对周期方波信号进行滤波matlab的实现

对周期方波信号进行滤波matlab的实现
对周期方波信号进行滤波matlab的实现

对周期方波信号进行滤波

) 1、生成一个基频为10Hz的周期方波信号;

) 2、设计一个滤波器,滤去该周期信号中40Hz以后的频率成分,观察滤波前后的信号波形和频谱。

)3、如果该信号x(t)淹没在噪声中(随机噪声用randn(1,N)生成,N为其样点数),试滤去噪声。

%采样频率取200Hz,可以改变看看。输入、输出信号频谱同时绘制在一起对比

%采用低通滤波器,保留40Hz以下频率成分

clear

fs=200;

t=0:1/fs:1;

x=square(2*pi*10*t);

wp=40*2/fs;

ws=45*2/fs;

Rp=3;Rs=45;Nn=128;

[N,wn]=buttord(wp,ws,Rp,Rs)

[b,a]=butter(N,wn,'low')

y=filter(b,a,x);

figure(1)

plot(t,x,'r-',t,y)

%grid on

axis([0 1.2 -2 2])

title('红色代表原信号,蓝色代表只保留40Hz以下频率成分')

figure(2)

[H,W]=freqz(b,a);

k=0:511;

plot((fs/2)/512*k,abs(H));

grid on

title('滤波器频率响应')

T=1/fs;

N=4*(fs/10);

n=0:N-1;

xn=square(2*pi*10*n*T);

X=fftshift(fft(xn,512));

xk=1/N*X;

Y=fftshift(fft(y,512));

yk=1/N*Y;

figure(3)

plot(-fs/2+fs/512*k,abs(xk))

grid on

legend('方波信号的频谱')

figure(4)

plot(-fs/2+fs/512*k,abs(xk),'b',-fs/2+fs/512*k,abs(yk),'r')

grid on

legend('原信号的频谱','滤波后信号的频谱') %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%保留40Hz频率成分%%%%%%%%%%%%

%采样频率取200Hz,可以改变看看。输入、输出信号频谱同时绘制在一起对比 %采用带通滤波器,只保留40Hz频率成分

clear

fs=200;

t=0:1/fs:1;

x=square(2*pi*10*t);

wp=[35 45]*2/fs;

ws=[30 50]*2/fs;

Rp=3;Rs=45;Nn=128;

[N,wn]=buttord(wp,ws,Rp,Rs)

[b,a]=butter(N,wn,'bandpass') %只保留40Hz频率成分

y=filter(b,a,x);

figure(1)

plot(t,x,'r-',t,y)

grid on

axis([0 1.2 -1.2 1.2])

title('红色代表原信号,蓝色代表只保留40Hz频率成分')

figure(2)

[H,W]=freqz(b,a);

k=0:511;

plot((fs/2)/512*k,abs(H));

grid on

title('滤波器频率响应')

T=1/fs;

N=4*(fs/10);

n=0:N-1;

xn=square(2*pi*10*n*T);

X=fftshift(fft(xn,512));

xk=1/N*X;

Y=fftshift(fft(y,512));

yk=1/N*Y;

figure(3)

plot(-fs/2+fs/512*k,abs(xk),'b',-fs/2+fs/512*k,abs(yk),'r')

grid on

legend('原信号的频谱','滤波后信号的频谱')

信号与系统matlab实验及答案

产生离散衰减正弦序列()π0.8sin 4n x n n ?? = ??? , 010n ≤≤,并画出其波形图。 n=0:10; x=sin(pi/4*n).*0.8.^n; stem(n,x);xlabel( 'n' );ylabel( 'x(n)' ); 用MATLAB 生成信号()0sinc at t -, a 和0t 都是实数,410t -<<,画波形图。观察并分析a 和0t 的变化对波形的影响。 t=linspace(-4,7); a=1;

t0=2; y=sinc(a*t-t0); plot(t,y); t=linspace(-4,7); a=2; t0=2; y=sinc(a*t-t0); plot(t,y);

t=linspace(-4,7); a=1; t0=2; y=sinc(a*t-t0); plot(t,y);

三组对比可得a 越大最大值越小,t0越大图像对称轴越往右移 某频率为f 的正弦波可表示为()()cos 2πa x t ft =,对其进行等间隔抽样,得到的离散样值序列可表示为()()a t nT x n x t ==,其中T 称为抽样间隔,代表相邻样值间的时间间隔,1 s f T = 表示抽样频率,即单位时间内抽取样值的个数。抽样频率取40 Hz s f =,信号频率f 分别取5Hz, 10Hz, 20Hz 和30Hz 。请在同一张图中同时画出连续信号()a x t t 和序列()x n nT 的波形图,并观察和对比分析样值序列的变化。可能用到的函数为plot, stem, hold on 。 fs = 40; t = 0 : 1/fs : 1 ; % ?μ?ê·?±e?a5Hz,10Hz,20Hz,30Hz f1=5; xa = cos(2*pi*f1*t) ; subplot(1, 2, 1) ;

