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信号系统及系统响应Matlab1解读

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信号系统及系统响应解读

实验报告 实验题目:信号系统及系统响应 所属课程:数字信号处理 班级:信息10 姓名: 学号:

一、实验目的 1、熟悉理想采样的性质,了解信号采样前后的频谱变化,加深对采样定理的理解。 2、熟悉离散信号和系统的时域特性; 3、熟悉线性卷积的计算编程方法;利用卷积的方法,观察、分析系统响应的时域特性。 4、掌握序列傅氏变换的计算实现方法,利用序列的傅氏变换离散信号、系统及系统响应做频域分析。 二、实验原理 (一)连续时间信号的采样 对一个连续时间信号进行理想采样的过程可以表示为该信号的一个周期冲击脉冲的乘积,即 ()()()a a x t x t M t ∧ = (1-1) 其中()a x t ∧ 是连续信号()a x t 的理想采样,()M t 是周期冲激脉冲 ()()M t t nT δ+∞ -∞ =-∑ (1-2) 理想信号的傅里叶变换为:1()[()]a a s m X j X j m T +∞ ∧ =-∞ Ω=Ω-Ω∑ (1-3) (二)有限长序分析 一般来说,在计算机上不可能,也不必要处理连续的曲线()j X e ω ,通常我们只要观察。分析()j X e ω 在某些频率点上的值。对于长度为N 的有限长序列一般只需要在0 2π之间 均匀的取M 个频率点。 (三)信号卷积 一个线性时不变离散系统的响应y(n)可以用它的单位冲激响应h(n 和输入信号x(n)的卷积来表示: ()() ()()(m y n x n h n x m h n m +∞ =-∞ =*=-∑ (1-4) 根据傅里叶变换和Z 变换的性质,与其对应应该有: ()()()Y z X z H z = (1-5) ()()()j j j Y e X e H e ωωω= (1-6) 式(1-3)可知通过对两个序列的移位、相乘、累加计算信号响应;而由式(1-6)可知卷积运算也可以在频域上用乘积实现。 三、实验内容及步结果 1、分析理想采样信号序列的特性。 产生理想采样信号序列()a x t ,使A=444.128,α=,0Ω=。当频率

信号的频谱分析及MATLAB实现

第23卷第3期湖南理工学院学报(自然科学版)Vol.23 No.3 2010年9月 Journal of Hunan Institute of Science and Technology (Natural Sciences) Sep. 2010信号的频谱分析及MATLAB实现 张登奇, 杨慧银 (湖南理工学院信息与通信工程学院, 湖南岳阳 414006) 摘 要: DFT是在时域和频域上都已离散的傅里叶变换, 适于数值计算且有快速算法, 是利用计算机实现信号频谱分析的常用数学工具. 文章介绍了利用DFT分析信号频谱的基本流程, 重点阐述了频谱分析过程中误差形成的原因及减小分析误差的主要措施, 实例列举了MATLAB环境下频谱分析的实现程序. 通过与理论分析的对比, 解释了利用DFT分析信号频谱时存在的频谱混叠、频谱泄漏及栅栏效应, 并提出了相应的改进方法. 关键词: MA TLAB; 频谱分析; 离散傅里叶变换; 频谱混叠; 频谱泄漏; 栅栏效应 中图分类号: TN911.6 文献标识码: A 文章编号: 1672-5298(2010)03-0029-05 Analysis of Signal Spectrum and Realization Based on MATLAB ZHANG Deng-qi, YANG Hui-yin (College of Information and Communication Engineering, Hunan Institute of Science and Technology, Yueyang 414006, China) Abstract:DFT is a Fourier Transform which is discrete both in time-domain and frequency-domain, it fits numerical calculation and has fast algorithm, so it is a common mathematical tool which can realize signal spectrum analysis with computer. This paper introduces the basic process of signal spectrum analysis with DFT, emphasizes the causes of error producing in spectrum analysis process and the main ways to decrease the analysis error, and lists the programs of spectrum analysis based on MATLAB. Through the comparison with the theory analysis, the problems of spectrum aliasing, spectrum leakage and picket fence effect are explained when using DFT to analyze signal spectrum, and the corresponding solution is presented. Key words:MATLAB; spectrum analysis; DFT; spectrum aliasing; spectrum leakage; picket fence effect 引言 信号的频谱分析就是利用傅里叶分析的方法, 求出与时域描述相对应的频域描述, 从中找出信号频谱的变化规律, 以达到特征提取的目的[1]. 不同信号的傅里叶分析理论与方法, 在有关专业书中都有介绍, 但实际的待分析信号一般没有解析式, 直接利用公式进行傅里叶分析非常困难. DFT是一种时域和频域均离散化的傅里叶变换, 适合数值计算且有快速算法, 是分析信号的有力工具. 本文以连续时间信号为例, 介绍利用DFT分析信号频谱的基本流程, 重点阐述频谱分析过程中可能存在的误差, 实例列出MATLAB 环境下频谱分析的实现程序. 1 分析流程 实际信号一般没有解析表达式, 不能直接利用傅里叶分析公式计算频谱, 虽然可以采用数值积分方法进行频谱分析, 但因数据量大、速度慢而无应用价值. DFT在时域和频域均实现了离散化, 适合数值计算且有快速算法, 是利用计算机分析信号频谱的首选工具. 由于DFT要求信号时域离散且数量有限, 如果是时域连续信号则必须先进行时域采样, 即使是离散信号, 如果序列很长或采样点数太多, 计算机存储和DFT计算都很困难, 通常采用加窗方法截取部分数据进行DFT运算. 对于有限长序列, 因其频谱是连续的, DFT只能描述其有限个频点数据, 故存在所谓栅栏效应. 总之, 用DFT分析实际信号的频谱, 其结果必然是近似的. 即使是对所有离散信号进行DFT变换, 也只能用有限个频谱数据近似表示连续频 收稿日期: 2010-06-09 作者简介: 张登奇(1968? ), 男, 湖南临湘人, 硕士, 湖南理工学院信息与通信工程学院副教授. 主要研究方向: 信号与信息处理

