数字信号处理实现技术
实验报告书3
指导教师：周云
学生姓名：
实验组号：5
实验时间：2016年4月15日
一、实验名称：汇编语言-DFT
二、实验目的：
1、学习DFT原理,学习DFT的汇编语言实现。
2、熟悉VDSP软件和MATALAB的使用。
三、实验内容：
1、DFT的基本原理结构。
2、DFT的编写与改写。
3、数据源生成与测试
要求：
数据源点数为128；
采样率fs=100MHz；
信号频率：f=1.87*5MHz；
信号类型：sin函数和方波；
4、结果分析。
四、实验步骤
步骤一调用已有DFT程序运行绘制和观察波形
打开工程，新建session,编译，画图，运行程序
步骤二根据组号5，选择产生的信号的频率和类型及数据源点数
利用MATLAB产生正弦输入信号及其频点图
调用matlab产生的数据文件，运行VDSP，观察输入波形及DFT后的频点图步骤三重复步骤二，修改matlab程序产生一个频率及数据源点数相同的方波同样的步骤观察VDSP的方波波形及频点图
五、实验结果
（一）生成sin函数及其DFT变换
1.MATLAB程序
clear all;
close all;
clc;
f0=9350000;
fs=100000000;
N=128;
x=sin(2*pi*f0*(0:N-1)/fs);
a=sin(2*pi*(0:N-1)/N);
b=cos(2*pi*(0:N-1)/N);
figure;
plot(x);
figure;
plot(a);
figure;
plot(b);
y0=fft(x);
y=abs(y0);
figure;
delta_f=0:fs/N:fs-fs/N;
plot(delta_f,y);
% figure;
% delta_f=-fs/2:fs/N:fs/2-fs/N; % plot(delta_f,y);
% figure;
% plot(y);
fid = fopen('mysine1.dat','w'); fprintf(fid,'%15.10e\n',x);
fid = fopen('sin128.dat','w'); fprintf(fid,'%15.10e\n',a);
fid = fopen('cos128.dat','w'); fprintf(fid,'%15.10e\n',b);
2.MATLAB生成图形
（二）方波及其DFT
1.MATLAB程序
clear all;
close all;
clc;
f1=9.35*10^6;
fs=100*10^6;
N=128;
t=0:1/fs:1*2*10^(-6);
x1=1.2*square(2*pi*f1*t,50);
figure;
plot(t,x1);
x=x1(1:128);
y0=fft(x);
y=abs(y0);
figure;
delta_f=0:fs/N:fs-fs/N;
plot(delta_f,y);
% plot(y);
% figure;
% delta_f=-fs/2:fs/N:fs/2-fs/N; % plot(delta_f,y);
% figure;
% plot(y);
fid = fopen('mysquare.dat','w'); fprintf(fid,'%15.10e\n',x);
2.MATLAB图形
（二）VDSP中的DFT实现
六、实验分析
本实验中先用MATLAB生成了一个正弦波，并对其进行了DFT变换产生其频点图，用VDSP进行验证结果相同。后又产生了一个相同频率占空比为50%的方波，不论是用MATLAB 还是用Visual DSP++软件进行画图，得到的输入波形和频点图是基本一致的。
七、实验心得
一、综合实验内容和目的 1、实验目的 (1) 通过实验学习掌握TMS320F28335的浮点处理； (2) 学习并掌握A/D模块的使用方法； (3) 学习并掌握中断方式和查询方式的相关知识及其相互之间的转换； (4) 学习信号时域分析的方法，了解相关电量参数的计算方法； (5) 了解数字滤波的一些基本方法。 2、实验内容 要求1：对给定的波形信号，采用TMS320F28335的浮点功能计算该信号的以下时域参数：信号的周期T，信号的均方根大小V rms、平均值V avg、峰-峰值V pp。 其中，均方根V rms的计算公式如下： V= rms 式中N为采样点数，()u i为采样序列中的第i个采样点。 要求2：所设计软件需要计算采样的波形周期个数，并控制采样点数大于1个波形周期，且小于3个波形周期大小。 要求3：对采集的数据需要加一定的数字滤波。 二、硬件电路 相关硬件：TMS320F28335DSP实验箱，仿真器。
硬件结构图 三、程序流程图 1、主程序流程图 程序的主流程图2、子程序流程图
参数计算的流程图 四、实验结果和分析 1、实验过程分析 (1) 使用的函数原型声明 对ADC模件相关参数进行定义：ADC时钟预定标，使外设时钟HSPCLK 为25MHz，ADC模块时钟为12.5MHz，采样保持周期为16个ADC时钟。 (2) 定义全局变量 根据程序需要，定义相关变量。主要有：ConversionCount、Voltage[1024]、Voltage1[1024]、Voltage2[1024]、filter_buf[N]、filter_i、Max、Min、T、temp、temp1、temp2、temp3、Num、V、Vav、Vpp、Vrm、fre。这些变量的声明请见报告后所附的源程序。 (3) 编写主函数 完成系统寄存器及GPIO初始化；清除所有中断，初始化PIE向量表，将程
