现代信号处理课设报告

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现代数字信号处理课程设计

现代数字信号处理课程设计1. 概述现代数字信号处理是一个重要的领域，其应用广泛涉及到通信、计算机、音视频处理等多个方面。

本课程设计旨在让学生通过完成一个数字信号处理的小项目，掌握数字信号处理的基本原理和方法。

2. 课程设计目标通过本课程设计，学生应能够：•理解数字信号处理的基本原理和方法；•掌握数字滤波的设计和实现方法；•理解离散傅里叶变换和离散余弦变换的原理和实现；•掌握数字信号处理在音频和图像处理中的应用。

3. 课程设计内容3.1 数字滤波器设计数字滤波是数字信号处理中的基础操作之一，通过滤波器可以实现信号去噪、增强等处理。

本课程设计要求学生设计并实现一种数字滤波器，包括滤波器的选型、设计、实现等。

3.2 离散傅里叶变换和离散余弦变换离散傅里叶变换(DFT)和离散余弦变换(DCT)是数字信号处理中的重要变换方法，在音频和图像处理等领域得到广泛应用。

本课程设计要求学生了解并实现DFT和DCT变换，并应用到一个实际问题中。

3.3 音频处理音频处理是数字信号处理中的一个重要应用领域，包括音频压缩、语音识别、音频增强等多个方面。

本课程设计要求学生通过使用数字滤波、DFT和DCT等方法，对一段音频进行处理并输出结果。

3.4 图像处理图像处理是数字信号处理中的另一个重要应用领域，包括图像增强、图像压缩、图像分割等多个方面。

本课程设计要求学生通过使用数字滤波、DFT和DCT等方法，对一张图片进行处理并输出结果。

4. 课程设计要求•学生需要独立完成小项目的设计和实现，并用Markdown文本格式撰写实验报告；•实验报告需要包含设计过程、实现方法、实验结果、分析和总结等内容；•学生需要提交课程设计的代码和实验报告，报告格式和代码规范参考教师提供的模板；•学生需要在规定时间内完成课程设计任务。

5. 结语现代数字信号处理是一个重要的学科，通过本课程设计的实践，学生可以更加深入地理解数字信号处理的基本原理和方法，并掌握数字信号处理在实际应用中的运用。

通信信号处理课程报告（优秀范文五篇）

通信信号处理课程报告（优秀范文五篇）第一篇：通信信号处理课程报告MIMO技术及其在下一代移动通信中的应用一、前言：MIMO技术是无限移动通信领域智能天线技术的重大突破。

MIMO技术能在不增加宽带的情况下，成倍的提高通信系统的容量和频谱利用率。

随着世界各国对该技术的不断研究完善，我们有理由相信MIMO技术将成为新一代移动通信系统所必须采用的关键技术。

MIMO技术源于无限通信天线分集技术与智能天线技术，它是多入单出（MISO）与单入多出（SIMO）技术的结合，具有两者的优势和特征。

MIMO系统在发端和收端均采用多天线单元，运用先进的无线传输与信号处理技术，利用无限信道的多径传播，因势利导，开发空间资源，建立空间并行传输通道，在不增加带宽与发射功率的情况下，成倍地提高无线通信的质量与数据速率，堪称现代通信领域的重要技术突破。

MIMO技术已不是传统的无线通信智能天线，其优势已非常规智能天线所及。

二、MIMO技术：1、MIMO信道模型：MIMO系统在基站和移动端都采用了天线阵列，可为移动通信系统带来更大的系统容量，更好地保障了通信质量以及提供更高的频谱利用率。

MIMO系统能够在不增加频谱资源和天线发射功率的前提下，提供未来移动通信系统所需要的大容量高速率传输。

当发射功率和传输带宽固定时，MIMO系统的最大容量或容量上限将随天线数目的增加而增加，可以提高无线信道的容量。

以基站和移动台作为发射端和接收端来分析。

上图1所示的两个线性天线阵列，假定基站有NT根天线、移动台有NR根天线。

在基站的天线阵列上的信号表示为：xj(t)=[x1（t），x2（t），…xt（t）]T式中，符号[.]T为矢量或矩阵的转置，xj(t)为移动台的第i根天线端口的信号。

同理，yj(t)= [y1（t），y2（t），…yR（t）]T 式中，yj(t)为移动台得第j根天线端口的信号。

2、MIMO系统的容量：系统的容量是表征通信系统性能最重要的标志之一，即表示了通信系统的最大传输率。

现代信号处理课程设计报告

中南大学课程设计报告题目现代信号处理学生姓名任秋峥指导教师张昊、张金焕学院信息科学与工程学院学号 0909090711 专业班级电子信息专业0901班完成时间 2011年9月7号目录第一章、课程设计题目 (3)1.1题目 (3)1.2课程设计要求 (3)第二章、设计思想概述 (4)2.1离散时间L TI系统及其脉冲响应 (4)2.1.1、离散时间L TI系统 (4)2.1.2离散时间系统的脉冲响应 (5)2.2、采样定理及连续时间信号的傅里叶变换 (6)2.3序列FFT (7)2.4滤波器的设计 (9)2.4.1、IIRDF的设计 (9)2.4.2 FIRDF的设计 (11)第三章、程序设计及关键部分功能说明 (13)3.1、差分方程的单位脉冲响应程序设计 (13)3.1.1差分方程在各个点的单位脉冲响应设计和分析 (13)3.2、验证采样定理 (14)3.2.1、连续时间信号的傅里叶变换 (14)3.2.2、采样定理 (16)3.3、冲击序列和矩形序列的8点和16点FFT (17)3.3.1冲击序列的FFT (17)3.3.2矩形序列的fft (18)3.4、滤波器的设计 (18)3.4.1、IIRDF的设计 (18)3.4.2、FIRDF的设计 (19)第四章、程序实现 (21)4.1、差分方程 (21)4.2采样定理 (22)4.3、FFT (25)4.4滤波器的设计 (28)4.4.1、IIRDF设计 (28)4.4.2、FIR滤波器的设计 (29)第五章、附录 (33)5.1源程序代码 (33)5.2参考文献 (39)第六章、小结与体会 (39)第一章、课程设计题目1.1题目⑴已知差分方程y(n)-y(n-1)+0.8y(n-2) = x(n);①计算并画出n = -10,...,100的脉冲响应；②研究系统的稳定性。

