北理工-现代数据处理-李明-实验六车辆信号试验数据分析
北京理工大学高级数字信号处理实验报告
高级数字信号处理实验报告实验名称：基于小波变换的信号去噪实验实验时间：2013/5/17姓名：学号：班级：05111003原信号SNR = 9SNR = 25SNR = 49实验二 基于小波变换的信号去噪实验实验内容：利用函数wnoise ，产生2 种不加噪声的信号，分别是 'blocks' 和'doppler' ，观察这 两个信号的特点，对每一个信号，进行如下处理：一、产生信号的长度为512点，给信号加上不同信噪比的噪声，即把wnoise 中的SQRT_SNR 参数值分别设为3、5和7，观察在不同信噪比情况下，有噪信号的特点。
1.实验结果2.分析：单独地，对于blocks 信号而言，信噪比很低时“平台”部分受到噪声的污染很严重，原本十分平坦的部分变得起伏很明显；对doppler 信号的波形而言，高的信噪比尤其能使信号的高频部分可分辨程度提高。
总而言之，从blocks 和doppler 函数的原信号与三种信噪比信号对比图中看出，信噪比越高，含噪信号的波形就与原波形越接近，换句话说噪声对于信号的影响就越小。
二、当SQRT_SNR 参数值设为5 时，对加噪后的信号进行3 级的小波分解，对小原信号SNR = 9SNR = 25SNR = 49波系数进行硬阈值和软阈值处理，比较软硬阈值处理的结果。
1.实验结果表格 1 blocks 信号硬阈值和软阈值处理的比较注：标准差从MATLAB 中figure 界面数据分析工具中直接读取；标准误差为编程计算所得 (后同)。
1020signal of snr=25signal of hard-threshold-5051015signal of soft-thresholdsignal of snr=25-505signal of hard-threshold50100150200250300350400450500-505signal of soft-threshold表格 2 doppler信号硬阈值与软阈值处理的比较2.分析首先明确硬阈值处理与软阈值处理各自的特点。
北京理工大学数信实验报告
实验1 利用DFT 分析信号频谱一、实验目的1、加深对DFT 原理的理解。
2、应用DFT 分析信号的频谱。
3、深刻理解利用DFT 分析信号频谱的原理，分析实现过程中出现的现象及解决方法。
二、实验设备与环境计算机、MATLAB 软件环境。
三、实验基础理论1.DFT 与DTFT 的关系：有限长序列的离散时间傅里叶变换(e )j X ω 在频率区间(02)ωπ≤≤ 的N 个等间隔分布的点2(0k N 1)kk N πω=≤≤-上的N 个取样值可以有下式表示：2120(e )|(n)e(k)(0k N 1)N jkn j Nkk NX x X πωπω--====≤≤-∑由上式可知，序列(n)x 的N 点DFT (k)X ,实际上就是(n)x 序列的DTFT 在N 个等间隔频率点2(0k N 1)kk N πω=≤≤-上样本(k)X 。
2.利用DFT 求DTFT方法1：由(k)X 恢复出(e )j X ω的方法如下：由流程知：11(e )(n)e[(k)W]e N j j nkn j nNn n k X x X Nωωω∞∞----=-∞=-∞===∑∑∑继续整理可得到：12()(k)()Ni k kx e X N ωπφω==-∑其中(x)φ为内插函数：sin()2()sin()2N N ωφωω=方法2：实际在MATLAB 计算中，上述插值运算不见得是最好的办法。
由于DFT 是DTFT 的取样值，其相邻两个频率样本点的间距为2N π，所以如果我们增加数据的长度N ，使得到的DFT 谱线就更加精细，其包络就越接近DTFT 的结果，这样就可以利用DFT 计算DTFT 。
如果没有更多的数据，可以通过补零来增加数据长度。
3.利用DFT 分析连续信号的频谱采用计算机分析连续时间信号的频谱，第一步就是把连续信号离散化，这里需要进行两个操作：一是采样，二是截断。
对于连续时间非周期信号(t)a x ,按采样间隔T 进行采样，阶段长度M ，那么：1(j )(t)e(nT)e M j tj nTa a a n X x dt T x -∞-Ω-Ω-∞=Ω==∑⎰对(j )a X Ω 进行N 点频域采样，得到：2120(j )|(nT)e(k)M jkn Na a M kn NTX T x TX ππ--Ω==Ω==∑采用上述方法计算信号(t)a x 的频谱需要注意如下三个问题：（1）频谱混叠；（2）栅栏效应和频谱分辨率； （3）频谱泄露。
北京理工大学信号与系统实验报告
实验1 信号的时域描述与运算一、实验目的1、掌握信号的MATLAB表示及其可视化方法。
2、掌握信号基本时域运算的MATLAB实现方法。
3、利用MATLAB分析常用信号，加深对信号时域的理解。
二、实验原理1、连续时间的MATLAB表示连续时间信号指的是在连续时间范围内有定义的信号，即除若干个不连续点外，在任何信号都有意义。
在MATLAB中，连续时间信号可以用两种方法来表示，即向量表示法和符号对象表示法。
向量表示法：严格意义上来说，MATLAB并不能处理连续时间信号，都必须是用信号等时间间隔采样后的采样值来近似表示的，采样时间间隔足够小的时候，这些采样值就可以近似地表示出连续时间信号。
例如：>>t=0:0.01:10;>>x=sin(t);此时利用plot(t,x)命令即可绘制上述信号的时域波形。
符号对象表示法：连续时间信号先用表达式表示出来，然后采用符号表达式来表示信号。
