数字信号处理(西电上机实验)

数字信号处理MATLAB上机作业M 2.21.题目The square wave and the sawtooth wave are two periodic sequences as sketched in figure ing the function stem. The input data specified by the user are: desired length L of the sequence, peak value A, and the period N. For the square wave sequence an additional user-specified parameter is the duty cycle, which is the percent of the period for which the signal is positive. Using this program generate the first 100 samples of each of the above sequences with a sampling rate of 20 kHz ,a peak value of 7, a period of 13 ,and a duty cycle of 60% for the square wave.2.程序% 用户定义各项参数参数A = input('The peak value =');L = input('Length of sequence =');N = input('The period of sequence =');FT = input('The desired sampling frequency =');DC = input('The square wave duty cycle = ');% 产生所需要的信号t = 0:L-1;T = 1/FT;x = A*sawtooth(2*pi*t/N);y = A*square(2*pi*(t/N),DC);% Plotsubplot(2,1,1)stem(t,x);ylabel('幅度');xlabel('n');subplot(2,1,2)stem(t,y);ylabel('幅度');xlabel('n');3.结果4.结果分析M 2.41.题目(a)Write a matlab program to generate a sinusoidal sequence x[n]= Acos(ω0 n+Ф) and plot thesequence using the stem function. The input data specified by the user are the desired length L, amplitude A, the angular frequency ω0 , and the phase Фwhere 0<ω0 <pi and 0<=Ф<=2pi. Using this program generate the sinusoidal sequences shown in figure 2.15. (b)Generate sinusoidal sequences with the angular frequencies given in Problem 2.22.Determine the period of each sequence from the plot and verify the result theoretically. 2.程序%用户定义的参数L = input('Desired length = ');A = input('Amplitude = ');omega = input('Angular frequency = ');phi = input('Phase = ');%信号产生n = 0:L-1;x = A*cos(omega*n + phi);stem(n,x);xlabel('n');ylabel('幅度');title(['\omega_{o} = ',num2str(omega)]);3.结果(a)ω0=0ω0=0.1πω0=0.8πω0=1.2π(b)ω0=0.14πω0=0.24πω0=0.34πω0=0.68πω0=0.75π4.结果分析M 2.51.题目Generate the sequences of problem 2.21(b) to 2.21(e) using matlab.2.程序(b)n = 0 : 99;x=sin(0.6*pi*n+0.6*pi);stem(n,x);xlabel('n');ylabel('幅度');(c)n = 0 : 99;x=2*cos(1.1*pi*n-0.5*pi)+2*sin(0.7*pi*n);stem(n,x);xlabel('n');ylabel('幅度');(d)n = 0 : 99;x=3*sin(1.3*pi*n-4*cos(0.3*pi*n+0.45*pi));stem(n,x);xlabel('n');ylabel('幅度');(e)n = 0 : 99;x=5*sin(1.2*pi*n+0.65*pi)+4*sin(0.8*pi*n)-cos(0.8*pi*n);stem(n,x);xlabel('n');ylabel('幅度');(f)n = 0 : 99;x=mod(n,6);stem(n,x);xlabel('n');ylabel('幅度');3.结果(b)(c)(d)(e)(f)4.结果分析M 2.61.题目Write a matlab program to plot a continuous-time sinusoidal signal and its sampled version and verify figure 2.19. You need to use the hold function to keep both plots.2.程序%用户定义的参数fo = input('Frequency of sinusoid in Hz = ');FT = input('Samplig frequency in Hz = ');%产生信号t = 0:0.001:1;g1 = cos(2*pi*fo*t);plot(t,g1,'-')xlabel('时间t');ylabel('幅度')holdn = 0:1:FT;gs = cos(2*pi*fo*n/FT);plot(n/FT,gs,'o');hold off3.结果4.结果分析M 3.11.题目Using program 3_1 determine and plot the real and imaginary parts and the magnitude and phase spectra of the following DTFT for various values of r and θ:G(e jω)=1, 0<r<1.1−2r(cosθ)e−jω+r2e−2jω2.程序%program 3_1%discrete-time fourier transform computatition%k=input('Number of frequency points = ');num=input('Numerator coefficients= ');den=input('Denominator coefficients= ');%computer the frequency responsew=0:pi/k:pi;h=freqz(num,den,w);%plot the frequency responsesubplot(221)plot(w/pi,real(h));gridtitle('real part')xlabel('\omega/\pi');ylabel('Amplitude') subplot(222)plot(w/pi,imag(h));gridtitle('imaginary part')xlabel('\omega/\pi');ylabel('Amplitude') subplot(223)plot(w/pi,abs(h));gridtitle('magnitude spectrum')xlabel('\omega/\pi');ylabel('magnitude') subplot(224)plot(w/pi,angle(h));gridtitle('phase spectrum')xlabel('\omega/\pi');ylabel('phase,radians')3.结果(a)r=0.8 θ=π/6(b)r=0.6 θ=π/34.结果分析M 3.41.题目Using matlab verify the following general properties of the DTFT as listed in Table 3.2:(a) Linearity, (b) time-shifting, (c) frequency-shifting, (d) differentiation-in-frequency, (e) convolution, (f) modulation, and (g) Parseval’s relation. Since all data in matlab have to be finite-length vectors, the sequences to be used to verify the properties are thus restricted to be of finite length.2.程序%先定义两个信号N = input('The length of the sequence = ');k = 0:N-1;%g为正弦信号g = 2*sin(2*pi*k/(N/2));%h为余弦信号h = 3*cos(2*pi*k/(N/2));[G,w] = freqz(g,1);[H,w] = freqz(h,1);%*************************************************************************%% 线性性质alpha = 0.5;beta = 0.25;y = alpha*g+beta*h;[Y,w] = freqz(y,1);figure(1);subplot(211),plot(w/pi,abs(Y));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|Y(e^j^\omega)|');title('线性叠加后的频率特性');grid;% 画出Y 的频率特性subplot(212),plot(w/pi,alpha*abs(G)+beta*abs(H));xlabel('\omega/\pi');ylabel('\alpha|G(e^j^\omega)|+\beta|H(e^j^\omega)|');title('线性叠加前的频率特性');grid;% 画出alpha*G+beta*H 的频率特性%*************************************************************************% % 时移性质n0 = 10;%时移10个的单位y2 = [zeros([1,n0]) g];[Y2,w] = freqz(y2,1);G0 = exp(-j*w*n0).*G;figure(2);subplot(211),plot(w/pi,abs(G0));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|G0(e^j^\omega)|');title('G0的频率特性');grid;% 画出G0的频率特性subplot(212),plot(w/pi,abs(Y2));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|Y2(e^j^\omega)|');title('Y2的频率特性');grid;% 画出Y2 的频率特性%*************************************************************************% % 频移特性w0 = pi/2; % 频移pi/2r=256; %the value of w0 in terms of number of samplesk = 0:N-1;y3 = g.*exp(j*w0*k);[Y3,w] = freqz(y3,1);% 对采样的512个点分别进行减少pi/2,从而生成G(exp(w-w0))k = 0:511;w = -w0+pi*k/512;G1 = freqz(g,1,w);figure(3);subplot(211),plot(w/pi,abs(Y3));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|Y3(e^j^\omega)|');title('Y3的频率特性');grid;% 画出Y3的频率特性subplot(212),plot(w/pi,abs(G1));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|G1(e^j^\omega)|');title('G1的频率特性');grid;% 画出G1 的频率特性%*************************************************************************% % 频域微分k = 0:N-1;y4 = k.*g;[Y4,w] = freqz(y4,1);%在频域进行微分y0 = ((-1).^k).*g;G2 = [G(2:512)' sum(y0)]';delG = (G2-G)*512/pi;figure(4);subplot(211),plot(w/pi,abs(Y4));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|Y4(e^j^\omega)|');title('Y4的频率特性');grid;% 画出Y4的频率特性subplot(212),plot(w/pi,abs(delG));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|delG(e^j^\omega)|');title('delG的频率特性');grid;% 画出delG的频率特性%*************************************************************************% % 相乘性质y5 = conv(g,h);%时域卷积[Y5,w] = freqz(y5,1);figure(5);subplot(211),plot(w/pi,abs(Y5));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|Y5(e^j^\omega)|');title('Y5的频率特性');grid;% 画出Y5的频率特性subplot(212),plot(w/pi,abs(G.*H));%频域乘积xlabel('\omega/\pi');ylabel('|G.*H(e^j^\omega)|');title('G.*H的频率特性');grid;% 画出G.*H的频率特性%*************************************************************************% % 帕斯瓦尔定理y6 = g.*h;%对于freqz函数，在0到2pi直接取样[Y6,w] = freqz(y6,1,512,'whole');[G0,w] = freqz(g,1,512,'whole');[H0,w] = freqz(h,1,512,'whole');% Evaluate the sample value at w = pi/2% and verify with Y6 at pi/2H1 = [fliplr(H0(1:129)') fliplr(H0(130:512)')]';val = 1/(512)*sum(G0.*H1);% Compare val with Y6(129) i.e sample at pi/2 % Can extend this to other points similarly% Parsevals theoremval1 = sum(g.*conj(h));val2 = sum(G0.*conj(H0))/512;% Comapre val1 with val23.结果(a)(b)(c)(d)(e)4.结果分析M 3.81.题目Using matlab compute the N-point DFTs of the length-N sequences of Problem 3.12 for N=3, 5, 7, and 10. Compare your results with that obtained by evaluating the DTFTs computed in Problem 3.12 at ω= 2pik/N, k=0, 1,……N-1.2.程序%用户定义N的长度N = input('The value of N = ');k = -N:N;y1 = ones([1,2*N+1]);w = 0:2*pi/255:2*pi;Y1 = freqz(y1, 1, w);%对y1做傅里叶变换Y1dft = fft(y1);k = 0:1:2*N;plot(w/pi,abs(Y1),k*2/(2*N+1),abs(Y1dft),'o');grid;xlabel('归一化频率');ylabel('幅度');(a)clf;N = input('The value of N = ');k = -N:N;y1 = ones([1,2*N+1]);w = 0:2*pi/255:2*pi;Y1 = freqz(y1, 1, w);Y1dft = fft(y1);k = 0:1:2*N;plot(w/pi,abs(Y1),k*2/(2*N+1),abs(Y1dft),'o');xlabel('Normalized frequency');ylabel('Amplitude');(b)%用户定义N的长度N = input('The value of N = ');k = -N:N;y1 = ones([1,2*N+1]);y2 = y1 - abs(k)/N;w = 0:2*pi/255:2*pi;Y2 = freqz(y2, 1, w);%对y1做傅里叶变换Y2dft = fft(y2);k = 0:1:2*N;plot(w/pi,abs(Y2),k*2/(2*N+1),abs(Y2dft),'o');grid;xlabel('归一化频率');ylabel('幅度');(c)%用户定义N的长度N = input('The value of N = ');k = -N:N;y3 =cos(pi*k/(2*N));w = 0:2*pi/255:2*pi;Y3 = freqz(y3, 1, w);%对y1做傅里叶变换Y3dft = fft(y3);k = 0:1:2*N;plot(w/pi,abs(Y3),k*2/(2*N+1),abs(Y3dft),'o');grid;xlabel('归一化频率');ylabel('幅度');3.结果(a)N=3N=5 N=7N=10 (b)N=3N=5 N=7N=10 (c)N=3N=5 N=7N=104.结果分析M 3.191.题目Using Program 3_10 determine the z-transform as a ratio of two polynomials in z-1 from each of the partial-fraction expansions listed below:(a)X1(z)=−2+104+z−1−82+z−1,|z|>0.5,(b)X2(z)=3.5−21−0.5z−1−3+z−11−0.25z−2,|z|>0.5,(c)X3(z)=5(3+2z−1)2−43+2z−1+31+0.81z−2,|z|>0.9,(d)X4(z)=4+105+2z−1+z−16+5z−1+z−2,|z|>0.5.2.程序% Program 3_10% Partical-Fraction Expansion to rational z-Transform %r = input('Type in the residues = ');p = input('Type in the poles = ');k = input('Type in the constants = ');[num, den] = residuez(r,p,k);disp('Numberator polynominal coefficients');disp(num) disp('Denominator polynomial coefficients'); disp(den)4.结果分析M 4.61.题目Plot the magnitude and phase responses of the causal IIR digital transfer functionH(z)=0.0534(1+z−1)(1−1.0166z−1+z−2) (1−0.683z−1)(1−1.4461z−1+0.7957z−2).What type of filter does this transfer function represent? Determine the difference equation representation of the above transfer function.2.程序b=[0.0534 -0.00088644 -0.00088644 0.0534];a=[1 -2.1291 1.7833863 -0.5434631];figure(1)freqz(b,a);figure(2)[H,w]=freqz(b,a);plot(w/pi,abs(H)),grid;xlabel('Normalized Frequency (\times\pi rad/sample)'),ylabel('Magnitude');幅度化成真值之后：4.结果分析H(z)=0.0534−0.00088644z−1−0.00088644z−2+0.0534z−31−2.1291z−1+1.7833863z−2−0.5434631z−3M 4.71.题目Plot the magnitude and phase responses of the causal IIR digital transfer functionH(z)=(1−z−1)4(1−1.499z−1+0.8482z−2)(1−1.5548z−1+0.6493z−2).2.程序b=[1 -4 6 -4 1];a=[1 -3.0538 3.8227 -2.2837 0.5472]; figure(1)freqz(b,a);figure(2)[H,w]=freqz(b,a);plot(w/pi,abs(H)),grid;xlabel('Normalized Frequency (\times\pi rad/sample)'), ylabel('Magnitude');3.结果4.结果分析。

