《随机信号》上机仿真报告【西电】
随机信号实验报告材料(实用模板)(1)
随机信号实验报告学院通信工程学院专业信息工程班级1401051班制作人文杰14010510039 制作人晓鹏14010510003一、 摘要根据实验的要求与具体容，我们组做了一下分工，XXX 完成了本次的第一组实验即基于MATLAB 的信号通过线性系统与非线性系统的特性分析，具体容有（高斯白噪声n ，输入信号x ，通过线性与非线性系统的信号a,b,y1,y2的均值，均方值，方差，自相关函数，概率密度，功率谱密度以及频谱并把它们用波形表示出来），XXX 和XXX 两人合力完成了基于QUARTUS II 的2ASK 信号的产生及测试实验具体容有（XXX 负责M 序列发生器以及分频器，XXX 负责载波的产生以及开关函数和管脚配置），最后的示波器调试以及观察2ASK 信号的FFT 变换波形由我们组所有人一起完成的。
二、实验原理及要求实验一、信号通过线性系统与非线性系统的特性分析1、实验原理① 随机过程的均值（数学期望）：均值E[x(t)](μ)表示集合平均值或数学期望值。
基于随机过程的各态历经性，可用时间间隔T 的幅值平均值表示，即：∑-==10/)()]([N t Nt x t x E均值表达了信号变化的中心趋势，或称之为直流分量。
② 随机过程的均方值：信号x(t)的均方值E[x2(t)](2ϕ)，或称为平均功率，其表达式为：Nt x t x E N t /)()]([(122∑-==均方值表达了信号的强度，其正平方根值，又称为有效值，也是信号的平均能量的一种表达。
③ 随机信号的方差：信号x(t)的方差定义为：Nt x E t x N t /)]]([)([1022∑-=-=σ2σ称为均方差或标准差。
可以证明，222μϕσ+= 其中：2σ描述了信号的波动量；2μ 描述了信号的静态量，方差反映了信号绕均值的波动程度。
在已知均值和均方值的前提下，方差就很容易求得了。
④随机信号的自相关函数信号的相关性是指客观事物变化量之间的相依关系。
西电-随机信号大作业
[键入公司名称]第一章1.23 上机题：设有随机初相信号X(t)=5cos（t+），其中相位是在区间（0,2）上均匀分布的随机变量。
试用Matlab编程产生其三个样本函数。
MATLAB源代码：clc,clear;o=2*pi*rand(1,3)for n=1:3t=0:.01:10;y=5*cos(t+o(n));figure(1);plot(t,y),grid on;hold on;endtitle('三个来自随机初相信号的样本函数');第二章2.22 上机题：利用MATLAB程序设计一正弦信号加高斯白噪声的复合信号。
（1）.分析复合信号的功率谱密度、幅度分布特性；MATLAB源代码：clccleart=0:0.001:0.1;s=3*sin(1e3*t);%正弦信号（幅度分布）figure(1);subplot(3,1,1),plot(t,s),grid on;title('原正弦信号');xlabel('t/s');ylabel('s');s1=fft(s);subplot(3,1,2),plot(t,abs(s1)),grid on;title('正弦信号幅度谱');xlabel('t/s');ylabel('s_fft');n=100;f=100;window=boxcar(length(s));[p1,f1]=periodogram(s,window,n,f)subplot(3,1,3),plot(f1,10*log10(p1));xlabel('f/Hz');ylabel('Gs');title('正弦信号功率谱');（2）分析复合信号通过RC积分电路后的功率谱密度和相应的幅度分布特性；MATLAB源代码：clccleart=0:0.001:0.1;s=3*sin(1e3*t);%正弦信号（幅度分布）y1=awgn(s,10,'measured');r=(1/(pi*pi))*10e6;c=(1/16)*10e-4;hw=1/(1+1i*2*pi*r*c);h1=abs(hw);f1=fft(y1);f11=fftshift(f1);y2=f11*h1;a2=ifft(y2,length(t));fs=100;n=100;window=boxcar(length(a2));[p2,f2]=periodogram(a2,window,n,fs);figure(1);subplot(3,1,1),plot(t,y2),grid on;xlabel('t/s');ylabel('u/v')title('复合信号通过RC积分电路波形')subplot(3,1,2),plot(t,abs(y2)),grid on;xlabel('t/s');ylabel('s_fft');title('复合信号通过RC积分电路幅度谱');subplot(3,1,3),plot(f2,10*log10(p2));xlabel('f/Hz');ylabel('Ga');title('复合信号通过RC积分电路功率谱');（3）分析复合信号通过理想低通系统后的功率谱密度和相应的幅度分布特性；MATLAB源代码：clccleart=0:0.001:0.1;s=3*sin(1e3*t);%正弦信号（幅度分布）y1=awgn(s,10,'measured');f=0:length(t)-1/200:10;f1=fft(y1);f11=fftshift(f1);g=(heaviside(f+20)-heaviside(f-20));y3=f11*g;a3=ifft(y3,length(t));n=100;fs=100;window=boxcar(length(y3));[p3,f3]=periodogram(a3,window,n,fs);figure(1);subplot(3,1,1),plot(t,abs(y3)),grid on;xlabel('t/s');ylabel('u/v');title('复合信号理想低通系统波形');subplot(3,1,2),plot(t,abs(f11));title('复合信号理想低通系统幅度谱');xlabel('t/s');ylabel('a3_fft');subplot(3,1,3),plot(f3,10*log10(p3)),grid on;title('复合信号通过理想低通系统功率谱');第三章3.11 上机题：利用Matlab程序设计一正弦型信号、高斯白噪声信号。
