实验二典型信号的相关分析
典型环节的模拟研究及阶跃响应分析
典型环节的模拟研究及阶跃响应分析实验二典型环节的模拟研究及阶跃响应分析一实验目的1.掌握各典型环节(比例、积分、比例积分、比例微分、惯性环节、比例积分微分环节等)模拟电路的构成方法，培养实验技能。
2.测试并熟悉各典型环节(比例、积分、比例积分、比例微分、惯性环节、比例积分微分环节等)的阶跃响应曲线。
3.了解参数变化对典型环节(比例、积分、比例积分、比例微分、惯性环节、比例积分微分环节等)阶跃响应的影响。
二实验任务与要求1.观测各种典型环节的阶跃响应曲线。
2.观测参数变化对典型环节阶跃响应的影响。
三实验原理本实验是利用运算放大器的基本特性(开环增益高、输入阻抗大、输出阻抗小等)，设置不同的反馈网络来模拟各种环节。
典型环节原理方框图及其模拟电路如下:1、比例环节(P)。
其方框图如图2-1所示:Ui(S)Uo(S)K图1-1A 比例环节方框图图 2-1RRR1010KR10KiUUo--op5op6++10K100K图1-1B 比例环节模拟电路 R0=200K R1=100K;(200K)图 2-2U(S)0其传递函数是: ,K (2-1) Ui(S)比例环节的模拟电路图如图2-2所示，其传递函数是:U(S)R01 (2-2) ,Ui(S)R0比较式(2-1)和(2-2)得 (2-3) K,RR10当输入为单位阶跃信号，即U(t),1(t)时，，则由式(1-1)得到: U(s),1/Sii1 U(S)K,,0S所以输出响应为: (2-4) U,K(t,0)02、积分环节。
其方框图如图2-3所示。
其传递函数为:Ui(S)Uo(S)1TS图 2-3 图1-2A 积分环节方框图RC10KUiRUo--op5op610KR010K100K图1-2B 积分环节模拟电路C=1μf(2μf);R0=200K图 2-4U(S)10 (2-5) ,Ui(S)TS积分环节的模拟电路图如图2-4所示。
积分环节的模拟电路的传递函数为:US()10 (2-6) ,UiSRCS()0比较式(2-5)和(2-6)得:(2-7) T,RC0当输入为单位阶跃信号，即时，，则由式(2-5)得到:U(t),1(t)U(S),1Sii111 ,,,U(S)o2TSSTS所以输出响应为:1 (2-8) Utt(),oT3、比例积分(PI)环节。
实验二的应用FFT对信号进行频谱分析
实验二的应用FFT对信号进行频谱分析引言：频谱分析是通过将连续信号转换为离散信号，根据信号在频域上的强度分布来分析信号的频谱特性。
其中，FFT（Fast Fourier Transform，快速傅里叶变换）是一种常见的频谱分析算法，可以高效地计算离散信号的傅里叶变换。
实验目的：本实验旨在使用FFT算法来对一个信号进行频谱分析，从而了解FFT 的原理和应用。
实验器材：-计算机-MATLAB软件实验步骤：1.准备信号数据：首先，需要准备一个信号数据用于进行频谱分析。
可以通过MATLAB 自带的函数生成一个简单的信号数据，例如生成一个正弦信号：```Fs=1000;%采样频率T=1/Fs;%采样时间间隔L=1000;%信号长度t=(0:L-1)*T;%时间向量S = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t); % 生成信号，包含50Hz和120Hz的正弦波成分```其中，Fs为采样频率，T为采样时间间隔，L为信号长度，t为时间向量，S为生成的信号数据。
2.进行FFT计算：利用MATLAB提供的fft函数，对准备好的信号数据进行FFT计算，得到信号的频谱：```Y = fft(S); % 对信号数据进行FFT计算P2 = abs(Y/L); % 取FFT结果的模值，并归一化P1=P2(1:L/2+1);%取模值前一半P1(2:end-1) = 2*P1(2:end-1); % 对非直流分量进行倍频处理f=Fs*(0:(L/2))/L;%计算对应的频率```其中，Y为FFT计算的结果，P2为对应结果的模值，并进行归一化处理，P1为P2的前一半，f为对应的频率。
3.绘制频谱图：使用MATLAB的plot函数，将频率和对应的功率谱绘制成频谱图：```plot(f,P1)title('Single-Sided Amplitude Spectrum of S(t)')xlabel('f (Hz)')ylabel('，P1(f)，')```实验结果与分析：上述实验步骤通过MATLAB实现了对一个信号的频谱分析并绘制成频谱图。
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。
典型信号的频谱分析实验报告
步
骤
1.运行DRVI主程序，点击DRVI快捷工具条上的"联机注册"图标，选择其中的“DRVI采集仪主卡检测”或“网络在线注册”进行软件注册。
2.在DRVI软件平台的地址信息栏中输入WEB版实验指导书的地址，在实验目录中选择“典型信号频谱分析”，建立实验环境。
3.从信号图观察典型信号波形与频谱的关系，从谱图中解读信号中携带的频率信息。
1通过实验使我在课本理论学习的基础上加深了对我傅里叶级数的理解加深了对理论的认识以实际的实验操作懂得了各种信号的形状为以后的测试判断打下坚实的理论基础
贵州大学实验报告
学院：专业：班级：
姓名
学号
实验组
实验时间
指导教师
成绩
实验项目名称
实
验
目
的
1.在理论学习的基础上，通过本实验熟悉典型信号的频谱特征，并能够从信号频谱中读取所需的信息。
