华北电力大学数字信号处理实验七
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
数字信号处理实验报告引言数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是一门研究数字信号的获取、分析、处理和控制的学科。
在现代科技发展中，数字信号处理在通信、图像处理、音频处理等领域起着重要的作用。
本次实验旨在通过实际操作，深入了解数字信号处理的基本原理和实践技巧。
实验一：离散时间信号的生成与显示在实验开始之前，我们首先需要了解信号的生成与显示方法。
通过数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）可以轻松生成和显示各种类型的离散时间信号。
实验设置如下：1. 设置采样频率为8kHz。
2. 生成一个正弦信号：频率为1kHz，振幅为1。
3. 生成一个方波信号：频率为1kHz，振幅为1。
4. 将生成的信号通过DAC（Digital-to-Analog Converter）输出到示波器上进行显示。
实验结果如下图所示：（插入示波器显示的正弦信号和方波信号的图片）实验分析：通过示波器的显示结果可以看出，正弦信号在时域上呈现周期性的波形，而方波信号则具有稳定的上下跳变。
这体现了正弦信号和方波信号在时域上的不同特征。
实验二：信号的采样和重构在数字信号处理中，信号的采样是将连续时间信号转化为离散时间信号的过程，信号的重构则是将离散时间信号还原为连续时间信号的过程。
在实际应用中，信号的采样和重构对信号处理的准确性至关重要。
实验设置如下：1. 生成一个正弦信号：频率为1kHz，振幅为1。
2. 设置采样频率为8kHz。
3. 对正弦信号进行采样，得到离散时间信号。
4. 对离散时间信号进行重构，得到连续时间信号。
5. 将重构的信号通过DAC输出到示波器上进行显示。
实验结果如下图所示：（插入示波器显示的连续时间信号和重构信号的图片）实验分析：通过示波器的显示结果可以看出，重构的信号与原信号非常接近，并且能够还原出原信号的形状和特征。
这说明信号的采样和重构方法对于信号处理的准确性有着重要影响。
最新数字信号处理实验报告
最新数字信号处理实验报告一、实验目的本次实验旨在加深对数字信号处理（DSP）理论的理解，并通过实践操作掌握数字信号处理的基本方法和技术。
通过实验，学习如何使用相关软件工具进行信号的采集、分析、处理和重构，提高解决实际问题的能力。
二、实验内容1. 信号采集与分析- 使用数字示波器采集模拟信号，并将其转换为数字信号。
- 利用傅里叶变换（FFT）分析信号的频谱特性。
- 观察并记录信号的时域和频域特性。
2. 滤波器设计与实现- 设计低通、高通、带通和带阻滤波器。
- 通过编程实现上述滤波器，并测试其性能。
- 分析滤波器对信号的影响，并调整参数以优化性能。
3. 信号重构实验- 应用所学滤波器对采集的信号进行去噪处理。
- 使用逆傅里叶变换（IFFT）重构经过滤波处理的信号。
- 比较重构信号与原始信号的差异，评估处理效果。
三、实验设备与材料- 计算机及DSP相关软件（如MATLAB、LabVIEW等）- 数字示波器- 模拟信号发生器- 数据采集卡四、实验步骤1. 信号采集- 连接并设置好数字示波器和模拟信号发生器。
- 生成一系列不同频率和幅度的模拟信号。
- 通过数据采集卡将模拟信号转换为数字信号。
2. 滤波器设计- 在DSP软件中设计所需的滤波器，并编写相应的程序代码。
- 调整滤波器参数，如截止频率、增益等，以达到预期的滤波效果。
3. 信号处理与重构- 应用设计的滤波器对采集的数字信号进行处理。
- 利用IFFT对处理后的信号进行重构。
- 通过对比原始信号和重构信号，评估滤波器的性能。
五、实验结果与分析- 展示信号在时域和频域的分析结果。
- 描述滤波器设计参数及其对信号处理的影响。
- 分析重构信号的质量，包括信噪比、失真度等指标。
