信号分析与处理实验
实验一 LabVIEW中的信号分析与处理
实验一LabVIEW中的信号分析与处理一、实验目的：1、熟悉各类频谱分析VI的操作方法；2、熟悉数字滤波器的使用方法；3、熟悉谐波失真分析VI的使用方法。
二、实验原理：1、信号的频谱分析是指用独立的频率分量来表示信号；将时域信号变换到频域，以显示在时域无法观察到的信号特征，主要是信号的频率成分以及各频率成分幅值和相位的大小，LabVIEW中的信号都是数字信号，对其进行频谱分析主要使用快速傅立叶变换(FFT)算法：·“FFT Spectrum(Mag-Phase).vi”主要用于分析波形信号的幅频特性和相频特性，其输出为单边幅频图和相频图。
·“FFT.vi”以一维数组的形式返回时间信号的快速傅里叶运算结果，其输出为双边频谱图，在使用时注意设置FFT Size为2的幂。
·“Amplitude and Phase Spectrum .vi”也输出单边频谱，主要用于对一维数组进行频谱分析，需要注意的是，需要设置其dt（输入信号的采样周期）端口的数据。
2、数字滤波器的作用是对信号进行滤波，只允许特定频率成份的信号通过。
滤波器的主要类型分为低通、高通、带通、带阻等，在使用LabVIEW中的数字滤波器时，需要正确设置滤波器的截止频率（注意区分模拟频率和数字频率）和阶数。
3、“Harmonic Distortion Analyzer .vi”用于分析输入的波形数据的谐波失真度（THD），该vi还可分析出被测波形的基波频率和各阶次谐波的电平值。
三、实验内容：(1) 时域信号的频谱分析设计一个VI，使用4个Sine Waveform.vi（正弦波形）生成频率分别为10Hz、30Hz、50Hz、100Hz，幅值分别为1V、2V、3V、4V的4个正弦信号（采样频率都设置为1kHz，采样点数都设置为1000点），将这4个正弦信号相加并观察其时域波形，然后使用FFT Spectrum(Mag-Phase).vi对这4个正弦信号相加得出的信号进行FFT频谱分析，观察其幅频和相频图，并截图保存。
信号分析与处理实验报告
《信号分析与处理》实验报告华北电力大学前言1．实验总体目标通过实验，巩固掌握课程的讲授内容，使学生对信号分析与线性系统分析的基本理论及分析方法有一个感性认识和更好地理解，使学生在分析问题与解决问题的能力及实践技能方面有所提高。
2．适用专业自动化专业本科生3．先修课程信号分析与处理4．实验课时分配5需要配置微机及MATLAB工具软件。
6．实验总体要求1、掌握信号分解的基本思想及信号在时域、频域和变换域进行分解的基本理论及描述方法，用MATLAB编程语言实现基本信号的表示及可视化，计算和分析信号的频谱；2、掌握在时域、频域和变换域分析LTI系统的方法，及系统在时域、频域和变换域的描述方法，用MATLAB编程语言实现LTI系统的时域分析及频率分析。
3、掌握信号的调制与解调，用MATLAB编程语言仿真分析信号的调制与解调。
⒎ 本实验的重点、难点及教学方法建议实验通过MATLAB编程语言来实现基本信号的表示及可视化，计算分析信号的频谱，实现LTI系统的时域分析及频率分析，并仿真分析信号的调制与解调，使学生对信号分析与线性系统分析的基本理论及分析方法有一个感性认识和更好地理解。
实验的重点及难点是：掌握基本信号的数学表示，信号的频谱特点，计算LTI系统的典型响应，掌握信号的调制与解调。
在这样的理论基础上，学会用MATLAB编程语言来实现对信号与系统响应的可视化及对数字滤波器进行设计。
教学建议：打好理论基础，熟练编程语言。
目录实验一信号的时域与频域分析 3实验二信号的时域与频域处理 4实验三数字滤波器的设计 5实验一一、实验目的1、熟悉MATLAB 平台，高效的数值计算及符号计算功能；2、实现基本信号的表示及可视化计算；3、分析信号的频谱。
二、 实验类型验证型 三、 实验仪器微机，MATLAB 工具软件。
四、 实验原理MATLAB 是功能强大的数学软件，它提供了计算周期连续函数和周期离散序列的频谱的一系列函数。
信号分析与处理实验报告
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。
信号资源分析实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解信号资源的基本概念和分类。
2. 掌握信号采集、处理和分析的方法。
3. 分析不同信号资源的特点和适用场景。
4. 提高信号处理和分析的实际应用能力。
二、实验背景信号资源在通信、遥感、生物医学等领域具有广泛的应用。
