信号分析与处理实验报告(基于MATLAB)
信号分析与处理实验报告
时域采样定理实验日志1
实验题目：
时域采样定理
实验目的：
1. 学习掌握matlab 的编程知识及其matalab 在数字信号处理方面常用的12
个函数
2. 熟悉理想采样的性质，了解信号采样前后的频谱变化，加深对采样定理的理
解。
实验要求：
1;能对时域上的信号转化为频域上的信号。
2:学会用两种不同的方法保存matlab程序。
3：对给定的模拟信号X a(t) = Ae sin(Ω0t )U (t ) 进行采样！（fm=500），然后把fm改为1500.看看图像的变化
实验主要步骤：
1：打开matlab编程软件
2：输入代码
>>n = 0:50-1;
>>fs =1000;
>>string ='1000';
>>Xa=444.128*ex p((-222.144)*n/fs).*sin(222.144*n/fs);
>>DF T(Xa,50,str i ng);
实验结果：
思考题：
1，观察实验内容1 中，在分别采用500Hz，1000Hz，1500Hz采样后，对所得的到的信号Xa(n) 绘制的3 个幅频特性曲线有何不同，并分析为什么？结合时
域采样定理的内容对图形进行解释；
心得体会：
时域离散系统及其响应实验日志2
1:实验题目
时域离散系统及其响应
2实验目的：
1. 继续熟悉掌握m atlab 的使用和编程。
2. 熟悉掌握时域离散系统的时域特性。并验证时域卷积定理
3：实验要求
1：能熟练的运用DFT函数，以及DFT函数调用的返回值，并且能运用conv卷积函数
2:对于不同的定义域之间的函数卷积，取相同的定义域部分
4：实验步骤
信号分析与处理实验(MATLAB)
实验安排
1、信号的产生与运算； 2、连续与离散信号的频谱分析； 3、连续与离散系统分析、滤波； 4、信号处理程序设计；（设计性） （卷积、相关、窗函数、DFT、FFT*） 5、数字滤波器的设计与滤波； 6、wav音频信号的读写与处理。
1、信号的产生与运算
实验目的：掌握用Matlab产生基本信号、绘制波形、实 现基本运算。
例：Chebyshev I型数字滤波器设计
通带截止频率wp,阻带截止频率ws，
通带最大衰减rp，阻带最小衰减rs. 假设各参数： wp=30*2 *pi； ws=40*2* pi； Fs=100；
rp=0.3；
rs=80；
例1：Chebyshev I型数字滤波器设计
1. 2. 3. 4.
实验指导：实验教材附录二、《数字信号处理教程》
实验内容：
(1) 根据定义公式编写程序实现序列卷积、相关运算； (2) 生成与DFT、fftshift同功能的自定义函数； (3) 由表达式生成5种窗信号，用自定义函数分析频谱； (4) 自己编程实现FFT（选做，参考教材P191）。
5、数字滤波器的设计与滤波
实验目的：掌握用Matlab设计IIR与FIR数字滤波器的 方法，及实现对信号的滤波。
实验指导：实验教材第二篇之实验三、实验四
实验内容：
(1) 各种IIR数字滤波器的设计（直接法、原型变换法）； (2) 窗口法和频率抽样法设计FIR数字滤波器； (3) 用设计结果和filter函数实现信号（mtlb）滤波； (4) 教材实验内容（P64之2、P72之5题） 。
信号分析与处理实验报告
信号分析与处理实验报告
一、实验目的
1.了解信号分析与处理的基本概念和方法；
2.掌握信号分析与处理的基本实验操作；
3.熟悉使用MATLAB进行信号分析与处理。
二、实验原理
信号分析与处理是指利用数学和计算机技术对信号进行分析和处理的
过程。信号分析的目的是了解信号的特性和规律，通过对信号的频域、时
域和幅频特性等进行分析，获取信号的频率、幅度、相位等信息。信号处
理的目的是对信号进行数据处理，提取信号的有效信息，优化信号的质量。
信号分析和处理的基本方法包括时域分析、频域分析和滤波处理。时
域分析主要是对信号的时变过程进行分析，常用的方法有波形分析和自相
关分析。频域分析是将信号转换到频率域进行分析，常用的方法有傅里叶
级数和离散傅里叶变换。滤波处理是根据信号的特性选择适当的滤波器对
信号进行滤波，常用的滤波器有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和
带阻滤波器等。
三、实验内容
1.信号的时域分析
将给定的信号进行波形分析，绘制信号的时域波形图；
进行自相关分析，计算信号的自相关函数。
2.信号的频域分析
使用傅里叶级数将信号转换到频域，绘制信号的频域图谱；
