数字信号处理 综合设计 实验报告

《数字信号处理》实验报告学院：信息科学与工程学院专业班级：通信1303姓名学号：实验一 常见离散时间信号的产生和频谱分析一、 实验目的（1） 熟悉MATLAB 应用环境，常用窗口的功能和使用方法；（2） 加深对常用离散时间信号的理解；（3） 掌握简单的绘图命令；（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离散信号进行频域分析。

二、 实验原理（1） 常用离散时间信号a ）单位抽样序列⎩⎨⎧=01)(n δ00≠=n n 如果)(n δ在时间轴上延迟了k 个单位，得到)(k n -δ即：⎩⎨⎧=-01)(k n δ0≠=n k n b ）单位阶跃序列⎩⎨⎧=01)(n u 00<≥n n c ）矩形序列 ⎩⎨⎧=01)(n R N 其他10-≤≤N nd ）正弦序列)sin()(ϕ+=wn A n xe ）实指数序列f ）复指数序列()()jw n x n e σ+=（2）离散傅里叶变换：设连续正弦信号()x t 为0()sin()x t A t φ=Ω+这一信号的频率为0f ，角频率为002f πΩ=，信号的周期为00012T f π==Ω。

如果对此连续周期信号()x t 进行抽样，其抽样时间间隔为T ，抽样后信号以()x n 表示，则有0()()sin()t nT x n x t A nT φ===Ω+，如果令w 为数字频率，满足000012s sf w T f f π=Ω=Ω=，其中s f 是抽样重复频率，简称抽样频率。

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)(jw e X 在[]π2,0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)()(N n n jw jw k k e n x e X其中 1,,1,02-==M k k Mw k ，π 通常M 应取得大一些，以便观察谱的细节变化。

取模|)(|k jw e X 可绘出幅频特性曲线。

数字信号处理实验报告⼀、课程设计(综合实验)的⽬的与要求⽬的与要求：1．掌握《数字信号处理基础》课程的基本理论； 2．掌握应⽤MATLAB 进⾏数字信号处理的程序设计；实验内容：已知低通数字滤波器的性能指标如下：0.26p ωπ=，0.75dB p R =，0.41s ωπ=，50dB s A =要求：1. 选择合适的窗函数，设计满⾜上述指标的数字线性相位FIR 低通滤波器。

⽤⼀个图形窗⼝，包括四个⼦图，分析显⽰滤波器的单位冲激响应、相频响应、幅频响应和以dB 为纵坐标的幅频响应曲线。

2. ⽤双线性变换法，设计满⾜上述指标的数字Chebyshev I 型低通滤波器。

⽤⼀个图形窗⼝，包括三个⼦图，分析显⽰滤波器的幅频响应、以dB 为纵坐标的幅频响应和相频响应。

3. 已知模拟信号1234()2sin(2)5sin(2)8cos(2)7.5cos(2)x t f t f t f t f t ππππ=+++其中10.12f kHz =，2 4.98f kHz =，3 3.25f kHz =，4 1.15f kHz =，取采样频率10s f kHz =。

要求：(1) 以10s f kHz =对()x t 进⾏取样，得到()x n 。

⽤⼀个图形窗⼝，包括两个⼦图，分别显⽰()x t 以及()x n (0511n ≤≤)的波形；(2) ⽤FFT 对()x n 进⾏谱分析，要求频率分辨率不超过5Hz 。

求出⼀个记录长度中的最少点数x N ，并⽤⼀个图形窗⼝，包括两个⼦图，分别显⽰()x n 以及()X k 的幅值； (3) ⽤要求1中设计的线性相位低通数字滤波器对()x n 进⾏滤波，求出滤波器的输出1()y n ，并⽤FFT 对1()y n 进⾏谱分析，要求频率分辨率不超过5Hz 。

求出⼀个记录长度中的最少点数1y N ，并⽤⼀个图形窗⼝，包括四个⼦图，分别显⽰()x n （01x n N ≤≤-）、()X k 、1()y n （101y n N ≤≤-）和1()Y k 的幅值；(4) ⽤要求2中设计的Chebyshev 低通数字滤波器对()x n 进⾏滤波，求出滤波器的输出2()y n ，并⽤FFT 对2()y n 进⾏谱分析，要求频率分辨率不超过5Hz 。

数字信号处理第二次实验报告学院：信息工程学院班级：2012级电子信息工程*班姓名：学号：20125507**指导老师：实验四：IIR数字滤波器设计及软件实现一、实验目的1、熟悉双线性变换设计IIR滤波器的原理与方法2、掌握IIR滤波器的MATLAB实现方法二、实验原理简述IIR数字滤波器间接法基本设计过程：1、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三、程序与图形1、%-----------------信号产生函数mstg---------------function st=mstg %功能函数的写法%产生信号序列向量st,并显示st的时域波形和频谱%st=mstg 返回三路调幅信号相加形成的混合信号，长度N=1600N=1600 %N为信号st的长度。

