信号处理实验六报告

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数字信号处理实验报告

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,了解信号采样前后的频谱变化,加深对时域采样定理的理解。

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、系统及其系统响应进行频域分析。

二、 实验原理1.理想采样序列:对信号x a (t)=A e −αt sin(Ω0t )u(t)进行理想采样,可以得到一个理想的采样信号序列x a (t)=A e −αt sin(Ω0nT ),0≤n ≤50,其中A 为幅度因子,α是衰减因子,Ω0是频率,T 是采样周期。

2.对一个连续时间信号x a (t)进行理想采样可以表示为该信号与一个周期冲激脉冲的乘积,即x ̂a (t)= x a (t)M(t),其中x ̂a (t)是连续信号x a (t)的理想采样;M(t)是周期冲激M(t)=∑δ+∞−∞(t-nT)=1T ∑e jm Ωs t +∞−∞,其中T 为采样周期,Ωs =2π/T 是采样角频率。

信号理想采样的傅里叶变换为X ̂a (j Ω)=1T ∑X a +∞−∞[j(Ω−k Ωs )],由此式可知:信号理想采样后的频谱是原信号频谱的周期延拓,其延拓周期为Ωs =2π/T 。

根据时域采样定理,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叠现象。

三、简明步骤产生理想采样信号序列x a (n),使A=444.128,α=50√2π,Ω0=50√2π。

(1) 首先选用采样频率为1000HZ ,T=1/1000,观察所得理想采样信号的幅频特性,在折叠频率以内和给定的理想幅频特性无明显差异,并做记录;(2) 改变采样频率为300HZ ,T=1/300,观察所得到的频谱特性曲线的变化,并做记录;(3) 进一步减小采样频率为200HZ ,T=1/200,观察频谱混淆现象是否明显存在,说明原因,并记录这时候的幅频特性曲线。

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、课程设计(综合实验)的⽬的与要求⽬的与要求:1.掌握《数字信号处理基础》课程的基本理论; 2.掌握应⽤MATLAB 进⾏数字信号处理的程序设计;实验内容:已知低通数字滤波器的性能指标如下:0.26p ωπ=,0.75dB p R =,0.41s ωπ=,50dB s A =要求:1. 选择合适的窗函数,设计满⾜上述指标的数字线性相位FIR 低通滤波器。

⽤⼀个图形窗⼝,包括四个⼦图,分析显⽰滤波器的单位冲激响应、相频响应、幅频响应和以dB 为纵坐标的幅频响应曲线。

2. ⽤双线性变换法,设计满⾜上述指标的数字Chebyshev I 型低通滤波器。

⽤⼀个图形窗⼝,包括三个⼦图,分析显⽰滤波器的幅频响应、以dB 为纵坐标的幅频响应和相频响应。

3. 已知模拟信号1234()2sin(2)5sin(2)8cos(2)7.5cos(2)x t f t f t f t f t ππππ=+++其中10.12f kHz =,2 4.98f kHz =,3 3.25f kHz =,4 1.15f kHz =,取采样频率10s f kHz =。

要求:(1) 以10s f kHz =对()x t 进⾏取样,得到()x n 。

⽤⼀个图形窗⼝,包括两个⼦图,分别显⽰()x t 以及()x n (0511n ≤≤)的波形;(2) ⽤FFT 对()x n 进⾏谱分析,要求频率分辨率不超过5Hz 。

求出⼀个记录长度中的最少点数x N ,并⽤⼀个图形窗⼝,包括两个⼦图,分别显⽰()x n 以及()X k 的幅值; (3) ⽤要求1中设计的线性相位低通数字滤波器对()x n 进⾏滤波,求出滤波器的输出1()y n ,并⽤FFT 对1()y n 进⾏谱分析,要求频率分辨率不超过5Hz 。

求出⼀个记录长度中的最少点数1y N ,并⽤⼀个图形窗⼝,包括四个⼦图,分别显⽰()x n (01x n N ≤≤-)、()X k 、1()y n (101y n N ≤≤-)和1()Y k 的幅值;(4) ⽤要求2中设计的Chebyshev 低通数字滤波器对()x n 进⾏滤波,求出滤波器的输出2()y n ,并⽤FFT 对2()y n 进⾏谱分析,要求频率分辨率不超过5Hz 。

数字信号实验报告材料 (全)

数字信号实验报告材料 (全)

数字信号处理实验报告实验一:用 FFT 做谱分析 一、 实验目的1、进一步加深 DFT 算法原理和基本性质的理解。

2、熟悉 FFT 算法原理和 FFT 子程序的应用。

3、学习用FFT 对连续信号和时域离散信号进行谱分析的方法,了解可能出现的分析误差及其原因,以便在实际中正确应用 FFT 。

二、实验原理用FFT 对信号作频谱分析是学习数字信号处理的重要内容。

经常需要进行谱分析的信号是模拟信号和时域离散信号。

对信号进行谱分析的重要问题是频谱分辨率D 和分析误差。

频谱分辨率直接和FFT 的变换区间N 有关,因为FFT 能够实现的频率分辨率是2π/N ≤D 。

可以根据此时选择FFT 的变换区间N 。

误差主要来自于用FFT 作频谱分析时,得到的是离散谱,而信号(周期信号除外)是连续谱,只有当N 较大时离散谱的包络才能逼近于连续谱,因此N 要适当选择大一些。

周期信号的频谱是离散谱,只有用整数倍周期的长度作FFT ,得到的离散谱才能代表周期信号的频谱。

如果不知道信号周期,可以尽量选择信号的观察时间长一些。

对模拟信号的频谱时,首先要按照采样定理将其变成时域离散信号。

如果是模拟周期信号,也应该选取整数倍周期的长度,经过采样后形成周期序列,按照周期序列的谱分析进行。

三、实验内容和步骤对以下典型信号进行谱分析:⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-≤≤-=⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-≤≤+==其它nn n n n n x 其它nn n n n n x n R n x ,074,330,4)(,074,830,1)()()(32414()cos4x n n π=5()cos(/4)cos(/8)x n n n ππ=+6()cos8cos16cos20x t t t t πππ=++对于以上信号,x1(n)~x5(n) 选择FFT 的变换区间N 为8和16 两种情况进行频谱分析。

