实验五 数字信号处理综合设计
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。
数字信号处理实验实验五汇总
数字信号处理实验报告实验名称：应用FFT实现信号频谱分析学生姓名：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（1） 能够熟练掌握快速离散傅里叶变换的原理及应用FFT 进行频谱分析的基本方法。
（2） 对离散傅里叶变换的主要性质及FFT 在数字信号处理中的重要作用有进一步的了解。
二、 实验原理1、离散傅里叶变换（DFT ）及其主要性质DFT 表示离散信号的离散频谱，DFT 的主要性质中有奇偶对称性、虚实特性等。
通过实验可以加深理解。
实序列的DFT 具有偶对称的实部和奇对称的虚部，这可以证明如下： 由定义，可得X(k)=∑-=1)(N n kn N W n x=)2sin()()2cos()(110kn N n x j kn N n x N n N n ∑∑-=-=-ππX(N-k)=∑-=-10)()(N n n k N NWn x =∑-=-1)(N n kn nNnWWn x =∑-=-1)(N n kn N W n x=)2sin()()2cos()(110kn N n x j kn N n x N n N n ∑∑-=-=+ππ所以，X(k)=X *(N-k)实序列DFT 的这个特性，在本实验中可以通过实指数序列及三角序列看出来。
对于单一频率的三角序列来说，它的DFT 谱线也是单一的，这个物理意义可以从实验中得到验证，在理论上可以推导如下： 设)()2s i n ()(n R n Nn x N π= 其DFT 为 X(k)=∑-=-102)(N n kn Nen x π=kn Nj N n e n N ππ21)2sin(--=∑=kn N j n N j N n N j e e e j πππ22102)(21---=-∑=)(21)1(210)1(2+--=---∑k n N j N n k n N j e e j ππ从而，X(0)=0)(212102=---=∑n N j N n Nj e e j ππX(1)=22)1(21104Nj j N e j N n n N j -==-∑-=-πX(2)=0 …… X(N-2)=0X(N-1)=22)(21210)2(2Nj j N e e j n j N n n N N j =-=-∑-=--ππ以上这串式中X(0)反映了x(n)的直流分量，X(1)是x(n)的一次谐波，又根据虚实特性X *(N-1)=X(1),而其他分量均为零。
数字信号处理综合性实验项目设计
用¨ ｊ ， 数字信号处理 已成 为高等 院校 电气信息类专
业 一 门重要 的专业 基础 课程 。该 课程 的特 点 是概念 多， 公式 、 性 质 的推 导 和 证 明 繁琐 ， 学 生 从 课 堂上 看 到 和 听到 的多 是一 些 枯燥 的 数学 公 式 、 单 调 的推 导 过 程 和难 以理解 的算 法 Ｊ ， 很 难 将 与 该 课程 相 关 的 理论 知 识应 用 到工程 实 践 中。如 果对 数字 信号 处理 实 验进 行合 理 的规 划 ， 并 加 入 一 些 综合 设 计 性 的实
中 图分 类 号 ： Ｔ Ｎ ９ １ １ ． ７ ２
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ： １ ０ ０ ５ — ３ ８ ２ ４ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ６ ００ － ８ １ － ０ ４
０ 引 言
随着 计算 机 和 大 规 模 集 成 电路 技 术 的快 速 发 展， 数 字信 号处 理 技术 已在 许 多 领 域 得 到 广 泛 的应
频噪声的信号中提取单频 调幅信号。此外 ， 还设计 了一个综合性 的实验项 目， 即“ 基于 Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ的实 时
语音 信 号分析 和处 理 ” 。
１ ． １ 实验 内容 设计
验项 目， 将有助于学生对数字信号处理 的基本概念 和信号处理算法 的理解 、 掌握和应用 Ｊ 。为了使该 课程 的实验教学能有效地提高学生 的综合素质 ， 满
号 的 实 时采 集 、 Ｆ Ｆ Ｔ谱 分 析 、 数 字滤波器设计 、 滤 波前 后 信 号 的 时域 和 频 谱 波 形 的 显 示 放 到 一 个 实验 项 目 中 。 实验
内容具有趣味性 ， 能激发 学习兴趣 ， 收到 良好效果 。
关键词 ： 数字信号处理 ； 综合 性 实验 项 目； Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ实现
数字信号处理综合实验
通信与信息工程学院数字信号处理课程设计班姓学级：名：号：电子信息工程 13级 03班指导教师：设计时间：张释如、李国民、张龙妹、王瑜2018.12.28 --- 2018.1.8成绩：评语：通信与信息工程学院二〇一五年数字信号处理课程设计报告一、课程设计时间2018年 12月 28日至 2018年 1月 8日二、课程设计目的数字信号处理主要研究如何对信号进行分析、变换、综合、估计与识别等加工处理的基本理论和方法。
通过课程设计，使学生巩固所学基本理论，掌握最基本的数字信号处理的理论和方法，提高综合运用所学知识，提高计算机编程的能力。
进一步加强学生独立分析问题、解决问题的能力、综合设计及创新能力的培养，同时注意培养学生实事求是、严肃认真的科学作风和良好的实验习惯，为今后的工作打下良好的基础。
三、课程设计任务及要求1、掌握数字信号处理 IIR滤波器设计及 FIR滤波器设计原理和实现，能根据不同的应用设计合理的滤波器；2、掌握多频率采样的原理，并能分析其频谱特性；3、了解语音信号处理的原理，并能根据实际情况设计合理的滤波器进行除燥处理；3、编程实现以下实验内容：（1）数字信号的基本运算（2）多采样率数字信号处理（3）数字滤波器的设计及仿真（4）语音信号滤波处理。
一、数字信号的基本运算一、实验目的：(1)掌握数字信号的时间翻转、上采样、下采样等基本运算；(2)学会用 MATLAB对数字信号进行时间翻转、上采样、下采样等运算；二、设计内容：(1) 利用 Windows下的录音机以采样频率 8000Hz录制语音“新年好”和“好”，在 Matlab 软件平台下，利用 wavread函数得到两个语音数据（信号长度不够时信号补零使其长度为 8000）；(2) 对采样得到的语音数据 x(k)分别进行处理模仿回音效果，演示回声的效果，数据处理如下式： x(k)=x(k)+a*x(k-d)其中 d为时延， a为时延信号的衰减幅度。
数字信号处理实验报告_五个实验
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、掌握序列傅立叶变换的计算机实现方法，利用序列的傅立叶变换对连续信号、离散信号及系统响应进行频域分析。
二、 实验原理及方法采样是连续信号数字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发生变化以及信号信息不丢失的条件，而且可以加深对傅立叶变换、Z 变换和序列傅立叶变换之间关系式的理解。
对一个连续信号)(t x a 进行理想采样的过程可用下式表示：)()()(^t p t t xx aa=其中)(^t x a 为)(t x a 的理想采样，p(t)为周期脉冲，即∑∞-∞=-=m nT t t p )()(δ)(^t x a的傅立叶变换为)]([1)(^s m a m j X T j a XΩ-Ω=Ω∑∞-∞=上式表明^)(Ωj Xa为)(Ωj Xa的周期延拓。
其延拓周期为采样角频率（T /2π=Ω）。
只有满足采样定理时，才不会发生频率混叠失真。
在实验时可以用序列的傅立叶变换来计算^)(Ωj X a 。
公式如下：Tw jw ae X j X Ω==Ω|)()(^离散信号和系统在时域均可用序列来表示。
