数字信号处理实验七小信号放大器特性分析与仿真

数字信号处理教案数字信号处理教案课程特点:本课程是为电子、通信专业三年级学生开设的一门课程，它是在学生学完了信号与系统的课程后，进一步为学习专业知识打基础的课程。

本课程将通过讲课、练习使学生掌握数字信号处理的基本理论和方法。

课程内容包括：离散时间信号与系统；离散变换及其快速算法；数字滤波器结构；数字滤波器设计；数字信号处理系统的实现等。

本课程逻辑性很强, 很细致, 很深刻；先难后易, 前三章有一定的难度, 倘能努力学懂前三章(或前三章的0080), 后面的学习就会容易一些；只要在课堂上专心听讲, 一般是可以听得懂的, 但即便能听懂, 习题还是难以顺利完成。

这是因为数字信号分析技巧性很强, 只了解基本的理论和方法, 不辅以相应的技巧, 是很难顺利应用理论和方法的。

论证训练是信号分析课基本的,也是重要的内容之一, 也是最难的内容之一。

因此, 理解证明的思维方式, 学习基本的证明方法, 掌握叙述和书写证明的一般语言和格式, 是信号分析教学贯穿始终的一项任务。

鉴于此, 建议的学习方法是： 预习, 课堂上认真听讲, 必须记笔记, 但要注意以听为主, 力争在课堂上能听懂七、八成。

课后不要急于完成作业, 先认真整理笔记, 补充课堂讲授中太简或跳过的推导, 阅读教科书, 学习证明或推导的叙述和书写。

基本掌握了课堂教学内容后, 再去做作业。

在学习中, 要养成多想问题的习惯。

课堂讲授方法:1. 关于教材: 《数字信号处理》作者丁玉美高西全西安电子科技大学出版社2. 内容多, 课时紧: 大学课堂教学与中学不同的是每次课介绍的内容很多, 因此, 内容重复的次数少, 讲课只注重思想性与基本思路, 具体内容或推导特别是同类型或较简的推理论证及推导计算, 可能讲得很简, 留给课后的学习任务一般很重。

.3. 讲解的重点: 概念的意义与理解, 理论的体系, 定理的意义、条件、结论、定理证明的分析与思路, 具有代表性的证明方法, 解题的方法与技巧，某些精细概念之间的本质差别. 在教学中, 可能会写出某些定理证明, 以后一般不会做特别具体的证明叙述.4. 要求、辅导及考试：a. 学习方法: 适应大学的学习方法, 尽快进入角色。

《数字信号处理》教学大纲（课程编号0404302 学分-学时-上机 3-42-12）东南大学信息科学与工程学院一、课程的性质与目的本课程是为电子信息类专业三年级学生开设的一门课程，它是在学生学完了信号与系统的课程后，进一步为学习专业知识打基础的课程。

