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综合课程设计基于Matlab的自适应均衡器设计

综合课程设计基于Matlab的自适应均衡器设计
综合课程设计基于Matlab的自适应均衡器设计

电子信息系

综合课程设计

基于Matlab的自适应均衡器设计

专业名称通信工程

班级学号

学生姓名

指导教师

设计时间2010.12.20~2011.1.7

课程设计任务书

专业:学号:学生姓名(签名):

设计题目:基于Matlab的自适应均衡器设计

一、设计实验条件

实验室,Matlab软件

二、设计任务及要求

1. 课题要求系统学习时域均衡原理,掌握理论知识;

2. 首先进行时域均衡原理和算法设计,再在所用的仿真软件Matlab上对

设计进行仿真分析,最后写实验报告;

3. 对整个系统设计进行回顾,总结心得。

三、设计报告的内容

1.设计题目与设计任务(设计任务书)

2.前言(绪论)(设计的目的、意义等)

3.设计主体(各部分设计内容、分析、结论等)

4.结束语(设计的收获、体会等)

5.参考资料

四、设计时间与安排

1、设计时间:3周

2、设计时间安排:

熟悉实验设备、收集资料: 4天

设计图纸、实验、计算、程序编写调试: 7天

编写课程设计报告: 3天

答辩: 1天

基于Matlab的自适应均衡器设计

一、设计目的及意义:

通过本学期通信原理课程的学习,主要对数字信号系统的通信原理、传输机制等有了系统深入的了解。而实践性的课程设计能够起到提高综合运用能力,加强理论知识的学习,提高实验技术,启发创造新思想的效果。

此次课程设计是自适应均衡器设计。我们按照查找资料、软件选择、系统设计、仿真实现、结果优化这一流程进行。不仅使我们进一步巩固了课程知识,也提高了我们分析问题、解决问题的能力。

二、设计主体:

1 、设计原理

数字信号经过这样的信道传输以后,由于受到了信道的非理想特性的影响,在接收端就会产生码间干扰(ISI),使系统误码率上升,严重情况下使系统无法继续正常工作。理论和实践证明,在接收系统中插入一种滤波器,可以校正和补偿系统特性,减少码间干扰的影响。这种起补偿作用的滤波器称为均衡器。

时域均衡是利用均衡器产生的时间波形去直接校正已畸变的波形,使包括均衡器在内的整个系统的冲击响应满无码间串扰条件。频域均衡是从校正系统频率特性出发,使包括均衡器的基带系统的总特性满足无失真传输条件;频域均衡在信道特性不变,且在传输低速数据时是适用的。而时域均衡可以根据信道特性的变化进行调整,能够有效地减小码间串扰,故在高速数据传输中得以广泛应用。

图1数字基带传输系统

在实际中,当数字基带传输系统(如图1)的特性

()()ω

ω

ω

ω

R

T

G

C

G

H)

(

)

(=不

满足奈奎斯特第一准则时,就会产生有码间串扰的响应波形。现在我们来证明:

如果在接收滤波器和抽样判决之间插入一个称之为横向滤波器的可调滤波器,其冲激响应为

∑∞

-∞

=-=

n S

n

T nT t C t h )

()(δ

其中,

ω

ωπ

ωπ

πd e nT

H T T C s S

S

T jn T T i

S

S

S

n ?∑-+=

)

(2

n

C 完全依赖于H(ω),那么,理论上就可消除抽样时刻上的码间串扰。

由 上式可以看出,这里的()t h T 是图2所示网络的单位冲激响应。该网络是有无限多的按横向排列的迟延单元

s

T 和抽头加权系数

n

C 组成的,因此成为横向滤波

器。它的功能是利用它产生的无限多个响应波形之和,将接收滤波器输出端抽样时刻上有码间串扰的响应波形变换成抽样时刻上无码间串扰的响应波形。由于很想滤波器的均衡原理是建立在响应波形上的,故把这种均衡成为时域均衡。

图2横向滤波器

不难看出,横向滤波器的特性将取决于各抽头系数n

C 。如果

n

C 是可调整的,

则图3所示的滤波器是通用的;特别是当

n

C 可自动调整时,则它能够适应信道特

性的变化,可以动态校正系统的事件响应。

图3有限长横向滤波器及其输入和输出波形

理论上,无限长的横向滤波器可以完全消除抽样时刻上的码间串扰,但实际中是不可能实现的。因为,不仅均衡器的长度受限制,并且系数

n

C 的调整准确度

也受到限制。如果n

C 的调整准确度可不到保证,即使增加长度也不不会获得显著

的效果。因此,有必要进一步讨论有限长横向滤波器的抽头增益调整问题。

设一个具有2N+1个抽头的横向滤波器,如图3(a )所示,其单位冲激响应为()t e ,则有

∑-=-=

N

N

i S

i

iT t C t e )

()(δ

有设它的输入为)(t x ,

)

(t x 是被均衡的对象,并设它没有附加噪声,如图3(b )

所示,则均衡后输出波形()t y 为

∑-=-=

*=N

N

i S

i

iT t x C t e t x t y )

()()()(

在抽样时刻

S

kT t = (设系统无延时时)上,有

∑-=-=

N

N

i i

k i k x

C y

上式说明,均衡器在第k 个抽样时刻上的样值k

y 将有2N+1个

i

C 与

i

k x -乘积之

和来决定。显然,其中除0

y 以外的所有

k

y 都属于波形失真引起的码间串扰。当输

入波形

)

(t x 给定,及各种可能的

i

k x -确定是,通过调整i

C 使指定的k

y 等于零时容易

办到的,但同时要求所有的k

y (除k=0外)都等于零却是一件很难的事。这也说

明,利用有限长的横向滤波器减小码间串扰是可能的,但完全消除是不可能的。为了反映这些失真的大小,我们可采用最小均方和迫零算法准则来衡量。本实验采用最小均方误差算法(LMS )。

LMS (Least Mean Square )算法最早由Widrow 于1960年建立。采用最小均方算法的均衡器比迫零算法均衡器要稳定一些,它所采用的准则是使均衡器的期望输出值和实际输出值之间的均方误差(MSE)最小化的准则。由Wiener 滤波理论可知,滤波器的最优抽头系数矢量可表示为

xd

xx opt r R W 1

-=

式中xx R 是输入信号矢量()n x 的互相关函数,()n x r xd 是输入信号矢量与期望信号矢量()n d 的互相关函数。直接求解式此式的运算量非常大,尤其当滤波器的抽头系数个数比较多时。

考虑如图4所示的自适应FIR 滤波器:

)

(n y 1

-z 1

-z 1

-z

1

-z

)

1(-n y )

(~n x ∑

)

(1n w )

(2n w )

(2n w L -)

(1n w L -?

?

?

?

?

)

1(--L n y )

(0n w …

图4 自适应FIR 滤波器

()()()()()n X W n d n y n d n e H -=-=

表示滤波器在n 时刻的误差,并定义均方误差

()

()

[

]

()()??

????-==?

22

n x W n d E n e E n J H de

为代价函数。

由梯度的定义可以得出,代价函数相对于滤波器抽头系数矢量w 梯度为

()()(){}

n e k n x E n J k *--=?2

()()()[]{}

1,...1,0,2-=*---=M k n x W n d k n x E H ,

定义梯度矢量为

()()()()[]T

M def

n J n J n J n J 110,....,,-???=?