为了在实验中观察分析各种序列的频域特性，通常对)(jw e X 在[0，2π]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：n jw N n jw k ke m x eX--=∑=)()(1其中，k Mk πω2=，k=0,1,……M-1 时域离散线性非移变系统的输入/输出关系为 ∑∞-∞=-==m m n h m x n h n x n y )()()(*)()(上述卷积运算也可在频域实现)()()(ωωωj j j e H e X eY =三、 实验程序s=yesinput(Please Select The Step Of Experiment:\n 一.(1时域采样序列分析 s=str2num(s); close all;Xb=impseq(0,0,1); Ha=stepseq(1,1,10);Hb=impseq(0,0,3)+2.5*impseq(1,0,3)+2.2*impseq(2,0,3)+impseq(3,0,3); i=0;while(s);%时域采样序列分析 if(s==1) l=1; k=0;while(1)if(k==0)A=yesinput('please input the Amplitude:\n',...444.128,[100,1000]); a=yesinput('please input the Attenuation Coefficient:\n',...222.144,[100,600]); w=yesinput('please input the Angle Frequence(rad/s):\n',...222.144,[100,600]); end k=k+1;fs=yesinput('please input the sample frequence:\n',...1000,[100,1200]); Xa=FF(A,a,w,fs); i=i+1;string+['fs=',num2str(fs)]; figure(i)DFT(Xa,50,string); 1=yesinput 1=str2num(1); end%系统和响应分析else if(s==2)kk=str2num(kk);while(kk)if(kk==1)m=conv(Xb,Hb);N=5;i=i+1;figure(i)string=('hb(n)');Hs=DFT(Hb,4,string);i=i+1;figure(i)string('xb(n)');DFT(Xb,2,string);string=('y(n)=xb(n)*hb(n)');else if (kk==2)m=conv(Ha,Ha);N=19;string=('y(n)=ha(n)*(ha(n)');else if (kk==3)Xc=stepseq(1,1,5);m=conv(Xc,Ha);N=14;string=('y(n)=xc(n)*ha(n)');endendendi=i+1;figure(i)DFT(m,N,string);kk=yesinputkk=str2num(kk);end卷积定理的验证else if(s==3)A=1;a=0.5;w=2,0734;fs=1;Xal=FF(A,a,w,fs);i=i+1;figure(i)string=('The xal(n)(A=1,a=0.4,T=1)'); [Xa,w]DFT(Xal,50,string);i=i+1;figure(i)string =('hb(n)');Hs=DFT(Hb,4,string);Ys=Xs.*Hs;y=conv(Xal,Hb);N=53;i=i+1;figure(i)string=('y(n)=xa(n)*hb(n)');[yy,w]=DFT(y,N,string);i=i+1;figure(i)subplot(2,2,1)plot(w/pi,abs(yy));axis([-2 2 0 2]);xlabel('w/pi');ylabel('|Ys(jw)|');title(FT[x(n)*h(n)]');subplot(2,2,3)plot(w/pi,abs(Ys));axis([-2 2 0 2]);xlabel('w/pi');ylabel('|Ys(jw)|');title('FT[xs(n)].FT[h(n)]');endendend子函数:离散傅立叶变换及X(n),FT[x(n)]的绘图函数function[c,l]=DFT(x,N,str)n=0:N-1;k=-200:200;w=(pi/100)*k;l=w;c=x*Xc=stepseq(1,1,5);子函数：产生信号function c=FF(A,a,w,fs)n=o:50-1;c=A*exp((-a)*n/fs).*sin(w*n/fs).*stepseq(0,0,49); 子函数：产生脉冲信号function [x,n]=impseq(n0,n1,n2)n=[n1:n2];x=[(n-n0)==0];子函数：产生矩形框信号function [x,n]=stepseq(n0,n1,n2) n=[n1:n2];x=[(n-n0>=0)];四、 实验内容及步骤1、认真复习采样理论，离散信号与系统，线性卷积，序列的傅立叶变换及性质等有关内容，阅读本实验原理与方法。
数字信号处理综合性实验报告
重庆交通大学综合性设计性实验报告班级：xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 学号： xxxxxxxxxxxxxxx姓名： xxxxxxxxxx 实验项目名称：虑波器设计综合实验应用实验项目性质：综合性实验所属课程：数字信号处理实验室(中心)：现代电子实验中心指导教师： xxxxxxxxx 实验完成时间： 2014 年 12 月 25 日一、实验目的1、学生自己运用 MATLAB 设计IIR 数字低通滤波器，方法不限。
（基本要求）2、实现信号的滤波。
（要求扩展）二、实验主要内容及过程任务1、设计一模拟IIR 模拟低通滤波器并转换为数字IIR 低通滤波器。
(考核基本要求)1）模拟滤波器设计采用巴特沃斯或者切比雪夫一型滤波器作为原型。
2）模拟到数字转换采用冲激响应或者双线性映射法。
任务2、利用实现的滤波器对信号进行滤波。
（考核扩展功能部分）完成此步骤需要与任务一综合考虑。
分析有用和噪音信号的频率，并参考噪音信号的频率利用采样定理等知识选取合理的滤波器截止频率进行任务一的设计。
三、设计方案 （一）题目用冲激响应不变法设计 Butterworth 低通数字滤波器，要求通带频率为πω2.00≤≤，通带波纹小于1dB ，阻带在πωπ≤≤3.0内，幅度衰减大于15dB ，采样周期T=0.01s 。
(1)用冲激响应不变法设计该数字滤波器 H(z)。
(2)使用MATLAB 软件对滤波器性能进行分析。
(3)假设一个信号)2cos(5.0)2sin()(21t f t f t x ππ+=,其中f1=5Hz,f2=30Hz 。
试将原信号与经过该滤波器的输出信号进行比较。
（二）设计的主要思路IIR 数字滤波器经典设计法的一般步骤为：(1)根据给定的性能指标和方法不同，首先对设计性能指标中的频率指标，如数字边界频率进行变换，转换后的模拟频率指标作为模拟滤波器原型设计的性能指标。
(2)估计模拟滤波器最小阶数和截止频率，利用MATLAB 工具函数buttord 、cheb1ord 、cheb2ord 、ellipord 等。
数字信号处理实验五
实验五：抽样定理一、实验目的1、了解用MA TLAB 语言进行时域、频域抽样及信号重建的方法。
2、进一步加深对时域、频域抽样定理的基本原理的理解。
3、观察信号抽样与恢复的图形，掌握采样频率的确定方法和内插公式的编程方法。
二、实验内容及步骤1、阅读并输入实验原理中介绍的例题程序，观察输出的数据和图形，结合基本原理理解每一条语句的含义。
2、已知一个连续时间信号f(t)=sinc(t)，取最高有限带宽频率f m =1Hz 。
（1）分别显示原连续信号波形和F s =f m 、F s =2f m 、F s =3f m 三种情况下抽样信号的波形；dt=0.1;f0=1;T0=1/f0; fm=1;Tm=1/fm; t=-2:dt:2; f=sinc(t);subplot(4,1,1);plot(t,f);axis([min(t),max(t),1.1*min(f),1.1*max(f)]); title('原连续信号和抽样信号'); for i=1:3;fs=i*fm;Ts=1/fs; n=-2:Ts:2; f=sinc(n);subplot(4,1,i+1);stem(n,f,'filled');axis([min(n),max(n),1.1*min(f),1.1*max(f)]);课程名称 数字信号处理 实验成绩 指导教师实 验 报 告院系 信息工程学院 班级 学号 姓名 日期end-2-1.5-1-0.50.511.5200.51原连续信号和抽样信号（2）求解原连续信号和抽样信号的幅度谱； dt=0.1;f0=1;T0=1/f0; fm=1;Tm=1/fm; t=-2:dt:2; N=length(t); f=sinc(t); wm=2*pi*fm; k=0:N-1; w1=k*wm/N; F1=f*exp(-j*t'*w1)*dt;subplot(4,1,1);plot(w1/(2*pi),abs(F1));axis([0,max(4*fm),1.1*min(abs(F1)),1.1*max(abs(F1))]); for i=1:3;if i<=2 c=0;else c=1;end fs=(i+c)*fm;Ts=1/fs; n=-2:Ts:2; N=length(n); f=sinc(n); wm=2*pi*fs; k=0:N-1; w=k*wm/N; F=f*exp(-j*n'*w)*Ts;subplot(4,1,i+1);plot(w/(2*pi),abs(F));axis([0,max(4*fm),1.1*min(abs(F)),1.1*max(abs(F))]); end00.511.522.533.540.20.40.60.811.200.511.522.533.54012（3）用时域卷积的方法（内插公式）重建信号。