本课程将通过讲课、练习、实验使学生掌握数字信号处理的基本理论和方法。

课程既应避免与“信号与线性系统”课程内容的大量重复，又应保持课程的完整性。

在简要地复习离散时间信号与系统理论的同时密切联系数字信号处理中的一些具体问题展开讨论。

学生在学习这门课程时还应掌握一些必要的软件工具，这既有利于加强概念的理解，又是今后进一步学习和研究所不可缺少的重要一步。

学生通过本课程的学习，将获得信号处理的基本理论、基本知识和基本技能，了解数字信号处理技术在设计和应用手段方面不断更新的发展过程。

二、课程内容的教学要求1.绪论。

介绍数字信号处理的特点，与传统的模拟技术相比存在哪些特点。

数字信号处理的应用领域。

它的发展概况和发展趋势。

2.离散信号与系统。

复习信号与系统的知识，并通过习题训练加强离散信号与系统的基本概念。

3.信号的采样与重建。

掌握采样定理的基本概念，对抗混叠滤波器和抗镜像滤波器的指标特性有明确认识，了解采样率转换的基本原理，并了解带通信号的采样或带通信号采样率转换的频谱变化。

4.离散变换及其快速算法。

离散傅里叶变换物理意义及特性。

快速傅里叶变换的基本算法。

Chirp－Z变换的物理意义及算法实现。

FFT在分段卷积，二维DFT的应用。

该章学习将使学生对DFT、离散信号的傅氏变换及Z变换能有机地联系起来，并对基2FFT比较熟悉。

5.IIR滤波器设计。

脉冲响应不变法与双线性变换法。

了解几种主要模拟滤波器的特性及设计方法以及怎样由模拟原型滤波器变换成相应的数字滤波器。

在对全通数字网络了解的基础上，掌握数字域的变换方法。

6.FIR滤波器的设计。

线性相位FIR滤波器的特点。

在对矩形窗的特点比较深入了解的基础上，讨论如何改进窗函数。

FFT算法分析实验实验报告一、实验目的快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）是数字信号处理中一种非常重要的算法。

本次实验的目的在于深入理解 FFT 算法的基本原理、性能特点，并通过实际编程实现和实验数据分析，掌握 FFT 算法在频谱分析中的应用。

二、实验原理FFT 算法是离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）的快速计算方法。

DFT 的定义为：对于长度为 N 的序列 x(n)，其 DFT 为X(k) ＝∑n=0 到 N-1 x(n) e^（j 2π k n ／ N) ，其中 j 为虚数单位。

FFT 算法基于分治法的思想，将 N 点 DFT 分解为多个较小规模的DFT，从而大大减少了计算量。

常见的 FFT 算法有基 2 算法、基 4 算法等。

三、实验环境本次实验使用的编程语言为 Python，主要依赖 numpy 库来实现 FFT 计算和相关的数据处理。

四、实验步骤1、生成测试信号首先，生成一个包含不同频率成分的正弦波叠加信号，例如100Hz、200Hz 和 300Hz 的正弦波。

设定采样频率为 1000Hz，采样时间为 1 秒，以获取足够的采样点进行分析。

2、进行 FFT 计算使用 numpy 库中的 fft 函数对生成的测试信号进行 FFT 变换。

3、频谱分析计算 FFT 结果的幅度谱和相位谱。

通过幅度谱确定信号中各个频率成分的强度。

4、误差分析与理论上的频率成分进行对比，计算误差。

五、实验结果与分析1、幅度谱分析观察到在 100Hz、200Hz 和 300Hz 附近出现明显的峰值，对应于生成信号中的频率成分。

峰值的大小反映了相应频率成分的强度。

2、相位谱分析相位谱显示了各个频率成分的相位信息。

3、误差分析计算得到的频率与理论值相比，存在一定的误差，但在可接受范围内。

误差主要来源于采样过程中的量化误差以及 FFT 算法本身的近似处理。

信号处理实验实验七：小信号放大器性能分析与仿真指导教师：陈立伟姓名：韩新胜学号：2010082202成绩：__________实验七：小信号放大器性能分析与仿真小信号放大器是电子线路的重要组成部分之一，由于他工作在晶体管的线性区域之内，因此又称为线性放大器。

使用MATLAB 可仿真小信号放大器的各种参数，如电压增益，输入阻抗，输出阻抗，频率响应等等。

常见的晶体三极管等效电路有：低频h 参数，共基极T 型高频等效电路，混合π型高频等效电路，他们通常用于分析各种小信号晶体管放大器的特性。

共发射极h 参数的等效电路它适用于对低频放大器进行分析。

另外，还存在着一种简化的h 参数等效电路，其中忽略晶体管内部的电压反馈系数re h 。

共发射极的h 参数与各电压电流的关系为⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡c b oe fe re ie c b v i h h h h i v 。

