数字信号处理实验四报告
《数字信号处理》实验报告
数字信号处理》实验报告年级：2011 级班级：信通 4班姓名：朱明贵学号：111100443 老师：李娟福州大学2013 年11 月实验一快速傅里叶变换(FFT)及其应用一、实验目的1. 在理论学习的基础上，通过本实验，加深对FFT的理解，熟悉MATLAB^的有关函数。
2. 熟悉应用FFT对典型信号进行频谱分析的方法。
3. 了解应用FFT进行信号频谱分析过程中可能出现的问题，以便在实际中正确应用FFT。
4. 熟悉应用FFT实现两个序列的线性卷积和相关的方法。
二、实验类型演示型三、实验仪器装有MATLA爵言的计算机四、实验原理在各种信号序列中，有限长序列信号处理占有很重要地位，对有限长序列，我们可以使用离散Fouier变换(DFT)。
这一变换不但可以很好的反映序列的频谱特性，而且易于用快速算法在计算机上实现，当序列x(n)的长度为N时，它的DFT定义为：JV-1 $生反变换为：如-器冃吋科—有限长序列的DFT是其Z变换在单位圆上的等距采样，或者说是序列Fourier变换的等距采样，因此可以用于序列的谱分析。
FFT并不是与DFT不同的另一种变换，而是为了减少DFT运算次数的一种快速算法。
它是对变换式进行一次次分解，使其成为若干小点数的组合，从而减少运算量。
常用的FFT 是以2为基数的，其长度A - o它的效率高，程序简单，使用非常方便，当要变换的序列长度不等于2的整数次方时，为了使用以2为基数的FFT，可以用末位补零的方法，使其长度延长至2的整数次方。
(一)在运用DFT进行频谱分析的过程中可能的产生三种误差1 .混叠序列的频谱是被采样信号频谱的周期延拓，当采样速率不满足Nyquist定理时，就会发生频谱混叠，使得采样后的信号序列频谱不能真实的反映原信号的频谱。
避免混叠现象的唯一方法是保证采样速率足够高，使频谱混叠现象不致出现，即在确定采样频率之前，必须对频谱的性质有所了解，在一般情况下，为了保证高于折叠频率的分量不会出现，在采样前，先用低通模拟滤波器对信号进行滤波。
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。
数字信号处理实验报告(实验1-4)
实验一 MATLAB 仿真软件的基本操作命令和使用方法实验容1、帮助命令使用 help 命令，查找 sqrt （开方）函数的使用方法；2、MATLAB 命令窗口（1）在MATLAB 命令窗口直接输入命令行计算31)5.0sin(21+=πy 的值；（2）求多项式 p(x) = x3 + 2x+ 4的根；3、矩阵运算（1）矩阵的乘法已知 A=[1 2;3 4]， B=[5 5;7 8]，求 A^2*B（2）矩阵的行列式已知 A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]，求A（3）矩阵的转置及共轭转置已知A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]，求A'已知 B=[5+i,2-i,1;6*i,4,9-i], 求 B.' , B'（4）特征值、特征向量、特征多项式已知 A=[1.2 3 5 0.9;5 1.7 5 6;3 9 0 1;1 2 3 4] ，求矩阵 A的特征值、特征向量、特征多项式；（5）使用冒号选出指定元素已知： A=[1 2 3;4 5 6;7 8 9]；求 A 中第 3 列前 2 个元素；A 中所有列第 2，3 行的元素；4、Matlab 基本编程方法（1）编写命令文件：计算 1+2+…+n<2000 时的最大 n 值；（2）编写函数文件：分别用 for 和 while 循环结构编写程序，求 2 的 0 到 15 次幂的和。
5、MATLAB基本绘图命令（1）绘制余弦曲线 y=cos(t)，t∈[0，2π]（2）在同一坐标系中绘制余弦曲线 y=cos(t-0.25)和正弦曲线 y=sin(t-0.5)， t∈[0，2π]（3）绘制[0，4π]区间上的 x1=10sint 曲线，并要求：（a）线形为点划线、颜色为红色、数据点标记为加号；（b）坐标轴控制：显示围、刻度线、比例、网络线（c）标注控制：坐标轴名称、标题、相应文本；>> clear;t=0:pi/10:4*pi;y=10*sin(t);plot(t,y);plot(t,y,'-+r');grid>> xlabel('X'),ylabel('Y');>> title('Plot:y=10*sin(t)');>> text(14,10,'完整图形');实验二常见离散信号的MATLAB产生和图形显示实验容与步骤１. 写出延迟了np个单位的单位脉冲函数impseq，单位阶跃函数stepseq, n=ns:nf function [x,n]=impseq[np,ns,nf];function [x,n]=stepseq[np,ns,nf];2. 产生一个单位样本序列x1(n)，起点为ns= -10, 终点为nf=20, 在n0=0时有一单位脉冲并显示它。
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(西电上机实验)
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) 熟悉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连续信号、离散信号及系统响应进行频域分析。
二、实验原理与方法：(1) 时域采样。
(2) LTI系统的输入输出关系。
三、实验内容、步骤(1) 认真复习采样理论、离散信号与系统、线性卷积、序列的傅里叶变换及性质等有关内容，阅读本实验原理与方法。
(2) 编制实验用主程序及相应子程序。
①信号产生子程序，用于产生实验中要用到的下列信号序列：a. xa(t)=A*e^-at *sin(Ω0t)u(t)A=444.128;a=50*sqrt(2)*pi;b. 单位脉冲序列：xb(n)=δ(n)c. 矩形序列：xc(n)=RN(n), N=10②系统单位脉冲响应序列产生子程序。
本实验要用到两种FIR系统。
a. ha(n)=R10(n);b. hb(n)=δ(n)+2.5δ(n-1)+2.5δ(n-2)+δ(n-3)③有限长序列线性卷积子程序用于完成两个给定长度的序列的卷积。
可以直接调用MATLAB语言中的卷积函数conv。
