Matlab数字信号处理实验报告

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数字信号处理实验报告-FFT算法的MATLAB实现

数字信号处理实验报告-FFT算法的MATLAB实现

数字信号处理 实验报告实验二:FFT 算法的MATLAB 实现一、实验目的通过本实验的学习,掌握离散傅立叶变换的理论,特别是FFT 的基本算法以及其在在数字信号处理中的应用。

二、实验内容题一:若x(n)=cos(n*pi/6)是一个N =12的有限序列,利用MATLAB 计算它的DFT 并画出图形。

题二:一被噪声污染的信号,很难看出它所包含的频率分量,如一个由50Hz 和120Hz 正弦信号构成的信号,受均值随机噪声的干扰,数据采样率为1000Hz ,对这污染信号进行傅立叶变换,以检查所包含的频率分量题三:调用原始语音信号mtlb ,对其进行FFT 变换后去掉幅值小于1的FFT 变换值,最后重构语音信号。

(要求有四幅语音信号的频谱图在同一图形窗口以便比较:分别是1、原始语音信号;2、FFT 变换;3去掉幅值小于1的FFT 变换值;4、重构语音信号)三、实验原理1、有限长序列x(n)的DFT 的概念和公式:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-≤≤=-≤≤=∑∑-=--=101010)(1)(10)()(N k kn N N n kn N N n W k x N n x N k W n x k x2、基2的FFT 算法四、实验条件(1)微机(2)MATLAB 编程工具五、用matlab 程序实现:实验一:clc;N=12;n=0:N-1;k=0:N-1;xn=cos(n*pi/6);W=exp(-j*2*pi/N);kn=n'*kXk=xn*(W.^kn)stem(n,Xk);xlabel('k');ylabel('Xk');实验二clc;fs=1000;N=1024;n=0:N-1;t=n/fs;x=sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*120*t)+rand(1,N);y=fft(x,N);mag=abs(y);f=n*fs/N;subplot(1,2,1),plot(f,mag);xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('N=1024');subplot(1,2,2),plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅');title('N=1024');实验三:clc;load mtlbN=1500;subplot(2,2,1)plot([1:N],mtlb(1:N));title('原始语音信号');y=fft(mtlb(1:N));subplot(2,2,2)plot([1:N],y);title('原始语音信号FFT变换');y(y<1)=0;subplot(2,2,3)plot([1:N],y);title('去掉幅值小于1的FFT变换值');subplot(2,2,4)plot([1:N],ifft(y));title('重构语音信号');六、实验心得:(1)通过这次实验,掌握离散傅立叶变换的理论,特别是FFT的基本算法以及其在在数字信号处理中的应用。

dsp_matlab实验报告

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数字信号处理实验报告实验名称: 数字信号处理实验学生姓名:班 级:班内序号:1.实验要求 数字信号处理的核心算法是离散傅立叶变换(DFT),是DFT 使信号在数字域和频域都实现了离散化,从而可以用通用计算机处理离散信号。

而使数字信号处理从理论走向实用的是快速傅立叶变换(FFT),FFT 的出现大大减少了DFT 的运算量,使实时的数字信号处理成为可能、极大促进了该学科的发展。

利用FFT 对信号频谱进行分析,用DFT 进行信号分析时基本参数的选择,以及信号经过离散时间傅立叶变换(DTFT )和有限长度离散傅立叶变换(DFT )后信号频谱上的区别。

本次试验有两个内容: 1、用Matlab 编程上机练习。

已知: N=25。

这里Q=0.9+j0.3。

可以推导出 ,首先根据这个式子计算X(k)的理论值,然后计算输入序列x(n)的32个值,再利用基2时间抽选的FFT 算法,计算x(n)的DFT X(k),与X(k)的理论值比较(要求计算结果最少6位有效数字)。

2. 假设信号 x(n) 由下述信号组成: 请选择合适的长度 N 和窗函数,用 DFT 分析其频谱,得到清楚的三根谱线。

2.实验代码和实验结果(1):N=25;Q=0.9+0.3*j;WN=exp(-2*j*pi/N);x=zeros(25,1);11,011)()()(k k 10nk 10-=--===∑∑-=-=N k QW Q QW W n x k X N N nN N n NN n , 0n N-1()0 n 0, n N n Q x n ⎧≤≤=⎨<≥⎩00010450303024().*cos(.)sin(.)cos(.)x n n n n ππππ=+--format long; %长整型科学计数for k0=1:25x(k0,1)=Q^(k0-1);end;for k1=1:25;X1(k1,1)=(1-Q^N)/(1-Q*WN^(k1-1));end;X1;X2=fft(x,32);subplot(3,1,1);stem(abs(X1),'b.');axis([0,35,0,15]);title('N=25,formular');xlabel('n');subplot(3,1,2);stem(abs(X2),'g.');axis([0,35,0,15]);title('N=32, FFT');xlabel('n');for(a=1:25)X3(a)=X1(a)-X2(a)end;subplot(3,1,3);stem(abs(X3),'r.');title('difference');xlabel('n');结果分析:由以上结果可知,由基2时间抽选的FFT算法所得到的DFT结果与利用公式法所得的理论值稍有偏差,但误差较小,因此是可以接受的。

MATLAB数字信号实验报告

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数字信号处理实验报告班级:09050741姓名:杨建国学号:0905074128实验一频谱分析与采样定理一、实验目的1、观察模拟信号经理想采样后的频谱变化关系。

2、验证采样定理,观察欠采样时产生的频谱混叠现象。

3、加深对DFT算法原理和基本性质的理解。

4、熟悉FFT算法原理和FFT的应用。

二、实验原理根据采样定理,对给定信号确定采样频率,观察信号的频谱。

三、实验内容和步骤1)实验内容在给定信号为:1.x(t)=cos(100*π*at)2.x(t)=exp(-at)3.x(t)=exp(-at)cos(100*π*at)其中a为实验者的学号,记录上述各信号的频谱,表明采样条件,分析比较上述信号频谱的区别。