数字信号处理作业提交日期：2016年7月15日
实验一 维纳滤波器的设计 第一部分 设计一维纳滤波器。 (1)产生三组观测数据，首先根据()(1)()s n as n w n =-+产生信号()s n ，将其加噪(信噪比分别为20,10,6dB dB dB )，得到观测数据123(),(),()x n x n x n 。 (2)估计()i x n ，1,2,3i =的AR 模型参数。假设信号长度为L ，AR 模型阶数为N ，分析实验结果，并讨论改变L ，N 对实验结果的影响。 1 实验原理 滤波技术是信号分析、处理技术的重要分支，无论是信号的获取、传输，还是信号的处理和交换都离不开滤波技术，它对信号安全可靠和有效灵活地传递是至关重要的。信号分析检测与处理的一个十分重要的内容就是从噪声中提取信号，实现这种功能的有效手段之一是设计一种具有最佳线性过滤特性的滤波器，当伴有噪声的信号通过这种滤波器的时候，它可以将信号尽可能精确地重现或对信号做出尽可能精确的估计，而对所伴随噪声进行最大限度地抑制。维纳滤波器就是这种滤波器的典型代表之一。 维纳（Wiener ）是用来解决从噪声中提取信号的一种过滤（或滤波）方法。这种线性滤波问题，可以看做是一种估计问题或一种线性估计问题。 设一线性系统的单位样本响应为()h n ，当输入以随机信号()x n ，且 ()() () x n s n v n =+，其中()s n 表示原始信号，即期望信号。()v n 表示噪声，则输出()y n 为()=()()m y n h m x n m -∑，我们希望信号()x n 经过线性系统()h n 后得到的()y n 尽可能接近 于()s n ，因此称()y n 为估计值，用?()s n 表示。 则维纳滤波器的输入-输出关系可用下面表示。 设误差信号为()e n ,则?()()()e n s n s n =-,显然)(n e 可能是正值，也可能是负值，并且它是一个随机变量。因此，用它的均方误差来表达误差是合理的，所谓均方误差最小即 它的平方的统计期望最小：222?[|()|][|()()|][|()()|]E e n E s n s n E s n y n =-=-=min 。而要使均方误差最小，则需要满足2[|()|]j E e n h ?=0. 进一步导出维纳-霍夫方程为：()()()()*(),0,1,2...xs xx xx i R m h i R m i R m h m m =-==∑ 写成矩阵形式为：xs xx R R h =，可知：1xs xx h R R -=。表明已知期望信号与观测数据的互相关函数以及观测信号的自相关函数时，可以通过矩阵求逆运算，得到维纳滤波器的
东南大学自动化学院 实验报告 课程名称： DSP技术及课程设计 实验名称：直流无刷电机控制综合实验 院（系）：自动化专业：自动化 姓名：ssb 学号：08011 实验室：304 实验组别： 同组人员：ssb1 ssb2 实验时间：2014年 6 月 5 日评定成绩：审阅教师：
目录 1.实验目的和要求 (3) 1.1 实验目的 (3) 1.2 实验要求 (3) 1.2.1 基本功能 (3) 1.2.2 提高功能 (3) 2.实验设备与器材配置 (3) 3.实验原理 (3) 3.1 直流无刷电动机 (3) 3.2 电机驱动与控制 (5) 3.3 中断模块 (7) 3.3.1 通用定时器介绍及其控制方法 (7) 3.3.2 中断响应过程 (7) 3.4 AD模块 (8) 3.4.1 TMS320F28335A 芯片自带模数转换模块特性 (8) 3.4.2 模数模块介绍 (8) 3.4.3 模数转换的程序控制 (8) 4.实验方案与实验步骤 (8) 4.1 准备实验1：霍尔传感器捕获 (8) 4.1.1 实验目的 (8) 4.1.2 实验内容 (9) 4.1.2.1 准备 (9) 4.1.2.2 霍尔传感器捕获 (9) 4.2 准备实验2：直流无刷电机(BLDC)控制 (10) 4.2.1 程序框架原理 (10) 4.2.1.1 理解程序框架 (10) 4.2.1.2 基于drvlib281x库的PWM波形产生 (11) 4.2.2 根据捕获状态驱动电机运转 (12) 4.2.2.1 目的 (12) 4.2.2.2 分析 (12) 4.3 考核实验：直流无刷电机调速控制系统 (13) 4.3.1 初始化工作 (13) 4.3.2 初始化定时器0.... . (13) 4.3.3初始化IO口 (13) 4.3.4中断模块.... (13) 4.3.5 AD模块 (14) 4.3.6在液晶屏显示 (15) 4.3.7电机控制 (17) 4.3.7.1 控制速度方式选择 (17) 4.3.7.2 控制速度和转向 (18) 4.3.8延时子函数 (19) 4.3.9闭环PID调速 (19)
