数字信号处理MATLAB仿真
数字信号处理及其MATLAB实现
音频处理
音频压缩
通过降低音频数据的冗余信息，实现音频文件 的压缩，便于存储和传输。
音频增强
去除噪声、提高音质，使音频更加清晰、悦耳 。
语音识别
将语音信号转换为文字，实现人机交互。
图像处理
图像压缩
降低图像数据的冗余信息，实现图像的压缩，便于存储和 传输。
图像增强
改善图像的视觉效果，如锐化、去噪等。
未来发展中，深度学习将在数字 信号处理中发挥越来越重要的作 用，尤其是在人工智能和物联网 等领域的信号处理任务中。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
图像识别
对图像进行特征提取和分类，实现目标检测、人脸识别等 功能。
通信系统
调制解调
将数字信号转换为适合 传输的调制信号，以及 将接收到的调制信号还 原为原始数字信号。
信道编码
提高数字信号的抗干扰 能力，降低误码率。
多路复用
提高通信系统的传输效 率，实现多个信号在同 一信道上的传输。
05
数字信号处理的未来发 展
改进的自适应滤波算法将在各种复杂环境中表现出更好的性能，为信号处理领域的发展提供有力支持。
深度学习在信号处理中的应用
深度学习是机器学习领域的一种 新兴技术，通过构建深度神经网 络模型进行学习。在信号处理中 ，深度学习可以用于语音识别、 图像处理、自然语言处理等领域 。
与传统的信号处理方法相比，深 度学习能够自动提取信号中的复 杂特征，并基于这些特征进行分 类或识别。深度学习具有更高的 准确性和鲁棒性，能够处理更加 复杂的信号。
信号以一定的时间间隔 重复。
信号不重复，没有固定 的周期。
信号的频域表示
01
02
数字信号处理实验源码(matlab)
系统响应及系统稳定性时域采样与频域采样用FFT对信号作频谱分析数字滤波器设计及软件实现close all;clear all;x1n=[ones(1,4)];M=8;xa=1:(M/2);xb=(M/2):-1:1;x2n=[xa,xb];x3n=[xb,xa];X1k8=fft(x1n,8);X1k16=fft(x1n,16);X2k8=fft(x2n,8);X2k16=fft(x2n,16);X3k8=fft(x3n,8);X3k16=fft(x3n,16);subplot(2,2,1);mstem(X1k8);title('(1a) 8点DFT[x_1(n)]');xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度'); axis([0,2,0,1.2*max(abs(X1k8))])subplot(2,2,3);mstem(X1k16);title('(1b) 16点DFT[x_1(n)]');xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度'); axis([0,2,0,1.2*max(abs(X1k16))])figure(2)subplot(2,2,1);mstem(X2k8);title('(2a) 8点DFT[x_2(n)]');xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度'); axis([0,2,0,1.2*max(abs(X2k8))])subplot(2,2,2);mstem(X2k16);title('(2b) 16点DFT[x_2(n)]');xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度'); axis([0,2,0,1.2*max(abs(X2k16))])subplot(2,2,3);mstem(X3k8);title('(3a) 8点DFT[x_3(n)]');xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度'); axis([0,2,0,1.2*max(abs(X3k8))])subplot(2,2,4);mstem(X3k16);title('(3b) 16点DFT[x_3(n)]');xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度'); axis([0,2,0,1.2*max(abs(X3k16))])N=8;n=0:N-1;x4n=cos(pi*n/4);x5n=cos(pi*n/4)+cos(pi*n/8);X4k8=fft(x4n);X5k8=fft(x5n);N=16;n=0:N-1;x4n=cos(pi*n/4);x5n=cos(pi*n/4)+cos(pi*n/8);X4k16=fft(x4n);X5k16=fft(x5n);figure(3)subplot(2,2,1);mstem(X4k8);title('(4a) 8点DFT[x_4(n)]');xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度'); axis([0,2,0,1.2*max(abs(X4k8))])subplot(2,2,3);mstem(X4k16);title('(4b) 16点DFT[x_4(n)]');xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度'); axis([0,2,0,1.2*max(abs(X4k16))])subplot(2,2,2);mstem(X5k8);title('(5a) 8点DFT[x_5(n)]');xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度'); axis([0,2,0,1.2*max(abs(X5k8))])subplot(2,2,4);mstem(X5k16);title('(5b) 16点DFT[x_5(n)]');xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度'); axis([0,2,0,1.2*max(abs(X5k16))])figure(4)Fs=64;T=1/Fs;N=16;n=0:N-1;x6nT=cos(8*pi*n*T)+cos(16*pi*n*T)+cos(20*pi*n*T);X6k16=fft(x6nT);X6k16=fftshift(X6k16);Tp=N*T;F=1/Tp;k=-N/2:N/2-1;fk=k*F;subplot(3,1,1);stem(fk,abs(X6k16),'.');box ontitle('(6a) 16点|DFT[x_6(nT)]|');xlabel('f(Hz)');ylabel('幅度'); axis([-N*F/2-1,N*F/2-1,0,1.2*max(abs(X6k16))])N=32;n=0:N-1;x6nT=cos(8*pi*n*T)+cos(16*pi*n*T)+cos(20*pi*n*T);X6k32=fft(x6nT);X6k32=fftshift(X6k32);Tp=N*T;F=1/Tp;k=-N/2:N/2-1;fk=k*F;subplot(3,1,2);stem(fk,abs(X6k32),'.');box ontitle('(6b) 32点|DFT[x_6(nT)]|');xlabel('f(Hz)');ylabel('幅度'); axis([-N*F/2-1,N*F/2-1,0,1.2*max(abs(X6k32))])N=64;n=0:N-1;x6nT=cos(8*pi*n*T)+cos(16*pi*n*T)+cos(20*pi*n*T);X6k64=fft(x6nT);X6k64=fftshift(X6k64);Tp=N*T;F=1/Tp;k=-N/2:N/2-1;fk=k*F;subplot(3,1,3);stem(fk,abs(X6k64),'.');box ontitle('(6a) 64点|DFT[x_6(nT)]|');xlabel('f(Hz)');ylabel('幅度'); axis([-N*F/2-1,N*F/2-1,0,1.2*max(abs(X6k64))])function mstem(Xk)M=length(Xk);k=0:M-1;wk=2*k/M;stem(wk,abs(Xk),'.');box onxlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度');axis([0,2,0,1.2*max(abs(Xk))])。