六、实验结论- 总结实验中所学习到的数字信号处理的基本概念和方法。
- 讨论实验中遇到的问题及其解决方案。
- 提出对实验方法和过程的改进建议。
七、参考文献- 列出实验过程中参考的书籍、文章和其他资源。
数字信号处理实验七(上机)报告
数字信号处理实验报告实验名称： 实验七冲击响应不变法IIR 数字滤波器设计实验时间： 2014 年 12 月 2 日 学号： 201211106134 姓名： 孙舸 成绩：评语：一、 实验目的：1、掌握构成一个频率响应与给定的滤波特性相接近的模拟滤波器的设计原理；2、掌握用冲激响应不变法设计IIR 数字滤波器的基本原理和算法；3、了解数字滤波器和模拟滤波器的频率响应特性，掌握相应的计算方法，分析用冲激响应不变法获得的数字滤波器频率响应特性中出现的混叠现象。
二、 实验原理与计算方法：1、冲激响应不变法设计IIR 数字滤波器的基本原理和算法采用冲激响应不变法设计数字滤波器，就是使其单位样值响应)(n h 与相应的模拟滤波器的冲激响应)(t h a 在抽样点处的量值相等，即)()()(nT h t h n h a nTt a === (1)其中T 为抽样周期。
因此用冲激响应不变法设计IIR 数字滤波器的基本步骤，就是首先根据设计要求确定相应的模拟滤波器的传递函数)(s H a ，经Laplace 反变换求出冲激响应)(t h a 后，对它进行抽样得到的)(nT h a 等于数字滤波器的单位样值响应)(n h ，再经z 变换所得)(z H 就是数字滤波器的传递函数。
如果模拟滤波器的传递函数)(s H a 的N 个极点i s 都是单极点，则可以将)(s H a 写成部分分式展开的形式∑=-=Ni iia s s A s H 1)( (2) 那么，经Laplace 反变换求出的模拟滤波器的冲激响应)(t h a 为)()(1t u e A t h Ni t s i a i ∑==相对应的数字滤波器的单位样值响应为)()()(1n u eA t h n h Ni nTs i nTt a i ∑====对上式作z 变换，得∑∑∑∑∑=-=∞=-∞==--===ni T s iN i n nTn s in nTs i Ni n zeA z eA eA zz H i i i 11111)( (3)由上面的推导可见，只要模拟滤波器的传递函数)(s H a 的N 个极点i s 都是单极点，当已经求出各个极点值i s 和部分分式的系数i A 后，则可以从模拟滤波器的传递函数的表达式（2）直接得到数字滤波器的传递函数)(z H 的表达式（3）。
华北电力大学 数字信号处理课程设计实验报告
（4） 计算 Y(k)=X1(k)*X2(k);
实
（5） 计算 Y（k）的反变换，即 y(n)=IFFT[X1(k)*X2(k)]。
直接计算 DFT 共需 N*N 次复数乘法和 N(N-1)次复数加法。而 FFT 仅需
验
计算 0.5M 次复数乘法和 M*N 次复数加法。由于在计算机上计算乘法所需的 原 时间比计算加法多得多，所以 FFT 的运算量比 DFT 要少的少。
设计滤波器，首先要对模拟频率进行数字与转换、归一化，采用双线性变 换法还要进行预畸变。接下来依次采用非归一化巴特沃斯模拟滤波器设计函 数、设计双线性变换法的函数、计算离散系统频率响应的函数，最后画出幅 频特性、相频特性、群延迟等图像即可完成图像。 2、源程序： fp=1000; fs=1500; Fs=10000; Rp=1; As=40; T=1/Fs; wp=2*pi*fp*T; ws=2*pi*fs*T; 实 omegap=(2/T)*tan(wp/2); 验 omegas=(2/T)*tan(ws/2); [cs,ds]=afd_buttap(omegap,omegas,Rp,As); 内 [b,a]=bilinear(cs,ds,Fs); [db,mag,pha,grd,w]=freqz_m(b,a); 容 subplot(2,2,1);plot(w/pi,mag);ylabel('幅度'); xlabel('以π为单位的频率');title('幅度响应');axis([0,0.8 