数字信号实验6报告

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数字信号实验报告材料 (全)

数字信号处理实验报告实验一：用 FFT 做谱分析一、实验目的1、进一步加深 DFT 算法原理和基本性质的理解。

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、实验原理用FFT 对信号作频谱分析是学习数字信号处理的重要内容。

经常需要进行谱分析的信号是模拟信号和时域离散信号。

对信号进行谱分析的重要问题是频谱分辨率D 和分析误差。

频谱分辨率直接和FFT 的变换区间N 有关，因为FFT 能够实现的频率分辨率是2π/N ≤D 。

可以根据此时选择FFT 的变换区间N 。

误差主要来自于用FFT 作频谱分析时，得到的是离散谱，而信号（周期信号除外）是连续谱，只有当N 较大时离散谱的包络才能逼近于连续谱，因此N 要适当选择大一些。

周期信号的频谱是离散谱，只有用整数倍周期的长度作FFT ，得到的离散谱才能代表周期信号的频谱。

如果不知道信号周期，可以尽量选择信号的观察时间长一些。

对模拟信号的频谱时，首先要按照采样定理将其变成时域离散信号。

如果是模拟周期信号，也应该选取整数倍周期的长度，经过采样后形成周期序列，按照周期序列的谱分析进行。

三、实验内容和步骤对以下典型信号进行谱分析：⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-≤≤-=⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-≤≤+==其它nn n n n n x 其它nn n n n n x n R n x ,074,330,4)(,074,830,1)()()(32414()cos4x n n π=5()cos(/4)cos(/8)x n n n ππ=+6()cos8cos16cos20x t t t t πππ=++对于以上信号，x1(n)~x5(n) 选择FFT 的变换区间N 为8和16 两种情况进行频谱分析。

分别打印其幅频特性曲线。

并进行对比、分析和讨论;；x6(t)为模拟周期信号，选择采样频率Hz F s 64=，变换区间N=16,32,64 三种情况进行谱分析。

数字信号处理实验报告_五个实验

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、掌握序列傅立叶变换的计算机实现方法，利用序列的傅立叶变换对连续信号、离散信号及系统响应进行频域分析。

二、实验原理及方法采样是连续信号数字处理的第一个关键环节。

对采样过程的研究不仅可以了解采样前后信号时域和频域特性发生变化以及信号信息不丢失的条件，而且可以加深对傅立叶变换、Z 变换和序列傅立叶变换之间关系式的理解。

对一个连续信号)(t x a 进行理想采样的过程可用下式表示：)()()(^t p t t xx aa=其中)(^t x a 为)(t x a 的理想采样，p(t)为周期脉冲，即∑∞-∞=-=m nT t t p )()(δ)(^t x a的傅立叶变换为)]([1)(^s m a m j X T j a XΩ-Ω=Ω∑∞-∞=上式表明^)(Ωj Xa为)(Ωj Xa的周期延拓。

其延拓周期为采样角频率（T /2π=Ω）。

只有满足采样定理时，才不会发生频率混叠失真。

在实验时可以用序列的傅立叶变换来计算^)(Ωj X a 。

公式如下：Tw jw ae X j X Ω==Ω|)()(^离散信号和系统在时域均可用序列来表示。

为了在实验中观察分析各种序列的频域特性，通常对)(jw e X 在[0，2π]上进行M 点采样来观察分析。

对长度为N 的有限长序列x(n)，有：n jw N n jw k ke m x eX--=∑=)()(1其中，k Mk πω2=，k=0,1,……M-1 时域离散线性非移变系统的输入/输出关系为 ∑∞-∞=-==m m n h m x n h n x n y )()()(*)()(上述卷积运算也可在频域实现)()()(ωωωj j j e H e X eY =三、实验程序s=yesinput(Please Select The Step Of Experiment:\n 一.(1时域采样序列分析 s=str2num(s); close all;Xb=impseq(0,0,1); Ha=stepseq(1,1,10);Hb=impseq(0,0,3)+2.5*impseq(1,0,3)+2.2*impseq(2,0,3)+impseq(3,0,3); i=0;while(s);%时域采样序列分析 if(s==1) l=1; k=0;while(1)if(k==0)A=yesinput('please input the Amplitude:\n',...444.128,[100,1000]); a=yesinput('please input the Attenuation Coefficient:\n',...222.144,[100,600]); w=yesinput('please input the Angle Frequence(rad/s):\n',...222.144,[100,600]); end k=k+1;fs=yesinput('please input the sample frequence:\n',...1000,[100,1200]); Xa=FF(A,a,w,fs); i=i+1;string+['fs=',num2str(fs)]; figure(i)DFT(Xa,50,string); 1=yesinput 1=str2num(1); end%系统和响应分析else if(s==2)kk=str2num(kk);while(kk)if(kk==1)m=conv(Xb,Hb);N=5;i=i+1;figure(i)string=('hb(n)');Hs=DFT(Hb,4,string);i=i+1;figure(i)string('xb(n)');DFT(Xb,2,string);string=('y(n)=xb(n)*hb(n)');else if (kk==2)m=conv(Ha,Ha);N=19;string=('y(n)=ha(n)*(ha(n)');else if (kk==3)Xc=stepseq(1,1,5);m=conv(Xc,Ha);N=14;string=('y(n)=xc(n)*ha(n)');endendendi=i+1;figure(i)DFT(m,N,string);kk=yesinputkk=str2num(kk);end卷积定理的验证else if(s==3)A=1;a=0.5;w=2,0734;fs=1;Xal=FF(A,a,w,fs);i=i+1;figure(i)string=('The xal(n)(A=1,a=0.4,T=1)'); [Xa,w]DFT(Xal,50,string);i=i+1;figure(i)string =('hb(n)');Hs=DFT(Hb,4,string);Ys=Xs.*Hs;y=conv(Xal,Hb);N=53;i=i+1;figure(i)string=('y(n)=xa(n)*hb(n)');[yy,w]=DFT(y,N,string);i=i+1;figure(i)subplot(2,2,1)plot(w/pi,abs(yy));axis([-2 2 0 2]);xlabel('w/pi');ylabel('|Ys(jw)|');title(FT[x(n)*h(n)]');subplot(2,2,3)plot(w/pi,abs(Ys));axis([-2 2 0 2]);xlabel('w/pi');ylabel('|Ys(jw)|');title('FT[xs(n)].FT[h(n)]');endendend子函数:离散傅立叶变换及X(n),FT[x(n)]的绘图函数function[c,l]=DFT(x,N,str)n=0:N-1;k=-200:200;w=(pi/100)*k;l=w;c=x*Xc=stepseq(1,1,5);子函数：产生信号function c=FF(A,a,w,fs)n=o:50-1;c=A*exp((-a)*n/fs).*sin(w*n/fs).*stepseq(0,0,49); 子函数：产生脉冲信号function [x,n]=impseq(n0,n1,n2)n=[n1:n2];x=[(n-n0)==0];子函数：产生矩形框信号function [x,n]=stepseq(n0,n1,n2) n=[n1:n2];x=[(n-n0>=0)];四、实验内容及步骤1、认真复习采样理论，离散信号与系统，线性卷积，序列的傅立叶变换及性质等有关内容，阅读本实验原理与方法。