本实验通过对不同类型信号资源的采集、处理和分析，使学生了解信号资源的基本特性，掌握信号处理和分析的方法。
三、实验内容1. 信号采集（1）实验设备：信号发生器、示波器、数据采集卡、计算机等。
（2）实验步骤：1）使用信号发生器产生正弦波、方波、三角波等基本信号。
2）将信号通过数据采集卡输入计算机，进行数字化处理。
3）观察示波器上的波形，确保采集到的信号准确无误。
2. 信号处理（1）实验设备：MATLAB软件、计算机等。
（2）实验步骤：1）利用MATLAB软件对采集到的信号进行时域分析，包括信号的时域波形、平均值、方差、自相关函数等。
2）对信号进行频域分析，包括信号的频谱、功率谱、自功率谱等。
3）对信号进行滤波处理，包括低通、高通、带通、带阻滤波等。
4）对信号进行时频分析，包括短时傅里叶变换（STFT）和小波变换等。
3. 信号分析（1）实验设备：MATLAB软件、计算机等。
（2）实验步骤：1）分析不同类型信号的特点，如正弦波、方波、三角波等。
2）分析信号在不同场景下的应用，如通信、遥感、生物医学等。
3）根据实验结果，总结信号资源的特点和适用场景。
四、实验结果与分析1. 时域分析（1）正弦波信号：具有稳定的频率和幅度，适用于通信、测量等领域。
（2）方波信号：具有周期性的脉冲特性，适用于数字信号处理、数字通信等领域。
（3）三角波信号：具有平滑的过渡特性，适用于模拟信号处理、音频信号处理等领域。
2. 频域分析（1）正弦波信号：频谱只有一个频率成分，适用于通信、测量等领域。
（2）方波信号：频谱包含多个频率成分，适用于数字信号处理、数字通信等领域。
（3）三角波信号：频谱包含多个频率成分，适用于模拟信号处理、音频信号处理等领域。
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。
信号分析与处理实验报告
实验一图像信号频谱分析及滤波一：实验原理FFT不是一种新的变化，而是DFT的快速算法。
快速傅里叶变换能减少运算量的根本原因在于它不断地把长序列的离散傅里叶变换变为短序列的离散傅里叶变换，在利用的对称性和周期性使DFT运算中的有些项加以合并，达到减少运算工作量的效果。
为了消除或减弱噪声，提取有用信号，必须进行滤波，能实现滤波功能的系统成为滤波器。
按信号可分为模拟滤波器和数字滤波器两大类。
数字滤波器的关键是如何根据给定的技术指标来得到可以实现的系统函数。
从模拟到数字的转换方法很多，常用的有双线性变换法和冲击响应不变法，本实验主要采用双线性变换法。
双线性变换法是一种由s平面到z平面的映射过程，其变换式定义为：数字域频率与模拟频率之间的关系是非线性关系。
双线性变换的频率标度的非线性失真是可以通过预畸变的方法去补偿的。
变换公式有Ωp=2/T*tan(wp/2)Ωs=2/T*tan(ws/2)二：实验内容1．图像信号的采集和显示选择一副不同彩色图片，利用Windows下的画图工具，设置成200*200像素格式。
然后在Matlab软件平台下，利用相关函数读取数据和显示图像。
要求显示出原始灰度图像、加入噪声信号后的灰度图像、滤波后的灰度图像。
2．图像信号的频谱分析要求分析和画出原始灰度图像、加入噪声信号后灰度图像、滤波后灰度图像信号的频谱特性。
3.数字滤波器设计给出数字低通滤波器性能指标:通带截止频率fp＝10000 Hz，阻带截止频率fs＝15000 Hz，阻带最小衰减Rs＝50 dB，通带最大衰减Rp＝3 dB，采样频率40000Hz。
三：实验程序clear allx=imread('D:\lan.jpg');%原始彩色图像的数据读取x1=rgb2gray(x);%彩色图像值转化为灰度图像值[M,N]=size(x1);%数据x1的长度,用来求矩阵的大小x2=im2double(x1);%unit8转化为double型x3=numel(x2);%计算x2长度figure(1);subplot(1,3,1);imshow(x2);title('原始灰度图')z1=reshape(x2,1,x3);%将二维数据转化成一维数据g=fft(z1);%对图像进行二维傅里叶变换mag=fftshift(abs(g));%fftshift是针对频域的，将FFT的DC分量移到频谱中心K=40000;Fs=40000;dt=1/Fs;n=0:K-1;f1=18000;z=0.1*sin(2*pi*f1*n*dt);x4=z1+z;%加入正弦噪声f=n*Fs/K;y=fft(x4,K);z2=reshape(x4,M,N);%将一维图转换为二维图subplot(1,3,2);imshow(z2);title('加入噪声