学习使用MATLAB进行信号处理和仿真
学习使用MATLAB进行信号处理和仿真信号处理是一门重要的学科，它在许多领域中发挥关键作用，包括通信、图像处理、生物医学工程等。
而MATLAB作为一个功能强大的编程软件，具备丰富的信号处理和仿真工具，因此被广泛应用于信号处理领域。
本文将重点介绍如何学习使用MATLAB进行信号处理和仿真。
一、MATLAB入门要使用MATLAB进行信号处理和仿真，首先需要对MATLAB有一定的了解。
MATLAB是一种高级计算机语言，可用于数值计算、可视化和编程。
首先，我们需要学习MATLAB的基本语法和特点，包括变量的定义和操作、矩阵运算、函数的定义和调用等。
其次，熟悉MATLAB的常用工具箱，如信号处理工具箱和控制系统工具箱，它们提供了丰富的函数和算法，方便进行信号处理和仿真。
二、信号的表示与分析在信号处理中，首先需要了解信号的表示与分析方法。
MATLAB提供了多种表示信号的方法，包括时域分析和频域分析。
时域分析是通过观察信号在时间上的变化来研究信号的性质，常用的时域分析方法有时域图形显示、自相关函数和互相关函数等。
频域分析则是将信号转换到频域进行分析，常用的频域分析方法有傅里叶变换和功率谱密度估计等。
学习使用MATLAB进行信号的时域和频域分析，可以更好地理解和处理信号。
三、滤波器设计与应用滤波器是信号处理中非常常见和重要的工具。
它可以通过选择性地通过或抑制特定频率的信号，对信号进行处理。
MATLAB提供了丰富的滤波器设计和应用函数，包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
我们可以利用MATLAB进行滤波器的设计、参数的调整和滤波器效果的评估等工作。
熟练掌握MATLAB中滤波器设计与应用的方法，对信号处理和仿真工作具有重要意义。
四、信号处理应用实例学习信号处理和仿真离不开实际应用实例的学习。
在这一章节中，将以几个具体的信号处理应用实例来展示MATLAB的具体使用。
比如，在通信领域中，我们可以利用MATLAB进行信号调制、解调和信道编码等工作。
(完整版)数字信号处理实验二
y = filter(num,den,x,ic);
yt = a*y1 + b*y2;
d = y - yt;
subplot(3,1,1)
stem(n,y);
ylabel('振幅');
title('加权输入: a \cdot x_{1}[n] + b \cdot x_{2}[n]的输出');
subplot(3,1,2)
%扫频信号通过2.1系统：
clf;
n = 0:100;
s1 = cos(2*pi*0.05*n);
s2 = cos(2*pi*0.47*n);
a = pi/2/100;
b = 0;
arg = a*n.*n + b*n;
x = cos(arg);
M = input('滤波器所需的长度=');
num = ones(1,M);
三、实验器材及软件
1.微型计算机1台
2. MATLAB 7.0软件
四、实验原理
1.三点平滑滤波器是一个线性时不变的有限冲激响应系统，将输出延时一个抽样周期，可得到三点平滑滤波器的因果表达式，生成的滤波器表示为
归纳上式可得
此式表示了一个因果M点平滑FIR滤波器。
2.对线性离散时间系统，若y1[n]和y2[n]分别是输入序列x1[n]和x2[n]的响应，则输入
plot(n, y);
axis([0, 100, -2, 2]);
xlabel('时间序号 n'); ylabel('振幅');
数字信号处理第三版用MATLAB上机实验
实验二：时域采样与频域采样一、时域采样1.用MATLAB编程如下:%1时域采样序列分析fs=1000A=444.128; a=222.144; w=222.144; ts=64*10^(-3); fs=1000;T=1/fs;n=0:ts/T-1; xn=A*exp((-a)*n/fs).*sin(w*n/fs); Xk=fft(xn);subplot(3,2,1);stem(n,xn);xlabel('n,fs=1000Hz');ylabel('xn');title('xn');subplot(3,2,2);plot(n,abs(Xk));xlabel('k,fs=1000Hz'); title('|X(k)|');%1时域采样序列分析fs=200A=444.128; a=222.144; w=222.144; ts=64*10^(-3); fs=200;T=1/fs;n=0:ts/T-1; xn=A*exp((-a)*n/fs).*sin(w*n/fs);Xk=fft(xn);subplot(3,2,3);stem(n,xn);xlabel('n,fs=200Hz'); ylabel('xn');title('xn');subplot(3,2,4);plot(n,abs(Xk));xlabel('k,fs=200Hz'); title('|X(k)|');%1时域采样序列分析fs=500A=444.128; a=222.144; w=222.144; ts=64*10^(-3); fs=500;T=1/fs;n=0:ts/T-1; xn=A*exp((-a)*n/fs).*sin(w*n/fs); Xk=fft(xn);subplot(3,2,5);stem(n,xn);xlabel('n,fs=500Hz');ylabel('xn');title('xn');subplot(3,2,6);plot(n,abs(Xk));xlabel('k,fs=500Hz'); title('|X(k)|');2.经调试结果如下图:20406080-200200n,fs=1000Hzxnxn2040608005001000k,fs=1000Hz|X (k)|51015-2000200n,fs=200Hzx nxn510150100200k,fs=200Hz |X(k)|10203040-2000200n,fs=500Hzx nxn102030400500k,fs=500Hz|X (k)|实验结果说明:对时域信号采样频率必须大于等于模拟信号频率的两倍以上,才 能使采样信号的频谱不产生混叠.fs=200Hz 时，采样信号的频谱产生了混叠，fs=500Hz 和fs=1000Hz 时，大于模拟信号频率的两倍以上，采样信号的频谱不产生混叠。
数字信号处理,matlab实验报告
Matlab实验报告实验一：1.实验Matlab代码：N=25;Q=0.9+0.3*j;WN=exp(-2*j*pi/N);x=zeros(25,1);format long; %长整型科学计数for k0=1:25x(k0,1)=Q^(k0-1);end;for k1=1:25;X1(k1,1)=(1-Q^N)/(1-Q*WN^(k1-1));end;X1;X2=fft(x,32);subplot(3,1,1);stem(abs(X1),'b.');axis([0,35,0,15]);title('N=25,formular');xlabel('n'); subplot(3,1,2);stem(abs(X2),'g.');axis([0,35,0,15]);title('N=32, FFT');xlabel('n');for(a=1:25)X3(a)=X1(a)-X2(a)end;subplot(3,1,3);stem(abs(X3),'r.');title('difference');xlabel('n');实验结果如图：实验结论：可以看出基2时间抽选的FFT算法与利用公式法所得到的DFT结果稍有偏差，但不大，在工程上可以使用计算机利用FFT处理数据。
