数字信号处理课程设计
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目录1.设计概述(目的和要求) 32.设计任务 33.设计题目(简要描述三个题目) 44.内容及结果 45.思考及体会14一、课程设计目的及要求数字信号处理是一门理论性和实践性都很强的学科,通过课程设计可以加深理解掌握基本理论,培养学生分析问题和解决问题的综合能力,为将来走向工作岗位奠定坚实的基础,因此做好课程设计是学好本课程的重要教学辅助环节。
本指导书结合教材《数字信号处理教程》的内容,基于MATLAB程序语言提出课程设计的题目及要求,在做课程设计之前要求学生要尽快熟悉MATLAB语言,充分预习相关理论知识,独立编写程序,以便顺利完成课程设计。
二、课程设计任务课程设计的过程是综合运用所学知识的过程。
课程设计主要任务是围绕数字信号的频谱分析、特征提取和数字滤波器的设计来安排的。
根据设计题目的具体要求,运用MATLAB语言完成题目所规定的任务及功能。
设计任务包括:查阅专业资料、工具书或参考文献,了解设计课题的原理及算法、编写程序并在计算机上调试,最后写出完整、规范的课程设计报告书。
课程设计地点在信息学院机房,一人一机,在教师统一安排下独立完成规定的设计任务。
三、课程设计题目根据大纲要求提供以下三个课程设计题目供学生选择,根据实际情况也可做其它相关课题。
1.DFT在信号频谱分析中的应用1. 用MATLAB语言编写计算序列x(n)的N点DFT的m函数文件dft.m。
并与MA TLAB中的内部函数文件fft.m作比较。
2. 对离散确定信号()cos(0.48)cos(0.52)x n n n ππ=+ 作如下谱分析:(1) 截取()x n 使()x n 成为有限长序列N(0≤≤n N -1),(长度N 自己选)写程序计算出()x n 的N 点DFT ()X k ,并画出相应的幅频图()~X k k 。
(2) 将 (1)中()x n 补零加长至M 点(长度M 自己选),编写程序计算()x n 的M 点DFT 1()X k ,并画出相应的图1()~X k k 。
目录第1章需求分析----------------------------------------------------- 3 1.1设计题目------------------------------------------------------------------ 3 1.2设计要求------------------------------------------------------------------ 3 1.3系统功能分析-------------------------------------------------------------- 3第2章原理分析和设计-------------------------------------------- 4 2.1理论分析和计算------------------------------------------------------------ 4第3章详细设计----------------------------------------------------- 5 3.1算法设计思路-------------------------------------------------------------- 5 3.2对应的详细程序清单及程序注释说明------------------------------------------ 6第4章调试分析过程描述---------------------------------------- 10 4.1测试数据、测试输出结果--------------------------------------------------- 10 4.2程序调试过程中存在的问题以及对问题的思考--------------------------------- 13第5章总结-------------------------------------------------------- 15第1章需求分析1.1设计题目在Matlab 环境中,利用编程方法对FDMA通信模型进行仿真研究1.2设计要求1.2.1 Matlab支持麦克风,可直接进行声音的录制,要求至少获取3路语音信号。