例如：>>sym t;>>x=xin(t);此时利用ezplot(x)命令即可绘制上述信号的时域波形。
常用的信号产生函数：2、连续时间信号的时域运算对连续时间信号的运算包括量信号想家、相乘、微分、积分以及位移反转、尺度变换（尺度伸缩）等1）相加和相乘信号的相加和相乘指两个信号对应时刻的值相加和相乘，对于两个采用向量表示的可以直接使用算术运算的运算符“+”和“•”来计算，此时要求表示两信号的向量时间范围和采样间隔相同，采用符号对象表示的两个信号，可以直接根据符号对象的运算规则运算。
2）微分和积分对于向量表示发表示的连续时间信号，可以用过数值计算的方法计算信号的微分和积分。
这里由时间向量[t1,t2,…,t N]和采样值向量[x1,x2,…,x N]表示的连续信号的微分是利用差分来近似求取的。
MATLAB里用diff来计算差分x(k+1)-x(k)。
连续信号的定积分可以由MATLAB的quad函数实现，调用格式为quad（‘functions_name’,a,b）其中，functions_name为被积函数名，a、b为积分区间。
数字信号实验报告二,北京理工大学,实验报告
实验三利用FFT计算线性卷积一、实验目的1.掌握利用FFT计算线性卷积的原理及具体实现方法。
2.加深理解重叠相加法和重叠保留法。
3.考察利用FFT计算线性卷积各种方法的适用范围。
二、实验设备与环境计算机、MATLAB软件环境三、实验基础理论1.线性卷积与圆周卷积设为L点序列，为M点序列，和的线性卷积为的长度为L+M-1。
和的N点圆周卷积为圆周卷积与线性卷积相等而不产生交叠的必要条件为圆周卷积定理：根据DFT的性质，和的N点圆周卷积的DFT等于它们DFT的乘积2.快速卷积快速卷积算法用圆周卷积实现线性卷积，根据圆周卷积定理利用FFT算法实现圆周卷积。
可以将快速卷积的步骤归纳如下：（1）为了使线性卷积可以利用圆周卷积来计算，必须选择；同时为了能使用基2-FFT 完成卷积运算，要求N =。
采用补零的办法是和的长度均为N 。
（2）计算和的N 点FFTFFT −−−→（3）组成卷积（4）利用IFFT 计算IDFT ，得到线性卷积(k)()IFFT Y y n −−−→3.分段卷积我们考察单位取样响应为的线性系统，输入为，输出为，则当输入序列时再开始进行卷积，会使输出相对输入有较大的延时，再者如果序列太长，需要大量的存储单元。
为此，我们把，分别求出每段的卷积，合在一起其到最后的总输出。
这种方法称为分段卷积。
分段卷积可细分为重叠相加法和重叠保留法。
重叠保留法：设的长度为，的长度为M 。
我们把序列分成多段N 点序列，每段与前一段重叠M-1个样本。
由于第一段没有前一段保留信号，为了修正，我们在第一个输入段前面填充M-1个零。
计算每一段的圆周卷积，则其每段卷积结果的前M-1个样本不等于线性卷积值，不是正确的样本值。
所以我们将每段卷积结果的前M-1个样本舍去，只保留后面的N-M+1个正确输出样本，把这些输出样本合起来得到总的输出。
利用FFT 实现重叠保留法的步骤如下：（1）在前面填充M-1个零，扩大以后的序列为1ˆ(){0,0,0,()}M x n x n -=个（2）将分为若干N 点子段，设L=N-M+1为每一段的有效数据长度，则第i 段〖ˆ(m)x1,0,01iL m iL N i n N ≤≤+-≥≤≤- （3）计算每一段与的N 点圆周卷积，利用FFT 计算圆周卷积：FFT−−−→(k)()IFFT i i Y y n −−−→（4）舍去每一段卷积结果的前M-1个样本，连接剩下样本，得到卷积结果。
北京理工大学信号与系统实验报告8 调制与解调
实验8 调制与解调（设计型实验）一、实验目的1） 加深理解信号调制和解调的基本原理2） 从时域和频域分析信号幅度调制和解调的过程 3） 掌握幅度调制和解调的实现方法 二、实验原理与方法 1. 调制与解调在通信系统中，信号传输之前通常需要在发送端将信号进行调制，转换成为适合传输的信号，在接收端则需要进行解调，将信号还原成原来的信息。
在实际应用中，有多种调制方法，最常用的模拟调制方式是用正弦波作为载波的幅度调制、频率调制和相位调制3种方式，其中幅度调制（AM ）属于线性调制，这里重点介绍AM 调制的基本原理。
正弦幅度调制和解调的原理框图如下：x(t)为调制信号，cos(w 0t)为载波，g(t)为已调信号。
调制信号与载波信号相乘可以得到已调信号，即g(t)=x(t)* cos(w 0t) 载波频谱为00()()()P ωπδωωπδωω=-++ 有频域卷积定理g(t)=x(t)* cos(w 0t)的频谱为0011G()[X()P()][X()()]22X ωωωωωωωπ=*=-++ 在调制过程中信号的所有信息X(w)均被保留了下来，，只是被移到了较高的频率上。
为使G()ω中两个非零部分不重叠，应满足0m ωω>。
解调过程中，将g(t)乘以本振信号cos(w 0t)得r(t)，本振信号的频率与调制过程中载波信号频率相同，这种方法称为同步解调。
200011(t)g(t)cos(t)(t)cos (t)(t)(t)cos(2t)22r x x x ωωω=*==+ 从频域上看，根据频域卷积定理可以求出(t)g(t)p(t)r =的频谱为00()[X(2)]/4X()/2[X(2)]/4R ωωωωωω=-+++将r(t)通过一定的低通滤波器滤除频率为02ω的分量，则可恢复出原始信号。
已调信号g(t)=x(t)* cos(w 0t)的频谱只含上下边带成分，抑制了载波分量，称为抑制载波双边带（DSB-SC ）调幅；而具有s(t)=[A+x(t)]cos(w 0t)形式的已调信号频谱中包含载波和上下边带，称为双边带（DSB ）调幅2. 低通滤波器的MATLAB 实现解调过程中需要使用低通滤波器恢复原始信号，MATLAB 和Simulink 都提供了强大功能用于滤波器的设计。