Fs=10000;T=1/Fs;Tp=N*T; %采样频率Fs=10kHz，Tp为采样时间t=0:T:(N-1)*T;k=0:N-1;f=k/Tp;fc1=Fs/10; %第1路调幅信号的载波频率fc1=1000Hz,fm1=fc1/10; %第1路调幅信号的调制信号频率fm1=100Hzfc2=Fs/20; %第2路调幅信号的载波频率fc2=500Hzfm2=fc2/10; %第2路调幅信号的调制信号频率fm2=50Hzfc3=Fs/40; %第3路调幅信号的载波频率fc3=250Hz,fm3=fc3/10; %第3路调幅信号的调制信号频率fm3=25Hzxt1=cos(2*pi*fm1*t).*cos(2*pi*fc1*t); %产生第1路调幅信号xt2=cos(2*pi*fm2*t).*cos(2*pi*fc2*t); %产生第2路调幅信号xt3=cos(2*pi*fm3*t).*cos(2*pi*fc3*t); %产生第3路调幅信号st=xt1+xt2+xt3; %三路调幅信号相加fxt=fft(st,N); %计算信号st的频谱%-------绘制st的时域波形和幅频特性曲线-----subplot(2,1,1)plot(t,st);grid;xlabel('t/s');ylabel('s(t)');axis([0,Tp/8,min(st),max(st)]);title('(a) s(t)的波形')subplot(2,1,2)stem(f,abs(fxt)/max(abs(fxt)),'.');grid;title('(b) s(t)的频谱') axis([0,Fs/5,0,1.2]);xlabel('f/Hz');ylabel('幅度')-10123t/ss (t )(b) s(t)的频谱f/Hz幅度2、%-------实验4-2--------- clear all;close allFs=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;fp=280;fs=450; %下面wp,ws,为fp,fs 的归一化值范围为0-1wp=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[h,w]= freqz(B,A);y1t=filter(B,A,st); %滤波器软件实现 figure(2);subplot(2,1,1); plot(w,20*log10(abs(h))); axis([0,1,-80,0]) subplot(2,1,2);t=0:T:(length(y1t)-1)*T; plot(t,y1t);%axis([0,1,-80,0])-10123t/ss (t )(b) s(t)的频谱f/Hz幅度-80-60-40-20000.020.040.060.080.10.120.140.16-1-0.500.511.53、%-------实验4-3---------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;[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[h,w]= freqz(B,A); y2t=filter(B,A,st);figure(3);subplot(2,1,1);plot(w,20*log10(abs(h))); axis([0,1,-80,0]) subplot(2,1,2);t=0:T:(length(y2t)-1)*T; plot(t,y2t);00.20.40.60.81-80-60-40-20000.020.040.060.080.10.120.140.16-2-10124、%-------实验4-4--------- fp=900;fs=550;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 算椭圆DF 阶数N 通带截止频率 [B,A]=ellip(N,rp,rs,wp,'high'); %调用ellip 计算椭圆带通DF 系统函数系数向量B 和A[h,w]= freqz(B,A); y3t=filter(B,A,st);figure(4);subplot(2,1,1); plot(w,20*log10(abs(h))); axis([0,1,-80,0]) subplot(2,1,2);t=0:T:(length(y3t)-1)*T; plot(t,y3t);-80-60-40-20000.020.040.060.080.10.120.140.16-2-1012四、实验结果分析由图可见，三个分离滤波器指标参数选取正确，损耗函数曲线达到所给指标。

《数字信号处理》实验报告课程名称：《数字信号处理》学院：信息科学与工程学院专业班级：通信1502班学生姓名：侯子强学号：02指导教师：李宏2017年5月28日实验一离散时间信号和系统响应一. 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. 掌握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离散信号及系统响应进行频域分析二、实验原理1. 采样是连续信号数字化处理的第一个关键环节。

对采样过程的研究不仅可以了解采样前后信号时域和频域特性的变化以及信号信息不丢失的条件，而且可以加深对离散傅里叶变换、Z 变换和序列傅里叶变换之间关系式的理解。

对连续信号()a x t 以T 为采样间隔进行时域等间隔理想采样，形成采样信号：ˆ()()()a a xt x t p t = 式中()p t 为周期冲激脉冲，$()a x t 为()a x t 的理想采样。

()a x t 的傅里叶变换为µ()a X j Ω： 上式表明将连续信号()a x t 采样后其频谱将变为周期的，周期为Ωs=2π/T。

也即采样信号的频谱µ()a X j Ω是原连续信号xa(t)的频谱Xa(jΩ)在频率轴上以Ωs 为周期，周期延拓而成的。

因此，若对连续信号()a x t 进行采样，要保证采样频率fs ≥2fm ，fm 为信号的最高频率，才可能由采样信号无失真地恢复出原模拟信号计算机实现时，利用计算机计算上式并不方便，因此我们利用采样序列的傅里叶变换来实现，即而()()j j n n X e x n e ωω∞-=-∞=∑为采样序列的傅里叶变换()()n P t t nT δ∞=-∞=-∑µ1()()*()21()n a a a s X j X j P j X j jn T π∞=-∞Ω=ΩΩ=Ω-Ω∑µ()()|j a TX j X e ωω=ΩΩ=2. 时域中，描述系统特性的方法是差分方程和单位脉冲响应，频域中可用系统函数描述系统特性。

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、掌握序列傅立叶变换的计算机实现方法，利用序列的傅立叶变换对连续信号、离散信号及系统响应进行频域分析。

二、 实验原理及方法采样是连续信号数字处理的第一个关键环节。

对采样过程的研究不仅可以了解采样前后信号时域和频域特性发生变化以及信号信息不丢失的条件，而且可以加深对傅立叶变换、Z 变换和序列傅立叶变换之间关系式的理解。

对一个连续信号)(t x a 进行理想采样的过程可用下式表示：)()()(^t p t t xx aa=其中)(^t x a 为)(t x a 的理想采样，p(t)为周期脉冲，即∑∞-∞=-=m nT t t p )()(δ)(^t x a的傅立叶变换为)]([1)(^s m a m j X T j a XΩ-Ω=Ω∑∞-∞=上式表明^)(Ωj Xa为)(Ωj Xa的周期延拓。