数字信号处理课程设计2022年12月24日目录一、设计任务与要求............................................................. ...........31.1设计任务............................................................. ...................31.2设计要求............................................................. ..................3二、设计原理及过程............................................................. ...........42.1设计原理............................................................. ..................42.2三种典型序列的表达式及程序...........................................52.3时移、频移与傅里叶变换原理...........................................5三、设计内容及结果............................................................. ...........63.1时域波形............................................................. ..................63.2幅度谱及相位谱............................................................. ......83.3时移、频移及特性实现.....................................................113.4自行设计一个序列—单位冲击序列 (16)四、心得与体会............................................................. .................18参考文献.. (18)一、设计任务与要求1.1设计任务1.1.1对于三种典型序列------单位采样序列、实指数序列、矩形序列,要求:1.画出以上序列的时域波形图;2.求出以上序列的傅里叶变换;3.画出以上序列的幅度谱及相位谱,并对相关结果予以理论分析;4.对以上序列分别进行时移,画出时移后序列的频谱图,验证傅里叶变换的时移性质;5.对以上序列的频谱分别进行频移,求出频移后频谱所对应的序列,并画出序列的时域波形图,验证傅里叶变换的频移性质。
(一)用窗函数法设计FIR数字滤波器一、设计题目用窗函数法设计FIR数字低通滤波器二、设计目的1. 熟悉设计线性相位数字滤波器的一般步骤。
2. 掌握用窗函数法设计FIR数字滤波器的原理和方法。
3. 熟悉各种窗函数的作用以及各种窗函数对滤波特性的影响。
4. 学会根据指标要求选取合适的窗函数。
三、设计原理窗函数法又称为傅里叶级数法,FIR数字滤波器的设计问题就是要所设计的FIR数字滤波器的响应H(ejw)去逼近所要求的理想滤波器的响应Hd(ejw)。
从单位取样响应序列来看,就是使所设计的滤波器的h(n)逼近理想单位取样响应序列hd(n)。
而且Hd(ejw)=逐段恒定的,且在频带边界处有不连续点,因此序列hd(n)是无限长的,通过直接截取无限长序列以得到有限长序列的办法,可以形象的比喻为h(n)通过一个窗口所看到的一段hd(n)。
因此,h(n)也可以表达为hd(n)和一个窗函数w(n)的乘积,h(n)=w(n)hd(n)。
这里的窗函数就是矩形序列RN(n)。
四、实现方法用MATLAB编程实现给定指标要求的滤波器设计五、设计内容及要求1、各窗函数图(假设N=67;)N=67;n=0:N-1;wn1=ones(1,N); stem(n, wn1);矩形窗figure;wn2=hamming(N); stem(n, wn2);海明窗figure;wn3=BARTLETT(N); stem(n, wn3);巴特列特figure;wn4= Hanning(N); stem(n, wn4);汉宁窗将窗函数分别画出来2、计算理想低通滤波器单位冲激响应的源程序function[hd]=ideal(wc,N) q=(N-1)/2;n=0:N-1;m=n-q+eps;hd=sin(wc*m)./(pi*m);3、计算频率响应的源程序function[H]=fr(b,a,w);m=0:length(b)-1;l=0:length(a)-1;num=b*exp(-j*m'*w);den=a*exp(-j*l'*w);H=num./den;4、低通滤波器设计程序wp=0.2*pi;ws=0.3*pi;width=ws-wp;N=ceil(6.6*pi/width)+1;n=0:N-1;a=[1];wc=(ws+wp)/2;hd=ideal(wc,N);wn=(hamming(N))';h=hd.*wn;k=0:500;w=(pi/500)*k;[H]=fr(h,a,w);mag=abs(H);db=-20*log10((mag+eps)/max(mag)); wth=pi/500;rp=max(db(1:1:wp/wth+1))as=round(min(db(ws/wth+1:1:500))) subplot(2,2,1);stem(n,hd);title('理想冲激响应');axis([0 N-1 -0.1 0.3]);ylabel('hd');subplot(2,2,2);stem(n,wn);title('海明窗');axis([0 N-1 0 1.1]); ylabel('wn');subplot(2,2,3);stem(n,h);title('实际冲激响应'); axis([0 N-1 -0.2 0.3]); xlabel('n');ylabel('h');subplot(2,2,4);plot(w/pi,-db);title('幅度响应(dB)'); axis([0 1 -100 10]); grid;xlabel('以pi为单位的频率') ylabel('分贝数');六、各种窗函数:矩形窗海宁窗:汉宁窗:三角形窗:1.理想冲激响应、海明窗、实际冲激响应及幅度响应波形图七、回答思考题1.设计线性相位数字滤波器的一般步骤。
