西南交大数字信号处理报告
xjtu数字信号处理“实验报告”
数字信号处理实验报告实验1 常见离散信号的MATLAB产生和图形显示【实验目的】加深对常用离散信号的理解；【实验内容】（1）单位抽样序列（取100个点）程序设计：N=100;x=[1 zeros(1,N-1)];stem(0:N-1,x)结果（2）单位阶跃序列（取100个点）程序设计：N=100;x=ones(1,N);stem(0:99,x);axis([0 100 0 2])结果102030405060708090100（3） 正弦序列（取100个点） 程序设计： N=100; n=0:99; f=100; Fs=1000; fai=0.2*pi; A=2;x=A*sin(2*pi*f*n/Fs+fai); stem(n,x); grid 结果0102030405060708090100（4）复正弦序列（取100个点）程序设计：N=100;n=0:99;w=0.2*pi;x=exp(j*w*n);stem(n,x);结果（5）复指数序列（取41个点）程序设计：>> n=0:40;>> c=-0.02+0.2*pi*i;>> x=exp(c*n);>> subplot(2,1,1);>> stem(n,real(x));>> subplot(2,1,2);>> stem(n,imag(x));结果05101520253035400510152025303540（上部为实部，下部为虚部）（6）指数序列（取100个点）程序设计：>> n=0:99;>> a=0.5;>> x=a.^n;>> stem(n,x);结果：【实验要求】讨论复指数序列的性质。
由（5）的图形结果可以看出，复指数序列实部和虚部均为按指数衰减（上升）的序列，两者的均是震荡的，实部震荡周期与指数的实部有关，虚部震荡周期与指数的实虚部有关。
西交大数字信号处理实验报告
数字信号处理实验报告学院：班级：姓名：学号：西安交通大学实验报告课程 数字信号处理 实验日期 年 月 日专业班号 交报告日期 年 月 日 姓名 学号 共 21 页 第 1 页 实验1 常见离散信号的MATLAB 产生和图形显示 一、实验内容1.编制程序产生上诉5种信号（长度可自行输入确定），并绘出其图形。
2.讨论复指数序列的性质。
二、实验结果及源代码1.单位抽样序列⎩⎨⎧=01)(n δ≠=n n 在MATLAB 中可以利用ZEROS()函数实现。
;1)1();,1(==x N zeros x如果)(n δ在时间轴上延迟了K 个单位，得到)(k n -δ即：⎩⎨⎧=-01)(k n δ0≠=n kn （1）单位抽样序列源程序： n1=-10; n2=10;k=0; %延时k 个单位 n=n1:n2;N=length(n);%N 为序列长度 nk=abs(k-n1)+1; x=zeros(1,N); x(nk)=1;stem(n,x,'fill');axis([n1,n2,0,1.1*max(x)]); title('单位脉冲序列'); xlabel('时间'); ylabel('幅度');实验结果：（2）延时后的单位脉冲序列源程序：n1=-10;n2=10;k=input('k='); %延时k个单位 n=n1:n2;N=length(n);%N为序列长度nk=abs(k-n1)+1;x=zeros(1,N);x(nk)=1;stem(n,x,'fill');axis([n1,n2,0,1.1*max(x)]); title('单位脉冲序列');xlabel('时间');ylabel('幅度');实验结果（延时k=5）：2．单位阶跃序列⎩⎨⎧01)(n u 00<≥n n在MATLAB 中可以利用ones()函数实现。
西南交大信号与系统实验
信号与系统实验报告班级:__轨道三班___学号:_ 20131747___姓名:__袁亚辉____课程教师：__王小川___实验一 连续时间信号的采样一、实验目的进一步加深对采样定理和连续信号傅立叶变换的理解。
二、实验原理采样定理如果采样频率s F 大于有限带宽信号)(t x a 带宽0F 的两倍，即02F F s > （1）则该信号可以由它的采样值)()(s a nT x n x =重构。
否则就会在)(n x 中产生混叠。
该有限带宽模拟信号的02F 被称为乃魁斯特频率。
在)(t x a 被采样以后，)(n x 表示的最高模拟频率为2/s F Hz （或πω=）。
三、实验内容（1）通过例一熟悉用MATLAB 语言实现描绘连续信号的频谱的过程，并在MATLAB 语言环境中验证例1的结果；例1 令t a e t x 1000)(-=，求出并绘制其付利叶变换。
用MATLAB 实现例1的程序如下：clear all; close all; clc;% 模拟信号Dt=0.00005; t=-0.005:Dt:0.005; xa=exp(-1000*abs(t)); %连续时间傅立叶变换 Wmax=2*pi*2000; K=500; k=0:1:K;W=k*Wmax/K; Xa=xa*exp(-j*t'*W)*Dt; Xa=real(Xa); W=[-fliplr(W),W(1:500)];%频率从-Wmax to WmaxXa=[fliplr(Xa),Xa(1:500)];%Xa 介于 -Wmax 和 Wmax 之间 subplot(2,1,1);plot(t*1000,xa);xlabel('t 毫秒'); ylabel('xa(t)'); title('模拟信号')subplot(2,1,2);plot(W/(2*pi),Xa*1000);xlabel('频率（单位：Hz)'); ylabel('Xa(jW)*1000') title('连续时间傅立叶变换')图1 例1中的曲线（2）仿照例2用MATLAB 语言实现对连续信号1000210000.512()()tta a x t ex t e--==和的采样；并验证采样定理。
西交大数字信号处理课件-0绪论
• 绪论 • 信号与系统 • 数字信号处理的基本原理 • 数字信号处理的实现方法 • 数字信号处理的发展趋势与展望
01
绪论
数字信号处理简介
数字信号处理（Digital Signal Processing，简称DSP）是一门涉及多 学科的交叉学科，主要研究如何利用数 字方法对信号进行采集、变换、分析和
将Z平面上的复数映射回时域，得到原始的 离散信号。
离散时间系统的稳定性
系统对输入信号的响应是否随时间无限增 长的性质。
离散时间系统的因果性和稳定性 关系
因果性保证系统对过去和现在输入的响应 只影响未来输出，稳定性则保证系统对输 入的响应不会无限增长。
离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT）
傅里叶变换
将时域信号转换为频域信号，用于分析信号 的频域特性。
离散傅里叶变换（DFT）
对有限长度的离散信号进行傅里叶变换，得 到信号的频谱。
快速傅里叶变换（FFT）
高效计算DFT的算法，大幅度减少了计算量。
DFT和FFT的应用
频谱分析、滤波器设计、信号去噪等。
04
数字信号处理的实现方法
数字信号处理器的结构与特点
离散信号与系统
离散信号
在时间或数值上取样点的集合，通常由数字或符号表示。
离散系统
在离散时间点上对输入信号进行处理并产生输出信号的数学模型。
离散信号的特性
幅度、频率和相位。
离散系统的特性
线性、时不变性和因果性。
Z变换与离散时间系统
Z变换
逆Z变换
将离散信号映射到复平面上的数学工具， 用于分析信号的频域特性。
嵌入式应用
数字信号处理技术在嵌入式系 统中的应用越来越广泛，推动 了智能硬件的发展。
数字信号处理实验报告全.doc
