数字信号处理实验—学生
数字信号处理实验报告 3
数字信号处理实验报告姓名：班级：通信学号：实验名称：频域抽样定理验证实验类型：验证试验指导教师:实习日期：2013.频域采样定理验证实验一． 实验目的：1. 加深对离散序列频域抽样定理的理解2.了解由频谱通过IFFT 计算连续时间信号的方法3.掌握用MATLAB 语言进行频域抽样与恢复时程序的编写方法 4、用MATLAB 语言将X(k)恢复为X(z)及X(e jw )。
二． 实验原理：1、1、频域采样定理： 如果序列x(n)的长度为M ，频域抽样点数为N ，则只有当频域采样点数N ≥M 时，才有x N (n)=IDFT[X(k)]=x(n),即可由频域采样X(k)无失真的恢复原序列 x(n)。
2、用X(k)表示X(z)的内插公式：∑-=-----=10111)(1)(N k kNNzWz k X Nz X内插函数： zWzkNNN z 1k111)(-----=ϕ频域内插公式：∑-=-=10)2()()(N K j k Nk X e X πωϕω频域内插函数：e N j N N )21()2sin()2sin(1)(--=ωωωωϕ三． 实验任务与步骤：实验一：长度为26的三角形序列x(n)如图(b)所示，编写MATLAB 程序验证频域抽样定理。
实验二：已知一个时间序列的频谱为X(e jw )=2+4e -jw +6e -j2w +4e -j3w +2e -j4w分别取频域抽样点数N为3、5和10，用IPPT计算并求出其时间序列x(n)，用图形显示各时间序列。
由此讨论原时域信号不失真地由频域抽样恢复的条件。
实验三：由X32(k)恢复X(z)和X(e jw)。
四．实验结论与分析：实验一：源程序：M=26;N=32;n=0:M; %产生M长三角波序列x(n)xa=0:floor(M/2);xb= ceil(M/2)-1:-1:0; xn=[xa,xb];Xk=fft(xn,512); %1024点FFT[x(n)], 用于近似序列x(n)的TFX32k=fft(xn,32); %32点FFT[x(n)]x32n=ifft(X32k); %32点IFFT[X32(k)]得到x32(n)X16k=X32k(1:2:N); %隔点抽取X32k得到X16(K)x16n=ifft(X16k,N/2); %16点IFFT[X16(k)]得到x16(n)subplot(3,2,2);stem(n,xn,'.');box ontitle('(b) 三角波序列x(n)');xlabel('n');ylabel('x(n)');axis([0,32,0,20])k=0:511;wk=2*k/512;subplot(3,2,1);plot(wk,abs(Xk));title('(a)FT[x(n)]');xlabel('\omega/\pi');ylabel('|X(e^j^\omega)|');axis([0,1,0,200])k=0:N/2-1;subplot(3,2,3);stem(k,abs(X16k),'.');box ontitle('(c) 16点频域');xlabel('k');ylabel('|X_1_6(k)|');axis([0,8,0,200])n1=0:N/2-1;subplot(3,2,4);stem(n1,x16n,'.');box ontitle('(d) 16点IDFT[X_1_6(k)]');xlabel('n');ylabel('x_1_6(n)');axis([0,32,0,20])k=0:N-1;subplot(3,2,5);stem(k,abs(X32k),'.');box ontitle('(e) 32点频域采样');xlabel('k');ylabel('|X_3_2(k)|');axis([0,16,0,200])n1=0:N-1;subplot(3,2,6);stem(n1,x32n,'.');box ontitle('(f) 32点IDFT[X_3_2(k)]');xlabel('n');ylabel('x_3_2(n)');axis([0,32,0,20])结果如下所示：实验一分析：序列x(n)的长度M=26，由图中可以看出，当采样点数N=16<M时，x16(n)确实等于原三角序列x(n)以16为周期的周期延拓序列的主值序列。
数字信号处理综合实验
数字信号处理综合实验一、实验目的本实验旨在通过数字信号处理技术的综合应用，加深对数字信号处理原理和方法的理解，提高学生的实际操作能力和问题解决能力。
二、实验原理数字信号处理是利用数字计算机对摹拟信号进行采样、量化和编码，然后进行数字运算和处理的技术。
本实验主要涉及以下几个方面的内容：1. 信号采集与预处理：通过摹拟信号采集电路将摹拟信号转换为数字信号，然后进行预处理，如滤波、降噪等。
2. 数字滤波器设计：设计和实现数字滤波器，包括FIR滤波器和IIR滤波器，可以对信号进行滤波处理，提取感兴趣的频率成份。
3. 时域和频域分析：对采集到的信号进行时域和频域分析，如时域波形显示、功率谱密度估计等，可以了解信号的时域和频域特性。
4. 信号重构与恢复：通过信号重构算法对采集到的信号进行恢复，如插值、外推等，可以还原信号的原始特征。
三、实验内容根据实验原理，本实验的具体内容包括以下几个部份：1. 信号采集与预处理a. 使用摹拟信号采集电路将摹拟信号转换为数字信号，并通过示波器显示采集到的信号波形。
b. 对采集到的信号进行预处理，如去除噪声、滤波等，确保信号质量。
2. 数字滤波器设计a. 设计并实现FIR滤波器，选择合适的滤波器类型和参数，对采集到的信号进行滤波处理。
b. 设计并实现IIR滤波器，选择合适的滤波器类型和参数，对采集到的信号进行滤波处理。
3. 时域和频域分析a. 对采集到的信号进行时域分析，绘制信号的时域波形图，并计算信号的均值、方差等统计指标。
b. 对采集到的信号进行频域分析，绘制信号的功率谱密度图，并计算信号的频域特性。
4. 信号重构与恢复a. 使用插值算法对采集到的信号进行重构，恢复信号的原始特征。
b. 使用外推算法对采集到的信号进行恢复，还原信号的原始特征。
四、实验步骤1. 搭建信号采集电路，将摹拟信号转换为数字信号，并通过示波器显示采集到的信号波形。
2. 对采集到的信号进行预处理，如去除噪声、滤波等，确保信号质量。
数字信号处理实验报告
《数字信号处理》实验报告学院：信息科学与工程学院专业班级：通信1303姓名学号：实验一 常见离散时间信号的产生和频谱分析一、 实验目的（1） 熟悉MATLAB 应用环境，常用窗口的功能和使用方法；（2） 加深对常用离散时间信号的理解；（3） 掌握简单的绘图命令；（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进行频域分析。