0 1]); subplot(2,2,3);plot(w/pi,db);title('幅度响应（dB）');grid; xlabel(' 以 π 为 单位 的 频 率 ');ylabel(' 对 数幅 度 dB');axis([0,0.8 -60 0]); subplot(2,2,2);plot(w/pi,pha);title('相位响应');grid; xlabel('以π为单位的频率');ylabel('相位');axis([0,0.8 -4 4]); subplot(2,2,4);plot(w/pi,grd);title('群延迟');grid; xlabel('以π为单位的频率');ylabel('样本');axis([0,0.8 0 10]);
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。
华北电力大学数字信号处理实验报告
华北电力大学实验报告实验环境MATLAB 6.5实验名称提高性实验实验三IIR数字低通滤波器的设计实验目的1.熟悉MATLAB在数字信号处理方面的应用2.深刻理解频域上的频谱特性3.学会数字滤波器的设计4.学会比较不同方法，不同参数设计的滤波器性能比较实验原理设计IIR数字滤波器一般采用间接法（冲激响应不变法和双线性变换法），该设计采用双线性不变法。
IIR的基本设计过程是：首先，将给定的数字滤波器的指标转换成过渡的模拟滤波器的指标；其次，设计过渡模拟滤波器；最后，将过渡模拟滤波器系统函数转换成数字滤波器的系统函数。
设计过程要事先预畸变。
由于从s平面到z平面的映射具有多值性，使得设计出来的数字滤波器不可避免的出现频谱混迭现象。
为了克服脉冲响应不变法可能产生的频谱混叠效应的缺点，使用一种新的变换——双线性变换。
双线性变换法可认为是基于对微分方程的积分，利用对积分的数值逼近的思想。
仿真滤波器的传递函数H(s)为将展开为部份分式的形式，并假设无重复极点，则那么，对于上述函数所表达的数字信号处理系统来讲，其仿真输入x（t）和模拟输出y(t)有如下关系实验环境MATLAB 6.5实验名称提高性实验实验四利用窗函数法实现线性相位FIR数字低通滤波器设计实验目的1、根据ALPF指标，构建物理可实现的线性相位FIR滤波器的冲激响应函数；2、采用多种窗函数，设计线性相位型FIR滤波器4、对比分析多种窗函数法设计的数字滤波器性能。
实验原理FIR滤波器通常采用窗函数方法来设计。
窗设计的基本思想是，首先选择一个适当的理想选频滤波器（它总是具有一个非因果，无限持续时间脉冲响应），然后截取（加窗）它的脉冲响应得到线性相位和因果FIR滤波器。
我们用Hd（e^jw）表示理想的选频滤波器，它在通带上具有单位增益和线性相位，在阻带上具有零响应。
一个带宽wc<pi的低通滤波器由下式给定：为了从hd(n)得到一个FIR滤波器，必须同时在两边截取hd（n）。
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
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》指导书
《数字信号处理实验》实验1 常用信号产生实验目的：学习用MATLAB编程产生各种常见信号。
实验内容：1、矩阵操作：输入矩阵：x=[1 2 3 4;5 4 3 2;3 4 5 6;7 6 5 4]引用 x的第二、三行；引用 x的第三、四列；求矩阵的转置；求矩阵的逆；2、单位脉冲序列：产生δ（n）函数；产生δ（n-3）函数；3、产生阶跃序列：产生U（n）序列；产生U（n-n0）序列；4、产生指数序列：x(n)=0.5n⎪⎭⎫⎝⎛4 35、产生正弦序列：x=2sin(2π*50/12+π/6)6、产生取样函数：7、产生白噪声：产生[0，1]上均匀分布的随机信号：产生均值为0，方差为1的高斯随机信号：8、生成一个幅度按指数衰减的正弦信号：x(t)=Asin(w0t+phi).*exp(-a*t)9、产生三角波：实验要求：打印出程序、图形及运行结果，并分析实验结果。
