利用MATLAB实现连续信号的采样与重构仿真

MATLAB 在数字信号处理中的应用：连续信号的采样与重建一、 设计目的和意义随着通信技术的迅速发展以及计算机的广泛应用，利用数字系统处理模拟信号的情况变得更加普遍。

数字电子计算机所处理和传送的都是不连续的数字信号，而实际中遇到的大都是连续变化的模拟量，现代应用中经常要求对模拟信号采样，将其转换为数字信号，然后对其进行计算处理，最好在重建为模拟信号。

采样在连续时间信号与离散时间信号之间其桥梁作用，是模拟信号数字化的第一个步骤，研究的重点是确定合适的采样频率，使得既要能够从采样信号（采样序列）中五失真地恢复原模拟信号，同时由要尽量降低采样频率，减少编码数据速率，有利于数据的存储、处理和传输。

本次设计中，通过使用用MATLAB 对信号f （t ）=A1sin(2πft)+A2sin(4πft)+A3sin(5πft)在300Hz 的频率点上进行采样，并进行仿真，进一步了解MATLAB 在数字信号处理上的应用，更加深入的了解MATLAB 的功能。

二、 设计原理1、 时域抽样定理令连续信号 xa(t)的傅立叶变换为Xa （j Ω），抽样脉冲序列p(t)傅立叶变换为P （j Ω），抽样后的信号x^(t)的傅立叶变换为X^(j Ω)若采用均匀抽样，抽样周期Ts ，抽样频率为Ωs= 2πfs ，有前面分析可知：抽样过程可以通过抽样脉冲序列p （t ）与连续信号xa （t ）相乘来完成，即满足：x^(t)p(t),又周期信号f （t ）傅立叶变换为：F[f(t)]=2[(]n s n F j n πδ∞=-∞Ω-Ω∑ 故可以推得p(t)的傅立叶变换为：P （j Ω）=2[(]n s n P j n πδ∞=-∞Ω-Ω∑ 其中：221()s s sT jn t T n s P P t e dt T -Ω-=⎰根据卷积定理可知：X （j Ω）=12πXa （j Ω）*P(j Ω) 得到抽样信号x （t ）的傅立叶变换为：X （j Ω）=[()]n n s n P X j n ∞=-∞Ω-Ω∑其表明：信号在时域被抽样后，他的频率X （j Ω）是连续信号频率X （j Ω）的形状以抽样频率Ωs 为间隔周期重复而得到，在重复过程中幅度被p （t ）的傅立叶级数Pn 加权。

课程设计说明书沈阳大学课程设计说明书沈阳大学课程设计说明书沈阳大学课程设计说明书沈阳大学课程设计说明书沈阳大学课程设计说明书沈阳大学课程设计说明书奈奎斯特间隔。

根据时域卷积定理，求出信号重构的数学表达式为：式中的抽样函数Sa(wct)起着内插函数的作用，信号的恢复可以视为将抽样函数进行不同时刻移位后加权求和的结果，其加权的权值为采样信号在相应时刻的定义值。

利用MATLAB 中的抽样函数来表示Sa(t)，有，，于是，信号重构的内插公式也可表示为：()()()s n s nT t nT f t f -=∑∞-∞=δ[]*[⎪⎭⎫⎝⎛t w Sa w T c csππ] =()()][sin s cn s cs nT t w c nT f w T -∑∞-∞=ππ3.课程设计的主要内容 详细设计过程3.1.1 Sa(t)的临界采样及重构⑴实现程序代码：当采样频率等于一个连续的同信号最大频率的2倍，即m s ωω2=时，称为临界采样。

修改门信号宽度、采样周期等参数，重新运行程序，观察得到的采样信号时域和频域特性，以及重构信号与误差信号的变化。

Sa(t)的临界采样及重构程序代码；wm=1; %升余弦脉冲信号带宽 wc=wm; %频率 Ts=pi/wm; %周期ws=*pi/Ts; %理想低通截止频率n=-100:100; %定义序列的长度是201 nTs=n*Ts %采样点沈 阳 大 学课程设计说明书f=sinc(nTs/pi); %抽样信号Dt=;t=-20:Dt:20;fa=f*Ts*wc/pi*sinc((wc/pi)*(ones(length(nTs),1)*t-nTs'*ones(1,length(t) ))); %信号重建t1=-20::20;f1=sinc(t1/pi);subplot(211);stem(t1,f1);xlabel('kTs');ylabel('f(kTs)');title('sa(t)=sinc(t/pi)的临界采样信号');subplot(212);plot(t,fa)xlabel('t');ylabel('fa(t)');title('由sa(t)=sinc(t/pi)的临界采样信号重构sa(t)');grid;⑵程序运行运行分析与结果图①程序分析：Sa(t)=sinc(t/pi) %利用sinc函数生成函数Sa(t)Pi %圆周率n=-170:170; %时域采样点t=-45:Dt:45 %产生一个时间采样序列fa=f*Ts*wc/pi*sinc((wc/pi)*(ones(length(nTs),1)*t-nTs'*ones(1,length(t)))) %信号重构sinc(t1/pi) %绘制f1的非的非零样值向量plot(t,fa) %绘制fa的图形stem(t1,f1) %绘制一个二维杆图②程序运行结果图如图7所示：沈阳大学课程设计说明书沈阳大学课程设计说明书沈阳大学课程设计说明书沈阳大学课程设计说明书沈阳大学课程设计说明书沈阳大学课程设计说明书沈阳大学。

