信号与系统实验报告-实验3--周期信号的频谱分析
信号与系统分析实验信号的频谱分析
实验三信号的频谱分析1方波信号的分解与合成实验1实验目的1. 了解方波的傅立叶级数展开和频谱特性。
2. 掌握方波信号在时域上进行分解与合成的方法。
3. 掌握方波谐波分量的幅值和相位对信号合成的影响。
2 实验设备PC机一台，TD－SAS系列教学实验系统一套。
3 实验原理及内容1. 信号的傅立叶级数展开与频谱分析信号的时域特性和频域特性是对信号的两种不同的描述方式。
对于一个时域的周期信号f(t)，只要满足狄利克莱条件，就可以将其展开成傅立叶级数：如果将式中同频率项合并，可以写成如下形式：从式中可以看出，信号f(t)是由直流分量和许多余弦（或正弦）分量组成。
其中第一项A0/2是常数项，它是周期信号中所包含的直流分量；式中第二项A1cos(Ωt+φ1)称为基波，它的角频率与原周期信号相同，A1是基波振幅，φ1是基波初相角；式中第三项A2cos(Ωt+φ2)称为二次谐波，它的频率是基波的二倍，A2是基波振幅，φ2是基波初相角。
依此类推，还有三次、四次等高次谐波分量。
2. 方波信号的频谱将方波信号展开成傅立叶级数为：n=1，3，5…此公式说明，方波信号中只含有一、三、五等奇次谐波分量，并且其各奇次谐波分量的幅值逐渐减小，初相角为零。
图3-1-1为一个周期方波信号的组成情况，由图可见，当它包含的分量越多时，波形越接近于原来的方波信号，还可以看出频率较低的谐波分量振幅较大，它们组成方波的主体，而频率较高的谐波分量振幅较小，它们主要影响波形的细节。
（a）基波（b）基波＋三次谐波（c）基波＋三次谐波＋五次谐波（d）基波＋三次谐波＋五次谐波＋七次谐波（e）基波＋三次谐波＋五次谐波＋七次谐波＋九次谐波图3-1-1方波的合成3. 方波信号的分解方波信号的分解的基本工作原理是采用多个带通滤波器，把它们的中心频率分别调到被测信号的各个频率分量上，当被测信号同时加到多路滤波器上，中心频率与信号所包含的某次谐波分量频率一致的滤波器便有输出。
信号与系统的实验报告
subplot(211)
plot(w,abs(H)),grid on
xlabel('\omega(rad/s)'),ylabel('|H(\omega)|')
title('带通滤波器的幅频特性')
subplot(212)
plot(w,angle(H)),grid on
xlabel('\omega(rad/s)'),ylabel('\phi(\omega)')
n_max=[ 1 3 5 11 47];
N=length(n_max);
for k=1:N
n=1:2:n_max(k);
b=4./(pi*n);
x=b*sin(omega*n'*t);
figure;
plot(t,y);
hold on
plot(t,x);
hold off;
xlabel('t'),ylabel('部分和的波形')
axis([-1 1 -1.5 1.5]),grid பைடு நூலகம்n
title(['最大谐波数＝',num2str(n_max(k))])
end
已知周期矩形脉冲 如下图所示，脉冲幅度为 ，宽度为 ，重复周期为 。将其展开为复指数形式傅里叶级数，研究周期矩形脉冲的宽度 和周期 变化时，对其频谱的影响。
n=-30:30;tao=1;T=10;w1=2*pi/T;
（1）用MATLAB求拉普拉斯变换和反变换。
（2）用拉普拉斯变换法求系统的零输入响应和零状态响应。
五、实验程序
用MATLAB的laplace函数求 的拉普拉斯变换。
DSP实验报告-周期信号的频谱分析处理
实验报告一、实验目的和要求谱分析即求信号的频谱。
本实验采用DFT/FFT技术对周期性信号进行谱分析。
通过实验，了解用X(k)近似地表示频谱X(ejω)带来的栅栏效应、混叠现象和频谱泄漏，了解如何正确地选择参数（抽样间隔T、抽样点数N）。
二、实验内容和步骤2-1 选用最简单的周期信号：单频正弦信号、频率f=50赫兹，进行谱分析。
2-2 谱分析参数可以从下表中任选一组（也可自定）。
对各组参数时的序列，计算：一个正弦周期是否对应整数个抽样间隔？观察区间是否对应整数个正弦周期？2-3 对以上几个正弦序列，依次进行以下过程。
2-3-1 观察并记录一个正弦序列的图形（时域）、频谱（幅度谱、频谱实部、频谱虚部）形状、幅度谱的第一个峰的坐标（U，V）。
2-3-2 分析抽样间隔T、截断长度N（抽样个数）对谱分析结果的影响；2-3-3 思考X(k)与X(e jω)的关系；2-3-4 讨论用X(k)近似表示X(ejω)时的栅栏效应、混叠现象、频谱泄漏。
三、主要仪器设备MATLAB编程。
四、操作方法和实验步骤（参见“二、实验内容和步骤”）五、实验数据记录和处理clc;clf;clear;%清除缓存%第一组数据的MATLAB程序（之后几组只需要将参数改变即可） T=0.000625;length=32;n=0:length-1;t=0:0.0001:31;%原序列和采样序列xn=sin(2*pi*50*n*T);xt=sin(2*pi*50*t);%画第一幅图（原序列和采样序列）figure(1);subplot(2,1,1);plot(t,xt);xlabel('t');ylabel('xt');axis([0,0.2,-1.1,1.1]);title('原序列时域');subplot(2,1,2);stem(n,xn ,'filled');xlabel('n');ylabel('xn');axis([0,length,-1.1,1.1]);title('采样后序列时域');%画第二幅图（采样序列实部、虚部、模和相角）figure(2);subplot(2,2,1);stem(n,real(xn) ,'filled');xlabel('n');ylabel('real(xn)');axis([0,length,-1.1,1.1]);title('采样序列的实部');subplot(2,2,2);stem(n,imag(xn) ,'filled');xlabel('n');ylabel('imag(xn)');axis([0,length,-1.1,1.1]);title('采样序列的虚部');subplot(2,2,3);stem(n,abs(xn) ,'filled');xlabel('n');ylabel('abs(xn)');axis([0,length,-1.1,1.1]);title('采样序列的模');subplot(2,2,4);stem(n,angle(xn) ,'filled');xlabel('n');ylabel('angle(xn)');axis([0,length,-(pi+0.5),pi+0.5]);title('采样序列的相角');%计算DFTDFT=fft(xn,length);%画第三幅图（DFT的幅度、实部和虚部）figure(3);subplot(3,1,1);stem(n,abs(DFT) ,'filled');xlabel('k');%DFT后的频域变量为kylabel('abs(DFT)');title('DFT 