⑵用实验来对采样定理进行验证。

①设||1000x-t=,求并画出其傅立叶变换；e)(t②用5000样本/s和1000样本/s对该模拟信号进行采样，画出其序列傅立叶变换图并进行比较；⑶对于单位抽样序列(n)R，分别作8，16点FFT，观δ、矩形序列(n)8察它们的幅频特性，说明它们的差别，简要说明原因。

现代信号处理课设报告

现代信号处理课设报告中南大学本科生课程设计报告课程名称现代信号处理指导教师赵亚湘学院信息科学与工程学院专业班级通信工程班姓名学号题目一语音信号去噪处理一、设计要求1)在windows系统下的录音机录制一段1s左右的语音信号作为原声信号，在MATLAB软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数；2)画出语音信号的时域波形，对采样后的语音进行fft变换，得到信号的频谱特性；对语音信号分别加入正弦噪声和白噪声，画出加噪信号的时域波形和频谱图；3)根据对加噪语音信号谱分析结果，确定滤除噪声滤波器的技术指标，设计合适的数字滤波器，并画出滤波器的频域响应；4)用所设计的滤波器对加噪的信号进行滤波，在同一个窗口画出滤波前后信号的时域图和频谱图，对滤波前后的信号进行对比，分析信号变化；5)利用sound(x)回放语音信号，验证设计效果。

二、设计思想和系统功能分析1、设计原理对语音信号加正弦/对比分析加噪声前后设计滤波，与原2、本课题的研究基本步骤如下：①确定已知声音信号的存储路径。

②在MATLAB平台上读入语音信号。

③绘制频谱图并回放原始语音信号。

④利用MATLAB编程加入一段正弦波噪音，设计滤波器去噪。

⑤利用MATLAB编程加入一段随机噪音信号，设计FIR和IIR滤波器去噪，并分别绘制频谱图、回放语音信号。

⑥通过仿真后的图像以及对语音信号的回放，对比两种去噪方式的优缺点。

三、设计中关键部分的理论分析与计算，关键模块的设计思路1、语言的录入及处理在MATLAB软件平台下，利用函数wavread（）对语音信号采集，并记录采样频率和采样点数。

将语音信号转换成计算机能够运算的有限长序列。

用FFT(傅里叶变换)对其作谱分析。

对信号添加噪声，然后通过窗函数法设计滤波器滤掉该语音信号的噪声，对比滤波前后的语音波形和频谱。

2、时域信号的FFT分析FFT即为快速傅氏变换，是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。

现代信号处理研究生课程报告

华南师范大学现代信号处理课程设计课程名称：现代信号处理课程题目： wiener滤波器和kalman滤波器的原理分析及其matlab实现指导老师：李xx专业班级： 2015级电路与系统姓名： xxxx学号： xxxxwiener滤波器和kalman滤波器的原理分析及matlab实现摘要：信号处理的实际问题，常常是要解决在噪声中提取信号的问题，因此，我们需要寻找一种所谓有最佳线性过滤特性的滤波器。

这种滤波器当信号与噪声同时输入时，在输出端能将信号尽可能精确地重现出来，而噪声却受到最大抑制。

Wiener滤波Kalman滤波就是用来解决这样一类从噪声中提取信号问题的一种过滤(或滤波)方法[1]。

Wiener滤波与Kalman滤波都是解决最佳线性过滤和预测问题，并且都是以均方误差最小为准则的。

但与Wiener滤波器不同的是，Kalman滤波器是一种自适应滤波器，Kalman滤波器提供了推导称作递推最小二乘滤波器的一大类自适应滤波器的统一框架。

关键词：Wiener滤波Kalman滤波均方误差最小自适应滤波器目录第一章绪论 (4)1.1滤波器的发展历程 (4)1.2 现代信号处理的滤波器分类 (5)1.3 wiener和kalman滤波各自的运用领域 (6)1.3.1 wiener滤波的运用范围 (6)1.3.2 kalman滤波的运用范围 (6)第二章 wiener和kalman的各自的滤波原理 (7)2.1 wiener滤波器的原理分析 (7)2．2维纳-霍夫方程 (9)2.2 kalman滤波的自适应原理分析 (11)2.3 wiener滤波和kalman滤波的区别与联系 (13)第三章 wiener和kalman滤波的matlab仿真实现 (14)3.1 FIR维纳滤波器的matlab实现 (14)3.2 kalman滤波器的matlab实现 (19)第四章总结与展望 (23)参考文献 (25)第一章绪论1.1滤波器的发展历程从滤波器的发展现状来看，滤波器从处理信号的类型可以分为模拟滤波器和数字滤波器，模拟滤波器可分为无源滤波器(Passive filter)和有源滤波器(Active filter)，而数字滤波器已可用计算机软件实现，也可用大规模集成数字硬件实时实现。

《现代信号处理》课程设计报告

Central South University课程设计报告课程名称: 现代信号处理设计者:专业班级: 通信0905班学号:指导老师:所属院系:信息科学与工程学院二〇一一年九月目录➢一、摘要及关键字➢二、课程设计目的➢三、课程设计题目和题目设计要求➢四、仿真设计思想和系统功能分析（理论分析与计算设计思路、程序源代码、测试数据、测试输出结果，及必要的理论分析和比较）➢五、总结（包括设计过程中遇到的问题和解决方法，设计心得与体会等）➢六、参考资料0()()sin()()anT a x n x nT Ae nT u nT -==Ω一、摘要及关键字摘要：数字信号处理是通信工程专业相当重要的学科，对日后就业和科研有重大的意义，通过MATLAB ，我们可以清晰地理解数字信号处理中难以理解的一面，对理论的知识加以深化。

关键字：MATLAB 数字信号处理 GUI 序列频谱分析相位滤波器二、课程设计的目的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。

三、课程设计题目描述和要求本次课程设计的主要任务一是应用Matlab 对信号进行处理，进行频谱分析；二是数字滤波器的设计与实现。

设计题目如下：1. 给定模拟信号：)()sin()(0t u t Ae t at a x Ω=-，式中128.444=A，α=，s rad /2500π=Ω。

对()a t x 进行采样，可得采样序列 1）选择采样频率s f =1 kHz ，观测时间50=p T ms ，观测所得序列()x n 及其幅频特性|()|jw X e2）改变采样频率s f =300Hz ，观测此时|()|jw X e 的变化3）令采样频率s f =200Hz ，观测此时|()|jw X e 的变化要求分析说明原理，绘出相应的序列及其它们对应的幅频特性曲线，指出|()|jw X e 的变化，说明为什么？2. 已知Gaussian 序列固定序列()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2(),015()0,n p q en x n --⎧⎪≤≤=⎨⎪⎩其它q取不同值时，对信号序列的时域及幅频特性的影响；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。

武汉理工大学信号分析处理课程设计报告.