matlab中关于数字滤波器的函数介绍

MATLAB下的数字信号处理实现示例 一信号、系统和系统响应 1、理想采样信号序列 (1)首先产生信号x(n),0<=n<=50 n=0:50; %定义序列的长度是50 A=444.128; %设置信号有关的参数 a=50*sqrt(2.0)*pi; T=0.001; %采样率 w0=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’); (2)绘制信号x(n)的幅度谱和相位谱 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’)(3)改变参数为:1,0734.2,4.0,10==Ω==TAα n=0:50; %定义序列的长度是50 A=1; %设置信号有关的参数 a=0.4; T=1; %采样率 w0=2.0734; 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’) 2、单位脉冲序列 在MatLab中,这一函数可以用zeros函数实现: n=1:50; %定义序列的长度是50 x=zeros(1,50); %注意:MATLAB中数组下标从1开始

方波的合成与分解

综合性实验报告 题目:方波的合成与分解 实验课程:信号与系统 学号: 姓名: 班级:12自动化2班指导教师:

方波的分解与合成 一、实验类型 综合性实验 二、实验目的和要求 1.观察方波信号的分解。 2.用同时分析法观测方波信号的频谱,并与方波的傅利叶级数各项的频率与系数作比较。 3.掌握带通滤波器的有关特性测试方法。 4.观测基波和其谐波的合成。 三、实验条件 实验仪器 1.20M 双踪示波器一台。 2.信号与系统实验箱。 四、实验原理 1. 信号的频谱与测量 信号的时域特性和频域特性是对信号的两种不同的描述方式。对于一个时域的周期信号)t (f ,只要满足狄利克莱(Dirichlet)条件,就可以将其展开成三角形式或指数形式的傅里叶级数。 例如,对于一个周期为T 的时域周期信号)t (f ,可以用三角形式的傅里叶级数 求出它的各次分量,在区间)1,1(T t t +内表示为: ) sin cos 1(0)(t n n b t n n n a a t f Ω+Ω∑∞ =+= 即将信号分解成直流分量及许多余弦分量和正弦分量,研究其频谱分布情况。

A A (c) 图7-1 信号的时域特性和频域特性 信号的时域特性与频域特性之间有着密切的内在联系,这种联系可以用图7-1来形象地表示。其中图7-1(a)是信号在幅度--时间--频率三维座标系统中的图形;图7-1(b)是信号在幅度--时间座标系统中的图形即波形图;把周期信号分解得到的各次谐波分量按频率的高低排列,就可以得到频谱图。反映各频率分量幅度的频谱称为振幅频谱。图7-1(c)是信号在幅度--频率座标系统中的图形即振幅频谱图。反映各分量相位的频谱称为相位频谱。在本实验中只研究信号振幅频谱。周期信号的振幅频谱有三个性质:离散性、谐波性、收敛性。测量时利用了这些性质。从振幅频谱图上,可以直观地看出各频率分量所占的比重。测量方法有同时分析法和顺序分析法。 同时分析法的基本工作原理是利用多个滤波器,把它们的中心频率分别调到被测信号的各个频率分量上。当被测信号同时加到所有滤波器上,中心频率与信号所包含的某次谐波分量频率一致的滤波器便有输出。在被测信号发生的实际时间内可以同时测得信号所包含的各频率分量。在本实验中采用同时分析法进行频谱分析,如图7-2所示。 信号分解 信号合成 图7-2 用同时分析法进行频谱分析 其中,P801出来的是基频信号,即基波;P802出来的是二次谐波;P803的是三次谐波,依此类推。 P809

对周期方波信号进行滤波matlab的实现

对周期方波信号进行滤波 ) 1、生成一个基频为10Hz的周期方波信号; ) 2、设计一个滤波器,滤去该周期信号中40Hz以后的频率成分,观察滤波前后的信号波形和频谱。 )3、如果该信号x(t)淹没在噪声中(随机噪声用randn(1,N)生成,N为其样点数),试滤去噪声。 %采样频率取200Hz,可以改变看看。输入、输出信号频谱同时绘制在一起对比 %采用低通滤波器,保留40Hz以下频率成分 clear fs=200; t=0:1/fs:1; x=square(2*pi*10*t); wp=40*2/fs; ws=45*2/fs; Rp=3;Rs=45;Nn=128; [N,wn]=buttord(wp,ws,Rp,Rs) [b,a]=butter(N,wn,'low') y=filter(b,a,x); figure(1) plot(t,x,'r-',t,y) %grid on axis([0 1.2 -2 2]) title('红色代表原信号,蓝色代表只保留40Hz以下频率成分') figure(2) [H,W]=freqz(b,a); k=0:511; plot((fs/2)/512*k,abs(H)); grid on title('滤波器频率响应') T=1/fs; N=4*(fs/10); n=0:N-1; xn=square(2*pi*10*n*T); X=fftshift(fft(xn,512)); xk=1/N*X;