幅度谱');subplot(3,1,2);stem(n,real(DFT) ,'filled');xlabel('k');ylabel('real(DFT)');title('DFT的实部');subplot(3,1,3);stem(n,imag(DFT) ,'filled');xlabel('k');ylabel('imag(DFT)');title('DFT的虚部');六、实验结果与分析实验结果：第一组数据：实验名称：DFT/FFT的应用之一 确定性信号谱分析姓名：张清学号：3110103952 P.4第二组数据：第三组数据：第四组数据：第五组数据：第六组数据：6-1 实验前预习有关概念，并根据上列参数来推测相应频谱的形状、谱峰所在频率（U）和谱峰的数值（V）、混叠现象和频谱泄漏的有无。
《信号与系统》实验三
三：
源程序：
（1）：τ/T=1/4时的周期矩形脉冲的幅度谱和相位谱：
n=-20:20;
F=zeros(size(n));
forii=-20:20
F(ii+21)= sin(ii*pi/4)/(ii*pi+eps);
end
F(21)=1/4;
实验
内容
1.求图1所示周期信号（ ， ）的傅里叶级数，用Matlab做出其前3、9、21、45项谐波的合成波形与原信号作比较，并做出其单边幅度谱和相位谱。
图1 周期为2的三角脉冲信号
2. 求图2所示的单个三角脉冲（ ）的傅里叶变换，并做出其幅度谱和相位谱。
图2 单个三角脉冲
3. 求不同占空比下周期矩形脉冲的幅度谱和相位谱，例如 、 。
y=1/4;
forn=1:m
y=y+4/(n*n*pi*pi)*(1-cos(n*pi/2)).*cos(n*pi.*t);
end
源代码：
t=-6:0.01:6;
d=-6:2:6;
fxx=pulstran(t,d,'tripuls');
f1=fourierseries(3,t);
f2=fourierseries(9,t);
n=1:10;
a=zeros(size(n));
fori=1:10
a(i)=angle(4/(i*i*pi*pi)*(1-cos(i*pi/2)))
end
n=0:pi:9*pi
stem(n,a,'fill','linewidth',2);
axis([0,9*pi,-0.2,0.2])
信号与系统实验报告
信号与系统实验报告一、实验目的(1) 理解周期信号的傅里叶分解，掌握傅里叶系数的计算方法；(2)深刻理解和掌握非周期信号的傅里叶变换及其计算方法；(3) 熟悉傅里叶变换的性质，并能应用其性质实现信号的幅度调制；(4) 理解连续时间系统的频域分析原理和方法，掌握连续系统的频率响应求解方法，并画出相应的幅频、相频响应曲线。
二、实验原理、原理图及电路图(1) 周期信号的傅里叶分解设有连续时间周期信号()f t ，它的周期为T ，角频率22fT，且满足狄里赫利条件，则该周期信号可以展开成傅里叶级数，即可表示为一系列不同频率的正弦或复指数信号之和。
傅里叶级数有三角形式和指数形式两种。
1）三角形式的傅里叶级数：01212011()cos()cos(2)sin()sin(2)2cos()sin()2n n n n a f t a t a t b t b t a a n t b n t 式中系数n a ，n b 称为傅里叶系数，可由下式求得：222222()cos(),()sin()T T T T nna f t n t dtb f t n t dtTT2）指数形式的傅里叶级数：()jn tn nf t F e式中系数n F 称为傅里叶复系数，可由下式求得：221()T jn tT nF f t edtT周期信号的傅里叶分解用Matlab进行计算时，本质上是对信号进行数值积分运算。
Matlab中进行数值积分运算的函数有quad函数和int函数。
其中int函数主要用于符号运算，而quad函数（包括quad8，quadl）可以直接对信号进行积分运算。
因此利用Matlab进行周期信号的傅里叶分解可以直接对信号进行运算，也可以采用符号运算方法。
quadl函数(quad系)的调用形式为：y＝quadl(‘func’,a,b)或y＝quadl(@myfun,a,b)。
其中func是一个字符串，表示被积函数的.m文件名（函数名）；a、b分别表示定积分的下限和上限。
实验三 连续信号与系统的频域分析
学号
0174280
同组人：无
实验项目
实验三连续信号与系统的频域分析
☑必修□选修
□演示性实验☑验证性实验□操作性实验□综合性实验
实验地点
H113
实验仪器台号
F0
指导教师
蒋娜
实验日期及节次
week14->2-12
一、实验目的及要求：
1、目的
1．掌握非周期信号的傅里叶变换：fourier函数和ifourier函数；
四、实验结果与数据处理：
1．利用fourier函数求下列信号的傅里叶变换F(jω)，并用ezplot函数绘出其幅度谱和相位谱。
（1）
syms t v w phase im re;%定义变量t,v,w,phase,im re
f=sym('Heaviside(t)-Heaviside(t-2)');%
Fw=fourier(f);
plot([07.0711],[0.7070.707],':');
axis([04001.1]);
grid;
xlabel('角频率(\omega)');
ylabel('幅度');
title('H(j\omega)的幅频特性');
subplot(212);
plot(w,h2*180/pi);
axis([0400200]);
（2）
syms t v w phase im re;%定义变量t,v,w,phase,im re