二、 实验原理（1） 常用离散时间信号a ）单位抽样序列⎩⎨⎧=01)(n δ00≠=n n 如果)(n δ在时间轴上延迟了k 个单位，得到)(k n -δ即：⎩⎨⎧=-01)(k n δ0≠=n k n b ）单位阶跃序列⎩⎨⎧=01)(n u 00<≥n n c ）矩形序列 ⎩⎨⎧=01)(n R N 其他10-≤≤N nd ）正弦序列)sin()(ϕ+=wn A n xe ）实指数序列f ）复指数序列()()jw n x n e σ+=（2）离散傅里叶变换：设连续正弦信号()x t 为0()sin()x t A t φ=Ω+这一信号的频率为0f ，角频率为002f πΩ=，信号的周期为00012T f π==Ω。
如果对此连续周期信号()x t 进行抽样，其抽样时间间隔为T ，抽样后信号以()x n 表示，则有0()()sin()t nT x n x t A nT φ===Ω+，如果令w 为数字频率，满足000012s sf w T f f π=Ω=Ω=，其中s f 是抽样重复频率，简称抽样频率。
为了在数字计算机上观察分析各种序列的频域特性，通常对)(jw e X 在[]π2,0上进行M 点采样来观察分析。
对长度为N 的有限长序列x(n), 有∑-=-=10)()(N n n jw jw k k e n x e X其中 1,,1,02-==M k k Mw k ，π 通常M 应取得大一些，以便观察谱的细节变化。
取模|)(|k jw e X 可绘出幅频特性曲线。
数字信号处理实验报告（自己的实验报告）
数字信号处理实验报告（⾃⼰的实验报告）数字信号处理实验报告西南交通⼤学信息科学与技术学院姓名：伍先春学号：20092487班级：⾃动化1班指导⽼师：张翠芳实验⼀序列的傅⽴叶变换实验⽬的进⼀步加深理解DFS,DFT 算法的原理;研究补零问题;快速傅⽴叶变换（FFT ）的应⽤。
实验步骤1. 复习DFS 和DFT 的定义，性质和应⽤；2. 熟悉MATLAB 语⾔的命令窗⼝、编程窗⼝和图形窗⼝的使⽤；利⽤提供的程序例⼦编写实验⽤程序；按实验内容上机实验，并进⾏实验结果分析；写出完整的实验报告，并将程序附在后⾯。
实验内容1. 周期⽅波序列的频谱试画出下⾯四种情况下的的幅度频谱,并分析补零后，对信号频谱的影响。
2. 有限长序列x(n)的DFT（1）取x(n)(n=0:10)时，画出x(n)的频谱X(k) 的幅度；（2）将（1）中的x(n)以补零的⽅式，使x(n)加长到(n:0~100)时，画出x(n)的频谱X(k) 的幅度；（3）取x(n)(n:0~100)时，画出x(n)的频谱X(k) 的幅度。
利⽤FFT进⾏谱分析已知：模拟信号以t=0.01n(n=0:N-1)进⾏采样，求N 点DFT 的幅值谱。
请分别画出N=45; N=50;N=55;N=60时的幅值曲线。
数字信号处理实验⼀1.(1) L=5;N=20;60,7)4(;60,5)3(;40,5)2(;20,5)1()](~[)(~,2,1,01)1(,01,1)(~=========±±=??-+≤≤+-+≤≤=N L N L N L N L n x DFS k X m N m n L mN L mN n mN n x )52.0cos()48.0cos()(n n n x ππ+=)8cos(5)4sin(2)(t t t x ππ+=n=1:N;xn=[ones(1,L),zeros(1,N-L)];Xk=dfs(xn,N);magXk=abs([Xk(N/2+1:N) Xk(1:N/2+1)]);k=[-N/2:N/2];figure(1)subplot(2,1,1);stem(n,xn);xlabel('n');ylabel('xtide(n)'); title('DFS of SQ.wave:L=5,N=20'); subplot(2,1,2);stem(k,magXk);axis([-N/2,N/2,0,16]);xlabel('k');ylabel('Xtide(k)');(2)L=5;N=40;n=1:N;xn=[ones(1,L),zeros(1,N-L)];Xk=dfs(xn,N);magXk=abs([Xk(N/2+1:N) Xk(1:N/2+1)]);k=[-N/2:N/2];figure(2)subplot(2,1,1);stem(n,xn);xlabel('n');ylabel('xtide(n)'); title('DFS of SQ.wave:L=5,N=40');subplot(2,1,2);stem(k,magXk);axis([-N/2,N/2,0,16]);xlabel('k');ylabel('Xtide(k)');(3)L=5;N=60;n=1:N;xn=[ones(1,L),zeros(1,N-L)];Xk=dfs(xn,N);magXk=abs([Xk(N/2+1:N) Xk(1:N/2+1)]);k=[-N/2:N/2];figure(3)subplot(2,1,1);stem(n,xn);xlabel('n');ylabel('xtide(n)'); title('DFS of SQ.wave:L=5,N=60'); subplot(2,1,2);stem(k,magXk);axis([-N/2,N/2,0,16]);xlabel('k');ylabel('Xtide(k)');(4)L=7;N=60;n=1:N;xn=[ones(1,L),zeros(1,N-L)];Xk=dfs(xn,N);magXk=abs([Xk(N/2+1:N) Xk(1:N/2+1)]);k=[-N/2:N/2];figure(4)subplot(2,1,1);stem(n,xn);xlabel('n');ylabel('xtide(n)'); title('DFS of SQ.wave:L=7,N=60'); subplot(2,1,2);stem(k,magXk);axis([-N/2,N/2,0,16]);xlabel('k');ylabel('Xtide(k)');2. (1)M=10;N=10;n=1:M;xn=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n);n1=[0:1:N-1];y1=[xn(1:1:M),zeros(1,N-M)]; figure(1)subplot(2,1,1);stem(n1,y1);xlabel('n'); title('signal x(n),0<=n<=10'); axis([0,N,-2.5,2.5]);Y1=fft(y1);magY1=abs(Y1(1:1:N/2+1));k1=0:1:N/2;w1=2*pi/N*k1;subplot(2,1,2);title('Samples of DTFT Magnitude');stem(w1/pi,magY1); axis([0,1,0,10]);xlabel('frequency in pi