课程设计任务书学生姓名：专业班级：指导教师：工作单位：题目：信号分析处理课程设计－基于MATLAB的二进制移相键控（2PSK）调制与解调分析初始条件：1.Matlab6.5以上版本软件；2.先修课程：通信原理等；要求完成的主要任务：（包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写等具体要求）1、利用MATLAB中的simulink工具箱中的模块进行二进制移相键控（2PSK）调制与解调，观察波形变化；2、画出程序设计框图，编写程序代码，上机运行调试程序，记录实验结果（含计算结果和图表等），并对实验结果进行分析和总结；3、课程设计说明书按学校统一规范来撰写，具体包括：⑴目录；⑵理论分析；⑶程序设计；⑷程序运行结果及图表分析和总结；⑸课程设计的心得体会（至少800字，必须手写。

）；⑹参考文献（不少于5篇）。

时间安排：周一、周二查阅资料，了解设计内容；周三、周四程序设计，上机调试程序；周五、整理实验结果，撰写课程设计说明书。

指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签名：年月日目录绪论 (1)1.软件介绍 (2)2.基本原理 (3)2.1 2PSK信号的基本原理 (3)2.2 2PSK信号的调制 (3)2.3 2PSK信号的解调 (4)3. 电路设计 (5)3.1调制部分原理图 (5)3.2调制部分参数设计 (5)3.3解调部分原理图 (7)3.4解调部分参数设计 (7)3.5总原理图 (9)4.Simulink仿真结果 (10)5.Matlab程序设计 (11)5.1程序设计框图 (11)5.2程序代码 (13)6.心得体会 (18)7.参考文献 (19)绪论Psk调制是通信系统仿真中最为重要的环节之一，Psk调制技术的改进也是通信系统性能提高的重要途径。

本文首先分析了数字调制系统的基本调制解调方法，然后，运用matlab软件仿真。

通过仿真，观察了调制解调过程中各环节时域和频域的波形，并结合这几种调制方法的调制原理，跟踪分析了各个环节对调制性能的影响及仿真模型的可靠性。

现代信号处理技术(上机实验报告)