分别打印其幅频特性曲线。

并进行对比、分析和讨论;;x6(t)为模拟周期信号,选择 采样频率Hz F s 64=,变换区间N=16,32,64 三种情况进行谱分析。

信号分析与处理实验报告

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华北电力大学实验报告||实验名称FFT的软件实现实验(Matlab)IIR数字滤波器的设计课程名称信号分析与处理||专业班级:电气化1308 学生姓名:袁拉麻加学号: 2 成绩:指导教师:杨光实验日期: 2015-12-17快速傅里叶变换实验一、实验目的及要求通过编写程序,深入理解快速傅里叶变换算法(FFT)的含义,完成FFT和IFFT算法的软件实现。

二、实验内容利用时间抽取算法,编写基2点的快速傅立叶变换(FFT)程序;并在FFT程序基础上编写快速傅里叶反变换(IFFT)的程序。

三:实验要求1、FFT和IFFT子程序相对独立、具有一般性,并加详细注释;2、验证例6-4,并能得到正确结果。

3、理解应用离散傅里叶变换(DFT)分析连续时间信号频谱的数学物理基础。

四、实验原理:a.算法原理1、程序输入序列的元素数目必须为2的整数次幂,即N=2M,整个运算需要M 级蝶形运算;2、输入序列应该按二进制的码位倒置排列,输出序列按自然序列排列;3、每个蝶形运算的输出数据军官占用其他输入数据的存储单元,实现“即位运算”;4、每一级包括N/2个基本蝶形运算,共有M*N/2个基本蝶形运算;5、第L级中有N/2L个群,群与群的间隔为2L。

6、处于同一级的各个群的系数W分布相同,第L级的群中有2L-1个系数;7、处于第L级的群的系数是(p=1,2,3,…….,2L-1)而对于第L级的蝶形运算,两个输入数据的间隔为2L-1。

b.码位倒置程序流程图开始检测A序列长度nk=0j=1x1(j)=bitget(k,j);j=j+1Yj<m?Nx1=num2str(x1);y(k+1)=bin2dec(x1);clear x1k=k+1c.蝶形运算程序流程图五、程序代码与实验结果a.FFT程序:%%clear all;close all;clc;%输入数据%A=input('输入x(n)序列','s');A=str2num(A);% A=[1,2,-1,4]; %测试数据%%%%校验序列,%n=length(A);m=log2(n);if (fix(m)~=m)disp('输入序列长度错误,请重新输入!');A=input('输入x(n)序列','s');A=str2num(A);elsedisp('输入正确,请运行下一步')end%%%码位倒置%for k=0:n-1for j=1:m %取M位的二进制数%x1(j)=bitget(k,j); %倒取出二进制数%endx1=num2str(x1); %将数字序列转化为字符串%y(k+1)=bin2dec(x1); %二进制序列转化为十进制数%clear x1endfor k=1:nB(k)=A(y(k)+1); %时间抽取序列%endclear A%%%计算%for L=1:m %分解为M级进行运算%LE=2^L; %第L级群间隔为2^L%LE1=2^(L-1); %第L级中共有2^(L-1)个Wn乘数,进行运算蝶运算的两数序号相隔LE1%W=1;W1=exp(-1i*pi/LE1);for R=1:LE1 %针对第R个Wn系数进行一轮蝶运算,共进行LE1次%for P=R:LE:n %每个蝶的大小为LE% Q=P+LE1;T=B(Q)*W;B(Q)=B(P)-T;B(P)=B(P)+T;endW=W*W1;endendB %输出X(k)%%%验证结果:例6-4b.IFFT程序:%%clear all;close all;clc;%输入数据%A=input('输入X(k)序列','s');A=str2num(A);% A=[6,2+2i,-6,2-2i]; %测试数据%%%%校验序列,%n=length(A);m=log2(n);if (fix(m)~=m)disp('输入序列长度错误,请重新输入!');A=input('输入x(n)序列','s');A=str2num(A);elsedisp('输入正确,请运行下一步')end%%%码位倒置%for k=0:n-1for j=1:m %取M位的二进制数%x1(j)=bitget(k,j); %倒取出二进制数%endx1=num2str(x1); %将数字序列转化为字符串%y(k+1)=bin2dec(x1); %二进制序列转化为十进制数%clear x1endfor k=1:nB(k)=A(y(k)+1); %时间抽取序列%endclear A%%%计算%for L=1:m %分解为M级进行运算%LE=2^L; %第L级群间隔为2^L%LE1=2^(L-1); %第L级中共有2^(L-1)个Wn乘数,进行运算蝶运算的两数序号相隔LE1%W=1;W1=exp(-1i*pi/LE1);for R=1:LE1 %针对第R个Wn系数进行一轮蝶运算,共进行LE1次%for P=R:LE:n %每个蝶的大小为LE%Q=P+LE1;T=B(Q)*W;B(Q)=B(P)-T;B(P)=B(P)+T;endW=W*W1;endendB=conj(B); %取共轭%B=B/n %输出x(n)%验证结果:六、实验心得与结论本次实验借助于Matlab软件,我避开了用C平台进行复杂的复数运算,在一定程度上简化了程序,并添加了简单的检错代码,码位倒置我通过查阅资料,使用了一些函数,涉及到十-二进制转换,数字-文本转换,二-文本转换,相对较复杂,蝶运算我参考了书上了流程图,做些许改动就能直接实现。

《信号分析与处理》实验报告

《信号分析与处理》实验报告

序号:号项目名称:《信号分析与处理》实验报告学生学院:信息工程学院专业班级:学生学号:学生姓名:指导老师:朱铮涛2013年12月25日目录实验一、基本信号的产生和时频域抽样实验 (1)一、实验目的 (1)二、实验内容及所得图表 (1)三、思考题解答 (15)实验二、连续和离散系统分析 (16)一、实验目的 (16)二、实验内容和要求 (16)三、思考题解答 (22)实验三、用FFT实现谱分析实验 (23)一、实验目的 (23)二、实验原理 (23)三、实验内容及实验得到的结果 (23)四、实验结论 (26)五、思考题解答 (26)实验四、IIR数字滤波器设计和应用 (27)一、实验目的 (27)二、实验原理 (27)三、实验内容和结果 (27)四、思考题解答 (33)实验五、FIR数字滤波器设计和应用 (34)一、实验目的 (34)二、FIR数字滤波器的设计基本原理 (34)三、实验内容和实验结果 (37)四、思考题解答 (40)实验一、基本信号的产生和时频域抽样实验一、实验目的1、学习使用matlab产生基本信号波形、实现信号的基本运算;2、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;3、加深理解频谱离散化过程中的数学概念和物理概念,掌握频域抽样定理的基本内容。