2.实验Matlab代码：N = 1000; % Length of DFTn = [0:1:N-1];xn = 0.001*cos(0.45*n*pi)+sin(0.3*n*pi)-cos(0.302*n*pi-pi/4);Xk = fft(xn,N);k=[0:1:N-1];subplot(5,1,1);stem(k,abs(Xk(1:1:N)));title('DFT x(n)');xlabel('k');axis([140,240,0,6])subplot(5,1,2);stem(k, abs(Xk(1:1:N)),'r');%画出sin(0.3npi)-cos(0.302npi-pi/4) axis([140,160,0,6]);title('sin(0.3*pi*n)-cos(0.302*pi*n) ');xlabel('k');subplot(5,1,3);stem(k, 1000*abs(Xk(1:1:N)),'g');%画出0.001*cos(0.45npi)axis([220,230,0,6]);title('cos(0.45*pi*n) ');xlabel('k');subplot(5,1,4);stem(k,0.01*abs(Xk(1:1:N)),'k');%画%sin(0.3npi)-cos(0.302npi-pi/4)axis([140,160,0,6]);title('sin(0.3*pi*n)-cos(0.302*pi*n) ');xlabel('k');subplot(5,1,5);stem(k, 10*abs(Xk(1:1:N)),'m');%画出0.001*cos(0.45npi)axis([220,230,0,6]);title('cos(0.45*pi*n) ');xlabel('k');实验结果如图：实验结论：由上图及过程可知，当DFT变换长度为1000时所得到的谱线非常理想。
深度剖析MATLAB信号处理仿真-基带脉冲成形
深度剖析MATLAB信号处理仿真-基带脉冲成形本次我们探讨另外一个在本科阶段让我们头痛的东西，通信原理之必考曲目，拼死也要背下来的内容，基带脉冲成形。
然而俺对这个东西的理解和认识却是在本科以后的事情。
早年（比如摩托罗拉手机时代）的基带成形都是用模拟电路做的，那会儿的数字电路密度极低，想想大学本科数电实验里面的各种74系列芯片，如果用这个东西拼个数字滤波器估计会疯掉。
况且，就算有数字滤波器，高速高精度的ADC、DAC也是个问题。
所以，早些年的数字电路课本的名字通常叫做“脉冲与数字电路”，言下之意，这东西用来处理脉冲信号的，而且，也就处理处理脉冲信号，千万别想着整太复杂的东西，那会还是一个模拟电路统治着通信系统的时代。
问题在于，除了打电话这种事情，人们还是有传送数据的需求的，比如说像寻呼机这种无线数字通信系统，更早的，比如郑君里老师在《教与写的记忆-信号与系统评注》提到的他年轻时候的神器“1200波特数传机”这东西用现在的话讲叫做“1200波特率调制解调器”，送你一台上网用，你肯定嫌慢，但是在当时是要国家立项的重大课题。
如果你愿意去一些通信原理或是信号与系统的课本里面考古，也许会看见有些习题专门探讨如何设计一个模拟的升余弦滚降滤波器。
在那个时代里，数字电路的任务是把要发送的比特信息变换成脉冲信号，就是一些列各种幅度（多进制调制）的方波，我们在信号与系统的课程里知道，方波信号的带宽是无穷大的，所以后级的模拟成形滤波器负责把这些方波的频谱带宽变小，同时又要满足时域采样点无失真的准则。
我们在数字信号处理课程里面学习过IIR滤波器，而且还有“双线性变换法”，“冲击响应不变法"，以及各种让我们头晕的东西，我小时候第一次学这东西的时候在想，整这个玩意儿干嘛，后来才明白，这东西是为了用数字的方法来实现以前的模拟滤波器，模拟滤波器都是有极点的，映射到数字域中，就是IIR滤波器，那么为什么要替换掉模拟滤波器呢，有两个原因，一是为了提高通信产品的一致性，模拟元件比如电容、电阻的值是无法严格准确生产的，至于电感就是个更加不靠谱的东西，这就导致每个模拟电路元件被制造出来。
Matlab中的模拟和数字信号处理方法
Matlab中的模拟和数字信号处理方法引言：Matlab是一种强大的计算软件工具，广泛应用于科学、工程和数学等领域。
在信号处理领域，Matlab提供了丰富的模拟和数字信号处理方法，极大地方便了信号处理的研究和应用。
本文将介绍一些主要的模拟和数字信号处理方法，以及它们在Matlab中的实现。
一、模拟信号处理方法：1. Fourier变换Fourier变换是一种重要的信号分析方法，可以将信号从时间域转换到频率域，从而揭示信号的频谱特性。
在Matlab中，可以使用fft函数进行傅里叶变换，ifft 函数进行逆傅里叶变换。
通过傅里叶变换，我们可以分析信号的频谱，包括频率成分、功率谱密度等。
2. 滤波滤波是信号处理中常用的方法，可以消除信号中的噪声或者选择感兴趣的频率成分。
在Matlab中，提供了丰富的滤波函数，包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
通过设计滤波器，我们可以选择不同的滤波方式，如巴特沃斯滤波、切比雪夫滤波等。
3. 时域分析时域分析是对信号在时间域上的特性进行研究，包括信号的振幅、频率、相位等。
在Matlab中，我们可以使用时域分析函数来计算信号的均值、方差、自相关函数等。
通过时域分析，可以更好地了解信号的时间特性，比如周期性、正弦信号等。
二、数字信号处理方法：1. 数字滤波器数字滤波器是将连续时间的信号转换为离散时间的信号，并对其进行滤波处理的一种方法。
在Matlab中，我们可以使用fir1、fir2等函数设计数字滤波器，以满足不同的滤波需求。
数字滤波器可以消除离散信号中的噪声，提取感兴趣的频率成分。
2. 频谱分析频谱分析是对离散信号的频谱进行研究，可以了解信号在频域上的特性。
在Matlab中，可以使用fft函数进行快速傅里叶变换，得到离散信号的频谱。
通过频谱分析，我们可以掌握信号的频率成分、频率幅度等信息。
3. 信号编码信号编码是将模拟信号转换为数字信号的过程，以进行数字信号处理和传输。
数字信号处理(第2版)教学课件第8章 MATLAB仿真实验
系统的稳定性是指对任意有界的输入信号，系统都能 得到有界的系统响应，或者系统的单位脉冲响应满足绝对 可和的条件。系统的稳定性由其差分方程的系数决定。
实际中检查系统是否稳定，不可能检查系统对所有有界 的输入信号、输出是否都是有界输出，或者检查系统的单位 脉冲响应满足绝对可和的条件。可行的方法是在系统的输入 端加入单位阶跃序列，如果系统的输出趋近一个常数（包括 零），就可以断定系统是稳定的。系统的稳态输出是指当n→ ∞时系统的输出。如果系统稳定，信号加入系统后，系统输出 的开始一段称为暂态效应，随着n的加大，幅度趋于稳定，达 到稳态输出。
（2）频域采样理论的验证。 给定长度为26的三角波序列x(n) 编写程序，分别对频谱函数 X (e j ) FT[x(n)] 在区间 [0, 2π] 上等间隔采样32点和16点，得到 X32 (k) 和 X16 (k) ，再分别对 X32 (k)
和 ①X16分(k)别进画行出32X点(ej和 )、16X点32 (IkF)F和T，X1得6 (k到) 的x幅32 (度n)谱和。x16 (n) 。要求：
4. 参考程序
（1）内容1参考程序，实验结果。 （2）内容2参考程序，实验结果。 （3）内容3参考程序，实验结果。
5.实验结果
图8-1 调用filter解差分方程仿真结果
5.实验结果
图8-2 稳定性分析方面的仿真结果
5.实验结果
图8-3 稳定性分析仿真结果
实验二 时域采样与频域采样
1. 实验目的
y(n) 0.5y(n 1) 0.25y(n 2) x(n) 2x(n 1) x(n 3)
北邮数字信号处理MATLAB实验报告