f=exp(-1*t)*sym('Heaviside(t)');%
Fw=fourier(f);
subplot(311);
信号与系统实验报告-实验3--周期信号的频谱分析
信号与系统实验报告-实验3--周期信号的频谱分析信号与系统实验报告实验三周期信号的频谱分析实验三周期信号的频谱分析实验目的：1、掌握连续时间周期信号的傅里叶级数的物理意义和分析方法；2、观察截短傅里叶级数而产生的“Gibbs现象”，了解其特点以及产生的原因；3、掌握各种典型的连续时间非周期信号的频谱特征。
实验内容：（1）Q3-1 编写程序Q3_1，绘制下面的信号的波形图：其中，0 = 0.5π，要求将一个图形窗口分割成四个子图，分别绘制cos(0t)、cos(30t)、cos(50t) 和x(t) 的波形图，给图形加title，网格线和x坐标标签，并且程序能够接受从键盘输入的和式中的项数。
程序如下:clear,%Clear all variablesclose all,%Close all figure windowsdt = 0.00001; %Specify the step of time variable t = -2:dt:4; %Specify the interval of timew0=0.5*pi; x1=cos(w0.*t); x2=cos(3*w0.*t);x3=cos(5*w0.*t);N=input('Type in the number of the harmonic components N=');x=0;for q=1:N;x=x+(sin(q*(pi/2)).*cos(q*w0*t))/q;endsubplot(221)plot(t,x1)%Plot x1axis([-2 4 -2 2]);grid on,title('signal cos(w0.*t)')subplot(222)plot(t,x2)%Plot x2axis([-2 4 -2 2]); grid on,title('signal cos(3*w0.*t))')subplot(223)plot(t,x3)%Plot x3axis([-2 4 -2 2])grid on,title('signal cos(5*w0.*t))')subplot(224)plot(t,x)%Plot xtaxis([-2 4 -2 2])grid on,title('signal xt')（2）给程序3_1增加适当的语句，并以Q3_2存盘，使之能够计算例题1中的周期方波信号的傅里叶级数的系数，并绘制出信号的幅度谱和相位谱的谱线图。
信号与系统分析基础----周期信号的频谱周期信号的频谱分析——傅里叶级数
n1t
sin
m1t
0
2
T 2 T 2
cos n1t
cos m1t
T , 2 0,
mn mn
T 2 T 2
sin n1t
sin m1t
T , 2 0,
mn mn
3
2．级数形式
周期信号
f t ,周期为T1
, 基波角频率为1
2
T1
在满足狄氏条件时，可展成:
f (t) a0 an cos n1t bn sin n1t
§3.2 周期信号的频谱分析——傅里叶级数
1
主要内容
•三角函数形式的傅氏级数 • 指数函数形式的傅氏级数 •两种傅氏级数的关系 • 频谱图
2
一．三角函数形式的傅里叶级数
1.三角函数集
cosn1t , sin n1 t是一个完备的正交函数集
由积分可知
t在一个周期内，n=0,1,....
T
2 T
cos
周期信号可分解为直流，基波（1）和各次谐波 （n1 : 基波角频率的整数倍）的线性组合．
cn ~ 关系曲线称为幅度频谱图 n ~ 关系曲线称为相位频谱图
可画出频谱图
周期信号频谱具有离散性，谐波性，收敛性
9
二．指数函数形式的傅里叶级数
1．复指数正交函数集 e jn1t n 0,1,2
2．级数形式 f (t ) F (n1 ) e jn1t
f
2
(
t
)dt
t2 t1
f 2 (t )
f
1
(t
)dt
0
若在区间(t1,t2)内，复变函数集 {gr (t)}(r 1,2,...,n)
满足关系
信号与系统实验
实验一 抽样定理与信号恢复一、实验目的1. 观察离散信号频谱，了解其频谱特点；2. 验证抽样定理并恢复原信号。
二、实验原理1. 离散信号不仅可从离散信号源获得，而且也可从连续信号抽样获得。
抽样信号 Fs （t ）=F （t ）·S （t ）。
其中F （t ）为连续信号（例如三角波），S （t ）是周期为Ts 的矩形窄脉冲。
Ts 又称抽样间隔，Fs=1Ts 称抽样频率，Fs （t ）为抽样信号波形。
F （t ）、S （t ）、Fs （t ）波形如图1-1。
t-4T S -T S 0T S 4T S8T S 12T S tt02/1τ1τ2/31τ2/1τ1τ2/31τ2/1τ-(a)(b)(c)图1-1 连续信号抽样过程将连续信号用周期性矩形脉冲抽样而得到抽样信号，可通过抽样器来实现，实验原理电路如图1-2所示。
2. 连续周期信号经周期矩形脉冲抽样后，抽样信号的频谱()∑∞∞--∙=m s s m m SaTsA j )(22s F ωωπδτωτω 它包含了原信号频谱以及重复周期为fs （f s =πω2s 、幅度按ST A τSa （2τωs m ）规律变化的原信号频谱，即抽样信号的频谱是原信号频谱的周期性延拓。
因此，抽样信号占有的频带比原信号频带宽得多。
以三角波被矩形脉冲抽样为例。
三角波的频谱 F （j ω）=∑∞-∞=-K k k sa E )2()2(12τπωδππ抽样信号的频谱Fs （j ω）=式中 取三角波的有效带宽为31ω18f f s =作图，其抽样信号频谱如图1-3所示。
图1-2 信号抽样实验原理图)(2(212s m k s m k k Sa m Sa TS EA ωωωδπτωτπ--∙∙∑∞-∞=-∞=111112ττπω==f 或(b) 抽样信号频谙图1-3 抽样信号频谱图如果离散信号是由周期连续信号抽样而得，则其频谱的测量与周期连续信号方法相同，但应注意频谱的周期性延拓。
信号频谱分析实验报告
信号频谱分析实验报告信号频谱分析实验报告引言：信号频谱分析是一种重要的信号处理技术，可以帮助我们了解信号的频率成分和能量分布情况。
通过对信号频谱的分析，我们可以更好地理解信号的特性，并在实际应用中进行优化和改进。