Fundamentals of Digital Signal Processing 课程设计一、课程设计的目的和意义数字信号处理是电子信息专业的重要课程之一,是掌握现代信号处理技术的必修课程。
本次课程设计旨在巩固和深化同学们对于数字信号处理的理解和实践能力。
通过课程设计,可以帮助学生更好地理解数字信号处理的基本概念、原理和方法,提高学生的实际操作能力,培养工程实践能力和团队协作能力,提高学生的综合素质。
二、课程设计的主要内容1. 实验器材1.电脑一台2.程序集成开发环境Keil uVision53.万用表和示波器一台2. 实验内容1.基本信号的时间和频域分析目的:了解基本信号的结构与特性,建立时间域和频域分析方法,为后续信号处理打下基础。
步骤:(1)构造三种基本信号:方波,三角波和正弦波。
(2)利用示波器测量信号的时间轴,(3)利用万用表测量信号的电压幅值,(4)在Keil uVision5中计算出信号的频谱分布。
2.数字滤波器去噪实验目的:利用数字滤波器对带有噪声的信号进行去噪。
步骤:(1)生成1000Hz正弦波作为原始信号。
(2)在信号中加入高斯白噪声进行干扰。
(3)利用FIR滤波器去除干扰后输出滤波后的信号。
(4)测量滤波前、滤波后的信号电压幅值,并对滤波前、滤波后信号的频谱分布进行比较。
3.信号变换实验目的:理解傅里叶变换和其在实际信号分析中的应用。
步骤:(1)利用Keil uVision5中的FFT工具对1000Hz正弦波进行傅里叶变换。
(2)观察输出结果并解释其意义。
(3)对另外两种基本波形进行傅里叶变换,并比较其与正弦波的差异。
(4)以实际信号为例,进行复杂信号的频域分析。
4.数字信号编码与解码实验目的:了解数字信号编码与解码的基本原理和方法。
步骤:(1)将一个信号利用模拟调制方式(例如AM、FM、PM等)进行调制,并输出模拟信号。
(2)利用AD转换器将模拟信号转换成数字信号。
(3)将数字信号解调还原成模拟信号。
山东工商学院数字信号处理课程设计题目:有限冲击响应数字滤波器设计姓名:李迎学号:联系方式:指导老师:目录目录 --------------------------------------------- 01 摘要 --------------------------------------------- 02 关键词 --------------------------------------------- 04 引言 --------------------------------------------- 05 正文1.常见窗体函数简介 -------------------------------- 06 1.1.海明窗函数 ---------------------------------- 06 1.2.布莱克曼窗函数 ------------------------------ 071.3.凯塞窗 --------------------------------- 082.数字滤波器设计的基本步骤 ------------------------- 113.窗函数法设计FIR滤波器的MATLAB仿真 -------------- 114.具体FIR低通滤波器的设计4.1.用海明窗设计 -------------------------------- 13 4.2.用布拉克曼窗设计 ---------------------------- 144.3.用凯塞窗设计 -------------------------------- 155.结论 --------------------------------------------- 166.参考文献 ----------------------------------------- 16摘要现代图像、语音、数据通信对线性相位的要求是普遍的。
设计题目语音信号的数字滤波—FIR数字滤波器的矩形窗函数法设计一、课程设计的目的通过对常用数字滤波器的设计和实现,掌握数字信号处理的工作原理及设计方法;掌握利用数字滤波器对信号进行滤波的方法。
并能够对设计结果加以分析。