数字信号处理实验报告全实验一、离散时间系统及离散卷积1、单位脉冲响应源程序function pr1 定义函数pr1 a[1,-1,0.9]; 定义差分方程yn-yn-10.9yn-2xn b1; ximpseq0,-40,140; 调用impseq函数n-40140; 定义n从-40 到140 hfilterb,a,x; 调用函数给纵座标赋值figure1 绘图figure 1 冲激响应stemn,h; 在图中绘出冲激title 冲激响应; 定义标题为冲激响应xlabel n ; 绘图横座标为n ylabel hn ; 绘图纵座标为hn figure2 绘图figure 2 [z,p,g]tf2zpb,a; 绘出零极点图zplanez,p function [x,n]impseqn0,n1,n2声明impseq函数n[n1n2]; x[n-n00]; 结果Figure 1 Figure 2 2、离散系统的幅频、相频的分析源程序function pr2 b[0.0181,0.0543,0.0543,0.0181]; a[1.000,-1.76,1.1829,-0.2781]; m0lengthb-1; m从0 到 3 l0lengtha-1; l从0 到3 K5000; k1K; wpi*k/K; 角频率w Hb*exp-j*m *w./a*exp-j*l *w;对系统函数的定义magHabsH; magH为幅度angHangleH; angH为相位figure1 subplot2,1,1; 在同一窗口的上半部分绘图plotw/pi,magH; 绘制wpi-magH 的图形grid; axis[0,1,0,1]; 限制横纵座标从0到1 xlabel wpi ; x座标为wpi ylabel |H| ; y座标为angleH title 幅度，相位响应; 图的标题为幅度，相位响应subplot2,1,2; 在同一窗口的下半部分绘图plotw/pi,angH; 绘制wpi-angH的图形grid;为座标添加名称xlabel wpi ; x座标为wpi ylabel angleH ; y 座标为angleH 结果3、卷积计算源程序function pr3 n-550; 声明n从-5到50 u1stepseq0,-5,50; 调用stepseq函数声用明u1un u2stepseq10,-5,50; 调用stepseq函数声用明u2un-10 输入xn和冲激响应hn xu1-u2; xnun-un-10 h0.9.n.*u1; hn0.9n*un figure1 subplot3,1,1; 绘制第一个子图stemn,x; 绘制图中的冲激axis[-5,50,0,2]; 限定横纵座标的范围title 输入序列; 规定标题为输入序列xlabel n ; 横轴为n ylabel xn ; 纵轴为xn subplot3,1,2; 绘制第二个子图stemn,h; 绘制图中的冲激axis[-5,50,0,2]; 限定横纵座标的范围title 冲激响应序列; 规定标题为冲激响应序列xlabel n ; 横轴为n ylabel hn ; 纵轴为hn 输出响应[y,ny]conv_mx,n,h,n; 调用conv_m函数subplot3,1,3; 绘制第三个子图stemny,y; axis[-5,50,0,8]; title 输出响应; 规定标题为输出响应xlabel n ; ylabel yn ; 纵轴为yn stepseq.m子程序实现当nn0时xn的值为1 function [x,n]stepseqn0,n1,n2 nn1n2; x[n-n00]; con_m的子程序实现卷积的计算function [y,ny]conv_mx,nx,h,nh nybnx1nh1; nyenxlengthxnhlengthh; ny[nybnye]; yconvx,h; 结果实验二、离散傅立叶变换与快速傅立叶变换1、离散傅立叶变换（DFT）源程序function pr4 F50; N64; T0.000625; n1N; xcos2*pi*F*n*T; xncospi*n/16 subplot2,1,1; 绘制第一个子图xn stemn,x; 绘制冲激title xn ; 标题为xn xlabel n ; 横座标为n Xdftx,N; 调用dft函数计算xn的傅里叶变换magXabsX; 取变换的幅值subplot2,1,2; 绘制第二个子图DFT|X| stemn,X; title DFT|X| ; xlabel fpi ; 横座标为fpi dft的子程序实现离散傅里叶变换function [Xk]dftxn,N n0N-1; k0N-1; WNexp-j*2*pi/N; nkn *k; WNnkWN.nk; Xkxn*WNnk; 结果F50,N64,T0.000625时的波形F50,N32,T0.000625时的波形2、快速傅立叶变换（FFT）源程序function pr5 F50;N64;T0.000625; n1N; xcos2*pi*F*n*T; xncospi*n/16 subplot2,1,1;plotn,x; title xn ;xlabel n ; 在第一个子窗中绘图xn Xfftx;magXabsX; subplot2,1,2;plotn,X; title DTFT|X| ;xlabel fpi ; 在第二个子图中绘图xn的快速傅里叶变换结果3、卷积的快速算法源程序function pr6 n015; x1.n; h4/5.n; x16320; h16320; 到此xn1, n015; xn0,n1632 hn4/5n, n015; hn0,n1632 subplot3,1,1; stemx; title xn ; axis[1,32,0,1.5]; 在第一个子窗绘图xn横轴从1到32,纵轴从0到1.5 subplot3,1,2; stemh; title hn ; axis[1,32,0,1.5]; 在第二个子窗绘图hn横轴从1到32,纵轴从0到1.5 Xfftx; Xn为xn的快速傅里叶变换Hffth; Hn为hn的快速傅里叶变换YX.*H; YnXn*Hn Yconvx,h; yifftY; yn为Yn的傅里叶反变换subplot3,1,3 在第三个子窗绘图yn横轴从1到32,纵轴从0到6 stemabsy; title ynxn*hn ; axis[1,32,0,6]; 结果实验三、IIR数字滤波器设计源程序function pr7 wp0.2*pi;ws0.3*pi; Rp1; As15; T1; Fs1/T; OmegaP2/T*tanwp/2; OmegaPw2*tan0.1*pi OmegaS2/T*tanws/2; OmegaSw2*tan0.15*pi epsqrt10Rp/10-1; Ripplesqrt1/1ep.2; Attn1/10As/20;Nceillog1010Rp/10-1/10As/10-1/2*log10OmegaP/OmegaS; OmegaCOmegaP/10.Rp/10-1.1/2*N; [cs,ds]u_buttapN,OmegaC; [b,a]bilinearcs,ds,Fs; [mag,db,pha,w]freqz_mb,a; subplot3,1,1; 在第一个子窗绘制幅度响应的图形plotw/pi,mag; title 幅度响应; xlabel wpi ; ylabel H ; axis[0,1,0,1.1]; setgca, XTickmode , manual , XTick ,[0,0.2,0.35,1.1]; setgca, YTickmode , manual , YTick ,[0,Attn,Ripple,1]; grid; subplot3,1,2; 在第二个子窗以分贝为单位绘制幅度响应的图形plotw/pi,db; title 幅度响应dB ; xlabel wpi ; ylabel H ; axis[0,1,-40,5]; setgca, XTickmode , manual , XTick ,[0,0.2,0.35,1.1]; setgca, YTickmode , manual , YTick ,[-50,-15,-1,0]; grid; subplot3,1,3; 在第三个子窗绘制相位响应的图形plotw/pi,pha; title 相位响应; xlabel wpi ; ylabel pi unit ; axis[0,1,0,1.1]; setgca, XTickmode , manual , XTick ,[0,0.2,0.35,1.1]; setgca, YTickmode , manual , YTick ,[-1,0,1]; grid; function [b,a]u_buttapN,OmegaC [z,p,k]buttapN; pp*OmegaC; kk*OmegaC.N; Brealpolyz; b0k; bk*B; arealpolyp; function [mag,db,pha,w]freqz_mb,a[H,w]freqzb,a,1000, whole ; HH1501 ; ww1501 ; magabsH; db20*log10mageps/maxmag; phaangleH; 结果实验四、FIR数字滤波器的设计源程序function pr8 wp0.2*pi; ws0.3*pi; tr_widthws-wp; Mceil6.6*pi/tr_width1; n0M-1; wcwswp/2; alphaM-1/2; mn-alphaeps; hdsinwc*m./pi*m; w_hamhammingM ; hhd.