测试信号分析与处理试验报告

数字信号处理实验报告姓名：班级：通信学号：实验名称：频域抽样定理验证实验类型：验证试验指导教师:实习日期：2013.频域采样定理验证实验一． 实验目的：1. 加深对离散序列频域抽样定理的理解2.了解由频谱通过IFFT 计算连续时间信号的方法3.掌握用MATLAB 语言进行频域抽样与恢复时程序的编写方法 4、用MATLAB 语言将X(k)恢复为X(z)及X(e jw )。

二． 实验原理：1、1、频域采样定理： 如果序列x(n)的长度为M ，频域抽样点数为N ，则只有当频域采样点数N ≥M 时，才有x N (n)=IDFT[X(k)]=x(n),即可由频域采样X(k)无失真的恢复原序列 x(n)。

2、用X(k)表示X(z)的内插公式：∑-=-----=10111)(1)(N k kNNzWz k X Nz X内插函数： zWzkNNN z 1k111)(-----=ϕ频域内插公式：∑-=-=10)2()()(N K j k Nk X e X πωϕω频域内插函数：e N j N N )21()2sin()2sin(1)(--=ωωωωϕ三． 实验任务与步骤：实验一：长度为26的三角形序列x(n)如图(b)所示，编写MATLAB 程序验证频域抽样定理。

实验二：已知一个时间序列的频谱为X(e jw )=2+4e -jw +6e -j2w +4e -j3w +2e -j4w分别取频域抽样点数N为3、5和10，用IPPT计算并求出其时间序列x(n)，用图形显示各时间序列。

由此讨论原时域信号不失真地由频域抽样恢复的条件。

实验三：由X32(k)恢复X(z)和X(e jw)。

四．实验结论与分析：实验一：源程序：M=26;N=32;n=0:M; %产生M长三角波序列x(n)xa=0:floor(M/2);xb= ceil(M/2)-1:-1:0; xn=[xa,xb];Xk=fft(xn,512); %1024点FFT[x(n)], 用于近似序列x(n)的TFX32k=fft(xn,32); %32点FFT[x(n)]x32n=ifft(X32k); %32点IFFT[X32(k)]得到x32(n)X16k=X32k(1:2:N); %隔点抽取X32k得到X16(K)x16n=ifft(X16k,N/2); %16点IFFT[X16(k)]得到x16(n)subplot(3,2,2);stem(n,xn,'.');box ontitle('(b) 三角波序列x(n)');xlabel('n');ylabel('x(n)');axis([0,32,0,20])k=0:511;wk=2*k/512;subplot(3,2,1);plot(wk,abs(Xk));title('(a)FT[x(n)]');xlabel('\omega/\pi');ylabel('|X(e^j^\omega)|');axis([0,1,0,200])k=0:N/2-1;subplot(3,2,3);stem(k,abs(X16k),'.');box ontitle('(c) 16点频域');xlabel('k');ylabel('|X_1_6(k)|');axis([0,8,0,200])n1=0:N/2-1;subplot(3,2,4);stem(n1,x16n,'.');box ontitle('(d) 16点IDFT[X_1_6(k)]');xlabel('n');ylabel('x_1_6(n)');axis([0,32,0,20])k=0:N-1;subplot(3,2,5);stem(k,abs(X32k),'.');box ontitle('(e) 32点频域采样');xlabel('k');ylabel('|X_3_2(k)|');axis([0,16,0,200])n1=0:N-1;subplot(3,2,6);stem(n1,x32n,'.');box ontitle('(f) 32点IDFT[X_3_2(k)]');xlabel('n');ylabel('x_3_2(n)');axis([0,32,0,20])结果如下所示：实验一分析：序列x(n)的长度M=26，由图中可以看出，当采样点数N=16<M时，x16(n)确实等于原三角序列x(n)以16为周期的周期延拓序列的主值序列。

实验一LabVIEW中的信号分析与处理一、实验目的：1、熟悉各类频谱分析VI的操作方法；2、熟悉数字滤波器的使用方法；3、熟悉谐波失真分析VI的使用方法。

二、实验原理：1、信号的频谱分析是指用独立的频率分量来表示信号；将时域信号变换到频域，以显示在时域无法观察到的信号特征，主要是信号的频率成分以及各频率成分幅值和相位的大小，LabVIEW中的信号都是数字信号，对其进行频谱分析主要使用快速傅立叶变换(FFT)算法：·“FFT Spectrum(Mag-Phase).vi”主要用于分析波形信号的幅频特性和相频特性，其输出为单边幅频图和相频图。

·“FFT.vi”以一维数组的形式返回时间信号的快速傅里叶运算结果，其输出为双边频谱图，在使用时注意设置FFT Size为2的幂。

·“Amplitude and Phase Spectrum .vi”也输出单边频谱，主要用于对一维数组进行频谱分析，需要注意的是，需要设置其dt（输入信号的采样周期）端口的数据。

2、数字滤波器的作用是对信号进行滤波，只允许特定频率成份的信号通过。

滤波器的主要类型分为低通、高通、带通、带阻等，在使用LabVIEW中的数字滤波器时，需要正确设置滤波器的截止频率（注意区分模拟频率和数字频率）和阶数。

3、“Harmonic Distortion Analyzer .vi”用于分析输入的波形数据的谐波失真度（THD），该vi还可分析出被测波形的基波频率和各阶次谐波的电平值。

三、实验内容：(1) 时域信号的频谱分析设计一个VI，使用4个Sine Waveform.vi（正弦波形）生成频率分别为10Hz、30Hz、50Hz、100Hz，幅值分别为1V、2V、3V、4V的4个正弦信号（采样频率都设置为1kHz，采样点数都设置为1000点），将这4个正弦信号相加并观察其时域波形，然后使用FFT Spectrum(Mag-Phase).vi对这4个正弦信号相加得出的信号进行FFT频谱分析，观察其幅频和相频图，并截图保存。

