数字信号处理大作业
数字信号处理实验课大作业
DSP 实验课大作业设计一 实验目的 在DSP 上实现线性调频信号的脉冲压缩、上实现线性调频信号的脉冲压缩、动目标显示（动目标显示（动目标显示（MTI MTI MTI）和动目标检测）和动目标检测）和动目标检测(MTD)(MTD)(MTD)，，并将结果与MATLAB 上的结果进行误差仿真。
上的结果进行误差仿真。
二 实验内容1. MATLAB 仿真仿真设定带宽、脉宽、采样率、脉冲重复频率，用MATLAB 产生16个脉冲的LFM LFM，每个脉冲，每个脉冲有4个目标（静止，低速，高速），依次做：，依次做：1） 脉冲压缩；脉冲压缩；2） 相邻2脉冲做MTI MTI，产生，产生15个脉冲；个脉冲；3） 16个脉冲到齐后，做MTD MTD，输出，输出16个多普勒通道个多普勒通道4） 改变PRF 后，利用两次PRF 下不同的速度结果，求不模糊速度下不同的速度结果，求不模糊速度2. DSP 实现实现将MATLAB 产生的信号，在visual dsp 中做频域脉压、中做频域脉压、MTI MTI MTI、、MTD MTD，将，将MTI 和MTD 结果导入Matlab ，并将其结果与MATLAB 的结果作比较。
三 实验原理1.1. 频域脉冲压缩原理频域脉冲压缩原理一般通过匹配滤波实现脉冲压缩。
在接收机中设置一个与发射信号频率相匹配的压缩网络使经过调制的宽脉冲的发射信号（一般认为也是接受机输入端的回波信号）变成窄脉冲，使之得到良好的距离分辨力，这个过程就称为“脉冲压缩”。
而这个脉冲压缩网络实际上就是一个匹配滤波器网络。
络实际上就是一个匹配滤波器网络。
2.2. MTI 原理原理MTI MTI（（Moving Target Indication Indication）即动目标显示是利用运动目标带来的多普勒频）即动目标显示是利用运动目标带来的多普勒频移来消除静止杂波。
当雷达按照一定的周期辐射LFM 信号时，目标与雷达的距离不同会使得回波的相位有所不同。
西安电子科技大学数字信号处理大作业
数字信号处理大作业班级：021231学号：姓名：指导老师：吕雁一写出奈奎斯特采样率和和信号稀疏采样的学习报告和体会1、采样定理在进行A/D信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时(fs.max>2fmax)，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5～10倍；采样定理又称奈奎斯特定理。
(1)在时域频带为F的连续信号 f(t)可用一系列离散的采样值f(t1),f(t1±Δt)，f(t1±2Δt)，...来表示,只要这些采样点的时间间隔Δt≤1/2F，便可根据各采样值完全恢复原始信号。
(2)在频域当时间信号函数f(t)的最高频率分量为fmax时,f(t)的值可由一系列采样间隔小于或等于1/2fo的采样值来确定,即采样点的重复频率fs ≥2fmax。
2、奈奎斯特采样频率(1)概述奈奎斯特采样定理：要使连续信号采样后能够不失真还原，采样频率必须大于信号最高频率的两倍（即奈奎斯特频率）。
奈奎斯特频率（Nyquist frequency）是离散信号系统采样频率的一半，因哈里·奈奎斯特（Harry Nyquist）或奈奎斯特－香农采样定理得名。
采样定理指出，只要离散系统的奈奎斯特频率高于被采样信号的最高频率或带宽，就可以真实的还原被测信号。
反之，会因为频谱混叠而不能真实还原被测信号。
采样定理指出，只要离散系统的奈奎斯特频率高于采样信号的最高频率或带宽，就可以避免混叠现象。
从理论上说，即使奈奎斯特频率恰好大于信号带宽，也足以通过信号的采样重建原信号。
但是，重建信号的过程需要以一个低通滤波器或者带通滤波器将在奈奎斯特频率之上的高频分量全部滤除，同时还要保证原信号中频率在奈奎斯特频率以下的分量不发生畸变，而这是不可能实现的。
在实际应用中，为了保证抗混叠滤波器的性能，接近奈奎斯特频率的分量在采样和信号重建的过程中可能会发生畸变。
课程大作业——数字信号处理实验报告
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，了解信号采用前后的频谱变化，加深对采样定理的理解。
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．掌握序列傅氏变换的计算机实现方法，利用序列的傅氏变换对离散信号、系统及系统响应进行频域分析。
二．实验原理1．连续时间信号的采样采样是从连续时间信号到离散时间信号的过渡桥梁，对采样过程的研究不仅可以了解采样前后信号时域和频域特性发生的变化以及信号内容不丢失的条件，而且有助于加深对拉氏变换、傅氏变换、z 变换和序列傅氏变换之间关系的理解。
对一个连续时间信号进行理想采样的过程可以表示为该信号和个周期冲激脉冲的乘积，即)()()(ˆt M t x t xa a = （1－1） 其中)(ˆt xa 是连续信号)(t x a 的理想采样，)(t M 是周期冲激脉冲 ∑+∞-∞=-=n nT t t M )()(δ （1－2）它也可以用傅立叶级数表示为：∑+∞-∞=Ω=n tjm s e T t M 1)( （1－3）其中T 为采样周期，T s /2π=Ω是采样角频率。
设)(s X a 是连续时间信号)(t x a 的双边拉氏变换，即有：⎰+∞∞--=dt e t xs X st aa )()( （1－4）此时理想采样信号)(ˆt xa 的拉氏变换为 ∑⎰+∞-∞=+∞∞--Ω-===m s a sta a jm s X T dt e t x s X )(1)(ˆ)(ˆ （1－5）作为拉氏变换的一种特例，信号理想采样的傅立叶变换[]∑+∞-∞=Ω-Ω=Ωm s a a m j X T j X )(1)(ˆ （1－6）由式（1－5）和式（1－6）可知，信号理想采样后的频谱是原信号频谱的周期延拓，其延拓周期等于采样频率。