数字信号分析实训报告

一、实训目的本次实训旨在通过实际操作，让学生掌握数字信号分析的基本原理和方法，提高学生对数字信号处理技术的理解和应用能力。

通过本次实训，使学生能够：1. 理解数字信号的基本概念、特性及分类；2. 掌握数字信号的采样、量化、编码等基本过程；3. 掌握离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）；4. 熟悉数字滤波器的设计与实现；5. 能够运用所学知识分析和处理实际信号。

二、实训内容1. 数字信号基本概念及特性（1）数字信号的定义及分类；（2）模拟信号与数字信号的转换过程；（3）数字信号的采样定理及奈奎斯特准则；（4）数字信号的量化及编码；（5）数字信号的时域分析。

2. 离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）（1）DFT的定义及性质；（2）DFT的计算过程；（3）FFT算法的基本原理及实现方法；（4）DFT与FFT在信号处理中的应用。

3. 数字滤波器的设计与实现（1）滤波器的基本概念及分类；（2）低通、高通、带通、带阻滤波器的设计方法；（3）无限脉冲响应（IIR）滤波器与有限脉冲响应（FIR）滤波器的特点及设计方法；（4）数字滤波器在信号处理中的应用。

4. 实际信号分析（1）选取实际信号进行采集；（2）对采集到的信号进行预处理；（3）运用所学知识对信号进行时域分析、频域分析及滤波处理；（4）对分析结果进行总结。

三、实训过程1. 准备工作（1）熟悉实训设备，了解数字信号分析仪器的功能及操作方法；（2）复习数字信号处理相关理论知识；（3）明确实训目标，制定实训计划。

2. 实训操作（1）数字信号基本概念及特性通过实验，观察不同采样频率下的信号波形，验证采样定理；分析不同量化位数对信号质量的影响；对采集到的信号进行时域分析，了解信号的特性。

（2）离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）运用DFT算法对信号进行频域分析，观察信号频谱特性；通过FFT算法提高计算效率，实现快速频域分析。

（3）数字滤波器的设计与实现根据实际需求，设计合适的数字滤波器，对信号进行滤波处理；比较IIR滤波器与FIR滤波器的性能差异。

西安交通大学数字信号处理实验报告

数字信号处理实验报告班级：硕姓名：学号：实验1 常见离散信号的MATLAB 产生和图形显示实验目的：加深对常用离散信号的理解；实验内容：（1）单位抽样序列clc;x=zeros(1,11); x(1)=1; n=0:1:10;stem(n,x, 'fill'); title('单位抽样序列'); xlabel('n'); ylabel('x[n]')延迟5个单位：clc;x=zeros(1,11); x(6)=1; n=0:1:10;stem(n,x, 'fill'); title('单位抽样序列'); xlabel('n'); ylabel('x[n]')nx [n ]（2）单位阶跃序列clc;x=[zeros(1,5),ones(1,6)]; n=-5:1:5;stem(n,x,'fill'); title('单位阶跃序列'); xlabel('n'); ylabel('x[n]');nx [n ]（3）正弦序列clc; N=50; n=0:1:N-1; A=1; f=1; Fs=50; fai=pi;x=A*sin(2*pi*f*n/Fs+fai); stem(n,x,'fill'); title('正弦序列'); xlabel('n'); ylabel('x[n]'); axis([0 50 -1 1]);nx [n ]（4）复正弦序列clc; N=50; n=0:1:N-1; w=2*pi/50; x=exp(j*w*n); subplot(2,1,1); stem(n,real(x)); title('复正弦序列实部'); xlabel('n');ylabel('real(x[n])'); axis([0 50 -1 1]); subplot(2,1,2); stem(n,imag(x)); title('复正弦序列虚部'); xlabel('n');ylabel('imag(x[n])'); axis([0 50 -1 1]);nx [n ]（5）指数序列clc; N=10; n=0:1:N-1; a=0.5; x=a.^n;stem(n,x,'fill'); title('指数序列'); xlabel('n'); ylabel('x[n]'); axis([0 10 0 1]);nr e a l (x [n ])ni m a g (x [n ])（6）复指数序列性质讨论：0(j )()enx n σω+=将复指数表示成实部与虚部为00()e cos j sin n n x n n e n σσωω=+1.当σ=0时，它的实部和虚部都是正弦序列。