matlab频谱分析

设计出一套完整的系统,对信号进行频谱分析和滤波处理; 1.产生一个连续信号,包含低频,中频,高频分量,对其进行采样,进行频谱分析,分别设计三种高通,低通,带通滤波器对信号进行滤波处理,观察滤波后信号的频谱。 2.采集一段含有噪音的语音信号(可以录制含有噪音的信号,或者录制语音后再加进噪音信号),对其进行采样和频谱分析,根据分析结果设计出一合适的滤波器滤除噪音信号。 %写上标题 %设计低通滤波器: [N,Wc]=buttord() %估算得到Butterworth低通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc [a,b]=butter(N,Wc); %设计Butterworth低通滤波器 [h,f]=freqz(); %求数字低通滤波器的频率响应 figure(2); % 打开窗口2 subplot(221); %图形显示分割窗口 plot(f,abs(h)); %绘制Butterworth低通滤波器的幅频响应图 title(巴氏低通滤波器''); grid; %绘制带网格的图像 sf=filter(a,b,s); %叠加函数S经过低通滤波器以后的新函数 subplot(222); plot(t,sf); %绘制叠加函数S经过低通滤波器以后的时域图形 xlabel('时间(seconds)'); ylabel('时间按幅度'); SF=fft(sf,256); %对叠加函数S经过低通滤波器以后的新函数进行256点的基—2快速傅立叶变换 w= %新信号角频率 subplot(223); plot()); %绘制叠加函数S经过低通滤波器以后的频谱图 title('低通滤波后的频谱图'); %设计高通滤波器 [N,Wc]=buttord() %估算得到Butterworth高通滤波器的最小阶数N和3dB截止频率Wc [a,b]=butter(N,Wc,'high'); %设计Butterworth高通滤波器 [h,f]=freqz(); %求数字高通滤波器的频率响应 figure(3); subplot(221); plot()); %绘制Butterworth高通滤波器的幅频响应图 title('巴氏高通滤波器'); grid; %绘制带网格的图像 sf=filter(); %叠加函数S经过高通滤波器以后的新函数 subplot(222); plot(t,sf); ;%绘制叠加函数S经过高通滤波器以后的时域图形 xlabel('Time(seconds)'); ylabel('Time waveform'); w; %新信号角频率 subplot(223);

实验一:信号、系统及系统响应

实验报告 课程名称:数字信号处理 学院:信息专业:电子信息工程 班级: 学号: 姓名:成绩: 2013年10月29 日 实验一:信号、系统及系统响应 1. 实验目的: ①熟悉连续信号经过理想抽样前后的频谱变化关系,加深对时域抽样定理的理解。 ②熟悉时域离散系统的时域特性。 ③利用卷积方法观察分析系统的时域特性。 ④掌握序列傅里叶变换的计算机实验方法,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。 2. 实验原理与方法: 抽样是连续信号数字处理的第一个关键环节。对抽样过程的研究不仅可以了解抽样前后