后')g1=fft(x4);mag1=fftshift(abs(g1));%设计滤波器ws=0.75*pi;wp=0.5*pi;fs=10000;wp1=2*fs*tan(wp/2);ws1=2*fs*tan(ws/2);rs=50;rp=3;% [n,wn]=buttord(wp/pi,ws/pi,rp,rs);% [bz,az]=butter(n,wn);[n,wn]=buttord(wp1,ws1,rp,rs,'s');[z,p,k]=buttap(n);[b,a]=zp2tf(z,p,k);[B,A]=lp2lp(b,a,wn);[bz,az]=bilinear(B,A,fs);[h,w]=freqz(bz,az,128,fs);L=numel(z2);z3=reshape(z2,1,L);x6=filter(bz,az,double(z3));x7=reshape(x6,M,N);subplot(1,3,3);imshow(x7);g2=fft(x6);mag2=fftshift(abs(g2));title('滤波后')%建立频谱图figure(2);subplot(1,3,1);plot(mag);title('原始Magnitude')subplot(1,3,2);plot(mag1);title('加噪声Magnitude')subplot(1,3,3);plot(mag2);title('滤波后Magnitude')figure(3);subplot(1,2,1)plot(w,abs(h));xlabel('f');ylabel('h');title('滤波器幅谱');subplot(1,2,2);plot(w,angle(h));title('滤波器相谱');四：实验结果与分析图一图二分析：由图二可以知道加入噪声后的幅值谱和原始图的幅值谱明显多了两条幅值线，而这两条幅值线就是我们对原始灰度图加入的正弦噪声，而相应的图一中的加噪声后的图与原始图相比，出现了明显的变化。
实验十八信号分析与处理
实验十八信号分析与处理一、实验目的：1、掌握周期信号频谱分析方法；2、掌握非周期信号频谱分析方法；3、加深对采样定理和频谱混叠的理解；4、加深对加窗、泄漏等概念的理解；5、掌握不同类型滤波器的应用场合，加深对滤波器性能及各项参数的理解；6、了解IIR和FIR滤波器的优缺点。
7、掌握功率谱分析的方法。
8、了解自相关分析方法的原理，掌握其基本使用方法。
9、掌握概率密度函数分析方法10、掌握互相关分析的原理及其应用二、实验原理：1．信号采样遇到的问题及解决办法（1）采样问题。
若要使带限信号不丢失信息，采样频率必须满足采样定理，否则将出现频率混叠现象；（2）截断问题。
信号截断以后产生能量泄露是必然的，从采样定理可知，无论采用多高的采样频率，只要信号一经截断，就不可避免的混叠。
为了减少频谱能量泄露，可采用不同的窗函数对信号进行截断；（3）频谱表示问题。
实际中大多将模拟信号以正弦函数为基函数展开，此时谐波幅值与计算结果的关系为0X(0)cN=k 2c X(k)(k1(N/21))N==→-如果将模拟信号以复指数函数展开，此时谐波幅值kF与FFT计算结果的关系为k 1F X(k)(k0N/2)N==→（4）对于非周期信号，理论上应当具有连续的频谱，但数字谱分析是用的DFT 来近似的，是用频谱的抽样值逼近连续频谱值。
分析的结果只能看到有限（N ）个频谱值，每一个间隔中间的频谱都看不到。
把这种现象称为“栅栏效应”。
对于上述问题可以采用如下方法予以解决a) 采样问题。
非周期信号频谱宽度是无限的，采样过程若不能满足采样定理的要求，必然引起频谱混叠现象，提高采样率可以降低混叠；b) 截断问题。
对模拟信号的截断将出现频谱泄漏现象，选择合适的窗函数n ω可以降低泄漏；c) 频谱表示问题。
非周期信号的频谱是连续的，以频谱密度函数X(j )Ω和X(f )形势表示，X(f )与FFT 计算结果X(k)的关系为11f kf s X(kf )X(f )T X(k)===式中，s T 为采样时间，1s f NT =。
大学信号分析实验报告
一、实验目的1. 理解信号分析的基本概念和原理；2. 掌握信号的时域和频域分析方法；3. 熟悉MATLAB在信号分析中的应用；4. 培养实验操作能力和数据分析能力。
二、实验原理信号分析是研究信号特性的科学，主要包括信号的时域分析和频域分析。
时域分析关注信号随时间的变化规律，频域分析关注信号中不同频率分量的分布情况。
1. 时域分析：通过对信号进行采样、时域卷积、微分、积分等操作，分析信号的时域特性。