使用离散傅里叶变换将信号转换到频域，绘制信号的频域图谱。
3.滤波处理
选择合适的滤波器对信号进行滤波处理，观察滤波前后的信号波形和频谱。
四、实验步骤与数据
1.时域分析
选择一个信号进行时域分析，记录信号的波形和自相关函数。
2.频域分析
选择一个信号进行傅里叶级数分析，记录信号的频谱；
选择一个信号进行离散傅里叶变换分析，记录信号的频谱。
3.滤波处理
选择一个信号，设计适当的滤波器对信号进行滤波处理，记录滤波前后的信号波形和频谱。
实验一基于Matlab的数字信号处理基本分析解析
实验一基于Matlab的数字信号处理基本操作
一、实验目的：学会运用MATLAB表示的常用离散时间信号；学会运用MATLAB实现离
散时间信号的基本运算。
二、实验仪器：电脑一台，MATLAB6.5或更高级版本软件一套。
三、实验内容：
(一) 离散时间信号在MATLAB中的表示
离散时间信号是指在离散时刻才有定义的信号，简称离散信号，或者序列。离散序列
通常用X(n)来表示，自变量必须是整数。
离散时间信号的波形绘制在MATLAB中一般用stem函数。stem函数的基本用法和plot
函数一样，它绘制的波形图的每个样本点上有一个小圆圈，默认是空心的。如果要实心，需使用参数“fill ”、“filled ”，或者参数“.”。由于MATLAB中矩阵元素的个数有限，所以MATLAB 只能表示一定时间范围内有限长度的序列；而对于无限序列，也只能在一定时间范围内表示
出来。类似于连续时间信号，离散时间信号也有一些典型的离散时间信号。
1. 单位取样序列
单位取样序列、：(n)，也称为单位冲激序列，定义为
和、? ⑴=0)
o(n)=丿
0 (n 式0)
要注意，单位冲激序列不是单位冲激函数的简单离散抽样，它在n=0处是取确定的值1。在MATLAB中，冲激序列可以通过编写以下的impDT.m文件来实现，即
function y=impDT(n)
y=(n==0); %当参数为0时冲激为1,否则为0
调用该函数时n必须为整数或整数向量。
【实例1-1】禾U用MATLAB的impDT函数绘出单位冲激序列的波形图。
解：MATLAB源程序为
matlab 信号 频谱分析实验报告
matlab 信号频谱分析实验报告
《Matlab 信号频谱分析实验报告》
实验目的：通过Matlab软件对信号进行频谱分析，了解信号的频谱特性，并掌握频谱分析的基本方法。
实验原理：信号的频谱分析是指将信号在频域上进行分析，得到信号的频谱特性。频谱分析可以帮助我们了解信号的频率成分，频率分布情况，以及信号的频谱密度等信息。在Matlab中，可以使用fft函数对信号进行频谱分析，得到信号的频谱图像。
实验步骤：
1. 生成信号：首先在Matlab中生成一个信号，可以是正弦信号、方波信号或者任意复杂的信号。
2. 采样信号：对生成的信号进行采样，得到离散的信号序列。
3. 频谱分析：使用fft函数对采样的信号进行频谱分析，得到信号的频谱特性。
4. 绘制频谱图像：将频谱分析得到的结果绘制成频谱图像，观察信号的频谱分布情况。
实验结果分析：
通过频谱分析，我们可以得到信号的频谱图像，从图像中可以清晰地看出信号的频率成分，频率分布情况，以及信号的频谱密度等信息。通过对信号频谱图像的观察和分析，可以更好地了解信号的频谱特性，为后续的信号处理和分析提供参考。
实验结论：
通过本次实验，我们成功使用Matlab对信号进行了频谱分析，得到了信号的频
谱特性，并且掌握了频谱分析的基本方法。频谱分析是信号处理和分析的重要工具，对于理解信号的频率特性和频率分布情况具有重要意义。希望通过本次实验，能够对信号的频谱分析有更深入的了解，并且能够在实际工程中应用到相关领域。
通过本次实验，我们对Matlab信号频谱分析有了更深入的了解，对信号处理和分析有了更深入的认识，也为我们今后的学习和工作提供了更多的帮助。希望通过不断地实践和学习，能够更加深入地掌握信号频谱分析的相关知识，为实际工程应用提供更多的帮助。
基于matlab信号分析与处理
基于matlab信号分析与处理
信号分析与处理是一门重要的学科，它涉及到许多领域，如通信、音频处理、
图象处理等。在信号分析与处理中，Matlab是一种常用的工具，它提供了丰富的
函数和工具箱，可以匡助我们进行信号的分析和处理。
首先，我们需要了解信号的基本概念。信号可以分为连续信号和离散信号两种
类型。连续信号是在时间上是连续变化的，而离散信号则是在时间上是离散的。在Matlab中，我们可以使用不同的函数来表示和处理这两种类型的信号。
