长沙理工大学数字信号处理实验三为下届学妹做贡献

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数字信号处理实验报告 3

数字信号处理实验报告姓名：班级：通信学号：实验名称：频域抽样定理验证实验类型：验证试验指导教师:实习日期：2013.频域采样定理验证实验一．实验目的：1. 加深对离散序列频域抽样定理的理解2.了解由频谱通过IFFT 计算连续时间信号的方法3.掌握用MATLAB 语言进行频域抽样与恢复时程序的编写方法 4、用MATLAB 语言将X(k)恢复为X(z)及X(e jw )。

二．实验原理：1、1、频域采样定理：如果序列x(n)的长度为M ，频域抽样点数为N ，则只有当频域采样点数N ≥M 时，才有x N (n)=IDFT[X(k)]=x(n),即可由频域采样X(k)无失真的恢复原序列 x(n)。

2、用X(k)表示X(z)的内插公式：∑-=-----=10111)(1)(N k kNNzWz k X Nz X内插函数： zWzkNNN z 1k111)(-----=ϕ频域内插公式：∑-=-=10)2()()(N K j k Nk X e X πωϕω频域内插函数：e N j N N )21()2sin()2sin(1)(--=ωωωωϕ三．实验任务与步骤：实验一：长度为26的三角形序列x(n)如图(b)所示，编写MATLAB 程序验证频域抽样定理。

实验二：已知一个时间序列的频谱为X(e jw )=2+4e -jw +6e -j2w +4e -j3w +2e -j4w分别取频域抽样点数N为3、5和10，用IPPT计算并求出其时间序列x(n)，用图形显示各时间序列。

由此讨论原时域信号不失真地由频域抽样恢复的条件。

实验三：由X32(k)恢复X(z)和X(e jw)。

四．实验结论与分析：实验一：源程序：M=26;N=32;n=0:M; %产生M长三角波序列x(n)xa=0:floor(M/2);xb= ceil(M/2)-1:-1:0; xn=[xa,xb];Xk=fft(xn,512); %1024点FFT[x(n)], 用于近似序列x(n)的TFX32k=fft(xn,32); %32点FFT[x(n)]x32n=ifft(X32k); %32点IFFT[X32(k)]得到x32(n)X16k=X32k(1:2:N); %隔点抽取X32k得到X16(K)x16n=ifft(X16k,N/2); %16点IFFT[X16(k)]得到x16(n)subplot(3,2,2);stem(n,xn,'.');box ontitle('(b) 三角波序列x(n)');xlabel('n');ylabel('x(n)');axis([0,32,0,20])k=0:511;wk=2*k/512;subplot(3,2,1);plot(wk,abs(Xk));title('(a)FT[x(n)]');xlabel('\omega/\pi');ylabel('|X(e^j^\omega)|');axis([0,1,0,200])k=0:N/2-1;subplot(3,2,3);stem(k,abs(X16k),'.');box ontitle('(c) 16点频域');xlabel('k');ylabel('|X_1_6(k)|');axis([0,8,0,200])n1=0:N/2-1;subplot(3,2,4);stem(n1,x16n,'.');box ontitle('(d) 16点IDFT[X_1_6(k)]');xlabel('n');ylabel('x_1_6(n)');axis([0,32,0,20])k=0:N-1;subplot(3,2,5);stem(k,abs(X32k),'.');box ontitle('(e) 32点频域采样');xlabel('k');ylabel('|X_3_2(k)|');axis([0,16,0,200])n1=0:N-1;subplot(3,2,6);stem(n1,x32n,'.');box ontitle('(f) 32点IDFT[X_3_2(k)]');xlabel('n');ylabel('x_3_2(n)');axis([0,32,0,20])结果如下所示：实验一分析：序列x(n)的长度M=26，由图中可以看出，当采样点数N=16<M时，x16(n)确实等于原三角序列x(n)以16为周期的周期延拓序列的主值序列。

数字信号处理实验报告

实验一信号、系统及系统响应一、实验目的1、熟悉理想采样的性质，了解信号采样前后的频谱变化，加深对时域采样定理的理解。

2、熟悉离散信号和系统的时域特性。

3、熟悉线性卷积的计算编程方法：利用卷积的方法，观察、分析系统响应的时域特性。

4、掌握序列傅里叶变换的计算机实现方法，利用序列的傅里叶变换对离散信号、系统及其系统响应进行频域分析。

二、实验原理1.理想采样序列：对信号x a (t)=A e −αt sin(Ω0t )u(t)进行理想采样，可以得到一个理想的采样信号序列x a (t)=A e −αt sin(Ω0nT ),0≤n ≤50，其中A 为幅度因子，α是衰减因子，Ω0是频率，T 是采样周期。

2.对一个连续时间信号x a (t)进行理想采样可以表示为该信号与一个周期冲激脉冲的乘积，即x ̂a (t)= x a (t)M(t),其中x ̂a (t)是连续信号x a (t)的理想采样；M(t)是周期冲激M(t)=∑δ+∞−∞(t-nT)=1T ∑e jm Ωs t +∞−∞,其中T 为采样周期，Ωs =2π/T 是采样角频率。

信号理想采样的傅里叶变换为X ̂a (j Ω)=1T ∑X a +∞−∞[j(Ω−k Ωs )],由此式可知：信号理想采样后的频谱是原信号频谱的周期延拓，其延拓周期为Ωs =2π/T 。

根据时域采样定理，如果原信号是带限信号，且采样频率高于原信号最高频率分量的2倍，则采样以后不会发生频率混叠现象。

三、简明步骤产生理想采样信号序列x a (n),使A=444.128，α=50√2π，Ω0=50√2π。

（1）首先选用采样频率为1000HZ ，T=1/1000，观察所得理想采样信号的幅频特性，在折叠频率以内和给定的理想幅频特性无明显差异，并做记录；（2）改变采样频率为300HZ ，T=1/300，观察所得到的频谱特性曲线的变化，并做记录；（3）进一步减小采样频率为200HZ ，T=1/200，观察频谱混淆现象是否明显存在，说明原因，并记录这时候的幅频特性曲线。