二、实验内容及所得图表1、用Matlab产生以下序列的样本,并显示其波形:(a):()(0.9)cos(0.2/3),020nx n n nππ=+≤≤(b):)20()5()(---=nununx(c):)*5.0exp()(n nx-=(d):(e):(f):)()sin()(t u tAetx taΩ=-α2 设(a):求其傅里叶变换;对进行采样,求出采样所得离散时间信号的傅里叶变(b):用频率Fs=5000Hz对进行采样,求出采样所得离散时间信号的傅里叶变换;换;再用频率Fs=1000Hz(c):分别针对(b)中采样所得离散时间信号和,重建出对应的连续时间信号和,并分别与原连续时间信号进行比较;根据抽样定理(即Nyquist定理)的知识,说明采样频率对信号重建的影响。

信号处理实验报告总结

信号处理实验报告总结

信号处理实验报告总结引言信号处理是一门研究如何对信号进行处理和分析的学科,它在许多领域中都有着广泛的应用,如通信、图像处理、音频处理等。

本实验旨在通过实际操作与理论结合的方式,帮助学生深入理解信号处理的原理和方法。

理论背景信号处理的理论基础包括信号与系统、傅里叶分析、滤波器设计等方面的知识。

在本次实验中,我们主要了解了离散傅里叶变换(DFT)和数字滤波器的原理和应用,以及常见的信号处理算法。

实验过程与结果本次实验分为两个部分:DFT算法实现和数字滤波器设计。

DFT算法实现我们首先实现了离散傅里叶变换的算法,并通过MATLAB软件进行了验证。

实验中,我们使用了一个正弦信号,并通过DFT算法将其转换为频域表示。

实验结果显示,离散傅里叶变换能够准确地将时域信号转换为频域信号,且图像频谱与理论结果一致。

数字滤波器设计在第二个实验中,我们学习了数字滤波器的设计方法和常见的滤波器类型。

我们采用了巴特沃斯滤波器设计方法,并使用MATLAB软件进行了参数设计。

实验结果表明,数字滤波器能够有效地滤除输入信号中不需要的频率成分,并保留我们感兴趣的信号。

实验总结通过本次实验,我们对信号处理的理论知识有了更深入的了解,并通过实际操作加深了对信号处理方法的理解和应用能力。

通过实验,我们对离散傅里叶变换和数字滤波器的原理和应用有了更深入的了解。

然而,在实验过程中也遇到了一些困难。

例如,在DFT算法实现中,我们需要对算法进行优化以提高运行效率。

在数字滤波器设计中,我们还需要更深入地学习滤波器设计的原理和方法,以便更好地应用在实际工程中。

总的来说,本次实验使我们更加深入地了解了信号处理的原理和方法,并对信号处理的应用有了更为清晰的认识。

在今后的学习和工作中,我们将进一步巩固这方面的知识,并不断探索更多的信号处理方法和算法。

参考文献[1] Oppenheim, A. V., & Schaffer, J. R. (1998). Discrete-time signal processing. Prentice Hall.[2] Proakis, J. G., & Manolakis, D. G. (1996). Digital signal processing: principles, algorithms, and applications. Prentice Hall.附录本次实验的MATLAB代码如下:matlab% DFT算法实现N = length(x);for k = 0:N-1X(k+1) = 0;for n = 0:N-1X(k+1) = X(k+1) + x(n+1)*exp(-1i*2*pi*k*n/N);endend% 数字滤波器设计fs = 100; % 采样频率fpass = 10; % 通带频率fstop = 20; % 阻带频率Rp = 1; % 通带最大衰减Rs = 60; % 阻带最小衰减wp = 2*pi*fpass/fs;ws = 2*pi*fstop/fs;[N, wn] = buttord(wp, ws, Rp, Rs);[b, a] = butter(N, wn);y = filter(b, a, x);以上是本次信号处理实验的总结,通过实验我们深入理解了信号处理的原理和方法,也发现了一些问题,期望在今后的学习和工作中能够进一步探索和应用信号处理技术。

信号分析与处理实验报告

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。

五、实验结果分析根据实验数据绘制的图像进行分析,对比不同信号在时域和频域上的特点。

观察滤波前后信号波形和频谱的变化,分析滤波效果的好坏。

分析不同滤波器对信号的影响,总结滤波处理的原理和方法。

六、实验总结通过本次实验,我们了解了信号分析与处理的基本概念和方法,掌握了信号分析与处理的基本实验操作,熟悉了使用MATLAB进行信号分析与处理。

数字信号处理(西电上机实验)

数字信号处理(西电上机实验)

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、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)=A*e^-at *sin(Ω0t)u(t)A=444.128;a=50*sqrt(2)*pi;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)四、实验内容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=300 Hz,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=200 Hz,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。

西安交通大学数字信号处理实验报告

西安交通大学数字信号处理实验报告

数字信号处理实验报告班级:硕姓名:学号:实验1 常见离散信号的MATLAB 产生和图形显示实验目的:加深对常用离散信号的理解;实验内容:(1)单位抽样序列clc;x=zeros(1,11); x(1)=1; n=0:1:10;stem(n,x, 'fill'); title('单位抽样序列'); xlabel('n'); ylabel('x[n]')延迟5个单位:clc;x=zeros(1,11); x(6)=1; n=0:1:10;stem(n,x, 'fill'); title('单位抽样序列'); xlabel('n'); ylabel('x[n]')nx [n ](2)单位阶跃序列clc;x=[zeros(1,5),ones(1,6)]; n=-5:1:5;stem(n,x,'fill'); title('单位阶跃序列'); xlabel('n'); ylabel('x[n]');nx [n ](3)正弦序列clc; N=50; n=0:1:N-1; A=1; f=1; Fs=50; fai=pi;x=A*sin(2*pi*f*n/Fs+fai); stem(n,x,'fill'); title('正弦序列'); xlabel('n'); ylabel('x[n]'); axis([0 50 -1 1]);nx [n ](4)复正弦序列clc; N=50; n=0:1:N-1; w=2*pi/50; x=exp(j*w*n); subplot(2,1,1); stem(n,real(x)); title('复正弦序列实部'); xlabel('n');ylabel('real(x[n])'); axis([0 50 -1 1]); subplot(2,1,2); stem(n,imag(x)); title('复正弦序列虚部'); xlabel('n');ylabel('imag(x[n])'); axis([0 50 -1 1]);nx [n ](5)指数序列clc; N=10; n=0:1:N-1; a=0.5; x=a.^n;stem(n,x,'fill'); title('指数序列'); xlabel('n'); ylabel('x[n]'); axis([0 10 0 1]);nr e a l (x [n ])ni m a g (x [n ])(6)复指数序列性质讨论:0(j )()enx n σω+=将复指数表示成实部与虚部为00()e cos j sin n n x n n e n σσωω=+1.当σ=0时,它的实部和虚部都是正弦序列。

dsp实验报告

dsp实验报告

dsp实验报告DSP实验报告一、引言数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)是一种对数字信号进行处理和分析的技术。