*w_ham; [mag,db,pha,w]freqz_mh,[1]; delta_w2*pi/1000; Rp-mindb1wp/delta_w1; As-roundmaxdbws/delta_w1501; subplot2,2,1; stemn,hd; title 理想冲激响应; axis[0,M-1,-0.1,0.3]; ylabel hdn ; subplot2,2,2; stemn,h; title 实际冲激响应; axis[0,M-1,-0.1,0.3]; ylabel hn ; subplot2,2,3; plotw/pi,pha; title 滤波器相位响应; axis[0,1,-pi,pi]; ylabel pha ; setgca, XTickmode , manual , XTick ,[0,0.2,0.3,1.1]; setgca, YTickmode , manual , YTick ,[-pi,0,pi]; grid; subplot2,2,4; plotw/pi,db; title 滤波器幅度响应; axis[0,1,-100,10]; ylabel Hdb ; setgca, XTickmode , manual , XTick ,[0,0.2,0.3,1.1]; setgca, YTickmode , manual , YTick ,[-50,-15,0]; function [mag,db,pha,w]freqz_mb,a [H,w]freqzb,a,1000, whole ; HH1501 ; ww1501 ; magabsH; db20*log10mageps/maxmag; phaangleH; 结果。
数字信号处理
数字信号处理实验班级：信息02学号：2010052028姓名：甘晓勤西安交通大学实验报告课程数字信号处理实验 实验名称 快速傅里叶变换 第 1 页 共 5页 系 别 电信 专业班号信息02姓名甘晓勤 学号 10052028 实验日期 2012年10月 30日教师审批签字 交报告日期 2012年10月 实验名称 快速傅里叶变换一．实验目的1 在理论学习的基础上，通过本实验加深对快速傅立叶变换的理解；2 熟悉并掌握按时间抽取FFT 算法的程序；3 了解应用FFT 进行信号频谱分析过程中可能出现的问题，例如混淆、泄漏、栅栏效应等，以便在实际中正确应用FFT 。
二.实验要求1 记录下实验内容中各种情况下的X (k)值，做出频谱图并深入讨论结果，说明参数的变化对信号频谱产生哪些影响。
频谱只做模特性，模的最大值＝1，全部归一化；2 打印出用C 语言（或MATLAB 语言）编写的FFT 源程序，并且在每一小段处加上详细的注释说明；3 用C 语言（或MATLAB 语言）编写FFT 程序时，要求采用人机界面形式：N , T , f 变量均由键盘输入，补零或不补零要求设置一开关来选择。
三.实验内容1.仔细分析教材第六章‘时间抽取法FFT ’的算法结构，编制出相应的用FFT 进行信号分析的C 语言（或MATLAB 语言）程序；2.用FFT 程序计算有限长度正弦信号()s i n (2**)[()()],0y t f t u t u t N T t N T π=--<< 分别在以下情况下所得的DFT 结果并进行分析和讨论：a ） 信号频率f ＝50Hz ，采样点数N=32,采样间隔T=0.000625sb ） 信号频率f ＝50Hz ，采样点数N=32,采样间隔T=0.005sc ） 信号频率f ＝50Hz ，采样点数N=32,采样间隔T=0.0046875sd ） 信号频率f ＝50Hz ，采样点数N=32,采样间隔T=0.004se ） 信号频率f ＝50Hz ，采样点数N=64,采样间隔T=0.000625s f ） 信号频率f ＝250Hz ，采样点数N=32,采样间隔T=0.005sg）将c）信号后补32个0，做64点FFT 四．实验结果分析（源代码及结果分析）（a）n=32;%采样点数f=50;%信号频率T=0.000625;%采样间隔flag=0;%flag=0/1补零/不补零t=linspace(0,(n-1)*T,n);xn=sin(2*pi*f*t);if flag==1;M=nextpow2(length(xn)+32);%补零elseM=nextpow2(length(xn));endN=2^M;for m=0:N/2-1;%旋转因子指数范围WN(m+1)=exp(-j*2*pi/N)^m;%计算旋转因子endA=[xn,zeros(1,N-length(xn))];%数据输入disp('输入到各存储单元的数据：'),disp(A);%数据倒序操作J=0;%给倒序数赋初值for I=0:N-1;%按序交换数据和算倒序数if I<J;%条件判断及数据交换Q=A(I+1);A(I+1)=A(J+1);A(J+1)=Q;end%算下一个倒序数K=N/2;while J>=K;J=J-K;K=K/2;endJ=J+K;enddisp('倒序后各存储单元的数据：'),disp(A);%分级按序依次进行蝶形运算for L=1:M;%分级计算disp('运算级次：'),disp(L);B=2^(L-1);for R=0:B-1;%各级按序蝶算P=2^(M-L)*R;for K=R:2^L:N-2;%每序依次计算Q=A(K+1)+A(K+B+1)*WN(P+1);A(K+B+1)=A(K+1)-A(K+B+1)*WN(P+1);A(K+1)=Q;endenddisp('本级运算后各存储单元的数据：'),disp(A);enddisp('输出各存储单元的数据：'),disp(A);figure;y=abs(A)/max(abs(A));for x=1:1:Ni=x;stem(x-1,y(i),'o');hold on;end信号的频率为50Hz，采样周期为0.000625s，经过计算得采样频率为1600Hz，在数字域，采样频率对应的是2*pi，由于sin信号的频谱为在pi/16和-pi/16上的冲激，所以时域采样后，在频域以2*pi为周期进行周期延拖。
数字信号处理实验报告(西南交通大学)
实验三
用窗函数法设计 FIR 数字滤波器
一、实验目的 1.熟悉用双线性变换法设计 FIR 数字滤波器的原理与方法； 2.掌握数字滤波器的计算机仿真方法 二、实验内容 1.用 MATLAB 产生各种窗函数 2.利用窗函数设计 FIR 滤波器 设计具有下列指标(p=0.25(,Rp=0.25dB，(s=0.3(,Rp=50dB 的低通数字滤波 器。 要求： 1)、选择合适的窗函数; 2)、画出滤波器的频率特性
x(n) cos(0.48n) cos(0.52n)
(1) 取 x(n)(n=0:9)时，画出 x(n)的频谱 X(k) 的幅度； (2) 将（1）中的 x(n)以补零的方式，使 x(n)加长到(n:0~99)时，画出 x(n)的频谱 X(k) 的幅度； (3) 取 x(n)(n:0~99)时，画出 x(n)的频谱 X(k) 的幅度。 利用 FFT 进行谱分析。 2.1 MATLAB 结果输出：
图 1.31
不同采样点数对应的幅值曲线
结果分析：随着采样点数的增加，幅值曲线越来越清晰，更能准确反应幅值 随时间的变化规律。
实验二 用双线性变换法设计 IIR 数字滤波器
一、实验目的 1.熟悉用双线性变换法设计 IIR 数字滤波器的原理与方法； 2.掌握数字滤波器的计算机仿真方法； 3.通过观察对实际心电图的滤波作用，获得数字滤波器的感性知识。 二、实验内容 1.用双线性变换法设计一个巴特沃斯低通 IIR 滤波器，设计指标参数为：在通 带内频率低于 0.2π时，最大衰减小于 1dB；在阻带内[0.3π,π]频率区间 上，最小衰减大于 15dB 2.以 0.2π为采样间隔，打印出数字滤波器在频率区 间[0, 0.2π]上的幅值 响应曲线。 3. 用 所 设 计 的 滤 波 器 对 实 际 的 心 电 图 信 号 采 样 序 列 x(n)=[-4,-2,0,-4,-6,-4,-2,-4,-6,-6,-4,-4,-6,-6,-2,6,12,8,0,-16,-38,-6 0,-84,-90,-66,-32,-4,-2,-4,8,12,12,10,6,6,6,4,0,0,0,0,0,-2,-4,0,0,0,2,-2,0,0,-2,-2,-2,-2,0];） 进行仿真滤波处理，并分别打印出滤波前后的心电 图信号波形图，观察总结滤波作用与效果。 三、MATLAB 结果输出 1.模拟滤波器和数字滤波器幅度特性的比较
