哈工大阵列信号处理第一次作业

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哈工大_信号处理技术_习题库(Version201107)

哈工大_信号处理技术_习题库(Version201107)

习题库及参考答案(Version2011.7)1. 判断下列信号是否周期函数,是周期函数,确定周期。

(1) )46cos(2.0)2cos()(πππ++=t t t f(2) )814cos(1.0)46cos(2.0)2cos()(πππππ++++=t t t t f(3) )210cos(4)23cos(2)(πππ-++=t t t f(4) )2cos(3][n n f π= 解:(1) 122211===ππωπT , 3162222===ππωπT , 33/1121==T T ,132112===T T T (s)(2) 由上一问可知预求函数的前两项的周期为1s ,第3项周期为:711423==ππT ,77/11312==T T ,17312===T T T 故 该函数为周期信号,周期为1s 。

(3) 3232211===ππωπT , 5102222ππωπ===T , ππ3105/3/221==T T 由于T1/T2不存在正整数比,故 该函数不是周期函数,不存在周期。

(4) )22cos(3))(2cos(3][N n N n n f πππ+=+=122=∴=N N ππ 所以是周期函数,周期为1。

2. 用数学方程描述单位冲激函数的取样特性和移位抽样特性。

解: 取样特性)0()()(f dt t t f =⎰∞∞-δ移位抽样特性 )()()()(000t t t f t t t f -=-δδ3. 试写出信号f(t)与δ(t)的卷积形式,并简要解释其物理含义。

解:信号f(t)与δ(t)的卷积可以写为:ττδτd t f t f )()()(-=⎰∞∞-或)()()(ττδτ∆-∆∆≈∑∞∞-t k f t f其物理含义是:将一个函数(信号)分解为移位、加权和的形式。

也就是将一个信号分解成无数个加权的窄脉冲序列之和。

4. 试分别画出下图信号f(t)的反褶、延迟-1秒、以及反褶+延迟-1秒的波形(共3个波形)。

哈工大信号检测与处理第1章随机过程15-1

哈工大信号检测与处理第1章随机过程15-1

1.2 高斯分布与高斯噪声
2 x ( t ) 式中, a 为噪声 的均值; 为噪声 x ( t ) 的方差。称 x ( t ) 是服从均值为 a , 2 2 x ( t ) ~ N ( a , ) 。 为标准差。特别当 方差为 的高斯分布或正态分布,记作 2 a 0 , 1 时, x ( t ) 的分布称为标准正态分布。
1
1.2.3 高斯分布特性的应用
高斯分布最直观的应用是考虑其对数据处理影响程度的分析,如 3 法则。 : 3 法则(标准) 该法则的意义是当噪声服从高斯分布时,噪声的影响主要集中在正负3 倍的标准差之内,即1σ 只考虑了68%的噪声影响,而3σ 几乎考虑了其全部 影响。 大多数噪声(随机过程)瞬时幅度的概率分布是正态的即
F ( x) 1 2
xa xa
用误差函数表示 F(x)的好处是,借助于一般数学手册所提供的误差函数表,可方 便查出不同 x 值时误差函数的近似值,还可以在 Matlab 程序中直接调用 erf(x) 或 erfc(x)计算,避免了复杂积分运算。
误差函数和余补误差函数的主要性质: (1)误差函数是递增函数,它具有如下性质 1) erf ( x) erf ( x) ; 2) erf () 1 。 (2)余补误差函数是递减函数,它具有如下性质 1) erfc() 0 ; 2) erfc( x) 1 exp(x2 ), x x
1 Pn Pn ( )d R(0) 2 2
2)高斯噪声的一维概率密度函数具有如下特性: (1) p( x ) 对称于 x a 直线,即有
p(a x ) p( a x )
(2) p( x ) 在 ( , a ) 内单调上升,在 ( a , ) 内单调下降, 且在点 a 处达到极大值

哈工大数字信号处理实验2011

哈工大数字信号处理实验2011

实验一 离散傅里叶变换的性质一、 实验目的1、 掌握离散傅里叶变换的性质,包括线性特性、时移特性、频移特性、对称性和循环卷积等性质;2、 通过编程验证傅里叶变换的性质,加强对傅里叶变换性质的认识。

二、 实验原理和方法 1. 线性特性1212DFT[()()]()()ax n bx n aX k bX k +=+2. 时移特性DFT[()]()DFT[()]()km kmx n m W X k x n m W X k -+=-=3. 频移特性()()nl N IDFT X k l IDFT X k W +=⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦4. 对称性设由x(n) 延拓成的周期序列为 ()x n 则()()()e o xn x n x n =+ 共轭对称序列()()()*12e xn x n x N n ⎡⎤=+-⎣⎦ 共轭反对称序列()()()*12o x n x n x N n ⎡⎤=--⎣⎦ 将()e xn 和()o x n 截取主周期,分别得 ()()()ep e N x n x n R n = ()()()o p o N x n x n R n= 则()()()()()N ep op x n xn R n x n x n ==+ x(n)序列的实部和虚部的离散立叶变换(){}()Re ep DFT x n X k =⎡⎤⎣⎦ (){}()Im op DFT j x n X k =⎡⎤⎣⎦当x(n)为实数序列[][]()(())()()(())()()()(())()(())()()(())()(())()()()arg ()arg ()N N N N R R N N R N N I I N N I N N X k X k R k X k X N k R k X N k X k X k R k X N k R k X k X k R k X N k R k X k X N k X k X k *=-≅-=-≅-=-=-=--=--=-=--5. 循环卷积()312312()()()()()x n x n x n X k X k X k =⊗⇒=有限长序列线性卷积与循环卷积的关系 x1(n)和x2(n)的线性卷积:111212()()()()()N l m m x n x m x n m x m x n m -∞=-∞==-=-∑∑1120()()N m x m x n m -==-∑将x1(n)和x2(n)延拓成以N 为周期的周期序列11()()r xn x n rN ∞=-∞=+∑ 22()()q xn x n qN ∞=-∞=+∑ 则它们的周期卷积为14120()()()N p m x n xm x n m -==-∑ 1120()()N m x m xn m -==-∑ 1120()()N m q x m x n m qN -∞==-∞=-+∑∑1120()()N q m x m x n qN m ∞-=-∞=⎡⎤=+-⎢⎥⎣⎦∑∑ ()lq x n qN ∞=-∞=+∑x1(n)和x2(n)周期延拓后的周期卷积等于他们的线性卷积的的周期延拓。