conv用于两个有限长度序列的卷积，它假定两个序列都从n=0 开始。
调用格式如下：y=conv (x, h)四、实验内容调通并运行实验程序，完成下述实验内容：①分析采样序列的特性。
a. 取采样频率fs=1 kHz, 即T=1 ms。
b. 改变采样频率，fs=300 Hz，观察|X(ejω)|的变化，并做记录(打印曲线)；进一步降低采样频率，fs=200 Hz，观察频谱混叠是否明显存在，说明原因，并记录(打印)这时的|X(ejω)|曲线。
②时域离散信号、系统和系统响应分析。
a. 观察信号xb(n)和系统hb(n)的时域和频域特性；利用线性卷积求信号xb(n)通过系统hb(n)的响应y(n)，比较所求响应y(n)和hb(n)的时域及频域特性，注意它们之间有无差别，绘图说明，并用所学理论解释所得结果。
杭电 数字信号处理实验报告(四)
数字信号处理实验报告（四）姓名：王修庆学号：11083105线性卷积与圆周卷积的计算一、实验目的（1） 通过编程、上机调试程序，进一步增强使用计算机解决问题的能力。
（2） 掌握线性卷积与圆周卷积的软件实现的方法，并验证两者之间的关系。
二、基本原理（1） 两个有限长序列的线性卷积序列1()x n 为L 点，2()x n 为P 点，则其线性卷积为31212()()()()()m x n x n x n x m x n m +∞=-∞=*=⋅-∑且线性卷积的长度为1L P +-。
（2） 圆周卷积设两个有限长序列1()x n 和2()x n ，均为N 点，其N 点的DFT 分别为1()X k 和2()X k ，如果312()()()X k X k X k =⋅，则13120()[()()]()N N m x n xm x n m R n -==-∑ 1120()(())N N m x m x n m -==-∑1()x n =○N 2()x n 01n N ≤≤-，○N 表示N 点圆周卷积 （3） 圆周卷积与线性卷积的关系圆周卷积是否等于线性卷积，完全取决于圆周卷积的长度。
当1N L P ≥+-时，圆周卷积等于线性卷积，即1()x n ○N 212()()()x n x n x n =* 当1N L P ≤+-时，圆周卷积为：1()x n ○N 23()()r x n x n rN +∞=-∞=+∑，01n N ≤≤-三、实验内容及要求已知两个有限长序列：()()2(1)3(2)4(3)5(4)x n n n n n n δδδδδ=+-+-+-+- ()()2(1)(2)2(3)h n n n n n δδδδ=+-+-+-（1） 实验前，预先笔算好这两个序列的线性卷积及下列几种情况的圆周卷积 1）()x n ⑤()h n 2）()x n ⑥()h n 3）()x n ⑨()h n 4）()x n ⑩()h n （2）编制一个计算两个序列线性卷积的通用程序，计算()()x n h n *。
数字信号处理实验报告实验四
物理与电子信息工程学院实验报告实验课程名称：数字信号处理实验名称： IIR数字滤波器设计及软件实现班级： 1012341姓名：严娅学号： 101234153成绩：_______实验时间： 2012年12月13 日一、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）学会调用MATLAB信号处理工具箱中滤波器设计函数设计各种IIR数字滤波器，学会根据滤波需求确定滤波器指标参数。
（3）掌握IIR数字滤波器的MATLAB实现方法。
（3）通过观察滤波器输入输出信号的时域波形及其频谱，建立数字滤波的概念。
二、实验原理IIR数字滤波器采用递归型结构，即结构上带有反馈环路。
IIR 滤波器运算结构通常由延时、乘以系数和相加等基本运算组成，可以组合成直接型、正准型、级联型、并联型四种结构形式，都具有反馈回路。
由于运算中的舍入处理，使误差不断累积，有时会产生微弱的寄生振荡。
IIR数字滤波器在设计上可以借助成熟的模拟滤波器的成果，如巴特沃斯、契比雪夫和椭圆滤波器等，有现成的设计数据或图表可查，其设计工作量比较小，对计算工具的要求不高。
在设计一个IIR数字滤波器时，我们根据指标先写出模拟滤波器的公式，然后通过一定的变换，将模拟滤波器的公式转换成数字滤波器的公式。
利用MATLAB信号处理工具箱中的滤波器设计和分析工具(FDATool)可以很方便地设计出符合应用要求的未经量化的IIR数字滤波器。
三、实验内容及步骤（1）调用信号产生函数mstg 产生由三路抑制载波调幅信号相加构成的复合信号st ，该函数还会自动绘图显示st 的时域波形和幅频 特性曲线,如图10.4.1所示。
由图可见，图10.4.1 三路调幅信号st 的时域波形和幅频特性曲线三路信号时域混叠无法在时域分离。
但频域是分离的，所以可以通过滤波的方法在频域分离。
（2）通过观察st 的幅频特性曲线，可以用三个滤波器（低通滤波器、带通滤波器、高通滤波器）将它们分离，根据幅频特性曲线分别确定滤波器的通带截止频率和阻带截止频率，并要求滤波器的通带最大衰减为0.1dB,阻带最小衰减为60dB 。
数字信号处理实验报告四
云南大学信息学院一、实验目的1. 学习离散时间傅里叶变换的算法。
2. 学习离散时间信号频域特性。
3. 离散时间信号MATLAB函数的学习。
二、实验内容1. 计算并画出离散时间傅里叶变换。
2. 求离散时间傅里叶变换的实部、虚部、以及幅度和相位谱。
回答相关问题。
3. 解释一些相关MATLAB函数的功能。
三、主要算法与程序Q3.1 P3.1w=-4*pi:8*pi/511:4*pi;num=[2 1];den=[1 -0.6];h=freqz(num,den,w);subplot(2,2,1);plot(w/pi,real(h));gridtitle('H(e^{j/omega})的实部');xlabel('\omega/\pi');ylabel('振幅');subplot(2,2,2);plot(w/pi,imag(h));gridtitle('H(e^{j/omega})的虚部');xlabel('\omega/\pi');ylabel('振幅');Q3.6 P3.2w=-pi:2*pi/255:pi;wo=0.4*pi;D=10;num=[1 2 3 4 5 6 7 8 9];h1=freqz(num,1,w);h2=freqz([zeros(1,D) num],1,w);subplot(2,2,1);plot(w/pi,abs(h1));gridtitle('原序列的幅度谱');xlabel('\omega/\pi'); %加入注释语句，对x 轴的注释 ylabel('振幅'); %加入注释语句，对y 轴的注释 subplot(2,2,2);plot(w/pi,abs(h2));gridtitle('时移后序列的幅度谱'); xlabel('\omega/\pi'); ylabel('振幅');subplot(2,2,3);plot(w/pi,unwrap(angle(h1)));grid title('原序列的相位谱'); xlabel('\omega/\pi');四、实验结果与分析Q3.1 Q3.1 在程序P3.1中，计算离散时间傅里叶变换的原始序列,MATLAB 命令ｐａｕｓｅ的作用是什么？答：原始序列为：H(jw)=(2+e^(jw))/(1-0.6e^(-jw)) ; pause 的作用是暂停，画图时会用到，敲任意键继续。