2. 频域分析：通过对信号进行傅里叶变换、频域卷积、滤波等操作，分析信号的频域特性。
三、实验内容1. 信号采集与处理（1）采集一段语音信号，利用MATLAB的录音功能将模拟信号转换为数字信号。
（2）对采集到的信号进行采样，选择合适的采样频率，确保满足奈奎斯特采样定理。
（3）绘制语音信号的时域波形图，观察信号的基本特性。
2. 信号频谱分析（1）对采集到的信号进行傅里叶变换，得到信号的频谱。
（2）绘制信号的频谱图，分析信号的频域特性。
3. 信号滤波（1）设计一个低通滤波器，滤除信号中的高频噪声。
（2）将滤波后的信号与原始信号进行对比，分析滤波效果。
4. 信号调制与解调（1）对原始信号进行幅度调制，产生已调信号。
（2）对已调信号进行解调，恢复原始信号。
（3）分析调制与解调过程中的信号变化。
四、实验步骤1. 采集语音信号，将模拟信号转换为数字信号。
2. 对采集到的信号进行采样，确保满足奈奎斯特采样定理。
3. 绘制语音信号的时域波形图，观察信号的基本特性。
4. 对信号进行傅里叶变换，得到信号的频谱。
5. 绘制信号的频谱图，分析信号的频域特性。
6. 设计低通滤波器，滤除信号中的高频噪声。
7. 对滤波后的信号与原始信号进行对比，分析滤波效果。
8. 对原始信号进行幅度调制，产生已调信号。
9. 对已调信号进行解调，恢复原始信号。
10. 分析调制与解调过程中的信号变化。
五、实验结果与分析1. 时域分析通过观察语音信号的时域波形图，可以看出信号的基本特性，如信号的幅度、频率等。
信号分析实验报告总结
一、实验目的本次信号分析实验旨在通过MATLAB软件，对连续信号进行采样、重建、频谱分析等操作，加深对信号处理基本理论和方法的理解，掌握信号的时域、频域分析技巧，并学会使用MATLAB进行信号处理实验。
二、实验内容1. 连续信号采样与重建（1）实验内容：以正弦信号为例，验证采样定理，分析采样频率与信号恢复质量的关系。
（2）实验步骤：a. 定义连续信号y(t) = sin(2π×24t) + sin(2π×20t)，包含12Hz和20Hz 两个等幅度分量。
b. 分别以1/4、1/2、1/3Nyquist频率对信号进行采样，其中Nyquist频率为最高信号频率的两倍。
c. 利用MATLAB的插值函数对采样信号进行重建，比较不同采样频率下的信号恢复质量。
（3）实验结果与分析：a. 当采样频率低于Nyquist频率时，重建信号出现失真，频率混叠现象明显。
b. 当采样频率等于Nyquist频率时，重建信号基本恢复原信号，失真较小。
c. 当采样频率高于Nyquist频率时，重建信号质量进一步提高，失真更小。
2. 离散信号频谱分析（1）实验内容：分析不同加窗长度对信号频谱的影响，理解频率分辨率的概念。
（2）实验步骤：a. 定义离散信号x[n]，计算其频谱。
b. 分别采用16、60、120点窗口进行信号截取，计算其频谱。
c. 比较不同窗口长度对频谱的影响。
（3）实验结果与分析：a. 随着窗口长度的增加，频谱分辨率降低，频率混叠现象减弱。
b. 频率分辨率与窗口长度成反比，窗口长度越长，频率分辨率越高。
3. 调频信号分析（1）实验内容：搭建调频通信系统，分析调频信号，验证调频解调原理。
（2）实验步骤：a. 搭建调频通信系统，包括信号源、调制器、解调器等模块。
b. 产生调频信号，并对其进行解调。
c. 分析调频信号的频谱，验证调频解调原理。
（3）实验结果与分析：a. 调频信号具有线性调频特性，其频谱为连续谱。
信号分析与处理实验课程思政教学改革实践
信号分析与处理实验课程思政教学改革实践信号分析与处理实验课程思政教学改革实践随着教育改革不断深入，高校的思政教育也逐渐受到重视。
作为工科专业的一门实践课程，信号分析与处理实验课程也不能例外。
为了使这门实践课程更好地融入思政教育，我们进行了一系列的教学改革实践。
一、教学目标的重新定位信号分析与处理实验课程原本注重学生对信号分析与处理的基本概念和技能的掌握。
然而，在改革之前，我们意识到这门课程也具有丰富的思想内涵。
因此，我们将目标重新定位为培养学生的创新思维、团队合作能力和实践能力。
通过实践操作的过程，学生将能够自主思考，通过团队合作来解决实际问题，提高他们的创新意识和能力。
二、引入案例教学为了使学生更好地理解信号分析与处理的实际应用，我们引入了案例教学。
在课堂上，我们讲解了一些典型的实际案例，并引导学生讨论如何通过信号分析和处理技术解决相关问题。
通过实践操控实验设备，学生能够亲自体会到数据采集和信号处理的过程，更好地理解课程中的理论知识。
三、团队合作实践为了培养学生的团队合作精神和实践能力，我们将实验课程设计为小组协作的形式。
