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a=[1,1,1]; b=[1,1]; sys=tf(b,a); t=[0:0.01:10]; figure;subplot(2,2,1); step(sys);subplot(2,2,2);x_step=zeros(size(t)); x_step(t>0)=1; x_step(t==0)=1/2; lsim(sys,x_step,t); subplot(2,2,3); impulse(sys,t);title('Impulse Response'); xlabel('Time(sec)'); ylabel('Amplitude'); subplot(2,2,4);x_delta=zeros(size(t)); x_delta(t==0)=100;[y1,t]=lsim(sys,x_delta,t); y2=y1;plot(t,y2);title('Impulse Response'); xlabel('Time(sec)'); ylabel('Amplitude');00.511.5Step ResponseTime (sec)A m p l i t u d e0.511.5Linear Simulation ResultsTime (sec)A m p l i t u d e510-0.500.51Impulse ResponseTime(sec) (sec)A m p l i t u d e510-0.50.51Impulse ResponseTime(sec)A m p l i t u d e函数int1如下：function [F,tF]=int1(f,tf,a)T=tf(2)-tf(1);F=zeros(size(tf)); tF=zeros(size(tf)); tF=tf; for n=1:length(tf)-1;F(n+1)=F(n)+T*f(n); end验证如下：t=[-1:0.01:4]; e=zeros(size(t)); e=(t>-1/2&t<1);[z,zz]=int1(e,t,-1); figure;plot(zz,z);-1-0.500.51 1.52 2.53 3.5400.511.5T1=1;N1=10000; t1=linspace(0,T1-T1/N1,N1)';f1=1-2*t1;OMG=32*pi;K1=100;omg=linspace(-OMG/2,OMG/2-OMG/K1,K1)';X1=T1/N1*exp(-j*kron(omg,t1.'))*f1;fs1=OMG/2/pi/K1*exp(j*kron(t1,omg.'))*X1;T2=5;N2=10000;t2=linspace(0,T2-T2/N2,N2)';fs2=0*t2;f2=sawtooth(t2*2*pi,0);X2=T2/N2*exp(-j*kron(omg,t2.'))*f2;fs2=fs2+OMG/2/pi/K1*exp(j*kron(t2,omg.'))*X2;figure;subplot(2,2,1);plot(omg,abs(X1),'r');xlabel('Frequency'),ylabel('Amplitude')title('单个锯齿周期幅频特性曲线');subplot(2,2,2);plot(t1,fs1,'r');xlabel('Time'),ylabel('Amplitude')title('Function after recovered');subplot(2,2,3);plot(omg,abs(X2),'r');xlabel('Frequency'),ylabel('Amplitude')title('五个锯齿周期幅频特性曲线');subplot(2,2,4);plot(t2,fs2,'r');xlabel('Time'),ylabel('Function after recovered')title('Function after recovered');-100-5005000.20.40.60.8FrequencyA m p l i t u d