数字信号实验报告4
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实验一 信号、系统及系统响应一、实验目的1、熟悉理想采样的性质,了解信号采样前后的频谱变化,加深对时域采样定理的理解。
2、熟悉离散信号和系统的时域特性。
3、熟悉线性卷积的计算编程方法:利用卷积的方法,观察、分析系统响应的时域特性。
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离散信号、系统及其系统响应进行频域分析。
二、 实验原理1.理想采样序列:对信号x a (t)=A e −αt sin(Ω0t )u(t)进行理想采样,可以得到一个理想的采样信号序列x a (t)=A e −αt sin(Ω0nT ),0≤n ≤50,其中A 为幅度因子,α是衰减因子,Ω0是频率,T 是采样周期。
2.对一个连续时间信号x a (t)进行理想采样可以表示为该信号与一个周期冲激脉冲的乘积,即x ̂a (t)= x a (t)M(t),其中x ̂a (t)是连续信号x a (t)的理想采样;M(t)是周期冲激M(t)=∑δ+∞−∞(t-nT)=1T ∑e jm Ωs t +∞−∞,其中T 为采样周期,Ωs =2π/T 是采样角频率。
信号理想采样的傅里叶变换为X ̂a (j Ω)=1T ∑X a +∞−∞[j(Ω−k Ωs )],由此式可知:信号理想采样后的频谱是原信号频谱的周期延拓,其延拓周期为Ωs =2π/T 。
根据时域采样定理,如果原信号是带限信号,且采样频率高于原信号最高频率分量的2倍,则采样以后不会发生频率混叠现象。
三、简明步骤产生理想采样信号序列x a (n),使A=444.128,α=50√2π,Ω0=50√2π。
(1) 首先选用采样频率为1000HZ ,T=1/1000,观察所得理想采样信号的幅频特性,在折叠频率以内和给定的理想幅频特性无明显差异,并做记录;(2) 改变采样频率为300HZ ,T=1/300,观察所得到的频谱特性曲线的变化,并做记录;(3) 进一步减小采样频率为200HZ ,T=1/200,观察频谱混淆现象是否明显存在,说明原因,并记录这时候的幅频特性曲线。
实验四 离散时间信号的DTFT一、实验目的1. 运用MA TLAB 计算离散时间系统的频率响应。
2. 运用MA TLAB 验证离散时间傅立叶变换的性质。
二、实验原理(一)、计算离散时间系统的DTFT已知一个离散时间系统∑∑==-=-Nk k N k k k n x b k n y a 00)()(,可以用MATLAB 函数frequz 非常方便地在给定的L 个离散频率点l ωω=处进行计算。
由于)(ωj e H 是ω的连续函数,需要尽可能大地选取L 的值(因为严格说,在MA TLAB 中不使用symbolic 工具箱是不能分析模拟信号的,但是当采样时间间隔充分小的时候,可产生平滑的图形),以使得命令plot 产生的图形和真实离散时间傅立叶变换的图形尽可能一致。
在MA TLAB 中,freqz 计算出序列{M b b b ,,,10 }和{N a a a ,,,10 }的L 点离散傅立叶变换,然后对其离散傅立叶变换值相除得到L l eH l j ,,2,1),( =ω。
为了更加方便快速地运算,应将L 的值选为2的幂,如256或者512。
例3.1 运用MA TLAB 画出以下系统的频率响应。
y(n)-0.6y(n-1)=2x(n)+x(n-1)程序: clf;w=-4*pi:8*pi/511:4*pi;num=[2 1];den=[1 -0.6];h=freqz(num,den,w);subplot(2,1,1)plot(w/pi,real(h));gridtitle(‘H(e^{j\omega}的实部’))xlabel(‘\omega/ \pi ’);ylabel(‘振幅’);subplot(2,1,1)plot(w/pi,imag(h));gridtitle(‘H(e^{j\omega}的虚部’))xlabel(‘\omega/ \pi ’);ylabel(‘振幅’);(二)、离散时间傅立叶变换DTFT 的性质。
数字信号处理实验报告引言数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)是一门研究数字信号的获取、分析、处理和控制的学科。
在现代科技发展中,数字信号处理在通信、图像处理、音频处理等领域起着重要的作用。