数字信号处理实验(民航无线电监测关键技术研究)

《数字信号处理》实验报告实验名称数字信号处理实验（民航无线电监测关键技术研究）实验时间一、实验目的：通过实验，理解和掌握民航无线电监测关键技术中调制解调、FIR 数字滤波器、多采样率数字信号处理、FFT、语音数字信号处理、静噪等技术，培养学生对数字信号处理技术的兴趣，并提高学生基于数字信号处理技术的工程应用能力。

二、实验环境：Matlab三、实验原理、内容与分析（包括实验内容、MATLAB程序、实验结果与分析）实验总体框图如上图所示，主要实现民航无线电监测关键技术中调制解调、FIR 数字滤波器、多采样率数字信号处理、FFT、语音数字信号处理、静噪等技术。

1．有限长单位脉冲（FIR）滤波器的设计FIR 数字滤波器是一种非递归系统，其冲激响应h(n)是有限长序列,其差分方程表达式为：系统传递函数可表达为：N-1 为FIR 滤波器的阶数。

在数字信号处理应用中往往需要设计线性相位的滤波器，FIR 滤波器在保证幅度特性满足技术要求的同时，很容易做到严格的线性相位特性。

为了使滤波器满足线性相位条件，要求其单位脉冲响应h(n)为实序列，且满足偶对称或奇对称条件，即h(n)=h(N-1-n)或h(n)=-h(N-1-n)。

这样，当N 为偶数时，偶对称线性相位FIR 滤波器的差分方程表达式为：由上可见FIR 滤波器不断地对输入样本x(n)延时后，再做乘法累加算法，将滤波器结果y(n)输出，因此，FIR 实际上是一种乘法累加运算。

而对于线性相位FIR 而言，利用线性相位FIR 滤波器系数的对称特性，可以采用结构精简的FIR 结构将乘法器数目减少一半。

2．AM 调制解调AM 调制解调过程如下：3．多采样率数字信号处理一般认为，在满足采样定理的前提下，首先将以采样率F1 采集的数字信号进行D/A 转换, 变成模拟信号，再按采样率F2 进行A/D 变换，从而实现从F1 到F2 的采样率转换。

但这样较麻烦，且易使信号受到损伤，所以实际上改变采样率是在数字域实现的。

数字信号处理实验报告

《数字信号处理》实验报告课程名称：《数字信号处理》学院：信息科学与工程学院专业班级：通信1502班学生姓名：侯子强学号：02指导教师：李宏2017年5月28日实验一离散时间信号和系统响应一. 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. 掌握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. 掌握序列傅里叶变换的计算机实现方法，利用序列的傅里叶变换对离散信号及系统响应进行频域分析二、实验原理1. 采样是连续信号数字化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的变化以及信号信息不丢失的条件，而且可以加深对离散傅里叶变换、Z 变换和序列傅里叶变换之间关系式的理解。

对连续信号()a x t 以T 为采样间隔进行时域等间隔理想采样，形成采样信号：ˆ()()()a a xt x t p t = 式中()p t 为周期冲激脉冲，$()a x t 为()a x t 的理想采样。

()a x t 的傅里叶变换为µ()a X j Ω：上式表明将连续信号()a x t 采样后其频谱将变为周期的，周期为Ωs=2π/T。

也即采样信号的频谱µ()a X j Ω是原连续信号xa(t)的频谱Xa(jΩ)在频率轴上以Ωs 为周期，周期延拓而成的。

因此，若对连续信号()a x t 进行采样，要保证采样频率fs ≥2fm ，fm 为信号的最高频率，才可能由采样信号无失真地恢复出原模拟信号计算机实现时，利用计算机计算上式并不方便，因此我们利用采样序列的傅里叶变换来实现，即而()()j j n n X e x n e ωω∞-=-∞=∑为采样序列的傅里叶变换()()n P t t nT δ∞=-∞=-∑µ1()()*()21()n a a a s X j X j P j X j jn T π∞=-∞Ω=ΩΩ=Ω-Ω∑µ()()|j a TX j X e ωω=ΩΩ=2. 时域中，描述系统特性的方法是差分方程和单位脉冲响应，频域中可用系统函数描述系统特性。

数字信号处理实验报告

数字信号处理报告IIR数字滤波器上海理工大学教师：苏湛组员：王世豪徐骞刘新2016.1.4一、实验简介Butterworth 和Chebyshev 低通滤波器方法：1) 根据性能参数，先设计一个模拟滤波器，按照一定的算法转换为满足预定指标的数字滤波器。

利用模拟原型滤波器的逼近算法和特性。

2）计算机辅助设计，从统计概念出发，对所要提取的有用信号从时域进行估计，在统计指标最优的意义下，使得估计值最优逼近有用信号，减弱或消除噪声。

1）Butterworth 低通滤波器 1 幅频特性：21|()|1()a NcH j Ω=Ω+Ω，其中N 为滤波器的阶数，c Ω为通带截止频率。

在Ω=0处，有最大值|(0)|1a H =；2）在通带截止频率c Ω=Ω处，不同阶次的幅频量值都相同，即为|()|0.707|(0)|a a H j H Ω=；3）阶数N 增加时，通带幅频特性变平，阻带衰减更快，逐渐趋近于理想滤波器的幅频特性。

