信号分析与处理实验报告 基于MATLAB

华北电力大学实验报告||实验名称FFT的软件实现实验（Matlab）IIR数字滤波器的设计课程名称信号分析与处理||专业班级：电气化1308 学生姓名：袁拉麻加学号： 2 成绩：指导教师：杨光实验日期： 2015-12-17快速傅里叶变换实验一、实验目的及要求通过编写程序，深入理解快速傅里叶变换算法（FFT）的含义，完成FFT和IFFT算法的软件实现。

二、实验内容利用时间抽取算法，编写基2点的快速傅立叶变换（FFT）程序；并在FFT程序基础上编写快速傅里叶反变换（IFFT）的程序。

三：实验要求1、FFT和IFFT子程序相对独立、具有一般性，并加详细注释；2、验证例6-4，并能得到正确结果。

3、理解应用离散傅里叶变换（DFT）分析连续时间信号频谱的数学物理基础。

四、实验原理：a.算法原理1、程序输入序列的元素数目必须为2的整数次幂，即N=2M,整个运算需要M 级蝶形运算；2、输入序列应该按二进制的码位倒置排列，输出序列按自然序列排列；3、每个蝶形运算的输出数据军官占用其他输入数据的存储单元，实现“即位运算”；4、每一级包括N/2个基本蝶形运算，共有M*N/2个基本蝶形运算；5、第L级中有N/2L个群，群与群的间隔为2L。

6、处于同一级的各个群的系数W分布相同，第L级的群中有2L-1个系数；7、处于第L级的群的系数是(p=1,2,3，…….,2L-1)而对于第L级的蝶形运算，两个输入数据的间隔为2L-1。

b.码位倒置程序流程图开始检测A序列长度nk=0j=1x1(j)=bitget(k,j);j=j+1Yj<m?Nx1=num2str(x1);y(k+1)=bin2dec(x1);clear x1k=k+1c.蝶形运算程序流程图五、程序代码与实验结果a.FFT程序：%%clear all;close all;clc;%输入数据%A=input('输入x(n)序列','s');A=str2num(A);% A=[1,2,-1,4]; %测试数据%%%%校验序列,%n=length(A);m=log2(n);if (fix(m)~=m)disp('输入序列长度错误，请重新输入!');A=input('输入x(n)序列','s');A=str2num(A);elsedisp('输入正确，请运行下一步')end%%%码位倒置%for k=0:n-1for j=1:m %取M位的二进制数%x1(j)=bitget(k,j); %倒取出二进制数%endx1=num2str(x1); %将数字序列转化为字符串%y(k+1)=bin2dec(x1); %二进制序列转化为十进制数%clear x1endfor k=1:nB(k)=A(y(k)+1); %时间抽取序列%endclear A%%%计算%for L=1:m %分解为M级进行运算%LE=2^L; %第L级群间隔为2^L%LE1=2^(L-1); %第L级中共有2^(L-1)个Wn乘数，进行运算蝶运算的两数序号相隔LE1%W=1;W1=exp(-1i*pi/LE1);for R=1:LE1 %针对第R个Wn系数进行一轮蝶运算，共进行LE1次%for P=R:LE:n %每个蝶的大小为LE% Q=P+LE1;T=B(Q)*W;B(Q)=B(P)-T;B(P)=B(P)+T;endW=W*W1;endendB %输出X(k)%%%验证结果：例6-4b.IFFT程序：%%clear all;close all;clc;%输入数据%A=input('输入X(k)序列','s');A=str2num(A);% A=[6,2+2i,-6,2-2i]; %测试数据%%%%校验序列,%n=length(A);m=log2(n);if (fix(m)~=m)disp('输入序列长度错误，请重新输入!');A=input('输入x(n)序列','s');A=str2num(A);elsedisp('输入正确，请运行下一步')end%%%码位倒置%for k=0:n-1for j=1:m %取M位的二进制数%x1(j)=bitget(k,j); %倒取出二进制数%endx1=num2str(x1); %将数字序列转化为字符串%y(k+1)=bin2dec(x1); %二进制序列转化为十进制数%clear x1endfor k=1:nB(k)=A(y(k)+1); %时间抽取序列%endclear A%%%计算%for L=1:m %分解为M级进行运算%LE=2^L; %第L级群间隔为2^L%LE1=2^(L-1); %第L级中共有2^(L-1)个Wn乘数，进行运算蝶运算的两数序号相隔LE1%W=1;W1=exp(-1i*pi/LE1);for R=1:LE1 %针对第R个Wn系数进行一轮蝶运算，共进行LE1次%for P=R:LE:n %每个蝶的大小为LE%Q=P+LE1;T=B(Q)*W;B(Q)=B(P)-T;B(P)=B(P)+T;endW=W*W1;endendB=conj(B); %取共轭%B=B/n %输出x(n)%验证结果：六、实验心得与结论本次实验借助于Matlab软件，我避开了用C平台进行复杂的复数运算，在一定程度上简化了程序，并添加了简单的检错代码，码位倒置我通过查阅资料，使用了一些函数，涉及到十-二进制转换，数字-文本转换，二-文本转换，相对较复杂，蝶运算我参考了书上了流程图，做些许改动就能直接实现。