数字信号处理实验报告
实验一 离散时间信号的产生及信号的卷积和运算实验者： 丁 悦 实验日期：2016年12月02日 学号：142125010035一、 实验目的（简述）数字信号处理系统中的信号都是以离散时间形态存在，所以对离散时间信号的研究是数字信号处理的基本所在。
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。
MATLAB 是一套功能强大的工程计算及数据处理软件，广泛应用于工业，电子，医疗和建筑等众多领域。
使用MATLAB 软件可以很方便地产生各种常见的离散时间信号，而且它还具有强大的绘图功能，便于用户直观地输出处理结果。
通过本实验，将学会如何用MATLAB 产生一些常见的离散时间信号，实现信号的卷积和运算，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。
二、实验原理(一)常见的离散时间信号：1. 单位抽样序列，或称为离散时间冲激，单位冲激：⎩⎨⎧=01)(n δ 00≠=n n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 δ 0≠=n k n2．单位阶跃序列⎩⎨⎧=01)(n u 00<≥n n如果)(n u 在时间轴上延迟了k 个单位，得到)(k n u -即:⎩⎨⎧=-01)(k n u k n kn <≥3．正弦序列)cos()(0φω+=n A n x这里，,,0ωA 和φ都是实数，它们分别称为正弦信号()x n 的振幅，角频率和初始相位。
πω200=f 为频率。
4．复正弦序列n j e n x ω=)(5．实指数序列n A n x α=)(（二）、信号的卷积和运算)(*)()()()(n h n x m n h m x n y m =-=∑+∞-∞=三、实验内容及实验结果分析（一）实验内容：编制程序产生前5种信号（长度可输入确定），并利用MATLAB 中的基本图形函数绘出其图形。
实现正弦序列和实指数序列的卷积和运算，并绘出其图形。
数字信号处理实验报告 (实验四)
实验四 离散时间信号的DTFT一、实验目的１. 运用MA TLAB 计算离散时间系统的频率响应。
２. 运用MA TLAB 验证离散时间傅立叶变换的性质。
二、实验原理（一）、计算离散时间系统的DTFT已知一个离散时间系统∑∑==-=-Nk k N k k k n x b k n y a 00)()(，可以用MATLAB 函数frequz 非常方便地在给定的L 个离散频率点l ωω=处进行计算。
由于)(ωj e H 是ω的连续函数，需要尽可能大地选取L 的值（因为严格说，在MA TLAB 中不使用symbolic 工具箱是不能分析模拟信号的，但是当采样时间间隔充分小的时候，可产生平滑的图形），以使得命令plot 产生的图形和真实离散时间傅立叶变换的图形尽可能一致。
在MA TLAB 中，freqz 计算出序列{M b b b ,,,10 }和{N a a a ,,,10 }的L 点离散傅立叶变换，然后对其离散傅立叶变换值相除得到L l eH l j ,,2,1),( =ω。
为了更加方便快速地运算，应将L 的值选为2的幂，如256或者512。
例3.1 运用MA TLAB 画出以下系统的频率响应。
y(n)-0.6y(n-1)=2x(n)+x(n-1)程序： clf;w=-4*pi:8*pi/511:4*pi;num=[2 1];den=[1 -0.6];h=freqz(num,den,w);subplot(2,1,1)plot(w/pi,real(h));gridtitle(‘H(e^{j\omega}的实部’))xlabel(‘\omega/ \pi ’);ylabel(‘振幅’)；subplot(2,1,1)plot(w/pi,imag(h));gridtitle(‘H(e^{j\omega}的虚部’))xlabel(‘\omega/ \pi ’);ylabel(‘振幅’)；（二）、离散时间傅立叶变换DTFT 的性质。
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。
数字信号处理实验报告
数字信号处理实验报告实验一：混叠现象的时域与频域表现实验原理：当采样频率Fs不满足采样定理，会在0.5Fs附近引起频谱混叠，造成频谱分析误差。
实验过程：考虑频率分别为3Hz，7Hz，13Hz 的三个余弦信号，即：g1(t)=cos(6πt), g2(t)=cos(14πt), g3(t)=cos(26πt),当采样频率为10Hz 时，即采样间隔为0.1秒，则产生的序列分别为：g1[n]=cos(0.6πn), g2[n]=cos(1.4πn), g3[n]=cos(2.6πn)对g2[n]，g3[n] 稍加变换可得：g2[n]=cos(1.4πn)＝cos((2π-0.6π)n)= cos(0.6πn)g3[n]=cos(2.6πn)= cos((2π+0.6π)n)=cos(0.6πn)利用Matlab进行编程：n=1:300;t=(n-1)*1/300;g1=cos(6*pi*t);g2=cos(14*pi*t);g3=cos(26*pi*t);plot(t,g1,t,g2,t,g3);k=1:100;s=k*0.1;q1=cos(6*pi*s);q2=cos(14*pi*s);q3=cos(26*pi*s);hold on; plot(s(1:10),q1(1:10),'bd');figuresubplot(2,2,1);plot(k/10,abs(fft(q1)))subplot(2,2,2);plot(k/10,abs(fft(q2)))subplot(2,2,3);plot(k/10,abs(fft(q3)))通过Matlab软件的图像如图所示：如果将采样频率改为30Hz，则三信号采样后不会发生频率混叠，可运行以下的程序，观察序列的频谱。
