燕山大学
课程设计说明书
题目：虚拟信号发生器的设计
学院（系）：电气工程学院
年级专业：自动化仪表
学号： 100103020002
学生姓名：王思琪
指导教师：谢平杜义浩
教师职称：教授讲师
课程名称：“单片机原理及应用——数字信号处理”课程设计基层教学单位：自动化仪表系指导教师：张淑清谢平
说明：1、此表一式四份，系、指导教师、学生各一份，报送院教务科一份。
2、学生那份任务书要求装订到课程设计报告前面。
电气工程学院教务科
目录（信号处理要求）
第一章摘要 (3)
第二章总体设计方案 (4)
第三章 GUIDE预备理论 (5)
第四章信号发生器基本原理 (6)
4.1含变量的波形函数的生成 (6)
4.2 时域向频域的转换 (7)
第五章 GUIDE源程序的设计 (9)
第六章程序显示结果与调试 (14)
第七章心得及总结 (15)
参考文献 (16)
附录 (16)
第一章摘要
信号发生器是指产生所需参数的电测试信号的仪器。按信号波形可分为正弦信号、函数（波形）信号、脉冲信号和随机信号发生器等四大类。信号发生器又称信号源或振荡器，在生产实践和科技领域中有着广泛的应用。各种波形曲线均可以用三角函数方程式来表示。能够产生多种波形，如三角波、锯齿波、矩形波（含方波）、正弦波的电路被称为函数信号发生器。
在有些实验测量中，我们需要用到信号发生器，传统的信号发生器其功能完全靠硬件实现，功能单一，而且费用较高，一个传统实验室很难拥有多类信号发生器，然而基于虚拟仪器技术的信号发生器则能够实现这一要求。此报告论述了一个基于虚拟仪器技术的任意波形发生器模块的实现。
第二章总体设计方案
首先我们进行的是单片机部分的设计,课设的前两天,熟悉了单片机个模块的设计例程,而后我们挑选了合适的例程为我们的所需要的信号发生器模块所用。在这之中，我们用到了273输出模块，led显示模块，数码管显示模块，蜂鸣器模块，16*16点阵显示模块，串行通信模块。在精心的学习之后,我们成功地完成了单片机部分的初步制作。
此后，我们开始了第三天的数字信号软件方面的制作，在guide设计教程及学长的指导下，我们设计了一个简洁方便的操作界面，并根据相应的按键功能编写程序，先收集了5种波形函数，而后编写了与之对应的变量函数。于是我们便能将可变参数加入到函数中去，进行调试了。其后，我们设计了傅里叶转换函数，将波形一一转换为频域波形，最后，我们在学长的指导下完成了串行发送的按钮设计。信号处理部分也制作完毕。
最后是单片机部分与信号部分的连接调试，我们将matlab 发送的波形参数与单片机的数码管,led,蜂鸣器的信号同步。成功的做出了两者相结合的虚拟信号发生器。
第三章 GUIDE预备理论
本实验内容主要是阐述虚拟信号发生器的前面板和程序框图的设计。设计完的信号发生器的功能包括能够产生正弦波、方波、三角波、锯齿波高斯白噪声信号波形；波形的频率、幅值、相位、及采样频率等参数由前面板控件实时可调。
虚拟信号发生器是基于MATLAB仿真软件进行编程的，它使用的是图形化编程语言。要完成一个虚拟信号发生器首先要进行GUI面板的设计，根据信号发生器所要实现的功能，在控件选板中选择相应的控件，放在前面板相应的位置上，摆放要使前面板看起来比较协调。
图形用户界面概念：图形用户界面或图形用户接口(Graphical User Interface，GUI)是指采用图形方式显示的计算机操作环境用户接口。与早期计算机使用的命令行界面相比，图形界面对于用户来说更为简便易用。GUIDE是Matlab提供的图形用户界面开发环境，提供了一系列用于创建图形用户界面的工具，从而简化界面布局和编程工作。
设计GUI程序时首先要分解任务，把待设计任务分割成几个大的模块，然后把大的模块再分解为一系列的功能，甚至可以分解到要用哪些函数的程度；然后是寻找例程，参考例程可以避免重复前人做过的工作。
我们在学长的帮助下获得了部分波形及将波形从时域傅里叶转换为频域波形的函数，以及串行口发送数据的模板，得以顺利的将函数套用在GUI界面下，并顺利的与单片机相连。
第四章信号发生器基本原理
4.1含变量的波形函数的生成
本次课设中我们设方波信号：
y=a*square(2*pi*f*t+4*p/f,50)
其中a为幅值，f为频率，t为时间，p为相位，生成类似如下波形
其中a,f,p和采样频率e分别有4个滑块控制,如下
其变换值显示在图中方框中。
4.2时域向频域的转换
若将该方波变换为频域波形，则使用如下傅里叶函数
Nf=length(y);
f=0:fs/(Nf-1):fs;
x=abs(fft(y));
波形变换如下：
同理，本次课设的其他4中波形也可如此生成：
正弦波：y=a*sin(2*pi*f*t+p*2*pi)
锯齿波:y=a*sawtooth(pi*f*t+4*p/f,1)
三角波：y=a*sawtooth(pi*f*t+4*p/f,0.5)
白噪声：y=a*randn(size(t))
他们的波形如下
第五章GUIDE源程序的设计
本次实验中,我们将界面程序的设计分为多块,并小组合作完成: 1.按键初始化程序略；
对滑块部分赋值的程序设计如下:
j=get(handles.slider1,'value');
k=get(handles.slider2,'value');
l=get(handles.slider3,'value');
m=get(handles.slider4,'value');
再由滑块对文本框赋值：
set(handles.edit1,'string',num2str(j));
set(handles.edit2,'string',num2str(k));
set(handles.edit3,'string',num2str(l));
set(handles.edit4,'string',num2str(m)); 再将波形函数变量赋值并显示在波形框内
a=str2num(get(handles.edit1,'string'));
f=str2num(get(handles.edit2,'string'));
p=str2num(get(handles.edit3,'string'));
e=str2num(get(handles.edit4,'string'));