其延拓周期为采样角频率（T /2π=Ω）。

只有满足采样定理时，才不会发生频率混叠失真。

在实验时可以用序列的傅立叶变换来计算^)(Ωj X a 。

公式如下：Tw jw ae X j X Ω==Ω|)()(^离散信号和系统在时域均可用序列来表示。

为了在实验中观察分析各种序列的频域特性，通常对)(jw e X 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：n jw N n jw k ke m x eX--=∑=)()(1其中，k Mk πω2=，k=0,1,……M-1 时域离散线性非移变系统的输入/输出关系为 ∑∞-∞=-==m m n h m x n h n x n y )()()(*)()(上述卷积运算也可在频域实现)()()(ωωωj j j e H e X eY =三、 实验程序s=yesinput(Please Select The Step Of Experiment:\n 一.(1时域采样序列分析 s=str2num(s); close all;Xb=impseq(0,0,1); Ha=stepseq(1,1,10);Hb=impseq(0,0,3)+2.5*impseq(1,0,3)+2.2*impseq(2,0,3)+impseq(3,0,3); i=0;while(s);%时域采样序列分析 if(s==1) l=1; k=0;while(1)if(k==0)A=yesinput('please input the Amplitude:\n',...444.128,[100,1000]); a=yesinput('please input the Attenuation Coefficient:\n',...222.144,[100,600]); w=yesinput('please input the Angle Frequence(rad/s):\n',...222.144,[100,600]); end k=k+1;fs=yesinput('please input the sample frequence:\n',...1000,[100,1200]); Xa=FF(A,a,w,fs); i=i+1;string+['fs=',num2str(fs)]; figure(i)DFT(Xa,50,string); 1=yesinput 1=str2num(1); end%系统和响应分析else if(s==2)kk=str2num(kk);while(kk)if(kk==1)m=conv(Xb,Hb);N=5;i=i+1;figure(i)string=('hb(n)');Hs=DFT(Hb,4,string);i=i+1;figure(i)string('xb(n)');DFT(Xb,2,string);string=('y(n)=xb(n)*hb(n)');else if (kk==2)m=conv(Ha,Ha);N=19;string=('y(n)=ha(n)*(ha(n)');else if (kk==3)Xc=stepseq(1,1,5);m=conv(Xc,Ha);N=14;string=('y(n)=xc(n)*ha(n)');endendendi=i+1;figure(i)DFT(m,N,string);kk=yesinputkk=str2num(kk);end卷积定理的验证else if(s==3)A=1;a=0.5;w=2,0734;fs=1;Xal=FF(A,a,w,fs);i=i+1;figure(i)string=('The xal(n)(A=1,a=0.4,T=1)'); [Xa,w]DFT(Xal,50,string);i=i+1;figure(i)string =('hb(n)');Hs=DFT(Hb,4,string);Ys=Xs.*Hs;y=conv(Xal,Hb);N=53;i=i+1;figure(i)string=('y(n)=xa(n)*hb(n)');[yy,w]=DFT(y,N,string);i=i+1;figure(i)subplot(2,2,1)plot(w/pi,abs(yy));axis([-2 2 0 2]);xlabel('w/pi');ylabel('|Ys(jw)|');title(FT[x(n)*h(n)]');subplot(2,2,3)plot(w/pi,abs(Ys));axis([-2 2 0 2]);xlabel('w/pi');ylabel('|Ys(jw)|');title('FT[xs(n)].FT[h(n)]');endendend子函数:离散傅立叶变换及X(n),FT[x(n)]的绘图函数function[c,l]=DFT(x,N,str)n=0:N-1;k=-200:200;w=(pi/100)*k;l=w;c=x*Xc=stepseq(1,1,5);子函数：产生信号function c=FF(A,a,w,fs)n=o:50-1;c=A*exp((-a)*n/fs).*sin(w*n/fs).*stepseq(0,0,49); 子函数：产生脉冲信号function [x,n]=impseq(n0,n1,n2)n=[n1:n2];x=[(n-n0)==0];子函数：产生矩形框信号function [x,n]=stepseq(n0,n1,n2) n=[n1:n2];x=[(n-n0>=0)];四、 实验内容及步骤1、认真复习采样理论，离散信号与系统，线性卷积，序列的傅立叶变换及性质等有关内容，阅读本实验原理与方法。

重庆交通大学综合性设计性实验报告班级：xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 学号： xxxxxxxxxxxxxxx姓名： xxxxxxxxxx 实验项目名称：虑波器设计综合实验应用实验项目性质：综合性实验所属课程：数字信号处理实验室(中心)：现代电子实验中心指导教师： xxxxxxxxx 实验完成时间： 2014 年 12 月 25 日一、实验目的1、学生自己运用 MATLAB 设计IIR 数字低通滤波器，方法不限。

（基本要求）2、实现信号的滤波。

（要求扩展）二、实验主要内容及过程任务1、设计一模拟IIR 模拟低通滤波器并转换为数字IIR 低通滤波器。

(考核基本要求)1）模拟滤波器设计采用巴特沃斯或者切比雪夫一型滤波器作为原型。

2）模拟到数字转换采用冲激响应或者双线性映射法。

任务2、利用实现的滤波器对信号进行滤波。

（考核扩展功能部分）完成此步骤需要与任务一综合考虑。

分析有用和噪音信号的频率，并参考噪音信号的频率利用采样定理等知识选取合理的滤波器截止频率进行任务一的设计。

三、设计方案 （一）题目用冲激响应不变法设计 Butterworth 低通数字滤波器，要求通带频率为πω2.00≤≤，通带波纹小于1dB ，阻带在πωπ≤≤3.0内，幅度衰减大于15dB ，采样周期T=0.01s 。

(1)用冲激响应不变法设计该数字滤波器 H(z)。

(2)使用MATLAB 软件对滤波器性能进行分析。

(3)假设一个信号)2cos(5.0)2sin()(21t f t f t x ππ+=,其中f1=5Hz,f2=30Hz 。

试将原信号与经过该滤波器的输出信号进行比较。

（二）设计的主要思路IIR 数字滤波器经典设计法的一般步骤为：(1)根据给定的性能指标和方法不同，首先对设计性能指标中的频率指标，如数字边界频率进行变换，转换后的模拟频率指标作为模拟滤波器原型设计的性能指标。