数字信号处理综合实验报告
综合实验1. 实验目的能综合利用信号处理的理论和Matlab 工具实现对信号进行分析和处理(1)熟练对信号进行时域和频域分析；(2)熟练进行滤波器设计和实现；(3)掌握对信号的滤波处理和分析。
2．实验原理设计并实现滤波器对信号进行分析和处理是信号处理课程学习的主要内容。
通过对信号进行频谱分析，能发现信号的频率特性，以及组成信号的频率分量。
对信号进行滤波处理，能改善信号的质量，或者为数据处理(如传输，分类等)提供预处理，等。
本次实验是对特定信号进行分析并进行滤波处理，需要综合应用之前的实验内容，主要有以下几个方面。
(1)离散时间信号与系统的时域分析Matlab 为离散时间信号与系统的分析提供了丰富且功能强大的计算函数和绘图分析函数，便于离散时间信号和系统的时域表示和分析。
(2)信号的频域分析信号处理课程主要学习了离散信号和系统的频域分析方法与实现，以及滤波器的设计与实现。
离散信号与系统的频域分析包括DTFT DFT Z变换等，FFT则是DFT的快速实现。
用Matlab分析信号的频谱可以用freqz函数或者FFT函数。
(3)滤波器设计滤波器的设计首先要确定滤波器的类型，即低通、高通、带通还是带阻。
滤波器的边缘频率可以通过对信号的频谱分析得到，滤波器的幅度指标主要有阻带最小衰减As 和通带最大衰减Ap。
一般来说，As越大，对截止通过的频率分量的衰减越大；Ap越小，对需要保留的频率分量的衰减越小。
因此，As 越大，Ap 越小，滤波器的性能越好，但随之而来，滤波器的阶数越大，实现的代价(包括计算时间和空间)越大。
由此，滤波器的设计需要对滤波器性能和实现代价进行均衡考虑。
另外根据冲激响应的长度可以分为IIR 和FIR 两种类型。
两种类型的滤波器各有特点。
用FIR 滤波器可以设计出具有严格线性相位的滤波器，但在满足同样指标的条件下，FIR 滤波器的阶数高于IIR 滤波器。
Matlab 为各种类型的滤波器的设计提供了丰富的函数，可以借助这些函数方便地设计出符合要求地滤波器。
数字信号处理实验教案设计
数字信号处理实验教案信息工程学院-通信工程教研室数字信号处理是一门理论和实际密切结合的课程，为深入掌握课程内容，最好在学习理论的同时，做习题和上机实验。
上机实验不仅可以帮助读者深入的理解和消化基本理论，而且能锻炼同学们的独立解决问题的能力。
本讲义在第三版的基础上编写了五个实验，前2个实验属基础性的验证性实验，第3、4、5个实验属基本应用综合性实验。
实验一离散时间信号的MATLAB实现实验二线性卷积与循环卷积的原理及应用实验三频率采样定理实验四离散系统的因果性和稳定性及频率响应特性实验五基于MATLAB的快速傅里叶变换根据教学进度，理论课结束后进行相关实验。
实验一时域离散信号的产生一实验目的(1)了解常用的时域离散信号及其特点。
(2)掌握MATLAB产生常用时域离散信号的方法。
二实验内容(1) 编写程序，产生下列离散序列：A.f(n)=δ(n) (-3<n<4)B．f(n)=e(0.1+j1.6π)n (0<n<16)（2）一个连续的周期性三角波信号频率为50Hz,信号幅度在0~+2V之间，在窗口上显示2个周期信号波形，对信号的一个周期进行16点采样来获取离散信号。
试显示原连续信号和采样获得的离散信号波形。
(3)一个连续的周期性方波信号频率为200Hz,信号幅度在-1~+1V之间，在窗口上显示2个周期信号波形，用Fs=4kHz的频率对连续信号进行采样，试显示原连续信号和采样获得的离散信号波形。
三实验步骤(1) 在matlab命令窗口中逐行输入下列语句>> n1=-3;n2=4;n0=0; %在起点n1、终点n2的范围内，于n0处产生冲激>> n=n1:n2; %生成离散信号的时间序列>> x=[n==n0]; %生成离散信号x(n)>> stem(n,x,'filled'); %绘制杆状图，且圆心处用实心圆表示>> title('单位脉冲序列');>> xlabel('时间（n）');ylabel('幅度x（n）');在上述语句输入完成之后，敲击回车键，弹出图形窗口，显示出如下图形，即已经满足题干所述条件，产生了 f(n)=δ(n)，(-3<n<4) 的离散序列(2) 在matlab命令窗口中逐行输入下列语句>> n1=16;a=0.1;w=1.6*pi;>> n=0:n1;>> x=exp((a+j*w)*n);>>subplot(2,1,1),stem(n,real(x)); %在指定位置描绘图像>> title('复指数序列的实部');>> subplot(2,1,2),stem(n,imag(x));>> title('复指数序列的虚部');在上述语句输入完成之后，敲击回车键，弹出图形窗口，显示出如下图形，即已经满足题干所述条件，产生了f(n)=e(0.1+j1.6π)n，(0<n<16)的离散序列(3) 在matlab命令窗口中逐行输入下列语句>> f=50;Um=1;nt=2; %输入信号频率、振幅、显示周期>> N=16;T=1/f; %N为信号一个采样周期的采样点数，T为信号周期>> dt=T/N; %采样时间间隔>> n=0:nt*N-1; %建立离散时间的时间序列>> tn=n*dt; %确定时间序列样点在时间轴上的位置>> f=Um*sawtooth(2*f*pi*tn)+1;>> subplot(2,1,1),stem(tn,f); %显示经采样的信号>> title('离散信号');>> subplot(2,1,2),plot(tn,f); %显示原连续信号>> title('连续信号');在上述语句输入完成之后，敲击回车键，弹出图形窗口，显示出如下图形，即已经满足题干所述条件，显示了原连续信号和采样获得的离散信号波形(4) 在matlab命令窗口中逐行输入下列语句>> f=200;Um=1;nt=2; %输入信号频率、振幅、显示周期>> Fs=4000;N=Fs/f;T=1/f; %输入采样频率、求采样点数N、T为信号周期>> dt=T/N; %采样时间间隔>> n=0:nt*N-1; %建立离散时间的时间序列>> tn=n*dt; %确定时间序列样点在时间轴上的位置>> f=Um*sin(2*f*pi*tn);>> subplot(2,1,2),plot(tn,f); %显示原连续信号>> title('连续信号');>> subplot(2,1,1),stem(tn,f); %显示经采样的信号>> title('离散信号');在上述语句输入完成之后，敲击回车键，弹出图形窗口，显示出如下图形，即已经满足题干所述条件，显示了原连续信号和采样获得的离散信号波形四思考题(1) 如何在matlab下生产f(n)=3sin(nπ/4)(0<n<20)信号？（2）改变实验步骤中最后两个实验的频率参数，分别重新生成相关的信号？实验二 线性卷积与循环卷积的原理及应用一 、实验目的（1）掌握两种卷积的原理和两者的异同。
数字信号处理综合设计大纲
数字信号处理综合设计大纲
1. 引言
1.1 介绍数字信号处理的背景和重要性
1.2 阐述综合设计的目的和意义
2. 涉及的基本概念和原理
2.1 数字信号处理的基本概念和定义
2.2 数字信号处理的基本原理和算法
3. 设计需求分析
3.1 确定设计的目标和需求
3.2 分析已有的问题和需要解决的挑战
4. 方案设计
4.1 确定数字信号处理的处理流程和步骤
4.2 选择合适的数字信号处理算法和技术
4.3 设计数字信号处理的硬件平台和软件环境 4.4 确定测试和评估的方法和指标
5. 硬件实现
5.1 设计数字信号处理的硬件电路和模块
5.2 硬件电路的布局和连接
5.3 硬件系统的调试和优化
6. 软件实现
6.1 开发数字信号处理的软件代码和算法
6.2 软件代码的编程和实现