共基极T 型高频等效电路适用于共基极高频放大电路进行分析，工作频率可达100MHZ 以上。

混合π型高频等效电路适用于分析共发射极的高频发达电路。

在较宽的频率范围之内，等效电路的参数和工作频率无关。

另外还存在着简化的混合π型高频等效电路，其中be r 和ce r 处于开路状态。

1. 共发射极放大电路一、实验原理共发射极放大电路是一种使用的最为广泛的放大电路形式，其特点是电压增益和电流增益都比较高。

自定义M 函数amplifl..m 用来仿真共发射极放大电路，使用它可以计算该放大器的的智力参数和交流参数。

该放大器的电路如下图。

MATLAB 的特点之一就是适合进行线性代数运算，因此午在分析直流参数或分析交流参数时，都可以采用基尔霍夫定理，然后采用矩阵求逆的方式求出电压和电流的具体数值，进一步便可得到该放大器的各种参数。

在分析共发射极放大的交流参数时，采用的晶体管模型是低频H 参数等效电路。

一般来说，每个晶体管都可以用三个节点来表示，他们分别是基极集电极和发射极。

实验一 用DFT 作谱分析（一）实验目的（1）进一步加深DFT 算法原理和基本性质的理解；（2）熟悉FFT 的应用； （3）掌握使用DFT 作谱分析时可能遇到的问题及其原因，以便在实际中正确应用。

（二）实验内容和步骤（1）复习DFT 的定义及其性质。

（2）设置以下信号供谱分析()()()41--=n u n u n x()⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-≤≤+=n n n n n n x 其他07483012, ()⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-≤≤-=n n n n n n x 其他07433043 ()⎪⎭⎫ ⎝⎛=n n x 4cos 4π , ()⎪⎭⎫⎝⎛=n n x 8sin 5π ()()()()t πt πt πt x 20cos 16cos 8cos 6++=对于连续信号()t x a ，首先需要根据其最高频率成分确定抽样频率S f ，然后对其抽样，即计算()()S a nT x n x = （3）编写程序编写程序对信号进行谱分析，程序流程如下：1、设置信号长度N ，对连续信号设置抽样率；2、产生实验信号；3、绘制时间序列波形图；4、使用FFT 计算信号的DFT ；5、绘制信号的频谱。

（4）运行程序并观察结果a ）对信号()n x 1、()n x 2、()n x 3进行谱分析，信号长度N 取8。

观察输出结果。

x1(n)nx 1(n )k|X (k )|2468kφ(k )X2(n):2468nx 2(n )N = 8k|X (k )|2468kφ(k )X3(n):2468nx 3(n )k|X (k )|2468kφ(k )b ）对()n x 4进行谱分析，该信号周期为8，信号长度N 取8或8的整数倍（16、32等）计算频谱。

再将N 取不是8的整数倍，例如9或10，观察频谱发生了什么变化。

N=8:nx 4(n )N = 8k|X (k )|2468kφ(k )nx 4(n )N = 16k|X (k )|51015kφ(k )N=32nx 4(n )N = 32k|X (k )|10203040kφ(k )nx 4(n )N = 9k|X (k )|2468kφ(k )N=10nx 4(n )N = 10510k|X (k )|510kφ(k )c ）令()()()n x n x n x 547+=（或()()()n jx n x n x 548+=）。