《信号分析与处理》实验报告华北电力大学前言1．实验总体目标通过实验，巩固掌握课程的讲授内容，使学生对信号分析与线性系统分析的基本理论及分析方法有一个感性认识和更好地理解，使学生在分析问题与解决问题的能力及实践技能方面有所提高。

2．适用专业自动化专业本科生3．先修课程信号分析与处理4．实验课时分配5需要配置微机及MATLAB工具软件。

6．实验总体要求1、掌握信号分解的基本思想及信号在时域、频域和变换域进行分解的基本理论及描述方法，用MATLAB编程语言实现基本信号的表示及可视化，计算和分析信号的频谱；2、掌握在时域、频域和变换域分析LTI系统的方法，及系统在时域、频域和变换域的描述方法，用MATLAB编程语言实现LTI系统的时域分析及频率分析。

3、掌握信号的调制与解调，用MATLAB编程语言仿真分析信号的调制与解调。

⒎ 本实验的重点、难点及教学方法建议实验通过MATLAB编程语言来实现基本信号的表示及可视化，计算分析信号的频谱，实现LTI系统的时域分析及频率分析，并仿真分析信号的调制与解调，使学生对信号分析与线性系统分析的基本理论及分析方法有一个感性认识和更好地理解。

实验的重点及难点是：掌握基本信号的数学表示，信号的频谱特点，计算LTI系统的典型响应，掌握信号的调制与解调。

在这样的理论基础上，学会用MATLAB编程语言来实现对信号与系统响应的可视化及对数字滤波器进行设计。

教学建议：打好理论基础，熟练编程语言。

目录实验一信号的时域与频域分析 3实验二信号的时域与频域处理 4实验三数字滤波器的设计 5实验一一、实验目的1、熟悉MATLAB 平台，高效的数值计算及符号计算功能；2、实现基本信号的表示及可视化计算；3、分析信号的频谱。

二、 实验类型验证型 三、 实验仪器微机，MATLAB 工具软件。

四、 实验原理MATLAB 是功能强大的数学软件，它提供了计算周期连续函数和周期离散序列的频谱的一系列函数。

华北电力大学实验报告||实验名称FFT的软件实现实验（Matlab）IIR数字滤波器的设计课程名称信号分析与处理||专业班级：电气化1308 学生姓名：袁拉麻加学号： 2 成绩：指导教师：杨光实验日期： 2015-12-17快速傅里叶变换实验一、实验目的及要求通过编写程序，深入理解快速傅里叶变换算法（FFT）的含义，完成FFT和IFFT算法的软件实现。

二、实验内容利用时间抽取算法，编写基2点的快速傅立叶变换（FFT）程序；并在FFT程序基础上编写快速傅里叶反变换（IFFT）的程序。

三：实验要求1、FFT和IFFT子程序相对独立、具有一般性，并加详细注释；2、验证例6-4，并能得到正确结果。

3、理解应用离散傅里叶变换（DFT）分析连续时间信号频谱的数学物理基础。

四、实验原理：a.算法原理1、程序输入序列的元素数目必须为2的整数次幂，即N=2M,整个运算需要M 级蝶形运算；2、输入序列应该按二进制的码位倒置排列，输出序列按自然序列排列；3、每个蝶形运算的输出数据军官占用其他输入数据的存储单元，实现“即位运算”；4、每一级包括N/2个基本蝶形运算，共有M*N/2个基本蝶形运算；5、第L级中有N/2L个群，群与群的间隔为2L。

6、处于同一级的各个群的系数W分布相同，第L级的群中有2L-1个系数；7、处于第L级的群的系数是(p=1,2,3，…….,2L-1)而对于第L级的蝶形运算，两个输入数据的间隔为2L-1。

b.码位倒置程序流程图开始检测A序列长度nk=0j=1x1(j)=bitget(k,j);j=j+1Yj<m?Nx1=num2str(x1);y(k+1)=bin2dec(x1);clear x1k=k+1c.蝶形运算程序流程图五、程序代码与实验结果a.FFT程序：%%clear all;close all;clc;%输入数据%A=input('输入x(n)序列','s');A=str2num(A);% A=[1,2,-1,4]; %测试数据%%%%校验序列,%n=length(A);m=log2(n);if (fix(m)~=m)disp('输入序列长度错误，请重新输入!');A=input('输入x(n)序列','s');A=str2num(A);elsedisp('输入正确，请运行下一步')end%%%码位倒置%for k=0:n-1for j=1:m %取M位的二进制数%x1(j)=bitget(k,j); %倒取出二进制数%endx1=num2str(x1); %将数字序列转化为字符串%y(k+1)=bin2dec(x1); %二进制序列转化为十进制数%clear x1endfor k=1:nB(k)=A(y(k)+1); %时间抽取序列%endclear A%%%计算%for L=1:m %分解为M级进行运算%LE=2^L; %第L级群间隔为2^L%LE1=2^(L-1); %第L级中共有2^(L-1)个Wn乘数，进行运算蝶运算的两数序号相隔LE1%W=1;W1=exp(-1i*pi/LE1);for R=1:LE1 %针对第R个Wn系数进行一轮蝶运算，共进行LE1次%for P=R:LE:n %每个蝶的大小为LE% Q=P+LE1;T=B(Q)*W;B(Q)=B(P)-T;B(P)=B(P)+T;endW=W*W1;endendB %输出X(k)%%%验证结果：例6-4b.IFFT程序：%%clear all;close all;clc;%输入数据%A=input('输入X(k)序列','s');A=str2num(A);% A=[6,2+2i,-6,2-2i]; %测试数据%%%%校验序列,%n=length(A);m=log2(n);if (fix(m)~=m)disp('输入序列长度错误，请重新输入!');A=input('输入x(n)序列','s');A=str2num(A);elsedisp('输入正确，请运行下一步')end%%%码位倒置%for k=0:n-1for j=1:m %取M位的二进制数%x1(j)=bitget(k,j); %倒取出二进制数%endx1=num2str(x1); %将数字序列转化为字符串%y(k+1)=bin2dec(x1); %二进制序列转化为十进制数%clear x1endfor k=1:nB(k)=A(y(k)+1); %时间抽取序列%endclear A%%%计算%for L=1:m %分解为M级进行运算%LE=2^L; %第L级群间隔为2^L%LE1=2^(L-1); %第L级中共有2^(L-1)个Wn乘数，进行运算蝶运算的两数序号相隔LE1%W=1;W1=exp(-1i*pi/LE1);for R=1:LE1 %针对第R个Wn系数进行一轮蝶运算，共进行LE1次%for P=R:LE:n %每个蝶的大小为LE%Q=P+LE1;T=B(Q)*W;B(Q)=B(P)-T;B(P)=B(P)+T;endW=W*W1;endendB=conj(B); %取共轭%B=B/n %输出x(n)%验证结果：六、实验心得与结论本次实验借助于Matlab软件，我避开了用C平台进行复杂的复数运算，在一定程度上简化了程序，并添加了简单的检错代码，码位倒置我通过查阅资料，使用了一些函数，涉及到十-二进制转换，数字-文本转换，二-文本转换，相对较复杂，蝶运算我参考了书上了流程图，做些许改动就能直接实现。