e单个锯齿周期幅频特性曲线00.51-1-0.500.51TimeA m p l i t u d eFunction after recovered-100-5005000.511.52FrequencyA m p l i t u d e五个锯齿周期幅频特性曲线246-2-1012TimeF u n c t i o n a f t e r r e c o v e r e dFunction after recovered4-2fsana 函数如下：function F=fsana(t,f,N)omg1=2*pi/(max(t)-min(t)); k=[-N:N]';F=1/length(t)*exp(-j*kron(k*omg1,t.'))*f; fssyn 函数如下：function f=fssyn(F,t)omg1=2*pi/(max(t)-min(t)); N=floor(length(F)/2); k=[-N:N];f=exp(j*kron(t,k*omg1))*F; 验证如下: clc clearclose allT1=1;N1=256; t=linspace(0,T1-T1/N1,N1)'; f=1-2*t;subplot(3,1,1); plot(t,f);title('验证原函数') N=25;F1=fsana(t,f,N); subplot(3,1,2); stem(abs(F1),'s');title('前N 项傅立叶级数系数幅度曲线') f2=fssyn(F1,t) ;subplot(3,1,3); plot(t,f2);xlabel('time[s]'),ylabel('Amplitude'); title('傅立叶逆变换后时域函数');00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-101验证原函数00.20.4前N 项傅立叶级数系数幅度曲线00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-202time[s]A m p l i t u d e傅立叶逆变换后时域函数。
1.傅立叶变换的时移性质若)()(ωF t f ↔，则[]00)(0)()()(t j t j e F e F t t f ωωϕωωω±±=↔±结论: )(t f 延时（或超前）0t 后，其对应的幅度谱保持不变，但相位谱中一切频率分量的相位均滞后（或超前）0t ω。
例：用matlab 画f(t)=t 与 f （t ）=t-1图像程序：N=256; t=linspace(-2,2,N);f=t.*heaviside(t);f1=(t-1).*heaviside(t-1);dt=4/(N-1); M=401;w=linspace(-2*pi,2*pi,M);F=f*exp(-j*t'*w)*dt;F1=f1*exp(-j*t'*w)*dt;subplot(3,1,1);plot(t,f,t,f1,'r'),grid onxlabel('t');ylabel('f'),title('f(t),f(t-1)')subplot(3,1,2);plot(w,abs(F),w,abs(F1),'r'),grid onxlabel('w');ylabel(' f(t)和f(t-1)幅度谱')；subplot(3,1,3);plot(w,angle(F),w,angle(F1),'r'),grid onxlabel('w');ylabel(' f(t)和f(t-1)相位谱')实验结果：2.傅立叶变换的对称性质博里叶变换的对称性可以表示为：若()()f t F j ω↔，则()()2F t f πω↔- 上式说明，如果函数()f t 的频谱函数为()F j ω，那么时间函数()F t 的频谱函数是()2f πω-,这称为傅里叶变换的对称性。
信号与系统是电子信息类专业的一门重要课程，它涉及到信号的产生、传输、处理和系统对信号的响应等内容。
而对于学习该课程的学生来说，掌握好相关知识和技能对于以后的学习和工作都至关重要。
选择一本优质的信号与系统的 MATLAB 书籍就显得至关重要。