信号时域和频域特性发生的变化以及信号信息不丢失的条件,而且可以加深对傅里叶变换、Z 变换和序列傅里叶变换之间关系式的理解。 我们知道,对一个连续信号x a (t)进行理想抽样的过程可用(1.1)式表示。 )(?t x a = )(t x a δT (t) —— (1.1) 其中)(?t x a 为x a (t)的理想抽样,δT (t)为周期冲激脉冲,即 ∑∞ -∞ =-= n T nT t t )()(δδ —— (1.2) )(?t x a 的傅里叶变换)(?Ωj X a 为 )(?Ωj X a = ∑∞ -∞ =Ω-Ωk s a k j X T )]([1 —— (1.3) (1.3)式表明)(?Ωj X a 为)(Ωj X a 的周期延拓,其延拓周期为抽样角频率(Ωs =2π/T)。抽样前后信号的频谱示意图见“参考教材1 图1-29”。只有满足抽样定理时,才不会发生频率混 叠失真。 在计算机上用高级语言编程直接按(1.3)式计算理想抽样)(?t x a 的频谱)(?Ωj X a 很不方便。下面导出用序列的傅里叶变换来计算)(?Ωj X a 的公式。 将(1.2)式代入(1.1)式并进行傅里叶变换, )(?Ωj X a = ?∞ ∞-Ω-dt e t x t j a )(? = dt e nT t nT x t j n a Ω-∞ ∞-∞-∞ =?∑??? ???-)()(δ = ∑?∞ -∞ =∞∞-Ω-?? ????-n nT j a dt nT t e nT x )()(δ = ∑∞-∞=Ω-n nT j a e nT x )( —— (1.4) 式中的x a (nT)就是采样后得到的序列x(n),即 x(n) = x a (nT) x(n)的序列傅里叶变换为 X(e j ω ) = ∑ ∞ -∞ =-n n j e n x ω)( —— (1.5) 比较(1.5)和(1.4)可知 )(?Ωj X a = X(e j ω) |ω = ΩT —— (1.6) 这说明两者之间只在频率度量上差一个常数因子T 。实验过程中应注意这一差别。 离散信号和系统在时域均可用序列来表示。序列图形给人以形象直观的印象,它可加深我们对信号和系统的时域特征的理解。本实验还将观察分析几种信号及系统的时域特性。 为了在数字计算机上观察分析各种序列的频域特性,通常对X(e j ω )在[0,2π]上进行M

基于Matlab的语音信号处理与分析

系(院)物理与电子工程学院专业电子信息工程题目语音信号的处理与分析 学生姓名 指导教师 班级 学号 完成日期:2013 年5 月 目录 1 绪论 (3) 1.1课题背景及意义 (3) 1.2国内外研究现状 (3) 1.3本课题的研究内容和方法 (4) 1.3.1 研究内容 (4) 1.3.2 开发环境 (4) 2 语音信号处理的总体方案 (4) 2.1 系统基本概述 (4) 2.2 系统基本要求与目的 (4) 2.3 系统框架及实现 (5) 2.3.1 语音信号的采样 (5) 2.3.2 语音信号的频谱分析 (5) 2.3.3 音乐信号的抽取 (5) 2.3.4 音乐信号的AM调制 (5) 2.3.5 AM调制音乐信号的同步解调 (5) 2.4系统设计流程图 (6) 3 语音信号处理基本知识 (6) 3.1语音的录入与打开 (6)

3.2采样位数和采样频率 (6) 3.3时域信号的FFT分析 (7) 3.4切比雪夫滤波器 (7) 3.5数字滤波器设计原理 (8) 4 语音信号实例处理设计 (8) 4.1语音信号的采集 (8) 4.3.1高频调制与低频调制 (10) 4.3.2切比雪夫滤波 (11) 4.3.3 FIR滤波 (11) 5 总结 (12) 参考文献 (13) 语音信号的处理与分析 【摘要】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的学科,是目前发展最为迅速的信息科学研究领域的核心技术之一。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形式。 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为离散的数据文件,然后利用其强大的矩阵运算能力处理数据,如数字滤波、傅里叶变换、时域和频域分析、声音回放以及各种图的呈现等,它的信号处理与分析工具箱为语音信号分析提供了十分丰富的功能函数,利用这些功能函数可以快捷而又方便地完成语音信号的处理和分析以及信号的可视化,使人机交互更加便捷。信号处理是Matlab重要应用的领域之一。 本设计针对现在大部分语音处理软件内容繁多、操作不便等问题,采用MATLAB7.0综合运用GUI界面设计、各种函数调用等来实现语音信号的变频、变幅、傅里叶变换及滤波,程序界面简练,操作简便,具有一定的实际应用意义。 最后,本文对语音信号处理的进一步发展方向提出了自己的看法。 【关键词】Matlab 语音信号傅里叶变换低通滤波器

系统响应及系统稳定性

实验一及课堂作业 实验一:系统响应及系统稳定性 一、实验原理与方法 1、在时域求系统响应的方法有两种:第一种是通过解差分方程求得系统输出;第二种是已知系统的单位脉冲响应,通过求输入信号和系统单位脉冲响应的线性卷积求得系统输出。 2、检验系统的稳定性,其方法是在输入端加入单位阶跃序列,观察输出波形,如果波形稳定在一个常数值(包括零)上,系统稳定,否则不稳定。 3、系统的频域特性包括传输函数/特性(系统单位脉冲响应的傅里叶变换——幅频、相频)、系统函数/特性(系统单位脉冲响应的Z 变换)、零极点分布等。分析系统的频域特性是为了知晓系统对不同频率的输入信号所产生的响应结果,因为零、极点分布对系统的频域特性有影响,通过控制系统函数的零、极点分布就可以设计出不同特性需求的系统。 二、实验容 1、编制程序,包括产生输入信号、单位脉冲响应序列的子程序,用filter 函数或conv 函数求解系统输出响应的主程序。程序中要有绘制信号波形的功能。 2、给定一个低通滤波器的差分方程为 输入信号 )()(),()(281n u n x n R n x == (1)分别求出)(8)(1n R n x =和)()(2n u n x =)的系统响应,并画出其波形。 (2)求出系统的单位脉冲响应,画出其波形。程序见附录1.1、实验结果见图1.1。 3、给定系统的单位脉冲响应为 )()(101n R n h = )3()2(5.2)1(5.2)()(2-+-+-+=n n n n n h δδδδ 用线性卷积法求)(8)(1n R n x =)分别对系统)(1n h 和)(2n h )的输出响应并画出波形。程序见附录1.2、实验结果见图1.2。 4、给定一谐振器的差分方程为 )2()()2(9801.0)1(8237.1)(00--+---=n x b n x b n y n y n y 令49.10010=b ,谐振器的谐振频率为rad 4.0。 (1)用实验方法检查系统是否稳定,输入信号为)(n u 时,画出系统输出波