1．正弦波信号的频谱特性：
2．方波信号的频谱特性：
3．三角波信号的频谱特性：
4．正弦结
指
导
教
师
意
见
签名:年月日
2.了解信号频谱分析的基本原理和方法，掌握用频谱分析提取测量信号特征的方法。
实
验
要
求
1.简述实验目的和原理。
2.拷贝实验系统运行界面，插入到Word格式的实验报告中，用Winzip压缩后通过Email上交实验报告。
实
验
原
理
实
验
仪
器
1.计算机1台
2. DRVI快速可重组虚拟仪器平台1套
3.打印机1台
实
实验二-典型环节的时域分析和频域分析
一、 实验名称：典型环节的时域分析和频域分析二、实验目的：(1) 理解、掌握matlab 模拟典型环节的根本方法，包括：比例环节、积分环节、一阶微分环节、惯性环节和振荡环节等。
(2) 熟悉各种典型环节的阶跃响应曲线和频域响应曲线 (3) 理解参数变化对动态特性的影响三、 实验要求：(1) 一人一机，独立完成实验内容 。
(2) 根据实验结果完成实验报告，并用A4纸打印后上交。
四、 时间：2022年11月21日 五、 地点：信自楼234实验报告：一、比例环节的时域分析和频域分析 比例环节的传递函数：()G s k(1) 当k=1:3:10时，绘制系统的阶跃响应曲线，分析ｋ值的影响情况。
程序：for k=1:3:10;num=k;den=1;G=tf(num,den);figure(1);step(G); hold on; %翻开第1个图形窗口，绘制系统的阶跃响应曲线 endfigure(1); legend('k=1','k=4','k=7','k=10'); 曲线：结果分析：时域响应的结果就是把输入信号放大k 倍。
如图，输入信号为幅值为1的阶跃信号，因此，输出是幅值为k 的阶跃信号。
程序：for k=1:3:10;num=k;den=1;G=tf(num,den);figure(1);bode(G);hold on; %翻开第1个图形窗口，绘制系统的阶跃响应曲线 endfigure(1); legend('k=1','k=4','k=7','k=10');曲线：结果分析：比例环节对幅频有影响，输出信号的幅值为输入信号的20*lgk倍。
比例环节对相位没有影响，如图显示，相位特性为一条0度的程度线。
二、积分环节的时域分析和频域分析积分环节的传递函数：1 ()G ss=(1) 当k=1:3:10时，绘制系统()kG ss=的阶跃响应曲线，分析曲线特点。
实验二 连续信号时域分析的MATLAB实现
实验二 连续信号时域分析的MATLAB 实现一. 实验目的1. 熟悉MATLAB 软件平台；2. 掌握MATLAB 编程方法、常用语句和可视化绘图技术；3. 编程实现常用信号及其运算MATLAB 实现方法。
二. 实验原理信号一般是随时间而变化的某些物理量。
按照自变量的取值是否连续，信号分为连续时间信号和离散时间信号，一般用()f t 和()f k 来表示。
若对信号进行时域分析，就需要绘制其波形，如果信号比较复杂，则手工绘制波形就变得很困难，且难以精确。
MATLAB 强大的图形处理功能及符号运算功能，为实现信号的可视化及其时域分析提供了强有力的工具。
根据MATLAB 的数值计算功能和符号运算功能，在MATLAB 中，信号有两种表示方法，一种是用向量来表示，另一种则是用符号运算的方法。
在采用适当的MATLAB 语句表示出信号后，就可以利用MATLAB 中的绘图命令绘制出直观的信号波形了。
下面分别介绍连续时间信号和离散时间信号的MATLAB 表示及其波形绘制方法。
1.连续时间信号所谓连续时间信号，是指其自变量的取值是连续的，并且除了若干不连续的点外，对于一切自变量的取值，信号都有确定的值与之对应。
从严格意义上讲，MATLAB 并不能处理连续信号。
在MATLAB 中，是用连续信号在等时间间隔点上的样值来近似表示的，当取样时间间隔足够小时，这些离散的样值就能较好地近似出连续信号。
在MATLAB 中连续信号可用向量或符号运算功能来表示。
⑴ 向量表示法对于连续时间信号()f t ，可以用两个行向量f 和t 来表示，其中向量t 是用形如12::t t p t =的命令定义的时间范围向量，其中，1t 为信号起始时间，2t 为终止时间，p 为时间间隔。
向量f 为连续信号()f t 在向量t 所定义的时间点上的样值。
例如：对于连续信号sin()()()t f t Sa t t== ，我们可以将它表示成行向量形式，同时用绘图命令plot()函数绘制其波形。
FFT频谱分析及应用
实验二FFT 频谱分析及应用一、实验目的：1、通过实验加深对FFT 的理解；2、熟悉应用FFT 对典型信号进行频谱分析的方法。
二、实验内容使用MATLAB 程序实现信号频域特性的分析。
涉及到离散傅立叶变换(DFT)、快速傅立叶变换(FFT)及信号频率分辨率等知识点。
三、实验原理与方法和手段在各种信号序列中，有限长序列占重要地位。
对有限长序列可以利用离散傅立叶变换(DFT)进行分析。
DFT不但可以很好的反映序列的频谱特性，而且易于用快速算法(FFT)在计算机上进行分析。
有限长序列的DFT是其z变换在单位圆上的等距离采样，或者说是序列傅立叶的等距离采样，因此可以用于序列的谱分析。
FFT 是DFT 的一种快速算法，它是对变换式进行一次次分解，使其成为假设干小数据点的组合，从而减少运算量。
在MATLAB 信号处理工具箱中的函数fft(x,N)，可以用来实现序列的N点快速傅立叶变换。