MATLAB 与信号处理——采样与重构()52cos(2)cos(4)f t t t ππ=++1.信号的Nyquist 频率：8s ωπ=2.以不同采样率对信号进行采样与重构 （1）代码clear; close all; clc;% 原信号时域波形 dt=0.01; t=-20:dt:20;f=5+2*cos(2*pi*t)+cos(4*pi*t); figure; plot(t,f);axis([-5 5 2 10]) xlabel('t'); ylabel('f(t)');title('原信号时域波形'); % 原信号频谱 dw=0.01*pi;w=-20*pi:dw:20*pi; F=f*exp(-j*t'*w)*dt; figure; plot(w,F);axis([-20 20 -50 250]) xlabel('\omega'); ylabel('F(\omega)'); title('原信号频谱'); % 采样后时域波形 Wm=4*pi;sample_rate=input('sample rate='); Ws=Wm*sample_rate; Ts=2*pi/Ws; nTs=-100:Ts:100;f_sample=5+2*cos(2*pi*nTs)+cos(4*pi*nTs); figure;plot(t,f,'r--'); hold on;stem(nTs,f_sample);axis([-5 5 2 10]);xlabel('nTs');ylabel('f_sample(nTs)');title('采样信号时域波形');% 采样后频谱dw=0.01*pi;w=-20*pi:dw:20*pi;F_sample=f_sample*exp(-j*nTs'*w)*dt;figure;plot(w,F_sample);% axis([-20*sample_rate 20*sample_rate -20 20]);xlabel('\omega');ylabel('F_sample(\omega)');title('采样后信号频谱');% 重构后时域波形Wc=Ws/2;f_rebuild=Ts*Wc/pi*f_sample*sinc((Wc/pi)*(ones(length(nTs),1)*t-nTs'*ones(1,leng th(t))));figure;plot(t,f_rebuild);axis([-5 5 2 10]);xlabel('t');ylabel('f_rebuild(t)');title('重构信号时域波形');%%误差error=abs(f_rebuild-f);figure;plot(t,error./f);xlabel('t');title('误差');原始信号：-5-4-3-2-10123452345678910tf (t )原信号时域波形-20-15-10-505101520-50050100150200250ωF (ω)原信号频谱临界采样：sample rate=2-5-4-3-2-10123452345678910nTsf s a m p l e (n T s )-60-40-202040600510152025303540ωF s a m p l e (ω)采样后信号频谱-5-4-3-2-10123452345678910t f r e b u i l d (t )-20-15-10-50510152000.0050.010.0150.020.0250.030.0350.04t误差欠采样 sample rare=1.5-5-4-3-2-10123452345678910nTsf s a m p l e (n T s )采样信号时域波形-60-40-20204060051015202530ωF s a m p l e (ω)采样后信号频谱-5-4-3-2-10123452345678910t f r e b u i l d (t )-20-15-10-50510152000.10.20.30.40.50.60.7t误差过采样 sample rare=4-5-4-3-2-10123452345678910nTsf s a m p l e (n T s )-80-60-40-2020406080-100102030405060708090ωF s a m p l e (ω)采样后信号频谱-5-4-3-2-10123452345678910t f r e b u i l d (t )-20-15-10-50510152001x 10-4t误差（2）分析临界采样和过采样时，可以基本无失真地恢复原信号，有误差是因为matlab 仿真时并不是完全符合理论要求的，因为仿真的值是有限的，这个有限性体现在不是真正连续的和取值长度不能从-∞到+∞。

11()()-(-)()()(2)222t f t u t u t matlab f t f f t =+1、已知：，试用命令绘制、、 的频谱图，并进行比较。

实验三 用MATLAB 实现信号的采样与恢复一、 实验目的1、学会运用MATLAB 分析连续时间信号的傅里叶变换的性质；2、理解信号的抽样及抽样定理以及抽样信号的频谱分析；二、 实验内容2、用MATLAB 编程实现S a (t)信号经矩形脉冲p(t)采样后得到的抽样信号f s (t)，结合采样定理分析试验结果。

三、 实验要求利用所学知识，编写实验内容中相应程序，并将运行结果写入实验报告。

syms t w,f='Heaviside(t+1/2)-Heaviside(t-1/2)';subplot(3,2,1),ezplot(f,[-1.5,1.5]),grid onfw1=simplify(fourier(f,t,w));subplot(3,2,2),ezplot(abs(fw1),[-10*pi,10*pi]),grid onf2='Heaviside(t/2+1/2)-Heaviside(t/2-1/2)';subplot(3,2,3),ezplot(f2,[-1.5,1.5]),grid onfw2=simplify(fourier(f2,t,w));subplot(3,2,4),ezplot(abs(fw2),[-10*pi,10*pi]),grid on()()()s a f t S t p t =⋅即>> f3='Heaviside(2*t+1/2)-Heaviside(2*t-1/2)'; subplot(3,2,5),ezplot(f3,[-1.5,1.5]),grid onfw3=simplify(fourier(f3,t,w));subplot(3,2,6),ezplot(abs(fw3),[-10*pi,10*pi]),grid on >>syms t s;t=-3*pi:0.01:3*pi;s=sinc(t/pi);subplot(311),plot(t,s);y=0.5*(square(2*pi*(t+0.2)/0.6,2*100/3)+1); subplot(312),plot(t,y);f=s.*y;subplot(313),plot(t,f);>>。

应用_MATLAB实现连续信号的采样与重构连续信号的采样与重构是数字信号处理中一个重要的概念，MATLAB作为一种强大的数值计算软件，可以很方便地实现连续信号的采样和重构。