通过本文，我将向您推荐一本值得阅读的信号与系统的 MATLAB 书籍，并简要介绍其内容，希望能够给您的学习和工作带来帮助。
1. 《MATLAB仿真信号与系统建模教程》这本书由普林斯顿大学教授 Dennis S. Bernstein 和舒洛克教授撰写，是一本信号与系统领域的经典教材。
它通过 MATLAB 实例来解释信号与系统的基本概念，包括线性时不变系统（LTI 系统）、傅立叶分析、滤波器设计等内容。
考虑到大多数学生对 MATLAB 操作不熟练，本书还附带了 MATLAB 的简要入门教程，帮助读者快速掌握 MATLAB 在信号与系统中的应用。
2. 《MATLAB在信号与系统中的应用》这是一本由国内著名信号与系统专家刘琦编著的 MATLAB 信号与系统应用教程。
该书通过大量的仿真例子和 MATLAB 代码，详细介绍了信号与系统理论在 MATLAB 中的应用。
书中还包括了对信号处理工具箱和控制系统工具箱的介绍，使读者能够更好地应用 MATLAB 进行信号与系统的建模、仿真和分析。
3. 《MATLAB信号与系统实验教程》该书主要是按照实验的方式来学习信号与系统。
它从基本信号的产生与表示开始，介绍了常见的信号与系统模型，并通过 MATLAB 可视化和仿真实验帮助读者更直观地理解信号与系统的概念和原理。
书中还提供了丰富的 MATLAB 实验案例，如系统的频域和时域表示、信号的采样与重构、滤波器设计等，帮助读者巩固理论知识，提高实际操作能力。
在选择信号与系统的 MATLAB 书籍时，我们可以根据自己的学习需求和水平来进行选择。
如果是初学者，可以选择内容易懂、带有大量MATLAB 实例和案例的教材；如果是深入学习和研究该领域的同学，可以选择更加专业和深入的教材。
信号与系统MATLAB综合实验一、实验目的：1、学习MATLAB语言的编程方法及熟悉MATLAB指令。
2、掌握连续时间信号的卷积运算方式，分析建立信号波形间的联系。
3、通过使用MATLAB函数研究线性时不变离散时间系统的时域特性，以加深对线性时不变离散时间系统的时不变性的理解。
二、实验仪器1、计算机2、MATLAB 软件三、实验原理一个离散时间系统是将输入序列变换成输出序列的一种运算。
若以T[•]表示这种运算，则一个离散时间系统可由图1-1来表示，即→∙→(1-1)x n T y n()[]()图1-1 离散时间系统离散时间系统中最重要的、最常用的是“线性时不变系统”。
时不变系统系统的运算关系T[•]在整个运算过程中不随时间（也不随序列的先后）而变化，这种系统称为时不变系统（或称移不变系统）。
这个性质可用以下关系表示：若输入)(ny，则将输入序列移动任意位后，其输出序列除了跟着x的输出为)(n移位外，数值应保持不变，即若)ynm[mT--(m为任意整数)=(xn(()]()][nT=，则)yxn满足以上关系的系统就称为时不变系统。
四、实验内容及结论1、连续时间系统的时域分析已知微分方程: )(2)(3)(2)(3)(t f t f t y t y t y +'=+'+''，1)0(-='-y ， 2)0(=-y 若激励信号为)()(t u t f =，利用阶跃响应函数step(sys,t) 求解画波形；利用零状态响应函数lsim 求解画波形；利用卷积函数求解画波形；比较结果。
程序如下：dt=0.001;t1=0:dt:10;f1=-1*exp(-t1)+4*exp(-2*t1);t2=t1;f2=u(t2);f=conv(f1,f2);f=f*dt;t3=0:dt:20;subplot(311)plot(t3,f);xlabel('时间(t)');ylabel('y(t)');title('零状态响应(卷积法)');b=[3 2];a=[1 3 2];sys=tf(b,a);t=0:0.01:10;x=stepfun(t,0);y=lsim(sys,x,t);subplot(312)plot(t,y);xlabel('时间(t)');ylabel('y(t)');title('零状态响应(阶跃函数求法)');sys=tf(b,a);t=0:0.1:10;y=step(sys,t);subplot(313)plot(t,y);xlabel('时间t)');ylabel('y(t)');title('阶跃响应');结论：上述三种方法求得的都是输入为阶跃函数时候的零状态响应，也为阶跃响应，通过图形我们可以看出，利用卷积法求出的零状态和另外两种方法求出的零状态响应图形有一点差别，三者在0到10区间上响应都一致，而利用卷积法求的响应却在下面的区间内发生了变化，我试图修改程序，无论怎么改，发现只要调用了卷积函数，求得的图形就像上述的卷积法求的图形一样，不得解。