现代信号检测实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 掌握现代信号检测理论的基本原理和方法。
2. 学习利用现代信号处理技术对信号进行检测和分析。
3. 熟悉相关实验设备和软件的使用。
二、实验原理现代信号检测理论是研究信号在噪声干扰下如何进行有效检测的一门学科。
其主要内容包括：信号模型、噪声模型、检测准则、检测性能分析等。
本实验主要针对以下内容进行实验：1. 信号模型：研究正弦信号、方波信号、三角波信号等基本信号模型。
2. 噪声模型：研究高斯白噪声、有色噪声等噪声模型。
3. 检测准则：研究最大似然准则、贝叶斯准则等检测准则。
4. 检测性能分析：研究误检率、漏检率等检测性能指标。
三、实验设备与软件1. 实验设备：示波器、信号发生器、频谱分析仪等。
2. 实验软件：MATLAB、LabVIEW等。
四、实验内容1. 信号模型实验：通过实验观察正弦信号、方波信号、三角波信号等基本信号模型的波形、频谱特性。
2. 噪声模型实验：通过实验观察高斯白噪声、有色噪声等噪声模型的波形、频谱特性。
3. 检测准则实验：通过实验比较最大似然准则、贝叶斯准则等检测准则的性能。
4. 检测性能分析实验：通过实验分析误检率、漏检率等检测性能指标。
五、实验步骤1. 信号模型实验：（1）打开信号发生器，设置信号参数（频率、幅度等）。
（2）使用示波器观察信号波形。
（3）使用频谱分析仪观察信号频谱特性。
2. 噪声模型实验：（1）打开信号发生器，设置噪声参数（方差、功率谱密度等）。
（2）使用示波器观察噪声波形。
（3）使用频谱分析仪观察噪声频谱特性。
3. 检测准则实验：（1）根据信号模型和噪声模型，设计实验方案。
（2）使用MATLAB或LabVIEW等软件实现检测算法。
（3）对比分析最大似然准则、贝叶斯准则等检测准则的性能。
4. 检测性能分析实验：（1）根据实验方案，设置检测参数。
（2）使用MATLAB或LabVIEW等软件进行实验。
（3）分析误检率、漏检率等检测性能指标。
六、实验结果与分析1. 信号模型实验：通过实验观察到了正弦信号、方波信号、三角波信号等基本信号模型的波形、频谱特性，验证了信号模型的理论。
汽车实验报告实践数据
汽车实验报告实践数据引言随着科技的不断进步，汽车技术也在不断发展。
为了测试汽车的安全性、性能以及环保指标等，各种汽车实验被广泛进行。
本实验报告旨在介绍汽车实验的数据记录与分析，以及对实验结果的讨论。
实验数据记录本次实验选取了一辆新款电动汽车，以测试其加速性能和续航里程。
在实验开始前，将电动汽车完全充电，并确保车辆的所有系统工作正常。
1. 加速性能测试在加速性能测试中，我们将以不同速度进行加速，并记录相应的时间和距离。
具体设置如下：- 测试速度：0-100公里/小时- 每次记录该速度下加速所需时间和距离通过对每个速度下的测试数据进行分析，我们可以了解该电动汽车的加速性能，并与其他车型进行比较。
2. 续航里程测试续航里程测试是评估电动汽车电池容量和续航能力的重要指标。
在该实验中，我们将完全充电的电动汽车驶入特定的测试道路，并记录行驶距离和电池电量。
具体设置如下：- 测试道路：平坦道路，无交通或障碍物干扰- 行驶模式：按照常规方式行驶，包括加速、减速、匀速等- 每隔一段时间记录行驶里程和电池电量通过对续航里程测试的数据进行分析，我们可以了解该电动汽车的续航能力，并评估其电池容量是否满足日常使用需求。
数据分析与讨论1. 加速性能数据分析根据实验所得的加速性能数据，我们可以绘制出速度与加速时间的关系曲线。
通过观察曲线，可以判断该电动汽车的加速是否平稳，是否存在起步时的延迟，以及加速的时间段是否合理。
2. 续航里程数据分析根据实验所得的续航里程数据，我们可以绘制出行驶里程与电池电量的关系曲线。
通过观察曲线，可以评估电动汽车的续航能力，并分析其可能的电池容量。
此外，我们还可以将该电动汽车的续航里程数据与其他相同或类似型号的汽车进行对比。
通过对比分析，可以判断该电动汽车在续航方面的优势和劣势。
结论通过对实验数据的记录和分析，我们得出以下结论：1. 该电动汽车在加速性能方面表现良好，具有平稳的加速过程和合理的加速时间段。
北理工-现代数据处理-李明-实验三数据处理1
现代数据分析实验3.数据处理1 (2)3.1.试验目的 (2)3.2.实验内容 (2)3.2.1.成绩评估 (2)3.2.2.曲线作图 (3)表1.表一 (2)图1.图一 (4)图2.图二 (4)图3.图三 (5)图4.图四 (6)实验3.数据处理13.1. 试验目的进一步熟悉Matlab数据处理基本功能。
3.2. 实验内容3.2.1.成绩评估某班5名学生，5门课程，生成学生成绩并进行统计：单人/单科（平均分，总分，标准差），全班学生优良率统计。
a=rand(7,5)*40+60;score=10*floor(a/10);sumLie=sum(score);sumHang=sum(score');s1=sumHang';meanLie=mean(score);meanHang=mean(score');a=meanHang';stdLie=std(score);stdHang=std(score');s2=stdHang';youliang=score>=80;youliangHang=sum(youliang');youliangHang=sum(youliang')/5;s3=youliangHang';youliangLie=sum(youliang);youliangLie=sum(youliang)/7;表1.表一3.2.2.曲线作图作出如下曲线，sin(x), sin(3x), sin(x)+sin(3x), x2,x3,1/x,log2(x),log10(x) 含多曲线合成图，多子图合成图，用title命令、xlabel，ylabel命令和axis命令对图形进行规范化。