幅频特性通常用衰减函数1020log |()/(0)|a a H j H α=-Ω描述。

分贝（dB ） 2 极点一共有2N 个，并且以圆点为对称中心成对的出现。

21()22k j N k c s eππ-+=Ω k=1,2,…,N系统函数：122()()()()N a c N KH s K s s s s s s ==Ω--- …3 通带衰减函数p α、阻带衰减函数s α　和系统幅频特性20log |()|a H j -Ω的关系：10p 20log |()|a p H j α-Ω≤Ω≤Ω p Ω为通带截止频率 10s 20log |()|a s H j α-Ω≥Ω≥Ω s Ω为阻带截止频率4 阶数N 0.10.11010log [(101)/(101)]2log (/)p s p s N αα----≥ΩΩ5 通带截止频率c Ω 0.10.11/21/2(101)(101)ps psc NNαα--ΩΩΩ==--确定了滤波器的阶数N 和通带截止频率c Ω，就可以求出系统的极点，从而求出系统函数()a H s ，这样就完成了Butterworth 低通滤波器的设计。

数字信号处理实验报告-FIR滤波器的设计与实现

数字信号处理实验报告-FIR滤波器的设计与实现在数字信号处理中，滤波技术被广泛应用于时域处理和频率域处理中，其作用是将设计信号减弱或抑制被一些不需要的信号。

根据滤波器的非线性抑制特性，基于FIR（Finite Impulse Response）滤波器的优点是稳定，易设计，可以得到较强的抑制滤波效果。

本实验分别通过MATLAB编程设计、实现、仿真以及分析了一阶低通滤波器和平坦通带滤波器。

实验步骤：第一步：设计一阶低通滤波器，通过此滤波器对波型进行滤波处理，分析其对各种频率成分的抑制效果。

为此，采用零极点线性相关算法设计滤波器，根据低通滤波器的特性，设计的低通滤波器的阶次为n=10，截止频率为0.2π，可以使设计的滤波器被称为一阶低通滤波器。

第二步：设计平坦通带滤波器。

仿真证明，采用兩個FIR濾波器組合而成的阻礙-提升系統可以實現自定義的總三值響應的設計，得到了自定義的總三值響應函數。

实验结果：1、通过MATLAB编程，设计完成了一阶低通滤波器，并通过实验仿真得到了一阶低通滤波器的频率响应曲线，证明了设计的滤波器具有良好的低通性能，截止频率为0.2π。

在该频率以下，可以有效抑制波形上的噪声。

2、设计完成平坦通带滤波器，同样分析其频率响应曲线。

从实验结果可以看出，此滤波器在此频率段内的通带性能良好，通带范围内的信号透过滤波器后，损耗较小，滞后较小，可以满足各种实际要求。

结论：本实验经过实验操作，设计的一阶低通滤波器和平坦通带滤波器具有良好的滤波特性，均已达到预期的设计目标，证明了利用非线性抑制特性实现FIR滤波处理具有较强的抑制滤波效果。

本实验既有助于深入理解FIR滤波器的设计原理，也为其他应用系统的设计和开发提供了指导，进而提高信号的处理水平和质量。

数字信号处理高西全实验报告三

数字信号处理高西全实验报告三选择FFT的变换区间N为8和16 两种情况进行频谱分析^p 。

分别打印其幅频特性曲线。

并进行对比、分析^p 和讨论。

（2）对以下周期序列进行谱分析^p 。

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^p 。

分别打印其幅频特性曲线。

并进行对比、分析^p 和讨论。

（3）对模拟周期信号进行谱分析^p选择采样频率，变换区间N=16,32,64 三种情况进行谱分析^p 。

分别打印其幅频特性，并进行分析^p 和讨论。

四、程序码与运行结果(1) 实验程序：1n=[ones(1,4)];M=8;a=1:(M/2); b=(M/2):-1:1; 2n=[a,b];3n=[b,a];1k8=fft(1n,8);1k16=fft(1n,16);2k8=fft(2n,8);2k16=fft(2n,16);3k8=fft(3n,8);3k16=fft(3n,16);以下绘制幅频特性曲线n=0:length(1k8)-1;subplot(3,2,1);stem(n,abs(1k8),#;.#;);label({#;ω/π#;;#;8点DFT[1(n)]#;});ylabel(#;幅度#;);n=0:length(1k16)-1;subplot(3,2,2);stem(n,abs(1k16),#;.#;);label({#;ω/π#;;#;16点DFT[1(n)]#;});ylabel(#;幅度#;); n=0:length(2k8)-1;subplot(3,2,3);stem(n,abs(2k8),#;.#;);label({#;ω/π#;;#; 8点DFT[2(n)]#;});ylabel(#;幅度#;); n=0:length(2k16)-1;subplot(3,2,4);stem(n,abs(2k16),#;.#;);label({#;ω/π#;;#;16点DFT[2(n)]#;});ylabel(#;幅度#;); n=0:length(3k8)-1;subplot(3,2,5);stem(n,abs(3k8),#;.#;);l abel({#;ω/π#;;#; 8点DFT[3(n)]#;});ylabel(#;幅度#;); n=0:length(3k16)-1;subplot(3,2,6);stem(n,abs(3k16),#;.#;);label({#;ω/π#;;#;16点DFT[3(n)]#;});ylabel(#;幅度#;); 图形：（2）实验程序：n=0:7;4n=cos(pi/4n);4k8=fft(4n,8);subplot(2,2,1);stem(2n/8,abs(4k8),#;.#;);label({#;ω/π#;;#;8点DFT[4(n)]#;});ylabel(#;幅度#;); 5n=cos(pi/4n)+cos(pi/8n);5k8=fft(5n,8);subplot(2,2,2);stem(2n/8,abs(5k8),#;.#;);label({#;ω/π#;;#;8点DFT[5(n)]#;});ylabel(#;幅度#;); n=0:15;4n=cos(pi/4n);5n=cos(pi/4n)+cos(pi/8n);4k16=fft(4n,16);subplot(2,2,3);stem(2n/16,abs(4k16),#;.#;);label({#;ω/π#;;#;16点DFT[4(n)]#;});ylabel(#;幅度#;); 5k16=fft(5n,16);subplot(2,2,4);stem(2n/16,abs(5k16),#;.#;);label({#;ω/π#;;#;16点DFT[5(n)]#;});ylabel(#;幅度#;); 图形：（3）实验代码：Fs=64;T=1/Fs;N=16;n=0:N-1;6nT=cos(8pinT)+cos(16pinT)+cos(20pinT);6k16=fft(6nT);6k16=fftshift(6k16);Tp=NT;F=1/Tp;k=-N/2:N/2-1;fk=kF;subplot(3,1,1);stem(fk,abs(6k16),#;.#;);label({#;f(Hz)#;;#;16点DFT[6(nT)]#;});ylabel(#;幅度#;); N=32;n=0:N-1;6nT=cos(8pinT)+cos(16pinT)+cos(20pinT);6k32=fft(6nT,32);6k32=fftshift(6k32);Tp=NT;F=1/Tp;k=-N/2:N/2-1;fk=kF;subplot(3,1,2);stem(fk,abs(6k32),#;.#;);label({#;f(Hz)#;;#;32点DFT[6(nT)]#;});ylabel(#;幅度#;); N=64;n=0:N-1;6nT=cos(8pinT)+cos(16pinT)+cos(20pinT);6k64=fft(6nT,64);6k64=fftshift(6k64);Tp=NT;F=1/Tp;k=-N/2:N/2-1;fk=kF;subplot(3,1,3);stem(fk,abs(6k64),#;.#;);label({#;f(Hz)#;;#;64点DFT[6(nT)]#;});ylabel(#;幅度#;);图形：五、实验总结1．结论用DFT对信号进行谱分析^p 时，重点关注频谱分辨率和分析^p 误差，频谱分辨率F=1/Tp=Fs/N，可以依据此等式来选择FFT的变换区间N，而误差主要来自于用FFT作频谱分析^p 时，得到的是离散谱，而当信号是非周期信号时，应该得到连续谱，只有当N较大时，用FFT做出来的离散谱才接近于连续谱，因此N要适当选择大一些。

