 2、相乘, 3、数乘。 三、用MATLAB实现信号的时域变换(参数变化,分析波形的变化) 1、反转, 2、时移(超时,延时), 3、展缩, 4、倒相。 四、用MATLAB实现离散时间系统卷积和仿真波形 给出几个典型例子,对每个例子要求画出e(k),h(k),e(i),h(i),h(-i),Rzs(k)波形。 五、用MATLAB实现离散时间系统的单位响应,阶跃响应的仿真波形 给出几个典型例子,四中调用格式。 六、用MATLAB实现离散时间系统对实指数序列信号的零状态响应的仿真波形 给出几个典型例子,要求可以改变激励的参数,分析波形的变化。 课题三: 连续时间信号傅里叶级数分析及MATLAB实现。 课题要求: 深入研究连续时间信号傅里叶级数分析的理论知识,利用MATLAB强大的图形处理功能,符号运算功能以及数值计算功能,实现连续时间周期信号频域分析的仿真波形。 课题内容: 一、用MATLAB实现周期信号的傅里叶级数分解与综合 以周期矩形波信号为例,绘出包含不同谐波次数的合成波形,观察合成波形与原矩形 波形之间的关系及吉布斯现象。

数字信号处理课程设计报告

抽样定理的应用 摘要 抽样定理表示为若频带宽度有限的,要从抽样信号中无失真地恢复原信号,抽样频率应大于2倍信号最高频率。抽样频率小于2倍频谱最高频率时,信号的频谱有混叠。抽样频率大于2倍频谱最高频率时,信号的频谱无混叠。 语音信号处理是研究用数字信号处理技术和语音学知识对语音 信号进行处理的新兴学科,是目前发展最为迅速的学科之一,通过语音传递信息是人类最重要,最有效,最常用和最方便的交换信息手段,所以对其的研究更显得尤为重要。 Matlab语言是一种数据分析和处理功能十分强大的计算机应用 软件,它可以将声音文件变换成离散的数据文件,然后用起强大的矩阵运算能力处理数据。这为我们的本次设计提供了强大并良好的环境! 本设计要求通过利用matlab对模拟信号和语音信号进行抽样,通过傅里叶变换转换到频域,观察波形并进行分析。 关键词:抽样Matlab

目录 一、设计目的: (2) 二、设计原理: (2) 1、抽样定理 (2) 2、MATLAB简介 (2) 3、语音信号 (3) 4、Stem函数绘图 (3) 三、设计内容: (4) 1、已知g1(t)=cos(6πt),g2(t)=cos(14πt),g3(t)=cos(26πt),以抽样频率 fsam=10Hz对上述三个信号进行抽样。在同一张图上画出g1(t),g2(t),g3(t)及其抽样点,对所得结果进行讨论。 (4) 2、选取三段不同的语音信号,并选取适合的同一抽样频率对其进 行抽样,画出抽样前后的图形,并进行比较,播放抽样前后的语音。 (6) 3、选取合适的点数,对抽样后的三段语音信号分别做DFT,画图 并比较。 (10) 四、总结 (12) 五、参考文献 (13)

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')

MATLAB课程设计报告

华东交通大学MATLAB程序设计报告书 课题名称:基于MATLAB的粒子群优化算法的实现 姓名: 学号:20160280800014 专业:控制科学与工程 2016年 11月 20日