经函数fft 求得的序列一般是复序列，通常要求出其幅值和相位。
MATLAB中提供了求复数的幅值和相位的函数：abs angle,这些函数一般和fft 同时使用。
四、实验组织运行要求1、学生在进行实验前必须进行充分的预习,熟悉实验内容；2、学生根据实验要求，读懂并理解相应的程序；3、学生严格遵守实验室的各项规章制度，注意人身和设备平安，配合和服从实验室人员管理；4、教师在学生实验过程中予以必要的辅导，独立完成实验；5、采用集中授课形式。
五、实验条件1、具有WINDOWS 98/2000/NT/XP操作系统的计算机一台；2. 、MATLAB编程软件。
六、实验步骤在“开始--程序〞菜单中，找到MATLAB程序，运行启动；进入MATLAB后，在Comma nd Win dow中输入实验程序，并执行;记录运行结果图形，作分析。
具体步骤如下：1、用FFT进行典型信号的频谱分析：①咼斯序列：x〔M〕= *已,0乞科冬150. else参数：p=3 , q=6 ；p=2 , q=9 ；p=5 , q=7。
实验二--连续时间信号的频域分析
实验二连续时间信号的频域分析专业班级通信1601 姓名宁硕学号 20 评分：实验日期： 2017 年 12 月 13日指导教师: 张鏖峰一、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、掌握连续时间傅里叶变换的分析方法及其物理意义；4、掌握各种典型的连续时间非周期信号的频谱特征以及傅里叶变换的主要性质；5、学习掌握利用MATLAB语言编写计算CTFS、CTFT和DTFT的仿真程序，并能利用这些程序对一些典型信号进行频谱分析，验证CTFT、DTFT的若干重要性质。
基本要求：掌握并深刻理傅里叶变换的物理意义，掌握信号的傅里叶变换的计算方法，掌握利用MATLAB编程完成相关的傅里叶变换的计算。
以看得很清楚。
二、实验原理及方法任何一个周期为T1的正弦周期信号，只要满足狄利克利条件，就可以展开成傅里叶级数。
其中三角傅里叶级数为：2.1或：2.2指数形式的傅里叶级数为：2.3其中，为指数形式的傅里叶级数的系数，按如下公式计算：2.4傅里叶变换在信号分析中具有非常重要的意义，它主要是用来进行信号的频谱分析的。
傅里叶变换和其逆变换定义如下：2.52.6连续时间傅里叶变换主要用来描述连续时间非周期信号的频谱。
按照教材中的说法，任意非周期信号，如果满足狄里克利条件，那么，它可以被看作是由无穷多个不同频率（这些频率都是非常的接近）的周期复指数信号ejt的线性组合构成的，每个频率所对应的周期复指数信号ejt称为频率分量（frequency component），其相对幅度为对应频率的|X(j)|之值，其相位为对应频率的X(j)的相位三、实验内容和要求Q2-1 编写程序Q2_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。
数字信号处理-实验二-FFT频谱分析
实验三：用FFT对信号作频谱分析10.3.1实验指导1.实验目的学习用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。
2.实验原理用FFT对信号作频谱分析是学习数字信号处理的重要内容。
经常需要进行谱分析的信号是模拟信号和时域离散信号。
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2 /N，因此要求2 /N 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于连续谱，因此N要适当选择大一些。
周期信号的频谱是离散谱，只有用整数倍周期的长度作FFT，得到的离散谱才能代表周期信号的频谱。
如果不知道信号周期，可以尽量选择信号的观察时间长一些。
对模拟信号进行谱分析时，首先要按照采样定理将其变成时域离散信号。
如果是模拟周期信号，也应该选取整数倍周期的长度，经过采样后形成周期序列，按照周期序列的谱分析进行。
3•实验步骤及内容(1)对以下序列进行谱分析。
X1 (n) RHn)n 1, 0 n 3X2 (n) 8 n, 4 n 70 ,其它n4 n, 0 n 3X3( n) n 3, 4 n 70, 其它n选择FFT的变换区间N为8和16两种情况进行频谱分析。
分别打印其幅频特性曲线。
并进行对比、分析和讨论。
(2)对以下周期序列进行谱分析。
x4(n) cos—n44x5(n) cos( n/4) cos( n/8)选择FFT的变换区间N为8和16两种情况分别对以上序列进行频谱分析。
分别打印其幅频特性曲线。
并进行对比、分析和讨论。
(3)对模拟周期信号进行谱分析x6(t) cos8 t cos16 t cos20 t选择采样频率F s 64Hz ，变换区间N=16,32,64 三种情况进行谱分析。
典型环节分析实验报告
一、实验目的1. 理解并掌握典型环节（比例、惯性、比例微分、比例积分、积分、比例积分微分）的原理及其在控制系统中的应用。
2. 通过实验验证典型环节的阶跃响应特性，分析参数变化对系统性能的影响。
3. 熟悉MATLAB仿真软件的使用，掌握控制系统仿真方法。
二、实验原理控制系统中的典型环节是构成复杂控制系统的基础。
本实验主要研究以下典型环节：1. 比例环节（P）：输出信号与输入信号成比例关系，传递函数为 \( G(s) = K \)。
2. 惯性环节：输出信号滞后于输入信号，传递函数为 \( G(s) = \frac{K}{T s + 1} \)。