matlab信号与系统实验报告Matlab信号与系统实验报告引言：信号与系统是电子工程、通信工程等领域中的重要基础课程，对于理解和应用各种信号处理技术具有重要意义。
本实验报告旨在通过使用Matlab软件，对信号与系统的基本概念和实验进行探讨和分析。
实验一：信号的基本特性分析在信号与系统的研究中，我们首先需要了解信号的基本特性。
通过Matlab软件，我们可以方便地对不同类型的信号进行分析和处理。
在本实验中，我们选择了常见的正弦信号和方波信号进行分析。
首先，我们生成了一个频率为1kHz，幅度为2V的正弦信号，并绘制了其时域波形图和频谱图。
通过观察时域波形图，我们可以看到正弦信号具有周期性和连续性的特点。
而通过频谱图，我们可以看到正弦信号在频域上只有一个峰值，说明其是单频信号。
接下来，我们生成了一个频率为1kHz，幅度为2V，占空比为50%的方波信号，并绘制了其时域波形图和频谱图。
与正弦信号不同，方波信号具有分段常值的特点。
通过频谱图，我们可以看到方波信号在频域上存在多个谐波分量，说明其是由多个频率的正弦信号叠加而成。
实验二：系统的时域响应分析在信号与系统中，系统的时域响应是描述系统对输入信号进行处理的重要指标。
通过Matlab软件，我们可以方便地分析和绘制系统的时域响应。
在本实验中，我们选择了一个一阶低通滤波器作为系统，输入信号为一个频率为1kHz，幅度为2V的正弦信号。
通过绘制输入信号和输出信号的时域波形图，我们可以观察到系统对输入信号进行了滤波处理，输出信号的幅度和相位发生了变化。
此外，我们还可以通过改变系统的参数，如截止频率和阶数，来观察系统的时域响应的变化。
通过对比不同参数下的输出信号波形图，我们可以得出不同参数对系统响应的影响。
实验三：系统的频域响应分析除了时域响应，频域响应也是描述系统特性的重要指标。
通过Matlab软件，我们可以方便地进行系统的频域响应分析。
在本实验中，我们选择了一个二阶巴特沃斯低通滤波器作为系统，输入信号为一个频率为1kHz，幅度为2V的正弦信号。
基于MATLAB的信号与系统实验教程第一部分 MATLAB基础第1章 MATLAB环境1.1 MATLAB界面图1.1 MATLAB主界面图1.2 Workspace图1.3 MATLAB.m文件编辑窗口界面1.2 文件类型图1.4 设置路径图1.5 例1-1运行结果1.3 系统和程序控制指令1.4 练习第2章 数据类型与数学运算2.1 数值、变量和表达式2.1.1 数值的记述2.1.2 变量命名规则2.1.3 运算符和表达式2.2 数组、矩阵及其运算2.2.1 复数和复数矩阵2.2.2 数组和矩阵的运算2.2.3 特殊矩阵（Specialized matrices）2.3 关系和逻辑运算2.4 练习第3章 数值计算与符号计算3.1 线性代数与矩阵分析3.1.1 线性代数3.1.2 特征值分解3.1.3 奇异值分解3.1.4 矩阵函数3.2 线性方程组求解3.2.1 确定性线性方程组求解3.2.2 线性最小二乘问题的方程求解3.3 数据分析函数图3.1 例3-4运行结果3.4 符号计算图3.2 数值型与符号型数据转换关系3.5 练习第4章 绘图4.1 基本绘图指令4.1.1 plot的基本调用格式图4.1 例4-1运行结果4.1.2 stem: 离散数据绘制（火柴杆图）图4.2 例4-2运行结果4.1.3 polar: 极坐标图图4.3 例4-3运行结果4.2 各种图形标记、控制指令图4.4 例4-4运行结果4.2.1 图的创建与控制4.2.2 轴的产生与控制4.2.3 分格线(grid)、坐标框(box)、图保持(hold)4.2.4 图形标志4.3 其他常用绘图指令4.3.1 其他类型图的绘制图4.5 