MATLAB信号处理实习报告实习名称MATLAB信号处理实习题目数字信号处理专业班级姓名学号成绩评定考核内容设计表现设计报告设计成果和答辩综合评定成绩成绩电气与信息学院二0一一年六月实习考核和成绩评定办法1、实习的考核由指导教师根据设计表现（出勤、遵守纪律情况等）、设计报告、设计成果、答辩等几个方面，给出各项成绩或权重，综合后给出实习总成绩。

该设计考核须经教研室主任审核，主管院长审批备案。

2、成绩评定采用五级分制，即优、良、中、及格和不及格。

3、参加本次设计时间不足三分之二或旷课三天以上者，不得参加本次考核，按不及格处理。

4、实习结束一周内，指导教师提交成绩和设计总结。

5、设计过程考核和成绩在教师手册中有记载。

注意：1、实习任务书和指导书在实习前发给学生，设计任务书放置在设计报告封面后和正文目录前。

2、为了节省纸张，保护环境，便于保管设计报告，统一采用A4纸，实习报告建议双面打印（正文采用宋体五号字）或手写，左侧装订。

目录一、实习目的 ..................................................................................................... - 4 -二、实习任务及功能概述 ................................................................................... - 4 -三、相关设计内容原理及其实现之的MATLAB函数.......................................... - 5 -四、调试运行代码，得到仿真图......................................................................... - 8 -五、实习总结 ................................................................................................... - 22 -六、参考文献 ................................................................................................... - 22 -MATALB 信号处理实习报告一、实习目的“数字信号处理”是电子信息工程专业的主干课程，其理论性较强，学生通过理论课的系统学习后，应通过MATLAB 语言对其所涉及的算法进行仿真，这不仅能帮助学生理解其抽象的物理概念，工程概念和复杂算法，加强感性认识，而且能激发学生更进一步地在该领域的学习和探索热情。

基于MA TLAB的语音信号分析与处理的实验报告数字信号课程设计，屌丝们有福了一.实验目的数字信号课程设计，屌丝们有福了综合计运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析和滤波器设计，通过理论推导得出相应的结论，培养发现问题、分析问题和解决问题的能力。

并利用MATLAB作为工具进行实现，从而复习巩固课堂所学的理论知识，提高对所学知识的综合应用能力，并从实践上初步实现对数字信号的处理。

此外，还系统的学习和实现对语音信号处理的整体过程，从语音信号的采集到分析、处理、频谱分析、显示和储存。

二.实验的基本要求数字信号课程设计，屌丝们有福了1.进一步学习和巩固MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法。

2.掌握在windows环境下语音信号采集的方法。

3.掌握数字信号处理的基本概念、基本理论、原理和基本方法。

4.掌握MATLAB设计FIR和IIR数字滤波器的方法。

5.学会用MATLAB对信号进行分析和处理。

三．实验内容录制一段自己的语音信号，（语音信号声音可以理解成由振幅和相位随时间缓慢变化的正弦波构成。

人的听觉对声音的感觉特征主要包含在振幅信息中，相位信息一般不起作用。

在研究声音的性质时，往往把时域信息（波形图）变换得到它的频域信息（频谱），通过研究频谱和与频谱相关联的特征获得声音的特性。

）并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法或者双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号发生的变化；回放语音信号。

数字信号课程设计，屌丝们有福了四．实验的实现（1）.语音信号的采集采用windows下的录音机或者手机、其他的软件，录制一段自己的话音，时间控制在一分钟左右；然后在MATLAB软件平台下，利用函数wavread对自己的话音进行采样，记住采样的频率和采样的点数。

信号分析与处理实验报告一、实验目的1.了解信号分析与处理的基本概念和方法；2.掌握信号分析与处理的基本实验操作；3.熟悉使用MATLAB进行信号分析与处理。

二、实验原理信号分析与处理是指利用数学和计算机技术对信号进行分析和处理的过程。

信号分析的目的是了解信号的特性和规律，通过对信号的频域、时域和幅频特性等进行分析，获取信号的频率、幅度、相位等信息。

信号处理的目的是对信号进行数据处理，提取信号的有效信息，优化信号的质量。

信号分析和处理的基本方法包括时域分析、频域分析和滤波处理。

时域分析主要是对信号的时变过程进行分析，常用的方法有波形分析和自相关分析。

频域分析是将信号转换到频率域进行分析，常用的方法有傅里叶级数和离散傅里叶变换。

滤波处理是根据信号的特性选择适当的滤波器对信号进行滤波，常用的滤波器有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。