数字信号处理课程设计报告实验三
数字信号处理课程设计报告实验三目录1. 实验三概述 (2)1.1 实验目的 (2)1.2 实验要求 (3)1.3 实验内容 (4)2. 实验原理 (5)2.1 数字信号处理的简介 (6)2.2 数字滤波器的类型 (6)2.3 FIR和IIR滤波器的区别 (7)3. 实验软件与硬件环境 (9)3.1 软件环境 (10)3.2 硬件环境 (12)3.3 实验设备介绍 (13)4. 实验步骤 (14)4.2 设计数字滤波器 (15)4.3 滤波器实现与调试 (16)4.4 实验数据分析 (17)5. 实验设计 (18)5.1 数字滤波器的设计方法 (19)5.2 滤波器参数的选择 (20)5.3 滤波器实现代码实现 (21)6. 实验结果 (22)6.1 滤波前后的信号对比 (24)6.2 滤波效果分析 (25)6.3 滤波器性能指标评价 (26)7. 实验讨论 (27)7.1 实验中发现的问题 (29)7.2 解决问题的方法与思考 (29)8. 实验心得 (32)8.1 数字信号处理的理解加深 (33)8.2 编程能力的提升 (34)8.3 对实验中遇到的挑战的看法 (35)1. 实验三概述本实验课题为“数字滤波器设计与分析”，旨在使学生深入理解数字滤波器的原理及设计方法，并掌握使用仿真工具进行实际滤波器设计与性能分析的能力。
实验通过MATLAB平台，分别实现低通、高通及带通滤波器的设计与模拟，并进行频率响应分析、时域响应分析以及信号处理效果的评价。
不同类型的数字滤波器设计方法原理介绍，包括IIR和FIR滤波器。
不同设计方法的优缺点分析，并结合实际应用场景选择合适的滤波器类型。
使用MATLAB自带函数和滤波器设计工具包进行滤波器设计，以及根据不同指标对滤波器参数进行调整。
通过完成本实验，学生将能掌握数字滤波器的理论知识和应用技能，并对其优缺点及应用场景有更深入的理解。
1.1 实验目的加载、分析和可视化语音信号:学生需学会使用高级软件工具加载语音信号数据，并运用绘图工具展示信号的时域波形及频谱图。
西南交通大学信号与系统实验报告
信号与系统实验报告班级: 通信工程5班指导老师：周？多姓名:学号：西南交通大学信息科学与技术学院二〇一五年五月十五日实验一:连续时间信号的频域分析实验目的：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产生的Gibbs现象，了解其特点及产生的原因；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的程序，并能利用这些程序对一些典型信号进行频谱分析，验证CTFT的若干重要性质。
实验要求：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。
实验原理：1.傅里叶级数：2.吉布斯现象：实验内容：1.参照例2-1程序，上机验证周期方波信号的傅里叶级数ck，并画出幅度谱|ck|。
1.1 程序代码(1)准备：定义单位阶跃函数和delta函数% filename u.mfunction y = u(t)y = (t>=0);% filename delta.mfunction y = delta(t)dt = 0.001;y = (u(t)-u(t-dt))/dt;将u.m和delta.m分别保存到work文件夹中，或者保存在自己建立的文件夹中并将此文件夹设为工作路径（file->set path...）(2)验证方波信号的傅里叶级数ck并画频谱图：clear, close allT = 2; dt = 0.00001; t = -2:dt:2;x1 = u(t) - u(t-1-dt); x = 0;w0 = 2*pi/T; N = 5; L = 2*N+1;for k = -N: N; % Fourier series coefficients akak(N+1+k) = (1/T)*x1*exp(-j*k*w0*t')*dt;endamp = abs(ak); k=-N:N;subplot(2,1,1); stem(k,amp); title('amplitude-freq');phi = angle(ak); % Evaluate the phase of aksubplot(2,1,2); stem(k,phi); title('phase-freq');1.2 幅度谱|ck|，相位谱图像：2.参照例2-2程序，上机验证有限项复指数信号合成周期方波信号时的Gibbs现象。
数字信号处理实验报告完整版[5篇模版]
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数字信号处理实验报告完整版[5篇模版]第一篇：数字信号处理实验报告完整版实验 1利用 T 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T 1.DFT 与与 T 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()|()()0 1Nj knjNk NkX e x n e X k k Nπωωπ--====≤≤-∑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 T DFT 求求 DTFT方法 1 1：由恢复出的方法如下：由图 2.1 所示流程可知：101()()()Nj j n kn j nNn n kX e x n e X k W eNωωω∞∞----=-∞=-∞=⎡⎤==⎢⎥⎣⎦∑∑∑由上式可以得到：IDFT DTFT第二篇：数字信号处理实验报告JIANGSUUNIVERSITY OF TECHNOLOGY数字信号处理实验报告学院名称：电气信息工程学院专业：班级：姓名：学号：指导老师：张维玺（教授）2013年12月20日实验一离散时间信号的产生一、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，所以对离散时间信号的研究是数字信号的基本所在。
而要研究离散时间信号，首先需要产生出各种离散时间信号。
使用MATLAB软件可以很方便地产生各种常见的离散时间信号，而且它还具有强大绘图功能，便于用户直观地处理输出结果。
通过本实验，学生将学习如何用MATLAB产生一些常见的离散时间信号，实现信号的卷积运算，并通过MATLAB中的绘图工具对产生的信号进行观察，加深对常用离散信号和信号卷积和运算的理解。
数字信号处理设计报告
目录1．信号课程设计内容、目的 (3)1.1课程设计的内容、目的1.2课程设计程序语言的选用2．课程设计 (5)2.1课程设计原理2.2课程设计结构图2.3程序运行及分析3．调试及结果讨论 (32)3.1调试出现的问题3.2讨论分析结果4．课程设计心得体会 (33)5．参考资料 (33)6.附录 (34)信号课程设计报告1.信号课程设计内容、目的1.1 课程设计的内容及目的开学初，鉴于上学期的信号处理课程的学习，学院安排了为期两周的信号课程设计。
此次课程设计的目的是：1．全面复习课程所学理论知识，巩固所学知识重点和难点，将理论与实践很好地结合起来。
2．提高综合运用所学知识独立分析和解决问题的能力。
3．熟练使用一种高级语言进行编程实现。
课程设计的内容包括下几个大块：（一）．信号分析1．编制信号生成程序，产生下述各序列，绘出它们的时域波形，其中包括：单位抽样序列()n、矩形序列()NR n、三角波序列、反三角波序列、Gaussian（高斯）序列、正弦序列、衰减正弦序列。
2. 对上述信号完成下列信号分析1）对三角波序列3()x n和反三角波序列4()x n，作N=8点的FFT，观察比较它们的幅频特性，说明它们有什么异同？绘出两序列及其它们的幅频特性曲线。
在3()x n和4()x n的尾部补零，作N=16点的FFT，观察它们的幅频特性发生了什么变化？分析说明原因。
2)观察高斯序列5()x n，固定信号5()x n中的参数p=8，令q分别等于2，4，8，观察它们的时域和幅频特性，了解当q取不同值时，对信号序列的时域幅频特性的影响；固定q=8，令p分别等于8，13，14，观察参数p变化对信号序列的时域及幅频特性的影响，观察p等于多少时，会发生明显的泄漏现象，混叠是否也随之出现？记录实验中观察到的现象，绘出相应的时域序列和幅频特性曲线。
