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数字信号处理实验报告⼀、课程设计(综合实验)的⽬的与要求⽬的与要求：1．掌握《数字信号处理基础》课程的基本理论； 2．掌握应⽤MATLAB 进⾏数字信号处理的程序设计；实验内容：已知低通数字滤波器的性能指标如下：0.26p ωπ=，0.75dB p R =，0.41s ωπ=，50dB s A =要求：1. 选择合适的窗函数，设计满⾜上述指标的数字线性相位FIR 低通滤波器。
⽤⼀个图形窗⼝，包括四个⼦图，分析显⽰滤波器的单位冲激响应、相频响应、幅频响应和以dB 为纵坐标的幅频响应曲线。
2. ⽤双线性变换法，设计满⾜上述指标的数字Chebyshev I 型低通滤波器。
⽤⼀个图形窗⼝，包括三个⼦图，分析显⽰滤波器的幅频响应、以dB 为纵坐标的幅频响应和相频响应。
3. 已知模拟信号1234()2sin(2)5sin(2)8cos(2)7.5cos(2)x t f t f t f t f t ππππ=+++其中10.12f kHz =，2 4.98f kHz =，3 3.25f kHz =，4 1.15f kHz =，取采样频率10s f kHz =。
要求：(1) 以10s f kHz =对()x t 进⾏取样，得到()x n 。
⽤⼀个图形窗⼝，包括两个⼦图，分别显⽰()x t 以及()x n (0511n ≤≤)的波形；(2) ⽤FFT 对()x n 进⾏谱分析，要求频率分辨率不超过5Hz 。
求出⼀个记录长度中的最少点数x N ，并⽤⼀个图形窗⼝，包括两个⼦图，分别显⽰()x n 以及()X k 的幅值； (3) ⽤要求1中设计的线性相位低通数字滤波器对()x n 进⾏滤波，求出滤波器的输出1()y n ，并⽤FFT 对1()y n 进⾏谱分析，要求频率分辨率不超过5Hz 。
求出⼀个记录长度中的最少点数1y N ，并⽤⼀个图形窗⼝，包括四个⼦图，分别显⽰()x n （01x n N ≤≤-）、()X k 、1()y n （101y n N ≤≤-）和1()Y k 的幅值；(4) ⽤要求2中设计的Chebyshev 低通数字滤波器对()x n 进⾏滤波，求出滤波器的输出2()y n ，并⽤FFT 对2()y n 进⾏谱分析，要求频率分辨率不超过5Hz 。
８１数字信号处理“听音识曲系统”综合实验设计李艳凤，黄琳琳，陈后金，胡健（北京交通大学，电子信息工程学院，北京100044）摘要：针对数字信号处理实验环节中验证性实验偏多的问题，设计了“听音识曲系统”综合性实验，以更好地提高学生理论联系实际，解决复杂工程问题的能力。
“听音识曲系统”实验与日常生活相关，演示效果好，学生实验热情高。
实验内容涵盖信号频谱分析、窗函数使用、数字滤波器设计、多速率信号处理等数字信号处理课程主要内容，实验综合性强。
学生在掌握课程相关知识的基础上，还需要查阅相关资料才能完成系统的设计与实现，实验扩展性好。
实践表明，通过该综合实验学生加深了对理论知识的理解，提高了学习兴趣以及分析解决工程问题的能力。
关键词：数字信号处理；听音识曲；综合性实验中图分类号：G642文献标识码：A 文章编号：1673-1131（2019）11-0081-03The ComprehensiveExperiment Design of Music Recognition in Digital Signal ProcessingLiYanfeng,Huang Linlin,Chen Houjin,Hu Jian(School ofElectronic and Information Engineering,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044)Abstract:In digital signal processing course,there are many verification experiments.To solve this problem,the comprehensi-veexperiment of "music recognizing system"is designed.It can better improve students'ability of combining theory with prac-tice and solving complex engineering problems.The experiment of "music recognizing system"is related to daily life and with good demonstration effect,which make students high enthusiasm.The experimental contents cover the main contents of digital signal processing course,such as signal spectrum analysis,window function usage,digital filter design,and multi-rate signal processing,leading to the experiment