数字信号处理实验报告

一、实验目的1. 理解数字信号处理的基本概念和原理。

2. 掌握离散时间信号的基本运算和变换方法。

3. 熟悉数字滤波器的设计和实现。

4. 培养实验操作能力和数据分析能力。

二、实验原理数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是利用计算机对信号进行采样、量化、处理和分析的一种技术。

本实验主要涉及以下内容：1. 离散时间信号：离散时间信号是指时间上离散的信号，通常用序列表示。

2. 离散时间系统的时域分析：分析离散时间系统的时域特性，如稳定性、因果性、线性等。

3. 离散时间信号的变换：包括离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）等。

4. 数字滤波器：设计、实现和分析数字滤波器，如低通、高通、带通、带阻滤波器等。

三、实验内容1. 离散时间信号的时域运算（1）实验目的：掌握离散时间信号的时域运算方法。

（2）实验步骤：a. 使用MATLAB生成两个离散时间信号；b. 进行时域运算，如加、减、乘、除等；c. 绘制运算结果的时域波形图。

2. 离散时间信号的变换（1）实验目的：掌握离散时间信号的变换方法。

（2）实验步骤：a. 使用MATLAB生成一个离散时间信号；b. 进行DTFT、DFT和FFT变换；c. 绘制变换结果的频域波形图。

3. 数字滤波器的设计和实现（1）实验目的：掌握数字滤波器的设计和实现方法。

（2）实验步骤：a. 设计一个低通滤波器，如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器等；b. 使用MATLAB实现滤波器；c. 使用MATLAB对滤波器进行时域和频域分析。

4. 数字滤波器的应用（1）实验目的：掌握数字滤波器的应用。

（2）实验步骤：a. 采集一段语音信号；b. 使用数字滤波器对语音信号进行降噪处理；c. 比较降噪前后的语音信号，分析滤波器的效果。

四、实验结果与分析1. 离散时间信号的时域运算实验结果显示，通过MATLAB可以方便地进行离散时间信号的时域运算，并绘制出运算结果的时域波形图。

数字信号处理实验报告

数字信号处理实验报告一、实验目的本次数字信号处理实验的主要目的是通过实际操作和观察，深入理解数字信号处理的基本概念和方法，掌握数字信号的采集、处理和分析技术，并能够运用所学知识解决实际问题。

二、实验设备与环境1、计算机一台，安装有 MATLAB 软件。

2、数据采集卡。

三、实验原理1、数字信号的表示与采样数字信号是在时间和幅度上都离散的信号，可以用数字序列来表示。

在采样过程中，根据奈奎斯特采样定理，为了能够准确地恢复原始信号，采样频率必须大于信号最高频率的两倍。

2、离散傅里叶变换（DFT）DFT 是将时域离散信号变换到频域的一种方法。

通过 DFT，可以得到信号的频谱特性，从而分析信号的频率成分。

3、数字滤波器数字滤波器是对数字信号进行滤波处理的系统，分为有限冲激响应（FIR）滤波器和无限冲激响应（IIR）滤波器。

FIR 滤波器具有线性相位特性，而 IIR 滤波器则在性能和实现复杂度上有一定的优势。

四、实验内容与步骤1、信号的采集与生成使用数据采集卡采集一段音频信号，或者在 MATLAB 中生成一个模拟信号，如正弦波、方波等。

2、信号的采样与重构对采集或生成的信号进行采样，然后通过插值算法重构原始信号，观察采样频率对重构信号质量的影响。

3、离散傅里叶变换对采样后的信号进行DFT 变换，得到其频谱，并分析频谱的特点。

4、数字滤波器的设计与实现（1）设计一个低通 FIR 滤波器，截止频率为给定值，观察滤波前后信号的频谱变化。

（2）设计一个高通 IIR 滤波器，截止频率为给定值，比较滤波前后信号的时域和频域特性。

五、实验结果与分析1、信号的采集与生成成功采集到一段音频信号，并在MATLAB 中生成了各种模拟信号，如正弦波、方波等。

通过观察这些信号的时域波形，对不同类型信号的特点有了直观的认识。

2、信号的采样与重构当采样频率足够高时，重构的信号能够较好地恢复原始信号的形状；当采样频率低于奈奎斯特频率时，重构信号出现了失真和混叠现象。

数字信号处理实验报告完整版[5篇模版]

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
数字信号处理是指利用数字技术对模拟信号进行采样、量化、编码等处理后，再通过数字信号处理器进行数字化处理的技术。

在数字信号处理实验中，我们通过对数字信号进行滤波、变换、解调等处理，来实现信号的处理和分析。

在实验中，我们首先进行了数字信号采集和处理的基础实验，采集了包括正弦信号、方波信号、三角波信号等在内的多种信号，并进行了采样、量化、编码等处理。

通过这些处理，我们可以将模拟信号转换为数字信号，并对其进行后续处理。

接着，我们进行了数字信号滤波的实验。

滤波是指通过滤波器对数字信号进行处理，去除其中的噪声、干扰信号等不需要的部分，使其更加纯净、准确。

在实验中，我们使用了低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等多种滤波器进行数字信号滤波处理，得到了更加干净、准确的信号。