6.3 软件系统的测试和调试
7. 系统集成与测试
7.1 将硬件和软件系统集成在一起
7.2 进行系统级的测试和验证
7.3 分析测试结果和改进系统设计
8. 总结和展望
8.1 对数字信号处理综合设计的总结和评价
8.2 展望未来可能的改进和发展方向
9. 参考文献
包括相关领域的经典著作和学术论文的引用列表。
数字信号处理实验教案五篇范文
数字信号处理实验教案五篇范文第一篇：数字信号处理实验教案数字信号处理实验教案信息工程学院-通信工程教研室数字信号处理是一门理论和实际密切结合的课程，为深入掌握课程内容，最好在学习理论的同时，做习题和上机实验。
上机实验不仅可以帮助读者深入的理解和消化基本理论，而且能锻炼同学们的独立解决问题的能力。
本讲义在第三版的基础上编写了五个实验，前2个实验属基础性的验证性实验，第3、4、5个实验属基本应用综合性实验。
实验一离散时间信号的MATLAB实现实验二线性卷积与循环卷积的原理及应用实验三频率采样定理实验四离散系统的因果性和稳定性及频率响应特性实验五基于MATLAB的快速傅里叶变换根据教学进度，理论课结束后进行相关实验。
实验一时域离散信号的产生一实验目的(1)了解常用的时域离散信号及其特点。
(2)掌握MATLAB产生常用时域离散信号的方法。
二实验内容(1)编写程序，产生下列离散序列：A.f(n)=δ(n)(-3B．f(n)=e(0.1+j1.6π)n(0（2）一个连续的周期性三角波信号频率为50Hz,信号幅度在0~+2V之间，在窗口上显示2个周期信号波形，对信号的一个周期进行16点采样来获取离散信号。
试显示原连续信号和采样获得的离散信号波形。
(3)一个连续的周期性方波信号频率为200Hz,信号幅度在-1~+1V 之间，在窗口上显示2个周期信号波形，用Fs=4kHz的频率对连续信号进行采样，试显示原连续信号和采样获得的离散信号波形。
三实验步骤(1)在matlab命令窗口中逐行输入下列语句>> n1=-3;n2=4;n0=0;%在起点n1、终点n2的范围内，于n0处产生冲激 >> n=n1:n2;%生成离散信号的时间序列 >> x=[n==n0];%生成离散信号x(n)>> stem(n,x,'filled');%绘制杆状图，且圆心处用实心圆表示>> title('单位脉冲序列');>> xlabel('时间（n）');ylabel('幅度x（n）');在上述语句输入完成之后，敲击回车键，弹出图形窗口，显示出如下图形，即已经满足题干所述条件，产生了f(n)=δ(n)，(-3 >> n1=16;a=0.1;w=1.6*pi;>> n=0:n1;>> x=exp((a+j*w)*n);>>subplot(2,1,1),stem(n,real(x));%在指定位置描绘图像>> title('复指数序列的实部');>> subplot(2,1,2),stem(n,imag(x));>> title('复指数序列的虚部');在上述语句输入完成之后，敲击回车键，弹出图形窗口，显示出如下图形，即已经满足题干所述条件，产生了f(n)=e(0.1+j1.6π)n，(0>> f=50;Um=1;nt=2;%输入信号频率、振幅、显示周期 >> N=16;T=1/f;%N为信号一个采样周期的采样点数，T为信号周期 >> dt=T/N;%采样时间间隔 >> n=0:nt*N-1;%建立离散时间的时间序列 >> tn=n*dt;%确定时间序列样点在时间轴上的位置>> f=Um*sawtooth(2*f*pi*tn)+1;>> subplot(2,1,1),stem(tn,f);%显示经采样的信号>> title('离散信号');>> subplot(2,1,2),plot(tn,f);%显示原连续信号 >> title('连续信号');在上述语句输入完成之后，敲击回车键，弹出图形窗口，显示出如下图形，即已经满足题干所述条件，显示了原连续信号和采样获得的离散信号波形(4)在matlab命令窗口中逐行输入下列语句>> f=200;Um=1;nt=2;%输入信号频率、振幅、显示周期 >> Fs=4000;N=Fs/f;T=1/f;%输入采样频率、求采样点数N、T为信号周期 >> dt=T/N;%采样时间间隔 >> n=0:nt*N-1;%建立离散时间的时间序列 >> tn=n*dt;%确定时间序列样点在时间轴上的位置>> f=Um*sin(2*f*pi*tn);>> subplot(2,1,2),plot(tn,f);%显示原连续信号 >> title('连续信号');>> subplot(2,1,1),stem(tn,f);%显示经采样的信号 >> title('离散信号');在上述语句输入完成之后，敲击回车键，弹出图形窗口，显示出如下图形，即已经满足题干所述条件，显示了原连续信号和采样获得的离散信号波形四思考题(1)如何在matlab下生产f(n)=3sin(nπ/4)(0（2）改变实验步骤中最后两个实验的频率参数，分别重新生成相关的信号？实验二线性卷积与循环卷积的原理及应用一、实验目的（1）掌握两种卷积的原理和两者的异同。
数字信号处理实验五
实验报告实验名称____利用DFT分析离散信号频谱课程名称____数字信号处理________院系部:电气与电子工程专业班级：信息1002学生姓名：王萌学号: 11012000219同组人:实验台号:指导教师：范杰清成绩：实验日期:华北电力大学一、实验目的应用离散傅里叶变换(DFT)，分析离散信号x [k ]的频谱。
深刻理解DFT 分析离散信号频谱的原理，掌握改善分析过程中产生的误差的方法。
二、实验原理根据信号傅里叶变换建立的时域与频域之间的对应关系，可以得到有限长序列的离散傅里叶变换(DFT)与四种确定信号傅里叶变换的之间的关系，实现由DFT 分析其频谱。
Matlab 中提供了fft 函数，FFT 是DFT 的快速算法X=fft(x)：用于计算序列x 的离散傅里叶变换（DFT ）X=fft(x,n)：对序列x 补零或截短至n 点的离散傅里叶变换。
当x 的长度小于n 时，在x 的尾部补零使x 的长度达到n 点； 当x 的长度大于n 时，将x 截短使x 的长度成n 点；x=ifft(X)和x=ifft(X ，n)是相应的离散傅里叶反变换。
fftshift(x)将fft 计算输出的零频移到输出的中心位置。
利用DFT 计算离散周期信号 的频谱 分析步骤为：(1) 确定离散周期序列 ][~k x 的基本周期N ；(2) 利用fft 函数求其一个周期的DFT ，得到X [m ];(3) ][][~m X m X。
][~k x利用DFT 计算离散非周期信号x [k ] 的频谱分析步骤为：(1) 确定序列的长度M 及窗函数的类型。
当序列为无限长时，需要根据能量分布，进行截短。
(2) 确定作FFT 的点数N ；根据频域取样定理.为使时域波形 不产生混叠，必须取。
(3) 使用fft 函数作N 点FFT 计算X [m ]。
三、实验内容1、利用FFT 分析信号31,1,0 ),8π3cos(][ ==k k k x的频谱；(1) 确定DFT 计算的参数；(2) 进行理论值与计算值比较，讨论信号频谱分析过程中误差 原因及改善方法。
数字信号处理实验课课程设计
1温情提示各位同学：数字信号处理课程设计分基础实验、综合实验和提高实验三部分。
基础实验、综合实验是必做内容，提高实验也为必做内容，但是为六选一，根据你的兴趣选择一个实验完成即可。
由于课程设计内容涉及大量的编程，希望各位同学提前做好实验准备。
在进实验室之前对实验中涉及的原理进行复习，并且，编制好实验程序。
进入实验室后进行程序的调试。
4课程设计准备与检查在进实验室之前完成程序的编制，在实验室完成编制程序的调试。
在进行综合实验的过程中，检查基础实验结果；在做提高实验的过程中，检查综合实验结果；提高实验结果在课程设计最后四个学时中检查。
检查实验结果的过程中随机提问，回答问题计入考核成绩。
5实验报告格式一、实验目的和要求二、实验原理三、实验方法与内容（需求分析、算法设计思路、流程图等）四、实验原始纪录（源程序等）五、实验结果及分析（计算过程与结果、数据曲线、图表等）六、实验总结与思考6课程设计实验报告要求一、实验报告格式如前，ppt 第5页。
二、实验报告质量计10分。
实验报告中涉及的原理性的图表要自己动手画，不可以拷贝；涉及的公式要用公式编辑器编辑。
MATLAB 仿真结果以及编制的程序可以拷贝。
三、如果发现实验报告有明显拷贝现象，拷贝者与被拷贝者课程设计成绩均为零分。
四、实验报告电子版在课程设计结束一周内发送到指导教师的邮箱。