西电电院数字信号处理上机实验报告六
实验六、FIR数字滤波器设计及其网络结构班级: 学号: 姓名: 成绩:1实验目得(1)熟悉线性相位FIR数字滤波器得时域特点、频域特点与零极点分布;(2)掌握线性相位FIR数字滤波器得窗函数设计法与频率采样设计法;(3)了解IIR数字滤波器与FIR数字滤波器得优缺点及其适用场合。
2 实验内容(1)设计计算机程序,根据滤波器得主要技术指标设计线性相位FIR数字低通、高通、带通与带阻滤波器;(2)绘制滤波器得幅频特性与相频特性曲线,验证滤波器得设计结果就是否达到设计指标要求;(3)画出线性相位FIR数字滤波器得网络结构信号流图。
3实验步骤(1)设计相应得四种滤波器得MATLAB程序;(2)画出幅频相频特性曲线;(3)画出信号流图。
4 程序设计%% FIR低通f=[0、2,0、35];m=[1,0];Rp=1;Rs=40;dat1=(10^(Rp/20)-1)/(10^(Rp/20)+1);dat2=10^(-Rs/20);rip=[dat1,dat2];[M,f0,m0,w]=remezord(f,m,rip);M=M+2;hn=remez(M,f0,m0,w);w=0:0、001:pixn=[0:length(hn)-1];H=hn*exp(-j*xn'*w);figuresubplot(2,1,1)plot(w/pi,20*log10(abs(H)));gridon;xlabel('\omega/\pi'),ylabel('|H(e^j^w)|/dB')subplot(2,1,2)plot(w/pi,angle(H)/pi);xlabel('\omega/\pi'),ylabel('\phi(\omega)/\pi') %% FIR高通f=[0、7,0、9];m=[0,1];Rp=1;Rs=60;dat1=(10^(Rp/20)-1)/(10^(Rp/20)+1);dat2=10^(-Rs/20);rip=[dat2,dat1];[M,f0,m0,w]=remezord(f,m,rip);hn=remez(M,f0,m0,w);w=0:0、001:pixn=[0:length(hn)-1];H=hn*exp(-j*xn'*w);figuresubplot(2,1,1)plot(w/pi,20*log10(abs(H)));gridon;xlabel('\omega/\pi'),ylabel('|H(e^j^w)|/dB')subplot(2,1,2)plot(w/pi,angle(H)/pi);xlabel('\omega/\pi'),ylabel('\phi(\omega)/\pi') %% FIR带通f=[0、2,0、35,0、65,0、8];m=[0,1,0];Rp=1;Rs=60;dat1=(10^(Rp/20)-1)/(10^(Rp/20)+1);dat2=10^(-Rs/20);rip=[dat2,dat1,dat2];[M,f0,m0,w]=remezord(f,m,rip);M=M+3hn=remez(M,f0,m0,w);w=0:0、001:pixn=[0:length(hn)-1];H=hn*exp(-j*xn'*w);figuresubplot(2,1,1)plot(w/pi,20*log10(abs(H)));gridon;xlabel('\omega/\pi'),ylabel('|H(e^j^w)|/dB')subplot(2,1,2)plot(w/pi,angle(H)/pi);xlabel('\omega/\pi'),ylabel('\phi(\omega)/\pi') %% FIR带阻f=[0、2,0、35,0、65,0、8];m=[1,0,1];Rp=1;Rs=60;dat1=(10^(Rp/20)-1)/(10^(Rp/20)+1);dat2=10^(-Rs/20);rip=[dat1,dat2,dat1];[M,f0,m0,w]=remezord(f,m,rip);hn=remez(M,f0,m0,w);w=0:0、001:pixn=[0:length(hn)-1];H=hn*exp(-j*xn'*w);figuresubplot(2,1,1)plot(w/pi,20*log10(abs(H)));gridon;xlabel('\omega/\pi'),ylabel('|H(e^j^w)|/dB')subplot(2,1,2)plot(w/pi,angle(H)/pi);xlabel('\omega/\pi'),ylabel('\phi(\omega)/\pi') 5实验结果及分析(1)FIR低通滤波器自动得到得M值不满足要求,故我们将M加上2 在w=0、2π时,H=-0、5dB;w=0、35π时,H=-41dB。
随机信号处理实验报告