本次实验旨在通过实际操作,深入了解数字信号处理的基本原理和实践技巧。
实验一:离散时间信号的生成与显示在实验开始之前,我们首先需要了解信号的生成与显示方法。
通过数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)可以轻松生成和显示各种类型的离散时间信号。
实验设置如下:1. 设置采样频率为8kHz。
2. 生成一个正弦信号:频率为1kHz,振幅为1。
3. 生成一个方波信号:频率为1kHz,振幅为1。
4. 将生成的信号通过DAC(Digital-to-Analog Converter)输出到示波器上进行显示。
实验结果如下图所示:(插入示波器显示的正弦信号和方波信号的图片)实验分析:通过示波器的显示结果可以看出,正弦信号在时域上呈现周期性的波形,而方波信号则具有稳定的上下跳变。
这体现了正弦信号和方波信号在时域上的不同特征。
实验二:信号的采样和重构在数字信号处理中,信号的采样是将连续时间信号转化为离散时间信号的过程,信号的重构则是将离散时间信号还原为连续时间信号的过程。
在实际应用中,信号的采样和重构对信号处理的准确性至关重要。
实验设置如下:1. 生成一个正弦信号:频率为1kHz,振幅为1。
2. 设置采样频率为8kHz。
3. 对正弦信号进行采样,得到离散时间信号。
4. 对离散时间信号进行重构,得到连续时间信号。
5. 将重构的信号通过DAC输出到示波器上进行显示。
实验结果如下图所示:(插入示波器显示的连续时间信号和重构信号的图片)实验分析:通过示波器的显示结果可以看出,重构的信号与原信号非常接近,并且能够还原出原信号的形状和特征。
这说明信号的采样和重构方法对于信号处理的准确性有着重要影响。
最新数字信号处理实验报告一、实验目的本次实验旨在加深对数字信号处理(DSP)理论的理解,并通过实践操作掌握数字信号处理的基本方法和技术。
通过实验,学习如何使用相关软件工具进行信号的采集、分析、处理和重构,提高解决实际问题的能力。
二、实验内容1. 信号采集与分析- 使用数字示波器采集模拟信号,并将其转换为数字信号。
- 利用傅里叶变换(FFT)分析信号的频谱特性。
- 观察并记录信号的时域和频域特性。
2. 滤波器设计与实现- 设计低通、高通、带通和带阻滤波器。
- 通过编程实现上述滤波器,并测试其性能。
- 分析滤波器对信号的影响,并调整参数以优化性能。
3. 信号重构实验- 应用所学滤波器对采集的信号进行去噪处理。
- 使用逆傅里叶变换(IFFT)重构经过滤波处理的信号。
- 比较重构信号与原始信号的差异,评估处理效果。
三、实验设备与材料- 计算机及DSP相关软件(如MATLAB、LabVIEW等)- 数字示波器- 模拟信号发生器- 数据采集卡四、实验步骤1. 信号采集- 连接并设置好数字示波器和模拟信号发生器。
- 生成一系列不同频率和幅度的模拟信号。
- 通过数据采集卡将模拟信号转换为数字信号。
2. 滤波器设计- 在DSP软件中设计所需的滤波器,并编写相应的程序代码。
- 调整滤波器参数,如截止频率、增益等,以达到预期的滤波效果。
3. 信号处理与重构- 应用设计的滤波器对采集的数字信号进行处理。
- 利用IFFT对处理后的信号进行重构。
- 通过对比原始信号和重构信号,评估滤波器的性能。
五、实验结果与分析- 展示信号在时域和频域的分析结果。
- 描述滤波器设计参数及其对信号处理的影响。
- 分析重构信号的质量,包括信噪比、失真度等指标。
六、实验结论- 总结实验中所学习到的数字信号处理的基本概念和方法。
- 讨论实验中遇到的问题及其解决方案。
- 提出对实验方法和过程的改进建议。
七、参考文献- 列出实验过程中参考的书籍、文章和其他资源。
数字信号处理实验报告班级:硕姓名:学号:实验1 常见离散信号的MATLAB 产生和图形显示实验目的:加深对常用离散信号的理解;实验内容:(1)单位抽样序列clc;x=zeros(1,11); x(1)=1; n=0:1:10;stem(n,x, 'fill'); title('单位抽样序列'); xlabel('n'); ylabel('x[n]')延迟5个单位:clc;x=zeros(1,11); x(6)=1; n=0:1:10;stem(n,x, 'fill'); title('单位抽样序列'); xlabel('n'); ylabel('x[n]')nx [n ](2)单位阶跃序列clc;x=[zeros(1,5),ones(1,6)]; n=-5:1:5;stem(n,x,'fill'); title('单位阶跃序列'); xlabel('n'); ylabel('x[n]');nx [n ](3)正弦序列clc; N=50; n=0:1:N-1; A=1; f=1; Fs=50; fai=pi;x=A*sin(2*pi*f*n/Fs+fai); stem(n,x,'fill'); title('正弦序列'); xlabel('n'); ylabel('x[n]'); axis([0 50 -1 1]);nx [n ](4)复正弦序列clc; N=50; n=0:1:N-1; w=2*pi/50; x=exp(j*w*n); subplot(2,1,1); stem(n,real(x)); title('复正弦序列实部'); xlabel('n');ylabel('real(x[n])'); axis([0 50 -1 1]); subplot(2,1,2); stem(n,imag(x)); title('复正弦序列虚部'); xlabel('n');ylabel('imag(x[n])'); axis([0 50 -1 1]);nx [n ](5)指数序列clc; N=10; n=0:1:N-1; a=0.5; x=a.^n;stem(n,x,'fill'); title('指数序列'); xlabel('n'); ylabel('x[n]'); axis([0 10 0 1]);nr e a l (x [n ])ni m a g (x [n ])(6)复指数序列性质讨论:0(j )()enx n σω+=将复指数表示成实部与虚部为00()e cos j sin n n x n n e n σσωω=+1.当σ=0时,它的实部和虚部都是正弦序列。
数字信号处理实验报告四IIR数字滤波器设计及软件实现实验目的:本实验的目的是了解IIR数字滤波器的设计原理和实现方法,通过MATLAB软件进行数字滤波器设计和信号处理实验。
一、实验原理IIR数字滤波器是一种使用有限数量的输入样本和前一次输出值的滤波器。
它通常由差分方程和差分方程的系数表示。
IIR滤波器的特点是递归结构,故其频率响应是无限长的,也就是说它的频率响应在整个频率范围内都是存在的,而不像FIR滤波器那样只有在截止频率处才有响应。
根据设计要求选择合适的滤波器类型和滤波器结构,然后通过对滤波器的模型进行参数化,设计出满足滤波要求的IIR滤波器。
常见的IIR滤波器设计方法有模拟滤波器设计方法和数字滤波器设计方法。
在本实验中,我们主要使用数字滤波器设计方法,即离散时间滤波器设计方法。
二、实验内容(一)设计IIR数字滤波器的步骤:1.确定滤波器类型:根据滤波要求选择合适的滤波器类型,如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器等。
2.确定滤波器的阶数:根据滤波要求确定滤波器的阶数。
阶数越高,滤波器的频率响应越陡峭,但计算复杂度也越高。
3. 设计滤波器原型:根据滤波要求,设计滤波器的原型。
可以选择Butterworth滤波器、Chebyshev滤波器、Elliptic滤波器等作为原型。
4.选择滤波器结构:根据计算机实现条件和算法复杂度,选择合适的滤波器结构。
常见的滤波器结构有直接形式I、直接形式II、级联形式等。
5.参数化滤波器模型:根据原型滤波器的差分方程,选择合适的参数化方法。
常见的参数化方法有差分方程法、极点/零点法、增益法等。
6.根据参数化的滤波器模型,计算出所有的滤波器系数。
(二)用MATLAB软件实现IIR数字滤波器设计:1.打开MATLAB软件,并创建新的脚本文件。
2. 在脚本文件中,使用MATLAB提供的滤波器设计函数,如butter、cheby1、ellip等,选择合适的滤波器类型进行设计。
一、实验目的1. 理解数字信号处理的基本概念和原理。
2. 掌握离散时间信号的基本运算和变换方法。
3. 熟悉数字滤波器的设计和实现。
4. 培养实验操作能力和数据分析能力。
二、实验原理数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)是利用计算机对信号进行采样、量化、处理和分析的一种技术。
本实验主要涉及以下内容:1. 离散时间信号:离散时间信号是指时间上离散的信号,通常用序列表示。
2. 离散时间系统的时域分析:分析离散时间系统的时域特性,如稳定性、因果性、线性等。