数字信号处理软件实验——MatLab仿真实验报告学院:电子工程学院班级：2013211202姓名：学号：实验一：数字信号的 FFT 分析1、实验内容及要求(1) 离散信号的频谱分析：设信号 此信号的0.3pi 和 0.302pi 两根谱线相距很近，谱线 0.45pi 的幅度很小，请选择合适的序列长度 N 和窗函数，用 DFT 分析其频谱，要求得到清楚的三根谱线。
(2) DTMF 信号频谱分析用计算机声卡采用一段通信系统中电话双音多频（DTMF ）拨号数字 0～9的数据，采用快速傅立叶变换（FFT ）分析这10个号码DTMF 拨号时的频谱。
2、实验目的通过本次实验，应该掌握：(a) 用傅立叶变换进行信号分析时基本参数的选择。
(b) 经过离散时间傅立叶变换（DTFT ）和有限长度离散傅立叶变换（DFT ） 后信号频谱上的区别，前者 DTFT 时间域是离散信号，频率域还是连续的，而 DFT 在两个域中都是离散的。
(c) 离散傅立叶变换的基本原理、特性，以及经典的快速算法（基2时间抽选法），体会快速算法的效率。
(d) 获得一个高密度频谱和高分辨率频谱的概念和方法，建立频率分辨率和时间分辨率的概念，为将来进一步进行时频分析（例如小波）的学习和研究打下基础。
(e) 建立 DFT 从整体上可看成是由窄带相邻滤波器组成的滤波器组的概念，此概念的一个典型应用是数字音频压缩中的分析滤波器，例如 DVD AC3 和MPEG Audio 。
3.设计思路及实验步骤1）离散信号的频谱分析：该信号中要求能够清楚的观察到三根谱线。
由于频率0.3pi 和0.302pi 间隔非常小，要清楚的显示，必须采取足够大小的N ，使得分辨率足够好，至少到0.001单位级，而频率0.45pi 的幅度很小，要清楚的观察到它的谱线，必须采取幅度够大的窗函数，使得它的频谱幅度变大一些。
同时还要注意频谱泄漏的问题，三个正弦函数的周期（2pi/w ）分别为20,40,1000，所以为了避免产生频谱泄漏(k=w/w0为整数)，采样点数N 必须为1000的整数倍。
基于MATLABGUI的数字信号处理仿真平台的设计
基于MATLABGUI的数字信号处理仿真平台的设计作者：刘艳来源：《电子世界》2013年第17期【摘要】数字信号处理在电子信息类专业中是一门非常重要的课程，此课程实用性强求、理论内容丰富但是概念抽象难懂。
为了提高教学质量，本文以MATLAB GUI为平台，设计开发完成基于MATLAB GUI的数字信号处理仿真平台。
该平台为教学提供了操作简单、功能全面的教学辅助软件。
【关键词】MATLAB；GUI；数字信号处理1.引言数字信号处理，是现今应用成效最显著、应用领域最广的新科学之一，国内外各高校均开设了数字信号处理课程。
这门课程相应的特点是：公式特别多、性质的推导复杂繁琐、概念性的东西比较多，还需要以信号与系统等诸多课程为基础，被很多同学认为大学最难的课程之一，学生因跟不上老师的进度和本身对学习内容的理解不到位而对这门课程失去兴趣。
传统的教学模式已经远远满足不了新时代教学的需求，在计算机技术快速发展的今天，计算机辅助教学己经逐步成为教师授课的主要方式。
MATLAB为数字信号处理课程的教学提供了很大的实验帮助。
很早之前，国外就开始把交互式软件MATLAB用于数字信号处理的教学中，并采用功能强大的系统开发平台。
本文利用MATLAB的图形界面设计工具（GUI），以数字信号处理理论知识为基础，设计了与课堂教学、实验内容相配套的辅助工具。
该辅助工具可用于《数字信号处理》课程的实验辅助教学、课堂教学演示，也可作为学生课后自学平台，真正的将实验内容融入教学过程中。
2.MATLAB GUI简介GUI是当今计算机软件的发展趋势。
MATLAB为表现其基本功能而设计的演示程序demo 是使用GUI的最好范例。
MATLAB全面支持GUI编程，可自行设计窗口、菜单、对话框、滑动条等。
在MATLAB的命令窗口中运行guide，即进入交互式编程。
Guide可以根据用户GUI 的版面设计过程直接自动生成M文件框架，这样就简化了GUI应用程序的创建工作，用户可以直接使用这个框架来编写自己的函数代码。
数字信号处理及matlab实现 pdf
数字信号处理及matlab实现pdf
数字信号处理是一门研究如何对离散的数字信号进行分析、处理和变换的学科。
它在许多领域中都有广泛的应用，包括通信系统、音频处理、图像处理等。
Matlab是一种强大的数值计算和编程环境，可以用于数字信号处理的实现。
在Matlab中，有很多内置的函数和工具箱可以帮助我们进行数字信号的处理。
首先，我们可以使用Matlab读取和存储数字信号。
Matlab 提供了各种函数来读取不同类型的信号文件，比如wav文件、mp3文件等。
我们可以使用这些函数将信号加载到Matlab中进行后续处理。
同样，Matlab也提供了函数来将处理后的信号保存为文件。
其次，Matlab提供了许多常用的数字信号处理函数，例如滤波器设计、频谱分析、时频分析等。
我们可以利用这些函数对信号进行去噪、滤波、频谱分析等操作。
另外，Matlab还提供了许多工具箱，如信号处理工具箱、音频工具箱等，其中包含了更多高级的处理算法和函数。
此外，Matlab还支持自定义函数和算法的开发。
如果我们想要实现特定的数字信号处理算法，可以使用Matlab编写相应的代码。
Matlab具有简单易用的语法和丰富的函数库，可以帮助我们快速实现各种数字信号处理算法。
总之，通过Matlab实现数字信号处理可以获得高效、灵活
和可靠的结果。
无论是对于初学者还是专业人士来说，Matlab 都是一个非常强大和方便的工具。
数字信号处理matlab pdf
数字信号处理matlab数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是一种处理离散时间信号的方法，这些信号通常通过模拟信号进行数字化获得。
MATLAB是一个广泛使用的科学计算软件，可用于数字信号处理。
在MATLAB中进行数字信号处理的基本步骤通常包括：1.数据导入和预处理：MATLAB中可以方便地导入数字信号，包括音频、图像等。
然后可以对信号进行一些预处理操作，例如滤波、降噪等。
2.信号分析和特征提取：在信号预处理之后，可以进行更深入的分析，如频率分析、功率谱分析、相关性分析等。
此外，还可以提取信号的特征，例如频率、幅值、相位等。
3.信号处理算法实现：在MATLAB中，可以使用各种内置函数和工具箱来实现各种数字信号处理算法，如滤波器设计、频域变换、调制解调等。
4.结果可视化：MATLAB提供了强大的绘图和可视化工具，可以方便地显示信号处理的结果。
以下是一个简单的MATLAB代码示例，展示了如何读取一个音频文件并计算其功率谱：```matlab%读取音频文件[signal,fs]=audioread('filename.wav');%转换为单通道（如果需要）if size(signal,2)==2signal=sum(signal,2);end%计算功率谱[Pxx,F]=periodogram(signal,[],length(signal),fs);%绘制功率谱图figure;plot(F,10log10(Pxx/max(Pxx)));xlabel('Frequency(Hz)');ylabel('Power/Frequency(dB/Hz)');title('Power Spectrum');```请注意，这只是一个非常基础的示例。
实际应用中，数字信号处理可能涉及更复杂的算法和数据处理。
基于Matlab GUI的数字信号处理仿真系统研究与设计
第9期2019年5月No.9May，2019通信原理是通信类、电子信息类专业重要的专业基础课，综合电路、数学相关课程，具有一定难度和深度[1]，此课程实用性强，理论内容丰富，但概念抽象难懂，理论多来源于复杂的数学运算推导，黑板教学易使学生失去学习兴趣，单纯理论教学缺乏可视化的直观表现，对学生直观理解问题的帮助不大[2-4]。
在通信原理课程学习过程中，如何利用先进管理手段，以可视化方式展现知识点，是一个重要课题。
Matlab 集成了数值计算和可视化环境，非常直观，而且提供大量函数，可以将一些较难理解的内容、抽象概念等准确、形象、直观地表现出来。
