西北工业大学--连续信号的采样与重构
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
信号与系统上机实验报告
实验名称:连续信号的采样与重构
学院:
班级:
:
学号:
完成时间:
上机实验5 连续信号的采样与重构
一、实验目的
(1)验证采样定理;
(2)熟悉信号的抽样与恢复过程;
(3)通过实验观察欠采样时信号频域的混迭现象;
(4)掌握采样前后信号频域的变化,加深对采样定理的理解; (5)掌握采样频域的确定方法。
二、实验容和原理
信号的采样与恢复示意图如图2.5-1所示
图2.5-1 信号的抽样与恢复示意图
抽样定理指出:一个有限频宽的连续时间信号,其最高频率为,经过等间隔抽样后,只要抽样频率不小于信号最高频率的二倍,即满足,就能从抽样信号中恢复原信号,得到。与相比没有失真,只有幅度和相位的差异。一般把最低的抽样频率称为奈奎斯特抽样频率。当时,的频谱将产生混迭现象,此时将无法恢复原信号。
)
(t f m ωs ωm ωm s ωω2≥)(t f s )(0t f )(0t f )(t f m s ωω2min =m s ωω2<)(t f s
故将其视为冲激序列,所以的幅度频谱亦为冲激序列;抽样信号的幅度频谱为;的幅度频谱为。
观察抽样信号的频谱,可以发现利用低通滤波器(其截止频率满足)就能恢复原信号。
信号抽样与恢复的原理框图如图2.5-2所示。
图2.5-2 信号抽样与恢复的原理框图
由原理框图不难看出,A/D转换环节实现抽样、量化、编码过程;数字信号处理环节对得到的数字信号进行必要的处理;D/A转换环节实现数/模转换,得到连续时间信号;低通滤波器的作
用是滤除截止频率以外的信号,恢复出与原信号相比无失真的信号。
三、涉及的MATLAB函数
subplot(2,1,1)
xlabel('时间, msec');ylabel('幅值');
title('连续时间信号x_{a}(t)');
axis([0 1 -1.2 1.2])
stem(k,xs);grid;
linspace(-0.5,1.5,500)';
ones(size(n)
freqs(2,[1 2 1],wa);
plot(wa/(2*pi),abs(ha)
buttord(Wp, Ws, 0.5, 30,'s');
[Yz, w] = freqz(y, 1, 512);
M= input('欠采样因子= ');
length(nn1)
y = interp(x,L)
[b,a] = butter(N, Wn, 's');
get(gfp,'units');
set(gfp,'position',[100 100 400 300]);
fx1=fft(xs1)
abs(fx2(n2+1))
y = resample(x,L,M);
四、实验容与方法
1.验证性试验
1)正弦信号的采样
MATLAB程序:
clf;
t = 0:0.0005:1;
f = 13;
xa = cos(2*pi*f*t);
subplot(2,1,1)
plot(t,xa);grid
)(t s)
(ω
S)(t
f
s )
(ω
s
F)(
t
f)
(
ω
F
)
(ω
s
F
m
s
c
m
ω
ω
ω
ω-
<
<
)(
t
f
xlabel('时间, msec');ylabel('幅值');
title('连续时间信号 x_{a}(t)');
axis([0 1 -1.2 1.2])
subplot(2,1,2);
T = 0.1;
n = 0:T:1;
xs = cos(2*pi*f*n);
k = 0:length(n)-1;
stem(k,xs);grid;
xlabel('时间,msec');ylabel('幅值');
title('离散时间信号 x[n]');
axis([0 (length(n)-1) -1.2 1.2])
正弦信号的采样结果如图2.5-3所示。
图2.5-3 正弦信号的采样2)采样的性质
MATLAB程序:
clf;
t = 0:0.005:10;
xa = 2*t.*exp(-t);
subplot(2,2,1)
plot(t,xa);grid
xlabel('时间信号, msec');ylabel('幅值');
title('连续时间信号 x_{a}(t)');
subplot(2,2,2)
wa = 0:10/511:10;
ha = freqs(2,[1 2 1],wa);
plot(wa/(2*pi),abs(ha));grid;
xlabel('频率, kHz');ylabel('幅值');
title('|X_{a}(j\Omega)|');
axis([0 5/pi 0 2]);