哈工大数字信号处理实验一

哈工大数字信号处理实验一

数字信号处理实验报告实验题目:实验一用FFT做谱分析院系:班级:姓名:学号:哈尔滨工业大学实验一: 用FFT 作谱分析一、实验目的(1) 进一步加深DFT 算法原理和基本性质的理解(因为FFT 只是DFT 的一种快速算法, 所以FFT 的运算结果必然满足DFT 的基本性质)。

(2) 熟悉FFT 算法原理和FFT 子程序的应用。

(3) 学习用FFT 对连续信号和时域离散信号进行谱分析的方法,了解可能出现的分析误差及其原因,以便在实际中正确应用FFT 。

二、实验原理1.DFT 的运算量:一次完整的DFT 运算总共需要2N 次复数乘法和(1)N N -复数加法运算,因而直接计算DFT 时,乘法次数和加法次数都和2N 成正比,当N 很大时,运算量很客观的。

例如,当N=8时,DFT 运算需64位复数乘法,当N=1024时,DFT 运算需1048576次复数乘法。

而N 的取值可能会很大,因而寻找运算量的途径是很必要的。

2.FFT 算法原理:大多数减少离散傅里叶变换运算次数的方法都是基于nkN W 的对称性和周期性。

(1)对称性()*()k N n kn knN N NW W W --== (2)周期性()(mod`)()()kn N kn n N k n k N N N N NW W W W ++===由此可得()()/2(/2)1n N k N n k nk N N N N N k N k N N W W W W W W ---+⎧==⎪=-⎨⎪=-⎩这样:1.利用第三个方程的这些特性,DFT 运算中有些项可以合并;2.利用nkN W 的对称性和周期性,可以将长序列的DFT 分解为短序列的DFT 。

前面已经说过,DFT 的运算量是与2N 成正比的,所以N 越小对计算越有利,因而小点数序列的DFT 比大点数序列的DFT 运算量要小。

快速傅里叶变换算法正是基于这样的基本思路而发展起来的,她的算法基本上可分成两大类,即按时间抽取法和按频率抽取法。

哈尔滨工业大学-试验方法与数字信号处理大作业

哈尔滨工业大学-试验方法与数字信号处理大作业

Harbin Institute of Technology大作业一课程名称:试验方法与数字信号处理院系:机械电子班级:15S0825学号:姓名:哈尔滨工业大学给出信号x(t)=sin(2π∙10∙t)+sin(2π∙80∙t)+ sin(2π∙200∙t)1.绘出信号波形。

利用matla软件,绘制出的原信号波形如图1所示。

图1 原波形信号2. 低通滤波,分别用FIR,IIR滤波器,保留10Hz,去除80Hz和200Hz,并画出波形,并与10Hz信号对比。

解:原信号的最大F max = 200Hz,取:∆t=10−3<12F max=1400=0.0025此时,满足采样定理。

(1)、用FIR滤波器(附录1)选择低通滤波的截止频率为50Hz,滤波器项数为80,通过FIR滤波器公式,可得到滤波后的信号。

编写matlab程序,对比滤波后信号和10Hz信号,如图2所示。

图2 FIR滤波后信号与10Hz信号对比通过图2可以发现,滤波后的信号大致反应了10Hz信号的变化,相位一致,幅值衰减了一部分,说明滤波后,确实去除了80Hz,200Hz的信号。

为了进一步说明问题,绘制滤波后信号的频谱图,如图3所示。

从图3可以看出,随着N 的增大,10Hz信号幅值衰减的程度变小,会趋于至原幅值的一半,其余信号幅值衰减的程度变大,滤波效果更加明显。

图3 FIR滤波后频谱(N = 8,30,80,800)10Hz尝试用汉宁窗口对泄漏进行修正,修正前后的波形如图4所示。

图4 采用汉宁窗口修正(2)、用IIR滤波器(附录2)选择低通滤波的截止频率为50Hz的二阶IIR滤波器,根据相关公式,可以得到IIR滤波器的滤波因子,进而可得到滤波后的信号。

编写matlab程序,对比滤波后信号和10Hz信号,如图5所示。

图5 IIR滤波后信号与10Hz信号对比通过图5可以发现,滤波后的信号大致反应了10Hz信号的变化,相位一致,幅值衰减了一部分,说明滤波后,确实去除了80Hz,200Hz的信号。

哈工大试验方法和数字信号分析处理作业一

哈工大试验方法和数字信号分析处理作业一

题目:(1)给定数字信号:x(t)=sin(20*pi*t)+sin(100*pi*t)+sin(400*pi*t);即该信号由10HZ,50HZ,200HZ。

三个正弦信号合成。

要求:绘出上述给定数字信号的曲线x(t)。

低通滤波练习:分别用FIR、IIR滤波器滤去50Hz、200Hz信号,保留10Hz信号;绘出滤波前和滤波后的信号曲线,并做对比;滤波过程中的问题讨论。

带通滤波练习:用FIR滤波器滤去10Hz、200Hz信号,保留50Hz信号;绘出滤波前和滤波后的信号曲线,并做对比;滤波过程中的问题讨论。

(2)给定数字信号:X(t)=sin(2*pi*10*t)+sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*200*t)+0.6*randn(1,N)即在原信号上叠加上一个白噪声信号。

要求:绘出上述给定数字信号的曲线x(t)。

分别用低通滤波器和带通滤波器(FIR、IIR任选)滤波、绘曲线对比、讨论。

注:本次作业要求使用我们课上(§3-3、§3-4)所推导的滤波器(公式)滤波;不许使用MATLAB中的滤波函数。

1.数字信号为:x(t)=sin(20*pi*t)+sin(100*pi*t)+sin(400*pi*t);时因为,最大频率为200HZ,故由采样定理dt<=1/2*f max,可得dt<=0.0025s,取dt=0.0003s,满足采样定理。