对于连续信号，我们可以使用Matlab中的plot函数来绘制信号的图象。例如，我们可以使用以下代码来绘制一个正弦信号：
```matlab
t = 0:0.01:2*pi; % 时间范围为0到2π
x = sin(t); % 正弦信号
plot(t, x); % 绘制信号图象
xlabel('时间'); % 设置x轴标签
ylabel('幅度'); % 设置y轴标签
title('正弦信号'); % 设置图象标题
```
对于离散信号，我们可以使用Matlab中的stem函数来绘制信号的图象。例如，我们可以使用以下代码来绘制一个离散的方波信号：
```matlab
n = 0:10; % 时间范围为0到10
x = square(n); % 方波信号
stem(n, x); % 绘制信号图象
xlabel('时间'); % 设置x轴标签
ylabel('幅度'); % 设置y轴标签
title('方波信号'); % 设置图象标题
```
除了绘制信号的图象，我们还可以对信号进行一系列的分析和处理。例如，我们可以使用Matlab中的fft函数来进行信号的频谱分析。以下是一个示例代码：```matlab
基于MATLAB的机械振动信号分析与处理
基于MATLAB的机械振动信号分析与处理
随着科技的不断发展，机械振动信号分析与处理在各行各业中扮演着越来越重
要的角色。从航空航天到汽车工业，从电力系统到制造业，机械振动分析已经成为保证设备稳定运行和提高工作效率的关键工具。在这篇文章中，我们将探索基于MATLAB的机械振动信号分析与处理的应用。
1. 机械振动信号分析的重要性
机械振动是机械系统运行中的一种常见现象。然而，过大的振动可能导致设备
的损坏或者系统的故障。因此，及时准确地进行机械振动信号分析对于预测设备故障、提高系统可靠性至关重要。
2. MATLAB在机械振动信号分析与处理中的应用
MATLAB是一种基于数值计算和可视化的高级编程语言，广泛应用于科学研究、工程设计和数据分析等领域。在机械振动信号分析与处理中，MATLAB提供
了丰富的函数和工具箱，可以帮助工程师和科学家轻松地处理和分析振动信号。
3. 信号预处理
在进行机械振动信号分析之前，通常需要对原始信号进行预处理。这包括去噪、滤波、降采样等操作。MATLAB提供了各种信号处理函数，如低通滤波、高通滤波、中值滤波等，可以帮助我们消除噪声并提取有用的振动信号。
4. 时域分析
时域分析是一种基本的机械振动分析方法。MATLAB提供了许多函数和工具箱，例如fft、ifft和spectrogram等，可以帮助我们在时域上分析振动信号的特征。通过时域分析，我们可以计算信号的功率谱密度、瞬态响应和振动响应等参数。
5. 频域分析
频域分析是一种重要的机械振动分析方法，它可以将信号转换到频域进行分析。MATLAB提供了快速傅里叶变换（FFT）等函数，可以将信号从时域转换到频域。通过频域分析，我们可以计算信号的频谱特征、谐波分量和共振频率等。
信号分析与处理MATLAB仿真实验报告
信号分析与处理MATLAB仿真实验报告
2009.12.25
院系：电气工程学院
专业: 自动化
班级：
姓名：
学号：
实验7 离散时间序列的卷积
实验目的：学会用MATLAB实现对离散时间序列的卷积,掌握利用h(n) 与输入x(n)卷积来求系统零状态响应的方法。
实验要求：使用MATLAB中求卷积函数的conv(),并对结果分析总结。
实验内容：LTI系统的单位脉冲响应为h(n)=(0.9)n ε(n),输入序
列为x(n)=ε(n)- ε(n-10),求系统的输出y(n)。
程序
function [y,ny]=conv_m(x,nx,h,nh);
y=conv(x(5:45),h);
ny=nh;
y=y(1:41);
subplot(3,1,1);stem(nx,x,'filled');axis([-4,40,0,1]);title('x[n]');
subplot(3,1,2);stem(nh,h,'filled');axis([-4,40,0,1]);title('h[n]');
subplot(3,1,3);stem(ny,y,'filled');axis([-4,40,0,8]);title('y[n]');
实验结果：
结果分析：
改变参数以后的程序：
function [y,ny]=conv_m(x,nx,h,nh);
y=conv(x(5:45),h);
ny=nh;
y=y(1:41);