它在许多领域中被广泛应用,如通信、音频处理、图像处理等。

本实验旨在通过实际操作,探索和理解DSP的基本原理和应用。

二、实验目的1. 理解数字信号处理的基本概念和原理;2. 掌握DSP实验平台的使用方法;3. 进行一系列DSP实验,加深对DSP技术的理解。

三、实验器材和软件1. DSP开发板;2. 电脑;3. DSP开发软件。

四、实验内容1. 实验一:信号采集与重构在此实验中,我们将通过DSP开发板采集模拟信号,并将其转换为数字信号进行处理。

首先,我们需要连接信号源和开发板,然后设置采样频率和采样时间。

接下来,我们将对采集到的信号进行重构,还原出原始模拟信号,并进行观察和分析。

2. 实验二:滤波器设计与实现滤波器是DSP中常用的模块,用于去除或增强信号中的特定频率成分。

在此实验中,我们将学习滤波器的设计和实现方法。

首先,我们将选择合适的滤波器类型和参数,然后使用DSP开发软件进行滤波器设计。

最后,我们将将设计好的滤波器加载到DSP开发板上,并进行实时滤波处理。

3. 实验三:频谱分析与频域处理频谱分析是DSP中常用的方法,用于分析信号的频率成分和能量分布。

在此实验中,我们将学习频谱分析的基本原理和方法,并进行实际操作。

我们将采集一个包含多个频率成分的信号,并使用FFT算法进行频谱分析。

然后,我们将对频谱进行处理,如频率选择、频率域滤波等,并观察处理后的效果。

4. 实验四:音频处理与效果实现音频处理是DSP中的重要应用之一。

在此实验中,我们将学习音频信号的处理方法,并实现一些常见的音频效果。

例如,均衡器、混响、合唱等。

我们将使用DSP开发软件进行算法设计,并将设计好的算法加载到DSP开发板上进行实时处理。

五、实验结果与分析通过以上实验,我们成功完成了信号采集与重构、滤波器设计与实现、频谱分析与频域处理以及音频处理与效果实现等一系列实验。

(实验六 随机信号功率谱分析)

(实验六 随机信号功率谱分析)

实验报告实验课程:数字信号处理实验开课时间:2020—2021 学年秋季学期实验名称:随机信号功率谱分析实验时间: 2020年9月30日星期三学院:物理与电子信息学院年级:大三班级:182 学号:1843202000234 姓名:武建璋一、实验预习实验目的要求深刻理解随机信号的特性,掌握随机信号功率谱估计的基本原理,灵活运用各种随机信号功率谱估计的基本方法。

实验仪器用具装有Matlab的计算机一台实验原理功率谱估计是随机信号处理中的一个重要的研究和应用领域.功率谱估计基本上可以非参数估计的经典方法和参数估计的近代方法.典型功率谱估计是基于FFT 算法的非参数估计,对足够长的记录数据效果较好。

在工程实际中,经典功率谱估计法获得广泛应用的是修正期图发。

该方法采取数据加窗处理再求平均的办法。

通过求各段功率谱平均,最后得到功率谱计P(m),即:式中:为窗口函数ω[k]的方差。

K表示有重叠的分数段。

由于采用分段加窗求功率谱平均,有效地减少了方差和偏差,提高了估计质量,使修正周期图法在经典法中得到普遍应用。

但在估计过程存在两个与实际不符的假设,即(1)利用有限的N个观察数据进行自相关估计,隐含着在已知N个数据之外的全部数据均为零的假设。

(2)假定数据是由N个观察数据以N为周期的周期性延拓。

同时在计算过程中采用加窗处理,使得估计的方差和功率泄露较大,频率分辨率较低,不适用于短系列的谱分析和对微弱信号的检测。

近代谱估计是建立在随机信号参数模型的基础上,通过信号参数模型或预测误差滤波器(一步预测器)参数的估计,实现功率谱估计。

由于既不需要加窗,又不需要对相关函数的估计进行如经典法那样的假设,从而减少公里泄露,提高了频谱分辨率。

常用的参数模型有自回归(AR)模型、滑动平均(MA)模型、自回归滑动平均(ARMA)模型。

其中AR模型是基本模型,求解AR模型的参数主要有L—D算法和Burg算法。

1.某随机信号由两余弦信号与噪声构成x(t)=cos(20*pi*t)+cos(40*pi*t)+s(t)式中:s(t)是均值为0、方差为1的高斯白噪声。

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
数字信号处理是指利用数字技术对模拟信号进行采样、量化、编码等处理后,再通过数字信号处理器进行数字化处理的技术。

在数字信号处理实验中,我们通过对数字信号进行滤波、变换、解调等处理,来实现信号的处理和分析。

在实验中,我们首先进行了数字信号采集和处理的基础实验,采集了包括正弦信号、方波信号、三角波信号等在内的多种信号,并进行了采样、量化、编码等处理。

通过这些处理,我们可以将模拟信号转换为数字信号,并对其进行后续处理。

接着,我们进行了数字信号滤波的实验。

滤波是指通过滤波器对数字信号进行处理,去除其中的噪声、干扰信号等不需要的部分,使其更加纯净、准确。

在实验中,我们使用了低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等多种滤波器进行数字信号滤波处理,得到了更加干净、准确的信号。