序号：号项目名称：《信号分析与处理》实验报告学生学院：信息工程学院专业班级：学生学号：学生姓名：指导老师：朱铮涛2013年12月25日目录实验一、基本信号的产生和时频域抽样实验 (1)一、实验目的 (1)二、实验内容及所得图表 (1)三、思考题解答 (15)实验二、连续和离散系统分析 (16)一、实验目的 (16)二、实验内容和要求 (16)三、思考题解答 (22)实验三、用FFT实现谱分析实验 (23)一、实验目的 (23)二、实验原理 (23)三、实验内容及实验得到的结果 (23)四、实验结论 (26)五、思考题解答 (26)实验四、IIR数字滤波器设计和应用 (27)一、实验目的 (27)二、实验原理 (27)三、实验内容和结果 (27)四、思考题解答 (33)实验五、FIR数字滤波器设计和应用 (34)一、实验目的 (34)二、FIR数字滤波器的设计基本原理 (34)三、实验内容和实验结果 (37)四、思考题解答 (40)实验一、基本信号的产生和时频域抽样实验一、实验目的1、学习使用matlab产生基本信号波形、实现信号的基本运算；2、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;3、加深理解频谱离散化过程中的数学概念和物理概念，掌握频域抽样定理的基本内容。

二、实验内容及所得图表1、用Matlab产生以下序列的样本，并显示其波形：(a):()(0.9)cos(0.2/3),020nx n n nππ=+≤≤(b):)20()5()(---=nununx(c):)*5.0exp()(n nx-=(d):(e):(f):)()sin()(t u tAetx taΩ=-α2 设（a）：求其傅里叶变换；对进行采样，求出采样所得离散时间信号的傅里叶变（b）：用频率Fs=5000Hz对进行采样，求出采样所得离散时间信号的傅里叶变换；换；再用频率Fs=1000Hz（c）：分别针对（b）中采样所得离散时间信号和，重建出对应的连续时间信号和，并分别与原连续时间信号进行比较；根据抽样定理（即Nyquist定理）的知识，说明采样频率对信号重建的影响。