2)实验步骤1.根据采样理论、DFT的定义、性质和用DFT作谱分析的有关内容。

2.根据FFT算法原理和基本思想。

3.确定实验给定信号的采样频率,编制对采样后信号进行频谱分析的程序四、实验过程%实验一:频谱分析与采样定理T=0.0001; %采样间隔T=0.0001F=1/T; %采样频率为F=1/TL=0.02; %记录长度L=0.02N=L/T;t=0:T:L;a=28;f1=0:F/N:F;f2=-F/2:F/N:F/2;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%x1=cos(100*pi*a*t);y1=T*abs(fft(x1)); % 求复数实部与虚部的平方和的算术平方根y11=fftshift(y1);figure(1),subplot(3,1,1),plot(t,x1);title('正弦信号');subplot(3,1,2),stem(y1);title('正弦信号频谱'); subplot(3,1,3),plot(f2,y11);title('正弦信号频谱'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%x2=exp(-a*t);y2=T*abs(fft(x2));y21=fftshift(y2);figure(2),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');正弦信号频谱:指数信号频谱:两信号相乘频谱:五、实验结果及分析奈奎斯特抽样定理为抽样频率必须大于或等于信号频谱最高频率的2倍,即h s 2Ω≥Ω。

Matlab数字信号处理实验报告

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Matlab数字信号处理实验报告本次实验使用MATLAB进行数字信号处理操作,目的是熟悉MATLAB中数字信号处理的相关工具箱,并进一步理解数字信号处理的基本概念和算法。

一、实验内容1.信号的生成与显示2.时域分析和频域分析3.滤波器设计4.数字滤波器性能分析二、实验步骤在MATLAB中,使用sawtooth函数生成一个锯齿波信号,并使用plot函数进行时域波形的显示。

代码如下:f = 1000;fs = 40000;t = 0:1/fs:0.01;y = sawtooth(2*pi*f*t);plot(t,y);xlabel('Time (s)');ylabel('Amplitude');title('Sawtooth Wave');时域分析包括波形的观察和参数分析,如幅值、均值、方差等。

频域分析则是对信号进行傅里叶变换,得到其频谱图,包括频率分布和强度分布。

%时域分析amp = max(y)-min(y);mean_y = mean(y);var_y = var(y);设计一个低通滤波器,将高于1kHz的频率成分滤掉。

对滤波后的信号进行时域分析和频域分析,比较滤波前后信号的特征参数和频谱特征,并绘制原始信号、滤波后信号及其频谱图。

subplot(2,2,1);plot(t,y);xlabel('Time (s)');ylabel('Amplitude');title('Sawtooth Wave');subplot(2,2,2);plot(t,y_filt);xlabel('Time (s)');ylabel('Amplitude');title('Sawtooth Wave After Filter');subplot(2,2,3:4);plot(f2,fft_y_filt,'r',f,fft_y,'g');xlabel('Frequency (Hz)');ylabel('Amplitude');title('Sawtooth Wave Spectrum Comparison');legend('After Filter','Before Filter');三、实验结果与分析通过生成并显示一段锯齿波信号,并对其进行时域和频域分析,可以得到该信号的关键信息,如幅值、均值、方差和频率分布特性。

数字信号处理实验报告 (基于MATLAB)

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课程名称:数字信号处理实验实验地点:综合楼C407专业班级:2014级生物医学工程姓名:leifeng学号:指导老师:第一次实验第一章 离散时间信号的时域分析Q1.1运行程序P1.1,以产生单位样本序列u[n]并显示它clf; n=-10:20;u=[zeros(1,10) 1 zeros(1,20)]; stem(n,u);xlabel('时间序号');ylabel('振幅'); title('单位样本序列'); axis([-10 20 0 1.2]);时间序号振幅单位样本序列Q1.2 命令clf ,axis ,title ,xlabel 和ylabel 的作用是什么clf :清除图形窗口内容; axis:规定横纵坐标的范围;title :使图像面板上方显示相应的题目名称; xlable :定义横坐标的名字; ylable :定义纵坐标的名字。

Q1.3修改程序P1.1以产生带有延时11个样本的延迟单位样本序列ud[n],运行修改的程序并且显示产生的序列。

clf; n=0:30;u=[zeros(1,11) 1 zeros(1,19)]; stem(n,u);xlabel('时间序号');ylabel('振幅'); title('单位样本序列'); axis([0 30 0 1.2]);时间序号振幅单位样本序列Q1.5 修改程序P1.1,以产生带有超前7个样本的延时单位阶跃序列sd[n]。

运行修改后的程序并显示产生的序列。

clf; n=-10:20;sd=[zeros(1,3) 1 ones(1,27) ]; stem(n,sd);xlabel('时间序号');ylabel('振幅'); title('单位样本序列'); axis([-10 20 0 1.2]);时间序号振幅单位样本序列Q1.6运行程序P1.2,以产生复数值的指数序列。

《基于MATLAB的数字信号处理》实验报告

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0.60007.0000-5.4000所以,X=[错误!未找到引用源。

]=[ 0.6000, 7.0000, -5.4000]’实验结果2:K=1.732051实验结果3:三曲线的对比图如下所示:图1.1 三曲线的对比实验二基于MATLAB信号处理实验xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅/dB');title('布莱克窗的幅频特性');grid on;subplot(2,1,2);plot(f4,180/pi*unwrap(angle(H4)));xlabel('频率/Hz');ylabel('相位');title('布莱克窗的相频特性');grid on;六、实验结果实验结果2.1:图2-1 x(n)与y(n)的互相关序列图由实验结果可知,x(n)与y(n)的互相关只在区间[-4,8]上有能力,刚好是区间[-3,3]与右移后的区间[-1,5]两端点之和,与结论一致。