units');(2)M=10;N=100;n=1:M;xn=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n);n1=[0:1:N-1];y1=[xn(1:1:M),zeros(1,N-M)]; figure(2)subplot(2,1,1);stem(n1,y1);xlabel('n'); title('signal x(n),0<=n<=10'); axis([0,N,-2.5,2.5]);Y1=fft(y1);magY1=abs(Y1(1:1:N/2+1));k1=0:1:N/2;w1=2*pi/N*k1;subplot(2,1,2);title('Samples of DTFT Magnitude');stem(w1/pi,magY1); axis([0,1,0,10]);xlabel('frequency in pi units');(3)M=100;N=100;n=1:M;xn=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n);n1=[0:1:N-1];y1=[xn(1:1:M),zeros(1,N-M)]; figure(3)subplot(2,1,1);stem(n1,y1);xlabel('n'); title('signal x(n),0<=n<=100'); axis([0,N,-2.5,2.5]);Y1=fft(y1);magY1=abs(Y1(1:1:N/2+1));k1=0:1:N/2;w1=2*pi/N*k1;subplot(2,1,2);title('Samples of DTFT Magnitude');stem(w1/pi,magY1); axis([0,1,0,10]);xlabel('frequency in pi units');3.figure(1)subplot(2,2,1)N=45;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t); y=fft(x,N); plot(q,abs(y))stem(q,abs(y))title('FFT N=45')%subplot(2,2,2)N=50;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t); y=fft(x,N); plot(q,abs(y))title('FFT N=50')%subplot(2,2,3)N=55;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t); y=fft(x,N);title('FFT N=55')%subplot(2,2,4)N=16;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t); y=fft(x,N);plot(q,abs(y))title('FFT N=16')function[Xk]=dfs(xn,N)n=[0:1:N-1];k=[0:1:N-1];WN=exp(-j*2*pi/N);nk=n'*k;WNnk=WN.^nk;Xk=xn*WNnk;实验⼆⽤双线性变换法设计IIR 数字滤波器⼀、实验⽬的1．熟悉⽤双线性变换法设计IIR 数字滤波器的原理与⽅法； 2．掌握数字滤波器的计算机仿真⽅法；3．通过观察对实际⼼电图的滤波作⽤，获得数字滤波器的感性知识。
数字信号处理实验报告
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。
数字信号处理实验实验一
数字信号处理实验报告实验名称：离散时间系统的时域特性分析学生姓名：z学生学号：学生班级：上课时间：周二上午指导老师：一、实验目的线性时不变离散时间系统在时域中可以通过常系数线性差分方程来描述，冲激响应序列可以刻画其时域特性。
本实验通过使用MATLAB函数研究离散时间系统的时域特性，以加深对离散时间系统的差分方程、冲激响应和系统的线性和时不变特性的理解。
二、实验原理1.线性系统满足叠加原理的系统称为线性系统，即若某一输入是由N个信号的加权和组成的，则输出就是系统对这几个信号中每一个输入的响应的加权和。
即：如果系统在x1（n）和x2（n）输入时对应的输出分别为y1（n）和y2（n），当对任意常数a1和a2，式T[a1x1(n)+a2x2(n)]=a1T[x1(n)]+a2[x2(n)]=a1y1(n)+a2y2(n)成立，则该系统是线性系统。
2.时不变系统若输入x(n)的输出为y(n)，则将输入序列移动任意位后，其输出序列除了跟着位移外，数值应保持不变。
即：当T[x(n)]=y(n)，满足T[x(n-m)]=y(n-m) (m为任意整数)时，则该系统就称为时不变系统。
3.常系数线性差分方程线性时不变离散系统的输入、输出关系可以用以下常系数线性差分描述： y(n)=- ∑aky(n-k)+ ∑brx(n-r)当输入x(n)为单位冲激序列时，输出y(n)即为系统的单位冲击响应h(n)。
三、实验内容考虑如下差分方程描述的两个离散时间系统：系统1:y(n)=0.5x(n)+0.27x(n-1)+0.77x(n-2)系统2：y(n)=0.45x(n)+0.5x(n-1)+0.45x(n-2)+0.53y(n-1)-0.46y(n-2)输入想x(n)=cos(20n/256)+cos(200n/256)(1)编程求上述两个系统的输出，并分别画出系统的输入与输出波形。
(2)编程求上述两个系统的冲激响应序列，并画出其波形。
数字信号处理实验三
实验报告课程名称：数字信号处理实验三：窗函数的特性分析班级：通信1403学生姓名：强亚倩学号：1141210319指导教师：范杰清华北电力大学（北京）一、实验目的分析常用窗函数的时域和频域特性，灵活运用窗函数分析信号频谱和设计FIR数字滤波器。
二、实验原理在确定信号谱分析、随机信号功率谱估计以及FIR数字滤波器设计中，窗函数的选择起着重要的作用。
在信号的频谱分析中，截短无穷长的序列会造成频率泄漏，影响频谱分析的精度和质量。
合理选取窗函数的类型，可以改善泄漏现象。
在FIR数字滤波器设计中，截短无穷长的系统单位脉冲序列会造成FIR滤波器幅度特性的波动，且出现过渡带。