fs=e;
t=0:1/fs:30;
t=0:1/fs:30;
y=a*sin(2*pi*f*t+p*2*pi);
set(gcf,'CurrentAxes',handles.axes2);
plot(t,y);
axis([0,8*pi,-5.2,5.2]);
grid on;
之后在进行傅里叶变换转化为频域图形：
Nf=length(y);
f=0:fs/(Nf-1):fs; %频谱横坐标
x=abs(fft(y));
set(gcf,'CurrentAxes',handles.axes1);
plot(f,x);
title('Frequency content of y')
xlabel('frequency (Hz)');
以上为正弦波形的设计同理可得其他波形
波形选择函数：
while 1
if p1==1
t=0:1/e:8*pi;
y=a*sin(2*pi*f*t+p*2*pi);
plot(t,y);
grid on;
axis([0,8*pi,-5.2,5.2]);
end;
if p2==1
t=0:1/e:6;
y=a*square(2*pi*f*t+4*p/f,50); plot(t,y);
grid on;
axis([0,6,-5.2,5.2]);
end;
if p3==1
t=0:1/e:20;
y=a*sawtooth(pi*f*t+4*p/f,1);
plot(t,y);
grid on;
axis([0,20,-5.2,5.2]);
end;
if p4==1
t=0:1/e:20;
y=a*sawtooth(pi*f*t+4*p/f,0.5);
plot(t,y);
grid on;
axis([0,20,-5.2,5.2]);
end;
if p5==1
t=1:1/e:25;
y=a*randn(size(t));
plot(t,y);
grid on;
end;
串行发送数据的函数设计
function pushbutton10_Callback(hObject, eventdata, handles)
ss=serial('COM1');
ss.BaudRate=2400;
ss.DataBits=8;
ss.Parity='none';
ss.StopBits=1;
ss.TimeOut=60;
ss.DataTerminalReady='off';
ss.RequestToSend='off';
ss.FlowControl='none';
ss.InputBufferSize=1000;
fopen(ss);
清除数据按钮设计：
set(handles.slider1,'value',0);
set(handles.slider2,'value',0);
set(handles.slider3,'value',0);
s et(handles.slider4,'value',0);
set(handles.edit1,'string',0);
set(handles.edit2,'string',0);
set(handles.edit3,'string',0);
set(handles.edit4,'string',0);
关闭按钮：
function pushbutton9_Callback(hObject, eventdata, handles)
close;
我们还添加了若干工具栏设计，但是个别按钮功能未添加完整，不具备实用性
第六章程序显示结果与调试
完成guide界面后，我们连接了串行口并发送了数据。但因为硬件限制，为发送数码管我们将发送的数据都做了取整处理，发送的均为个位整数，并成功与单片机协同合作完成了参数在单片机上的正确显示。至此信号处理部分完成。最终调试结果如下:
第七章心得与总结
经过长达一星期不间断的单片机及信号处理的课程设计，我再一次加强了对单片机硬件和信号处理Matlab的软件的认识，Matlab这样的软件强大的开发功能与灵活的编程手段勾起了我对信号处理浓厚的兴趣，并最终实现了虚拟信号发生器的设计，可以看出虚拟仪器给用户提供了一个充分发挥自己的才能和想象力的空间，可根据用户自己的设想及要求，通过编程来设计，组建自己的仪器系统，他的灵活、开放，技术更新周期短，可随着计算机技术的发展和用户的需求进行仪器与系统的升级，在性能维护和灵活组态等方面有着传统仪器无法比拟的优点。
通过此次课程设计，我不仅把所学知识的融会贯通，而且丰富了我的阅历。同时，在查找资料的过程中也了解了许多课外知识，开拓了视野，认识了将来数字图像处理的发展方向，使自己在专业方面和动手能力方面都得到了加强。在咨询学长的同时，我学会了虚心请教师长，来完善我的课题能力，如果没有学长每天的答疑解惑，我们不可能编出对于自己来说前所未有复杂的单片机及guide程序。与此同时，在与我所在的小组成员的合作中，我感受到了团队行动的力量，我们合理的分工推动了大家一起竞争的欲望，最终让小组迅速的完成了老师的任务，看来科研之中的竞争与合作真的能够发挥事半功倍的作用！
参考文献
1）《信号处理原理及应用》谢平等机械工业出版社（教材）2)《Matlab程序设计及其在信号处理中的应用》聂祥飞等西南交通大学出版社
燕山大学专业综合训练评审意见表
LMS 算法MATLAB 实现结果及其分析 一、LMS ：为课本155页例题 图1.1：LMS 算法学习曲线（初始权向量[]T 00w ?=） 图1.2滤波器权系数迭代更新过程曲线（步长075.0=μ） 图1.3滤波器权系数迭代更新过程曲线（步长025.0=μ）图1.4滤波器权系数迭代更新过程曲线（步长015.0=μ） 分析解释： 在图1.1中，收敛速度最慢的是步长为015.0=μ的曲线，收敛速度最快的是步长075.0=μ的曲线，所以可以看出LMS 算法的收敛速度随着步长参数的减小而相应变慢。图1.2、1.3、1.4分别给出了步长为075.0=μ、025.0=μ、025.0=μ的滤波器权系数迭代更新过程曲线，可以发现其不是平滑的过程，跟最抖下降法不一样，体现了其权向量是一个随机过程向量。