t=0:100;y1=sin(t);y2=sin(3*t);y3=y1+y2;y4=t.^2;y5=t.^3;y6=t.^(-1);y7=log2(t);y8=log10(t);subplot(2,2,1),plot(t,y1,'r-'); subplot(2,2,2),plot(t,y2,'g-'); subplot(2,2,3),plot(t,y3,'b-'); figure(2);subplot(2,2,1),plot(t,y4,'r-'); subplot(2,2,2),plot(t,y5,'g-'); subplot(2,2,3),plot(t,y6,'b-'); subplot(2,2,4),plot(t,y7,'r-'); figure(3); plot(t,y1); figure(4); plot(t,y2); figure(5); plot(t,y3);图1. 图一50100-1-0.500.51ty 150100ty 250100-2-1012ty 3图2. 图二50100500010000ty 450100x 105ty 55010000.20.40.60.81ty 650100ty 7图3. 图三102030405060708090100-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81y1=sin(t)ty 1图4. 图四102030405060708090100-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81y2=sin3tty 2。
现代信号处理实验报告
实验报告实验课程：现代信号处理学生姓名：李行学号： 401030719013 专业：信息与通信工程指导老师：万国金实验一 维纳滤波器的设计一、 实验目的1、了解维纳滤波的实现原理2、Matlab 仿真实现加性干扰信号的维纳滤波。
3、分析影响维纳滤波效果的各种因素，从而加深对维纳滤波的理解。
二、 实验内容设计一维纳滤波器。
（1）、产生三组观测数据：首先根据)()1()(n w n as n s +-=产生信号)(n s ，将其加噪（信噪比分别为20dB ，10dB ，6dB ），得到观测数据)(1n x ,)(2n x ,)(3n x 。
（2）、估计)(n x i ，3,2,1=i 的AR 模型参数。
假设信号长度为L ，AR 模型阶数为N ，分析实验结果，并讨论改变L ，N 对实验结果的影响。
三、 实验原理维纳滤波是一种从噪声背景中提取信号的最佳线性方法。
维纳-霍夫方程为()()()()()k r k h m k r m h k r xx m xx xd *0=-=∑+∞=当()n h 是一个长度为M 的因果序列（即一个长度为M 的FIR 滤波器）时，维纳-霍夫方程表述为()()()()() ，，，210*10==-=∑-=k k r k h m k r m h k r xx M m xx xd定义()()()()()()()()()()()()⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡----=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=02120111011021xx xx xx xx xx xx xx xx xx xx xd xd xd xd M r M r M r M r r r M r r r M r r r h h h R R h则可写成矩阵的形式，即h R Rxx xd=对上式求逆，得到R R h xd xx 1-=由以上式子可知：若已知期望信号与观测数据的互相关函数及观测数据的自相关函数，则可以通过矩阵求逆运算，得到维纳滤波器的最佳解。
北理工信号实验报告
北理工信号实验报告1. 实验目的本实验旨在通过对北理工信号实验的探索与学习，加深对数字信号处理的理解。
具体目标如下：- 了解信号处理的基本概念和基本原理；- 掌握数字信号的模拟与数字转换方法；- 学会使用MATLAB进行信号处理实验。
2. 实验原理信号处理是对信号进行采样、量化和编码等操作，将连续的模拟信号转换成离散的数字信号的过程。
数字信号由一系列的采样值组成，这些采样值是模拟信号在离散时间点上的近似值。
数字信号的采样率和量化位数是决定信号质量的重要因素。
实验中采集的信号是通过模拟方式产生的，通过模拟-数字转换芯片将模拟信号转换为数字信号。
然后使用MATLAB对这些数字信号进行采样、量化、编码和解码等操作。
3. 实验内容本次实验进行了如下几个实验操作和内容：- 使用函数`sin`生成一个频率为1000Hz，振幅为2的正弦信号；- 将生成的信号进行采样操作，并绘制采样后的信号图像；- 对采样信号进行离散傅立叶变换，并绘制频谱图像；- 对频谱进行低通滤波，并绘制滤波后的频谱图像；- 对滤波后的信号进行解码，并绘制解码后的信号图像；4. 实验结果与分析通过实验，我们得到了以下结果和分析：首先，我们生成了频率为1000Hz，振幅为2的正弦信号，并进行了采样操作。