连续信号的采样是指将连续时间上的信号转换为离散时间上的信号。

在MATLAB中，可以使用两种方式进行采样：时间域采样和频率域采样。

时间域采样是指根据一定的采样频率对连续信号进行采样。

在MATLAB中，可以使用"linspace"函数生成一定时间范围内的等间隔采样点。

例如，生成一个时间范围为0到1秒，采样频率为1000Hz的采样点序列可以使用以下代码实现：```fs = 1000; % 采样频率t = linspace(0, 1, fs); % 生成采样点序列```频率域采样是指将连续信号的频谱进行采样。

在MATLAB中，可以使用"fft"函数对信号进行傅里叶变换，得到信号的频谱。

然后可以根据需要选择一定数量的频域采样点进行重构。

例如，对一个连续信号x进行频域采样，可以使用以下代码实现：```X = fft(x); % 对信号进行傅里叶变换得到频谱Xn=1000;%选择1000个频域采样点进行重构x_reconstructed = ifft(X(1:n)); % 对频域采样点进行逆傅里叶变换得到重构信号```连续信号的重构是指根据采样点进行信号的还原。

在MATLAB中，可以使用插值方法进行重构，常用的插值方法有线性插值、样条插值等。

例如，使用线性插值对连续信号进行重构，可以使用以下代码实现：```x_reconstructed = interp1(t, x, t_reconstructed, 'linear'); % 使用线性插值对信号进行重构```上述代码中，t为原始采样点序列，x为原始信号，t_reconstructed为重构时使用的采样点序列。

除了插值方法，MATLAB还提供了其他一些重构信号的函数，例如"upfirdn"函数可以实现区间插值和抽取操作，"resample"函数可以实现信号的重采样等。

目录1、摘要12、正文22.1、设计目的 (2)2.2、设计原理 (2)(1>、MTLAB简介………………………………………2(2>、连续时间信号??(3>、采样定理3(4>、信号重构52.3、信号采样与恢复的程序??<1）设计连续信号6<2）设计连续信号的频谱7<3）设计采样信号??<4）设计采样信号的频谱图9<5）设计低通滤波器10<6）恢复原信号123、总结与致谢????4、参考文献151.摘要本次课程设计应用MATLAB实现连续信号的采样与重构仿真，了解MATLAB软件，学习应用MATLAB软件的仿真技术。

它主要侧重于某些理论知识的灵活运用，以及一些关键命令的掌握，理解，分析等。

初步掌握线性系统的设计方法，培养独立工作能力。

加深理解采样与重构的概念，掌握利用MATLAB分析系统频率响应的方法和掌握利用MATLAB实现连续信号采用与重构的方法。

计算在临界采样、过采样、欠采样三种不同条件下重构信号的误差，并由此总结采样频率对信号重构误差的影响。

要做到以下基本要求：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。

3 . 初步掌握线性系统的设计方法，培养独立工作能力。

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。

5. 加深理解采样对信号的时域和频域特性的影响；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。

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。

2.正文2.1设计目的与要求对连续信号进行采样，在满足采样定理和不满足采用定理两种情况下对连续信号和采样信号进行FFT频谱分析。

应用MATLAB 实现连续信号的采样与重构仿真1、课程设计目的信号与系统分析是通信工程专业的基础课，学好这一科对将来学习专业课有着不可估量的作用。

本次课程设计，会引入一个模拟的信号，通过MATLAB 软件的防真技术来实现对它的分析、理解与学习。

本次课程设计的目的是：增加对仿真软件MATLAB 的感性认识，熟悉MATLAB 软件平台的使用和MATLAB 编程方法及常用语句；了解MATLAB 的编程方法和特点；加深理解采样与重构的概念，掌握连续系统频率响应概念，掌握利用MATLAB 分析系统频率响应的方法和掌握利用MATLAB 实现连续信号采用与重构的方法；计算在临界采样、过采样、欠采样三种不同条件下重构信号的误差，并由此总结采样频率对信号重构误差的影响；初步掌握线性系统的设计方法，培养独立工作能力。

2、原理说明2.1连续时间信号系统是连续事物或各个部分的一个复杂的整体，有形或无形事物的组成体。

系统可以分为即时系统与动态系统；连续系统与离散系统；线性系统与非线形系统；样时变系统和非时变系统等等。

在连续时间系统中，如一个连续时间系统接收，输入信号x(t)，并产生输出信号y(t)。

连续时间信号：在连续时间范围内定义的信号值，信号的幅值可以是连续数值，也可以是离散数值。

当信号幅值连续是，则称之为模拟信号。

2.2信号采样取样定理论述了在一定条件下，一个连续时间信号完全可以用该信号在等时间间隔上的瞬时值（或称样本值）表示，这些样本值包含了连续时间信号的全部信息，利用这些样本值可以恢复原信号。

可以说取样定理在连续时间信号与离散时间信号中架起了一座桥梁。

其具体内容如下：取样定理：设为带限信号，带宽为0F ，则当取样频率02F F s ≥时，可从取样序列)()(s a nT x n x =中重构，否则将导致)(n x 的混叠现象。

带限信号的最低取样频率称为Nyquist （奈奎斯特）速率。

2．3重构仿真Simulink 是MATLAB 中的一种可视化仿真工具，是实现动态系统建模、仿真和分析的一个集成 环境，广泛应用于线性系统、非线性系统、数字控制及数字信号处理的建模和仿真中。