LMS2：为课本155页例题，156页图显示结果 图2.1：LMS 算法学习曲线（初始权向量[]T 00w ?=） 图2.2滤波器权系数迭代更新过程曲线（步长025.0=μ） 图2.3滤波器权系数迭代更新过程曲线（步长025.0=μ）图2.4最陡下降法权值变化曲线（步长025.0=μ） 分析解释： 图2.1给出了步长为025.0=μ的学习曲线，图2.2给出了滤波器权向量的单次迭代结果。图2.3给出了一 次典型实验中所得到的权向量估计()n w ?=，以及500次独立实验得到的平均权向量()}n w ?E{=的估计，即()∑==T t n w T 1 t )(?1n w ?，其中)(?n w t 是第t 次独立实验中第n 次迭代得到的权向量，T 是独立实验次数。可以发现，多次独立实验得到的平均权向量()}n w ?E{=的估计平滑了随机梯度引入的梯度噪声，使得其结果与使用最陡下降法（图2.4）得到的权向量趋于一致，十分接近理论最优权向量[]T 7853.08361.0w 0-=。 LMS3：为课本172页习题答案
数字信号处理课程详细步骤分解 语音（音乐）信号滤波去噪的选题 课题具体内容 1.1、语音(音乐)信号的采集 要求学生利用Windows下的录音机，录制语音信号“大家好，我是***”，时间在2-3 s左右。或者网上下载一段格式为.wav的音乐。然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread 对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。通过wavread函数的使用，学生很快理解了采样频率、采样位数等概念。采集完成后在信号中加入一个单频噪声，设计的任务即为从含噪信号中滤除单频噪声，还原原始信号。 参考调用格式： [x,fs,bits]=wavread('e:\yuyin.wav'); % 输入参数为文件的全路径和文件名，输出的第一个参数是每个样本的值，fs是生成该波形文件时的采样率，bits是波形文件每样本的编码位数。 sound(x,fs,bits); % 按指定的采样率和每样本编码位数回放 N=length(x); % 计算信号x的长度 fn=2100; % 单频噪声频率，此参数可改 t=0:1/fs:(N-1)/fs; % 计算时间范围，样本数除以采样频率 x=x'; y=x+0.1*sin(fn*2*pi*t); sound(y,fs,bits); % 应该可以明显听出有尖锐的单频啸叫声 1.2、语音信号的频谱分析 要求学生首先画出语音信号的时域波形；然后对语音号进行快速傅里叶变换，得到信号的频谱特性，从而加深学生对频谱特性的理解。 参考调用格式： X=abs(fft(x)); Y=abs(fft(y)); % 对原始信号和加噪信号进行fft变换,取幅度谱 X=X(1:N/2); Y=Y(1:N/2); % 截取前半部分 deltaf=fs/2/N; % 计算频谱的谱线间隔 f=0:deltaf:fs/2-deltaf; % 计算频谱频率范围 用绘图命令分别画出加噪前后信号的时域和频域波形，注意：布局为2*2的子图，每个子图都分别加上横纵坐标，网格和标题。
填空题(每空2分，共20分) 信号与系统的时域分析与处理 1.序列x(n)的能量定义为__________。 2.线性移不变系统是因果系统的充分必要条件是__________。 3.设两个有限长序列的长度分别为N 和M ，则它们线性卷积的结果序列长度为__________。 4.线性系统同时满足_____和_____两个性质。 5.某线性移不变系统当输入x(n) =δ(n-1)时输出y(n) =δ(n -2) + δ(n -3)，则该系统的单位冲激响应h(n) =__________。 6.序列x(n) = cos (3πn)的周期等于__________。 7.线性移不变系统的性质有______、______和分配律。 8. 已知系统的单位抽样响应为h(n)，则系统稳定的充要条件是__________。 9.线性移不变系统是因果系统的充分必要条件是________。 10．序列x(n) = nR 4(n -1)，则其能量等于 _______ 。 11.两序列间的卷积运算满足_______，_______与分配率。 12信号处理有两种形式;其中一种是（ASP 模拟信号处理）;另一种是（DSP ：数字信号处理）。 13数字信号处理可以分为两类：信号(分析)和信号 (过滤) . 14数字信号是指 (时间) 和 (幅度)都离散的信号. 15．一个离散LTI 系统稳定的充要条件是系统的脉冲响应 h(n)满足关系式: ( ()h n ∞-∞<∞∑).LTI 离散系 统因果的充要条件是当且仅当 (h(n)=0,n<0). 16．互相关 ryx(l) 可以用卷积运算表示为（ryx(l)=y(l)*x(-l)）, 自相关 rxx(l)可写为 (rxx(l)=x(l)*x(-l) ) 17．若 LTI 系统的脉冲响应是有限长的,则该系统可称为(FIR:有限长脉冲响应) 滤波器, 否则称为 (IIR ：无 限长脉冲响应) 滤波器. 18．2n u(n)*δ(n-1)=( ). 0.8 n u(n)* 0.8 n u(n)=( ) 离散时间傅里叶变换（DTFT ） 1. 输入x(n)=cos(ω0n)中仅包含频率为ω0的信号，输出y(n)=x(n)cos(4 πn)中包含的频率为__________。 2．输入x(n)=cos(ω0n)中仅包含频率为ω0的信号，输出y(n)=x 2(n)中包含的频率为__________。 3．系统差分方程为y(n)=x(n)-x(n-1) 的系统被称为 (数字微分器). 4．实序列的DTFT 有两个重要属性:(周期性)和 (对称性), 根据这两个性质,我们只需要考虑[0,π]频率范围上的X(ejw) . 5．若DTFT[x(n)]= X(ejw), 则 DTFT[x*(n)]=(X*(e-jw)), DTFT[x(-n)]=( X(e-jw)); DTFT[x(n-k)]=( X(ejw) e-jwk). 6．DTFT[ (0.5)n u(n)]=（1 10.5jw e --）; 7．x(n)={ 1,2,3,4},DTFT[x(n)]=(1+2 e-jw+3 e-j2w+4 e-j3w ) .