程序编程改动如下：k=1:300;q=cos(6*pi*k/30);q1=cos(14*pi*k/30);q2=cos(26*pi*k/30);subplot(2,2,1);plot(k/10,abs(fft(q)))subplot(2,2,2);plot(k/10,abs(fft(q1)))subplot(2,2,3);plot(k/10,abs(fft(q2)))得图像：问题讨论：保证采样后的信号不发生混叠的条件是什么？若信号的最高频率为17Hz，采样频率为30Hz，问是否会发生频率混叠？混叠成频率为多少Hz的信号？编程验证你的想法。
《数字信号处理》实验报告
《数字信号处理》实验报告年级：2011级班级：信通4班姓名：朱明贵学号：111100443老师：李娟福州大学2013 年11 月实验一快速傅里叶变换(FFT)及其应用一、实验目的1.在理论学习的基础上，通过本实验，加深对FFT的理解，熟悉MATLAB中的有关函数。
2.熟悉应用FFT对典型信号进行频谱分析的方法。
3.了解应用FFT进行信号频谱分析过程中可能出现的问题，以便在实际中正确应用FFT。
4.熟悉应用FFT实现两个序列的线性卷积和相关的方法。
二、实验类型演示型三、实验仪器装有MATLAB语言的计算机四、实验原理在各种信号序列中，有限长序列信号处理占有很重要地位，对有限长序列，我们可以使用离散Fouier变换(DFT)。
这一变换不但可以很好的反映序列的频谱特性，而且易于用快速算法在计算机上实现，当序列x(n)的长度为N时，它的DFT定义为：反变换为：有限长序列的DFT是其Z变换在单位圆上的等距采样，或者说是序列Fourier变换的等距采样，因此可以用于序列的谱分析。
FFT并不是与DFT不同的另一种变换，而是为了减少DFT运算次数的一种快速算法。
它是对变换式进行一次次分解，使其成为若干小点数的组合，从而减少运算量。
常用的FFT 是以2为基数的，其长度。
它的效率高，程序简单，使用非常方便，当要变换的序列长度不等于2的整数次方时，为了使用以2为基数的FFT，可以用末位补零的方法，使其长度延长至2的整数次方。
(一)在运用DFT进行频谱分析的过程中可能的产生三种误差1．混叠序列的频谱是被采样信号频谱的周期延拓，当采样速率不满足Nyquist定理时，就会发生频谱混叠，使得采样后的信号序列频谱不能真实的反映原信号的频谱。
避免混叠现象的唯一方法是保证采样速率足够高，使频谱混叠现象不致出现，即在确定采样频率之前，必须对频谱的性质有所了解，在一般情况下，为了保证高于折叠频率的分量不会出现，在采样前，先用低通模拟滤波器对信号进行滤波。
数字信号处理实验报告(四)——王恩瑶
数字信号处理实验报告实验四 BW模拟滤波器设计班级 ___电子091_______姓名 ___王恩瑶________学号 ___0904020118_____成绩 __________________2011年 12 月23日实验四 BW模拟滤波器设计一、实验目的深刻理解离散时间系统的系统函数在分析离散系统的时域特性、频率特性以及稳定性中的重要作用及意义，熟练掌握利用MATLAB分析离散系统的时域响应、频率响应和零极点的方法。
掌握利用DTFT和DFT确定系统特性的原理和方法。
二、实验内容1、通过help函数，查询并给出如下函数的使用说明（包括调用形式，函数功能，输入参数，输出参数）buttord ； buttap；zp2tf； lp2bp； lp2bs；lp2hp；lp2lp；butter1）Buttord功能：Butterworth滤波器阶的选择格式：[N,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs)[N,Wn]=buttord(Wp,Ws,Rp,Rs,’s’)N代表滤波器阶数，Wn代表滤波器的截止频率2）Buttap功能：设计模拟低通原型滤波器G(p)格式：[z,p,k]=Buttap(N)说明：z：零点 p：极点 k：增益系数3）[NUM,DEN]=ZP2TF(Z,P,K)功能：实现参数转换H(s)=NUM(s)/DEN(s)4）Lp2lp lp2hp lp2bp lp2bs功能：将模拟低通原型滤波器G(p)分别转换为实际的低通、高通、带通及带阻滤波器。
格式：[B,A]=lp2lp(b,a,Wo)或[B,A]=lp2hlp(b,a,Wo)[B,A]=lp2bp(b,a,Wo,BW)或[B,A]=lp2bs(b,a,Wo,BW)说明：输入参数的b对应3中的NUM,a对应3中的DENB,A:模拟滤波器的系数，B对应分子，A对应分母2、分别用下面两种方法设计一个满足下列指标的模拟BW型带阻滤波器，Ap≤1dB,As≥10dB,wp1=6rad/s,wp2=13rad/s,ws1=9rad/s,ws2=11rad/s,求出该AF的系统函数,绘出其频谱特性要求用两种方法分别实现方法一：经典法方法二：直接采用butter设计带阻filter经典法：clear,clc;wp=[6 13];ws=[9 11];Ap=1;As=10;B=ws(2)-ws(1);w0=sqrt(ws(1)*ws(2));wp1=((ws(2)-ws(1))*wp(1)/(-wp(1)^2+ws(1)*ws(2))); wp2=((ws(2)-ws(1))*wp(1)/(-wp(2)^2+ws(1)*ws(2))); wp0=max(abs(wp1),abs(wp2)); [N,wc]=buttord(wp0,1,Ap,As,'s');fprintf('Order of the filter=%.0f\n',N); [z,p,k]=buttap(N) ; [num,den] = zp2tf(z,p,k); [numt,dent] = lp2lp(num,den,wc); [numt,dent] = lp2bs(numt,dent,w0,B); w=[wp