3. 比例微分环节（PD）：输出信号是输入信号及其导数的线性组合，传递函数为\( G(s) = K + \frac{K_d}{s} \)。
4. 比例积分环节（PI）：输出信号是输入信号及其积分的线性组合，传递函数为\( G(s) = K + \frac{K_i}{s} \)。
5. 积分环节（I）：输出信号是输入信号的积分，传递函数为 \( G(s) =\frac{K_i}{s} \)。
6. 比例积分微分环节（PID）：输出信号是输入信号、其导数及其积分的线性组合，传递函数为 \( G(s) = K + \frac{K_i}{s} + \frac{K_d}{s^2} \)。
三、实验设备1. 计算机：用于运行MATLAB仿真软件。
2. MATLAB仿真软件：用于控制系统仿真。
四、实验步骤1. 建立模型：根据典型环节的传递函数，在MATLAB中建立相应的传递函数模型。
2. 设置参数：设定各环节的参数值，例如比例系数、惯性时间常数、微分时间常数等。
3. 仿真分析：在MATLAB中运行仿真，观察并记录各环节的阶跃响应曲线。
4. 参数分析：改变各环节的参数值，分析参数变化对系统性能的影响。
五、实验结果与分析1. 比例环节：阶跃响应曲线为一条直线，斜率为比例系数K。
2. 惯性环节：阶跃响应曲线呈指数衰减，衰减速度由惯性时间常数T决定。
信号实验二 离散信号的频谱分析
实验二离散信号的频谱分析一、[实验目的]（1）加深对采样定理的理解和掌握，以及对信号恢复的必要性；（2）掌握对连续信号在时域的采样与重构的方法（3）理解和加深傅里叶变换的概念及其性质。
（4）离散时间傅里叶变换(DTFT)的计算和基本性质。
（5）离散傅里叶变换(DFT)的计算和基本性质。
二、[实验内容]1.实验原理验证（一）．采样定理及采样后信号的频谱对Sa(t)的采样后信号的频谱（二）．信号重建对cos(t)的采样与重建信号cos(t) cos(t)重建信号与原信号的比较及误差（三）．离散时间信号的傅立叶变换及频谱分析（1））离散时间傅里叶变换的概念及其性质。
有限长序列x(n)={1,2,3,4,5}（2）离散傅里叶变换的概念及其性质x(n)=sin(n*pi/8)+sin(n*pi/4)，N=16的序列傅里叶变换。
2. 选取信号f(t)= cos(t)作为被采样信号（最高频率为f=8Hz），取理想低通的截止频率wc=1/2*ws。
实现对信号f(t)= cos(t)的采样及由该采样信号的恢复重建，按要求完成以下内容:(1) 分别令采样角频率ws=1.5*wm 及ws=3*wm，给出在欠采样及过采样条件下冲激取样后信号的频谱，从而观察频谱的混叠现象。
答：实验程序如下clc,cleardt=0.01;t=0:dt:1;cos(t)的3倍采样信号频谱ωF (j w )f=8; %信号频率wm=2*pi*f; %信号角频率 ft=cos(wm*t); %时域信号%bs=1.5; %采样角频率，欠采样 bs=3; %采样角频率，大于两倍采样ws=bs*wm;Ts=2*pi/ws; %采样时间间隔 wc=1/2*ws; %理想低通截止频率nTs=0:Ts:1;Tf=0.01;nTf=-10:Tf:10; f_nTs=cos(wm*nTs); %时域采样信号Fs=funexer4_1(f_nTs,nTs,Ts,nTf); figure(1); plot(nTf,Fs);title('cos(t)的3倍采样信号频谱'); xlabel('ω'); ylabel('F(jw)'); grid on%//////////////////1.5倍采样 figure(2)bs=1.5; %采样角频率，大于两倍采样ws=bs*wm;Ts=2*pi/ws; %采样时间间隔wc=1/2*ws; %理想低通截止频率nTs=0:Ts:1; Tf=0.01; nTf=-10:Tf:10;Fs=funexer4_1(f_nTs,nTs,Ts,nTf); plot(nTf,Fs); title('cos(t)的1.5倍采样信号频谱');xlabel('ω');ylabel('F(jw)'); grid on(2) 若采样角频率取为ws=3*wm ，欲使输出信号与输入信号一致为cos(t)，试根据采样信号恢复信号的误差，确定理想低通滤波器H ( jw)的截止角频率Wc 的取值范围应为多大？cos(t)的1.5倍采样信号频谱ωF (j w )Sa(t)采样后的奈奎斯特采样频谱图(4倍）ωF (j ω)答：截止频率wc 应满足： wm<wc ≤ws/2。
实验二典型系统的时域响应分析实验仿真报告答案分析解析
实验二典型系统的时域响应分析实验仿真报告答案分析解析Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】实验二典型系统的时域响应分析1. 实验目的1) 通过用MATLAB 及SIMULINK 对控制系统的时域分析有感性认识。
2) 明确对于一阶系统，单位阶跃信号、单位斜坡信号以及单位脉冲信号的响应曲线图。
3) 对于二阶系统阶跃信号的响应曲线图以及不同阻尼比、不同自然角频率取值范围的二阶系统曲线比较图。
4) 利用MATLAB 软件来绘制高阶控制系统的零极点分布图，判断此系统是否有主导极点，能否用低阶系统来近似，并将高阶系统与低阶系统的阶跃响应特性进行比较5）编制简单的M文件程序。