(1)绘出x(t)图像:Matlab代码:clear allt=0:0.0005:0.6;t1=0.0005;F=15;N=1201;x=sin(2*pi*10*t)+sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*200*t);x1=sin(2*pi*10*t);plot(t,x,'b');图形如下:图1 原始信号图像(2)低通滤波练习:1.FIR滤波器:Matlab代码:clear allt=0:0.0005:0.6;t1=0.0005;F=15;x=sin(2*pi*10*t)+sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*200*t);x1=sin(2*pi*10*t);y(1201)=0;for k=50:1100for i=-20:20if i==0fi=2*F*t1;elsefi=sin(2*pi*F*i*t1)/pi/i;endy(k)=y(k)+fi*x(k-i);endendplot(t,x1,'k',t,x,'b',t,y,'r');图像如下:图2 FIR低通滤波信号图像图3 FIR低通滤波信号图像i=-30:30,k=70:1100时分析讨论:由图可以看出,原始图像有正弦信号叠加后十分混乱,滤波后基本滤出了10HZ的信号,设计滤波器时,通过改变N1和N2以及采样的数量来生成不同的滤波后图像,最终选择了如上代码中的数值。

阵列信号处理仿真作业

阵列信号处理仿真作业

阵列信号处理仿真作业需要解决的问题:使用优化算法(可以使用遗传算法)挑选旁瓣相消的阵元 要求:(只需要选择一个突破点即可)①可以针对不同类型的干扰、连片杂波、地杂波或密集型干扰等进行优化 ②也可以考虑存在阵列误差下面我们针对第一个突破点进行仿真:一、基本原理图1给出了一般阵元级部分自适应处理的框图,通常称为多旁瓣相消器。

1NHx图1. 多旁瓣相消器结构部分自适应处理框图如图1所示,整个天线阵的阵元加导向矢量权及用于压低旁瓣的锥削,可得到主通道输出0()m t ,0()m t 的方向图就指向目标方向,而从天线阵中选出M 个阵元作自适应单元,自适应单元加权为H x W ,于是得到主通道输出00()()H m t t =W X ,辅助通道输出为()H x t W Y 。

所以整个自适应信号处理器的输出为0()()()H x e t m t t =-W Y(1)其中0()m t 表示为主通道的输出;12[,,,]T M y y y =Y L 为选取的辅助单元接收的信号;12[,,,]H Tx M w w w ***=W L 为自适应权值;()H x t W Y 为形成辅助通道的输出。

在最小均方误差的准则下,求出的自适应权值就演变成为一个优化问题220min ()min ()()H x E e t E m t t ⎡⎤⎡⎤⇒-⎢⎥⎣⎦⎣⎦W Y (2)得10()()()()H H xE t t E t m t -*⎡⎤⎡⎤=⎣⎦⎣⎦WY Y Y(3)为了保证目标信号不损失,应对自适应权作约束,约束条件是在目标信号的方向上,阵列自适应处理的增益为一常数。

即在权值调整过程中,无论权x W 怎样变化,对有用信号的增益不变。

这样在使自适应阵输出()e t 的均方值2()E e t ⎡⎤⎣⎦最小时,能最大限度地抑制干扰且不损失有用信号能量。

图1中应用式( 2) 的无约束优化方程显然不合理,它不能保证有用信号增益不变。

哈工大实验方法第一次大作业概要

哈工大实验方法第一次大作业概要

哈尔滨工业大学试验方法及数字信号处理分析————第一次大作业数字滤波器设计指导老师:包钢学生姓名:陈方鑫学生学号:15S008043第一部分 作业题目一、设计题目1、杂波信号:()sin(210)sin(280)sin(2200)t x t t t πππ=⨯+*+⨯2、要求:(1)绘出杂波信号波形。

(2)分别用FIR IIR 滤波器设计低通和带通滤波器,保留10Hz ,80Hz 频率。

绘出滤波后波形,并与理想波形比较。

(3)在原信号加上白噪声信号,再比较分析。

第二部分 具体设计内容第一节 卷积滤波器的设计一、低通滤波1、低通滤波器参数计算 (1)FIR 滤波频率响应:212()N j fi t i i N H f f e π∆-=-=∑…………①(2)低通期望频率响应:1;0()0;0,f FH f f f F≤≤=≤≥………②(3)通过①、②计算滤波因子 当0i =时,'2f F t ∆= 当0i ≠时,sin(2)'Fi t f iππ=取'f f =可得近似理想低通滤波器:21N k i k ii N y f x -=-=∑(4)由于题目x (t )的最高频率fmax=200。

基于采样定理,f’>2fmax=400。

本例取f’=5fmax=1000。

故 t=0.001s。

2、设计程序程序参数:1t t;F=低通截止频率;t=0:10^-3:0.5;t1=10^-3;F=20;x=sin(2*pi*10*t)+sin(2*pi*80*t)+sin(2*pi*200*t);x1=sin(2*pi*10*t);f(1)=2*F*t1;i=2;while i<60f(i)=sin(2*pi*F*i*t1)/(pi*i);i=i+1;endfor k=61:440y(k)=0;for i=1:60;y(k)=f(i)*(x(k-i)+x(k+i))+y(k);endendy(length(t))=0;plot(t,x,'r',t,x1,'b',t,y,'k');legend('原图','理想图','滤波图');title('F=20');xlabel('x');ylabel('y');3、结果分析F=15放大图放大图放大图分析:上图展示了FIR 低通滤波的总体情况,并分别对F 取15,20,30值时做了对比研究。

