信号与系统——时域、频域分析及MATLAB软件的应用

实训报告
课程名称MATLAB实训报告名称时域和频域学院电子
班级
学号
学生姓名
实验目的：
1、熟悉并学会使用MATLAB的可视化界面环境；
2、熟悉并学会MATLAB的程序设计；
3、了解一阶系统和二阶系统相对于阶跃信号输入的时域和频域特性；实验过程：
在进入系统后，会出现如下图
一阶系统时域
T=2时的曲线
T=1.6时的曲线
T=1时的曲线
T=0.4时的曲线
汇总得下图
由图得，T越大，反应速度越快一阶系统的频域
取T=0.3时的曲线
T=1时的曲线
T=5时的曲线
汇总：T值取得越大，其零极点分布越靠右二阶系统的时域
ζ=0.2，Wn=1时曲线
ζ=0.707，Wn=1时曲线
ζ=1，Wn=10时曲线
ζ=2，Wn=10时曲线
二阶系统，ζ越大，系统反应越慢，在0,707附近最佳二阶系统的频域
Wn=10不变，改变ζ的值
ζ=1时曲线
ζ=0.707时曲线
ζ= 1.5时曲线
Wn=5时曲线
Wn=2时曲线
Wn=1时曲线
当ζ不变时，Wn越大，零极点分布图为一条竖直线
体会
通过学习MATLAB我又一次锻炼了自己的思维.它学起来得心应手也让我明白了学习一门语言(c语言)对学习其他语言的帮助指导作用.同时,它也加强了我
理论联系实际的能力.这是一个专业课的基础工具,学好它是必要的.。

信号的频谱分析及MATLAB实现频谱分析是对信号的频率特性进行研究和分析的方法，可以帮助我们了解信号中不同频率成分的强度和分布情况。

MATLAB是一款功能强大的数学计算和数据处理软件，具有丰富的信号处理工具箱，可以方便地进行频谱分析。

频谱分析的基本原理是将时域信号转换为频域信号，即将信号从时域表示转换为频域表示。

在频域表示中，信号的幅度和相位都可以很直观地观察和分析。

频谱分析的第一步是对信号进行采样和离散化，得到离散时间序列信号。

可以使用MATLAB中的信号处理函数进行采样和离散化的操作。

例如，可以使用"audioread"函数读取音频文件，并使用"fft"函数对信号进行快速傅里叶变换。

接下来，可以使用MATLAB提供的"fftshift"函数对离散频谱进行平移操作，使得频谱的零频率分量位于频谱中心。

然后，可以计算频谱的幅度谱和相位谱，并使用"abs"和"angle"函数提取幅度和相位信息。

除了基本的频谱分析方法外，MATLAB还提供了更高级的频谱分析工具，如功率谱密度估计和滤波器设计等。

使用这些工具，可以更准确地估计信号的频谱特性，并对信号进行滤波和频谱修正等处理。

总结起来，频谱分析是对信号频率特性进行研究的重要方法，MATLAB提供了丰富的工具和函数，便于实现频谱分析的各个步骤。

通过对信号频谱的分析，可以更深入地了解信号的特性和结构，为信号处理和相关研究提供有力支持。

（注：由于所给的字数限制，以上内容只是对频谱分析及MATLAB实现的简要介绍。

实验2利用MATLAB分析信号频谱及系统的频率特性引言：在信号处理和通信领域中，频谱分析是一项非常重要的技术。

频谱分析可以帮助我们了解信号的频率特性，包括频率成分和幅度。

MATLAB是一款功能强大的数学软件，提供了多种工具和函数用于信号处理和频谱分析。

本实验旨在通过MATLAB分析信号频谱及系统的频率特性，深入理解信号处理和频域分析的原理和应用。

实验步骤：1.生成一个信号并绘制其时域波形。

首先，我们可以使用MATLAB提供的函数生成一个信号。

例如，我们可以生成一个用正弦函数表示的周期信号。

```matlabt=0:0.001:1;%时间范围为0到1秒，采样率为1000Hzf=10;%信号频率为10Hzx = sin(2*pi*f*t); % 生成正弦信号plot(t,x) % 绘制信号的时域波形图title('Time domain waveform') % 添加标题```2.计算信号的频谱并绘制频谱图。

使用MATLAB中的FFT函数可以计算信号的频谱。

FFT函数将信号从时域转换为频域。