2. 实验仪器PC计算机一台，MATLAB软件1套3. 实验内容1）一阶系统的响应（1) 一阶系统的单位阶跃响应在SIMULINK 环境下搭建图1的模型，进行仿真，得出仿真曲线图。
理论分析：C（s）=1/[s+1)]由拉氏反变换得h(t)=1-e^(-t/ (t>=0)由此得知，图形是一条单调上升的指数曲线，与理论分析相符。
（2) 一阶系统的单位斜坡响应在SIMULINK 环境下搭建图2的模型，将示波器横轴终值修改为12进行仿真，得出仿真曲线图。
理论分析：C （s ）=1/[s^2(4s+1)]可求的一阶系统的单位斜坡响应为c(t)=(t-4)+4e^(-t/4)e(t)=r(t)-c(t)=4-4e^(-t/4) 当t=0时，e(t)=0,当趋于无穷时，误差趋于常值4.3） 一阶系统的单位脉冲响应在medit 环境下，编译一个.m 文件，利用impulse （）函数可以得出仿真曲线图。
此处注意分析在SIMULINK 环境中可否得到该曲线图。
理论分析：C （s ）=5/+2)=(5/2)/+1)可求的g(t)=^(-t/,是一个单调递减的函数。
两种环境下得到的曲线图不一致。
2）二阶系统的单位阶跃响应二阶系统的闭环传递函数标准形式为 其阶跃响应可以分以下情况解出①当0=ζ时，系统阶跃响应为 )cos(1)(t t c n ω-=②当10<<ζ时，系统阶跃响应为 )sin(111)(2θωζζω+--=-t e t c d tn其中ζζθ/121-=-tg ，21ζωω-=n d③当1=ζ时，系统阶跃响应为 t n n e t t c ωω-+-=)1(1)(④当1>ζ时，系统阶跃响应为 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛---=21221121)(λλζωλλt t ne e t c 其中121---=ζζλ，122-+-=ζζλ （1）自然角频率1=n ω选取不同阻尼比=ζ0,,,,,,，用MATLAB 得到二阶系统阶跃响应曲线。
典型信号的频谱分析
典型信号的频谱分析一、试验目的在理论学习的基础上，通过本实验熟悉典型信号的频谱特征，能够从信号频谱中读取所需的信息，也就是具备读谱图的能力。
二、试验原理1. 正弦波、方波、三角波和白噪声信号是实际工程测试中常见的典型信号，这些信号时域、频域之间的关系很明确，并且都具有一定的特性，通过对这些典型信号的频谱进行分析，可以掌握信号的特性，熟悉信号的分析方法。
2. 信号的频谱可分为幅值谱、相位谱、功率谱、对数谱等。
傅立叶变换是信号频谱分析中常用的一个工具，它把一些复杂的信号分解为无穷多个相互之间具有一定关系的正弦信号之和，并通过对各个正弦信号的研究来了解复杂信号的频率成分和幅值。
3. 信号频谱分析是采用傅立叶变换将时域信号x(t)变换为频域信号X(f)，从而帮助人们从另一个角度来了解信号的特征。
时域信号x(t)的傅氏变换为：x(t)=a0/2+ a1*sin(2πf0t)+b1*cos(2πf0t)+ a2*sin(2πf0t)+b2*cos(2πf0t)+.........用Cn画出信号的幅值谱曲线，从信号幅值谱判断信号特征。
三、试验内容a)白噪声信号幅值谱特性b)正弦波信号幅值谱特性c)方波信号幅值谱特性d)三角波信号幅值谱特性e)拍波信号幅值谱特性f)正弦波信号＋白噪声信号幅值谱特性四、程序及波形1.%white noiset=0:0.01:1A=rand(size(t))Afft=abs(fft(A))/5122.%ssin savet=0:0.01:1y1=sin(2*pi*5*t)fs=0:1:100y2=abs(fft(y1))/512plot(fs,y2)3.%fang wavet = 0:0.0001:0.0625y = SQUARE(2*pi*30*t) fs=0:16:10000Y=abs(fft(y))/512plot(fs,Y)4.%sanjiao wavef=100width=0.3t4=0:0.001:0.1c=2*pi*f*t4y4=sawtooth(c,width)fs=0:1/0.001:10Y4=abs(fft(y4))/512plot(fs,Y4)5.%pai wavet=0:0.01:1m1=sin(2*pi*5*t)m2=sin(2*pi*6*t)M1=m1+m2fs=0:0.1:100M2=abs(fft(M1))/512plot(t,M2)6.%white +sinet=0:0.001:1;%采样周期为0.001s,即采样频率为1000Hz;%产生噪声污染的正弦波信号;x=sin(2*pi*100*t)+sin(2*pi*200*t)+rand(size(t));Y=fft(x,512);%对x进行512点的幅里叶变换;f=1000*(0:256)/512;%设置频率轴（横轴）坐标,1000为采样频率;plot(f,Y(1:257));%画出频域内的信号;五、结论1.可以从受噪声污染的信号中鉴别出有用的信号；由最后一个图知道，从受污染信号的时域形式中，很难看出正弦波的成分。
实验二FFT实现信号频谱分析课件
序n)
1 N
N 1
X (k )WNnk ,
k0
n 0,...., N 1
离散傅立叶反变换与正变换的区别在于WN变为 WN-1，并多了一个1/N的运算。因为WN和WN-1对 于推导按时间抽取的快速傅立叶变换算法并无
实质性区别，因此可将FFT和快速傅立叶反变
例2-13 矩形信号及其IFFT变换
三、实验内容
1. 考虑长度为5的有限序列，设采样周期为 0.5s。