根据Shannon 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淆现象。
数字信号处理大作业汇总
数字信号处理大作业题目一：利用matlab设计模拟带通巴特沃斯滤波器，要求通带下、上截止频率分别为fhpl=4kHz,fhpu=6kHz，阻带下、上截止频率分别为fhsl=2kHz，fhsu=9kHz，通带最大衰减rp=1dB，阻带最小衰减rs=20dB。
问题分析：（1）该题目中模拟带通滤波器指标：通带下截止频率wpl=2*pi*fhpl，通带上截止频率wpu=2*pi*fhpu通带最大衰减rp=1dB；阻带下截止频率wsl=2*pi*fhsl，阻带上截止频率wsu=2*pi*fhsu；阻带最小衰减rs=20dB。
（2）计算模拟滤波器的阶N和3dB截止频率Wc。
[N,Wc]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s');其中，wp=[wpl,wpu];ws=[wsl,wsu]（3）计算模拟滤波器系统函数[Bs,As]=butter(N,Wc,'s');（4）画图检验所设计出模拟滤波器是否满足指标要求。
原始MATLAB程序：fhpl=4000;fhpu=6000;fhsl=2000;fhsu=9000;wpl=2*pi*fhpl;wpu=2*pi*fhpu;wsl=2*pi*fhsl;wsu=2*pi*fhsu;wp=[wpl,wpu];ws=[wsl,wsu];rp=1;rs=20;[N,Wc]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s');[B,A]=butter(N,Wc,'s');f=1:20:15000;w=2*pi.*f;[H,WH]=freqs(B,A,w);H=20*log10(abs(H));plot(f/1000,H),grid onxlabel('频率(KHz)');ylabel('幅度(dB)');结果图分析：设计出的数字滤波器的幅频响应如上图所示。
上下通带为4kHz和6kHz，上下阻带为1kHz和9kHz，通带最大衰减为1dB，阻带最大衰减为20dB。
数字信号处理大作业
数字信号处理大作业班级学号姓名陈志豪一．要求本次作业要求对一段音乐进行处理，该音乐包含了蜂鸣噪声，根据该段音乐，我们需处理以下问题：1. 利用matlab软件对audio1211.wav音频信号进行数字信号采样，分别对采样后的信号进行时/频域分析，并提供仿真图和分析说明；2. 设计合理的数字滤波器，滤去音频信号中的蜂鸣音，给出详细设计流程，并提供频域仿真图和分析说明；3. 将数字滤波后的数字信号转换成wav格式音频文件二．分析(1）通过播放所给音乐文件，很明显能听出wav文件中包含蜂鸣噪音，所以我们应该先分析频谱。
在matlab下可以用函数wavread/audioread读入语音信号进行采样，我们可以通过wavread得到声音数据变量x和采样频率fs、采样精度nbits，在读取声音信号之后，利用读出的采样频率作为参数，这段音频读出的采样精度为16，fs为44100hz，所以我们将此后采集时间、fft的参数设置为fs，也就是44100hz。
最后我们通过plot函数绘制出了音频信号与时间的关系图pic1，使用fft函数进行fft处理。
处理后的信号频谱pic2，如下所示图1.音频信号与时间的关系图从图1横坐标我们看到t在9-10s之间截止，与我们在音乐播放器中显示的时间一致。
图2.fft之后得到的频域分析结果图3.噪声读取图2为运用fft后得到的处理结果，可以从中读取到，在293.7hz、4671hz附近幅值突然增大，可以确定为噪声干扰。
所以我们应该针对频率附近进行滤波。
如果针对性进行滤波处理，应该使用低通滤波器进行处理，去除这部分的噪音。
之后需要选定滤波器并进行程序设计，在4671hz附近进行滤波,去除蜂鸣杂音。
（2）我们需要对蜂鸣音进行除去，自然需要用到滤波器。
所以第二步我们需要设计滤波器并给出详细流程。
在第一问的频谱分析中，通过FFT我们已经知道噪音所在，所以我们需要针对这个问题设计参数。
在这里我们选用巴特沃斯低通滤波器进行处理，我们需要设定好的参数有通带边界频率、阻带边界频率、通带最大衰减和通过阻带的最小分贝数（由buttord 在matlab定义得）。
(1077)数字信号处理大作业1
h=fft(x,1024);%做1024点的快速傅里叶变换，满足频域抽样定理
ff=1000*(0:511)/1024;%将数字频率转换为模拟频率，单位为Hz
plot(ff,abs(h(1:512)));%显示信号的幅度谱，由于对称性，只显示一半
答：
\
西南大学网络与继续教育学院课程考试答题卷
2016年6月
课程名称【编号】：数字信号处理【1077】类别：网教专升本
专业：电气工程及其自动化
（横线以下为答题区）
答题不需复制题目，写明题目编号，按题目顺序答题
一、简答题。
1.答：
二、计算题。
1.答：
三、编程题。
1.答：t= -1:0.01:1;%以0.01秒周期进行抽样，并加矩形窗截断，满足抽样定理
数字信号处理教程之大作业