随机信号处理实验报告院系名称学生姓名学号指导教师目录一、实验要求： (3)二、实验原理： (3)2.1 随机信号的分析方法 (3)2.2 随机过程的频谱 (3)2.3 随机过程的相关函数和功率谱 (4)（1）随机信号的相关函数： (4)（2）随机信号的功率谱 (4)三、实验步骤与分析 (5)3.1实验方案 (5)3.2实验步骤与分析 (5)任务一：（s1 变量）求噪声下正弦信号的振幅和频率 (5)任务二：（s1 变量）求噪声下正弦信号的相位 (8)任务三：（s1 变量）求信号自相关函数和功率谱 (11)任务四：（s变量）求噪声下信号的振幅和频率 (14)任务五：（s变量）求信号的自相关函数和功率谱 (17)3.3实验结果与误差分析 (19)（1）实验结果 (19)（2）结果验证 (19)（3）误差分析 (21)四、实验总结和感悟 (22)1、实验总结 (22)2、实验感悟 (23)五、附低通滤波器的Matlab程序 (23)一、实验要求：（学号末尾3，7）两个数据文件，第一个文件数据中只包含一个正弦波，通过MA TLAB 仿真计算信号频谱和功率谱来估计该信号的幅度，功率，频率和相位？对第二个文件数据估计其中正弦波的幅度，功率和频率？写出报告，包含理论分析，仿真程序及说明，误差精度分析等。
第一文件调用格式load FileDat01_1 s1，数据在变量s1中；第二文件调用格式load FileDat01_2 s ，数据在变量s 中。
二、实验原理：2.1 随机信号的分析方法在信号与系统中，我们把信号分为确知信号和随机信号。
其中随机信号无确定的变化规律，需要用统计特新进行分析。
这里我们引入随机过程的概念，所谓随机过程就是随机变量的集合，每个随机变量都是随机过程的一个取样序列。
随机过程的统计特性一般采用随机过程的分布函数和概率密度来描述，他们能够对随机过程作完整的描述。
但由于在实践中难以求得，在工程技术中，一般采用描述随机过程的主要平均统计特性的几个函数，包括均值、方差、相关函数、频谱及功率谱密度等来描述它们。
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。
随机实验报告2ASK调制Quartus II 9.0 西电
2ASK调制器的设计与实现一、实验目的（1）掌握2FSK 调制的原理及实现方法；（2）学习与熟悉Quratus II 软件的使用；（3）掌握如何应用仿真器来开发应用系统及仿真调试的过程，了解FPGA 开发的基本流程。
二、实验仪器或软件QuartusII 9.0、FPGA实验板、WD990 微机电源、双踪示波器。
三、实验原理3.1 2ASK调制原理2ASK 是数字调制技术的基础，是一种实用的二进制振幅监控方式。
2ASK调制解调器系统框图如图3.1-1所示：图3.1-1 2ASK调制解调器系统3.1.1 2ASK调制器原理及波形图在幅度键控中载波幅度是随着调制信号而变化的。
最简单的形式是载波在二进制调制信号1或0的控制之下通或断。
典型的波形如图3.1-2所示：图3.1-2 2ASK调制原理与波形3.1.2 实验步骤2ASK调制器的调制器电路如图3.1-3所示：图3.1-3 2ASK调制器电路① m序列信号：设计一个周期为15的M序列作为基带信号（信源）（见例1）。
信源码率5000bit/s。
②时钟信号：由实验板提供20MHz时钟clk，仿真时可设20MHz时钟分频。
③ Start信号：开始信号。
在实验板中需要硬件实现。
Start 信号波形图如下:③分频器：编写一个通用的奇偶通用分频程序。
分频次数与载波频率有关。
本实验用数字电路完成分频器设计。
④计数器：使用QuartusⅡ中的lpm_counter器件实现。
⑤开关电路：由基带信号来控制它的输出。
使用QuartusⅡ中的lpm_latch器件实现。
当M序列输出为“1”时输出“f”，为“0”时输出“0“。
3.1.3 测试．按系统方框图，模块化设计，在顶层文件中调用各模块，最终完成一个2ASK调制器。
实现此系统可分3步完成：①电路设计或程序设计。
②QuartusⅡ软件仿真。
③在FPGA实验板中下载并用示波器观察2ASK调制信号。
四、实验结果及分析第一部分电路图图3.1.1 分频器分频器的设计：采用Verilog语言编写程序，再转换为逻辑符号，接入总电路中。
西电随机信号大作业
50
0 -50
0 w 正 弦 信 号 hilbert变 换 后 频 谱 图
50
1
Fxi(jw) Gxi(w)
60 40 20 0 -50 0 w -3 x 10 复 合 信 号 变 换 后 功 率 密 度 图 50
0.5
0 -50
0 w 复 合 信 号 hilbert变 换 后 频 谱 图
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1
Fy3i(jw) Gy3i(w)
随机信号 大作业
班级：02xxxx 姓名：xx 学号：02xxxxx
第一章
1.23 上机题： 设有随机初相信号 X(t)=5cos （t+φ） ， 其中相位φ是在区间 （0,2π） 上均匀分布的随机变量。试用 Matlab 编程产生其三个样本函数。 解：程序： clc clear m=unifrnd(0,2*pi,1,10); for k=1:3 t=1:0.1:10; X=5*cos(t+m(k)); plot(t,X); hold on end title('其三个样本函数'); xlabel('t');ylabel('X(t)'); grid on;axis tight;
Hilbert 变换后频谱图和功率密度图：
高 斯 白 噪 声 hilbert变 换 后 频 谱 图 100