以及输入矢量和抽头系数矢量:()()()()[]T

M n x n x n x n x 1.....1+--=

()()()()[]T

M n w n w n w n w 110.....-=

则此式可以写作以下矢量形式:

()()()()[]{}

n w X n d n x E n J H -*-=?2

()n w R r xx xd 22+-= 最广泛使用的自适应算法形式为“下降算法”:

()()()()n v n n w n w μ+-=1

式中()n w 是第n 步迭代的系数矢量,()n μ是第n 步迭代的更新步长,而v(n)是第n 步迭代的更新方向矢量。

最常用的下降法为梯度下降法,又称最陡下降法。在这种算法里,更新方向矢量v(n)取作第n-1 次迭代的代价函数J (n-1)的负梯度,即最陡下降法的统一形式为

()()()()12

1

1-?-

-=n J n n w n w μ 系数2

1

为了使得到的更新公式更加简单

可得抽头系数矢量的更新公式为

()()()()()11--+-=n w R r n n w n w xx xd μ

从上式中可以看出,滤波器抽头系数矢量的更新迭代与xd r 和xx R 有关,而实际的信号处理过程中,xd r 和xx R 都不是能够先验知道的,因此通常用梯度的估计值

()1-?∧

n J 来代替()1-?n J .

()()()()()()[]

n w n x n x n d n x n J H

-*-=?∧

2

可得

()()()()()()()()[]

n w n x n X n d n x n n w n w H

-*+-=μ1

()()()()n x n e n n w *+-=μ1 其中()()()n y n d n e -=为滤波器输出与期望信号的误差函数。上式就是LMS 算法抽头系数的更新公式,容易验证。()()n J n J ??∧

是的无偏估计,

通过上面的讨论可以总结出LMS 算法的具体步骤如下: 步骤l :初始化抽头系数矢量()[]0,....0,0==n n w T

步骤2 :当n=n+1时

计算滤波器输出()()n x w n y H =, 计算误差函数()()()n y n d n e -=,

更新滤波器抽头系数矢量()()()()(),1n x n e n n w n w *+-=μ 关于上面的LMS 算法有以下几点注释:

注释l :若取()=n μ常数,则称为基本LMS 算法。 注释2 :若取()()()

,02,0(,>∈+=

ββμ),其中a n x n x a

n H 则的到归一化LMS 算法。

注释3 :在功率归一化算法中,取

()()()可由的方差表示其中,,2

2

n x n a

n x x

σσμ=

()()n e n x

x

22

21+-=λσσ递推计算,这里

)1,0(∈λ为遗忘因子,由0

M

2

确定,而M 是滤波器阶数. 注释4 :当期望信号未知时,步骤2中的d(n)可直接用判决器的实际输出()n d ∧

代替。

本实验中选取滤波器阶数order=63,调整步长u=0.02,均为经验值。 2 、Matlab 仿真过程 1.定义一个随机信道

c=0.4; x1=c*rand(); x2=c*rand();

x3=c*rand();%信道参数

isi=[1,x1,x2,x3];

snr=10; %AWGN信道信噪比

2.定义滤波器各参数

order=63; %滤波器阶数

len=1000; %训练序列长度

u=0.02; %调整步长

M=(order-1)/2;

N=len+length(isi)-1;

e=zeros(1,N);

error=e;

y=zeros(1,N); %FIR滤波器输出

3.信道均衡过程

for i=1:100

x=sign(rand(1,len)-0.5);%采用PN码作为训练序列

noise=randn(1,N)/10.^(snr/10);%AWGN

y=conv(isi,x)+noise;%输出

wk=zeros(1,order);%横向滤波器系数

for n=order:N-M+1 %LMS算法

y1=y(n+M-1:-1:n-M-1);

d1=wk*y1';

e(n)=x(n)-d1;

wk=wk+u*e(n)*y1;

e(n)=10*log10(abs(e(n)));

endq

error=error+e;

end

4.得到横向滤波器系数

wk

输出结果:wk =

Columns 1 through 9

-0.0058 0.0297 0.0283 0.0247 -0.0147 -0.0118 0.0385 -0.0348 0.0095

Columns 10 through 18

0.0422 0.0321 0.0236 0.0126 -0.0068 -0.0310 0.0094 0.0207 -0.0136

Columns 19 through 27

0.0354 0.0016 -0.0281 0.0181 0.0014 0.0073 -0.0104 0.0038 0.0422

Columns 28 through 36

0.0149 0.0396 0.0150 0.9751 -0.2937 -0.2446 0.1236 0.0825 -0.0315

Columns 37 through 45

-0.0098 -0.0055 0.0035 -0.0426 -0.0316 0.0045 0.0007 -0.0574 0.0115

Columns 46 through 54

0.0346 -0.0578 0.0389 -0.0503 -0.0110 0.0133 0.0500 -0.0114 -0.0143

Columns 55 through 63

-0.0055 -0.0214 0.0119 0.0058 -0.0181 -0.0184 -0.0392 0.0115 -0.0272

5.计算自适应均衡器误差收敛性

error=error(order:N-M+1)/100;%误差值

t=1:length(error);

plot(t,error);

title('误差收敛曲线');

ylabel('误差dB');

xlabel('n');

0200400

6008001000

-12

-10

-8

-6

-4-2

误差收敛曲线

误差d B

n

图5误差收敛曲线

6. 随机信号通过理想均衡信道

M = 4;

msg = randint(1500,1,M); %产生一个1500 x 1 在[0,M-1]区域内的随机整数序列

modmsg = qammod(msg ,M); %进行qam 调制的映射 trainlen = 500; %定义训练序列的帧长

chan = [.986; .845; .237; .123+.31i]; %定义信道参量 filtmsg = filter(chan ,1,modmsg); % 模拟信道变化 eq1 = lineareq(8, lms(0.01));%生成均衡器对象 eq1.SigConst = qammod([0:M-1],M); % 设置星座图

[symbolest ,yd] = equalize(eq1,filtmsg ,modmsg(1:trainlen));

h = scatterplot(filtmsg ,1,trainlen ,'bx'); hold on; %以蓝星画出未经过均衡的信号

scatterplot(symbolest ,1,trainlen ,'g.',h); %在原图的基础上以绿色画出经过均衡后的信号

scatterplot(eq1.SigConst ,1,0,'k*',h); %在原图的基础上以黄色标出理想星座图

legend('Filtered signal','Equalized signal', 'Ideal signal constellation'); hold off; % 计算误码率

demodmsg_noeq = qamdemod(filtmsg ,M); %解调未均衡的码字 demodmsg = qamdemod(yd ,M); %解调已均衡的码字

[nnoeq ,rnoeq] = symerr(demodmsg_noeq(trainlen+1:end),...对比未均衡信号和样本信号的误码和误码率

msg(trainlen+1:end));

[neq ,req] = symerr(demodmsg(trainlen+1:end),...

msg(trainlen+1:end)); %对比均衡信号和样本信号的误码和误码率 disp('Symbol error rates with and without equalizer:') disp([req rnoeq])

-2-1

012

-2.5

-2-1.5-1-0.500.51

1.52

2.5Q u a d r a t u r e

In-Phase

Scatter plot

Filtered signal Equalized signal

Ideal signal constellation

图6信号星座图

输出结果: Symbol error rates with and without equalizer:

0 0.3230

3、实验结果分析

输入信号通过参数可调的数字滤波器后产生输出信号,将其与期望相应进行比较,形成误差信号,并以此通过LMS算法对滤波器参数进行逐步调整,最终使误差均方值最小,并得到自适应均衡器各阶参数。随机信号通过理想信道均衡器可完全消除码间串扰。

三、实验心得

通过分析课题和动手实践,培养了对抽象的实际问题进行逻辑抽象,以确定输入输出及其关系进而进行分析的能力。了解并掌握正确运用Matlab各种函数在数字信号处理中的作用。做课程设计同时也是对课本知识的巩固和加强。由于我主要负责系统的设计和仿真,在对课题理解和整体设计中对课本知识有了更深一步的了解。通过在图书馆细心地查找,也寻找到了很多有关书籍文献,对我们的设计有很大帮助,从中再一次证明了书籍永远是我们生命的源泉,增强了我们的自学能力。

生活就是这样,汗水预示着结果也见证了收获。劳动是人类生存生活永恒不变的话题。通过实习,我才真正领略到“艰苦奋斗”这一词的真正含义。我想说,设计确实有些辛苦,但苦中也有乐,在如今单一的理论学习中,很少有机会能有实践的机会,但我们可以,而且设计也是一个团队的任务,一起的工作可以让我们有说有笑,相互帮助,配合默契,多少人间欢乐在这里洒下,大学里一年的相处还赶不上这十来天的合作,我感觉我和同学们之间的距离更加近了;我想说,确实很累,但当我们看到自己所做的成果时,心中也不免产生兴奋;正所谓“三百六十行,行行出状元”。我们同样可以为社会作出我们应该做的一切,这有什么不好?我们不断的反问自己。也许有人不喜欢这类的工作,也许有人认为设计的工作有些枯燥,但我们认为无论干什么,只要人生活的有意义就可。社会需要我们,我们也可以为社会而工作。

这次课程设计终于顺利完成了,在设计中遇到了很多专业知识问题,最后在老师的辛勤指导下,终于游逆而解。同时,在老师的身上我们学也到很多实用的知识,在次我们表示感谢!同时,对给过我帮助的所有同学和邱新芸老师再次表示衷心的感谢。

四、参考资料

[1]樊昌信,曹丽娜.通信原理[M].北京:国防工业出版社,2009.

[2].数字信号处理实验指导书[M].:,2009.

matlab课程设计题目

课题一: 连续时间信号和系统时域分析及MATLAB实现 课题要求: 深入研究连续时间信号和系统时域分析的理论知识。利用MATLAB强大的图形处理功能、符号运算功能以及数值计算功能,实现连续时间信号和系统时域分析的仿真波形。 课题内容: 一、用MATLAB实现常用连续时间信号的时域波形(通过改变参数,分析其时域特性)。 1、单位阶跃信号, 2、单位冲激信号, 3、正弦信号, 4、实指数信号, 5、虚指数信号, 6、复指数信号。 二、用MATLAB实现信号的时域运算 1、相加, 2、相乘, 3、数乘, 4、微分, 5、积分 三、用MATLAB实现信号的时域变换(参数变化,分析波形变化) 1、反转, 2、使移(超时,延时), 3、展缩, 4、倒相, 5、综合变化 四、用MATLAB实现信号简单的时域分解 1、信号的交直流分解, 2、信号的奇偶分解 五、用MATLAB实现连续时间系统的卷积积分的仿真波形 给出几个典型例子,对每个例子,要求画出对应波形。 六、用MATLAB实现连续时间系统的冲激响应、阶跃响应的仿真波形。 给出几个典型例子,四种调用格式。 七、利用MATLAB实现连续时间系统对正弦信号、实指数信号的零状态响应的仿真波形。 给出几个典型例子,要求可以改变激励的参数,分析波形的变化。 课题二: 离散时间信号和系统时域分析及MATLAB实现。 课题要求: 深入研究离散时间信号和系统时域分析的理论知识。利用MATLAB强大的图

形处理功能、符号运算功能以及数值计算功能,实现离散时间信号和系统时域分析的仿真波形。 课题内容: 一、用MATLAB绘制常用信号的时域波形(通过改变参数分析其时域特性) 1、单位序列, 2、单位阶跃序列, 3、正弦序列, 4、离散时间实指数序列, 5、离散时间虚指数序列, 6、离散时间复指数序列。 二、用MATLAB实现信号的时域运算 1、相加, 2、相乘, 3、数乘。 三、用MATLAB实现信号的时域变换(参数变化,分析波形的变化) 1、反转, 2、时移(超时,延时), 3、展缩, 4、倒相。 四、用MATLAB实现离散时间系统卷积和仿真波形 给出几个典型例子,对每个例子要求画出e(k),h(k),e(i),h(i),h(-i),Rzs(k)波形。 五、用MATLAB实现离散时间系统的单位响应,阶跃响应的仿真波形 给出几个典型例子,四中调用格式。 六、用MATLAB实现离散时间系统对实指数序列信号的零状态响应的仿真波形 给出几个典型例子,要求可以改变激励的参数,分析波形的变化。 课题三: 连续时间信号傅里叶级数分析及MATLAB实现。 课题要求: 深入研究连续时间信号傅里叶级数分析的理论知识,利用MATLAB强大的图形处理功能,符号运算功能以及数值计算功能,实现连续时间周期信号频域分析的仿真波形。 课题内容: 一、用MATLAB实现周期信号的傅里叶级数分解与综合 以周期矩形波信号为例,绘出包含不同谐波次数的合成波形,观察合成波形与原矩形 波形之间的关系及吉布斯现象。

MATLAB课程设计报告

华东交通大学MATLAB程序设计报告书 课题名称:基于MATLAB的粒子群优化算法的实现 姓名: 学号:20160280800014 专业:控制科学与工程 2016年 11月 20日