且互相关在2处达到最大。

实验结果2.2.1:其表示的差分方程为:y(n)-0.8145y(n-4)=x(n)+x(n-4)实验结果2.2.2:滤波器的幅频和相频图如下所示:图2-2 滤波器的幅频与相频图实验结果2.2.3:由下图实验结果可知,输出信号相对于输入信号有一小小的延迟,基本上x(n)的频点都通过了,滤波器是个梳状filter,正好在想通过的点附近相位为0,也就是附加延迟为0图2-3 滤波器的幅度和相位变化图2-4 两信号波形实验结果2.3:四种带通滤波器的窗函数的频率响应如下所示:图2-5 矩形窗的频率特性图2-6 汉宁窗的频率特性图2-7 海明窗的频率特性图2-8 布莱克曼窗的频率特性图3-1 加噪前、后图像对比图3-2 加椒盐噪声的图像均值滤波前、后的图像对比图3-3 加椒盐噪声的图像中值滤波前、后的图像对比图3-4加高斯噪声的图像均值滤波前、后的图像对比图3-5 加高斯噪声的图像中值滤波前、后的图像对比实验结果3.2:图3-6 原图及重构图像图3-7 程序运行结果由实验结果可知,当DCT变换的系数置0个数小于5时,重构图像与原图像的峰值信噪比为2.768259,重构图像置为0的变换系数的个数个数为:43.708737;当DCT变换的系数置0个数小于10时,重构图像与原图像的峰值信噪比15.922448,重构图像置为0的变换系数的个数个数为:36.110705;当DCT变换的系数置0个数小于5时,重构图像与原图像的峰值信噪比为2.768259,重构图像置为0的变换系数的个数个数为:30.366348;可以发现,在抛弃部分DCT系数后,重构图像时不会带来其画面质量的显著下降,采用这种方法来实现压缩算法时,可以通过修改mask变量中的DCT系数来更好地比较仿真结果。

【精品】数字信号处理实验报告

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1 实验目的
本次实验的目的是在MATLAB软件环境中运用数字信号处理理论,通过实验操作来检验用于数字信号处理的算法的正确性,以便明确数字信号处理理论在实际应用中的重要作用。

2 实验原理
数字信号处理实验的原理是使用MATLAB进行数字信号处理算法实验,首先,设置一些用于数字信号处理的参数,如传输函数、离散时间区间、采样频率、滤波器类型等;其次,按照信号处理的算法进行编程实现,搭建一个数字信号处理系统,在MATLAB下对信号进行处理,包括采样、滤波和量化等;最后,对处理后的信号进行数字分析,监测数字信号处理后的变化趋势,验证数字信号处理算法的正确性。

3 实验步骤
(1) 建立信号处理实验系统:选择一个常见的信号处理算法,运用MATLAB软件分别编写信号发生程序、信号采样程序、滤波程序和信号量化程序;
(2) 运行实验程序:实验同学可以自行设置参数,如传输函数、离散时间区间、采样频率、滤波器类型等,调整完毕后,点击“run”,运行实验程序;
(3) 观察实验结果:运行完毕后,可以观察MATLAB的图形结果,以此来分析信号处理算法的性能;
(4) 对结果进行分析:经过上述实验操作后,可以根据所得到的实验结果来判断信号处理算法的性能,如输出信号的噪声抑制能力、良好的时域和频域性能等,从而验证信号处理理论在实际应用中的价值。

4 总结。

matlab dsp实验报告

matlab dsp实验报告

MATLAB DSP实验报告介绍本实验报告将详细介绍在MATLAB环境下进行数字信号处理(DSP)的实验步骤和相关方法。

我们将通过逐步思考的方式,帮助读者理解和学习DSP的基本概念和技术。

实验环境和工具在进行DSP实验之前,我们需要准备以下环境和工具:1.MATLAB软件:确保已安装并配置好MATLAB软件,可以在MATLAB Command窗口中输入命令。

2.信号处理工具包:在MATLAB中,我们可以使用信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)来进行DSP实验和分析。

确保该工具箱已被安装并加载。

实验步骤下面是进行DSP实验的一般步骤:步骤一:加载信号首先,我们需要加载待处理的信号。

这可以通过在MATLAB中使用load命令加载一个音频文件或生成一个模拟信号实现。

例如,我们可以加载一个名为signal.wav的音频文件:load signal.wav步骤二:信号预处理在进行DSP之前,通常需要对信号进行预处理。

这可能包括去噪、滤波、均衡等操作。

例如,我们可以使用滤波器对信号进行降噪:filtered_signal = filter(filter_coefficients, signal);步骤三:信号分析一旦信号经过预处理,我们可以开始进行信号分析。

这可能涉及频域分析、时域分析、谱分析等。

例如,我们可以通过计算信号的快速傅里叶变换(FFT)获得其频谱:spectrum = fft(filtered_signal);步骤四:特征提取在信号分析之后,我们可以根据需要提取信号的特征。

这些特征可能包括幅度、频率、相位等。

例如,我们可以计算信号的能量:energy = sum(abs(filtered_signal).^2);步骤五:信号重构在完成信号分析和特征提取后,我们可以根据需要对信号进行重构。

这可能包括滤波、修复损坏的信号等。

例如,我们可以使用滤波器对信号进行重构:reconstructed_signal = filter(filter_coefficients, filtered_signal);步骤六:结果评估最后,我们需要评估重构后的信号和原始信号之间的差异。

Matlab数字信号处理实验报告

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数字信号处理实验报告基础实验篇实验一离散时间系统及离散卷积一、实验原理利用Matlab软件计算出系统函数的零极点分布、单位脉冲响应和系统频率响应等的图像并于笔算结果进行比较,找出异同。