学生分成小组，每个小组负责完成一个完整的信号分析与处理实验项目。
在这个过程中，学生将亲自分工，共同协作实施实验、数据采集和数据处理。
通过团队的合作互助，学生不仅能够学习到知识，还能提高他们的团队合作能力。
四、实践课程与社会实际的结合为了使课程真正贴近社会实际，我们积极与科研机构和企业进行合作。
在实验课程中，我们邀请相关领域的专家来给学生讲解实际问题，并指导学生进行解决方案的设计和实施。
通过与实际案例的结合，学生能够更好地理解信号分析与处理的重要性，并且能够将课堂所学知识应用到解决实际问题上。
五、定期评估和反馈课程改革实践过程中，我们定期组织学生进行课程评估。
通过学生的反馈和建议，我们能够及时了解到他们对课程的理解和反应。
同时，我们也会根据学生的评估结果，针对问题进行改进和调整，以使课程不断适应学生的需求和发展。
信号分析与处理实验一 基本信号的产生和时域抽样实验
实验项目名称：基本信号的产生和时域抽样实验 实验项目性质：普通实验 所属课程名称：信号分析与处理 实验计划学时：2一、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、实验内容和要求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),020n x n n n ππ=+≤≤(b): )20()5()(---=n u n u n x(c): )n(nx-=*5.0exp()(d): )xπn=1.0sin()(n(e): ||1000)(t a e t x -=(f): )()sin()(0t u t Ae t x t a Ω=-α2 设||1000a )t (x t e -=（a ）：求其傅里叶变换)jw (X a ；（b ）：用频率Hz s 5000F =对)t (x a 进行采样，求出采样所得离散时间信号]n [x a1的傅里叶变换)(X 1jw a e ；再用频率Hz s 1000F =对)t (x a 进行采样，求出采样所得离散时间信号]n [x a2的傅里叶变换)(X a2jw e ；（c）：分别针对（b）中采样所得离散时间信号]n[xa1和]n[xa2，重建出对应的连续时间信号)t(xa1和)t(xa2，并分别与原连续时间信号)t(xa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。
3 已知序列x[k]={1,1,1;k=0,1,2},对其频谱)X进行抽样，分别取( j eN=2,3,10，观察频域抽样造成的混叠现象。
x=[1,1,1];L=3;N=256;omega=[0:N-1]*2*pi/N;X0=1+exp(-j*omega)+exp(-2*j*omega);plot(omega./pi,abs(X0));xlabel('Omega/PI');hold onN=2;omegam=[0:N-1]*2*pi/N;Xk=1+exp(-j*omegam)+exp(-2*j*omegam);stem(omegam./pi,abs(Xk),'r','o');hold off00.20.40.60.81 1.2 1.4 1.6 1.82Omega/PI4、A 编制实验用主程序及相应子程序。
声学实验中的信号处理与分析
声学实验中的信号处理与分析声学实验是一项研究声音传播、声波振动特性以及声学现象的科学实践。
在声学实验中，信号处理与分析起着重要的作用，它可以帮助我们更好地理解声音的性质、捕捉声音的细节，并在各种应用领域中发挥重要作用。
一、信号处理在声学实验中的应用1. 声音采集与信号处理在声学实验中，首先需要采集声音信号。
传感器将声音信号转换成电信号，并通过采样与量化技术将连续的声音信号转换成数字信号。
然后，信号处理算法被应用于这些数字信号以提取和分析其中的音频特征。
2. 信号增强与滤波信号处理可以帮助我们对声音进行增强和滤波。
在声学实验中，我们可能面临各种环境噪声和杂音的干扰，这些噪声会对声音信号的质量和特征提供干扰。
通过应用信号处理技术，我们可以滤除这些噪声，以获得清晰的声音信号。
3. 频谱分析与谱估计频谱分析是声学实验中重要的信号处理任务之一。
它用于研究声音信号的频率成分和强度分布。
谱估计方法可以帮助我们分析声音信号的频谱特性，如频率成分、频谱泄露以及频谱斜率等。
4. 语音识别与语音合成信号处理在语音识别和语音合成中起着关键作用。
通过信号处理技术，我们可以将声音信号转换成文字或者根据文本生成自然流畅的语音。