应用_MATLAB实现连续信号的采样与重构仿真MATLAB是一款强大的数学建模和仿真软件，非常适合用于实现连续信号的采样与重构仿真。

本文将详细介绍如何使用MATLAB实现这一过程，并探讨其中的原理和细节。

一、连续信号的采样在MATLAB中，可以使用采样函数`sample(`来实现对连续信号的采样。

采样过程的关键参数是采样频率和采样周期。

采样频率表示单位时间内采样的次数，采样周期表示两次采样之间的时间间隔。

假设我们要对一个连续信号进行采样，步骤如下：1.定义采样频率和采样周期采样频率一般根据采样要求来确定，可以根据信号的最高频率进行选择。

常见的采样频率有8kHz、16kHz等。

采样周期是采样频率的倒数，即`Ts=1/fs`。

2.创建一个采样时间序列通过`Ts`和信号的时间长度确定采样时间序列，可以使用`linspace(`函数生成等间隔的采样时间序列。

3.对信号进行采样使用`sample(`函数对信号进行采样。

该函数接受两个参数，第一个参数是要采样的信号，第二个参数是采样时间序列。

4.可视化采样结果使用`plot(`函数可以将连续信号和采样信号在同一个图中进行比较，以便观察采样效果。

二、连续信号的重构重构是指将离散的采样信号还原为原始的连续信号。

实现连续信号的重构可以使用内插函数，如线性插值、多项式插值等。

在MATLAB中，可以使用`interp(`函数来实现信号的重构。

假设我们已经得到了采样信号和采样时间序列，步骤如下：1.定义重构时间序列重构时间序列与采样时间序列的生成方式相同，可以使用`linspace(`函数生成等间隔的时间序列。