数字信号处理实验一信号、 系统及系统响应

西安郵電學院数字信号处理课内实验 报告书 系部 :计算机系 名称 学生 :常成娟 姓名 专业 :电子信息科学与技术 名称 班 :电科0603 级 学号:04062095(22号) 时间: 2008-11-23

实验一: 信号、 系统及系统响应 一. 实验目的 (1) 熟悉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。 (2) 熟悉时域离散系统的时域特性。 (3) 利用卷积方法观察分析系统的时域特性。 (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。 二. 实验原理与方法 采样是连续信号数字处理的第一个关键环节。 对一个连续信号xa(t)进行理想采样的过程可用(10.3.1)式表示。 (10.3.1)其中 (t)为xa(t)的理想采样, p(t)为周期冲激脉冲, 即 (10.3 .2) (t)的傅里叶变换 (j Ω)为 (10.3.3) 将(10.3.2)式代入(10.3.1)式并进行傅里叶变换, (10.3.4) 式中的xa(nT)就是采样后得到的序列x(n), 即 x(n)的傅里叶变换为 (10.3.5) 比较(10.3.5)和(10.3.4)可知 (10.3^()()()a a x t x t p t =^ x ()()n p t t nT δ∞=-∞=-∑ ^x ^a X 1()[()]a a s m X j X j m T ∞ ?=-∞Ω=Ω-Ω∑^()[()()]()()()j t a a n j t a n j t a n X j x t t nT e dt x t t nT e dt x nT e dt δδ∞∞-Ω-∞=-∞∞∞-Ω-∞=-∞ ∞-Ω=-∞Ω=-=-=∑?∑?∑()()a x n x nT =()()j j n n X e x n e ωω∞-=-∞=∑^()()j a T X j X e ωω=ΩΩ=

实验一_时域离散信号、系统及系统响应

实验一:信号、系统及系统响应 1、实验目的 ?1熟悉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。 ?2熟悉时域离散系统的时域特性。 ?3利用卷积方法观察分析系统的时域特性。 ?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。

?二、实验原理与方法 ?采样是连续信号数字处理的第一个关键环节。 ?对一个连续信号x a (t)进行理想采样的过程可用下式表示。 ^()()() a a x t x t p t =(1) 其中(t)为x a (t)的理想采样,p(t)为周 期冲激脉冲,即^x ()()n p t t nT δ∞=-∞ = -∑(2) (t)的傅里叶变换(jΩ)为 ^x ^a X 1()[()]a a s m X j X j m T ∞?=-∞Ω=Ω-Ω∑(3)

?将(2)式代入(1)式并进行傅里叶变换, ^ ()[()()]()()()j t a a n j t a n j t a n X j x t t nT e dt x t t nT e dt x nT e dt δδ∞ ∞ -Ω-∞=-∞ ∞ ∞-Ω-∞=-∞∞ -Ω=-∞ Ω=-=-=∑?∑?∑式中的x a (nT)就是采样后得到的序列x(n),即 ()() a x n x nT =x(n)的傅里叶变换为 (4) ()()j j n n X e x n e ωω∞-=-∞=∑(5)

? 比较(5)和(4)可知 ^ ()()j a T X j X e ωω=ΩΩ=(6) 在数字计算机上观察分析各种序列的频域特性, 通常对X(e jω)在[0,2π]上进行M 点采样来观察分 析。对长度为N 的有限长序列x(n),有 1 ()()2,0,1,,1 k N j n j k n k X e x m e k k M M ωωπ ω--====???-∑一个时域离散线性非移变系统的输入/输出关系为 其中()()()()() m y n x n h n x m h n m ∞ =-∞=*=-∑(8) (7)