例4-5运行结果图4.6 例4-6运行结果简易绘图指令图4.7 例4-7运行结果4.4 练习第5章 SIMULINK5.1 SIMULINK的基本使用方法图5.1 Simulink Library Browser窗口图5.2 Pulse Generator模块的参数设置5.2 SIMULINK模型概念及基本模块介绍图5.4 SIMULINK模型的一般结构5.2.1 常用的sources——信号源模块5.2.2 常用的sinks——信号显示与输出模块图5.5 示波器纵坐标设置对话框图5.6 示波器属性对话框5.2.3 math operations——数学运算单元模块5.2.4 continuous——连续系统模块5.2.5 discrete——离散系统模块5.3 SIMULINK模型的仿真5.3.1 仿真参数设置图5.7 仿真设置对话框5.3.2 建立子系统图5.8 例5-2的SIMULINK模型图5.9 例5-2的子系统模型图5.10 例5-2仿真输出波形5.4 练习第6章 M函数和工具箱6.1 M函数6.2 工具箱图6.1 演示程序中的工具箱(Toolbox)使用帮助6.3 练习第7章 MATLAB实用技术遴选7.1 图形用户界面设计7.1.1 设计原则与设计步骤7.1.2 界面与控件介绍图7.1 标准菜单样式7.1.3 GUI实例分析。
1、运用funtool对f(x)＝sin(x)/x分别进行信号的尺度变换f(2x)、f(0.5x)和信号的移位运算f(x+1)、f(x-1)操作以及f(0.5x+1)，分别记录相应波形。
f(x)＝sin(x)/x f(x+1)f(2x) f(x-1)f(0.5x) f(0.5x+1)2、已知两连续时间信号如下图所示，1）写出信号的函数表达式，并计算f(t)=f1(t)* f2(t)的解析表达式； 2）用MATLAB 求f(t)=f1(t)* f2(t)，并绘出f(t)的时域波形图。
（设定取样时间间隔为dt ）【实验思考】：通过不断改变dt 的取值并对比所得到的实验效果，观察当取样时间dt 为多大时，函数conv_cs()的计算结果就是连续时间卷积f(t)=f1(t)* f2(t)的较好近似结果？3、已知两连续时间信号如下图所示，1）写出信号的函数表达式，并计算f(t)=f1(t)* f2(t)的解析表达式；2）用MATLAB 求f(t)=f1(t)* f2(t)，并绘出f(t)的时域波形图。
（设定取样时间间隔为dt）【实验思考】：不断改变dt的取值并对比实验效果，当取样时间dt为多大时，函数conv_cs()的计算结果就是连续时间卷积f(t)=f1(t)* f2(t)的较好近似结果？clear alldt = 0.01;t1 = -3:dt:3;f1 = 2*(u(t1+1) - u(t1-1));figure;stairs(t1,f1);hold allgrid ont2 = -3:dt:3;f2 = u(t2+2)-u(t2-2);stairs(t2,f2)[fn, tn] = conv_cs(f1, t1, f2, t2, dt);plot(tn, fn)grid onlegend('f1', 'f2', 'f1*f2')。
MATLAB 信号处理常用函数【一】、波形产生函数名功能sawtooth 产生锯齿波或三角波Sinc 产生sinc或函数sin(pi*t)/(pi*t)Square 产生方波Diric 产生Dirichlet或周期sinc函数【二】、滤波器分析和实现函数名功能Abs 求绝对值（幅值）Freqs 模拟滤波器频率响应Angle 求相角Freqspace 频率响应中的频率间隔Conv 求卷积Freqz 数字滤波器频率响应Fftfilt 重叠相加法FFT滤波器实现Grpdelay 平均滤波器延迟（群延迟）Filter 直接滤波器实现Impz 数字滤波器的冲激响应Filtfilt 零相位数字滤波Zplane 离散系统零极点图Filtie Filter 函数初始条件选择【三】、线性系统变换函数名功能Convmtx 卷积矩阵Ss2tf 变系统状态空间形式为传递函数形式Ploy2rc 从多项式系数中计算反射系数Ss2zp 变系统状态空间形式为零极点增益形式Rc2ploy 