3. 离散时间信号的变换:包括离散时间傅里叶变换(DTFT)、离散傅里叶变换(DFT)和快速傅里叶变换(FFT)等。
4. 数字滤波器:设计、实现和分析数字滤波器,如低通、高通、带通、带阻滤波器等。
三、实验内容1. 离散时间信号的时域运算(1)实验目的:掌握离散时间信号的时域运算方法。
(2)实验步骤:a. 使用MATLAB生成两个离散时间信号;b. 进行时域运算,如加、减、乘、除等;c. 绘制运算结果的时域波形图。
2. 离散时间信号的变换(1)实验目的:掌握离散时间信号的变换方法。
(2)实验步骤:a. 使用MATLAB生成一个离散时间信号;b. 进行DTFT、DFT和FFT变换;c. 绘制变换结果的频域波形图。
3. 数字滤波器的设计和实现(1)实验目的:掌握数字滤波器的设计和实现方法。
(2)实验步骤:a. 设计一个低通滤波器,如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器等;b. 使用MATLAB实现滤波器;c. 使用MATLAB对滤波器进行时域和频域分析。
4. 数字滤波器的应用(1)实验目的:掌握数字滤波器的应用。
(2)实验步骤:a. 采集一段语音信号;b. 使用数字滤波器对语音信号进行降噪处理;c. 比较降噪前后的语音信号,分析滤波器的效果。
四、实验结果与分析1. 离散时间信号的时域运算实验结果显示,通过MATLAB可以方便地进行离散时间信号的时域运算,并绘制出运算结果的时域波形图。
数字信号处理实验报告一、实验目的本次数字信号处理实验的主要目的是通过实际操作和观察,深入理解数字信号处理的基本概念和方法,掌握数字信号的采集、处理和分析技术,并能够运用所学知识解决实际问题。
二、实验设备与环境1、计算机一台,安装有 MATLAB 软件。
2、数据采集卡。
三、实验原理1、数字信号的表示与采样数字信号是在时间和幅度上都离散的信号,可以用数字序列来表示。
在采样过程中,根据奈奎斯特采样定理,为了能够准确地恢复原始信号,采样频率必须大于信号最高频率的两倍。
2、离散傅里叶变换(DFT)DFT 是将时域离散信号变换到频域的一种方法。
通过 DFT,可以得到信号的频谱特性,从而分析信号的频率成分。
3、数字滤波器数字滤波器是对数字信号进行滤波处理的系统,分为有限冲激响应(FIR)滤波器和无限冲激响应(IIR)滤波器。
FIR 滤波器具有线性相位特性,而 IIR 滤波器则在性能和实现复杂度上有一定的优势。
四、实验内容与步骤1、信号的采集与生成使用数据采集卡采集一段音频信号,或者在 MATLAB 中生成一个模拟信号,如正弦波、方波等。
2、信号的采样与重构对采集或生成的信号进行采样,然后通过插值算法重构原始信号,观察采样频率对重构信号质量的影响。
3、离散傅里叶变换对采样后的信号进行DFT 变换,得到其频谱,并分析频谱的特点。
4、数字滤波器的设计与实现(1)设计一个低通 FIR 滤波器,截止频率为给定值,观察滤波前后信号的频谱变化。
(2)设计一个高通 IIR 滤波器,截止频率为给定值,比较滤波前后信号的时域和频域特性。
五、实验结果与分析1、信号的采集与生成成功采集到一段音频信号,并在MATLAB 中生成了各种模拟信号,如正弦波、方波等。
通过观察这些信号的时域波形,对不同类型信号的特点有了直观的认识。
2、信号的采样与重构当采样频率足够高时,重构的信号能够较好地恢复原始信号的形状;当采样频率低于奈奎斯特频率时,重构信号出现了失真和混叠现象。
云南大学信息学院一、实验目的1. 学习离散时间傅里叶变换的算法。
2. 学习离散时间信号频域特性。
3. 离散时间信号MATLAB函数的学习。
二、实验内容1. 计算并画出离散时间傅里叶变换。
2. 求离散时间傅里叶变换的实部、虚部、以及幅度和相位谱。
回答相关问题。
3. 解释一些相关MATLAB函数的功能。