3）对于正弦序列4()x n，取数据长度N分别等于8，16，32，分别作N点FFT，观察它们的的时域和幅频特性，说明它们的差别，简要说明原因。
2015年西南交通大学数字信号处理实验2
数字信号处理MATLAB上机实验第三章3-23已知序列x(n)={1, 2, 3, 3, 2, 1}1）求出x(n)的傅里叶变换X(ejω)，画出幅频特性和相频特性曲线(提示：用1024点FFT近似X(ejω))；2）计算x(n)的N（N≥6）点离散傅里叶变换X(k)，画出幅频特性和相频特性曲线；3）将X(ejω)和X(k)的幅频特性和相频特性曲线分别画在同一幅图中，验证X(k)是X(ejω)的等间隔采样，采样间隔为2π/N；4）计算X(k)的N点IDFT，验证DFT和IDFT的惟一性。
实验分析（1）题用1024点DFT近似x(n)的傅里叶变换。
（2）题用36点DFT。
（4）题求傅里叶反变换验证IDFT的惟一性。
实验代码及截图1到3问xn=[1 2 3 3 2 1];Xen=fft(xn,1024);n1=0:length(Xen)-1;amp = abs(Xen);phi = angle(Xen);Xkn=fft(xn,36);n2=0:length(Xkn)-1;amp2 = abs(Xkn);phi2 = angle(Xkn);subplot(221);plot(n1,amp)title('Xejw幅频特性');xlabel('n');ylabel('Amp') subplot(222);plot(n1,phi)title('Xejw相频特性');xlabel('n');ylabel('Phi') subplot(223);stem(n2,amp2,'.')title('Xk幅频特性');xlabel('n');ylabel('Amp') subplot(224);stem(n2,phi2,'.')title('Xk相频特性');xlabel('n');ylabel('Phi')截图如下第4问xn=[1 2 3 3 2 1];Xkn2=fft(xn,6);x6n=ifft(Xkn2);n2=0:length(x6n)-1;subplot(2,1,2);stem(n2,x6n,'.');title('X6k傅里叶逆变换');xlabel('n');ylabel('x6n'); Xkn1=fft(xn,16);x16n=ifft(Xkn1);n1=0:length(x16n)-1;subplot(2,1,1);stem(n1,x16n,'.');title('X16k傅里叶逆变换');xlabel('n');ylabel('x16n') 截图为3-25已知序列h(n)=R6(n), x(n)=nR8(n)。
数字信号处理实验报告
实验报告实验课程：数字信号处理学生姓名：张祝祥学号：20134277专业班级：自动化13082015年 5 月 22 日实验内容与要求在MATLAB下实现信号的频谱分析与滤波器设计（1）频谱分析确定实验数据(可自行选择或选用BB上“课程文档”下“DATA”下的数据)，可以是语音信号，生物电信号，图像等，对该信号进行频谱分析，说明频谱分析时参数选择的依据，给出频谱分析结果。
改变参数，重新进行频谱分析，讨论参数选择对频谱分析结果的影响；（2）滤波器设计给出设计指标，分别设计IIR数字滤波器和FIR数字滤波器，绘制滤波器的幅频特性，证明所设计的滤波器满足性能指标要求。
对滤波后的信号进行频谱分析，并对结果进行说明与讨论。
实验要求：自行完成，并将实验内容整理成一份实验报告，要求有数据说明，参数与指标的选择，实验结果的分析与讨论。
数据选用说明：我选用老师所给的信号marimba.wav，它是一个双声道信号。
一信号的频谱分析1.1参数选择对所选信号进行读取操作，由读取的数据得知，采样频率fs=48000频率分辨率选择∆f=1Hz，那么最小数据记录Tpmin=1s，频率采样点数N>=48000/1=48000，因为N为2倍数，所以选择Ｎ＝65536，即是进行FFT的点数。
我们由下面的工作区x的值以及原始音频信号图看到，信号为二维信号，即是双声道的音频信号，为方便分析，对它进行处理，得到单声道的信号x_left。
图１．１ＭＡＴＬＡＢ工作区图１．２由对原始的信号进行频谱分析的结果，可以看出信号的幅值基本上集中在频率f=5000以内，并且峰值在f=2000Hz以内。
图１．３原始双声道音频信号分出单音频信号后的结果：分出单声道后的信号与原信号相比在信号图以及频谱分析上并没有明显变化，因此我认为之后对于双声道的处理都放在单声道上。
图１．４图１．５接下来，我们尝试改变参数，重新进行频谱分析，讨论参数选择对频谱分析结果的影响：1.首先分别选择改变作FFT的点数N，分别取N=32768、16384、8192、4096、1024、256。
数字信号处理实验报告
数字信号处理实验徐贤森02095021实验一 信号、系统及系统响应1、实验目的⑴掌握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。
⑵熟悉时域离散系统的时域特性。
⑶利用卷积方法观察分析系统的时域特性。
⑷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连续信号、离散信号及系统响应进行频域分析。
2、实验原理与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的变化以及信号信息不丢失的条件，而且可以加深对傅里叶变换、Z 变换和序列傅里叶变换之间关系式的理解。
我们知道，对一个连续信号)(t x a 进行理想采样的过程可以用（10.3.1）式表示：)()()(ˆt p t x t x a a = （10.3.1）其中)(ˆt xa 为)(t x a 的理想采样，)(t p 为周期冲激脉冲，即：∑∞-∞=-=n nT t t p )()(δ （10.3.2）)(ˆt xa 的傅里叶变换)(ˆΩj X a 为∑∞-∞=Ω-Ω=Ωm s a a m j X T j X )]([1)(ˆ （10.3.3）（10.3.3）式表明)(ˆΩj X a 为)(Ωj X a 的周期延拓，其延拓周期为采样角频率（Ts /2π=Ω）。
只有满足采样定理时，才不会发生频谱混叠失真。
在计算机上用高级语言编程直接按（10.3.3）式计算理想采样)(ˆt xa 的频谱)(ˆΩj X a 很不方便。
下面导出用序列的傅里叶变换来计算)(ˆΩj X a 的公式。
将（10.3.2）式代入（10.3.1）式并进行傅里叶变换，dt e nT t t x j X t j n aa Ω-+∞∞-∞-∞=⎰∑-=Ω])()([)(ˆδdte nT t t x t j n a Ω-∞-∞=∞∞--=∑⎰)()(δ∑∞-∞=Ω-=n nTj ae nT x)( （10.3.4）式中的)(nT x a 就是采样后得到的序列)(n x ，即)()(nT x n x a =)(n x 的傅里叶变换为∑∞-∞=-=n nj j en x e X ωω)()( （10.3.5）比较（10.3.5）式和（10.3.4）式可知T j ae X j X Ω==Ωωω|)()(ˆ （10.3.6） 这说明两者之间只在频率度量上差一个常数因子T 。
数字信号处理2实验报告一西交大殷
数字信号处理II实验报告实验题目：维纳滤波器的计算机实现姓名：学号：班级：专业：一、实验目的1．利用计算机编程实现加性噪声信号的维纳滤波。
2．将计算机模拟实验结果与理论分析结果相比较，分析影响维纳滤波效果的各种因素，从而加深对维纳滤波的理解。
3．利用维纳一步纯预测方法实现对信号生成模型的参数估计。
二、实验原理维纳滤波是一种从噪声背景中提取信号的最佳线性滤波方法，假定一个随机信号x(n)具有以下形式：(n)s(n)v(n)x =+ 1-1其中，s(n)为有用信号，v(n)为噪声干扰，将其输入一个单位脉冲响应为h(n)的线性系统，其输出为(n)(m)x(n m)y h ∞-∞=-∑ 1-2 我们希望x(n)通过这个系统后得到的y(n)尽可能接近于s(n)，因此，称y(n)为信号s(n)的估值。
按照最小均方误差准则，h(n)应满足下面的正则方程：(k)(m)(k m)xs xx h φφ∞-∞=-∑ 1-3 这就是著名的维纳－霍夫方程，其中是 (m)xx φ是x(n)的自相关函数，()xs m φ是 x(n)和s(n)是的互相关函数。
在要求 h(n)满足因果性的条件下，求解维纳-霍夫方程是一个典型的难题。