信号处理实验报告总结引言信号处理是一门研究如何对信号进行处理和分析的学科，它在许多领域中都有着广泛的应用，如通信、图像处理、音频处理等。

本实验旨在通过实际操作与理论结合的方式，帮助学生深入理解信号处理的原理和方法。

理论背景信号处理的理论基础包括信号与系统、傅里叶分析、滤波器设计等方面的知识。

在本次实验中，我们主要了解了离散傅里叶变换（DFT）和数字滤波器的原理和应用，以及常见的信号处理算法。

实验过程与结果本次实验分为两个部分：DFT算法实现和数字滤波器设计。

DFT算法实现我们首先实现了离散傅里叶变换的算法，并通过MATLAB软件进行了验证。

实验中，我们使用了一个正弦信号，并通过DFT算法将其转换为频域表示。

实验结果显示，离散傅里叶变换能够准确地将时域信号转换为频域信号，且图像频谱与理论结果一致。

数字滤波器设计在第二个实验中，我们学习了数字滤波器的设计方法和常见的滤波器类型。

我们采用了巴特沃斯滤波器设计方法，并使用MATLAB软件进行了参数设计。

实验结果表明，数字滤波器能够有效地滤除输入信号中不需要的频率成分，并保留我们感兴趣的信号。

实验总结通过本次实验，我们对信号处理的理论知识有了更深入的了解，并通过实际操作加深了对信号处理方法的理解和应用能力。

通过实验，我们对离散傅里叶变换和数字滤波器的原理和应用有了更深入的了解。

然而，在实验过程中也遇到了一些困难。

例如，在DFT算法实现中，我们需要对算法进行优化以提高运行效率。

在数字滤波器设计中，我们还需要更深入地学习滤波器设计的原理和方法，以便更好地应用在实际工程中。

总的来说，本次实验使我们更加深入地了解了信号处理的原理和方法，并对信号处理的应用有了更为清晰的认识。

在今后的学习和工作中，我们将进一步巩固这方面的知识，并不断探索更多的信号处理方法和算法。

参考文献[1] Oppenheim, A. V., & Schaffer, J. R. (1998). Discrete-time signal processing. Prentice Hall.[2] Proakis, J. G., & Manolakis, D. G. (1996). Digital signal processing: principles, algorithms, and applications. Prentice Hall.附录本次实验的MATLAB代码如下：matlab% DFT算法实现N = length(x);for k = 0:N-1X(k+1) = 0;for n = 0:N-1X(k+1) = X(k+1) + x(n+1)*exp(-1i*2*pi*k*n/N);endend% 数字滤波器设计fs = 100; % 采样频率fpass = 10; % 通带频率fstop = 20; % 阻带频率Rp = 1; % 通带最大衰减Rs = 60; % 阻带最小衰减wp = 2*pi*fpass/fs;ws = 2*pi*fstop/fs;[N, wn] = buttord(wp, ws, Rp, Rs);[b, a] = butter(N, wn);y = filter(b, a, x);以上是本次信号处理实验的总结，通过实验我们深入理解了信号处理的原理和方法，也发现了一些问题，期望在今后的学习和工作中能够进一步探索和应用信号处理技术。

信号分析与处理实验报告一、实验目的1.了解信号分析与处理的基本概念和方法；2.掌握信号分析与处理的基本实验操作；3.熟悉使用MATLAB进行信号分析与处理。

二、实验原理信号分析与处理是指利用数学和计算机技术对信号进行分析和处理的过程。

信号分析的目的是了解信号的特性和规律，通过对信号的频域、时域和幅频特性等进行分析，获取信号的频率、幅度、相位等信息。

信号处理的目的是对信号进行数据处理，提取信号的有效信息，优化信号的质量。

信号分析和处理的基本方法包括时域分析、频域分析和滤波处理。

时域分析主要是对信号的时变过程进行分析，常用的方法有波形分析和自相关分析。

频域分析是将信号转换到频率域进行分析，常用的方法有傅里叶级数和离散傅里叶变换。

滤波处理是根据信号的特性选择适当的滤波器对信号进行滤波，常用的滤波器有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。

三、实验内容1.信号的时域分析将给定的信号进行波形分析，绘制信号的时域波形图；进行自相关分析，计算信号的自相关函数。

2.信号的频域分析使用傅里叶级数将信号转换到频域，绘制信号的频域图谱；使用离散傅里叶变换将信号转换到频域，绘制信号的频域图谱。

3.滤波处理选择合适的滤波器对信号进行滤波处理，观察滤波前后的信号波形和频谱。

四、实验步骤与数据1.时域分析选择一个信号进行时域分析，记录信号的波形和自相关函数。

2.频域分析选择一个信号进行傅里叶级数分析，记录信号的频谱；选择一个信号进行离散傅里叶变换分析，记录信号的频谱。

3.滤波处理选择一个信号，设计适当的滤波器对信号进行滤波处理，记录滤波前后的信号波形和频谱。

五、实验结果分析根据实验数据绘制的图像进行分析，对比不同信号在时域和频域上的特点。

观察滤波前后信号波形和频谱的变化，分析滤波效果的好坏。

分析不同滤波器对信号的影响，总结滤波处理的原理和方法。

六、实验总结通过本次实验，我们了解了信号分析与处理的基本概念和方法，掌握了信号分析与处理的基本实验操作，熟悉了使用MATLAB进行信号分析与处理。

综合实验1. 实验目的能综合利用信号处理的理论和Matlab 工具实现对信号进行分析和处理(1)熟练对信号进行时域和频域分析；(2)熟练进行滤波器设计和实现；(3)掌握对信号的滤波处理和分析。

2．实验原理设计并实现滤波器对信号进行分析和处理是信号处理课程学习的主要内容。

通过对信号进行频谱分析，能发现信号的频率特性，以及组成信号的频率分量。

对信号进行滤波处理，能改善信号的质量，或者为数据处理(如传输，分类等)提供预处理，等。

本次实验是对特定信号进行分析并进行滤波处理，需要综合应用之前的实验内容，主要有以下几个方面。

(1)离散时间信号与系统的时域分析Matlab 为离散时间信号与系统的分析提供了丰富且功能强大的计算函数和绘图分析函数，便于离散时间信号和系统的时域表示和分析。

(2)信号的频域分析信号处理课程主要学习了离散信号和系统的频域分析方法与实现，以及滤波器的设计与实现。

离散信号与系统的频域分析包括DTFT DFT Z变换等，FFT则是DFT的快速实现。

用Matlab分析信号的频谱可以用freqz函数或者FFT函数。

(3)滤波器设计滤波器的设计首先要确定滤波器的类型，即低通、高通、带通还是带阻。

滤波器的边缘频率可以通过对信号的频谱分析得到，滤波器的幅度指标主要有阻带最小衰减As 和通带最大衰减Ap。

一般来说，As越大，对截止通过的频率分量的衰减越大；Ap越小，对需要保留的频率分量的衰减越小。

因此，As 越大，Ap 越小，滤波器的性能越好，但随之而来，滤波器的阶数越大，实现的代价(包括计算时间和空间)越大。

由此，滤波器的设计需要对滤波器性能和实现代价进行均衡考虑。

另外根据冲激响应的长度可以分为IIR 和FIR 两种类型。

两种类型的滤波器各有特点。

用FIR 滤波器可以设计出具有严格线性相位的滤波器，但在满足同样指标的条件下，FIR 滤波器的阶数高于IIR 滤波器。

Matlab 为各种类型的滤波器的设计提供了丰富的函数，可以借助这些函数方便地设计出符合要求地滤波器。

数字信号处理实验报告引言数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是一门研究数字信号的获取、分析、处理和控制的学科。