Y=fftshift(fft(y,512)); yk=1/N*Y; figure(3) plot(-fs/2+fs/512*k,abs(xk)) grid on legend('方波信号的频谱') figure(4) plot(-fs/2+fs/512*k,abs(xk),'b',-fs/2+fs/512*k,abs(yk),'r') grid on legend('原信号的频谱','滤波后信号的频谱') %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%保留40Hz频率成分%%%%%%%%%%%% %采样频率取200Hz,可以改变看看。输入、输出信号频谱同时绘制在一起对比 %采用带通滤波器,只保留40Hz频率成分 clear fs=200; t=0:1/fs:1; x=square(2*pi*10*t); wp=[35 45]*2/fs; ws=[30 50]*2/fs; Rp=3;Rs=45;Nn=128; [N,wn]=buttord(wp,ws,Rp,Rs) [b,a]=butter(N,wn,'bandpass') %只保留40Hz频率成分 y=filter(b,a,x); figure(1) plot(t,x,'r-',t,y) grid on axis([0 1.2 -1.2 1.2]) title('红色代表原信号,蓝色代表只保留40Hz频率成分') figure(2) [H,W]=freqz(b,a); k=0:511; plot((fs/2)/512*k,abs(H)); grid on title('滤波器频率响应') T=1/fs; N=4*(fs/10); n=0:N-1; xn=square(2*pi*10*n*T);

信号与系统MATLAB实验报告

《信号与系统》MATLAB实验报告 院系:专业: 年级:班号: 姓名:学号: 实验时间: 实验地点:

实验一 连续时间信号的表示及可视化 实验题目: )()(t t f δ=;)()(t t f ε=;at e t f =)((分别取00<>a a 及); )()(t R t f =;)()(t Sa t f ω=;)2()(ft Sin t f π=(分别画出不同周期个数 的波形)。 解题分析: 以上各类连续函数,先运用t = t1: p:t2的命令定义时间范围向量,然后调用对应的函数,建立f 与t 的关系,最后调用plot ()函数绘制图像,并用axis ()函数限制其坐标范围。 实验程序: (1) )()(t t f δ= t=-1:0.01:3 %设定时间变量t 的范围及步长 f=dirac(t) %调用冲激函数dirac () plot(t,f) %用plot 函数绘制连续函数 axis([-1,3,-0.5,1.5]) %用axis 函数规定横纵坐标的范围 (2) )()(t t f ε= t=-1:0.01:3 %设定时间变量t 的范围及步长 f=heaviside(t) %调用阶跃函数heaviside () plot(t,f) %用plot 函数绘制连续函数 title('f(t)=heaviside(t)') %用title 函数设置图形的名称 axis([-1,3,-0.5,1.5]) %用axis 函数规定横纵坐标的范围 (3) at e t f =)( a=1时: t=-5:0.01:5 %设定时间变量t 的范围及步长 f=exp(t) %调用指数函数exp ()

信号分解与合成实验报告

实验二信号分解与合成 --谢格斯110701336 聂楚飞110701324 一、实验目的 1、观察电信号的分解。 2、掌握带通滤波器的有关特性测试方法。 3、观测基波和其谐波的合成。 二、实验内容 1、观察信号分解的过程及信号中所包含的各次谐波。 2、观察由各次谐波合成的信号。 三、预备知识 1、了解李沙育图相关知识。 2、课前务必认真阅读教材中周期信号傅里叶级数的分解以及如何将各次谐波进行叠加等相关内容。 四、实验仪器 1、信号与系统实验箱一台(主板)。 2、电信号分解与合成模块一块。 3、20M双踪示波器一台。 五、实验原理 任何电信号都是由各种不同频率、幅度和初相的正弦波迭加而成的。对周期信号由它的 傅里叶级数展开式可知,各次谐波为基波频率的整数倍。而非周期信号包含了从零到无穷大的所有频率成份,每一频率成份的幅度均趋向无限小,但其相对大小是不同的。 通过一个选频网络可以将电信号中所包含的某一频率成份提取出来。本实验采用性能较 佳的有源带通滤波器作为选频网络,因此对周期信号波形分解的实验方案如图2-3-1所示。 将被测方波信号加到分别调谐于其基波和各次奇谐波频率的一系列有源带通滤波器电路上。从每一有源带通滤波器的输出端可以用示波器观察到相应频率的正弦波。本实验所用 的被测信号是 1 53Hz左右的周期信号,而用作选频网络的五种有源带通滤波器的输出 频率分别是「2 2、3 3、4 4、5 5,因而能从各有源带通滤波器的两端观察到基波和各 次谐波。其中,在理想情况下,如方波的偶次谐波应该无输出信号,始终为零电平,而奇次谐波则具有很好的幅度收敛性,理想情况下奇次谐波中一、三、五、七、九次谐波的幅度比应为1: (1/3):(1/5):(1/7):(1/9)。但实际上因输入方波的占空比较难控制在50%,且方 波可能有少量失真以及滤波器本身滤波特性的有限性都会使得偶次谐波分量不能达到理想零的情况。 六、实验步骤 1、把系统时域与频域分析模块插在主板上,用导线接通此模块“电源接入”和主板上 的电源(看清标识,防止接错,带保护电路),并打开此模块的电源开关。 2、调节函数信号发生器,使其输出53Hz左右(其中在50Hz ~ 56Hz之间进行选择,