编译合适程序能计算取值范围不同的离散卷积。

二、实验目的(1)熟悉MATLAB软件的使用方法。

(2)熟悉系统函数的零极点分布、单位脉冲响应和系统频率响应等概念。

(3)利用MATLAB绘制系统函数的零极点分布图、系统频率响应和单位脉冲响应。

三、实验步骤(1)自编并调试实验程序,并且,给实验程序加注释;(2)按照实验内容完成笔算结果;(3)验证计算程序的正确性,记录实验结果。

(4)至少要求一个除参考实例以外的实验结果,在实验报告中,要描述清楚实验结果对应的系统,并对实验结果进行解释说明。

四、实验源程序及实验结果a=[1,-1,0.9];b=1;x=chongji(-20,120);n=-20:120;h=filter(b,a,x);figure(1)stem(n,h);title('冲击响应');实验1-2运行结果b=[0.0181,0.0543,0.0543,0.0181];a=[1.000,-1.76,1.1829,-0.2781];w=pi*freqspace(500);H=freqz(b,a,w);MH=abs(H);AH=angle(H);subplot(2,1,1);plot(w/pi,MH);grid;axis([0,1,0,1]);xlabel('w(pi)');ylabel('|H|');title('幅度、相位响应');subplot(2,1,2);plot(w/pi,AH);grid;xlabel('w(pi)');ylabel('angle(H)');实验1-3运行结果n=0:30;%输入x(n)和冲激响应h(n) x=zeros(1,length(n)); h=zeros(1,length(n)); x([find((n>=0)&(n<=4))])=1; h([find((n>=0)&(n<=8))])=0.5;figure(1) subplot(3,1,1); stem(n,x);axis([0,30,0,2]); title('输入序列'); xlabel('n'); ylabel('x(n)');subplot(3,1,2); stem(n,h);axis([0,30,0,2]); title('冲激响应序列'); xlabel('n'); ylabel('h(n)');%输出响应y=conv(x,h); subplot(3,1,3); n=0:length(y)-1; stem(n,y);title('输出响应'); xlabel('n'); ylabel('y(n)');实验二 离散傅立叶变换与快速傅立叶变换一、 实验原理对有限长序列使用离散Fouier 变换(DFT)可以很好的反映序列的频谱特性,而且易于用快速算法在计算机上实现,当序列x(n)的长度为N 时,它的DFT 定义为()()[]()∑==-=1N n nk N W n x n x DFT k X 10-≤≤N k反变换为()()[]()∑==-=-101N n nkN W k X N k X IDFT n x 10-≤≤N n 有限长序列的DFT 是其Z 变换在单位圆上的等距采样,或者说是序列Fourier 变换的等距采样,因此可以用于序列的谱分析。

Matlab数字信号处理实验报告材料

Matlab数字信号处理实验报告材料

数字信号处理实验报告基础实验篇实验一离散时间系统及离散卷积一、实验原理利用Matlab软件计算出系统函数的零极点分布、单位脉冲响应和系统频率响应等的图像并于笔算结果进行比较,找出异同。

编译合适程序能计算取值范围不同的离散卷积。

二、实验目的(1)熟悉MATLAB软件的使用方法。

(2)熟悉系统函数的零极点分布、单位脉冲响应和系统频率响应等概念。

(3)利用MATLAB绘制系统函数的零极点分布图、系统频率响应和单位脉冲响应。

三、实验步骤(1)自编并调试实验程序,并且,给实验程序加注释;(2)按照实验内容完成笔算结果;(3)验证计算程序的正确性,记录实验结果。

(4)至少要求一个除参考实例以外的实验结果,在实验报告中,要描述清楚实验结果对应的系统,并对实验结果进行解释说明。

四、实验源程序及实验结果实验二 离散傅立叶变换与快速傅立叶变换一、 实验原理对有限长序列使用离散Fouier 变换(DFT)可以很好的反映序列的频谱特性,而且易于用快速算法在计算机上实现,当序列x(n)的长度为N 时,它的DFT 定义为()()[]()∑==-=1N n nk N W n x n x DFT k X 10-≤≤N k反变换为()()[]()∑==-=-101N n nkN W k X N k X IDFT n x 10-≤≤N n 有限长序列的DFT 是其Z 变换在单位圆上的等距采样,或者说是序列Fourier 变换的等距采样,因此可以用于序列的谱分析。

FFT 是为了减少DFT 运算次数的一种快速算法。

它是对变换式进行一次次分解,使其成为若干较短序列的组合,从而减少运算量。

常用的FFT 是以2为基数的,其长度。

它的效率高,程序简单,使用非常方便,当要变换的序列长度不等于2的整数次方时,为了使用以2为基数的FFT ,可以用末位补零的方法,使其长度延长至2的整数次方。

用FFT 可以实现两个序列的圆周卷积。

在一定的条件下,可以使圆周卷积等于线性卷积。

《数字信号处理》MATLAB编程实验报告

《数字信号处理》MATLAB编程实验报告

《计算机程序设计基础》实验报告
6
《数字信号处理》实验报告
实验项目 实验类别 基础性 MATLAB 编程语言环境使用 实验学时 4
实 验 目 的 及 要 求
(1) 正确进入 MATLAB 工作环境并熟悉其基本结构 (2) 熟悉其基本操作命令,包括变量的设置、help 命令的使用、结果的 保存与调用等 (3) 编写 M 文件并在环境中运行 (4) 信号与系统工具包使用
正弦信号程序代码
n=0:0.001:100; y=2*sin(0.1*n+pi/8); plot(n,y), grid on
《计算机程序设计基础》实验报告 3
计算机科学与工程学院 axis([0,100,-3,3])
正弦信号 x1(n)=2 sin(0.1n+pi/8)的图像为
复指数信号程序源代码 clear,t0=0;tf=5;dt=0.05;t1=1; t=t0:dt:tf; st=length(t); alpha=-0.5; w=10; x=exp((alpha+j*w)*t); subplot(1,2,1),plot(t,real(x)),grid on; subplot(1,2,2),plot(t,imag(x)),grid on;
复指数信号
x2 (n) Ae(机程序设计基础》实验报告
4
计算机科学与工程学院
思考题
1.说明点乘(.*)运算和乘法运算(*) 有何不同 答:每一个符号变量都被认为是一个元素,不论它的表达式多么复杂。因此如果你仅从符号
的视角出发,那所有的乘法都是点乘!就相当于两个数相乘一样,没有点乘还是差乘的分别。 但是如果一个矩阵是由符号变量组成的。 那么点乘和差乘就有分别了。 数值运算和符号运算都 是一样的,都要考虑点乘还是差乘