长沙理工数字信号处理题库试题和答案

数字信号处理模拟试题01一、单项选择题(本大题共10小题，每小题2分，共20分)在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。

错选、1.在对连续信号均匀采样时，要从离散采样值不失真恢复原信号，则采样角频率Ωs与信号最高截止频率Ωc应满足关系（ A ）A.Ωs>2ΩcB.Ωs>ΩcC.Ωs<ΩcD.Ωs<2Ωc2.下列系统（其中y(n)为输出序列，x(n)为输入序列）中哪个属于线性系统？（ D ）A.y(n)=y(n-1)x(n)B.y(n)=x(n)/x(n+1)C.y(n)=x(n)+1D.y(n)=x(n)-x(n-1)3.已知某序列Z变换的收敛域为5>|z|>3，则该序列为（ D ）A.有限长序列B.右边序列10C.左边序列D.双边序列4.实偶序列傅里叶变换是（ A ）A.实偶序列B.实奇序列C.虚偶序列D.虚奇序列5.已知x(n)=δ(n)，其N点的DFT［x(n)］=X(k)，则X(N-1)=（ B ）A.N-1B.1C.0D.-N+16.设两有限长序列的长度分别是M与N，欲通过计算两者的圆周卷积来得到两者的线性卷积，则圆周卷积的点数至少应取（ B ）A.M+NB.M+N-1C.M+N+1D.2(M+N)7.下面说法中正确的是（ C ）A.连续非周期信号的频谱为周期连续函数B.连续周期信号的频谱为周期连续函数C.离散非周期信号的频谱为周期连续函数D.离散周期信号的频谱为周期连续函数8.下列各种滤波器的结构中哪种不是IIR滤波器的基本结构？（ C ）A.直接型B.级联型C.频率抽样型D.并联型9.下列关于FIR滤波器的说法中正确的是（C）A.FIR滤波器容易设计成线性相位特性B.FIR滤波器的脉冲响应长度是无限的C.FIR滤波器的脉冲响应长度是确定的D.对于相同的幅频特性要求，用FIR滤波器实现要比用IIR滤波器实现阶数低10.下列关于冲激响应不变法的说法中错误的是（ D ）A.数字频率与模拟频率之间呈线性关系B.能将线性相位的模拟滤波器映射为一个线性相位的数字滤波器C.具有频率混叠效应D.可以用于设计低通、高通和带阻滤波器二、判断题（本大题共5小题，每小题2分，共10分）判断下列各题，正确的在题后括号内打“√”，错的打“×”。

《数字信号处理》课程思政优秀教学案例(一等奖)

《数字信号处理》课程思政优秀教学案例(一等奖)《数字信号处理》课程思政优秀教学案例（一等奖）一、前言在高等教育中，课程思政建设是实现立德树人根本任务的关键环节。

本次教学案例旨在通过在《数字信号处理》课程中融入思想政治教育元素，探索专业知识传授与学生价值观塑造相结合的有效途径，进而提升课程的教育教学质量，培养德才兼备的社会主义现代化建设者和接班人。

二、教学背景《数字信号处理》是电子工程、通信工程及其相关专业的一门核心专业课程，具有理论性强、技术更新快、应用范围广的特点。

在以往的教学过程中，我们发现学生往往重视技术知识的掌握，而忽视了在研究和应用这些知识时应秉持的正确态度和价值观。

针对这一情况，我们提出了将思政教育融入《数字信号处理》课程的教学改革方案，通过精选教学内容、创学方法、构建多元化的教学评价体系等措施，实现知识传授与价值引领的有机结合。