subplot(3,1,1);stem(nx,x,'filled');axis([-4,40,0,1]);title('x[n]'); subplot(3,1,2);stem(nh,h,'filled');axis([-4,40,0,1]);title('h[n]'); subplot(3,1,3);stem(ny,y,'filled');axis([-4,40,0,2]);title('y[n]');
信号分析与处理实验报告(基于matlab)
.
. 武汉工程大学电气信息学院
2、
四、思考：
3.
实验内容
2.
中的锯齿波展开为三角形式Fourier级数，按(2)式求出
并在频域分别采用矩形窗、Hanning窗和三角窗加权，观察其Gibbs效应及其消除情况。时间，步长值取为0.01。
、选做：编程计算连续时间周期信号的三角形式傅里叶级数展开的系数
3.
根据绘制的幅频特性曲线，系统具有低通滤波特性2.
matlab信号分析实验报告
matlab信号分析实验报告
实验目的：
通过使用MATLAB对信号进行分析，掌握信号分析的基本方法和技巧，了解信号的基
本特性和频谱分析方法。
实验设备和软件：
MATLAB软件、个人电脑
实验原理：
信号分析是指对信号的各种特性进行研究和分析的过程。在信号分析中，最基本的任
务是确定信号的频谱特性，即信号中包含的各种频率成分及其强度。常用的信号分析
方法有时域分析和频域分析。
实验步骤：
1. 打开MATLAB软件，新建一个脚本文件。
2. 生成一个基本信号，例如正弦信号或脉冲信号。可以使用MATLAB中的函数例如
`sin`或`square`来生成。
3. 绘制信号的时域波形图。使用`plot`函数可以将信号的时间序列绘制出来。
4. 对信号进行频谱分析。使用`fft`函数可以对信号进行傅里叶变换，得到信号的频谱。再使用`abs`函数计算频谱的幅度。
5. 绘制信号的频谱图。使用`plot`函数可以将信号的频谱绘制出来。
6. 对不同的信号进行分析比较。例如比较不同频率、不同幅度的正弦信号的频谱。
7. 对实际采集到的信号进行分析。可以将实际采集到的信号导入到MATLAB中，并进行相应的分析。
实验结果：
通过对信号进行时域分析和频域分析，可以得到信号的波形和频谱。通过对不同信号的分析比较，可以研究信号的特性。通过对实际采集到的信号进行处理和分析，可以了解实际信号中包含的各种频率成分及其强度。
实验结论：
MATLAB是一个强大的信号分析工具，通过使用MATLAB进行信号分析，可以更好地理解信号的特性和频谱分布。通过对实际信号的处理和分析，可以了解实际信号中包含的各种频率成分及其强度，为进一步的信号处理和特征提取提供参考。
基于matlab信号系统实验报告
实验（一）
已知：
t=0:0.001:1.2;t1=0:0.001:0.3;t2=0.301:0.001:0.6;t3=0.601:0.001:0.9; t4=0.901:0.001:1.2;
x1=sin(2*pi*100*t1);x2=sin(2*pi*50*t2);
x3=sin(2*pi*25*t3);x4=sin(2*pi*10*t4);
信号s1为：s1= sin(2*pi*100*t)+sin(2*pi*50*t)+
sin(2*pi*25*t)+sin(2*pi*10*t);
信号s2为：t=[t1,t2,t3,t4];s2= [x1,x2,x3,x4];
信号s3为：t=[t1,t2,t3,t4];s3= [x1,x4,x2,x3];
编写matlab程序分别做出信号s1、s2和s3的时域波形
程序清单
t=0:0.001:1.2;
t1=0:0.001:0.3;
t2=0.301:0.001:0.6;
t3=0.601:0.001:0.9;
t4=0.901:0.001:1.2;
x1=sin(2*pi*100*t1);
x2=sin(2*pi*50*t2);
x3=sin(2*pi*25*t3);
x4=sin(2*pi*10*t4);
s1= sin(2*pi*100*t)+sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*25*t)+sin(2*pi*10*t);
t=[t1,t2,t3,t4];
s2= [x1,x2,x3,x4];
t=[t1,t2,t3,t4];
s3= [x1,x4,x2,x3];
matlab信号处理实验报告
matlab信号处理实验报告
Matlab信号处理实验报告
引言
信号处理是一门研究如何获取、分析、变换和解释信号的学科。在现代科技的