comprehensiveness.On the basis of mastering the relevant knowledge of the course,stu-dents also need to consult relevant reference to complete system design and implementation,leading to the experiment good ex-pansibility.The practice shows that students deepen their understanding of theoretical knowledge,improve their interest in learning and their ability to analyze and solve engineering problems through this experiment.Keywords:digital signal processing;music recognition;comprehensiveexperiment0引言我们正处于信息化和智能化高速发展的时代，而信息化和智能化的基础是“数字化”。
《数字信号处理》实验指导书（实验报告）Digital Signal Processing Laboratory湛柏明编蒋伟荣审班级:姓名:湖北汽车工业学院电子信息科学系二〇〇六年十二月修订前言《信号与系统》、《数字信号处理》是电子信息类专业的两门主要技术基础课程，是电子信息类专业本科生的必修课程，也是电子信息类专业硕士研究生入学必考课程。
该课程的任务在于研究信号与系统理论的基本概念和基本分析方法，使学生初步认识如何建立信号与系统的数学模型，如何经适当的数学分析求解，并对所得结果给予物理解释，赋予物理意义。
该课程的基本理论和方法大量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、数字图像处理、数字信号分析等领域应用更为广泛。
通过实验，配合《信号与系统》和《数字信号处理》课程的教学、加强学生对信号与系统理论的感性认识、提高学生的综合能力具有重要的意义。
长期以来，《信号与系统》和《数字信号处理》课程一直采用黑板式的单一教学方式，学生仅依靠做习题来巩固和理解教学内容，对课程中大量的应用性较强的内容不能实际动手设计、调试、分析，严重影响和制约了教学效果。
由于黑板式教学，课程中大量的信号分析结果缺乏可视化的直观表现，学生自己设计系统也不能直观地得到系统特性的可视化测试结果，学生将大量的时间和精力用于繁杂的手工数学运算，而未真正理解所得结果在信号处理中的实际意义。
近年来，计算机多媒体教序手段的运用逐步普及，大量优秀的科学计算和系统仿真软件不断涌现，为我们实现计算机辅助教学和学生上机实验提供了很好的平台。
通过对这些软件的分析和对比，我们选择MATLAB语言作为辅助教学工具，借助MATLAB强大的计算能力和图形表现能力，将《信号与系统》和《数字信号处理》中的概念、方法和相应的结果，以图形的形式直观地展现给学生，大大的方便学生迅速掌握和理解教学内容。
然而，我们意识到，按照之前的《信号与系统》和《数字信号处理》课程的各8个实验学时进行实验，实验效果比较不尽如人意，由于实验学时数太少，没有给学生更的时间先去了解MATLAB语言，以至于使实验课流于形式，由于实验学时太少，也导致我们无法安排更为细致的具有综合型和设计型的实验项目。
“数字信号处理”课程综合性实验教学探索发布时间：2021-03-30T05:51:55.569Z 来源：《科技新时代》2021年1期作者：张湃[导读] 数字信号处理课程为通信及电子信息专业学生解决复杂工程问题提供理论基础，在理论课程结束后，开展综合性实验教学能够促进学生对知识的理解，提高其解决问题能力。
(唐山学院智能与信息工程学院，河北唐山063000 )摘要：数字信号处理课程为通信及电子信息专业学生解决复杂工程问题提供理论基础，在理论课程结束后，开展综合性实验教学能够促进学生对知识的理解，提高其解决问题能力。
本文设计了“数字信号处理”课程综合性实验教学——“语音信号处理与滤波分析”。
该综合性实验通过对语音信号的处理与滤波，将快速傅里叶变换、常用滤波器的设计等理论问题引入到实验中，能够帮助学生通过将理论知识转化为实践，锻炼和培养了学生的工程意识，以及解决综合性工程问题的能力。
关键字：数字信号处理；综合性实验；滤波器前沿：数字信号处理课程是通信及电子信息专业一门重要的专业基础课程。
该课程可为后续课程DSP处理、通信原理、多媒体数字技术等课程打下良好的基础「1-2」。
由于该课程思维新颖，理论难度较大，不少学生在学习中遇到瓶颈，因此该门课程期末考核通过率较低。
为进一步帮助学生加深对“数字信号处理”课程理论知识的掌握，提高其解决实际问题的能力，提出了“数字信号处理”课程综合性实验教学——“语音信号处理与滤波分析”。
采用FIR窗函数法设计滤波器，并对语音信号进行处理，得出不同滤波器下信号对应的频率响应；并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；回放语音信号。
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作为工具进行实现「3」。