数字信号处理MATLAB实验报告

数字信号处理MATLAB实验报告
MATLAB提供了求离散时间系统频响特性的函数freqz,调用freqz的格式主要有两种。一种形式为
[H,w]=freqz(B,A,N)
其中,B与A分别表示 的分子和分母多项式的系数向量;N为正整数,默认值为512;返回值w包含 范围内的N个频率等分点;返回值H则是离散时间系统频率响应 在 范围内N个频率处的值。另一种形式为
[H,w]=freqz(B,A,N,’whole’)
与第一种方式不同之处在于角频率的范围由 扩展到 。
上机练习:
试用MATLAB的residuez函数,求出 的部分分式展开和。
b=[2 16 44 56 32];
a=[3 3 -15 18 -12];
[R,P,K]=residuez(b,a)
R =
+
zplane(B,A)
其中,B与A分别表示 的分子和分母多项式的系数向量。它的作用是在Z平面上画出单位圆、零点与极点。
与拉氏变换在连续系统中的作用类似,在离散系统中,z变换建立了时域函数 与z域函数 之间的对应关系。因此,z变换的函数 从形式可以反映 的部分内在性质。我们仍旧通过讨论 的一阶极点情况,来说明系统函数的零极点分布与系统时域特性的关系。
[R,P,K]=residuez(B,A)
其中,B,A分别表示X(z)的分子与分母多项式的系数向量;R为部分分式的系数向量;P为极点向量;K为多项式的系数。若X(z)为有理真分式,则K为零。
离散时间系统的系统函数定义为系统零状态响应的z变换与激励的z变换之比,即
(4-4)
如果系统函数 的有理函数表示式为
x=iztrans(z)
上式中的x和Z分别为时域表达式和z域表达式的符号表示,可通过sym函数来定义。
如果信号的z域表示式 是有理函数,进行z反变换的另一个方法是对 进行部分分式展开,然后求各简单分式的z反变换。设 的有理分式表示为

matlab 数字信号实验报告

matlab 数字信号实验报告

matlab 数字信号实验报告MATLAB数字信号实验报告摘要:本实验使用MATLAB软件对数字信号进行处理和分析。

首先,我们使用MATLAB生成不同类型的数字信号,并对其进行采样和量化。

然后,我们利用MATLAB对这些数字信号进行滤波、傅里叶变换和频谱分析。

通过本实验,我们可以深入了解数字信号处理的基本原理和方法,并掌握MATLAB在数字信号处理中的应用。

1. 实验目的本实验旨在通过MATLAB软件对数字信号进行处理和分析,加深对数字信号处理原理的理解,掌握MATLAB在数字信号处理中的应用技巧。

2. 实验原理数字信号处理是对数字信号进行处理和分析的技术。

数字信号处理的基本原理包括采样、量化、滤波、傅里叶变换和频谱分析等。

MATLAB是一种强大的工具,可以方便地对数字信号进行处理和分析。

3. 实验内容(1)生成不同类型的数字信号在MATLAB中,我们可以生成不同类型的数字信号,如正弦信号、方波信号和三角波信号等。

通过改变信号的频率、幅度和相位等参数,可以得到不同的数字信号。

(2)采样和量化对生成的数字信号进行采样和量化,得到离散时间信号和离散幅度信号。

(3)滤波利用MATLAB对采样和量化后的数字信号进行滤波处理,去除噪声和干扰,得到清晰的信号。

(4)傅里叶变换和频谱分析对滤波后的数字信号进行傅里叶变换,得到信号的频谱图,分析信号的频率成分和能量分布。

4. 实验结果通过MATLAB对不同类型的数字信号进行处理和分析,得到了清晰的信号波形图和频谱图。

通过对比不同类型的数字信号,我们可以发现它们在频率、幅度和相位等方面的差异。

5. 结论本实验通过MATLAB软件对数字信号进行处理和分析,加深了对数字信号处理原理的理解,掌握了MATLAB在数字信号处理中的应用技巧。

数字信号处理在通信、音频、图像等领域有着广泛的应用,掌握数字信号处理技术对于工程技术人员具有重要的意义。

MATLAB作为一种强大的工具,为数字信号处理提供了便利和高效的解决方案。

数字信号处理实验报告MATLAB

数字信号处理实验报告MATLAB

数字信号处理实验报告姓名:班级:09电信一班学号:2)]得下图二,图二图一3.将如下文件另存为:sigadd.m文件function [y,n] = sigadd(x1,n1,x2,n2)% 实现y(n) = x1(n)+x2(n)% -----------------------------% [y,n] = sigadd(x1,n1,x2,n2)% y = 在包含n1 和n2 的n点上求序列和,% x1 = 在n1上的第一序列% x2 = 在n2上的第二序列(n2可与n1不等)n = min(min(n1),min(n2)):max(max(n1),max(n2)); % y(n)的长度y1 = zeros(1,length(n)); y2 = y1; % 初始化y1(find((n>=min(n1))&(n<=max(n1))==1))=x1; % 具有y的长度的x1y2(find((n>=min(n2))&(n<=max(n2))==1))=x2; % 具有y的长度的x2y = y1+y2;在命令窗口输入:x1=[1,0.5,0.3,0.4];n1=-1:2;x2=[0.2,0.3,0.4,0.5,0.8,1];n2=-2:3; [y,n] = sigadd(x1,n1,x2,n2)得:y =n=-1:10;x=sin(0.4*pi*n);y=fliplr(x);n1=-fliplr(n);subplot(2,1,1),stem(n,x) subplot(2,1,2),stem(n1,y在命令窗口键入:n=-1:10; x=sin(0.4*pi*n);n (samples)实验结果:1.(1)在命令窗口输入:tic; [am,pha]=dft1(x)N=length(x);w=exp(-j*2*pi/N);for k=1:Nsum=0;for n=1:Nsum=sum+x(n)*w^((k-1)*(n-1));endam(k)=abs(sum);pha(k)=angle(sum);end;toc得到如下结果:am =Columns 1 through 11120.0000 41.0066 20.9050 14.3996 11.3137 9.6215 8.6591 8.1567 8.0000 8.1567 8.6591Columns 12 through 169.6215 11.3137 14.3996 20.9050 41.0066pha =Columns 1 through 110 1.7671 1.9635 2.1598 2.3562 2.5525 2.7489 2.9452 3.1416 -2.9452 -2.7489Columns 12 through 16-2.5525 -2.3562 -2.1598 -1.9635 -1.7671Elapsed time is 0.047000 seconds.(2)在命令窗口输入:tic;[am,pha]=dft2(x)N=length(x);n=[0:N-1];k=[0:N-1];w=exp(-j*2*pi/N);nk=n’*k;wnk=w.^(nk); Xk=x*wnk; am= abs(Xk); pha=angle(Xk); toc得到下图:figure(1)00.10.20.30.40.50.60.70.80.91signal x(n), 0 <= n <= 99(2)在命令窗口键入:n3=[0:1:99];y3=[x(1:1:10) zeros(1,90)]; %添90个零。