本文利用Matlab 语言进行图形用户界面（Graphical User Interface ，GUI ）编程，设计开发信号处理仿真系统，将通信原理课程中的重要知识点用动态演示的方式表现，为教学提供操作简单、功能全面的教学辅助软件，帮助学生更直观、全面地掌握知识点。
1 Matlab仿真应用于课程教学中的优势Matlab 软件可以进行数值和符号计算，适用于工程应用和解决实际问题，编程快捷方便[5]。
同时，Matlab 具有丰富的图像处理工具箱，由200种支持图像处理操作的函数组成，拥有强大的数据处理能力[6]。
通信原理课程主要是围绕对数字信号的处理展开，将Matlab 仿真系统引入该课程，对抽象概念和难以观察到的现象进行准确、形象、直观的表现，加强学生的理解，以达到更好的教学效果。
2 系统设计2.1 系统整体框架信号处理仿真系统针对通信原理课程中的主要知识点，以数字信号处理为落脚点，实现对信号的量化、编码、解码、调制、解调、误码率的分析、窗函数处理和滤波器处理。
通过对信号的一系列处理，更加生动形象地展示系统对信号的处理过程，提高学生对信号处理的兴趣。
该系统主要包括6个模块：基本流程模块、误码率模块、序列图形模块、频谱分析模块、窗函数模块和滤波器模块。
每个模块有对应的操作界面，各界面实现各自所需功能。
matlab信号处理——算法、仿真与实现
matlab信号处理——算法、仿真与实现MATLAB信号处理是一种广泛应用于各种工程领域的计算机语言和软件环境，其核心理念是用数字信号来处理实际的物理信号，使其在控制、通信、生物医学、天文学等应用中得到应用。
本文将简要介绍MATLAB信号处理的算法、仿真和实现。
算法：MATLAB信号处理的算法通常由两个主要部分组成：滤波和谱分析。
滤波是一种数字信号处理技术，可以从信号中过滤出所需的频率范围内的成分。
同时，还可以去除噪声和干扰信号，让信号更加清晰。
谱分析是一种用于检测信号频率组成的技术，可以将信号中不同频率的成分分解出来，并显示其功率谱和频率谱等分析结果。
MATLAB的信号处理工具箱中，有着很多种滤波和谱分析算法，比如数字滤波器设计、窗函数处理、FFT、STFT等等。
具体使用哪种算法，取决于所要处理的信号的特殊需要和噪声干扰的情况。
仿真：MATLAB信号处理提供了一种方便快捷的方式，将设计的算法模拟成一个完整的信号处理系统，以有效的验证其功能和正确性。
MATLAB的仿真工具包括仿真模型设计、数据可视化、参数调整等等，并可以集成其他MATLAB工具箱中的算法，如图像处理、统计分析等。
钟形图、波形图、频谱图等类型的可视化功能，让仿真数据的输出更加直观明了，以及可以快速检验算法和调整参数。
实现：MATLAB信号处理是通过在计算机中实现信号处理算法来实现的。
实现的具体方式，即设计一个MATLAB程序，将处理算法编写成代码并运行。
程序可以接受实时或离线信号，并对其进行处理和分析。
MATLAB的实现方式具有非常高的灵活性和可定制性，可以满足各种不同应用场景的需要。
总之，MATLAB信号处理可以通过对算法的选择、仿真的建模和实现的编写来完成，进而用于控制、通信、生物医学、天文学等各种应用中。
用MATLAB实现数字信号处理
摘要MATLAB(Matrix Laboratory-----矩阵实验室)是由美国Mathworks公司于1984年正式推出的一种以矩阵运算为基础的交互式程序语言。
与其他的语言相比她有着“简洁和智能化，适应科技专业人员的思维方式和书写习惯”的优点，所以为科技人员所乐于接受。
更因为它可适用于各种平台，并且随计算机硬、软件的更新而及时升级。
所以MATLAB逐渐成为当前我国大学教学和科学研究中一种非常重要的工具软件。
首先通过的MATLAB和DSP(Digital Signal Processing)------数字信号处理的简单概括，在第二章里利用MATLAB中几个简单而又强大的命令（比如：plot,函数的赋值，M函数等）来对数字信号处理中信号的取样和还原进行模拟。
本文先从理论上说明：原函数与冲激函数相乘得到的函数fs(t)其频谱是原函数频谱的无限个频移项组成，其幅值是原函数的1/Ts.而且，只有当取样频率fs大于原函数fm的两倍时，那么相后的频谱就不会混叠了，也就是说，取样函数（fs=f(t)*s(t)）包含了原函数的全部信息。
那么我们就可以在接收端用一个低通滤波器（其频率响应的幅度是Ts）,就可以把原信号还原出来了。
反之，如果采样的时候，采样频率小于2*fm,那么采样后得到的函数的频谱会出现混叠。
这样，采样函数就不能包括原函数的全部信息，使得接收断的低通滤波器所截取的信号不能真实的反映原函数。
关键词：MATLAB,DSP,取样频率，信号最高频率AbstractMATLAB(Matrix Laboratory)was a scientist computer language which was invented by the American company Mathworks in1984.This language is based on Matrix pared with other computer science languages,it has the advantages in its clearance in the expression of its language and fits the thinking method of many scientists.So,as the days goes by,it becomes an acceptable and enjoyable language for the scientists.For the most important aspects,it could be installed in many different operate systems and be updated its version according to the development of computer software and hardware,thus,MATLAB becomes an important teaching tools in many China university.In the first chapter,this article provides us an overall description of the MATLAB and DSP (Digital Signal Processing).Then,in the second chapter,this article use some simple but powerful commands to simulate the experiment of the sampling and reconstruction.The reader will find in the second chapter,the article first provides the theory why the signal could be reconstructed: when the sampling frequency(fs)is larger or equal than the two times of the maximum frequency of the signal(fm).Then,the sampling signal could include the whole information of the original signal and when we use a low pass filter in the end,we could reconstruction the original signal.Otherwise,if the fs<=2fm,the sampling signal could not provide us the whole information of the original signal,thus based on this we could not reconstruct the original signal.Key word:MATLAB,DSP,sampling frequency，the maximum frequency of the signal第一章绪论第一节MATLAB语言简介1.1.1MATLAB语言概述MATLAB(Matrix Laboratory-----矩阵实验室)是一种科学计算软件，适用于工程应用各领域的分析设计与复杂计算，它使用方便，输入简捷运算高效且内容丰富，很容易由用户自行扩展。