二、设计步骤2.1语音信号的采集2.1.1 用windows系统采集(1)在“开始—所有程序—附件—娱乐”找录音机(2)打开录音机,用麦克风开始录音,录音长度长达4s(3)单击“文件——另存为”,将文件保存在matlab工作的目录下“work”文件夹,文件名保存为lishuang.wav,语音信号的属性为12kHz,8位,单声道,11kb/s图1原始语音信号的采集2.2 语音信号的频谱分析(1)双击桌面上的matlab图标,打开matlab软件(2)在菜单栏中选择“File->new->M-File”打开M文件编辑器(3)在M文件编辑器中编写代码:1)导入语音信号“lishuang.wav”,即使用[s,fs] = wavread('lishuang.wav');2)下面代码用于产生信号的时域波形,波形如图2里的1n = 0:length(s)-1;subplot(411);plot(n,s);title('声音信号的时域波形');3)由上图可看出,此声音信号在0到1s内基本为空白,即没录上声音,故将其截去,截短后的声音信号的代码如下,声音信号的截短如图2里的2,代码如下:L = 2^floor(log2(length(s)));s1=s(10000:10000+L-1);wavwrite(s1,fs,'s1.wav');n = 0:length(s1)-1;subplot(412);plot(n,s1);title('截短的声音信号的时域波形');图2 原始语音信号的时域图及截短后的时域及频域图4)下面代码用于产生声音信号的频谱,从图中可以看出信号的主要能量分布,如图2的3s1 = fft(s1);L1 = 2^floor(log2(length(s1)));k = 0:L1-1;subplot(413);plot(k,abs(s1));5)下面代码用于产生信号的单边谱,即取上图中的一半,此图是确定滤波频率范围的参考图,如图2的4s2 = awgn(s1,27);wavwrite(s2,fs,'s2.wav');detf = fs/L1;subplot(414);plot(k(1:L1/2)*detf,abs(S1(1:L1/2)));title('单边谱');(4) 由图2的2可以看出,所截取的语音信号的长度为N = 35000,由图2的4可以看出语音信号的能量主要频段为fL = 200Hz,fH = 1100Hz ;2.3 滤波器的设计2.3.1确定滤波器的参数(1)确定参数:根据 2.2中的(4)可知语音信号的主要能量分布的频段为=200fp Hz ,=1100fst Hz ,=750fz Hz ,通带截止频率为p ω,阻带截止频率为st ω;模拟角频率:22200400(/sec)p fp r πππΩ==⨯=2211002200(/sec)st fst r πππΩ==⨯=221200024000(/sec)s fs r πππΩ==⨯=数字角频率:()2(40024000)20.03(/)p p s r sam ωππππ=Ω÷Ω⨯=÷⨯=()2(110024000)20.18(/)st st s r sam ωππππ=Ω÷Ω⨯=÷⨯=0.5()0.105(/)c p st r sam ωωω=+=(2)数字滤波器类型的选择:数字滤波器从实现方法上可以分为有限长冲激响应FIR 数字滤波器和无限长冲激响应IIR 数字滤波器IIR 滤波器的单位冲激响应h(n)是无限长的,即n 趋于无穷大。
数字信号处理课程设计csdn一、教学目标本课程的教学目标旨在帮助学生掌握数字信号处理的基本概念、原理和方法,培养学生运用数字信号处理技术解决实际问题的能力。
具体目标如下:1.知识目标:–掌握数字信号处理的基本原理,包括采样、量化、数字滤波、傅里叶变换等;–了解数字信号处理的应用领域,如通信、音视频处理、图像处理等;–熟悉常用的数字信号处理算法和软件工具。
2.技能目标:–能够运用数字信号处理理论分析和解决实际问题;–具备使用Matlab等软件进行数字信号处理的能力;–学会阅读和分析数字信号处理的文献和资料。
3.情感态度价值观目标:–培养学生的团队合作精神和自主学习能力;–激发学生对数字信号处理的兴趣和热情,提高学生的专业素养。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分:1.数字信号处理基本概念:采样、量化、数字信号表示和运算;2.数字滤波器:滤波器设计方法、常见滤波器类型及应用;3.离散傅里叶变换:DFT原理、快速傅里叶变换(FFT)算法及应用;4.数字信号处理算法和软件工具:Matlab及其在数字信号处理中的应用;5.数字信号处理应用案例:通信系统、音视频处理、图像处理等。
三、教学方法为了提高教学效果,本课程将采用多种教学方法相结合的方式,包括:1.讲授法:用于传授基本概念、原理和方法;2.案例分析法:通过实际案例,让学生更好地理解数字信号处理的应用;3.实验法:利用Matlab软件,让学生动手实践,培养实际操作能力;4.小组讨论法:鼓励学生分组讨论,培养团队合作精神和自主学习能力。
四、教学资源为了支持本课程的教学,我们将准备以下教学资源:1.教材:《数字信号处理》(或其他主流教材);2.参考书:提供相关的学术文献和资料,供学生拓展阅读;3.多媒体资料:制作课件、视频等,辅助学生理解和掌握知识;4.实验设备:计算机、Matlab软件等,供学生进行实验和实践。