现代数字信号处理仿真作业 1.仿真题3.17 仿真结果及图形： 图 1 基于FFT的自相关函数计算
图 3 周期图法和BT 法估计信号的功率谱 图 2 基于式3.1.2的自相关函数的计算
图 4 利用LD迭代对16阶AR模型的功率谱估计16阶AR模型的系数为： a1=-0.402637623107952-0.919787323662670i; a2=-0.013530139693503+0.024214641171318i; a3=-0.074241889634714-0.088834852915013i; a4=0.027881022353997-0.040734794506749i; a5=0.042128517350786+0.068932699075038i; a6=-0.0042799971761507 + 0.028686095385146i; a7=-0.048427890183189 - 0.019713457742372i; a8=0.0028768633718672 - 0.047990801912420i a9=0.023971346213842+ 0.046436389191530i; a10=0.026025963987732 + 0.046882756497113i; a11= -0.033929397784767 - 0.0053437929619510i; a12=0.0082735406293574 - 0.016133618316269i; a13=0.031893903622978 - 0.013709547028453i ; a14=0.0099274520678052 + 0.022233240051564i; a15=-0.0064643069578642 + 0.014130696335881i; a16=-0.061704614407581- 0.077423818476583i. 仿真程序（3_17）: clear all clc %% 产生噪声序列 N=32; %基于FFT的样本长度
数字信号处理课程设计 姓名：刘倩 学号：201014407 专业：信息与计算科学 实验一：常见离散信号产生和实现 一、实验目的： 1、加深对常用离散信号的理解； 2、掌握matlab 中一些基本函数的建立方法。 二、实验原理： 1.单位抽样序列 在MATLAB 中可以利用zeros()函数实现。 如果)(n δ在时间轴上延迟了k 个单位，得到)(k n -δ即： 2．单位阶越序列 在MATLAB 中可以利用ones()函数实现。 3．正弦序列 在MATLAB 中 4．复指数序列 在MATLAB 中 5．指数序列 在MATLAB 中
实验内容：由周期为10的正弦函数生成周期为20的余弦函数。 实验代码： n=0:30; y=sin(0.2*pi*n+pi/2); y1=sin(0.1*pi*n+pi/2); subplot(121) stem(n,y); xlabel ('时间序列n');ylabel('振幅');title('正弦函数序列y=sin(0.2*pi*n+pi/2)'); subplot(122) stem(n,y1); xlabel ('时间序列n');ylabel('振幅'); title('正弦函数序列y=sin(0.2*pi*n+pi/2)'); 实验结果： 实验二：离散系统的时域分析 实验目的：加深对离散系统的差分方程、冲激响应和卷积分析方法的理解。实验原理：离散系统 其输入、输出关系可用以下差分方程描述： 输入信号分解为冲激信号， 记系统单位冲激响应 则系统响应为如下的卷积计算式：
当N k d k ,...2,1,0==时，h[n]是有限长度的（n ：[0，M]），称系统为FIR 系统；反之，称系统为IIR 系统。 在MATLAB 中，可以用函数y=filter(p,d,x)实现差分方程的仿真，也可以用函数 y=conv(x,h)计算卷积，用y=impz(p,d,N)求系统的冲激响应。 实验内容：用MATLAB 计算全解 当n>=0时，求用系数差分方程y[n]+y[n-1]-6y[n-2]=x[n]描述的一个离散时间系统对阶跃输入x[n]=8μ[n]的全解。 实验代码： n=0:7; >> [y,sf]=filter(1,[1 1 -6],8*ones(1,8),[-7 6]); >> y1(n+1)=-1.8*(-3).^n+4.8*(2).^n-2; >> subplot(121) >> stem(n,y); >> title('由fliter 函数计算结果'); >> subplot(122) >> stem(n,y1); >> title('准确结果'); 实验结果： 结果分析：有图可得由fliter 函数得出的结果与计算出的准确结果完全一致。 实验三FFT 算法的应用
1. 有一个线性移不变的系统，其系统函数为： 2z 2 1 )21)(2 11(2 3)(11 1<<-- - = ---z z z z H 1）用直接型结构实现该系统 2)讨论系统稳定性，并求出相应的单位脉冲响应)(n h 4．试用冲激响应不变法与双线性变换法将以下模拟滤波器系统函数变换为数字滤波器系统函数： H(s)= 3) 1)(s (s 2 ++其中抽样周期T=1s 。 三、有一个线性移不变的因果系统，其系统函数为： ) 21)(2 1 1(2 3)(111------= z z z z H 1用直接型结构实现该系统 2)讨论系统稳定性，并求出相应的单位脉冲响应)(n h 七、用双线性变换设计一个三阶巴特沃思数字低通虑波器，采样频率为kHz f s 4=（即采样周期为s T μ250=）,其3dB 截止频率为kHz f c 1=。三阶模拟巴特沃思滤波器为： 3 2 ) ()(2)(211)(c c c a s s s s H Ω+Ω+Ω+= 解1)2 111112 5 12 3) 21)(2 1 1(2 3)(------+-- = --- = z z z z z z z H …………………………….. 2分 当2 1 2> >z 时： 收敛域包括单位圆……………………………6分 系统稳定系统。……………………………….10分 1111 1211 2 111)21)(2 11(2 3)(------- -= -- - = z z z z z z H ………………………………..12分 )1(2)()2 1 ()(--+=n u n u n h n n ………………………………….15分 4.（10分）解： 3 1 11)3)(1(1)(+- +=++= s s s s s H ………………1分 1 311)(------ -= Z e s T Z e T z H T T ……………………3分