matlab信号处理学习总结

常用函数 1 图形化信号处理工具,fdatool(滤波器设计),fvtool(图形化滤波器参数查看)sptool (信号处理),fvtool(b,a),wintool窗函数设计.或者使用工具箱 filter design设计。当使用离散的福利叶变换方法分析频域中的信号时,傅里叶变换时可能引起漏谱,因此 需要采用平滑窗, 2数字滤波器和采样频率的关系。 如果一个数字滤波器的采样率为 FS,那么这个滤波器的分析带宽为Fs/2。也就是说这 个滤波器只可以分析[0,Fs/2]的信号.举个例字: 有两个信号,S1频率为20KHz,S2频率为40KHz,要通过数字方法滤除S2。 你的滤波器的采样率至少要为Fs=80HKz,否则就分析不到 S2了,更不可能将它滤掉 了!(当然根据采样定理,你的采样率 F0也必须大于80HK,,Fs和 F0之间没关系不大,可以任取,只要满足上述关系就行。) 3 两组数据的相关性分析 r=corrcoef(x,y) 4 expm 求矩阵的整体的 exp 4 离散快速傅里叶 fft信号处理中,傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量)。Ft为连续傅里叶变换。反傅里叶 ifft 5 ztrans(),Z变换是把离散的数字信号从时域转为频率 6 laplace()拉普拉斯变换是把连续的的信号从时域转为频域 7 sound(x)会在音响里产生 x所对应的声音 8 norm求范数,det行列式,rank求秩 9 模拟频率,数字频率,模拟角频率关系 模拟频率f:每秒经历多少个周期,单位Hz,即1/s; 模拟角频率Ω是指每秒经历多少弧度,单位rad/s; 数字频率w:每个采样点间隔之间的弧度,单位rad。 Ω=2pi*f; w = Ω*T 10 RMS求法 Rms = sqrt(sum(P.^2))或者norm(x)/sqrt(length(x) var方差的开方是std标准差,RMS应该是norm(x)/sqrt(length(x))吧. 求矩阵的RMS:std(A(:)) 11 ftshift 作用:将零频点移到频谱的中间 12 filtfilt零相位滤波, 采用两次滤波消除系统的非线性相位, y = filtfilt(b,a,x);注意x的长度必须是滤波器阶数的3倍以上,滤波器的 阶数由max(length(b)-1,length(a)-1)确定。 13 [h,t]=impz(b,a,n,fs),计算滤波器的冲激响应 h为n点冲击响应向量 [h,x]=freqz(b,a,n,fs)计算频响,有fs时,x为频率f,无fs,x为w角频率, 常用于查看滤波器的频率特性 14 zplane(z,p) 画图零极点分布图 15 beta=unwarp(alpha) 相位会在穿越+-180发生回绕,可将回绕的 16 stepz 求数字滤波器的阶跃响应 [h,t] = stepz(b,a,n,fs) fvtool(b1,a1,b2,a2,...bn,an) fvtool(Hd1,Hd2,...) h = fvtool(...) 15 IIR数字滤波器设计方法 1 先根据已知带同参数求出最佳滤波器阶数和截止频率 [n,Wn] = buttord(Wp,Ws,Rp,Rs);

基于matlab的信号分析与处理

基于m a t l a b的信号分 析与处理 IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】

山东建筑大学 课程设计说明书题目:基于MATLAB的信号分析与处理课程:数字信号处理课程设计 院(部):信息与电气工程学院 专业:通信工程 班级:通信111班 学生姓名: 学号: 指导教师: 完成日期: 2014年1月

目录4

摘要 这次是基于MATLAB的信号分析与处理。所谓数字滤波器,就是输入、输出都是数字信号的,通过数值计算处理改变输入信号所含频率成分的相对比例,或者滤除某些频率成分的数字器件或程序。常用的经典滤波器有低通、高通、带通、带阻。 首先产生一个连续信号,包含低频、中频、高频分量;对其进行采样,得到数字信号;对数字信号进行FFT频谱分析,绘制其频谱图;根据信号频谱分析的结果,分别设计高通、低通、带通滤波器,绘制滤波器的幅频及相频特性;用所设计的滤波器对信号滤波,并绘制出滤波后的频谱图。 关键词:MATLAB; FFT;滤波器;信号产生;频谱分析

1设计目的和要求 产生一个连续信号,包含低频,中频,高频分量,对其进行采样,进行频谱分析,分别设计三种高通,低通,带通滤波器对信号进行滤波处理,观察滤波后信号的频谱。 2设计原理 信号的采样要符合奈奎斯特采样定律,一般为被采信号最高频率的2倍,只有这样,才能保证频域不混叠,也就是采样出来数字信号中包含了被采信号的所有信息,而且没有引入干扰。这就是信号的时域采样。 频谱分析是指对信号进行频域谱的分析,观察其频域的各个分量的功率大小,其理论基础是傅立叶变换,现在一般采用数字的方法,也就是将时域信号数字化后做FFT,可以得到频域的波形。 数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统,通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。可以设计系统的频率响应,让它满足一定的要求,从而对通过该系统的信号的某些特定的频率成分进行过滤,这就是滤波器的基本原理。 IIR滤波器的设计原理: IIR数字滤波器的设计一般是利用目前已经很成熟的模拟滤波器的设计方法来进行设计,通常采用模拟滤波器原型有butterworth函数、chebyshev函数、bessel函数、椭圆滤波器函数等。 IIR数字滤波器的设计步骤: (1)按照一定规则把给定的滤波器技术指标转换为模拟低通滤波器的技术指标; (2)根据模拟滤波器技术指标设计为响应的模拟低通滤波器; (3)很据脉冲响应不变法和双线性不变法把模拟滤波器转换为数字滤波器; (4)如果要设计的滤波器是高通、带通或带阻滤波器,则首先把它们的技术指标转化为模拟低通滤波器的技术指标,设计为数字低通滤波器,最后通过频率转换的方法来得到所要的滤波器。 本课程设计设计思想:首先利用MATLAB分别产生低频、中频、高频信号,然后进行叠加得到连续时间信号;对所产生的连续时间信号进行采样,得到数字信号;对信