除了滤波,我们还进行了数字信号变换的实验。

数字信号变换是指将数字信号转换为另一种表示形式的技术,可以将信号从时域转换到频域,或者从离散域转换到连续域。

在实验中,我们使用了傅里叶变换、离散傅里叶变换等多种变换方式,对数字信号进行了变换处理,得到了信号的频谱信息和其他相关参数。

我们进行了数字信号解调的实验。

数字信号解调是指将数字信号转换为模拟信号的技术,可以将数字信号还原为原始信号,并进行后续处理。

在实验中,我们使用了频率解调、相干解调等多种解调方式,将数字信号转换为模拟信号,并对其进行了分析和处理。

总的来说,数字信号处理实验是一项非常重要的实验,可以帮助我们更好地理解数字信号处理的原理和方法,为我们今后从事相关领域的研究和工作打下坚实的基础。

操作系统实验,实验6软中断信号及处理

操作系统实验,实验6软中断信号及处理

设置一个时间值(闹钟时间),在将来的某个时刻该时间值会被超过。 当所设置的时间值被超过后,产生SIGALRM信号 如果不忽略或不捕捉此信号,则其默认动作是终止该进程 每个进程只能有一个闹钟时间。如果在调用alarm时,以前已为该进 程设置过闹钟时间,而且它还没有超时,则该闹钟时间的余留值作 为本次alarm函数调用的值返回。以前登记的闹钟时间则被新值代换
#include<unistd.h> #include<signal.h>
void handler() { printf("hello\n");} int main() { int i; signal(SIGALRM,handler); alarm(5); for(i=1;i<7;i++){ printf("sleep %d ...\n",i); sleep(1); } }
else { /*父进程*/ sleep(3); kill(pid,SIGKILL); /*向子进程发送SIGKILL信号*/ printf("parent send signal to kill child!\n"); waitpid(pid,NULL,0); /*等待pid退出*/ printf("child process exit!\n"); exit(0); } }
信号事件的发生有两个来源
硬件来源,比如我们按下了键盘或者其它
硬件故障 软件来源,最常用发送信号的系统函数是 kill, raise, alarm和setitimer以及sigqueue 函数,软件来源还包括一些非法运算等操 作
Linux中有30个软中断信号和31个实时
软中断信号

(成都理工大学)数字信号处理实验

(成都理工大学)数字信号处理实验

本科生实验报告实验课程数字信号处理学院名称信息科学与技术学院专业名称物联网工程学生姓名曹林鑫学生学号201413060301指导教师罗耀耀实验地点6B607实验成绩二〇一六年十月——二〇一六年十二月实验一熟悉Matlab环境一、实验目的1.熟悉MATLAB的主要操作命令。

2.学会简单的矩阵输入和数据读写。

3.掌握简单的绘图命令。

4.用MATLAB编程并学会创建函数。

5.观察离散系统的频率响应。

二、实验内容(1)数组的加、减、乘、除和乘方运算。

输入A=[1 2 3 4],B=[3 4 5 6],求C=A+B,D=A-B,E=A.*B,F=A./B,G=A.^B并用stem语句画出A、B、C、D、E、F、G。

clear all;a=[1 2 3 4];b=[3 4 5 6];c=a+b;d=a-b;e=a.*b;f=a./b;g=a.^b;n=1:4;subplot(4,2,1);stem(n,a);xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('A');subplot(4,2,2);stem(n,b);xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('B');subplot(4,2,3);stem(n,c);xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('C');subplot(4,2,4);stem(n,d);xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('D');subplot(4,2,5);stem(n,e);xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('E');subplot(4,2,6);stem(n,f);xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('F');subplot(4,2,7);stem(n,g);xlabel('n');xlim([0 5]);ylabel('G');(2)用MATLAB实现下列序列:1) x(n)=0.8n0≤n≤152) x(n)=e(0.2+3j)n0≤n≤153) x(n)=3cos(0.125πn+0.2π)+2sin(0.25πn+0.1π) 0≤n≤154) 将3)中的x(n)扩展为以16为周期的函数x16(n)=x(n+16),绘出四个周期。

信号_频域分析实验报告(3篇)

信号_频域分析实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的1. 理解信号的频域分析方法及其在信号处理中的应用。

2. 掌握傅里叶变换的基本原理和计算方法。

3. 学习使用MATLAB进行信号的频域分析。

4. 分析不同信号在频域中的特性,理解频域分析在实际问题中的应用。

二、实验原理频域分析是信号处理中一种重要的分析方法,它将信号从时域转换到频域,从而揭示信号的频率结构。

傅里叶变换是频域分析的核心工具,它可以将任何信号分解为不同频率的正弦波和余弦波的线性组合。

三、实验内容及步骤1. 信号生成与傅里叶变换- 使用MATLAB生成一个简单的正弦波信号,频率为50Hz,采样频率为1000Hz。

- 对生成的正弦波信号进行傅里叶变换,得到其频谱图。

2. 频谱分析- 分析正弦波信号的频谱图,观察其频率成分和幅度分布。

- 改变正弦波信号的频率和幅度,观察频谱图的变化,验证傅里叶变换的性质。

3. 信号叠加- 将两个不同频率的正弦波信号叠加,生成一个复合信号。

- 对复合信号进行傅里叶变换,分析其频谱图,验证频谱叠加原理。

4. 窗函数- 使用不同类型的窗函数(如矩形窗、汉宁窗、汉明窗等)对信号进行截取,观察窗函数对频谱的影响。

- 分析不同窗函数的频率分辨率和旁瓣抑制能力。

5. 信号滤波- 设计一个低通滤波器,对信号进行滤波处理,观察滤波器对信号频谱的影响。

- 分析滤波器对信号时域和频域特性的影响。

6. MATLAB工具箱- 使用MATLAB信号处理工具箱中的函数,如`fft`、`ifft`、`filter`等,进行信号的频域分析。

- 学习MATLAB工具箱中的函数调用方法和参数设置。

四、实验结果与分析1. 正弦波信号的频谱分析实验结果显示,正弦波信号的频谱图只有一个峰值,位于50Hz处,说明信号只包含一个频率成分。

2. 信号叠加的频谱分析实验结果显示,复合信号的频谱图包含两个峰值,分别对应两个正弦波信号的频率。

验证了频谱叠加原理。

3. 窗函数对频谱的影响实验结果显示,不同类型的窗函数对频谱的影响不同。

硕士信号处理实验报告(3篇)

硕士信号处理实验报告(3篇)

第1篇一、实验背景随着信息技术的飞速发展,数字信号处理(DSP)技术已成为通信、图像处理、语音识别等领域的重要工具。

本实验旨在通过一系列实验,加深对数字信号处理基本原理和方法的理解,提高实际应用能力。

二、实验目的1. 理解数字信号处理的基本概念和原理。

2. 掌握常用信号处理算法的MATLAB实现。

3. 培养分析和解决实际问题的能力。

三、实验内容本实验共分为五个部分,具体如下:1. 离散时间信号的基本操作(1)实验目的:熟悉离散时间信号的基本操作,如加法、减法、乘法、除法、延时、翻转等。

(2)实验步骤:- 使用MATLAB生成两个离散时间信号。

- 对信号进行基本操作,如加法、减法、乘法、除法、延时、翻转等。

- 观察并分析操作结果。

2. 离散时间系统的时域分析(1)实验目的:掌握离散时间系统的时域分析方法,如单位脉冲响应、零状态响应、零输入响应等。

(2)实验步骤:- 使用MATLAB设计一个离散时间系统。

- 计算系统的单位脉冲响应、零状态响应和零输入响应。

- 分析系统特性。

(1)实验目的:掌握离散时间信号的频域分析方法,如快速傅里叶变换(FFT)、离散傅里叶变换(DFT)等。

(2)实验步骤:- 使用MATLAB生成一个离散时间信号。

- 对信号进行FFT和DFT变换。

- 分析信号频谱。

4. 数字滤波器的设计与实现(1)实验目的:掌握数字滤波器的设计与实现方法,如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、椭圆滤波器等。