二、声学实验中的信号分析1. 音频特征提取与识别在声学实验中，我们可以通过信号分析技术从声音信号中提取各种音频特征，如时域特征（如能量、过零率等）、频域特征（如频率、频谱特征等）以及时频域特征（如声谱图、梅尔频谱等）。
这些音频特征可以用于声音识别、语音指纹识别、音乐分类等应用中。
2. 噪声分析与环境监测声学实验中的噪声分析可以帮助我们了解各种环境下的噪声特征和强度。
通过分析噪声的频谱和时域特征，我们可以评估噪声对环境以及人体健康的影响，并采取相应的措施来减少噪声污染。
3. 振动分析与结构健康监测声学实验中的信号处理与分析也用于振动分析和结构健康监测。
通过对振动信号进行分析，我们可以评估结构的健康状态，检测结构的缺陷和损坏。
信号分析与处理实验报告
信号分析与处理实验报告
班级_________________________
学生姓名_________________________
学号_________________________
所在专业_________________________
成绩_________________________
上海大学
二0 0 年月日
图1-2 芯片参数设置界面
4. 利用数字公式编程生成正弦波、噪声或三角波等数字信号，可以选择其中一种信号，
图3-1 滤波器的种类
下图是用带通滤波器消除信号钢管无损探伤信号中由于传感器晃动带来的低频干扰，以及由于电磁噪声等带来的高频干扰的例子。
用滤波器消除信号中的干扰
图3-3 滤波器的作用实验
下面是该实验的装配图和信号流图，图中线上的数字为连接软件芯片的软件总线数
图3-4 滤波器的作用实验装配图。
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。
上海大学《信号分析与处理》实验指导书
《信号分析与处理》实验指导书(修订版)上海大学精密机械工程系2009年4月目录DRVI可重构虚拟仪器实验平台简介 (2)实验一常用数字信号生成实验 (8)实验二典型信号波形的合成与分解实验 (11)实验三滤波器原理与应用实验 (13)附录一151DRVI可重构虚拟仪器实验平台简介1、概述DRVI的主体为一个带软件控制线和数据线的软主板，其上可插接软仪表盘、软信号发生器、软信号处理电路、软波形显示芯片等软件芯片组，并能与A/D卡、I/O卡等信号采集硬件进行组合与连接。
直接在以软件总线为基础的面板上通过简单的可视化插/拔软件芯片和连线，就可以完成对仪器功能的裁减、重组和定制，快速搭建一个按应用需求定制的虚拟仪器测量系统。
图2、虚拟仪器软件总线结构图2、软件运行双击WINDOWS桌面上的图标，或在程序组中的DRVI，就可以启动DRVI 软件。
DRVI启动后点击红色箭头所示按钮从DRVI采集卡、运动控制卡，或网络在线进行注册登记，获取软件使用权限，然后就可以使用了。
图3、DRVI 软件运行界面3、插接软件芯片DRVI 通过在前面板上可视化插接虚拟仪器软件芯片来搭构虚拟仪器或测量实验。
插接软件芯片的过程很简单，从软件芯片表中点击需要的软件芯片，将其添加到DRVI 前面板上，然后在新插入的软件芯片上压下鼠标不放，将其拖动到合适位置。
重复上述步骤，插入其它软件芯片。
插接在DRVI 前面板上的虚拟仪器软件芯片的屏幕位置是可以移动和调整的，点击快捷工具条中的“移动软件芯片位置”图标，然后在待移动的软件芯片上压下鼠标不放，就可以将其拖动到新位置，从而实现屏幕布局的调整。
4、DRVI 软件总线的概念和软件芯片的连线图4 用DRVI 设计虚拟仪器为实现虚拟仪器软件芯片间的数据交换，DRVI中设置了一组软件总线，包括256条Double型单变量数据线和32条Double型数组型数据线，可传输有效值等单变量数据，也可传输波形、频谱等数组数据。
- 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)。
信号分析与处理实验实验一时间信号的产生班级：自动化1101班姓名：陈宝平学号：成绩：1. 实验目的数字信号处理系统中的信号都是以离散时间形态存在的。
研究离散时间信号，首先需要产生出各种离散时间信号。
使用MATLAB 软件可以方便的产生各种常见的离散时间信号，还具有强大的绘图功能，便于用户直观地处理输出结果。
通过本实验，学习用MATLAB 产生一些常见的离散时间信号，并通过MATLAB 绘图工具对产生的信号进行观察加深对常见离散信号和信号卷积和运算的理解。
2. 实验原理离散时间信号用x(n)来表示，自变量n 必须是整数；连续时间信号用x(t)来表示。