数字信号处理实验报告班级：****姓名：郭**学号：*****联系方式：*****西安电子科技大学电子工程学院绪论数字信号处理起源于十八世纪的数学，随着信息科学和计算机技术的迅速发展，数字信号处理的理论与应用得到迅速发展，形成一门极其重要的学科。

当今数字信号处理的理论和方法已经得到长足的发展，成为数字化时代的重要支撑，其在各个学科和技术领域中的应用具有悠久的历史，已经渗透到我们生活和工作的各个方面。

数字信号处理相对于模拟信号处理具有许多优点，比如灵活性好，数字信号处理系统的性能取决于系统参数，这些参数很容易修改，并且数字系统可以分时复用，用一套数字系统可以分是处理多路信号；高精度和高稳定性，数字系统的运算字符有足够高的精度，同时数字系统不会随使用环境的变化而变化，尤其使用了超大规模集成的DSP 芯片，简化了设备，更提高了系统稳定性和可靠性；便于开发和升级，由于软件可以方便传送，复制和升级，系统的性能可以得到不断地改善；功能强，数字信号处理不仅能够完成一维信号的处理，还可以试下安多维信号的处理；便于大规模集成，数字部件具有高度的规范性，对电路参数要求不严格，容易大规模集成和生产。

数字信号处理用途广泛，对其进行一系列学习与研究也是非常必要的。

本次通过对几个典型的数字信号实例分析来进一步学习和验证数字信号理论基础。

实验一主要是产生常见的信号序列和对数字信号进行简单处理，如三点滑动平均算法、调幅广播（AM ）调制高频正弦信号和线性卷积。

实验二则是通过编程算法来了解DFT 的运算原理以及了解快速傅里叶变换FFT 的方法。

实验三是应用IRR 和FIR 滤波器对实际音频信号进行处理。

实验一●实验目的加深对序列基本知识的掌握理解●实验原理与方法1.几种常见的典型序列：0()1,00,0(){()()(),()sin()j n n n n u n x n Aex n a u n a x n A n σωωϕ+≥<====+单位阶跃序列：复指数序列：实指数序列：为实数 正弦序列：2.序列运算的应用：数字信号处理中经常需要将被加性噪声污染的信号中移除噪声，假定信号 s(n)被噪声d(n)所污染，得到了一个含噪声的信号()()()x n s n d n =+。

DSP实验报告及大作业学院：电子信息工程班级：学号：姓名：实验一VISUAL DSP++的使用入门一、实验目的1、熟悉VISUAL DSP++的开发环境。

针对ADSP－21065L SHARC DSP，利用几个用C、C++和汇编语言写成的简单例子来描述VISUAL DSP＋十编程环境和调试器（debugger）的主要特征和功能。

2、对于运行在其它类型SHARC处理器的程序只需对其链接描述文件（．LDF）做一些小的变化，用于ADSP－21065L硬件仿真。

二、实验内容实验一：启动Visual DSP++，建立一个用C源代码的工程（Project），同时用调试器来评估用C语言所编写代码的性能；实验二：创立一个新的工程，修改源码来调用一个汇编（asm）程序，重新编译工程，用调试器来评估用汇编语言所写程序的性能；实验三：利用调试器的绘图（plot）功能来图形显示一个卷积算法中的多个数据的波形；实验四：利用调试器的性能统计功能（Statistical profile来检查练习三中卷积算法的效率。

利用所收集到的性能统计数据就能看出算法中最耗时的地方。

三、实验步骤及结果练习一：1、进入Visual DSP＋＋，显示Visual DSP++的集成开发和调试环境窗口。

选择菜单中的Session\New Session\SHARK\ADSP-21065L SHARK processing Simulator.此过程为将要编译运行的程序建立了一个Session.2、选择菜单File 中Open 打开Project\E:\float\unit_1\dot_product_c \dotprodc．dpj。

（注：练习中将float压缩包解压与E盘）3、在菜单Project中选择Build Project来对工程进行编译。

在本例子中，编译器会检测到一个未定义的错误，显示为：“．＼dotprod_main.c”，line 115：error ＃20：identifier“itn”is undefined itn i；双击该行文字，光标会自动定位出错行，再该行中将“itn”改为“int”,重新编译后没有错误。

2017年西电电院数字信号处理上机实验报告四
D
这是x(n)的幅频、相频图。

这是X(k)的幅频、相频特性曲线。

（2）
通过L的不同可以看出，当L=8或者9即L ≥N+M-1时，才能完整的计算y（n）；
（3）
通过改变不同的Ts，可以看出F的幅频特性曲线的两个峰值随着Ts的增加而向中间靠拢。

通过改变不同的L，可以看出F的幅频相频特性曲线会发生周期性变化。

6总结
通过本次试验我理解了减少DFT运算量的
基本途径，理解了FFT的基本概念，掌握用matlab实现fft和ifft的算法，能用其解决一些实际问题。

7参考资料
史林，赵树杰. 数字信号处理. 北京：科学出版社，2007。

数字信号处理大作业院系：电子工程学院学号：02115043姓名：邱道森实验一：信号、系统及系统响应一、实验目的(1) 熟悉连续信号经理想采样前后的频谱变化关系，加深对时域采样定理的理解。