除了滤波，我们还进行了数字信号变换的实验。

数字信号变换是指将数字信号转换为另一种表示形式的技术，可以将信号从时域转换到频域，或者从离散域转换到连续域。

在实验中，我们使用了傅里叶变换、离散傅里叶变换等多种变换方式，对数字信号进行了变换处理，得到了信号的频谱信息和其他相关参数。

我们进行了数字信号解调的实验。

数字信号解调是指将数字信号转换为模拟信号的技术，可以将数字信号还原为原始信号，并进行后续处理。

在实验中，我们使用了频率解调、相干解调等多种解调方式，将数字信号转换为模拟信号，并对其进行了分析和处理。

总的来说，数字信号处理实验是一项非常重要的实验，可以帮助我们更好地理解数字信号处理的原理和方法，为我们今后从事相关领域的研究和工作打下坚实的基础。

数字信号处理实验报告

数字信号处理实验报告数字信号处理实验报告一、实验目的本实验旨在通过数字信号处理的方法，对给定的信号进行滤波、频域分析和采样率转换等操作，深入理解数字信号处理的基本原理和技术。

二、实验原理数字信号处理（DSP）是一种利用计算机、数字电路或其他数字设备对信号进行各种处理的技术。

其主要内容包括采样、量化、滤波、变换分析、重建等。

其中，滤波器是数字信号处理中最重要的元件之一，它可以用来提取信号的特征，抑制噪声，增强信号的清晰度。

频域分析是指将时域信号转化为频域信号，从而更好地理解信号的频率特性。

采样率转换则是在不同采样率之间对信号进行转换，以满足不同应用的需求。

三、实验步骤1.信号采集：首先，我们使用实验室的信号采集设备对给定的信号进行采集。

采集的信号包括噪声信号、含有正弦波和方波的混合信号等。

2.数据量化：采集到的信号需要进行量化处理，即将连续的模拟信号转化为离散的数字信号。

这一步通常通过ADC（模数转换器）实现。

3.滤波处理：将量化后的数字信号输入到数字滤波器中。

我们使用不同的滤波器，如低通、高通、带通等，对信号进行滤波处理，以观察不同滤波器对信号的影响。

4.频域分析：将经过滤波处理的信号进行FFT（快速傅里叶变换）处理，将时域信号转化为频域信号，从而可以对其频率特性进行分析。

5.采样率转换：在进行上述处理后，我们还需要对信号进行采样率转换。

我们使用了不同的采样率对信号进行转换，并观察采样率对信号处理结果的影响。

四、实验结果及分析1.滤波处理：经过不同类型滤波器处理后，我们发现低通滤波器可以有效抑制噪声，高通滤波器可以突出高频信号的特征，带通滤波器则可以提取特定频率范围的信号。

这表明不同类型的滤波器在处理不同类型的信号时具有不同的效果。

2.频域分析：通过FFT处理，我们将时域信号转化为频域信号。

在频域分析中，我们可以更清楚地看到信号的频率特性。

例如，对于噪声信号，我们可以看到其频率分布较为均匀；对于含有正弦波和方波的混合信号，我们可以看到其包含了不同频率的分量。

数字信号处理实验报告(自己的实验报告)

数字信号处理实验报告西南交通大学信息科学与技术学院姓名：伍先春学号：20092487班级：自动化1班指导老师：张翠芳实验一序列的傅立叶变换实验目的进一步加深理解DFS,DFT 算法的原理;研究补零问题;快速傅立叶变换（FFT ）的应用。

实验步骤1. 复习DFS 和DFT 的定义，性质和应用；2. 熟悉MATLAB 语言的命令窗口、编程窗口和图形窗口的使用；利用提供的程序例子编写实验用程序；按实验内容上机实验，并进行实验结果分析；写出完整的实验报告，并将程序附在后面。

实验内容1. 周期方波序列的频谱试画出下面四种情况下的的幅度频谱,并分析补零后，对信号频谱的影响。

2. 有限长序列x(n)的DFT（1）取x(n)(n=0:10)时，画出x(n)的频谱X(k) 的幅度；（2）将（1）中的x(n)以补零的方式，使x(n)加长到(n:0~100)时，画出x(n)的频谱X(k) 的幅度；（3）取x(n)(n:0~100)时，画出x(n)的频谱X(k) 的幅度。