三、实验内容1．分析并绘出常用窗函数的时域特性波形（1）矩形窗函数时域波形及频谱①编程②结果：N=51;w=boxcar(N)Y=fft(w,256);subplot(2,1,1);stem([0:N-1],w);xlabel('w');ylabel('y');title('时域波形');subplot(2,1,2);Y0=abs(fftshift(Y));plot([-128:127],Y0)xlabel('W');ylabel('Y0');title('频谱图形');（2）hanning窗函数时域波形及频谱①编程②结果clear all;clc;n=51;w=hanning(n);y0=fft(w,256);subplot(2,1,1);stem([0:n-1],w)xlabel('n');ylabel('w');title('hanning窗时域波形')subplot(2,1,2);Y=abs(fftshift(y0));plot([-128:127],Y);xlabel('w')ylabel('Y')title('hanning频域波形')（3）哈明窗函数时域波形及频谱①编程clear all;clc;n=51;w=hamming(n);y0=fft(w,256);subplot(2,1,1);stem([0:n-1],w)xlabel('n');ylabel('w');title('hamming窗时域波形')subplot(2,1,2);Y=abs(fftshift(y0));plot([-128:127],Y);xlabel('w')ylabel('Y')title('hamming频域波形')②结果（4）blackman窗函数时域波形及频谱①编程clear all;clc;n=51;w=blackman(n);y0=fft(w,256);subplot(2,1,1);stem([0:n-1],w)xlabel('n');ylabel('w');title('blackman窗时域波形')subplot(2,1,2);Y=abs(fftshift(y0));plot([-128:127],Y);xlabel('w')ylabel('Y')title('blackman频域波形') ②结果（5）battlett窗函数时域波形及频域特性①编程②结果clear all;clc;n=51;w=bartlett(n);y0=fft(w,256);subplot(2,1,1);stem([0:n-1],w)xlabel('n');ylabel('w');title('bartlett窗时域波形')subplot(2,1,2);Y=abs(fftshift(y0));plot([-128:127],Y);xlabel('w')ylabel('Y')title('bartlett频域波形')（6）Kaiser窗函数时域及频域波形①编程clear all;clc;n=51;w=kaiser(n);y0=fft(w,256);subplot(2,1,1);stem([0:n-1],w)xlabel('n');ylabel('w');title('Kaiser时域波形')subplot(2,1,2);Y=abs(fftshift(y0));plot([-128:127],Y);xlabel('w')ylabel('Y')title('Kaiser频域波形')②结果3. 研究凯塞窗(Kaiser)的参数选择对其时域和频域的影响。
数字信号处理实验报告
实验一 离散时间信号的产生及信号的卷积和运算实验者： 丁 悦 实验日期：2016年12月02日 学号：142125010035一、 实验目的（简述）数字信号处理系统中的信号都是以离散时间形态存在，所以对离散时间信号的研究是数字信号处理的基本所在。
而要研究离散时间信号，首先需要产生出各种离散时间信号。
MATLAB 是一套功能强大的工程计算及数据处理软件，广泛应用于工业，电子，医疗和建筑等众多领域。
使用MATLAB 软件可以很方便地产生各种常见的离散时间信号，而且它还具有强大的绘图功能，便于用户直观地输出处理结果。
通过本实验，将学会如何用MATLAB 产生一些常见的离散时间信号，实现信号的卷积和运算，并通过MATLAB 中的绘图工具对产生的信号进行观察，加深对常用离散信号和信号卷积和运算的理解。
二、实验原理(一)常见的离散时间信号：1. 单位抽样序列，或称为离散时间冲激，单位冲激：⎩⎨⎧=01)(n δ 00≠=n n如果)(n δ在时间轴上延迟了k 个单位，得到)(k n -δ即：⎩⎨⎧=-01)(k n δ 0≠=n k n2．单位阶跃序列⎩⎨⎧=01)(n u 00<≥n n如果)(n u 在时间轴上延迟了k 个单位，得到)(k n u -即:⎩⎨⎧=-01)(k n u k n kn <≥3．正弦序列)cos()(0φω+=n A n x这里，,,0ωA 和φ都是实数，它们分别称为正弦信号()x n 的振幅，角频率和初始相位。
πω200=f 为频率。
4．复正弦序列n j e n x ω=)(5．实指数序列n A n x α=)(（二）、信号的卷积和运算)(*)()()()(n h n x m n h m x n y m =-=∑+∞-∞=三、实验内容及实验结果分析（一）实验内容：编制程序产生前5种信号（长度可输入确定），并利用MATLAB 中的基本图形函数绘出其图形。
实现正弦序列和实指数序列的卷积和运算，并绘出其图形。
数字信号处理实验一
实验一 离散时间信号分析一、实验目的1．熟悉MATLAB 应用环境，常用窗口的功能和使用方法。
2．掌握各种常用的序列，理解其数学表达式和波形表示。
3．掌握在计算机中生成及绘制数字信号波形的方法。
4．掌握序列的相加、相乘、移位、反褶、卷积等基本运算及计算机实现。
5．通过编程，上机调试程序，进一步增强使用计算机解决问题的能力。
二、实验原理1．序列的基本概念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。
离散时间信号在数学上可用时间序列)}({n x 来表示，其中)(n x 代表序列的第n 个数字，n 代表时间的序列，n 的取值范围为∞<<∞-n 的整数，n 取其它值)(n x 没有意义。
离散时间信号可以是由模拟信号通过采样得到，例如对模拟信号)(t a x 进行等间隔采样，采样间隔为T ，得到一个有序的数字序列)}({nT x a 就是离散时间信号，简称序列。
2．常用序列常用序列有：单位脉冲序列（单位抽样）)(n δ、单位阶跃序列)(n u 、矩形序列)(n R N 、实指数序列、复指数序列、正弦型序列等。
3．序列的基本运算序列的运算包括移位、反褶、和、积、点乘、累加、差分运算、卷积等。
4．序列的卷积运算)()()()()(n h n x m n h m x n y m *=-=∑∞-∞=上式的运算关系称为卷积运算，式中*代表两个序列卷积运算。
两个序列的卷积是一个序列与另一个序列反褶后逐次移位乘积之和，故称为离散卷积，也称两序列的线性卷积。
其计算的过程包括以下4个步骤（1）反褶：先将)(n x 和)(n h 的变量n 换成m ，变成)(m x 和)(m h ，再将)(m h 以纵轴为对称轴反褶成)(m h -。
（2）移位：将)(m h -移位n ，得)(m n h -。
当n 为正数时，右移n 位；当n 为负数时，左移n 位。
（3）相乘：将)(m n h -和)(m x 的对应点的值相乘。
数字信号处理实验报告完整版[5篇模版]