信号与系统 matlab答案

M2-3 (1) function yt=x(t) yt=(t).*(t>=0&t<=2)+2*(t>=2&t<=3)-1*(t>=3&t<=5); (2)function yt=x (t) yt=(t).*(t>=0&t<=2)+2*(t>=2&t<=3)-1*(t>=3&t<=5); t=0:0.001:6; subplot(3,1,1) plot(t,x2_3(t)) title('x(t)') axis([0,6,-2,3]) subplot(3,1,2) plot(t,x2_3(0.5*t)) title('x(0.5t)') axis([0,11,-2,3]) subplot(3,1,3) plot(t,x2_3(2-0.5*t)) title('x(2-0.5t)') axis([-6,5,-2,3]) 图像为:

M2-5 (3) function y=un(k) y=(k>=0) untiled3.m k=[-2:10] xk=10*(0.5).^k.*un(k); stem(k,xk) title('x[k]') axis([-3,12,0,11])

M2-5 (6) k=[-10:10] xk=5*(0.8).^k.*cos((0.9)*pi*k) stem(k,xk) title('x[k]') grid on M2-7 A=1; t=-5:0.001:5; w0=6*pi; xt=A*cos(w0*t); plot(t,xt) hold on A=1; k=-5:5; w0=6*pi; xk=A*cos(w0*0.1*k); stem(k,xk) axis([-5.5,5.5,-1.2,1.2]) title('x1=cos(6*pi*t)&x1[k]')

应用matlab对语音信号进行频谱分析及滤波.

数字信号处理 —综合实验报告 综合实验名称:应用MatLab对语音信号进行 频谱分析及滤波 系: 学生姓名: 班级: 学号: 成绩: 指导教师: 开课时间学年学期

目录 一.综合实验题目 (1) 二、综合实验目的和意义 (1) 2.1 综合实验目的 (1) 2.2 综合实验的意义 (1) 三.综合实验的主要内容和要求 (1) 3.2 综合实验的要求: (2) 四.实验的原理 (2) 4.1 数字滤波器的概念 (2) 4.2 数字滤波器的分类 (2) (1)根据单位冲激响应h(n)的时间特性分类 (2) 五.实验的步骤 (3) 下面对各步骤加以具体说明。 5.1语音信号的采集 (3) 5.2 语音信号的频谱分析; (3) 5.3 设计数字滤波器和画出其频率响应 (5) 5.3.1设计数字滤波器的性能指标: (5) 5.3.2 用Matlab设计数字滤波器 (6) 5.6 设计系统界面 (19) 六、心得体会 (20) 参考文献: (21)

一.综合实验题目 应用MatLab对语音信号进行频谱分析及滤波 二、综合实验目的和意义 2.1 综合实验目的 为了巩固所学的数字信号处理理论知识,使学生对信号的采集、处理、传输、显示和存储等有一个系统的掌握和理解,再者,加强学生对Matlab软件在信号分析和处理的运用 综合运用数字信号处理的理论知识进行频谱分析和滤波器设计,通过理论推导得出相应结论,再利用 MATLAB 作为编程工具进行计算机实现,从而加深对所学知识的理解,建立概念。 2.2 综合实验的意义 语言是我们人类所特有的功能,它是传承和记载人类几千年文明史,没有语言就没有我们今天人类的文明。语音是语言最基本的表现形式,是相互传递信息最重要的手段,是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。 语音信号处理属于信息科学的一个重要分支,大规模集成技术的高度发展和计算机技术的飞速前进,推动了这一技术的发展;它是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门新兴学科,同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科,因此我们进行语言信号处理具有时代的意义。 三.综合实验的主要内容和要求 3.1综合实验的主要内容: 录制一段个人自己的语音信号,并对录制的信号进行采样;画出采样后语音信号的时域波形和频谱图;给定滤波器的性能指标,采用窗函数法和双线性变换设计滤波器,并画出滤波器的频率响应;然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波,画出滤波后信号的时域波形和频谱,并对滤波前后的信号进行对比,分析信号的变化;回放语音信号;综合实验应完成的工作: (1)语音信号的采集; (2)语音信号的频谱分析;