三、实验内容1.信号的时域分析将给定的信号进行波形分析，绘制信号的时域波形图；进行自相关分析，计算信号的自相关函数。

2.信号的频域分析使用傅里叶级数将信号转换到频域，绘制信号的频域图谱；使用离散傅里叶变换将信号转换到频域，绘制信号的频域图谱。

3.滤波处理选择合适的滤波器对信号进行滤波处理，观察滤波前后的信号波形和频谱。

四、实验步骤与数据1.时域分析选择一个信号进行时域分析，记录信号的波形和自相关函数。

2.频域分析选择一个信号进行傅里叶级数分析，记录信号的频谱；选择一个信号进行离散傅里叶变换分析，记录信号的频谱。

3.滤波处理选择一个信号，设计适当的滤波器对信号进行滤波处理，记录滤波前后的信号波形和频谱。

五、实验结果分析根据实验数据绘制的图像进行分析，对比不同信号在时域和频域上的特点。

观察滤波前后信号波形和频谱的变化，分析滤波效果的好坏。

分析不同滤波器对信号的影响，总结滤波处理的原理和方法。

六、实验总结通过本次实验，我们了解了信号分析与处理的基本概念和方法，掌握了信号分析与处理的基本实验操作，熟悉了使用MATLAB进行信号分析与处理。

matlab信号与系统实验报告Matlab信号与系统实验报告引言：信号与系统是电子工程、通信工程等领域中的重要基础课程，对于理解和应用各种信号处理技术具有重要意义。

本实验报告旨在通过使用Matlab软件，对信号与系统的基本概念和实验进行探讨和分析。

实验一：信号的基本特性分析在信号与系统的研究中，我们首先需要了解信号的基本特性。

通过Matlab软件，我们可以方便地对不同类型的信号进行分析和处理。

在本实验中，我们选择了常见的正弦信号和方波信号进行分析。

首先，我们生成了一个频率为1kHz，幅度为2V的正弦信号，并绘制了其时域波形图和频谱图。

通过观察时域波形图，我们可以看到正弦信号具有周期性和连续性的特点。

而通过频谱图，我们可以看到正弦信号在频域上只有一个峰值，说明其是单频信号。

接下来，我们生成了一个频率为1kHz，幅度为2V，占空比为50%的方波信号，并绘制了其时域波形图和频谱图。

与正弦信号不同，方波信号具有分段常值的特点。

通过频谱图，我们可以看到方波信号在频域上存在多个谐波分量，说明其是由多个频率的正弦信号叠加而成。

实验二：系统的时域响应分析在信号与系统中，系统的时域响应是描述系统对输入信号进行处理的重要指标。

通过Matlab软件，我们可以方便地分析和绘制系统的时域响应。

在本实验中，我们选择了一个一阶低通滤波器作为系统，输入信号为一个频率为1kHz，幅度为2V的正弦信号。

通过绘制输入信号和输出信号的时域波形图，我们可以观察到系统对输入信号进行了滤波处理，输出信号的幅度和相位发生了变化。

此外，我们还可以通过改变系统的参数，如截止频率和阶数，来观察系统的时域响应的变化。

通过对比不同参数下的输出信号波形图，我们可以得出不同参数对系统响应的影响。

实验三：系统的频域响应分析除了时域响应，频域响应也是描述系统特性的重要指标。

通过Matlab软件，我们可以方便地进行系统的频域响应分析。

在本实验中，我们选择了一个二阶巴特沃斯低通滤波器作为系统，输入信号为一个频率为1kHz，幅度为2V的正弦信号。

北京工业大学信号处理与MATLAB实践实验报告班级：140200学生姓名：陈艺飞学号：14020016指导教师：孙中华、张延华完成时间：2016.12目录一、任选题 (3)1、作业要求 (3)2、流程图 (3)3、解题步骤 (4)4、运行环境matlab (8)5、运行代码汇总 (8)二、双号必选题： (10)1、题目1 (10)2、题目2 (15)三、心得与体会 (17)一、任选题1、作业要求作业-1太阳黑子活动周期的分析太阳黑子的活动是周期的，大约每11年达到一个爆发高峰。

试证明这一点。

设计提示：①首先下载太阳黑子的数据，可以从比利时皇家天文台（Royal Observatory of Belgium）的太阳影响数据分析中心（Solar Influences Data Analysis Center-SIDC）下载，网址是：http://sidc.oma.be/index.php3下载数据的时间段可以从1741年1月一直到当前。

②以横坐标表示年份，纵坐标表示黑子出现的数量，绘制Wolfer图。

③、应用FFT技术分析Wolfer数，在复平面上可以直接绘制出由Y给出的傅立叶系数的分布图。

④、绘制周期图（Y的模的平方被定义为功率，功率与频率的关系曲线则被定义为周期图）。

注：要获得太阳黑子的活动周期，你可以使用月度数据。

该数据可以通过点击太阳影响数据分析中心网页左边的导航条Sunspots→download of data→monthly and monthly smoothed sunspot number下载。