五、教学评估本课程的教学评估将采用多元化的评价方式,全面客观地评价学生的学习成果。
dsp课程设计图文一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握DSP(数字信号处理器)的基本原理、应用和编程方法。
通过本课程的学习,学生将能够:1.理解DSP的基本概念、结构和分类;2.掌握DSP的基本算法和编程技巧;3.熟悉DSP的开发工具和仿真环境;4.能够运用DSP解决实际信号处理问题。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分:1.DSP的基本原理:DSP的概念、发展历程、分类和应用领域;2.DSP的结构与工作原理:哈佛结构、冯·诺依曼结构、DSP的内部组成和信号流程;3.DSP的基本算法:数字滤波器、快速傅里叶变换、自适应滤波器等;4.DSP的编程方法:C语言编程、汇编语言编程、算法实现和代码优化;5.DSP的开发工具和仿真环境:CCS、MATLAB等工具的使用。
三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性,本课程将采用多种教学方法:1.讲授法:讲解DSP的基本原理、结构和算法;2.讨论法:学生讨论DSP的应用案例和编程技巧;3.案例分析法:分析实际信号处理问题,引导学生运用DSP解决问题;4.实验法:让学生动手实践,熟悉DSP的开发工具和仿真环境。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施,本课程将准备以下教学资源:1.教材:选用权威、实用的DSP教材,为学生提供系统的理论知识;2.参考书:提供相关的DSP参考书籍,方便学生深入研究;3.多媒体资料:制作课件、视频等多媒体资料,丰富学生的学习体验;4.实验设备:准备DSP开发板和仿真器,让学生进行实践操作。
五、教学评估本课程的评估方式包括平时表现、作业、考试等,以全面反映学生的学习成果。
具体评估方式如下:1.平时表现:包括课堂参与度、提问回答、小组讨论等,占总分的30%;2.作业:布置适量的作业,巩固所学知识,占总分的20%;3.考试:包括期中考试和期末考试,期中考试占总分的20%,期末考试占总分的30%。
六、教学安排本课程的教学安排如下:1.教学进度:按照教材的章节顺序进行教学,确保学生系统地掌握DSP知识;2.教学时间:每周安排2课时,共16周,确保在有限的时间内完成教学任务;3.教学地点:教室和实验室,以便进行理论讲解和实践操作。
数字信号处理 课程设计一、课程目标知识目标:1. 理解数字信号处理的基本概念、原理和方法,掌握其数学表达和物理意义;2. 掌握数字信号处理中的关键算法,如傅里叶变换、快速傅里叶变换、滤波器设计等;3. 了解数字信号处理技术在通信、语音、图像等领域的应用。
技能目标:1. 能够运用所学知识分析数字信号处理问题,提出合理的解决方案;2. 能够运用编程工具(如MATLAB)实现基本的数字信号处理算法,解决实际问题;3. 能够对数字信号处理系统的性能进行分析和优化。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对数字信号处理学科的兴趣,激发其探索精神和创新意识;2. 培养学生严谨的科学态度和良好的团队协作精神,提高沟通与表达能力;3. 增强学生对我国在数字信号处理领域取得成就的自豪感,树立为国家和民族发展贡献力量的信心。
课程性质:本课程为专业选修课,旨在使学生掌握数字信号处理的基本理论和方法,培养其解决实际问题的能力。
学生特点:学生具备一定的数学基础和编程能力,对数字信号处理有一定了解,但缺乏系统学习和实践经验。
教学要求:结合学生特点和课程性质,注重理论与实践相结合,采用案例教学、互动讨论等教学方法,提高学生的参与度和实践能力。
通过本课程的学习,使学生能够达到上述课程目标,为后续相关课程和实际工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 数字信号处理基础:包括数字信号、离散时间信号与系统、信号的采样与恢复等基本概念,使学生建立数字信号处理的基本理论框架。
教材章节:第一章 数字信号处理概述2. 傅里叶变换及其应用:介绍傅里叶变换的原理、性质和应用,以及快速傅里叶变换算法。
教材章节:第二章 傅里叶变换及其应用3. 数字滤波器设计:讲解数字滤波器的基本原理、设计方法和性能评价,包括IIR和FIR滤波器。
教材章节:第三章 数字滤波器设计4. 数字信号处理应用案例分析:通过通信、语音、图像等领域的实际案例,使学生了解数字信号处理技术的应用。
数字信号处理课程设计——调制与解调调制和解调是数字信号处理中的重要概念和技术,广泛应用于无线通信、数据传输、图像处理等领域。
调制是将数字信号转换为模拟信号,以便在模拟传输介质中传输,而解调则是将模拟信号转化为数字信号,以便在数字系统中处理和分析。
调制的基本原理是通过改变信号的某种特性,将数字信号转换为模拟信号。
最常见的调制方式包括频移键控(FSK)、相移键控(PSK)、振幅调制(AM)和频率调制(FM)等。