三、教学内容与方法1. 精选教学内容在教学内容的选取上，我们注重将社会主义核心价值观融入专业知识教学之中。

例如，在介绍数字信号处理技术时，强调技术的创新性和实用性，鼓励学生关注国家科技进步和产业升级，增强学生的国家使命感和社会责任感。

2. 创学方法我们采用案例教学法、翻转课堂等教学模式，引导学生主动探究，培养学生的创新思维和团队合作能力。

例如，在讲解信号处理算法时，引入国产芯片的设计与优化案例，让学生了解和体会到自主创新的重要性，激发学生的爱国热情和科技创新精神。

3. 构建多元化的教学评价体系评价体系不仅包括对学生专业技能的考核，还增加了对学生道德品质、社会责任感等方面的评价。

例如，通过团队项目、课堂讨论等方式，评估学生在团队协作中的表现以及对国家和社会发展的关注程度。

四、教学成效通过实施该教学改革方案，学生不仅掌握了数字信号处理的专业知识，而且在思想道德素养方面也有了显著提升。

课程教学受到了学生的高度评价，教师团队也获得了良好的教学反馈。

五、总结本次《数字信号处理》课程思政优秀教学案例的实践证明，将思想政治教育与专业知识教学相结合是提高高等教育质量的有效途径。

长沙理工大学数字信号处理选择题库

A.若x(n)为实数偶对称函数，则X(k)为虚数奇对称函数 B.若x(n)为实数奇对称函数，则X(k)为虚数奇对称函数 C.若x(n)为虚数偶对称函数，则X(k)为虚数奇对称函数 D.若x(n)为虚数奇对称函数，则X(k)为虚数奇对称函数 7.若序列的长度为M，要能够由频域抽样信号X(k)恢复原序列，而不发生时域混叠现象，则频域抽样点数N需满足的条件是( ) A.N≥M B.N≤M C.N≥M/2 D.N≤M/2 8.对x1(n)(0≤n≤N1-1)和x2(n)(0≤n≤N2-1)进行8点的圆周卷积，其中______ 的结果不等于线性卷积。( ) A.N1=3，N2=4 B.N1=5，N2=4 C.N1=4，N2=4 D.N1=5，N2=5 9．设两有限长序列的长度分别是M与N，欲用圆周卷积计算两者的线性卷积，则圆周卷积的长度至少应取（） A．M + N B.M + N –1 C.M + N +1 D.2 (M + N) 10．通常DFT计算频谱只限制在离散点上的频谱，这种现象称为（） A．栅栏效应 B.吉布斯效应 C.泄漏效应 D.奈奎斯特效应 11.下列关于FFT的说法中错误的是( )。 A.FFT是一种新的变换 B.FFT是DFT的快速算法 C.FFT基本上可以分成时间抽取法和频率抽取法两类 D.基2 FFT要求序列的点数为2L(其中L为整数) 12.计算256点的按时间抽取基-2 FFT，在每一级有______个蝶形。( ) A.256 B.1024 C.128 D.64 13．基2 FFT算法的基本运算单元为（） A．蝶形运算 B.卷积运算 C.相关运算 D.延时运算 14.直接计算N点DFT所需的复数乘法次数与( )成正比。 2 A.N B.N 3 C.N D.Nlog2N

数字信号处理课程思政案例

数字信号处理课程思政案例
数字信号处理是一门应用广泛的学科，涉及到信号的采集、传输、处理等多个方面。

在这门课程中，我们不仅学习了数字信号的基础知识和算法，还了解了数字信号处理在现代社会中的应用和作用。

在数字信号处理课程中，我们也要关注到思想政治教育。

下面是一些数字信号处理课程思政案例：
1. 信号处理中的“诚信”问题
数字信号处理的基础是信号采集，而信号采集依赖于传感器的测量结果。

如果传感器本身存在问题，那么采集到的信号数据就会失真，进而影响到信号处理的结果。

因此，在数字信号处理中要保持诚信精神，做到真实、准确、可靠的数据采集和处理。

2. 数字信号处理中的“创新”思维
数字信号处理是一门涉及到多个学科的交叉学科，需要综合运用数学、物理、计算机等知识来解决问题。

因此，在数字信号处理中要具备创新思维，不断探索新的算法和方法，以应对不同的信号处理问题。

3. 数字信号处理中的“责任”意识
数字信号处理的应用范围非常广泛，包括通信、控制、信号处理等多个领域。

因此，在数字信号处理中要具备责任意识，确保自己的处理结果符合相关标准和规范，以保证应用效果和安全性。

数字信号处理课程思政案例，旨在通过数字信号处理这门学科，引导学生树立正确的思想观念和道德标准，增强自我修养和社会责任
感，为实现中国梦、弘扬中国精神贡献力量。

数字信号处理实验报告

数字信号处理实验报告
数字信号处理是指利用数字技术对模拟信号进行采样、量化、编码等处理后，再通过数字信号处理器进行数字化处理的技术。

在数字信号处理实验中，我们通过对数字信号进行滤波、变换、解调等处理，来实现信号的处理和分析。

在实验中，我们首先进行了数字信号采集和处理的基础实验，采集了包括正弦信号、方波信号、三角波信号等在内的多种信号，并进行了采样、量化、编码等处理。

通过这些处理，我们可以将模拟信号转换为数字信号，并对其进行后续处理。

接着，我们进行了数字信号滤波的实验。

滤波是指通过滤波器对数字信号进行处理，去除其中的噪声、干扰信号等不需要的部分，使其更加纯净、准确。

在实验中，我们使用了低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等多种滤波器进行数字信号滤波处理，得到了更加干净、准确的信号。

除了滤波，我们还进行了数字信号变换的实验。

数字信号变换是指将数字信号转换为另一种表示形式的技术，可以将信号从时域转换到频域，或者从离散域转换到连续域。

在实验中，我们使用了傅里叶变换、离散傅里叶变换等多种变换方式，对数字信号进行了变换处理，得到了信号的频谱信息和其他相关参数。

我们进行了数字信号解调的实验。

数字信号解调是指将数字信号转换为模拟信号的技术，可以将数字信号还原为原始信号，并进行后续处理。

在实验中，我们使用了频率解调、相干解调等多种解调方式，将数字信号转换为模拟信号，并对其进行了分析和处理。

总的来说，数字信号处理实验是一项非常重要的实验，可以帮助我们更好地理解数字信号处理的原理和方法，为我们今后从事相关领域的研究和工作打下坚实的基础。

数字信号处理实验三

数字信号处理实验三数字信号处理实验三是针对数字信号处理课程的一项实践性任务。

本实验旨在通过实际操作，加深对数字信号处理理论的理解，并培养学生的实验能力和问题解决能力。

在本实验中，我们将学习和实践以下内容：1. 实验目的本实验的目的是通过使用MATLAB软件进行数字信号处理，加深对数字信号处理基本概念和算法的理解，掌握数字信号的采样、量化、滤波等基本操作。