1：周期序列()()n n x 0cos ~ ω=， 0ω6 π =，()n x ~是由)(~ t x a ()t 0cos Ω=理想抽样而得。试求(1)()n x ~的周期; (2)()()[]n x F e X j ~ =ω (3) ()t x a ~=∑∞ -∞ =n nt j n 0 e Ωα；求n α (4) ()()[]t x F X a ~ =Ω 解：(1) 对于周期性序列()()n n x 0cos ~ ω= 因为 2ωπ = 6/2ππ =112=K N 所以序列周期12=N (2):由题意知()n x ~是由()t x a ~ 理想抽样所得，设抽样间隔为s T ，抽样输出为()t x a ?； 易得()()[]t x F X a ~ =Ω()[]t F 0cos Ω= ]2 [00t j t j e e F Ω-Ω+= =π()0Ω+Ωδ+π()0Ω-Ωδ 由采样序列()n x ~=()nt x a ?，由采样定理知： () ()[]n x F e X j ~=ω=()s T a X /?ω=ΩΩ =∑∞ ∞ --k s s s T k T X T )2( 1πω = ∑∞ ∞ --k s s T k X T )2(1 πω
=)]26()26([1s k s s T k T k T π πωπδππωπδ-++--∑∞∞- =)]26()26([ππ ωπδππωπδk k k -++--∑∞ ∞ - (3) 由)(~t x a ()t 0cos Ω== 2 00t j t j e e Ω-Ω+=∑∞ -∞ =n nt j n 0 e Ωα得: ?????=±==其他 n n n 0121 α (4)由(2)得:()ΩX =π()0Ω+Ωδ+π()0Ω-Ωδ 2：有限长序列()?? ? ??=n n x 6cos π ()n R 12求： (1))]([)(n R F e R n j n =ω (2) ()()[]n x F e X j =ω，用)(ωj N e R 表示; (3)求(2)中() ωj e X 的采样值??? ? ??k j e X 122 π 110≤≤k ; (4)()()[]n x DFT k X =; (5):求第(3)问中??? ? ??k j e X 122 π 的IDFT 变换; (6)：求() ()????????? ??=n R n F e X j 2416cos πω 的采样值??? ? ??k j e X 2421π 230≤≤k ; (7):求第(6)问中的采样序列()n x 1; (8):第(2)问中() ωj e X 的采样值??? ? ??k j e X 242 π 对应的采样序列。 .解:(1))]([)(n R F e R n j n =ω =∑-=1 )(N n n j N e n R ω
1、一线性时不变系统，输入为x (n)时，输出为y (n);则输入为2x (n)时，输出为2y(n) ;输入为x (n-3)时，输出为y(n-3) ________________________________ 。 2、从奈奎斯特采样定理得出，要使实信号采样后能够不失真还原，采样频率fs与信号最咼频率f max关系为：fS> = 2f max 。 3、已知一个长度为N的序列x(n)，它的离散时间傅立叶变换为X(e jw)，它的N点 离散傅立叶变换X ( K是关于X (e jw)的_N ________ 点等间隔采样。 4、有限长序列x(n)的8点DFT为X ( K),则X (K) = _________ 。 5、用脉冲响应不变法进行IIR数字滤波器的设计，它的主要缺点是频谱的交叠 所产生的混叠_________ 现象。 6、若数字滤波器的单位脉冲响应h(n)是奇对称的，长度为N,贝陀的对称中心是(N-1)/2_______ 。 7、用窗函数法设计FIR数字滤波器时，加矩形窗比加三角窗时，所设计出的滤波 器的过渡带比较窄，阻带衰减比较小。 8、无限长单位冲激响应(IIR )滤波器的结构上有反馈环路，因此是递归型结构。 9、若正弦序列x(n)=sin(30n n /120)是周期的，则周期是N二8 。 10、用窗函数法设计FIR数字滤波器时，过渡带的宽度不但与窗的类型有关，还与窗的采样点数有关 11、DFT与DFS有密切关系，因为有限长序列可以看成周期序列的主值区间截断，而周期序列可以看成有限长序列的周期延拓。 12、对长度为N的序列x(n)圆周移位m位得到的序列用Xn(n)表示，其数学表达式为x m(n)= x((n-m)) N R(n)。 13、对按时间抽取的基2-FFT流图进行转置，并将输入变输出，输出变输入即可得到按频率抽取的基 2-FFT流图。 14、线性移不变系统的性质有交换率、结合率和分配律。
数字信号处理 课 程 设 计 院系：电子信息与电气工程学院 专业：电子信息工程专业 班级：电信班 姓名： 学号： 组员：
摘要 滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位，FIR数字滤波器和IIR 滤波器是滤波器设计的重要组成部分。利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。通过理论推导得出相应结论，再利用 MATLAB 作为编程工具进行计算机实现。在设计实现的过程中，使用窗函数法来设计FIR数字滤波器，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器，并利用MATLAB 作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析，可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器，过程简单方便，结果的各项性能指标均达到指定要求。 关键词数字滤波器 MATLAB 窗函数法巴特沃斯
目录 摘要 (1) 1 引言 (1) 1.1课程设计目的 (1) 1.2 课程设计内容及要求 (1) 1.3课程设计设备及平台 (1) 1.3.1 数字滤波器的简介及发展 (1) 1.3.2 MATLAB软件简介 (2) 2 课程设计原理及流程 (4) 3.课程设计原理过程 (4) 3.1 语音信号的采集 (4) 3.2 语音信号的时频分析 (5) 3.3合成后语音加噪声处理 (7) 3.3.1 噪声信号的时频分析 (7) 3.3.2 混合信号的时频分析 (8) 3.4滤波器设计及消噪处理 (10) 3.4.1 设计IIR和FIR数字滤波器 (10) 3.4.2 合成后语音信号的消噪处理 (13) 3.4.3 比较滤波前后语音信号的波形及频谱 (13) 3.4.4回放语音信号 (15) 3.5结果分析 (15) 4 结束语 (15) 5 参考文献 (16)