利用FFT进行谱分析已知：模拟信号以t=0.01n(n=0:N-1)进行采样，求N 点DFT 的幅值谱。

请分别画出N=45; N=50;N=55;N=60时的幅值曲线。

数字信号处理实验一1.(1) L=5;N=20;60,7)4(;60,5)3(;40,5)2(;20,5)1()](~[)(~,2,1,01)1(,01,1)(~=========±±=⎩⎨⎧-+≤≤+-+≤≤=N L N L N L N L n x DFS k X m N m n L mN L mN n mN n x )52.0cos()48.0cos()(n n n x ππ+=)8cos(5)4sin(2)(t t t x ππ+=n=1:N;xn=[ones(1,L),zeros(1,N-L)];Xk=dfs(xn,N);magXk=abs([Xk(N/2+1:N) Xk(1:N/2+1)]);k=[-N/2:N/2];figure(1)subplot(2,1,1);stem(n,xn);xlabel('n');ylabel('xtide(n)'); title('DFS of SQ.wave:L=5,N=20');subplot(2,1,2);stem(k,magXk);axis([-N/2,N/2,0,16]);xlabel('k');ylabel('Xtide(k)');(2)L=5;N=40;n=1:N;xn=[ones(1,L),zeros(1,N-L)];Xk=dfs(xn,N);magXk=abs([Xk(N/2+1:N) Xk(1:N/2+1)]);k=[-N/2:N/2];figure(2)subplot(2,1,1);stem(n,xn);xlabel('n');ylabel('xtide(n)'); title('DFS of SQ.wave:L=5,N=40');subplot(2,1,2);stem(k,magXk);axis([-N/2,N/2,0,16]);xlabel('k');ylabel('Xtide(k)');(3)L=5;N=60;n=1:N;xn=[ones(1,L),zeros(1,N-L)];Xk=dfs(xn,N);magXk=abs([Xk(N/2+1:N) Xk(1:N/2+1)]);k=[-N/2:N/2];figure(3)subplot(2,1,1);stem(n,xn);xlabel('n');ylabel('xtide(n)'); title('DFS of SQ.wave:L=5,N=60');subplot(2,1,2);stem(k,magXk);axis([-N/2,N/2,0,16]);xlabel('k');ylabel('Xtide(k)');(4)L=7;N=60;n=1:N;xn=[ones(1,L),zeros(1,N-L)];Xk=dfs(xn,N);magXk=abs([Xk(N/2+1:N) Xk(1:N/2+1)]);k=[-N/2:N/2];figure(4)subplot(2,1,1);stem(n,xn);xlabel('n');ylabel('xtide(n)'); title('DFS of SQ.wave:L=7,N=60');subplot(2,1,2);stem(k,magXk);axis([-N/2,N/2,0,16]);xlabel('k');ylabel('Xtide(k)');2. (1)M=10;N=10;n=1:M;xn=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n);n1=[0:1:N-1];y1=[xn(1:1:M),zeros(1,N-M)]; figure(1)subplot(2,1,1);stem(n1,y1);xlabel('n'); title('signal x(n),0<=n<=10');axis([0,N,-2.5,2.5]);Y1=fft(y1);magY1=abs(Y1(1:1:N/2+1));k1=0:1:N/2;w1=2*pi/N*k1;subplot(2,1,2);title('Samples of DTFT Magnitude');stem(w1/pi,magY1); axis([0,1,0,10]);xlabel('frequency in pi units');(2)M=10;N=100;n=1:M;xn=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n);n1=[0:1:N-1];y1=[xn(1:1:M),zeros(1,N-M)]; figure(2)subplot(2,1,1);stem(n1,y1);xlabel('n'); title('signal x(n),0<=n<=10');axis([0,N,-2.5,2.5]);Y1=fft(y1);magY1=abs(Y1(1:1:N/2+1));k1=0:1:N/2;w1=2*pi/N*k1;subplot(2,1,2);title('Samples of DTFT Magnitude');stem(w1/pi,magY1); axis([0,1,0,10]);xlabel('frequency in pi units');(3)M=100;N=100;n=1:M;xn=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n);n1=[0:1:N-1];y1=[xn(1:1:M),zeros(1,N-M)]; figure(3)subplot(2,1,1);stem(n1,y1);xlabel('n'); title('signal x(n),0<=n<=100');axis([0,N,-2.5,2.5]);Y1=fft(y1);magY1=abs(Y1(1:1:N/2+1));k1=0:1:N/2;w1=2*pi/N*k1;subplot(2,1,2);title('Samples of DTFT Magnitude');stem(w1/pi,magY1); axis([0,1,0,10]);xlabel('frequency in pi units');3.figure(1)subplot(2,2,1)N=45;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t); y=fft(x,N);plot(q,abs(y))stem(q,abs(y))title('FFT N=45')%subplot(2,2,2)N=50;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t); y=fft(x,N);plot(q,abs(y))title('FFT N=50')%subplot(2,2,3)N=55;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t); y=fft(x,N);plot(q,abs(y))title('FFT N=55')%subplot(2,2,4)N=16;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t); y=fft(x,N);plot(q,abs(y))title('FFT N=16')function[Xk]=dfs(xn,N)n=[0:1:N-1];k=[0:1:N-1];WN=exp(-j*2*pi/N);nk=n'*k;WNnk=WN.^nk;Xk=xn*WNnk;实验二用双线性变换法设计IIR 数字滤波器一、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．掌握数字滤波器的计算机仿真方法；3．通过观察对实际心电图的滤波作用，获得数字滤波器的感性知识。