2. 实验器材在本实验中，我们将使用以下器材：- 个人计算机- MATLAB软件3. 实验步骤本实验的具体步骤如下：步骤一：信号生成首先，我们需要生成一个模拟信号，可以是正弦信号、方波信号或其他类型的信号。

在MATLAB中，我们可以使用相关函数生成这些信号。

生成信号的目的是为了后续的数字信号处理操作提供输入。

步骤二：信号采样在本步骤中，我们将对生成的模拟信号进行采样。

采样是指在一定的时间间隔内对信号进行离散化处理，得到离散时间上的信号序列。

在MATLAB中，我们可以使用采样函数对信号进行采样。

步骤三：信号量化在本步骤中，我们将对采样后的信号进行量化。

量化是指将连续的信号离散化为一组离散的幅值。

在MATLAB中，我们可以使用量化函数对信号进行量化。

步骤四：信号滤波在本步骤中，我们将对量化后的信号进行滤波。

滤波是指通过一系列滤波器对信号进行处理，以去除不需要的频率成分或噪声。

在MATLAB中，我们可以使用滤波函数对信号进行滤波。

步骤五：信号重构在本步骤中，我们将对滤波后的信号进行重构。

重构是指将离散化的信号恢复为连续的信号。

在MATLAB中，我们可以使用重构函数对信号进行重构。

步骤六：信号分析在本步骤中，我们将对重构后的信号进行分析。

分析是指对信号的频谱、功率等特性进行分析，以了解信号的特点和性能。

在MATLAB中，我们可以使用分析函数对信号进行分析。

4. 实验结果在完成以上步骤后，我们可以得到经过数字信号处理的结果。

这些结果可以是经过采样、量化、滤波和重构后的信号波形，也可以是信号的频谱、功率等特性。

数字信号处理

数字信号处理实验报告一、实验目的1. 熟练掌握用DFT 对离散序列进行频谱分析;2. 掌握DET 对连续函数频谱分析的方法;3. 了解频谱泄露的原因并解决;4. 对比矩形窗、汉宁窗处理连续函数的优劣并分析;5. 了解FDMA 处理音频信号。

二、实验内容1. 已知序列 12()=0.5sin(2f n)+sin(2n),015x n f n ππ≤≤，令12f 0.22,0.34f ==，取N=16，32，64，128，画出4个DFT 的频谱图，分析DFT 长度对频谱特性的影响；取12f 0.22,0.25f ==，如何选择DFT 参数才能在频谱分析中分辨出两个频率分量。

2. 假设实际测得的一段信号的表达式为：12()=cos(2f t)+0.75cos(2t)x t f ππ，其中12,f f 自定，试确定一合适的采样频率s f ，利用fft 分析该信号的频谱。

在信号截短时要求:1）使用矩形窗，考虑频谱泄露和频率分辨率等的影响，确定采样数据的长度。

画出信号的时域和频域波形。

2）使用汉宁窗，确定能够分辨出最小谱峰间距的信号长度，并画出对应的信号时域和频域波形图。

3. 频分多址（FDMA ）通信系统模型的仿真实现频分多址（FDMA ）通信系统模型如图所示：载波信号n载波信号n频分多址（FDMA ）通信系统模型要求：1）读入或录制2路及以上的语音信号。

2）将多路语音信号分别与各自的高频载波信号相乘，由于各高频载波信号将各语音信号频谱移到不同频段，复用信号频谱为各信号频谱的叠加，因此，只需传输该复用信号便可在同一信道上实现多路语音信号的同时传输。

3）传输完成后，通过选择合适的带通滤波器，即可获得多个已调信号。

4）再进行解调，即将多个已调信号分别乘以各自的高频载波信号，这样，原始低频信号被移到低频段。

5）最后通过选择合适的低通滤波器恢复出各原始语音信号，从而实现FDMA通信传输。

三、分析处理及结论1. 已知序列 12()=0.5sin(2f n)+sin(2n),015x n f n ππ≤≤，令12f 0.22,0.34f ==，取N=16，32，64，128，画出4个DFT 的频谱图，分析DFT 长度对频谱特性的影响；取12f 0.22,0.25f ==，如何选择DFT 参数才能在频谱分析中分辨出两个频率分量(1) 原理分析离散序列存在两个基频f1和f2,对于第一个要求,直接做DFT 变换即可;至于第二个要求,能在频谱分析中分辨出两个频率分量,则分辨率至少满足两个频率之差,此时所取得DFT 点数才能分辨出f1和f2两个频率。

数字信号处理实验三

实验报告课程名称: 数字信号处理院系部:电气与电子工程学院专业班级：信息1002学生姓名：王萌学号: 1101200219同组人:实验台号:指导教师：范杰清成绩：华北电力大学（北京）实验二时域抽样与频域抽样一、实验目的加深理解连续时间信号的离散化过程中的数学概念和物理概念，掌握时域抽样定理的基本内容。

掌握由抽样序列重建原连续信号的基本原理与实现方法，理解其工程概念。

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、实验原理时域抽样定理给出了连续信号抽样过程中信号不失真的约束条件：对于基带信号，信号抽样频率fsam 大于等于2倍的信号最高频率fm ，即 fsam 2fm 。