(2)估计模拟滤波器最小阶数和截止频率，利用MATLAB 工具函数buttord 、cheb1ord 、cheb2ord 、ellipord 等。

最新数字信号处理实验报告一、实验目的本次实验旨在加深对数字信号处理（DSP）理论的理解，并通过实践操作掌握数字信号处理的基本方法和技术。

通过实验，学习如何使用相关软件工具进行信号的采集、分析、处理和重构，提高解决实际问题的能力。

二、实验内容1. 信号采集与分析- 使用数字示波器采集模拟信号，并将其转换为数字信号。

- 利用傅里叶变换（FFT）分析信号的频谱特性。

- 观察并记录信号的时域和频域特性。

2. 滤波器设计与实现- 设计低通、高通、带通和带阻滤波器。

- 通过编程实现上述滤波器，并测试其性能。

- 分析滤波器对信号的影响，并调整参数以优化性能。

3. 信号重构实验- 应用所学滤波器对采集的信号进行去噪处理。

- 使用逆傅里叶变换（IFFT）重构经过滤波处理的信号。

- 比较重构信号与原始信号的差异，评估处理效果。

三、实验设备与材料- 计算机及DSP相关软件（如MATLAB、LabVIEW等）- 数字示波器- 模拟信号发生器- 数据采集卡四、实验步骤1. 信号采集- 连接并设置好数字示波器和模拟信号发生器。

- 生成一系列不同频率和幅度的模拟信号。

- 通过数据采集卡将模拟信号转换为数字信号。

2. 滤波器设计- 在DSP软件中设计所需的滤波器，并编写相应的程序代码。

- 调整滤波器参数，如截止频率、增益等，以达到预期的滤波效果。

3. 信号处理与重构- 应用设计的滤波器对采集的数字信号进行处理。

- 利用IFFT对处理后的信号进行重构。

- 通过对比原始信号和重构信号，评估滤波器的性能。

五、实验结果与分析- 展示信号在时域和频域的分析结果。

- 描述滤波器设计参数及其对信号处理的影响。

- 分析重构信号的质量，包括信噪比、失真度等指标。

六、实验结论- 总结实验中所学习到的数字信号处理的基本概念和方法。

- 讨论实验中遇到的问题及其解决方案。

- 提出对实验方法和过程的改进建议。

七、参考文献- 列出实验过程中参考的书籍、文章和其他资源。

【精品】数字信号处理实验报告
1 实验目的
本次实验的目的是在MATLAB软件环境中运用数字信号处理理论，通过实验操作来检验用于数字信号处理的算法的正确性，以便明确数字信号处理理论在实际应用中的重要作用。

2 实验原理
数字信号处理实验的原理是使用MATLAB进行数字信号处理算法实验，首先，设置一些用于数字信号处理的参数，如传输函数、离散时间区间、采样频率、滤波器类型等；其次，按照信号处理的算法进行编程实现，搭建一个数字信号处理系统，在MATLAB下对信号进行处理，包括采样、滤波和量化等；最后，对处理后的信号进行数字分析，监测数字信号处理后的变化趋势，验证数字信号处理算法的正确性。

3 实验步骤
(1) 建立信号处理实验系统：选择一个常见的信号处理算法，运用MATLAB软件分别编写信号发生程序、信号采样程序、滤波程序和信号量化程序；
(2) 运行实验程序：实验同学可以自行设置参数，如传输函数、离散时间区间、采样频率、滤波器类型等，调整完毕后，点击“run”，运行实验程序；
(3) 观察实验结果：运行完毕后，可以观察MATLAB的图形结果，以此来分析信号处理算法的性能；
(4) 对结果进行分析：经过上述实验操作后，可以根据所得到的实验结果来判断信号处理算法的性能，如输出信号的噪声抑制能力、良好的时域和频域性能等，从而验证信号处理理论在实际应用中的价值。

4 总结。

数字信号处理课程实验报告实验一 离散时间信号和系统响应一. 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. 掌握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离散信号及系统响应进行频域分析二、实验原理1. 采样是连续信号数字化处理的第一个关键环节。

对采样过程的研究不仅可以了解采样前后信号时域和频域特性的变化以及信号信息不丢失的条件，而且可以加深对离散傅里叶变换、Z 变换和序列傅里叶变换之间关系式的理解。

对连续信号()a x t 以T 为采样间隔进行时域等间隔理想采样，形成采样信号： 式中()p t 为周期冲激脉冲，()a x t 为()a x t 的理想采样。

()a x t 的傅里叶变换为()a X j Ω：上式表明将连续信号()a x t 采样后其频谱将变为周期的，周期为Ωs=2π/T 。

也即采样信号的频谱()a X j Ω是原连续信号xa(t)的频谱Xa(jΩ)在频率轴上以Ωs 为周期，周期延拓而成的。

因此，若对连续信号()a x t 进行采样，要保证采样频率fs ≥2fm ，fm 为信号的最高频率，才可能由采样信号无失真地恢复出原模拟信号ˆ()()()a a xt x t p t =1()()*()21()n a a a s X j X j P j X j jn T π∞=-∞Ω=ΩΩ=Ω-Ω∑()()n P t t nT δ∞=-∞=-∑计算机实现时，利用计算机计算上式并不方便，因此我们利用采样序列的傅里叶变换来实现，即而()()j j n n X e x n e ωω∞-=-∞=∑为采样序列的傅里叶变换2. 时域中，描述系统特性的方法是差分方程和单位脉冲响应，频域中可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。

题目一: 采样定理的验证1.课程设计目的及要求:1).掌握利用MATLAB分析系统频率响应的方法, 增加对仿真软件MATLAB的感性认识, 学会该软件的操作和使用方法。