信号分析与处理MATLAB仿真程序

一正弦信号 w=pi/6; ns1=0;nf1=48; n1=[ns1:nf1]; x1=sin(w*n1); subplot(1,1,1); stem(n1,x1); axis([0,50,-1.2,1.2]); xlabel('n');ylabel('x');title('正弦信号'); grid on; 二周期信号 x=[1 1 0 -1 -1 1 0 0]; xn1=x'*ones(1,8); xn1=xn1(:); xn1=xn1'; n1=0:length(xn1)-1; subplot(1,1,1); stem(n1,xn1); axis([0,42,-1.5,1.5]); xlabel('n');ylabel('xn');title('周期信号'); grid on; 三高斯随机信号 n1=30; xn1=randn(1,n1); subplot(1,1,1); stem(xn1); axis([0,32,-4,4]); xlabel('n');ylabel('xn');title('高斯随机信号'); grid on; 四正选信号求特征值: >> clear w=pi/6; ns1=0;nf1=48; >> n1=[ns1:nf1]; >> xn1=sin(w*n1); >> x=mean(xn1); >> y=var(xn1); >> x x = -1.0931e-017 >> y y = 0.5000 五周期信号特征值计算: >> clear >> x=[1 1 0 -1 -1 1 0 0]; xn1=x'*ones(1,8);

xn1=xn1(:); xn1=xn1'; n1=0:length(xn1)-1; >> u=mean(xn1); >> v=var(xn1); >> u u = 0.1250 >> v v = 0.6190 六高斯随机信号特征值计算: >> clear >> n1=30; xn1=randn(1,n1); >> m=mean(xn1); >> v=var(xn1); >> m m = -0.1349 >> v v = 1.3187 七信号运算 w=pi/6; ns1=0;nf1=48;n1=[ns1:nf1]; xn1=sin(w*n1); x=[1 1 0 -1 -1 1 0 0]; xn2=x'*ones(1,8); xn2=xn2(:); xn2=xn2'; ns2=0;nf2=length(xn2)-1;n2=0:nf2;ny=0:max(nf1,nf2); y1=zeros(1,length(ny));y2=y1; y1(find(ny<=nf1))=xn1;y2(find(ny<=nf2))=xn2; ya=y1+y2;ys=y1-y2; subplot(3,2,1);stem(n1,xn1); xlabel('n');ylabel('xn');title('正弦信号');grid on; subplot(3,2,2);stem(ny,y1); xlabel('n');ylabel('xn');title('修正后的正弦信号');grid on; subplot(3,2,3);stem(n2,xn2); xlabel('n');ylabel('xn');title('周期信号');grid on; subplot(3,2,4);stem(ny,y2); xlabel('n');ylabel('xn');title('修正后的周期信号');grid on;

数字信号处理实验一信号、 系统及系统响应

数字信号处理实验一信号、系统及系统响应

西安郵電學院数字信号处理课内实验 报告书 系部名称:计算机系 学生姓名:常成娟 专业名称:电子信息科学与技术 班级:电科0603 学号:04062095(22号) 时间: 2008-11-23

实验一: 信号、 系统及系统响应 一. 实验目的 (1) 熟悉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。 (2) 熟悉时域离散系统的时域特性。 (3) 利用卷积方法观察分析系统的时域特性。 (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。 二. 实验原理与方法 采样是连续信号数字处理的第一个关键环节。 对一个连续信号xa(t)进行理想采样的过程可用(10.3.1)式表示。 ( 10.3.1)其中 (t)为xa(t)的理想采样, p(t)为周期冲激脉冲, 即 (10.3 .2) (t)的傅里叶变换 (j Ω)为 (10.3 .3) 将(10.3.2)式代入(10.3.1)式并进行傅里叶变换, ^ ()()() a a x t x t p t =^ x ()() n p t t nT δ∞ =-∞ = -∑ ^ x ^ a X 1 ()[()] a a s m X j X j m T ∞ ?=-∞ Ω=Ω-Ω∑ ^ ()[()()]()()j t a a n j t a n X j x t t nT e dt x t t nT e dt δδ∞ ∞ -Ω-∞ =-∞ ∞ ∞-Ω-∞ =-∞ Ω=-=-∑? ∑?