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数字信号处理实验报告完整版[5篇模版]第一篇：数字信号处理实验报告完整版实验 1利用 T 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T 1.DFT 与与 T DTFT 的关系有限长序列的离散时间傅里叶变换在频率区间的N 个等间隔分布的点上的 N 个取样值可以由下式表示：212 /0()|()()0 1Nj knjNk NkX e x n e X k k Nπωωπ--====≤≤-∑由上式可知，序列的 N 点 DFT ,实际上就是序列的 DTFT 在 N 个等间隔频率点上样本。
2.利用 T DFT 求求 DTFT方法 1 1：由恢复出的方法如下：由图 2.1 所示流程可知：101()()()Nj j n kn j nNn n kX e x n e X k W eNωωω∞∞----=-∞=-∞=⎡⎤==⎢⎥⎣⎦∑∑∑由上式可以得到：IDFT DTFT第二篇：数字信号处理实验报告JIANGSUUNIVERSITY OF TECHNOLOGY数字信号处理实验报告学院名称：电气信息工程学院专业：班级：姓名：学号：指导老师：张维玺（教授）2013年12月20日实验一离散时间信号的产生一、实验目的数字信号处理系统中的信号都是以离散时间形态存在的，所以对离散时间信号的研究是数字信号的基本所在。
而要研究离散时间信号，首先需要产生出各种离散时间信号。
使用MATLAB软件可以很方便地产生各种常见的离散时间信号，而且它还具有强大绘图功能，便于用户直观地处理输出结果。
通过本实验，学生将学习如何用MATLAB产生一些常见的离散时间信号，实现信号的卷积运算，并通过MATLAB中的绘图工具对产生的信号进行观察，加深对常用离散信号和信号卷积和运算的理解。
数字信号处理实验三
数字信号处理实验三数字信号处理实验三是针对数字信号处理课程的一项实践性任务。
本实验旨在通过实际操作，加深对数字信号处理理论的理解，并培养学生的实验能力和问题解决能力。
在本实验中，我们将学习和实践以下内容：1. 实验目的本实验的目的是通过使用MATLAB软件进行数字信号处理，加深对数字信号处理基本概念和算法的理解，掌握数字信号的采样、量化、滤波等基本操作。
2. 实验器材在本实验中，我们将使用以下器材：- 个人计算机- MATLAB软件3. 实验步骤本实验的具体步骤如下：步骤一：信号生成首先，我们需要生成一个模拟信号，可以是正弦信号、方波信号或其他类型的信号。
在MATLAB中，我们可以使用相关函数生成这些信号。
生成信号的目的是为了后续的数字信号处理操作提供输入。
步骤二：信号采样在本步骤中，我们将对生成的模拟信号进行采样。
采样是指在一定的时间间隔内对信号进行离散化处理，得到离散时间上的信号序列。
在MATLAB中，我们可以使用采样函数对信号进行采样。
步骤三：信号量化在本步骤中，我们将对采样后的信号进行量化。
量化是指将连续的信号离散化为一组离散的幅值。
在MATLAB中，我们可以使用量化函数对信号进行量化。
步骤四：信号滤波在本步骤中，我们将对量化后的信号进行滤波。
滤波是指通过一系列滤波器对信号进行处理，以去除不需要的频率成分或噪声。
在MATLAB中，我们可以使用滤波函数对信号进行滤波。
步骤五：信号重构在本步骤中，我们将对滤波后的信号进行重构。
重构是指将离散化的信号恢复为连续的信号。
在MATLAB中，我们可以使用重构函数对信号进行重构。
步骤六：信号分析在本步骤中，我们将对重构后的信号进行分析。
分析是指对信号的频谱、功率等特性进行分析，以了解信号的特点和性能。
在MATLAB中，我们可以使用分析函数对信号进行分析。
4. 实验结果在完成以上步骤后，我们可以得到经过数字信号处理的结果。
这些结果可以是经过采样、量化、滤波和重构后的信号波形，也可以是信号的频谱、功率等特性。
数字信号处理实验报告
数字信号处理实验报告数字信号处理实验报告一、实验目的本实验旨在通过数字信号处理的方法，对给定的信号进行滤波、频域分析和采样率转换等操作，深入理解数字信号处理的基本原理和技术。
二、实验原理数字信号处理（DSP）是一种利用计算机、数字电路或其他数字设备对信号进行各种处理的技术。
其主要内容包括采样、量化、滤波、变换分析、重建等。
其中，滤波器是数字信号处理中最重要的元件之一，它可以用来提取信号的特征，抑制噪声，增强信号的清晰度。
频域分析是指将时域信号转化为频域信号，从而更好地理解信号的频率特性。
采样率转换则是在不同采样率之间对信号进行转换，以满足不同应用的需求。
三、实验步骤1.信号采集：首先，我们使用实验室的信号采集设备对给定的信号进行采集。
采集的信号包括噪声信号、含有正弦波和方波的混合信号等。
2.数据量化：采集到的信号需要进行量化处理，即将连续的模拟信号转化为离散的数字信号。
这一步通常通过ADC（模数转换器）实现。
3.滤波处理：将量化后的数字信号输入到数字滤波器中。
我们使用不同的滤波器，如低通、高通、带通等，对信号进行滤波处理，以观察不同滤波器对信号的影响。
4.频域分析：将经过滤波处理的信号进行FFT（快速傅里叶变换）处理，将时域信号转化为频域信号，从而可以对其频率特性进行分析。
5.采样率转换：在进行上述处理后，我们还需要对信号进行采样率转换。
我们使用了不同的采样率对信号进行转换，并观察采样率对信号处理结果的影响。
四、实验结果及分析1.滤波处理：经过不同类型滤波器处理后，我们发现低通滤波器可以有效抑制噪声，高通滤波器可以突出高频信号的特征，带通滤波器则可以提取特定频率范围的信号。
这表明不同类型的滤波器在处理不同类型的信号时具有不同的效果。
2.频域分析：通过FFT处理，我们将时域信号转化为频域信号。
在频域分析中，我们可以更清楚地看到信号的频率特性。
例如，对于噪声信号，我们可以看到其频率分布较为均匀；对于含有正弦波和方波的混合信号，我们可以看到其包含了不同频率的分量。
数字信号处理实验报告
x= randn (size(1 : n));
plot(x)；
运行结果：
四、习题
1.设某旋转构件的故障信号是一个正弦信号，一般情况下，这只是机构的安装有偏心误差，但信号s(n)很弱，在强噪声干扰下，想在一个周期的测量信号x(n)看上去到故障信号s(n)的形状是不可能的，已知该构件的转动周期为T=10(10个采样周期)，用时间平均法检测，取测量信号x(n)长度为M个转动周期，经过时间平均后，噪声逐渐减弱，信号突出来，M分别为10、50、100、500和1000的时间平均后的结果，信噪比提高到8.73、13.7、24.62和30.62dB。
matlab代码：
1.
dalta=zeros(1,5);
dalta(1)=1;
x=[1,2,1,3];
conv(x,dalta)
运行结果：
ans =1 2 1 3 0 0 0 0
2.