发展中，信号处理在许多领域都扮演着重要的角色。本文将以Matlab为工具，进行信号处理实验，并对实验结果进行分析和讨论。
实验一：信号的采样和重构
在信号处理中，采样是指将连续时间的信号转化为离散时间的信号。重构则是
将离散时间的信号恢复为连续时间的信号。我们选取了一个正弦信号进行实验。首先，我们生成一个频率为10Hz的正弦信号，并对其进行采样。使用Matlab
的函数进行采样，可以得到离散时间的信号。
接下来，我们对采样后的信号进行重构。使用Matlab的函数进行重构，可以得到连续时间的信号。
通过实验，我们可以观察到采样和重构过程中的信号失真情况。信号的采样频
率越高，重构后的信号越接近原始信号。这是因为高采样频率可以提供更多的
采样点，从而更好地还原原始信号。
实验二：信号的频谱分析
频谱分析是信号处理中常用的一种方法，用于分析信号的频率成分。我们选取
了一个复杂的信号进行频谱分析。
首先，我们生成一个由多个正弦信号叠加而成的复杂信号。使用Matlab的函数进行信号合成，可以得到复杂信号。
接下来，我们对复杂信号进行频谱分析。使用Matlab的函数进行频谱分析，可
以得到信号的频谱图。
通过实验，我们可以观察到复杂信号的频谱图中的不同频率成分。频谱图上的
峰值表示信号中的主要频率成分，而峰值的高度表示该频率成分的强度。通过
频谱分析，我们可以了解信号的频率特性，进而对信号进行进一步处理和分析。实验三：信号的滤波处理
信号与系统 matlab实验报告
信号与系统 matlab实验报告
信号与系统 Matlab 实验报告
引言：
信号与系统是电子信息类专业中的一门重要课程，它研究了信号的产生、传输
和处理过程，以及系统对信号的响应和影响。通过实验，我们可以更直观地理
解信号与系统的基本概念和原理，并掌握使用 Matlab 进行信号与系统分析和处理的方法。
实验一：信号的产生与显示
在信号与系统课程中，我们首先需要了解不同类型的信号，以及如何产生和显
示这些信号。在 Matlab 中，我们可以使用一些函数来生成常见的信号波形，如正弦波、方波、三角波等。通过编写简单的 Matlab 程序，我们可以实现信号的产生和显示。
实验二：信号的采样与重构
在实际应用中，信号通常以连续时间的形式存在，但在数字系统中需要将其转
换为离散时间的信号进行处理。这就需要进行信号的采样和重构。在 Matlab 中，我们可以使用采样函数和重构函数来模拟这一过程，并观察采样率对信号重构
质量的影响。
实验三：信号的滤波与频谱分析
信号滤波是信号处理中的重要环节，它可以去除信号中的噪声和干扰，提高信
号质量。在 Matlab 中，我们可以使用滤波函数来实现不同类型的滤波器，并观察滤波对信号频谱的影响。此外，我们还可以使用频谱分析函数来研究信号的
频谱特性，如频谱密度、功率谱等。
实验四：系统的时域与频域分析
系统是信号处理中的重要概念，它描述了信号在系统中的传输和变换过程。在Matlab 中，我们可以使用系统函数来模拟不同类型的系统，并观察系统对信号
的时域和频域响应。通过实验，我们可以深入理解系统的时域特性和频域特性，如冲击响应、频率响应等。
基于MATLAB的语音信号分析与处理的实验报告
基于MA TLAB的语音信号分析与处理的实验报告一.实验目的
综合计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的结论，培养发现问题、分析问题和解决问题的能力。并利用MATLAB作为工具进行实现，从而复习巩固课堂所学的理论知识，提高对所学知识的综合应用能力，并从实践上初步实现对数字信号的处理。此外，还系统的学习和实现对语音信号处理的整体过程，从语音信号的采集到分析、处理、频谱分析、显示和储存。
二.实验的基本要求
1.进一步学习和巩固MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法。
2.掌握在windows环境下语音信号采集的方法。
3.掌握数字信号处理的基本概念、基本理论、原理和基本方法。
4.掌握MATLAB设计FIR和IIR数字滤波器的方法。
5.学会用MATLAB对信号进行分析和处理。
三．实验内容