(2)实验步骤:- 使用MATLAB设计一个低通滤波器。

- 使用窗函数法实现滤波器。

- 对滤波器进行性能分析。

5. 信号处理在实际应用中的案例分析(1)实验目的:了解信号处理在实际应用中的案例分析,如语音信号处理、图像处理等。

(2)实验步骤:- 选择一个信号处理应用案例。

- 分析案例中使用的信号处理方法。

- 总结案例中的经验和教训。

四、实验结果与分析1. 离散时间信号的基本操作实验结果表明,离散时间信号的基本操作简单易懂,通过MATLAB可以实现各种操作,方便快捷。

数字信号处理实验报告_完整版

数字信号处理实验报告_完整版

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x (n )(0≤n ≤N −1)的离散时间傅里叶变换X (e jω)在频率区间(0≤ω≤2π)的N 个等间隔分布的点kω=2πk /N (0≤k ≤N −1)上的N 个取样值可以由下式表示:212/0()|()()01N jkn j Nk N k X e x n eX k k N πωωπ--====≤≤-∑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kω=2πk /N (0≤k ≤N −1)上样本X k 。

2.利用DFT 求DTFT方法1:由恢复出的方法如下:由图2.1所示流程可知:101()()()N j j nkn j nN n n k X e x n eX k W e N ωωω∞∞----=-∞=-∞=⎡⎤==⎢⎥⎣⎦∑∑∑ 由上式可以得到:IDFTDTFTX (ejω)12()()()Nj k kX e X k Nωπφω==-∑ 其中为内插函数12sin(/2)()sin(/2)N j N x eN ωωφω--= 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2π/N ,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。

生物医学信号处理与分析实验报告

生物医学信号处理与分析实验报告

生物医学信号处理与分析实验报告实验目的:本实验的主要目的是研究生物医学信号的处理与分析方法,探索在实际应用中的相关问题。

通过对信号处理和分析技术的学习和应用,加深对生物医学信号的理解和认识,并应用所学知识解决实际问题。

实验材料与方法:1. 生物医学信号采集设备:使用生物医学信号采集设备采集心电图(ECG)信号。

2. 信号预处理:通过去噪、滤波和放大等预处理技术对采集到的生物医学信号进行预处理。

3. 特征提取与分析:对经过预处理后的生物医学信号进行特征提取,包括时域特征和频域特征等。

4. 信号分类与识别:利用机器学习算法对提取到的特征进行分类和识别,以实现对生物医学信号的自动分析和判断。

实验结果:通过对多组心电图信号的处理与分析,得到了如下结果:1. 信号预处理:对原始心电图信号进行去噪、滤波和放大等预处理操作,使得信号更加清晰和易于分析。

2. 特征提取与分析:通过计算心电图信号的R波、QRS波群和T波等特征参数,得到了每个心电图信号的特征向量。

3. 信号分类与识别:应用支持向量机(SVM)分类器对提取到的特征向量进行分类和识别。

通过对多组心电图信号进行训练和测试,得到了较高的分类准确率。

讨论与分析:在本实验中,我们成功地应用了生物医学信号处理与分析技术对心电图信号进行了处理和分析,并取得了良好的实验结果。

通过对心电图信号的特征提取和分类识别,可以辅助医生进行心脏疾病的诊断和治疗。

然而,我们也发现了一些问题和挑战:1. 信号噪声:在实际应用中,生物医学信号常受到各种噪声的干扰,如肌电噪声、基线漂移等。

这些噪声对信号的正确分析和判断造成了较大的困难,需要进一步的研究和改进去噪算法。

2. 数据采集与标注:在实验中,我们采集了一定数量的心电图信号,并手动标注了相应的类别。

然而,由于人为因素的影响,标注结果可能存在一定的主观性和误差,需要更多的数据和专业医生的参与来提高分类的准确性。

3. 数据可视化与解释:通过对心电图信号的处理和分析,我们可以得到丰富的特征信息。

信号处理技术实验报告

信号处理技术实验报告

信号处理技术实验报告在信号处理技术这一领域里,实验是非常重要的一环。

本次实验旨在通过实操操作和数据分析,探讨信号处理技术的应用和原理。

以下将详细介绍实验过程和结果。

实验一:滤波器设计与实现在本实验中,我们首先学习了滤波器的设计原理,然后通过软件仿真工具进行了滤波器的设计与实现。

我们分别设计了低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器,通过观察输出信号波形和频谱图,我们验证了设计的滤波器的有效性。

实验二:采样定理验证实验采样定理是信号处理技术中一个非常重要的理论。

在本实验中,我们进行了一系列的采样实验,验证采样频率是否满足信号的重构条件。

通过实验数据的对比分析,我们验证了采样定理的正确性,并且得出了一些结论和经验。

实验三:数字信号处理硬件实现本次实验中,我们使用FPGA芯片进行了数字信号的硬件实现。

我们编写了Verilog代码,实现了数字信号的低通滤波和加法运算。

通过实验数据的对比和波形分析,我们验证了硬件实现的正确性,并且对FPGA在信号处理中的应用有了更深入的理解。

实验四:信号处理算法优化在这个实验中,我们学习了常见的信号处理算法,比如快速傅里叶变换(FFT)和小波变换。

我们通过对算法的原理和实现细节进行分析,并尝试对算法进行优化。

通过实验数据的对比和性能测试,我们得出了一些优化算法的结论,为实际应用提供了指导。

总结:通过本次实验,我们深入了解了信号处理技术的基本原理和应用。

我们通过实操操作和数据分析,掌握了一定的实验技能,并且对信号处理技术有了更深入的认识。

希望在以后的学习和工作中能够更好地运用所学的知识,为信号处理技术的发展做出贡献。

数字信号处理实验报告

数字信号处理实验报告

实验报告课程名称:数字信号处理授课班级:学号:姓名:指导老师:实验一离散时间信号及系统的时域分析实验类别:基础性实验1实验目的:(1)了解MA TLAB 程序设计语言的基本特点,熟悉MA TLAB软件运行环境。