通过绘制采样后的信号图像，可以看到信号的周期性，但呈现离散的特点。
然后，我们对采样信号进行离散傅立叶变换，得到了频谱图像。
通过观察频谱图像，我们可以清晰地看到信号的频率信息。
在频谱图像中，频率为1000Hz的正弦信号对应的频率分量明显。
接下来，我们对频谱进行低通滤波，滤除高频分量。
通过绘制滤波后的频谱图像，可以观察到高频分量被滤除了，只保留了低频分量。
最后，我们对滤波后的信号进行解码，并绘制解码后的信号图像。
通过观察解码后的信号图像，我们可以看到滤波后的信号与原始信号比较接近。
解码过程可以还原数字信号为模拟信号，使得信号能够以连续的形式传输和显示。
(2023)304编号北京理工大学信号与系统实验报告5连续时间系统的复频域分析(一)
(2023)304编号北京理工大学信号与系统实验报告5连续时间系统的复频域分析(一)关于北京理工大学信号与系统实验报告5实验编号(2023)304实验名称信号与系统实验报告5：连续时间系统的复频域分析实验目的通过本实验，掌握连续时间系统的复频域分析的基本原理和方法，熟练掌握求解复频域中系统的幅度谱和相位谱的方法，提高对系统频域特性的认识。
实验内容实验内容主要分为以下几部分：1.实验仪器和元件的使用2.连续时间系统的频域分析方法3.MATLAB工具箱的应用实验过程1.使用示波器、函数发生器等实验仪器，搭建连续时间系统。
2.将系统的输入信号和输出信号从时域表示转换为复频域表示。
3.根据复频域表示求解系统的幅度谱和相位谱。
4.使用MATLAB工具箱验证实验结果。
5.分析实验结果，总结连续时间系统的频域特性。
实验结论通过本实验，我们了解了连续时间系统的复频域分析方法，熟悉了求解幅度谱和相位谱的步骤，并通过实验验证了所学内容的正确性。
同时，我们也认识到了连续时间系统在频域中的特性和应用范围。
实验感受本实验对我们的信号与系统学习提供了重要的实践环节，让我们更加深入地理解了信号与系统的频域分析方法，并对自己的专业兴趣产生了更深刻的认识。
同时，实验过程中我们也体验到了探索和解决问题的乐趣，收获了宝贵的经验。
实验注意事项1.实验中的电路连接应符合要求，注意仪器的使用和安全操作。
2.合理调整示波器、函数发生器等参数，以确保实验效果。
3.对于MATLAB工具箱的使用应具备一定的基础。
4.实验报告应准确记录实验过程中的操作、数据和可视化结果。
实验改进方向1.加强理论基础知识的学习，深入了解系统的频域特性。
2.进一步利用MATLAB及其他工具箱进行系统的分析和模拟，提高实验的精度和可靠性。
3.可尝试采用不同的连续时间系统进行分析和比较，从而更好地认识连续时间系统的特性。
实验意义通过本实验，我们对信号与系统的频域分析方法和连续时间系统的特性有了更深入的了解和认识。
北理工信号与系统实验报告
������������ ������ ������������ ������ 0 ������
������������ =
1 ������0
������(������)������ −������������ ������ 0 ������ ������������
������0
上述两式定义为周期信号复指数形式的傅里叶级数，系数 Ck 称为 x(t)的傅 里叶级数。周期信号的傅里叶级数还可以由三角函数的线性组合来表示，即
xlabel('n') title('y[n]') 程序运行结果如下：
x[n] 1 0.5 0 -0.5 -1 1 0.5 0 -0.5 -1 y[n] 4 h[n]
0
5
10 n
15
20
0
5
10 n
15
20
2
0
-2
0
5
10
15
20 n
25
30
35
40
7.已知两个连续时间信号，求两个信号的卷积。 程序如下： w1=2; w2=4; dt=0.01; t1=-2:dt:2; t2=-4:dt:4; x1=2*rectpuls(t1,w1) x2=rectpuls(t2,w2) x=conv(x1,x2); x=x*dt; t0=t1(1)+t2(1); t3=length(x1)+length(x2)-2; t=t0:dt:(t3*dt+t0); plot(t,x); axis([-4 4 -2 6]); xlabel('t'); title('x(t)'); 程序运行结果如下：
an y (n) (t ) an1 y (n1) (t ) a1 y ' (t ) a0 y(t ) bm x (m) (t ) bm1 x (m1) (t ) b1 x ' (t ) b0 x(t )
北理工信号与系统实验(3)汇总
实验3 信号的频域分析一、 实验目的1. 深入理解信号频谱的概念，掌握信号的频域分析方法。
2. 观察典型周期信号和非周期信号的频谱，掌握其频谱特性。
二、 实验原理1. 连续周期信号的频谱分析如果周期信号满足Dirichlet 条件，就可以展开为傅里叶级数的形式，即0()jk tkk x t c eω+∞=-∞=∑ ， 001()e jk t k T c x t dt T ω-=⎰式中，0T 表示基波周期，002/T ωπ=为基波周期，0()T ⎰表示任一个基波周期内的积分。
上述两式定义为周期信号复指数形式的傅里叶级数，系数Ck 称为(t)x 的傅里叶级数。
周期信号的傅里叶级数还可以由三角函数的线性组合来表示，即其中第一式中同频率的正弦项和余弦项可以合并，从而得到三角函数形式的傅里叶级数，即其中可见，任何满足Dirichlet 条件的周期信号都可以表示成一组谐波关系的复指数函数或三角函数的叠加。
一般来说周期信号表示为傅里叶级数时需要无限多项才能完全逼近原信号，但是在实际应用中经常采用有限项级数来替代，所选项数越多就越逼近原信号。