```matlabFs=1000;%采样率为1000HzL = length(x); % 信号长度NFFT = 2^nextpow2(L); % FFT长度X = fft(x,NFFT)/L; % 计算X(k)f = Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1); % 计算频率轴plot(f,2*abs(X(1:NFFT/2+1))) % 绘制频谱图title('Frequency spectrum') % 添加标题```3.使用MATLAB分析系统的频率特性。

MATLAB提供了Signal Processing Toolbox，其中包含了分析系统频率特性的函数和工具。

```matlabHd = designfilt('lowpassfir', 'FilterOrder', 6,'CutoffFrequency', 0.3, 'SampleRate', Fs); % 设计一个低通滤波器fvtool(Hd) % 显示滤波器的频率响应``````matlab[W,F] = freqz(Hd); % 计算滤波器的频率响应plot(F,abs(W)) % 绘制滤波器的振幅响应title('Frequency response of lowpass filter') % 添加标题```实验结果：运行上述代码后，我们可以得到如下结果：1.时域波形图2.频谱图3.滤波器频率响应讨论与结论：本实验通过MATLAB分析信号频谱及系统的频率特性，深入理解了信号处理和频域分析的原理和应用。

Matlab中的时间频域分析与信号处理引言：信号处理是一门关于改变、分析和理解信号的技术和方法，它在各个领域都有广泛的应用。

而时间频域分析是一种重要的信号处理方法，能够帮助我们从不同的角度理解信号的特性。

在Matlab中，我们可以利用丰富的工具和函数来进行时间频域分析和信号处理。

本文将从概念介绍、算法原理、实际应用等方面探讨Matlab中的时间频域分析与信号处理。

一、概念介绍时间频域分析是一种将信号在时间和频率两个域中进行分析的方法。

它能够帮助我们了解信号在时间和频率上的变化规律，并提取出信号中的有用信息。

在Matlab中，我们可以使用一些常见的时间频域分析方法，如傅里叶变换、小波变换、短时傅里叶变换等。

这些方法可以帮助我们从不同的角度分析信号，获得更全面的信息。

二、傅里叶变换与频域分析傅里叶变换是一种将信号从时间域变换到频率域的方法。

它能够将信号分解成一系列复指数谐波函数的叠加，从而得到信号在不同频率上的分量。

在Matlab中，我们可以使用fft函数来进行傅里叶变换。

通过傅里叶变换，我们可以得到信号的频谱图，进而分析信号的频率成分、频域特性等信息。

三、小波变换与时频域分析小波变换是一种将信号在时间和频率同时进行分析的方法。

它通过在不同尺度上进行信号分解和重构，能够提供信号的局部时间信息和频率信息。

在Matlab中，我们可以使用cwt函数实现小波变换。

通过小波变换，我们可以得到信号的时频谱图，研究信号在时间和频率上的变化规律，找出信号的瞬时特征和瞬时频率。

四、短时傅里叶变换与信号分析短时傅里叶变换是一种在时间上对信号进行分段，并在每个分段上进行傅里叶变换的方法。

它能够提供信号在时间和频率上的局部信息，有助于分析信号的瞬时特性。

在Matlab中，我们可以使用spectrogram函数实现短时傅里叶变换。

通过短时傅里叶变换，我们可以得到信号的时间频谱图，进一步研究信号的时域和频域特性。

五、信号处理实例与应用Matlab提供了丰富的信号处理工具箱和函数，可以帮助我们进行各种信号处理任务。

「信号的频域分析及MATLAB实现」信号是以时间为自变量的函数，因此，我们可以通过对信号进行时间域分析来了解其在时间上的行为。

然而，信号也可以通过频域分析来揭示其在频率上的特性。

频域分析是指将信号从时间域转换到频率域的过程，可以帮助我们理解信号中包含的频率成分以及它们在信号中的占比。

频域分析有多种方法，其中最常用的是傅里叶变换。

傅里叶变换将信号分解为一系列的正弦和余弦函数（即频率成分），每个正弦和余弦函数都有不同的频率和振幅。

这些频率成分的振幅表示了信号中该频率的强度。

MATLAB是一种常用的科学计算和数据可视化软件，它提供了许多函数和工具箱来进行信号处理和频域分析。

下面我们将介绍如何使用MATLAB实现信号的频域分析。

首先，我们需要导入信号数据到MATLAB中。

假设我们有一个1000点的时间序列信号，我们可以将其存储为一个向量。