方波分解为多次正弦波之和的设计百度

目录 1 技术要求 (1) 1.1 设计目的 (1) 1.2 初始条件 (1) 1.3 设计要求 (1) 2 基本原理 (1) 2.1 连续时间周期信号用三角函数展开的原理 (1) 2.1.1 信号分解与正交函数集 (1) 2.1.2 三角函数的正交性 (3) 2.1.3 连续时间周期信号分解为三角函数之和 (3) 2.2 方波分解为多次正弦波之和的原理 (4) 3 建立模型描述 (5) 3.1正弦波合成并与原始方波进行比较模型的建立 (5) 3.2 其他模型的建立 (5) 4 源程序代码 (6) 4.1 正弦波合成并与原始方波比较的源程序代码及运行结果 (6) 4.1.1 正弦波合成并与原始方波比较的源程序代码 (6) 4.1.2 程序运行结果 (7) 4.2 正弦波合成趋势图源程序代码及运行结果 (9) 4.2.1 正弦波合成趋势图源程序代码 (9) 4.2.2 程序运行结果 (11) 4.3 方波单边频谱图源程序代码及运行结果 (11) 4.3.1 方波单边频谱图源程序代码 (11) 4.3.2 程序运行结果 (12) 4.4 方波与其分解后的各次谐波的比较图源程序代码及运行结果 (13) 4.4.1 方波与其分解后的各次谐波的比较图源程序代码 (13) 4.4.2 程序运行结果 (14) 5 调试过程及结论 (15) 5.1 调试过程叙述 (15) 5.1.1 正弦波合成并与原始方波比较的源程序调试过程 (15) 5.1.2 方波单边频谱图源程序调试过程 (15) 5.1.3 方波与其分解后的各次谐波的比较图源程序调试过程 (15) 5.1.4 正弦波合成趋势图源程序调试过程 (15) 5.2 结论 (16) 6 心得体会 (17) 7 参考文献 (17) 8 附录 (18)

matlab信号与系统代码整理

连续时间系统 (1) 离散时间系统 (2) 拉普拉斯变换 (4) Z变换 (5) 傅里叶 (7) 连续时间系统 %%%%%%%%%%向量法%%%%%%%%%%%%%%%% t1=-2:0.01:5; f1=4*sin(2*pi*t1-pi/4); figure(1) subplot(2,2,1),plot(t1,f1),grid on %%%%%%%%%符号运算法%%%%%%%%%%%% syms t f1=sym('4*sin(2*pi*t-pi/4)'); figure(2) subplot(2,2,1),ezplot(f1,[-2 5])跟plot相比,ezplot不用指定t,自动生成。axis([-5,5,-0.1,1])控制坐标轴的范围xx,yy; 求一个函数的各种响应 Y’’(t)+4y’(t)+2y(t)=f”(t)+3f(t) %P187 第一题 %(2) clear all; a1=[1 4 2]; b1=[1 0 3]; [A1,B1,C1,D1]=tf2ss(b1,a1); t1=0:0.01:10; x1=exp(-t1).*Heaviside(t1); rc1=[2 1];(起始条件) figure(1) subplot(3,1,1),initial(A1,B1,C1,D1,rc1,t1);title('零输入响应') subplot(3,1,2),lsim(A1,B1,C1,D1,x1,t1);title('零状态响应') subplot(3,1,3),lsim(A1,B1,C1,D1,x1,t1,rc1);title('全响应') Y=lsim(A1,B1,C1,D1,x1,t1,rc1);title('全响应')则是输出数值解 subplot(2,1,1),impulse(b1,a1,t1:t:t2可加),grid on,title('冲激响应') subplot(2,1,2),step(b1,a1,t1:t:t2可加),grid on,title('阶跃响应') 卷积 %第九题 P189 clear all; %(1) t1=-1:0.01:3;

应用MATLAB对信号进行频谱分析及滤波

应用MATLAB对信号进行频谱分析及滤波fs=input('please input the fs:');%设定采样频率 N=input('please input the N:');%设定数据长度 t=0:0.001:1; f=100;%设定正弦信号频率 %生成正弦信号 x=sin(2*pi*f*t); figure(1); subplot(211); plot(t,x);%作正弦信号的时域波形 axis([0,0.1,-1,1]); title('正弦信号时域波形'); z=square(50*t); subplot(212) plot(t,z) axis([0,1,-2,2]); title('方波信号时域波形');grid; %进行FFT变换并做频谱图 y=fft(x,N);%进行fft变换 mag=abs(y);%求幅值 f=(0:N-1)*fs/N;%横坐标频率的表达式为f=(0:M-1)*Fs/M; figure(2); subplot(211); plot(f,mag);%做频谱图 axis([0,1000,0,200]); title('正弦信号幅频谱图'); y1=fft(z,N);%进行fft变换 mag=abs(y1);%求幅值 f=(0:N-1)*fs/N;%横坐标频率的表达式为f=(0:M-1)*Fs/M; subplot(212); plot(f,mag);%做频谱图 axis([0,1000,0,200]); title('方波信号幅频谱图');grid; %求功率谱 sq=abs(y);

power=sq.^2; figure(3) subplot(211); plot(f,power); title('正弦信号功率谱');grid; sq1=abs(y1); power1=sq1.^2; subplot(212); plot(f,power1); title('方波信号功率谱');grid; %用IFFT恢复原始信号 xifft=ifft(y); magx=real(xifft); ti=[0:length(xifft)-1]/fs; figure(4); subplot(211); plot(ti,magx); axis([0,0.1,-1,1]); title('通过IFFT转换的正弦信号波形'); zifft=ifft(y1); magz=real(zifft); ti1=[0:length(zifft)-1]/fs; subplot(212); plot(ti1,magz); title('通过IFFT转换的方波信号波形');grid; please input the fs:1000 please input the N:1024