实验一MATLAB语言的基本使用方法 实验类别：基础性实验 实验目的： （1）了解MATLAB程序设计语言的基本方法，熟悉MATLAB软件运行环境。 （2）掌握创建、保存、打开m文件的方法，掌握设置文件路径的方法。 （3）掌握变量、函数等有关概念，具备初步的将一般数学问题转化为对应计算机模型并进行处理的能力。 （4）掌握二维平面图形的绘制方法，能够使用这些方法进行常用的数据可视化处理。 实验内容和步骤： 1、打开MATLAB，熟悉MATLAB环境。 2、在命令窗口中分别产生3*3全零矩阵，单位矩阵，全1矩阵。 3、学习m文件的建立、保存、打开、运行方法。 4、设有一模拟信号f(t)=1.5sin60πt,取?t=0.001,n=0,1,2,…,N-1进行抽样，得到 序列f(n),编写一个m文件sy1_1.m,分别用stem,plot,subplot等命令绘制32 点序列f(n)(N=32)的图形，给图形加入标注，图注，图例。 5、学习如何利用MATLAB帮助信息。 实验结果及分析： 1）全零矩阵 >> A=zeros(3,3) A = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2）单位矩阵 >> B=eye(3) B = 1 0 0 0 1 0 0 0 1 3）全1矩阵 >> C=ones(3) C = 1 1 1 1 1 1 1 1 1 4)sy1_1.m N=32; n=0:N-1; dt=0.001; t=n*dt; y=1.5*sin(60*pi*t); subplot(2,1,1), plot(t,y); xlabel('t'); ylabel('y=1.5*sin(60*pi*t)'); legend('正弦函数'); title('二维图形'); subplot(2,1,2), stem(t,y) xlabel('t'); ylabel('y=1.5*sin(60*pi*t)'); legend('序列函数'); title('条状图形'); 00.0050.010.0150.020.0250.030.035 t y = 1 . 5 * s i n ( 6 * p i * t ) 二维图形 00.0050.010.0150.020.0250.030.035 t y = 1 . 5 * s i n ( 6 * p i * t ) 条状图形
实验0 实验设备安装才CCS调试环境 实验目的： 按照实验讲义操作步骤，打开CCS软件，熟悉软件工作环境，了解整个工作环境内容，有助于提高以后实验的操作性和正确性。 实验步骤： 以演示实验一为例： 1．使用配送的并口电缆线连接好计算机并口与实验箱并口，打开实验箱电源； 2．启动CCS，点击主菜单“Project->Open”在目录“C5000QuickStart\sinewave\”下打开工程文件sinewave.pjt，然后点击主菜单“Project->Build”编译，然后点击主菜单“File->Load Program”装载debug目录下的程序sinewave.out； 3．打开源文件exer3.asm，在注释行“set breakpoint in CCS !!!”语句的NOP处单击右键弹出菜单，选择“Toggle breakpoint”加入红色的断点，如下图所示； 4．点击主菜单“View->Graph->Time/Frequency…”，屏幕会出现图形窗口设置对话框 5．双击Start Address，将其改为y0；双击Acquisition Buffer Size，将其改为1； DSP Data Type设置成16-bit signed integer，如下图所示； 6．点击主菜单“Windows->Tile Horizontally”，排列好窗口，便于观察 7．点击主菜单“Debug->Animate”或按F12键动画运行程序，即可观察到实验结果： 心得体会： 通过对演示实验的练习，让自己更进一步对CCS软件的运行环境、编译过程、装载过程、属性设置、动画演示、实验结果的观察有一个醒目的了解和熟悉的操作方法。熟悉了DSP实验箱基本模块。让我对DSP课程产生了浓厚的学习兴趣，课程学习和实验操作结合为一体的学习体系，使我更好的领悟到DSP课程的实用性和趣味性。
武汉工程大学 数字信号处理实验报告 姓名：周权 学号：1204140228 班级：通信工程02
一、实验设备 计算机，MATLAB语言环境。 二、实验基础理论 1.序列的相关概念 2.常见序列 3.序列的基本运算 4.离散傅里叶变换的相关概念 5.Z变换的相关概念 三、实验内容与步骤 1.离散时间信号（序列）的产生 利用MATLAB语言编程产生和绘制单位样值信号、单位阶跃序列、指数序列、正弦序列及随机离散信号的波形表示。 四实验目的 认识常用的各种信号，理解其数字表达式和波形表示，掌握在计算机中生成及绘制数字信号波形的方法，掌握序列的简单运算及计算机实现与作用，理解离散时间傅里叶变换，Z变换及它们的性质和信号的频域分
实验一离散时间信号（序列）的产生 代码一 单位样值 x=2; y=1; stem(x,y); title('单位样值 ') 单位阶跃序列 n0=0; n1=-10; n2=10; n=[n1:n2]; x=[(n-n0)>=0]; stem(n,x); xlabel('n'); ylabel('x{n}'); title('单位阶跃序列');
实指数序列 n=[0:10]; x=(0.5).^n; stem(n,x); xlabel('n'); ylabel('x{n}'); title('实指数序列');
正弦序列 n=[-100:100]; x=2*sin(0.05*pi*n); stem(n,x); xlabel('n'); ylabel('x{n}'); title('正弦序列');
随机序列 n=[1:10]; x=rand(1,10); subplot(221); stem(n,x); xlabel('n'); ylabel('x{n}'); title('随机序列');