李莉：***************赵晓晖：*****************王本平：**************叶茵：****************梁辉：*******************7基础实验篇实验一离散时间系统及离散卷积实验二离散傅立叶变换与快速傅立叶变换实验三IIR 数字滤波器设计实验四FIR数字滤波器设计8实验一离散时间系统及离散卷积一、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。
数字信号处理综合设计
数字信号处理综合设计一、实验目的1．学会MATLAB的使用，掌握MA TLAB的程序设计方法；2．掌握在Windows环境下语音信号采集的方法；3．掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法；4．掌握MATLAB设计FIR和IIR数字滤波器的方法；5．学会用MATΛAB对信号进行分析和处理。
二、实验原理参考《数字信号处理》教材。
三、主要实验仪器及材料微型计算机、Mατλαβ6.5教学版、TX编程环境。
四、实验内容1．语音信号的采集要求利用windows下的录音机（开始—程序—附件—娱乐—录音机，文件—属性—立即转换—8000KHz，8位，单声道）或其他软件，录制一段自己的话音，时间控制在1秒左右。
然后在MATLAB软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。
通过wavread函数的使用，要求理解采样频率、采样位数等概念。
wavread函数调用格式：y=wavread(file)，读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。
[y,fs,nbits]=wavread(file)，采样值放在向量y中，fs表示采样频率（Hz），nbits表示采样位数。
y=wavread(file,N)，读取前N点的采样值放在向量y中。
y=wavread(file,[N1,N2])，读取从N1点到N2点的采样值放在向量y中。
2．语音信号的频谱分析要求首先画出语音信号的时域波形；然后对语音信号进行频谱分析，在MATLAB 中，可以利用函数fft对信号进行快速付立叶变换，得到信号的频谱特性；从而加深对频谱特性的理解。
3．设计数字滤波器和画出频率响应根据语音信号的特点给出有关滤波器的性能指标：1）低通滤波器性能指标，fp=1000Hz，fc=1200 Hz，As=100dB，Ap=1dB；2）高通滤波器性能指标，fc=2800 Hz，fp=3000 Hz As=100dB，Ap=1dB；3）带通滤波器性能指标，fp1=1200 Hz，fp2=3000 Hz，fc1=1000 Hz，fc2=3200 Hz，As=100dB，Ap=1dB。
信号处理综合设计实验报告
信号处理综合设计实验报告1. 引言本实验旨在探索并综合运用信号处理中的各种技术，包括滤波、调制、解调等，以实现特定的信号处理任务。
通过此实验，我们可以深入理解信号处理的基本原理，并学会应用相应的算法与工具来处理实际问题。
2. 实验目标本实验的主要目标是设计一个音频传输系统，即将音频信号从发送端传输到接收端，并恢复出原始音频信号。
具体实验要求如下：1. 通过设计合适的调制和解调方案，将原始音频信号转换为模拟信号进行传输，并在接收端将其恢复为数字音频信号。
2. 使用合适的滤波算法来抑制传输过程中的噪声和失真。
3. 实现信号处理任务的过程中，需要考虑系统的实时性和鲁棒性。
3. 实验过程及结果3.1 调制与解调设计首先，针对音频信号的调制与解调设计，我们选择了频率调制方案，将音频信号转换为调制信号进行传输。
实验中采用了常见的调频调制方案（FM），将音频信号编码到调制信号的频率变化中。
调制端采用MATLAB软件进行模拟调制，经过频率变换后，将调制信号通过声卡输出到接收端。
接收端通过声卡输入获取调制信号，并进行解调以还原出音频信号。
实验结果表明，经过调制和解调后，音频信号仍然能够保持较高的还原度，信号质量较好。
3.2 滤波算法设计由于传输过程中可能会引入一定的噪声和失真，为了提高信号质量，我们在接收端引入了滤波算法，以抑制噪声和失真。
实验中我们采用了数字滤波器设计技术，通过设计合适的滤波器来实现信号的去噪和失真抑制。
具体而言，我们采用了低通滤波器来滤除超出音频频带的高频成分，并采用均衡化滤波器来补偿传输过程中的频率响应差异。
实验结果显示，引入滤波算法后，信号质量得到了进一步提升，噪声和失真被有效地抑制了。
3.3 系统实时性与鲁棒性分析在实验过程中，我们需要关注系统的实时性和鲁棒性。
实时性要求系统能够在实际应用场景中及时响应，而鲁棒性则要求系统能够在不稳定环境下稳定工作。
根据实验结果，我们发现整个音频传输系统的实时性较高，信号处理的延迟较小，音频可以实时传输和恢复。
数字信号处理综合设计实验报告
数字信号处理实验八调制解调系统的实现一、实验目的:（1）深刻理解滤波器的设计指标及根据指标进行数字滤波器设计的过程（2）了解滤波器在通信系统中的应用二、实验步骤:1.通过SYSTEMVIEW 软件设计与仿真工具，设计一个FIR 数字带通滤波器，预先给定截止频率和在截止频率上的幅度值，通过软件设计完后，确认滤波器的阶数和系统函数，画出该滤波器的频率响应曲线，进行技术指标的验证。
建立一个两载波幅度调制与解调的通信系统，将该滤波器作为两个载波分别解调的关键部件，验证其带通的频率特性的有效性。
系统框图如下：规划整个系统，确定系统的采样频率、观测时间、细化并设计整个系统，仿真调整并不断改进达到正确调制、正确滤波、正确解调的目的。
（参考文件zhan3.svu ）（1）检查滤波器的波特图，看是否达到预定要求；（2）检查幅度调制的波形以及相加后的信号的波形与频谱是否正常；（3）检查解调后的的基带信号是否正常，分析波形变形的原因和解决措施；（4）实验中必须体现带通滤波器的物理意义和在实际中的应用价值。
基带信号 1基带信号 2XX+sin ω1sin ω2带通滤波器中心频率ω1带通滤波器中心频率ω2XXsin ω1sin ω2低通滤波器低通滤波器基带信号1基带信号22.熟悉matlab 中的仿真系统；3.将1.中设计的SYSTEMVIEW （如zhan3.svu ）系统移植到matlab 中的仿真环境中，使其达到相同的效果；4.或者不用仿真环境，编写程序实现该系统，并验证调制解调前后的信号是否一致。
实验总共提供三个单元的时间（6节课）给学生，由学生自行学习和自行设计与移植三、系统设计本系统是基于matlab 的simulink 仿真软件设计的基带信号调制与解调的系统，利用matlab 自带的数字信号仿真模块构成其原理框图并通过设置载波、带通滤波器以及低通滤波器等把基带信号经过载波调制后再经乘法器、带通滤波器和低通滤波器等电路系统能解调出基带信号。
数字信号处理课程设计
数字信号处理课程设计（综合实验）班级：电子信息工程1202X姓名：X X学号：1207050227指导教师:XXX设计时间：2014.12.22—2015.1。
4成绩:评实验一时域采样与频域采样定理的验证实验一、设计目的1。
时域采样理论与频域采样理论是数字信号处理中的重要理论.要求掌握模拟信号采样前后频谱的变化，以及如何选择采样频率才能使采样后的信号不丢失信息；2. 要求掌握频率域采样会引起时域周期化的概念，以及频率域采样定理及其对频域采样点数选择的指导作用。
二、程序运行结果1。
时域采样定理验证结果:2。
频域采样定理验证结果:三、参数与结果分析1。
时域采样参数与结果分析：对模拟信号()ax t以T进行时域等间隔理想采样，形成的采样信号的频谱会以采样角频率Ωs（Ωs=2π/T)为周期进行周期延拓。
采样频率Ωs必须大于等于模拟信号最高频率的两倍以上，才能使采样信号的频谱不产生频谱混叠。
() ax t的最高截止频率为500HZ，而因为采样频率不同,得到的x1（n)、x2(n）、x3(n）的长度不同。
频谱分布也就不同。
x1(n）、x2（n）、x3(n)分别为采样频率为1000HZ、300HZ、200HZ 时候的采样序列，而进行64点DFT之后通过DFT分析频谱后得实验图中的图，可见在采样频率大于等于1000时采样后的频谱无混叠，采样频率小于1000时频谱出现混叠且在Fs/2处最为严重。
2.频域采样参数与结果分析：对信号x（n）的频谱函数进行N点等间隔采样，进行N 点IDFT[（）NXk］得到的序列就是原序列x(n）以N为周期进行周期延拓后的主值区序列。
对于给定的x（n）三角波序列其长度为27点则由频率域采样定理可知当进行32点采样后进应该无混叠而16点采样后进行IFFT得到的x（n）有混叠,由实验的图形可知频域采样定理的正确性.四、思考题如果序列x（n）的长度为M，希望得到其频谱在[0， 2π］上的N点等间隔采样，当N<M 时，如何用一次最少点数的DFT得到该频谱采样？答：通过实验结果可知，可以先对原序列x(n)以N为周期进行周期延拓后取主值区序列，再计算N点DFT则得到N点频域采样。