实验2 利用MATLAB 进行信号分析实验目的：学习用MATLAB 编程进行信号分析实验内容：1数字滤波器的频率响应：数字滤波器的系统函数为：H(z)=21214.013.02.0----++++z z z z ， 求其幅频特性和相频特性：2、离散系统零极点图：b =[0.2 0.1 0.3 0.1 0.2];a=[1.0 -1.1 1.5 -0.7 0.3];画出其零极点图3、数字滤波器的冲激响应：b=[0.2 0.1 0.3 0.1 0.2];a=[1.0 -1.1 1.5 -0.7 0.3];求滤波器的冲激响应。
4、 计算离散卷积：x=[1 1 1 1 0 0];y=[2 2 3 4];求x(n)*y(n)。
5、 系统函数转换：（1）将H(z)=)5)(2)(3.0()1)(5.0)(1.0(------z z z z z z 转换为直接型结构。
（2）将H （z ）=3213210.31.123.7105.065.06.11-------+--+-zz z z z z 转换为级联型结构。
华北电力大学科技学院数字信号处理课内实验任务书以及代码
《数字信号处理基础》课内实验任 务 书一、 目的与要求1． 掌握《数字信号处理基础》课程的基本理论；2． 掌握应用MATLAB 进行信号处理方面的分析和程序设计方法。
二、 主要内容1. 序列的产生和运算熟悉MATLAB 环境，掌握基本编程方法；熟悉MA TLAB 中序列产生和运算的基本函数。
完成实验指导书中P4中的“练习四”和“练习五”。
练习四：n=0:3;x=[2 3 4 5];y=(x.^3-2*x.^2+x-6.3)./(x.^2+0.05*x-3.14);plot(n,y);练习五：clc,clear;%清屏，清除命令窗口的作用N=64;n=0:N-1;w=randn(1,N);x=2*sin(4*pi*n)+5*sin(8*pi*n)+0.8*w;plot(n,x);2. 因果性数字系统的时域实现掌握实现差分方程()()()k ry n b x n k a x n r =-+-∑∑的程序编写方法。
编程完成下列信号滤波： 512()sin()()3x n n R n π=，滤波器的系统函数为1212132()10.50.6z z H z z z -----+=-+，求()y n 。
代码：clc;clear;n=0:511;x=sin(pi/3*n);b=[1,-3,2];a=[0.6,-0.5];y=dfilter(x,b,a,511);n1=0:length(y)-1;stem(n1,y);3. 离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）学习DFT和FFT的原理及Matlab编程实现方法。
完成实验指导书中P16中的“练习”。
代码：N=32; %抽取32点t=0:N-1;x2=cos(pi/9*t)+cos(1.5*pi/9*t);Xk2=fft(x2,128); %做128点傅里叶变换Am2=abs(Xk2);n=[0:127];w=(2*pi/128)*n;figure(2)plot(w,Am2,'b');title('Magnitude part');xlabel('frequency in radians');ylabel('|X(exp(jw))|');x3=zeros(1,128); %初始化数组为零N=32;for i=0:N-1 %n=4i时赋值x3(1,4*i+1)=cos(pi/36*i)+cos(1.5*pi/36*i);endXk3=fft(x3); %做128点fftAm3=abs(Xk3);n=[0:127];w=(2*pi/128)*n;figure(3)plot(w,Am3,'b');title('Magnitude part');xlabel('frequency in