数字信号的实验报告总结

一、实验背景数字信号处理是现代通信、电子技术、计算机科学等领域的重要基础。

随着科技的不断发展，数字信号处理技术已经广泛应用于各个领域。

为了更好地理解和掌握数字信号处理技术，我们进行了数字信号实验，通过实验加深对数字信号处理理论知识的理解和实际应用。

二、实验目的1. 理解数字信号与模拟信号的区别，掌握数字信号的基本特性。

2. 掌握数字信号的采样、量化、编码等基本过程。

3. 熟悉数字信号处理的基本方法，如滤波、变换等。

4. 提高动手实践能力，培养创新意识。

三、实验内容1. 数字信号的产生与观察首先，我们通过实验软件生成了一些基本的数字信号，如正弦波、方波、三角波等。

然后，观察这些信号在时域和频域上的特性，并与模拟信号进行对比。

2. 数字信号的采样与量化根据奈奎斯特采样定理，我们选取合适的采样频率对模拟信号进行采样。

在实验中，我们设置了不同的采样频率，观察信号在时域和频域上的变化，验证采样定理的正确性。

同时，我们还对采样信号进行了量化，观察量化误差对信号的影响。

3. 数字信号的编码与解码为了便于信号的传输和存储，我们对数字信号进行了编码。

在实验中，我们采用了两种编码方式：脉冲编码调制（PCM）和非归一化脉冲编码调制（A律PCM）。

然后，我们对编码后的信号进行解码，观察解码后的信号是否与原始信号一致。

4. 数字信号的滤波与变换数字滤波是数字信号处理中的重要环节。

在实验中，我们分别实现了低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波。

通过对滤波前后信号的观察，我们了解了滤波器的作用和性能。

此外，我们还进行了离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）实验，掌握了信号在频域上的特性。

5. 实际应用案例分析为了更好地理解数字信号处理在实际中的应用，我们选取了两个实际案例进行分析。

第一个案例是数字音频处理，通过实验软件对音频信号进行滤波、压缩等处理。

第二个案例是数字图像处理，通过实验软件对图像进行边缘检测、图像增强等处理。

数字信号实验报告

数字信号实验报告数字信号实验报告引言数字信号处理是现代通信和信息处理领域的重要技术之一。

通过将模拟信号转换为数字形式，我们可以利用数字信号处理算法对信号进行分析、处理和传输。

本次实验旨在通过实际操作和数据分析，探索数字信号处理的基本原理和应用。

实验目的1. 理解模拟信号与数字信号的区别与联系；2. 掌握数字信号处理的基本原理和方法；3. 学会使用MATLAB等工具进行数字信号处理实验。

实验一：模拟信号与数字信号的转换在本实验中，我们首先需要将模拟信号转换为数字信号。

通过采样和量化两个步骤，我们可以将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。

采样是指在时间上对模拟信号进行离散化处理，得到一系列离散的采样点。

采样频率决定了采样点的密度，通常以赫兹为单位表示。

采样定理告诉我们，为了避免采样失真，采样频率必须大于信号频率的两倍。

量化是指对采样点的幅值进行离散化处理，将其转换为一系列有限的离散值。

量化过程中，我们需要确定量化位数，即用多少个比特来表示每个采样点的幅值。

量化位数越大，表示精度越高，但同时也意味着需要更多的存储空间。

实验二：数字信号的滤波处理数字信号处理中的滤波是一项重要的技术，用于去除信号中的噪声和干扰，提取有效信息。

在本实验中，我们将学习数字滤波器的设计和应用。

数字滤波器可以分为无限脉冲响应（IIR）滤波器和有限脉冲响应（FIR）滤波器两种类型。

IIR滤波器具有无限长度的冲激响应，可以实现更复杂的滤波特性，但也容易引入不稳定性。

FIR滤波器具有有限长度的冲激响应，更容易设计和实现，但滤波特性相对简单。

在实验中，我们可以通过MATLAB等工具进行滤波器设计和模拟。

通过调整滤波器参数和观察输出信号的变化，我们可以了解滤波器对信号的影响，并选择合适的滤波器来实现特定的信号处理任务。

实验三：数字信号的频谱分析频谱分析是数字信号处理中的重要任务之一，用于研究信号的频率特性和频域信息。

在本实验中，我们将学习不同频谱分析方法的原理和应用。

数字设计实验报告

实验名称：数字信号处理系统设计与实现实验日期：2023年X月X日实验地点：XX大学XX实验室一、实验目的1. 理解数字信号处理的基本原理和常用算法。

2. 掌握数字信号处理系统的设计与实现方法。

3. 培养动手实践能力和团队协作精神。

二、实验原理数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是利用计算机对信号进行采样、量化、滤波、变换等处理的一种技术。

本实验主要涉及以下原理：1. 采样定理：当信号的最高频率分量小于采样频率的一半时，可以通过采样恢复原始信号。

2. 量化：将连续信号转换为离散信号的过程。

3. 滤波：对信号进行频率选择性处理，以去除或增强信号中的特定频率成分。

4. 变换：将信号从时域转换为频域或时频域，便于分析信号特性。

三、实验内容1. 数字滤波器的设计与实现2. 数字信号频谱分析3. 数字信号调制与解调4. 数字信号压缩与解压缩四、实验步骤1. 数字滤波器的设计与实现（1）确定滤波器类型（如FIR、IIR等）；（2）计算滤波器系数；（3）编写滤波器算法程序；（4）验证滤波器性能。

2. 数字信号频谱分析（1）对信号进行采样和量化；（2）编写FFT（快速傅里叶变换）程序；（3）计算信号的频谱；（4）分析信号特性。

3. 数字信号调制与解调（1）选择调制方式（如AM、FM、PM等）；（2）编写调制和解调程序；（3）实现信号调制和解调过程；（4）分析调制和解调效果。

4. 数字信号压缩与解压缩（1）选择压缩算法（如DPCM、ADPCM等）；（2）编写压缩和解压缩程序；（3）实现信号压缩和解压缩过程；（4）分析压缩和解压缩效果。

五、实验结果与分析1. 数字滤波器设计与实现通过实验，我们设计了一个低通滤波器，其截止频率为1kHz。

实验结果表明，滤波器在截止频率以下具有良好的滤波效果，而在截止频率以上则可以有效抑制高频干扰。

2. 数字信号频谱分析通过FFT算法，我们成功计算了信号的频谱。

数字信号处理实验六IIR数字滤波器的设计实验报告

数字信号处理实验六IIR数字滤波器的设计实验报告一、实验目的1.学习理解数字滤波器的概念和基本原理；2.掌握IIR数字滤波器的设计方法；3.了解数字滤波器的时域和频域特性。