三、主要算法与程序Q3.1 P3.1w=-4*pi:8*pi/511:4*pi;num=[2 1];den=[1 -0.6];h=freqz(num,den,w);subplot(2,2,1);plot(w/pi,real(h));gridtitle('H(e^{j/omega})的实部');xlabel('\omega/\pi');ylabel('振幅');subplot(2,2,2);plot(w/pi,imag(h));gridtitle('H(e^{j/omega})的虚部');xlabel('\omega/\pi');ylabel('振幅');Q3.6 P3.2w=-pi:2*pi/255:pi;wo=0.4*pi;D=10;num=[1 2 3 4 5 6 7 8 9];h1=freqz(num,1,w);h2=freqz([zeros(1,D) num],1,w);subplot(2,2,1);plot(w/pi,abs(h1));gridtitle('原序列的幅度谱');xlabel('\omega/\pi'); %加入注释语句,对x 轴的注释 ylabel('振幅'); %加入注释语句,对y 轴的注释 subplot(2,2,2);plot(w/pi,abs(h2));gridtitle('时移后序列的幅度谱'); xlabel('\omega/\pi'); ylabel('振幅');subplot(2,2,3);plot(w/pi,unwrap(angle(h1)));grid title('原序列的相位谱'); xlabel('\omega/\pi');四、实验结果与分析Q3.1 Q3.1 在程序P3.1中,计算离散时间傅里叶变换的原始序列,MATLAB 命令pause的作用是什么?答:原始序列为:H(jw)=(2+e^(jw))/(1-0.6e^(-jw)) ; pause 的作用是暂停,画图时会用到,敲任意键继续。
数字信号处理实验报告
数字信号处理是指利用数字技术对模拟信号进行采样、量化、编码等处理后,再通过数字信号处理器进行数字化处理的技术。
在数字信号处理实验中,我们通过对数字信号进行滤波、变换、解调等处理,来实现信号的处理和分析。
在实验中,我们首先进行了数字信号采集和处理的基础实验,采集了包括正弦信号、方波信号、三角波信号等在内的多种信号,并进行了采样、量化、编码等处理。
通过这些处理,我们可以将模拟信号转换为数字信号,并对其进行后续处理。
接着,我们进行了数字信号滤波的实验。
滤波是指通过滤波器对数字信号进行处理,去除其中的噪声、干扰信号等不需要的部分,使其更加纯净、准确。
在实验中,我们使用了低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等多种滤波器进行数字信号滤波处理,得到了更加干净、准确的信号。
除了滤波,我们还进行了数字信号变换的实验。
数字信号变换是指将数字信号转换为另一种表示形式的技术,可以将信号从时域转换到频域,或者从离散域转换到连续域。
在实验中,我们使用了傅里叶变换、离散傅里叶变换等多种变换方式,对数字信号进行了变换处理,得到了信号的频谱信息和其他相关参数。
我们进行了数字信号解调的实验。
数字信号解调是指将数字信号转换为模拟信号的技术,可以将数字信号还原为原始信号,并进行后续处理。
在实验中,我们使用了频率解调、相干解调等多种解调方式,将数字信号转换为模拟信号,并对其进行了分析和处理。
总的来说,数字信号处理实验是一项非常重要的实验,可以帮助我们更好地理解数字信号处理的原理和方法,为我们今后从事相关领域的研究和工作打下坚实的基础。
南京信息工程大学 实验(实习)报告实验(实习)名称用窗函数法设计FIR 数字滤波器日期2012.6.1 指导老师 行鸿彦院(系)电信 专业电信 年级09级 班次2班 姓名徐宏岭学号20091305090一、实验目的1、掌握用窗函数法设计FIR 数字滤波器的原理和方法。
2、熟悉线性相位FIR 数字滤波器的特性。
3、了解各种窗函数对滤波特性的影响。
二、 实验原理如果所希望的滤波器的理想频率响应函数为d H (jw e ),则其对应的单位脉 冲响应为1()()2j wj w nd d h n He e dw πππ-=⎰ (4-1)窗函数设计法的基本原理时用有限长单位脉冲响应序列h(n)逼近()d h n 。
用窗函数()w n 将()d h n 截断,并进行加权处理,得到:()()()dh n h n w n = (4-2) ()h n 就作为实际设计的FIR 数字滤波器的单位脉冲响应序列,其频率响应函数()jwH e为1()()N j wj w nn H e h n e --==∑(4-3)式中,N 为所选窗函数()w n 的长度。
由书本第七章可知,用窗函数法设计的滤波器性能取决于窗函数()w n 的类型及窗口长度N 的取值。
设计过程中,要根据对阻带最小衰减和过渡带宽度的要求选择合适的窗函数类型和窗口长度N 。
这样选定窗函数类型和长度N 后,求出单位脉冲响应()()()d h n h n w n =,并按式(4-3)求出()jwH e。
()jwH e是否满足要求,要进行验算。