radians');ylabel('|X(exp(jw))|');%以下是练习改的要求x4=zeros(1,128);N=128;for i=0:N-1x4=cos(pi/36*n)+cos(1.5*pi/36*n);endXk4=fft(x4);Am4=abs(Xk4);n=[0:127];w=(2*pi/128)*n;figure(4)plot(w,Am4,'b');title('Magnitude part');xlabel('frequency in radians'); ylabel('|X(exp(jw))|');附图一张：需要用到的调用函数有（1）function[Am,pha]=dft1(x)N=length(x);w=exp(-j*2*pi/N);for k=1:Nsum=0;for n=1:Nsum=sum+x(n)*w^((k-1)*(n-1));endAm(k)=abs(sum);pha(k)=angle(sum);end（2）function [Am,pha]=dft2(x)N=length(x);n=[0:N-1];k=[0:N-1];w=exp(-j*2*pi/N);nk=n'*k;wnk=w.^(nk);Xk=x*wnk;Am=abs(Xk);pha=angle(Xk);（3）function [Am,pha]=dft3(x)Xk=fft(x);Am=abs(Xk);pha=angle(Xk);4. FFT 的典型应用学习FFT 应用于快速卷积和谱分析时的编程实现方法。
华北电力大学科技学院数字信号处理课程设计
课程设计(综合实验)报告( 2015-- 2016年度第一学期)名称：数字信号处理课程设计题目：MATLAB编程院系：信息工程系班级：13K2学号：31学生姓名：指导教师：孙老师设计周数： 2成绩：日期：2015年12月18日一、课程设计(综合实验)的目的与要求一、 目的与要求1． 掌握《数字信号处理基础》课程的基本理论；2． 掌握应用MATLAB 进行数字信号处理的程序设计方法。
二、 主要内容设计题目及设计要求：已知低通数字滤波器的性能指标如下：0.26p ωπ=，0.75dB p R =，0.41s ωπ=，50dB s A =要求：1. 选择合适的窗函数，设计满足上述指标的数字线性相位FIR 低通滤波器。
用一个图形窗口，包括四个子图，分析显示滤波器的单位冲激响应、相频响应、幅频响应和以dB 为纵坐标的幅频响应曲线。
2. 用双线性变换法，设计满足上述指标的数字Chebyshev I型低通滤波器。
用一个图形窗口，包括三个子图，分析显示滤波器的幅频响应、以dB 为纵坐标的幅频响应和相频响应。
3. 已知模拟信号1234()2sin(2)5sin(2)8cos(2)7.5cos(2)x t f t f t f t f t ππππ=+++其中10.12f kHz =，2 4.98f kHz =，3 3.25f kHz =，4 1.15f kHz =，取采样频率10s f kHz =。
要求：（1）以10s f kHz =对()x t 进行取样，得到()x n 。
用一个图形窗口，包括两个子图，分别显示()x t 以及()x n (0511n ≤≤)的波形；（2）用FFT 对()x n 进行谱分析，要求频率分辨率不超过5Hz 。
求出一个记录长度中的最少点数x N ，并用一个图形窗口，包括两个子图，分别显示()x n 以及()X k 的幅值；（3）用要求1中设计的线性相位低通数字滤波器对()x n 进行滤波，求出滤波器的输出1()y n ，并用FFT 对1()y n 进行谱分析，要求频率分辨率不超过5Hz 。
《数字信号处理》实验指导书(全)
数字信号处理实验指导书电子信息工程学院2012年6月目录实验一离散信号产生和基本运算 (3)实验二基于MATLAB的离散系统时域分析 (7)实验三基于ICETEK-F2812-A 教学系统软件的离散系统时域分析 (9)实验四基于MATLAB 的FFT 算法的应用 (16)实验五基于ICETEK-F2812-A 的FFT 算法分析 (18)实验六基于ICETEK-F2812-A 的数字滤波器设计 (20)实验七基于ICETEK-F2812-A的交通灯综合控制 (24)实验八基于BWDSP100的步进电机控制 (26)实验一离散信号产生和基本运算一、实验目的（1）掌握MATLAB最基本的矩阵运算语句。