数字信号处理实验报告MATLAB

数字信号处理实验报告MATLAB

实验2 离散时间信号的频谱分析1、实验内容一、编写子函数计算长度为N 的序列x(n) ( 0≤n ≤ N-1)的离散时间傅里叶变换,将频率均匀离散化, 一个周期内有M 个点。

要求画出虚部、实部、幅度、相位,并标注坐标轴。

二、对矩形序列x(n)=RN(n)1. 用公式表示x(n)的频谱,求出其幅度谱和相位谱;2. 利用编写的子函数,计算并画出x(n)的频谱1)固定M ,改变N ,观察N 的取值对频谱的最大值、过零点、第一旁瓣幅度与最大值的比值以及相位谱的影响;2)固定N ,改变M ,观察M 的取值对幅度谱和相位谱的影响。

如: M=4,26,100N=4,26,100三、利用子函数,画出信号x(n)=sin(pi*n/5)和 x(n)=cos(pi*n/4)+cos(pi*n/8) ( 0≤n ≤ N -1)的幅度谱和相位谱。

N 分别取为8,16,20,64,75,128,M=256。

观察N 取不同值时信号频谱的相同和不同之处,为什么会有这样的结果。

2、编程原理、思路和公式(1)、给定长度为N 的序列x(n)的离散时间傅里叶变换(DTFT )的公式为 10()()N jwjwn n X e x n e --==∙∑ 1()()2j w j w n x n X e e d w πππ-=⎰。

可以看出x(n)的DTFT 仍然是一个连续函数,所以需要将数字角频域w 离散化,设一个频率周期内离散点有M 个,则第k 个点所代表的数字角频率2w k M π=。

这样x(n)的DTFT 变成:2210()()()N j k j nk jw M M n X e X e x n eππ--===∙∑ 01k M ≤≤-,(2)、因为0≤.n ≤.N-1, 01k M ≤≤- 设置两层for 循环,用sum 表示累加求和的值,即可实现2210()()()N j k j nk jw MM n X e X e x n eππ--===∙∑(3)对矩形序列x(n)=R4(n),首先固定M 不变,改变N 的取值。

《基于MATLAB的数字信号处理》实验报告

《基于MATLAB的数字信号处理》实验报告

0.60007.0000-5.4000所以,X=[错误!未找到引用源。

]=[ 0.6000, 7.0000, -5.4000]’实验结果2:K=1.732051实验结果3:三曲线的对比图如下所示:图1.1 三曲线的对比实验二基于MATLAB信号处理实验xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅/dB');title('布莱克窗的幅频特性');grid on;subplot(2,1,2);plot(f4,180/pi*unwrap(angle(H4)));xlabel('频率/Hz');ylabel('相位');title('布莱克窗的相频特性');grid on;六、实验结果实验结果2.1:图2-1 x(n)与y(n)的互相关序列图由实验结果可知,x(n)与y(n)的互相关只在区间[-4,8]上有能力,刚好是区间[-3,3]与右移后的区间[-1,5]两端点之和,与结论一致。

且互相关在2处达到最大。

实验结果2.2.1:其表示的差分方程为:y(n)-0.8145y(n-4)=x(n)+x(n-4)实验结果2.2.2:滤波器的幅频和相频图如下所示:图2-2 滤波器的幅频与相频图实验结果2.2.3:由下图实验结果可知,输出信号相对于输入信号有一小小的延迟,基本上x(n)的频点都通过了,滤波器是个梳状filter,正好在想通过的点附近相位为0,也就是附加延迟为0图2-3 滤波器的幅度和相位变化图2-4 两信号波形实验结果2.3:四种带通滤波器的窗函数的频率响应如下所示:图2-5 矩形窗的频率特性图2-6 汉宁窗的频率特性图2-7 海明窗的频率特性图2-8 布莱克曼窗的频率特性图3-1 加噪前、后图像对比图3-2 加椒盐噪声的图像均值滤波前、后的图像对比图3-3 加椒盐噪声的图像中值滤波前、后的图像对比图3-4加高斯噪声的图像均值滤波前、后的图像对比图3-5 加高斯噪声的图像中值滤波前、后的图像对比实验结果3.2:图3-6 原图及重构图像图3-7 程序运行结果由实验结果可知,当DCT变换的系数置0个数小于5时,重构图像与原图像的峰值信噪比为2.768259,重构图像置为0的变换系数的个数个数为:43.708737;当DCT变换的系数置0个数小于10时,重构图像与原图像的峰值信噪比15.922448,重构图像置为0的变换系数的个数个数为:36.110705;当DCT变换的系数置0个数小于5时,重构图像与原图像的峰值信噪比为2.768259,重构图像置为0的变换系数的个数个数为:30.366348;可以发现,在抛弃部分DCT系数后,重构图像时不会带来其画面质量的显著下降,采用这种方法来实现压缩算法时,可以通过修改mask变量中的DCT系数来更好地比较仿真结果。

Matlab信号处理实验报告

Matlab信号处理实验报告

数字信号处理课程设计摘要:本文基于 Matlab 设计了巴特沃斯数字低通滤波器、切比雪夫1型高通数字滤波器并用其来对音频信号进行低通滤波、高通滤波处理,仿真结果表明设计的滤波器均对音频信号进行了有效处理。

随后又利用Matlab对信号进行了分析,从而验证了奈奎斯特采样定理。

一、课程设计目的综合运用本课程的理论知识进行频谱分析以及滤波器设计,通过理论推导得出相应结论,并利用 MATLAB 作为编程工具进行计算机实现,从而复习巩固了课堂所学的理论知识,提高了对所学知识的综合应用能力,并从实践上初步实现了对数字信号的处理。