2.对采样信号进行插值使用`interp(`函数对采样信号进行插值。

该函数接受两个参数，第一个参数是采样时间序列，第二个参数是采样信号。

3.可视化重构结果使用`plot(`函数将重构信号与原始信号进行比较，以便观察重构效果。

三、仿真实例为了更好地理解连续信号的采样与重构过程，在这里我们以正弦信号为例进行仿真。

华北水利水电大学之袁州冬雪创作课程设计课程称号：持续信号的采样与重构专业班级：通信工程目录1、摘要12、正文22.1、设计目标2、设计原理(1)、持续时间信号2(2)、采样定理3(3)、信号重构5、信号采样与恢复的程序5（1）设计持续信号6(2)设计持续信号的频谱7（3）设计采样信号8（4）设计采样信号的频谱图9（5）设计低通滤波器10（6）恢复原信号123、总结与致谢134、参考文献14本次课程设计应用MATLAB实现持续信号的采样与重构仿真，懂得MATLAB软件，学习应用MATLAB软件的仿真技术.它主要偏重于某些实际知识的矫捷运用，以及一些关键饬令的掌握，懂得，分析等.初步掌握线性系统的设计方法，培养独立工作才能.加深懂得采样与重构的概念，掌握操纵MATLAB分析系统频率响应的方法和掌握操纵MATLAB实现持续信号采取与重构的方法.计算在临界采样、过采样、欠采样三种分歧条件下重构信号的误差，并由此总结采样频率对信号重构误差的影响.要做到以下基本要求：1. 掌握操纵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，学会该软件的操纵和使用方法.2. 掌握操纵MATLAB实现持续信号采取与重构的方法，加深懂得采样与重构的概念.3 . 初步掌握线性系统的设计方法，培养独立工作才能.4. 学习MATLAB中信号暗示的基本方法及绘图函数的调用，实现对常常使用持续时间信号的可视化暗示，加深对各种电信号的懂得.5. 加深懂得采样对信号的时域和频域特性的影响；验证信号与系统的基本概念、基本实际，掌握信号与系统的分析方法.6. 加深对采样定理的懂得和掌握，以及对信号恢复的需要性；掌握对持续信号在时域的采样与重构的方法.2.1 设计目标与要求对持续信号停止采样，在知足采样定理和不知足采取定理两种情况下对持续信号和采样信号停止FFT频谱分析.2.2 设计原理（1）持续时间信号持续信号是指自变量的取值范围是持续的，且对于一切自变量的取值，除了有若干个不持续点以外，信号都有确定的值与之对应.严格来讲，MATLAB其实不克不及处理持续信号，而是用等时间间隔点的样值来近似暗示持续信号.当取样时间间隔足够小时，这些团圆的样值就可以较好地近似持续信号.在一定条件下，一个持续时间信号完全可以用该信号在等时间间隔上的瞬时值来暗示，而且可以用这些样本值把信号完全恢复过来.这样，抽样定理为持续时间信号与团圆时间信号的相互转换提供了实际依据.通过观察采样信号的频谱，发现它只是原信号频谱的线性重复搬移，只要给它乘以一个门函数，便可以在频域恢复原信号的频谱，在时域是否也能恢复原信号时，操纵频域时域的对称关系，得到了信号.(2)采样定理摹拟信号颠末 (A/D) 变换转换为数字信号的过程称为采样，信号采样后其频谱发生了周期延拓，每隔一个采样频率 fs，重复出现一次.为包管采样后信号的频谱形状不失真，采样频率必须大于信号中最高频率成分的两倍，这称之为采样定理.时域采样定理从采样信号恢复原信号必须知足两个条件： a、必须是带限信号，其频谱函数在＞各处为零；（对信号的要求，即只有带限信号才干适用采样定理.）b 、 取样频率不克不及过低，必须＞2（或＞2）.（对取样频率的要求，即取样频率要足够大，采得的样值要足够多，才干恢复原信号.）如图1所示，给出了信号采样原理图图1 信号采样原理图由图1可见，)()()(t t f t f s T s δ⋅=，其中，冲激采样信号)(t sT δ的表达式为：∑∞-∞=-=n sT nT t t s)()(δδ其傅立叶变换为∑∞-∞=-n ss n )(ωωδω，其中s sT πω2=.设)(ωj F ，)(ωj F s 分别为)(t f ，)(t f s 的傅立叶变换，由傅立叶变换的频域卷积定理，可得∑∑∞-∞=∞-∞=-=-=n ss n s s s n j F T n j F j F )]([1)(*)(21)(ωωωωδωωπω（1）若设)(t f 是带限信号，带宽为m ω，)(t f 颠末采样后的频谱)(ωj F s 就是将)(ωj F 在频率轴上搬移至 ,,,,,02ns s s ωωω±±±处（幅度为原频谱的s T 1倍）.因此，当m s ωω2≥时，频谱不发生混叠；而当m s ωω2<时，频谱发生混叠.一个抱负采样器可以当作是一个载波为抱负单位脉冲序列)(t T δ的幅值调制器，即抱负采样器的输出信号)(*t e ，是持续输入信号)(t e 调制在载波)(t T δ上的成果，如图2所示.图2 信号的采样用数学表达式描绘上述调制过程，则有 )()()(*t t e t e T δ=抱负单位脉冲序列)(t T δ可以暗示为∑∞=-=0)()(n T nT t t δδ其中)(nT t -δ是出现在时刻nT t =，强度为1的单位脉冲.由于 的数值仅在采样瞬时才有意义，同时，假设00)(<∀=t t e所以)(*t e 又可暗示为 *()()()n e t e nT t nT δ∞==-∑（3） 信号重构设信号)(t f 被采样后形成的采样信号为)(t f s ，信号的重构是指由)(t f s 颠末内插处理后，恢复出原来信号)(t f 的过程,又称为信号恢复.若设)(t f 是带限信号，带宽为m ω，经采样后的频谱为)(ωj F s .设采样频率m s ωω2≥，则由式（1）知)(ωj F s 是以s ω为周期的谱线.现选取一个频率特性⎪⎩⎪⎨⎧><=ccsT j H ωωωωω0)(（其中截止频率c ω知足2scmωωω≤≤）的抱负低通滤波器与)(ωj F s 相乘，得到的频谱即为原信号的频谱)(ωj F .2.3 信号采样与恢复的程序现在以正弦函数为例，停止MATLAB 仿真实验.（1） 设计持续信号.先制作一个程序，使之发生一个正弦持续信号.所用程序如下所示：f1=50;t=(1:50)/2000; %时间轴步距 x=sin(2*pi*t*f1); figure(1);plot(x); %绘制x(t)的图形图片号加底框 xlabel('t');ylabel('x(t)');title('持续时间信号波形'); %图片定名 grid; 发生的图形如下：（2）设计持续信号的频谱设计一频谱程序，使其发生频谱波形图.程序如下：n=0:511; %长度N=512; %设采样点的N值Xk=abs(fft(x,N));figure(2); %频域波形plot(n,Xk);axis([0 N 1.1*min(Xk) 1.1*max(Xk)]);%可用axis函数来调整图轴的范围xlabel('时域频谱波形图');ylabel('|Xk|');波形如下：（3）设计采样信号设计一采样程序，使之输出采样波形.程序如下：X=fft(x,512);w=(0:255)/256*500;T=4*t;x=sin(2*pi*T*f1);figure(3);stem(x) ; %图形x（n）的绘制xlabel('n');ylabel('x(n)');title('采样信号波形图'); %图形定名grid;波形如下：（4）设计采样信号的频谱图设计出该采样信号的频谱程序，程序如下：figure(4);plot(w,abs([X(1:256)])); %频谱图的绘制xlabel('Hz');ylabel('频率响应幅度');title('采样频谱波形图'); %定名grid;波形如下：（5）设计低通滤波器设计一低通滤波器，使之具有滤波作用.程序如下：[B,A]=butter(8,350/500); %巴特沃斯低通滤波器的设计[H,w]=freqz(B,A,512,2000);figure(5);subplot(2,1,1);plot(w*2000/(2*pi),abs(H)); %低通频谱图的绘制xlabel('Hz');ylabel('频率响应幅度');title('低通滤波器波形图'); %定名grid;当采样频率f=350Hz时，波形图如下：（6）恢复原信号.设计程序，对采样信号频谱停止滤波，并输出该信号所恢复频谱信号与持续信号，程序如下：y=filter(B,A,x);figure(6);subplot(2,1,1);plot(y);xlabel('t');ylabel('x(t)');title('持续信号波形');grid;Y=fft(y,512);w=(0:255)/256*500;subplot(2,1,2);plot(w,abs([Y(1:256)])); %频谱图的绘制xlabel('Hz');ylabel('频率响应幅度');title('恢复后的频谱波形图');grid;波形如下：下图为采样f=150Hz时的图形颠末此次MATLAB课程设计我学到了一些软件知识和学习方法.我现有的知识还缺乏以完成这次课程设计，所以为了这次的课程设计，我查阅了一些资料，并上网搜索了与此有关的知识.在这次设计中，同样也学到了对信号的采样定理的应用，以及信号的重构，并通过观察MATLAB所生成的频谱图，进一步懂得了有关信号的采样与重构.同时，感谢本组成员的热心帮忙下，使我可以顺利的完成课程设计.参考资料1．董长虹. Matlab信号处理与应用[M].北京：国防工业出版社，2005.01.2．甘俊英. 基于MATLAB的信号与系统实验指导[M].北京：清华大学出版社，2007.8.3.吴大正. 信号与线性系统分析[M].北京：高等教导出版社，2005.08.——信号处理[M].西安：西安电子科技大学出版社，2005.05.5.丁志中叶中付.频谱无混叠采样和信号完全可重构采样[J].数据收集与处理,2005,20(3).6.林茂六尹宝智.高速采样信号数字内插实际与正弦内插算法研究[J].电子学报,2000,28(12).。