实验一系统响应与系统稳定性一实验程序：1.调用filter函数接差分方程：>> A=[1,-0.9];B=[0.05,0.05];>> x1n=[1 1 1 1 1 1 1 1 zeros(1,50)];>> x2n=ones(1,128);>> hn=impz(B,A,58);>> subplot(1,1,1);y='h(n)';tstem(hn,y);>> title(' (a)系统单位脉冲响应h（n）')>> y1n=filter(B,A,x1n);>> title('(b)系统对R8(n)的响应y1n');>> y2n=filter(B,A,x2n);>> subplot(1,1,1);y='y2(n)';tstem(y2n,y);>> title('(c) 系统对u(n)的响应y2(n)');2.调用conv函数计算卷积：>> x1n=[1 1 1 1 1 1 ];>> h1n=[ones(1,10) zeros(1,10)];>> h2n=[1 2.5 2.5 1 zeros(1,10)];>> y21n=conv(h1n,x1n);>> y22n=conv(h2n,x1n);>> subplot(1,1,1);y='h1(n)';tstem(h1n,y);>> title('(1) 系统单位脉冲响应h1(n)')>> subplot(1,1,1);y='y21n';tsttem(y21n,y);>> subplot(1,1,1);y='y21n';tstem(y21n,y);>> title('(2) h1n与R8(n)的卷积y21(n)')>> subplot(1,1,1);y='h2(n)';tstem(h2n,y);>> title('(3) 系统单位脉冲响应h2(n)')>> subplot(1,1,1);y='y22(n)';tstem(y22n,y);>> title('(4) h2(n)与R8(n)的卷积y22(n)')3.谐振器分析：>> un=ones(1,256);>> n=0:255;>> xsin=sin(0.014*n)+sin(0.4*n);>> A=[1,-1.8237,0.9801];B=[1/100.49,0,-1/100.49]; >> y31n=filter(B,A,un);>> y32n=filter(B,A,xsin);>> subplot(1,1,1);y='y31(n)';tstem(y31n,y);>> title('(1) 谐振器对u(n)的响应y31(n)')>> subplot(1,1,1);y='y32(n)';tstem(y32n,y);>> title('(2) 谐振器对正弦信号的响应y32(n)') 二试验程序运行结果:实验二用FFT对信号作频谱分析一实验程序：1.调用函数fft计算序列x(n)的DFT>>x1n=[ones(1,4)];>> M=8;xa=1:(M/2);xb=(M/2):(-1):1;x2n=[xa,xb];>> 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);>> X1k16=fft(x1n,16);>> X2k8=fft(x2n,8);>> X2k16=fft(x2n,16);>> X3k8=fft(x3n,8);>> X3k16=fft(x3n,16);%以下为绘图程序>> subplot(1,1,1);mstem(X1k8)>> title('(a)8点DFT[x_1(n)]');>> axis([0,2,0,1.2*max(abs(X1k8))])>> subplot(1,1,1);mstem(X1k16);>> title('(b)16点DFT[x_1(n)]');>> axis([0,2,0,1.2*max(abs(X1k16))])>> subplot(1,1,1);mstem(X2k8)>> title('(c) 8点DFT[X_2(n)]');>> axis([0,2,0,1.2*max(abs(X2k8))])>> subplot(1,1,1);mstem(X2k16)>> title('(d) 16点DFT[x_2(n)]');>> axis([0,2,0,1.2*max(abs(X2k16))])>> subplot(1,1,1);mstem(X3k8);>> title('(e) 8点DFT[x_3(n)]');>> axis([0,2,0,1.2*max(abs(X3k8))])>> subplot(1,1,1);mstem(X3k16);>> title('(f) 16点DFT[x_3(n)]');>> axis([0,2,0,1.2*max(abs(X3k16))])2.周期序列谱分析：>> 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);>> subplot(1,1,1);mstem(X4k8);>> title('(g) 8点DFT[x_4(n)]');>> axis([0,2,0,1.2*max(abs(X4k8))])>> subplot(1,1,1);mstem(X4k16);>> title('(h) 16点DFT[x_4(n)]');>> axis([0,2,0,1.2*max(abs(X4k16))])>> subplot(1,1,1);mstem(X5k8);Undefined function or variable 'X5k8'.>> subplot(1,1,1);mstem(x5k8);>> title('(i) 8点DFT[x_5(n)]');>> axis([0,2,0,1.2*max(abs(x5k8))])>> subplot(1,1,1);mstem(X5k16);Undefined function or variable 'X5k16'.>> subplot(1,1,1);mstem(x5k16);>> title('(j) 16点DFT[x_5(n)]');>> axis([0,2,0,1.2*max(abs(x5k16))])3.模拟周期信号谱分析：>> 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(1,1,1);stem(fk,abs(X6k16),'.');box on>> title('(a) 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(1,1,1);stem(fk,abs(X6k32),'.');box on>> title('(b) 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(1,1,1);stem(fk,abs(X6k64),'.');box on>> title('(c) 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))])二程序运行结果：实验三 IIR数字滤波器设计与软件实现一实验程序：>> Fs=10000;T=1/Fs;>> st=mstg;N =16001.低通滤波器设计与实现：>> fp=280;fs=450;>> wp=2*fp/Fs;ws=2*fs/Fs;rp=0.1;rs=60;>> [N,wp]=ellipord(wp,ws,rp,rs);>> [B,A]=ellip(N,rp,rs,wp);>> y1t=filter(B,A,st);>> subplot(3,1,1);>> myplot(B,A);>> yt='y_1(t)';>> subplot(3,1,2);tplot(y1t,T,yt);2.带通滤波器设计与实现：>> fp1=440;fpu=560;fs1=275;fsu=900;>> wp=[2*fp1/Fs,2*fpu/Fs];ws=[2*fs1/Fs,2*fsu/Fs];rp=0.1;rs=60;>> [N,wp]=ellipord(wp,ws,rp,rs);>> [B,A]=ellip(N,rp,rs,wp);>> y2t=filter(B,A,st);>> subplot(3,1,1);>> myplot(B,A);>> yt='y_2(t)';>> subplot(3,1,2);tplot(y2t,T,yt)3.高通滤波器设计与实现：>> fp=890;fs=600;>> wp=2*fp/Fs;ws=2*fs/Fs;rp=0.1;rs=60;>> [N,wp]=ellipord(wp,ws,rp,rs);>> [B,A]=ellip(N,rp,rs,wp,'high');>> y3t=filter=(B,A,st);>> subplot(3,1,1);myplot(B,A);>> yt='y_3(t)';>> subplot(3,1,2);tplot(y3t,T,yt)二实验程序运行结果：图(1) 三路调幅信号s(t)的时域波形和幅频特性曲线图(2) 低通滤波器损耗函数及其分离出的调幅信号y1(t) 图(3) 带通滤波器损耗函数及其分离出的调幅信号y2(t)图(4) 高通滤波器损耗函数及其分离出的调幅信号y3(t) N=1000时不能得到6根理想谱线：N=2000时可以得到6根理想谱线：实验四 FIR数字滤波器设计与软件实现一实验程序：1.用窗函数法设计滤波器：>> N=1000;xt=xtg(N);>> fp=120;fs=150;Rp=0.2;As=60;Fs=1000;>> wc=(fp+fs)/Fs;>> B=2*pi*(fs-fp)/Fs;>> Nb=ceil(11*pi/B);>> hn=fir1(Nb-1,wc,blackman(Nb));>> Hw=abs(fft(hn,1024));>> ywt=fftfilt(hn,xt,N);>> rs=60;a=1;mpplot(hn,a,rs)2.用等波纹最佳逼近法设计滤波器：>> fb=[fp,fs];m=[1,0];>> dev=[(10^(Rp/20)-1)/(10^(Rp/20)+1),10^(-As/20)]; >> [Ne,fo,mo,W]=remezord(fb,m,dev,Fs);>> hn=remez(Ne,fo,mo,W);>> Hw=abs(fft(hn,1024));>> yet=fftfilt(hn,xt,N);>> subplot(2,1,1)>> mfftplot(hn,1000)>> yn='hn';tstem(hn,yn)>> yn='hn';A=1;myplot(hn,A)二实验程序运行结果：附录实验中用到的特殊绘图函数1.时域序列离散波形绘制函数tstem:function tstem(xn,yn)%时域序列绘图函数% xn:信号数据序列，yn:绘图信号的纵坐标名称（字符串）n=0:length(xn)-1;stem(n,xn,'.');box onxlabel('n');ylabel(yn);axis([0,n(end),min(xn),1.2*max(xn)])2.Xk的离散幅频特性绘制函数mstem:function mstem(Xk)M=length(Xk);k=0:M-1;wk=2*k/M; %产生M点DFT的采样点频率stem(wk,abs(Xk),'.');box on%绘制M点DFT的幅频特性图xlabel('w/pi');ylabel('幅度');axis([0,2,0,1.2*max(abs(Xk))]) 3.交换函数fftshift:function [f, sf]=FFT_SHIFT(t, st)%This function is FFT to calculate a signal’s Fourier transform %Input: t: sampling time , st : signal data. Time length must greater thean 2%output: f : sampling frequency , sf: frequen%output is the frequency and the signal spectrumdt=t(2)-t(1);T=t(end);df=1/T;N=length(t);f=[-N/2:N/2-1]*df;sf=fft(st);sf=T/N*fftshift(sf);4.信号产生函数mstg:function st=mstgN=1600Fs=10000;T=1/Fs;Tp=N*T;t=0:T:(N-1)*T;k=0:N-1;f=k/Tp;fc1=Fs/10;fm1=fc1/10;fc2=Fs/20;fm2=fc2/10;fc3=Fs/40;fm3=fc3/10;xt1=cos(2*pi*fm1*t).*cos(2*pi*fc1*t);xt2=cos(2*pi*fm2*t).*cos(2*pi*fc2*t);xt3=cos(2*pi*fm3*t).*cos(2*pi*fc3*t);st=xt1+xt2+xt3;fxt=fft(st,N);subplot(3,1,1)plot(t,st);grid;xlabel('t/s');ylabel('s(t)');axis([0,Tp/8,min(st),max(st)]);title('(a) s(t)的波形');subplot(3,1,2)stem(f,abs(fxt)/max(abs(fxt)),'.');grid;title('(b) s(t)的频谱') axis([0,Fs/5,0,1.2]);xlabel('f/HZ');ylabel('幅度')5.时域离散系统损耗函数的绘制函数：myplotfunction myplot(B,A)[H,W]=freqz(B,A,1000);m=abs(H);plot(W/pi,20*log10(m/max(m)));grid on;xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度(dB)')axis([0,1,-80,5]);title('损耗函数曲线');6.时域序列连续曲线的绘制函数：tplotfunction tplot(xn,T,yn)n=0:length(xn)-1;t=n*T;plot(t,xn);xlabel('t/s');ylabel(yn);axis([0,t(end),min(xn),1.2*max(xn)]);7.序列向量xn的N点fft并绘制其幅频特性曲线的绘图函数mfftplot:function mfftplot(xn,N)Xk=fft(xn,N);k=0:N-1;wk=2*k/N;m=abs(Xk);mm=max(m);plot(wk,m/mm);grid on;xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度(dB)');axis([0,2,0,1.2]);title('低通滤波器幅频特性曲线')8.时域离散系统损耗函数和相频特性函数的绘图函数：mpplot:function mpplot(B,A,Rs)if nargin<3 ymin=-80;else ymin=-Rs-20;end;[H,W]=freqz(B,A,1000);m=abs(H);p=angle(H);subplot(2,1,1);plot(W/pi,20*log10(m/max(m)));grid on;xlabel('\omega/\pi');ylabel('幅度(dB)')axis([0,1,ymin,5]);title('低通滤波器幅频特性曲线')subplot(2,1,2);plot(W/pi,p/pi);xlabel('\omega/\pi');ylabel('y_w(t)/\pi');grid on;title('滤除噪声后的信号波形')9.信号产生函数xtg:function xt=xtg(N)N=2000;Fs=1000;T=1/Fs;Tp=N*T;t=0:T:(N-1)*T;fc=Fs/10;f0=fc/10;mt=cos(2*pi*f0*t);ct=cos(2*pi*fc*t);xt=mt.*ct;nt=2*rand(1,N)-1;fp=150;fs=200;Rp=0.1;As=70;fb=[fp,fs];m=[0,1];dev=[10^(-As/20),(10^(Rp/20)-1)/(10^(Rp/20)+1)];[n,fo,mo,W]=remezord(fb,m,dev,Fs);hn=remez(n,fo,mo,W);yt=filter(hn,1,10*nt);xt=xt+yt; %噪声加信号fst=fft(xt,N);k=0:N-1;f=k/Tp;subplot(3,1,1);plot(t,xt);grid;xlabel('t/s');ylabel('x(t)');axis([0,Tp/5,min(xt),max(xt)]);title('(a) 信号加噪声波形')subplot(3,1,2);plot(f,abs(fst)/max(abs(fst)));grid;title('(b) 信号加噪声的频谱')axis([0,Fs/2,0,1.2]);xlabel('f/Hz');ylabel('幅度')现代信号处理技术上机实验报告姓名：常鸿斌学号：09250418班级：通信工程四班。