```matlabt=0:0.01:9.99;%时间序列x = sin(2*pi*1*t) + sin(2*pi*2*t) + sin(2*pi*5*t); % 信号数据```接下来，我们可以使用MATLAB的傅里叶变换函数fft来计算信号的频域表示。

频域表示是一个复数向量，其中包含了信号的频率成分和振幅。

```matlabX = fft(x); % 计算信号的频域表示```根据傅里叶变换的性质，我们可以使用MATLAB的fftshift函数将频域表示转换为以零频率为中心的频谱图。

```matlabX_shifted = fftshift(X); % 将频域表示进行平移```为了可视化频谱图，我们可以使用MATLAB的plot函数绘制频率和振幅之间的关系。

```matlabN = length(X_shifted); % 频域表示的长度f=(-N/2:N/2-1)/(N*0.01);%频率向量plot(f, abs(X_shifted)); % 绘制频谱图```通过上述步骤，我们可以实现信号的频域分析，并通过频谱图来了解信号的频率成分和它们在信号中的贡献。

信号与系统 课程实验报告实验四 实验名称信号的时域分析 及Matlab 实现 系 别 教师姓名实验地点 5309 实验日期 2011-06-20学生姓名学号 一、实验内容1．预习实验原理。

2．对实验内容编写程序(M 文件)，上机运行。

3．记录并整理实验数据。

二、实验目的1．掌握用Matlab 分析系统时间响应的方法。

2．掌握用Matlab 分析连续、离散系统的冲激响应的方法。

3．理解系统零、极点分布与系统稳定性关系。

三、涉及实验的相关情况介绍（包含使用软件或实验设备等情况）计算机一台(安装MATLAB6.5版本或以上版本)四、实验试做记录（含程序、数据记录及分析）1．设)2)(1()(p s p s s s H --= 设①p1=-2，p2=-30； ②p1=-2，p2=3（1）针对极点参数①②，画出系统零、极点分布图，判断该系统稳定性。

程序：clearnum=[1];den=[1,32,60];[r,poles,k]=residue(num,den);p=roots(den);z=roots(num);subplot(2,2,1);plot(real(p),imag(p),'*');hold on;plot(real(z),imag(z),'o');grid onT=0:0.1:10;y1=impulse(num,den,T);subplot(2,2,2);plot(T,y1);grid;title('脉冲响应')结果：位于s左半平面，稳定（2）针对极点参数①②，绘出系统的脉冲响应曲线，并观察t→∞时，脉冲响应变化趋势。

程序：clearnum=[1];den=[1,-1,-6];[r,poles,k]=residue(num,den);p=roots(den);z=roots(num);subplot(2,2,1);plot(real(p),imag(p),'*');hold on;plot(real(z),imag(z),'o');grid onT=0:0.1:10;y1=impulse(num,den,T);subplot(2,2,2);plot(T,y1);grid;title('脉冲响应')结果：由系统零、极点分布图可知，该系统有一极点位于s右半平面，故系统是不稳定的。

Matlab中的时频分析与信号频谱分析一、引言信号分析是现代工程中不可或缺的一项技术。

它被广泛应用于通信、声音处理、图像处理等领域。

而时频分析与信号频谱分析作为信号分析的两个重要方面，在Matlab中有着强大的工具支持。

本文将重点介绍Matlab中的时频分析与信号频谱分析，并探讨它们在实际应用中的价值和意义。

二、时频分析时频分析是一种将信号的时域和频域特征结合起来进行分析的方法。

它主要用于分析非平稳信号中的瞬态特征，并揭示信号在时间和频率上的变化规律。

在Matlab中，时频分析可以通过多种工具实现，如短时傅里叶变换（Short-time Fourier Transform，STFT）、连续小波变换（Continuous Wavelet Transform，CWT）等。

1. 短时傅里叶变换（STFT）STFT是时频分析中最常用的方法之一。

它将信号分成若干个短时段，并对每个短时段应用傅里叶变换来得到瞬时频谱。

在Matlab中，可以使用stft函数来实现STFT。