matlab数字信号处理仿真
第一实验室：基础实验篇第Ⅰ部分 基本训练题目第Ⅱ部分 简介各题目的原理、程序、效果第Ⅲ部分 基研训练程序软件压缩文件第Ⅰ部分 基本训练题目1-1-1 序列的图示方法 DSP11011-1-2 连续信号及采样信号的图示方法 DSP 11021-1-3单位冲激序列函数impseq单位冲激序列图示 DSP 11031-1-4 单位阶跃序列函数stepseq单位阶跃序列图示 DSP11041-1-5 矩形序列)(n R N 及图示 DSP11051-1-6 实指数序列)(n a n ε及图示 DSP11061-1-7 正弦序列)sin(n *ω及图示 DSP11071-1-8 复指数序列n jm e *+)(σ及图示 DSP11081-1-9 周期序列)()(N n x n x +=及图示 DSP 11091-1-10 常用5种连续信号及图示 DSP11101-1-11 离散序列的运算 DSP11111-1-12 输入序列)(n x 与系统冲激响应)(n h 的卷积),(h x conv DSP11121-1-13 非零起点时两信号的卷积),(h x convmDSP1113 1-2-1 指数序列)(8.0)(n n x n ε=的离散时间傅立叶变换 DSP 12011-2-2 矩形序列)(n R N 的离散时间傅立叶变换 DSP12021-2-3 离散时间傅立叶变换的性质 DSP12031-2-4 正弦序列输入，输出为正弦序列，幅度相位因)(ωj e H 变化 DSP1204 1-2-5 模拟信号t a e t x 1000)(-=付氏变换与采样信号的离散时间傅立叶变换DSP 12051-3-1 N 点离散傅立叶变换 dft(xn,N)1-3-2 N 点离散傅立叶反变换 idft(xn,N)1-3-3 DFT 与)(n x 的Z 变换关系 DSP13031-3-4 DFT 与)(n x 的离散时间傅立叶变换的关系 DSP 13041-3-5 有限长序列添零填充，得高密度DFT ，离散时间付氏频谱不变 DSP1305 1-3-6 采样点增多的高分辨率DFT ，采样点数少仅添零的高密度DFT DSP1306 1-3-7 DFT 的圆周移位函数cirshftt1-3-8 DFT 圆周移位实例 DSP13081-3-9 圆周卷积 DSP13091-3-10 复共轭序列的DFT DSP13101-3-11 DFT 的共轭对称性 DSP 13111-3-12 补零填充实现线性卷积 DSP13121-3-13 重迭保留法实现线性卷积 DSP13131-3-14 重迭保留实现函数 ovrlpsav1-3-15 DET 对连续信号作近似谱分析：滤高频，避免混迭频谱；截高时；变有限长序列，避免泄漏频谱 DSP13151-3-16 采样点为100，进行200点DFT ，对)(t e t ε-进行谱分析 DSP 1316 1-3-17 实序列的奇偶分解及DFT 的虚实分量 DSP13171-3-18 实序列的奇偶分解函数 DSP13181-3-19 用FFT 分析信号频率成分 DSP13191-3-20 用FFT 分析语言信号的频谱 DSP13201-3-21 DCT 变换 DSP13211-3-22 用DCT 变换进行语言压缩 DSP13221-3-23 线性调频Z 变换 DSP13231-3-24 利用CZT 计算滤波器100—150HZ 频率特性的细节 DSP13242-1-1 直接型实现系统函数H （Z ）的IIR 数字滤波器 DSP 21012-1-2 级联型实现系统H （Z ）的IIR 数字滤波器 DSP21022-1-3 级联型实现H （Z ）的IIR 数字滤波器 DSP21032-1-4 直接型实现H （Z ）的IIR 数字滤波器 DSP21042-1-5 并联型实现H （Z ）的IIR 数字滤波器 DSP 21052-1-6 并联型 DSP 21062-1-7 直接型 DSP21072-1-8 最终的级联，并联 DSP21082-1-9 直接型⇒级联型 dir2cas(b,a)2-1-10 级联型→直接型 cas2par(b0,B,A)2-1-11 直接型→并联型 dir2par2-1-12 并联型→直接型 par2dire2-1-13 并联型→级联型 casfilter2-1-14 级联型→并联型 parfilter2-2-1 FIR 直接型滤波器 DSP 22012-2-2 FIR 级联型滤波器 DSP22022-2-3 FIR 的频率取样形式结构 DSP 22032-2-4 （原例11）由频率样本{2,1,0315,......5,415.00)(====k k k k H求频率采样形式，及单位冲激响应)(n h DSP22042-2-5 窄带滤波器中的频率采取滤波器是由直接型转换为频率采样型 dir2fs(n)3-1-1 偶对称奇序列的⒈型FIR 滤波器的振幅响应 hr_type13-1-2 偶对称奇序列的)(ωH 及零极点分布 DSP31023-1-3 偶对称偶序列的Ⅱ型FIR 滤波器的振幅响应 hr_type23-1-4 偶对称偶序列的)(ωH 及零极点分布 DSP31043-1-5 奇对称奇序列的Ⅲ型FIR 滤波器的振幅响应 hr_type33-1-6 奇对称奇序列的)(ωH 及零极点分布 DSP31063-1-7 奇对称偶序列的Ⅳ型FIR 滤波器的振幅响应 hr_type43-1-8 奇对称偶序列的)(ωH 及零极点分布 DSP31083-1-9 线性相位FIR 滤波器的零点位置有4种可能 DSP31093-1-10 常用加窗函数 DSP32103-1-11 对信号用加窗函数的DFT 分析频谱 DSP32113-2-1 计算理想低通滤波器的)(n h a DSP32013-2-2 计算FIR 滤波器的绝对和相对的幅度响应 DSP32023-2-3 提取大于50dB 衰减的汉明窗FIR 低通滤波器 DSP32033-2-4 理想高通，偶对称因果序列，N 为奇的窗函数，滤波器的单位冲激响应)(n h d DSP32043-2-5 汉宁窗，44dB 最小阻带衰减，过度带N π2.6 DSP32053-2-6 理想高通，奇对称因果序列，N 为偶的窗函数，滤波器的单位冲激响应)(n h d DSP32063-2-7 汉宁窗，44dB 最小阻带衰减，过度带N π2.6 DSP32073-2-8 理想高通，偶对称因果序列，N 为奇的窗函数，滤波器的单位冲激响应)(n h d DSP32083-2-9 设计一个数字FIR 带通滤波器 DSP32093-2-10 理想带通数字滤波器的频率响应)(e H jw d DSP3210 3-2-11 设计一个具有2π相移的数字FIR 带通滤波器 DSP3211 3-2-12 理想带阻，偶对称因果序列，N 为奇的窗函数，滤波器的单位冲激响应)(n h d ideal-be()3-2-13 设计一个数字FIR带阻滤波器DSP32133-3-1 采样点ω=0处的频率采样法DSP33013-3-2 在过渡带上加两个T1和T2 DSP33023-3-3 设计2型FIR低通滤波器 DSP33033-3-4 设计1型FIR高通滤波器 DSP33043-3-5 设计4型FIR高通滤波器 DSP33053-3-6 设计2型FIR带通滤波器 DSP33063-3-7 设计1型FIR带阻滤波器 DSP33073-3-8 设计1型FIR低通滤波器 DSP33083-3-9 设计1型FIR高通滤波器 DSP33093-3-10 设计4型FIR高通滤波器 