数字信号处理实验5
实验五连续时间信号的数字处理实验室名称：计算机基础实验室（信息学院2202）实验时间：2015 年10 月31日姓名：王凤琼学号：专业：电子信息工程指导教师：一、实验目的1、了解认识信号的抽样；2、了解认识时域混叠效果；3、了解认识频域混叠效果；4. 通过对时间信号的时域和频域分析，学习连续信号的一些基本性质，及对它的处理方法5. 通过实验了解到滤波器的一些基本原理及其应用，并且学会如何设计滤波器6. 学习和理解采样定理 .二、实验内容Q5.1 运行程序P5.1，产生连续时间信号及其抽样形式，并显示它们。
Q5.2 正弦信号的频率是多少赫兹？抽样周期是多少秒？Q5.4以比在程序P5.1中列出的抽样周期低于两个抽样周期和高的两个抽样周期的四个其他值，运行P5.1。
评论你的结果。
Q5.6运行程序P5.2,产生离散时间信号x[n]及其连续时间等效Ya(t)，并显示它们。
Q5.7 在程序P5.2中，t的范围和时间增量的值是什么？在图中，t的范围是什么？改变t的范围，显示上述程序所计算的全范围Ya(t)并再次运行程序P5.2。
评论这种改变后产生的曲线。
答：t的范围=-0.5:1.5；时间增量的值=。
图中t的范围无显示，无法从图中看出。
Q5.9 在程序P5.3中，连续时间函数xa(t)是什么？xa(t)的连续时间傅里叶变换是如何计算的？答：即为指数衰减的连续时间信号；傅里叶变换Q5.10 运行程序P5.3，产生并显示离散时间信号及其连续时间等效，以及它们各自的傅里叶变换。
有何明显的混叠影响吗？答：可知有明显的混叠现象，比较x和|Xa|在0.5的值可知发生混叠现象。
Q5.13在程序P5.4中，通带波纹RP和最小阻带衰减Rs是多少dB？通带及阻带边界频率是多少Hz？Q5.14运行程序P5.4并显示增益响应。
所设计的滤波器满足给定的指标吗？所设计的滤波器的阶数N和单位为Hz的3dB截止频率是多少？Q5.15用cheb1ord和cheby1修改程序P5.4，以设计程序P5.4有着相同指标的一个切比雪夫1型低通滤波器。
数字信号处理综合实验课案
数字信号处理综合实验一、实验目的1．掌握MATLAB的程序设计方法；2．掌握数字信号处理的基本理论和基本方法；3．掌握语音信号的采集与处理方法；4．掌握用MA TLAB设计FIR和IIR数字滤波器的方法；5．掌握用MA TLAB对信号进行分析和处理的方法．二、实验原理1.采样定理：在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时，即：fs.max>=2fmax,则采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5～10倍；采样定理又称奈奎斯特定理。
2.数字滤波器设计的基本原理：数字滤波器是由常数乘法器、加法器和延迟单元组成的一种算法或装置，是应用最广泛的线性时不变系统。
它对输入序列进行处理，去除其频谱中不需要的成分，保留有效成分。
（1）对于IIR滤波器，其逼近问题就是寻找滤波器的各项系数，使其系统函数逼近一个所要求的特性。
先设计一个合适的模拟滤波器，然后变换成满足约定指标的数字滤波器。
用双线形变换法设计IIR数字滤波器的过程：a.将设计性能指标中的关键频率点进行“预畸”b.利用“预畸”得到的频率点设计一个模拟滤波器。
c.双线形变换，确定系统函数（2）FIR滤波器的优点是有N个零点和N个极点，但其全部极点都在z平面的原点，FIR系统总是稳定的；在满足一定的对称条件下，可以实现严格的线性相位。
缺点是由于没有非零极点，要获得较好的过渡带特性，必须以较高的滤波器阶数作为代价。
（3）IIR滤波器设计可以通过模拟滤波器设计和各种变换法实现，而FIR滤波器不能z 的多项式，并非有理分式，利用模拟滤波器的设计理论，因为FIR滤波器的系统函数是1无法找到与其对应的原型模拟滤波器。
3.频谱现象分析：（1）混叠：采样序列的频谱是被采样信号频谱的周期延拓，当采样频率不满足奈奎斯特采样定理的时候，就会发生混叠，使得刺痒后的序列信号的频谱不能真实的反映原采样信号的频谱。
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实验五数字信号处理综合设计一、实验目的1．掌握在Windows环境下语音信号采集的方法；2．掌握MATLAB设计FIR和IIR数字滤波器的方法；3．学会用MATLAB 对信号进行分析和处理。
二、实验内容1．语音信号的采集要求利用windows下的录音机或其他软件，录制一段自己的话音，时间定为10秒。
然后在MATLAB软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。
通过wavread函数的使用，要求理解采样频率、采样位数等概念。
wavread函数调用格式：y=wavread(file)，读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。
[y,fs,nbits]=wavread(file)，采样值放在向量y 中，fs 表示采样频率（Hz），nbits 表示采样位数。
y=wavread(file,N)，读取前N 点的采样值放在向量y中。
y=wavread(file,[N1,N2])，读取从N1点到N2点的采样值放在向量y中。
例如：x1=wavread(h:\课程设计2\shuzi.wav); %读取语音信号的数据，赋给变量x12．语音信号的频谱分析要求首先画出语音信号的时域波形,然后对语音信号进行频谱分析，在MATLAB中，可以利用函数fft对信号进行快速付立叶变换，得到信号的频谱特性；从而加深对频谱特性的理解。
解析：clear;clc;clf;%语音信号的频谱分析y=wavread('2.wav');[y,Fs,nbits]=wavread('2.wav');N=2048;Y=fft(y,N);Y1=fftshift(Y);plot(abs(Y));title('语音信号的幅度谱');f=0:1/Fs;(size(y)-1)/Fs;%将所加噪声信号的点数调整到与原信号相同050100150200250300350400450500246805010015020025030035040045050002468103．设计数字滤波器和画出频率响应根据语音信号的特点给出有关滤波器的性能指标：1）低通滤波器性能指标，fp=1000Hz ，fc=1200 Hz ，As=50dB ，Ap=1dB ； 2）高通滤波器性能指标，fc=4800 Hz ，fp=5000 Hz As=50dB ，Ap=1dB ； 3）带通滤波器性能指标，fp1=1200 Hz ，fp2=3000 Hz ，fc1=1000 Hz ，fc2=3200 Hz ， As=50dB ，Ap=1dB 。
首先用窗函数法设计上面要求的三种滤波器（FIR 滤波器）；然后在用双线性变换法设计上面要求的三种滤波器，可以设计巴特沃斯、切比雪夫Ⅰ、切比雪夫Ⅱ、椭圆型IIR 滤波器；最后，利用 MATLAB 中的函数 freqz 画出各滤波器的频率响应。
方案一：首先用窗函数法设计上面要求的三种滤波器（FIR 滤波器） 由于，所以选择哈明窗设计三种滤波器 A 、FIR 低通滤波器 代码：%FIR 低通滤波器 clear;clc;clf;fp=1000;fs=1200;Wp = 2*pi*fp; Ws = 2*pi*fs;[y,Fs,nbits]=wavread('2.wav'); wp=Wp/Fs;ws=Ws/Fs; wc = (ws+wp)/2; Rp = 1;As = 50; tr_width=ws-wp;M= ceil(6.6*pi/tr_width) + 1; n=[0:1:M-1];hd=ideal_lp(wc,M);w_ham= (hamming(M))'; h = hd .