(完整word版)信号与系统matlab实验

习题三 绘制典型信号及其频谱图 1.更改参数,调试程序,绘制单边指数信号的波形图和频谱图。观察参数a对信号波形 及其频谱的影响。 程序代码: close all; E=1;a=1; t=0:0.01:4; w=-30:0.01:30; f=E*exp(-a*t); F=1./(a+j*w); plot(t,f);xlabel('t');ylabel('f(t)'); figure; plot(w,abs(F));xlabel('\omega');ylabel('|F(\omega)|';

E=1,a=1,波形图频谱图更改参数E=2,a=1;

更改参数a,对信号波形及其频谱的影响。(保持E=2)上图为a=1图像 a=2时

a=4时 随着a的增大,f(t)曲线变得越来越陡,更快的逼近0,而对于频谱图,随着a增大,图像渐渐向两边张开,峰值减小,陡度减小,图像整体变得更加平缓。 2.矩形脉冲信号 程序代码: close all; E=1;tao=1; t=-4:0.1:4; w=-30:0.1:30;

f=E*(t>-tao/2&tao/2)+0*(t<=-tao/2&t>=tao/2); F=(2*E./w).*sin(w*tao/2); plot(t,f);xlabel('t');ylabel('f(t)'); figure; plot(w,abs(F));xlabel('\omega');ylabel('|F(\omega)|') ; figure; plot(w,20*log10(abs(F))); xlabel('\omega');ylabel('|F(\omega)| in dB'); figure; plot(w,angle(F));xlabel('\omega');ylabel('\phi(\omega )');

方波的合成与分解

1 综合性实验报告 题目:方波的合成与分解 实验课程:信号与系统 学号: 姓名: 班级:12自动化2班指导教师:

方波的分解与合成 一、实验类型 综合性实验 二、实验目的和要求 1.观察方波信号的分解。 2.用同时分析法观测方波信号的频谱,并与方波的傅利叶级数各项的频率与系数作比较。 3.掌握带通滤波器的有关特性测试方法。 4.观测基波和其谐波的合成。 三、实验条件 实验仪器 1.20M 双踪示波器一台。 2.信号与系统实验箱。 四、实验原理 1. 信号的频谱与测量 信号的时域特性和频域特性是对信号的两种不同的描述方式。对于一个时域的周期信号)t (f ,只要满足狄利克莱(Dirichlet)条件,就可以将其展开成三角形式或指数形式的傅里叶级数。 例如,对于一个周期为T 的时域周期信号)t (f ,可以用三角形式的傅里叶级数 求出它的各次分量,在区间)1,1(T t t +内表示为: ) sin cos 1(0)(t n n b t n n n a a t f Ω+Ω∑∞ =+= 即将信号分解成直流分量及许多余弦分量和正弦分量,研究其频谱分布情况。

A t A n A t (a) (b) Ω (c) ω Ω5Ω 3Ω Ω3Ω 5 图7-1 信号的时域特性和频域特性 信号的时域特性与频域特性之间有着密切的内在联系,这种联系可以用图7-1来形象地表示。其中图7-1(a)是信号在幅度--时间--频率三维座标系统中的图形;图7-1(b)是信号在幅度--时间座标系统中的图形即波形图;把周期信号分解得到的各次谐波分量按频率的高低排列,就可以得到频谱图。反映各频率分量幅度的频谱称为振幅频谱。图7-1(c)是信号在幅度--频率座标系统中的图形即振幅频谱图。反映各分量相位的频谱称为相位频谱。在本实验中只研究信号振幅频谱。周期信号的振幅频谱有三个性质:离散性、谐波性、收敛性。测量时利用了这些性质。从振幅频谱图上,可以直观地看出各频率分量所占的比重。测量方法有同时分析法和顺序分析法。 同时分析法的基本工作原理是利用多个滤波器,把它们的中心频率分别调到被测信号的各个频率分量上。当被测信号同时加到所有滤波器上,中心频率与信号所包含的某次谐波分量频率一致的滤波器便有输出。在被测信号发生的实际时间内可以同时测得信号所包含的各频率分量。在本实验中采用同时分析法进行频谱分析,如图7-2所示。 信号分解 信号合成 图7-2 用同时分析法进行频谱分析 其中,P801出来的是基频信号,即基波;P802出来的是二次谐波;P803的是三 TP801TP808TP802 TP809 TP501滤波器1 滤波器滤波器2 n Ω 以上 Ωn Ω 2被测 信号 P801P808P809 P816 P802P810