一、设计要求：（1）语音信号的采集熟悉并掌握MATLAB中有关声音（wave）录制、播放、存储、和读取的函数，在MATLAB环境中，使用声音相关函数录制6-8秒音乐的声音。
数字信号处理课程“地震数据重采样”综合性实验设计武晔;万永革;武巴特尔;石砚斌【摘要】In order to improve the ability of solving the practical problems in the field of science and technology,we design a comprehensive experiment of seismic data re-sampling.With the guidance of the "problem centered" teaching idea,first of all we show the problem to the students,i.e.,"Are the seismic data of re-sampling process reasonable?"and then we direct the student to carry out the exploring experiment,and force the students to make full use of the sampling theorem,the spectral analysis and filtering knowledge to analyze and solve this problem.Practice shows that the comprehensive experiment can deepen the students' understanding of the theoretical knowledge,can improve the students' learning initiative and ability to analyze and solve problems,and is worth to extend gradually.%在学生较好地掌握了数字信号处理理论与方法的基础上,为了更好地提高应用理论与方法解决学科领域实际问题的能力,设计了“地震数据重采样”综合性实验.该实验贯彻了以“问题为中心”的教学思想,以情境问题为学习起点,向学生呈现问题—“该地震数据重采样过程是否合理？”,引导学生进行探究式实验,使学生充分利用所学过的采样定理、频谱分析、滤波知识来分析并解决这一问题.实践表明,以“问题为中心”的综合性实验可使学生加深对理论知识的理解程度,可提高学生对理论知识的灵活运用能力,提高学生的学习兴趣与主动性、分析问题解决问题的能力和动手能力.【期刊名称】《实验室研究与探索》【年(卷),期】2018(037)002【总页数】6页(P178-182,192)【关键词】数字信号处理;综合性实验;重采样;地震数据【作者】武晔;万永革;武巴特尔;石砚斌【作者单位】防灾科技学院地震科学系,河北燕郊065201;防灾科技学院地震科学系,河北燕郊065201;防灾科技学院地震科学系,河北燕郊065201;防灾科技学院地震科学系,河北燕郊065201【正文语种】中文【中图分类】G6420 引言在信息类专业中数字信号处理是一门专业基础课程，为了提高学生的动手实践能力和创新能力，前人已做了大量教研教改工作[1-9]，而且很多教学工作者还开发了不少综合性实验，比如沈媛媛[10]在数字信号处理课程中引入了语音信号处理的综合性实验；李露等[11]在数字信号处理课程中开发了信号的幅度调制与解调综合实验；周立青等[12]提出了建设跨课程、跨学期的电子综合实验设计思想，开发了心音采集电子综合性实验；都取得了显著的教学效果。
北京科技大学《信号系统与信号处理综合实验》实验报告专业班级：学生姓名：学号：指导教师：实验成绩：年月日计算机与通信工程学院目录一、SEED-DTK6446 CCS 平台实验 (2)1、DDR2 SDRAM 实验 (2)2、Audio 音频实验 (6)3、RS232实验 (5)4、结论及思考 (8)二、Linux 平台实验 (10)1、入门实验 (10)2、OSD图像叠加实验 (14)3、视频采集回放实验........................................................................... 错误！未定义书签。
4、结论及思考 (15)三、自主设计实验 (16)四、总结与收获 (25)五、教师评语 (25)一、SEED-DTK6446 CCS 平台实验1、DDR2 SDRAM 实验实验目的1. 了解SEED-DVS6446 外部存储器DDR2 SDRAM；2. 了解TMS320DM6446 芯片DDR2 存储器控制器的特点；3. 熟悉DDR2 SDRAM 的读取操作。
实验内容1. 系统初始化；2. 外部接口的初始化；3. DDR2 SDRAM 的读写操作。
实验报告要求1. 将ddr 工程运行结果截图。
2. 分别在ddr_test.c 中的第20 行、21 行设置断点，将memory browser 窗口截屏，地址栏为0x80000000。