(2) 熟悉时域离散系统的时域特性。

(3) 利用卷积方法观察分析系统的时域特性。

(4) 掌握序列傅里叶变换的计算机实现方法，利用序列的傅里叶变换对连续信号、离散信号及系统响应进行频域分析。

二、实验原理采样是连续信号数字处理的第一个关键环节。

对连续信号()a x t 进行理想采样的过程可用(1.1)式表示：()()()ˆa a xt x t p t =⋅ 其中()t xa ˆ为()a x t 的理想采样，()p t 为周期冲激脉冲，即 ()()n p t t nT δ∞=-∞=-∑()t xa ˆ的傅里叶变换()j a X Ω为 ()()s 1ˆj j j a a m X ΩX ΩkΩT ∞=-∞=-∑进行傅里叶变换，()()()j ˆj e d Ωt a a n X Ωx t t nT t δ∞∞--∞=-∞⎡⎤=-⎢⎥⎣⎦∑⎰ ()()j e d Ωtan x t t nT t δ∞∞--∞=-∞=-∑⎰()j e ΩnTan x nT ∞-=-∞=∑式中的()a x nT 就是采样后得到的序列()x n ， 即()()a x n x nT =()x n 的傅里叶变换为()()j j e enn X x n ωω∞-=-∞=∑比较可知()()j ˆj e aΩTX ΩX ωω==为了在数字计算机上观察分析各种序列的频域特性，通常对()j e X ω在[]0,2π上进行M 点采样来观察分析。

对长度为N 的有限长序列()x n ，有()()1j j 0eekk N nn X x n ωω--==∑其中2π,0,1,,1k k k M Mω==⋅⋅⋅-一个时域离散线性时不变系统的输入/输出关系为()()()()()m y n x n h n x m h n m ∞=-∞=*=-∑上述卷积运算也可以转到频域实现()()()j j j e e e Y X H ωωω= (1.9)三、实验内容及步骤(1) 认真复习采样理论、 离散信号与系统、 线性卷积、 序列的傅里叶变换及性质等有关内容， 阅读本实验原理与方法。

实验五、IIR数字滤波器设计及其网络结构班级：学号：姓名：成绩：1实验目的（1）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；（2）掌握巴特沃斯和切比雪夫模拟低通滤波器的设计方法和IIR数字低通滤波器的脉冲响应不变设计法、双线性变换法设计方法。

（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 实验内容（1）设计计算机程序，根据滤波器的主要技术指标设计IIR数字巴特沃斯和切比雪夫低通、高通、带通和带阻滤波器；（2）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；（3）画出数字滤波器的直接型、级联型、并联型网络结构信号流图。

3实验步骤（1）设计相应的八种滤波器的MATLAB程序；（2）画出幅频相频特性曲线；（3）画出信号流图。

4程序设计%% 巴特沃斯低通wp=0.2;ws=0.35;rp=1;rs=10;[N,wc]=buttord(wp,ws,rp,rs);[B,A]=butter(N,wc);w=0:0.001:pi;[H,w]=freqz(B,A,w);H1=20*log10(abs(H))subplot(2,1,1)plot(w/pi,H1),grid on;xlabel('\omega/\pi'),ylabel('|H(e^i^\omega)|')subplot(2,1,2)plot(w/pi,angle(H)/pi);xlabel('\omega/\pi'),ylabel('\phi(\omega)/\pi')%% 巴特沃斯高通wp=0.8;ws=0.6;rp=1;rs=10;[N,wc]=buttord(wp,ws,rp,rs);[B,A]=butter(N,wc,'high');w=0:0.001:pi;[H,w]=freqz(B,A,w);H1=20*log10(abs(H));subplot(2,1,1)plot(w/pi,H1),grid on;xlabel('\omega/\pi'),ylabel('|H(e^i^\omega)|')subplot(2,1,2)plot(w/pi,angle(H)/pi);xlabel('\omega/\pi'),ylabel('\phi(\omega)/\pi') %% 巴特沃斯带通wpl=0.4;wpu=0.6;wsl=0.2;wsu=0.8wp=[wpl,wpu];ws=[wsl,wsu];rp=1;rs=20;[N,wc]=buttord(wp,ws,rp,rs);[B,A]=butter(N,wc);w=0:0.001:pi;[H,w]=freqz(B,A,w);H1=20*log10(abs(H));subplot(2,1,1)plot(w/pi,H1),grid on;xlabel('\omega/\pi'),ylabel('|H(e^i^\omega)|') subplot(2,1,2)plot(w/pi,angle(H)/pi);xlabel('\omega/\pi'),ylabel('\phi(\omega)/\pi') %% 巴特沃斯带阻wpl=0.2;wpu=0.8;wsl=0.4;wsu=0.6wp=[wpl,wpu];ws=[wsl,wsu];rp=1;rs=20;[N,wc]=buttord(wp,ws,rp,rs);[B,A]=butter(N,wc,'stop');w=0:0.001:pi;[H,w]=freqz(B,A,w);H1=20*log10(abs(H));subplot(2,1,1)plot(w/pi,H1),grid on;xlabel('\omega/\pi'),ylabel('|H(e^i^\omega)|')subplot(2,1,2)plot(w/pi,angle(H)/pi);xlabel('\omega/\pi'),ylabel('\phi(\omega)/\pi') %% 切比雪夫低通wp=0.2;ws=0.5;rp=1;rs=40;[N,wpo]=cheb1ord(wp,ws,rp,rs);[B,A]=cheby1(N,rp,wpo);w=0:0.001:pi;[H,w]=freqz(B,A,w);H1=20*log10(abs(H));subplot(2,1,1)plot(w/pi,H1),grid on;xlabel('\omega/\pi'),ylabel('|H(e^i^\omega)|')subplot(2,1,2)plot(w/pi,angle(H)/pi);xlabel('\omega/\pi'),ylabel('\phi(\omega)/\pi')%% 切比雪夫高通wp=0.7;ws=0.5;rp=1;rs=40;[N,wpo]=cheb1ord(wp,ws,rp,rs);[B,A]=cheby1(N,rp,wpo,'high');w=0:0.001:pi;[H,w]=freqz(B,A,w);H1=20*log10(abs(H));subplot(2,1,1)plot(w/pi,H1),grid on;xlabel('\omega/\pi'),ylabel('|H(e^i^\omega)|')subplot(2,1,2)plot(w/pi,angle(H)/pi);xlabel('\omega/\pi'),ylabel('\phi(\omega)/\pi')%% 切比雪夫带通wpl=0.4;wpu=0.6;wsl=0.2;wsu=0.8wp=[wpl,wpu];ws=[wsl,wsu];rp=1;rs=20;[N,wpo]=cheb1ord(wp,ws,rp,rs);[B,A]=cheby1(N,rp,wpo);w=0:0.001:pi;[H,w]=freqz(B,A,w);H1=20*log10(abs(H));subplot(2,1,1)plot(w/pi,H1),grid on;xlabel('\omega/\pi'),ylabel('|H(e^i^\omega)|')subplot(2,1,2)plot(w/pi,angle(H)/pi);xlabel('\omega/\pi'),ylabel('\phi(\omega)/\pi')%% 切比雪夫带阻wpl=0.2;wpu=0.8;wsl=0.4;wsu=0.6wp=[wpl,wpu];ws=[wsl,wsu];rp=1;rs=20;[N,wpo]=cheb1ord(wp,ws,rp,rs);[B,A]=cheby1(N,rp,wpo,'stop');w=0:0.001:pi;[H,w]=freqz(B,A,w);H1=20*log10(abs(H));subplot(2,1,1)plot(w/pi,H1),grid on;xlabel('\omega/\pi'),ylabel('|H(e^i^\omega)|')subplot(2,1,2)plot(w/pi,angle(H)/pi);xlabel('\omega/\pi'),ylabel('\phi(\omega)/\pi')5实验结果及分析（1）巴特沃斯低通W=0.5πi时，H=-0.75dB，w=0.35π时，H=-10dB，满足要求。