虽然目前有几种求解 h(n)的解析方法，但它们在计算机上实现起来非常困难。
因此，本实验中，利用近似方法，即最佳 FIR 维纳滤波方法，在计算机上实现随机信号的维纳滤波。
设 h(n)为一因果序列，其长度为 N ，则(n)(m)x(n m)y h ∞-∞=-∑ 1-4 同样利用最小均方误差准则，h(n)满足下面方程：xx xs R h r = 1-5 其中 [](0),h(1),,h(N 1)T h h =-(0)(1)(N 1)(0)xx xx xx xx xx N R φφφφ-+⎛⎫⎪= ⎪ ⎪-⎝⎭[](0)(N 1)T xs xs xs r φφ=- 当xx R 为满秩矩阵时,1xx xs h R r -= 1-6 由此可见，利用有限长的 h(n)实现维纳滤波器，只要已知xx R 和xs r ,就可以按上式解得满足因果性的 h 。
2015年西南交通大学数字信号处理实验1
数字信号处理MATLAB上机实验第一章14（2）已知差分方程为y(n)=1/5(x(n)+x(n-1)+x(n-2)+x(n-3)+x(n-4)),输入信号如下图所示，试求出y(n).实验目的：学习MATLAB的简单使用，学习如何使用MA TLAB绘制信号的波形图。
实验任务：学会调用filter、filtic函数求解差分方程，掌握差分方程的解法以及波形图的绘制方法。
实验思路：实验代码：ys=1;xn=[ones(1,12),[2,1,1,0.5,1,1,1,1.5],ones(1,12)];B=[0.2,0.2,0.2,0.2,0.2];A=1;xi=filtic(B,A,ys);yn=filter(B,A,xn,xi);n=0:length(yn)-1;subplot(1,1,1);stem(n,yn,'.')title('(第14题)');xlabel('n');ylabel('y(n)')运行结果：实验总结：掌握了序列差分方程的求解方法，感受到了MATLAB的强大之处。
了解了使用MATLAB解决数字信号问题的基本形式。
16（1）已知差分方程y(n)=0.6y(n-1)-0.08y(n-2)+x(n),求出系统的单位脉冲响应和单位阶跃响应。
实验目的：掌握用MA TLAB求解差分方程以及MA TLAB对函数的表示。
实验任务：用MATLAB表示冲击函数和阶跃函数，并求出题设差分方程对应的两种响应的波形。
实验思路：实验代码：单位脉冲响应:ys=1;xn=[1,zeros(1,30)];B=1;A=[1,-0.6,0.08];xi=filtic(B,A,ys);yn=filter(B,A,xn,xi);n=0:length(yn)-1;subplot(1,1,1);stem(n,yn,'.')title('(16-1)');xlabel('n');ylabel('h(n)')单位阶跃响应:ys=1;xn=[ones(1,30)];B=1;A=[1,-0.6,0.08];xi=filtic(B,A,ys);yn=filter(B,A,xn,xi);n=0:length(yn)-1;subplot(1,1,1);stem(n,yn,'.')title('(16-2)');xlabel('n');ylabel('u(n)')运行结果:单位脉冲响应单位阶跃响应实验总结:掌握了冲激函数和阶跃函数的波形求解方法，对MA TLAB的使用更加熟练。
数字信号处理课程设计报告_4
目录一、课程设计的目的 (2)二、数字滤波器的设计步骤 (2)2.2、IIR数字滤波器与FIR数字滤波器的区别 (2)三、IIR数字滤波器 (3)3.1、IIR数字滤波器的特点 (3)3.1.2、IIR数字滤波器采用递归型结构 (3)3.1.3、借助成熟的模拟滤波器的成果 (3)3.1.4、需加相位校准网络 (3)3.2、用双线性法设计IIR数字滤波器 (3)3.3、巴特沃斯低通滤波器的设计 (4)3.4、巴特沃斯高通滤波器的设计 (5)3.4.1、巴特沃斯高通滤波器各参数图形 (5)3.4.2、巴特沃斯高通滤波器滤波效果图 (5)四、FIR数字滤波器 (5)4.1、FIR滤波器的特点 (5)4.2、窗函数法设计FIR数字滤波器 (6)五、程序实例源码 (8)六、问题分析 (12)七、心得体会 (13)八、参考文献 (13)一、课程设计的目的数字滤波是数字信号分析中最重要的组成部分之一，与模拟滤波相比，它具有精度和稳定性高、系统函数容易改变、灵活性强、便于大规模集成和可实现多维滤波等优点。
在信号的过滤、检测和参数的估计等方面，经典数字滤波器是使用最广泛的一种线性系统。
本次课程设计是通过对常用数字滤波器的设计和实现，掌握数字信号处理的工作原理及设计方法；熟悉用双线性变换法设计 IIR 数字滤波器和用窗函数法设计FIR数字滤波器的原理与方法，掌握利用数字滤波器对信号进行滤波的方法，掌握数字滤波器的计算机仿真方法，并能够对设计结果加以分析。
二、数字滤波器的设计步骤2.1、不论是IIR滤波器还是FIR滤波器的设计都包括三个步骤：(1)按照实际任务的要求，确定滤波器的性能指标。
(2)用一个因果、稳定的离散线性时不变系统的系统函数去逼近这一性能指标。
根据不同的要求可以用IIR系统函数，也可以用FIR系统函数去逼近。
(3)利用有限精度算法实现系统函数，包括结构选择，字长选择等。
2.2、IIR数字滤波器与FIR数字滤波器的区别2.2.1、单位响应IIR数字滤波器单位响应为无限脉冲序列，而FIR数字滤波器单位响应为有限的；FIR滤波器，也就是“非递归滤波器”，没有引入反馈。
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x(n)(0≤n ≤N −1)的离散时间傅里叶变换X(e jω)在频率区间(0≤ω≤2π)的N 个等间隔分布的点kω=2πk/N(0≤k ≤N −1)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x(n)的N 点DFT X (k ),实际上就是x(n)序列的DTFT 在N 个等间隔频率点kω=2πk/N(0≤k ≤N −1)上样本X (k )。
2.利用DFT 求DTFT方法1：由恢复出的方法如下：x(n)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：IDFTDTFTX (ejω)12()()()Nj k kX e X k Nωπφω==-∑ 其中为内插函数12sin(/2)()sin(/2)N j N x e N 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。
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
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[数字信号处理设计实验报告范文西电]数字信号处理史林
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[数字信号处理设计实验报告范文西电]数字信号处理史林.......数字信号处理设计实验报告一、实验目的通过实验学会设计IIR和FIR数字滤波器别离多个信号，并用matlab实现。
二、实验容用数字信号处理技术实现两个时域重叠信号的别离，及相位检波，设计别离和检波的方法，编写计算机程序，模拟信号处理过程，绘出时域和频域的处理结果。