录制一段自己的语音信号，（语音信号声音可以理解成由振幅和相位随时间缓慢变化的正弦波构成。人的听觉对声音的感觉特征主要包含在振幅信息中，相位信息一般不起作用。在研究声音的性质时，往往把时域信息（波形图）变换得到它的频域信息（频谱），通过研究频谱和与频谱相关联的特征获得声音的特性。）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，采用窗函数法或者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，分析信号发生的变化；回放语音信号。
四．实验的实现
matlab信号频域分析实验报告
matlab信号频域分析实验报告
《Matlab信号频域分析实验报告》
摘要：
本实验通过Matlab软件对信号进行频域分析，探究信号在频域中的特性。首先，我们使用Matlab生成了不同频率和幅度的正弦信号，并对其进行了傅里叶变换。然后，我们利用频谱分析工具对信号进行了频谱分析，观察了信号在频域中的
频率成分和能量分布。最后，我们对信号进行了滤波处理，观察了滤波后信号
在频域中的变化。
引言：
信号的频域分析是数字信号处理中的重要内容，通过频域分析可以了解信号的
频率成分和能量分布情况，对信号的特性有着重要的指导意义。Matlab作为一
种强大的数学计算软件，提供了丰富的信号处理工具，能够方便快捷地进行信
号的频域分析。本实验旨在通过Matlab软件进行信号频域分析，探究信号在频域中的特性。
实验过程：
1. 生成不同频率和幅度的正弦信号
首先，我们使用Matlab生成了不同频率和幅度的正弦信号，分别代表不同的信号特性。通过绘制时域波形图，我们可以直观地观察到信号的波形特点。
2. 进行傅里叶变换
接下来，我们对生成的正弦信号进行了傅里叶变换，得到了信号在频域中的频
率成分和能量分布情况。通过绘制频谱图，我们可以清晰地观察到信号的频率
成分和能量分布情况。
3. 频谱分析
利用Matlab提供的频谱分析工具，我们对信号进行了频谱分析，进一步观察了信号在频域中的特性。通过频谱分析，我们可以了解信号的频率成分和能量分
布情况，为后续的信号处理提供了重要参考。
4. 滤波处理
最后，我们对信号进行了滤波处理，观察了滤波后信号在频域中的变化。通过
信号实验报告matlab -回复
信号实验报告matlab -回复
下面是一篇1500-2000字的文章，标题为：信号实验报告: 使用MATLAB 进行信号分析与处理。
1. 引言
信号分析与处理是现代工程学中的一个重要领域，它涉及到对各种形式的信号进行分析、识别和处理。在本实验中，我们将使用MATLAB作为工具，对不同类型的信号进行分析和处理。本报告将逐步介绍实验过程和结果。
2. 实验目标
本实验的主要目标是使用MATLAB对以下几类信号进行分析和处理：- 周期性信号
- 随机信号
- 数字信号
3. 实验步骤
3.1 周期性信号分析
首先，我们生成一个简单的正弦信号并对其进行分析。我们使用MATLAB 的`sin`函数生成一个周期性信号，并使用`plot`函数绘制其时域波形图。接下来，我们使用`fft`函数计算信号的频谱，并使用`abs`函数绘制其幅值谱
图。最后，我们计算信号的功率谱，并使用`plot`函数可视化结果。
3.2 随机信号分析
接下来，我们将分析一个随机信号。我们生成了一个高斯白噪声信号，并使用`plot`函数绘制其时域波形图。然后，我们计算该信号的自相关函数，并使用`plot`函数绘制结果。最后，我们计算信号的功率谱密度，并使用`plot`函数可视化结果。
3.3 数字信号处理
最后，我们将对一个数字信号进行处理。我们导入一个音频文件，并使用`audioread`函数读取其数据。然后，我们对该信号进行降噪处理，使用MATLAB的滤波函数对其进行消除噪声。接下来，我们使用`plot`函数绘制降噪后的音频信号波形图，并通过MATLAB的`sound`函数播放结果。
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武汉工程大学电气信息学院
title('幅度')
xlabel('t')
axis([-0.5,20.5,0,1.1])
grid on
subplot(2,2,4) %将当前窗口分成2行2列个子窗口，并在第4个子窗口绘图plot(t,fg)
title('相位')
xlabel('t')
axis([-0.5,20.5,-3.5,3.5])
grid on
三、实验数据与结果分析
1、
2、
四、思考：
1、为什么图二中t=0处曲线是间断的，如何使其成为连续的曲线？
因为axis函数对纵坐标的的上边界限定过小，使图形在边界处不能完整的显示。
xlabel('t')
axis([-7,7,-1,2])
grid on
三、实验数据与结果分析
1.