《数字信号处理》第三版，高西全、丁玉美，实验程序清单：实验0实验内容：1、实验用Matlab工具箱函数简介熟悉以下函数的功能、格式（1）abs （2）angle （3）conv （4）filter（5）freqz （6）impz （7）fft （8）ifft（9）plot （10）stem （11）subplot （12）figure2、常用序列的产生及其频谱分析（1）单位脉冲序列及其频谱n=0:50; %定义序列的长度是50x=[1,zeros(1,50)]; %注意：MATLAB中数组下标从1开始%x(1)=1;close all;subplot(3,1,1);stem(x);title('单位冲击信号序列');k=-25:25;X=x*(exp(-j*pi/25)).^(n'*k);magX=abs(X); %绘制x(n)的幅度谱subplot(3,1,2);stem(magX);title('单位冲击信号的幅度谱'); angX=angle(X); %绘制x(n)的相位谱subplot(3,1,3);stem(angX) ; title ('单位冲击信号的相位谱')（2）矩形序列及其频谱n=1:50x=sign(sign(10-n)+1);close all;subplot(3,1,1);stem(x);title(‘矩形序列’);k=-25:25;X=x*(exp(-j*pi/25)).^(n’*k);magX=abs(X); %绘制x(n)的幅度谱subplot(3,1,2);stem(magX);title(‘矩形序列的幅度谱’);angX=angle(X); %绘制x(n)的相位谱sub plot(3,1,3);stem(angX) ; title (‘矩形序列的相位谱’)(3)特定冲击串及其频谱%h2(n)= δ(n)+2.5δ(n-1)+2.5δ(n-2)+δ(n-3)n=1:50; %定义序列的长度是50x=zeros(1,50); %注意：MATLAB中数组下标从1开始x(1)=1;x(2)=2.5;x(3)=2.5;x(4)=1;close all;subplot(3,1,1);stem(x);title(‘特定冲击串’);k=-25:25;X=x*(exp(-j*pi/12.5)).^(n’*k);magX=abs(X); %绘制x(n)的幅度谱subplot(3,1,2);stem(magX);title(‘特定冲击串的幅度谱’);angX=angle(X); %绘制x(n)的相位谱subplot(3,1,3);stem(angX) ; title (‘特定冲击串的相位谱’)（4）采样信号序列及其频谱%x(n)=Ae-anT sin(w0nT)u(nT) （0<=n<=50）;%A=444.128;a=50*sqrt(2.0)*pi; fs=1kHz(T=0.001);w0=50*sqrt(2.0)*pi n=0:50; %定义序列的长度是50A=444.128; %设置信号有关的参数a=50*sqrt(2.0)*pi;T=0.001; %采样率，fs=1kHzw0=50*sqrt(2.0)*pi;x=A*exp(-a*n*T).*sin(w0*n*T); %pi是MATLAB定义的π，信号乘可采用“.*”close all %清除已经绘制的x(n)图形subplot(3,1,1);stem(x); %绘制x(n)的图形title(‘理想采样信号序列’);k=-25:25;W=(pi/12.5)*k;X=x*(exp(-j*pi/12.5)).^(n’*k);magX=abs(X); %绘制x(n)的幅度谱subplot(3,1,2);stem(magX);title(‘理想采样信号序列的幅度谱’);angX=angle(X); %绘制x(n)的相位谱subplot(3,1,3);stem(angX) ; title (‘理想采样信号序列的相位谱’)单位冲击信号的相位谱矩形序列的相位谱特定冲击串特定冲击串的幅度谱特定冲击串的相位谱理想采样信号序列理想采样信号序列的相位谱实验一 系统响应及系统稳定性%====内容1：调用filter解差分方程，由系统对u(n)的响应判断稳定性==== close all;clear allA=[1,-0.9];B=[0.05,0.05]; %系统差分方程系数向量B和Ax1n=[1 1 1 1 1 1 1 1 zeros(1,50)]; %产生信号x1(n)=R8(n)x2n=ones(1,128); %产生信号x2(n)=u(n)hn=impz(B,A,58); %求系统单位脉冲响应h(n)subplot(3,1,1);stem(hn);title('(a) 系统单位脉冲响应h(n)');y1n=filter(B,A,x1n); %求系统对x1(n)的响应y1(n)subplot(3,1,2);stem(y1n);title('(b) 系统对R8(n)的响应y1(n)');y2n=filter(B,A,x2n); %求系统对x2(n)的响应y2(n)subplot(3,1,3);%y='y2(n)';stem(y2n);title('(c) 系统对u(n)的响应y2(n)');box on%===内容2：调用conv函数计算卷积=====x1n=[1 1 1 1 1 1 1 1 ]; %产生信号x1(n)=R8(n)h1n=[ones(1,10) zeros(1,10)];h2n=[1 2.5 2.5 1 zeros(1,10)];y21n=conv(h1n,x1n);y22n=conv(h2n,x1n);figure(2)subplot(2,2,1);stem(h1n); %调用函数stem绘图title('(d) 系统单位脉冲响应h1(n)');box onsubplot(2,2,2);stem(y21n);title('(e) h1(n)与R8(n)的卷积y21(n)');box onsubplot(2,2,3);stem(h2n);title('(f) 系统单位脉冲响应h2(n)');subplot(2,2,4);stem(y22n);title('(g) h2(n)与R8(n)的卷积y22(n)');%====内容3：谐振器分析=======un=ones(1,256); %产生信号u(n)n=0:255;xsin=sin(0.014*n)+sin(0.4*n); %产生正弦信号A=[1,-1.8237,0.9801];B=[1/100.49,0,-1/100.49]; %系统差分方程系数向量B和A y31n=filter(B,A,un); %谐振器对u(n)的响应y31(n)y32n=filter(B,A,xsin); %谐振器对u(n)的响应y31(n)figure(3)subplot(2,1,1);stem(y31n);title('(h) 谐振器对u(n)的响应y31(n)'); subplot(2,1,2);stem(y32n);title('(i) 谐振器对正弦信号的响应y32(n)');(a) 系统单位脉冲响应h(n)(b) 系统对R8(n)的响应y1(n)(f) 系统单位脉冲响应h2(n)(g) h2(n)与R8(n)的卷积y22(n)(h) 谐振器对u(n)的响应y31(n)(i) 谐振器对正弦信号的响应y32(n)实验二时域采样与频域采样1时域采样理论的验证程序清单% 时域采样理论验证程序exp2a.mTp=64/1000; %观察时间Tp=64微秒%产生M长采样序列x(n)% Fs=1000;T=1/Fs;Fs=1000;T=1/Fs;M=Tp*Fs;n=0:M-1;A=444.128;alph=pi*50*2^0.5;omega=pi*50*2^0.5;xnt=A*exp(-alph*n*T).*sin(omega*n*T);Xk= fft(xnt,M); %M点FFT[xnt)]yn='xa(nT)';subplot(3,2,1);stem(xnt);title('(a) Fs=1000Hz');k=0:M-1;fk=k/Tp;subplot(3,2,2);plot(fk,abs(Xk));title('(b) FT[xa(nT)],Fs=1000Hz'); xlabel('f(Hz)');ylabel('幅度');axis([0,Fs,0,1.2*max(abs(Xk))])%================================% Fs=300Hz和Fs=200Hz的程序与上面Fs=1000Hz完全相同。

实验四、信号的频谱分析班级：学号：姓名：成绩：1实验目的（1）熟悉DFS和DFT的定义及主要性质，深刻理解DTFT、ZT、DFT和DFS之间的关系以及DFT的物理意义，掌握序列DFT的计算、循环卷积的计算。

（2）深刻理解频域采样的概念，掌握频域采样定理。

（3）了解减少DFT运算量的基本途径，理解FFT的基本概念，掌握时域抽取基2-FFT 算法和频域抽取基2-FFT算法，以及IDFT的快速算法。

了解实序列的FFT算法。

（4）熟悉循环卷积与线性卷积的关系，熟练掌握利用DFT(FFT)计算序列线性卷积的条件和方法，以及利用DFT(FFT)对连续时间信号进行频谱分析。

2 实验内容（1）设计计算机程序，产生序列并计算序列的FFT和IFFT，绘制其幅频特性和相频特性曲线；（2）模拟产生离散系统的输入序列和单位脉冲响应，利用FFT和IFFT算法计算系统的输出响应，分析FFT的计算长度对系统输出响应的影响；（3）模拟产生连续时间信号，选取适当的采样频率对其采样，并用FFT算法计算其频谱，分析信号的观测时间长度、FFT的计算长度对信号频谱计算结果的影响。

3实验步骤（1）设计程序求出序列x（n）= n；0≤n≤5的8点fft，绘制幅频相频特性曲线；（2）给定一个系统的输入序列x(n)=[1,1,1,1,1] h(n)=[1,1,1,1];用fft以及ifft算法求出y(n);改变L的长度，观察y的不同；（3）产生模拟信号f=sin(t)+cos(t);采用不同的ts进行采样之后进行fft变换观察F的不同，再采用不同的L来进行fft变换观察F的不同。

4 程序设计%%%ifft and fftx=[0,1,2,3,4,5];N=8;X=fft(x,N);x=ifft(X,N);figure(1)subplot(2,1,1)n=0:1:7;stem(n,abs(x)),xlabel('n'),ylabel('|x(n)|');subplot(2,1,2)stem(n,angle(x)),xlabel('n'),ylabel('\phi[x(n)]');figure(2)subplot(2,1,1)n=0:1:7;stem(n,abs(X)),xlabel('k'),ylabel('|X(k)|');subplot(2,1,2)stem(n,angle(X)/pi),xlabel('k'),ylabel('\phi[X(k)]/\pi');%%%利用FFT和IFFT算法计算系统的输出响应h=[1,1,1,1];x=[1,1,1,1,1];for j=-1:1:2L=8-j;y=ifft(fft(h,L).*fft(x,L));i=0:1:L-1figure(3)subplot(4,1,j+2)stem(i,y);end%%%采样n=0:1:7f=sin(n*0.25*pi)+cos(n*0.25*pi)F=fft(f,8);figure(4)subplot(2,1,1)stem(n,abs(F))subplot(2,1,2)stem(n,angle(F))5实验结果及分析（1）这是x(n)的幅频、相频图。

DSP上机报告及发展综述电子工程学院020915陈步华02091478目录实验一 VISUAL DSP++的使用入门--------------------2 实验二用SIMULATOR模拟数字信号处理--------------8 实验三信号数据采集与谱分析----------------------18 实验四数据采集与滤波处理------------------------26 综述 DSP技术的发展与应用-----------------------29实验一 VISUAL DSP++的使用入门一、实验目的1、熟悉VISUAL DSP++的开发环境。

针对ADSP－21065L SHARC DSP，利用几个用C、C++和汇编语言写成的简单例子来描述VISUAL DSP＋十编程环境和调试器（debugger）的主要特征和功能。

2、对于运行在其它类型SHARC处理器的程序只需对其链接描述文件（．LDF）做一些小的变化，用于ADSP－21065L硬件仿真。

二、实验内容实验一：启动Visual DSP++，建立一个用C源代码的工程（Project），同时用调试器来评估用C语言所编写代码的性能；实验二：创立一个新的工程，修改源码来调用一个汇编（asm）程序，重新编译工程，用调试器来评估用汇编语言所写程序的性能；实验三：利用调试器的绘图（plot）功能来图形显示一个卷积算法中的多个数据的波形；实验四：利用调试器的性能统计功能（Statistical profile来检查练习三中卷积算法的效率。