其中,FSK调制是通过改变信号的频率来表示数字信号的0和1;PSK调制是通过改变信号的相位来表示数字信号的0和1;AM调制则是通过改变信号的振幅来表示数字信号的0和1;FM调制则是通过改变信号的频率来表示数字信号的0和1。
调制技术的主要目标是将数字信号变换为适合模拟传输的信号,以便在传输过程中能够有效地传输和保持信号的完整性。
在调制过程中,需要考虑信号的带宽、抗干扰能力、传输距离和功耗等因素。
因此,选择合适的调制方式对系统性能至关重要。
不同的调制方式具有不同的特点和应用范围,需要根据具体情况进行选择。
解调是调制的逆过程,即将模拟信号转换为数字信号。
解调技术的主要目标是恢复数字信号的原始信息,并进行后续的处理和分析。
常见的解调方式包括包络检测、相位检测和频率检测等。
其中,包络检测是通过监测信号的振幅变化来恢复数字信号的0和1;相位检测是通过监测信号的相位变化来恢复数字信号的0和1;频率检测则是通过监测信号的频率变化来恢复数字信号的0和1。
解调技术的选择和设计主要取决于调制方式和传输环境。
在实际应用中,解调技术通常与调制技术相匹配,以实现信号的准确解码和信息的可靠传输。
解调过程中需要考虑信号的噪声、干扰、衰减和失真等因素,以提高解调精度和系统性能。
总之,调制和解调是数字信号处理中的重要环节。
通过合适的调制和解调技术,可以实现数字信号在模拟传输介质和数字系统中的可靠传输和处理。
对于不同的应用场景和要求,需要综合考虑信号特性、传输环境和系统性能等因素,选择合适的调制和解调方式,以实现更好的信号传输和处理效果。
目录一、课程设计的目的 (2)二、数字滤波器的设计步骤 (2)2.2、IIR数字滤波器与FIR数字滤波器的区别 (2)三、IIR数字滤波器 (3)3.1、IIR数字滤波器的特点 (3)3.1.2、IIR数字滤波器采用递归型结构 (3)3.1.3、借助成熟的模拟滤波器的成果 (3)3.1.4、需加相位校准网络 (3)3.2、用双线性法设计IIR数字滤波器 (3)3.3、巴特沃斯低通滤波器的设计 (4)3.4、巴特沃斯高通滤波器的设计 (5)3.4.1、巴特沃斯高通滤波器各参数图形 (5)3.4.2、巴特沃斯高通滤波器滤波效果图 (5)四、FIR数字滤波器 (5)4.1、FIR滤波器的特点 (5)4.2、窗函数法设计FIR数字滤波器 (6)五、程序实例源码 (8)六、问题分析 (12)七、心得体会 (13)八、参考文献 (13)一、课程设计的目的数字滤波是数字信号分析中最重要的组成部分之一,与模拟滤波相比,它具有精度和稳定性高、系统函数容易改变、灵活性强、便于大规模集成和可实现多维滤波等优点。
在信号的过滤、检测和参数的估计等方面,经典数字滤波器是使用最广泛的一种线性系统。
本次课程设计是通过对常用数字滤波器的设计和实现,掌握数字信号处理的工作原理及设计方法;熟悉用双线性变换法设计 IIR 数字滤波器和用窗函数法设计FIR数字滤波器的原理与方法,掌握利用数字滤波器对信号进行滤波的方法,掌握数字滤波器的计算机仿真方法,并能够对设计结果加以分析。
二、数字滤波器的设计步骤2.1、不论是IIR滤波器还是FIR滤波器的设计都包括三个步骤:(1)按照实际任务的要求,确定滤波器的性能指标。
(2)用一个因果、稳定的离散线性时不变系统的系统函数去逼近这一性能指标。
根据不同的要求可以用IIR系统函数,也可以用FIR系统函数去逼近。
(3)利用有限精度算法实现系统函数,包括结构选择,字长选择等。
2.2、IIR数字滤波器与FIR数字滤波器的区别2.2.1、单位响应IIR数字滤波器单位响应为无限脉冲序列,而FIR数字滤波器单位响应为有限的;FIR滤波器,也就是“非递归滤波器”,没有引入反馈。
数字信号处理教程课程设计一、引言数字信号处理(Digital Signal Processing, DSP)是通过数值计算来获取、处理和分析信号的一种技术。
随着现代电子通信技术和嵌入式系统的发展,数字信号处理已经成为了一个重要的研究领域。
本课程设计旨在通过模拟与实验相结合的方式,为学生提供数字信号处理基础知识和实践经验。
这将有助于学生更好地理解和应用数字信号处理技术。
二、课程设计目标本课程设计旨在达到以下目标:1.帮助学生理解数字信号处理的基础知识和概念;2.通过实际操作,让学生掌握数字信号处理技术;3.通过课程设计,提高学生创新思维和解决问题的能力。
三、课程设计内容1. 数字信号处理基础知识•数字信号处理概述•采样定理及其证明•信号离散化•数字滤波器设计•快速傅里叶变换(FFT)及其应用•数字信号处理的应用领域2. 数字信号处理实践本课程的实践环节包括以下内容:•采样定理的验证•信号离散化实验•数字滤波器设计与仿真•FFT算法的实现•数字信号处理应用实例3. 课程设计要求本课程设计要求学生独立完成以下任务:•撰写数字信号处理课程论文•完成数字信号处理相关程序设计•课堂展示数字信号处理应用实例四、课程设计步骤本课程设计分为以下步骤:1. 阶段性目标确定在本课程设计之初,老师会与学生一起确定阶段性目标,以帮助学生理解和掌握数字信号处理基础知识。
2. 数字信号处理理论教学老师将通过讲授数字信号处理基础理论知识,来帮助学生更好地理解数字信号处理技术的基础知识。