2. 连续非周期信号的频谱分析对于非周期连续时间信号，信号的傅里叶变换和傅里叶逆变换定义为,上述两式把信号的时域特性和频域特性联系起来，确定了非周期信号(t)x 和频谱()X ω之间的关系。
采用MATLAB 可以方便的求取非周期连续时间信号的傅里叶变换。
1）符号运算法MATLAB 的符号数学工具箱提供了直接求解傅里叶变换和反变换的函数，fourier 函数和ifourier 函数，基本调用格式为，默认的时域变量为t ，频域变量为ω。
2）数值积分法除了采用符号运算的方法外，我们还可以利用MATLAB 的quad 函数，采用数值积分的方法来进行连续信号的频谱分析。
quad 函数是一个用来计算数值积分的函数。
利用quad 函数可以计算非周期连续时间信号的频谱。
quad 函数的一般调用格式为：y = quad(fun,a,b)，y = quad(fun,a,b,TOL,TRACE,p 1,p2,…)其中fun 是指定被积函数，可以采用inline 命令来创建，也可以通过传递函数句柄的形式来制定，a 、b 表示定积分的下限和上限，TOL 表示允许的相对或绝对积分误差，TRACE 表示以被积函数的点绘图形式来跟踪该函数的返回值，如果TOL 和TRACE 为空矩阵，则使用缺省值，“p1，p2，…”标识被积函数除时间t 之外所需的其他额外输入参数。
北京理工大学博士学位研究生入学考试业务课参考书目考试
3003
高等波动光学
《物理光学教程》北京理工大学出版社谢敬辉，赵达尊，闫吉祥
2005
3005
导航系统
《导航系统》航空工业出版社袁信、俞济祥、陈哲
1993
3005
导航系统
《捷联惯导系统原理》宇航出版社陈哲
1986
3006
光电子学
《激光原理》国防工业出版社周炳琨等
2009
3006
光电子学
《光纤技术—理论基础及应用》北京理工大学出版社孙雨南等
电磁理论电子科技大学出版社楼仁海等
2023
电子学基础
半导体器件物理电子工业出版社施敏
2023
电子学基础
现代电路理论高等教育出版社邱关源
2023
电子学基础
数字信号处理北京理工大学出版社王世一
2024
材料科学与工程
《材料科学基础教程》哈尔滨工业大学出版社赵品、谢辅洲、孙振国
2002
2025
配位化学
《配位化学》（双语版）化学工业出版社李晖
1992
3015
微波技术
本学科硕士用参考书均可，内容包括微波技术、微波网络、微波天线、微波测量
3016
微光与红外成像技术
《光电成像原理与技术》北京理工大学出版社白廷柱，金伟其
2006
3016
微光与红外成像技术
《微光与红外成像技术》北京理工大学出版社张敬贤、李玉丹等
1995
3017
系统辨识
《过程辨识》清华大学出版社方崇智、萧德云
3001
有机化学Ⅰ
《基础有机化学》第二版（上、下册）高等教育出版社邢其毅等
2003
3002
半导体集成电路原理与设计
北理工_数据分析_实验5_数据拟合
北理工_数据分析_实验5_数据拟合实验目的：本实验旨在通过数据拟合方法，对给定的实验数据进行分析和拟合，以得到最佳拟合曲线，并评估拟合结果的准确性和可靠性。
实验步骤：1. 数据准备：根据实验要求，收集所需的实验数据，并进行初步的数据清洗和处理。
确保数据的准确性和完整性。
2. 数据可视化：使用合适的数据可视化工具（如Matplotlib、Plotly等），将实验数据进行可视化展示。
绘制散点图或其他适当的图表，以便更好地观察数据的分布特征和趋势。
3. 拟合方法选择：根据实验数据的特点和要求，选择合适的拟合方法。
常见的拟合方法包括线性拟合、多项式拟合、指数拟合、对数拟合、幂函数拟合等。
根据实验数据的特点，选择最适合的拟合方法。
4. 拟合曲线生成：使用选定的拟合方法，对实验数据进行拟合，生成拟合曲线。
根据选择的拟合方法，可以使用线性回归、最小二乘法或其他适当的数学模型进行拟合计算。
5. 拟合结果评估：对拟合结果进行评估，判断拟合曲线与实验数据的拟合程度。
常见的评估指标包括拟合优度、残差分析、均方根误差等。
根据评估结果，判断拟合曲线的准确性和可靠性。
6. 结果展示：将拟合曲线与实验数据一起展示，以便比较和分析。
可以在同一张图上同时绘制实验数据的散点图和拟合曲线，或者使用多个图表进行展示。
7. 结论和讨论：根据拟合结果和评估指标，对实验数据进行分析和讨论。
讨论拟合曲线与实验数据的拟合程度，解释可能的原因和存在的误差。
提出改进方法和建议，以进一步提高拟合结果的准确性和可靠性。
8. 实验报告撰写：按照学校或实验要求，撰写实验报告。
报告内容包括实验目的、数据准备、拟合方法选择、拟合曲线生成、拟合结果评估、结果展示、结论和讨论等。
报告要求清晰、详细、准确，并附上必要的图表和数据支持。
实验注意事项：1. 数据的准确性和完整性对于拟合结果的准确性至关重要，务必保证数据的质量。
2. 在选择拟合方法时，要考虑实验数据的特点和要求，选择最适合的方法。
理工汽车网络检测实训报告
一、实训背景随着汽车工业的快速发展，汽车电子控制系统在汽车中的地位日益重要。
汽车网络技术作为现代汽车电子控制系统的核心技术之一，其稳定性和可靠性直接影响到汽车的安全性能。
为了提高学生对汽车网络技术的理解和应用能力，我们开展了汽车网络检测实训。
本次实训旨在让学生了解汽车网络的基本原理，掌握汽车网络检测的方法和技巧，提高学生的实践操作能力。
二、实训目的1. 了解汽车网络的基本原理和组成。
2. 掌握汽车网络检测的基本方法和步骤。
3. 学会使用汽车网络检测设备进行故障诊断。
4. 提高学生的动手实践能力和团队协作能力。