利用所收集到的性能统计数据就能看出算法中最耗时的地方。

三、实验步骤及结果实验一：1、进入 Visual DSP＋＋，显示Visual DSP++的集成开发和调试环境窗口。

选择菜单中的Session\New Session\SHARK\ADSP-21065L SHARK processing Simulator.此过程为将要编译运行的程序建立了一个Session.2、选择菜单File 中Open 打开Project\E:\float\unit_1\dot_product_c \dotprodc．dpj。

实验一：信号的表示一、实验目的：1、了解MATLAB 程序设计语言的基本特点，熟悉MATLAB软件运行环境。

2、掌握各种信号的建模方式。

3、掌握各种信号的图形表示方法。

4、掌握变量等有关概念，具备初步的将一般数学模型转化为对应的计算机模型并进行处理的能力二、实验设备：PC机MATLAB7.0软件三、实验内容学习使用MATLAB7.0软件。

学习信号的图形表示方法，掌握各种信号的建模方式。

实现单位采样序列()nδ、单位阶跃序列()R n、三角波、u n、矩形序列()N方波、锯齿波、Sinc函数。

四、参考实例：常用的MATLAB绘图语句有figure、plot、subplot、stem等，图形修饰语具有title、axis、text等。

（1）figure语句figure有两种用法。

当只有一句figure命令时，程序会创建一个新的图形窗口，并返回一个整数型的窗口编号。

当采用figure(n)时，表示将第n个图形窗口作为当前的图形窗口，将其显示在所有窗口的最前面。

如果该图形窗口不存在，则新建一个窗口，并赋以编号n。

（2）plot语句线形绘图函数。

用法为plot(x,y,’s’)。

参数x为横轴变量，y为纵轴变量，s用以控制图形的基本特征如颜色、粗细等，通常可以省略，常用方法如表1-1所示。

表1-1 plot命令的参数及其含义参数含义参数含义参数含义y 黄色 . 点 - 实线m 紫色 o 圆 : 虚线c 青色 x 打叉 -. 点划线r 红色 + 加号 -- 破折线向上三角形g 绿色 * 星号 ^b 蓝色 s 正方形 < 向左三角形向右三角形w 白色 d 菱形 >向下三角形 p 五角星形k 黑色 v• 功能： 序列左右翻转 • 调用格式：Y = FLIPLR(X) • % X = 1 2 3 翻转后 3 2 1 • 4 5 6 6 5 4 • ★ CUMSUM 、SUM • 功能： 计算序列累加 •调用格式：Y = CUMSUM(X) % 向量X 元素累加，记录每一次的累加结果,而SUM 只记录最后的结果五、实验报告（1）实现单位采样序列()n δ、单位阶跃序列()u n 、矩形序列()NR n ，并用图形显示。

数字信号处理上机实验报告14020710021 张吉凯第一次上机实验一：设给定模拟信号()1000t a x t e -=，t 的单位是ms 。

(1) 利用MATLAB 绘制出其时域波形和频谱图（傅里叶变换），估计其等效带宽（忽略谱分量降低到峰值的3%以下的频谱）。

(2) 用两个不同的采样频率对给定的()a x t 进行采样。

○1()()15000s a f x t x n =以样本秒采样得到。

()()11j x n X e ω画出及其频谱。

○2()()11000s a f x t x n =以样本秒采样得到。

()()11j x n X e ω画出及其频谱。

比较两种采样率下的信号频谱，并解释。

（1）MATLAB 程序：N=10; Fs=5; Ts=1/Fs;n=[-N:Ts:N];xn=exp(-abs(n)); w=-4*pi:0.01:4*pi;X=xn*exp(-j*(n'*w));subplot(211)plot(n,xn);title('x_a(t)时域波形');xlabel('t/ms');ylabel('x_a(t)');axis([-10, 10, 0, 1]);subplot(212);plot(w/pi,abs(X));title('x_a(t)频谱图');xlabel('\omega/\pi');ylabel('X_a(e^(j\omega))'); ind = find(X >=0.03*max(X))*0.01;eband = (max(ind) -min(ind));fprintf('等效带宽为%fKHZ\n',eband);运行结果：等效带宽为12.110000KHZ（2）MATLAB程序：N=10;omega=-3*pi:0.01:3*pi;%Fs=5000Fs=5;Ts=1/Fs;n=-N:Ts:N;xn=exp(-abs(n));X=xn*exp(-j*(n'*omega));subplot(2,2,1);stem(n,xn);grid on;axis([-10, 10, 0, 1.25]); title('时域波形(f_s=5000)');xlabel('n');ylabel('x_1(n)');subplot(2,2,2);plot(omega/pi,abs(X));title('频谱图(f_s=5000)');xlabel('\omega/\pi');ylabel('X_1(f)');grid on;%Fs=1000Fs=1;Ts=1/Fs;n=-N:Ts:N;xn=exp(-abs(n));X=xn*exp(-j*(n'*omega));subplot(2,2,3);stem(n,xn);grid on;axis([-10, 10, 0, 1.25]); title('时域波形(f_s=1000)');xlabel('n');ylabel('x_2(n)');grid on; subplot(2,2,4); plot(omega/pi,abs(X)); title('频谱图(f_s=1000)'); xlabel('\omega/\pi'); ylabel('X_2(f)'); grid on;运行结果：实验二：给定一指数型衰减信号()()0cos 2at x t e f t π-=，采样率1s f T=，T 为采样周期。

实验六、FIR数字滤波器设计及其网络结构班级：学号：姓名：成绩：1实验目的（1）熟悉线性相位FIR数字滤波器的时域特点、频域特点和零极点分布；（2）掌握线性相位FIR数字滤波器的窗函数设计法和频率采样设计法；（3）了解IIR数字滤波器和FIR数字滤波器的优缺点及其适用场合。

2 实验内容（1）设计计算机程序.根据滤波器的主要技术指标设计线性相位FIR数字低通、高通、带通和带阻滤波器；（2）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；（3）画出线性相位FIR数字滤波器的网络结构信号流图。

3实验步骤（1）设计相应的四种滤波器的MATLAB程序；（2）画出幅频相频特性曲线；（3）画出信号流图。

4 程序设计%% FIR低通f=[0.2,0.35];m=[1,0];Rp=1;Rs=40;dat1=(10^(Rp/20)-1)/(10^(Rp/20)+1);dat2=10^(-Rs/20);rip=[dat1,dat2];[M,f0,m0,w]=remezord(f,m,rip);M=M+2;hn=remez(M,f0,m0,w);w=0:0.001:pixn=[0:length(hn)-1];H=hn*exp(-j*xn'*w);figuresubplot(2,1,1)plot(w/pi,20*log10(abs(H)));gridon;xlabel('\omega/\pi'),ylabel('|H(e^j^w)|/dB')subplot(2,1,2)plot(w/pi,angle(H)/pi);xlabel('\omega/\pi'),ylabel('\phi(\omega)/\pi')%% FIR高通f=[0.7,0.9];m=[0,1];Rp=1;Rs=60;dat1=(10^(Rp/20)-1)/(10^(Rp/20)+1);dat2=10^(-Rs/20);rip=[dat2,dat1];[M,f0,m0,w]=remezord(f,m,rip);hn=remez(M,f0,m0,w);w=0:0.001:pixn=[0:length(hn)-1];H=hn*exp(-j*xn'*w);figuresubplot(2,1,1)plot(w/pi,20*log10(abs(H)));gridon;xlabel('\omega/\pi'),ylabel('|H(e^j^w)|/dB')subplot(2,1,2)plot(w/pi,angle(H)/pi);xlabel('\omega/\pi'),ylabel('\phi(\omega)/\pi')%% FIR带通f=[0.2,0.35,0.65,0.8];m=[0,1,0];Rp=1;Rs=60;dat1=(10^(Rp/20)-1)/(10^(Rp/20)+1);dat2=10^(-Rs/20);rip=[dat2,dat1,dat2];[M,f0,m0,w]=remezord(f,m,rip);M=M+3hn=remez(M,f0,m0,w);w=0:0.001:pixn=[0:length(hn)-1];H=hn*exp(-j*xn'*w);figuresubplot(2,1,1)plot(w/pi,20*log10(abs(H)));gridon;xlabel('\omega/\pi'),ylabel('|H(e^j^w)|/dB')subplot(2,1,2)plot(w/pi,angle(H)/pi);xlabel('\omega/\pi'),ylabel('\phi(\omega)/\pi')%% FIR带阻f=[0.2,0.35,0.65,0.8];m=[1,0,1];Rp=1;Rs=60;dat1=(10^(Rp/20)-1)/(10^(Rp/20)+1);dat2=10^(-Rs/20);rip=[dat1,dat2,dat1];[M,f0,m0,w]=remezord(f,m,rip);hn=remez(M,f0,m0,w);w=0:0.001:pixn=[0:length(hn)-1];H=hn*exp(-j*xn'*w);figuresubplot(2,1,1)plot(w/pi,20*log10(abs(H)));gridon;xlabel('\omega/\pi'),ylabel('|H(e^j^w)|/dB')subplot(2,1,2)plot(w/pi,angle(H)/pi);xlabel('\omega/\pi'),ylabel('\phi(\omega)/\pi') 5实验结果及分析（1）FIR低通滤波器自动得到的M值不满足要求.故我们将M加上2 在w=0.2π时.H=-0.5dB；w=0.35π时.H=-41dB。