本实验旨在通过实际操作，探究信号频谱分析的原理和方法。
实验设备和步骤：实验中我们使用了信号发生器、示波器和频谱分析仪作为主要设备。
首先，我们将信号发生器连接到示波器，通过调节信号发生器的频率和幅度，产生不同特性的信号。
然后，将示波器的输出信号连接到频谱分析仪上，通过频谱分析仪对信号进行频谱分析。
在实验过程中，我们记录了不同信号频谱的变化情况，并进行了数据的整理和分析。
实验结果：在实验中，我们产生了多种不同频率和幅度的信号，并对其进行了频谱分析。
通过观察频谱图，我们可以清晰地看到不同频率成分的能量分布情况。
实验结果表明，信号的频谱在不同频率范围内具有不同的能量分布，且能量峰值对应着信号的主要频率成分。
此外，我们还观察到信号的幅度对频谱的形态有着重要影响，幅度较大的信号在频谱图上表现出更强的峰值。
讨论与分析：通过对实验结果的分析，我们可以得出以下几点结论：1. 信号频谱分析可以帮助我们了解信号的频率成分和能量分布情况，从而更好地理解信号的特性。
2. 不同频率成分的能量分布情况在频谱图上呈现为峰值，峰值对应着信号的主要频率成分。
3. 信号的幅度对频谱的形态有着重要影响，幅度较大的信号在频谱图上表现出更强的峰值。
4. 通过对信号频谱的分析，我们可以优化和改进信号的特性，以满足实际应用的需求。
实验的局限性和改进方向：在本实验中，我们只使用了简单的信号发生器和示波器进行频谱分析，实验结果可能受到设备本身的限制。
为了更准确地分析信号的频谱，可以考虑使用更高精度的频谱分析仪和信号源。
此外，我们在实验中只观察了信号频谱的静态特性，对于动态信号的分析还需要进一步研究。
结论：通过本次实验，我们深入了解了信号频谱分析的原理和方法，并通过实际操作获得了实验结果。
信号频谱测试实验报告
一、实验目的1. 理解信号频谱分析的基本原理和重要性。
2. 掌握使用MATLAB进行信号频谱分析的方法和步骤。
3. 通过实验验证不同信号类型（如连续信号、离散信号）的频谱特性。
4. 学习如何利用频谱分析进行信号处理和滤波。
二、实验原理信号频谱分析是将信号从时域转换到频域的一种方法，它可以帮助我们了解信号的频率成分、幅度分布和相位特性。
常见的频谱分析方法包括傅里叶变换（FT）、快速傅里叶变换（FFT）等。
傅里叶变换将信号分解为不同频率的正弦波和余弦波的线性组合，从而揭示信号的频率成分。
FFT是一种高效的傅里叶变换算法，广泛应用于信号处理领域。
三、实验仪器与软件1. 仪器：信号发生器、示波器、计算机2. 软件：MATLAB四、实验步骤1. 信号生成：使用信号发生器生成不同的信号，如正弦波、方波、三角波等。
2. 信号采集：使用示波器采集信号的时域波形，并将数据导入MATLAB进行后续处理。
3. 频谱分析：- 使用MATLAB的FFT函数对采集到的信号进行傅里叶变换。
- 绘制信号的频谱图，观察信号的频率成分、幅度分布和相位特性。
4. 滤波：- 根据实验需求，设计合适的滤波器（如低通、高通、带通等）。
- 对信号进行滤波处理，观察滤波效果。
5. 结果分析：- 分析不同信号类型的频谱特性，如正弦波、方波、三角波等。
- 分析滤波器对信号的影响，如信号失真、噪声抑制等。
五、实验结果与分析1. 正弦波频谱分析：- 正弦波的频谱只有一个频率成分，即其本身频率。
- 频谱图上，该频率处的幅度为最大值，其余频率处的幅度为零。
2. 方波频谱分析：- 方波的频谱包含多个频率成分，包括基波及其整数倍谐波。
- 频谱图上，基波频率处的幅度最大，谐波频率处的幅度逐渐减小。
3. 三角波频谱分析：- 三角波的频谱包含基波及其整数倍谐波。
- 频谱图上，基波频率处的幅度最大，谐波频率处的幅度逐渐减小，且衰减速度比方波慢。
4. 滤波效果分析：- 滤波器可以有效抑制不需要的频率成分，保留需要的频率成分。
信号与系统实验报告
信号与系统实验报告一、信号的时域基本运算1．连续时间信号的时域基本运算两实验之一实验分析：输出信号值就等于两输入信号相加（乘）。
由于b=2，故平移量为2时，实际是右移1，符合平移性质。
两实验之二心得体会：时域中的基本运算具有连续性，当输入信号为连续时，输出信号也为连续。
平移，伸缩变化都会导致输出结果相对应的平移伸缩。
2.离散时间信号的时域基本运算两实验之一实验分析：输出信号的值是对应输入信号在每个n值所对应的运算值，当进行拉伸变化后，n值数量不会变，但范围会拉伸所输入的拉伸系数。
两实验之二心得体会：离散时间信号可以看做对连续时间信号的采样，而得到的输出信号值，也可以看成是连续信号所得之后的采样值。
二、连续信号卷积与系统的时域分析1.连续信号卷积积分两实验之一实验分析：当两相互卷积函数为冲激函数时，所卷积得到的也是一个冲激函数，且该函数的冲激t值为函数x，函数y冲激t值之和。
两实验之二心得体会：连续卷积函数每个t值所对应的卷积和可以看成其中一个在k值取得的函数与另外一个函数相乘得到的一个分量函数，并一直移动k值直至最后，最后累和出来的最终函数便是所得到的卷积函数。
3.RC电路时域积分两实验之一实验分析：全响应结果正好等于零状态响应与零输入响应之和。
两实验之二心得体会：具体学习了零状态，零输入，全响应过程的状态及变化，与之前所学的电路知识联系在一起了。
三、离散信号卷积与系统的时域分析1.离散信号卷积求和两实验之一实验分析：输出结果的n值是输入结果的k号与另一个n-k的累和两实验之二心得体会：直观地观察到卷积和的产生，可以看成连续卷积的采样形式，从这个方面去想，更能深入地理解卷积以及采样的知识。
2.离散差分方程求解两实验之一实验分析：其零状态响应序列为0 0 4 5 7.5，零输入响应序列为2 4 5 5.5 5.75，全状态响应序列为2 4 9 10.5 13.25，即全状态=零输入+零状态。
两实验之二心得体会：求差分方程时，可以根据全状态响应是由零输入输入以及零状态相加所得，分开来求，同时也加深了自己对差分方程的求解问题的理解。
实验3-信号的频域分析
一，实验目的四，心得体会了解信号频谱和信号频域，掌握其特性。
一，实验原理实验主要分为四个部分，分别分析了连续和离散信号的周期、非周期情况下特性。
1.连续周期信号的频谱分析首先手算出信号的傅里叶级数，得出信号波形，然后通过代码画出信号波形图。
2.连续非周期信号的频谱分析先由非周期信号的时域信号得到它的频谱X（w），再通过MATLAB求出其傅里叶变换并绘出图形。