下载的数据文件的第1列是年和月，第3列是该月太阳黑子的平均数，第4列是平滑后该月太阳黑子的平均数。

为了分析太阳黑子的活动规律，即可以取任一时间段的数据，也可以取下载的全部数据。

为分析方便，建议用Excel将数据文件读进表格并且存到MATLAB工作路径。

2、流程图Wofler数时域图FFT变换功率谱密度（功率-频率）功率谱密度标出周期3、解题步骤①下载自http://sidc.oma.be/silso/datafiles页面内的Total sunspot number——Yearly mean total sunspot number [1700 - now]，CSV格式，并将其根据Matlab语法要求将其重命名为a14020016.csv。

MATLAB DSP实验报告介绍本实验报告将详细介绍在MATLAB环境下进行数字信号处理（DSP）的实验步骤和相关方法。

我们将通过逐步思考的方式，帮助读者理解和学习DSP的基本概念和技术。

实验环境和工具在进行DSP实验之前，我们需要准备以下环境和工具：1.MATLAB软件：确保已安装并配置好MATLAB软件，可以在MATLAB Command窗口中输入命令。

2.信号处理工具包：在MATLAB中，我们可以使用信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）来进行DSP实验和分析。

确保该工具箱已被安装并加载。

实验步骤下面是进行DSP实验的一般步骤：步骤一：加载信号首先，我们需要加载待处理的信号。

这可以通过在MATLAB中使用load命令加载一个音频文件或生成一个模拟信号实现。

例如，我们可以加载一个名为signal.wav的音频文件：load signal.wav步骤二：信号预处理在进行DSP之前，通常需要对信号进行预处理。

这可能包括去噪、滤波、均衡等操作。

例如，我们可以使用滤波器对信号进行降噪：filtered_signal = filter(filter_coefficients, signal);步骤三：信号分析一旦信号经过预处理，我们可以开始进行信号分析。

这可能涉及频域分析、时域分析、谱分析等。

例如，我们可以通过计算信号的快速傅里叶变换（FFT）获得其频谱：spectrum = fft(filtered_signal);步骤四：特征提取在信号分析之后，我们可以根据需要提取信号的特征。

这些特征可能包括幅度、频率、相位等。

例如，我们可以计算信号的能量：energy = sum(abs(filtered_signal).^2);步骤五：信号重构在完成信号分析和特征提取后，我们可以根据需要对信号进行重构。

这可能包括滤波、修复损坏的信号等。

例如，我们可以使用滤波器对信号进行重构：reconstructed_signal = filter(filter_coefficients, filtered_signal);步骤六：结果评估最后，我们需要评估重构后的信号和原始信号之间的差异。

武汉工程大学电气信息学院2、四、思考：1、为什么图二中t=0处曲线是间断的，如何使其成为连续的曲线？因为axis函数对纵坐标的的上边界限定过小，使图形在边界处不能完整的显示。

2.3.四、思考：1、代数运算符号*和.*的区别是？*是矩阵相乘，是矩阵A行元素与B的列元素相乘的和.*是数组相乘，表示数组A和数组B中的对应元素相乘实验内容实验三连续时间信号的卷积一、实验内容1、已知两连续时间信号如下图所示，绘制信号f1(t)、f2(t)及卷积结果f(t)的波形；设时间变化步长dt分别取为0.5、0.1、0.01，当dt取多少时，程序的计算结果就是连续时间卷积的较好近似？2.实验内容1.2.实验内容实验五 连续时间信号的频域分析一、实验内容1、如图5.4所示的奇谐周期方波信号，周期为T1=1，幅度为A=1，将该方波信号展开成三角形式Fourier 级数并分别采用频域矩形窗和Hanning 窗加权，绘制两种窗函数加权后的方波合成图像。

时间范围取为-2~2，步长值取为0.01。

2、将图5.5中的锯齿波展开为三角形式Fourier 级数，按(2)式求出Fourier 级数的系数，并在频域分别采用矩形窗、Hanning 窗和三角窗加权，观察其Gibbs 效应及其消除情况。

时间范围取为-2~2，步长值取为0.01。

3、选做：编程计算连续时间周期信号的三角形式傅里叶级数展开的系数二、实验方法与步骤1、将方波信号展开成三角形式Fourier 级数并分别采用频域矩形窗和Hanning 窗加权 方波展开的三角式傅立叶级数为：()()t k k t x L k 1,5,3,1sin 4ωπ⋅∑=∞= 采用频域矩形窗加权，则展开式变为：()()()[]t k k t x K k 1012sin 124ωπ+⋅+∑==a0=2/T*int(f,t,0,T); %求函数f对t从0到T的定积分a0=simplify(a0) %得出结果syms kfa=t*cos(k*w*t);fb=t*sin(k*w*t);ak=2/T*int(fa,t,0,T); %求函数fa对t从0到T的定积分bk=2/T*int(fb,t,0,T); %求函数fb对t从0到T的定积分ak=simplify(ak)bk=simplify(bk)三、实验数据与结果分析1.2.3.根据绘制的幅频特性曲线，系统具有低通滤波特性2.根据绘制的幅频特性曲线，系统具有带通滤波特性。