三、实训内容1. 汽车网络基本原理（1）汽车网络概述汽车网络是连接汽车电子控制单元（ECU）的通信网络，它将各个ECU连接起来，实现信息共享和协同工作。
汽车网络具有高速、实时、可靠、灵活等特点。
（2）汽车网络组成汽车网络主要由以下几个部分组成：- 网络通信协议：如CAN、LIN、FlexRay等。
- 网络拓扑结构：如星型、环型、总线型等。
- 网络传输介质：如双绞线、光纤等。
- 网络接口：如CAN控制器、LIN控制器等。
2. 汽车网络检测方法（1）物理层检测物理层检测主要针对网络传输介质、网络接口等进行检测。
常用的检测方法有：- 使用万用表检测电压、电阻等参数。
- 使用网络分析仪检测信号强度、波形等。
（2）数据链路层检测数据链路层检测主要针对网络通信协议、网络拓扑结构等进行检测。
常用的检测方法有：- 使用CAN诊断工具进行故障诊断。
- 使用LIN诊断工具进行故障诊断。
（3）应用层检测应用层检测主要针对各个ECU的功能和性能进行检测。
常用的检测方法有：- 使用故障模拟器模拟故障，观察ECU的响应。
- 使用网络抓包工具分析网络数据，查找故障原因。
3. 汽车网络检测设备（1）万用表万用表是汽车网络检测中最常用的工具之一，它可以检测电压、电阻、电流等参数。
（2）网络分析仪网络分析仪可以检测信号强度、波形、频率等参数，是汽车网络检测的重要工具。
北工大电子技术试验报告自行车速度表.
北京工业大学课程设计报告学院：电控学院专业：电子科学与技术班级：110232班组号：第十组题目：自行车速度表（数字类）姓名：王丹阳学号：******** 指导老师：***成绩：2013年3月28日目录一、设计题目 (2)二、设计技术指标及设计要求 (2)2.1 设计任务： (2)2.2 设计参考方案： (2)2.4 发挥部分： (3)2.5 参考元器件： (3)三、设计框架 (3)3.1 设计原理说明 (3)3.2 各模块设计方案 (3)3.3 参考数据 (3)3.4 测试不同自行车时的参数调整 (4)3.5 电路仿真结果 (4)四、设计方案的选择及比较 (5)五、设计方案各单元电路说明 (6)5.1门控脉冲电路 (6)5.2红外传感器及整形电路 (7)5.3记数电路 (8)5.4译码及显示电路 (8)六、系统的调试 (8)6.1调试顺序说明 (8)6.2调试步骤的具体说明 (8)6.3 实验结果及相关波形 (9)6.4 误差计算及误差分析 (10)七、附录 (11)7.1 系统电路的工作原理图 (11)7.2 元器件识别方法和检测方法 (11)7.3 芯片管脚图及功能表 (12)7.4 电路的相关波形图 (15)7.5 电路所用元器件清单 (16)7.6 参考资料 (17)八、收获和体会 (17)一、设计题目自行车速度表（数字类）二、设计技术指标及设计要求2.1 设计任务：根据车轮周长、辐条数和车轮转数等参数设计、调试完成一个进行车用速度（时速）表，要求具有根据不同车型随时进行调整的功能，以保证速度表显示的正确。
2.2 设计参考方案：通过测量在单位时间内通过红外光电传感器的轮辐数，折算出车轮走过的距离，即每秒通过多少根辐条等于1公里/小时的速度。
时速值按十进制由数码管显示。
假定车速为1公里/小时，那么车轮每秒走过的距离为100000厘米/3600≈27.8厘米。
因测的是每秒通过光电传感器的辐条数，故须将27.8厘米/秒化作多少根辐条/秒，两根辐条间的轮周长=轮周长/辐条数。
北理工现代数据处理李明实验六车辆信号试验数据分析
车辆信号试验数据分析姓名:査小江学号:1102130099实验6、车辆信号试验数据分析 (1)6、1实验目的 (1)6、2实验内容 (1)6、3数据处理 (2)图1、原始声信号y1与y3 (2)图2、原始振动信号y2与y4 (2)图3、声音信号频谱分析 (3)图4、第8通道原始震动信号 (3)图5、第8通道原始信号频谱分析 (4)实验6.车辆信号试验数据分析6.1 实验目的熟悉工程数据的简单处理6.2 实验内容读入data3、txt文件中的数据,第一列数据的时间,作出第1通道与第6通道数据的时间曲线。
load data3、txt; %读入数据data=data3; %将数据阵列赋值给data变量fs=10000; %采样频率dt=1/fs; %采样间隔/周期N=length(data);t=[0:N-1]*dt; %时间轴序列y1=data(:,2); %数据第一通道(第2列)y2=data(:,6);y3=data(:,3);y4=data(:,7);y5=data(:,9);figure(1);plot(t,y1,'r');grid on;hold on;plot(t,y3,'b');grid on;legend('信号y1','信号y3');xlabel('Time/s');title('原始声信号y1与y3')hold on;figure(2);plot(t,y2,'r');grid on;hold on;plot(t,y4,'b');grid on;legend('信号y2','信号y4');xlabel('Time/s');title('原始振动信号y2与y4');Y = fft(y1,1024); %256点快速傅立叶变换FFTPyy = Y、*conj(Y)/1024; %复共轭(CONJ)计算功率谱密度f = fs/1024*(0:511); %为前128数据点(后128点与支对称)建立频率轴。
北理工_数据分析_实验6_信号频谱分析与信号滤波