滤波器2滤波器1滤波器2滤波器1采样采样滤波器4滤波器3滤波器4滤波器3三、程序设计模拟信号的时域波形,频谱F=40000;t=0:1/F:4;1=co(2某pi某30某t).某co(2某pi某100某t);2=co(2某pi某70某t).某co(2某pi某700某t);t=1+2;S1=ab(ffthift(fft(1)))/80000;S2=ab(ffthift(fft(2)))/80000;ST=ab(ffthift(fft(t)))/80000;F=(-80000:80000)某0.25figure(1)ubplot(321);plot(t,1);title('1时域波形');某label('时间t');ylabel('幅度');gridon;a某i([00.1-11])ubplot(322);plot(F,S1);title('1频谱');某label('频率F');ylabel('幅值');gridon;a某i([-1000100001])ubplot(323);plot(t,2);title('2时域波形');某label('时间t');ylabel('幅度');gridon;a某i([00.05-11])ubplot(324);plot(F,S2);title('2频谱');某label('频率F');ylabel('幅值');gridon;a某i([-1000100001])ubplot(325);plot(t,t);title('t时域波形');某label('时间t');ylabel('幅度');gridon;a某i([00.05-11])ubplot(326);plot(F,ST);title('t频谱');某label('频率F');ylabel('幅值');gridon;a某i([-1000100001])采样信号的时域波形,频谱F1=4000;t1=0:1/F1:4;N=0:length(t1)-11n=co(2某pi某30某N/F1).某co(2某pi某100某N/F1);2n=co(2某pi某70某N/F1).某co(2某pi某700某N/F1);n=1n+2n;S1N=ab(ffthift(fft(1n)))/8000;S2N=ab(ffthift(fft(2n)))/8000;SN=ab(ffthift(fft(n)))/8000;F1=(-8000:8000)某0.25figure(2)ubplot(321);tem(t1,1n);title('1n时域波形');某label('时间t');ylabel('幅度');gridon;a某i([00.05-11])ubplot(322);plot(F1,S1N);title('S1N频谱');某label('频率F');ylabel('幅值');gridon;a某i([-1000100001])ubplot(323);tem(t1,2n);title('2n时域波形');某label('时间t');ylabel('幅度');gridon;a某i([00.025-11])ubplot(324);plot(F1,S2N);title('S2N频谱');某label('频率F');ylabel('幅值');gridon;a某i([-1000100001])ubplot(325);tem(t1,n);title('n时域波形');某label('时间t');ylabel('幅度');gridon;a某i([00.025-11])ubplot(326);plot(F1,SN);title('SN频谱');某label('频率F');ylabel('幅值');gridon;a某i([-1000100001])通过前级滤波器的波形fp1=300;f1=400;Rp=1;R=40Wp1=2某fp1/F1;W1=2某f1/F1;%%滤波器1 [M1,Wc1]=buttord(Wp1,W1,Rp,R);[Bz1,Az1]=butter(M1,Wc1,'low');fp2=500;f2=400;Rp=1;R=40Wp2=2某fp2/F1;W2=2某f2/F1;%%滤波器2[M2,Wc2]=buttord(Wp2,W2,Rp,R);[Bz2,Az2]=butter(M2,Wc2,'high');3=filter(Bz1,Az1,n);%信号通过低通滤波器S3=ab(ffthift(fft(3)))/8000;%%复原真实幅值,由于是N个点的叠加4=filter(Bz2,Az2,n);%信号通过高通滤波器S4=ab(ffthift(fft(4)))/8000;%%复原真实幅值,由于是N个点的叠加figure(3)ubplot(221);plot(t1,3);title('通过前级低通滤波器1信号时域波形');某label('时间t');ylabel('幅值');gridona某i([00.1-11])ubplot(222);plot(F1,S3);title('通过前级低通滤波器1信号频谱图');某label('频率f');ylabel('幅值');gridon;a某i([-1000100001])ubplot(223);plot(t1,4);title('通过前级高通滤波器1信号时域波形');某label('时间t');ylabel('幅值');gridona某i([00.1-11])ubplot(224);plot(F1,S4);title('通过前级高通滤波器1信号频谱图');某label('频率f');ylabel('幅值A');gridon;a某i([-1000100001])后级检波滤波输出L1=co(2某pi某100某N/F1);L2=co(2某pi某700某N/F1);%本振信号某1=L1.某3;某2=L2.某4;fp3=50;f3=90;Wp3=2某fp3/F1;W3=2某f3/F1;Rp=1;R=40;%%后级滤波器LPF1 [M3,Wc3]=buttord(Wp3,W3,Rp,R);[Bz3,Az3]=butter(M3,Wc3,'low');y1=filter(Bz3,Az3,某1);%信号通过低通滤波器Y1=ab(ffthift(fft(y1)))/8000;fp4=200;f4=300;Wp4=2某fp4/F1;W4=2某f4/F1;Rp=1;R=40;%%后级滤波器LPF2 [M4,Wc4]=buttord(Wp4,W4,Rp,R);[Bz4,Az4]=butter(M4,Wc4,'low');y2=filter(Bz4,Az4,某2);%信号通过低通滤波器Y2=ab(ffthift(fft(y2)))/8000;figure(4)ubplot(221);plot(t1,y1);title('通过后级低通滤波器1信号时域波形');某label('时间t');ylabel('幅值');gridon;a某i([0.10.6-11])ubplot(222);plot(F1,Y1);title('通过后级低通滤波器1信号频谱图');某label('频率f');ylabel('幅值A');gridon;a某i([-10010000.5])ubplot(223);plot(t1,y2);title('通过后级低通滤波器2信号时域波形');某label('时间t');ylabel('幅值');gridon;a某i([0.10.6-11])ubplot(224);plot(F1,Y2);title('通过后级低通滤波器2信号频谱图');某label('频率f');ylabel('幅值A');gridon;a某i([-10010000.5])实验结果及分析由上图可知，1〔t〕的频谱分量分布在70hz、130hz、-70hz、-130hz处，2〔t〕的频谱分量在630hz、770hz、-630hz、-770hz处，而〔t〕的频谱是1〔t〕、2〔t〕的叠加。
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信息科学与技术学院本科三年级数字信号处理实验报告2011 年12 月21日实验一 序列的傅立叶变换实验目的进一步加深理解DFS,DFT 算法的原理;研究补零问题;快速傅立叶变换（FFT ）的应用。
实验步骤1. 复习DFS 和DFT 的定义，性质和应用；2. 熟悉MATLAB 语言的命令窗口、编程窗口和图形窗口的使用；利用提供的程序例子编写实验用程序；按实验内容上机实验，并进行实验结果分析；写出完整的实验报告，并将程序附在后面。
实验内容1. 周期方波序列的频谱试画出下面四种情况下的的幅度频谱,并分析补零后，对信号频谱的影响。
实验结果：60,7)4(;60,5)3(;40,5)2(;20,5)1()](~[)(~,2,1,01)1(,01,1)(~=========±±=⎩⎨⎧-+≤≤+-+≤≤=N L N L N L N L n x DFS k X m N m n L m N L m N n m N n x )52.0cos()48.0cos()(n n n x ππ+=2. 有限长序列x(n)的DFT（1） 取x(n)(n=0:10)时，画出x(n)的频谱X(k) 的幅度；（2） 将（1）中的x(n)以补零的方式，使x(n)加长到(n:0~100)时，画出x(n)的频谱X(k) 的幅度；（3） 取x(n)(n:0~100)时，画出x(n)的频谱X(k) 的幅度。
利用FFT 进行谱分析已知：模拟信号 以t=0.01n(n=0:N-1)进行采样，求N 点DFT 的幅值谱。
请分别画出N=45; N=50;N=55;N=60时的幅值曲线。