数字信号处理课设报告

课程设计任务书学生姓名：杨茜专业班级：电信1206班指导教师：黄朝兵工作单位：信息工程学院题目：IIR带阻滤波器的设计初始条件：具备数字信号处理的理论知识；具备Matlab编程能力；熟悉带阻滤波器的设计原理；提供编程所需要的计算机一台要求完成的主要任务：（包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写等具体要求）1、设计中心频率为200Hz，带宽为150Hz的IIR数字带阻滤波器；2、独立编写程序实现3、完成符合学校要求的设计说明书时间安排：一周，其中3天程序设计，2天程序调试指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签名：年月日摘要数字滤波器是由数字乘法器、加法器和延时单元组成的一种算法或是装置。

数字滤波器的功能是对输入离散信号的数字代码进行运算处理，已达到信号频谱的目的。

由于电子计算机技术和大规模集成电路的发展，数字滤波器已可用计算机软件实现，也可用大规模集成数字硬件实时实现。

使用MATLAB信号处理箱和BW（巴特沃斯）设计低通滤波器。

IIR数字滤波器，又名“无限脉冲响应数字滤波器”，或“递归滤波器”。

递归滤波器，也就是IIR数字滤波器，顾名思义，具有反馈，一般认为具有无限的脉冲响应。

关键字：数字滤波器IIR MATLABAbstractDigital filter is made up of digital multiplier, adder and delay time of an algorithm, or device.The function of the digital filter is the input discrete signal processing of digital code, has reached the purpose of the signal spectrum.Due to the development of the computer technology and large scale integrated circuit, the digital filter has been available computer software implementation, large-scale integrated digital real-time hardware implementation is also ing the MATLAB signal processing box and BW, butterworth low-pass filter design.IIR digital filter, also known as "infinite impulse response digital filter", or "recursive filter".Recursive filter, also known as the name implies, IIR digital filter, with feedback, generally credited with infinite impulse response.Key word:Digital filter IIR MATLAB目录1.绪论 (1)2. 数字滤波器的设计 (2)2.1数字滤波器的分类 (2)2.2带阻数字滤波器的设计指标 (2)2.3带阻数字滤波器设计的方案选择 (2)2.3.1模拟滤波器的选择 (2)2.3.2数字滤波器的转化方法选择 (3)2.4数字滤波器的设计原理 (3)2.4.1数字滤波器的设计步骤 (3)2.4.2数字滤波器的设计框图 (3)2.4.3数字滤波器的原理说明 (4)3. IIR数字带阻滤波器的设计 (6)3.1IIR数字带阻滤波器的设计步骤 (6)3.2MATLAB函数的调用 (7)3.3MATLAB程序代码 (7)3.4仿真结果 (9)3.5设计结果分析 (11)4.总结 (12)5.参考文献 (13)本科生课程设计成绩评定表 (14)1.绪论在现代通信系统中，由于信号中经常混有各种复杂成分，所以很多信号分析都是基于滤波器而进行的，而数字滤波器是通过数值运算实现滤波，具有处理精度高、稳定、灵活、不存在阻抗匹配问题，可以实现模拟滤波器无法实现的特殊滤波功能。

现代信号处理实验报告

实验报告实验课程：现代信号处理学生姓名：李行学号： 401030719013 专业：信息与通信工程指导老师：万国金实验一维纳滤波器的设计一、实验目的1、了解维纳滤波的实现原理2、Matlab 仿真实现加性干扰信号的维纳滤波。

3、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。

二、实验内容设计一维纳滤波器。

（1）、产生三组观测数据：首先根据)()1()(n w n as n s +-=产生信号)(n s ，将其加噪（信噪比分别为20dB ，10dB ，6dB ），得到观测数据)(1n x ,)(2n x ,)(3n x 。