信号与系统MATLAB实验

《信号与系统及MATLAB实现》实验指导书

前言 长期以来,《信号与系统》课程一直采用单一理论教学方式,同学们依靠做习题来巩固和理解教学内容,虽然手工演算训练了计算能力和思维方法,但是由于本课程数学公式推导较多,概念抽象,常需画各种波形,作题时难免花费很多时间,现在,我们给同学们介绍一种国际上公认的优秀科技应用软件MATLAB,借助它我们可以在电脑上轻松地完成许多习题的演算和波形的绘制。 MATLAB的功能非常强大,我们此处仅用到它的一部分,在后续课程中我们还会用到它,在未来地科学研究和工程设计中有可能继续用它,所以有兴趣的同学,可以对MATLAB 再多了解一些。 MATLAB究竟有那些特点呢? 1.高效的数值计算和符号计算功能,使我们从繁杂的数学运算分析中解脱出来; 2.完备的图形处理功能,实现计算结果和编程的可视化; 3.友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言,易于学习和掌握; 4.功能丰富的应用工具箱,为我们提供了大量方便实用的处理工具; MATLAB的这些特点,深受大家欢迎,由于个人电脑地普及,目前许多学校已将它做为本科生必须掌握的一种软件。正是基于这些背景,我们编写了这本《信号与系统及MATLAB实现》指导书,内容包括信号的MATLAB表示、基本运算、系统的时域分析、频域分析、S域分析、状态变量分析等。通过这些练习,同学们在学习《信号与系统》的同时,掌握MATLAB的基本应用,学会应用MATLAB的数值计算和符号计算功能,摆脱烦琐的数学运算,从而更注重于信号与系统的基本分析方法和应用的理解与思考,将课程的重点、

难点及部分习题用MATLAB进行形象、直观的可视化计算机模拟与仿真实现,加深对信号与系统的基本原理、方法及应用的理解,为学习后续课程打好基础。另外同学们在进行实验时,最好事先预习一些MATLAB的有关知识,以便更好地完成实验,同时实验中也可利用MATLAB的help命令了解具体语句以及指令的使用方法。 实验一基本信号在MATLAB中的表示和运算 一、实验目的 1.学会用MATLAB表示常用连续信号的方法; 2.学会用MATLAB进行信号基本运算的方法; 二、实验原理 1.连续信号的MATLAB表示 MATLAB提供了大量的生成基本信号的函数,例如指数信号、正余弦信号。 表示连续时间信号有两种方法,一是数值法,二是符号法。数值法是定义某一时间范围和取样时间间隔,然后调用该函数计算这些点的函数值,得到两组数值矢量,可用绘图语句画出其波形;符号法是利用MATLAB的符号运算功能,需定义符号变量和符号函数,运算结果是符号表达的解析式,也可用绘图语句画出其波形图。 例1-1指数信号指数信号在MATLAB中用exp函数表示。 如at )(,调用格式为ft=A*exp(a*t) 程序是 f t Ae

实验二 方波信号的分解

实验二方波信号的分解 一、实验目的 学习和掌握基波、谐波和他们叠加的波形 二、实验内容 运行下面的程序: t=0:0.01:2*pi; f1=4/pi*sin(t); % 基波 f3=4/pi*(sin(3*t)/3); %三次谐波 f5=4/pi*(sin(5*t)/5);f7=4/pi*(sin(7*t)/7);f9=4/pi*(sin(9*t) /9); y1=f1+f3; y2=f1+f3+f5; y3=f1+f3+f5+f7+f9; subplot(2,2,1);plot(t,f1),hold on y=1*sign(pi-t);plot(t,y, 'c:'); title('周期矩形波的形成-基波') subplot(2,2,2);plot(t,y1); holdon;y=1*sign(pi-t);plot(t,y, 'c:'); title('周期矩形波的形成-基波+3次谐波') subplot(2,2,3);plot(t,y2) holdon;y=1*sign(pi-t);plot(t,y, 'c:'); title('基波+3次谐波+5次谐波'); subplot(2,2,4) ;plot(t,y3);hold on;y=1*sign(pi-t);plot(t,y, 'c:')

title('-基波+3次谐波+5次谐波+7次谐波+9次谐波') 运行结果: 结果分析:叠加到的谐波次数越高,形成的波形越接近方波。编写11次、13次、15次谐波的叠加程序: t=0:0.01:2*pi; f1=4/pi*sin(t); % 基波 f3=4/pi*(sin(3*t)/3); %三次谐波 f5=4/pi*(sin(5*t)/5); f7=4/pi*(sin(7*t)/7); f9=4/pi*(sin(9*t)/9);

信号与系统MATLAB实验报告

实验报告 实验课程:信号与系统—Matlab综合实验学生姓名: 学号: 专业班级: 2012年5月20日

基本编程与simulink仿真实验 1—1编写函数(function)∑=m n k n 1并调用地址求和∑∑∑===++100 11-8015012 n n n n n n 。实验程序: Function sum=qiuhe(m,k)Sum=0For i=1:m Sum=sum+i^k End 实验结果; qiuhe(50,2)+qiuhe(80,1)+qiuhe(100,-1) ans=4.6170e+004。 1-2试利用两种方式求解微分方程响应 (1)用simulink对下列微分方程进行系统仿真并得到输出波形。(2)编程求解(转移函数tf)利用plot函数画图,比较simulink图和plot图。)()(4)(6)(5)(d 22t e t e d d t r t r d d t r d t t t +=++在e(t)分别取u(t)、S(t)和sin(20пt)时的情况! 试验过程 (1)

(2) a=[1,5,6]; b=[4,1]; sys=tf(b,a); t=[0:0.1:10]; step(sys)