华北水利水电大学之答禄夫天创作课程设计课程名称：连续信号的采样与重构专业班级：通信工程目录1、摘要12、正文22.1、设计目的2、设计原理(1)、连续时间信号2(2)、采样定理3(3)、信号重构5、信号采样与恢复的程序5（1）设计连续信号6(2)设计连续信号的频谱7（3）设计采样信号8（4）设计采样信号的频谱图9（5）设计低通滤波器10（6）恢复原信号123、总结与致谢134、参考文献14本次课程设计应用MATLAB实现连续信号的采样与重构仿真，了解MATLAB软件，学习应用MATLAB软件的仿真技术。

它主要偏重于某些理论知识的灵活运用，以及一些关键命令的掌握，理解，分析等。

初步掌握线性系统的设计方法，培养独立工作能力。

加深理解采样与重构的概念，掌握利用MATLAB分析系统频率响应的方法和掌握利用MATLAB实现连续信号采取与重构的方法。

计算在临界采样、过采样、欠采样三种分歧条件下重构信号的误差，并由此总结采样频率对信号重构误差的影响。

要做到以下基本要求：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，学会该软件的操纵和使用方法。

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

3 . 初步掌握线性系统的设计方法，培养独立工作能力。

4. 学习MATLAB中信号暗示的基本方法及绘图函数的调用，实现对经常使用连续时间信号的可视化暗示，加深对各种电信号的理解。

5. 加深理解采样对信号的时域和频域特性的影响；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。

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

2.1 设计目的与要求对连续信号进行采样，在满足采样定理和不满足采取定理两种情况下对连续信号和采样信号进行FFT频谱分析。

2.2 设计原理（1）连续时间信号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。

华北水利水电大学课程设计课程名称：连续信号的采样与重构专业班级：通信工程目录1、摘要12、正文22.1、设计目的22.2、设计原理(1)、连续时间信号2(2)、采样定理3(3)、信号重构52.3、信号采样与恢复的程序5（1）设计连续信号6(2)设计连续信号的频谱7（3）设计采样信号8（4）设计采样信号的频谱图9（5）设计低通滤波器10（6）恢复原信号123、总结与致谢134、参考文献141.摘要本次课程设计应用MATLAB实现连续信号的采样与重构仿真，了解MATLAB软件，学习应用MATLAB软件的仿真技术。

它主要侧重于某些理论知识的灵活运用，以及一些关键命令的掌握，理解，分析等。

初步掌握线性系统的设计方法，培养独立工作能力。

加深理解采样与重构的概念，掌握利用MATLAB分析系统频率响应的方法和掌握利用MATLAB实现连续信号采用与重构的方法。

计算在临界采样、过采样、欠采样三种不同条件下重构信号的误差，并由此总结采样频率对信号重构误差的影响。

要做到以下基本要求：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。

3 . 初步掌握线性系统的设计方法，培养独立工作能力。

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。

5. 加深理解采样对信号的时域和频域特性的影响；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。

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。

2.正文2.1 设计目的与要求对连续信号进行采样，在满足采样定理和不满足采用定理两种情况下对连续信号和采样信号进行FFT频谱分析。

2.2 设计原理（1）连续时间信号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。

利用MATLAB实现连续信号的采样与重构仿真MATLAB是一个非常强大的数学计算工具，广泛应用于工程和科学领域。

在信号处理领域，MATLAB提供了许多功能和工具，可以方便地进行连续信号的采样和重构仿真。

首先，我们需要了解什么是连续信号的采样和重构。

连续信号是指在时间上连续变化的信号，例如声音信号或电压信号。

采样是指将连续信号在一定时间间隔内进行离散化处理，得到一组离散的样本点。

而重构是指根据采样得到的离散样本点，通过插值等技术恢复出原始连续信号。

下面我们将利用MATLAB进行连续信号的采样和重构仿真。

首先，我们定义一个连续信号。

例如，我们可以定义一个正弦信号：```matlabfs = 1000; % 采样频率t = 0:1/fs:1; % 时间范围为1秒f=10;%正弦波频率x = sin(2*pi*f*t); % 定义的连续信号```接下来，我们可以使用`plot`函数绘制连续信号的波形图：```matlabfigure;plot(t, x);xlabel('时间 (s)');ylabel('幅值');title('连续信号波形图');```我们可以看到，绘制出了一个正弦波的波形图。