X=fourier(x)x=ifourier(x)①符号运算法syms t②数值积分法quad（fun，a，b）③数值近似法3.离散周期信号的频谱分析X=fft（x）4.离散非周期信号的频谱分析可以化为两个相乘的矩阵，从而由MATLAB实现。
三，实验内容（1）已知x（t）是如图周期矩形脉冲信号。
1）.计算该信号的傅里叶级数。
2）.利用MATLAB绘出由前N次谐波合成的信号波形，观察随着N的变化合成信号波形的变化规律。
3）.利用MATLAB绘出周期矩形脉冲信号的频谱，观察参数T和τ变化时对频谱波形的影响。
思考下列问题：①什么是吉伯斯现象？产生吉伯斯现象的原因是什么？②以周期矩形脉冲信号为例，说明周期信号的频谱有什么特点。
③周期矩形脉冲信号参数τ/T的变化，其频谱结构（如频谱包络形状、过零点、频谱间隔等）如何变化？（2）已知x（t）是如图所示矩形脉冲信号。
1）.求该信号的傅里叶变幻。
2）. 利用MATLAB绘出周期矩形脉冲信号的频谱，观察参数T和τ变化时对频谱波形的影响。
3）. 让矩形脉冲宽度始终等于一，改变矩形脉冲宽度，观察矩形脉冲信号时域波形和频谱随矩形脉冲宽度的变化趋势。
①比较矩形脉冲信号和周期矩形脉冲信号的频谱，两者之间有何异同。
②让矩形脉冲的面积始终等于一，改变矩形脉冲的宽度，观察矩形脉冲信号时域波形和频谱波形随矩形脉冲宽度的变化趋势。
（1）已知x（t）是如图所示的周期矩形脉冲信号①，计算该信号的傅里叶级数答：由图中x（t）波形可知信号为通过计算，可以知道所以x（t）的傅里叶级数为。
信号与系统测试实验报告总结
学院：电子工程学院班级：姓名：学号：信号与系统测试实验总结当前，科学技术都向两极化发展，既向微观发展又向宏观发展。
各学科之间既高度综合又高度分化。
这就要求了我们当代的大学生既要有坚实的理论基础，又还必须具备极强的动手能力和解决各种实际问题的能力。
而这个学期所开展的信号与系统测试的实验课程给我提供了一个很好的机会和平台。
本学期的第八周到十二周期间，我们有幸做了四次信号与系统测试实验。
这四次实验分别为：信号的分类与观察、非正弦周期信号的频谱分析、信号的抽样与恢复（PAM）和模拟滤波器实验。
通过四次印象深刻的实验，不仅在理论上加深了我的理论概念知识，更是通过实践锻炼我们的动手能力，学会使用示波器、信号发生器、频谱仪、信号与系统试验箱等实验仪器。
由于第一次做实验，所以对于实验室里面的很多仪器都感到很新奇，给我留下的印象也很是深刻。
我们目前学的信号与系统基本都是一些数学理论内容，实在是抽象的紧，缺乏和实际的联系。
而这门课程的关键就是在于补充这一方面，让我们的理论和实际得到一定印证。
第一次实验中，实验过程比较简单，稍微复杂的是在于函数图像的绘制上。
而实验之后的理论计算则是让我费了一番功夫，这也让我体会到了理论和实际结合的重要性。
第二个实验是非正弦信号的频谱分析。
在这次试验中，我们接触到了频谱仪这个很重要的工具。
这一次实验中，实验的操作很简单，但实验的原理倒是颇为复杂，这也导致我们进行理论计算时十分的麻烦。
第三次实验做了信号的抽样与恢复。
这是一个很有意义的实验，它向我们展示了现代通信技术的基础，也正是它才使得信息可以有效地传递。
这次实验，我们主要通过矩形脉冲对正弦信号进行抽样，再把它还原回来，最后用还原的图形与原图形对比，分析实验并总结。
试验中，抽样后的波形不稳定，很难根据示波器上的图形进行图形描绘，老师便告诉了我们一个办法，即用手机把图形拍下来再进行绘制，这一环节中，老师如果不醒那么早，让我们自己去思考寻找解决办法将是更好的一个考验。
信号与系统分析实验报告
信号与系统分析实验报告信号与系统分析实验报告引言：信号与系统分析是电子工程领域中的重要课程之一，通过实验可以更好地理解信号与系统的基本概念和原理。
本实验报告将对信号与系统分析实验进行详细的描述和分析。
实验一：信号的采集与重构在这个实验中，我们学习了信号的采集与重构。
首先，我们使用示波器采集了一个正弦信号，并通过数学方法计算出了信号的频率和幅值。
然后，我们使用数字信号处理器对采集到的信号进行重构，并与原始信号进行比较。
实验结果表明，重构后的信号与原始信号非常接近，证明了信号的采集与重构的有效性。
实验二：线性系统的时域响应本实验旨在研究线性系统的时域响应。
我们使用了一个线性系统，通过输入不同的信号，观察输出信号的变化。
实验结果显示，线性系统对于不同的输入信号有不同的响应，但都遵循线性叠加的原则。
通过分析输出信号与输入信号的关系，我们可以得出线性系统的传递函数，并进一步研究系统的稳定性和频率响应。
实验三：频域特性分析在这个实验中，我们研究了信号的频域特性。
通过使用傅里叶变换，我们将时域信号转换为频域信号，并观察信号的频谱。
实验结果显示，不同频率的信号在频域上有不同的分布特性。
我们还学习了滤波器的设计和应用，通过设计一个低通滤波器，我们成功地去除了高频噪声，并得到了干净的信号。
实验四：系统辨识本实验旨在研究系统的辨识方法。
我们使用了一组输入信号和对应的输出信号，通过数学建模的方法，推导出了系统的传递函数。
实验结果表明，通过系统辨识可以准确地描述系统的特性，并为系统的控制和优化提供了基础。
结论：通过本次实验，我们深入学习了信号与系统分析的基本概念和原理。
实验结果证明了信号的采集与重构的有效性，线性系统的时域响应的线性叠加原则，信号的频域特性和滤波器的设计方法，以及系统辨识的重要性。
这些知识和技能对于我们理解和应用信号与系统分析具有重要的意义。
通过实验的实际操作和分析，我们对信号与系统的理论有了更深入的理解，为我们今后的学习和研究打下了坚实的基础。
信号与系统Matlab实验作业
实验一典型连续时间信号和离散时间信号一、实验目的掌握利用Matlab画图函数和符号函数显示典型连续时间信号波形、典型时间离散信号、连续时间信号在时域中的自变量变换。
二、实验内容1、典型连续信号的波形表示（单边指数信号、复指数信号、抽样信号、单位阶跃信号、单位冲击信号）1）画出教材P28习题1-1(3) ()[(63)(63)]t=----的波形图。
f t e u t u t2）画出复指数信号()()j t f t e σω+=当0.4, 8σω==(0<t<10)时的实部和虚部的波形图。
t=0:0.01:10;f1='exp(0.4*t)*cos(8*t)';f2='exp(0.4*t)*sin(8*t)';figure(1)ezplot(f1,t);grid on;figure(2)ezplot(f2,t);grid on;3）画出教材P16图1-18，即抽样信号Sa(t)的波形(-20<t<20)。