ws];H=freqs(numt,dent,w);fprintf('Ap1= %.4f\n',-20*log10(abs(H(1)))); fprintf('Ap2= %.4f\n',-20*log10(abs(H(2)))); fprintf('As1= %.4f\n',-20*log10(abs(H(3)))); fprintf('As2= %.4f\n',-20*log10(abs(H(4)))); w=linspace(1,20); H=freqs(numt,dent,w); gain=20*log10(abs(H)); plot(w/(2*pi),gain);xlabel('Frequence(Hz)');ylabel('Magnidute(dB)');title('Analog Bandstop filter with Butterworth');dent:1 4.89897948556636 210.000000000000 484.998969071069 9801.00000000000numt=1.00000000000000 -7.25658435750547e-15 198.000000000000 -4.69663180959271e-13 9801.00000000002Frequence(Hz)M a g n i d u t e (d B )Analog Bandstop filter with Butterworth直接法：1)由式B=ws2-ws1和w0^2=ws1ws2__ __wp1=[(ws2-ws1)wp1/(-wp1^2+ws1ws2)和 wp2=[(ws2-ws1)wp2/(-wp2^2+ws1ws2)求得低通到带阻变换中的参数B=2，w0=9.9499以及原型低通滤波器的通带截频wp_bar=0.3714 ws=1 2)由[N,wc]=buttord(wp_bar,1,Ap,As,‘s ’)；[num,den]=butter(N,wc,‘s ’);得原型低通滤波器Hl(s)3)由[numt,dent]=lp2bs(num,den,w0,B);得带阻滤波器HBS （s ） 程序：wp_bar=0.3714;ws=1;Ap=1;As=10;[N,wc]=buttord(wp_bar,ws,Ap,As,'s'); [num,den]=butter(N,wc,'s'); B=2;w0=9.9499;[numt,dent]=lp2bs(num,den,w0,B); omega=linspace(6,14,500);h=20*log10(abs(freqs(numt,dent,omega))); plot(omega,h);xlabel('Frequency in Hz'); ylabel('Gain in dB') numt=1 -6.20367372614369e-15 198.001020020000 -5.05138750381447e-13 9801.10098224008 dent=1 4.89897948556637 210.001020020000 485.001467599599 9801.10098224015图为：Frequency in HzG a i n i n d B。
数字信号处理实验报告
《数字信号处理》实验报告实验一：Z 变换及离散时间系统分析给定系统)8.0/(2.0)(2+-=z z H ，编程并绘出系统的单位阶跃响应y(n),频率响应)e (jw H 。
给出实验报告。
实验代码clear;x=ones(100); t=1:100;b=[0 0 -0.2 ]; a=[1 0 0.8]; y=filter(b,a,x); (t,x,'r.',t,y,'k-'); grid on ;ylabel('x(n) and y(n)') xlabel('n')单位阶跃响应单位抽样：b=[0 0 -0.2 ]; a=[1 0 0.8];[h,t]=impz(b,a,70);stem(t,h, '.')幅頻，相频b=[0 0 -0.2 ];a=[1 0 0.8];[H,w]=freqz(b,a,256,1);Hr=abs(H);Hphase=angle(H);Hphase=unwrap(Hphase); subplot(211)plot(w,Hr);grid on;ylabel(' 幅频.')subplot(212)plot(w,Hphase);grid on; ylabel(' 相频')零极点图:b=[0 0 -0.2 ];a=[1 0 0.8];subplot(221);zplane(b,a);实验二：快速傅里叶变换设x(n)由三个实正弦组成，频率分别是8Hz,9Hz,10Hz,抽样频率为60 Hz,时域取256点，作FFT变换，观察波形，给出实验报告。
实验代码：clear all;N=256;f1=8;f2=9;f3=10;fs=60;w=2*pi/fs;x=sin(w*f1*(0:N-1))+sin(w*f2*(0:N-1))+sin(w*f3*(0:N-1)); subplot(3,1,1);plot(x(1:N/4));f=-0.5:1/N:0.5-1/N;X=fft(x);=ifft(X);(3,1,2);plot(f,fftshift(abs(X)));subplot(3,1,3);plot(real(y(1:N/4)));实验三：无限冲击响应数字滤波器设计设计一个数字带通滤波器，参数自定。
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pr1a=[1,-1,0.9]; %定义差分方程y(n)-y(n-1)+0.9y(n-2)=x(n) b=1;x=impseq(0,-20,120); %调用impseq函数n=[-40:140]; %定义n从-20 到120h=filter(b,a,x); %调用函数给纵座标赋值figure(1) %绘图figure 1 (冲激响应) stem(n,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nylabel('h(n)'); %绘图纵座标为h(n)figure(2) %绘图figure 2[z,p,g]=tf2zp(b,a); %绘出零极点图zplane(z,p)function [x,n]=impseq(n0,n1,n2) %声明impseq函数n=[n1:n2];x=[(n-n0)==0];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];m=0:length(b)-1; %m从0 