接下来，我们可以对连续信号进行采样。

采样是以一定的时间间隔对连续信号进行离散化处理。

在MATLAB中，可以使用`downsample`函数实现采样。

我们假设采样频率为200Hz，即每秒采样200个样本点。

```matlabfs_sample = 200; % 采样频率x_sample = downsample(x, fs/fs_sample); % 采样得到的离散样本点t_sample = 0:1/fs_sample:1/fs_sample*(length(x_sample)-1); % 对应的时间点```然后，我们使用`stem`函数绘制离散样本点的图像：```matlabfigure;stem(t_sample, x_sample);xlabel('时间 (s)');ylabel('幅值');title('采样信号图');```我们可以看到，绘制出了一组离散样本点的图像。

目录概述 .............................................................................. 错误!未定义书签。

设计原理 .......................................................................... 错误!未定义书签。

1.1MATLAB介绍....................................................... 错误!未定义书签。

1.2连续时间信号 ....................................................... 错误!未定义书签。

1.3采样定理................................................................ 错误!未定义书签。

1.4信号重构 ............................................................... 错误!未定义书签。

连续信号采样及重构 ...................................................... 错误!未定义书签。

2.1S A(T)的临界采样及重构 ....................................... 错误!未定义书签。

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MATLAB 在数字信号处理中的应用：连续信号的采样与重建一、 设计目的和意义随着通信技术的迅速发展以及电脑的广泛应用，利用数字系统处理模拟信号的情况变得更加普遍。

数字电子电脑所处理和传送的都是不连续的数字信号，而实际中遇到的大都是连续变化的模拟量，现代应用中经常要求对模拟信号采样，将其转换为数字信号，然后对其进行计算处理，最好在重建为模拟信号。

采样在连续时间信号与离散时间信号之间其桥梁作用，是模拟信号数字化的第一个步骤，研究的重点是确定合适的采样频率，使得既要能够从采样信号〔采样序列〕中五失真地恢复原模拟信号，同时由要尽量降低采样频率，减少编码数据速率，有利于数据的存储、处理和传输。

本次设计中，通过使用用MATLAB 对信号f 〔t 〕=A1sin(2πft)+A2sin(4πft)+A3sin(5πft)在300Hz 的频率点上进行采样，并进行仿真，进一步了解MA TLAB 在数字信号处理上的应用，更加深入的了解MA TLAB 的功能。

二、 设计原理1、 时域抽样定理令连续信号 xa(t)的傅立叶变换为Xa 〔j Ω〕，抽样脉冲序列p(t)傅立叶变换为P 〔j Ω〕，抽样后的信号x^(t)的傅立叶变换为X^(j Ω)假设采用均匀抽样，抽样周期Ts ，抽样频率为Ωs= 2πfs ，有前面分析可知：抽样过程可以通过抽样脉冲序列p 〔t 〕与连续信号xa 〔t 〕相乘来完成，即满足：x^(t)p(t),又周期信号f 〔t 〕傅立叶变换为：F[f(t)]=2[(]n s n F j n πδ∞=-∞Ω-Ω∑ 故可以推得p(t)的傅立叶变换为：P 〔j Ω〕=2[(]n s n P j n πδ∞=-∞Ω-Ω∑ 其中： 221()s s sT jn t T n s P P t e dt T -Ω-=⎰根据卷积定理可知：X 〔j Ω〕=12πXa 〔j Ω〕*P(j Ω) 得到抽样信号x 〔t 〕的傅立叶变换为：X 〔j Ω〕=[()]n n sn P X j n ∞=-∞Ω-Ω∑ 其说明：信号在时域被抽样后，他的频率X 〔j Ω〕是连续信号频率X 〔j Ω〕的形状以抽样频率Ωs 为间隔周期重复而得到，在重复过程中幅度被p 〔t 〕的傅立叶级数Pn 加权。

目录概述 (1)设计原理 (2)1.1MATLAB介绍 (2)1.2连续时间信号 (2)1.3采样定理 (3)1.4信号重构 (5)连续信号采样及重构 (7)2.1S A(T)的临界采样及重构 (7)2.1.1实现程序代码 (7)2.1.2程序运行运行结果图与分析 (8)2.2S A(T)的过采样及重构 (9)2.2.1实现程序代码 (9)2.2.2程序运行运行结果图与分析 (11)2.3S A(T)的欠采样及重构 (12)2.3.1实现程序代码 (12)2.3.2程序运行运行结果图与分析 (13)2.4程序中的常见函数和功能 (14)致谢 (14)参考资料 (15)课程设计总结 (16)前言信号与系统课程设计是学习《信号与系统》课程必要的教学环节。

由于该课程是专业基础课，需要通过实践了巩固基础知识，为使学生取得最现代化的设计技能和研究方法，课程设计训练也就成为了一个重要教学环节。

通过一个模拟信号的一系列数据处理，达到进一步完善对信号与系统课程学习的效果。

信号与系统课程同时也是一门实用性较强、涉及面较广的专业基础课，该课程是将学生从电路分析的知识领域引入信号处理与传输领域的关键性课程，对后续专业课起着承上启下的作用。

该科的基本方法和理论大量应用于计算机信息处理的各个领域特别是通信，数字语音处理、数字图象处理、数字信号分析等领域，应用更为广泛。

概述本次课程设计应用MATLAB实现连续信号的采样与重构仿真，了解MATLAB软件，学习应用MATLAB软件的仿真技术。

它主要侧重于某些理论知识的灵活运用，以及一些关键命令的掌握，理解，分析等。

初步掌握线性系统的设计方法，培养独立工作能力。

加深理解采样与重构的概念，掌握利用MATLAB分析系统频率响应的方法和掌握利用MATLAB实现连续信号采用与重构的方法。

计算在临界采样、过采样、欠采样三种不同条件下重构信号的误差，并由此总结采样频率对信号重构误差的影响。

要做到以下基本要求：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。

利用MATLAB实现连续信号的采样与重构仿真连续信号的采样与重构是数字信号处理中的常见任务之一、在MATLAB中，可以使用内置的函数和工具箱来实现连续信号的采样与重构仿真。

首先，我们需要生成一个连续信号。

可以选择任何一个连续信号，比如正弦信号、余弦信号等。

以下以正弦信号为例进行说明。

使用MATLAB的`sin(`函数可以生成一个正弦信号。

可以设置信号的频率、幅度、相位等参数来定制生成的信号。

以下是生成一个频率为1Hz，幅度为1的正弦信号的示例代码：```matlabt=0:0.001:1;%生成时间序列，采样频率为1000Hz，时长为1秒f=1;%设置信号频率为1HzA=1;%设置信号幅度为1phi = 0; % 设置信号相位为0x = A * sin(2 * pi * f * t + phi); % 生成正弦信号```生成信号后，可以使用`plot(`函数来绘制信号的图像，以便观察信号的形态。