二、课程设计内容2.1滤波器的设计用windows自带的录音机录取语音“DSP”在文件“DSP.wav”内,时间大约1秒钟;画出语音信号的时域波形,并进行频谱分析;按照以下性能指标分别设计数字滤波器,并画出频率响应;滤波器可分别采用巴特沃斯型,切比雪夫1型滤波器。

a.低通滤波器:fc =1000Hz,fb=1200Hz,As=20dB,Ap=1dB;b.高通滤波器:fc =4800Hz,fb=5000Hz,As=20dB,Ap=1dB;(1)用上述设计的滤波器对语音信号进行滤波,并比较滤波前后语音信号的波形和频谱及声音的变化。

(2)对学有能力的同学,可设计该声音处理系统的用户界面,在该界面上可选择滤波器的类型,输入滤波器的参数,显示滤波器的频率响应,选择信号等。

2.2信号分析(1)x(t)=e|t|1000-,求其傅里叶变换x a(jΩ)。

画出模拟信号及傅里叶变换的a曲线图。

(2)以x()说明采样频率特性的影响,分别采用f=5000Hz,f=1000Hz。

绘出X(e W)曲线。

三、设计思想和系统功能分析3.1滤波器的设计3.1.1基础知识f 是模拟频率,单位HZ;Ω是模拟角频率,单位rad/s。

模拟角频率Ω和模拟频率f 存在Ω=2πf的关系。

对模拟信号采样(采样频率 f s )得到一个数字频率ω,它是模拟角频率Ω对采样频率 fs 归一化得到的,即ω = Ω/f s (rad)=2πf/fs=2πfT,对π归一化数字频率w=Ω/(π*fs)。

数字信号处理matlab实验第三章报告

数字信号处理matlab实验第三章报告

第三章离散时间信号的频域分析一、实验目的通过matlab仿真进一步研究离散时间系统的时域特性。

二、实验要求1.学习并调试本章所给的例子。

2.回答书后给出的问题。

三、实验过程Q.2运行程序P3.1,求离散时间傅里叶变换的实部、虚部以及幅度和相位谱。

离散时间傅里叶变换是w的周期函数吗?若是周期是多少?描述这四个图形表示的对称性。

clf;w=-4*pi:8*pi/511:4*pi;num=[21];den=[1-0.6];h=freqz(num,den,w);%Plot the DTFTsubplot(2,2,1)plot(w/pi,real(h));gridtitle('H(e^{j\omega})的实部')xlabel('\omega/\pi');ylabel('振幅');subplot(2,2,2)plot(w/pi,imag(h));gridtitle('H(e^{j\omega})的虚部')xlabel('\omega/\pi');ylabel('振幅');subplot(2,2,3)plot(w/pi,abs(h));gridtitle('|H(e^{j\omega})|幅度谱')xlabel('\omega/\pi');ylabel('振幅');subplot(2,2,4)plot(w/pi,angle(h));gridtitle('[H(e^{j\omega})]相位谱')xlabel('\omega/\pi');ylabel('以弧度为单位的相位');由图得出是周期函数,周期为2,实部是和幅度谱是实偶对称,虚部和相位谱是实奇对称Q.4修改程序P3.1,计算如下有限长序列的离散时间傅里叶变换:g[n]=[1357911131517]并重做习题Q.2。

数字信号处理Matlab课后实验(吴镇扬)

数字信号处理Matlab课后实验(吴镇扬)

数字信号处理实验报告实验一熟悉MATLAB环境实验二信号的采样与重建实验三快速变换及其应用实验四 IIR数字滤波器的设计实验五 FIR数字滤波器的设计实验一熟悉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、实验内容认真阅读本章附录,在MATLAB环境下重新做一遍附录中的例子,体会各条命令的含义。

在熟悉了MATLAB基本命令的基础上,完成以下实验。

上机实验内容:(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。

实验程序:A=[1 2 3 4];B=[3 4 5 6];n=1:4;C=A+B;D=A-B;E=A.*B;F=A./B;G=A.^B;subplot(4,2,1);stem(n,A,'fill');xlabel ('时间序列n');ylabel('A');subplot(4,2,2);stem(n,B,'fill');xlabel ('时间序列n ');ylabel('B');subplot(4,2,3);stem(n,C,'fill');xlabel ('时间序列n ');ylabel('A+B');subplot(4,2,4);stem(n,D,'fill');xlabel ('时间序列n ');ylabel('A-B');subplot(4,2,5);stem(n,E,'fill');xlabel ('时间序列n ');ylabel('A.*B');subplot(4,2,6);stem(n,F,'fill');xlabel ('时间序列n ');ylabel('A./B');subplot(4,2,7);stem(n,G,'fill');xlabel ('时间序列n ');ylabel('A.^B');运行结果:(2)用MATLAB实现以下序列。

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subplot(2,1,2); plot(n,X); grid title('FFT|X|'); xlabel('f(pi)');
实验 2-3
n=0:30;%输入x(n)和冲激响应 h(n) x=zeros(1,length(n)); h=zeros(1,length(n)); x([find((n>=0)&(n<=4))] ) =1; h([find((n>=0)&(n<=8))] ) =0.5; subplot(3,1,1); stem(x); title('x(n)'); axis([0,30,0,2]); subplot(3,1,2); stem(h); title('h(n)'); axis([0,30,0,2]); X=fft(x); H=fft(h); Y=X.*H; y=ifft(Y); subplot(3,1,3);
运行结果
xlabel('w(pi)'); ylabel('H'); axis([0,1,-40,5]); set(gca,'XTickmode','manual','XTic k',[0,0.2,0.35,1.1]); set(gca,'YTickmode','manual','YTic k',[-50,-15,-1,0]); grid;
subplot(3,1,2); stem(n,h); axis([0,30,0,2]); title('冲激响应序列'); xlabel('n'); ylabel('h(n)');
%输出响应 y=conv(x,h); subplot(3,1,3); n=0:length(y)-1; stem(n,y); title('输出响应'); xlabel('n'); ylabel('y(n)');
数字信号处理实验报告
基础实验篇
实验一 离散时间系统及离散卷积
一、 实验原理 利用 Matlab 软件计算出系统函数的零极点分布、单位脉冲响应和系统
频率响应等的图像并于笔算结果进行比较,找出异同。编译合适程序能计 算取值范围不同的离散卷积。 二、 实验目的 (1)熟悉 MATLAB 软件的使用方法。 (2)熟悉系统函数的零极点分布、单位脉冲响应和系统频率响应等概念。 (3)利用 MATLAB 绘制系统函数的零极点分布图、系统频率响应和单位脉冲 响应。 三、实验步骤 (1)自编并调试实验程序,并且,给实验程序加注释; (2)按照实验内容完成笔算结果; (3)验证计算程序的正确性,记录实验结果。 (4)至少要求一个除参考实例以外的实验结果,在实验报告中,要描述清楚 实验结果对应的系统,并对实验结果进行解释说明。 四、实验源程序及实验结果
实验二 离散傅立叶变换与快速傅立叶变换
一、 实验原理
对有限长序列使用离散 Fouier 变换(DFT)可以很好的反映序列的频谱特性, 而且易于用快速算法在计算机上实现,当序列 x(n)的长度为 N 时,它的 DFT 定 义为
X
k