(2)熟悉MA TLAB中产生信号和绘制信号的基本命令,学会用MA TLAB在时域中产生一些基本的离散时间信号,并对这些信号进行一些基本的运算。

(3)通过MA TLAB仿真一些简单的离散时间系统,并研究它们的时域特性。

(4)通过MA TLAB进行卷积运算,利用卷积方法观察分析系统的时域特性。

2. 实验报告要求●简述实验原理及目的。

●结合实验中所得给定典型序列幅频特性曲线,与理论结果比较,并分析说明误差产生的原因以及用FFT作谱分析时有关参数的选择方法。

●记录调试运行情况及所遇问题的解决方法。

3.实验内容:思考题:9.2.1 运行程序P9.2.1,哪个参数控制该序列的增长或衰减:哪个参数控制该序列的振幅?若需产生实指数序列,应对程序作何修改?9.2.2运行程序P9.2.1,该序列的频率是多少?怎样改变它?哪个参数控制该序列的相位?哪个参数可以控制该序列的振幅?该序列的周期是多少?9.2.3 运行程序P9.2.3,对加权输入得到的y(n)与在相同权系数下输出y1(n)和y2(n)相加得到的yt(n)进行比较,这两个序列是否相等?该系统是线性系统吗?9.2.4 假定另一个系统为y(n)=x(n)x(n-1)修改程序,计算这个系统的输出序列y1(n),y2(n)和y(n)。

比较有y(n)和yt(n)。

这两个序列是否相等?该系统是线性系统吗?(提高部分)9.2.5运行程序P9.2.4,并比较输出序列y(n)和yd(n-10)。

这两个序列之间有什么关系?该系统是时不变系统吗?9.2.6 考虑另一个系统:修改程序,以仿真上面的系统并确定该系统是否为时不变系统。

(选做)n = 0:40; D = 10;a = 3.0;b = -2;x = a*cos(2*pi*0.1*n) + b*cos(2*pi*0.4*n);[x1,n1]=sigmult(n,n,x,n)[x2,n2]=sigshift(x,n,1)[y,ny1]= sigadd(x1,n1,x2,n2)[y1,ny11]= sigshift(y,ny1,D)[sx,sn]= sigshift(x,n,D)[sx1,sn1]=sigmult(n,n, sx,sn)[sx2,sn2]=sigshift(sx,sn,1)[y2,ny2]= sigadd(sx1,sn1,sx2,sn2)D= sigadd(y1,ny11,y2,ny22)六、实验心得体会:实验时间批阅老师实验成绩实验二 FFT 实现数字滤波实验类别:提高性实验 1.实验目的(1) 通过这一实验,加深理解FFT 在实现数字滤波(或快速卷积)中的重要作用,更好的利用FFT 进行数字信号处理。

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实验六 离散时间滤波器设计一、 实验原理IIR 数字滤波器设计 (一)、脉冲响应不变法变换原理脉冲响应不变法将模拟滤波器的s 平面变换成数字滤波器的z 平面,从而将模拟滤波器映射成数字滤波器。

IIR 滤波器的系统函数为1z -(或z )的有理分式,即01()1Mkk k N kk k b zH z a z -=-==-∑∑一般满足N M ≤。

1、转换思路:)()()()()(z H n h nT h t h s H z a a −−→−=−−−→−−−−−−→−变换时域采样拉普拉斯逆变换若模拟滤波器的系统函数()H s 只有单阶极点,且假定分母的阶次大于分子的阶次,表达式:11()1k Nks T k TA H z ez -==-∑2、s 平面与z 平面之间的映射关系。

⎩⎨⎧Ω==→=→=→⎩⎨⎧Ω+==ΩT e r e e re e z s re z T TT sT ωσσσωωj j j j]IIR 数字滤波器设计的重要环节是模拟低通滤波器的设计,典型的模拟低通滤波器有巴特沃思和切比雪夫(I 型和II 型)等滤波器。

由模拟低通滤波器经过相应的复频率转换为)(s H ,由)(s H 经过脉冲响应不变法就得到所需要的IIR 数字滤波器)(z H 。

(二)、巴特沃思滤波器设计巴特沃思滤波器是通带、阻带都单调衰减的滤波器。

(1) 调用buttord 函数确定巴特沃思滤波器的阶数,格式 [N,Wc]=buttord(Wp,Ws,Ap,As)其中:Wp ,Ws 为归一化通带和阻带截止频率;Ap ,As 为通带最大和最小衰减,单位为dB ;N 为滤波器阶数,Wc 为3dB 截止频率,对于带通和带阻滤波器,Wc=[W1,W2]为矩阵,W1和W2分别为通带的上下截止频率。

(2) 调用butter 函数设计巴特沃思滤波器,格式 [b,a]=butter(N,Wc,options) 其中:options=’low ’, ‘high ’, ‘bandpass ’, ‘stop ’,默认情况下,为低通和带通。

b 和a 为设计出的IIR 数字滤波器的分子多项式和分母多项式的系数。

注意,利用以上两个函数也可以设计出模拟滤波器,格式为 [N,Wc]=buttord(Wp,Ws,Ap,As,’s ’) [b,a]=butter(N,Wc,options,’s ’) 其中:Wp 、Ws 和Wc 均为模拟频率。

(三)、切比雪夫I 型滤波器的设计切比雪夫I 型滤波器为通带波纹控制器:在通带呈现纹波特性,在阻带单调衰减。

[N,Wc]=cheb1ord(Wp,Ws,Ap,As) [b,a]=cheby1(N,Ap,Wc,options) 其中的参数含义和巴特沃思的相同。

(四)、切比雪夫II 型滤波器的设计切比雪夫II 型滤波器为阻带波纹控制器:在阻带呈现纹波特性,在通带单调衰减。

[N,Wc]=cheb2ord(Wp,Ws,Ap,As) [b,a]=cheby2(N,As,Wc,options)其中的参数含义和巴特沃思的相同。

已知模拟滤波器,可以利用脉冲响应不变法转换函数impinvar 将其变换为数字滤波器,调用格式为[bz,az]=impinvar(b,a,Fs)其中b,a 分别为模拟滤波器系统函数分子、分母多项式系数;Fs 为采样频率;bz 、az 为数字滤波器系统函数的分子、分母多项式系数。

(五)、双线性变换法变换原理为克服脉冲响应不变法产生频率响应的混叠失真,可以采用非线性频率压缩方法,使s 平面与z 平面建立了一一对应的单值关系,消除了多值变换性,也就消除了频谱混叠现象,这就是双线性变换法。