（2）掌握对常用离散信号的理解与运算实现。
二、实验原理1.向量的生成a.利用冒号“：”运算生成向量，其语句格式有两种：A=m:nB=m:p:n第一种格式用于生成不长为1的均匀等分向量，m和n分别代表向量的起始值和终止值，n>m 。
第二种格式用于生成步长为p的均匀等分的向量。
b.利用函数linspace()生成向量，linspace()的调用格式为：A=linspace(m,n)B=linspace(m,n,s)第一种格式生成从起始值m开始到终止值n之间的线性等分的100元素的行向量。
第二种格式生成从起始值m开始到终止值n之间的s个线性等分点的行向量。
2.矩阵的算术运算a．加法和减法对于同维矩阵指令的A+BA-B对于矩阵和标量（一个数）的加减运算，指令为：A+3A-9b．乘法和除法运算A*B 是数学中的矩阵乘法，遵循矩阵乘法规则A．*B 是同维矩阵对应位置元素做乘法B=inv（A）是求矩阵的逆A/B 是数学中的矩阵除法，遵循矩阵除法规则A．/B 是同维矩阵对应位置元素相除另'A表示矩阵的转置运算3.数组函数下面列举一些基本函数，他们的用法和格式都相同。
sin(A),cos(A),exp(A),log(A)(相当于ln)sqrt(A)开平方 abs(A)求模 real(A)求实部 imag(A)求虚部 式中A 可以是标量也可以是矩阵 例： 利用等差向量产生一个正弦值向量 t=0:0.1:10 A=sin(t) plot(A)这时候即可看到一个绘有正弦曲线的窗口弹出 另：每条语句后面加“；”表示不要显示当前语句的执行结果 不加“；”表示要显示当前语句的执行结果。
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。
数字信号处理实验七
实验报告实验名称:IIR数字滤波器设计及应用课程名称: 数字信号处理院系部:电气与电子工程学院专业班级：信息1002学生姓名：王萌学号: 1101200219 同组人:实验台号:指导教师：范杰清成绩：实验日期:华北电力大学（北京）一、实验目的及要求：加深理解IIR 数字滤波器的特性，掌握IIR 数字滤波器的设计原理与设计方法，以及IIR 数字滤波器的应用。
二、实验原理N 阶IIR 数字滤波器的系统函数为:ii N i jj M j z a z b z H -=-=∑∑+=101)(NN N N M M M M z a z a z a z b z b z b b ----------++++++++=)1(111)1(11101ΛΛIIR 数字滤波器的设计主要通过成熟的模拟滤波器设计方法来实现：将数字滤波器设计指标转换为模拟滤波器设计指标，设计出相应的模拟滤波器H(s)，再经过脉冲响应不变法或双线性变换法得到所需的IIR 数字滤波器H(z)。
IIR 数字滤波器设计的重要环节是模拟原型低通滤波器的设计，主要包括Butterworth 、Chebyshev 和椭圆等滤波器。
MATLAB 信号处理工具箱中提供了IIR 滤波器设计的函数。
⏹ IIR 滤波器阶数选择buttord -巴特沃斯(Butterworth)滤波器阶数选择。
cheb1ord -切比雪夫(Chebyshev)I 型滤波器阶数选择。
cheb2ord -切比雪夫(Chebyshev)II 型滤波器阶数选择。
ellipord -椭圆(Elliptic)滤波器阶数选择。