dalta=zeros(1,5);
dalta(4)=1;
x=[1,2,1,3];
conv(x,dalta)
运行结果：
ans =0 0 0 1 2 1 3 0
运行结果：
结果分析：先求差分方程的z变换：
0.75Y(z) +0.125Y(z) =X(z)-X(z)
H(z)= = ,将指数转化为正值：H(z)= .然后再利用residuez()函数求 = 的展开式，matlab代码如下：
A=[0.75,0.125];
B=[1,-1];
[r,p,k]=residue(B,A)
学生实验心得
通过这次的数字信号处理实验，我学到了如何用matlab求两离散时间序列的卷积以及利用matlab提供的randn()函数产生随机数据，仿真白噪声，还学会了用时间平均法突出信号，减弱噪声、求由差分方程给出系统的单位冲激响应与单位阶跃响应。其中，在进行时间平均法使信号突出时，改正了代码中的错误，将subplot(322),plot(k,x)改成subplot(322),plot(k,s(1:n))，计算出的信噪比与题目中给出的大致相同，可能是MATLAB版本不同产生的差异，同时，从计算处理后的信噪比可以看出随着时间平均次数增多，信号逐渐被突出。
北理工数字信号处理实验
本科实验报告实验名称：数字信号处理实验课程名称：数字信号处理实验实验时间：任课教师：实验地点：实验教师：实验类型：□原理验证□综合设计□自主创新学生姓名：学号/班级：组号：学院：同组搭档：专业：成绩：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分析信号频谱。
3.深刻理解利用DFT分析信号频谱的原理，分析现实过程现象及解决办法。
二、实验原理1、DFT和DTFT的关系有限长序列()x n的离散时间傅里叶变换()jX eω在频率区间(02)ωπ≤≤的N个等分点{(0),(1),(),(1)}x x x k x N-……上的N个取样值可以由下式表示：212()|()()01(21)N j knj NkkX e x n e X k k Nπωωπ--====≤≤--∑由上式可知，序列()x n的N点DFT()X k，实际上就是()x n序列的DTFT在N个等间隔频率点{(0),(1),(),(1)}X X X k X N-……上样本()X k。
2、利用DFT求DTFT方法1：由()X k恢复出()jX eω的方法如图2.1所示：图 2.1.由 N点DFT恢复频谱DTFT的流程由图2.1所示流程图可知：1()()()(22) j j n kn j nNn n kX e x n e X k W eNωωω∞∞∞---=-∞=-∞=⎡⎤==-⎢⎥⎣⎦∑∑∑由式2-2可以得到12()()()(23)Njkkx e X kNωπφω==--∑其中()xφ为内插函数12sin()2()(24)sin()2N j N e N ωωφωω--=•-方法2：然而在实际MATLAB 计算中，上诉插值公式不见得是最好的方法。
由于DFT 是DTFT的取样值，其相邻的两个频率样本点的间距为2Nπ,所以如果我们增加数据的长度N ，使得得到的DFT 谱线就更加精细，其包络就越接近DTFT 的结果，这样可以利用DFT 来近似计算DTFT 。
数字信号处理实验报告
实验一：频谱分析与采样定理 subplot(3,1,1),stem(t,x2);title('指数信号'); subplot(3,1,2),stem(f1,y2);title('指数信号频谱'); subplot(3,1,3),plot(f2,y21);title('指数信号频谱'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% x3=x1.*x2; y3=T*abs(fft(x3)); y31=fftshift(y3); figure(3), subplot(3,1,1),stem(t,x3);title('两信号相乘'); subplot(3,1,2),stem(f1,y3);title('两信号相乘频谱'); subplot(3,1,3),plot(f2,y31);title('两信号相乘频谱'); 实验结果： T=1/10000，������������ =10000，L=0.10
1/ 5
实验二：卷积定理 Y2=fft(y2); Z2=X2.*Y2; z2=ifft(Z2); figure(3), subplot(321),stem(x2);title('x2'); subplot(322),stem(real(X2));title('X2'); subplot(323),stem(y2);title('y2'); subplot(324),stem(real(Y2));title('Y2'); subplot(325),stem(z2);title('z2'); subplot(326),stem(real(Z2));title('Z2'); N=6; x3=[x zeros(1,N-length(x))]; y3=[y zeros(1,N-length(y))]; X3=fft(x3); Y3=fft(y3); Z3=X3.*Y3; z3=ifft(Z3); figure(4), subplot(321),stem(x3);title('x3'); subplot(322),stem(real(X3));title('X3'); subplot(323),stem(y3);title('y3'); subplot(324),stem(real(Y3));title('Y3'); subplot(325),stem(z3);title('z3'); subplot(326),stem(real(Z3));title('Z3'); N=8; x4=[x zeros(1,N-length(x))]; y4=[y zeros(1,N-length(y))]; X4=fft(x4); Y4=fft(y4); Z4=X4.*Y4; z4=ifft(Z4); figure(5), subplot(321),stem(x4);title('x4'); subplot(322),stem(real(X4));title('X4'); subplot(323),stem(y4);title('y4'); subplot(324),stem(real(Y4));title('Y4'); subplot(325),stem(z4);title('z4'); subplot(326),stem(real(Z4));title('Z4'); %N=6 时
数字信号处理实验指导书(学生版)
“数字信号处理”实验指导书（一）一、实验课程编码：105003 二、实验课程名称：数字信号处理三、实验项目名称： 应用MATLAB 分析离散信号频谱 四、实验目的掌握应用MATLAB 分析离散信号频谱的方法，即熟悉应用MATLAB 分析离散信号的函数。
五、主要设备安装有MATLAB 软件的电脑 六、实验内容编写MATLAB 程序，实现下面题目：1. 用快速卷积法计算下面两个序列的线性卷积。
)()4.0(s )(15n R n in n x =，)(9.0)(20n R n h n =2．已知序列[]()cos 0120n n N Nx n π⎧≤≤-⎪=⎨⎪⎩其它（1）计算该序列DTFT 的表达式()j X e ω，并画出N=10时的()j X e ω曲线； （2）编写MATLAB 程序，利用FFT 函数，计算N ＝10时，序列x [k ]的DTFT 在2m mNπω＝的抽样值。
利用hold 函数，将抽样点画在()j X e ω的曲线上。
3.理解高密度频谱和高分辨率频谱的概念。