数字信号处理教程之大作业郭航（2014212596）1）解：参考书p3862）解：参考书p3961.数字滤波器通带截止频率π/5rad 通带最大衰减3dB 阻带截止频率3*π/5rad 阻带最小衰减20dB2.频率预畸变（T=2）047121.37638192tan tan6232910.32491969tan tan1032s 102p p===Ω===Ωπωπωs793.159398.0456.23854.23*8187.0*331*9512.0*3311111211231231231311221131231131213121a 3132221112.031105.031123112131112121)(1.0))(()()())(()()()()(2,,,)2()(--s )(21s 2)21122(312521)(+-----------=----=---==-=-=+=+===-==⇒-=-==-====⇒--+=-=+-+=+-+=++=--------------∑∑∑z z z z z z z z z z e zez e z e k z e A nT nT a t t tt Nk t s k a k kk a T T T k s Kk z H sT e en u nT h n h e e t u t u e e t u e A t h s s A A s s s A s H s s s s s s H 则有：部分分式形式：3.设计其系统函数（p355-（7.5.24））593154531.125392584.1997697634.1) 6232910.32491969 047121.37638192lg(2/)110110(lg )lg(2/)110110(lg 3.021.01.0==⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡ΩΩ--≥p s R A s s N所以 N=2 查表7.4得14142136.11)(2a ++=s s s H4.求数字滤波器的系统函数4363449349.0463.15434211047121.37638192110*21.0c ==-Ω=ΩNA ss1903969022.0436*******.0*4142136.11903969022.04142136.1)()s (2222++=Ω+Ω+Ω==Ωs s s s H H cc c sa lp c16170849412.01903969022.0001903969022.0210210======e e e d d d根据 表7.9 得807481843.1)(3171882269.0/)(8958353866.0/)22(1053382101.0/)(2106764203.0/)22(1053382101.0/)(221022102220122102220122100=++==+-=-=-==+-==-==++=c e c e e R R c e c e e B R c e e B R c d c d d A R c d d A R c d c d d A21212211221103171882269.08958353866.011053382101.021********.010********.01)(--------+-++=++++=zz z z z B z B zA z A A z HT=2; %设置采样周期为2fs=1/T; %采样频率为周期倒数Wp=0.2*pi/T;Ws=0.6*pi/T; %设置归一化通带和阻带截止频率Ap=3;As=20; %设置通带最大和最小衰减[N,Wc]=buttord(Wp,Ws,Ap,As,'s'); %调用butter函数确定巴特沃斯滤波器阶数[B,A]=butter(N,Wc,'s'); %调用butter函数设计巴特沃斯滤波器W=linspace(0,pi,400*pi); %指定一段频率值hf=freqs(B,A,W); %计算模拟滤波器的幅频响应subplot(2,1,1);plot(W/pi,abs(hf)/abs(hf(1))); %绘出巴特沃斯模拟滤波器的幅频特性曲线grid on;title('巴特沃斯模拟滤波器');xlabel('Frequency/Hz');ylabel('Magnitude');[D,C]= bilinear (B,A,fs); %调用双线性变换法Hz=freqz(D,C,W); %返回频率响应subplot(2,1,2);plot(W/pi,abs(Hz)/abs(Hz(1))); %绘出巴特沃斯数字低通滤波器的幅频特性曲线grid on; title('巴特沃斯数字滤波器');xlabel('Frequency/Hz');ylabel('Magnitude');wp=0.2*pi;ws=0.6*pi;Rp=3;As=20;ripple=10^(-Rp/20);Attn=10^(-As/20);Fs=0.5;T=1/Fs;Omgp=(2/T)*tan(wp/2);Omgs=(2/T)*tan(ws/2);[n,Omgc]=buttord(Omgp,Omgs,Rp,As,'s')[ba1,aa1]=butter(n,Omgc,'s');[bd,ad]=bilinear(ba1,aa1,Fs)[sos,g]=tf2sos(bd,ad)[H,w]=freqz(bd,ad);dbH=20*log10((abs(H)+eps)/max(abs(H)));subplot(2,2,1),plot(w/pi,abs(H));ylabel('|H|');title('幅度响应');axis([0,1,0,1.1]);set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,0.25,0.4,1]); set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[0,Attn,ripple,1]); gridsubplot(2,2,2),plot(w/pi,angle(H)/pi);ylabel('＼phi');title('相位响应');axis([0,1,-1,1]);set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,0.25,0.4,1]); set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[-1,0,1]);gridsubplot(2,2,3),plot(w/pi,dbH);title('幅度响应(dB)');ylabel('dB');xlabel('频率(＼pi)');axis([0,1,-40,5]);set(gca,'XTickMode','manual','XTick',[0,0.25,0.4,1]); set(gca,'YTickMode','manual','YTick',[-50,-15,-1,0]); gridsubplot(2,2,4),zplane(bd,ad);axis([-1.1,1.1,-1.1,1.1]);title('零极图');n =2Omgc =0.4363bd =0.1053 0.2107 0.1053ad =1.0000 -0.8958 0.3172sos =1.00002.0000 1.0000 1.0000 -0.8958 0.3172g =0.1053。
数字信号处理大作业
数字高通滤波器设计报告
设计步骤：这次选择设计的是巴特沃斯数字高通滤波器，对输入信号xn=cos(8*pi*t)+cos(20*pi*t)，最高频率f=20*pi/2*pi=10Hz，所以采样频率Fs应大于等于20Hz，在这里我选择的采样频率Fs=80Hz。
设计思想：从归一化模拟低通原型出发，先在模拟域内经频率变换成为所需类型的模拟滤波器；然后进行双线性变换，由S域变换到Z域，而得到所需类型的数字滤波器。
选择指标参数，参数如下：通带边界频率wp=18*pi，阻带边界频率ws=10*pi，通带最大衰减ap=1，阻带最小衰减as=40。
MATLAB信号处理工具箱函数:[N,wc]=buttord(wp,ws,ap,as)用于计算巴特沃斯数字滤波器的阶数N和3dB截止频率wc。
[B,A]=butter(N,wc)用于计算N阶巴特沃斯数字滤波器系统函数分子和分母多项式的系数向量B和A。
然后用MATLAB 直接设计巴特沃斯数字高通滤波器。
结果分析：如图为设计好的巴特沃斯数字高通滤波器的幅频特性和滤波后输出信号的频谱图，可以看到低频分量f=8*pi/2*pi=4Hz已经被滤除掉。
设计心得：在课程设计的过程中，我学到了很多东西，比如设计滤波器的一些基本函数的用法，各种模拟滤波器的特性，设计滤波器的一些基本方法。
但更为重要的是，我对于解决一个问题的思路更加清晰，找到了属于自己的方法。
9数字信号处理(大作业)答案
一、求下列问题（每题15分，共30分）1.写出时不变系统的定义及判定公式。
答案：时不变系统是指系统对信号的处理（运算）不随时间的改变而改变。
判定条件：若系统输入x(n)时，输出序列y(n) 即y(n)=T[x(n)],那么当系统输入x(n-n 0)时， 有T[x(n-n 0)]=y(n-n 0)成立 则该系统为时不变系统。
2.讨论()()n R n n h 30016002+⨯=的因果性和稳定性，并计算该序列的首项非零值和末项非零值。
答案：()()⎪⎩⎪⎨⎧≤≤+=+⨯=nn n n R n n h 其他029901120016002300n<0时，h(n)=0, 所以h(n)是因果序列 又()∞<+=∑∑=+∞-∞=299011200n n n n h ，所以h(n)是稳定序列。
结论：h(n)是因果、稳定序列。
该序列的首项非零值为：h(0)=1200 该序列的末项非零值为：h(299)=4二、（20分）x(n)是长度为N 的有限长序列,N 为偶数，X(k)=DFT[x(n)], 10-≤≤N k ,试用X(k)表示序列y(n)的离散傅里叶变换Y(k)。
()()⎪⎩⎪⎨⎧-≤≤⎪⎭⎫ ⎝⎛++=nN n N n x n x n y 其他01202答案：()()()nk N Nn nkNN n W N n x n x W n y k Y 212021202∑∑-=-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛++==()nk N Nn nkNN n W N n x W n x 212021202∑∑-=-=⎪⎭⎫ ⎝⎛++=()()kN m N N N m nkN N n W m x W n x ⎪⎭⎫ ⎝⎛--=-=∑∑+=2212212()()nkN N N n k NNnk N N n W n x W W n x 21222212∑∑-=--=+=()()nkN N N n nkN Nn W n x W n x 2122120∑∑-=-=+=()()k X W n x k n Nn 221N 0==∑-= 120-≤≤N k三、（25分）已知某模拟滤波器的系统函数为：()2122a s H s s s +=++试用冲激响应不变法将其转换成数字滤波器的系统函数()H z 。
西安电子科技大学数字信号处理大作业
实用数字信号处理大作业班级：021231学号：姓名：指导老师：吕雁一写出奈奎斯特采样率和和信号稀疏采样的学习报告和体会1、采样定理在进行A/D信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时(fs.max>2fmax)，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5～10倍；采样定理又称奈奎斯特定理。