基于MATLAB的粒子群优化算法的实现 一、课程选题目的 本次课程设计的课题为《基于MATLAB的粒子群优化算法的实现》,主要为学会运用MATLAB对实际算法编程,加深对粒子群优化算法的理解,并为今后熟练使用MA TLAB进行系统的分析仿真和设计奠定基础。数值计算分析可以帮助更深入地理解理论知识,并为将来使用MA TLAB进行各领域数值分析分析和实际应用打下基础。 此次课程主要是为了进一步熟悉对MATLAB软件的使用,以及学会利用MA TLAB对数值运算这种实际问题进行处理,将理论应用于实际,加深对它的理解。 二、粒子群优化算法原理 优化是科学研究、工程技术和经济管理等领域的重要研究工具。它所研究的问题是讨论在众多的方案中寻找最优方案。例如,工程设计中怎样选择设计参数,使设计方案既满足设计要求又能降低成本;资源分配中,怎样分配有限资源,使分配方案既能满足各方面的基本要求,又能获得好的经济效益。在人类活动的各个领域中,诸如此类,不胜枚举。优化这一技术,正是为这些问题的解决,提供理论基础和求解方法,它是一门应用广泛、实用性很强的科学。近十余年来,粒子群优化算法作为群体智能算法的一个重要分支得到了广泛深入的研究,在路径规划等许多领域都有应用。 2.1 粒子群优化算法的起源 粒子群优化(PSO)算法是由Kennedy和Eberhart于1995年用计算机模拟鸟群觅食这一简单的社会行为时,受到启发,简化之后而提出的。 设想这样一个场景:一群鸟随机的分布在一个区域中,在这个区域里只有一块食物。所有的鸟都不知道食物在哪里。但是他们知道当前的位置离食物还有多远。那么找到食物的最优策略是什么呢。最简单有效的方法就是追寻自己视野中目前离食物最近的鸟。如果把食物当作最优点,而把鸟离食物的距离当作函数的适应度,那么鸟寻觅食物的过程就可以当作一个函数寻优的过程。鱼群和鸟群的社会行为一直引起科学家的兴趣。他们以特殊的方式移动、同步,不会相互碰撞,整体行为看上去非常优美。生物学家CargiReynolds提出了一个非常有影响的鸟群聚集模型。在他的模拟模型boids中,每一个个体遵循:避免与邻域个体相冲撞、匹配邻域个体的速度、试图飞向感知到的鸟群中心这三条规则形成简单的非集中控制算法驱动鸟群的聚集,在一系列模拟实验中突现出了非常接近现实鸟群聚集行为的现象。该结果显示了在空中回旋的鸟组成轮廓清晰的群体,以及遇到障碍物时鸟群的分裂和再度汇合过程。由此受到启发,经过简化提出了粒子群优化算法。 2.2粒子群优化算法的原理 在粒子群优化算法中,每个优化问题的潜在解都是搜索空间中的一只鸟,称之为“粒子”。所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值,每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。优化开始时先初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解。在每一次迭代中,粒子通过跟踪两个极值来更新自己。第一个极值就是整个种群目前找到的最优解。这个极值是全局极值。另外也可以不用整个种群而只是用其中一部分作为粒子的邻居,那么在所有邻居中的极值就是局部极值。第二个极值是粒子本身所找到的最优解,称为个体极值。这是因为粒子仅仅通过跟踪全局极值或者局部极值来更新位置,不可能总是获得较好的解。这样在优化过程中,粒子在追随全局极值或局部极值的同时追随个体极值则圆满的解决了这个问题。这就是粒子群优化

MATLAB课程设计报告 基于MATLAB GUI 的滤波器设计软件

MATLAB课程设计报告 基于MATLAB GUI的“滤波器设计软件”设计

摘要 面对庞杂繁多的原始信号, 如何提取所需信号、抑制不需要的信号这就需要使用滤波器。滤波器的作用主要是选择所需频带的信号内容而抑制不需要的其他频带的信号内容。数字滤波器因其精度高、可靠性好、灵活性大等优点, 在语音信号处理、信号频谱估计、信号去噪、无线通信中的数字变频以及图像处理等工程实际应用中都很广泛。根据其冲击响应函数的时域特性可将数字滤波器分为IIR(有限长冲击响应)和FIR(无限长冲击响应)。作为强大的计算软件, MATLAB 提供了编写图形用户界面的功能。所谓图形用户界面, 简称为GUI, 是由各种图形对象, 如图形窗口菜单按钮、文本框等构建的用户界面。 MATALB 可以创建图形用户界面GUI ( GraphicalUser Interface) ,它是用户和计算机之间交流的工具。MATLAB 将所有GUl 支持的用户控件都集成在这个环境中并提供界面外观、属性和行为响应方式的设置方法,随着版本的提高,这种能力还会不断加强。而且具有强大的绘图功能,可以轻松的获得更高质量的曲线图。 关键词:MATLAB GUI IIR滤波器FIR滤波器

目录 1设计任务 (1) 2 MATLAB GUI的简介 (2) 3 滤波器设计原理 (3) 3.1滤波器概述 (3) 3.2 IIR数字滤波器 (4) 3.2.1 IIR数字滤波器设计原理 (4) 3.2.2 IIR滤波器设计思想 (5) 3.2.3 IIR滤波器设计编程实现 (6) 3.3 FIR数字滤波器 (8) 3.3.1 FIR数字滤波器设计原理 (8) 3.3.2 FIR滤波器设计思想 (9) 4 基于Matlab GUI的数字滤波器设计思路及实现 (12) 4. 1 GUI界面设计概述 (12) 4.2 “滤波器设计软件”设计所实现任务 (14) 4.3 基于Matlab GUI的数字滤波器设计实现 (16) 4.3.1 “滤波器设计软件”GUI界面设计 (16) 4.3.2 “滤波器设计软件”回调函数编写 (17) 4.3.3AutoChoose.m程序的编写 (22) 4.4 运行和结果显示 (28) 5 设计总结和心得 (33) 5.1 设计总结 (33) 5.2 设计心得 (34) Abstract (35) 参考文献 (36) 附录

MATLAB课设报告

课程设计任务书 学生姓名:董航专业班级:电信1006班 指导教师:阙大顺,李景松工作单位:信息工程学院 课程设计名称:Matlab应用课程设计 课程设计题目:Matlab运算与应用设计5 初始条件: 1.Matlab6.5以上版本软件; 2.课程设计辅导资料:“Matlab语言基础及使用入门”、“Matlab及在电子信息课程中的应 用”、线性代数及相关书籍等; 3.先修课程:高等数学、线性代数、电路、Matlab应用实践及信号处理类相关课程等。 要求完成的主要任务:(包括课程设计工作量及其技术要求,以及说明书撰写等具体要求) 1.课程设计内容:根据指导老师给定的7套题目,按规定选择其中1套完成; 2.本课程设计统一技术要求:研读辅导资料对应章节,对选定的设计题目进行理论分析, 针对具体设计部分的原理分析、建模、必要的推导和可行性分析,画出程序设计框图,编写程序代码(含注释),上机调试运行程序,记录实验结果(含计算结果和图表),并对实验结果进行分析和总结。具体设计要求包括: ①初步了解Matlab、熟悉Matlab界面、进行简单操作; ②MATLAB的数值计算:创建矩阵矩阵运算、多项式运算、线性方程组、数值统计; ③基本绘图函数:plot, plot3, mesh, surf等,要求掌握以上绘图函数的用法、简单图形 标注、简单颜色设定等; ④使用文本编辑器编辑m文件,函数调用; ⑤能进行简单的信号处理Matlab编程; ⑥按要求参加课程设计实验演示和答辩等。 3.课程设计说明书按学校“课程设计工作规范”中的“统一书写格式”撰写,具体包括: ①目录; ②与设计题目相关的理论分析、归纳和总结; ③与设计内容相关的原理分析、建模、推导、可行性分析; ④程序设计框图、程序代码(含注释)、程序运行结果和图表、实验结果分析和总结; ⑤课程设计的心得体会(至少500字); ⑥参考文献(不少于5篇); ⑦其它必要内容等。 时间安排:1.5周(分散进行) 参考文献: [1](美)穆尔,高会生,刘童娜,李聪聪.MA TLAB实用教程(第二版) . 电子工业出版社,2010. [2]王正林,刘明.精通MATLAB(升级版) .电子工业出版社,2011. [3]陈杰. MA TLAB宝典(第3版) . 电子工业出版社,2011. [4]刘保柱,苏彦华,张宏林. MATLAB 7.0从入门到精通(修订版) . 人民邮电出版社,2010. 指导教师签名:年月日 系主任(或责任教师)签名:年月日

通信原理课程设计报告(基于Matlab)