从反射系数中计算多项式系数Tf2ss 变系统传递函数形式为状态空间形式Residuez Z变换部分分式展开或留数计算Tf2zp 变系统传递函数形式为零极点增益形式Sos2ss 变系统二阶分割形式为状态空间形式Zp2sos 变系统零极点形式为二阶分割形式Sos2zp 变系统二阶分割形式为零极点增益形式Zp2tf 变系统零极点增益形式为传递函数形式Ss2sos 变系统状态空间形式为二阶分割形式【四】、IIR滤波器设计Besself Bessel（贝塞尔）模拟滤波器设计Cheby2 Chebyshev（切比雪夫）II型模拟滤波器设计Butter Butterworth（巴特沃思）模拟滤波器设计Ellip 椭圆模拟滤波器设计Cheby1 Chebyshev（切比雪夫）I 型模拟滤波器设计Yulewalk 递归数字滤波器设计【五】、IIR滤波器阶选择Buttord Butterworth（巴特沃思）滤波器阶的选择Cheb2ord Chebyshev（切比雪夫）II型滤波器阶的选择Ehebord Chebyshev（切比雪夫）I 型滤波器阶的选择Clipord 椭圆滤波器设计阶的选择模拟原型滤波器设计Besselap Bessel模拟低通滤波器原型Cheb2ap Chebyshev（切比雪夫）II型低通滤波器原型Buttap Butterworth（巴特沃思）模拟低通滤波器原型Ellipap 椭圆模拟低通滤波器原型Cheb1ap Chebyshev（切比雪夫）I 型低通滤波器原型【六】、频率变换Lp2bp 低通到带通模拟滤波器转换Lp2bs 低通到带阻模拟滤波器变换Lp2hp 低通到高通模拟滤波器变换Lp2lp 低通到低通模拟滤波器转换【七】、滤波器离散化Blinear 双线性变换Impinvar 冲激响应不变法【八】、FIR滤波器设计Fir1 基于窗函数的FIR 滤波器设计—标准响应Intfilt 内插FIR滤波器设计Fir2 基于窗函数的FIR 滤波器设计—任意响应RemezFirls 最小二乘FIR滤波器设计Remezord Parks-McCellan 最优FIR 滤波器j阶估计【九】、窗函数Boxcar 矩形窗Hanning Hanning（汉宁）窗Triang 三角窗Blackman Blackman（布莱克曼）窗Bartlett Bartlett（巴特得特）窗Chebwin Chebyshev（切比雪夫）窗Hamming Hamming（汉明）窗Kaiser Kaiser（凯泽）窗【十】、变换Ctz 线性调频Z变换Fft 一维快速傅里叶变换Dct 离散余弦变换Ifft 一维快速傅里叶逆变换Idct 逆离散余弦变换Fftshift 重新排列fft的输出Dftmtx 离散傅里叶变换矩阵Hilbert Hilbert（希尔伯特）变换【十一】、统计信号处理Cov 协方差矩阵Psd 信号功率谱密度（PSD）估计Xcov 互协方差函数估计Tfe 从输入输出中估计传递函数Corrcoef 相关系数矩阵Periodogram 采用周期图法估计功率谱密度Xcoor 互相关系数估计Pwelch 采用Welch方法估计功率谱密度Cohere 相关函数平方幅值估计Rand 生成均匀分布的随机数Csd 互谱密度估计Randn 生成正态分布的随机数【十二】、自适应滤波器部分Adaptfilt.lms 最小均方(LMS)自适应算法Adaptfilt.rls 递推最小二乘(RLS)自适应算法Adaptfilt.nlms 归一化最小均方(NLMS)自适应算法【十三】、时频分析与小波变换部分Spectrogram 短时傅里叶变换Idwt 单级离散一维小波逆变换Waveinfo 介绍小波工具箱中所有小波的信息Wavedec 多级离散一维小波分解Cwt 连续一维小波变换Appcoef 一维小波变换近似系数Dwt 单级离散一维小波变换Detcoef 一维小波变换细节系数【十四】、二维信号处理Conv2 二维卷积Xcorr2 二维互相关参数Fft2 二维快读傅里叶变换Dwt2 单级离散二维小波变换Ifft2 二维逆快速傅里叶变换Idwt2 单级离散二维小波逆变换Filter2 二维数字滤波器Waverec2 多级离散二维小波分解。