时域抽样是把连续信号x(t)变成适于数字系统处理的离散信号x[k] ；信号重建是将离散信号x[k]转换为连续时间信号x(t)。

非周期离散信号的频谱是连续的周期谱。

计算机在分析离散信号的频谱时，必须将其连续频谱离散化。

频域抽样定理给出了连续频谱抽样过程中信号不失真的约束条件。

三、实验内容：1、利用MATLAB 实现对的抽样)20π2cos()(t t x ⨯=程序代码：自己设计：w0=2*pi*20;t=0:0.0001:0.1;x=cos(w0*t);plot(t,x);hold on;t=0:0.01:0.1;x=cos(w0*t);stem(t,x);hold off;所给代码：t0 = 0:0.001:0.1;x0 =cos(2*pi*20*t0);plot(t0,x0,'r')hold on%信号最高频率fm为20 Hz,%按100 Hz抽样得到序列。

Fs = 100;00.010.020.030.040.050.060.070.080.090.1-1-0.8-0.6-0.4-0.20.20.40.60.81连续信号及其抽样信号t=0:1/Fs:0.1;x=cos(2*pi*20*t);stem(t,x);hold offtitle('连续信号及其抽样信号')自己设计的程序结果截图：实际截图：2、已知序列}2,1,0;1,1,1{][==kkx对其频谱X(ejW)进行抽样。

数字信号处理实验报告_完整版

实验1 利用DFT 分析信号频谱一、实验目的1.加深对DFT 原理的理解。

2.应用DFT 分析信号的频谱。

3.深刻理解利用DFT 分析信号频谱的原理，分析实现过程中出现的现象及解决方法。

二、实验设备与环境计算机、MATLAB 软件环境三、实验基础理论1.DFT 与DTFT 的关系有限长序列的离散时间傅里叶变换在频率区间的N 个等间隔分布的点上的N 个取样值可以由下式表示：212/0()|()()01N jkn j Nk N k X e x n eX k k N πωωπ--====≤≤-∑由上式可知，序列的N 点DFT ,实际上就是序列的DTFT 在N 个等间隔频率点上样本。

2.利用DFT 求DTFT方法1：由恢复出的方法如下：由图2.1所示流程可知：101()()()N j j nkn j nN n n k X e x n eX k W e N ωωω∞∞----=-∞=-∞=⎡⎤==⎢⎥⎣⎦∑∑∑ 由上式可以得到：IDFTDTFT( )12()()()Nj k kX e X k Nωπφω==-∑ 其中为内插函数12sin(/2)()sin(/2)N j N x eN ωωφω--= 方法2：实际在MATLAB 计算中，上述插值运算不见得是最好的办法。

由于DFT 是DTFT 的取样值，其相邻两个频率样本点的间距为2π/N ，所以如果我们增加数据的长度N ，使得到的DFT 谱线就更加精细，其包络就越接近DTFT 的结果，这样就可以利用DFT 计算DTFT 。

如果没有更多的数据，可以通过补零来增加数据长度。

3.利用DFT 分析连续信号的频谱采用计算机分析连续时间信号的频谱，第一步就是把连续信号离散化，这里需要进行两个操作：一是采样，二是截断。

对于连续时间非周期信号,按采样间隔T 进行采样，阶段长度M ，那么：1()()()M j tj nT a a a n X j x t edt T x nT e ∞--Ω-Ω=-∞Ω==∑⎰对进行N 点频域采样，得到2120()|()()M jkn Na a M kn NTX j T x nT eTX k ππ--Ω==Ω==∑因此，可以将利用DFT 分析连续非周期信号频谱的步骤归纳如下：（1）确定时域采样间隔T ，得到离散序列（2）确定截取长度M ，得到M 点离散序列,这里为窗函数。

数字信号处理课程思政案例

数字信号处理课程思政案例数字信号处理是一门涉及到数字信号的获取、处理、传输和存储的学科，它在现代通信、图像处理、音频处理、生物医学工程等领域中有着广泛的应用。

在数字信号处理课程中，我们不仅学习了数字信号的基本概念和处理方法，还深入了解了数字信号处理在现实生活中的应用。

在这个过程中，我们也不断地思考数字信号处理对于社会发展和人类生活的影响，以下是数字信号处理课程思政案例：1. 数字信号处理在医疗领域的应用，如心电图、脑电图等，对于医疗诊断和治疗有着重要的作用，提高了医疗水平和治疗效果。