一般在h(n)尾部加零使长度满足2的整数次幂,以便用FFT 计算()jwH e 。
如果要观察细节,补零点数增多即可。
如果()jwH e补满足要求,则要重新选择窗函数类型和长度N ,再次验算,直至满足要求。
如果要求线性相位特性,则h(n)还必须满足:()(1)h n h N n =±-- 根据上式中的正负号和长度N 的奇偶性又将线性相位FIR 滤波器分为四类。
要根据所设计的滤波器特性正确选择其中一类。
例如,要设计线性相位低通特性,可选择()(1)h n h N n =--一类,而不能选择()(1)h n h N n =---一类。
三、 实验内容1、用升余弦窗设计一线性相位低通FIR 数字滤波器,截止频率4c w rad π=。
窗口长度N =15,33。
要求在两种窗口长度情况下,分别求出h(n),打印出相应的幅频特性和相频特性曲线,观察3dB 带宽和20dB 带宽。
总结窗口长度N 对滤波特性的影响。
设计低通FIR 数字滤波器时,一般以理想低通滤波特性为逼近函数()jw d H e ,即,||()0,||jwn jwc d c e w w H e w w π-⎧≤=⎨<≤⎩其中11()()22sin ()()c cw jwjw njw njw nd dw c h n Heedw eedww n n ππππαπα---==-=-⎰⎰2、 n =33,4c w π=,用四种窗函数设计线性相位低通滤波器。
绘制相应的幅频特性曲线,观察3dB 和20dB 带宽以及阻带最小衰减,比较四种窗函数对滤波器特性的影响。
四、实验结果1.N=15时的矩形窗:51015-0.100.10.20.3nh (n )实际低通滤波器的h(n)BoxcarN=150.51-100-50w/pi 20l o g |H (j w )|衰减特性(dB)123-4-2024相频特性频率w (rad)相位(r a d )1230.511.5幅频特性频率W(rad)幅值|H (j w )|BoxcarN=15N=33时的矩形窗:10203040-0.100.10.20.3nh (n )实际低通滤波器的h(n)BoxcarN=330.51-100-50w/pi 20l o g |H (j w )|衰减特性(dB)123-4-2024相频特性频率w (rad)相位(r a d )1230.511.5幅频特性频率W(rad)幅值|H (j w )|BoxcarN=332.N=15时的汉明窗:10203040-0.100.10.20.3nh (n )实际低通滤波器的h(n)HammingN=330.51-100-50w/pi 20l o g |H (j w )|衰减特性(dB)123-4-2024相频特性频率w (rad)相位(r a d )1230.511.5幅频特性频率W(rad)幅值|H (j w )|HammingN=33N=33时的汉明窗:10203040-0.100.10.20.3nh (n )实际低通滤波器的h(n)HammingN=330.51-100-50w/pi 20l o g |H (j w )|衰减特性(dB)123-4-2024相频特性频率w (rad)相位(r a d )1230.511.5幅频特性频率W(rad)幅值|H (j w )|HammingN=333.N=15时的汉宁窗:51015-0.100.10.20.3nh (n )实际低通滤波器的h(n)HanningN=150.51-100-50w/pi 20l o g |H (j w )|衰减特性(dB)123-4-2024相频特性频率w (rad)相位(r a d )1230.511.5幅频特性频率W(rad)幅值|H (j w )|HanningN=15N=33时的汉宁窗:10203040-0.100.10.20.3nh (n )实际低通滤波器的h(n)HanningN=330.51-100-50w/pi 20l o g |H (j w )|衰减特性(dB)123-4-2024相频特性频率w (rad)相位(r a d )1230.511.5幅频特性频率W(rad)幅值|H (j w )|HanningN=334.N=15时的布莱克曼窗:51015-0.100.10.20.3nh (n )实际低通滤波器的h(n)BlackmanN=150.51-100-50w/pi 20l o g |H (j w )|衰减特性(dB)123-4-2024相频特性频率w (rad)相位(r a d )1230.511.5幅频特性频率W(rad)幅值|H (j w )|BlackmanN=15N=33时的布莱克曼窗:10203040-0.100.10.20.3nh (n )实际低通滤波器的h(n)BlackmanN=330.51-100-50w/pi 20l o g |H (j w )|衰减特性(dB)123-4-2024相频特性频率w (rad)相位(r a d )1230.511.5幅频特性频率W(rad)幅值|H (j w )|BlackmanN=331、矩形窗的频率响应主瓣宽度为4π/N ,第一副瓣比主瓣低13dB 。