(10.3 .4) 式中的xa(nT)就是采样后得到的序列x(n), 即 x(n)的傅里叶变换为 (10.3 .5) 比较(10.3.5)和(10.3.4)可知 (10.3 .6) 在数字计算机上观察分析各种序列的频域特性,通常对X(ej ω)在[0, 2π]上进行M 点采样来观察分析。 对长度为N 的有限长序列x(n), 有 (10.3 .7) 其中 一个时域离散线性非移变系统的输入/输出关系为 (10.3. 8) 上述卷积运算也可以在频域实现 ()() a x n x nT =()()j j n n X e x n e ωω∞ -=-∞ =∑ ^ ()() j a T X j X e ωω=ΩΩ=1 ()()2,0,1,,1k N j n j k n k X e x m e k k M M ωωπ ω--====???-∑()()()()()m y n x n h n x m h n m ∞ =-∞ =*=-∑ ()()()j j j Y e X e H e ωωω=

数字信号处理实验一信号、-系统及系统响应

数字信号处理实验一信号、-系统及系统响应

西安郵電學院数字信号处理课内实验 报告书 系部名称:计算机系 学生姓名:常成娟 专业名称:电子信息科学与技术 班级:电科0603 学号:04062095(22号) 时间: 2008-11-23

实验一: 信号、 系统及系统响应 一. 实验目的 (1) 熟悉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。 (2) 熟悉时域离散系统的时域特性。 (3) 利用卷积方法观察分析系统的时域特性。 (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。 二. 实验原理与方法 采样是连续信号数字处理的第一个关键环节。 对一个连续信号xa(t)进行理想采样的过程可用(10.3.1)式表示。 ( 10.3.1)其中 (t)为xa(t)的理想采样, p(t)为周期冲激脉冲, 即 (10.3.2) (t)的傅里叶变换 (j Ω)为 (10.3.3) 将(10.3.2)式代入(10.3.1)式并进行傅里叶变换, (10.3 .4) 式中的xa(nT)就是采样后得到的序列x(n), 即 x(n)的傅里叶变换为 (10.3 .5) 比较(10.3.5)和(10.3.4)可知 ^ ()()() a a x t x t p t =^x ()()n p t t nT δ∞ =-∞ =-∑^x ^ a X 1()[()] a a s m X j X j m T ∞ ?=-∞ Ω=Ω-Ω∑^()[()()]()()()j t a a n j t a n j t a n X j x t t nT e dt x t t nT e dt x nT e dt δδ∞∞ -Ω-∞=-∞ ∞ ∞-Ω-∞=-∞∞ -Ω=-∞ Ω=-=-=∑?∑?∑()() a x n x nT =()()j j n n X e x n e ωω∞ -=-∞ =∑

基于matlab的信号分析与处理

山东建筑大学 课程设计说明书题目:基于MATLAB的信号分析与处理课程:数字信号处理课程设计 院(部):信息与电气工程学院 专业:通信工程 班级:通信111班 学生姓名: 学号: 指导教师: 完成日期:2014年1月

目录 摘要 (Ⅰ) 1 设计目的和要求 (1) 2 设计原理 (2) 3 设计内容 (3) 3.1 程序源代码 (4) 3.2 调试分析与过程描述 (7) 3.3 结果分析 (12) 总结 (13) 致谢 (14) 参考文献 (15)

摘要 这次是基于MATLAB的信号分析与处理。所谓数字滤波器,就是输入、输出都是数字信号的,通过数值计算处理改变输入信号所含频率成分的相对比例,或者滤除某些频率成分的数字器件或程序。常用的经典滤波器有低通、高通、带通、带阻。 首先产生一个连续信号,包含低频、中频、高频分量;对其进行采样,得到数字信号;对数字信号进行FFT频谱分析,绘制其频谱图;根据信号频谱分析的结果,分别设计高通、低通、带通滤波器,绘制滤波器的幅频及相频特性;用所设计的滤波器对信号滤波,并绘制出滤波后的频谱图。 关键词:MATLAB; FFT;滤波器;信号产生;频谱分析

1设计目的和要求 产生一个连续信号,包含低频,中频,高频分量,对其进行采样,进行频谱分析,分别设计三种高通,低通,带通滤波器对信号进行滤波处理,观察滤波后信号的频谱。 2设计原理 信号的采样要符合奈奎斯特采样定律,一般为被采信号最高频率的2倍,只有这样,才能保证频域不混叠,也就是采样出来数字信号中包含了被采信号的所有信息,而且没有引入干扰。这就是信号的时域采样。 频谱分析是指对信号进行频域谱的分析,观察其频域的各个分量的功率大小,其理论基础是傅立叶变换,现在一般采用数字的方法,也就是将时域信号数字化后做FFT,可以得到频域的波形。 数字滤波器是一种用来过滤时间离散信号的数字系统,通过对抽样数据进行数学处理来达到频域滤波的目的。可以设计系统的频率响应,让它满足一定的要求,从而对通过该系统的信号的某些特定的频率成分进行过滤,这就是滤波器的基本原理。 IIR滤波器的设计原理: IIR数字滤波器的设计一般是利用目前已经很成熟的模拟滤波器的设计方法来进行设计,通常采用模拟滤波器原型有butterworth函数、chebyshev函数、bessel函数、椭圆滤波器函数等。 IIR数字滤波器的设计步骤: (1)按照一定规则把给定的滤波器技术指标转换为模拟低通滤波器的技术指标; (2)根据模拟滤波器技术指标设计为响应的模拟低通滤波器; (3)很据脉冲响应不变法和双线性不变法把模拟滤波器转换为数字滤波器; (4)如果要设计的滤波器是高通、带通或带阻滤波器,则首先把它们的技术指标转化为模拟低通滤波器的技术指标,设计为数字低通滤波器,最后通过频率转换的方法来得到所要的滤波器。 本课程设计设计思想:首先利用MATLAB分别产生低频、中频、高频信号,然后进行叠加得到连续时间信号;对所产生的连续时间信号进行采样,得到数字信号;对信号进行FFT频谱分析,绘制其频谱图;根据信号频谱分析的结果,分别设计高通,低通,带通滤波器,得到滤波器的幅频及相频特性。