3. 分析第ddr_test.c 中的20 行、21 行代码的作用，将memory browser 窗口截屏。
第20行代码：retcode |= memaddr32（ddr_base, ddr_size ）;作用：memaddr32函数分为读操作和写操作两个部分，/* Write Pattern */for ( i = start; i < end; i += 4 ) {*( volatile Uint32* )i = i; }写入部分操作是将操作数i存入寄存器中。
第1章信号的时域分析1.1 连续信号的时域分析连续时间信号的时域分析就是将不同形式的信号波形用不同的时间函数来描述，例如：连续周期信号通过CTFS分解为不同谐波成分的三角函数或指数函数之和，连续非周期信号分解为频率无限密集的虚指数函数的线性组合，即ICTFT。
在时域还可以把实信号分解为奇信号与偶信号之和等等。
其中常用的连续时间信号是信号时域分析的基础，在此用Matlab提供的函数可以产生此类常用的连续时间信号。
例1. 产生幅度为2，频率为4Hz，初相为π/6的正弦信号解：A=2;f0=4;phi=pi/6;w0=2*pi*f0;t=0:0.001:1;x=A*sin(w0*t+phi);plot(t,x);ylabel('x(t)');xlabel('t');例2：产生一阶跃信号x(t)=u(t).解：t=-1:0.01:5;x=(t>=0);plot(t,x);axis([-2,6,-0.1,1.1]);例3：产生一语音信号解：t=0:0.01:1;plot(t,randn(1,length(t)));设计题目:用Matlab产生下列信号并与人工分析结果进行比较：(1) r (t)= t u (t) -1<t<10(2) x (t)=1+cos10 t -1<t<1(3) x (t)=(5e - t - 5e -3 t ) u (t) -1<t<5(4) x (t)=cos(2πt) cos(20πt) 0<t<5(5) x (t)=sin(t)/t -10<t<101.2 离散时间序列的时域分析及信号的运算常见基本离散序列有正弦序列、指数序列、矩形脉冲序列、单位脉冲序列与单位阶跃序列等。
这些序列可以由Matlab 产生： 例1：产生一正弦序列 )66sin(2)(ππ+=n n y解：A=2;N=15;phi=pi/6;omega=pi/6; n=-10:10;y=A*sin(omega*n+phi);stem(n,y);ylabel('y(n)');xlabel('n');在信号的时域分析中，重要的一项内容为信号的运算，包括信号的相加、相乘、乘方、卷积、相关等运算，以及求解信号的功率与能量。
连续时间信号能量及功率的求解公式为： 信号的能量：E=⎰+∞∞-|x(t)|2dt=⎰+∞∞-x(t) x *(t)dt信号的功率：p=⎰-221T T T |x(t)|2dt=⎰-221TT T x(t)x *(t)dt因果离散序列能量及功率的求解公式为： 序列的能量：E=∑∞=0n |x(n)|2=∑∞=0n x(n)x *(n)序列的功率：p=∑-=11N n N|x(n)|2=∑-=11N n Nx(n)x *(n)例2：求解x(t)=e -t [u(t)-u(t-1)]在[0，1]时间内的能量。
解：首先建立一内部函数计算信号的瞬时能量：function f=powert(t) f=(abs(exp(-1.*t))).^2;计算信号在[0，1]时间内的能量： power-t=quad(`powert`,0,1) power-t=0．4323例3：已知序列x(n)=0.8 nu(n),计算前十点的能量。
解：N=10;n=0:N-1; x=(0.8).^n; e=sum(abs(x).^2) e =2.7458通过计算，序列前十点的能量占总能量的98.85%。
离散序列的线性卷积和运算：例4：若x(n)=[1,1,1,1,0,0,], 计算离散序列的线性卷积和y(n)=x(n)*x(n)。
解：x=[1,1,1,1,0,0,]; y=conv(x,x);subplot(2,1,1);stem([0:length(x)-1],x);ylabel('x(n)');xlabel('Time index n');subplot(2,1,2);stem([0:length(y)-1],y);ylabel('y(n)=x(n)*x(n)');xlabel('Time index n');常见的Matlab在信号处理应用中产生信号的函数信号运算的常用Matlab的实现设计题目：1.使用Matlab产生下列序列、作图并与理论值进行比较：（1）x(n)=2δ(n+n0)(2) x(n)=(0.9) n [sin(0.25πn)+cos(0.25πn)](3) 已知LTI离散系统，x(n)=[1 1 1],h(n)=[0 1 2 3],求y(n)(4) 已知x(t)=e –2 t u (t), y(t)=e - t u (t) , 求：x(t) * y(t)(5) 已知信号x(t)=(1+t/2)[u(t+2)-u(t-2)], 求x(t+2),x(t-2),x(-t),x(2t),-x(t)第2章信号的频域分析任一信号可以在时域对其进行分析和描述，利用傅立叶变换理论也可以对其进行频域分析，以便更好地对信号进行存储、传输和处理，达到提取有用信号的目的。