(1)在时域频带为F的连续信号 f(t)可用一系列离散的采样值f(t1),f(t1±Δt)，f(t1±2Δt)，...来表示,只要这些采样点的时间间隔Δt≤1/2F，便可根据各采样值完全恢复原始信号。
(2)在频域当时间信号函数f(t)的最高频率分量为fmax时,f(t)的值可由一系列采样间隔小于或等于1/2fo的采样值来确定,即采样点的重复频率fs ≥2fmax。
2、奈奎斯特采样频率(1)概述奈奎斯特采样定理：要使连续信号采样后能够不失真还原，采样频率必须大于信号最高频率的两倍（即奈奎斯特频率）。
奈奎斯特频率（Nyquist frequency）是离散信号系统采样频率的一半，因哈里·奈奎斯特（Harry Nyquist）或奈奎斯特－香农采样定理得名。
采样定理指出，只要离散系统的奈奎斯特频率高于被采样信号的最高频率或带宽，就可以真实的还原被测信号。
反之，会因为频谱混叠而不能真实还原被测信号。
采样定理指出，只要离散系统的奈奎斯特频率高于采样信号的最高频率或带宽，就可以避免混叠现象。
从理论上说，即使奈奎斯特频率恰好大于信号带宽，也足以通过信号的采样重建原信号。
但是，重建信号的过程需要以一个低通滤波器或者带通滤波器将在奈奎斯特频率之上的高频分量全部滤除，同时还要保证原信号中频率在奈奎斯特频率以下的分量不发生畸变，而这是不可能实现的。
在实际应用中，为了保证抗混叠滤波器的性能，接近奈奎斯特频率的分量在采样和信号重建的过程中可能会发生畸变。
数字信号处理大作业模板
数字信号处理作业设计报告一、目的1.增进对MATLAB的认识，加深对数字信号处理理论方面的理解。
2.掌握数字信号处理中IIR和FIR滤波器的设计。
3.了解和掌握用MATLAB实现IIR和FIR滤波器的设计方法、过程，为以后的设计打下良好基础。
二、数字信号处理课程设计1.IIR（无限脉冲响应）模拟滤波器设计（1）设计题目：巴特沃斯低通滤波器设计（2）设计要求：（通带最大衰减Rp=2，阻带最小衰减Rs=40，通带边界频率Wp=1500hz，阻带边界频率Ws=4200hz，滤波器类型：巴特沃斯低通滤波器）（3）设计原理：（4）Matlab源程序：（程序要有说明）（5）结果和仿真波形：（要有matlab图）2.IIR（无限脉冲响应）数字滤波器设计（1）设计题目：切比雪夫I型数字高通滤波器（2）设计要求：（通带最大衰减Rp=2db，阻带最小衰减Rs=30db，通带边界频率Wp=700hz，阻带边界频率Ws=500hz，采样频率fs=1khz，滤波器类型：切比雪夫I型数字高通滤波器）（3）设计原理：（4）Matlab源程序：（程序要有说明）（5）结果和仿真波形：（要有matlab图）3.FIR（有限脉冲响应）数字滤波器设计（1）设计题目：（2）设计要求：（通带最大衰减Rp，阻带最小衰减Rs，通带边界频率Wp，阻带边界频率Ws，窗函数类型等）（3）设计原理：（4）Matlab源程序：（程序要有说明）（5）结果和仿真波形：（要有matlab图）4、利用FFT进行频谱分析（1）设计要求：（满足条件的序列x(n)等）（2）设计原理：（3）Matlab源程序：（程序要有说明）（4）结果和仿真波形：（要有matlab图形和文字分析）三、总结（收获与体会）四、参考文献注：红字为说明，有错漏之处自行更正。
数字信号处理大作业报告要求
正文内容1：研究或实验目的
是正文的开篇，要求简明扼要，重点突出。
实验性强的论文，先写为什么要进行这个实验， 通过实验要达到的目的是什么 理论性强的论文，要写清楚准备解决的问题以 及解决问题的基本思路 如果课题涉及面较广，论文只涉及其中某一方 面，则要写清本文着重探索哪一方面的问题， 并交待理由
2、科技论文的写作格式
科技论文一般包括以下8个部分：题名、 作者署名、摘要、关键词、引言、正文、 结论和参考文献
2．1、题名
题名应以最恰当、简明的词语反映出文 章中最重要的特定内容。题名要简明、 准确、醒目，有利于读者阅读和文献检 索。 题名一般不宜超过20字，因此，题名 尽可能删弃多余的词语，避免将同义词 或近义词连用，如常见的有“……的研 究和探讨”，“……的分析研究”，一 般可删去其中的一个。
有时候本部分可在引言中描述，正文部分不再 复述
正文内容2：研究基础
研究工作的基础，一定要交代清楚以便 他人据此重复验证
实验性的论文，要说明选用的材料、设 备和实验(观测)的方法等 理论性的论文，要说明基本假设、已有 的结论、所采用的模型和算法等
正文内容3：研究过程
理论分析部分： 详细说明所使用的分析方法和计算方法 等基本情况；指出所应用的分析方法、 计算方法、实验方法等哪些是已有的， 哪些是经过自己改进的，哪些是自己创 造的，这一部分所占篇幅不宜过多，应 以简练、明了的文字概略表述。
2．4、关键词
关键词是为了文献标引工作，特别是适应计算 机自动检索的要求，从文章中选取出来用以表 示全文主题信息的单词或术语。 关键词可从文章的四个部位去寻找：
◦ ◦ ◦ ◦
从题名中找，题名是论文的主题浓缩，最易找到； 从文摘中找； 从论文的小标题中找； 从结论中找。
数字信号处理大作业