2). 掌握利用MATLAB实现连续信号采用与重构的方法, 加深理解采样与重构的概念。

.).初步掌握线性系统的设计方法, 培养独立工作能力。

2.4).学习MATLAB中信号表示的基本方法及绘图函数的调用, 实现对常用连续时间信号的可视化表示, 加深对各种电信号的理解。

3.5).验证信号与系统的基本概念、基本理论，掌握信号与系统的分析方法。

4.6).加深对采样定理的理解和掌握，以及对信号恢复的必要性；掌握对连续信号在时域的采样与重构的方法。

详细设计过程及调试结果:1）．设, 利用filter函数求出的源程序：n=0:49;xn=0.8.^nsubplot(1,2,1);stem(n,xn,'.');axis([0 49 0 1]);title('输入xn图');xlabel('n');ylabel('xn');grid on;B=1;A=[1,-0.8];yn=filter(B,A,xn);n=0:length(yn)-1;subplot(1,2,2);stem(n,yn,'.');axis([0 49 0 2.5]); title('输出yn图');xlabel('n');ylabel('yn');grid on; 本题验结果及分析:2）: 模拟信号, 间隔采样得到:a.每一个画出的源程序:t=0:0.01:1;T1=0:0.01:1;T2=0:0.05:1;T3=0:0.1:1;xt=sin(20*pi*t);xn1=sin(20*pi*T1);xn2=sin(20*pi*T2);xn3=sin(20*pi*T3);subplot(4,1,1);plot(t,xt);title('模拟信号xt图');xlabel('t');ylabel('xt');grid on;subplot(4,1,2);stem(T1,xn1,'.');title('0.01s采样图');xlabel('n');ylabel('xn1');grid on;subplot(4,1,3);stem(T2,xn2,'.');axis([0 1 -1 1]);title('0.05s采样图');xlabel('n');ylabel('xn2');grid on;subplot(4,1,4);stem(T3,xn3,'.');axis([0 1 -1 1]);title('0.1s采样图');xlabel('n');ylabel('xn3');grid on;调试结果分析:b.采用内插从样本重建模拟信号的源程序:t=0:0.01:1;T0=0.1;xt=sin(20*pi*t);T1=0.01;n1=0:100;T2=0.05;n2=0:20;T3=0.1;n3=0:10;xt=sin(20*pi*t);subplot(4,1,1);plot(t,xt);title('原信号xt模拟图');xlabel('t');ylabel('xt');grid on; xn1=sin(20*pi*n1*T1);xn2=sin(20*pi*n2*T2);xn3=sin(20*pi*n3*T3);t1=0:T1:1;t2=0:T2:1;t3=0:T3:1;tn1=ones(length(n1),1)*t1-n1'*T1*ones(1,length(t1));tn2=ones(length(n2),1)*t2-n2'*T2*ones(1,length(t2));tn3=ones(length(n3),1)*t3-n3'*T3*ones(1,length(t3));yt1=xn1*sinc(tn1*pi/T1);subplot(4,1,2);plot(t1,yt1);axis([ 0 1 -1 1]); title('sinc内插0.01恢复的xt1图');xlabel('n');ylabel('xt1');grid on; yt2=xn2*sinc(tn2*pi/T2);subplot(4,1,3);plot(t2,yt2);axis([ 0 1 -1 1]); title('sinc内插0.05恢复的xt2图');xlabel('n');ylabel('xt2');grid on; yt3=xn3*sinc(tn3*pi/T3);subplot(4,1,4);plot(t3,yt3);axis([ 0 1 -1 1]); title('sinc内插0.1恢复的xt3图');xlabel('n');ylabel('xt3');grid on; 调试结果分析:c.采用三次样条内插从样本重建模拟信号源程序: t=0:0.01:1;xt=sin(20*pi*t);T1=0.01;n1=0:100;T2=0.05;n2=0:20;T3=0.1;n3=0:10;T1=0:T1:1;T2=0:T2:1;T3=0:T3:1;xt=sin(20*pi*t);xn1=sin(20*pi*T1);xn2=sin(20*pi*T2);xn3=sin(20*pi*T3);yt1=spline(T1,xn1,t);yt2=spline(T2,xn2,t);yt3=spline(T3,xn3,t);subplot(4,1,1);plot(t,xt);title('原信号xt模拟图');xlabel('t');ylabel('xt');grid on;subplot(4,1,2);plot(t,yt1);axis([ 0 1 -1 1]);title('三次样条0.01恢复的xt1图');xlabel('n');ylabel('xt1');grid on; subplot(4,1,3);plot(t,yt2);axis([ 0 1 -1 1]);title('三次样条0.05恢复的xt2图');xlabel('n');ylabel('xt2');grid on; subplot(4,1,4);plot(t,yt3);axis([ 0 1 -1 1]);title('三次样条0.1恢复的xt3图');xlabel('n');ylabel('xt3');grid on; 调试结果分析:总结体会:连续信号是指自变量的取值范围是连续的, 且对于一切自变量的取值, 除了有若干个不连续点以外, 信号都有确定的值与之对应。

数字信号处理实验报告一、实验目的本次数字信号处理实验的主要目的是通过实际操作和观察，深入理解数字信号处理的基本概念和方法，掌握数字信号的采集、处理和分析技术，并能够运用所学知识解决实际问题。