2DPSK调制与解调系统的仿真 设计原理 (1) 2DPSK信号原理 1.1 2DPSK信号原理 2DPSK方式即是利用前后相邻码元的相对相位值去表示数字信息的一种方式。现假设用Φ表示本码元初相与前一码元初相之差,并规定:Φ=0表示0码,Φ=π表示1码。则数字信息序列与2DPSK信号的码元相位关系可举例表示如2PSK信号是用载波的不同相位直接去表示相应的数字信号而得出的,在接收端只能采用相干解调,它的时域波形图如图2.1所示。 图1.1 2DPSK信号 在这种绝对移相方式中,发送端是采用某一个相位作为基准,所以在系统接收端也必须采用相同的基准相位。如果基准相位发生变化,则在接收端回复的信号将与发送的数字信息完全相反。所以在实际过程中一般不采用绝对移相方式,而采用相对移相方式。定义为本码元初相与前一码元初相之差,假设: →数字信息“0”; →数字信息“1”。 则数字信息序列与2DPSK信号的码元相位关系可举例表示如下: 数字信息: 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 DPSK信号相位:0

或 : 1.2 2DPSK 信号的调制原理 一般来说,2DPSK 信号有两种调试方法,即模拟调制法和键控法。2DPSK 信号的的模拟调制法框图如图1.2.1所示,其中码变换的过程为将输入的单极性不归零码转换为双极性不归零码。 图1.2.1 模拟调制法 2DPSK 信号的的键控调制法框图如图1.2.2所示,其中码变换的过程为将输入的基带信号差分,即变为它的相对码。选相开关作用为当输入为数字信息“0” 时接相位0,当输入数字信息为“1”时接pi 。 图1.2.2 键控法调制原理图 1.3 2DPSK 信号的解调原理 2DPSK 信号最常用的解调方法有两种,一种是极性比较和码变换法,另一种是差分相干解调法。 码变换 相乘 载波 s(t) e o (t)

Matlab课程设计报告

自控系统仿真软件课程设计报告 MATLAB 设计题目:牛顿摆球 姓名: 学号: 院系: 班级:1203 指导教师: 2014年12月20日

一.课程设计目的 1、熟悉课程设计的基本流程; 2、掌握MATLAB语法结构及调试方法; 3、熟悉MATLAB函数调用,熟练二维画图; 4、掌握MATLAB语言在控制方面的运用; 5、学会用MATLAB进行基本仿真; 6、掌握MATLAB编程技巧,提高编程水平。 二.系统分析 1.题目的描述: (1)牛顿摆球原理描述 五个质量相同的球体由吊绳固定,彼此紧密排列。当摆动最右侧的球并在回摆时碰撞紧密排列的另外四个球,最左边的球将被弹出,并仅有最左边的球被弹出。当然此过程也是可逆的,当摆动最左侧的球撞击其它球时,最右侧的球会被弹出。当最右侧的两个球同时摆动并撞击其他球时,最左侧的两个球会被弹出。同理相反方向同样可行,并适用于更多的球。 为了更接近现实,在这里我将考虑重力及空气阻力的影响,摆球将不会永无止境的运动下去,由于外界因素的影响,摆球运动一段时间后将回归静止状态。(2)通过MATLAB动画程序制作软件,实现下述过程 当运行程序时,把最右边的小球拉到一定的高度放下,让其碰撞其余四个小球,仅让最左边的小球被弹出,当最左边小球回摆碰撞其它球时,最右边小球又被弹出,如此循环。由于是非理想条件下,摆球的摆动幅度会随摆动次数的增加越来越小,直到静止。 时间停顿两秒,把右边两小球一起拉到一定高度放下,让其碰撞其余三个球,同样仅让左边两球被弹出,当球回摆再次碰撞时,最右边两球又被同时弹出,如此循环,因为外界因素的影响,最终五个球都会静止下来。 (3)整个实验看似简单,但要在MATLAB上完成这样一个动画过程,还是需要下点功夫,克服困难的。经过自己的努力,终于实现了整个过程,这也是一种不小的收获。 2.设计要求: (1)能够实现有阻尼摆动,即摆幅随摆动次数增加越来越小,直到静止。(2)能够让摆球弧线摆动。 三.系统设计 1.系统设计过程 (1)通过函数axis建立坐标系 (2)在坐标系范围内通过函数line画各个支架 (3)通过函数title添加标题“动量守恒实验”、函数text添加标注“牛顿摆球” (4)通过函数line画出五个球,并设定其初始位置,颜色,大小,线条的擦拭方式

matlab课程设计拟定题目

第一类:单位转换 1.长度单位换算的设计与实现 2.面积单位换算的设计与实现 3.体积单位换算的设计与实现 4.容积单位换算的设计与实现 5.质量单位换算的设计与实现 6.时间单位换算的设计与实现 7.温度单位换算的设计与实现 7.压强单位换算的设计与实现 8.角度单位换算的设计与实现 8.功率单位换算的设计与实现 第二类:曲线绘制 1.直线的自动绘制和相关计算 2.椭圆的自动绘制和相关计算 3.双曲线的自动绘制和相关计算 4.抛物线的自动绘制和相关计算 5.心脏线的自动绘制和相关计算 6.渐开线的自动绘制和相关计算 7.滚圆线的自动绘制和相关计算 8.三叶玫瑰线的自动绘制和相关计算9.四叶玫瑰线的自动绘制和相关计 10.阿基米德螺线的自动绘制和相关计算第三类:曲面绘制 1.球面的自动绘制和相关计算 2.椭球面的自动绘制和相关计算 3.单叶双曲面的自动绘制和相关计算 4.双叶双曲面的自动绘制和相关计算 5.抛物面的自动绘制和相关计算 6.双曲抛物面的自动绘制和相关计算 7.双曲柱面的自动绘制和相关计算 8.椭圆柱面的自动绘制和相关计算 9.抛物柱面的自动绘制和相关计算 10.圆锥面的自动绘制和相关计算 第四类:线性回归 1.男士身高体重相关计算经验公式 2.女士身高体重相关计算经验公式 3.男士胖瘦等级的确定 4.女士胖瘦等级的确定 5.男士身高脚长相关计算经验公式 6.女士身高脚长相关计算经验公式 7.父子身高相关性研究 8.母子身高相关性研究 9.父女身高相关性研究 10.母女身高相关性研究 第五类:学习成绩 1.期末总评自动计算的设计与实现 2.成绩等级自动评定的设计与实现 3.成绩分段自动统计的设计与实现 4.成绩分布折线自动绘制的设计与实现 5.成绩自动统计分析的设计与实现 6.试卷分布自动分析的设计与实现 7.试卷难度自动分析的设计与实现 8.考试成绩名次自动生成的设计与实现

matlab课程设计报告书

《计算机仿真及应用》课程设计报告书 学号:08057102,08057127 班级:自动化081 姓名陈婷,万嘉

目录 一、设计思想 二、设计步骤 三、调试过程 四、结果分析 五、心得体会 六、参考文献

选题一、 考虑如下图所示的电机拖动控制系统模型,该系统有双输入,给定输入)(t R 和负载输入)(t M 。 1、 编制MATLAB 程序推导出该系统的传递函数矩阵。 2、 若常系数增益为:C 1=Ka =Km =1,Kr =3,C2=0.8,Kb =1.5,时间常数T 1=5, T 2=0.5,绘制该系统的根轨迹、求出闭环零极点,分析系统的稳定性。若)(t R 和)(t M 分别为单位阶跃输入,绘制出该系统的阶跃响应图。(要求C 1,Ka ,Km ,Kr ,C2,Kb , T 1,T 2所有参数都是可调的) 一.设计思想 题目分析: 系统为双输入单输出系统,采用分开计算,再叠加。 要求参数均为可调,而matlb 中不能计算未赋值的函数,那么我们可以把参数设置为可输入变量,运行期间根据要求赋值。 设计思路: 使用append 命令连接系统框图。 选择‘参数=input('inputanumber:')’实现参数可调。 采用的方案: 将结构框图每条支路稍作简化,建立各条支路连接关系构造函数,运行得出相应的传递函数。 在得出传递函数的基础上,使用相应的指令求出系统闭环零极点、画出其根轨迹。 通过判断极点是否在左半平面来编程判断其系统是否稳定。 二.设计步骤 (1)将各模块的通路排序编号