在现代科技发展中，数字信号处理在通信、图像处理、音频处理等领域起着重要的作用。

本次实验旨在通过实际操作，深入了解数字信号处理的基本原理和实践技巧。

实验一：离散时间信号的生成与显示在实验开始之前，我们首先需要了解信号的生成与显示方法。

通过数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）可以轻松生成和显示各种类型的离散时间信号。

实验设置如下：1. 设置采样频率为8kHz。

2. 生成一个正弦信号：频率为1kHz，振幅为1。

3. 生成一个方波信号：频率为1kHz，振幅为1。

4. 将生成的信号通过DAC（Digital-to-Analog Converter）输出到示波器上进行显示。

实验结果如下图所示：（插入示波器显示的正弦信号和方波信号的图片）实验分析：通过示波器的显示结果可以看出，正弦信号在时域上呈现周期性的波形，而方波信号则具有稳定的上下跳变。

这体现了正弦信号和方波信号在时域上的不同特征。

实验二：信号的采样和重构在数字信号处理中，信号的采样是将连续时间信号转化为离散时间信号的过程，信号的重构则是将离散时间信号还原为连续时间信号的过程。

在实际应用中，信号的采样和重构对信号处理的准确性至关重要。

实验设置如下：1. 生成一个正弦信号：频率为1kHz，振幅为1。

2. 设置采样频率为8kHz。

3. 对正弦信号进行采样，得到离散时间信号。

4. 对离散时间信号进行重构，得到连续时间信号。

5. 将重构的信号通过DAC输出到示波器上进行显示。

实验结果如下图所示：（插入示波器显示的连续时间信号和重构信号的图片）实验分析：通过示波器的显示结果可以看出，重构的信号与原信号非常接近，并且能够还原出原信号的形状和特征。

这说明信号的采样和重构方法对于信号处理的准确性有着重要影响。

测试技术实验报告测试技术实验报告实验⼀、信号分析虚拟实验⼀、实验⽬的1、理解周期信号可以分解成简谐信号，反之简谐信号也可以合成周期性信号；2、加深理解⼏种典型周期信号频谱特点；3、通过对⼏种典型的⾮周期信号的频谱分析加深了解⾮周期信号的频谱特点。

⼆、实验原理信号按其随时间变化的特点不同可分为确定性信号与⾮确定性信号。

确定性信号⼜可分为周期信号和⾮周期信号。

本实验是针对确定性周期信号和⾮周期信号进⾏的。

周期信号可⽤傅⾥叶级数的形式展开，例如f（t）为周期函数⽽⾮周期信号可⽤傅⾥叶变换三、实验结果1、周期信号合成矩形波的合成⽅波叠加叠加20次幅值=8 占空⽐=50% 初始频率为2; 三⾓波的合成2、周期信号分解矩形波的分解三⾓波分解1.单边函数3.冲击函数5、采样函数6、⾼斯噪⾳7、周期函数4、⼀阶响应闸门函数5、⼆阶响应采样函数四、⼩结通过本次试验的操作以及⽼师的指导，我对书本上学到的知识有了更深的理解，对于信号的合成与分解有了⼀定的实际了解。

掌握了⼏种典型周期信号频谱特点和⼏种典型的⾮周期信号的频谱分析，加深了对⾮周期信号的频谱特点的理解。

实验⼆传感器性能标定实验1、⾦属箔式应变⽚――单臂电桥性能实验⼀、实验⽬的：了解⾦属箔式应变⽚的应变效应，单臂电桥⼯作原理和性能。

⼆、基本原理：电阻丝在外⼒作⽤下发⽣机械变形时，其电阻值发⽣变化，这就是电阻应变效应，描述电阻应变效应的关系式为：ΔR／R＝Kε式中ΔR／R为电阻丝电阻相对变化，K为应变灵敏系数,ε=Δl/l为电阻丝长度相对变化，⾦属箔式应变⽚就是通过光刻、腐蚀等⼯艺制成的应变敏感元件，通过它转换被测部位受⼒状态变化、电桥的作⽤完成电阻到电压的⽐例变化，电桥的输出电压反映了相应的受⼒状态。

，对单臂电桥输出电压U o1= EKε/4。

三、需⽤器件与单元：应变式传感器实验模板、应变式传感器－电⼦秤、砝码、数显表、±15V电源、±4V电源、万⽤表（⾃备）。

实验一图像信号频谱分析及滤波一：实验原理FFT不是一种新的变化，而是DFT的快速算法。

快速傅里叶变换能减少运算量的根本原因在于它不断地把长序列的离散傅里叶变换变为短序列的离散傅里叶变换，在利用的对称性和周期性使DFT运算中的有些项加以合并，达到减少运算工作量的效果。

为了消除或减弱噪声，提取有用信号，必须进行滤波，能实现滤波功能的系统成为滤波器。

按信号可分为模拟滤波器和数字滤波器两大类。

数字滤波器的关键是如何根据给定的技术指标来得到可以实现的系统函数。

从模拟到数字的转换方法很多，常用的有双线性变换法和冲击响应不变法，本实验主要采用双线性变换法。

双线性变换法是一种由s平面到z平面的映射过程，其变换式定义为：数字域频率与模拟频率之间的关系是非线性关系。

双线性变换的频率标度的非线性失真是可以通过预畸变的方法去补偿的。

变换公式有Ωp=2/T*tan(wp/2)Ωs=2/T*tan(ws/2)二：实验内容1．图像信号的采集和显示选择一副不同彩色图片，利用Windows下的画图工具，设置成200*200像素格式。