二、实验设备与环境1、计算机一台，安装有 MATLAB 软件。

2、数据采集卡。

三、实验原理1、数字信号的表示与采样数字信号是在时间和幅度上都离散的信号，可以用数字序列来表示。

在采样过程中，根据奈奎斯特采样定理，为了能够准确地恢复原始信号，采样频率必须大于信号最高频率的两倍。

2、离散傅里叶变换（DFT）DFT 是将时域离散信号变换到频域的一种方法。

通过 DFT，可以得到信号的频谱特性，从而分析信号的频率成分。

3、数字滤波器数字滤波器是对数字信号进行滤波处理的系统，分为有限冲激响应（FIR）滤波器和无限冲激响应（IIR）滤波器。

FIR 滤波器具有线性相位特性，而 IIR 滤波器则在性能和实现复杂度上有一定的优势。

四、实验内容与步骤1、信号的采集与生成使用数据采集卡采集一段音频信号，或者在 MATLAB 中生成一个模拟信号，如正弦波、方波等。

2、信号的采样与重构对采集或生成的信号进行采样，然后通过插值算法重构原始信号，观察采样频率对重构信号质量的影响。

3、离散傅里叶变换对采样后的信号进行DFT 变换，得到其频谱，并分析频谱的特点。

4、数字滤波器的设计与实现（1）设计一个低通 FIR 滤波器，截止频率为给定值，观察滤波前后信号的频谱变化。

（2）设计一个高通 IIR 滤波器，截止频率为给定值，比较滤波前后信号的时域和频域特性。

五、实验结果与分析1、信号的采集与生成成功采集到一段音频信号，并在MATLAB 中生成了各种模拟信号，如正弦波、方波等。

通过观察这些信号的时域波形，对不同类型信号的特点有了直观的认识。

2、信号的采样与重构当采样频率足够高时，重构的信号能够较好地恢复原始信号的形状；当采样频率低于奈奎斯特频率时，重构信号出现了失真和混叠现象。

大连理工大学实验报告学院（系）： 专业： 班级：姓 名： 学号： 组： ___实验时间： 实验室： 实验台： 指导教师签字： 成绩：实验三 滤波器设计一、实验结果与分析IIR 部分：1.用buttord 和butter 函数，直接设计一个巴特沃兹高通滤波器，要求通带截止频率为0.6π，通带内衰减不大于1dB ，阻带起始频率为0.4π，阻带内衰减不小于15dB ，观察其频谱响应的特点： clc,clearwp=0.6*pi/pi; ws=0.4*pi/pi; ap=1,as=15;[N,wn]=buttord(wp,ws,ap,as); [bz,az]= butter(N,wn,'high'); [H,W]=freqz(bz,az);plot(W,20*log10(abs(H))); grid on;xlabel('频率/弧度') ;ylabel('对数幅频响应/dB') ; axis([0.2*pi pi -40 1]);1 1.522.53-40-35-30-25-20-15-10-50频率/弧度对数幅频响应/d B2. 给定带通滤波器的技术指标：通带上下截止频率为0.4,0.3ππ，通带内衰减不大于3dB ，阻带上下起始频率为0.5,0.2ππ，阻带内衰减不小于18dB 。

用buttord 和butter 函数，对比巴特沃兹和切比雪夫的效果： clc,clearwp=[0.3*pi/pi,0.4*pi/pi]; ws=[0.2*pi/pi,0.5*pi/pi]; ap=3,as=18;[N,wn]=buttord(wp,ws,ap,as); [bz,az]= butter(N,wn); [H,W]=freqz(bz,az);plot(W,20*log10(abs(H))); grid on;xlabel('频率/弧度') ;ylabel('对数幅频响应/dB') ; axis([0 pi -60 1]);00.511.52 2.53-60-50-40-30-20-10频率/弧度对数幅频响应/d B3.用双线性变换法的模拟滤波器原型设计一个巴特沃兹低通滤波器，给定技术指标是100p f Hz =300st f Hz =3p dB α=20s dB α=，抽样频率为1000sF Hz =：clc,clear;Rp=3; Rs=20;wp=0.2*pi; ws=0.3*pi; Fs=1000;wap=2*Fs*tan(wp/2);was=2*Fs*tan(ws/2);[N,Wn]=buttord(wap,was,Rp,Rs,'s'); [Z,P,K]=buttap(N);[Bap,Aap]=zp2tf(Z,P,K); [b,a]=lp2lp(Bap,Aap,Wn); [bz,az]=bilinear(b,a,Fs); %绘制频率响应曲线 [H,W]=freqz(bz,az);plot(W,20*log10(abs(H))); grid on;xlabel('频率/弧度')ylabel('对数幅频响应/dB') axis([0 0.5*pi -50 1])0.511.5-50-45-40-35-30-25-20-15-10-50频率/弧度对数幅频响应/d B4. 用双线性变换法的模拟滤波器原型和直接设计法（buttord 以及butter ）两种方法，设计一个数字系统的抽样频率Fs=2000Hz ，试设计一个为此系统使用的带通数字滤波器。

数字信号处理实验报告
数字信号处理是指利用数字技术对模拟信号进行采样、量化、编码等处理后，再通过数字信号处理器进行数字化处理的技术。

在数字信号处理实验中，我们通过对数字信号进行滤波、变换、解调等处理，来实现信号的处理和分析。

在实验中，我们首先进行了数字信号采集和处理的基础实验，采集了包括正弦信号、方波信号、三角波信号等在内的多种信号，并进行了采样、量化、编码等处理。

通过这些处理，我们可以将模拟信号转换为数字信号，并对其进行后续处理。

接着，我们进行了数字信号滤波的实验。

滤波是指通过滤波器对数字信号进行处理，去除其中的噪声、干扰信号等不需要的部分，使其更加纯净、准确。

在实验中，我们使用了低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等多种滤波器进行数字信号滤波处理，得到了更加干净、准确的信号。