设)52.0cos()48.0(co )(n n s n x ππ+=（1） 取0≤n ≤9，求)(1k X（2） 将（1）中的)(x n 补零加长到0≤n ≤99，求)(2k X （3） 增加取样值的个数，取0≤n ≤99，求)(3k X4. 用DFT 对连续信号做谱分析。
设)50cos()100sin()200cos()(t t t t x a πππ++=，用DFT 分析)(t x a 的频谱结构，选择不同的截取长度Tp ，观察截断效应，试用加窗的方法减少谱间干扰。
选取的参数：（1） 频率s s f T Hz f /1 ,400==（2） 采样信号序列)()()(n w nT x n x a =，)(n w 是窗函数。
选取两种窗函数：矩形窗函数)()(n R n w N =和Hamming 窗，后者在程序中调用函数Hamming 产生宽度为N 的Hamming 窗函数向量。
数字信号处理实验报告
《数字信号处理》实验报告课程名称：《数字信号处理》学院：信息科学与工程学院专业班级：通信1502班学生姓名：侯子强学号：0905140322指导教师：李宏2017年5月28日实验一 离散时间信号和系统响应一. 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. 掌握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离散信号及系统响应进行频域分析二、实验原理1. 采样是连续信号数字化处理的第一个关键环节。
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的变化以及信号信息不丢失的条件，而且可以加深对离散傅里叶变换、Z 变换和序列傅里叶变换之间关系式的理解。
对连续信号()a x t 以T 为采样间隔进行时域等间隔理想采样，形成采样信号：ˆ()()()a a xt x t p t = 式中()p t 为周期冲激脉冲，()a x t 为()a x t 的理想采样。
()a x t 的傅里叶变换为()a X j Ω：上式表明将连续信号()a x t 采样后其频谱将变为周期的，周期为Ωs=2π/T。
也即采样信号的频谱()a X j Ω是原连续信号xa(t)的频谱Xa(jΩ)在频率轴上以Ωs 为周期，周期延拓而成的。
因此，若对连续信号()a x t 进行采样，要保证采样频率fs ≥2fm ，fm 为信号的最高频率，才可能由采样信号无失真地恢复出原模拟信号计算机实现时，利用计算机计算上式并不方便，因此我们利用采样序列的傅里叶变换来实现，即()()n P t t nT δ∞=-∞=-∑1()()*()21()n a a a s X j X j P j X j jn T π∞=-∞Ω=ΩΩ=Ω-Ω∑()()|j a TX j X e ωω=ΩΩ=而()()j j n n X e x n e ωω∞-=-∞=∑为采样序列的傅里叶变换2. 时域中，描述系统特性的方法是差分方程和单位脉冲响应，频域中可用系统函数描述系统特性。
《数字信号处理》实验指导书学生版
2015－2016学年第1学期学院物理与电子信息学院教研室信息与通信工程教研室课程名称数字信号处理授课班级13电信本、13电信卓越主讲教师黄隆胜职称副教授2014年03月目录前言 (1)实验一熟悉MATLAB环境 (4)实验二用MATLAB进行离散系统的Z域分析 (6)实验三傅立叶变换 (8)实验四IIR及FIR滤波器的MATLAB实现 (11)前言MATLAB是由美国Math Works公司推出的软件产品。
MATLAB是“Matrix Laboratory”的缩写，意及“矩阵实验室”。
MATLAB是一完整的并可扩展的计算机环境，是一种进行科学和工程计算的交互式程序语言。
它的基本数据单元是不需要指定维数的矩阵，它可直接用于表达数学的算式和技术概念，而普通的高级语言只能对一个个具体的数据单元进行操作。
因此，解决同样的数值计算问题，使用MATLAB要比使用Basic、Fortran和C语言等提高效率许多倍。
许多人赞誉它为万能的数学“演算纸”。
MATLAB采用开放式的环境，你可以读到它的算法，并能改变当前的函数或增添你自己编写的函数。
在欧美的大学和研究机构中，MATLAB是一种非常流行的计算机语言，许多重要的学术刊物上发表的论文均是用MATLAB来分析计算以及绘制出各种图形。
它还是一种有利的教学工具，它在大学的线性代数课程以及其它领域的高一级课程的教学中，已成为标准的教学工具。
最初的MATLAB是用FORTRAN编写的，在DOS环境下运行。
新版的MATLAB 是C语言编写的高度集成系统。
它在几乎所有流行的计算机机种，诸如PC、MACINTOSH、SUN、VAX上都有相应的MATLAB版本。
新版的MATLAB增强了图形处理功能，并在WINDOWS环境下运行。
现今，MATLAB的发展已大大超出了“矩阵实验室”的范围，在许多国际一流专家学者的支持下，Maths Works公司还为MATLAB 配备了涉及到自动控制、信息处理、计算机仿真等种类繁多的工具箱（Tool Box），这些工具箱有数理统计、信号处理、系统辨识、最优化、稳健等等。
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——数字信号处理实验指导书电子与信息工程教研室2006年9月实验系统介绍 (1)调试软件安装说明 (8)硬件安装说明 (15)实验一卷积（Convovle）算法实验 (15)实验二快速傅立叶变换（FFT）算法实验 (18)实验系统介绍一.实验系统硬件组成该实验系统其硬件资源主要包括：●CPU单元●数字量输入输出单元●存储器及信号扩展单元●BOOTLOADER单元●语音模块和液晶模块●CPLD接口●A/D和D/A转换单元●信号源单元●温控单元●步进电机●直流电机●键盘接口●电源模块系统功能框图二.主要功能模块介绍1.CPU单元CPU单元包括CPU1、CPU2两块可以更换的CPU板，可根据需要，通过按键K10选择不同种类的CPU板。
2.数字量输入输出单元●8bit的数字量输入（由八个带自锁的开关产生），通过74LS244缓冲；8bit的数字量输出（通过八个LED灯显示），通过74LS273锁存。
数字量的输入输出都映射到CPU的IO空间。
●数字量显示的八个LED数码管，通过HD7279控制。
3.存储器及信号扩展单元在该实验板上，使用的存储器接口芯片是ISSI公司的IS61C256，它具有以下特点：●访问速度10、12、15、20、25ns可选；●低功耗：400mW（典型）；●低静态功耗-250μW（典型）CMOS器件；-55mW（典型）TTL器件；●全静态操作，无需时钟或刷新；●输入输出和TTL电平兼容；●单5V供电。
静态存储器分为两个部分,一部分是32K×16bit的程序存储器（地址为8000H～0FFFFH）芯片序号U20、U21和32K×16bit的数据存储器（地址为0000H～7FFFH）芯片序号U22、U23。
根据选择不同类型的CPU分别映射到相应地址的程序空间和数据空间。
4.语音处理单元语音CODEC采用TLC320AD50芯片。
该芯片采用sigma-delta技术提供高精度低速信号变换，有两个串行同步变换通道、D/A转换前的差补滤波器和A/D变换后的滤波器。
其他部分提供片上时序和控制功能。
Sigma-delta结构可以实现高精度低速的数模／模数转换。
芯片的各种应用软件配置可以通过串口来编程实现。
主要包括：复位、节电模式、通信协议、串行时钟速率、信号采样速率、增益控制和测试模式。
最大采样速率22.05kb/s,采样精度16bit。
语音处理单元由语音输入模块、TLC320AD50模块、输出功率模块组成。
语音输入模块采用偏置和差动放大技术，并经过滤波和处理后将输入到语音编解码芯片TLV320AD50，前端输入的电压范围为-2.5V－+2.5V。