* w_ham ;[db,mag,pha,grd,w]= reqz_m(h,[1]); figure(1);subplot(311); plot(w/pi,mag); title('低通加哈明窗幅度谱'); grid on ;subplot(312); plot(w/pi,pha);title('低通加哈明窗窗相位谱');grid on ; subplot(313); plot(w/pi,db);title('低通加哈明窗对数幅度响应');grid on ;0.10.20.30.40.50.60.70.80.9100.511.5低通加哈明窗幅度谱00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-505低通加哈明窗窗相位谱00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-2000200低通加哈明窗对数幅度响应B 、FIR 高通滤波器 %FIR 高通滤波器 clear;clc;clf;fp=1000;fs=1200;Wp = 2*pi*fp; Ws = 2*pi*fs; [y,Fs,nbits]= wavread('2.wav'); sound(y, Fs);wp=Wp/Fs;ws=Ws/Fs; wc = (ws+wp)/2; Rp = 1;As = 50; tr_width=ws - wp;M = ceil(6.6*pi/tr_width) + 1; n=[0:1:M-1];hd = ideal_lp(wc,M);w_ham = (hamming(M))'; h = hd .* w_ham ; fph=5000;fsh=4800;Wph = 2*pi*fph; Wsh = 2*pi*fsh; wph=Wph/Fs;wsh=Wsh/Fs;alpha = -(cos((wp+wph)/2))/(cos((wp-wph)/2)) Nz = -[alpha,1]; Dz = [1,alpha]; [bhp,ahp] = zmapping(h,1,Nz,Dz);[db,mag,pha,grd,w]= freqz_m(bhp,ahp); figure(1)subplot(311); plot(w/pi,mag);title('高通加哈明窗幅度谱');grid on ; subplot(312); plot(w/pi,pha);title('高通加哈明窗窗相位谱');grid on ; subplot(313); plot(w/pi,db);title('高通对数幅度响应');grid on ;00.10.20.30.40.50.60.70.80.905x 10210高通加哈明窗幅度谱00.10.20.30.40.50.60.70.80.9-505高通加哈明窗窗相位谱00.10.20.30.40.50.60.70.80.9-400-2000高通对数幅度响应C 、FIR 带通滤波器%FIR 带通滤波器clear;clc;clf;fp=1000;fs=1200; Wp = 2*pi*fp; Ws = 2*pi*fs; [y,Fs,nbits]=wavread('2.wav'); sound(y, Fs);wpl=Wp/Fs;wsl=Ws/Fs;wc = (wsl+wpl)/2; Rp = 1;As = 50; tr_width = wsl - wpl; M = ceil(6.6*pi/tr_width) + 1;n=[0:1:M-1];hd = ideal_lp(wc,M); w_ham = (hamming(M))'; h = hd .* w_ham ; fp1=1200;fp2=3000; fc1=1000;fc2=3200; Wp1 = 2*pi*fp1;Wp2 =2*pi*fp2;Ws1 = 2*pi*fc1;Ws2 = 2*pi*fc2;wp1=Wp1/Fs;ws1=Ws1/Fs;wp2=Wp2/F s;ws2=Ws2/Fs; K=cot(wp2-wp1)*ta n(wpl/2);beta=(cos((wpl+wp2)/2))/(cos((wp2-wp1)/2)); alpha1 = -2*beta*K/(K+1); alpha2=(K-1)/(K+1); Nz = -[alpha2,-alpha1,1]; Dz = [1,-alpha1,alpha2]; [bdp,adp] = zmapping(h,1,Nz,Dz );[db,mag,pha,grd,w]= freqz_m(bdp,adp); figure(1) subplot(311); plot(w/pi,mag);title('带通滤波器加哈明窗幅度谱');grid on ;subplot(312);plot(w/pi,pha);title('带通滤波器加哈明窗窗相位谱');grid on ; subplot(313);plot(w/pi,db);title('带通滤波器加哈明窗对数幅度响应');grid on ;0.10.20.30.40.50.60.70.80.9105x 10150带通滤波器加哈明窗幅度谱0.10.20.30.40.50.60.70.80.91-505带通滤波器加哈明窗窗相位谱00.10.20.30.40.50.60.70.80.91-400-2000带通滤波器加哈明窗对数幅度响应方案二：用双线性变换法设计三种滤波器（IIR 滤波器），在MATLAB 中，采用巴特沃斯、切比雪夫Ⅰ、切比雪夫Ⅱ、椭圆型滤波器设计IIR 滤波器A 、IIR 低通滤波器：%IIR 低通滤波器clear;clc;close; fp=1000;fc=1200;W p = 2*pi*fp; Ws = 2*pi*fc; [y,Fs,nbits]=wavread('2.wav'); sound(y, Fs);T=1/Fs; wpl=Wp/Fs;wsl=Ws/Fs;Rp = 1;As = 50; Omega = (2/T)*tan(wpl/2);Om egaS = (2/T)*tan(wsl/2); [cs1,ds1]=afd_butt(OmegaP,O megaS,Rp,As); [cs2,ds2]=afd_chb1(OmegaP,O megaS,Rp,As); [cs3,ds3]=afd_chb1(OmegaP,O megaS,Rp,As); [cs4,ds4]=afd_elip(OmegaP,O megaS,Rp,As); [blp1,alp1] = bilinear(cs1,ds1,Fs);[blp2,alp2] = bilinear(cs2,ds2,Fs); [blp3,alp3] = bilinear(cs3,ds3,Fs); [blp4,alp4] = bilinear(cs4,ds4,Fs); [db1,mag1,pha1,grd1,w1]=freqz_m(blp1,alp1); [db2,mag2,pha2,grd2,w2]=freqz_m(blp2,alp2); [db3,mag3,pha3,grd3,w3]=freqz_m(blp3,alp3); [db4,mag4,pha4,grd4,w4]=freqz_m(blp4,alp4); figure(1);subplot(211);plot(w1/pi,mag1);title('低通巴特沃斯幅度响应');grid;subplot(212);plot(w1/pi,db1);title('低通巴特沃斯对数幅度响应');grid; figure(2)subplot(211);plot(w2/pi,mag2);title('低通切比雪夫Ⅰ型幅度响应');grid;subplot(212);plot(w2/pi,db2);title('低通切比雪夫Ⅰ型对数幅度响应');grid; figure(3)subplot(211);plot(w3/pi,mag3);title('低通切比雪夫Ⅱ型幅度响应');grid;subplot(212);plot(w3/pi,db3);title('低通切比雪夫Ⅱ型对数幅度响应');grid; figure(4)subplot(211);plot(w4/pi,mag4);title('低通椭圆型幅度响应');grid;subplot(212);plot(w4/pi,db4);title('低通椭圆型对数幅度响应');grid;0.5102468低通巴特沃斯幅度响应00.51510低通切比雪夫Ⅰ型幅度响应00.510.511.5低通切比雪夫Ⅱ型幅度响应00.510.51低通椭圆型幅度响应B 、IIR 高通滤波器： %IIR 高通滤波器 clear;clc;clf;fp1=1000;fc1=1200; Wp1 = 2*pi*fp1; Ws1 = 2*pi*fc1;Rp = 1;As = 50; [y,Fs,nbits]=wavread('2.wav'); sound(y, Fs);T=1/Fs; wpl=Wp1/Fs;wsl=W s1/Fs;fp2=5000;fc2=4800; Wp2= 2*pi*fp2; Ws2 = 2*pi*fc2; wph=Wp2/Fs;wsh=Ws2/Fs; OmegaP = (2/T)*tan(wpl/2); OmegaS = (2/T)*tan(wsl/2); [cs1,ds1]=afd_butt(OmegaP,O megaS,Rp,As) [cs2,ds2]=afd_chb1(OmegaP,O