然后在Matlab软件平台下，利用相关函数读取数据和显示图像。

要求显示出原始灰度图像、加入噪声信号后的灰度图像、滤波后的灰度图像。

2．图像信号的频谱分析要求分析和画出原始灰度图像、加入噪声信号后灰度图像、滤波后灰度图像信号的频谱特性。

3.数字滤波器设计给出数字低通滤波器性能指标:通带截止频率fp＝10000 Hz，阻带截止频率fs＝15000 Hz，阻带最小衰减Rs＝50 dB，通带最大衰减Rp＝3 dB，采样频率40000Hz。

三：实验程序clear allx=imread('D:\lan.jpg');%原始彩色图像的数据读取x1=rgb2gray(x);%彩色图像值转化为灰度图像值[M,N]=size(x1);%数据x1的长度,用来求矩阵的大小x2=im2double(x1);%unit8转化为double型x3=numel(x2);%计算x2长度figure(1);subplot(1,3,1);imshow(x2);title('原始灰度图')z1=reshape(x2,1,x3);%将二维数据转化成一维数据g=fft(z1);%对图像进行二维傅里叶变换mag=fftshift(abs(g));%fftshift是针对频域的，将FFT的DC分量移到频谱中心K=40000;Fs=40000;dt=1/Fs;n=0:K-1;f1=18000;z=0.1*sin(2*pi*f1*n*dt);x4=z1+z;%加入正弦噪声f=n*Fs/K;y=fft(x4,K);z2=reshape(x4,M,N);%将一维图转换为二维图subplot(1,3,2);imshow(z2);title('加入噪声后')g1=fft(x4);mag1=fftshift(abs(g1));%设计滤波器ws=0.75*pi;wp=0.5*pi;fs=10000;wp1=2*fs*tan(wp/2);ws1=2*fs*tan(ws/2);rs=50;rp=3;% [n,wn]=buttord(wp/pi,ws/pi,rp,rs);% [bz,az]=butter(n,wn);[n,wn]=buttord(wp1,ws1,rp,rs,'s');[z,p,k]=buttap(n);[b,a]=zp2tf(z,p,k);[B,A]=lp2lp(b,a,wn);[bz,az]=bilinear(B,A,fs);[h,w]=freqz(bz,az,128,fs);L=numel(z2);z3=reshape(z2,1,L);x6=filter(bz,az,double(z3));x7=reshape(x6,M,N);subplot(1,3,3);imshow(x7);g2=fft(x6);mag2=fftshift(abs(g2));title('滤波后')%建立频谱图figure(2);subplot(1,3,1);plot(mag);title('原始Magnitude')subplot(1,3,2);plot(mag1);title('加噪声Magnitude')subplot(1,3,3);plot(mag2);title('滤波后Magnitude')figure(3);subplot(1,2,1)plot(w,abs(h));xlabel('f');ylabel('h');title('滤波器幅谱');subplot(1,2,2);plot(w,angle(h));title('滤波器相谱');四：实验结果与分析图一图二分析：由图二可以知道加入噪声后的幅值谱和原始图的幅值谱明显多了两条幅值线，而这两条幅值线就是我们对原始灰度图加入的正弦噪声，而相应的图一中的加噪声后的图与原始图相比，出现了明显的变化。

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。

电气工程施工方案1资料一、项目概述本电气工程施工方案旨在对某项目的电气工程施工进行详细规划和安排，确保施工过程顺利进行，工程质量达标。

本工程位于某地区的工业园区，主要包括供电系统、配电线路、照明系统等。

二、施工内容1. 供电系统•主要设备：选用厂家为XX公司的变压器和配电柜，带电压稳定器。

•供电方式：由当地供电局进行供电，备有应急发电机组。

•供电线路：采用金属电缆敷设，经过耐电压测试。

2. 配电线路•线路布置：根据施工图纸，设计良好的线路布置方案，确保线路合理，避免交叉。

•线路材料：选用优质电缆，符合国家相关标准。

3. 照明系统•照明布置：根据场地要求，设计合理的照明方案，确保照明充足、均匀。

•照明设备：选择能效高、寿命长的LED灯具，符合国家能效标准。

三、施工工艺1.施工准备：–检查施工图纸和材料，做好施工计划。

–安排施工人员，确保人员到位。

2.施工过程：–按照图纸要求铺设线路、安装设备，保证工程质量。

–注意施工安全，加强现场管理。

3.施工验收：–完成施工后的功能测试，保证设备正常运行。

–进行电气检测，确保符合规范。

四、施工进度安排根据施工计划，工程预计总时长为XX天，具体进度安排如下：•第一阶段：供电系统施工，预计耗时XX天。

•第二阶段：配电线路铺设，预计耗时XX天。

•第三阶段：照明系统安装，预计耗时XX天。

•最后阶段：整体验收，预计耗时XX天。

五、施工注意事项1.施工现场要求整洁，确保施工安全。

2.施工人员要做好个人防护，遵守工艺规范。

3.施工过程中要遵循相关法规标准，不得擅自更改设计方案。

以上为电气工程施工方案1资料，具体施工实施过程中，如有变更需及时调整计划，确保工程顺利完成。

信号分析与处理实验报告
班级_________________________
学生姓名_________________________
学号_________________________
所在专业_________________________
成绩_________________________
上海大学
二0 0 年月日
图1-2 芯片参数设置界面
4. 利用数字公式编程生成正弦波、噪声或三角波等数字信号，可以选择其中一种信号，
图3-1 滤波器的种类
下图是用带通滤波器消除信号钢管无损探伤信号中由于传感器晃动带来的低频干扰，以及由于电磁噪声等带来的高频干扰的例子。

用滤波器消除信号中的干扰
图3-3 滤波器的作用实验
下面是该实验的装配图和信号流图，图中线上的数字为连接软件芯片的软件总线数
图3-4 滤波器的作用实验装配图。