f=exp(z);%定义指数信号
fr=real(f);%描述函数实部
fi=imag(f);%描述函数虚部
fa=abs(f);%描述函数幅度
fg=angle(f);%描述函数相位
subplot(2,2,1)%将当前窗口分成2行2列个子窗口，并在第1个子窗口绘图
plot(t,fr)
title('实部')
ty=t0:dt:(t0+(t3-1)*dt);%确定卷积结果的非零样值的时间向量
subplot(3,1,1)
plot(t1,f1)%绘制信号f1(t)的时域波形
title('f1')
xlabel('t1')
axis([-0.2,10.2,-0.2,1])
gridon
subplot(3,1,2)
plot(t2,f2)%绘制信号f2(t)的时域波形
1、将方波信号展开成三角形式Fourier级数并分别采用频域矩形窗和Hanning窗加权
方波展开的三角式傅立叶级数为：
采用频域矩形窗加权，则展开式变为：
采用Hanning窗加权，则展开式变为：
程序代码如下：
clearall
closeall
clc
t1=-2:0.01:2;
t2=-2:0.01:2;
K=30
xlabel('t')
axis([-0.5,20.5,-0.8,1.2])
gridon
subplot(2,2,2)%将当前窗口分成2行2列个子窗口，并在第2个子窗口绘图
plot(t,fi)
title('虚部')
xlabel('t')

MATLAB提供了求离散时间系统频响特性的函数freqz，调用freqz的格式主要有两种。一种形式为
[H,w]=freqz(B,A,N)
其中，B与A分别表示 的分子和分母多项式的系数向量；N为正整数，默认值为512；返回值w包含 范围内的N个频率等分点；返回值H则是离散时间系统频率响应 在 范围内N个频率处的值。另一种形式为
[H,w]=freqz(B,A,N,’whole’)
与第一种方式不同之处在于角频率的范围由 扩展到 。
上机练习：
试用MATLAB的residuez函数，求出 的部分分式展开和。
b=[2 16 44 56 32];
a=[3 3 -15 18 -12];
[R,P,K]=residuez(b,a)
R =
+
zplane(B,A)
其中，B与A分别表示 的分子和分母多项式的系数向量。它的作用是在Z平面上画出单位圆、零点与极点。
与拉氏变换在连续系统中的作用类似，在离散系统中，z变换建立了时域函数 与z域函数 之间的对应关系。因此，z变换的函数 从形式可以反映 的部分内在性质。我们仍旧通过讨论 的一阶极点情况，来说明系统函数的零极点分布与系统时域特性的关系。
[R,P,K]=residuez(B,A)
其中，B，A分别表示X(z)的分子与分母多项式的系数向量；R为部分分式的系数向量；P为极点向量；K为多项式的系数。若X(z)为有理真分式，则K为零。
离散时间系统的系统函数定义为系统零状态响应的z变换与激励的z变换之比，即
（4-4）
如果系统函数 的有理函数表示式为
x=iztrans(z)
上式中的x和Z分别为时域表达式和z域表达式的符号表示，可通过sym函数来定义。
如果信号的z域表示式 是有理函数，进行z反变换的另一个方法是对 进行部分分式展开，然后求各简单分式的z反变换。设 的有理分式表示为

【实验1】利用matlab 进行信号的时域分析 （1）指数信号 >>A=1; >> a=-0.4;>> t=0:0.01:10;>> ft=A*exp(a*t); >> plot(t,ft); >> grid;>> axis([0 10 -0.1 1.1]; >> xlabel('t') >> ylabel('ft')（2）正弦信号 >> A=1; >> w0=2*pi; >> phi=pi/6; >> t=0:0.01:3; >> ft=A*sin(w0*t+phi); >> plot(t,ft); >> grid;>> axis([0 3 -1.1 1.1]); >> xlabel('t') >> ylabel('ft')()t f t Ae α=()sin()f t A t ωϕ=+>>x=linspace(-20,20); >> y=sinc(x/pi); >> plot(x,y);>> grid; >> axis([-21 21 -0.5 1.1]); >> xlabel('x') >> ylabel('y')（4）矩形脉冲信号 >> t=0:0.001:4; >> T=1;>> ft=rectpuls(t-2*T,2*T); >> plot(t,ft); >> grid;>> axis([-1 5 -0.1 1.1]); >> xlabel('t') >>ylabel('ft')t t t Sa t f )sin()()(==)]()([)()(10τετετ+-+==t t A t G t ffunction ft=heaviside(t) ft=(t>0); >> t=-1:0.001:3; >> ft=heaviside(t); >> plot(t,ft); >> grid;>> axis([-1 3 -0.1 1.1]); >> xlabel('t') >>ylabel('ft')(6)复指数信号的时域波形 >> t=0:0.1:60;>> f=exp(-0.1*t).*sin(2/3*t); >> plot(t,f); >> grid;>> axis([0 60 -1 1]); >> xlabel('Time(sec)') >>ylabel('f(t)')⎩⎨⎧<>=)0(0)0(1)(t t t ε)32sin()(1.0t e t f t -=(7)加入随机噪声的正弦波>> t=0:0.001:50;>> y=sin(2*pi*50*t);>> s=y+randn(size(t)); >> subplot(2,1,1);>> plot(t(1:100),y(1:100)); >> grid;>> subplot(2,1,2);>> plot(t(1:100),s(1:100)); >>grid;（8）周期矩形波>> A=1;>> t=0:0.0001:5;>> y=A*square(2*pi*t,20); >> plot(t,y);>> grid;>> axis([0 5 -1.5 1.5]);（9）信号的基本运算>> syms t;>>f=sym('(t/2+1)*(heaviside(t+2)-heaviside(t-2))');>>subplot(3,2,1),ezplot(f,[-3,3]);>>grid;>> y1=subs(f,t,t+2);>> subplot(3,2,2),ezplot(y1,[-5,1]);>> title('f(t+2)');>> grid;>> y2=subs(f,t,t-2);>> subplot(3,2,3),ezplot(y2,[-1,5]);>> title('f(t-2)');>> grid;>> y3=subs(f,t,-t);>> subplot(3,2,4),ezplot(y3,[-3,3]);>> title('f(-t)');>> grid;>> y4=subs(f,t,2*t);>> subplot(3,2,5),ezplot(y4,[-2,2]);>> title('f(2t)');>> grid;例1求系统y ”(t )+2y ’(t )+100y (t )=10f (t )的零状态响应，已知f (t )=(sin2πt ) ε(t )。