信号可分为四大类，与之对应存在四种类型的傅立叶变换，成为信号频谱分析的基础。
归纳如下表：四种信号的变化规律为：周期信号的频谱是离散的、互为谐波关系的；非周期信号的频谱是连续的；离散信号的频谱是为周期的；连续信号的频谱是非周期的。
所谓信号的频谱分析就是利用傅立叶变换的分析方法，找出与信号时域波形相对应的频谱函数的幅度、相位以及能量或功率的分布规律等，以便在频域提取信号的特征。
实际工程中，通过积分公式求取复杂信号的频谱函数本身就比较困难，何况在许多情况下只是记录了实际信号的一段波形或数据，而没有对应的解析表达式。
若对这些信号进行频谱分析，就必须利用离散傅里叶变换（DFT）。
DFT表征一个在时域为N点有限长的序列x(n) 经过傅里叶变换到频域成为另一个N点有限长序列X (k)，即：∑-=-=12)()(N n kn Njen x k X π=∑-=1)(N n kn Nwn x离散傅里叶反变换（IDFT ）定义为∑-==12)(1)(N k kn N j e k X N n x π∑-=-=10)(1N k knNwk X N可见，由于DFT 变换对在时域、频域都是离散的，可以通过计算机实现数值计算。
而且DFT 存在快速算法FFT ，可以高速、高效地完成DFT 运算。
Matlab 中提供了相应函数以实现DFT 变换对的计算，调用格式为：X=fft(x)其按照基2时间抽取快速算法计算序列x （n ）的傅里叶变换，当x (n) 的长度为2的整数次幂或者x(n)为实序列时，计算的时间会大大缩短。
X=fft(x,n)其是补零或截短的n 点傅里叶变换，当x(n)的长度小于n 时，在x(n)的尾部补零使x(n)的长度达到n 点；当x(n)的长度大于n 时，将x(n)截短使x(n)的长度成n 点；然后对补零或截短的数据进行快速傅里叶变换。
x=ifft(X)和x=ifft(X ，n)为相应的反变换。
fftshift(x)将fft 计算输出的零频移到输出的中心。
DFT 解决了用计算机对各类信号进行频谱分析的问题，因此可以使用DFT 对连续信号进行频谱分析。
但必须要对连续信号进行离散化，并且当信号长度为无限长时需要作截短处理。
恰当地确定取样时间间隔T 和相应的时间长度L ，是决定DFT 结果是否符合实际的关键因素。
如果不满足取样定理的约束条件，在时域欠取样的情况下，会出现频谱混叠而无法恢复原信号频谱，因而不能从时域取样点准确地重建原连续时间信号；如果截断和选取的长度不合适，造成频谱扩散使信号的能量和功率产生泄漏。
利用DFT 分析各类信号的频谱时，参数的选择主要满足时域抽样定理、频域采样定理，依据信号时域、频域能量分布情况，恰当地选择时域取样间隔T 和取样长度L 。
当信号的频带宽度无限或很宽，则取频域能量集中在95%--98%的频带宽度。
即要在频域计算信号的能量，选取f m （信号的最高截频），即选择时域取样间隔T ；在时域计算信号的能量，则可选取窗函数，对时间信号进行截短，即选择时间长度L。
2.1利用DFT分析连续信号频谱首先，调用Matlab的fourier（x,t,w）函数可以在理论上求连续时间信号的频谱。
例1：求出下列信号的傅立叶幅度谱(1). 门函数脉冲信号x1(t)=(t+0.5)-(t-0.5)(2). 高斯信号x2(t)=e2t解：(1)利用符号函数求门函数的频谱syms t w %符号函数ut=sym('Heaviside(t+0.5)-Heaviside(t-0.5)');Fw=fourier(ut,t,w);FFw=maple('convert',Fw,'piecewise');FFP=abs(FFw);ezplot(FFP,[-10*pi 10*pi])axis([-10*pi 10*pi 0 1])(2) 利用符号函数求高斯函数的频谱syms w tft=exp(-t.^2);fw=fourier(ft,t,w);ezplot(fw)2.1.1 连续周期信号的频谱分析应用离散傅里叶变换DFT ，分析连续周期信号x T (t )的频谱。
连续周期信号在满足一定条件下，可以通过傅立叶级数（CTFS ）展开为一系列正弦信号的线性叠加，其频谱函数X （k Ω）是离散频率的复函数，因而周期信号的频谱结构具有离散性和谐波性。
⎰-Ω-=Ω22000)(1)(T T t jk dt e t x T k X对x(t)以T 为间隔进行取样，长度为一个周期T 0 ，dt →T, ⎰∑→,)()(n x t x →,T 0=NT,得到T e n x T k X N n nT jk ∑-=Ω-=Ω100)(1)( =∑-=-1020)(N n kn N j e n x T T π =)(1k X N连续周期信号的频谱求解步骤：(1) 根据取样定理，确定时域取样间隔T ；(2) 计算一个周期内的取样点数N 。
(3) 使用FFT 命令作N 点FFT 计算，求得X (k )；(4) 最后求得连续周期信号的频谱为X （k Ω）= N1 X (k ) 例2： 已知一个连续周期信号x (t) = 1 – cos (πt) + 2sin (2πt) + cos (3πt), 用DFT 计算其频谱。
解： 信号基频Ω ＝π，周期T 0＝2；最高次谐频为3Ω＝3π，所以N ≥7。
可取N ＝8，16，32，64，…进行比较。