2.
3.
四、思考：
1、代数运算符号*和.*的区别是？
*是矩阵相乘，是矩阵A行元素与B的列元素相乘的和
.*是数组相乘，表示数组A和数组B中的对应元素相乘
实 验 内 容
实验三 连续时间信号的卷积
一、实验内容
1、已知两连续时间信号如下图所示，绘制信号f 1(t)、f 2(t)及卷积结果f(t)的波形；设时间变化步长dt 分别取为0.5、0.1、0.01，当dt 取多少时，程序的计算结果就是连续时间卷积的较好近似？
2、、计算信号
()()()11==-a t u e t f at 和()()t tu t f sin 2=的卷积f(t)，f 1(t)、f 2(t)的时间
范围取为0~10，步长值取为0.1。绘制三个信号的波形。
二、实验方法与步骤
1、绘制信号f 1(t)、f 2(t)及卷积结果f(t)的波形，当dt 取0.01时程序的计算结果就是连续时间卷积的较好近似 程序代码如下：
clear all close all clc dt=0.01 t1=0:dt:2; t2=-1:dt:1;
三、实验数据与结果分析
1.
2.
三、实验数据与结果分析1.
2.
实验内容
实验五连续时间信号的频域分析
一、实验内容
1、如图5.4所示的奇谐周期方波信号，周期为T1=1，幅度为A=1，将该方波信号展开成三角形式Fourier级数并分别采用频域矩形窗和Hanning窗加权，绘制两种窗函数加权后的方波合成图像。时间范围取为-2~2，步长值取为0.01。
2、将图5.5中的锯齿波展开为三角形式Fourier级数，按(2)式求出Fourier级数的系数，并在频域分别采用矩形窗、Hanning窗和三角窗加权，观察其Gibbs效应及其消除情况。时间范围取为-2~2，步长值取为0.01。
3、选做：编程计算连续时间周期信号的三角形式傅里叶级数展开的系数
二、实验方法与步骤
1、将方波信号展开成三角形式Fourier级数并分别采用频域矩形窗和Hanning窗加权
方波展开的三角式傅立叶级数为：()()t
k
k
t x
L
k
1
,5,3,1
sin
4
ω
π
⋅
∑
=∞
=
采用频域矩形窗加权，则展开式变为：
()
()
()
[]t
k
k
t x K
k
1
1
2
sin
1
2
4
ω
π
+
⋅
+
∑
=
=
a0=2/T*int(f,t,0,T); %求函数f对t从0到T的定积分
a0=simplify(a0) %得出结果
syms k
fa=t*cos(k*w*t);
fb=t*sin(k*w*t);
ak=2/T*int(fa,t,0,T); %求函数fa对t从0到T的定积分bk=2/T*int(fb,t,0,T); %求函数fb对t从0到T的定积分ak=simplify(ak)
bk=simplify(bk)
三、实验数据与结果分析
1.
2.
3.
根据绘制的幅频特性曲线，系统具有低通滤波特性2.
根据绘制的幅频特性曲线，系统具有带通滤波特性