第1章选择题 1．信号通常是时间的函数，数字信号的主要特征是：信号幅度取 ；时间取 B 。 A.离散值；连续值 B.离散值；离散值 C.连续值；离散值 D.连续值；连续值 2．数字信号的特征是（ B ） A ．时间离散、幅值连续 B ．时间离散、幅值量化 C ．时间连续、幅值量化 D ．时间连续、幅值连续 3．下列序列中属周期序列的为（ D ） A ．x(n) = δ(n) B ．x(n) = u(n) C ．x(n) = R 4(n) D ．x(n) = 1 4．序列x(n)=sin ??? ??n 311的周期为（ D ） A ．3 B ．6 C ．11 D ．∞ 5. 离散时间序列x (n )=cos(n 73π-8π )的周期是 ( C ) A. 7 B. 14/3 C. 14 D. 非周期 6．以下序列中（ D ）的周期为5。 A ．)853cos( )(ππ+=n n x B. )853sin()(ππ+=n n x C. )852()(π+=n j e n x D. )852()(ππ+=n j e n x 7．下列四个离散信号中，是周期信号的是（ C ）。 A ．sin100n B. n j e 2 C. n n ππ30sin cos + D. n j n j e e 5431 π - 8．以下序列中 D 的周期为5。 A.)853cos( )(π+=n n x B.)853sin()(π+=n n x C.)852 ()(π +=n j e n x D.)852 ()(ππ+ =n j e n x 9．离散时间序列x (n )=cos ??? ??+353ππ n 的周期是( C ) A.5 B.10/3 C.10 D.非周期 10.离散时间序列x(n)=sin （ 5n 31π+）的周期是( D ) A.3 B.6 C.6π D.非周期 11.序列x (n )=cos ? ?? ??n 5π3的周期为( C ) A.3 B.5 C.10 D.∞ 12．下列关系正确的为（ C ） A ．u(n)=∑=n k 0 δ (n) B ．u(n)=∑∞=0k δ (n) C ．u(n)=∑-∞=n k δ (n) D ．u(n)=∞-∞=k δ (n)
==============================绪论============================== 1. A/D 8bit 5V 00000000 0V 00000001 20mV 00000010 40mV 00011101 29mV ==================第一章 时域离散时间信号与系统================== 1. ①写出图示序列的表达式 答：3)1.5δ(n 2)2δ(n 1)δ(n 2δ(n)1)δ(n x(n)-+---+++= ②用δ(n) 表示y (n )={2,7,19,28,29,15} 2. ①求下列周期 ②判断下面的序列是否是周期的; 若是周期的， 确定其周期。 （1）A是常数 8ππn 73Acos x(n)??? ? ??-= （2）)8 1 (j e )(π-=n n x 解： （1） 因为ω= 73π, 所以314 π2=ω, 这是有理数， 因此是周期序列， 周期T =14。 （2） 因为ω= 81, 所以ω π2=16π, 这是无理数， 因此是非周期序列。 ③序列)Acos(nw x(n)0?+=是周期序列的条件是是有理数2π/w 0。 3.加法 乘法 序列{2，3，2，1}与序列{2，3，5，2，1}相加为__{4，6，7，3，1}__，相乘为___{4，9，10，2} 。 移位 翻转：①已知x(n)波形，画出x(-n)的波形图。 ② 尺度变换：已知x(n)波形，画出x(2n)及x(n/2)波形图。 卷积和：①h(n)*求x(n)，其他0 2 n 0n 3，h(n)其他03n 0n/2设x(n) 例、???≤≤-=???≤≤= ②已知x (n )={1,2,4,3},h (n )={2,3,5}, 求y (n )=x (n )*h (n ) x (m )={1,2,4,3},h (m )={2,3,5}，则h (-m )={5,3,2}(Step1:翻转)
语音信号滤波去噪报告书 课程：数字信号处理 指导老师: 完成组员： 完成日期： 2013.01.05
摘要本课程设计主要是下载一段语音信号，绘制其波形并观察其频谱。然后在该语言信号中加一个噪音，利用布莱克曼和矩形窗窗设计一个FIR滤波器，对该语音信号进行虑噪处理，然后比较滤波前后的波形与频谱。在本课程设计中，是用MATLAB的集成环境完成一系列的设计。首先对加噪的语音信号进行虑波去噪处理，再比较滤波前后的频率响应曲线，若一样则满足所设计指标，否则不满足。也可以调用函数sound听滤波前后其语音信号是否带有噪声。若无噪声也说明该滤波器的设置也是成功的。 关键词语音信号；MATLAB； FIR滤波器；滤波去噪； 1 引言 人们在语音通信的过程中将不可避免的会受到来自周围环境的干扰，例如传输媒介引入的噪声，通信设备内部的电噪声，乃至其他讲话者的话音等。正因为有这些干扰噪声的存在，接受者接受到的语音已不是原始的纯净语音信号，而是受噪声干扰污染的带噪声语音信号。而本课程设计就是利用MATLAB集成环境用布莱克曼窗的方法设计一个FIR滤波器，对语音信号进行滤波去噪处理，并将虑噪前后的频谱图进行对比。 1.1 课程设计目的 数字信号处理课程设计是数字信号处理课程的重要实践性环节，是学生在校期间一次较全面的工程师能力训练，在实现学生总体培养目标中占有重要地位。综合运用本课程的理论知识进行频谱分析以及滤波器设计，通过理论推导得出相应结论，并利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现，从而复习巩固了课堂所学的理论知识，提高了对所学知识的综合应用能力，并从实践上初步实现了对数字信号的处理。本课程设计能使学生对通信工程领域各种技术的DSP实现的设计有较熟练的掌握。且通过自身的实践，对DSP的设计程序、内容和方法有更深入的掌握，提高实际运用的能力。并可综合运用这些知识解决一定