深圳大学实验报告课程名称：DSP系统设计 实验项目名称：DSP系统设计实验 学院：机电与控制工程学院 专业：自动化 指导教师：杜建铭 报告人1：. 学号：。班级：3 报告人2：. 学号：。班级：3 报告人3：. 学号：。班级：3 实验时间： 实验报告提交时间： 教务处制
实验一、CCS入门试验 一、实验目的 1. 熟悉CCS集成开发环境，掌握工程的生成方法； 2. 熟悉SEED-DEC2812实验环境； 3. 掌握CCS集成开发环境的调试方法。 二、实验仪器 1．TMS320系列SEED-DTK教学试验箱24套 2. 台式PC机24台 三、实验内容 1．仿真器驱动的安装和配置 2. DSP 源文件的建立； 3. DSP程序工程文件的建立； 4. 学习使用CCS集成开发工具的调试工具。 四、实验准备： 1.将DSP仿真器与计算机连接好； 2.将DSP仿真器的JTAG插头与SEED-DEC2812单元的J1相连接； 3.启动计算机,当计算机启动后，打开SEED-DTK2812的电 源。SEED-DTK_MBoard单元的＋5V，＋3.3V，＋15V，－15V的电源指示灯及SEED-DEC2812的电源指示灯D2是否均亮；若有不亮，请断开电源，检查电源。 五、实验步骤 （一）创建源文件 1.进入CCS环境。
2.打开CCS选择File →New →Source File命令 3.编写源代码并保存 4.保存源程序名为math.c，选择File →Save 5.创建其他源程序（如.cmd）可重复上述步骤。 （二）创建工程文件 1.打开CCS，点击Project-->New,创建一个新工程，其中工程名及路径可任意指定弹 出对话框： 2.在Project中填入工程名，Location中输入工程路径；其余按照默认选项，点击完成 即可完成工程创建； 3.点击Project选择add files to project，添加工程所需文件；
实验一 MATLAB 仿真软件的基本操作命令和使用方法 实验容 1、帮助命令 使用 help 命令，查找 sqrt （开方）函数的使用方法； 2、MATLAB 命令窗口 （1）在MATLAB 命令窗口直接输入命令行计算3 1)5.0sin(21+=πy 的值； （2）求多项式 p(x) = x3 + 2x+ 4的根； 3、矩阵运算 （1）矩阵的乘法 已知 A=[1 2;3 4]， B=[5 5;7 8]，求 A^2*B
（2）矩阵的行列式 已知A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]，求A （3）矩阵的转置及共轭转置 已知A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]，求A' 已知B=[5+i,2-i,1;6*i,4,9-i], 求B.' , B' （4）特征值、特征向量、特征多项式 已知A=[1.2 3 5 0.9;5 1.7 5 6;3 9 0 1;1 2 3 4] ，求矩阵A的特征值、特征向量、特征多项式；
（5）使用冒号选出指定元素 已知：A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]；求A 中第3 列前2 个元素；A 中所有列第2，3 行的元素； 4、Matlab 基本编程方法 （1）编写命令文件：计算1+2+…+n<2000 时的最大n 值；
（2）编写函数文件：分别用for 和while 循环结构编写程序，求 2 的0 到15 次幂的和。
5、MATLAB基本绘图命令 （1）绘制余弦曲线 y=cos(t)，t∈[0，2π]
（2）在同一坐标系中绘制余弦曲线 y=cos(t-0.25)和正弦曲线 y=sin(t-0.5)， t∈[0，2π] （3）绘制[0，4π]区间上的 x1=10sint 曲线，并要求： （a）线形为点划线、颜色为红色、数据点标记为加号； （b）坐标轴控制：显示围、刻度线、比例、网络线 （c）标注控制：坐标轴名称、标题、相应文本； >> clear;
DSP 实验课大作业实验报告 题目：在DSP 上实现线性调频信号的脉冲压缩，动目标显示和动目标检测 （一）实验目的： （1）了解线性调频信号的脉冲压缩、动目标显示和动目标检测的原理，及其DSP 实现的整个流程； （2）掌握C 语言与汇编语言混合编程的基本方法。 （3）使用MATLAB 进行性能仿真，并将DSP 的处理结果与MATLAB 的仿真结果进行比较。 （二）实验内容： 1. MATLAB 仿真 设定信号带宽为B= 62*10，脉宽-6=42.0*10τ，采样频率为62*10Fs =，脉冲重复周期为-4T=2.4*10，用MATLAB 产生16个脉冲的线性调频信号，每个脉冲包含三个目标，速度和距离如下表： 对回波信号进行脉冲压缩，MTI ，MTD 。并且将回波数据和频域脉压系数保存供DSP 使用。 2.DSP 实现 在Visual Dsp 中，经MATLAB 保存的回波数据和脉压系数进行脉压，MTI 和MTD 。 （三）实验原理 1．脉冲压缩原理 在雷达系统中，人们一直希望提高雷达的距离分辨力，而距离分辨力定义为：22c c R B τ?==。其中，τ表示脉冲时宽，B 表示脉冲带宽。从上式中我们可以看