2. 数字信号处理在音频处理领域的应用，如音频降噪、音频增强等，对于音乐产业和语音识别技术的发展有着重要的推动作用。

3. 数字信号处理在图像处理领域的应用，如图像压缩、图像增强等，对于图像处理技术的发展和图像传输的效率有着重要的作用。

4. 数字信号处理在通信领域的应用，如数字调制、信道编码等，对于现代通信技术的发展和通信网络的建设有着重要的推动作用。

5. 数字信号处理在人工智能领域的应用，如语音识别、图像识别等，对于人工智能技术的发展和应用有着重要的作用。

6. 数字信号处理在军事领域的应用，如雷达信号处理、通信加密等，对于国防安全和军事技术的发展有着重要的作用。

7. 数字信号处理在环境监测领域的应用，如气象预报、水质监测等，对于环境保护和资源管理有着重要的作用。

8. 数字信号处理在金融领域的应用，如股票价格预测、金融风险评估等，对于金融市场的稳定和发展有着重要的作用。

9. 数字信号处理在交通领域的应用，如交通信号控制、车辆识别等，对于交通安全和交通管理有着重要的作用。

10. 数字信号处理在教育领域的应用，如在线教育、远程教育等，对于教育资源的共享和教育公平有着重要的作用。

数字信号处理作为一门重要的学科，不仅在技术领域有着广泛的应用，还对于社会发展和人类生活产生着深远的影响。

我们应该认真学习数字信号处理知识，不断探索数字信号处理在各个领域中的应用，为推动社会进步和人类福祉做出自己的贡献。

数字信号处理实验报告

补充补充 Leabharlann 充7.19 7.19 7.19 7.19 7.30 7.30 7.30 7.30 7.30 7.30 7.30 7.30 7.30 7.30 7.30 7.30 7.30 7.31 7.31 7.31 7.31 7.31 7.31 7.31 7.31 8.01 8.01 8.01 8.01 8.01 8.01 8.01 8.01 8.01 8.01 8.01
8.07 8.07 8.07 8.07 8.07 8.07 8.08 8.08 8.08 8.08 8.08 8.08 8.08 8.08 8.08 8.08 8.08 8.08 8.08 8.08 8.08 8.08 8.08 8.08 8.08 8.08 8.08 8.08 8.08 8.08 8.08 8.08 8.08 8.08 8.08 8.08
71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106
杨龙王明鸣秦李左斯阳车浩维廖九龄涂佳兵李颂彭杰涛黄国熙刘科姜磊杜淼何元明沈兆琪唐松陈俊希岳洲唐国鹏谷明强张宇航冯义斌周蓉黄红艳姚伟叶晓峰孙小林余文钟华张波宋钊刘策聂杰曾昊天程鹏儒赵澜
251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286

数字信号处理实验报告

实验报告课程名称：数字信号处理授课班级：学号：姓名：指导老师：实验一离散时间信号及系统的时域分析实验类别：基础性实验1实验目的：(1）了解MA TLAB 程序设计语言的基本特点，熟悉MA TLAB软件运行环境。

(2）熟悉MA TLAB中产生信号和绘制信号的基本命令，学会用MA TLAB在时域中产生一些基本的离散时间信号，并对这些信号进行一些基本的运算。

(3）通过MA TLAB仿真一些简单的离散时间系统，并研究它们的时域特性。

(4）通过MA TLAB进行卷积运算，利用卷积方法观察分析系统的时域特性。

2. 实验报告要求●简述实验原理及目的。

●结合实验中所得给定典型序列幅频特性曲线，与理论结果比较，并分析说明误差产生的原因以及用FFT作谱分析时有关参数的选择方法。

●记录调试运行情况及所遇问题的解决方法。

3.实验内容：思考题：9.2.1 运行程序P9.2.1，哪个参数控制该序列的增长或衰减：哪个参数控制该序列的振幅？若需产生实指数序列，应对程序作何修改？9.2.2运行程序P9.2.1，该序列的频率是多少？怎样改变它？哪个参数控制该序列的相位？哪个参数可以控制该序列的振幅？该序列的周期是多少？9.2.3 运行程序P9.2.3，对加权输入得到的y(n)与在相同权系数下输出y1(n)和y2(n)相加得到的yt(n)进行比较，这两个序列是否相等？该系统是线性系统吗？9.2.4 假定另一个系统为y(n)=x(n)x(n-1)修改程序，计算这个系统的输出序列y1(n),y2(n)和y(n)。

比较有y(n)和yt(n)。

这两个序列是否相等？该系统是线性系统吗？(提高部分)9.2.5运行程序P9.2.4，并比较输出序列y(n)和yd(n-10)。

这两个序列之间有什么关系？该系统是时不变系统吗？9.2.6 考虑另一个系统：修改程序,以仿真上面的系统并确定该系统是否为时不变系统。

（选做）n = 0:40; D = 10;a = 3.0;b = -2;x = a*cos(2*pi*0.1*n) + b*cos(2*pi*0.4*n);[x1,n1]=sigmult(n,n,x,n)[x2,n2]=sigshift(x,n,1)[y,ny1]= sigadd(x1,n1,x2,n2)[y1,ny11]= sigshift(y,ny1,D)[sx,sn]= sigshift(x,n,D)[sx1,sn1]=sigmult(n,n, sx,sn)[sx2,sn2]=sigshift(sx,sn,1)[y2,ny2]= sigadd(sx1,sn1,sx2,sn2)D= sigadd(y1,ny11,y2,ny22)六、实验心得体会：实验时间批阅老师实验成绩实验二 FFT 实现数字滤波实验类别：提高性实验 1.实验目的(1) 通过这一实验，加深理解FFT 在实现数字滤波（或快速卷积）中的重要作用，更好的利用FFT 进行数字信号处理。

数字信号处理实验指导书(wcx)

三பைடு நூலகம்实验内容
1．线性和非线性系统
例2－1设系统为
y[n]-0.4y[n-1]+0.75y[n-2]=2.2403x[n]+2.4908x[n-1]+2.2403x[n-2]
要求用MATLAB程序仿真系统，输入三个不同的输入序列x1(n),x2(n)和
x(n)=a.x1(n)+b.x2(n)，计算并求出相应的输出响应y1[n],y2[n]和y[n]。
数字信号处理应用的一个常见例子是从被加性噪声污染的信号中移除噪声。假定信号s[n]被噪声d[n]所污染，得到一个含有噪声的信号x[n]=s[n]+d[n]。我们需要对x[n]进行运算，产生一个合理的逼近s[n]，对时刻n的样本求平均，产生输出信号是一种简单有效的方法。如：三点滑动平均的信号。
程序1－3实现三点滑动平均的信号运算：
(2)程序1－2：正弦序列的产生和绘制
% Program P1_2
% Generation of a sinusoidal sequence
n = 0:40;
f = 0.1;
phase = 0;
A = 1.5;
arg = 2*pi*f*n - phase;
x = A*cos(arg);
clf;% Clear old graph
由固冇频率wn把模拟低通滤波器原型转换为低通高通带通带阻滤运用脉冲响应不变法或双线性变换法把模拟滤波器转换成数字滤波器matlab信号处理工具箱提供了儿个用于直接设计iir数字滤波器的函数这一直接设计iir数字滤波器1butterworth模拟和数字滤波器设计数字域
数字信号处理
实验指导书
王创新文卉
长沙理工大学电气与信息工程学院电子信息工程教研室