DSP33103-3-11 设计3型FIR带通滤波器 DSP33113-4-1 用频率响应采样法1设计具有线性相位 DSP34013-4-2 用窗函数法设计具有线性相位 DSP34023-4-3 用频率采样法1设计低通滤波器对其进行除噪 DSP34034-1-1 在MATLAB中用afd_butt(Omegap,Omegar,Ap,Ar)函数来设计巴特沃斯模拟低通滤波器 DSP41014-1-2 若设计非归一化（Ωc≠1）巴特沃斯模拟低通滤波器原型DSP4102 4-1-3 freqs_m(b,a,Omega_max)函数 DSP41034-1-4 sdir2cas函数 DSP41044-1-5 设计一个巴特沃斯模拟滤波器 DSP41054-2-1 用来实现N阶、通带波动为δ的归一化切比学夫1型模拟低通滤波器DSP42014-2-2 根据技术指标设计切比学夫1型模拟滤波器 DSP42024-2-3 设计一个低通切比学夫1型滤波器 DSP42034-2-4 设计归一化切比学夫2型模拟滤波器 DSP42044-2-5 根据给定指标设计切比学夫2型模拟滤波器 DSP42054-2-6 设计一个切比学夫2型低通滤波器 DSP42064-3-1 用imp_invr函数实现脉冲响应不变法DSP 43014-3-2 设计一个巴特沃斯模拟滤波器 DSP43024-3-3 设计低通数字滤波器 DSP43034-3-4 设计低通数字滤波器 DSP43044-4-1 双线性变换法设计低通数字滤波器 DSP44014-4-2 切比雪夫滤波器原型用双线性变换法设计低通数字滤波器 DSP44024-5-14-5-24-5-34-5-4 分别设计一个巴特沃斯滤波器和切比雪夫高通滤波器 DSP45044-5-5 分别设计一个巴特沃斯滤波器和切比雪夫高通滤波器 DSP45054-5-6 设计一个巴特沃斯带通滤波器 DSP45064-5-7 设计一个切比雪夫带通滤波器 DSP45074-5-8 设计一个滤波器 DSP45084-5-9 设计一个滤波器 DSP45094-5-10 设计一个滤波器 DSP45104-6-1 zampping DSP46014-6-2用zmapping函数实现例11中的高通滤波器 DSP46024-6-3切比雪夫1型高通数字滤波器，上述过程由chebhpf函数实现 DSP4603 4-6-4用数字频域变换法，设计一个切比雪夫1型高通数字滤波器 DSP46044-6-5 用双线性变换法设计低通滤波器 DSP46054-6-6 用脉冲响应不变法设计的低通滤波器对其除噪 DSP46064-6-7 模拟信号DSP46075-1-1下采样DSP 51015-1-2 例题DSP51025-1-3上采样DSP51035-1-4 程序DSP51045-1-5 采样率的非整数倍转换DSP51055-1-6 程序DSP51065-1-7 例题DSP51075-1-8 用傅立叶变换对信号进行消噪声处理DSP51085-1-9 信号特定频率的提取DSP51095-1-10例题DSP51105-1-11信号特定频率区间的抑制DSP5111第Ⅱ部分简介各题目的原理、程序、效果1-1-1 序列的图示方法DSP1101原理：数字信号处理中，所有信号都是离散时间信号——序列。
基于MATLAB的数字信号处理
基于MATLAB的数字信号处理数字信号处理是现代通信领域的一个重要分支，在通信、音频处理、图像处理、生物医学工程等领域都有广泛的应用。
MATLAB作为一种基于数值计算的环境，因其高效的矩阵计算、易于编程的特点，成为各种数字信号处理问题求解的利器，尤其在算法开发和仿真方面具有独特的优势。
一、数字信号及其特征数字信号是数字化处理后的信号，是一种以离散时间为自变量，离散取值（数码）为因变量的信号。
数字信号有以下特征：1.离散性：数字信号是由时间轴和离散数值组成的。
2.连续性：虽然数字信号由一系列离散数值组成，但在每个数值之间还是连续的。
3.有限性：数字信号在某个时间段内有限。
4.可变性：数字信号可以通过数字信号处理的算法变换为另一个数字信号，也可以经过数字信号处理后转化为模拟信号。
二、数字信号处理的基本过程数字信号处理的基本过程包括信号获取、采样、量化、编码、传输、解码、重构。
其中，采样、量化、编码是数字信号处理的三个关键步骤。
1.采样：指将连续时间信号转化为离散时间信号的过程，通常采用周期采样或非周期采样。
2.量化：指将采样后的模拟信号转化为离散值，可以通过比较式、舍入法、三角形逼近法等方法实现。
3.编码：指将量化后的数据转化为数字信号的过程，可以采用无符号编码、补码编码、反码编码等方式实现。
数字信号的传输、解码和重构分别是为了将数字信号传输到接收端，并将其重构为原始模拟信号的过程。
三、MATLAB基础及其在数字信号处理中的应用MATLAB是一种面向科学计算、数据可视化和算法开发的高性能软件平台，以其易学易用、高度灵活的语言、丰富的函数库、优秀的图形界面和内存管理的便利性而被广泛应用。
在数字信号处理中，MATLAB处理数字信号时，使用的是离散数据集合和矩阵运算。
1.数字信号处理工具箱：MATLAB基于数字信号处理技术提供了许多函数和工具箱，例如信号滤波、频域分析、时域分析等。
具体有信号处理工具箱、信号处理工具箱中的Wavelet函数、控制系统工具箱、神经网络工具箱，等数十个工具箱。
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实验一 数字信号处理的Matlab 仿真一、实验目的1、掌握连续信号及其MA TLAB 实现方法；2、掌握离散信号及其MA TLAB 实现方法3、掌握离散信号的基本运算方法，以及MA TLAB 实现4、了解离散傅里叶变换的MA TLAB 实现5、了解IIR 数字滤波器设计6、了解FIR 数字滤波器设计1二、实验设备计算机，Matlab 软件三、实验内容（一）、 连续信号及其MATLAB 实现1、 单位冲击信号()0,0()1,0t t t dt εεδδε-⎧=≠⎪⎨=∀>⎪⎩⎰ 例1.1：t=1/A=50时，单位脉冲序列的MA TLAB 实现程序如下：clear all;t1=-0.5:0.001:0;A=50;A1=1/A;n1=length(t1);u1=zeros(1,n1);t2=0:0.001:A1;t0=0;u2=A*stepfun(t2,t0);t3=A1:0.001:1;n3=length(t3);u3=zeros(1,n3);t=[t1 t2 t3];u=[u1 u2 u3];plot(t,u)axis([-0.5 1 0 A+2])2、 任意函数()()()f t f t d τδττ+∞-∞=-⎰例1.2：用MA TLAB 画出如下表达式的脉冲序列()0.4(2)0.8(1) 1.2() 1.5(1) 1.0(2)0.7(3)f n n n n n n n δδδδδδ=-+-+++++++clear all;t=-2:1:3;N=length(t);x=zeros(1,N);x(1)=0.4;x(2)=0.8x(3)=1.2;x(4)=1.5;x(5)=1.0;x(6)=0.7;stem(t,x);axis([-2.2 3.2 0 1.7])3、 单位阶跃函数1,0()0,0t u t t ⎧≥⎪=⎨<⎪⎩例1.3：用MA TLAB 实现单位阶跃函数clear all;t=-0.5:0.001:1;t0=0;u=stepfun(t,t0);plot(t,u)axis([-0.5 1 -0.2 1.2])4、 斜坡函数0()()g t B t t =-例1.4：用MA TLAB 实现g(t)=3(t-1)clear all;t=0:0.01:3;B=3;t0=1;u=stepfun(t,t0);n=length(t);for i=1:nu(i)=B*u(i)*(t(i)-t0);endplot(t,u)axis([-0.2 3.1 -0.2 6.2])5、 实指数函数()atf t Ae =例1.5：用MA TLAB 实现0.5()3t f t e =clear