二、实验原理1.数字滤波器的概念和基本原理数字滤波器是一种将输入信号转换为输出信号的设备，通过在时域或频域对信号进行处理来过滤或改变信号的特性。

数字滤波器可以分为无限脉冲响应（IIR）和有限脉冲响应（FIR）两种类型。

在IIR数字滤波器中，输出信号的当前值与过去的输出值和输入值之间存在关联，即存在反馈回路。

IIR数字滤波器可以实现较窄的带通和带阻滤波，且具有较高的效率。

2.IIR数字滤波器的设计方法IIR数字滤波器的设计需要选择合适的滤波器类型，确定滤波器的阶数和截止频率等参数。

常用的IIR数字滤波器设计方法有：(1) Butterworth滤波器设计：通过选择滤波器阶数和截止频率来实现对输入信号的平滑处理。

(2) Chebyshev滤波器设计：通过选择滤波器阶数、截止频率和最大纹波来实现对输入信号的均衡增益或陡峭截止。

3.数字滤波器的时域和频域特性时域特性是指数字滤波器的输出与输入之间的时域关系。

常见的时域特性包括单位脉冲响应（IMPULSE）和单位阶跃响应（STEP）。

频域特性是指数字滤波器对不同频率的输入信号的响应程度。

常见的频域特性包括幅频特性（Amplitude-frequency Characteristics）和相频特性（Phase-frequency Characteristics）。

三、实验步骤1. 根据实验要求选择合适的IIR数字滤波器类型，比如Butterworth滤波器。

2.根据实验要求确定滤波器的阶数和截止频率等参数。

3.使用MATLAB等软件进行滤波器设计，得到滤波器的传输函数。

4.将传输函数转化为巴特沃斯模拟滤波器的传输函数形式。

5.根据传输函数的分母和分子系数，使用巴特沃斯滤波器原型的模拟滤波器电路设计方法，确定滤波器的电路结构。

数字信号实验报告

数字信号处理实验报告班级14050542学号1405054217姓名燕飞宇实验一：频谱分析与采样定理一、实验目的1．观察模拟信号经理想采样后的频谱变化关系。

2．验证采样定理，观察欠采样时产生的频谱混叠现象3．加深对DFT算法原理和基本性质的理解4．熟悉FFT算法原理和FFT的应用二、实验原理根据采样定理，对给定信号确定采样频率，观察信号的频谱三、实验内容和步骤实验内容在给定信号为：1．x(t)=cos(100*π*at)2．x(t)=exp(-at)3．x(t)=exp(-at)cos(100*π*at)其中a为实验者的学号，记录上述各信号的频谱，表明采样条件，分析比较上述信号频谱的区别。

实验步骤1．复习采样理论、DFT的定义、性质和用DFT作谱分析的有关内容。

2．复习FFT算法原理和基本思想。

3．确定实验给定信号的采样频率，编制对采样后信号进行频谱分析的程序四、实验程序clear all;clc;%学号为17号，故w=1700pi，所以采样时间需大于0.004T=0.0005; %采样时间F=1/T; %采样频率N=100; %采样点数，100左右的点看起来比较清晰n=1:N;L=T*N;a=25; %班级学号17号t=0:T:L; %以0为起点，T为步长，L为终点f1=0:F/N:F;f2=-F/2:F/N:F/2;x1=cos(100*pi*a*t); %定义信号x1y1=T*abs(fft(x1)); %求复数实部与虚部的平方和的算术平方根y11=fftshift(y1); %让正半轴部分和负半轴部分的图像分别关于各自的中心对称figure(1),subplot(3,1,1),plot(t,x1);title('正弦信号x1'); subplot(3,1,2),stem(y1);title('正弦信号频谱'); subplot(3,1,3),plot(f2,y11);title('正弦信号频谱'); x2=exp(-a*t); %定义信号x2 y2=T*abs(fft(x2)); y21=fftshift(y2); figure(2),subplot(3,1,1),stem(t,x2);title('指数信号x2'); subplot(3,1,2),stem(f1,y2);title('指数信号频谱'); subplot(3,1,3),plot(f2,y21);title('指数信号频谱'); x3=x1.*x2; %定义信号x3 y3=T*abs(fft(x3)); y31=fftshift(y3); figure(3),subplot(3,1,1),stem(t,x3);title('两信号相乘x3'); subplot(3,1,2),stem(f1,y3);title('两信号相乘频谱'); subplot(3,1,3),plot(f2,y31);title('两信号相乘频谱');00.0050.010.0150.020.0250.030.0350.040.0450.05-101正弦信号x1正弦信号频谱-1000-800-600-400-2000200400600800100000.020.04正弦信号频谱00.0050.010.0150.020.0250.030.0350.040.0450.05指数信号x2指数信号频谱-1000-800-600-400-2000200400600800100000.020.04指数信号频谱两信号相乘x3两信号相乘频谱-1000-800-600-400-2000200400600800100000.010.02两信号相乘频谱分析结果：由实验结果可以看出，当抽样频率大于信号频谱最高频率的2倍时，信号失真较小；当抽样频率等于信号频谱最高频率的2倍时，虽然满足抽样定理，但是为了恢复原信号所采用的滤波器在截止频率处必须具有很陡直的频率特性，这对于滤波器的的设计要求太高，实际上是做不到的，因此仍存在失真；当抽样频率小于信号频谱最高频率的2倍时，不满足抽样定理，信号失真，可以观察到频谱混叠现象。

数字信号实验报告

北京联合大学信息学院数字信号处理实验报告学号：**************名：**专业：通信工程北京联合大学-信息学院编制实验报告一：信号、系统及系统响应一. 实验目的① 熟悉连续信号经过理想抽样前后的频谱变化关系，加深对时域抽样定理的理解。

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验方法，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. 实验原理与方法抽样是连续信号数字处理的第一个关键环节。

对抽样过程的研究不仅可以了解抽样前后信号时域和频域特性发生的变化以及信号信息不丢失的条件，而且可以加深对傅里叶变换、Z 变换和序列傅里叶变换之间关系式的理解。

对一个连续信号x a (t)进行理想抽样的过程可用（1.1）式表示。

)(ˆt xa = )(t x a δT (t) —— （1.1）其中)(ˆt xa 为x a (t)的理想抽样，δT (t)为周期冲激脉冲，即 ∑∞-∞=-=n T nT t t )()(δδ —— （1.2）)(ˆt x a 的傅里叶变换)(ˆΩj X a为 )(ˆΩj X a= ∑∞-∞=Ω-Ωk s a k j X T )]([1 —— （1.3）（1.3）式表明)(ˆΩj X a 为)(Ωj X a 的周期延拓，其延拓周期为抽样角频率(Ωs =2π/T)。