数字信号处理复习题 一、选择题 1、某系统)(),()()(n g n x n g n y =有界，则该系统（ A ）。 A.因果稳定 B.非因果稳定 C.因果不稳定 D. 非因果不稳定 2、一个离散系统（ D ）。 A.若因果必稳定 B.若稳定必因果 C.因果与稳定有关 D.因果与稳定无关 3、某系统),()(n nx n y =则该系统（ A ）。 A.线性时变 B. 线性非时变 C. 非线性非时变 D. 非线性时变 4.因果稳定系统的系统函数)(z H 的收敛域是（ D ）。 A.9.0 1.设()u n 是离散时间平稳随机过程，证明其功率谱()w 0S ≥。 证明：将()u n 通过冲激响应为()h n 的LTI 离散时间系统，设其频率响应()w H 为 ()001,w -w w 0, w -w w H w ???? 输出随机过程()y n 的功率谱为()()()2y S w H w S w = 输出随机过程()y n 的平均功率为()()()00201 1r 022w w y y w w S w dw S w dw π π π+?-?= =?? 当频率宽度w 0???→时，上式可表示为()()()01 r 00y S w w π =?≥ 由于频率0w 是任意的，所以有()w 0 S ≥ 3、已知：状态方程 )()1,()1()1,()(1n n n n x n n F n x ν-Γ+--=观测方程 )()()()(2n n x n C n z ν+= )()]()([111n Q n n E H =νν )()]()([222n Q n n E H =νν 滤波初值 )]0([)|0(0x E x =ξ } )]]0([)0()]][0([)0({[)0(H x E x x E x E P --= 请简述在此已知条件下卡尔曼滤波算法的递推步骤。 解：步骤1 状态一步预测，即 1 *11)|1(?)1,()|(N n n C n x n n F n x ∈--=--∧ ξξ 步骤2 由观测信号z(n)计算新息过程，即 1*11)|(?)()()|(?)()(M n n C n x n C n z n z n z n ∈-=-=--ξξα 步骤3 一步预测误差自相关矩阵 N N H H C n n n Q n n n n F n P n n F n n P *1)1,()1()1,() 1,()1()1,()1,(∈-Γ--Γ+---=- 步骤4 新息过程自相关矩阵M M H C n Q n C n n P n C n A *2)()()1,()()(∈+-= 步骤5 卡尔曼增益M N H C n A n C n n P n K *1)()()1,()(∈-=- 或 )()()()(1 2n Q n C n P n K H -= 步骤6 状态估计 1*1)()()|(?)|(?N n n C n n K n x n x ∈+=-αξξ 步骤7 状态估计自相关矩阵 N N C n n P n C n K I n P *)1,()]()([)(∈--= 或 )()()()]()()[1,()]()([)(2n K n Q n K n C n K I n n P n C n K I n P H H +---= 步骤8 重复步骤1-7，进行递推滤波计算 4、经典谱估计方法： 山东工商学院 课程设计报告 课程名称：数字信号处理A 班级：XXXXX 姓名: XXXX 学号：XXXXX 指导教师：XXXX 时间：2016年1月1日 一、课程设计题目 题目1： （1）、已知Xa(t)=e^-1000|t|,求其傅立叶变换Xa(j Ω) ，画出模拟信号及其连续时间傅里叶变换的曲线图。 （2）、以Xa(t)为例，说明采样频率对频率响应的影响，分别采用fs=1000Hz 和fs=5000Hz ，绘出X(e^jw)曲线。 （1） 代码: close all clear;clc; W=10;f=1000;n=-10:W-1;t=n/f; X=exp(-1000*abs(t)); subplot(1,2,1);plot(t,X); %画模拟信号曲线 xlabel('t/s');ylabel('xa(n)'); title('模拟信号'); %标题模拟信号 tf=10;N=100;dt=10/N;t=(1:N)*dt; wf=25;Nf=50; w1=linspace(0,wf,Nf); %0-25之间分成50点 dw=wf/(Nf-1); W1=-50:50; Xat=exp(-1000*abs(t)); %表达式 F1=Xat*exp(-1i*t'*w1)*dt; %傅立叶变换 w=[-fliplr(w1),w1(2:Nf)]; %负频率的频谱 Y1=(exp(2)-1)./(exp(2)-exp(1-1i*W1)-exp(1+1i*W1)+1); F=[fliplr(F1),F1(2:Nf)];t=[-fliplr(t),t]; subplot(1,2,2); plot(w,F,'linewidth',1); %画傅立叶变换曲线 xlabel('w/pi');ylabel('Xa(j Ω)'); title('傅里叶变换'); %标题傅立叶变换 结果： -0.01-0.005 00.005 0.01 0.2 0.4 0.6 0.8 1 t/s x a (n ) 模拟信号 -40 -20 02040 -3-2 -1 0123 4 -45 w/pi X a (j Ω) 傅里叶变换 仿真题7.17 现有一个在二维平面内运动的目标，它从（60000m,40000m ）处，以 （-172m/s,246m/s ）的速度出发。在400s 的运动过程中，目标运动速率保持为300m/s ，并在56~105s,182~245s,285~314s 和348~379s 期间分别以1g,-1.5g,3g 和-2.5g(g=9.8m/2s )的转弯速率进行机动，其余时间段则进行匀速运动。系统在两个方向的观测噪声标准差为m y x 100==σσ。采用IMM 算法实现对该目标的跟踪，其中的模型集合由具有不同转弯速率的协同转弯模型构成。定义状态向量由目标在各方向的位置和速度分量构成，即 ()()()[] T y x n v n y n v n x n x )()(= 在协同转弯模型中，状态转移矩阵及状态噪声输入矩阵分别为 ()()()??????? ?????????T T T T -T -T T --T =-ωωωωωωωωωωωωωcos 0sin 0)sin(1) cos(10)sin(0cos 0)cos(10)sin(1)1,(n n F ()?????? ????????T T T T =-Γ2/00002/1,22n n 其中，ω为转弯速率，T 为采样周期。模型集合由7个协同转弯模型组成，转弯速率分别为 s s s s s s s /6.5,/74.3,/87.1,/0,/87.1,/74.3,/6.57654321 ====-=-=-=ωωωωωωω。转速0ω对应模型的系统状态噪声标准差为1.8m/2s ，其余模型的系统状态噪声标准差为2.5m/2s 。模型初始概率为{0.03，0.03，0.03，0.92，0.03，0.03，0.03}，转移概率矩阵为 ?????????? ????????????=0.90.1000000.10.80.10000 00.10.80.1000000.10.80.1000000.10.80.1000000.10.80.1000000.10.9π 请给出： （1）目标的真实运动轨迹。 实验1 1、音乐信号的音谱和频谱观察 ○1使用wavread语句读取音乐信号，获取抽样率； ○2输出音乐信号的波形和频谱，观察现象； ○3使用sound语句播放音乐信号，注意不同抽样率下的音调变化，解释现象。 