哈工大—并行处理—第三章 阵列处理机

哈工大—并行处理—第三章 阵列处理机

PEo Ao 例: 现求向量A的前k个分量之 PE1 A1 和S(k)。k从0~到n-1变化。 令A=(Ao,A1,…,An-1),要 PE2 A2 计算的是下列n个和: PE3 A3 k S(k)=∑Ai k=0,1,…,n-1 PE4 A4
I=0
0 0,1 1,2 2,3 3,4 4,5 5,6 6,7
第1步
第2步
上述递归求和对于n=8的情况,在N=8个PE的阵列机中用[log2n=?] 步就可实现。K=0,1,…,7 开 始: PEMi中的Ai PEi的寄存器Ri中,i=0,1,…,n-1 (n=?) 第一步:选定路径将Ai从Ri送至Ri+1,并与Ai+1加在一起; 在Ri+1中得到和Ai+Ai+1。I=0,1,…,6 (箭头表示寻径) 第二步:选定路径将Ri中的中间和传递至Ri+2,与Ri+2中的内容加 起来。i=0,1,…,5 第三步:选定路径将Ri中的中间和传递给Ri+4并与其原值加在一起, i=0,1,2,3。这样,在Pek中得到S(k)的最后结果。 对数据寻径操作来说,第一步未涉及PE7(?数不传);第二步未 涉及PE7和PE6;第三步未涉及PE7,PE6,PE5,PE4。这些不需要的PE在 相应的步中被屏蔽起来。 在做加法运算时,第一步PEo是不活动的;第二步PEo和PE1是不活动 的;第三步中PEo,PE1,PE2和PE3是受屏蔽的。 屏蔽模式在不同的操作周期是不一样的。在向量长度n>N时,屏蔽 和寻径操作要复杂得多。
接口
局部总线、I/O总线、SAN和LAN
网 络 拓 扑
静态—PE之间链接是固定的,灵活性差,适应性差。 单级—只有有限的几种连接,必经多次循环,实现PE间传递。 动态 多级—由多个单级网络串联组合而成,实现任两个PE间连接。 还可将多级互连网络循环使用,实现复杂的互连。

哈尔滨工程大学数字信号处理实验五 谱分析

哈尔滨工程大学数字信号处理实验五  谱分析

实验五 谱分析一.实验原理信号是无限长的,而在进行信号处理是只能采用有限长信号,所以需要将信号“截断”。

在信号处理中,“截断”被看成是用一个有限长的“窗口”看无限长的信号,或者从分析的角度是无限长的信号乘以有限长的窗函数。

二.实验内容1、用matlab 编程绘制各种窗函数的形状。

2、用matlab 编程绘制各种窗函数的幅频响应。

矩形窗N=20;n=0:(N-1);w=boxcar(N);subplot(211);stem(n,w);title('形状');[H,W]=dtft(w,1024);subplot(212);plot(W/2/pi,abs(H));title('幅频响应');0246810121416182000.51矩形窗形状-0.5-0.4-0.3-0.2-0.100.10.20.30.40.505101520矩形窗幅频响应汉宁窗N=20;n=0:(N-1);w=hanning(N);subplot(211);stem(n,w);title('形状');[H,W]=dtft(w,1024);subplot(212);plot(W/2/pi,abs(H));title('幅频响应');0246810121416182000.51汉宁窗形状-0.5-0.4-0.3-0.2-0.100.10.20.30.40.5051015汉宁窗幅频响应汉明窗N=20;n=0:(N-1);w=hamming(N);subplot(211);stem(n,w);title('形状');[H,W]=dtft(w,1024);subplot(212);plot(W/2/pi,abs(H));title('幅频响应');0246810121416182000.51汉明窗形状-0.5-0.4-0.3-0.2-0.100.10.20.30.40.5051015汉明窗幅频响应巴特利特窗N=20;n=0:(N-1);w=bartlett(N);subplot(211);stem(n,w);title('形状');[H,W]=dtft(w,1024);subplot(212);plot(W/2/pi,abs(H));title('幅频响应');0246810121416182000.51巴特利特窗形状-0.5-0.4-0.3-0.2-0.100.10.20.30.40.50510巴特利特窗幅频响应布莱克曼窗N=20;n=0:(N-1);w=blackman(N);subplot(211);stem(n,w);title('形状');[H,W]=dtft(w,1024);subplot(212);plot(W/2/pi,abs(H));title('幅频响应');0246810121416182000.51布莱克曼窗形状-0.5-0.4-0.3-0.2-0.100.10.20.30.40.502468布莱克曼窗幅频响应Triang 窗N=20;n=0:(N-1);w=triang(N);subplot(211);stem(n,w);title('形状');[H,W]=dtft(w,1024);subplot(212);plot(W/2/pi,abs(H));title('幅频响应');0246810121416182000.51triang 窗形状-0.5-0.4-0.3-0.2-0.100.10.20.30.40.50510triang 窗幅频响应Kaiser 窗N=20;n=0:(N-1);w=kaiser(N);subplot(211);stem(n,w);title('kaiser´°ÐÎ×´');[H,W]=dtft(w,1024);subplot(212);plot(W/2/pi,abs(H));title('kaiser´°·ùƵÏìÓ¦');0246810121416182000.51kaiser 窗形状-0.5-0.4-0.3-0.2-0.100.10.20.30.40.505101520kaiser 窗幅频响应切比雪夫窗N=20;n=0:(N-1);w=chebwin(N);subplot(211);stem(n,w);title('Æõ±ÈÑ©·ò´°ÐÎ×´');[H,W]=dtft(w,1024);subplot(212);plot(W/2/pi,abs(H));title('Æõ±ÈÑ©·ò´°·ùƵÏìÓ¦');0246810121416182000.51契比雪夫窗形状-0.5-0.4-0.3-0.2-0.100.10.20.30.40.502468契比雪夫窗幅频响应3、绘制矩形窗的幅频响应,窗长度分别为:10.20,50,100.N=10时N=10;n=0:(N-1);w=boxcar(N);[H,W]=dtft(w,1024);plot(W/2/pi,abs(H));title('¾ØÐδ°·ùƵÏìÓ¦');-0.5-0.4-0.3-0.2-0.100.10.20.30.40.5012345678910矩形窗幅频响应N=20时N=20;n=0:(N-1);w=boxcar(N);[H,W]=dtft(w,1024);plot(W/2/pi,abs(H));title('¾ØÐδ°·ùƵÏìÓ¦');-0.5-0.4-0.3-0.2-0.100.10.20.30.40.502468101214161820矩形窗幅频响应N=50时N=50;n=0:(N-1);w=boxcar(N);[H,W]=dtft(w,1024);plot(W/2/pi,abs(H));title('¾ØÐδ°·ùƵÏìÓ¦');-0.5-0.4-0.3-0.2-0.100.10.20.30.40.505101520253035404550矩形窗幅频响应N=100时N=100;n=0:(N-1);w=boxcar(N);[H,W]=dtft(w,1024);plot(W/2/pi,abs(H));title('¾ØÐδ°·ùƵÏìÓ¦');-0.5-0.4-0.3-0.2-0.100.10.20.30.40.50102030405060708090100矩形窗幅频响应4、已知周期信号,若截取时间长度分别为信号周期的0.9和1.1倍,试绘制和比较采用下面窗函数提取的频谱。