数字信号处理大作业电子工程学院M2.2 The square wave and the sawtooth wave are two periodic sequence as sketched in Figure P2.1. Using the functions sawtooth and square write a MATLAB program to generate the above two sequences and plot them and the period N. For the square wave sequence an additional user-specified parameter is the duty cycle,while 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.如下为matlab程序代码：%get user inputsa=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 =');%creat singalst=1/ft;t=0:l-1;x=a*sawtooth(2*pi*t/n);y=a*square(2*pi*(t/n),dc);%poltsubplot(211)stem(t,x)ylabel('Amplitude');xlabel(['Time in ',num2str(t),'sec']);subplot(212)stem(t,y);ylabel('Amplitude');xlabel(['Time in ',num2str(t),'sec']);在仿真之前，分析题目中所给出的数据，需要注意此时的周期为序列的个数13，而非时间周期13s，否则100个取样最终时间才花费0.05s，在图中就无法显示出来。
数字信号处理大作业
数字信号处理上机实验学院：电子工程学院班级：021061学号: 02106013姓名：岳震震实验一：信号、系统及系统响应02106013 岳震震一，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，实验原理与方法(1) 时域采样。
(2)LTI系统的输入输出关系。
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。
(2)编制实验用主程序及相应子程序。
①信号产生子程序，用于产生实验中要用到的下列信号序列：a .Xa(t)=Ae-at sin(Ω0t)U(t)b.单位脉冲序列：xb(n)=δ(n)c.矩形序列：xc(n)=RN(n),N=10②系统单位脉冲响应序列产生子程序。
本实验要用到两种FIR系统。
a .ha(n)=R10(n);b. hb(n)=δ(n)+2.5δ(n-1)+2.5δ(n-2)+δ(n-3)③有限长序列线性卷积子程序用于完成两个给定长度的序列的卷积。
可以直接调用MATLAB语言中的卷积函数conv。
conv用于两个有限长度序列的卷积，它假定两个序列都从n=0开始。
调用格式如下：y=conv(x,h)调通并运行实验程序，完成下述实验内容：①分析采样序列的特性。
a. 取采样频率fs=1 kHz, 即T=1 ms。
b.改变采样频率，fs=300Hz，观察|X(ejω)|的变化，并做记录(打印曲线)；进一步降低采样频率，fs=200Hz，观察频谱混叠是否明显存在，说明原因，并记录(打印)这时的|X(ejω)|曲线。
②时域离散信号、系统和系统响应分析。
a.观察信号xb(n)和系统hb(n)的时域和频域特性；利用线性卷积求信号xb(n)通过系统hb(n)的响应y(n)，比较所求响应y(n)和hb(n)的时域及频域特性，注意它们之间有无差别，绘图说明，并用所学理论解释所得结果。
哈工大数字信号处理大作业 (2)(word文档良心出品)
数字信号处理上机实验报告学号：姓名:实验题目一1. 实验要求：序列卷积计算（1）编写序列基本运算函数，序列相加、相乘、翻转、求和；（2）使用自定义函数计算序列线性卷积，并与直接计算结果相比较。
两个序列分别为：() 1,05 0,others n nx n≤≤⎧=⎨⎩，()2,030,othersn nx n≤≤⎧=⎨⎩2. 实验过程和步骤：包含题目分析，实验程序和流程图（程序要有必要的注释）3. 实验结果和分析：包含程序运行结果图，结果分析和讨论(一)基本运算函数1.原序列2.序列相加序列相加程序function [y,n]=sigadd(x1,n1,x2,n2)%implements y(n)=x1(n)+x2(n)%---------------------------------------------% [y,n] = sigadd(x1,n1,x2,n2)% y = sum sequence over n, which includes n1 and n2% x1 = first sequence over n1% x2 = second sequence over n2 (n2 can be different from n1)%n=min(min(n1),min(n2)):max(max(n1),max(n2)); %duration of y(n) y1=zeros(1,length(n));y2=y1;y1(find((n>=min(n1))&(n<=max(n1))==1))=x1; %x1 with duration of y y2(find((n>=min(n2))&(n<=max(n2))==1))=x2; %x2 with duration of y y=y1+y2; %sequence addition3.序列相乘序列相乘程序function [y,n]=sigmult(x1,n1,x2,n2)%implements y(n)=x1(n)*x2(n)%---------------------------------------------% [y,n] = sigmult(x1,n1,x2,n2)% y = product sequence over n, which includes n1 and n2% x1 = first sequence over n1% x2 = second sequence over n2 (n2 can be different from n1)%n=min(min(n1),min(n2)):m(min(n1),min(n2)) %duration of y(n)y1=zeros(1,length(n));y2=y1;y1(find((n>=min(n1))&(n<=max(n1))==1))=x1; %x1 with duration of y y2(find((n>=min(n2))&(n<=max(n2))==1))=x2; %x2 with duration of y y=y1.