Fyi(jw) Gyi(w)
高 斯 白 噪 声 hilbert变 换 后 功 率 密 度 图 60 40 20 0 -50 0 50 w 正 弦 信 号 hilbert变 换 后 功 率 密 度 图
y_output(p)=y_lim(q); break; end end end y_output_fft=fftshift(fft(y_output)); subplot(2,1,1); plot(,abs(y_output_fft),'r'); title('正弦信号加高斯白噪声经过平滑限幅器幅度谱'); ylabel('y_output_fft');xlabel('t/20pi'); nfft=200; fs=100; window=boxcar(length(y_output)); %矩形窗 [Pxx,f]=periodogram(y_output,window,nfft,fs); %直接法 subplot(2,1,2); plot(f,10*log10(Pxx)); title('正弦信号加高斯白噪声经过平滑限幅器功率谱'); ylabel('Gy');xlabel('t/20pi');
实验二、随机信号处理的计算机仿真
实验二、随机信号的计算机仿真实验目的：1、掌握计算机仿真的概念。
2、学习利用计算机仿真对随机问题进行求解。
3、MATLAB的巩固与学习。
实验内容：1．问题1（1）有r个人在一楼进入电梯,楼上共有n层。
设每个游客在任何一层楼的概率相同,试建立一个概率模型,求直到电梯中的人下完为止,电梯需停次数的数学期望。
对r=10,n=8（如西一楼）进行计算机模拟验证。
（2）考虑更为实际的场景，若电梯的最大载客量m=10,设电梯中已有的客人数服从0~10之间的均匀分布，且电梯中的每一个客人在任意一层下的概率相同，若你处在第3层需要乘坐电梯到达第7层，电梯处在第1层，且在每一层等电梯到达他们的目的楼层的客人在0~3人之间服从均匀分布（若这些客人是乘坐电梯到达更高的楼层，则目的地址是当前楼层以上的各楼层的概率相同。
若这些客人是乘坐电梯到达下面的楼层，则目的地址是当前楼层以下的各楼层的概率相同）。
此时我们对电梯的运行加上一条限制，电梯中若有客人未达到目的地，电梯不会改变运行方向，或者说客人按下当前楼层以下的任意楼层的指示键都是无效的（换而言之，我们建立了这样的规则：若电梯中即使只有一位客人要到7楼，而5楼有3位客人想到1楼，那么这3位客人也不能上。
只有当电梯把最后一位客人送到7楼以后，并且在6楼和7楼没有客人要到达8楼时，电梯才会下来。
否则你只好等待电梯完成所有的向上运行的任务时，才会往下。
这里似乎又多了一条限制，同等情况上优先。
）求直到你到达第7层的为止,电梯需停次数的数学期望。
并进行计算机模拟验证.。
2．问题2国王招来100个囚犯，对他们说：你们犯的是死罪，本应该将你们统统杀掉，但我慈悲为怀，给你们一次求生的机会。
15分钟以后，你们将被关进一个有100间隔离牢房的监狱里，每人一间牢房，都与外界隔绝，什么也听不见、看不到，连时间都没法计算，更别说获得外界的任何信息。
（送饭除外，但也是不规律的送）这所监狱有一个院子，每天会随机（注意是完全随机）打开一间牢房的门，让那个囚犯到院子里来放风。
随机信号分析仿真
随机信号分析原理大作业报告专业：水声工程姓名： xxx学号：xxxxxxxxxx精选文档题目要求：给定一个白噪声信号，它的均值和方差自定。
1.设计一个线性滤波器，使该滤波器的输出为一个窄带信号。
并给出该窄带信号在不同的3个典型中心频率和带宽时的波形。
2.对该滤波器输出的上述窄带信号，用莱斯表示法对其进行建模，画出)(t a和)(t b的波形。
3.计算上述3种窄带信号对应的瞬时频率和瞬时相位，并进行包络检测。
1 窄带信号的生成 1.1 高斯白噪声的产生若)(t N 为一个具有零均值的平稳随机过程，其功率谱密度均匀分布在（-）整个频率区间，即021)(N w S n =(1) 其中，0N 为一个正实常数，则称)(t N 为白噪声。
白噪声的自相关函数为)(21)(0τδτN R N =(2) 白噪声在任意两个相邻时刻（不管这两个时刻多么的近）的取值都是不相关的，这意味着白噪声过程随时间的起伏很快，过程的功率谱极宽。
这种形式定义的白噪声只是一种理想化的模型，实际上这种白噪声是不存在的，因为按照定义，白噪声的均方值为无限大，而物理上存在的随机过程，其均方值总是有限的。
在实际工作中，当所研究的随机过程通过某一系统时，只要过程的功率谱密度在一个比系统宽大的多的频率范围内近似均匀分布，就可以把它作为白噪声来处理。
现产生一均值为0，方差为3高斯白噪声，如图1所示：式中滤波器2：中心频率f0=700Hz，带通：650～750 Hz。
滤波器2的幅度相位图以及滤波器2输出信号波形如下：图6 滤波器2输出信号的时域波形附件一滤波器1输出信号仿真程序clear allclose allclc%产生高斯白噪声N=25000; %序列长度my_var = 2;noise = sqrt(my_var)*randn(1,N);%均值为0，方差为2figure(1)plot(noise)title('均值为0方差为2的高斯白噪声')grid onfs = 25000;%采样频率f0 = 1000;%中心频率%滤波器f_pass = [900 1100];omega_pass = 2*f_pass/fs;b = fir1(192,omega_pass);figure(2)freqz(b,1,1024)%滤波器幅度和相位图像grid on%噪声通过窄带滤波器filter_outpu = filter(b,1,noise);figure(3)plot(filter_outpu)title('窄带信号在时域的波形')grid on%做fft变换Nfft = fs;fft_x = fft(filter_outpu,Nfft);ff = 0:fs/Nfft:fs-fs/Nfft;figure(4)plot(ff,20*log10(abs(fft_x)))%窄带信号的频谱title('窄带信号的频谱')xlabel('频率 Hz')ylabel('幅度 dB')grid on%窄带信号在时域的波形X_t = filter_outpu;t = 0:1/fs:1-1/fs;figure(5)plot(t,X_t)title('窄带信号在时域的波形')xlabel('t / s')grid on%莱斯表示法h_X = hilbert(X_t,Nfft) ;%希尔伯特变换omega0 = 2*pi*f0;A_t = X_t.*cos(omega0*t)+h_X.*sin(omega0*t);B_t = -1*X_t.*sin(omega0*t)+h_X.*cos(omega0*t); figure(6)subplot(2,1,1);plot(t,A_t)grid onhold onsubplot(2,1,2);plot(t,B_t)grid on%瞬时频率瞬时相位theta_t = atan(h_X./X_t);xh1=unwrap(angle(h_X));omega_t=fs*diff(xh1)/(2*pi);figure(7)plot(omega_t);title('瞬时频率')omega_t = diff(theta_t);figure(8)plot(t,theta_t)title('瞬时相位')grid on%包络检测am = abs(h_X);figure(9)plot(t,X_t,t,am,'r') %包络title('窄带信号的包络')grid on（注：可编辑下载，若有不当之处，请指正，谢谢!）精选文档。
西电随机实验报告2FSK
随机信号实验报告——2FSK调制信号的实现与性能分析学院通信工程学院专业通信工程班级011114班姓名柏重阳学号01111353姓名缪良奇学号01111374一、摘要在实际信道中，大多数信道具有带通传输特性。
对于数字基带传输系统，为了使数字基带信号能够在信道中传输，要求信道具有低通形式的传输特性。
而数字基带信号不能在带通信道中直接传输，因此，必须用数字基带信号对载波进行调制，产生各种已调数字信号。
我们可以把载波的某些离散状态用来表示数字基带信号的离散状态，同时，采用数字键控的方法来实现数字调制信号。
本次实验主要利用QuartusⅡ9.0软件来实现2FSK调制器的设计、基于软件的电路及波形仿真，最终在硬件平台上实现，并用示波器观察其输出波形。
该电路设计包括时钟序列、分频器、正弦波的产生模块以及二选一电路，最终将二进制码转换成2FSK信号输出。
在此基础上，熟悉QuartusⅡ9.0软件和示波器的功能及操作。
最后通过观察、对比仿真波形与示波器波形进行分析及系统的性能评价。
二、实验仪器QuartusⅡ软件，FPGA实验板，示波器，微型计算机。
三、基本原理3.1FSK ——频移键控调制FSK（Frequency Shift Keying），即用不同的频率来表示不同的符号。
如2KHz表示0，3KHz表示1。
二进制符号0对应于载波f1，符号1对应于载频f2，而且f1与f2之间的改变是瞬时完成的一种频移键控技术。
2FSK通信系统的方框图3.22FSK信号的产生。
分两种方法：一是模拟调频法，即模拟调制系统中的调频(FM)信号的产生方法，该方法是将输入的数字基带信号去控制一个振荡器的某些参数而达到改变振荡器频率的目的。
二是键控法，即利用受数字基带信号控制的开关电路对两个不同的独立频率源进行选通，两个独立的载波信号发生器输出的频率f1和f2受控于输入的二进制信号，按照“1”或“0”分别选择载波f1或载波f2作为输出。
西电数字信号处理上机实验报告
数字信号处理上机实验报告14020710021 张吉凯第一次上机实验一：设给定模拟信号()1000t a x t e -=，t 的单位是ms 。
(1) 利用MATLAB 绘制出其时域波形和频谱图（傅里叶变换），估计其等效带宽（忽略谱分量降低到峰值的3%以下的频谱）。
(2) 用两个不同的采样频率对给定的()a x t 进行采样。
○1()()15000s a f x t x n =以样本秒采样得到。
()()11j x n X e ω画出及其频谱。
○2()()11000s a f x t x n =以样本秒采样得到。
()()11j x n X e ω画出及其频谱。
比较两种采样率下的信号频谱，并解释。
（1）MATLAB 程序：N=10; Fs=5; Ts=1/Fs;n=[-N:Ts:N];xn=exp(-abs(n)); w=-4*pi:0.01:4*pi;X=xn*exp(-j*(n'*w));subplot(211)plot(n,xn);title('x_a(t)时域波形');xlabel('t/ms');ylabel('x_a(t)');axis([-10, 10, 0, 1]);subplot(212);plot(w/pi,abs(X));title('x_a(t)频谱图');xlabel('\omega/\pi');ylabel('X_a(e^(j\omega))'); ind = find(X >=0.03*max(X))*0.01;eband = (max(ind) -min(ind));fprintf('等效带宽为%fKHZ\n',eband);运行结果：等效带宽为12.110000KHZ（2）MATLAB程序：N=10;omega=-3*pi:0.01:3*pi;%Fs=5000Fs=5;Ts=1/Fs;n=-N:Ts:N;xn=exp(-abs(n));X=xn*exp(-j*(n'*omega));subplot(2,2,1);stem(n,xn);grid on;axis([-10, 10, 0, 1.25]); title('时域波形(f_s=5000)');xlabel('n');ylabel('x_1(n)');subplot(2,2,2);plot(omega/pi,abs(X));title('频谱图(f_s=5000)');xlabel('\omega/\pi');ylabel('X_1(f)');grid on;%Fs=1000Fs=1;Ts=1/Fs;n=-N:Ts:N;xn=exp(-abs(n));X=xn*exp(-j*(n'*omega));subplot(2,2,3);stem(n,xn);grid on;axis([-10, 10, 0, 1.25]); title('时域波形(f_s=1000)');xlabel('n');ylabel('x_2(n)');grid on; subplot(2,2,4); plot(omega/pi,abs(X)); title('频谱图(f_s=1000)'); xlabel('\omega/\pi'); ylabel('X_2(f)'); grid on;运行结果：实验二：给定一指数型衰减信号()()0cos 2at x t e f t π-=，采样率1s f T=，T 为采样周期。
西电数字信号处理上机实验报告
数字信号处理上机实验报告14020710021 张吉凯第一次上机实验一：设给定模拟信号()1000t a x t e -=，t 的单位是ms 。
(1) 利用MATLAB 绘制出其时域波形和频谱图（傅里叶变换），估计其等效带宽（忽略谱分量降低到峰值的3%以下的频谱）。
(2) 用两个不同的采样频率对给定的()a x t 进行采样。
○1()()15000s a f x t x n =以样本秒采样得到。
()()11j x n X e ω画出及其频谱。
○2()()11000s a f x t x n =以样本秒采样得到。
()()11j x n X e ω画出及其频谱。
比较两种采样率下的信号频谱，并解释。
（1）MATLAB 程序：N=10; Fs=5; T s=1/Fs;n=[-N:T s:N];xn=exp(-abs(n)); w=-4*pi:0.01:4*pi; X=xn*exp(-j*(n'*w)); subplot(211) plot(n,xn);title('x_a(t)时域波形');xlabel('t/ms');ylabel('x_a(t)'); axis([-10, 10, 0, 1]); subplot(212);plot(w/pi,abs(X)); title('x_a(t)频谱图');xlabel('\omega/\pi');ylabel('X_a(e^(j\omega))');ind = find(X >=0.03*max(X))*0.01; eband = (max(ind) -min(ind)); fprintf('等效带宽为%fKHZ\n',eband); 运行结果：等效带宽为12.110000KHZ（2）MATLAB程序：N=10;omega=-3*pi:0.01:3*pi;%Fs=5000Fs=5;T s=1/Fs;n=-N:T s:N;xn=exp(-abs(n));X=xn*exp(-j*(n'*omega));subplot(2,2,1);stem(n,xn);grid on;axis([-10, 10, 0, 1.25]); title('时域波形(f_s=5000)');xlabel('n');ylabel('x_1(n)');subplot(2,2,2);plot(omega/pi,abs(X));title('频谱图(f_s=5000)');xlabel('\omega/\pi');ylabel('X_1(f)');grid on;%Fs=1000Fs=1;T s=1/Fs;n=-N:T s:N;xn=exp(-abs(n));X=xn*exp(-j*(n'*omega));subplot(2,2,3);stem(n,xn);grid on;axis([-10, 10, 0, 1.25]); title('时域波形(f_s=1000)');xlabel('n');ylabel('x_2(n)');grid on;subplot(2,2,4);plot(omega/pi,abs(X));title('频谱图(f_s=1000)');xlabel('\omega/\pi');ylabel('X_2(f)');grid on;运行结果：实验二：给定一指数型衰减信号()()0cos 2at x t e f t π-=，采样率1s f T=，T 为采样周期。
西安电子科技大学 电院 《随机信号分析》大作业
一、用matlab语言产生一个随机白噪声序列的样本序列X(n)，要求
3.用遍历性估计X(n)的自相关序列R X(m)，画出R X(m)的图像。
二、将一中产生的序列通过一个线性系统，其单位脉冲响应为h(n)=0.9n，n=0，
1，…，100
三、比较X(n)与Y(n)的幅度分布直方图，发生了什么变化。
分析其变化的原
因。
随机信号经过线性系统后，不会增加新的频率分量，但是输出的幅度和相位会发生变化。
白噪声X(n)的幅度基本相同，而Y(n)的幅度基本呈正态分布。