3. 实验设计老师将制定实验计划,设计合适的实验,以帮助学生巩固理论,并且将数字信号处理的抽象概念转化为实际的运算过程。
4. 编程与实践操作学生将通过编程和实践操作,来掌握数字信号处理技术,完成实验后还需要撰写数字信号处理课程论文。
五、期望帮助与输出本课程设计采用 Matlab 软件作为编程工具,老师将为学生提供实验数据和相应的代码。
同时,教师将提供必要的帮助和引导,帮助学生顺利完成数字信号处理课程设计任务。
数字信号处理实验报告设计题目:数字信号处理设计与仿真分析学院:电子工程学院专业:班级:学号:姓名:电子邮件:日期:成绩:指导教师:题目:数字信号处理设计与仿真分析1. 引言实验要求(1) 建立两个模拟信号的数学模型s a1(t)和s a2(t),其中s a1(t)是有用信号,s a2(t)是干扰信号。
两个信号的中心频率、信号带宽等参数由学生自己选定,要求两个信号的频谱不重叠,s a2(t)的幅度比s a1(t)的幅度高20dB ,两个信号时域叠加得到合成信号x a (t),即x a (t)= s a1(t)+ s a2(t)设计计算机程序仿真产生s a1(t)、s a2(t)、x a (t)信号,分别画出三个模拟信号的时域波形和频谱图;(2) 根据x a (t)的中心频率和带宽,按照奈奎斯特采样定理选择采样频率f s ,分别对信号s a1(t)、s a2(t)、x a (t)进行时域采样,得到离散信号s 1(n)、s 2(n)、x(n)。
利用FFT 算法分析离散信号的频谱,分别画出三个离散信号的时域波形和频谱图;(3) 设计数字滤波器H(z),要求该滤波器对干扰信号s 2(n)的衰减大于40dB 。
提出滤波器的设计指标,并设计滤波器,给出滤波器的设计结果,绘制滤波器的幅频特性和相频特性曲线,验证滤波器的设计结果是否达到设计指标要求;(4) 选择实现数字滤波器H(z)的结构,画出结构信号流图;(5) 将合成信号x(n)输入数字滤波器H(z),按照所选择的滤波器结构,设计计算机程序计算滤波器的输出响应y(n),画出y(n)的时域波形和频谱图; (6) 分析、总结设计结果,提交课程设计报告。
实验目的(1) 深入理解信号的采样过程、模拟信号与离散信号的特点、时域采样定理。
(2) 熟悉数字滤波的基本概念、数字滤波器的主要技术指标及其物理意义。
(3) 了解模拟和数字滤波器的频率变换、IIR 数字滤波器的直接(优化)设计方法。
2. 基础原理(1) 采样定理采样是将一个信号(例如时间或空间上连续的函数)转换为数字序列(时间或空间上离散的函数)的过程。
在进行模拟/数字信号的转换过程中,当采样频率s f 大于信号中最高频率m ax f 的2倍时(s f ≥m ax f ),采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息。
所以当对一个信号进行采样时, 采样频率必须大于该信号带宽的两倍以上才能确保从采样值完全重构原来的信号。
采样频率高于信号最高频率的两倍,这种采样被称为过采样。
采样频率低于信号最高频率的两倍,这种采样被称为欠采样。
(2) FFT 是一种DFT 的高效算法,称为快速傅立叶变换(fastFourier transform ),它根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性,对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。
FFT 算法可分为按时间抽取算法和按频率抽取算法,先简要介绍FFT 的基本原理。
从DFT 运算开始,说明FFT数字滤波器由数字乘法器、加法器和延时单元组成的一种算法或装置。
数字滤波器的功能是对输入离散信号的数字代码进行运算处理,以达到改变信号频谱的目的。
利用MATLAB信号处理工具箱中的滤波器设计和分析工具可以很方便地设计出符合应用要求的未经量化的IIR数字滤波器。
线性移不变的数字滤波器包括无限长脉冲响应滤波器(IIR滤波器)和有限长脉冲响应滤波器(FIR滤波器)两种。
这两种滤波器的系统函数可以统一以Z 变换表示为:()()()MMNNzazazazbzbzbbzAzBzH------++++++++==221122111当时,M就是IIR滤波器的阶数,表示系统中反馈环的个数。
由于反馈的存在,IIR滤波器的脉冲响应为无限长,因此得名。
若,则系统的脉冲响应的长度为N+1,故而被称作FIR滤波器。