实验三用FFT对信号进行频谱分析和MATLAB程序

实验三 用FFT 对信号进行频谱分析 一 实验目的 1 能够熟练掌握快速离散傅立叶变换的原理及应用FFT 进行频谱分析的基本方法; 2了解用FFT 进行频谱分析可能出现的分析误差及其原因; 二 实验原理 1.用DFT 对非周期序列进行谱分析 单位圆上的Z 变换就是序列的傅里叶变换,即 ()()j j z e X e X z ωω== (3-1) ()j X e ω是ω的连续周期函数。对序列()x n 进行N 点DFT 得到()X k ,则()X k 是在区间[]0,2π上对()j X e ω的N 点等间隔采样,频谱分辨率就是采样间隔 2N π。因此序列的傅里叶变换可利用DFT (即FFT )来计算。 用FFT 对序列进行谱分析的误差主要来自于用FFT 作频谱分析时,得到的是离散谱,而非周期序列的频谱是连续谱,只有当N 较大时,离散谱的包络才能逼近连续谱,因此N 要适当选择大一些。 2.用DFT 对周期序列进行谱分析 已知周期为N 的离散序列)(n x ,它的离散傅里叶级数DFS 分别由式(3-2)和(3-3) 给出: DFS : ∑-=-=1 2)(1N n kn N j k e n x N a π , n =0,1,2,…,N -1 (3-2) IDFS : ∑-==1 02)(N k kn N j k e a n x π , n =0,1,2,…,N -1 (3-3) 对于长度为N 的有限长序列x (n )的DFT 对表达式分别由式(3-4)和(3-5)给出: DFT : ∑-=-=1 02)()(N n kn N j e n x k X π , n =0,1,2,…,N -1 (3-4) IDFT : ∑-==1 02)(1)(N k kn N j e k X N n x π , n =0,1,2,…,N -1 (3-5) FFT 为离散傅里叶变换DFT 的快速算法,对于周期为N 的离散序列x (n )的频谱分析便可由式(3-6)和(3-7)给出:

山科大信号与系统实验二-LTI系统的响应

实验二 LTI 系统的响应 一、 实验目的 1. 熟悉连续时间系统的单位冲激响应、阶跃响应的意义及求解方法 2. 熟悉连续(离散)时间系统在任意信号激励下响应的求解方法 3. 熟悉应用MATLAB 实现求解系统响应的方法 二、 实验原理 1.连续时间系统 在MATLAB 中有专门用于求解连续系统冲激响应和阶跃响应, 并绘制其时域波形的函数impulse( ) 和step( )。如果系统输入为f (t ),冲激响应为h(t),系统的零状态响应为y (t ),则有:()()()y t h t f t =*。 若已知系统的输入信号及初始状态,我们便可以用微分方程的经典时域求解方法,求出系统的响应。但是对于高阶系统,手工计算这一问题的过程非常困难和繁琐。 在MATLAB 中,应用lsim( )函数很容易就能对上述微分方程所描述的系统的响应进行仿真,求出系统在任意激励信号作用下的响应。lsim( )函数不仅能够求出连续系统在指定的任意时间范围内系统响应的数值解,而且还能同时绘制出系统响应的时域波形图。 说明: (1)当系统有初始状态时,若使用lsim( )函数求系统的全响应,就要使用系统的状态空间描述法,即首先要根据系统给定的方式,写出描述系统的状态方程和输出方程。假如系统原来给定的是微分方程或系统函数,则可用相变量法或对角线变量等方法写出系统的状态方程和输出方程。其转换原理如前面实验四所述。 (2)显然利用lsim( )函数不仅可以分析单输入单输出系统,还可以分析复杂的多输入多输出系统。 例题1: 若某连续系统的输入为e (t ),输出为r (t ),系统的微分方程为: ''()5'()6()3'()2()y t y t y t f t f t ++=+ ① 求该系统的单位冲激响应h (t )及其单位阶跃响应g (t )。 a=[1 5 6];b=[3 2]; subplot(2,1,1),impulse(b,a,0:0.01:5); subplot(2,1,2),step(b,a,0:0.01:5);

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