因为均匀白噪声是一种宽带非正态过程，所以通过一有限带宽线性系统后，输出Y(n)近似呈正态分布。
——via 1402011 赵春昊。
西电DSP上机实验报告
DSP实验报告及大作业学院：电子信息工程班级：学号：姓名：实验一 VISUAL DSP++的使用入门一、实验目的1、熟悉VISUAL DSP++的开发环境。
针对ADSP－21065L SHARC DSP，利用几个用C、C++和汇编语言写成的简单例子来描述VISUAL DSP＋十编程环境和调试器（debugger）的主要特征和功能。
2、对于运行在其它类型SHARC处理器的程序只需对其链接描述文件（．LDF）做一些小的变化，用于ADSP－21065L硬件仿真。
二、实验内容实验一：启动Visual DSP++，建立一个用C源代码的工程（Project），同时用调试器来评估用C语言所编写代码的性能；实验二：创立一个新的工程，修改源码来调用一个汇编（asm）程序，重新编译工程，用调试器来评估用汇编语言所写程序的性能；实验三：利用调试器的绘图（plot）功能来图形显示一个卷积算法中的多个数据的波形；实验四：利用调试器的性能统计功能（Statistical profile来检查练习三中卷积算法的效率。
利用所收集到的性能统计数据就能看出算法中最耗时的地方。
三、实验步骤及结果练习一：1、进入 Visual DSP＋＋，显示Visual DSP++的集成开发和调试环境窗口。
选择菜单中的Session\New Session\SHARK\ADSP-21065L SHARK processing Simulator.此过程为将要编译运行的程序建立了一个Session.2、选择菜单File 中Open 打开Project\E:\float\unit_1\dot_product_c \dotprodc．dpj。
（注：练习中将float压缩包解压与E盘）3、在菜单 Project中选择 Build Project来对工程进行编译。
在本例子中，编译器会检测到一个未定义的错误，显示为：“．＼dotprod_main.c”，line 115：error ＃20：identifier“itn”is undefined itn i；双击该行文字，光标会自动定位出错行，再该行中将“itn”改为“int”,重新编译后没有错误。
随机信号处理仿真报告.docx
随机信号处理仿真报告学院：电光学院 姓名：赖佳彬 学号：指导教师：顾红Question ：仿真多普勒雷达信号处理设脉冲宽度为各学生学号末两位，单位为us ，重复周期为200us ，雷达载频为10GHz ，输入噪声为高斯白噪声。
目标回波输入信噪比可变（-35dB~10dB ），目标速度可变（0~1000m/s ），目标距离可变（0~10000m ），相干积累总时宽不大于10ms 。
程序要参数化可设。
（1)仿真矩形脉冲信号自相关函数； （2）单目标时：给出回波视频表达式；脉压和FFT 后的表达式；给出雷达脉压后和MTD （FFT 加窗和不加窗）后的输出图形，说明FFT 加窗抑制频谱泄露效果；通过仿真说明脉压输出和FFT 输出的SNR 、时宽和带宽，是否与理论分析吻合； 仿真说明脉压时多卜勒敏感现象和多卜勒容限及其性能损失（脉压主旁比与多卜勒的曲线）。
（3）双目标时：仿真出大目标旁瓣掩盖小目标的情况； 仿真出距离分辨和速度分辨的情况。
1、矩形脉冲自相关函数自相关函数：)]()([),(2*121t s t s E t t R S2、混频后的信号回波视频表达式：tf j r d e t f t Ac t S πτπτ20)](2cos[)()(--=混频后的信号：t f j d e t Ac t s πτ2)()(-=时延：c R /2=τ将原始信号循环移位，移位的长度为τ，再乘以多普勒频移2d j f te π，并加上高斯白噪声，形成回波信号。
3、回波信号脉压接收到的宽脉冲输入到匹配滤波器，经过处理后，宽输入脉冲被压缩为非常窄的脉冲。
对发射波形的宽带调制和随后的匹配滤波接收实现了脉冲压缩处理。
假定雷达目标回波信号为)(ωS ，接收机传递函数为)(ωH 。
如果接收机与接收到的信号匹配，那么接收机的传递函数将是与输入端接收信号的复共轭，即：)()(*ωωS H =，那么)()()(*ωωωS S G =。
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班级
学号
随机信号分析仿真报告
学院电子工程学院
专业
学生姓名
老师姓名
随机信号分析上机（结课）报告
姓名：学号：
第一题：
1.23设有随机初相信号)cos(5)(X ϕ+=t t ，其中相位ϕ是在区间（0，２π）上均匀分布分的
随机变量，用ＭＡＴＬＡＢ编程产生是三个样本函数。
仿真部分：
图 1.1随机初相信号样本函数
其中，随机变量相位ϕ可以共通过函数：“unifrnd(0,2*pi)”来实现；
而产生三个样本则可以通过简单的循环得到。
第二题：
2.22利用Matlab程序设计一正弦型信号加高斯白噪声的复合信号。
（1）分析复合信号的功率谱密度、幅度分布特性；
（2）分析复合信号通过RC积分电路（理想低通系统）后的功率谱密度和相应的幅度分布特性；
思路分析：
●幅度分布：可以通过“hilbert()”变换后取其绝对值便得到包络；
●功率密度谱，根据定义，它是函数自相关函数的傅立叶变换；
⏹可以先用“[ry,a]=xcorr(y,‘unbiased’)”函数来求得信号的自相关函数；
⏹通过“gy=fft(ry)”函数来求得相关函数的傅里叶变换；
⏹最后通过“fftshift(gy)”函数对傅立叶变换后的结果进行矫正。