哈尔滨工程大学《数字信号处理》(1-7章)习题解答

哈尔滨工程大学《数字信号处理》(1-7章)习题解答
(4)利用欧拉公式
由于 是无理数,所以 是非周期的。
4、判断下列系统是否为线性、时不变、因果、稳定系统,说明理由。其中, 与 分别为系统的输入与输出。
(1) (2)
(3) (4)
解:(1)首先判断系统是否是线性系统,假设在 和 单独输入时的输出分别为 和 ,即:
那么当输入为 时,系统的输出为
所以系统是线性系统。
3、判断下列信号是否为周期的,并对周期信号求其基本周期。
(1) (2)
(3) (4)
解:(1)由于 是有理数,所以 是周期的,且周期为16。
(2)对于 , ,那么它的周期为24;对于 , ,则它的周期为36, 的周期为这两个信号周期的最小公倍数,所以周期为72。
(3)由于 是有理数,所以 是周期的,周期为14。
(1)
(2)
解:初值定理 ,终值定理 。终值定理只有当 时, 收敛才可应用,即要求 的极点必须在单位圆内(单位圆上的极点只能位于 ,且是一阶极点。)若 发散,则不存在终值。
(1) 。
的极点为 和 , 发散,不存在终值。
(2) 。
, 的极点为 和 , 收敛, 。
5、已知 ,求证 。
证明:这里的z变换是指单边z变换,那么
题13图
解:假设加法器的输出为 ,由系统的结构框图可知
联立解得,

对差分方程两边进行z变换得
因此系统函数为
当 时,系统函数为
它有一个零点 ,两个极点 和 ,零极点图如题13解图(1)所示。由于系统是因果稳定系统,因此 的收敛域为 ,那么单位脉冲响应为
当系统是稳定系统时,频率响应 就是 在单位圆上的值,

(4)由DFT的定义
(5)由DFT的定义
从分子中提出复指数 ,从分母中提出复指数 ,则DFT可以写为

哈工大机械工程测试技术基础大作业一——信号的分析与系统特性

哈工大机械工程测试技术基础大作业一——信号的分析与系统特性

Harbin Institute of Technology课程大作业说明书课程名称:机械工程测试技术基础设计题目:信号的分析与系统特性院系:机电学院班级:0908107设计者:学号:10908107XX指导教师:王慧峰设计时间:2012/XXXX哈尔滨工业大学题目一信号的分析与系统特性题目:写出下列信号中的一种信号的数学表达通式,求取其信号的幅频谱图(单边谱和双边谱)和相频谱图,若将此信号输入给特性为传递函数为)H的系统,试讨论信号(s参数的取值,使得输出信号的失真小。

作业要求(1)要求学生利用第1章所学知识,求解信号的幅频谱和相频谱,并画图表示出来。

T及幅值A,每个学生的(2)分析其频率成分分布情况。

教师可以设定信号周期取值不同,避免重复。

(3)利用第2章所学内容,画出表中所给出的系统)H的伯德图,教师设定时间(sω的取值,每个同学取值不同,避免重复。

常数τ或阻尼比ζ和固有频率n(4)对比2、3图分析将2所分析的信号作为输入)x,输入给3所分析的系统)(tH,(s求解其输出)(t y 的表达式,并且讨论信号的失真情况(幅值失真与相位失真)若想减小失真,应如何调整系统)(s H 的参数。

解题矩形波的0=2T τ ,不妨设T 0=2s ,A=1。

2.幅频谱和相频谱将其分解为三角函数表示形式的傅里叶级数,002200-200211=(t)=+-=0TT T T T a w dt Adt Adt T T ⎛⎫ ⎪⎝⎭⎰⎰⎰00220000-200222()cos()cos()-cos()0TTT T T n a w t nw t dt A nw t dt A nw t dt T T ⎛⎫==+= ⎪⎝⎭⎰⎰⎰00220000-20020000000022()sin()sin()-sin()2 =cos()-cos()2024 =0 n TT T T T n b w t nw t dt A nw t dt A nw t dt T T T T A A nw t nw t T T nw nw An nπ⎛⎫==+ ⎪⎝⎭⎛⎫ ⎪⎪ ⎪⎝⎭⎧⎪⎨⎪⎩⎰⎰⎰为奇数为偶数式中002=w T π。

哈工程数字信号处理实验报告1

哈工程数字信号处理实验报告1

数字信号处理实验实验一:基本信号班级:姓名:学号:指导教师:2012年10月实验一:基本信号一:实验原理:本节专注于用MATLAB产生一些基本离散信号的问题。

主要是有那个MATLAB内部向量程序来产生信号。

用MATLAB的stem指令会出离散时间信号。

依据MATLAB的编址约定,标号n=0必须对应nn(1);必须给指定向量的第一个参数以得到正确的n轴。

二:实验内容:1.冲击信号产生并绘出下面的序列。

在每种情况下,水平n轴应该只在指定的区间上展开并应该相应标注。

使用stem指令使每个序列显示成离散时间信号。

x[n]=0.9δ[n-5] 1<=n<=20x[n]=0.8δ[n] -15<=n<=15x[n]=1.5δ[n-333] 300<=n<=350x[n]=4.5δ[n+7] -10<=n<=0L=20;nn=1:(L);imp=zeros(L,1);imp(5)=0.9;stem(nn,imp))L=31;nn=-15:(L-16);imp=zeros(L,1);imp(16)=0.8;stem(nn,imp))L=51;nn=300:350;imp=[zeros(L,1)]'; imp(34)=1.5 stem(nn,imp)L=11;nn=-10:(L-11);imp=zeros(L,1);imp(4)=4.5;stem(nn,imp)实验分析:所得4个图形均符合题目要求3、指数信号衰减的指数信号是数字信号是数字信号处理的基本信号。