实验结果：)8cos(5)4sin(2)(t t t x ππ+=X（n）补零后：以t=0.01n(n=0:N-1)进行采样，N点DFT的幅值谱：实验代码：%内容1%L=5;N=20;L=5;N=20;n=1:N;xn=[ones(1,L),zeros(1,N-L)];Xk=dfs(xn,N);magXk=abs([Xk(N/2+1:N) Xk(1:N/2+1)]);k=[-N/2:N/2];figure(1)subplot(2,1,1);stem(n,xn);xlabel('n');ylabel('xtide(n)'); title('DFS of SQ.wave:L=5,N=20');subplot(2,1,2);stem(k,magXk);axis([-N/2,N/2,0,16]);xlabel('k');ylabel('Xtide(k)');%L=5;N=40;L=5;N=40;n=1:N;xn=[ones(1,L),zeros(1,N-L)];Xk=dfs(xn,N);magXk=abs([Xk(N/2+1:N) Xk(1:N/2+1)]);k=[-N/2:N/2];figure(2)subplot(2,1,1);stem(n,xn);xlabel('n');ylabel('xtide(n)'); title('DFS of SQ.wave:L=5,N=40');subplot(2,1,2);stem(k,magXk);xlabel('k');ylabel('Xtide(k)');%L=5;N=60;L=5;N=60;n=1:N;xn=[ones(1,L),zeros(1,N-L)];Xk=dfs(xn,N);magXk=abs([Xk(N/2+1:N) Xk(1:N/2+1)]);k=[-N/2:N/2];figure(3)subplot(2,1,1);stem(n,xn);xlabel('n');ylabel('xtide(n)'); title('DFS of SQ.wave:L=5,N=60');subplot(2,1,2);stem(k,magXk);axis([-N/2,N/2,0,16]);xlabel('k');ylabel('Xtide(k)');%L=5;N=20;L=7;N=60;n=1:N;xn=[ones(1,L),zeros(1,N-L)];Xk=dfs(xn,N);magXk=abs([Xk(N/2+1:N) Xk(1:N/2+1)]);k=[-N/2:N/2];figure(4)subplot(2,1,1);stem(n,xn);xlabel('n');ylabel('xtide(n)'); title('DFS of SQ.wave:L=7,N=60');subplot(2,1,2);stem(k,magXk);axis([-N/2,N/2,0,16]);xlabel('k');ylabel('Xtide(k)');%内容2xn=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n);%²»²¹ÁãM=10;N=10;n=1:M;n1=[0:1:N-1];y1=[xn(1:1:M),zeros(1,N-M)]; figure(1)subplot(2,1,1);stem(n1,y1);xlabel('n');title('signal x(n) ,0<=n<=100');Y1=fft(y1);magY1=abs(Y1(1:1:N/2+1));k1=0:1:N/2;w1=2*pi/N*k1;subplot(2,1,2);title('Samples of DTFT Magnitude');stem(w1/pi,magY1);axis([0,1,0,10]);xlabel('frequency in pi units');%²¹ÁãºóM=10;N=100;n1=[0:1:N-1];y1=[xn(1:1:M),zeros(1,N-M)]; figure(2)subplot(2,1,1);stem(n1,y1);xlabel('n');title('signal x(n) ,0<=n<=100');axis([0,N,-2.5,2.5]);Y1=fft(y1);magY1=abs(Y1(1:1:N/2+1));k1=0:1:N/2;w1=2*pi/N*k1;subplot(2,1,2);title('Samples of DTFT Magnitude');stem(w1/pi,magY1);axis([0,1,0,10]);xlabel('frequency in pi units');%内容 3figure(1)subplot(2,2,1)N=45;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t);y=fft(x,N);plot(q,abs(y))stem(q,abs(y))title('FFT N=45')%subplot(2,2,2)N=50;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t);y=fft(x,N);plot(q,abs(y))title('FFT N=50')%subplot(2,2,3)N=55;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t);y=fft(x,N);plot(q,abs(y))title('FFT N=55')%subplot(2,2,4)N=60;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t);y=fft(x,N);plot(q,abs(y))title('FFT N=60')实验二用双线性变换法设计IIR数字滤波器一、实验目的1．熟悉用双线性变换法设计IIR数字滤波器的原理与方法；2．掌握数字滤波器的计算机仿真方法；3．通过观察对实际心电图的滤波作用，获得数字滤波器的感性知识。
二、实验内容1．用双线性变换法设计一个巴特沃斯低通IIR滤波器，设计指标参数为：在通带内频率低于0.2π时，最大衰减小于1dB；在阻带内[0.3π，π]频率区间上，最小衰减大于1 5dB 。
2．以0.2π为采样间隔，打印出数字滤波器在频率区间[0，0.2π]上的幅值响应曲线。
3．用所设计的滤波器对实际的心电图信号采样序列x（n）（见教科书上254页实验二的第六部分）进行仿真滤波处理，并分别打印出滤波前后的心电图信号波形图，观察总结滤波作用与效果。
实验结果：滤波器幅频特性及相频特性图：滤波器幅值函数：滤波器工作效果：代码：figure(1)Wp=0.2;Rp=1;Ws=0.3;Rs=15;[n,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs);[b,a]=butter(n,Wn);freqz(b,a,512,2);[h,f]=freqz(b,a,25,1);figure(2)subplot(2,1,1)stem(f,h);xlabel('f(x*pi rad/sample)');ylabel('h');subplot(2,1,2);stem(f,abs(h));xlabel('f(x*pi rad/sample)');ylabel('|h|');%输入心电图数据xn=[-4,-2,0,-4,-6,-4,-2,-4,-6,-6,-4,-4,-6,-6,-2,6,12,8,0,-16,-38,-60, -84,-90,-66,-32,-4,-2,-4,8,12,12,10,6,6,6,4,0,0,0,0,0,-2,-4,0,0,0,-2, -2,0,0,-2,-2,-2,-2,0];N=length(xn);Xk=fft(xn);figure(3)subplot(2,2,1);stem(xn);title('滤波前心电图时域波形');subplot(2,2,2);stem(Xk);title('滤波前心电图频域波形');yn=filter(b,a,xn);Yk=filter(b,a,Xk);subplot(2,2,4);stem(Yk);title('滤波后心电图频域波形');subplot(2,2,3);stem(yn);title('滤波后心电图时域波形’);实验三用窗函数法设计FIR数字滤波器1.实验目的及原理方法参考（301~302）页2.实验内容●用MATLAB产生各种窗函数●利用窗函数设计FIR滤波器（1）用MATLAB实现各种窗函数1、矩形窗2、汉宁窗3、海明窗4、布莱克曼窗（2）利用窗函数设计FIR滤波器设计具有下列指标ωp=0.25π,Rp=0.25dB，ωs=0.3π,Rp=50dB的低通数字滤波器。