1、转换思路:→)(s H 写出微分方程−−→−近似差分方程→写出)(z H 由于双线性变换法中,s 到z 之间的变换是简单的代数关系,得到数字滤波器的系统函数和频率响应,即111111()()1z a a s c z z H z H s H c z ----=+⎛⎫-== ⎪+⎝⎭j tan 2()(j )j tan 2a c H e H H c ωωω⎛⎫Ω= ⎪⎝⎭⎛⎫⎛⎫=Ω= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭ 设模拟系统函数的表达式为2001120120()NkN kk N a NNkN kk A sA A s A s A s H sB B s B s B sB s==++++==++++∑∑ 应用双线性变换得到()H z 的表达式111200121211210()()|1NkN kk N a NNz s ckN z k k a za a z a z a z H z H sb z b z b zb z------=----=-+=++++===++++∑∑ 2、s 平面与z 平面之间的映射关系。

2222j Ω)(Ω)(j Ωj Ω+-++=−−→−--++=→-+=σσσσωc c r c c re s c s c z 取模Z 平面S 1平面S 平面用不同的方法选择c 可使模拟滤波器频率特性与数字滤波器频率特性在不同频率处有对应的关系。

(1) 采用使模拟滤波器与数字滤波器在低频处有较确切的对应关系,即在低频处有1Ω≈Ω。

当1Ω较小时,2c T=。

(2) 采用数字滤波器的某一特定频率(例如截止频率1c c T ω=Ω)与模拟原型滤波器的一个特定频率c Ω严格相对应,则有cot 2cc c ω=Ω。

已知模拟滤波器,可以利用双线性变换函数bilinear 将其变换为数字滤波器,调用格式为[bz,az]=bilinear(b,a,Fs)其中b,a 分别为模拟滤波器系统函数分子、分母多项式系数;Fs 为采样频率;bz 、az 为数字滤波器系统函数的分子、分母多项式系数。

设计时要注意模拟原型低通频率预畸,否则衰减指标不能满足设计要求。

FIR 数字滤波器设计1、设计原理FIR 滤波器的设计问题,就是要使所设计的FIR 滤波器的频率响应)(j ωe H 逼近所要求的理想滤波器的频率响应)(j d ωe H 。

逼近可在时域进行,也可在频域进行。

窗函数法设计FIR 数字滤波器是在时域进行的,用窗函数截取无限长的)(n h d ,这样得到的频率响应)(j ωe H 逼近于理的频率响应)(d ωj e H 。

2、设计流程)()()()(j j ωωe H n h n h e H d d −−−−→−−−−−→−−−−−−→−序列傅里叶变换移序加窗截断序列傅里叶反变换(1)给定希望逼近的频率响应函数j ()d H e ω; (2) 求单位脉冲响应()d h n ;(j j 1()()2n d d h n H e e d πωωπωπ-=⎰)(3)由过渡带宽及阻带最小衰减的要求,可选定窗形状,并估计窗口长度N 。

设待求滤波器的过渡带用ω∆表示,它近似等于窗函数主瓣宽度。

因过渡带ω∆近似与窗口长度成反比,N A ω≈∆,A 决定于窗口形式;(4) 计算所设计的FIR 滤波器的单位脉冲响应;()()()01d h n h n w n n N =≤≤-(5) 由()h n 求FIR 滤波器的频率响应j ()H e ω,检验是否满足设计要求。

一旦选取了窗函数,其指标(过渡带宽、阻带衰减)就是给定的。

所以由窗函数设计FIR 滤波器就是由阻带衰减指标确定用什么窗,由过渡带宽估计窗函数的长度N 。

MATLAB 中提供了数种可以调用的窗函数,常用的有:hd=boxcar(N) %N 点矩形窗函数 ht=triang(N) %N 点三角窗函数 hd=hanning(N) %N 点汉宁窗hd=hamming(N) %N 点汉明窗函数 hd=blackman(N) %N 点布莱克曼窗hd=kaiser(N ,β) %给定beta 值的N 点凯泽窗函数MATLAB 中提供的fir1可以用来设计FIR 滤波器,调用格式为h=fir1(M,Wc,’ftype ’,window) 其中:h 为FIR 数字滤波器的系数构成的矩阵(即系统的单位脉冲响应), Wc 是滤波器的截止频率(以π为单位),可以是标量或数组;M+1为FIR 数字滤波器的阶数,ftype 指定滤波器类型,缺省时为低通,低通用“Low ”表示,高通用“high ”表示,带通用“bandpass ”表示,带阻用“stop ”表示,Window 指定窗函数,若不指定,默认为汉明窗。

二、 实验内容及结果分析(一)IIR 数字滤波器设计1、要求通带截止频率3kHz p f =,通带最大衰减1dB p a =,阻带截止 4.5kHz s f =,阻带最小衰减15dB s a =,采样频率30kHz c f =,用脉冲响应不变法设计一个切比雪夫数字低通滤波器,并图示滤波器的振幅特性,检验,p s ωω对应的衰减。

【程序】%---文件expIIR_1.m---clearall;close all;clc%切比雪夫原型低通的技术指标wp = 3*2*pi*10^3;ws = 4.5*2*pi*10^3;ap = 1; %通带最大衰减1as = 15; %阻带最小衰减15fs = 30*10^3; %采样频率wp1 = wp/fs; %数字频率ws1 = ws/fs;%确定切比雪夫低通滤波器的阶数N和3dB 截止频率[N WC] = cheb1ord(wp,ws,ap,as,'s') %设计切比雪夫滤波器[b a] = cheby1(N,ap,WC,'s');%脉冲响应不变法实现数字低通[bzaz] = impinvar(b,a,fs)w0 = [wp1,ws1];Hx = freqz(bz,az,w0);[H W] = freqz(bz,az); %求频响%求wp1和ws1对应的衰减dbHx = -20*log10(abs(Hx)/max(abs(H))) hf = figure;plot(W,abs(H));xlabel('相对频率');ylabel('幅频');grid on;saveas(hf,'expIIR.1.fig');【结果及分析】程序运行结果:N =4WC =1.8850e+04bz =-0.0000 0.0054 0.0181 0.0040 0az =1.0000 -3.0591 3.8323 -2.2919 0.5495dbHx =1.0005 21.5790滤波器阶数是4,dbHx中的1.0005和21.5790为ωp,ωs处的衰减,可见pa=1.0005≈1,sa=21.5790基本满足要求。

图1.1 IIR 滤波器设计题1的幅频响应2、用双线性变换法设计一个切比雪夫Ⅰ型数字高通滤波器。

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