因为它是线性常系数差分方程的解。

A.使用函数在区间n=0,1,2,。

,20上绘出信号x[n]=(0.9)ⁿ。

B.在许多推导中,指数信号序列aⁿu[n]须在有限区间上求和。

使用(a)中的函数产生一个指数信号然后对其求和并比较结果。

C.指数序列在信号处理中常常出现的一个原因是,时移并不改变其信号特征。

证明一有限长指数信号满足移位关系:y[n]=ay[n-1], 1<=n<=L-1比较向量y(2:L)和a*y(1:L-1)。

哈工大通信工程数字信号处理报告

哈工大通信工程数字信号处理报告

实验一 用FFT 作谱分析一、 实验目的1.进一步加深DFT 算法原理和基本性质的理解(因为FFT 只是DFT 的一 种快速算法,所以FFT 的运算结果必然满足DFT 的基本性质)。

2.熟悉FFT 算法原理和FFT 子程序的应用。

3.学习用FFT 对连续信号和时域离散信号进行谱分析的方法,了解可能出 现的分析误差及其原因,以便在实际中正确应用FFT 。

二、 实验步骤1.复习DFT 的定义、性质和用DFT 作谱分析的有关内容。

复习FFT 算法原理与编程思想,并对照DIT —FFT 运算流图和程序框图, 2.读懂本实验提供的FFT 子程序。

3.编制信号产生子程序,产生以下典型信号供谱分析:()()n R n x 41=1+n , 30≤≤n()=n x 2 n -8, 74≤≤n 0 , 其它nn -4, 30≤≤n()=n x 3 3-n , 74≤≤n 0, 其它n()n n x 4cos 4π= ()n n x 8sin5π=()t t t t x πππ20cos 16cos 8cos 6++=应当注意,如果给出的是连续信号()t x a ,则首先要根据其最高频率确定采样速率s f 以及由频率分辨率选择采样点数N ,然后对其进行软件采样(即计算()()nTx n x a =,10-≤≤N n ),产生对应序列()n x 。

对信号()t x 6,频率分辨率的选择要以能分辨开其中的三个频率对应的谱线为准则。

对周期序列,最好截取周期的整数倍进行谱分析,否则有可能产生较大的分析误差。

4. 编写主程序下图给出了主程序框图,供参考。

本实验提供FFT 子程序和通用绘图子程序。

主程序框图三、 实验结果直接运行程序,按照实验内容及程序提示键入1~8,分别对()n x 1~()n x 6及()()()n x n x n x 547+=、()()()n jx n x n x 548+=进行谱分析。

输出()()n x n x 51~的波形及其8点DFT 和16点DFT ,()n x 6的16点、32点和64点采样序列及其DFT 。

哈尔滨工程大学试卷

哈尔滨工程大学试卷

第2页 共 2页11212()10.70.3z X z z z ---+=--, 12111()(1)(12)z z X z z z ----++=--3.对两个正弦信号1()cos2a x t t π=,2()cos10a x t t π=进行理想采样,采样频率为8s πΩ=,求两个采样输出序列,画出1()a x t 和2()a x t 的波形以及采样点的位置,并解释频谱的混叠现象。

4.已知序列{}()1,2,5,4;0,1,2,3x n n ==,试计算()[()]X k DFT x n =。

三、 已知一线性时不变离散系统,其激励()x n 和响应()y n 满足下列差分方程:()0.2(1)0.24(2)()y n y n y n x n x n +---=+- (15分)1.试画出该系统的结构框图。

2.求该系统的系统函数()H z ,并画出零极点图3.求系统的单位样值响应()h n 和频率响应()j H e ω,并讨论系统的稳定性。

4.分别画出正准型、并联型结构图。

四、 已知线性时不变系统的单位样值响应()h n 和输入()x n 分别为:104()059n h n n ≤≤⎧=⎨≤≤⎩ 104()159n x n n ≤≤⎧=⎨-≤≤⎩(10分) 1.用线性卷积的方法求输出序列()y n 。

2.计算)(n h 和()x n 的10点圆周卷积。

3.在什么条件下圆周卷积等于线性卷积结果?五、 已知模拟滤波器的传递函数为:232()231a s H s s s +=++,设采样周期 0.1T =,试用脉冲响应不变法设计数字滤波器的系统函数()H z (7分)六、 用双线性变换法设计一个三阶巴特沃兹数字低通滤波器,其3dB 截止频率为400c f Hz =,采样周期为 1.2T kHz =,请确定系统函数()H z 。

(7分)(三阶巴特沃兹低通滤波器的传递函数为231()122a c c c H s s s s =⎛⎫⎛⎫⎛⎫+++ ⎪ ⎪ ⎪ΩΩΩ⎝⎭⎝⎭⎝⎭) 七、 依据下表给出的几种窗函数,选择合适的窗函数及窗长度N 来设计一个线性相位低通滤波器:第4页 共 4页。

哈工程 数字信号处理实验 实验一

哈工程 数字信号处理实验 实验一

实验一 基本信号一:实验原理使用MATLAB 内部向量程序来产生信号。

用MATLAB 的stem 指令绘出离散时间信号.用MATLAB 的stem 指令会出离散时间信号。

依据MATLAB 的编址约定,标号n=0必须对应nn (1);必须给指定向量的第一个参数以得到正确的n 轴。

二:实验内容2.正弦信号X 【n 】=Acos (ωn+ρ)使用MATLAB 的向量功能求解此问题,将向量赋予余弦或正弦函数,再利用一个函数调用。

在每种指定区间上展开并标注水平轴n 轴。

使用stem 指令显示每个序列。

A .X ₁【n 】=sin (πn /17) 0≤n ≤25 B .X ₂【n 】=sin (πn /17) -15≤n ≤25 C .X ₃【n 】=sin (3πn ﹢π/2) -10≤n ≤10 D . X ₄【n 】=sin (πn /√23) 0≤n ≤503.指数信号衰减的指数信号是数字信号处理中的基本信号,因为它是线性常系数方程的解。