3.方案设计程序代码f1=20;f2=5;f3=40;f4=5;N=1600;Fs=1000;T=1/Fs;Tp=N*T;t=0:T:(N-1)*T;k=0:N-1;f=k/Tp;s1=cos(2.*pi.*f1.*t).*cos(2.*pi.*f2.*t);s2=10.*cos(2.*pi.*f3.*t).*cos(2.*pi.*f4.*t);xt=s1+s2;S1=fft(s1,N);S2=fft(s2,N);X=fft(xt,N);%%第一问;Fs1=100;T1=1/Fs1;Tp1=N*T1;t1=0:T1:(N-1)*T;f1n=k/Tp1;s1n=cos(2.*pi.*f1.*t1).*cos(2.*pi.*f2.*t1);;s2n=10.*cos(2.*pi.*f3.*t1).*cos(2.*pi.*f4.*t1); xtn=s1n+s2n;S1n=fft(s1n,N);S2n=fft(s2n,N);X1n=fft(xtn,N);%%第二问;fp=28;fs=34;wp=2*fp/Fs1;ws=2*fs/Fs1;rp=1;rs=50;[N,Wc]=buttord(wp,ws,rp,rs);[Bz,Az]=butter(N,Wc);w=0:0.001:3;[H1,w]=freqz(Bz,Az,w);ytn=filter(Bz,Az,xtn);Y=fft(ytn,N);figure(1);title('模拟信号时域');subplot(3,1,1);plot(t,s1);title('s1(t)');xlabel('时间(s)');ylabel('幅度');grid;subplot(3,1,2);plot(t,s2);title('s2(t)');xlabel('时间(s)');ylabel('幅度');grid;subplot(3,1,3);plot(t,xt);title('x(t)');xlabel('时间(s)');ylabel('幅度');grid;figure(2);title('模拟信号频域');subplot(3,1,1);plot(f,abs(S1)/max(abs(S1)));title('s1(t)');xlabel('频率(f/Hz)');ylabel('幅度');axis([0 50 0 1.2]);grid;subplot(3,1,2);plot(f,abs(S2)/max(abs(S2)));title('s2(t)');xlabel('频率(f/Hz)');ylabel('幅度');axis([0 50 0 1.2]);grid;subplot(3,1,3);plot(f,abs(X)/max(abs(X)));title('x(t)');xlabel('频率(f/Hz)');ylabel('幅度');axis([0 50 0 1.2]);grid;figure(3);title('离散信号时域');subplot(3,1,1);stem(t1,s1n);title('s11(t)');xlabel('时间(s)');ylabel('幅度');grid;subplot(3,1,2);stem(t1,s2n);title('s22(t)');xlabel('时间(s)');ylabel('幅度');grid;subplot(3,1,3);stem(t1,xtn);title('x1(t)');xlabel('时间(s)');ylabel('幅度');grid;figure(4);title('离散信号频域');subplot(3,1,1);plot(f1n,abs(S1n)/max(abs(S1n)));title('s1(t)');xlabel ('频率(f/Hz)');ylabel('幅度');axis([0 50 0 1.2]);grid;subplot(3,1,2);plot(f1n,abs(S2n)/max(abs(S2n)));title('s2(t)');xlabel ('频率(f/Hz)');ylabel('幅度');axis([0 50 0 1.2]);grid;subplot(3,1,3);plot(f1n,abs(X1n)/max(abs(X1n)));title('x(t)');xlabel( '频率(f/Hz)');ylabel('幅度');axis([0 50 0 1.2]);grid;figure(5);title('滤波器时频域');subplot(2,1,1),plot(w/pi,20*log10(abs(H1)));xlabel('\omega/\pi');ylab el('|H1(e^j^\omega)|/dB');subplot(2,1,2),plot(w/pi,angle(H1)/pi);xlabel('\omega/\pi');ylabel('\ phi(\omega)/\pi');figure(6);title('ytn时频域');subplot(2,1,1);plot(ytn);title('yt(n)');xlabel('时间(s)');ylabel('幅度');subplot(2,1,2);plot(abs(Y)/max(abs(Y)));title('Y(n)');xlabel('频率(f/Hz)');ylabel('幅度');4.实验结果分析Figure 1 Figure 2Figure 3 Figure 4Figure 5 Figure 6(1) Figure 1为)(1t s 、)(2t s 、)(t x 三个模拟信号的时域波形图。
(2) Figure 2为)(1t s 、)(2t s 、)(t x 三个模拟信号的频谱图。
(3) Figure 3为)(1t s 、)(2t s 、)(t x 三个模拟信号采样后的离散信号时域波形图。