通过调节窗函数的类型和窗长、重叠等参数，可以灵活地进行时频分析。

2. 连续小波变换（CWT）CWT是一种基于小波分析原理的时频分析方法。

它利用小波函数将信号分解成不同频率的成分，并计算每个时刻的频率特征。

在Matlab中，可以使用cwt函数来进行CWT。

通过选择合适的小波函数和尺度参数，可以获得更精确的时频信息。

三、信号频谱分析信号频谱分析是一种通过傅里叶变换等方法来分析信号的频域特征的方法。

它可以揭示信号中的频率成分、频谱密度等信息，对于理解信号的频率特性及其在系统中的传输和处理具有重要意义。

在Matlab中，信号频谱分析可以通过快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）等函数来实现。

1. 快速傅里叶变换（FFT）FFT是一种高效的傅里叶变换算法，能够快速计算信号的频谱。

在Matlab中，可以使用fft函数来进行FFT。

基于MATLAB自动控制系统时域频域分析与仿真MATLAB是一款强大的数学软件，也是自动控制系统设计的常用工具。

它不仅可以进行时域分析和频域分析，还可以进行相关仿真实验。

本文将详细介绍MATLAB如何进行自动控制系统的时域和频域分析，以及如何进行仿真实验。

一、时域分析时域分析是指对系统的输入信号和输出信号进行时域上的观察和分析，以了解系统的动态特性和稳定性。

MATLAB提供了一系列的时域分析工具，如时域响应分析、稳态分析和步骤响应分析等。

1.时域响应分析通过时域响应分析，可以观察系统对于不同的输入信号的响应情况。

在MATLAB中，可以使用`lsim`函数进行系统的时域仿真。

具体步骤如下：- 利用`tf`函数或`ss`函数创建系统模型。

-定义输入信号。

- 使用`lsim`函数进行时域仿真，并绘制系统输出信号。

例如，假设我们有一个二阶传递函数模型，并且输入信号为一个单位阶跃函数，可以通过以下代码进行时域仿真：```num = [1];den = [1, 1, 1];sys = tf(num, den);t=0:0.1:10;u = ones(size(t));[y, t, x] = lsim(sys, u, t);plot(t, y)```上述代码中，`num`和`den`分别表示系统的分子和分母多项式系数，`sys`表示系统模型，`t`表示时间序列，`u`表示输入信号，`y`表示输出信号。

通过绘制输出信号与时间的关系，可以观察到系统的响应情况。

2.稳态分析稳态分析用于研究系统在稳态下的性能指标，如稳态误差和稳态标准差。

在MATLAB中，可以使用`step`函数进行稳态分析。

具体步骤如下：- 利用`tf`函数或`ss`函数创建系统模型。

- 使用`step`函数进行稳态分析，并绘制系统的阶跃响应曲线。

例如，假设我们有一个一阶传递函数模型，可以通过以下代码进行稳态分析：```num = [1];den = [1, 1];sys = tf(num, den);step(sys)```通过绘制系统的阶跃响应曲线，我们可以观察到系统的稳态特性。

在Matlab中进行时频分析和信号时频分析时频分析是在时域和频域两个维度上分析信号特性的方法，能够揭示信号在时间和频率上的变化规律。

Matlab是一款功能强大的数学计算软件，提供了丰富的工具和函数用于进行时频分析和信号处理。

本文将介绍如何在Matlab中进行时频分析和信号时频分析的基本方法和应用场景。

首先，我们需要了解时频分析的基本概念和常用方法。

时频分析是一种将信号分解成时域和频域信息的技术，可以用于分析信号的瞬时频率、频谱演化等特征。

常用的时频分析方法包括短时傅里叶变换（STFT）、连续小波变换（CWT）、希尔伯特-黄变换（HHT）等。

这些方法基于不同的数学原理和算法，适用于不同类型的信号分析任务。

在Matlab中，时频分析的基本工具是信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）。

该工具箱提供了一系列函数，用于实现信号的时域和频域分析、滤波、频谱估计等。

以STFT为例，可以使用函数`spectrogram`实现信号的时频谱计算和绘制。

该函数接受信号和窗函数作为输入参数，并计算出信号在不同时间和频率上的能量大小。

通过调整窗函数的长度和参数，可以获得不同精度和分辨率的时频谱图。

除了基本的时频分析方法，Matlab还提供了信号处理工具箱中的其他函数和工具，用于处理和分析特定类型的信号。