A.利用functions 研究下面的MATLAB 函数,看他如何产生离线指数信号。

然后是用函数在区间n=0,1,2,3,. . . ,20上绘出指数信号x 【n 】=(0.9)ⁿ。

B.指数信号序列a ⁿu 【n 】须在有限区间上求和。

这个和以下面闭合时表示: a a a L nL n --=∑-=1110C.指数序列在信号处理中常常出现的一个原因是,时移并不改变其信号特征。

Y【n】=ay【n-1】,1≤n≤L-1D.产生指数信号另外的方法是使用查分方程给出的递归表示式。

当输入x【n】是一个冲击信号的时候,信号y【n】=aⁿu【n】是下面查分方程的解:y【n】-a【n-1】=x【n】,初始条件y【-1】=0三.实验程序2.正弦函数A.n=0:0.01:25y=sin(pi*n/17)plot(n,y)ylabel(‘y= sin(pi*n/17)’)gridgtext(‘n’)B.n=-15:0.01:25y=sin(pi*n/17)plot(n,y)ylabel(‘y= sin(pi*n/17)’)gridgtext(‘n’)C. n=-10:0.01:10y=sin(3*pi*n+pi/2)ylabel(‘y= sin(3*pi*n+pi/2)’)gridgtext(‘n’)D. n=0:0.01:50y=cos(pi*n/(23^0.5))plot(n,y)ylabel(‘cos(pi*n/(23^0.5)’)gridgtext(‘n’)3.指数信号A function y = genexp( b, n0, L)%GENEXP generate an exponential signal:b^n% usage:Y = genexp(B,N0,L)% B input scalar giving ratio between terns% N0 starting index (integer)% L length of geberated signal% Y output signal Y(1:L)if( L <= 0 )error('GENEXP:length not positive')endnn = n0 + [1 : L]'-1; %---vector of indices y =b .^ nn;endn=0:9;x1=genexp(0.9,0,20)stem(n,x1,'b')B. function y=signal(a,n0,L)if(L<=0)error('SIGNAL:length not positive') endnn=n0+[1:L]'-1y=(1-a.^nn)/(1-a)endu1=genexp(0.9,0,21)ss(1)=0;for i=1:19ss(i+1)=u1(i)+ss(i);endss(19)nn=[1:21]'-1;a=0.9y=(1-a.^nn)/(1-a)C. format compact, subplot(111)n=0:20;m=1:21;x1=genexp(0.9,0,21)subplot(211)stem(n,x1,'b')sum(x1(:))grid,title('Test1_3_3_1')x2=0.9*genexp(0.9,0,21)subplot(212)stem(m,x2,'b')grid,title('Test1_3_3_2')四.结果分析1.正弦函数A.BCD3.A.B.x1 =1.00000.90000.81000.72900.65610.59050.53140.47830.43050.38740.34870.31380.28240.25420.22880.20590.18530.16680.15010.13510.1216ans =8.9058用题目所给公式所求结果为8.9058,结果一致。

阵列信号处理作业

阵列信号处理作业

阵列信号处理作业(下周五6月8号的阵列信号处理课上交,纸质的,可以手写也可以打印)1 设空间有M 个感应器,每个感应器所接收到的信号和噪声表示为:)()()(t n t s t y m m +=,其中m=0,1,……,M-1,s(t)为信号,是确定量,n m (t)为噪声,是随机量,且均值为零。

对所接收的信号进行空间平均,请确定阵列输出的信噪比与单感应器输出的信噪比相比,增加多少?分两种情况考虑 (1)噪声是互不相关的,即{}210)()(21m m t n t n E m m ≠=; (2)噪声是相关的,即 {}210)()(21m m t n t n E m m ≠≠。

解:(1)设L 为子阵长度 ,N=M-L+1为子阵数,S(t)=A 0jw te,则()0010011()(),,()()x j w t k M d jw t M M y t Ae n t y t Aen t --⎡⎤⎣⎦--=+=+天线加权为[]011,,,L W w w w -=,子天线阵接收到的信号为12,,,N Y Y Y 。

第1个子阵相关矩阵111HR YY =,其中信号相关矩阵1s R 和噪声相关矩阵1n R 为(1)1(1)111x x x x jk djk L d jk ds jk L d L L e e e R e----⨯⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦ **00011**1011L n L L L L Ln n n n R n n n n ----⨯⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦第2个子阵相关矩阵222H R Y Y =,其中信号相关矩阵2s R 和噪声相关矩阵2n R 为(1)2(1)111x x x x jk d jk L d jk ds jk L d L L e e e R e----⨯⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦ **1112**1L n L L L L Ln n n n R n n n n ⨯⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦第N 个子阵相关矩阵H N N N R Y Y =,其中信号相关矩阵Ns R 和噪声相关矩阵Nn R 为(1)(1)111x x x x jk d jk L d jk dNs jk L d L L e e e R e----⨯⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦ **111**1N N N M Nn M N M ML Ln n n n R n n n n ----⨯⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦ 对相关矩阵进行空间平均有111111N N Nk ks kn k k k R R R R N N N =====+∑∑∑,令1111,N Ns ks n kn k k R R R R N N ====∑∑,则(1)(1)111x x x x jk d jk L d jk d s jk L d L L e e e R e ----⨯⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦ 又因为{}122012()()12m m m m E n t n t m m σ≠⎧=⎨=⎩,所以222000000n L L R σσσ⨯⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦ 阵列输出信号功率为2102)(⎥⎦⎤⎢⎣⎡==∑-=L i H s s m w A W WR P阵列输出噪声功率为∑-==122)(L m n m w P σ感应器输出的信号功率为222')()()(m w A t w t s P s ==感应器输出的噪声功率为22')(t w P n σ=所以,阵列增益为∑∑-=-=⎪⎭⎫ ⎝⎛==12210'')()(L m L m nsn s m w m w P P P P G(2)当噪声相关时,设{}212212()()12m m m m E n t n t m m ρσσ⎧≠=⎨=⎩,其中ρ为相关系数,且01ρ<≤。