出高的雷达分辨率要求时宽τ小，而要求带宽B大。但是时宽τ越小雷达的平均发射功率就会很小，这样就大大降低了雷达的作用距离。因此雷达作用距离和雷达分辨力这两个重要的指标变得矛盾起来。然而通过脉冲压缩技术就可以解决这个矛盾。脉冲压缩技术能够保持雷达拥有较高平均发射功率的同时获得良好的距离分辨力。 在本实验中，雷达发射波形采用线性调频脉冲信号（LFM），其中频率与时延成正比关系，因此我们就可以将信号通过一个滤波器，该滤波器满足频率与时延成反比关系。那么输入信号的低频分量就会得到一个较大的时延，而输入信号的高频分量就会得到一个较小的时延，中频分量就会按比例获得相应的时延，信号就被压缩成脉冲宽度为1/B的窄脉冲。 从以上原理我们可以看出，通过使用一个与输入信号时延频率特性规律相反的滤波器我们可以实现脉冲压缩，即该滤波器的相频特性与发射信号时共轭匹配的。所以说脉冲压缩滤波器就是一个匹配滤波器。从而我们可以在时域和频域两个方向进行脉冲压缩。 滤波器的输出() h n= y n为输入信号() x n与匹配滤波器的系统函数() *(1) y n x n s N n =--。转换到频域就是--卷积的结果：* ()()*(1) s N n =。因此我们可以将输入信号和系统函数分别转化到频域：Y k X k H k ()()( Y k，然后将结果再转化到时域， h n H k →，进行频域相乘得() ()() x t X k →，()() 就可以得到滤波器输出：()() →。我们可用FFT和IFFT来实现作用域的 Y k y n 转换。原理图如下： 图1.脉冲压缩原理框图 2．MTI原理 动目标显示（MTI）技术是用来抑制各种杂波，来实现检测或者显示运动目标的技术。利用它可以抑制固定目标的信号，显示运动目标的信号。以线性调频
信息科学与技术学院本科三年级 数字信号处理实验报告 2011 年12 月21日
实验一 序列的傅立叶变换 实验目的 进一步加深理解DFS,DFT 算法的原理;研究补零问题;快速傅立叶变换 （FFT ）的应用。 实验步骤 1. 复习DFS 和DFT 的定义，性质和应用； 2. 熟悉MATLAB 语言的命令窗口、编程窗口和图形窗口的使用；利用提供的 程序例子编写实验用程序；按实验内容上机实验，并进行实验结果分析；写出完整的实验报告，并将程序附在后面。 实验内容 1. 周期方波序列的频谱试画出下面四种情况下的的幅度频谱,并分析补零后，对信号频谱的影响。 实验结果： 60 ,7)4(;60,5)3(; 40,5)2(;20,5)1()] (~[)(~,2,1,01 )1(,01,1)(~=========±±=???-+≤≤+-+≤≤=N L N L N L N L n x DFS k X m N m n L m N L m N n m N n x ) 52.0cos()48.0cos()(n n n x ππ+=
2. 有限长序列x(n)的DFT （1） 取x(n)(n=0:10)时，画出x(n)的频谱X(k) 的幅度； （2） 将（1）中的x(n)以补零的方式，使x(n)加长到(n:0~100)时，画出 x(n)的频谱X(k) 的幅度； （3） 取x(n)(n:0~100)时，画出x(n)的频谱X(k) 的幅度。利用FFT 进行谱分析 已知：模拟信号 以t=0.01n(n=0:N-1)进行采样，求N 点DFT 的幅值谱。 请分别画出N=45; N=50;N=55;N=60时的幅值曲线。 实验结果： ) 8cos(5)4sin(2)(t t t x ππ+=
北京邮电大学 数字信号处理硬件实验 实验名称：dsp硬件操作实验姓名：刘梦颉班级： 2011211203 学号：2011210960 班内序号：11 日期：2012年12月20日 实验一常用指令实验 一、实验目的 了解dsp开发系统的组成和结构，熟悉dsp开发系统的连接，熟悉dsp的开发界面，熟 悉c54x系列的寻址系统，熟悉常用c54x系列指令的用法。 二、实验设备 计算机，ccs 2.0版软件，dsp仿真器，实验箱。 三、实验操作方法 1、系统连接 进行dsp实验之前，先必须连接好仿真器、实验箱及计算机，连接方法如下所示： 1）上电复位 在硬件安装完成后，接通仿真器电源或启动计算机，此时，仿真盒上的“红色小灯”应 点亮，否则dsp开发系统与计算机连接有问题。 2）运行ccs程序 先实验箱上电，然后启动ccs，此时仿真器上的“绿色小灯”应点亮，并且ccs正常启 动，表明系统连接正常；否则仿真器的连接、jtag接口或ccs相关设置存在问题，掉电，检 查仿真器的连接、jtag接口连接，或检查ccs相关设置是否正确。 四、实验步骤与内容 1、实验使用资源 实验通过实验箱上的xf指示灯观察程序运行结果 2、实验过程 启动ccs 2.0，并加载“exp01.out”；加载完毕后，单击“run”运行程序； 五、实验结果 可见xf灯以一定频率闪烁；单击“halt”暂停程序运行，则xf灯停止闪烁，如再单击 “run”，则“xf”灯又开始闪烁； 关闭所有窗口，本实验完毕。 六、源程序代码及注释流程图： 实验二资料存储实验 一、实验目的 掌握tms320c54的程序空间的分配；掌握tms320c54的数据空间的分配；熟悉操作 tms320c54数据空间的指令。 二、实验设备 计算机，ccs3.3版软件，dsp仿真器，实验箱。 三、实验系统相关资源介绍 本实验指导书是以tms32ovc5410为例，介绍相关的内部和外部内存资源。对于其它类型 的cpu请参考查阅相关的资料手册。下面给出tms32ovc5410的内存分配表： 对于存储空间而言，映像表相对固定。值得注意的是内部寄存器与存储空间的映像关系。 因此在编程应用时这些特定的空间不能作其它用途。对于篇二：31北邮dsp软件实验报告北京邮电大学 dsp软件