静态标定实验报告一、实验目的1、了解电子称的称重原理；2、掌握测试系统的定标方法；3、掌握测试系统静态特性的分析方法。

二、实验原理1、称重原理：利用传感器的应变特性，传感器将感受到的力或力矩的变化转变成变化的模拟信号。

该模拟信号经放大调理电路，再经采样转变成便于计算机处理的数字信号，由CPU运算后，根据键盘指令及程序将结果输出到显示器上。

2、在一定的标准条件下，采用一定等级的标定设备对测试系统进行多次往复测试的过程通过对系统的静态测试，得到输出量与输入量的函数关系。

三、实验步骤1、将电子称、电源和万用表连接成测试系统；2、接通电源后，预热1分钟，然后进行预平衡调试，并使得在无外加载荷的情况出为0；3、按从小到大的顺序逐步加载荷，共10级，利用示波器和数字表读出输出电压信得到加载过程结果；4、然后，从大到小，逐级卸载，直至为空载，利用数字万用表读出输出电压信号加到卸载过程结果；5、重复步骤3和4，得到5组加、卸载结果；6、关闭电源，拆卸连接线，将相应实验器材放置原位。

四、实验仪器电子称1台万用数字表1个电源1台五、实验结果1、标定曲线的绘制①实验数据列表：②加卸载过程标定曲线：2、标定系数及标定误差计算① 标定系数：211k 0.3082n i i U n ii i m mU ====∑∑标定曲线的斜率即灵敏度为1K 3.2443Uk == ② 定误差：211()0.42761n i U i im k n U σ==±-=-∑ ③ 标定曲线表达式：U 2.5590.3082m =+3、测试系统误差计算：某物体质量m=2.431kg ，电子称示数m o =2.448kg ，电压值U=3.225。

① 最小二乘误差：max()0.003100%100%0.086%3.507L LS FS U U ξ∆=⨯=⨯= ② 滞误差：max ()0.004100%100%0.057%22 3.507H H FS U U ξ∆=⨯=⨯=⨯ ③ 综合误差：直接代数和：0.086%0.057%0.143%a LS H ξξξ=+=+=方和根：2222(0.086%)(0.057%)0.103%a LS H ξξξ=+=+=4、软件实现结果：将质量用电压的函数表示，在labview 中编程，框图如下图示：。

生物医学信号处理与分析实验报告实验目的：本实验的主要目的是研究生物医学信号的处理与分析方法，探索在实际应用中的相关问题。

通过对信号处理和分析技术的学习和应用，加深对生物医学信号的理解和认识，并应用所学知识解决实际问题。

实验材料与方法：1. 生物医学信号采集设备：使用生物医学信号采集设备采集心电图（ECG）信号。

2. 信号预处理：通过去噪、滤波和放大等预处理技术对采集到的生物医学信号进行预处理。

3. 特征提取与分析：对经过预处理后的生物医学信号进行特征提取，包括时域特征和频域特征等。

4. 信号分类与识别：利用机器学习算法对提取到的特征进行分类和识别，以实现对生物医学信号的自动分析和判断。

实验结果：通过对多组心电图信号的处理与分析，得到了如下结果：1. 信号预处理：对原始心电图信号进行去噪、滤波和放大等预处理操作，使得信号更加清晰和易于分析。

2. 特征提取与分析：通过计算心电图信号的R波、QRS波群和T波等特征参数，得到了每个心电图信号的特征向量。

3. 信号分类与识别：应用支持向量机（SVM）分类器对提取到的特征向量进行分类和识别。

通过对多组心电图信号进行训练和测试，得到了较高的分类准确率。

讨论与分析：在本实验中，我们成功地应用了生物医学信号处理与分析技术对心电图信号进行了处理和分析，并取得了良好的实验结果。

通过对心电图信号的特征提取和分类识别，可以辅助医生进行心脏疾病的诊断和治疗。

然而，我们也发现了一些问题和挑战：1. 信号噪声：在实际应用中，生物医学信号常受到各种噪声的干扰，如肌电噪声、基线漂移等。

这些噪声对信号的正确分析和判断造成了较大的困难，需要进一步的研究和改进去噪算法。

2. 数据采集与标注：在实验中，我们采集了一定数量的心电图信号，并手动标注了相应的类别。

然而，由于人为因素的影响，标注结果可能存在一定的主观性和误差，需要更多的数据和专业医生的参与来提高分类的准确性。

3. 数据可视化与解释：通过对心电图信号的处理和分析，我们可以得到丰富的特征信息。

信号分析与处理实验报告一、实验目的（1）掌握计算序列的离散傅立叶变换（DFT）的方法；（2）掌握实现时间抽取快速傅立叶变换（FFT）的编程方法；（3）复习复数序列的运算方法；（4）掌握设计IIR数字滤波器的冲激响应不变法和双线性变换法；（5）掌握IIR数字滤波器的实现方法。

二、实验原理1、快速傅利叶变换的软件实现（1）程序输入元素的数目必须为2的整数次幂，即N为2的M次幂，整个运算需要M级蝶形运算。

（2）输入序列按二进制码位倒置排列，输出序列按自然顺序排列。

（3）输出数据占用输入数据的存储单元。

（4）每一级含N/2个基本蝶形运算。

（5）第L级中有N/2的L次幂个群，群与群间隔为2的L次幂。

（6）同一级中各个群的系数W分布相同，第L级的群中有2的L-1次幂个系数。

（7）处于第L级的群的系数是(p=1,2,3，……,)（8）对于第L级的蝶形运算，输入数据的间隔为2的L-1次幂。

2、码位倒置程序流程图输入A[I]，MI ←0,J ←0,N ←2MI ≥J ？T ←A[J]A[J]←A[I]A[I]←TK ←N/2K>J?J ←J ←K K ←K/2J ←J+KI ←I+1I=N-1?输出A[I]NoYesNoYes No接蝶形运算程序Yes3、蝶形运算程序流程图接码位倒置程序L=1LE=2LLE1=LE/2W=1W1=exp(-jπ/LE1)R=0P=RQ=P+LE1T=A[Q]*WA[Q]=A[P]-TA[P]=A[Q]+TP=P+LEP>N-1?NoW=W*W1YesR=R+1R>LE1-1? L=L+1No YesL>M?No 结束Yes4、IIR 数字滤波器的设计以教材第九章无限冲激响应数字滤波器的例子说明软件实现方法。