10种常见的数字信号处理算法解析数字信号处理算法是数字信号处理领域的核心技术，它能够将连续型信号转化为离散型信号，从而实现信号的数字化处理和传输。

本文将介绍10种常见的数字信号处理算法，并分别从理论原理、算法步骤和典型应用三个方面进行解析。

一、傅里叶变换傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的算法。

其原理是分解信号中的不同频率分量，使得信号频域分析更方便。

傅里叶变换的算法步骤包括信号采样、离散化、加窗、FFT变换、频谱分析等。

傅里叶变换广泛应用于通信、音频处理、图像处理等领域。

二、小波变换小波变换是一种将时域信号分解为多个小波信号的算法。

其原理是利用小波基函数将信号分解成不同频率和时间范围的小波信号。

小波变换的算法步骤包括信号采样、小波变换、重构等。

小波变换广泛应用于信号压缩、图像处理、语音信号处理等领域。

三、滤波器设计滤波器设计是一种根据需要设计出不同类型的滤波器的算法。

其原理是利用滤波器对信号进行滤波处理，达到对信号不同频率分量的取舍。

滤波器设计的算法步骤包括滤波器类型选择、设计要求分析、滤波器设计、滤波器性能评估等。

滤波器设计广泛应用于信号处理和通信系统中。

四、自适应滤波自适应滤波是一种能够自主根据需要调整滤波器参数的算法。

其原理是通过采样原始信号，用自适应滤波器对信号进行滤波处理，以达到信号降噪的目的。

自适应滤波的算法步骤包括信号采样、自适应算法选择、滤波器参数估计、滤波器性能评估等。

自适应滤波广泛应用于信号处理和降噪领域。

五、功率谱密度估计功率谱密度估计是一种用于估计信号功率谱密度的算法。

其原理是利用信号的离散傅里叶变换，对信号功率谱密度进行估计。

功率谱密度估计的算法步骤包括信号采样、离散傅里叶变换、功率谱密度估计等。

功率谱密度估计广泛应用于信号处理、通信、声学等领域。

六、数字滤波数字滤波是一种对数字信号进行滤波处理的算法。

其原理是利用数字滤波器对信号进行滤波处理，以取舍信号中不同频率分量。

数字信号处理实验报告实验一：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：(1) 时域采样。

(2) LTI系统的输入输出关系。

三、实验内容、步骤(1) 认真复习采样理论、离散信号与系统、线性卷积、序列的傅里叶变换及性质等有关内容，阅读本实验原理与方法。

(2) 编制实验用主程序及相应子程序。

①信号产生子程序，用于产生实验中要用到的下列信号序列：a. xa(t)=A*e^-at *sin(Ω0t)u(t)A=444.128;a=50*sqrt(2)*pi;b. 单位脉冲序列：xb(n)=δ(n)c. 矩形序列：xc(n)=RN(n), N=10②系统单位脉冲响应序列产生子程序。

本实验要用到两种FIR系统。

a. ha(n)=R10(n);b. hb(n)=δ(n)+2.5δ(n-1)+2.5δ(n-2)+δ(n-3)③有限长序列线性卷积子程序用于完成两个给定长度的序列的卷积。

可以直接调用MATLAB语言中的卷积函数conv。

conv用于两个有限长度序列的卷积，它假定两个序列都从n=0 开始。

调用格式如下：y=conv (x, h)四、实验内容调通并运行实验程序，完成下述实验内容：①分析采样序列的特性。

a. 取采样频率fs=1 kHz, 即T=1 ms。

b. 改变采样频率，fs=300 Hz，观察|X(ejω)|的变化，并做记录(打印曲线)；进一步降低采样频率，fs=200 Hz，观察频谱混叠是否明显存在，说明原因，并记录(打印)这时的|X(ejω)|曲线。

②时域离散信号、系统和系统响应分析。

a. 观察信号xb(n)和系统hb(n)的时域和频域特性；利用线性卷积求信号xb(n)通过系统hb(n)的响应y(n)，比较所求响应y(n)和hb(n)的时域及频域特性，注意它们之间有无差别，绘图说明，并用所学理论解释所得结果。