到3l=0:length(a)-1; %l从0 到3K=5000;k=1:K;w=pi*k/K; %角频率wH=(b*exp(-j*m'*w))./(a*exp(-j*l'*w));%对系统函数的定义magH=abs(H); %magH为幅度angH=angle(H); %angH为相位figure(1)subplot(2,1,1); %在同一窗口的上半部分绘图plot(w/pi,magH); %绘制w(pi)-magH的图形grid;axis([0,1,0,1]); %限制横纵座标从0到1xlabel('w(pi)'); %x座标为 w(pi)ylabel('|H|'); %y座标为 angle(H)title('幅度，相位响应'); %图的标题为:'幅度，相位响应' subplot(2,1,2); %在同一窗口的下半部分绘图plot(w/pi,angH); %绘制w(pi)-angH的图形grid; %为座标添加名称xlabel('w(pi)'); %x座标为 w(pi)ylabel('angle(H)'); %y座标为 angle(H)结果：3、卷积计算源程序：function pr3()n=-5:50; %声明n从-5到50u1=stepseq(0,-5,50); %调用stepseq函数声用明u1=u(n)u2=stepseq(10,-5,50); %调用stepseq函数声用明u2=u(n-10) %输入x(n)和冲激响应h(n)x=u1-u2; %x(n)=u(n)-u(n-10)h=((0.9).^n).*u1; %h(n)=0.9^n*u(n)figure(1)subplot(3,1,1); %绘制第一个子图stem(n,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nylabel('x(n)'); %纵轴为x(n)subplot(3,1,2); %绘制第二个子图stem(n,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nylabel('h(n)'); %纵轴为h(n)%输出响应[y,ny]=conv_m(x,n,h,n); %调用conv_m函数subplot(3,1,3); %绘制第三个子图stem(ny,y);axis([-5,50,0,8]);title('输出响应'); %规定标题为:'输出响应'xlabel('n');ylabel('y(n)'); %纵轴为y(n)%stepseq.m子程序%实现当n>=n0时x(n)的值为1function [x,n]=stepseq(n0,n1,n2)n=n1:n2;x=[(n-n0)>=0];%con_m的子程序%实现卷积的计算function [y,ny]=conv_m(x,nx,h,nh)nyb=nx(1)+nh(1);nye=nx(length(x))+nh(length(h));ny=[nyb:nye];y=conv(x,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()F=50;N=64;T=0.000625;n=1:N;x=cos(2*pi*F*n*T); %x(n)=cos(pi*n/16)subplot(2,1,1); %绘制第一个子图x(n)stem(n,x); %绘制冲激title('x(n)'); %标题为x(n)xlabel('n'); %横座标为nX=dft(x,N); %调用dft函数计算x(n)的傅里叶变换magX=abs(X); %取变换的幅值subplot(2,1,2); %绘制第二个子图DFT|X|stem(n,X);title('DFT|X|');xlabel('f(pi)'); %横座标为f(pi)%dft的子程序%实现离散傅里叶变换function [Xk]=dft(xn,N)n=0:N-1;k=0:N-1;WN=exp(-j*2*pi/N);nk=n'*k;WNnk=WN.^nk;Xk=xn*WNnk;结果：F=50,N=64,T=0.000625时的波形F=50,N=32,T=0.000625时的波形:2、快速傅立叶变换（FFT）源程序：%function pr5()F=50;N=64;T=0.000625;n=1:N;x=cos(2*pi*F*n*T); %x(n)=cos(pi*n/16) subplot(2,1,1);plot(n,x);title('x(n)');xlabel('n'); %在第一个子窗中绘图x(n)X=fft(x);magX=abs(X);subplot(2,1,2);plot(n,X);title('DTFT|X|');xlabel('f(pi)'); %在第二个子图中绘图x(n)的快速傅%里叶变换结果：3、卷积的快速算法源程序：function pr6()n=0:14;x=1.^n;h=(4/5).^n;x(15:32)=0;h(15:32)=0;%到此 x(n)=1, n=0~14; x(n)=0,n=15~32% h(n)=(4/5)^n, n=0~14; h(n)=0,n=15~32subplot(3,1,1);stem(x);title('x(n)');axis([1,32,0,1.5]); %在第一个子窗绘图x(n)横轴从1到32,纵轴从0到1.5 subplot(3,1,2);stem(h);title('h(n)');axis([1,32,0,1.5]); %在第二个子窗绘图h(n)横轴从1到32,纵轴从0到1.5 X=fft(x); %X(n)为x(n)的快速傅里叶变换H=fft(h); %H(n)为h(n)的快速傅里叶变换Y=X.*H; %Y(n)=X(n)*H(n)%Y=conv(x,h);y=ifft(Y); %y(n)为Y(n)的傅里叶反变换subplot(3,1,3) %在第三个子窗绘图y(n)横轴从1到32,纵轴从0到6 stem(abs(y));title('y(n=x(n)*h(n))');axis([1,32,0,6]);结果：实验三、IIR数字滤波器设计源程序：function pr7()wp=0.2*pi;ws=0.3*pi;Rp=1;As=25;T=1;Fs=1/T;OmegaP=(2/T)*tan(wp/2); %OmegaP(w)=2*tan(0.1*pi) OmegaS=(2/T)*tan(ws/2); %OmegaS(w)=2*tan(0.15*pi)ep=sqrt(10^(Rp/10)-1);Ripple=sqrt(1/(1+ep.