all;t=0:0.001:3;A=3;a=0.5;u=A*exp(a*t);plot(t,u)axis([-0.2 3.1 -0.2 14])6、 正弦函数02()cos()tf t A T πϕ=+例1.6：用MA TLAB 实现正弦函数f(t)=3cos(10πt+1)clear all;t=-0.5:0.001:1;A=3;f=5;fai=1;u=A*sin(2*pi*f*t+fai);plot(t,u)axis([-0.5 1 -3.2 3.2])（二）、离散信号及其MATLAB 实现1、 单位冲激序列1,0()0,0n n n δ⎧=⎪=⎨≠⎪⎩例2.1：用MA TLAB 产生64点的单位冲激序列clear all;N=64;x=zeros(1,N);x(1)=1;xn=0:N-1;stem(xn,x)axis([-1 65 0 1.1])2、 任意序列()()()m f n f m n m δ∞=-∞=-∑例2.2：用MA TLAB 画出如下表达式的脉冲序列()8.0() 3.4(1) 1.8() 5.6(3) 2.9(4)0.7(5)f n n n n n n n δδδδδδ=+-++-+-+-clear all;N=8;x=zeros(1,N);x(1)=8.0;x(2)=3.4x(3)=1.8;x(4)=5.6;x(5)=2.9;x(6)=0.7;xn=0:N-1;stem(xn,x)axis([-1 8 0 8.2])3、 单位阶跃序列1,0()0,0n u n n ⎧≥⎪=⎨<⎪⎩例2.3：用MA TLAB 实现单位阶跃函数clear all;N=32;x=ones(1,N);xn=0:N-1;stem(xn,x)axis([-1 32 0 1.1])4、 斜坡序列0()()g n B n n =-例2.4：用MA TLAB 实现g(n)=3(n-4)点数为32的斜坡序列clear all;N=32;k=4B=3;t0=1;x=[zeros(1,k) ones(1,N-k)];for i=1:Nx(i)=B*x(i)*(i-k);endxn=0:N-1;stem(xn,x)axis([-1 32 0 90])5、 正弦序列()sin(2)x n A fn πϕ=+例2.5：用MA TLAB 实现幅度A=3，频率f=100，初始相位Φ=1.2，点数为32的正弦信号 clear all;N=32;A=3;f=100;fai=1.2;xn=0:N-1;x=A*sin(2*pi*f*(xn/N)+fai);stem(xn,x)axis([-1 32 -3.2 3.2])6、 实指数序列()nx n Aa = 例2.6：用MA TLAB 实现0.7()3x n e =，点数为32的实指数序列clear all;N=32;A=3;a=0.7;xn=0:N-1;x=A*a.^xn;stem(xn,x)7、 复指数序列()(),a j n x n Ae n ω+=∀例2.7：用MA TLAB 实现幅度A=3，a=0.7，角频率ω=314，点数为32的实指数序列 clear all;N=32;A=3;a=0.7;w=314;xn=0:N-1;x=A*exp((a+j*w)*xn);stem(xn,x)8、 随机序列利用MA TLAB 产生两种随机信号：rand(1,N)在区间上产生N 点均匀分布的随机序列randn(1,N)产生均值为0，方差为1的高斯随机序列，即白噪声序列例2.8：用MA TLAB 产生点数为32的均匀分布的随机序列与高斯随机序列clear all;N=32;x_rand=rand(1,N);x_randn=randn(1,N);xn=0:N-1;figure(1);stem(xn,x_rand)figure(2);stem(xn,x_randn)（三）、离散信号的基本运算1、 信号的延迟给定离散信号x(n)，若信号y(n)定义为：y(n)=x(n-k)，那么y(n)是信号x(n)在时间轴上右移k 个抽样周期得到的新序列。
例3.1：正弦序列y(n)=sin(100n)右移3个抽样周期后所得的序列，MA TLAB 程序如下： clear all;N=32;w=100;k=3;x1=zeros(1,k);xn=0:N-1;x2=sin(100*xn);figure(1)stem(xn,x2)x=[x1 x2];axis([-1 N -1.1 1.1])N=N+k;xn=0:N-1;figure(2)stem(xn,x)axis([-1 N -1.1 1.1])2、 信号相加若信号12()()()x n x n x n =+，值得注意的是当序列1()x n 和2()x n 的长度不相等或者位置不对应时，首先应该使两者的位置对齐，然后通过zeros 函数左右补零使其长度相等后再相加 例3.2：用MA TLAB 实现两序列相加clear all;n1=0:3x1=[2 0.5 0.9 1];figure(1)stem(n1,x1)axis([-1 8 0 2.1] )n2=0:7x2=[ 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7];figure(2)stem(n2,x2)axis([-1 8 0 0.8] )n=0:7;x1=[x1 zeros(1,8-length(n1))];x2=[ zeros(1,8-length(n2)),x2];x=x1+x2;figure(3)stem(n,x)axis([-1 8 0 2.1])3、 信号相乘信号序列1()x n 和2()x n 相乘所得信号()x n 的表达式为：12()()()x n x n x n这是样本与样本之间的点乘运算，在MA TLAB 中可采用“.*”来实现，但是在信号序列相乘之前，应对其做与相加运算一样的操作。
例3.3：用MA TLAB 实现上例中两序列相乘clear all;n1=0:3x1=[2 0.5 0.9 1];figure(1)stem(n1,x1)axis([-1 8 0 2.1] )n2=0:7x2=[ 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7];figure(2)stem(n2,x2)axis([-1 8 0 0.8] )n=0:7;x1=[x1 zeros(1,8-length(n1))];x2=[ zeros(1,8-length(n2)),x2];x=x1.*x2;figure(3)stem(n,x)axis([-1 8 0 0.35])4、 信号翻转信号翻转的表达式为：y(n)=x(-n)，在MA TLAB 中可以用fliplr 函数实现此操作例3.4：用MA TLAB 实现“信号相加”中的1()x n 序列翻转clear all;n=0:3x1=[2 0.5 0.9 1];x=fliplr(x1);stem(n,x)axis([-1 4 0 2.1] )5、 信号和对于N 点信号()x n ，其和的定义为：1()Nn y x n ==∑例3.5：用MA TLAB 实现“信号相加”中的1()x n 序列和clear all;n=0:3x1=[2 0.5 0.9 1];x=sum(x1)6、 信号积对于N 点信号()x n ，其积的定义为：1()Nn y x n ==∏例3.5：用MA TLAB 实现“信号相加”中的1()x n 序列积clear all;n=0:3x1=[2 0.5 0.9 1];x=prod(x1)（四）、离散傅里叶变换的MATLAB 实现例４：若()sin()4n x n π=是一个N=32的有限序列，利用MA TLAB 计算它的DFT 并画出图形。
N=32;n=0:N-1;xn=cos(pi*n/6);k=0:N-1;WN=exp(-j*2*pi/N);nk=n ’*k;WNnk=WN.^nk;Xk=xn*WNnk;figure(1)stem(n,xn)figure(2)stem(k,abs(Xk))在MA TLAB 中，可以直接利用内部函数fft 来实现FFT 算法，该函数是机器语言，而不是MA TLAB 指令写成的，执行速度很快。