（2）、估计)(n x i ，3,2,1=i 的AR 模型参数。

假设信号长度为L ，AR 模型阶数为N ，分析实验结果，并讨论改变L ，N 对实验结果的影响。

三、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方法。

维纳-霍夫方程为()()()()()k r k h m k r m h k r xx m xx xd *0=-=∑+∞=当()n h 是一个长度为M 的因果序列（即一个长度为M 的FIR 滤波器）时，维纳-霍夫方程表述为()()()()() ，，，210*10==-=∑-=k k r k h m k r m h k r xx M m xx xd定义()()()()()()()()()()()()⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡----=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=02120111011021xx xx xx xx xx xx xx xx xx xx xd xd xd xd M r M r M r M r r r M r r r M r r r h h h R R h则可写成矩阵的形式，即h R Rxx xd=对上式求逆，得到R R h xd xx 1-=由以上式子可知：若已知期望信号与观测数据的互相关函数及观测数据的自相关函数，则可以通过矩阵求逆运算，得到维纳滤波器的最佳解。

中南大学现代信号处理课程设计报告

信息科学与工程学院信号课程设计报告摘要现代信号处理是将信号表示并处理的理论和技术。

数字信号处理与模拟信号处理是信号处理的子集。

在这次课程设计中主要以数字信号处理来解决问题。

数字元元信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。

因此在进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域，这通常通过模数转换器实现。

而数字信号处理的输出经常也要变换到模拟域，这是通过数模转换器实现的。

数字元元信号处理的算法需要利用计算机或专用处理设备如数字信号处理器（DSP）和专用集成电路（ASIC）等。

数字信号处理技术及设备具有灵活、精确、抗干扰强、设备尺寸小、造价低、速度快等突出优点，这些都是模拟信号处理技术与设备所无法比拟的。

数字信号处理的核心算法是离散傅立叶变换(DFT)，是DFT使信号在数字域和频域都实现了离散化，从而可以用通用计算机处理离散信号。

而使数字信号处理从理论走向实用的是快速傅立叶变换(FFT)，FFT 的出现大大减少了DFT 的运算量，使实时的数字信号处理成为可能、极大促进了该学科的发展。

MATLAB 是矩阵实验室（Matrix Laboratory ）的简称，和Mathematica 、Maple 并称为三大数学软件。

它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。

MATLAB 可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户接口、连接其它编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

MATLAB 的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB 来解算问题要比用C ，FORTRAN 等语言完相同的事情简捷得多，并且mathwork 也吸收了像Maple 等软件的优点,使MATLAB 成为一个强大的数学软件。

在新的版本中也加入了对C ，FORTRAN ，C++ ，JAVA 的支持。

可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB 函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB 爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。

中南大学现代信号处理课程设计报告1

现代信号处理课程设计报告姓名：班级：学号：指导老师：赵亚湘、郭丽梅2012年10月15一、课程设计目的：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. 掌握信号分析与处理的基本方法与实现3．提高综合运用所学知识独立分析和解决问题的能力；4．熟练使用一种高级语言进行编程实现。

二、课程设计内容1. 给定模拟信号：e t t xa 1000)(-=1）选择采样频率F s = 5000Hz 和合适的信号长度，采样得到序列 x 1(n)。

求并画出x 1(n)及其序列傅里叶变换 |X 1(e jw )|。

2）选择采样频率F s = 1000Hz 和合适的信号长度，采样得到序列 x 2(n)。

求并画出x 2(n)及其需列傅里叶变换 |X 2(e jw )|。

结果展示：源程序：function q1figure();t=-0.005:0.00005:0.005; %模拟信号xa=exp(-1000*abs(t));Ts=(1/5000);n=-25:25; %离散时间信号 Fs=5KHzx=exp(-1000*abs(n*Ts));Ts1=(1/1000);n1=-5:1:5; %离散时间信号 Fs=1KHzx1=exp(-1000*abs(n1*Ts1));K=500;k1=0:1:K; %离散时间傅里叶变换(Fs=5kHz)w1=pi*k1/K;X=x*exp(-j*n'*w1); %离散时间傅里叶变换X=real(X);w1=[-fliplr(w1),w1(2:501)];X=[fliplr(X),X(2:501)];subplot(2,2,1);plot(t*1000,xa,':');ylabel('X_1');title('Discrete Signal (Fs=5000Hz)');hold on ;stem(n*Ts*1000,x,'k*');hold off ;subplot(2,2,2);plot(w1/pi,X);ylabel('|X_1(e^j^\omega)|');title('Discrete-time Fourier Transform (Fs=5000Hz)');X1=x1*exp(-j*n1'*w1); %离散时间傅里叶变换(Fs=1kHz)X1=real(X1);w1=[-fliplr(w1),w1(2:K+1)];X1=[fliplr(X1),X1(2:K+1)];subplot(2,2,3);plot(t*1000,xa,':');ylabel('x_2');title('Discrete Signal (Fs=1000Hz)');hold on ;stem(n1*Ts1*1000,x1,'k*');hold off ;subplot(2,2,4);plot(w1/pi,X1);ylabel('|X_2(e^j^\omega)|');title('Discrete-time Fourier Transform (Fs=1000Hz)');3）说明|X 1(e jw )|与|X 2(e jw )|间的区别，为什么？答：前者比后者频谱更加精确，因为采样频率越大信号频谱范围越大即分辨率越好。

信号处理分析课程设计报告

目录摘要 (1)1 DSB调制与解调的基本原理 (2)1.1 DSB调制原理 (2)1.2 DSB解调原理 (3)2 Simulink仿真电路 (4)2.1 调制模块 (4)2.2 调制后加入高斯白噪声 (6)2.3 解调与低通滤波模块 (8)2.4 总体模型 (10)3 MATLAB程序代码 (11)3.1 系统框图 (11)3.3 噪声部分 (13)3.4 带通滤波部分 (14)3.5 解调部分 (15)3.6 低通滤波部分 (16)4 心得体会 (17)5 参考文献 (18)附录 (19)摘要信号的调制与解调在通信系统中具有重要的作用。

调制过程实际上是一个频谱搬移的过程，即是将低频信号的频谱（调制信号）搬移到载频位置（载波）。

而解调是调制的逆过程，即是将已调制信号还原成原始基带信号的过程。

调制与解调方式往往能够决定一个通信系统的性能。

幅度调制就是一种很常见的模拟调制方法，在AM信号中，载波分量并不携带信息，仍占据大部分功率，如果抑制载波分量的发送，就能够提高功率效率，这就抑制载波双边带调制DSB-SC （Double Side Band with Suppressed Carrier），因为不存在载波分量，DSB-SC 信号的调制效率就是100%，即全部功率都用于信息传输。