^2));Attn=1/10^(As/20);N=ceil((log10((10^(Rp/10)-1)/(10^(As/10)-1)))/(2*log10(OmegaP/OmegaS) ));OmegaC=OmegaP/((10.^(Rp/10)-1).^(1/(2*N)));[cs,ds]=u_buttap(N,OmegaC);[b,a]=bilinear(cs,ds,Fs);[mag,db,pha,w]=freqz_m(b,a);subplot(3,1,1); %在第一个子窗绘制幅度响应的图形plot(w/pi,mag);title('幅度响应');xlabel('w(pi)');ylabel('H');axis([0,1,0,1.1]);set(gca,'XTickmode','manual','XTick',[0,0.2,0.35,1.1]);set(gca,'YTickmode','manual','YTick',[0,Attn,Ripple,1]);grid;subplot(3,1,2); %在第二个子窗以分贝为单位绘制幅度响应的图形plot(w/pi,db);title('幅度响应(dB)');xlabel('w(pi)');ylabel('H');axis([0,1,-40,5]);set(gca,'XTickmode','manual','XTick',[0,0.2,0.35,1.1]);set(gca,'YTickmode','manual','YTick',[-50,-15,-1,0]);grid;subplot(3,1,3); %在第三个子窗绘制相位响应的图形plot(w/pi,pha);title('相位响应');xlabel('w(pi)');ylabel('pi unit');%axis([0,1,0,1.1]);set(gca,'XTickmode','manual','XTick',[0,0.2,0.35,1.1]);set(gca,'YTickmode','manual','YTick',[-1,0,1]);grid;function [b,a]=u_buttap(N,OmegaC)[z,p,k]=buttap(N);p=p*OmegaC;k=k*OmegaC.^N;B=real(poly(z));b0=k;b=k*B;a=real(poly(p));function [mag,db,pha,w]=freqz_m(b,a)[H,w]=freqz(b,a,1000,'whole');H=(H(1:501))';w=(w(1:501))';mag=abs(H);db=20*log10((mag+eps)/max(mag));pha=angle(H);结果：实验四、FIR数字滤波器的设计源程序：function pr8()wp=0.2*pi;ws=0.35*pi;tr_width=ws-wp;M=ceil(6.6*pi/tr_width)+1;n=0:M-1;wc=(ws+wp)/2;alpha=(M-1)/2;m=n-alpha+eps;hd=sin(wc*m)./(pi*m);w_ham=(hamming(M))';h=hd.*w_ham;[mag,db,pha,w]=freqz_m(h,[1]);delta_w=2*pi/1000;Rp=-(min(db(1:wp/delta_w+1)));As=-round(max(db(ws/delta_w+1:501)));subplot(2,2,1);stem(n,hd);title('理想冲激响应');axis([0,M-1,-0.1,0.3]);ylabel('hd(n)');subplot(2,2,2);stem(n,h);title('实际冲激响应');axis([0,M-1,-0.1,0.3]);ylabel('h(n)');subplot(2,2,3);plot(w/pi,pha);title('滤波器相位响应');axis([0,1,-pi,pi]);ylabel('pha');set(gca,'XTickmode','manual','XTick',[0,0.2,0.3,1.1]); set(gca,'YTickmode','manual','YTick',[-pi,0,pi]); grid;subplot(2,2,4);plot(w/pi,db);title('滤波器幅度响应');axis([0,1,-100,10]);ylabel('H(db)');set(gca,'XTickmode','manual','XTick',[0,0.2,0.3,1.1]); set(gca,'YTickmode','manual','YTick',[-50,-15,0]);function [mag,db,pha,w]=freqz_m(b,a)[H,w]=freqz(b,a,1000,'whole');H=(H(1:501))';w=(w(1:501))';mag=abs(H);db=20*log10((mag+eps)/max(mag));pha=angle(H);结果：。
数字信号处理第四次实验报告
数字信号处理第四次试验实验报告任务一 IIR 系统的特性某线性系统用差分方程表示为()()()()()10.910.812y n x n x n y n y n =+-+---1、求出系统函数，编程调用函数zplane 画出系统函数的零极图；2、调用函数freqz ，画出此系统的频率响应的幅度和相位。