clear all;close all;clc [a,fs,bit]=wavread('c:\MATLAB6p5\work\陪你一起看草原.wav'); size(a); y1=a(:,1); a1=y1(10000:60000) figure; subplot(2,1,1),plot(a); subplot(2,1,2),plot(a1); x1=resample(a1,2,1); %y=resample(x,p,q)返回量的长度是向量x的p/q倍sound(x1,fs); %sound(a,fs); N1=length(a1); F1=fft(a1,N1); w=2/N1*[0:N1-1]; %频谱图横坐标设置 figure; plot(w,abs(F1)); N2=length(a1); t=0:1/N2:1/N2*(N2-1); title('傅利叶变换'); %傅利叶变换; figure; plot(a1); title('时域波形'); %时域波形; 1，以二倍的抽样率听声音信号时，音乐播放的特别快，像被压缩了，播放的时间比原信号短。 2，以二分之一的抽样率听声音信号时，音乐播放的特别慢，像被拉长了，播放的时间比原信号长。 3，原信号频谱截止频率为0.5*pi 实验2 2、音乐信号的抽取（减抽样） ○1观察音乐信号频率上限，选择适当的抽取间隔对信号进行减抽样（给出两种抽取间隔， 代表混叠和非混叠）； ○2输出减抽样音乐信号的波形和频谱，观察现象，给出理论解释； ○3播放减抽样音乐信号，注意抽样率的改变，比较不同抽取间隔下的声音，解释现象。 clear all;close all;clc [a,fs,bit]=wavread('c:\MATLAB6p5\work\陪你一起看草原.wav'); size(a); y1=a(:,1); a1=y1(10000:60000) 数字信号处理期末复习题 一、单项选择题（在每个小题的四个备选答案中选出一个正确答案，并将正确答案的号码写在题干后面的括号内，每小题1分，共20分） 1.要从抽样信号不失真恢复原连续信号，应满足下列条件的哪几条( ① )。 (Ⅰ)原信号为带限 (Ⅱ)抽样频率大于两倍信号谱的最高频率 (Ⅲ)抽样信号通过理想低通滤波器 ①.Ⅰ、Ⅱ②.Ⅱ、Ⅲ ③.Ⅰ、Ⅲ④.Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ 2.在对连续信号均匀采样时，若采样角频率为Ωs，信号最高截止频率为Ωc，则折叠频率为( ④ )。 ①Ωs ②.Ωc ③.Ωc/2 ④.Ωs/2 3.若一线性移不变系统当输入为x(n)=δ(n)时输出为y(n)=R3(n)，则当输入为u(n)-u(n-2)时输出为( ② )。 ①.R3(n) ②.R2(n) ③.R3(n)+R3(n-1) ④.R2(n)-R2(n-1) 4.已知序列Z变换的收敛域为｜z｜>1，则该序列为( ② )。 ①.有限长序列②.右边序列 ③.左边序列④.双边序列 5.离散系统的差分方程为y(n)=x(n)+ay(n-1)，则系统的频率响应( ③ )。 ①当｜a｜<1时，系统呈低通特性 ②.当｜a｜>1时，系统呈低通特性 ③.当0 6.序列x(n)=R5(n)，其8点DFT记为X(k)，k=0,1,…,7，则X(0)为( ④ )。 ①.2 ②.3 ③.4 ④.5 7.下列关于FFT的说法中错误的是( ① )。 ①.FFT是一种新的变换 ②.FFT是DFT的快速算法 ③.FFT基本上可以分成时间抽取法和频率抽取法两类 ④.基2 FFT要求序列的点数为2L(其中L为整数) 8.下列结构中不属于FIR滤波器基本结构的是( ③ )。 ①.横截型②.级联型 ③.并联型④.频率抽样型 9.已知某FIR滤波器单位抽样响应h(n)的长度为(M+1)，则在下列不同特性的单位抽样响应中可以用来设计线性相位滤波器的是( ④ )。 ①.h［n］=-h［M-n］ ②.h［n］=h［M+n］ ③.h［n］=-h［M-n+1］ ④.h［n］=h［M-n+1］ 10.下列关于用冲激响应不变法设计IIR滤波器的说法中错误的是( ④ )。 ①.数字频率与模拟频率之间呈线性关系 ②.能将线性相位的模拟滤波器映射为一个线性相位的数字滤波器 ③.容易出现频率混叠效应 ④.可以用于设计高通和带阻滤波器 11.利用矩形窗函数法设计FIR滤波器时，在理想特性的不连续点附近形成的过滤带的宽度近似等于( ① )。 ①.窗函数幅度函数的主瓣宽度 ②.窗函数幅度函数的主瓣宽度的一半 21世纪高等院校电子信息类规划教材 安徽省高等学校“十二五”省级规划教材 数字信号处理与DSP实现技术 课后习题与参考答案 主编：陈帅 副主编：沈晓波 淮南师范学院 2015.11 第1章绪论思考题 1．什么是数字信号？ 2．什么是数字信号处理？ 3．数字信号处理系统的实现方法有哪些？ 4．数字信号处理有哪些应用？ 5．数字信号处理包含哪些内容？ 6．数字信号处理的特点是什么？ 第1章绪论参考答案 1．时间和幅度都离散的信号称为数字信号，即信号的时间取离散的值，幅度也取离散的值。 2．数字信号处理是指在数字领域进行数字信号的加工（变换、运算等），即输入是数字信号，采用数字信号处理方法进行处理，输出仍然是数字信号。 3．数字信号处理系统的实现方法有①通用软件方法实现系统；②专用加速处理机方法；③软硬件结合的嵌入式处理方法；④硬件方法。 4．数字信号处理在通信、计算机网络、雷达、自动控制、地球物理、声学、天文、生物医学、消费电子产品等各个领域均有应用，是信息产业的核心技术之一。比如信源编码、信道编码、多路复用、数据压缩，数字语音、汽车多媒体、MP3/MP4/MP5、数字扫面仪、数字电视机顶盒、医院监视系统、生物指纹系统等。 5．数字信号处理主要包含以下几个方面的内容 ①离散线性时不变系统理论。包括时域、频域、各种变换域。 ②频谱分析。FFT谱分析方法及统计分析方法，也包括有限字长效应谱分析。 ③数字滤波器设计及滤波过程的实现（包括有限字长效应）。 ④时频-信号分析（短时傅氏变换），小波变换，时-频能量分布。 ⑤多维信号处理（压缩与编码及其在多煤体中的应用）。 ⑥非线性信号处理。 ⑦随机信号处理。 ⑧模式识别人工神经网络。 ⑨信号处理单片机(DSP)及各种专用芯片(ASIC)，信号处理系统实现。 6．数字信号处理主要具有4个方面优点：①数字信号精度高；②数字信号处理灵活性强；③数字信号处理可实现模拟信号难以实现的特性；④数字信号处理可以实现多维信号处理。现代数字信号处理习题
数字信号处理课程设计
现代数字信号处理-第七章-7.17 仿真题
数字信号处理课程设计(对音乐信号的各种处理)
数字信号处理试题及参考答案
《数字信号处理与DSP实现技术》课后习题与参考答案
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