例如，在音频信号处理方面，可以使用`stft`函数进行短时傅里叶变换，并通过调整参数获得不同时间和频率分辨率的频谱图。

对于语音信号的时频分析，可以使用`pmtm`函数计算信号的功率谱密度，并利用谱峰提取算法获得信号的主频率。

此外，Matlab还提供了丰富的可视化工具和函数，用于将时频分析结果呈现出来。

通过调用绘图函数，可以绘制出时频谱图、频谱图、功率谱图等，直观显示信号的时频特性。

可以使用不同的颜色图表、坐标轴设置和图像处理技术来增强图像的可读性和表达力。

在实际应用中，时频分析广泛应用于许多领域。

课程实验报告题 目：用Matlab 进行 信号与系统的时、频域分析学 院 学 生 姓 名 班 级 学 号 指 导 教 师 开 课 学 院 日 期 用Matlab 进行信号与系统的时、频域分析 一、 实验目的进一步了解并掌握Matlab 软件的程序编写及运行；掌握一些信号与系统的时、频域分析实例；了解不同的实例分析方法，如：数值计算法、符号计算法；通过使用不同的分析方法编写相应的Matlab 程序；通过上机，加深对信号与系统中的基本概念、基本理论和基本分析方法的理解。

二、 实验任务了解数值计算法编写程序，解决实例；在Matlab 上输入三道例题的程序代码，观察波形图；通过上机实验，完成思考题；完成实验报告。

三、主要仪器设备硬件：微型计算机软件：Matlab四、 实验内容（1） 连续时间信号的卷积已知两个信号)2()1()(1---=t t t x εε和)1()()(2--=t t t x εε，试分别画出)(),(21t x t x 和卷积)()()(21t x t x t y *=的波形。

程序代码：T=0.01;t1=1;t2=2;t3=0;t4=1;t=0:T:t2+t4;x1=ones(size(t)).*((t>t1)-(t>t2));x2=ones(size(t)).*((t>t3)-(t>t4));y=conv(x1,x2)*T;subplot(3,1,1),plot(t,x1);ylabel('x1(t)');subplot(3,1,2),plot(t,x2);ylabel('x2(t)');subplot(3,1,3),plot(t,y(1:(t2+t4)/T+1));ylabel('y(t)=x1*x2');xlabel('----t/s');（2）已知两个信号)()(t e t x t ε-=和)()(2/t te t h t ε-=，试用数值计算法求卷积，并分别画出)(),(t h t x 和卷积)()()(t h t x t y *=的波形。

matlab 信号频谱分析实验报告Matlab 信号频谱分析实验报告引言：信号频谱分析是一项重要的技术，用于研究信号在频域上的特性。

在实际应用中，我们经常需要对信号进行频谱分析，以了解信号的频率成分和频谱特征。

本实验利用Matlab软件进行信号频谱分析，通过实验数据和结果展示，探索信号频谱分析的原理和应用。

实验一：时域信号与频域信号的关系在信号处理中，时域信号和频域信号是两个重要的概念。

时域信号是指信号在时间上的变化，频域信号则是指信号在频率上的变化。

通过傅里叶变换，我们可以将时域信号转换为频域信号，从而获得信号的频谱信息。

实验中，我们首先生成一个简单的正弦信号，并绘制其时域波形图。

然后，利用Matlab中的傅里叶变换函数对信号进行频谱分析，得到其频域波形图。

通过对比时域和频域波形图，我们可以观察到信号在不同频率上的能量分布情况。

实验二：频谱分析的应用频谱分析在许多领域中具有广泛的应用。

在通信领域中，频谱分析可以用于信号调制和解调、频率选择性传输等方面。

在音频处理中，频谱分析可以用于音乐合成、音频效果处理等方面。

在图像处理中，频谱分析可以用于图像压缩、图像增强等方面。

本实验中，我们以音频处理为例，展示频谱分析的应用。

首先，我们选取一段音频信号，并绘制其时域波形图。

然后，通过傅里叶变换，将信号转换为频域信号，并绘制其频域波形图。

通过观察频域波形图，我们可以了解音频信号在不同频率上的能量分布情况，从而进行音频效果处理或音频识别等应用。

实验三：信号滤波与频谱分析信号滤波是信号处理中常用的技术，用于去除信号中的噪声或干扰。

在频谱分析中，我们可以通过滤波器对信号进行滤波，从而改变信号的频谱特性。

本实验中，我们选取一段含有噪声的信号，并绘制其时域波形图。