DSP运行实验报告 一、实验目的 熟悉CCS软件仿真下，DSP程序的下载和运行；熟悉借助单片机的DSP程序下载和运行； 熟悉借助仿真器的DSP程序下载和运行；熟悉与DSP程序下载运行相关的CCS编程环境。 二、实验原理 CCS软件仿真下，借用计算机的资源仿真DSP的内部结构，可以模拟DSP程序的下载和运行。 如果要让程序在实验板的DSP中运行、调试和仿真，可以用仿真器进行DSP程序下载和运行。初学者也可以不用仿真器来使用这款实验板，只是不能进行程序调试和仿真。 在本实验板的作用中，单片机既是串口下载程序的载体，又是充当DSP 的片外存储器（相对于FLASH），用于固化程序。 三、实验设备、仪器及材料 安装有WINDOWS XP操作系统和CCS3.3的计算机。 四、实验步骤（按照实际操作过程） 1、CCS软件仿真下，DSP程序的下载和运行。 第一步：安装CCS，如果不使用仿真器，CCS 的运行环境要设置成一个模拟仿真器（软仿真）。
第二步：运行CCS，进入CCS 开发环境。 第三步：打开一个工程。 将实验目录下的EXP01目录拷到D:\shiyan下（目录路径不能有中文），用[Project]\[Open]菜单打开工程，在“Project Open”对话框中选 EXP01\CPUtimer\CpuTimer.pjt，选“打开”， 第四步：编译工程。 在[Project]菜单中选“Rebuild All”，生成CpuTimer.out文件。 第五步：装载程序。 用[File]\[Load Program]菜单装载第四步生成CpuTimer.out文件，在当前工程目录中的Debug 文件夹中找到CpuTimer.out文件，选中，鼠标左键单击“打开”。
3.(1)用双线性变换法设计一个Chebyshev型高通滤波器程序如下 Rp=1.2;Rs=20;T=0.001;fp=300;fs=200; wp=2*pi*fp*T;ws=2*pi*fs*T; wp1=(2/T)*tan(wp/2);ws1=(2/T)*tan(ws/2); [n,wn]=cheb1ord(wp1,ws1,Rp,Rs,'s'); [b,a]=cheby1(n,Rp,wn,'high','s'); [bz,az]=bilinear(b,a,1/T); [db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(bz,az);plot(w/pi,db); axis([0,1,-30,2]); 3.(2) a用双线性变换法设计一个Butterworth型数字低通滤波器程序如下Rp=1;Rs=25;T=0.001;fp=300;fs=200; wp=2*pi*fp*T;ws=2*pi*fs*T; wp1=(2/T)*tan(wp/2);ws1=(2/T)*tan(ws/2); [n,wn]=buttord(wp1,ws1,Rp,Rs,'s'); [b,a]=butter(n,wn,'low','s'); [bz,az]=bilinear(b,a,1/T); [db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(bz,az);plot(w/pi,db); axis([0,1,-30,2]); b用脉冲响应不变法设计一个Butterworth数字低通滤波器的程序如下：wp=400*pi;ws=600*pi;Rp=1;Rs=25; [n,wn]=buttord(wp,ws,Rp,Rs,'s') [b,a]=butter(n,wn,'s') [db,mag,pha,w]=freqs_m(b,a,500*2*pi);
数字信号处理实验 利用FFT对信号进行频谱分析
一 实验目的 学习用FFT FFT 。 二 实验原理 用FFT 对信号作频分析是学习数字信号处理的重要内容，经常需要进行分析的信号是模拟信号的时域离散信号。对信号进行谱分析的重要问题是频谱分辨率D 和分析误差。频谱分辨率直接和FFT 的变换区间N 有关，因为FFT 能够实现的频率分辨率是2π/N ，因此要求2π/N 小于等于D 。可以根据此式选择FFT 的变换区间N 。误差主要来自于用FFT 作频谱分析时，得到的是离散谱，而信号（周期信号除外）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。 三 实验内容 1．模拟信号)8cos(5)4sin(2)(t t t x ππ+=，以)1:0(01.0-==N n n t 进行采样，求： （1）N ＝40点FFT 的幅度频谱，从图中能否观察出信号的2个频谱分量? （2）提高采样点数，如N ＝128，256，512，再求该信号的幅度频谱，此时幅度频谱发生了什么变化？信号的2个模拟频率和数字频率各为多少？FFT 频谱分析结果与理论上是否一致？ 实验代码： clc;clear all; N=40; % N=128;%%%%%%对N 的值进行改变 % N=256; % N=512; n=0:N-1; t=0.01*n; x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t);