(2)使用append命令实现各模块未连接的系统矩阵 (3)指定连接关系 (4)使用connect命令构造整个系统的模型 三.调试过程 出现问题分析及解决办法: 在调试过程出现很多平时不注意且不易寻找的问题,例如输入的逗号和分号在系统运行时不支持中文格式,这时需要将其全部换成英文格式,此类的程序错误需要细心。 在实现参数可调时初始是将其设为常量,再将其赋值进行系统运行,这样参数可调性差,后用‘参数=input('inputanumber:')’实现。 最后是在建立通路连接关系时需要细心。 四.结果分析 源代码: Syms C1 C2 Ka Kr Km Kb T1 T2 C1=input('inputanumber:') C2=input('inputanumber:') Ka=input('inputanumber:') Kr=input('inputanumber:') Km=input('inputanumber:') Kb=input('inputanumber:') T1=input('inputanumber:') T2=input('inputanumber:') G1=tf(C1,[0 1]); G2=tf(Ka*Kr,[0 1]); G3=tf(Km,[T1 1]); G4=tf(1,[T2 1]); G5=tf(1,[1 0]); G6=tf(-C2,1); G7=tf(-Kb,1); G8=tf(-1,1); Sys=append(G1,G2,G3,G4,G5,G6,G7,G8) Q=[1 0 0;2 1 6;3 2 7;4 3 8;5 4 0;6 5 0;7 4 0;8 0 0;]; INPUTS1=1; OUTPUTS=5; Ga=connect(Sys,Q,INPUTS1,OUTPUTS) INPUTS2=8; OUTPUTS=5; Gb=connect(Sys,Q,INPUTS2,OUTPUTS) rlocus(Ga)

MATLAB程序设计课程设计

Matlab课程设计 题目: 二、利用混合空间法增强锐化图像仿真 将原始图像增强,最终增强为如下类似图像 。 可参考如下过程

源程序: clc clear all %读取图像 J=imread('E:\工作台\MATLAB\2016课程设计\仿真2附件 \Fig0343(a)(skeleton_orig).tif'); %拉普拉斯变换得到M1 [m,n]=size(J); I=im2double(J); h1=[0,-1,0;-1,4,-1;0,-1,0]; M1=imfilter(I,h1); %与原图相加得到M2,锐化原图 M2=M1+I; %sobel算子运算结果得到M3,保留边缘去除噪声 h2=[1,0,-1;2,0,-2;1,0,-1]; h3=[-1,-2,-1;0,0,0;1,2,1]; Sx=imfilter(I,h2); Sy=imfilter(I,h3); for i=1:m for j=1:n M3(i,j)=sqrt((Sx(i,j))^2+(Sy(i,j))^2); end end %作3*3模板的均值平滑 M4=zeros(m,n); for x=2:m-1 for y=2:n-1 for a=-1:1 for b=-1:1 M4(x,y)=(M4(x,y)+M3(x+a,y+b))/9; end end end end for c=1:m for d=1:n M4(c,1)=M3(c,1); M4(1,d)=M3(1,d); end end %作幂次变换,提升亮度2倍,提升对比度 for e=1:m for f=1:n

M5(e,f)=M2(e,f)*M4(e,f); end end M6=I+M5; for g=1:m for h=1:n M7(g,h)=2*(M6(g,h))^1.15; end end subplot(241);imshow(I); subplot(242);imshow(M1); subplot(243);imshow(M2); subplot(244);imshow(M3); subplot(245);imshow(M4); subplot(246);imshow(M5); subplot(247);imshow(M6); subplot(248);imshow(M7); 分析: 1.读取图像 2.利用 Laplacian 变换得到M1,在与原图相处理得到锐化的图像 3.用 Sobel 算子运算,保留边缘去除噪声 4.用3*3的模板均值平滑化图像 5.用幂律定理,提高图像亮度,提高对比度

matlab课程设计题目全

Matalab课后作业 学院:电气信息工程及其自动化 班级: 学号: 姓名: 完成日期: 2012年12月23日

1、 matlab 软件主要功能是什么?电气工程及其自动化专业本科生主要用到哪 些工具箱,各有什么功能? 答:(1)主要功能:工业研究与开发; 数学教学,特别是线性代数;数值分析和科学计算方面的教学与研究;电子学、控制理论和物理学等工程和科学学科方面的教学与研究; 经济学、化学和生物学等计算问题的所有其他领域中的教学与研究;符号计算功能;优化工具;数据分析和可视化功能;“活”笔记本功能;工具箱;非线性动态系统建模和仿真功能。 (2)常用工具箱: (a ) MATLAB 主工具箱:扩充matlab 的数值计算、符号运算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能。 (b )符号数学工具箱:符号表达式、符号矩阵的创建;符号可变精度求解;因式分解、展开和简化;符号代数方程求解;符号微积分;符号微分方程。 (c ) SIMULINK 仿真工具箱: Simulink 是用于动态系统和嵌入式系统的多领域仿真和基于模型的设计工具。对各种时变系统,包括通讯、控制、信号处理、视频处理和图像处理系统,Simulink 提供了交互式图形化环境和可定制模块库来对其进行设计、仿真、执行和测试。 (d )信号处理工具箱:数字和模拟滤波器设计、应用及仿真;谱分析和估计;FFT 、DCT 等 变换;参数化模型。 (e )控制系统工具箱:连续系统设计和离散系统设计;状态空间和传递函数以及模型转换;时域响应(脉冲响应、阶跃响应、斜坡响应);频域响应(Bode 图、Nyquist 图);根轨迹、极点配置。 2、设y=23e t 4-sin(43t+3 ),要求以0.01秒为间隔,求出y 的151个点,并求出其导数的值和曲线。 程序如下: clc clear x=0:0.01:1.5; y=sqrt(3)/2*exp(-4*x).*sin(4*sqrt(3)*x+pi/3); y1=diff(y); subplot(2,1,1) plot(x,y) subplot(2,1,2) plot(x(1:150),y1) 曲线如下图所示:

matlab音频降噪课程设计报告

matlab音频降噪课程设计报告

燕山大学 医学软件课程设计说明书 题目:基于MATLAB巴特沃斯滤波器的音频去噪的GUI设计 学院(系):电气工程学院 年级专业: 13级生物医学工程 2 班 学号: 130103040041 学生姓名:魏鑫 指导教师:许全盛 1