*y2; %sequence multiplication4.序列翻转序列翻转程序function [y,n]=sigfold(x, n)%implements y(n)=x(-n)%--------------------------------------------- % [y,n] = sigfold(x,n)%y=fliplr(x);n=-fliplr(n);5.序列移位序列移位程序function [y,n]=sigshift(x,m,n0)%implements y(n)=x(n-n0)%--------------------------------------------- % [y,n] = sigshift(x,m,n0)%n=m+n0;y=x;主程序x1=[0:5];x2=[0,1,2,3];n1=0:5;n2=0:3;%N=n1+n2-1;figure(1)subplot(211)stem(x1)xlabel('x1')subplot(212)stem(x2)xlabel('x2')title('原序列')x= sigadd(x1,n1,x2,n2);figure(2)stem(x)xlabel('x1+x2')title('序列相加')figure(3)[x,n] = sigfold(x1,n1);stem(n,x)xlabel('x1(-n)')title('序列翻转')[x,n] = sigshift(x,n,2);figure(4)stem(n,x)xlabel('x1(-n+2)')title('序列移位')x= sigmult(x1,n1,x2,n2);figure(5)stem(x)title('序列相乘')xlabel('x1*x2')(二)自定义函数计算线性卷积1.题目分析使用上一题中的序列相乘、翻转和求和子函数计算线性卷积，并与这直接用conv 函数计算的线性卷积结果相比较。
DSP技术 大作业
DSP技术大作业姓名：赵艳花班级：电信111班学号：1104071012014年12月第1部分概述1.1 简介数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。
数字信号处理是利用计算机或专用处理设备，以数字形式对信号进行采集、变换、滤波、估值、增强、压缩、识别等处理，以得到符合人们需要的信号形式。
数字信号处理是将信号以数字方式表示并处理的理论和技术。
数字信号处理与模拟信号处理是信号处理的子集。
数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波，因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域，这通常通过模数转换器实现，而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域，这是通过数模转换器实现的。
数字信号处理的算法需要利用计算机或专用处理设备如数字信号处理器（DSP）和专用集成电路（ASIC）等。
数字信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点，这些都是模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。
1.2 概况数字信号处理是围绕着数字信号处理的理论、实现和应用等几个方面发展起来的。
数字信号处理在理论上的发展推动了数字信号处理应用的发展。
反过来，数字信号处理的应用又促进了数字信号处理理论的提高，而数字信号处理的实现则是理论和应用之间的桥梁。
数字信号处理是以众多学科为理论基础的，它所涉及的范围极其广泛。
例如，在数学领域，微积分、概率统计、随机过程、数值分析等都是数字信号处理的基本工具，与网络理论、信号与系统、控制论、通信理论、故障诊断等也密切相关。
近来新兴的一些学科，如人工智能、模式识别、神经网络等，都与数字信号处理密不可分。
可以说，数字信号处理是把许多经典的理论体系作为自己的理论基础，同时又使自己成为一系列新兴学科的理论基础。
1.3 实现方法(1) 在通用的计算机（如PC机）上用软件（如C语言）实现；(2) 在通用计算机系统中加上专用的加速处理机实现；(3) 用通用的单片机（如MCS-51、96系列等）实现，这种方法可用于一些不太复杂的数字信号处理，如数字控制等；(4) 用通用的可编程DSP实现。
西电数字信号处理大作业
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。
数字信号处理大作业(matlab仿真)