x1=x(1:N);X1=fft(x1,2048); figure, subplot(211),plot(0:N-1,x1);xlabel('n');ylabel('x(n)');title('时域波形');grid; subplot(212),plot(abs(X1));xlabel('k');ylabel('|X(k)|');title('幅频特性');grid; set(gcf,'color','w'); N=40 N=128
2011级数字信号处理实验报告 实验名称：实验一数字信号的产生和基本运算 1．实验要求 因为现实世界里存在的是模拟信号，因此数字信号处理的第一个问题是将信号离散化，得到一个数字信号，然后再进行数字处理。 (1) 常用数字信号序列的产生： 熟悉Matlab 产生数字信号的基本命令，加深对数字信号概念的理解，并能够用Matlab 产生和绘制出一些常用离散信号序列。请用Matlab 画出下列序列的波形（-10 实验一： 用FFT 作谱分析 实验目的： (1) 进一步加深DFT 算法原理和基本性质的理解(因为FFT 只是DFT 的一种快速算法， 所以FFT 的运算结果必然满足DFT 的基本性质)。 (2) 熟悉FFT 算法原理和FFT 子程序的应用。 (3) 学习用FFT 对连续信号和时域离散信号进行谱分析的方法，了解可能出现的分析误差及其原因，以便在实际中正确应用FFT 。 实验原理： DFT 的运算量： 一次完整的DFT 运算总共需要2N 次复数乘法和(1)N N -复数加法运算，因而 直接计算DFT 时，乘法次数和加法次数都和2N 成正比，当N 很大时，运算量很客观的。例如，当N=8时，DFT 运算需64位复数乘法，当N=1024时，DFT 运算需1048576次复数乘法。而N 的取值可能会很大，因而寻找运算量的途径是很必要的。 FFT 算法原理： 大多数减少离散傅里叶变换运算次数的方法都是基于nk N W 的对称性和周期 性。 （1）对称性 ()*()k N n kn kn N N N W W W --== （2）周期性 ()(mod`)()()kn N kn n N k n k N N N N N W W W W ++=== 由此可得 ()()/2 (/2)1 n N k N n k nk N N N N N k N k N N W W W W W W ---+?==?=-??=-? 这样： 1.利用第三个方程的这些特性，DFT 运算中有些项可以合并； 2.利用nk N W 的对称性和周期性，可以将长序列的DFT 分解为短序列的DFT 。 前面已经说过，DFT 的运算量是与2N 成正比的，所以N 越小对计算越有利， 因而小点数序列的DFT 比大点数序列的DFT 运算量要小。 快速傅里叶变换算法正是基于这样的基本思路而发展起来的，她的算法基本 上可分成两大类，即按时间抽取法和按频率抽取法。 我们最常用的是2M N =的情况，该情况下的变换成为基2快速傅里叶变换。 完成一次完整的FFT 计算总共需要 2log 2 N N 次复数乘法运算和2log N N 次复数加法运算。很明显，N 越大，FFT 的优点就越突出。 实验步骤 (1) 复习DFT 的定义、 性质和用DFT 作谱分析的有关内容。 (2) 复习FFT 算法原理与编程思想， 并对照DIT-FFT 运算流图和程序框图， 读懂本实验提供的FFT 子程序。 (3) 编制信号产生子程序， 产生以下典型信号供谱分析用： 实验一混叠现象的时域与频域表现 一、实验目的 用不同的频率的抽样对某一周期信号进行采集，考察是否发生频谱混叠，用matlab 写出仿真程序，并观察与分析，最后的出结论。 二、实验内容 考虑频率分别为3Hz，7Hz，13Hz 的三个余弦信号，即：g1(t)=cos(6πt), g2(t)=cos(14πt), g3(t)=cos(26πt),当采样频率为10Hz 时，即采样间隔为0.1秒，则产生的序列分别为：g1[n]=cos(0.6πn), g2[n]=cos(1.4πn), g3[n]=cos(2.6πn) 对g2[n]，g3[n] 稍加变换可得： g2[n]=cos(1.4πn)＝cos((2π-0.6π)n)= cos(0.6πn) g3[n]=cos(2.6πn)= cos((2π+0.6π)n)=cos(0.6πn) 因此它们在时域表现为一个序列。实际上，当给定频率为(10k±3Hz)的余弦信号，且采样频率为10Hz 时，均表现为g1[n]=cos(0.6πn)的序列。以下的matlab 程序画出三序列的时域和频域图（图9―32），非常直观地说明了混叠现象。 实验程序： n=1:300; t=(n-1)*1/300; g1=cos(6*pi*t); g2=cos(14*pi*t); g3=cos(26*pi*t); plot(t,g1,t,g2,t,g3); k=1:100; s=k*0.1; q1=cos(6*pi*s); q2=cos(14*pi*s); q3=cos(26*pi*s); hold on; plot(s(1:10),q1(1:10),'bd'); figure subplot(2,2,1);plot(k/10,abs(fft(q1))) subplot(2,2,2);plot(k/10,abs(fft(q2))) subplot(2,2,3);plot(k/10,abs(fft(q3))) matlab仿真结果： 时域图： 频域图： 数字信号处理课程实验报告 题目：P30-2-6和P63-3-22-d 信道编码 专业：xxx 学号：xxx 姓名：xx 一、书上习题运算 一、实验内容 2.6一个特定的线性和时不变系统，描述它的差分方程如下:y(n)+0.1y(n-1)-0.06y(n-2) = x(n)-2x(n-1)求系统脉冲响应的前10个样本。 