t=-10:0.01:10;f='sin(t)/t';ezplot(f,t);grid on;4）用符号函数sign画出单位阶跃信号u(t-3)的波形（0<t<10）。
t=0:0.01:10;f='(sign(t-3)+1)/2';ezplot(f,t);grid on;5）单位冲击信号可看作是宽度为∆，幅度为1/∆的矩形脉冲，即t=t 1处的冲击信号为11111 ()()0 t t t x t t t otherδ∆⎧<<+∆⎪=-=∆⎨⎪⎩画出0.2∆=, t 1=1的单位冲击信号。
t=0:0.01:2;f='5*(u(t-1)-u(t-1.2))';ezplot(f,t);grid on;axis([0 2 -1 6]);2、典型离散信号的表示（单位样值序列、单位阶跃序列、实指数序列、正弦序列、复指数序列）编写函数产生下列序列：1）单位脉冲序列，起点n0，终点n f，在n s处有一单位脉冲。
信号与系统-典型周期信号的频谱
T1 → ∞
频率也变成连续变量
2π ω1 = → 0 → dω T1
nω1 → ω
9
频谱演变的定性观察
2π ω1 = T1
F (nω1 )
-T/2
T/2
F ( n ω1 ) ω1
F(nω 1)
T/2
T/2
ω1
−∞
∞
−
2π τ
2π τ
10
从周期信号FS推导非周期的FT
~ f (t ) =
n=−ω
∑ F(nω ).e
§3.3 典型周期信号的频谱
l 周期矩形脉冲信号 l 周期锯齿脉冲信号 l 周期三角脉冲信号 l 周期半波脉冲信号 l 周期全波脉冲信号
1
一、周期矩形脉冲信号的频谱
E f (t ) = 0 τ ) 2 τ ( t > ) 2 ( t ≤
E -T
− τ 2
x(t)
τ 2
0
T
t
2
f (t ) =
n = −∞
∑
∞
Fne
jn ω 1 t
Fn
1 = T1
∫
τ 2 τ − 2
Ee
− jn ω 1 t
dt − e
jn ω 1 τ / 2
E − = (e T 1 ( − jn ω 1 ) n ω 1τ sin( ) Eτ 2 = T1 n ω 1τ 2
jn ω 1 τ / 2
)
τ
5
2mπ ω= τ
T1
周期矩形的频谱变化规律：
l 若T不变，在改变τ的情况 l 若τ不变，在改变T时的情况
T
τ
6
对称方波是周期矩形的特例
实验三用FFT对信号作频谱分析实验报告
实验三：用FFT对信号作频谱分析实验报告一、实验目的与要求学习用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，以便正确应用FFT。
二、实验原理用FFT对信号作频分析是学习数字信号处理的重要内容，经常需要进行分析的信号是模拟信号的时域离散信号。
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，因此要求2π/N小于等于D。
可以根据此式选择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连续谱，因此N要适当选择大一些。
三、实验步骤及内容（含结果分析）（1）对以下序列进行FFT分析：x 1(n)=R4(n)x2(n)=n+1 0≤n≤38-n 4≤n≤74-n 0≤n≤3n-3 4≤n≤7x(n)=3选择FFT的变换区间N为8和16两种情况进行频谱分析，分别打印出幅频特性曲线，并进行讨论、分析与比较。
【实验结果如下】：实验结果图形与理论分析相符。
（2）对以下周期序列进行谱分析：x(n)=cos[(π/4)*n]4(n)= cos[(π/4)*n]+ cos[(π/8)*n]x5选择FFT的变换区间N为8和16两种情况进行频谱分析，分别打印出幅频特性曲线，并进行讨论、分析与比较。
【实验结果如下】：（3）对模拟周期信号进行频谱分析：(n)= cos(8πt)+ cos(16πt)+ cos(20πt)x6选择采样频率Fs=64Hz，FFT的变换区间N为16、32、64三种情况进行频谱分析，分别打印出幅频特性曲线，并进行讨论、分析与比较。
【实验结果如下】：四、【附录】（实验中代码）x1n=[ones(1,4)]; %产生R4(n)序列向量X1k8=fft(x1n,8); %计算x1n的8点DFTX1k16=fft(x1n,16); %计算x1n的16点DFT%以下绘制幅频特性曲线N=8;f=2/N*(0:N-1);figure(1);subplot(1,2,1);stem(f,abs(X1k8),'.'); %绘制8点DFT的幅频特性图title('(1a) 8点DFT[x_1(n)]');xlabel('ω/π');ylabel('幅度'); N=16;f=2/N*(0:N-1);subplot(1,2,2);stem(f,abs(X1k16),'.'); %绘制8点DFT的幅频特性图title('(1a) 16点DFT[x_1(n)]');xlabel('ω/π');ylabel('幅度'); %x2n 和 x3nM=8;xa=1:(M/2); xb=(M/2):-1:1;x2n=[xa,xb]; %产生长度为8的三角波序列x2(n)x3n=[xb,xa];X2k8=fft(x2n,8);X2k16=fft(x2n,16);X3k8=fft(x3n,8);X3k16=fft(x3n,16);figure(2);N=8;f=2/N*(0:N-1);subplot(2,2,1);stem(f,abs(X2k8),'.'); %绘制8点DFT的幅频特性图title('(2a) 8点DFT[x_2(n)]');xlabel('ω/π');ylabel('幅度'); subplot(2,2,3);stem(f,abs(X3k8),'.'); %绘制8点DFT的幅频特性图title('(3a) 8点DFT[x_3(n)]');xlabel('ω/π');ylabel('幅度'); N=16;f=2/N*(0:N-1);subplot(2,2,2);stem(f,abs(X2k16),'.'); %绘制8点DFT的幅频特性图title('(2a) 