院(系):电气工程学院基层教学单位:生物医学工程系 学号130103040041 学生 姓名 魏鑫 专业(班 级) 13级生 物医学 工程2 班 设计 题目 基于MATLAB音频去噪的GUI设计设 计 技术参数通带截止频率fp=2700;阻带截止频率fs=3000;采样频率FS=48000; 通带衰减不大于1dB;阻带衰减不小于10dB; 设计要求1.实现用MATLAB导入音频; 2.对音频进行频谱分析; 3.设计滤波器去噪并对含噪信号进行滤 2

波并进行功率谱分析; 4.设计能实现上述功能的GUI; 工作量1.完成音频录入及频谱分析相关程序的编写与调试; 2.设计滤波器去噪; 3.用MATLAB软件做GUI界面的设计; 工作计划11.21-11.24 MATLAB软件中GUIDE 工具箱的使用 11.25-11.29 各处理算法模块的编程实现 11.30-12.1 整体程序联调 12.2 撰写课程设计说明书,答辩 参考资料 1. 陈怀琛吴大正 MATLAB及在电子信息课程中的应用[M] 北京电子工业出版社 2006. 章节2.4; 2. 陈亚勇 MATLAB信号处理详解[M] 北京:人民邮电出版社 2000. 第十 3

章; 3.张康刘雅基于Matlab的巴特沃斯 数字低通滤波器的设计[J] 计算机与现代化 2007年 12期 98-100页 指导 教师签字许全盛 基层教学单 位主任签字 彭勇 目录 一、设计目的意义 (1) 1.1绪论 (1) 1.2设计目的 (1) 1.3意义 (1) 二、设计内容 (2) 2.1 设计原理 (2) 2.2 设计内容 (2) 三、设计过程及结果分析 (3) 3.1 设计步骤 (3) 4

MATLAB仿真课程设计

电气工程工具软件课程设计-MATLAB 学号:3100501044 班级:电气1002 姓名:王辉军 指导老师:乔薇 2014年1月16日

课程设计任务:构建一个含有PID控制器的系统,观察 K(比例系数)、 p K(积分系数)、d K(微分系数)不同值时系统的变化。 i (Continuous模块库中的Zero-Pole模块)输入为阶跃函数 一.建立含有pid子系统的系统模型 (1)选用器件搭建电路 图1-1 图1-2 (2)构建PID控制器 图1-3

(3)上述结构图封装成PID控制器 ①创建子系统。选中上述结构图后再选择模型窗口菜单“Edit/Creat Subsystem” ②封装。选中上述子系统模块,再选择模型窗口菜单“Edit/Mask Subsystem” ③根据需要,在封装编辑器对话框中进行一些封装设置,包括设置封装文本、对话框、图标等。本次试验主要需进行以下几项设置:Icon(图标)项:“Drawing commands”编辑框中输入“disp(‘PID’)”,如下 左图示:Parameters(参数)项:创建Kp,Ki,Kd三个参数,如下右图示 图1-4 图1-5

(4)搭建单一回路系统结构框图如下图 图1-6 所需模块及设置:Sources模块库中Step模块;Sinks模块库中的Scope 模块;Commonly UsedBlocks模块库中的Mux模块;Continuous模块库中的Zero-Pole模块。Step模块和Zero-Pole模块设置如下: 图1-7 图1-8

二.比较以下参数的结果:(把各个仿真波形图截图标注) 图2-1 如上图可更改Kp,Ki,Kd的值以实现以下要求: (1)Kp=8.5,Ki=5.3,Kd=3.4 图2-2 (2)Kp=6.7,Ki=2,Kd=2.5

通信工程学院matlab课程设计报告

南京工程学院 课程设计说明书(论文)题目模拟信号的数字化 课程名称Matlab通信仿真设计 院(系、部、中心)通信工程学院 专业电子信息工程(传感网) 班级 学生姓名X X X 学号 2 0 8 1 1 0 7 3 2 设计地点信息楼C 216 指导教师潘子宇

设计起止时间:2014年1月10日至2014年 1 月14日

目录 一、内容摘要 (1) 二、课程设计目的和要求 (2) 三、课程设计任务 (2) 四、课程设计软件介绍 (3) 五、课程设计原理 (4) 六、PCM编码及仿真参数设置 (9) 七、PCM解码及仿真参数设置 (11) 八、PCM串行传输模型及仿真参数设置 (13) 九、课程设计成品图 (14) 十、SCOPE端的最终波形图 (14) 十一、主要参考文献 (15)

十二、总结与体会 (15) 一、内容摘要 MATLAB软件是矩阵实验室的简称,是美国M a t h W or k s公司出品的商业数学软件, 可用于算法开发、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境, 广泛用于数字信号分析,系统识别,时序分析与建模, 神经网络、动态仿真等方面有着广泛的应用。主要包括MATLAB和Simulink两大部分。Simulink是MATLAB最重要的组件之一,它提供一个动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境。在该环境中,无需大量书写程序,而只需要通过简单直观的鼠标操作,就可构造出复杂的系统。Simulink具有适应面广、结构和流程清晰及仿真精细、贴近实际、效率高、灵活等优点,并基于以上优点Simulink已被广泛应用于控制理论和数字信号处理的复杂仿真和设计。同时有大量的第三方软件和硬件可应用于或被要求应用于Simulink。 Simulink是MATLAB中的一种可视化仿真工具,是一种基于MATLAB的框图设计环境,是实现动态系统建模、仿真和分析的一个软件包,被广泛应用于线性系统、非线性系统、数字控制及数字信号处理的建模和仿真中。Simulink可以用连续采样时间、离散采样时间或两种混合的采样时间进行建模,它也支持多速率系统,也就是系统中的不同部分具有不同的采样速率。为了创建动态系统模型,Simulink提供了一个建立模型方块图的图形用户接口(GUI) ,这个创建过程只需单击和拖动鼠标操作就能完成,它提供了一种更快捷、直接明了的方式,而且用户可以立即看到系统的仿真结果。 Simulink是用于动态系统和嵌入式系统的多领域仿真和基于模型的设计工具。对各种时变系统,包括通讯、控制、信号处理、视频处理和图像处理系统,Simulink提供了交互式图形化环境和可定制模块库来对其进行设计、仿真、执行和测试。.

matlab车牌识别课程设计报告(附源代码)

Matlab程序设计任务书 分院(系)信息科学与工程专业 学生姓名学号 设计题目车牌识别系统设计 内容及要求: 车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域,并识别出车牌号。通过设计实现车牌识别系统,能够提高学生 分析问题和解决问题的能力,还能培养一定的科研能力。 1.牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几 部分。 2.当车辆检测部分检测到车辆到达时,触发图像采集单元,采 集当前的视频图像。 3.牌照识别单元对图像进行处理,定位出牌照位置,再将牌 照中的字符分割出来进行识别,然后组成牌照号码输出。 进度安排: 19周:Matlab环境熟悉与基础知识学习 19周:课程设计选题与题目分析 20周:程序设计编程实现 20周:课程设计验收与答辩 指导教师(签字): 年月日学院院长(签字): 年月日 目录

一.课程设计目的 (3) 二.设计原理 (3) 三.详细设计步骤 (3) 四. 设计结果及分析 (18) 五. 总结 (19) 六. 设计体会 (20) 七. 参考文献 (21) 一、课程设计目的 车牌定位系统的目的在于正确获取整个图像中车牌的区域,并识别出车牌号。通过