如果此系统输入为x(n)=[5+3cos(0.2πn)+4sin(0.6πn)]μ(n)，在0≤n≤20求出y(n)的响应。 3.22计算下列序列的N点循环卷积z(n)。 D x1(n)=nR N(n);x2=(N-n)R N(n);N=10 二、实验程序代码 2.6程序： function[x,n]=impseq(np,ns,nf) if ns>np|ns>nf|np>nf error('输入位置参数不满足ns<=np<=nf') else n=[ns:nf]; x=[(n-np)==0]; end a=[1,0.1,0.06];b=[1-2]; x=impseq(0,0,20); h=filter(b,a,x); n=0:20; x=5+3*cos(0.2*pi*n)+4*sin(0.6*pi*n); y=conv(h,x) stem(y) 3.22程序： function y=circonvt(x1,x2,N) x1=[x1,zeros(1,N-length(x1))]; x2=[x2,zeros(1,N-length(x2))]; m=[0:N-1]; x2m=x2(mod(-m,N)+1); H=toeplitz(x2m,[0,x2(2:N)]); y=x1*H; n=0:9; x1=n; x2=10-n; y=circonvt(x1,x2,10) stem(y) 三、实验结果 2.6 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 ?()()()a a x t 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 ω ω∞ -=-∞ =∑ 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。本实验仅在时域求解，对于差分方程可用Matlab 中的工具箱函数filter()函数求解 一个时域离散线性时不变系统的输出与输入间的关系为： 可用Matlab 中的工具箱函数conv()函数求解 三、实验内容及步骤 1. 时域采样定理的验证 给定模拟信号： 式中 444.128, A =,α =0/rad s Ω=。 其幅频特性如图所示： 0()sin()()t a x t Ae t u t α-=Ω ()()|j a T X j X e ωω=ΩΩ=()()()()() m y n x n h n x m h n m ∞ =-∞ =*= -∑10.80.60.40.200 100 200300 400 500 x a (j f ) f /Hz 实验一 离散系统的时域分析 一、实验目的 1、掌握离散时间信号的MATLAB 表示； 2、信号运算； 3、差分方程的求解； 4、离散时间信号的卷积运算。 二、实验原理 1、离散时间信号 离散时间信号只在某些离散的瞬时给出函数值，而在其他时刻无定义。它是时间上不连续按一定先后次序排列的一组数的集合，称为时间序列，用x(n)表示，n 取整数代表时间的离散时刻。 在matlab 中用向量来表示一个有限长度的序列。 2、序列的类型 为了分析的方便，在数字信号处理中规定了一些基本的序列。 a) 单位采样序列 function [x,n]=impseq(n1,n2,n0) n=[n1:n2]; x=[(n-n0)==0]; 调用该函数 [x,n]=impseq(-2,8,2); stem(n,x) 0010()001()0n n n n n n n n n δδ =?=? ≠? =?-? ≠? 单位采样序列的另一种生成方法 n0=-2; n=[-10:10]; nc=length(n); x=zeros(1,nc); for i=1:nc if n(i)==n0 x(i)=1 end end stem(n,x) b) 单位阶跃序列 function [x,n]=stepseq(n1,n2,n0) n=[n1:n2]; x=[(n-n0)>=0]; 调用该函数 [x,n]=stepseq(-2,8,2); stem(n,x) 000 10()001()0n n n n n n n n n εε >=?=? =?-? c) 实数指数序列 x(n)=an (运算符“.^”) n=[0:10]; x=0.9.^n; stem(n,x) d) 复数指数序列 n=[-10:10]; alpha=-0.1+0.3*j; x=exp(alpha*n); real_x=real(x); image_x=imag(x); mag_x=abs(x); phase_x=angle(x); subplot(2,2,1); stem(n,real_x) subplot(2,2,2); stem(n,image_x) subplot(2,2,3); stem(n,mag_x) subplot(2,2,4); stem(n,phase_x) ()()j n x n e αω+=(0.1j0.3)n x(n)e (10n 10) -+= -<<哈工大数字信号处理实验报告
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