设滤波器为级联型结构，其系统函数如下：)()()()(321z H z H z H z H =式中⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧+-+=+-+=+-+=---------21213212122121123422.094592.01)1(08338.0)(37534.005410.11)1(08338.0)(71489.031432.11)1(08338.0)(z z z z H z z z z H z z z z H 显然，该数字滤波器为无限冲激响应数字滤波器，其数字网络和软件流程图分别如图所示。

matlab 信号分析实验报告Matlab 信号分析实验报告引言：信号分析是一门重要的学科，它涉及到从原始信号中提取有用信息的技术和方法。

Matlab作为一种强大的数学计算工具，被广泛应用于信号分析领域。

本实验报告将介绍我在信号分析实验中使用Matlab所做的工作和实验结果。

一、实验目的本次实验的主要目的是通过Matlab对不同类型的信号进行分析，包括时域分析、频域分析和滤波处理。

通过这些实验，我们可以更好地理解信号分析的基本概念和方法，并掌握Matlab在信号分析中的应用技巧。

二、实验内容1. 时域分析时域分析是对信号在时间上的变化进行分析，主要包括信号的幅度、频率、相位等特征。

在实验中，我们使用Matlab绘制了一段正弦信号的波形图，并计算了其均值、方差和峰值等统计量。

通过这些分析，我们可以了解信号的基本特性。

2. 频域分析频域分析是对信号在频率上的变化进行分析，主要包括信号的频谱、频率分量等特征。

在实验中，我们使用Matlab对一段音频信号进行频谱分析，并绘制了其频谱图。

通过这些分析，我们可以了解信号的频率分布情况，进一步理解信号的特性。

3. 滤波处理滤波处理是对信号进行去噪或频率调整的处理方法。

在实验中，我们使用Matlab对一段包含噪声的信号进行滤波处理，并比较了滤波前后的信号波形和频谱。

通过这些分析，我们可以了解滤波处理对信号的影响，以及如何选择合适的滤波器进行处理。

三、实验结果1. 时域分析结果通过Matlab绘制正弦信号的波形图，我们可以观察到信号的周期性变化，并计算了其均值为0、方差为0.5和峰值为1的统计量。

这些结果表明该正弦信号的幅度和频率都比较稳定。

2. 频域分析结果通过Matlab绘制音频信号的频谱图，我们可以观察到信号在不同频率上的能量分布情况。

通过分析频谱图，我们可以判断音频信号中的主要频率分量，并进一步了解音频信号的特性。

3. 滤波处理结果通过Matlab对带噪声的信号进行滤波处理，我们可以观察到噪声被有效去除，并比较了滤波前后的信号波形和频谱。

第1篇一、实验目的1. 掌握现代信号检测理论的基本原理和方法。

2. 学习利用现代信号处理技术对信号进行检测和分析。

3. 熟悉相关实验设备和软件的使用。

二、实验原理现代信号检测理论是研究信号在噪声干扰下如何进行有效检测的一门学科。

其主要内容包括：信号模型、噪声模型、检测准则、检测性能分析等。

本实验主要针对以下内容进行实验：1. 信号模型：研究正弦信号、方波信号、三角波信号等基本信号模型。

2. 噪声模型：研究高斯白噪声、有色噪声等噪声模型。

3. 检测准则：研究最大似然准则、贝叶斯准则等检测准则。

4. 检测性能分析：研究误检率、漏检率等检测性能指标。

三、实验设备与软件1. 实验设备：示波器、信号发生器、频谱分析仪等。

2. 实验软件：MATLAB、LabVIEW等。

四、实验内容1. 信号模型实验：通过实验观察正弦信号、方波信号、三角波信号等基本信号模型的波形、频谱特性。

2. 噪声模型实验：通过实验观察高斯白噪声、有色噪声等噪声模型的波形、频谱特性。

3. 检测准则实验：通过实验比较最大似然准则、贝叶斯准则等检测准则的性能。

4. 检测性能分析实验：通过实验分析误检率、漏检率等检测性能指标。

五、实验步骤1. 信号模型实验：（1）打开信号发生器，设置信号参数（频率、幅度等）。

（2）使用示波器观察信号波形。

（3）使用频谱分析仪观察信号频谱特性。

2. 噪声模型实验：（1）打开信号发生器，设置噪声参数（方差、功率谱密度等）。

（2）使用示波器观察噪声波形。

（3）使用频谱分析仪观察噪声频谱特性。

3. 检测准则实验：（1）根据信号模型和噪声模型，设计实验方案。

（2）使用MATLAB或LabVIEW等软件实现检测算法。

（3）对比分析最大似然准则、贝叶斯准则等检测准则的性能。

4. 检测性能分析实验：（1）根据实验方案，设置检测参数。

（2）使用MATLAB或LabVIEW等软件进行实验。

（3）分析误检率、漏检率等检测性能指标。

六、实验结果与分析1. 信号模型实验：通过实验观察到了正弦信号、方波信号、三角波信号等基本信号模型的波形、频谱特性，验证了信号模型的理论。