常见的时间信号如下：(1) 单位冲激序列δ(n)=⎩⎨⎧≠=0,00,1n n ; 如图(a); 单位冲激信号δ(t)=⎩⎨⎧≠=0,00,1t t ;如图(b):(a) (b)如果δ(n)在时间轴上延迟了k 个单位，得到δ(n-k)=⎩⎨⎧≠=k n kn ,0,1。
(2) 单位阶跃序列u(n)=⎩⎨⎧<≥0,00,1n n ; 如图(c)：单位阶跃信号u(t)=⎩⎨⎧<≥0,00,1t t ; 如图(d):(c) (d)如果u(n)在时间轴上延迟了k 个单位,得到u(n-k)=⎩⎨⎧<≥kn kn ,0,1。
(3) 矩形序列R N (n)=⎩⎨⎧≥<-≤≤),0(,0)10(,1N n n N n ,矩形序列有一个重要的参数，就是序列宽度N 。
R N (n)与u(n)之间的关系为R N (n)= u(n)- u(n-N)。
如图(e):单位矩形信号R (t)=⎩⎨⎧≥<≤≤),0(,0)0(,1T t t T t , R(t)=u(t)-u(t-T),如图(f):(e) (f)（4）正弦序列x(n)=Acos(ω0n+ϕ)。
只有当2ωπ为有理数时，正弦序列具有周期性,如图(g): 正弦信号x(t)=Acos(ϕω+t 0),如图(h);(g) (h)(5)单边实指数序列x(n)=a n u(n)，当a>0时，该序列均取正值，当a<0时，序列在正负摆动。
如图分别为：x(n)=1.2n , x(n)=(-1.2)n , x(n)=0.8n , x(n)=(-0.8)n 的图。
对指数信号x(t)=a t 。
如图分别为: x(t)=1.2t ,x(t)=(-1.2)t ,x(t)=0.8t ,x(t)=(-0.8)t 的图。
(6) 复指数序列x(n)=e n j a )(0ω+, 当a=0时，得虚指数序列x(n)=e n j 0ω。
由欧拉公式得x(n)=e n j a )(0ω+=e an e n j 0ω=e an [cos(n 0ω)+jsin(n 0ω)],与连续复指数信号一样，我们将复指数序列实部和虚部的波形分开讨论，得以下结论：1）当a>0时，复指数序列x(n)的实部和虚部分别是按指数规律增长的正弦振荡序列。
2）当a<0时，复指数序列x(n)的实部和虚部分别是按指数规律衰减的正弦振荡序列。
3) 当a=0时，即为虚指数序列x(n)=e n j 0ω，其实部和虚部分别是等幅的正弦振荡序列。
如图：复指数序列x(t)= Ae st ,其中s=ωσj +。
如图：3．实验内容及步骤Ⅰ离散序列：(1)编制程序产生单位冲激序列δ(n)=⎩⎨⎧≠=0,00,1n n 及δ(n-39）并绘制其图形。
解： δ(n)的程序：>> n=-3:3; %定义长度-3到3>> x=[zeros(1,3) 1 zeros(1,3)] ; %产生x={0 0 0 1 0 0 0} >>stem(n,x) %输出离散序列截图：结果分析：[zeros(1,3) 1 zeros(1,3)]先用zeros 产生三个0，再用1将n=0是命令为1，最后用zeros 产生三个0。
就产生离散单位冲激序列。
δ(n-39)的程序：>> n=0:41; %定义长度0到41>> y=[zeros(1,39) 1 zeros(1,2)]; %将δ(n)向右平移39个单位 >> stem(n,y) %输出离散序列 截图：结果分析：δ(n-39)是将δ(n)向右平移39个单位，相应在n=39处产生冲激信号。
(2)编程产生单位阶跃序列u(n)=⎩⎨⎧<≥0,00,1n n ，u(n-39)及u(n)- u(n-39)，并绘制出图形。
解：u(n)的程序>> n=-3:3; %定义长度-3到3>> x=[zeros(1,3) ones(1,4)]; %产生x={0 0 0 1 1 1 1}>> stem(n,x) %输出离散序列截图：结果分析:离散单位阶跃信号在n=0处发生正1跳变，所以用[zeros(1,3) ones(1,4)] ，先用zeros产生3个0，ones产生4个1，即得到单位阶跃序列。
u(n-39)的程序：>> n=0:44; %定义长度0到44>> x=[zeros(1,39) ones(1,6)]; %将u(n)向右平移39个单位>> stem(n,x) %输出离散序列截图：结果分析：u(n-39)是将u(n)向右平移39个单位，即从n=39时发生正1的跳变。
矩形序列u(n)- u(n-39)的程序>> n=-3:44; %定义长度-3到44>> x=[zeros(1,3) ones(1,39) zeros(1,6)]; %产生u(n)-u(n-39)>> stem(n,x) %输出离散序列截图：结果分析：矩形序列R 39(n)=u(n)- u(n-39)中，从n=0到n=38这39个离散时间时，信号为1，其余为0。