数字信号处理上机实验报告14020710021 张吉凯第一次上机实验一：设给定模拟信号()1000t a x t e -=，t 的单位是ms 。

(1) 利用MATLAB 绘制出其时域波形和频谱图（傅里叶变换），估计其等效带宽（忽略谱分量降低到峰值的3%以下的频谱）。

(2) 用两个不同的采样频率对给定的()a x t 进行采样。

○1()()15000s a f x t x n =以样本秒采样得到。

()()11j x n X e ω画出及其频谱。

○2()()11000s a f x t x n =以样本秒采样得到。

()()11j x n X e ω画出及其频谱。

比较两种采样率下的信号频谱，并解释。

（1）MATLAB 程序：N=10; Fs=5; T s=1/Fs;n=[-N:T s:N];xn=exp(-abs(n)); w=-4*pi:0.01:4*pi; X=xn*exp(-j*(n'*w)); subplot(211) plot(n,xn);title('x_a(t)时域波形');xlabel('t/ms');ylabel('x_a(t)'); axis([-10, 10, 0, 1]); subplot(212);plot(w/pi,abs(X)); title('x_a(t)频谱图');xlabel('\omega/\pi');ylabel('X_a(e^(j\omega))');ind = find(X >=0.03*max(X))*0.01; eband = (max(ind) -min(ind)); fprintf('等效带宽为%fKHZ\n',eband); 运行结果：等效带宽为12.110000KHZ（2）MATLAB程序：N=10;omega=-3*pi:0.01:3*pi;%Fs=5000Fs=5;T s=1/Fs;n=-N:T s:N;xn=exp(-abs(n));X=xn*exp(-j*(n'*omega));subplot(2,2,1);stem(n,xn);grid on;axis([-10, 10, 0, 1.25]); title('时域波形(f_s=5000)');xlabel('n');ylabel('x_1(n)');subplot(2,2,2);plot(omega/pi,abs(X));title('频谱图(f_s=5000)');xlabel('\omega/\pi');ylabel('X_1(f)');grid on;%Fs=1000Fs=1;T s=1/Fs;n=-N:T s:N;xn=exp(-abs(n));X=xn*exp(-j*(n'*omega));subplot(2,2,3);stem(n,xn);grid on;axis([-10, 10, 0, 1.25]); title('时域波形(f_s=1000)');xlabel('n');ylabel('x_2(n)');grid on;subplot(2,2,4);plot(omega/pi,abs(X));title('频谱图(f_s=1000)');xlabel('\omega/\pi');ylabel('X_2(f)');grid on;运行结果：实验二：给定一指数型衰减信号()()0cos 2at x t e f t π-=，采样率1s f T=，T 为采样周期。

实验一1-1、a=[-2 0 1 -1 3];b=[1 2 0 -1];c=conv(a,b);M=length(c)-1;n=0:1:M;stem(n,c);xlabel('n');ylabel('幅度');title('离散卷积’);1-2、N=41;a=[0.8 -0.44 0.36 0.22]; b=[1 0.7 -0.45 -0.6];x=[1 zeros(1,N-1)];k=0:1:N-1;y=filter(a,b,x);stem(k,y)xlabel('n');ylabel('幅度'); title('差分方程');1-3、k=256;num=[0.8 -0.44 0.36 0.02];den=[1 0.7 -0.45 -0.6];w=0:pi/k:pi;h=freqz(num,den,w);subplot(2,2,1);plot(w/pi,real(h));gridtitle('实部');xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度'); subplot(2,2,2);plot(w/pi,imag(h));gridtitle('虚部');xlabel('\omega/\pi');ylabel('Amplitude'); subplot(2,2,3);plot(w/pi,abs(h));gridtitle('幅度谱');xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅值'); subplot(2,2,4);plot(w/pi,angle(h));gridtitle('相位谱');xlabel('\omega/\pi');ylabel('弧度');实验二2-1、N=16;n=0:1:15;p=8;q=4;a=0.1;f=0.0625;xa=exp(-((n-p).^2)./q);figure(1)stem(n, xa,'.');title('xa(n)序列')xlabel('n')ylabel('xa(n)')grid on[H, w] = freqz(xa, 1, [], 'whole', 1); Hamplitude = abs(H);Hphase = angle(H);Hphase = unwrap(Hphase);figure(2)subplot(2, 1, 1)plot(w, Hamplitude)title('幅频响应')xlabel('w/(2*pi)')ylabel('|H(exp(jw))|') grid onsubplot(2, 1, 2)plot(w, Hphase)title('相频响应')xlabel('w/(2*pi)')ylabel('fai(H(exp(jw)))') grid on2-2、n=0:1:15;a=0.1;f1=0.0625;f2=0.04375;f3=0.05625;xb1=exp(-a*n).*sin(2*pi*f1*n);figuresubplot(3,2,1)stem(n, xb1,'.');title('f=0.0625的时域特性')xlabel('n')ylabel('xb1(n)')grid on[H, w] = freqz(xb1, 1, [], 'whole', 1); Hamplitude = abs(H);subplot(3,2,2)plot(w, Hamplitude)title('f=0.0625的幅频响应')xlabel('w/(2*pi)')ylabel('|H(exp(jw))|')grid onxb2=exp(-a*n).*sin(2*pi*f2*n);subplot(3,2,3)stem(n, xb2,'.');title('f=0.04375的时域特性')xlabel('n')ylabel('xb2(n)')grid on[H, w] = freqz(xb2, 1, [], 'whole', 1); Hamplitude = abs(H);subplot(3,2,4)plot(w, Hamplitude)title('f=0.04375的幅频响应')xlabel('w/(2*pi)')ylabel('|H(exp(jw))|')grid onxb3=exp(-a*n).*sin(2*pi*f3*n);subplot(3,2,5)stem(n, xb3,'.');title('f=0.05625的时域特性')xlabel('n')ylabel('xb3(n)')grid on[H, w] = freqz(xb3, 1, [], 'whole', 1); Hamplitude = abs(H);subplot(3,2,6)plot(w, Hamplitude)title('f=0.05625的幅频响应')xlabel('w/(2*pi)')ylabel('|H(exp(jw))|')grid on2-3、n1=0:1:3;xc1=n1+1;n2=4:7;xc2=8-n2;xc=[xc1,xc2];n =[n1,n2];figurestem(n,xc);xlabel('n'); ylabel('xc');title('三角序列');n1=0:1:3;xd1=4-n1;n2=4:7;xd2=n2-3;xd=[xd1,xd2];n =[n1,n2];figurestem(n,xd);xlabel('n'); ylabel('xd');title('反三角序列');N = 16;[H1,w1] = freqz(xc,1, 256, 'whole', 1); Hamplitude1 = abs(H1);figureplot(2*w1, Hamplitude1)title('xc幅频响应')xlabel('w/pi')ylabel('|H(exp(jw))|')grid on[H2,w2] = freqz(xd,1, 256, 'whole', 1); Hamplitude2 = abs(H2);figureplot(2*w2, Hamplitude2)title('xd幅频响应')xlabel('w/pi')ylabel('|H(exp(jw))|')grid on[H3, w3] = freqz(xc, 1, N, 'whole', 1); Hamplitude3 = abs(H3);figuresubplot(2, 1, 1)h3 = stem(2*w3, Hamplitude3, '*');title('xc幅频响应进行N点FFT’);xlabel('n')ylabel('|H(exp(jw))|')grid on[H4, w4] = freqz(xd, 1, N, 'whole', 1); Hamplitude4 = abs(H4);subplot(2, 1, 2)h4 = stem(2*w4, Hamplitude4, '*');title('xd幅频响应进行N点FFT');xlabel('n')ylabel('|H(exp(jw))|')grid on2-4、N = 128;f1 = 1/16;n = 0:N-1;xn = sin(2*pi*0.125.*n)+ cos(2*pi*(0.125+f1).*n); figurestem(n,xn);figuresubplot(2,1,1),plot(n,abs(fft(xn)));title('f =1/16 幅频响应');f2 = 1/64;xn = sin(2*pi*0.125.*n)+ cos(2*pi*(0.125+f2).*n); subplot(2,1,2),plot(n,abs(fft(xn)));title('f =1/64 幅频响应');2-5、N=16;n=0:1:15;p=8;q=2;a=0.1;f=0.0625;xa=exp(-((n-p).^2)./q);xb=exp(-a*n).*sin(2*pi*f*n);%线性卷积x=conv(xa,xb);XDft= fft(x, 32);XDftR = abs(XDft);XDftPhase = angle(XDft);XDftPhase = unwrap(XDftPhase);figure(1);stem(x,'.');title('x(n)序列');xlabel('n')ylabel('x(n)')grid onfigure(2)subplot(2, 1, 1)stem(XDftR, '.');title('X(k)的幅度’);xlabel('k')ylabel('|X(k)|')grid onsubplot(2, 1, 2)stem(XDftPhase, '.');title('X(k)的相角')xlabel('k')ylabel('fai((X(k)))')grid on%圆周卷积XDft161 = fft(xa, N);XDft16R1 = abs(XDft161);XDft16Phase1 = angle(XDft161);XDft16Phase1 = unwrap(XDft16Phase1); XDft162 = fft(xb, N);XDft16R2 = abs(XDft162);XDft16Phase2 = angle(XDft162);XDft16Phase2 = unwrap(XDft16Phase2); XDft16=XDft161.*XDft162;XDft16R=XDft16R1.*XDft16R2;XDft16Phase=XDft16Phase2 +XDft16Phase1 ; x = ifft(XDft16, N);figure(3)stem(x,'.')title('x(n)序列')xlabel('n')ylabel('x(n)')grid onfigure(4)subplot(2, 1, 1)t= 0 : 1 : N - 1;stem(t, XDft16R, '.');title('X(k)的幅度')xlabel('k')ylabel('|X(k)|')grid onsubplot(2, 1, 2)stem(t,XDft16Phase, '.');title('X(k)的相角')xlabel('k')ylabel('fai((X(k)))')grid on2-6、xe=rand(1,512);n1=0:1:3;xc1=n1+1;n2=4:7;xc2=8-n2;xc=[xc1,xc2];%重叠相加法yn=zeros(1,519);for j=0:7xj=xe(64*j+1:64*(j+1));xak=fft(xj,71);xck=fft(xc,71);yn1=ifft(xak.*xck);temp=zeros(1,519);temp(64*j+1:64*j+71)=yn1; yn=yn+temp;end;n=0:518;figure(1)subplot(2,1,1);plot(n,yn);xlabel('n');ylabel('y(n)');title('xc(n)与xe(n)的线性卷积的时域波形-重叠相加法'); subplot(2,1,2);plot(n,abs(fft(yn)));xlabel('k');ylabel('Y(k)');axis([0,600,0,300]);title('xc(n)Óëxe(n)的线性卷积的幅频特性-重叠相加法'); %重叠保留法k=1:7;xe1=k-k;xe_1=[xe1,xe];yn_1=zeros(1,519);for j=0:7xj_1=xe_1(64*j+1:64*j+71);xak_1=fft(xj_1);xck_1=fft(xc,71);yn1_1=ifft(xak_1.*xck_1);temp_1=zeros(1,519);temp_1(64*j+1:64*j+64)=yn1_1(8:71);yn_1=yn_1+temp_1;end;n=0:518;figure(2)subplot(2,1,1);plot(n,yn_1);xlabel('n');ylabel('y(n)');title(' xc(n)的线性卷积的时域波形-重叠保留法'); subplot(2,1,2);plot(n,abs(fft(yn_1)));xlabel('k');ylabel('Y(k)');axis([0,600,0,300]);title('xc(n)Óëxe(n)的线性卷积的幅频特性-重叠保留法');实验三3-1、Wp=0.3;Ws=0.2;Rp=0.8;Rs=20;[N,Wpo]=cheb1ord(Wp,Ws,Rp,Rs);[Bz,Az]=cheby1(N,Rp,Wpo,'high');w=0:0.1:pi;[H,w1]=freqz(Bz,Az,w);H=20*log10(abs(H));plot(w/pi,H),grid onxlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|/dB') title('Chebyshev高通滤波器');3-2、Wp=0.2;Ws=0.3;Rp=1;Rs=25;[N,Wc]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs);[Bs,As]=butter(N,Wc,'s');[Bz,Az]=impinvar(Bs,As);w=0:0.1:pi;[H,w1]=freqz(Bz,Az,w);H=20*log10(abs(H));subplot(211);plot(w/pi,H),grid onxlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|/dB') title('脉冲响应不变法')[N,Wc]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs);[Bz,Az]=butter(N,Wc);w=0:0.1:pi;[H,w1]=freqz(Bz,Az,w);H=20*log10(abs(H));subplot(212);plot(w/pi,H),grid onxlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|/dB') title('双线性变换法')3-3、Wp=1.2/8;Ws=2/8;Rp=0.5;Rs=40;[N,Wpo]=cheb1ord(Wp,Ws,Rp,Rs);[Bz,Az]=cheby1(N,Rp,Wpo);w=0:0.1:pi;[H,w1]=freqz(Bz,Az,w);H=20*log10(abs(H));subplot(311);plot(w/pi,H),grid onxlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|/dB') title('切比雪夫')[N,Wc]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs);[Bz,Az]=butter(N,Wc);w=0:0.1:pi;[H,w1]=freqz(Bz,Az,w);H=20*log10(abs(H));subplot(312);plot(w/pi,H),grid onxlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|/dB') title('巴特沃斯')[N,Wpo]=ellipord(Wp,Ws,Rp,Rs);[Bz,Az]=ellip(N,Rp,Rs,Wpo);w=0:0.1:pi;[H,w1]=freqz(Bz,Az,w);H=20*log10(abs(H));subplot(313);plot(w/pi,H),grid ontitle('椭圆')xlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|/dB')3-4、Wp1=2/15;Wpu=0.2;Ws1=0.1;Wsu=0.4;Rp=3;Rs=20;Wp=[Wp1,Wpu];Ws=[Ws1,Wsu];[N,Wc]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs);[Bz,Az]=butter(N,Wc);w=0:0.1:pi;[H,w1]=freqz(Bz,Az,w);H=20*log10(abs(H));plot(w/pi,H),grid onxlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|/dB') title('双线性变换法Butterworth型数字带通滤波器')。