matlab信号频域分析实验报告《Matlab信号频域分析实验报告》摘要：本实验通过Matlab软件对信号进行频域分析，探究信号在频域中的特性。

首先，我们使用Matlab生成了不同频率和幅度的正弦信号，并对其进行了傅里叶变换。

然后，我们利用频谱分析工具对信号进行了频谱分析，观察了信号在频域中的频率成分和能量分布。

最后，我们对信号进行了滤波处理，观察了滤波后信号在频域中的变化。

引言：信号的频域分析是数字信号处理中的重要内容，通过频域分析可以了解信号的频率成分和能量分布情况，对信号的特性有着重要的指导意义。

Matlab作为一种强大的数学计算软件，提供了丰富的信号处理工具，能够方便快捷地进行信号的频域分析。

本实验旨在通过Matlab软件进行信号频域分析，探究信号在频域中的特性。

实验过程：1. 生成不同频率和幅度的正弦信号首先，我们使用Matlab生成了不同频率和幅度的正弦信号，分别代表不同的信号特性。

通过绘制时域波形图，我们可以直观地观察到信号的波形特点。

2. 进行傅里叶变换接下来，我们对生成的正弦信号进行了傅里叶变换，得到了信号在频域中的频率成分和能量分布情况。

通过绘制频谱图，我们可以清晰地观察到信号的频率成分和能量分布情况。

3. 频谱分析利用Matlab提供的频谱分析工具，我们对信号进行了频谱分析，进一步观察了信号在频域中的特性。

通过频谱分析，我们可以了解信号的频率成分和能量分布情况，为后续的信号处理提供了重要参考。

4. 滤波处理最后，我们对信号进行了滤波处理，观察了滤波后信号在频域中的变化。

通过比较滤波前后的频谱图，我们可以了解滤波对信号频域特性的影响，进一步认识信号在频域中的变化情况。

实验结论：通过本次实验，我们对信号在频域中的特性有了更深入的了解。

通过Matlab软件进行信号频域分析，我们可以清晰地观察到信号的频率成分和能量分布情况，为信号处理和分析提供了重要参考。

同时，我们也了解到了滤波对信号在频域中的影响，为信号处理提供了重要指导。

数字信号处理软件实验——MatLab仿真实验报告学院:电子工程学院班级：2013211202姓名：学号：实验一：数字信号的 FFT 分析1、实验内容及要求(1) 离散信号的频谱分析：设信号 此信号的0.3pi 和 0.302pi 两根谱线相距很近，谱线 0.45pi 的幅度很小，请选择合适的序列长度 N 和窗函数，用 DFT 分析其频谱，要求得到清楚的三根谱线。

(2) DTMF 信号频谱分析用计算机声卡采用一段通信系统中电话双音多频（DTMF ）拨号数字 0～9的数据，采用快速傅立叶变换（FFT ）分析这10个号码DTMF 拨号时的频谱。

2、实验目的通过本次实验，应该掌握：(a) 用傅立叶变换进行信号分析时基本参数的选择。

(b) 经过离散时间傅立叶变换（DTFT ）和有限长度离散傅立叶变换（DFT ） 后信号频谱上的区别，前者 DTFT 时间域是离散信号，频率域还是连续的，而 DFT 在两个域中都是离散的。

(c) 离散傅立叶变换的基本原理、特性，以及经典的快速算法（基2时间抽选法），体会快速算法的效率。

(d) 获得一个高密度频谱和高分辨率频谱的概念和方法，建立频率分辨率和时间分辨率的概念，为将来进一步进行时频分析（例如小波）的学习和研究打下基础。

(e) 建立 DFT 从整体上可看成是由窄带相邻滤波器组成的滤波器组的概念，此概念的一个典型应用是数字音频压缩中的分析滤波器，例如 DVD AC3 和MPEG Audio 。