(3)编制程序程序产生正弦序列x(n)=cos(2πn), x(n)=cos(392πn)及 x(n)=sin(2n)并绘制其图形。
解：x(n)=cos(2πn)程序>> n=-10:10; %定义长度-10到10 >> x=cos(2*pi*n); %输入正弦函数 >> stem(n,x) %输出离散序列 截图：结果分析：对函数x(n)=cos(2πn)来说，离散时间取得都是整数值，即函数值都为cos(2π)=1,故其全部为1的离散序列。
x(n)=cos(392πn)的程序： >> n=-40:40; %定义长度-40到40 >> x=cos(2/39*pi*n); %输入正弦函数 >> stem(n,x) %输出离散序列 截图:结果分析:正弦序列：x(n)=cos(392πn)周期T=39，每隔n=1为离散点，图像基本反映了函数的整个图像。
x(n)=sin(2n)的程序：>> n=-20:20; %定义长度-20到20 >> x=sin(2*n); %输入正弦函数 >> stem(n,x) %输出离散序列 截图：结果分析:正弦函数x(n)=sin(2n)，其周期T=π，而以n 为整数的离散序列，其出现不规则序列。
因此在图形上基本辨别不出其离散周期。
(4)编制程序产生复指数序列x(n)=e n j )392(+,并绘制出其图形。
解：x(n)=e n j )392(+的程序：>> n =0:10; %定义长度0到10 >> x=exp((2.+j*39)*n); %输入复指数函数>> subplot(2,1,1) %定义图形框格式与输出顺序 >> stem(n,real(x)) %输出离散序列实部序列 >> subplot(2,1,2)>> stem(n,imag(x)) %输出离散序列虚部序列 截图：结果分析:复指数序列x(n)=e n j )392(+的图形，由于σ的值的问题，信号图像的值跳变太大，出现了看似相等的一系列点，但考虑到数量级为108，也就确定它们不可能相等，符合复指数的曲线。
(5)编制程序产生指数序列x(n)=39n和x(n)=n391，并绘制出其图形解：x(n)=39n 的程序：>> n=0:10; %定义长度0到10 >> x=39.^n; %输入单边实指数函数 >> stem(n,x) %输出离散序列 截图：结果分析:指数序列x(n)=39n 符合指数函数的原理，由图可知，该因果信号发散，即其性质表现为不稳定。
x(n)=n391的程序：>> n=0:10; %定义长度0到10 >> x=(1/39).^n; %输入单边实指数函数 >> stem(n,x) %输出离散序列 截图：结果分析:指数序列x(n)=n391符合指数函数的原理，由图可知，该因果信号收敛，即其性质表现为稳定。
Ⅱ连续信号：（1)编制程序产生单位冲激信号δ(t)=⎩⎨⎧≠=0,00,1t t 及δ(t-39）并绘制其图形。
解： δ(t)的程序：>> t=-3:0.01:3; %定义长度-3到3 >> x=[zeros(1,300) 1 zeros(1,300)]; %产生单位冲激信号 >> plot(t,x) %输出连续信号 截图：δ(t-39)的程序：>> t=-3:0.01:44; %定义长度-3到44>> x=[zeros(1,4200) 1 zeros(1,500)]; %将δ(t)向右平移39个单位 >> plot(t,x) %输出连续信号 截图：(2)编程产生单位阶跃序列u(t)=⎩⎨⎧<≥0,00,1t t ，u(t-39)及u(t)- u(t-39)，并绘制出图形。
解：u(t)的程序:>> t=-3:0.01:3; %定义长度-3到3 >> x=[zeros(1,300) ones(1,301)]; %产生单位阶跃信号 >> plot(t,x) %输出连续信号 截图：u(t-39)的程序:>> t=-3:0.01:44; %定义长度-3到44>> x=[zeros(1,4200) ones(1,501)]; %将u (t)向右平移39个单位 >> plot(t,x) %输出连续信号 截图：u(t)- u(t-39)的程序:>> t=-3:0.01:44; %定义长度-3到44>> x=[zeros(1,300) ones(1,3900) zeros(1,501)]; %产生长为39的门信号 >> plot(t,x) %输出连续信号 截图：（3）编制程序程序产生正弦序列x(t)=cos(2πt), x(t)=cos(392πt)及 x(t)=sin(2t)并绘制其图形。