只有满足抽样定理时，才不会发生频率混叠失真。

在计算机上用高级语言编程直接按（1.3）式计算理想抽样)(ˆt xa 的频谱)(ˆΩj X a 很不方便。

下面导出用序列的傅里叶变换来计算)(ˆΩj X a 的公式。

将（1.2）式代入（1.1）式并进行傅里叶变换，)(ˆΩj X a= ⎰∞∞-Ω-dt et xtj a)(ˆ = dt e nT t nT x t j n a Ω-∞∞-∞-∞=⎰∑⎥⎦⎤⎢⎣⎡-)()(δ=∑⎰∞-∞=∞∞-Ω-⎥⎦⎤⎢⎣⎡-n nTj adt nT t enT x)()(δ = ∑∞-∞=Ω-n nT j ae nT x)( —— （1.4）式中的x a (nT)就是采样后得到的序列x(n)，即x(n) = x a (nT)x(n)的序列傅里叶变换为X(e j ω) =∑∞-∞=-n nj en x ω)( —— （1.5）比较（1.5）和（1.4）可知)(ˆΩj X a= X(e j ω) |ω = ΩT —— （1.6）这说明两者之间只在频率度量上差一个常数因子T 。

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广州大学学生实验报告
开课学院及实验室：电子楼317EDA 2012年5月13日
学院机械与电气
工程学院
年级、
专业、
班
信工101 姓名齐同远学号1007100031
实验课
程名称
数字信号处理实验成绩
实验项目名称IIR滤波器的设计
指导教
师
张承云
一、实验目的
设计IIR滤波器，实现对存在加性干扰的时域离散信号进行滤波。

二、实验内容和步骤
已知带加性干扰的信号
()
x n表示，()()()
s
x n x n n
η
=+
，式中
()
s
x n
是有用的信号，是一个0~0.2πrad
的带限信号。

()n
η
是一个干扰信号，其频谱分布在0.3πrad以上。

要求设计一个巴特沃斯IIR数字滤
波器对信号
()
x n进行滤波，将干扰()n
η
滤除。

要求在
()
s
x n
所在的通带内滤波器幅度平坦，在0.2πrad
处幅度衰减不大于1dB，在噪声所在的0.3πrad以上的频带内滤波器幅度衰减大于等于40dB。

程序：
%-------------------------------------IIR滤波器设计------------------------------------- T = 2;%采样周期T取2
wp = 0.2 * pi;%设计的通带数字边界频率
ws = 0.3 * pi;%设计的阻带数字边界频率
Wp = 2 / T * tan(wp /2);%通带边界频率数字滤波器指标转换为模拟滤波器指标
Ws = 2 / T * tan(ws /2);%阻带边界频率数字滤波器指标转换为模拟滤波器指标
Ap = 1;%确定通带最大衰减
As = 10;%确定阻带最小衰减
E = sqrt(10^(Ap / 10) - 1);%计算波纹幅度参数E
A = 10^(As / 20);%计算波纹幅度参数A
N = ceil(log10(E / sqrt(A^2 - 1)) / log10(Wp / Ws));%计算选用滤波器阶数
Wc = Ws / (A^2 - 1)^(1 / (2 * N));%计算3dB截止频率
syms p s z ;%定义中间变量
Gp = 1 / ((p^2 + 0.7654 * p + 1) * (p^2 + 1.8478 * p + 1));%进行测试后得知阶数为4，查表得
多项式系数
Has = subs(Gp,p,s / Wc);%去归一化
Hz = subs(Has,s,(1 - z^-1) / (1 + z^-1));%双线性变换法转换
%---------------------------采用Matlab内置函数设计IIR滤波器--------------------------- Matlab_wp = 0.2;%对π归一化的设计的通带数字边界频率
Matlab_ws = 0.3;%对π归一化的设计的阻带数字边界频率
rp = 1;%确定通带最大衰减r
rs = 10;%确定阻带最小衰减
[Matlab_N,Matlab_wc] = buttord(Matlab_wp,Matlab_ws,rp,rs);%计算数字滤波器N和3dB截止频率[B,A] = butter(Matlab_N,Matlab_wc);%设计数字滤波器
Matlab_Hz = (B(1) + B(2)*z^-1 + B(3)*z^-2 + B(4)*z^-3) / (A(1) + A(2) * z^-1 + A(3) * z^-2 + A(4) * z^-3); %设计数字滤波器
figure('Name','自己编写的双线性变换法得出的滤波器');ezplot(abs(Hz),[0,3]); %画图
axis tight;%调整画图范围
xlabel('归一化角频率');%设置X轴
ylabel('幅度');%设置Y轴
title('自己编写的双线性变换法得出的滤波器');%设置标题
figure('Name','Matlab的双线性变换法得出的滤波器');ezplot(abs(Matlab_Hz),[0,3]); %画图
axis tight;% 调整画图范围
xlabel('归一化角频率');%设置X轴
ylabel('幅度');%设置Y轴
title('Matlab的双线性变换法得出的滤波器');%设置标题
明显，得到的两个滤波器的幅频特性不同，原因是：采样周期T的选取不同。

如果把参数T = 2;这一句改成T = 100;观察结果。

这样，两者的形状就接近了，但是幅度还是有差距，成比例关系。

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