3.设计思路及实验步骤1）离散信号的频谱分析：该信号中要求能够清楚的观察到三根谱线。

由于频率0.3pi 和0.302pi 间隔非常小，要清楚的显示，必须采取足够大小的N ，使得分辨率足够好，至少到0.001单位级，而频率0.45pi 的幅度很小，要清楚的观察到它的谱线，必须采取幅度够大的窗函数，使得它的频谱幅度变大一些。

同时还要注意频谱泄漏的问题，三个正弦函数的周期（2pi/w ）分别为20,40,1000，所以为了避免产生频谱泄漏(k=w/w0为整数)，采样点数N 必须为1000的整数倍。

数字信号处理实验报告姓名：班级：09电信一班学号：2)]得下图二，图二图一3．将如下文件另存为：sigadd.m文件function [y,n] = sigadd(x1,n1,x2,n2)% 实现y(n) = x1(n)+x2(n)% -----------------------------% [y,n] = sigadd(x1,n1,x2,n2)% y = 在包含n1 和n2 的n点上求序列和,% x1 = 在n1上的第一序列% x2 = 在n2上的第二序列(n2可与n1不等)n = min(min(n1),min(n2)):max(max(n1),max(n2)); % y(n)的长度y1 = zeros(1,length(n)); y2 = y1; % 初始化y1(find((n>=min(n1))&(n<=max(n1))==1))=x1; % 具有y的长度的x1y2(find((n>=min(n2))&(n<=max(n2))==1))=x2; % 具有y的长度的x2y = y1+y2;在命令窗口输入：x1=[1,0.5,0.3,0.4];n1=-1:2;x2=[0.2,0.3,0.4,0.5,0.8,1];n2=-2:3; [y,n] = sigadd(x1,n1,x2,n2)得：y =n=-1:10;x=sin(0.4*pi*n);y=fliplr(x);n1=-fliplr(n);subplot(2,1,1),stem(n,x) subplot(2,1,2),stem(n1,y在命令窗口键入:n=-1:10; x=sin(0.4*pi*n);n (samples)实验结果：1.（1）在命令窗口输入：tic; [am,pha]=dft1(x)N=length(x);w=exp(-j*2*pi/N);for k=1:Nsum=0;for n=1:Nsum=sum+x(n)*w^((k-1)*(n-1));endam(k)=abs(sum);pha(k)=angle(sum);end;toc得到如下结果：am =Columns 1 through 11120.0000 41.0066 20.9050 14.3996 11.3137 9.6215 8.6591 8.1567 8.0000 8.1567 8.6591Columns 12 through 169.6215 11.3137 14.3996 20.9050 41.0066pha =Columns 1 through 110 1.7671 1.9635 2.1598 2.3562 2.5525 2.7489 2.9452 3.1416 -2.9452 -2.7489Columns 12 through 16-2.5525 -2.3562 -2.1598 -1.9635 -1.7671Elapsed time is 0.047000 seconds.（2）在命令窗口输入：tic;[am,pha]=dft2(x)N=length(x);n=[0:N-1];k=[0:N-1];w=exp(-j*2*pi/N);nk=n’*k;wnk=w.^(nk); Xk=x*wnk; am= abs(Xk); pha=angle(Xk); toc得到下图：figure(1)00.10.20.30.40.50.60.70.80.91signal x(n), 0 <= n <= 99（2）在命令窗口键入：n3=[0:1:99];y3=[x(1:1:10) zeros(1,90)]; ％添90个零。

基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计心电信号是一种记录心脏活动的生理信号，它对于诊断心脏疾病和监测心脏健康非常重要。

基于MATLAB的心电信号分析与处理设计可以帮助医生和研究人员更好地理解心电信号，并从中提取有用的信息。

本文将详细介绍基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计的步骤和方法。

首先，我们需要准备心电信号的数据。

可以从心电图仪器或数据库中获取心电信号数据。

在MATLAB中，可以使用`load`函数加载数据文件，并将其存储为一个向量或矩阵。

接下来，我们需要对心电信号进行预处理。

预处理的目的是去除噪声、滤波和去除基线漂移等。

常用的预处理方法包括滤波器设计、噪声去除和基线漂移校正。

在MATLAB中，可以使用`filtfilt`函数进行滤波，使用`detrend`函数进行基线漂移校正。

然后，我们可以对预处理后的心电信号进行特征提取。

特征提取是从信号中提取有用的信息，用于心脏疾病的诊断和监测。

常用的特征包括心率、QRS波形、ST段和T波形。

在MATLAB中，可以使用`findpeaks`函数找到QRS波形的峰值，并计算心率。

可以使用`findpeaks`函数找到ST段和T波形的峰值，并计算ST段和T波形的振幅。

接着，我们可以进行心电信号的分类和识别。

心电信号的分类和识别是根据特征提取的结果，将心电信号分为不同的类别，并进行心脏疾病的诊断和监测。

常用的分类和识别方法包括支持向量机、神经网络和决策树等。

在MATLAB中，可以使用`fitcsvm`函数进行支持向量机分类，使用`patternnet`函数进行神经网络分类，使用`fitctree`函数进行决策树分类。