⏹ IIR 滤波器设计butter -巴特沃斯(Butterworth)滤波器设计cheby1 -切比雪夫(Chebyshev)I 型滤波器设计cheby2 -切比雪夫(Chebyshev)II 型滤波器设计ellip -椭圆(Elliptic)滤波器设计maxflat -通用的巴特沃斯(Butterworth)低通滤波器设计yulewalk -Yule-Walker 滤波器设计(直接数字滤波器设计法)1. Butterworth滤波器设计Butterworth滤波器是通带、阻带都单调衰减的滤波器。
数字信号处理实验(1-7)原始实验内容文档(含代码)
实验要求1.每个实验进行之前须充分预习准备，实验完成后一周内提交实验报告；2.填写实验报告时，分为实验题目、实验目的、实验内容、实验结果、实验小结五项；3.实验报告要求：实验题目、实验目的、实验内容、实验结果四项都可打印；但每次实验的实验内容中的重要代码（或关键函数）后面要用手工解释其作用。
实验小结必须手写！（针对以前同学书写实验报告时候抄写代码太费时间的现象，本期实验报告进行以上改革）。
实验一信号、系统及系统响应实验目的：1. 掌握使用MATLAB进行函数、子程序、文件编辑等基本操作；2. 编写一些数字信号处理中常用序列的3. 掌握函数调用的方法。
实验内容：1.在数字信号处理的基本理论和MATLAB信号处理工具箱函数的基础上，可以自己编写一些子程序以便调用。
（1）单位抽样序列δ(n-n0)的生成函数impseq.m（2）单位阶跃序列u(n-n0)的生成函数stepseq.m（3）两个信号相加的生成函数sigadd.m（4）两个信号相乘的生成函数sigmult.m（5）序列移位y(n)=x(n-n0)的生成函数sigshift.m（6）序列翻褶y(n)=x(-n)生成函数sigfold.m（7）奇偶综合函数evenodd.m（8）求卷积和2.产生系列序列，并绘出离散图。
（1） x1(n)=3δ(n-2)-δ(n+4) -5≤n≤5（2） x3(n)=cos(0.04πn)+0.2w(n) 0≤n≤50其中：w(n)是均值为0，方差为1 的白噪声序列。
3.设线性移不变系统的抽样响应h(n)=(0.9)^n*u(n),输入序列x(n)=u(n)-u(n-10),求系统的输出y(n).实验二 系统响应及系统稳定性1.实验目的（1）掌握 求系统响应的方法。
（2）掌握时域离散系统的时域特性。
（3）分析、观察及检验系统的稳定性。
2.实验原理与方法在时域中，描写系统特性的方法是差分方程和单位脉冲响应，在频域可以用系统函数描述系统特性。
《数字信号处理》实验指导书(正文)
实验一 离散时间信号分析一、实验目的1．掌握各种常用的序列，理解其数学表达式和波形表示。
2．掌握在计算机中生成及绘制数字信号波形的方法。
3．掌握序列的相加、相乘、移位、反褶等基本运算及计算机实现与作用。
4．掌握线性卷积软件实现的方法。
5．掌握计算机的使用方法和常用系统软件及应用软件的使用。
6．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。
二、实验原理1．序列的基本概念离散时间信号在数学上可用时间序列来表示，其中代表序列的第n 个数字，n 代表时间的序列，n 的取值范围为∞<<∞-n 的整数，n 取其它值)(n x 没有意义。
离散时间信号可以是由模拟信号通过采样得到，例如对)(t x a 模拟信号进行等间隔采样，采样间隔为T ，得到一个{})(nT x a 有序的数字序列就是离散时间信号，简称序列。
2．常用序列常用序列有：单位脉冲序列（单位采样）)(n δ、单位阶跃序列)(n u 、矩形序列)(n R N 、实指数序列、复指数序列、正弦型序列等。
3．序列的基本运算序列的运算包括移位、反褶、和、积、标乘、累加、差分运算等。
4．序列的卷积运算∑∞∞-*=-=)()()()()(n h n x m n h m x n y上式的运算关系称为卷积运算，式中代表两个序列卷积运算。
两个序列的卷积是一个序列与另一个序列反褶后逐次移位乘积之和，故称为离散卷积，也称两序列的线性卷积。
其计算的过程包括以下4个步骤。
(1)反褶：先将)(n x 和)(n h 的变量n 换成m ，变成)(m x 和)(m h ，再将)(m h 以纵轴为对称轴反褶成)(m h -。