基于MATLAB的粒子群优化算法的实现 一、课程选题目的 本次课程设计的课题为《基于MATLAB的粒子群优化算法的实现》,主要为学会运用MATLAB对实际算法编程,加深对粒子群优化算法的理解,并为今后熟练使用MA TLAB进行系统的分析仿真和设计奠定基础。数值计算分析可以帮助更深入地理解理论知识,并为将来使用MA TLAB进行各领域数值分析分析和实际应用打下基础。 此次课程主要是为了进一步熟悉对MATLAB软件的使用,以及学会利用MA TLAB对数值运算这种实际问题进行处理,将理论应用于实际,加深对它的理解。 二、粒子群优化算法原理 优化是科学研究、工程技术和经济管理等领域的重要研究工具。它所研究的问题是讨论在众多的方案中寻找最优方案。例如,工程设计中怎样选择设计参数,使设计方案既满足设计要求又能降低成本;资源分配中,怎样分配有限资源,使分配方案既能满足各方面的基本要求,又能获得好的经济效益。在人类活动的各个领域中,诸如此类,不胜枚举。优化这一技术,正是为这些问题的解决,提供理论基础和求解方法,它是一门应用广泛、实用性很强的科学。近十余年来,粒子群优化算法作为群体智能算法的一个重要分支得到了广泛深入的研究,在路径规划等许多领域都有应用。 2.1 粒子群优化算法的起源 粒子群优化(PSO)算法是由Kennedy和Eberhart于1995年用计算机模拟鸟群觅食这一简单的社会行为时,受到启发,简化之后而提出的。 设想这样一个场景:一群鸟随机的分布在一个区域中,在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在哪里。但是他们知道当前的位置离食物还有多远。那么找到食物的最优策略是什么呢。最简单有效的方法就是追寻自己视野中目前离食物最近的鸟。如果把食物当作最优点,而把鸟离食物的距离当作函数的适应度,那么鸟寻觅食物的过程就可以当作一个函数寻优的过程。鱼群和鸟群的社会行为一直引起科学家的兴趣。他们以特殊的方式移动、同步,不会相互碰撞,整体行为看上去非常优美。生物学家CargiReynolds提出了一个非常有影响的鸟群聚集模型。在他的模拟模型boids中,每一个个体遵循:避免与邻域个体相冲撞、匹配邻域个体的速度、试图飞向感知到的鸟群中心这三条规则形成简单的非集中控制算法驱动鸟群的聚集,在一系列模拟实验中突现出了非常接近现实鸟群聚集行为的现象。该结果显示了在空中回旋的鸟组成轮廓清晰的群体,以及遇到障碍物时鸟群的分裂和再度汇合过程。由此受到启发,经过简化提出了粒子群优化算法。 2.2粒子群优化算法的原理 在粒子群优化算法中,每个优化问题的潜在解都是搜索空间中的一只鸟,称之为“粒子”。所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值,每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。优化开始时先初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解。在每一次迭代中,粒子通过跟踪两个极值来更新自己。第一个极值就是整个种群目前找到的最优解。这个极值是全局极值。另外也可以不用整个种群而只是用其中一部分作为粒子的邻居,那么在所有邻居中的极值就是局部极值。第二个极值是粒子本身所找到的最优解,称为个体极值。这是因为粒子仅仅通过跟踪全局极值或者局部极值来更新位置,不可能总是获得较好的解。这样在优化过程中,粒子在追随全局极值或局部极值的同时追随个体极值则圆满的解决了这个问题。这就是粒子群优化