但由于DSB-SC信号的包络不再与调制信号的变化规律一致，因而不能采用简单的包络检波来恢复调制信号，需采用同步检波来解调。

这种解调方式被广泛应用在载波通信和短波无线电话通信中。

但是由于在信道传输过程中必将引入高斯白噪声，虽然经过带通滤波器后会使其转化为窄带噪声，但它依然会对解调信号造成影响，使其有一定程度的失真，而这种失真是不可避免的。

本文介绍了M文件编程和Simulink两种方法来仿真DSB-SC系统的整个调制与解调过程。

关键词DSB-SC调制同步检波信道噪声M文件Simulink仿真1 DSB 调制与解调的基本原理1.1 DSB 调制原理在消息信号m(t)上不加上直流分量，则输出的已调信号就是无载波分量的双边带调制信号，或称抑制载波双边带（DSB-SC ）调制信号，简称双边带（DSB ）信号。

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。

现代信号处理课设报告

中南大学课程设计报告题目现代信号处理课程设计学生姓名万义武指导教师周扬、支国明学院信息科学与工程学院学号 0909118219 专业班级电子信息专业1102班一、课程设计题目1、信号发生器用户根据测试需要，可任选以下两种方式之一生成测试信号：（1）直接输入（或从文件读取）测试序列；（2）输入由多个不同频率正弦信号叠加组合而成的模拟信号公式（如式1-1 所示）、采样频率（Hz）、采样点数，动态生成该信号的采样序列，作为测试信号。

12 100sin(2 ) 100sin(2 ) 100sin(2 ) n f t f t f t（1-1）2、频谱分析使用FFT 对产生的测试信号进行频谱分析并展示其幅频特性与相频特性，指定需要滤除的频带，通过选择滤波器类型（IIR / FIR），确定对应的滤波器（低通、高通）技术指标。

3、滤波器设计根据以上技术指标（通带截止频率、通带最大衰减、阻带截止频率、阻带最小衰减），设计数字滤波器，生成相应的滤波器系数，并画出对应的滤波器幅频特性与相频特性。

（1）IIR DF 设计：可选择滤波器基型（巴特沃斯或切比雪夫型）；（2）FIR DF 设计：使用窗口法（可选择窗口类型，并比较分析基于不同窗口、不同阶数所设计数字滤波器的特点）。

4、数字滤波根据设计的滤波器系数，对测试信号进行数字滤波，展示滤波后信号的幅频特性与相频特性，分析是否满足滤波要求（对同一滤波要求，对比分析各类滤波器的差异）。

（1）IIR DF：要求通过差分方程迭代实现滤波（未知初值置零处理）；（2）FIR DF：要求通过快速卷积实现滤波（对于长序列，可以选择使用重叠相加或重叠保留法进行卷积运算）。

5、选做内容将一段语音作为测试信号，通过频谱展示和语音播放，对比分析滤波前后语音信号的变化，进一步加深对数字信号处理的理解。

二、设计过程《1》、第一、二题:(1).信号发生器。

①直接输入（或从文件读取）测试序列；②输入由多个不同频率正弦信号叠加组合而成的模拟信号公式。

数字信号处理课程设计报告

1 绪论1.1设计目的通过本次数字信号处理课程设计，综合运用数字信号处理课程和其他有关课程的理论和生产实际知识去分析和解决具体问题，并使所学知识得到进一步巩固、深化和发展。

学习设计滤波器的一般方法，通过课程设计树立正确的设计思想，提高分析问题、解决问题的能力。

进行设计基本技能的训练，如查阅设计资料和手册、程序的设计、调试等。

1.2设计要求(1)掌握数字信号处理的基本概念，基本理论和基本方法。

(2)熟悉离散信号和系统的时域特性。

(3)掌握序列快速傅里叶变换方法。

(4)学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法。

(5)掌握利用MATLAB对语音信号进行频谱分析。

(6)掌握滤波器的网络结构。

1.3 设计内容1.3.1预习题1、设计卷积运算的演示程序：（1）可输入任意两个序列x1(n)、x2(n)，指定x1(n)为自己的学号，例如x1(n)={2, 0, 1, 0, 5, 7, 0, 5, 0, 2, 0, 1}。

x2(n)的内容和长度自选。

例如x2(n)={0.5, 2.43, 6.17, 12.93, 22.17, 32.25, 40.88, 45.87, 45.87, 40.88, 32.25, 22.17, 12.93, 6.17, 2.43,1.007}。

（2）分别动态演示两个序列进行线性卷积x1(n)*x2(n)和圆周卷积x1(n)⊙x2(n)的过程；要求分别动态演示翻转、移位、乘积、求和的过程；（3）圆周卷积默认使用两个序列中的最大长度，但卷积前可以指定卷积长度N用以进行混叠分析；（4）改变圆周卷积长度N，根据实验结果分析两类卷积的关系；(5)在计算机操作系统中选一段声音文件(XP系统在“C:\WINDOWS\Media”)，读取文件取 10ms的声音数据产生时域序列x1(n)，序列内容自定义。

利用x2(n)={0.5, 2.43, 6.17, 12.93, 22.17, 32.25, 40.88, 45.87, 45.87, 40.88, 32.25, 22.17, 12.93, 6.17, 2.43, 1.007}。

信号处理课程实训报告

一、实习目的及意义本次信号处理课程实训旨在通过实际操作，加深对信号处理基本理论和方法的理解，提高运用信号处理技术解决实际问题的能力。

通过实训，我们能够更好地将理论知识与实际应用相结合，培养团队协作精神和创新意识。

二、实习时间2023年3月1日至2023年4月30日三、实习地点XX大学电子工程实验室四、实习企业概况XX大学电子工程实验室隶属于XX大学信息科学与工程学院，拥有先进的信号处理实验设备和专业的指导教师团队。