3、能否用编写的DTFT 子函数无误差地计算此系统的频率响应特性？1.1.1原理及公式()()()()()10.910.812y n x n x n y n y n =+-+---两边进行Z 变化 ()()()()()1120.90.81Y z X z z X z z Y z z Y z ---=++-整理得：()()()12122110.90.810.90.81Y z z z zH z X z z z z z ---++===-+-+ 1.1.2程序脚本clear all ;b=[1 1 0];a=[1 -0.9 0.81]; zplane(b,a);1.1.3程序运行结果Real PartI m a g i n a r y P a r t1.2.1原理和思路在ω的一个周期()~ππ-内取1024个点，用freqz 函数求出系统的频率响应，用1.2.2程序脚本和注释clear all ; M=1024;w=-pi:2*pi/M:pi; b=[1 1 0]; a=[1 -0.9 0.81]; h=freqz(b,a,w); mag=abs(h);pha=phase(h); % 提取滤波器频率响应的幅度mag 和相位pha plot(w,mag); xlabel('w/rad'); ylabel('Magnitude'); title('Magnitude(幅度)'); figure; plot(w,pha); xlabel('w/rad'); ylabel('Phase'); title('Phase （相位）');1.2.3程序运行结果w/rad M a g n i t u d eMagnitude(幅度)w/radP h a s ePhase （相位）1.3不能用编写的DTFT 子函数无误差地计算此系统的频率响应特性。
数字信号处理实验报告分析解析
物理与电子电气工程学院实验报告课程名称：数字信号处理院系：物电学院专业：电子信息工程班级：1307学号：171313199姓名：董宝坤实验报告（1）实验名称常见离散信号产生与实现实验日期指导教师实验报告（2）实验名称离散时间系统的时域分析实验日期指导教师实验报告（3）实验名称离散时间LTI系统的z域分析实验日期指导教师实验报告（4）实验名称用FFT进行谱分析实验日期指导教师实验五 数字滤波器的结构一、 实验目的（1） 加深对数字滤波器分类与结构的了解；（2） 明确数字滤波器的基本结构及其相互间的转换方法；（3） 掌握用MATLAB 进行数字滤波器各种结构相互间转换的子函数及程序编写方法。
二、 实验原理一个离散LSI 系统可用系统函数来表示；()()()12001212120z 11MmM mm M NNkN k k bz Y b b z b z b z H z X z a z a z a z a z ----=----=++++===+++++∑∑ 也可用差分方程来表示：()()()1NMk m k m y n a y n k b x n m ==+-=-∑∑当k a 至少有一个不为0时，则在有限z 平面上存在极点，表示一个IIR 数字滤波器；当k a 全都为0时，系统不存在极点，表示一个FIR 系统。
IIR 数字滤波器的基本结构分为直接Ⅰ型、直接Ⅱ型、级联型和并联型。
FIR 数字滤波器的基本结构分为横截型、级联型、并联型、、线性相位型和频率抽样型。
三、实验仪器微型计算机、MATLAB 四、 实验内容(1) 已知一个IIR 系统的系统函数为()1231230.10.40.40.110.30.550.2z z z H z z z z-------+-=+++ 将其从直接型转换为级联型和并联型结构，并画出各种结构的流程图。
(2) 已知一个FIR 系统的系统函数为()12340.20.8850.212+0.212+0.885H z z z z z ----=++将其从横截型转换为级联型结构，并画出各种结构的流程图。
数字信号处理MATLAB实验报告 4
时域的连续函数造成频率域的非周期谱，频域函数的离散造成时域函数的周期性。 结论：周期连续时间函数对应于一非周期离散频域变换函数。
3、非周期离散时间信号 x(n) 的傅立叶变换 X (e j ) 可以表示为
X (e j ) x(n)e jn n
DFT 的性质
两个序列 x1(n) 和 x2 (n) 都是 N 点有限长序列，设
X1(k) DFT[x1],
X 2 (k) DFT[x2 ]
线性
DFT[ax1(n) bx2 ] aX1(k) bX 2 (k), 式中 a，b 为任意常数。
圆周移位
一个有限长序列 x (n) 的圆周移位定义
x x
(n)] (n)]
用 X R (k ) 和 X I (k ) 分别表示实部和虚部序列的 DFT ，即
X R (k) DFT[xr (n)] X I (k) DFT[xi (n)]
而且可以证明得到
X R (k ) X R[(N K )]N X I (k ) X I [(N K )]N 通常称 X R (k) 为 X (k) 的共轭偶部， X I (k) 为 X (k) 的共轭奇部。所以说，对于时 域、频域的 DFT 对应关系来说，序列 x(n) 实部对应于 X (k ) 的共轭偶部，序列 x(n) 的虚
其逆变换为
x(n)
1 N
N 1
X (k )WN nk
k 0
k 0,1,2 N 1 n 0,1, N 1
上机练习：
1． 试 用 Mablab 求 其 有 限 长 序 列 x1(n) (0.8)n (0 n 10) 与
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实验4 IIR滤波器设计
一、实验目的
1、掌握双线性变换法及脉冲相应不变法设计IIR数字滤波器的具体设计方法及其原理,熟悉用双线
性变换法及脉冲响应不变法设计低通、高通与带通IIR 数字滤波器的计算机编程。
2、观察双线性变换及脉冲响应不变法设计的滤波器的频域特性,了解双线性变换法及脉冲响应不变
法的特点。
3、熟悉巴特沃思滤波器、切比雪夫滤波器与椭圆滤波器的频率特性。
二、实验内容
1)fc=0、3kHz,δ=0、8dB,fr=0、2kHz,At=20dB,T=1ms;设计一切比雪夫高通滤波器,观察其通带损耗与阻带衰减就是否满足要求。
2)fc=0、2kHz,δ=1dB,fr=0、3kHz,At=25dB,T=1ms;分别用脉冲响应不变法及双线性变换法设计一
巴特沃思数字低通滤波器,观察所设计数字滤波器的幅频特性曲线,记录带宽与衰减量,检查就是否满足要求。
比较这两种方法的优缺点。
3)利用双线性变换法分别设计满足下列指标的巴特沃思型、切比雪夫型与椭圆型数字低通滤波器,并作图验证设计结果: fc =1、2kHz,δ≤0、5dB,fr =2kHz,,At≥40dB,fs =8kHz。
比较这三种滤波器的阶数。
(4) 分别用脉冲响应不变法与双线性变换法设计一巴特沃思型数字带通滤波器,已知fs=30kHz,其等效的模拟滤波器指标为δ＜3dB,2kHz＜f≤3kHz;At≥5dB, f ≥6kHz;At≥20dB,f≤1、5kHz 。
由上图可以瞧出,用脉冲响应不变法由于滤波器的混叠作用在过度带与阻带都衰减的较双线性变换法慢。