北京理工大学现代数据分析实验6实验报告主讲：李明学生：李经2012/11/14实用文档实验6 数据拟合 (1)6.1 实验目的 (1)6.2 实验内容 (1)6.2.1 信号的频谱分析 (1)6.2.2 滤波 (1)6.3 实验代码及结果 (1)6.3.1 信号的频谱分析&& 滤波 (1)(图表页)图1. 噪声信号 (3)图2. 功率谱 (3)图3. 显示信号 (4)图4. 滤波结果 (4)实用文档实验6数据拟合6.1实验目的熟悉信号的频谱分析与信号滤波。
6.2实验内容6.2.1信号的频谱分析建立一个含10Hz和100Hz幅值为1的正弦信号（sin），然后叠加一个幅值为1的随机信号，利用Matlab分析其频谱。
6.2.2滤波接上题，滤除噪声信号和100Hz正弦信号。
(启动Demo，在地址栏输入Signal Processing Demo: filtdem)6.3实验代码及结果6.3.1信号的频谱分析&& 滤波代码：fs=1000;t = 0:1/fs:1;x = sin(2*pi*10*t) + sin(2*pi*100*t);y = x + randn(size(t));实用文档plot(y(1:50));Y = fft(y,256);Pyy = Y.*conj(Y)/256;f = fs/256*(0:127);figure(2);plot(f,Pyy(1:128));xlabel('Frequency (Hz)')figure(3);plot(t,y);[b,a] = ellip(4,0.1,40,[5 15]*2/fs); sf = filter(b,a,y);figure(4);plot(t,sf);axis([0 1 -1 1]);结果：实用文档图1.噪声信号图2.功率谱实用文档图3.显示信号图4.滤波结果实用文档。
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车辆信号试验数据分析
姓名：査小江
学号：1102130099
实验6. 车辆信号试验数据分析 (1)
6.1 实验目的 (1)
6.2 实验内容 (1)
6.3 数据处理 (2)
图1. 原始声信号y1和y3 (2)
图2. 原始振动信号y2和y4 (3)
图3. 声音信号频谱分析 (3)
图4. 第8通道原始震动信号 (4)
图5. 第8通道原始信号频谱分析 (4)
实验6.车辆信号试验数据分析
6.1 实验目的
熟悉工程数据的简单处理
6.2 实验内容
读入data3.txt文件中的数据，第一列数据的时间，作出第1通道和第6通道数据的时间曲线。
load data3.txt; %读入数据
data=data3; %将数据阵列赋值给data变量
fs=10000; %采样频率
dt=1/fs; %采样间隔/周期
N=length(data);
t=[0:N-1]*dt; %时间轴序列
y1=data(:,2); %数据第一通道(第2列)
y2=data(:,6);
y3=data(:,3);
y4=data(:,7);
y5=data(:,9);
figure(1);
plot(t,y1,'r');
grid on;
hold on;
plot(t,y3,'b');
grid on;
legend('信号y1','信号y3');
xlabel('Time/s');
title('原始声信号y1和y3')
hold on;
figure(2);
plot(t,y2,'r');
grid on;
hold on;
plot(t,y4,'b');
grid on;
legend('信号y2','信号y4');
xlabel('Time/s');
title('原始振动信号y2和y4');
Y = fft(y1,1024); %256点快速傅立叶变换FFT
Pyy = Y.*conj(Y)/1024; %复共轭(CONJ)计算功率谱密度
f = fs/1024*(0:511); %为前128数据点(后128点与支对称)建立频率轴。
figure(3); %开第3个图形窗，并在该窗口画出第1个图形
plot(f,Pyy(1:512));
figure(4);
plot(t,y5,'r');
title('第8通道原始信号');
Y = fft(y4,256);
Pyy = Y.*conj(Y)/256;
f = fs/256*(0:127);
figure(6);
plot(f,Pyy(1:128));
title('第8通道原始信号频谱分析');
6.3
数据处理
图1. 原始声信号y1和y3
0204060
80100120-5000-4000
-3000
-2000
-1000
1000
2000
3000
4000
5000
Time/s 原始声信号y1和y3
图2. 原始振动信号y2和y4
0204060
80100120-4000-3000
-2000
-1000
1000
2000
3000
4000
Time/s 原始振动信号y2和y4
图3. 声音信号频谱分析
0200400600800100012001400160018002000
01
2
3
4
5
6
7
8
9
10
8
图4. 第8通道原始震动信号
020406080100120
-2500-2000
-1500
-1000
-500
500
1000
1500
2000
第8通道原始信号
图5. 第8通道原始信号频谱分析
050100150200250300350400450500
02
4
6
8
10
12
14
5第8通道原始信号频谱分析
经数据信号频谱分析可以看到，声音以及振动信号的频率都集中在某一数值附近。
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