16点DFT[x_2(n)]');xlabel('ω/π');ylabel('幅度');subplot(2,2,4);stem(f,abs(X3k16),'.'); %绘制8点DFT的幅频特性图title('(3a) 16点DFT[x_3(n)]');xlabel('ω/π');ylabel('幅度'); %x4n 和 x5nN=8;n=0:N-1;x4n=cos(pi*n/4);x5n=cos(pi*n/4)+cos(pi*n/8);X4k8=fft(x4n,8);X4k16=fft(x4n,16);X5k8=fft(x5n,8);X5k16=fft(x5n,16);figure(3);N=8;f=2/N*(0:N-1);subplot(2,2,1);stem(f,abs(X4k8),'.'); %绘制8点DFT的幅频特性图title('(4a) 8点DFT[x_4(n)]');xlabel('ω/π');ylabel('幅度'); subplot(2,2,3);stem(f,abs(X5k8),'.'); %绘制8点DFT的幅频特性图title('(5a) 8点DFT[x_5(n)]');xlabel('ω/π');ylabel('幅度'); N=16;f=2/N*(0:N-1);subplot(2,2,2);stem(f,abs(X4k16),'.'); %绘制8点DFT的幅频特性图title('(4a) 16点DFT[x_4(n)]');xlabel('ω/π');ylabel('幅度'); subplot(2,2,4);stem(f,abs(X5k16),'.'); %绘制8点DFT的幅频特性图title('(5a) 16点DFT[x_5(n)]');xlabel('ω/π');ylabel('幅度'); %x8nFs=64; T=1/Fs;N=16;n=0:N-1; %对于N=16的情况nT = n*T;x8n=cos(8*pi*nT)+cos(16*pi*nT)+cos(20*pi*nT)X8k16=fft(x8n,16);N=16;f=2/N*(0:N-1);figure(4);title('(8a) 16点DFT[x_8(n)]');xlabel('ω/π');ylabel('幅度'); N=32;n=0:N-1; %对于N=16的情况nT = n*T;x8n=cos(8*pi*nT)+cos(16*pi*nT)+cos(20*pi*nT)X8k32=fft(x8n,32);N=32;f=2/N*(0:N-1);subplot(2,2,2);stem(f,abs(X8k32),'.'); %绘制8点DFT的幅频特性图title('(8a) 32点DFT[x_8(n)]');xlabel('ω/π');ylabel('幅度'); N=64;n=0:N-1; %对于N=16的情况nT = n*T;x8n=cos(8*pi*nT)+cos(16*pi*nT)+cos(20*pi*nT)X8k64=fft(x8n,64);N=64;f=2/N*(0:N-1);title('(8a) 64点DFT[x_8(n)]');xlabel('ω/π');ylabel('幅度');五、思考题及实验体会通过实验，我知道了用FFT对信号作频谱分析是学习数字信号处理的重要内容。
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信号与系统实验报告-实验3--周期信号的频谱分析信号与系统实验报告实验三周期信号的频谱分析实验三周期信号的频谱分析实验目的：1、掌握连续时间周期信号的傅里叶级数的物理意义和分析方法；2、观察截短傅里叶级数而产生的“Gibbs现象”，了解其特点以及产生的原因；3、掌握各种典型的连续时间非周期信号的频谱特征。
实验内容：（1）Q3-1 编写程序Q3_1，绘制下面的信号的波形图：其中，0 = 0.5π，要求将一个图形窗口分割成四个子图，分别绘制cos(0t)、cos(30t)、cos(50t) 和x(t) 的波形图，给图形加title，网格线和x坐标标签，并且程序能够接受从键盘输入的和式中的项数。
程序如下:clear,%Clear all variablesclose all,%Close all figure windowsdt = 0.00001; %Specify the step of time variable t = -2:dt:4; %Specify the interval of timew0=0.5*pi; x1=cos(w0.*t); x2=cos(3*w0.*t);x3=cos(5*w0.*t);N=input('Type in the number of the harmonic components N=');x=0;for q=1:N;x=x+(sin(q*(pi/2)).*cos(q*w0*t))/q;endsubplot(221)plot(t,x1)%Plot x1axis([-2 4 -2 2]);grid on,title('signal cos(w0.*t)')subplot(222)plot(t,x2)%Plot x2axis([-2 4 -2 2]); grid on,title('signal cos(3*w0.*t))')subplot(223)plot(t,x3)%Plot x3axis([-2 4 -2 2])grid on,title('signal cos(5*w0.*t))')subplot(224)plot(t,x)%Plot xtaxis([-2 4 -2 2])grid on,title('signal xt')（2）给程序3_1增加适当的语句，并以Q3_2存盘，使之能够计算例题1中的周期方波信号的傅里叶级数的系数，并绘制出信号的幅度谱和相位谱的谱线图。
程序如下：% Program3_1 clear, close allT = 2;dt = 0.00001;t = -2:dt:2;x1 = ut(t) - ut(t-1-dt);x = 0;for m = -1:1x = x + ut(t-m*T) - ut(t-1-m*T-dt);endw0 = 2*pi/T;N = 10;L = 2*N+1;for k = -N: N;ak(N+1+k) = (1/T)*x1*exp(-j*k*w0*t')*dt; endphi = angle(ak);subplot(211)'k = -10:10;stem (k,abs(ak),'k');axis([-10,10,0,0.6]);grid on;title('fudupu');subplot(212);k = -10:10stem(k,angle(ak),'k');axis([-10,10,-2,2]);grid on;titie('xiangweipu');xlabel('Frequency index x');（3）反复执行程序Program3_2，每次执行该程序时，输入不同的N值，并观察所合成的周期方波信号。