最后，我们可以对心电信号进行可视化和报告生成。

可视化和报告生成可以将分析和处理结果以图形和文字的形式展示出来，便于医生和研究人员进行查看和分析。

在MATLAB中，可以使用`plot`函数进行信号的绘制，使用`title`函数和`xlabel`函数添加标题和坐标轴标签，使用`saveas`函数保存图形为图片文件，使用`fprintf`函数将分析结果输出到文本文件。

信号与系统matlab实验报告信号与系统MATLAB实验报告引言信号与系统是电子工程、通信工程和控制工程等领域中的重要基础课程。

通过实验，我们可以更好地理解信号与系统的概念和基本原理，并掌握使用MATLAB进行信号与系统分析的方法。

本报告将介绍我们在信号与系统实验中的实验过程、结果和分析。

实验一：连续时间信号的采样与重构在这个实验中，我们研究了连续时间信号的采样与重构。

首先，我们通过MATLAB生成了一个连续时间信号，并使用采样定理确定了采样频率。

然后，我们对连续时间信号进行采样，并通过重构方法将采样信号还原为连续时间信号。

最后，我们通过观察重构信号与原始信号的相似性来评估重构的效果。

实验二：线性时不变系统的频率响应在这个实验中，我们研究了线性时不变系统的频率响应。

首先，我们通过MATLAB生成了一个输入信号，并设计了一个线性时不变系统。

然后，我们通过将输入信号输入到系统中，并记录输出信号的幅度和相位，从而得到系统的频率响应。

最后，我们绘制了系统的幅频特性和相频特性曲线，并对其进行了分析和讨论。

实验三：离散时间信号的采样与重构在这个实验中，我们研究了离散时间信号的采样与重构。

首先，我们通过MATLAB生成了一个离散时间信号，并使用采样定理确定了采样周期。

然后，我们对离散时间信号进行采样，并通过重构方法将采样信号还原为离散时间信号。

最后，我们通过观察重构信号与原始信号的相似性来评估重构的效果，并讨论了离散时间信号的采样与重构的特点。

实验四：离散时间系统的差分方程在这个实验中，我们研究了离散时间系统的差分方程。

首先，我们通过MATLAB生成了一个输入信号，并设计了一个离散时间系统。

然后，我们通过将输入信号输入到系统中，并根据系统的差分方程计算输出信号。

最后，我们对输入信号和输出信号进行了分析和比较，并讨论了离散时间系统的差分方程的特点和应用。

实验五：连续时间信号的傅里叶变换在这个实验中，我们研究了连续时间信号的傅里叶变换。

数字信号处理课程设计摘要：本文基于 Matlab 设计了巴特沃斯数字低通滤波器、切比雪夫1型高通数字滤波器并用其来对音频信号进行低通滤波、高通滤波处理，仿真结果表明设计的滤波器均对音频信号进行了有效处理。

随后又利用Matlab对信号进行了分析，从而验证了奈奎斯特采样定理。

一、课程设计目的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。

二、课程设计内容2.1滤波器的设计用windows自带的录音机录取语音“DSP”在文件“DSP.wav”内，时间大约1秒钟；画出语音信号的时域波形，并进行频谱分析；按照以下性能指标分别设计数字滤波器，并画出频率响应；滤波器可分别采用巴特沃斯型，切比雪夫1型滤波器。

a.低通滤波器：fc =1000Hz,fb=1200Hz,As=20dB,Ap=1dB;b.高通滤波器：fc =4800Hz,fb=5000Hz,As=20dB,Ap=1dB;（1）用上述设计的滤波器对语音信号进行滤波，并比较滤波前后语音信号的波形和频谱及声音的变化。

（2）对学有能力的同学，可设计该声音处理系统的用户界面，在该界面上可选择滤波器的类型，输入滤波器的参数，显示滤波器的频率响应，选择信号等。

2.2信号分析（1）x(t)=e|t|1000-,求其傅里叶变换x a（jΩ)。

画出模拟信号及傅里叶变换的a曲线图。

（2）以x（）说明采样频率特性的影响，分别采用f=5000Hz，f=1000Hz。

绘出X（e W）曲线。

三、设计思想和系统功能分析3.1滤波器的设计3.1.1基础知识f 是模拟频率，单位HZ；Ω是模拟角频率，单位rad/s。

模拟角频率Ω和模拟频率f 存在Ω=2πf的关系。

对模拟信号采样（采样频率 f s ）得到一个数字频率ω，它是模拟角频率Ω对采样频率 fs 归一化得到的，即ω = Ω/f s (rad)=2πf/fs=2πfT,对π归一化数字频率w=Ω/（π*fs）。