MATLAB课设报告

课程设计任务书 学生姓名:董航专业班级:电信1006班 指导教师:阙大顺,李景松工作单位:信息工程学院 课程设计名称:Matlab应用课程设计 课程设计题目:Matlab运算与应用设计5 初始条件: 1.Matlab6.5以上版本软件; 2.课程设计辅导资料:“Matlab语言基础及使用入门”、“Matlab及在电子信息课程中的应 用”、线性代数及相关书籍等; 3.先修课程:高等数学、线性代数、电路、Matlab应用实践及信号处理类相关课程等。 要求完成的主要任务:(包括课程设计工作量及其技术要求,以及说明书撰写等具体要求) 1.课程设计内容:根据指导老师给定的7套题目,按规定选择其中1套完成; 2.本课程设计统一技术要求:研读辅导资料对应章节,对选定的设计题目进行理论分析, 针对具体设计部分的原理分析、建模、必要的推导和可行性分析,画出程序设计框图,编写程序代码(含注释),上机调试运行程序,记录实验结果(含计算结果和图表),并对实验结果进行分析和总结。具体设计要求包括: ①初步了解Matlab、熟悉Matlab界面、进行简单操作; ②MATLAB的数值计算:创建矩阵矩阵运算、多项式运算、线性方程组、数值统计; ③基本绘图函数:plot, plot3, mesh, surf等,要求掌握以上绘图函数的用法、简单图形 标注、简单颜色设定等; ④使用文本编辑器编辑m文件,函数调用; ⑤能进行简单的信号处理Matlab编程; ⑥按要求参加课程设计实验演示和答辩等。 3.课程设计说明书按学校“课程设计工作规范”中的“统一书写格式”撰写,具体包括: ①目录; ②与设计题目相关的理论分析、归纳和总结; ③与设计内容相关的原理分析、建模、推导、可行性分析; ④程序设计框图、程序代码(含注释)、程序运行结果和图表、实验结果分析和总结; ⑤课程设计的心得体会(至少500字); ⑥参考文献(不少于5篇); ⑦其它必要内容等。 时间安排:1.5周(分散进行) 参考文献: [1](美)穆尔,高会生,刘童娜,李聪聪.MA TLAB实用教程(第二版) . 电子工业出版社,2010. [2]王正林,刘明.精通MATLAB(升级版) .电子工业出版社,2011. [3]陈杰. MA TLAB宝典(第3版) . 电子工业出版社,2011. [4]刘保柱,苏彦华,张宏林. MATLAB 7.0从入门到精通(修订版) . 人民邮电出版社,2010. 指导教师签名:年月日 系主任(或责任教师)签名:年月日

数字信号处理课设+语音信号的数字滤波

语音信号的数字滤波 ——利用双线性变换法实现IIR数字滤波器的设计一.课程设计的目的 通过对常用数字滤波器的设计和实现,掌握数字信号处理的工作原理及设计方法;熟悉用双线性变换法设计 IIR 数字滤波器的原理与方法,掌握利用数字滤波器对信号进行滤波的方法,掌握数字滤波器的计算机仿真方法,并能够对设计结果加以分析。 二.设计方案论证 1.IIR数字滤波器设计方法 IIR数字滤波器是一种离散时间系统,其系统函数为 假设M≤N,当M>N时,系统函数可以看作一个IIR的子系统和一个(M-N)的FIR子系统的级联。IIR数字滤波器的设计实际上是求解滤波器的系数和,它 是数学上的一种逼近问题,即在规定意义上(通常采用最小均方误差准则)去逼近系统的特性。如果在S平面上去逼近,就得到模拟滤波器;如果在z平面上去逼近,就得到数字滤波器。 2.用双线性变换法设计IIR数字滤波器 脉冲响应不变法的主要缺点是产生频率响应的混叠失真。这是因为从S平面到Z平面是多值的映射关系所造成的。为了克服这一缺点,可以采用非线性频率压缩方法,将整个频率轴上的频率范围压缩到-π/T~π/T之间,再用z=e sT转换 平面的-π/T~π到Z平面上。也就是说,第一步先将整个S平面压缩映射到S 1 /T一条横带里;第二步再通过标准变换关系z=e s1T将此横带变换到整个Z平面上去。这样就使S平面与Z平面建立了一一对应的单值关系,消除了多值变换性,也就消除了频谱混叠现象,映射关系如图1所示。 图1双线性变换的映射关系 为了将S平面的整个虚轴jΩ压缩到S1平面jΩ1轴上的-π/T到π/T段上,可以通过以下的正切变换实现

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:

Matlab课程设计报告

自控系统仿真软件课程设计报告 MATLAB 设计题目:牛顿摆球 姓名: 学号: 院系: 班级:1203 指导教师: 2014年12月20日

一.课程设计目的 1、熟悉课程设计的基本流程; 2、掌握MATLAB语法结构及调试方法; 3、熟悉MATLAB函数调用,熟练二维画图; 4、掌握MATLAB语言在控制方面的运用; 5、学会用MATLAB进行基本仿真; 6、掌握MATLAB编程技巧,提高编程水平。 二.系统分析 1.题目的描述: (1)牛顿摆球原理描述 五个质量相同的球体由吊绳固定,彼此紧密排列。当摆动最右侧的球并在回摆时碰撞紧密排列的另外四个球,最左边的球将被弹出,并仅有最左边的球被弹出。当然此过程也是可逆的,当摆动最左侧的球撞击其它球时,最右侧的球会被弹出。当最右侧的两个球同时摆动并撞击其他球时,最左侧的两个球会被弹出。同理相反方向同样可行,并适用于更多的球。 为了更接近现实,在这里我将考虑重力及空气阻力的影响,摆球将不会永无止境的运动下去,由于外界因素的影响,摆球运动一段时间后将回归静止状态。(2)通过MATLAB动画程序制作软件,实现下述过程 当运行程序时,把最右边的小球拉到一定的高度放下,让其碰撞其余四个小球,仅让最左边的小球被弹出,当最左边小球回摆碰撞其它球时,最右边小球又被弹出,如此循环。由于是非理想条件下,摆球的摆动幅度会随摆动次数的增加越来越小,直到静止。 时间停顿两秒,把右边两小球一起拉到一定高度放下,让其碰撞其余三个球,同样仅让左边两球被弹出,当球回摆再次碰撞时,最右边两球又被同时弹出,如此循环,因为外界因素的影响,最终五个球都会静止下来。 (3)整个实验看似简单,但要在MATLAB上完成这样一个动画过程,还是需要下点功夫,克服困难的。经过自己的努力,终于实现了整个过程,这也是一种不小的收获。 2.设计要求: (1)能够实现有阻尼摆动,即摆幅随摆动次数增加越来越小,直到静止。(2)能够让摆球弧线摆动。 三.系统设计 1.系统设计过程 (1)通过函数axis建立坐标系 (2)在坐标系范围内通过函数line画各个支架 (3)通过函数title添加标题“动量守恒实验”、函数text添加标注“牛顿摆球” (4)通过函数line画出五个球,并设定其初始位置,颜色,大小,线条的擦拭方式

数字信号处理课设共18页文档

数字信号处理课程设计 姓名:刘倩 学号:201014407 专业:信息与计算科学 实验一:常见离散信号产生和实现 一、实验目的: 1、加深对常用离散信号的理解; 2、掌握matlab 中一些基本函数的建立方法。 二、实验原理: 1.单位抽样序列 在MATLAB 中可以利用zeros()函数实现。 如果)(n δ在时间轴上延迟了k 个单位,得到)(k n -δ即: 2.单位阶越序列 在MATLAB 中可以利用ones()函数实现。 3.正弦序列 在MATLAB 中 4.复指数序列 在MATLAB 中 5.指数序列 在MATLAB 中

实验内容:由周期为10的正弦函数生成周期为20的余弦函数。 实验代码: n=0:30; y=sin(0.2*pi*n+pi/2); y1=sin(0.1*pi*n+pi/2); subplot(121) stem(n,y); xlabel ('时间序列n');ylabel('振幅');title('正弦函数序列y=sin(0.2*pi*n+pi/2)'); subplot(122) stem(n,y1); xlabel ('时间序列n');ylabel('振幅'); title('正弦函数序列y=sin(0.2*pi*n+pi/2)'); 实验结果: 实验二:离散系统的时域分析 实验目的:加深对离散系统的差分方程、冲激响应和卷积分析方法的理解。实验原理:离散系统 其输入、输出关系可用以下差分方程描述: 输入信号分解为冲激信号, 记系统单位冲激响应 则系统响应为如下的卷积计算式:

当N k d k ,...2,1,0==时,h[n]是有限长度的(n :[0,M]),称系统为FIR 系统;反之,称系统为IIR 系统。 在MATLAB 中,可以用函数y=filter(p,d,x)实现差分方程的仿真,也可以用函数 y=conv(x,h)计算卷积,用y=impz(p,d,N)求系统的冲激响应。 实验内容:用MATLAB 计算全解 当n>=0时,求用系数差分方程y[n]+y[n-1]-6y[n-2]=x[n]描述的一个离散时间系统对阶跃输入x[n]=8μ[n]的全解。 实验代码: n=0:7; >> [y,sf]=filter(1,[1 1 -6],8*ones(1,8),[-7 6]); >> y1(n+1)=-1.8*(-3).^n+4.8*(2).^n-2; >> subplot(121) >> stem(n,y); >> title('由fliter 函数计算结果'); >> subplot(122) >> stem(n,y1); >> title('准确结果'); 实验结果: 结果分析:有图可得由fliter 函数得出的结果与计算出的准确结果完全一致。 实验三FFT 算法的应用

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

matlab课程设计题目全

Matalab课后作业 学院:电气信息工程及其自动化 班级: 学号: 姓名: 完成日期: 2012年12月23日

1、 matlab 软件主要功能是什么?电气工程及其自动化专业本科生主要用到哪 些工具箱,各有什么功能? 答:(1)主要功能:工业研究与开发; 数学教学,特别是线性代数;数值分析和科学计算方面的教学与研究;电子学、控制理论和物理学等工程和科学学科方面的教学与研究; 经济学、化学和生物学等计算问题的所有其他领域中的教学与研究;符号计算功能;优化工具;数据分析和可视化功能;“活”笔记本功能;工具箱;非线性动态系统建模和仿真功能。 (2)常用工具箱: (a ) MATLAB 主工具箱:扩充matlab 的数值计算、符号运算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能。 (b )符号数学工具箱:符号表达式、符号矩阵的创建;符号可变精度求解;因式分解、展开和简化;符号代数方程求解;符号微积分;符号微分方程。 (c ) SIMULINK 仿真工具箱: Simulink 是用于动态系统和嵌入式系统的多领域仿真和基于模型的设计工具。对各种时变系统,包括通讯、控制、信号处理、视频处理和图像处理系统,Simulink 提供了交互式图形化环境和可定制模块库来对其进行设计、仿真、执行和测试。 (d )信号处理工具箱:数字和模拟滤波器设计、应用及仿真;谱分析和估计;FFT 、DCT 等 变换;参数化模型。 (e )控制系统工具箱:连续系统设计和离散系统设计;状态空间和传递函数以及模型转换;时域响应(脉冲响应、阶跃响应、斜坡响应);频域响应(Bode 图、Nyquist 图);根轨迹、极点配置。 2、设y=23e t 4-sin(43t+3 ),要求以0.01秒为间隔,求出y 的151个点,并求出其导数的值和曲线。 程序如下: clc clear x=0:0.01:1.5; y=sqrt(3)/2*exp(-4*x).*sin(4*sqrt(3)*x+pi/3); y1=diff(y); subplot(2,1,1) plot(x,y) subplot(2,1,2) plot(x(1:150),y1) 曲线如下图所示:

matlab课程设计拟定题目

第一类:单位转换 1.长度单位换算的设计与实现 2.面积单位换算的设计与实现 3.体积单位换算的设计与实现 4.容积单位换算的设计与实现 5.质量单位换算的设计与实现 6.时间单位换算的设计与实现 7.温度单位换算的设计与实现 7.压强单位换算的设计与实现 8.角度单位换算的设计与实现 8.功率单位换算的设计与实现 第二类:曲线绘制 1.直线的自动绘制和相关计算 2.椭圆的自动绘制和相关计算 3.双曲线的自动绘制和相关计算 4.抛物线的自动绘制和相关计算 5.心脏线的自动绘制和相关计算 6.渐开线的自动绘制和相关计算 7.滚圆线的自动绘制和相关计算 8.三叶玫瑰线的自动绘制和相关计算9.四叶玫瑰线的自动绘制和相关计 10.阿基米德螺线的自动绘制和相关计算第三类:曲面绘制 1.球面的自动绘制和相关计算 2.椭球面的自动绘制和相关计算 3.单叶双曲面的自动绘制和相关计算 4.双叶双曲面的自动绘制和相关计算 5.抛物面的自动绘制和相关计算 6.双曲抛物面的自动绘制和相关计算 7.双曲柱面的自动绘制和相关计算 8.椭圆柱面的自动绘制和相关计算 9.抛物柱面的自动绘制和相关计算 10.圆锥面的自动绘制和相关计算 第四类:线性回归 1.男士身高体重相关计算经验公式 2.女士身高体重相关计算经验公式 3.男士胖瘦等级的确定 4.女士胖瘦等级的确定 5.男士身高脚长相关计算经验公式 6.女士身高脚长相关计算经验公式 7.父子身高相关性研究 8.母子身高相关性研究 9.父女身高相关性研究 10.母女身高相关性研究 第五类:学习成绩 1.期末总评自动计算的设计与实现 2.成绩等级自动评定的设计与实现 3.成绩分段自动统计的设计与实现 4.成绩分布折线自动绘制的设计与实现 5.成绩自动统计分析的设计与实现 6.试卷分布自动分析的设计与实现 7.试卷难度自动分析的设计与实现 8.考试成绩名次自动生成的设计与实现

数字信号处理课程规划报告

数字信号处理课程设计报告《应用Matlab对信号进行频谱分析及滤波》 专业: 班级: 姓名: 指导老师: 二0 0五年一月一日

目录 设计过程步骤() 2.1 语音信号的采集() 2.2 语音信号的频谱分析() 2.3 设计数字滤波器和画出其频谱响应() 2.4 用滤波器对信号进行滤波() 2.5滤波器分析后的语音信号的波形及频谱() ●心得和经验()

设计过程步骤 2.1 语音信号的采集 我们利用Windows下的录音机,录制了一段开枪发出的声音,时间在1 s内。接着在C盘保存为WAV格式,然后在Matlab软件平台下.利用函数wavread对语音信号进行采样,并记录下了采样频率和采样点数,在这里我们还通过函数sound引入听到采样后自己所录的一段声音。通过wavread函数和sound的使用,我们完成了本次课程设计的第一步。其程序如下: [x,fs,bite]=wavread('c:\alsndmgr.wav',[1000 20000]); sound(x,fs,bite); 2.2 语音信号的频谱分析 首先我们画出语音信号的时域波形;然后对语音信号进行频谱分析,在Matlab中,我们利用函数fft对信号进行快速傅里叶变换,得到信号的频谱特性性。到此,我们完成了课程实际的第二部。 其程序如下: n=1024; subplot(2,1,1); y=plot(x(50:n/4)); grid on ; title('时域信号') X=fft(x,256); subplot(2,1,2); plot(abs(fft(X))); grid on ; title('频域信号'); 运行程序得到的图形:

MATLAB课程设计报告图像处理

一.课程设计相关知识综述...................................................................... 1.1 研究目的及意义 (3) 1.2 数字图像处理研究的内容........................................................... 1.3 MATLAB 软件的介绍.................................................................. 1.3.1 MATLAB 语言的特点......................................................... 1.3.2 MATLAB 图像文件格式.................................................... 1.3.3 MATLAB 图像处理工具箱简介........................................ 1.3.4 MATLAB 中的图像类型.................................................... 1.3.5 MATLAB 的主要应用........................................................ 1.4 函数介绍........................................................................................ 二.课程设计内容和要求........................................................................... 2.1 主要研究内容................................................................................ 2.2 具体要求....................................................................................... 2.3 预期达到的目标........................................................................... 三.设计过程............................................................................................... 3.1 设计方案及步骤............................................................................ 3.2 程序清单及注释........................................................................... 3.3 实验结果........................................................................................ 四.团队情况................................................................................................ 五.总结....................................................................................................... 六.参考文献............................................................................................... 一.课程设计相关知识综述. 1.1研究目的及意义