通过观察，你了解的吉伯斯现象的特点是：程序如下：clear,close allT = 2;dt = 0.00001;t = -2:dt:2;x1 = ut(t)-ut(t-1-dt);x = 0; for m = -1:1x = x + ut(t-m*T) - ut(t-1-m*T-dt);endw0 = 2*pi/T;N = input('Type in the number of the harmonic components N = :');L = 2*N+1;for k = -N:1:N;ak(N+1+k) = (1/T)*x1*exp(-j*k*w0*t')*dt; endphi = angle(ak);y=0;for q = 1:L;y = y+ak(q)*exp(j*(-(L-1)/2+q-1)*2*pi*t/T); end;subplot(221),plot(t,x),title('The original signal x(t)'),axis([-2,2,-0.2,1.2]),subplot(223),plot(t,y),title('The synthesis signal y(t)'),axis([-2,2,-0.2,1.2]),xlabel('Time t'),subplot(222)k=-N:N;stem(k,abs(ak),'k.'),title('The amplitude |ak| of x(t)'),axis([-N,N,-0.1,0.6])subplot(224)stem(k,phi,'r.'),title('The phase phi(k) of x(t)'),axis([-N,N,-2,2]),xlabel('Index k')N=1N=3通过观察我们了解到：如果一个周期信号在一个周期有内断点存在，那么，引入的误差将除了产生纹波之外，还将在断点处产生幅度大约为9%的过冲（Overshot），这种现象被称为吉伯斯现象（Gibbs phenomenon）。
即信号在不连续点附近存在一个幅度大约为9%的过冲，且所选谐波次数越多，过冲点越向不连续点靠近。
(4)计算如图的傅里叶级数的系数程序如下：clc,clear,close allT=2;dt=0.00001;t=-3:dt:3;x=(t+1).*(u(t+1)-u(t))-(t-1).*(u(t)-u(t-1));x1=0; for m=-2:2x1=x1+(t+1-m*T).*(u(t+1-m*T)-u(t-m*T))-(t-1-m*T).*(u(t-m *T)-u(t-1-m*T));endw0=2*pi/T;N=10;L=2*N+1;for k=-N:N;ak(N+1+k)=(1/T)*x*exp(-j*k*w0*t')*dt;endphi=angle(ak);plot(t,x1);axis([-4 4 0 1.2]);grid on;title('The signal x1(t)'); xlabel('Time t (sec)');ylabel('signal x1(t)');（5）仿照程序3_1，编写程序Q3_5，以计算x2(t) 的傅里叶级数的系数（不绘图）。
程序如下：clc,clear,close allT=2;dt=0.00001;t=-3:dt:3;x=ut(t+0.2)-ut(t-0.2-dt);x2=0;for m=-1:1x2=x2+ut(t+0.2-m*T)-ut(t-0.2-m*T)-ut(t-0.2-m*t-dt); endw0=2*pi/T;N=10;L=2*N+1for k=-N:N;ak(N+1+k)=(1/T)*x*exp(-j*k*w0*t')*dt;endphi=angle(ak);plot(t,x2);axis([-2.5 2.5 0 1.2]);grid on;title('The signal x2(t)');xlabel('Time t (sec)');ylabel('signal x2(t)');（6）仿照程序3_2，编写程序Q3_6，计算并绘制出原始信号x1(t) 的波形图，用有限项级数合成的y1(t) 的波形图，以及x1(t) 的幅度频谱和相位频谱的谱线图。
程序如下：clc,clear,close allT=2;dt=0.00001;t=-3:dt:3;x=(t+1).*(ut(t+1)-ut(t))-(t-1).*(ut(t)-ut(t-1));x1=0;for m=-2:2x1=x1+(t+1-m*T).*(ut(t+1-m*T)-ut(t-m*T))-(t-1-m*T).*(ut( t-m*t)-ut(t-1-m*t));endw0=2*pi/T;N=10;L=2*N+1;for k=-N:N;ak(N+1+k)=(1/T)*x*exp(-j*k*w0*t')*dt; endphi=angle(ak);y=0;for q=1:L;y=y+ak(q)*exp(j*(q-1-N)*w0*t);end;subplot(221)plot(t,x)%plot xaxis([-3 3 -0.2 1.2]);grid on;title('The original signal x(t)'); subplot(223)plot(t,y)%Plot yaxis([-3 3 -0.2 1.2]);grid on;title('The synthesis signal y(t)'); subplot(222);xlabel('Time i (sec)');subplot(222);实验心得：通过这次实验，了解了连续时间周期信号的傅里叶级数的物理意义，观察了截短傅里叶级数而产生的“Gibbs现象”，了解其特点以及产生的原因，了解掌握了各种典型的连续时间非周期信号的频谱特征。
从开始的不了解，到后来通过看书，上网查找资料做出这个实验，我学到了很多东西，虽然花费了不少时间，但是却获得了编程经验。