第十章 上机实验数字信号处理是一门理论和实际密切结合的课程，为深入掌握课程内容，最好在学习理论的同时，做习题和上机实验。

上机实验不仅可以帮助读者深入的理解和消化基本理论，而且能锻炼初学者的独立解决问题的能力。

本章在第二版的基础上编写了六个实验，前五个实验属基础理论实验，第六个属应用综合实验。

实验一 系统响应及系统稳定性。

实验二 时域采样与频域采样。

实验三 用FFT 对信号作频谱分析。

实验四 IIR 数字滤波器设计及软件实现。

实验五 FIR 数字滤波器设计与软件实现实验六 应用实验——数字信号处理在双音多频拨号系统中的应用任课教师根据教学进度，安排学生上机进行实验。

建议自学的读者在学习完第一章后作实验一；在学习完第三、四章后作实验二和实验三；实验四IIR 数字滤波器设计及软件实现在。

学习完第六章进行；实验五在学习完第七章后进行。

实验六综合实验在学习完第七章或者再后些进行；实验六为综合实验，在学习完本课程后再进行。

10.1 实验一: 系统响应及系统稳定性1.实验目的（1）掌握 求系统响应的方法。

（2）掌握时域离散系统的时域特性。

（3）分析、观察及检验系统的稳定性。

2.实验原理与方法在时域中，描写系统特性的方法是差分方程和单位脉冲响应，在频域可以用系统函数描述系统特性。

已知输入信号可以由差分方程、单位脉冲响应或系统函数求出系统对于该输入信号的响应，本实验仅在时域求解。

在计算机上适合用递推法求差分方程的解，最简单的方法是采用MA TLAB 语言的工具箱函数filter 函数。

也可以用MATLAB 语言的工具箱函数conv 函数计算输入信号和系统的单位脉冲响应的线性卷积，求出系统的响应。

系统的时域特性指的是系统的线性时不变性质、因果性和稳定性。

重点分析实验系统的稳定性，包括观察系统的暂态响应和稳定响应。

系统的稳定性是指对任意有界的输入信号，系统都能得到有界的系统响应。

或者系统的单位脉冲响应满足绝对可和的条件。

实验三、信号的频域与Z域分析班级：学号：姓名：成绩：1实验目的（1）理解序列离散傅里叶变换（DTFT）的定义，熟悉序列DTFT的计算及其主要性质；（2）掌握Z变换的计算和主要性质，熟悉Z变换的收敛域及其与序列特性的关系，以及Z变换与DTFT的关系；（3）掌握时域离散线性时不变系统的频域分析方法，深刻理解系统的频率响应。

了解系统的稳态响应和暂态响应、相位延迟和群延迟等概念；（4）掌握时域离散线性时不变系统的z域分析方法，深刻理解离散系统的系统函数及其零极点分布，熟悉零极点分布与系统的因果性和稳定性关系、零极点分布对系统频率特性的影响、差分方程的Z变换解法等；2 实验内容（1）设计计算机程序，产生序列并计算序列的DTFT，绘制其幅频特性和相频特性曲线；（2）根据系统的单位脉冲响应和差分方程，计算系统的频率响应，绘制系统频率响应的幅频特性和相频特性曲线；（3）根据系统的单位脉冲响应和差分方程，计算系统的系统函数、零极点分布；改变系统的零极点分布，观察系统频率响应的变化。

3实验步骤（1）设计有限长序列Rn；计算序列的DTFT，绘制幅频特性和相频特性曲线（2）改变系统的系统函数的零点分布，绘制系统改变前和改变后的频率响应的幅频特性和相频特性曲线4 程序设计x=[1,1,1,1];nx=[0:3];%x(n)=R(n)w=linspace*pi,*pi,100000);%取100000个点X=x*exp(-j*nx'*w);%DTFTfigure(1);subplot(3,2,1),plot(w/pi,abs(X));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|X(e^j^\omega)|') subplot(3,2,2),plot(w/pi,angle(X));xlabel('\omega/\pi');ylabel('\phi(\omega)/\pi') %差分方程求解a=[1,];b=[1];[H,w]=freqz(b,a,'whole');subplot(3,2,3),plot(w/pi,abs(H));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|X(e^j^\omega)|') subplot(3,2,4),plot(w/pi,angle(H));xlabel('\omega/\pi');ylabel('\phi(\omega)/\pi') %零极点分布a=[1,,];%分母b1=[1,];b2=[1,];%分子[F,w]=freqz(b1,a,'whole');figure(2);subplot(2,2,1),zplane(b1,a);%零极点分布图subplot(2,2,3),plot(w/pi,abs(F));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|X(e^j^\omega)|') subplot(2,2,4),plot(w/pi,angle(F));xlabel('\omega/\pi');ylabel('\phi(\omega)/\pi') figure(3);%改变零极点分布，观察频率响应变化[F,w]=freqz(b2,a,'whole');subplot(2,2,1),zplane(b2,a);subplot(2,2,3),plot(w/pi,abs(F));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|X(e^j^\omega)|') subplot(2,2,4),plot(w/pi,angle(F));xlabel('\omega/\pi');ylabel('\phi(\omega)/\pi')5实验结果及分析零点改变前系统频率响应：零点改变后系统频率响应：分析：通过图像可以明显看出改变系统的零点可以改变谷深和谷底位置，改变极点可以改变峰值的位置和峰的尖锐程度6总结通过本次实验深刻理解离散信号与系统的时域性质和分析方法，熟练掌握利用MATLAB 工具时域分析离散信号和系统的方法。