实验室致力于电子工程、通信工程、自动化等相关专业的实验教学和科研工作。

五、实训内容1. 信号基本概念与处理方法（1）信号分类与表示（2）连续信号与离散信号（3）信号的基本运算（4）信号的时域分析2. 离散时间信号处理（1）离散时间傅里叶变换（DTFT）（2）离散傅里叶变换（DFT）（3）快速傅里叶变换（FFT）3. 信号滤波技术（1）低通滤波器（2）高通滤波器（3）带通滤波器（4）带阻滤波器4. 信号检测与估计（1）匹配滤波器（2）相关函数与自相关函数（3）信号估计方法5. 信号处理在实际应用中的案例（1）通信系统（2）图像处理（3）语音信号处理六、实训过程1. 理论学习：首先，我们对信号处理的基本理论进行了深入学习，掌握了信号的基本概念、分类、表示、运算等基础知识。

2. 实验操作：在掌握了信号处理基本理论后，我们开始进行实验操作。

实验过程中，我们熟练运用Matlab软件，对信号进行采样、滤波、频谱分析等操作。

3. 小组讨论：在实验过程中，我们积极与团队成员交流讨论，共同解决实验中遇到的问题，提高了解决实际问题的能力。

4. 报告撰写：实训结束后，我们根据实验结果撰写了实训报告，总结了实验过程中的心得体会。

七、实习成果1. 深入理解了信号处理的基本理论和方法。

2. 掌握了Matlab软件在信号处理中的应用。

3. 提高了实际操作能力，培养了团队协作精神。

4. 完成了信号处理课程实训报告，为今后的学习和工作打下了基础。

《数字信号处理》课程设计报告

《数字信号处理》课程设计报告中南大学《现代信号处理》课程设计报告学院：信息科学与工程学院专业班级：电子信息1002班姓名：程广俊学号：0909101116指导老师：张昊张金焕设计时间：2012.9.3-2012.9.15前言《现代信号处理》课程设计与《现代信号处理》课程配套，是电子信息类专业的重要实践环节。

数字信号处理是每一个电子信息科学工作者必须掌握的重要知识。

它采用计算机仿真软件，以数值计算的方法对信号进行分析、变换、滤波、检测、估计与识别等加工处理，以达到提取信息便于使用的目的。

通信工程专业的培养目标是具备通信技术的基本理论和应用技术，能从事电子、信息、通信等领域的工作。

鉴于我校充分培养学生实践能力的办学宗旨，对本专业学生的培养要进行工程素质培养、拓宽专业口径、注重基础和发展潜力。

特别是培养学生的创新能力，以实现技术为主线多进行实验技能的培养。

学生通过《现代信号处理》课程设计这一重要环节，可以将本专业的主干课程《现代信号处理》从理论学习到实践应用，对数字信号处理技术有较深的了解，进一步增强学生动手能力和适应实际工作的能力。

目录1、课程设计题目及设计要求 (4)1.1、课程设计题目 (4)1.2、课程设计要求 (4)1.3、课程设计考核要求 (5)1.4、课程设计进度安排表 (5)1.5、主要参考资料 (5)2、设计思想和系统功能分析 (6)2.1、设计实验对采样定理进行验证 (6)2.2、设计实验对序列傅立叶变换的频移特、性进行验证。

(7)2.3、设计实验比较DFT和FFT，比较它们的计算结果和计算速度。

(7)2.4、滤波器设计—根据输入的数字滤波器的技术指标，包括通带截止频率,通带最大衰减,阻带截止频率,阻带最小衰减，设计滤波器，生成相应的滤波器系数，并画出对应的滤波器幅频、相频特性。

(9)3、演示界面的设计思想 (10)4、关键部分的设计思路 (13)4.1 数字滤波器的设计思路 (13)5、调试及结果分析 (14)5.1、第一题的调试结果 (14)5.2、第二题的调试结果 (15)5.3、第三题的调试结果 (15)5.4、第四题的调试结果及分析 (16)6、课程设计总结 (16)6.1课程设计中遇到的问题及解决 (16)6.2 课程设计心得体会 (17)7、附录：源程序清单 (18)7.1、第一题源程序 (18)7.2、第二题源程序 (19)7.3、第三题源程序 (19)7.4、第四题源程序 (20)7.5、第五题源程序 (23)1、课程设计题目及设计要求1.1、课程设计题目⑴请设计实验对采样定理进行验证。

数字信号处理课程设计报告

数字信号处理课程设计报告课设题目：语音信号的采集与处理学院：专业：班级：姓名：学号：指导教师：2011 年7月1日课程设计报告撰写要求1、页面设置纸张大小设置为纵向A4，页边距设置为：上3.8厘米，下 3.5厘米，左3厘米，右3厘米，页眉设置为3厘米，页脚设置为2.7厘米，文档网络设置为指定行和字符网格，每行34字，每页34行。

2、段落及字体设置除各级标题外，首行缩进2字符；图、表及图题、表题首行不缩进，居中放置；图表不应超出版心范围；行距采用单倍行距。

正文中文采用小四号宋体，英文采用新罗马字体（Times New Roman），段前0磅，断后0磅；一级标题采用小二号黑体，段前12磅，段后12磅二级标题采用小三号黑体，段前6磅，段后6磅三级标题采用四号黑体，段前6磅，段后0磅3、装订要求采用左侧装订，订两钉。

目录一. 课程设计任务 (1)二. 课程设计原理及设计方案 (2)三. 课程设计的步骤和结果 (6)四. 课程设计总结 (39)五. 设计体会 (40)六. 参考文献 (41)一. 课程设计任务1、语音信号的采集利用Windows下的录音机，录制一段自己的话音，时间在1s内，然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。

2、语音信号的频谱分析在Matlab中，可以利用函数fft对信号进行快速傅立叶变换，得到信号的频谱特性，要求学生首先画出语音信号的时域波形，然后对语音信号进行频谱分析。

3、设计数字滤波器和画出其频率响应给出各滤波器的性能指标；给定滤波器的性能指标如下：(1)低通滤波器的性能指标：fb=1000Hz,fc=1200Hz,As=100dB,Ap=1dB.(2)高通滤波器的性能指标：fc=4800Hz,fb=5000Hz,As=100dB,Ap=1dB.(3)带通滤波器的性能指标：fb1=1200Hz, fb2=3000Hz,fc1=1000Hz, fc2=3200Hz,As=100dB,Ap=1dB.采用窗函数法和双线性变换法设计上面要求的3种滤波器，并画出滤波器的频率响应；4、用滤波器对信号进行滤波然后用自己设计的滤波器对采集到的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形及频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；5、回放语音信号，分析滤波前后的语音变化；6、设计系统界面为了使编制的程序操作方便，设计处理系统的用户界面，在所设计的系统界面上可以选择滤波器的类型，输入滤波器的参数、显示滤波器的频率响应，选择信号等。