《动态数据处理》综合作业2019.1.20目录1 差分方程求解 (3)1.1 基本原理 (3)1.2 测试程序 (4)1.3 运行结果 (4)2 线性卷积 (5)2.1 基本原理 (5)2.2 测试程序 (7)2.3 运行结果 (8)3 DFT与IDFT程序设计 (9)3.1 基本原理 (9)3.2 测试程序 (11)3.3 运行结果 (13)4 基于Hilbert变换的信号包络提取 (14)4.1 基本原理 (14)4.2 测试程序 (15)4.3 运行结果 (17)5 基于窗函数法的FIR滤波器设计 (17)5.1 基本原理 (17)5.2 测试程序 (19)5.3 运行结果 (21)6 相关函数估计 (23)6.1 基本原理 (23)6.2 测试程序 (24)6.3 运行结果 (25)7 基于分段平均的功率谱估计 (25)7.1 基本原理 (25)7.2 测试程序 (27)7.3 运行结果 (28)8 源程序 (29)8.1 差分方程 (29)8.2 线性卷积 (29)8.3 离散傅里叶变换 (30)8.4 基于窗函数的FIR滤波器 (31)8.5 自相关函数 (34)8.6 welch法功率谱估计 (34)1 差分方程求解1.1 基本原理一个线性移不变离散系统可以用一个常系数线性差分方程来描述：其中，、为方程的系数（k=1，…，N；r=0，…，M）。
若给定输入信号及系统的初始条件，则可求出系统的输出，即方程的解。
利用Z变换求解差分方程，在初始条件为零的情况下：1.2 测试程序已知离散系统的差分方程为，输入信号为，求系统响应。
测试程序如下：clc;clear alla=[1,-3/4,1/8];b=[1,1/3,0]; %输入差分方程系数向量，不足补零对齐n=0:0.1:15;xn=(3/4).^n; %输入激励信号yn=filterRe(b,a,xn); %调用filterRe函数plot(n,xn,'-',n,yn,'k-');xlabel('n');ylabel('x(n),y(n)');title('差分方程');1.3 运行结果运行后得到如下信号图，其中下方为输入信号，上方为输出信号，即系统响应。
数字信号处理课程仿真大作业
数字信号处理课程仿真大作业一、课程设计题目：基于MATLAB 的利用FFT进行频谱分析二、课程设计目的：1、加深对数字信号处理学习过的基本概念、基本理论和基本方法的理解和掌握；2、学会用MATLAB对信号进行分析和处理，进一步将知识融会贯通；3、加深对FFT原理的理解，学会应用FFT分析信号频谱；4、学会撰写课程设计报告，并应用数字信号处理的基本理论分析结果。
三、课程设计内容：1、自编程序得到一个方波信号（f=50Hz,幅值为1，-1，各半个周期），对其一个周期分别采样256点和1024点，利用基于Matlab 语言所编FFT程序做谐波分析，并与理论分析结果对照。
2、对三角波信号（可以由方波信号求导得到）重复作业一的各项要求。
3、对一、二信号叠加一个白噪声信号（均值为零，方差为0.2）所构成的随机信号用FFT进行频谱分析。
4、对以上结果进行讨论。
5、给出源程序，包含信号如何产生、采样的实现、FFT函数的调用（或自编）、绘图等，给出计算机分析结果的图形截图及理论分析的草图。
四、详细程序及仿真波形：理论分析：用FFT分析周期函数的频谱结构，选择不同的截取长度Ts观察用FFT进行频谱分析时存在的截断效应(频谱泄露和谱间干扰)。
利用matlab的FFT对模拟信号进行谱分析时，只能以有限大的采样频率Fs对模拟信号采样有限点样本序列（等价于截取模拟信号一段进行采样）作FFT变换，得到模拟信号的近似频谱。
其误差主要来自以下因素：(1)截断效应（频谱泄露和谱间干扰）截断效应使谱分辨率（能分辨开的两根谱线间的最小间距）降低，并产生谱间干扰。
(2)频谱混叠失真使折叠频率（Fs/2）附近的频谱产生较大失真。
理论和实践都已证明，加大截取长度Ts可以提高分辨率；另外选择合适的窗函数可降低谱间干扰；而频谱混叠失真要通过提高采样频率Fs或预滤波（在采样之前滤除折叠频率以外的频率成分）来改善。
用FFT 进行频谱谐波理论理论分析：在信号处理中，信号的频谱分析是重要的应用领域之一。
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数字信号处理
大作业
姓名：刘云飞学号：08041016 班级：电气81
（1）题目18：用fir1函数法设计线性相位数字高通滤波器，通带边频wc=0.6*pi rad，阻带边频ws=0.45*pi rad，通带最大衰减A p=2dB，阻带最小衰减A S=45dB，分别用汉宁窗，汉明窗，布莱克曼窗和凯泽窗进行设计，求单位脉冲响应h(n)，画出h(n)和幅度相应∣H(e jw)∣。
（2）程序及运行结果：
1.汉宁窗
求得N=44，A S=44.56，A P=0。
2.汉明窗
求得N=44，A S=45.40dB，A P=0。
3.布莱克曼窗
求得N=44，A S=35.03，A P=0。
4.凯泽窗
求得N=44，A S=51.71，A p=0。
（3）附录：自定义的两个函数
function hd=ideal_hp1(wc,N)
%compute the ideal lowpass fiter unit pulse respondence hd(n)
%wc: cutoff frequency
%N: window length
%hd: unit pulse respondence
alpha=(N-1)/2;
n=0:1:N-1;
m=n-alpha+eps;
hd=sin(pi*m)./(pi*m)-sin(wc*m)/(pi*m);
function[db,mag,pha,w]=freqz_m2(b,a)
%滤波器的幅值响应(相对、绝对)、相位响应
%db:相对幅值响应
%mag：绝对幅值响应
%pha: 相位响应
%w 采样频率；
%b 系统函数H(z)的分子项(对FIR，b=h)
%a 系统函数H(z)的分母项(对FIR，a=1)
[H,w]=freqz(b,a,1000,'whole');
H=(H(1:1:501))';
w=(w(1:1:501))';
mag=abs(H); %绝对幅值响应
db=20*log10((mag+eps)/max(mag)); %相对幅值响应
pha=angle(H); %相位响应。