经过变换后输入到AD50的芯片的差动信号范围为0－5V。
TLC320AD50C作为主方式，通过DSP的MCBSP0口进行通信。
音频信号通过D/A转换后输出，由于TLC320AD50输出的是差动信号，因此首先经过差动放大，然后可以推动功率为0.4W的板载扬声器，也可以接耳机输出。
语音处理单元原理框图语音处理单元接口说明：J14：音频输入端子，可输入CD、声卡、MP3、麦克风等语音信号。
J15：音频输出端子，可接耳机、音箱。
J3/ J1：语音处理单元输入/输出信号接口J6：地语音处理单元拨码开关说明：语音处理单元可调电位器说明：5.CPLD接口采用XILINX公司的XC95144XL芯片，完成译码和时序控制。
JTAG4为CPLD下载接口。
可用XILINX公司的软件，通过并口下载电缆对CPLD在线编程。
D2、D3为CPLD工作指示灯，正常工作时D2、D3点亮。
CPU1复位时，D3不亮，CPU2复位时，D2不亮。
6.D/A转换单元数模转换采用DAC08芯片，分辨率8位，精度1LSB，转换时间可达85ns 。
DAC08可以应用在8-bit, 1us A/D变换，伺服电机、波形发生、语音编码、衰减器、可编程功率变换器、CRT显示驱动、高速modems 以及其他要求低成本、高速等多功能场合。
在本实验系统中，DAC08采用对称偏移二进制输出方式，输出电压范围-5V~+5V。
注：Vref=+10V对称偏移二进制输出编码图底板DAC08参考电压Vref=+5V；输入00h，输出电压-5V；输入ffh，输出电压+5V。
D/A单元原理框图数模转换单元接口说明：J4：DA输出端子J2：地7.A/D转换单元模数转换芯片选用AD7822，单极性输入，采样分辨率8BIT，并行输出；內含取样保持电路，以及可选择使用內部或外部参考电压源，具有转换后自动Power-Down的模式，电流消耗可降低至5μA以下。
转换时间最大为420ns，SNR可达48dB，INL及DNL都在±0.75 LSB以內。
可应用在数据采样、DSP系统及移动通信等场合。
在本实验系统中，参考电压源+2.5V,偏置电压输入引脚Vmid=+2.5V。
模拟输入信号经过运放处理后输入AD7822。
模数单元原理框图模数转换单元拨码开关说明：S26J12： AD 输入端子 J23：地拨码开关其它设置状态为非法状态 8. 信号源单元频率、幅值可调双路三角波、方波和正弦波产生电路采用两片8038信号发生器，输出频率范围20～100KHz ，幅值范围-10V~+10V 。
输出波形、频率范围可通过波段开关来选择。
频率、幅值可独立调节。
两路输出信号可以经过加法器进行信号模拟处理和混叠，作为信号滤波处理的混叠信号源。
混叠后的信号从信号源1输出。
ICL8038原理框图信号源单元原理框图信号源单元波段开关说明：波形选择波段开关拨到底板丝印的相应位置选择对应的波形（正弦、三角、方波），频率选择波段开关拨到底板丝印的相应位置选择对应的频率范围（0~2K、2K~10K、10K~120K）。
信号源单元电位器说明：““J8：信号源1输出J7：信号源2输出J5：地综上所述，以上介绍了该系统的硬件资源，看完这些内容，应该对实验系统有一个基本的了解，并在实验过程中熟悉每个单元在的具体应用。
调试软件安装说明一.CCS的安装利用CCS集成开发环境，用户可以在一个开发环境下完成工程定义、程序编辑、编译链接、调试和数据分析等工作环节。
下图为典型CCS集成开发环境窗口示例。
整个窗口由主菜单、工具条、工程窗口、编辑窗口、图形显示窗口、内存单元显示窗口和寄存器显示窗口等构成。
以安装CCS5000（2.0）为例：CCS软件安装系统要求要使用Code Composer Studio操作平台必须满足以下的要求：●IBM PC(或兼容机)●Microsoft Window95/98/ NT 4.0/2000/XP●32M 内存，100M 硬盘空间，奔腾处理器，SVGA(800*600)Code Composer Studio的安装(1)安装CCS到系统中。
将CCS安装光盘放入到光盘驱动器中，运行CCS安装程序setup.exe。
出现以下画面。
如果在WindowsNT下安装，用户必须要具有系统管理员的权限。
选择NEXT，按系统提示安装，默认安装路径是“C：\ti”。
(2)安装完成后，在桌面上会有“CCS 2（‘C5000 ）”和“Setup CCS 2（‘C5000 ）”两个快捷方式图标。
分别对应CCS应用程序和CCS配置程序。
（3）如果用户的操作系统为Windows 95，则可能需要增加环境变量空间。
方法是将语句“shell=c：＼windows＼command．com／e：4096／p”添加到C盘根目录下的CONFIG．SYS 文件中，然后重新启动计算机。
这条语句将环境变量空间设置为4096字节。
二.CCS的设置安装CCS软件与普通的程序安装类似，没有特殊要求。
下面介绍安装完成后如何设置CCS软件。
如果CCS是在硬件目标板上运行，则先要安装目标板驱动程序，然后运行“CCS Setup”配置驱动程序，最后才能执行CCS。
除非用户改变CCS应用平台类型，否则只需运行一次CCS配置程序。
运行Code Composer Studio Setup软件，即桌面上的Setup CCS2（C5000）图标。
进入以下画面，点击右边的“Install a Device Driver”弹出对话框，在CCS的安装目录中找到drivers找到相应的设备，这里举例54XX系列。
点击“OK”按钮，会发现在中的框中多了“tixds54X”这个设备，然后点击“Add To System”出现在“Board Properties”对话框在Board下面的下拉菜单中选择第二项“Auto-generate board data file with extra configuratic”，这里“Configuratic File”变成可见，点击“Browse…”在CCS目录中的drivers目录中找到Techusb2.cfg这个文件，选中打开，然后点击“Next>”按钮。
出现下面的对话框后，将I/O port 的Value改成0x280。
点击“Next>”选中”TMS320C5400”点击旁边的“Add Single”按钮，在右边的框中会出现“CPU_1”，点击“Next>”在“startup GEL”中点击右边的小按钮，在打开对话框中选择你需要的文件。
完成上面的操作后。
出现信息如下点“File”菜单中的“Save”存盘，然后退出，弹出对话点击是，就会启动CCS软件硬件安装说明硬件仿真器是进行系统开发的必备工具，它是采用边界扫描技术和CPU芯片通过JTAG 口相连接。
实现了主机对CPU芯片的完全检测和控制。
可以通过JTAG和相应的软件调试环境实现系统的硬件调试和软件的再现调试开发工作。
一.DSP硬件仿真器的安装第一步取出开发系统，检查是否齐全●EPP开发系统A．关闭PC机电源，将专用电缆插入并口中，注意插接要稳固。
B．用+5V稳压电源通过电源插口给仿真器供电。
C．启动PC机，安装新硬件，驱动程序eppdrive.zip●USB开发系统A．关闭PC机电源，将专用电缆插入USB口中，注意插接要稳固。
B．启动PC机，安装新硬件，驱动程序usbdrive.zip●PCI开发系统A．关闭PC机电源，取下机箱盒，将PCI卡插入PCI插槽中，注意插接要稳固。
B．启动PC机，安装新硬件，驱动程序为pcitfsetup.zipC．安装好PCI卡后，用37针专用连线，连接PCI卡与连接仿真盒，再将仿真盒另一端，连好JTAG接线。
第二步将以安装好的仿真器JTAG线，插入CPU板上的JTAG接口。
至此，硬件仿真器安装完成。
二.DSP硬件仿真器的使用硬件仿真器的用法比较简单，只要将JTAG口连接正确，DSP芯片能够正常工作并且软件调试环境配置正确即可以应用。