megaS,Rp,As); [cs3,ds3]=afd_chb2(OmegaP,O megaS,Rp,As); [cs4,ds4]=afd_elip(OmegaP,OmegaS,Rp,As); [blp1,alp1] = bilinear(cs1,ds1,Fs); [blp2,alp2] = bilinear(cs2,ds2,Fs); [blp3,alp3] = bilinear(cs3,ds3,Fs); [blp4,alp4] = bilinear(cs4,ds4,Fs); alpha=-(cos((wpl+wph)/2))/(cos((wpl-wph)/2)); Nz = -[alpha,1]; Dz = [1,alpha]; [bhp1,ahp1]=zmapping(blp1,alp1,Nz,Dz);[bhp2,ahp2]=zmapping(blp2,alp2,Nz,Dz);[bhp3,ahp3]=zmapping(blp3,alp3,Nz,Dz);[bhp4,ahp4]=zmapping(blp4,alp4,Nz,Dz); [cs11,ds11]=afd_butt(OmegaP,O megaS,Rp,As)[db1,mag1,pha1,grd1,w1]=freqz_m(bhp1,ahp1); [db2,mag2,pha2,grd2,w2]=freqz_m(bhp2,ahp2); [db3,mag3,pha3,grd3,w3]=freqz_m(bhp3,ahp3); [db4,mag4,pha4,grd4,w4] = freqz_m(bhp4,ahp4); figure(1)subplot(211);plot(w1/pi,mag1);title('高通巴特沃斯幅度响应');grid;subplot(212);plot(w1/pi,db1);title('高通巴特沃斯对数幅度响应');grid; figure(2)subplot(211);plot(w2/pi,mag2);title('高通切比雪夫Ⅰ型幅度响应');grid;subplot(212);plot(w2/pi,db2);title('高通切比雪夫Ⅰ型对数幅度响应');grid; figure(3)subplot(211);plot(w3/pi,mag3);title('高通切比雪夫Ⅱ型幅度响应');grid;subplot(212);plot(w3/pi,db3);title('高通切比雪夫Ⅱ型对数幅度响应');grid; figure(4)subplot(211);plot(w4/pi,mag4);title('高通椭圆型幅度响应');grid;subplot(212);plot(w4/pi,db4);title('高通椭圆型对数幅度响应');grid;0.5100.511.52高通巴特沃斯幅度响应00.511234高通切比雪夫Ⅰ型幅度响应0.5100.511.52高通切比雪夫Ⅱ型幅度响应00.5100.51高通椭圆型幅度响应B 、IIR 带通滤波器： %IIR 带通滤波器clear;clc;clf;fp=1000;fc =1200;Wp = 2*pi*fp; Ws = 2*pi*fc;[y,Fs,nbits]=wavread('2.wav ’');sound(y, Fs);T=1/Fs; wpl=Wp/Fs;wsl=Ws/Fs; fp1=1200;fp2=3000;fc1=1000;fc2=3200;Wp1 = 2*pi*fp1;Wp2 = 2*pi*fp2;Ws1 = 2*pi*fc1;Ws2= 2*pi*fc2;wp1=Wp1/Fs;ws1=Ws1/Fs;wp2=Wp2/Fs;ws2=Ws2/Fs;Rp = 1;As = 50; OmegaP = (2/T)*tan(wpl/2);OmegaS = (2/T)*tan(wsl/2); [cs1,ds1]=afd_butt(OmegaP,Omeg aS,Rp,As) [cs2,ds2]=afd_chb1(OmegaP,Ome gaS,Rp,As); [cs3,ds3]=afd_chb1(OmegaP,Ome gaS,Rp,As); [cs4,ds4]=afd_elip(OmegaP,Omeg aS,Rp,As); [blp1,alp1] = bilinear(cs1,ds1,Fs); [blp2,alp2] = bilinear(cs2,ds2,Fs); [blp3,alp3] = bilinear(cs3,ds3,Fs); [blp4,alp4] = bilinear(cs4,ds4,Fs); K=cot(wp2-wp1)*tan(wpl/2);beta=(cos((wpl+w p2)/2))/(cos((wp2-wp1)/2));alpha1=-2*beta*K/(K+1);alpha2 =(K-1)/(K+1); Nz=-[alpha2,-alpha1,1]; Dz = [1,-alpha1,alpha2]; [bhp1,ahp1]=zmapping(blp1,alp1,Nz,Dz);[bhp2,ahp2]=zmapping(blp2,alp2,Nz,Dz);[bhp3,ahp3]=zmapping(blp3,alp3,Nz,Dz);[bhp4,ahp4]=zmapping(blp4,alp4,Nz,Dz);[cs11,ds11]=afd_butt(OmegaP,OmegaS,Rp,As)[db1,mag1,pha1,grd1,w 1]=freqz_m(bhp1,ahp1); [db2,mag2,pha2,grd2,w 2]=freqz_m(bhp2,ahp2); [db3,mag3,pha3,grd3,w 3]=freqz_m(bhp3,ahp3); [db4,mag4,pha4,grd4,w 4]=freqz_m(bhp4,ahp4); figure(1)subplot(221);plot(w1/pi,mag1);title('带通巴特沃斯型幅度不同响应');grid;subplot(222);plot(w2/pi,mag2);title('带通切比雪夫Ⅰ型型幅度响应');grid;subplot(223);plot(w3/pi,mag3);title('带通切比雪夫Ⅱ型型幅度响应');grid;subplot(224);plot(w4/pi,mag4);title('带通椭圆型幅度响应');grid;0.5101234带通巴特沃斯幅度响应00.510.0050.010.015带通切比雪夫Ⅰ型幅度响应00.510.0050.010.015带通切比雪夫Ⅱ型幅度响应00.510.51带通椭圆型幅度响应4.用滤波器对信号进行滤波 （1）、FIR 低通滤波器滤波-4-224x 10401234x 10-3滤波前的频谱-4-224x 10401234x 10-3滤波后的频谱00.51 1.52x 106-1-0.500.51滤波前的时域波形00.51 1.52x 106-2-1012滤波后的时域波形（2）、FIR 高通滤波器滤波-4-2024x 10400.0050.010.0150.02滤波前的频谱-4-224x 104051015x 10225滤波后的频谱00.51 1.52x 106-1-0.500.51滤波前的时域波形00.51 1.52x 106-4-224x 10228滤波后的时域波形（3）、FIR 带通滤波器滤波-4-224x 10401234x 10-3滤波前的频谱-4-224x 1040246x 10158滤波后的频谱00.51 1.52x 106-1-0.500.51滤波前的时域波形00.51 1.52x 106-4-224x 10162滤波后的时域波形（4）、IIR 低通滤波器滤波-4-224x 10401234x 10-3滤波前的频谱-4-2024x 10401234x 10-3椭圆低通滤波后的频谱0.51 1.52x 106-1-0.500.51滤波前的时域波形00.51 1.52x 106-2-1012滤波前的频谱（5）、IIR 高通滤波器滤波-4-224x 10401234x 10-3滤波前的频谱-4-2024x 10402468x 10-5椭圆高通滤波后的频谱00.51 1.52x 106-1-0.500.51滤波前的时域波形00.51 1.52x 106-0.4-0.200.20.4滤波前的频谱（6）、IIR 带通滤波器滤波-4-224x 10401234x 10-3滤波前的频谱-4-2024x 10400.511.5x 10-5椭圆带通滤波后的频谱0.51 1.52x 106-1-0.500.51滤波前的时域波形00.51 1.52x 106-0.0200.020.04滤波前的频谱分析：由于巴特沃斯型、切比雪夫型滤波器的阶数太高，所以使用椭圆型IIR 滤波器进行滤波。