连续时间系统的时域分析3-1、已知某系统的微分方程:)()()()()(d 2t e t e d t r t r d t r t t t +=++分别用两种方法计算其冲激响应和阶跃响应,对比理论结果进行验证。 实验程序: a=[1,1,1];b=[1,1];sys=tf(b,a);t=[0:0.01:10];figure;subplot(2,2,1);step(sys);subplot(2,2,2);x_step=zeros(size(t));x_step(t>0)=1;x_step(t==0)=1/2;lsim(sys,x_step,t);subplot(2,2,3);impulse(sys,t);title('Impulse Response');xlabel('Time(sec)');ylabel('Amplitude');subplot(2,2,4);x_delta=zeros(size(t));x_delta(t==0)=100;[y1,t]=lsim(sys,x_delta,t);y2=y1;plot(t,y2);title('Impulse Response');

根据MATLAB的加噪语音信号的滤波

《计算机仿真技术》 基于MATLAB的加噪语音信号的滤波学生姓名: 专业:电子信息工程 班级: 学号: 指导教师: 完成时间:2017年12月

一.滤波器的简述 在MATLAB环境下IIR数字滤波器和FIR数字滤波器的设计方法即实现方法,并进行图形用户界面设计,以显示所介绍迷你滤波器的设计特性。 在无线脉冲响应(IIR)数字滤波器设计中,先进行模拟滤波器的设计,然后进行模拟-数字滤波器转换,即采用脉冲响应不变法及双线性Z变化法设计数字滤波器,最后进行滤波器的频带转换。在有限脉冲响应(FIR)数字滤波器设计中,讨论了FIR线性相位滤波的特点和用窗口函数设计FIR数字滤波器两个问题。两类滤波器整个过程都是按照理论分析、编程设计、集体实现的步骤进行的。为方便分析直观者直观、形象、方便的分析滤波器的特性,创新的设计出图形用户界面---滤波器分析系统。整个系统分为两个界面,其内容主要包括四个部分:System(系统)、Analysis(分析)、Tool(工具)、Help(帮助)。 数字滤波在DSP中占有重要地位。数字滤波器按实现的网络结构或者从单位脉冲响应,分为IIR(无限脉冲响应)和FIR(有限脉冲响应)滤波器。如果IRR 滤波器和FIR滤波器具有相同的性能,那么通常IIR滤波器可以用较低的阶数获得高的选择性,执行速度更快,所有的存储单元更少,所以既经济又高效。二.设计要求 1.在matlab平台上录制一段语音信号; 2.完成语音信号的谱分析; 3.对语音信号进行加噪以及加噪后信号的谱分析; 4.选择合适的滤波器进行滤波,确定相关指标; 5.实现滤波过程,显示滤波后的结果,并进行谱分析。 三.实验内容与步骤 1、语音信号的录入

基于MATLAB的信号与系统仿真及应用

本科毕业(论文) 题 目 (中、英文 ) in The Signal System 分类 号 学号 密级 公开 学校代码 1107044431 TN911.6 基于MATLAB 的信号系统仿真及应用 The Application of MATLAB in The Signal System 工科 作者姓名 指导教师 学科门类 专业名称 电气工程及其自动化 提交论文日期 成绩评定 二零一五年五月

摘要 当前的科学信息技术正在日新月异的高速发展,而通过应用数字信号处理的方法,已成为一个非常重要的技术手段被广泛应用在通信、音频和图像、遥感,视频等领域。为了更好地了解信号与系统的基本理论和掌握其方法,从而更好地理解和掌握数字信号处理的理论知识,因此在实验过程中我们就需要通过MATLAB 计算机辅助设计平台。 本论文主要探究MATALB在信号与系统中的连续信号和离散信号中的应用,主要从连续和离散两方面入手,进一步掌握信号系统中的相关知识。同时引进计算机软件—MATLAB,对信号系统二阶系统的时域和频域分析,通过它在计算机上对程序进行仿真,阐述信号与系统理论应用与实际相联系。以此激发学习兴趣,变被动接受为主动探知,从而提升学习效果,培养主动思维,学以致用的思维习惯,也可以让人们进一步了解MATLAB软件 关键词:采样定理;MATLAB;信号与系统;抽样定理

Abstract Current, the rapid development of science and information technology are changing and through the application of digital signal processing method, has become a very important technology is widely used in communication, audio and video, remote sensing, video, etc. In order to better understand the basic theory of signal and system, and grasp the method, to better understand and master the theoretical knowledge of digital signal processing, so we need in the process of experiment by MATLAB computer aided design platform. This thesis mainly explores MATALB in signal and system, the application of discrete and continuous signals, mainly from the two aspects of the continuous and discrete, further to master relevant knowledge of signal system. Introduction of computer software - MATAB at the same time, the signal system of second order system time domain and frequency domain analysis, through its d on program on computer simulation, signal and system theory associated with the actual application. To stimulate interest in learning, change passive accept to active detection, so as to improve learning effect, active thinking, to practice habits of thinking, also can let people learn more about MATLAB software. Key words:Sampling theorem; MATLAB; Signals and systems; The sampling theorem

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