x(0) 1, x(1) 3, x(2) 5, x(3) 1, x(4) 1 要求用FFT来计算其频谱。
三、实验内容
2. 用FFT计算下列连续时间信号的频谱 。
xa (t) e0.01t cos 2t 2e0.015t sin 2.1t t 0
N 1
X (k)
x(n)W
nk N
,k
0,....,
N
1
n0
N点的DFT可以分解为两个N/2点的DFT，
每个N/2点的DFT又可以分解为两个N/4点
的DFT。
依此类推，当N为2的整数次幂时(2N)，由于 每分解一次降低一阶幂次，所以通过M次的 分解，最后全部成为一系列2点DFT运算。 以上就是按时间抽取的快速傅立叶变换 (FFT)算法。当需要进行变换的序列的长度 不是2的整数次方的时候，为了使用以2为 基的FFT，可以用末尾补零的方法，使其长 度延长至2的整数次方。
y=fft(x,n)：计算n点FFT。当length(x)>n时，截断x， 否则补零。
【例2-11】产生一个正弦信号频率为60Hz，并用fft函数 计算并绘出其幅度谱。
fftshift函数：调用方式如下 y=fftshift(x)：如果x为向量，fftshift(x)直接将x的左 右两部分交换；如果x为矩阵（多通道信号），将x的左上、 右下和右上、左下四个部分两两交换。 【例2-12】产生一个正弦信号频率为60Hz,采样率为1000Hz, 用fftshift将其零频位置搬到频谱中心。
实验二 的应用FFT对信号进行频谱分析
20090401310074 海南大学实验二 应用FFT 对信号进行频谱分析一、实验目的1、进一步加深DFT 算法原理和基本性质的理解(因为FFT 只是DFT 的一种快速算法， 所以FFT 的运算结果必然满足DFT 的基本性质)。
2、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，以便在实际中正确应用FFT 。
二、实验原理i.模拟信号频率Ω和采样得到的数字信号频率ω的关系：/s T f ω=Ω=Ωii.DTFT 与对应的理想采样信号的频谱之间的对应关系为：|^()()jw a T X j X e ω=ΩΩ=即DTFT 与FT 的关系为：12()[()]j a r X e X j r T T Tωωπ∞=-∞=-∑就是说，只要知道了采样序列的频谱，就可以得到相应的连续信号的频谱。
(满足耐奎斯特采样定理)iii.DFT 是对离散时间序列的频域采样，是对ZT 上单位圆上的均匀采样，或者是DTFT 上[0,2]π的等间距采样。
当满足频域的采样定理时，便可以由频域的采样值恢复ZT 或者是DTFT 。
所以能用DFT 对信号进行频谱分析。
当采样的点数足够时，便能用它的包络作为模拟信号的近似谱。
近似的过程中，可能会有混叠现象，泄露现象和栅栏效应这三种误差。
iv.离散傅立叶变换DFT ：10()(),0,1,2...,1N nkN n X k x n W k N -===-∑[]101()()(),0,1,2...,1N nkN n x n IDFT X k X k W n N N --====-∑反变换与正变换的区别在于N W 变为1-N W ，并多了一个N 1的运算。
因为N W 和1-N W 对于推导按时间抽取的快速傅立叶变换算法并无实质性区别，因此借助FFT 来实现IFFT.三、实验内容和结果：1. 高斯序列的时域和频域特性：高斯序列的时域表达式：2(),015()0,n p q a e n x n -⎧⎪≤≤=⎨⎪⎩其它i. 固定参数p=8,改变参数q 的值，记录时域和频域的特性如下图。
典型电信号的观察与测量实验报告
典型电信号的观察与测量实验报告典型电信号的观看与测量试验报告一、试验目的1、熟识低频信号发生器、脉冲信号发生器的布局，各旋钮、开关的作用及其使用方法。
2、初步把握用示波器观看电信号波形，定量测出正弦信号和脉冲信号的波形参数。
3、初步把握示波器、信号发生器的使用。
二、试验说明1、正弦沟通信号和方波脉冲信号是常用的电激励信号，分别由低频信号发生器和脉冲信号发生器提供。
正弦信号的波形参数是幅值Um、周期T〔或频率f〕和初相：脉冲信号波形参数是幅值Um、脉冲重复周期T及脉宽tk。
2、电子示波器是一种信号图形测量仪器，可定量测出波形参数，从荧光屏的Y轴刻度尺结合其量程分档选择开关〔Y轴输入电压灵敏度V/cm分档选择开关〕读得电信号的幅值；从荧光屏的X轴刻度尺并结合其量程分档〔时间扫描速度s/cm分档〕选择开关，读得电信号的周期、脉宽、相位差等参数。
为完成对各种不同波形、不同要求的观看和测量，它还有一些其它的调整和掌握旋钮，期望在试验中加以摸索和把握。
一台示波器可以同时观看和测量两路信号波形。
三、试验设备序号名称型号与规格数量备注1双踪示波器12函数发生器13沟通毫伏表14频率计1四、试验内容1、双踪示波器的自检将示波器面板部分的"标准信号'插口，通过示波器专用同轴电缆接至双踪示波器的Y轴输入插口YA或YB端，然后开启示波器电源，指示灯亮，稍后，协调地调整示波器面板上的"辉度'、"聚焦'、"辅助聚焦'、"X轴位移'、"Y轴位移'等旋钮，使在荧光屏的中心部分显示出线条细而清楚、亮度适中的方波波形；通过选择幅度和扫描速度灵敏度，并将它们的微调旋钮旋至"校准'位置，从荧光屏上读出该"标准信号'的幅值与频率，并与标称值〔1V、1KHz的信号〕作比较，如相差较大，请指导老师给予校准。
实验二 应用 FFT 对信号进行频谱分析