然后，利用滤波器对信号进行滤波，并绘制滤波后的时域波形图和频域波形图。

通过对比滤波前后的波形图，我们可以观察到滤波器对信号频谱的影响，以及滤波效果的好坏。

结论：通过本实验，我们深入了解了Matlab在信号频谱分析中的应用。

《M A T L A B电子信息应用》课程设计设计五信号的频域分析及MATLAB实现学院：专业：班级：姓名：学号：信号的频域分析及MATLAB实现一、设计目的通过该设计，理解傅里叶变换的定义及含义，掌握对信号进行频域分析的方法。

二、课程设计环境计算机MATLAB软件三、设计内容及主要使用函数快速傅里叶变换的应用1）滤波器频率响应对特定频率的频点或该频点以外的频率进行有效滤除的电路，就是滤波器。

其功能就是得到一个特定频率或消除一个特定频率，滤波器是一种对信号有处理作用的器件或电路。

主要作用是：让有用信号尽可能无衰减的通过，对无用信号尽可能大的。

滤波器的类型：巴特沃斯响应（最平坦响应），贝赛尔响应，切贝雪夫响应。

滤波器冲激响应的傅里叶变换就是该滤波器的频率响应。

2)快速卷积卷积定理指出，函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积。

即一个域中的卷积相当于另一个域中的乘积，例如时域中的卷积就对应于频域中的乘积。

其中表示f 的傅里叶变换。

这一定理对拉普拉斯变换、双边拉普拉斯变换等各种傅里叶变换的变体同样成立。

在调和分析中还可以推广到在局部紧致的阿贝尔群上定义的傅里叶变换。

利用卷积定理可以简化卷积的运算量。

对于长度为n 的序列，按照卷积的定义进行计算，需要做2n - 1组对位乘法，其计算复杂度为；而利用傅里叶变换将序列变换到频域上后，只需要一组对位乘法，利用傅里叶变换的快速算法之后，总的计算复杂度为。

这一结果可以在快速乘法计算中得到应用。

1. 信号的离散傅里叶变换有限长序列的离散傅里叶变换公式为：kn N j N n en x k X )/2(10)()(π--=∑=∑==1_0)/2()(1)(N n knN j e k X N n x π MATLAB 函数：fft 功能是实现快速傅里叶变换，fft 函数的格式为：),(x fft y =返回向量x 的不连续fourier 变换。

若)6cos()(πn n x =是一个N=12的有限序列，利用MATLAB 计算)(n x 它的离散傅里叶变换)(k X 并画出图形，然后再对)(k X 进行离散傅里叶反变换求出)(n x 并画出其波形。

实验一MATLAB在系统时域分析中的应用一、实验目的学习使用MATLAB产生基本信号、绘制信号波形、实现信号的基本运算，为信号分析和系统分析奠定基础。

熟悉卷积积分的定义和性质，了解卷积积分在系统分析中的应用，熟悉用MATLAB实现卷积的方法。

二、相关知识点1．信号的时域分析2．连续系统的时域分析3. 离散时间系统的时域分析4. 冲激响应、序列响应及阶跃响应5. 卷积及应用三、实验原理时域分析法是根据系统响应与激励之间的微分方程或者差分方程求得其响应的方法。

根据时域的特点，可以采用经典法、卷积（卷和）法等计算系统的零输入响应和零状态响应。

四、实验条件计算机一台，MATLAB软件。

五、实验内容及结果测试1．设有一力学系统，其系统的微分方程为y”(t)+0.5y’(t)+4y(t)=0.5f(t)若外力f(t)=g(t),试求物体的位移。

解在MATLAB中，求解系统的阶跃响应可应用控制系统工具箱提供的step(sys,t)函数，sys是线性时不变系统模型，t表示计算系统响应的采样点向量。

程序如下：02468101214161820t(sec)y (t )2、求差分方程y(n)-y(n-1)-2y(n-2)=f(n)的单位序列响应。

解在MATLAB中，求解离散时间系统的单位序列响应，可应用信号处理工具箱提impz函数，其调用形式为h=impz(b,a,k)，式中b=[b0,b1,…,bM]，a=[a0,a1,…,aN]分别是差分方程右、左端的系数向量，k表示输出序列的取值范围（可省），h表示系统单位列响应。

程序如下：单位序列响应的近似值单位序列响应的理论值3、已知系统的单位响应h(n)=ɑnε（n）,0<ɑ<1 输入信号f（n）=ε(n)-ε(n-6) 试求系统的零状态响应。

解程序如下；00.51 1.52 2.53 3.54六、实验总结通过本次实验，我初步学习了使用MATLAB产生基本信号、绘制信号波形、实现信号的基本运算，为信号分析和系统分析奠定基础。