2、哈明窗是改进的升余弦窗,能量更加集中在主瓣中,主瓣的能量约占99.96%,第一旁瓣的峰值比主瓣小40dB,但主瓣宽度和汉宁窗相同,为8π/N 。
3、汉宁窗的幅度函数由三部分相加,使能量更集中在主瓣中,但代价是主瓣宽度加宽到8π/N 。
4、布莱克曼窗的幅度函数由五部分组成,它们都是移位不同,且幅度也不同的函数,使旁瓣再进一步抵消,阻带衰减进一步增加,过渡带是矩形窗过渡带的3倍。
5、调整窗口长度N 可以有效低控制过渡带的宽度,减少带内波动以及加大阻带的衰减只能从窗函数的形状上找解决方法,如果能找到的窗函数形状,使其谱函数的主瓣包含更多的能量,相应旁瓣幅度就减小了,旁瓣的减小可使通带、阻带波动减小,从而加大阻带衰减,但这样总是以加宽过渡带为代价的。
五、实验代码主程序:s = -1;while(s<0)clc;N=input('请输入窗函数长度 N=');s=1;endclose all;i=0;wc=pi/4;while(s)n=0:N-1;hd=ideal(wc,N);k=input('请选择窗口类型:\n[1](boxcar)\n[2](hamming)\n[3](hanning)\n[4](blackman)\n请选择:','s'); k=str2num(k);if(k==1)B=boxcar(N);string=['Boxcar','N=',num2str(N)];elseif(k==2)B=hamming(N);string=['Hamming','N=',num2str(N)];elseif(k==3)B=hanning(N);string=['Hanning','N=',num2str(N)];elseif(k==4)B=blackman(N);string=['Blackman','N=',num2str(N)];endendendendh=hd.*(B)';[H,f]=freqz(h,[1],1024,'whole');db=20*log10(abs(H)/max(abs(H)));pha=angle(H);i=i+1;figure(i)subplot(2,2,1);n=0:N-1;stem(n,h,'.');xlabel('n');ylabel('h(n)');title('实际低通滤波器的h(n)');text((0.3*N),0.27,string);hold off;subplot(2,2,2);plot(f/pi,db);axis([0 1 -100 0]);xlabel('w/pi');ylabel('20log|H(jw)|');title('衰减特性(dB)');grid;subplot(2,2,3);plot(f,pha);hold on;n=0:7;x=zeros(8);plot(n,x);title('相频特性');xlabel('频率w(rad)');ylabel('相位(rad)');axis([0 3.15 -4 4]);subplot(2,2,4);plot(f,abs(H));title('幅频特性');xlabel('频率W(rad)');ylabel('幅值|H(jw)|');axis([0 3.15 0 1.5]);text(0.9,1.3,string);s=input('继续实验请选择:\n[1](继续实验)\n[0](退出)\n请选择:'); if(s==1)N=input('请输入窗函数的长度 N=');endend子程序:function hd=ideal(w,N);alpha=(N-1)/2;n=0:N-1;m=n-alpha+eps;hd=sin(w*m)./(pi*m);六、实验总结用窗函数法设计FIR滤波器的主要特点:设()jw d H e =FT[()d h n ]为希望逼近的频响特性函数,H(jw e ) =FT[h(n)]为用窗函数法设计的实际滤波器的频响函数。