目录一、背景 (4)二、基本要求 (4)三、设计概述 (4)四、Matlab设计流程图 (5)五、Matlab程序及仿真结果图 (6)1、生成m序列及m序列性质 (6)2、生成50位随机待发送二进制比特序列，并进行扩频编码 (7)3、对扩频前后信号进行BPSK调制，观察其时域波形 (9)4、计算并观察扩频前后BPSK调制信号的频谱 (10)5、仿真经awgn信道传输后，扩频前后信号时域及频域的变化 (11)6、对比经信道前后两种信号的频谱变化 (12)7、接收机与本地恢复载波相乘，观察仿真时域波形 (14)8、与恢复载波相乘后，观察其频谱变化 (15)9、仿真观察信号经凯萨尔窗低通滤波后的频谱 (16)10、观察经过低通滤波器后无扩频与扩频系统的时域波形 (17)11、对扩频系统进行解扩，观察其时域频域 (18)12、比较扩频系统解扩前后信号带宽 (19)13、比较解扩前后信号功率谱密度 (20)14、对解扩信号进行采样、判决 (21)15、在信道中加入2040~2050Hz窄带强干扰并乘以恢复载波 (24)16、对加窄带干扰的信号进行低通滤波并解扩 (25)17、比较解扩后信号与窄带强干扰的功率谱 (27)六、误码率simulink仿真 (28)1、直接扩频系统信道模型 (28)2、加窄带干扰的直扩系统建模 (29)3、用示波器观察发送码字及解扩后码字 (30)4、直接扩频系统与无扩频系统的误码率比较 (31)5、不同扩频序列长度下的误码率比较 (32)6、扩频序列长度N=7时，不同强度窄带干扰下的误码率比较 (33)七、利用Walsh码实现码分多址技术 (34)1、产生改善的walsh码 (35)2、产生两路不同的信息序列 (36)3、用两个沃尔什码分别调制两路信号 (38)4、两路信号相加，并进行BPSK调制 (39)5、观察调制信号频谱，并经awgn信道加高斯白噪和窄带强干扰 (40)6、接收机信号乘以恢复载波，观察时域和频域 (42)7、信号经凯萨尔窗低通滤波器 (43)8、对滤波后信号分别用m1和m2进行解扩 (44)9、对两路信号分别采样，判决 (45)八、产生随机序列Gold码和正交Gold码 (47)1、产生Gold码并仿真其自相关函数 (48)2、产生正交Gold码并仿真其互相关函数 (50)九、实验心得体会 (51)直接序列扩频系统仿真一、背景直接序列扩频通信系统(DSSS)是目前应用最为广泛的系统。

电子科学与技术专业一、培养目标本专业培养能适应我国社会主义市场经济和信息科学技术及产业的发展要求，在德、智、体、美诸方面全面发展；具有良好的科学文化素质、工程实践能力、创新思维能力和创业能力；具备光电子、电磁场与微波等相关领域内宽厚理论基础、实验能力和专业知识，能在该领域内从事光电子、光通信、电磁场、射频微波等方面的科学研究、设计制造、运营与管理等方面工作的工程应用型人才。

二、培养要求本专业学生主要学习数学、物理、光电子、电磁场等领域的基本理论和基本知识，受到相关的信息电子实验技术、计算机技术等方面的基本训练。

要求具有较广泛的自然科学知识及较扎实的数理基础；具备英语基本能力，能用英语获得本专业的原始信息；具有光电子技术、光通信、微波通信技术和系统的设计、研究、开发和应用的基本能力。

毕业生应获得以下几方面的知识和能力：1．具有较好的人文素质和自然科学基本理论知识；2．系统掌握本专业领域必须的较宽的技术基础理论；3．具有光电子、光通信、射频微波电路与系统的设计应用能力；4．具有较强的本专业领域的实验能力，计算机辅助设计和测试能力以及工程实践能力；5．了解本专业领域的理论前沿和发展动态，具有一定的科学研究和实际工作能力。

三、主干学科、主要课程和主要实践性教学环节主干学科：电子科学与技术主要课程：C语言程序设计、电路分析基础、现代光学工程、信号与系统分析、模拟电子技术、数字逻辑、电磁场、微波技术、光电子学、光电器件与系统、光通信技术、微波通信技术、电波传播与天线、微波电路及CAD技术等。

主要实践性教学环节：包括机械工程训练、电子认知实习、工程设计、生产实习、毕业设计等，一般要求实践性教学环节不少于43周。

主要专业实验：电路分析基础实验、模拟电子技术实验、数字逻辑实验、微机原理与接口技术实验、电磁场与微波技术实验、光电子学实验等、现代光电信息处理实验、光通信技术实验等。