设计实现车牌识别系统,能够提高学生分析问题和解决问题的能力,还能培养一定的科研能力。 二、设计原理: 牌照自动识别是一项利用车辆的动态视频或静态图像进行牌照号码、牌照颜色自动识别的模式识别技术。其硬件基础一般包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机等,其软件核心包括车牌定位算法、车牌字符分割算法和光学字符识别算法等。某些牌照识别系统还具有通过视频图像判断车辆驶入视野的功能称之为视频车辆检测。一个完整的牌照识别系统应包括车辆检测、图像采集、牌照识别等几部分。当车辆检测部分检测到车辆到达时触发图像采集单元,采集当前的视频图像。牌照识别单元对图像进行处理,定位出牌照位置,再将牌照中的字符分割出来进行识别,然后组成牌照号码输出。 三、详细设计步骤: 1. 提出总体设计方案: 牌照号码、颜色识别 为了进行牌照识别,需要以下几个基本的步骤: a.牌照定位,定位图片中的牌照位置;

MATLAB课程设计报告图像处理

一.课程设计相关知识综述...................................................................... 1.1 研究目的及意义 (3) 1.2 数字图像处理研究的内容........................................................... 1.3 MATLAB 软件的介绍.................................................................. 1.3.1 MATLAB 语言的特点......................................................... 1.3.2 MATLAB 图像文件格式.................................................... 1.3.3 MATLAB 图像处理工具箱简介........................................ 1.3.4 MATLAB 中的图像类型.................................................... 1.3.5 MATLAB 的主要应用........................................................ 1.4 函数介绍........................................................................................ 二.课程设计内容和要求........................................................................... 2.1 主要研究内容................................................................................ 2.2 具体要求....................................................................................... 2.3 预期达到的目标........................................................................... 三.设计过程............................................................................................... 3.1 设计方案及步骤............................................................................ 3.2 程序清单及注释........................................................................... 3.3 实验结果........................................................................................ 四.团队情况................................................................................................ 五.总结....................................................................................................... 六.参考文献............................................................................................... 一.课程设计相关知识综述. 1.1研究目的及意义

数字图像处理 课程设计报告 matlab

欢迎阅读数字图像处理 课程设计报告 姓名: 学号: 班级: .net 设计题目:图像处理 教师:赵哲老师 提交日期: 12月29日

一、设计内容: 主题:《图像处理》 详细说明:对图像进行处理(简单滤镜,模糊,锐化,高斯模糊等),对图像进行处理(上下对称,左右对称,单双色显示,亮暗程度调整等),对图像进行特效处理(反色,实色混合,色彩平衡,浮雕效果,素描效果,雾化效果等), 二、涉及知识内容: 1、二值化 2、各种滤波 3、算法等 三、设计流程图 插入图片 对图片进行处理 二值化处理 重复 输出两幅图 结束 四、实例分析及截图效果: 运行效果截图: 第一步:读取原图,并显示 close all;clear;clc; % 清楚工作窗口clc 清空变量clear 关闭打开的窗口close all I=imread('1.jpg'); % 插入图片1.jpg 赋给I imshow(I);% 输出图I I1=rgb2gray(I);%图片变灰度图 figure%新建窗口

subplot(321);% 3行2列第一幅图 imhist(I1);%输出图片 title('原图直方图');%图片名称 一,图像处理模糊 H=fspecial('motion',40); %% 滤波算子模糊程度40 motion运动 q=imfilter(I,H,'replicate');%imfilter实现线性空间滤波函数,I图经过H滤波处理,replicate反复复制 q1=rgb2gray(q); imhist(q1); title('模糊图直方图'); 二,图像处理锐化 H=fspecial('unsharp');%锐化滤波算子,unsharp不清晰的 qq=imfilter(I,H,'replicate'); qq1=rgb2gray(qq); imhist(qq1); title('锐化图直方图'); 三,图像处理浮雕(来源网络) %浮雕图 l=imread('1.jpg'); f0=rgb2gray(l);%变灰度图 f1=imnoise(f0,'speckle',0.01); %高斯噪声加入密度为0.01的高斯乘性噪声 imnoise噪声污染图像函数 speckle斑点 f1=im2double(f1);%把图像数据类型转换为双精度浮点类型 h3=1/9.*[1 1 1;1 1 1;1 1 1]; %采用h3对图像f2进行卷积滤波 f4=conv2(f1,h3,'same'); %进行sobel滤波 h2=fspecial('sobel'); g3=filter2(h2,f1,'same');%卷积和多项式相乘 same相同的 k=mat2gray(g3);% 实现图像矩阵的归一化操作 四,图像处理素描(来源网络) f=imread('1.jpg'); [VG,A,PPG] = colorgrad(f); ppg = im2uint8(PPG); ppgf = 255 - ppg; [M,N] = size(ppgf);T=200; ppgf1 = zeros(M,N); for ii = 1:M for jj = 1:N if ppgf(ii,jj)

MATLAB课程设计

二阶弹簧—阻尼系统的PID 控制器设计及其参数整定 班级:电控(中荷),学号:200710234***,姓名:包艳 1 前 言 PID 控制器结构简单,其概念容易理解,算法易于实现,且具有一定的鲁棒 性,因此,在过程控制领域中仍被广泛使用,除非在特殊情况下证明它不能满足既定的性能要求。对于单输入单输出的系统,尤其是阶跃响应单调变化的低阶对象,已有大量的PID 整定方法及其比较研究。当对象的阶跃响应具有欠阻尼特性时,如果仍近似为惯性对象,被忽略的振荡特性有可能引起控制品质的恶化。现有的一些针对二阶欠阻尼对象的PID 整定方法,例如极点配置方法,幅值相位裕量方法等,尽管在各自的假设前提下取得了较好的控制效果,但并非适用于所有的二阶欠阻尼对象,其性能鲁棒性问题也有待讨论。 本文通过使用MATLAB 对二阶弹簧—阻尼系统的控制器(分别使用P 、PI 、PID 控制器)设计及其参数整定,定量分析比例系数、积分时间与微分时间对系统性能的影响。同时,掌握MATLAB 语言的基本知识进行控制系统仿真和辅助设计,学会运用SIMULINK 对系统进行仿真,掌握PID 控制器参数的设计。 2 研究的原理 积分(I )控制具有积分控制规律的控制称为积分控制,即I 控制,I 控制的传递函数为: s s K G i C = )(。其中, Ki 称为积分系数。控制器的输出信号为:

U(t)= ?t I t e K )( dt。或者说,积分控制器输出信号u(t) 的变化速率与输入信号e(t) 成正比,即: )( )( t e dt t du K I = 。 对于一个自动控制系统,如果在进入稳态后存在稳态误差,则称这个系统是有稳态误差的或简称有差系统.为了消除稳态误差,在控制器必须引入”积分项”.积分项对误差取决于时间的积分,随着时间的增加,积分项会增大使稳态误差进一步减小,直到等于零. 通常,采用积分控制器的主要目的就是使用系统无稳态误差,由于积分引入了相位滞后,使系统稳定性变差,增加积分器控制对系统而言是加入了极点,对系统的响应而言是可消除稳态误差,但这对瞬时响应会造成不良影响,甚至造成不稳定,因此,积分控制一般不单独使用,通常结合比例控制器构成比例积分(PI)控制器.

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