实验一、信号的采样clc,clear;dt=0.001;tf=6;t=0:dt:tf;xa=sqrt(t)+cos(t);T=0.5;n=0:tf/T;x=sqrt(n*T)+cos(n*T);figure(1)subplot(2,1,1)plot(t,xa),grid on ;title('original image')subplot(2,1,2)stem(n*T,x),grid on ,title('digital image')实验二、信号与系统的时域分析差分方程为)()2()1()(21n bx n y a n y a n y +----=，其中8.01-=a ，64.02=a ，866.0=b 。

系统单位脉冲响应)(n ha1=-0.8;a2=0.64;b=0.866;ys=0;xn=[1,zeros(1,49)];B=1;A=[1,a1,a2];xi=filtic(B,A,ys);yn=filter(B,A,xn,xi);n=0:length(yn)-1;subplot(1,1,1);stem(n,yn,'.')title('(a)');xlabel('n');ylabel('y(n)')输入x(n)=cos(n)T=0.1;z=cos(n*T);zn=conv(yn,z); figure(2);n1=1:99;stem(n1,zn,'.')实验三、系统的频域和Z域分析程序代码（画出dtft的幅度和频率谱）clc,clear;n=0:1:7;x=(0.9*exp(j*pi/3)).^n;w=0:pi/200:pi;X=x*exp(-j).^(n'*w);realX=real(X);imagX=imag(X);angX=angle(X);magX=abs(X);subplot(2,2,1);plot(w/pi,magX);grid xlabel('frequency in pi unit');title('magnitude part');subplot(2,2,2);plot(w/pi,realX);grid xlabel('frequency in pi unit');title('real part');subplot(2,2,3);plot(w/pi,imagX);grid xlabel('frequency in pi unit');title('imaginary part');subplot(2,2,4);plot(w/pi,angX);grid xlabel('frequency in pi unit');title('angel part');clc,clear;a=[1,-0.5,0.06];b=[1,1,0];m=0:length(b)-1;l=0:length(a)-1;w=0:pi/500:pi;num=b*exp(-j*m'*w);den=a*exp(-j*l'*w);H=num./den;magH=abs(H);angH=angle(H);H1=freqz(b,a,w);magH1=abs(H1);angH1=angle(H1);subplot(2,2,2);plot(w/pi,angH);grid;xlabel('w(frequency in pi units)');ylabel('Ïàλrad/w');subplot(2,2,1);plot(w/pi,magH);grid;xlabel('w(frequency in pi units)');ylabel('·ù¶È|H|');subplot(2,2,3);plot(w/pi,magH1);grid;xlabel('w(frequency in pi units)');ylabel('·ù¶È|H1|');subplot(2,2,4);plot(w/pi,angH);grid;xlabel('w(frequency in pi units)');ylabel('Ïàλrad/w');axis([0,1,-0.8,0]); figure(2);zplane(b,a);实验四、信号的频谱分析程序代码clc,clear;n=0:7;k=0:7;N=8;w=n*(2*pi)/8;x=(0.9*exp(j*pi/3)).^n;X1=[x zeros(1,8)];X2=[X1 zeros(1,16)];XK=x*exp(-j*k'*w);k1=0:15;n1=0:15;w1=n1*(2*pi)/16;XK1=X1*exp(-j*k1'*w1);k2=0:31;n2=0:31;w2=n2*(2*pi)/16;XK2=X2*exp(-j*k2'*w2);w3=0:pi/200:2*pi;X=x*exp(-j*n'*w3);magX=abs(X);angX=angle(X);magXK=abs(XK);angXK=angle(XK);magXK1=abs(XK1);angXK1=angle(XK1);magXK2=abs(XK2);angXK2=angle(XK2);subplot(4,2,1);plot(w3/pi,magX);xlabel('w/pi');ylabel('·ù¶È|X|');grid on;subplot(4,2,2);plot(w3/pi,angX);xlabel('w/pi');ylabel('Ïàλrad/pi'); subplot(4,2,3);stem(n,magXK);xlabel('K');ylabel('·ù¶È|XK|');subplot(4,2,4);stem(n,magXK);xlabel('K');ylabel('Ïàλrad/pi'); subplot(4,2,5);stem(n1,magXK1);xlabel('K1');ylabel('·ù¶È|XK1|'); subplot(4,2,6);stem(n1,magXK1);xlabel('K1');ylabel('Ïàλrad/pi'); subplot(4,2,7);stem(n2,magXK2);xlabel('K2');ylabel('·ù¶È|XK2|'); subplot(4,2,8);stem(n2,magXK2);xlabel('K2');ylabel('Ïàλrad/pi');实验五、IIR数字滤波器设计IIR汉宁窗低通高通低通巴特沃斯通带截止频率wp=0.2pi 通带最大衰减R=1dB阻带截止频率wp=0.35pi 阻带最大衰减R=10dBclc,clear;Wp=0.2;Ws=0.35;Rp=1;Rs=100;[N,Wc]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs);[Bz,Az]=butter(N,Wc)w=0:0.1:pi;[H,w1]=freqz(Bz,Az,w);;ang=angle(H);H=20*log10(abs(H))subplot(4,2,1); plot(w/pi,H) ;gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|/dB');title('µÍͨÂ˲¨Æ÷')subplot(4,2,2);plot(w/pi,ang);gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('Phase/dB')[Bz1,Az1]=butter(N,Wc,'high')w=0:0.1:pi;[H1,w2]=freqz(Bz1,Az1,w);ang1=angle(H1);H1=20*log10(abs(H1))subplot(4,2,3); plot(w/pi,H1) ;gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|/dB');title('¸ßͨÂ˲¨Æ÷')subplot(4,2,4);plot(w/pi,ang1);gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('Phase/dB')Wp1=[0.2 0.8];Ws1=[0.35 0.65];[N2,Wc1]=buttord(Wp1,Ws1,Rp,Rs);[Bz2,Az2]=butter(N2,Wc1,'stop')w=0:0.1:pi;[H2,w3]=freqz(Bz2,Az2,w);ang2=angle(H2);H2=20*log10(abs(H2))subplot(4,2,5); plot(w/pi,H2) ;gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|/dB');title('´ø×èÂ˲¨Æ÷')subplot(4,2,6);plot(w/pi,ang2);gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('Phase/dB')Wp1=[0.2 0.8];Ws1=[0.35 0.65];[N2,Wc1]=buttord(Wp1,Ws1,Rp,Rs);[Bz3,Az3]=butter(N2,Wc1)w=0:0.1:pi;[H3,w4]=freqz(Bz3,Az3,w);ang3=angle(H3);H3=20*log10(abs(H3))subplot(4,2,7); plot(w/pi,H3) ;gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|/dB');title('´øͨÂ˲¨Æ÷')subplot(4,2,8);plot(w/pi,ang3);gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('Phase/dB')切比雪夫1型通带截止频率wp=0.7pi 通带最大衰减R=1dB阻带截止频率wp=0.5pi 阻带最大衰减R=40dBclc,clear;Wp=0.7;Ws=0.5;Rp=1;Rs=40;[N,Wpo]=cheb1ord(Wp,Ws,Rp,Rs);[Bz,Az]=cheby1(N,Rp,Wpo)w=0:0.1:pi;[H,w1]=freqz(Bz,Az,w);ang=angle(H);H=20*log10(abs(H))subplot(4,2,1); plot(w/pi,H) ;gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|/dB');title('µÍͨÂ˲¨Æ÷')subplot(4,2,2);plot(w/pi,ang);gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('Phase/dB')[Bz1,Az1]=cheby1(N,Rp,Wpo,'high');w=0:0.1:pi;[H1,w2]=freqz(Bz1,Az1,w);ang1=angle(H1);H1=20*log10(abs(H1))subplot(4,2,3); plot(w/pi,H1) ;gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|/dB');title('¸ßͨÂ˲¨Æ÷')subplot(4,2,4);plot(w/pi,ang1);gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('Phase/dB')Wp1=[0.2 0.8];Ws1=[0.35 0.65];[N2,Wpo1]=cheb1ord(Wp1,Ws1,Rp,Rs);[Bz2,Az2]=cheby1(N2,Rp,Wpo1,'stop')w=0:0.1:pi;[H2,w3]=freqz(Bz2,Az2,w);ang2=angle(H2);H2=20*log10(abs(H2))subplot(4,2,5); plot(w/pi,H2) ;gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|/dB');title('´ø×èÂ˲¨Æ÷')subplot(4,2,6);plot(w/pi,ang2);gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('Phase/dB')Wp1=[0.2 0.8];Ws1=[0.35 0.65];[N2,Wpo1]=cheb1ord(Wp1,Ws1,Rp,Rs);[Bz3,Az3]=cheby1(N2,Rp,Wpo1)w=0:0.1:pi;[H3,w4]=freqz(Bz3,Az3,w);ang3=angle(H3);H3=20*log10(abs(H3))subplot(4,2,7); plot(w/pi,H3) ;gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|/dB');title('´øͨÂ˲¨Æ÷')subplot(4,2,8);plot(w/pi,ang3);gridon ;xlabel('\omega/\pi');ylabel('Phase/dB')实验六、FIR数字滤波器设计FIR汉宁窗低通高通低通% 采用Hamming窗设计一个带阻FIR滤波器阻带：0~0.5pi，阻带最小衰减Rs=40dB；通带：0.5~pi，通带最大衰减：Rp=1dB。