实验二 应用 FFT 对信号进行频谱分析一、实验目的1、在理论学习的基础上，通过本次实验，加深对快速傅里叶变换的理解，熟悉 FFT 算法及其程序的编写。
2、熟悉应用 FFT 对典型信号进行频谱分析的方法。
3、了解应用 FFT 进行信号频谱分析过程中可能出现的问题，以便在实际中正确应用 FFT 。
二、实验原理与方法一个连续信号 )(t x a 的频谱可以用它的傅立叶变换表示为⎰+∞∞-Ω-=Ωdt e t x j X t j a a )()( （2-1）如果对该信号进行理想采样，可以得到采样序列)()(nT x n x a = （2-2）同样可以对该序列进行z 变换，其中T 为采样周期∑+∞-∞=-=n n z n x z X )()( （2-3） 当 ωj ez =的时候，我们就得到了序列的傅立叶变换 ∑+∞-∞=-=n n j j e n x e X ωω)()( （2-4）其中ω称为数字频率，它和模拟域频率的关系为s f T Ω=Ω=ω（2-5）式中的s f 是采样频率。
上式说明数字频率是模拟频率对采样率s f 的归一化。
同模拟域的情况相似，数字频率代表了序列值变化的速率，而序列的傅立叶变换称为序列的频谱。
序列的傅立叶变换和对应的采样信号频谱具有下式的对应关系∑-=)2(1)(Tm j X T e X a j πωω （2-6） 即序列的频谱是采样信号频谱的周期延拓。
从式（2-6）可以看出，只要分析采样序列的频谱，就可以得到相应的连续信号的频谱。
注意：这里的信号必须是带限信号，采样也必须满足 Nyquist 定理。
在各种信号序列中，有限长序列在数字信号处理中占有很重要的地位。
无限长的序列也往往可以用有限长序列来逼近。
对于有限长的序列我们可以使用离散傅立叶变换（DFT ），这一变换可以很好地反应序列的频域特性，并且容易利用快速算法在计算机上实现当序列的长度是 N 时，我们定义离散傅立叶变换为：∑-===10)()]([)(N n kn NW n x n x DFT K X （2-7） 其中，N j N e W π2-=它的反变换定义为：∑-=-==10)(1)]([)(N k kn N W k X N k X IDFT n x （2-8） 根据式（2-3）和（2-7）令 k N W z -=，则有)]([)()(10n x DFT W n x z X N n kn N W z k N ==∑-==- （2-9）可以得到 k N k N j W z W e z X k X k N -===-,)()(2π是 z 平面单位圆上幅角为k Nπω2=的点，就是将单位圆进行 N 等分以后第 k 个点。
典型电信号的观察与测量实验报告
典型电信号的观察与测量实验报告实验报告：典型电信号的观察与测量一、实验目的本实验旨在通过观察和测量不同类型的电信号，掌握典型电信号的特征及其测量方法，进一步加深对于电信号的理解和掌握。
二、实验原理1. 直流信号：指一条电路中始终保持不变的电流或电压。
在示波器中测量直流信号时，需要选择直流接通，此时直流信号在示波器上显示为一条水平直线。
2. 正弦波信号：指其波形为正弦曲线的电信号。
其特征为周期性、对称性和连续性。
在示波器中测量正弦波信号时，需要选择交流接通，并设置示波器的时间与电压刻度，即可观察正弦波的振幅、频率等特征。
3. 方波信号：指其波形为矩形的电信号。
其特征为周期性、占空比和跳变性。
在示波器中测量方波信号时，需要选择交流接通，并设置示波器的时间与电压刻度，即可观察方波的上升时间、下降时间、占空比等特征。
三、实验内容1. 连接实验电路，根据示波器的类型选择不同的接通方式。
2. 将电源接入实验电路，观察直流信号及其特征。
3. 选取合适的信号源，产生正弦波信号，并观察其振幅、频率等特征。
4. 改变正弦波的频率、幅度等参数，观察其对波形的影响。
5. 选取合适的信号源，产生方波信号，并观察其上升时间、下降时间、占空比等特征。
6. 改变方波的频率、幅度等参数，观察其对波形的影响。
四、实验结果1. 观察到直流信号为一条水平直线，在示波器上无任何波动。
2. 选取信号源产生一定频率的正弦波，示波器显示其波形振幅随电压变化而变化，频率为n Hz。
3. 改变正弦波的频率、幅度等参数，观察到其对波形的影响。
4. 选取信号源产生一定频率的方波，示波器显示其波形为矩形。
5. 改变方波的频率、幅度等参数，观察到其对波形的影响。
五、实验分析本实验通过对典型电信号的观察和测量，加深了对于电信号的理解和掌握。
在实验过程中，我们通过调整示波器的时间与电压刻度、改变信号源的频率、幅度等参数，观察到正弦波和方波的振幅、频率、上升时间、下降时间、占空比等特征。
典型电信号的观察与测量的实验原理
典型电信号的观察与测量的实验原理典型电信号的观察与测量是通过以下实验原理进行的：
1.信号源：首先需要有一个产生被观察和测量的电信号的信号源。
这可以是一个函数生成器、信号发生器或其他电子设备。
2.连接与调整：将信号源与观察和测量设备（如示波器）连接起来。
确保连接正确，并根据需要调整信号源的参数，例如频率、幅度等。
3.示波器设置：在示波器上设置适当的触发模式、水平和时间基准。
触发模式用于确定何时开始采集信号数据。
水平设置用于调整信号在示波器屏幕上的显示位置和范围。
时间基准则用于决定每个屏幕上的时间间隔。
4.观察信号：打开示波器并观察信号的形态和特征。
示波器会将电信号转换为可视化的波形图，使我们能够直观地观察信号的振幅、周期、频率、相位等信息。
5.测量信号：根据需要，使用示波器的测量功能测量信号的各种参数。