●低通滤波器可以通过函数“fir1()”进行设计，并最终通过“filter()”函数作用于
信号。
（由于fir1采用的是归一化频率，所以设计时要注意先把采样频率归一化，
也就是除以二。
）
仿真部分：
仿真参数：正弦信号频率fc=20Hz，振幅为0.25,；采样频率fs=600Hz；
（1）分析复合信号的功率谱密度、幅度分布特性；
图 2.1复合信号相关的曲线%求功率谱密度代码段：
%y为复合信号
%先求得自相关函数rx [ry,a]=xcorr(y,'unbiased'); %求自相关的傅里叶变换Fy0=fft(ry);
%矫正
Fy1=fftshift(Fy0);
%求包络
hilbert_y=hilbert(y);
A=abs(hilbert_y);
由上图分析可以发现，复合信号的包络近乎是服从广义瑞丽分布的；而且复合信号除了在正负20Hz有较大频率分量外，从低频到高频均有一些分量；再观察复合信号的功率密度谱，除了在上下频率边带有较大脉冲外，同样的在其它频率段也有一些分量，可见复合信号的平均功率在很广的频域内均有分布。
（2）分析复合信号通过RC积分电路（理想低通系统）后的功率谱密度和相应的幅度分布特性；
图 2.2滤波前后信号对比
图 2.3复合信号通过低通滤波器后的功率谱密度
通过滤波前后的波形对比不难发现，经过低通滤波后，信号的高频噪声几乎被滤去，信号
波形更加平滑。
通过对比滤波前后的功率密度谱，可以发现，由于高频分量的滤除，滤波后平均功率在高频的分量已经没有，但是上下边带以及低频段的平均功率仍被保留。
%低通滤波器设计及实现代码段；其中y为复合信号
%截止频率为20Hz，可以算得导通角为20/(fs/2)
h=fir1(60,20/(fs/2));%滤波器的阶数为60；
aft_y=filter(h,1,y);%得到低通滤波后的信号
第三题：
3.11利用Matlab程序分别设计一正弦型信号、高斯白噪声信号。
（1）分别分析正弦信号、高斯噪声以及两者复合信号的功率谱密度、幅度分布特性；
（2）分别求(1)中的三种信号的Hilbert变换，并比较功率谱和幅度分布的变化；
（3）分别求(1)中的三种信号的对应复信号，并比较功率谱和幅度分布的变化;
（4）分析、观察(2)中的三种信号与其相应Hilbert变换信号之间的正交性．
思路分析：
●幅度分布幅度分布：可以通过“hilbert()”变换后取其绝对值便得到包络；
●功率密度谱，根据定义，它是函数自相关函数的傅立叶变换；
可以先用“[ry,a]=xcorr(y,‘unbiased’)”函数来求得信号的自相关函数；
通过“gy=fft(ry)”函数来求得相关函数的傅里叶变换；
最后通过“fftshift(gy)”函数对傅立叶变换后的结果进行矫正。
●希尔伯特（Hilbert）变换可以通过函数“Hilbert()”来实现；
注意：“hilbert()”得到的信号并非课本中的“函数的Hilbert变换”，而是信号的复信号表示。
就是通过该函数可以得到实部位原函数，虚部为原函数Hilbert变换的复信号，即原函数的解析信号。
所以可以通过“imag(hy)”取到所需的信号的Hilbert变换。
仿真参数：正弦信号频率fc=20Hz，振幅为0.25,；采样频率fs=600Hz；
（1）分别分析正弦信号、高斯噪声以及两者复合信号的功率谱密度、幅度分布特性；
图 3.1三种信号的功率谱密度
图 3.2三种信号的幅度分布
图 3.3正弦信号复包络
理论上高斯白噪声的功率谱密度应该是在频域内均匀分布的，但是由于取样时间有限（样本点有限），导致仿真后所观察到的分布并不是很均匀。
而正弦与复合信号则集中于分布于上、下边带处；正弦信号的包络就仅分布在其幅值处，由图3.3以及正弦信号复信号的表达式可以得出相同的结论：正弦信号的复包络取值为一常数。
而高斯白噪声的复包络可以很明显的看出是服从瑞利分布的，同样的也可以看出高斯白噪声与正弦信号复合后的信号的包络分布也近乎是服从广义瑞丽分布的。
（2）分别求(1)中的三种信号的Hilbert变换，并比较功率谱和幅度分布的变化；
图 3.4Hilbert变换后信号的功率谱密度谱
图 3.5Hilbert变换后信号的包络分布
通过比较发现，信号通过Hilbert变换后，各信号的包络分布与功率密度谱基本与原信号保持一致。
%Hilbert变换代码段：y为复合信号
%先变换得到解析信号（复信号）
Hy0=hilbert(y);
%取其实部得到书本所述“信号的Hilbert变换”Hy
Hy=imag(Hy0);
（3）分别求(1)中的三种信号的对应复信号，比较功率谱和幅度分布的变化;
图 3.6三种信号复信号功率密度谱
图 3.7三种信号复信号的包络分布
可以看出，各复信号的功率密度谱均是单边谱，而且其幅值为原信号功率密度谱（双边谱）的4倍。
从包络分布上来看，高斯白噪声的复信号的分布情况基本上是服从瑞丽分布的，而复合信号的复信号的包络分布也近乎是服从广义瑞丽分布的。
（4）分析、观察(2)中的三种信号与其相应Hilbert变换信号之间的正交性．
图 3.8信号与其Hilbert变换的正交性
可以从图3.8中很清楚的看到，三种信号与其Hilbert变换的互相关函数基本上是等于常数零的。
正交定义出发：
若对任意τ，都有
[]0
Eτ
Y
t
X
t
)
(
)(=
+
则称过程X(t)、Y(t)正交。
于是，可以由此得出结论，以上三种信号与其Hilbert变换均是正交关系。
%原信号与其Hilbert变换互相关函数求解代码段示例：
%x为原信号，hx为其Hilbert变换（包含实部和虚部）
[r_xx,ax]=xcorr(x,imag(hx),‘unbiased’);
%于是求得r_xx为两心号互相关函数。