除了滤波，我们还进行了数字信号变换的实验。

数字信号变换是指将数字信号转换为另一种表示形式的技术，可以将信号从时域转换到频域，或者从离散域转换到连续域。

在实验中，我们使用了傅里叶变换、离散傅里叶变换等多种变换方式，对数字信号进行了变换处理，得到了信号的频谱信息和其他相关参数。

我们进行了数字信号解调的实验。

数字信号解调是指将数字信号转换为模拟信号的技术，可以将数字信号还原为原始信号，并进行后续处理。

在实验中，我们使用了频率解调、相干解调等多种解调方式，将数字信号转换为模拟信号，并对其进行了分析和处理。

总的来说，数字信号处理实验是一项非常重要的实验，可以帮助我们更好地理解数字信号处理的原理和方法，为我们今后从事相关领域的研究和工作打下坚实的基础。

信号处理综合设计实验报告1. 引言本实验旨在探索并综合运用信号处理中的各种技术，包括滤波、调制、解调等，以实现特定的信号处理任务。

通过此实验，我们可以深入理解信号处理的基本原理，并学会应用相应的算法与工具来处理实际问题。

2. 实验目标本实验的主要目标是设计一个音频传输系统，即将音频信号从发送端传输到接收端，并恢复出原始音频信号。

具体实验要求如下：1. 通过设计合适的调制和解调方案，将原始音频信号转换为模拟信号进行传输，并在接收端将其恢复为数字音频信号。

2. 使用合适的滤波算法来抑制传输过程中的噪声和失真。

3. 实现信号处理任务的过程中，需要考虑系统的实时性和鲁棒性。

3. 实验过程及结果3.1 调制与解调设计首先，针对音频信号的调制与解调设计，我们选择了频率调制方案，将音频信号转换为调制信号进行传输。

实验中采用了常见的调频调制方案（FM），将音频信号编码到调制信号的频率变化中。

调制端采用MATLAB软件进行模拟调制，经过频率变换后，将调制信号通过声卡输出到接收端。

接收端通过声卡输入获取调制信号，并进行解调以还原出音频信号。

实验结果表明，经过调制和解调后，音频信号仍然能够保持较高的还原度，信号质量较好。

3.2 滤波算法设计由于传输过程中可能会引入一定的噪声和失真，为了提高信号质量，我们在接收端引入了滤波算法，以抑制噪声和失真。

实验中我们采用了数字滤波器设计技术，通过设计合适的滤波器来实现信号的去噪和失真抑制。

具体而言，我们采用了低通滤波器来滤除超出音频频带的高频成分，并采用均衡化滤波器来补偿传输过程中的频率响应差异。

实验结果显示，引入滤波算法后，信号质量得到了进一步提升，噪声和失真被有效地抑制了。

3.3 系统实时性与鲁棒性分析在实验过程中，我们需要关注系统的实时性和鲁棒性。

实时性要求系统能够在实际应用场景中及时响应，而鲁棒性则要求系统能够在不稳定环境下稳定工作。

根据实验结果，我们发现整个音频传输系统的实时性较高，信号处理的延迟较小，音频可以实时传输和恢复。

基础实验实验一离散时间系统及离散卷积一、实验原理利用Matlab软件计算出系统函数的零极点分布、单位脉冲响应和系统频率响应等的图像并于笔算结果进行比较，找出异同。

编译合适程序能计算取值范围不同的离散卷积。

二、实验目的（1）熟悉MATLAB软件的使用方法。

（2）熟悉系统函数的零极点分布、单位脉冲响应和系统频率响应等概念。

（3）利用MATLAB绘制系统函数的零极点分布图、系统频率响应和单位脉冲响应。

（4）熟悉离散卷积的概念，并利用MATLAB计算离散卷积。

三、实验源程序及实验结果1.离散时间系统的单位脉冲响应function pr1() %定义函数pr1a=[1,-1,0.9]; %定义差分方程y(n)-y(n-1)+0.9y(n-2)=x(n)b=1;x=impseq(); %调用impseq函数n=[-20:120]; %定义n从-20 到120h=filter(b,a,x); %输入x为滤波前序列，b为分子，a为分母figure(1) %绘图figure 1 (冲激响应)stem(n,h); %在图中绘出冲激title('冲激响应'); %定义标题为:'冲激响应'xlabel('n'); %绘图横座标为nylabel('h(n)'); %绘图纵座标为h(n)figure(2) %绘图figure 2[z,p,g]=tf2zp(b,a); %绘出零极点图zplane(z,p)function [x,n]=impseq(n0,n1,n2) %声明impseq函数n=[n1:n2];x=[(n-n0)==0];-1-0.500.51-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81Real PartI m a g i n a r y P a r t-2020406080100120-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81冲激响应nh (n )2.离散系统的幅频、相频的分析方法 function pr2()b=[0.0181,0.0543,0.0543,0.0181]; a=[1.000,-1.76,1..2781];m=0:length(b)-1; %m 从0 到3 l=0:length(a)-1; %l 从0 到3K=500;k=1:K;w=pi*k/K; %角频率wH=(b*exp(-j*m'*w))./(a*exp(-j*l'*w));%对系统函数的定义 magH=abs(H); %magH 为幅度 angH=angle(H); %angH 为相位 figure(1)subplot(2,1,1); %在同一窗口的上半部分绘图 plot(w/pi,magH); %绘制w(pi)-magH 的图形 grid;axis([]); %限制横纵座标从0到1xlabel('w(pi)'); %x 座标为 w(pi) ylabel('|H|'); %y 座标为 angle(H)title('幅度，相位响应'); %图的标题为:'幅度，相位响应' subplot(2,1,2); %在同一窗口的下半部分绘图 plot(w/pi,angH); %绘制w(pi)-angH 的图形 grid; %为座标添加名称 xlabel('w(pi)'); %x 座标为 w(pi) ylabel('angle(H)'); %y 座标为 angle(H)00.10.20.30.40.50.60.70.80.910.51w(pi)|H |幅度，相位响应0.10.20.30.40.50.60.70.80.91-4-2024w(pi)a n g l e (H )3.离散卷积的计算 function pr3()n=-5:50; %声明n 从-5到50u1=stepseq(); %调用stepseq 函数声用明u1=u(n) u2=stepseq(); %调用stepseq 函数声用明u2=u(n-10) x=u1-u2; %x(n)=u(n)-u(n-10) h=((0.9).^n).*u1; %h(n)=0.9^n*u(n) L=length(x)+length(h)-1; X=fft(x,L); H=fft(h,L);y=ifft(X.*H)subplot(3,1,1);stem(n,x);axis([]);title('输入序列');xlabel('n');ylabel('x(n)'); %输入序列subplot(3,1,2);stem(n,h);axis([]);title('冲激响应序列'); xlabel('n'); ylabel('h(n)');%冲激相应序列 n=0:L-1;subplot(3,1,3); stem(n,real(y));title('输出响应');xlabel('n');ylabel('y(n)'); %卷积结果 function [x,n]=stepseq(n0,n1,n2) n=n1:n2;x=[(n-n0)>=0];-55101520253035404550012输入序列nx (n )-55101520253035404550012冲激响应序列n h (n )20406080100120-10010输出响应ny (n )实验二 离散傅立叶变换与快速傅立叶变换一、 实验原理对有限长序列使用离散Fouier 变换(DFT)可以很好的反映序列的频谱特性，而且易于用快速算法在计算机上实现，当序列x(n)的长度为N 时，它的DFT 定义为()()[]()∑==-=1N n nk N W n x n x DFT k X反变换为()()[]()∑==-=-101N n nkN W k X N k X IDFT n x有限长序列的DFT 是其Z 变换在单位圆上的等距采样，或者说是序列Fourier 变换的等距采样，因此可以用于序列的谱分析。