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Harbin Institute of Technology
阵列信号处理第一次作业课程名称:阵列信号处理
哈尔滨工业大学
1.在球坐标系下,由Maxwell 方程推导自由空间的波动方程
由Maxwell 方程可以推导出电磁波的波动方程为:
22222222()E
E x y z t
εμ∂∂∂∂++=∂∂∂∂ (1) 代入直角坐标与球坐标的关系
sin cos sin sin cos x r y r z r θϕθϕθ=⎧⎪
=⎨⎪=⎩
(2) 可以得到:
22222222
221111()(sin )sin sin s s s
r r r r r r c t
θθθθθϕ∂∂∂∂∂∂++=∂∂∂∂∂∂ (3) 根据球面波方程的球对称性,上式简化为:
222
2211()s s
r r r r c t
∂∂∂=∂∂∂ (4) 即:
222
221rs rs
r c t
∂∂=∂∂ (5) 该方程的一个解为:
exp[()A
s j t kr r
ω=
- (6) 同样有如下关系:
/k c ω=
根据平面波的定义,在球坐标系下,单频平面波的表达式为:
(,)exp[()]A
s r t j t k r r
ω=-⋅ (7)
2.推导空间采样信号的空、时付氏变换的卷积形式
//(,)(,)()2d
d
d
Z k Y l W k l dl
ππ
ωωπ
-=
-⎰
其中()w x 为窗函数。

对于有限孔径的感应器,某一感应器接收的信号可以表示为:
(,)()(,)z x t w x f x t = (1)
其中()w x 为窗函数。

通过空间傅立叶变换可得:
()()exp()W k w x jk x dx ∞
-∞
=⋅⎰ (2)
(,)(,)exp[()F k f x t j t k x dxdt ωω∞

-∞
-∞
=--⋅⎰

(3)
对接收信号(,)z x t 进行傅立叶变换:
()
()()()[]()()()
(){}
()(),,exp[(),exp exp ,exp ,exp exp ,exp exp o Z k z x t j t k x dxdt
w x f x t j t jk x dxdt
w x F x jk x dx
w x F l jl x dl jk x dx w x F l jl x jk ωωωωωω∞

-∞-∞


-∞-∞∞
-∞∞
∞-∞-∞

∞-∞-∞=--⋅⎡⎤=-⋅⎣⎦⎡⎤=⋅⎣⎦⎡⎤⎡⎤=-⋅⋅⎣⎦⎣⎦⎡⎤=-⋅⋅⎣⎦⎰
⎰⎰

⎰⎰⎰
⎰⎰()()(){}()(),exp ,x dldx
F l w x j k l x dx dl
W k l F l dl
ωω∞

-∞-∞

-∞
⎡⎤⎣⎦⎡⎤=-⋅⎣⎦
=-⎰⎰⎰
(4)
其中,()()[],,exp o F x f x t j t dt ωω∞
-∞
=-⎰。

综上所述,可得
(,)()(,)Z k W k l F l dl ωω∞
-∞
=-⎰ (5)
3.设在自由空间中有两个平面传播,一接收阵列沿x 方向排列,两平面波传播速度相同为c ,第一个平面波的频率为1w ,与x 轴的夹角为1;,第二个平面波的频率为2w ,与x 轴的夹角为
2

A.如果两个信号的空间频率相同,信号频率满足什么关系;
1
1
1
1
11
1
1
12
2
2cos
cos cos cos
2k w c
c
f w
2
2
2
2
22
2
2
22
22cos
cos cos cos
2
k w c
c
f w
若满足:12k k
则有:11
22
cos
cos
w w 信号频率满足:21
2
1
cos cos
w
w
B .如果12w w ,阵列的采样间距应满足什么条件。

为了避免出现模糊,空间采样间隔应该满足:
c d
w
因为12w w ,所以d 应满足两个间距中较小的:
1c d
w
4.两个等间距的线阵,分别由8个阵元构成,间距为d 。

第一个阵列的窗函数为:1,1,1/2,1/2,1/2,1/2,1,1。

第二个阵列的窗函数为:1/2,1/2 ,1,1,1,1,1/2,1/2。

分别计算各阵列的平滑函数(窗函数)。

平滑函数计算公式:
exp W k
w x jk x d x
设8阵元均匀线阵阵元位置如下图所示:
对窗函数计算有限长的傅立叶变换得到:
11(7/2)0
7/25/2
3/2
/2
/23/25/27/2
7/27/25/25/23/23/2exp ()1/2()()()1/2[()(x x x x x x x x x x x x x x x M jk m
d
m jk d jk d jk d jk d jk d jk d jk d jk d jk d jk d jk d jk d jk d jk d jk W k
w x jk x d x w m e e
e
e
e
e e e e e e e e e e e /2
/2)]
2[cos(7/2)cos(5/2)][cos(3/2)cos(/2)]4cos(3)cos(/2)+2cos()cos(/2)2cos(/2)(2cos3cos )
x x d jk d x x x x x x x x x x x e k d k d k d k d k d k d k d k d k d k d k d
21(7/2)0
7/2
5/2
3/2
/2
/23/25/27/27/27/25/25/23/23exp ()1/2()()1/2()
1/2[()()][(x x x x x x x x x x x x x x x M jk m
d
m jk d jk d jk d jk d jk d jk d jk d jk d jk d jk d jk d jk d jk d jk d W k
w x jk x d x w m e e e
e
e
e e e e e e e e e
e /2/2
/2)()]
[cos(7/2)cos(5/2)]2[cos(3/2)cos(/2)]2cos(3)cos(/2)+4cos()cos(/2)2cos(/2)(cos32cos )
x x jk d jk d x x x x x x x x x x x e e k d k d k d k d k d k d k d k d k d k d k d。

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