示波器通常提供测量峰值、峰对峰值、均值、周期、频率等参数的功能。
6.分析和解释：根据观察和测量到的信号数据，进行分析和解释。
根据信号的特征，可以判断信号类型（如正弦波、方波、脉冲等）以及其它属性（如幅度变化、频率变化等）。
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实验二 典型信号的相关分析
1.实验目的
在理论学习的基础上，通过本实验加深对相关分析概念、性质、作用的理解，掌握用相关分析法测量信号中周期成分的方法。
2.实验内容
自相关函数表示波形自身不同时刻的相似程度。
与波形分析、频谱分析相比，它具有能够在强噪声干扰情况下准确地识别信号周期的特点。
实验内容为计算正弦波、方波、三角波、白噪声和受50%白噪声干扰的正弦波信号的自相关系数，确定信号周期。
3．实验仿真
下以各个仿真波形图中，为了方便比较原信号和相关函数之间的关系，在作图的过程中只画出了和原信号相同的点数的相关函数。
实际上相关函数所占的点是和原函数所占点数之间的关系为12-⨯=原相关N N 。
一．噪声信号的自相关
1．代码： %gaussnoise.m x=-10:.01:10; m=-20:.01:20; y=randn(size(x)); z=xcorr(y,'unbiased'); subplot(3,1,1);plot(x,y); title('gauss noise'); subplot(3,1,2);plot(x,y); title('gauss noise');
subplot(3,1,3);plot(m(1001:3000),z(1001:3000)); title('auto-correlation');
2．仿真图形：只有在零点有一较大值，其它点处均接近于零。
二．正弦函数的自相关
1．代码：
%sinx.m
x=-5:.01:5;
m=-10:.01:10;
y=sin(2*pi*x);
z=xcorr(y,'unbiased');
subplot(3,1,1);plot(x,y)
subplot(3,1,2);plot(x,y)
subplot(3,1,3);plot(m(501:1500),z(501:1500));
xlabel('auto-correlation');
1．代码：
%fangbo.m
x=1:500;m=-500:500;
a0=[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1];
a=cat(2,a0,a0,a0,a0,a0);
y=cat(2,a,-a,a,-a,a,-a,a,-a,a,-a);
z=xcorr(y,'unbiased');
subplot(3,1,1);plot(x,y);
axis([0,500,-1.2,1.2]);
subplot(3,1,2);plot(x,y);
axis([0,500,-1.2,1.2]);
subplot(3,1,3);plot(m(251:750),z(251:750));
xlabel('auto-correlation');
2．仿真图形：相关函数为一三角波。
四．三角波的自相关
1．代码：
%sanjiaobo.m
x=-99:100;
m=-200:200
a0=[-5 -4.5 -4 -3.5 -3 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5] ;
a=cat(2,a0,-a0);
y=cat(2,a,a,a,a,a);
z=xcorr(y,'unbiased');
subplot(3,1,1);plot(x,y);
axis([-99,100,-6,6]);
subplot(3,1,2);plot(x,y);
axis([-99,100,-6,6]);
subplot(3,1,3);plot(m(101:301),z(101:301));
2．仿真图形：相关函数类似一个正弦波。
五．拍波的自相关
1．代码：
x=-10:.01:10;
m=-20:.01:10;
y=sin(4*pi*x)+sin(0.94*4*pi*x+0.01);
z=xcorr(y,'unbiased');
subplot(3,1,1);plot(x,y);
subplot(3,1,2);plot(x,y);
subplot(3,1,3);plot(m(1001:3000),z(1001:3000));
xlabel('auto-correlation');
1．代码：
%sinx_add_noise.m
x=-10:.01:10;
m=-20:.01:10;
y=sin(2*pi*x)+randn(size(x))/2;
z=xcorr(y,'unbiased');
z=xcorr(y,'unbiased');
subplot(3,1,1);plot(x,y);
subplot(3,1,2);plot(x,y);
subplot(3,1,3);plot(m(1001:3000),z(1001:3000));
xlabel('auto-correlation');
2．仿真图形：相关函数为一带有毛剌的正弦信号。
我们仍能从相关函数来确认该信号为一正弦信号。
能过做信号的自相关分析我们可以确定信号的周期，自相关函数表示波形自身不同时刻的相似程度。
与波形分析、频谱分析相比，它具有能够在强噪声干扰情况下准确地识别信号周期的特点。