实验名称：数字信号处理系统设计与实现实验日期：2023年X月X日实验地点：XX大学XX实验室一、实验目的1. 理解数字信号处理的基本原理和常用算法。

2. 掌握数字信号处理系统的设计与实现方法。

3. 培养动手实践能力和团队协作精神。

二、实验原理数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是利用计算机对信号进行采样、量化、滤波、变换等处理的一种技术。

本实验主要涉及以下原理：1. 采样定理：当信号的最高频率分量小于采样频率的一半时，可以通过采样恢复原始信号。

2. 量化：将连续信号转换为离散信号的过程。

3. 滤波：对信号进行频率选择性处理，以去除或增强信号中的特定频率成分。

4. 变换：将信号从时域转换为频域或时频域，便于分析信号特性。

三、实验内容1. 数字滤波器的设计与实现2. 数字信号频谱分析3. 数字信号调制与解调4. 数字信号压缩与解压缩四、实验步骤1. 数字滤波器的设计与实现（1）确定滤波器类型（如FIR、IIR等）；（2）计算滤波器系数；（3）编写滤波器算法程序；（4）验证滤波器性能。

2. 数字信号频谱分析（1）对信号进行采样和量化；（2）编写FFT（快速傅里叶变换）程序；（3）计算信号的频谱；（4）分析信号特性。

3. 数字信号调制与解调（1）选择调制方式（如AM、FM、PM等）；（2）编写调制和解调程序；（3）实现信号调制和解调过程；（4）分析调制和解调效果。

4. 数字信号压缩与解压缩（1）选择压缩算法（如DPCM、ADPCM等）；（2）编写压缩和解压缩程序；（3）实现信号压缩和解压缩过程；（4）分析压缩和解压缩效果。

五、实验结果与分析1. 数字滤波器设计与实现通过实验，我们设计了一个低通滤波器，其截止频率为1kHz。

实验结果表明，滤波器在截止频率以下具有良好的滤波效果，而在截止频率以上则可以有效抑制高频干扰。

2. 数字信号频谱分析通过FFT算法，我们成功计算了信号的频谱。

华北电力大学实验报告实验环境MATLAB 7.1实验名称实验一：FFT的应用实验目的1、熟悉MATLAB在数字信号处理中的应用。

2、掌握利用FFT计算序列线性卷积的基本原理及编程实现。

3、掌握对连续信号进行采样的基本原理和方法，并利用FFT对信号进行频谱分析。

实验原理1.线性卷积和圆周卷积设x(n)为L点序列，h(n)为M点序列，x(n)和h(n)的线性卷积为的长度为L+M-1。

x(n)和h(n)的N点圆周卷积为圆周卷积与线性卷积相等而不产生交叠的必要条件为圆周卷积定理：根据DFT的性质，x(n)和h(n)的N点圆周卷积的DFT等于它们DFT的乘积2.快速卷积快速卷积算法用圆周卷积实现线性卷积，根据圆周卷积定理利用FFT算法实现圆周卷积。

可以将快速卷积的步骤归纳如下：(1)为了使线性卷积可以用圆周卷积来计算，必须选择;同时为了能使用基-2FFT完成卷积运算，要求。

采用补零的办法使x(n)实验原理和h(n)的长度均为N。

(2)计算x(n)和h(n)的N点FFT(3)组成乘积(4)利用IFFT计算Y(K)的IDFT，得到线性卷积y(n)3.分段卷积我们考察单位取样响应为h(n)的线性系统，输入为x(n),输出为y(n)，则当输入序列x(n)极长时，如果要等x(n)全部集齐时再开始进行卷积，会使输出相对输入有较大的延时，再者如果序列太长，需要大量存贮单元。

为此我们把x(n)分段，分别求出每段的卷积，合在一起得到最后总的输出。

这种方法称为分段卷积分段卷积可细分为重叠保留法和重叠相加法。

重叠保留法：设x(n)的长度为，h(n)的长度为M。

我们把序列x(n)分成多段N点序列(n),每段与前一段重叠M-1个样本。

由于第一段没有前一段保留信号，为了修正，我们在第一个输入端前面填充M-1个零。

计算每一段与h(n)的圆周卷积，则其每段卷积结果的前M-1个样本不等于线性卷积值，不是正确的样本值。

所以我们将每段卷积结果的前M-1个样本社区，只保留后面的N-M+1个正确输出样本，把这些输出样本合起来，得到总输出。