四、毕业合格标准1．符合德育培养目标要求。

数字信号处理的主要步骤数字信号处理是一种将连续时间的信号转换为离散时间的信号，并对其进行处理和分析的技术。

它在许多领域中都有广泛的应用，包括通信、音频处理、图像处理等。

数字信号处理主要包括以下几个步骤。

一、信号采样信号采样是将连续时间的信号转换为离散时间的信号的过程。

在信号采样中，需要选择合适的采样频率，以确保采样后的信号能够准确地表示原始信号的信息。

采样频率过低会导致信号失真，而采样频率过高则会增加数据处理的复杂性和计算量。

二、信号量化信号量化是将连续的信号幅度转换为离散的数值的过程。

在信号量化中，需要选择合适的量化级别，以便将连续信号的幅度近似地表示为有限数量的离散数值。

量化级别的选择会影响信号的精度和动态范围。

三、信号编码信号编码是将离散时间的信号转换为数字形式的过程。

在信号编码中，需要选择合适的编码方式，以便将离散信号表示为数字形式，便于存储和处理。

常用的信号编码方式包括脉冲编码调制（PCM）、差分编码调制（DM）、正交频分复用（OFDM）等。

四、信号滤波信号滤波是对数字信号进行去噪和频率调整的过程。

在信号滤波中，可以使用滤波器对信号进行低通滤波、高通滤波、带通滤波等处理，以去除噪声和不需要的频率成分，保留感兴趣的信号成分。

五、信号分析信号分析是对数字信号进行频域和时域分析的过程。

在信号分析中，可以使用傅里叶变换、小波变换等方法对信号进行频谱分析、时频分析等，以获取信号的频率特性、时域特性和能量分布等信息。

六、信号重构信号重构是将数字信号转换为连续时间的信号的过程。

在信号重构中，需要使用逆变换对数字信号进行反变换，将其恢复为连续时间的信号。

常用的逆变换包括逆傅里叶变换、逆小波变换等。

七、信号处理信号处理是对数字信号进行各种算法和处理操作的过程。

在信号处理中，可以使用数字滤波、频域处理、时域处理等方法对信号进行增强、去噪、压缩等处理，以满足特定应用需求。

数字信号处理的主要步骤包括信号采样、信号量化、信号编码、信号滤波、信号分析、信号重构和信号处理。

实验七FIR数字滤波器设计及应用FIR数字滤波器设计及应用是一种常见的数字信号处理技术。

FIR （Finite Impulse Response）滤波器是一种线性时不变系统，其输出仅取决于输入和系统的过去有限数量的输入样本。

FIR滤波器的设计和应用可以实现信号的滤波、去噪、频率响应调整等功能。

以下是实验七FIR数字滤波器设计及应用的步骤：1.确定滤波器的设计要求，包括滤波器的类型（低通、高通、带通或带阻）、截止频率、通带衰减、阻带衰减等。

2. 使用数字滤波器设计软件，如MATLAB的fdatool工具箱或Python的scipy库，进行滤波器设计。

可以选择不同的设计方法，如频率采样法、窗函数法或最小最大化设计法等。

3.根据设计软件的结果，得到滤波器的系数序列。

这些系数将用于实现滤波器的数字滤波算法。

4.在应用程序中使用设计好的滤波器。

将输入信号送入滤波器，通过计算得到输出信号。

5.可以通过观察输出信号的频率响应、时域波形等进行性能评估。

根据需要，可以调整滤波器的设计参数，进行优化。

6.对于实时应用，需要将设计好的滤波器实现在硬件平台上，如FPGA或DSP芯片。

实验七FIR数字滤波器设计及应用的应用场景包括音频处理、图像处理、通信系统等。

在音频处理中，可以使用低通滤波器来去除音频信号中的高频噪声；在图像处理中，可以使用高通滤波器来增强图像的边缘信息；在通信系统中，可以使用带通滤波器来选择特定频段的信号。

总之，实验七FIR数字滤波器设计及应用是一种重要的数字信号处理技术，通过设计和应用滤波器可以对信号进行滤波、去噪和频率响应调整等操作，广泛应用于各个领域。