```matlabplot(t, x);xlabel('时间（秒）');ylabel('振幅');title('正弦信号');```生成连续信号后，接下来就是进行采样。

采样是指在连续时间域上对信号进行离散采样，形成离散时间域上的序列。

在MATLAB中，有多种采样方法可以选择，比如周期采样、等间隔采样等。

以下以等间隔采样为例进行说明。

首先需要设置采样的频率和采样间隔，然后使用`resample(`函数对连续信号进行采样。

```matlabfs = 100; % 设置采样频率为100HzTs = 1/fs; % 计算采样间隔n=0:Ts:1;%根据采样间隔生成采样时间序列xs = A * sin(2 * pi * f * n + phi); % 进行等间隔采样```对于周期信号，还可以使用`pulseshape(`函数设置脉冲信号的形状，用于模拟实际的采样系统。

MATLAB 与信号处理——采样与重构()52cos(2)cos(4)f t t t ππ=++1.信号的Nyquist 频率：8s ωπ=2.以不同采样率对信号进行采样与重构 （1）代码clear; close all; clc;% 原信号时域波形 dt=0.01; t=-20:dt:20;f=5+2*cos(2*pi*t)+cos(4*pi*t); figure; plot(t,f);axis([-5 5 2 10]) xlabel('t'); ylabel('f(t)');title('原信号时域波形'); % 原信号频谱 dw=0.01*pi;w=-20*pi:dw:20*pi; F=f*exp(-j*t'*w)*dt; figure; plot(w,F);axis([-20 20 -50 250]) xlabel('\omega'); ylabel('F(\omega)'); title('原信号频谱'); % 采样后时域波形 Wm=4*pi;sample_rate=input('sample rate='); Ws=Wm*sample_rate; Ts=2*pi/Ws; nTs=-100:Ts:100;f_sample=5+2*cos(2*pi*nTs)+cos(4*pi*nTs); figure;plot(t,f,'r--'); hold on;stem(nTs,f_sample);axis([-5 5 2 10]);xlabel('nTs');ylabel('f_sample(nTs)');title('采样信号时域波形');% 采样后频谱dw=0.01*pi;w=-20*pi:dw:20*pi;F_sample=f_sample*exp(-j*nTs'*w)*dt;figure;plot(w,F_sample);% axis([-20*sample_rate 20*sample_rate -20 20]);xlabel('\omega');ylabel('F_sample(\omega)');title('采样后信号频谱');% 重构后时域波形Wc=Ws/2;f_rebuild=Ts*Wc/pi*f_sample*sinc((Wc/pi)*(ones(length(nTs),1)*t-nTs'*ones(1,leng th(t))));figure;plot(t,f_rebuild);axis([-5 5 2 10]);xlabel('t');ylabel('f_rebuild(t)');title('重构信号时域波形');%%误差error=abs(f_rebuild-f);figure;plot(t,error./f);xlabel('t');title('误差');原始信号：-5-4-3-2-10123452345678910tf (t )原信号时域波形-20-15-10-505101520-50050100150200250ωF (ω)原信号频谱临界采样：sample rate=2-5-4-3-2-10123452345678910nTsf s a m p l e (n T s )-60-40-202040600510152025303540ωF s a m p l e (ω)采样后信号频谱-5-4-3-2-10123452345678910t f r e b u i l d (t )-20-15-10-50510152000.0050.010.0150.020.0250.030.0350.04t误差欠采样 sample rare=1.5-5-4-3-2-10123452345678910nTsf s a m p l e (n T s )采样信号时域波形-60-40-20204060051015202530ωF s a m p l e (ω)采样后信号频谱-5-4-3-2-10123452345678910t f r e b u i l d (t )-20-15-10-50510152000.10.20.30.40.50.60.7t误差过采样 sample rare=4-5-4-3-2-10123452345678910nTsf s a m p l e (n T s )-80-60-40-2020406080-100102030405060708090ωF s a m p l e (ω)采样后信号频谱-5-4-3-2-10123452345678910t f r e b u i l d (t )-20-15-10-50510152001x 10-4t误差（2）分析临界采样和过采样时，可以基本无失真地恢复原信号，有误差是因为matlab 仿真时并不是完全符合理论要求的，因为仿真的值是有限的，这个有限性体现在不是真正连续的和取值长度不能从-∞到+∞。

基于MATLAB的连续信号的采样与重构仿真分析程建峰【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2015(000)006【摘要】To address the issue of continuous signal sampling and reconstruction, the continuous signal’ s sampling signal time domain waveform and signal spectrum after sampling, the reconstruction signal time domain waveform and the error waveform after reconstruction are simulated under different conditions using the MATLAB simulation software platform. Through an analysis on the influence of sampling period on the sampling spectral overlay and signal reconstruction accuracy,and through a comparison between the signals before and after sampling in frequency domain, it is concluded that under different sampling frequencies, the corresponding sampling signal’s time domain,frequency domain characteristics,and the reconstruction signal and the error signal also vary,and the continuous signal can be completely recovered.%针对连续信号的采样与重构问题，利用MATLAB仿真软件平台，仿真不同条件下连续信号的采样信号时域波形和采样后信号频谱、重构信号时域波形和重构后误差波形图。