数字信号处理课程设计

数字信号处理 课 程 设 计 院系:电子信息与电气工程学院 专业:电子信息工程专业 班级:电信班 姓名: 学号: 组员:

摘要 滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位,FIR数字滤波器和IIR 滤波器是滤波器设计的重要组成部分。利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现,综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。通过理论推导得出相应结论,再利用 MATLAB 作为编程工具进行计算机实现。在设计实现的过程中,使用窗函数法来设计FIR数字滤波器,用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器,并利用MATLAB 作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析,可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器,过程简单方便,结果的各项性能指标均达到指定要求。 关键词数字滤波器 MATLAB 窗函数法巴特沃斯

目录 摘要 (1) 1 引言 (1) 1.1课程设计目的 (1) 1.2 课程设计内容及要求 (1) 1.3课程设计设备及平台 (1) 1.3.1 数字滤波器的简介及发展 (1) 1.3.2 MATLAB软件简介 (2) 2 课程设计原理及流程 (4) 3.课程设计原理过程 (4) 3.1 语音信号的采集 (4) 3.2 语音信号的时频分析 (5) 3.3合成后语音加噪声处理 (7) 3.3.1 噪声信号的时频分析 (7) 3.3.2 混合信号的时频分析 (8) 3.4滤波器设计及消噪处理 (10) 3.4.1 设计IIR和FIR数字滤波器 (10) 3.4.2 合成后语音信号的消噪处理 (13) 3.4.3 比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (13) 3.4.4回放语音信号 (15) 3.5结果分析 (15) 4 结束语 (15) 5 参考文献 (16)

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

MATLAB课程设计实验体会

课程设计实验体会 学生姓名:李祥胜 学生学号:20120704 专业班级:光信息科学与技术 指导老师:miss Chen 学院:信息工程学院 题目: MATLAB学期实验总结

MATLAB概念及介绍 MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室)。是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式,代表了当今国际科学计算软件的先进水平。 MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。 MATLAB集成环境主要包括五个部分:MATLAB语言、MATLAB工作环境、句柄图形、MATLAB数学函数库和数学建模、小波分析、MATLAB API(App lication Program Interface)。MATLAB语言是以数组为基本数据单位,包括控制流程语句、函数、数据结构、输人输出及面向对象等特点的高级语言。利用SIMULINK对系统进行仿真与分析,在进入虚拟实验环境后,不需要书写代码,只需使用鼠标拖动库中的功能模块并将它们连接起来,再按照实验要求修改各元器件的参数。通过虚拟实验环境建立实验仿真电路模型,可使一些枯燥的电路变得有趣味,复杂的波形变得形象生动,使得各种复杂的能量转换过程比较直观地呈现。 1.1、MATLAB语言特点及优势 1.1.1、语言特点 MATLAB被称为第四代计算机语言,利用其丰富的函数资源,使编程人员从繁琐的程序代码中解放出来。MATLAB的最突出的特点就是简洁。MATLAB用更直观的、符合人们思维习惯的代码,代替了C和FORTRAN语言的冗长代码。MATLAB 给用户带来的是最直观、最简洁的程序开发环境。以下简单介绍一下MATLAB的主要特点。 (1)语言简洁紧凑,使用方便灵活,库函数极其丰富。MATLAB程序书写形式自由,利用其丰富的库函数避开繁杂的子程序编程任务,压缩了一切不必要的编程工作。由于库函数都由本领域的专家编写,用户不必担心函数的可靠性。 (2)运算符丰富。由于MATLAB是用C语言编写的,MATLAB提供了和C语言几乎一样多的运算符,灵活使用MATLAB的运算符将使程序变得极为简短,具体运算符见附表。 (3)MATLAB既具有结构化的控制语句(如for循环、while循环、break语句和if语句),又有面向对象编程的特性。 (4)语法限制不严格,程序设计自由度大。例如,在MATLAB里,用户无需对矩阵预定义就可使用。 (5)程序的可移植性很好,基本上不做修改就可以在各种型号的计算机和操作系统上运行。

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