DFT
xn

N 1
x n
W
nk Nn0Fra bibliotek0 k N 1
1、调试实验程序,并且,给参考程序加注释; 2、利用编制的计算卷积的计算程序,分别给出一下三组函数的卷积结果
三、 实验源程序及结果
实验 2-1
运行结果
b=[0.0181,0.0543, 0.0543,0.0181]; a=[1.000,-1.76, 1.1829,-0.2781]; w=pi*freqspace(500); H=freqz(b,a,w); MH=abs(H); AH=angle(H); subplot(2,1,1); plot(w/pi,MH); grid; axis([0,1,0,1]); xlabel('w(pi)'); ylabel('|H|'); title('幅度、相位响应'); subplot(2,1,2); plot(w/pi,AH); grid; xlabel('w(pi)'); ylabel('angle(H)');
2、 编制计算设计的数字滤波器幅度特性和相位特性的程序,并进行实验 验证。
3、 编制实现该数字滤波器程序并且实现数字滤波 (1) 分别让满足所设计的滤波器的通带、过渡带、阻带频率特性的 正弦波通过滤波器,验证滤波器性能; (2) 改变正弦抽样时间,验证数字低通滤波器的模拟截止频率实抽 样时间的函数。
实验 1-1
xlabel('n'); ylabel('h(n)'); figure(2) [z,p,g]=tf2zp(b,a); zplane(z,p) title('零极点'); function [x,n]=chongji(n1,n2) n=[n1:n2]; x=[n==0]; function shiyan1()
subplot(3,1,3); plot(wd/pi,-angle(hw2)); title('相位响应'); xlabel('w(pi)'); ylabel('pi unit'); %axis([0,1,0,1.1]); set(gca,'XTickmode','manual','XTic k',[0,0.2,0.35,1.1]); set(gca,'YTickmode','manual','YTic k',[-1,0,1]);
实验 2-2
运行结果
function shiyan22() F=50; N=64; T=0.000625; n=1:N; x=cos(2*pi*F*n*T);
subplot(2,1,1); plot(n,x); hold on title('x(n)'); xlabel('n'); X=fft(x);
二、实验目的
1、 学习模拟-数字变换滤波器的设计方法; 2、 掌握双线性变换数字滤波器设计方法; 3、 掌握实现数字滤波器的具体方法。
三、实验步骤
1、 设计一个巴特沃思数字低通滤波器,设计指标如下: 通带内 p 0.2 幅度衰减不大于 1dB;阻带 s 0.35 幅度衰 减不小于 15dB;
subplot(3,1,2); plot(wd/pi,20*log10((abs(hw2)+eps) /abs(hw2(1)))); title('幅度响应(双线性变换法(dB))');
w=[0:1000*2*pi]; [hf,w]=freqs(b,a,1000);
[d,c]=impinvar(b,a,Fs); wd=[0:512]*pi/512; hw1=freqz(d,c,wd); [f,e]=bilinear(b,a,Fs); hw2=freqz(f,e,wd);
N≥N1+N2
对于长度不足 N 的两个序列,分别将他们补零延长到 N。
二、实验目的
1、加深理解离散傅立叶变换及快速傅立叶变换概念; 2、学会应用 FFT 对典型信号进行频谱分析的方法; 3、研究如何利用 FFT 程序分析确定性时间连续信号; 4、熟悉应用 FFT 实现两个序列的线性卷积的方法。
三、实验步骤
运行结果
a=[1,-1,0.9]; b=1; x=chongji(-20,120); n=-20:120; h=filter(b,a,x); figure(1) stem(n,h); title('冲击响应');
实验 1-2
b=[0.0181,0.0543, 0.0543,0.0181]; a=[1.000,-1.76, 1.1829,-0.2781]; w=pi*freqspace(500); H=freqz(b,a,w); MH=abs(H); AH=angle(H); subplot(2,1,1); plot(w/pi,MH); grid; axis([0,1,0,1]); xlabel('w(pi)'); ylabel('|H|'); title('幅度、相位响应'); subplot(2,1,2); plot(w/pi,AH); grid; xlabel('w(pi)'); ylabel('angle(H)');
ylabel('H'); axis([0,1,0,1.1]); set(gca,'XTickmode','manual','XTic k',[0,0.2,0.35,1.1]); set(gca,'YTickmode','manual','YTic k',[0,Attn,Ripple,1]); grid;
p

2 T
tg

p 2
, s

2 tg s T 2

根据Ωp 和Ωs 计算模拟低通原型滤波器的阶数 N,并求得低通原
型的传递函数 Ha(s);
4. 用上面的双线性变换公式代入 Ha(s),求出所设计的传递函数 H(z); 5. 分析滤波器特性,检查其指标是否满足要求。
反变换为
xn
IDFTX k
1 N
N 1
X
k
W nk N
n0
0 n N 1
有限长序列的 DFT 是其 Z 变换在单位圆上的等距采样,或者说是序列 Fourier 变换的等距采样,因此可以用于序列的谱分析。
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