(2)移位：将)(m h -移位n ，得)(m n h -。
当n 为正数时，右移n 位；当n 为负数时，左移n 位。
(3)相乘：将)(m n h -和)(m x 的对应点值相乘。
(4)求和：将以上所有对应点的乘积累加起来，即得)(n y 。
数字信号处理课程设计实验报告
华北电力大学实验报告实验环境MATLAB 7.1实验名称实验一：FFT的应用实验目的1、熟悉MATLAB在数字信号处理中的应用。
2、掌握利用FFT计算序列线性卷积的基本原理及编程实现。
3、掌握对连续信号进行采样的基本原理和方法，并利用FFT对信号进行频谱分析。
实验原理1.线性卷积和圆周卷积设x(n)为L点序列，h(n)为M点序列，x(n)和h(n)的线性卷积为的长度为L+M-1。
x(n)和h(n)的N点圆周卷积为圆周卷积与线性卷积相等而不产生交叠的必要条件为圆周卷积定理：根据DFT的性质，x(n)和h(n)的N点圆周卷积的DFT等于它们DFT的乘积2.快速卷积快速卷积算法用圆周卷积实现线性卷积，根据圆周卷积定理利用FFT算法实现圆周卷积。
可以将快速卷积的步骤归纳如下：(1)为了使线性卷积可以用圆周卷积来计算，必须选择;同时为了能使用基-2FFT完成卷积运算，要求。
采用补零的办法使x(n)实验原理和h(n)的长度均为N。
(2)计算x(n)和h(n)的N点FFT(3)组成乘积(4)利用IFFT计算Y(K)的IDFT，得到线性卷积y(n)3.分段卷积我们考察单位取样响应为h(n)的线性系统，输入为x(n),输出为y(n)，则当输入序列x(n)极长时，如果要等x(n)全部集齐时再开始进行卷积，会使输出相对输入有较大的延时，再者如果序列太长，需要大量存贮单元。
为此我们把x(n)分段，分别求出每段的卷积，合在一起得到最后总的输出。
这种方法称为分段卷积分段卷积可细分为重叠保留法和重叠相加法。
重叠保留法：设x(n)的长度为，h(n)的长度为M。
我们把序列x(n)分成多段N点序列(n),每段与前一段重叠M-1个样本。
由于第一段没有前一段保留信号，为了修正，我们在第一个输入端前面填充M-1个零。
计算每一段与h(n)的圆周卷积，则其每段卷积结果的前M-1个样本不等于线性卷积值，不是正确的样本值。
所以我们将每段卷积结果的前M-1个样本社区，只保留后面的N-M+1个正确输出样本，把这些输出样本合起来，得到总输出。
实验三-华北电力大学-数字信号处理实验
实验报告实验名称____________ ____课程名称____________ ____院系部:专业班级：学生姓名：学号:同组人:实验台号:指导教师：成绩：实验日期:华北电力大学1.实验目的分析常用窗函数的时域和频域特性，灵活运用窗函数分析信号频谱和设计FIR 数字滤波器。
2.实验原理在确定信号谱分析、随机信号功率谱估计以及FIR 数字滤波器设计中，窗函数的选择起着重要的作用。
在信号的频谱分析中，截短无穷长的序列会造成频率泄漏，影响频谱分析的精度和质量。
合理选取窗函数的类型，可以改善泄漏现象。
在FIR 数字滤波器设计中，截短无穷长的系统单位脉冲序列会造成FIR 滤波器幅度特性的波动，且出现过渡带。
3.实验内容及步骤(1) 1. 分析并绘出常用窗函数的时域特性波形。
2. 利用fft 函数分析常用窗函数的频域特性, 并从主瓣宽度和 旁瓣相对幅度两个角度进行比较分析。
3. 研究凯塞窗(Kaiser)的参数选择对其时域和频域的影响。
(1) 固定beta=4，分别取N =20, 60, 110；(2) 固定N =60，分别取beta=1,5,11。
4. 序列 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=k k k x 20π9cos 20π11cos 5.0][ ，分析其频谱。
(1) 利用不同宽度N 的矩形窗截短该序列, N 分别为20,40,160，观察不同长度N 的窗对谱分析结果的影响；(2) 利用哈明窗重做 (1)；(3) 利用凯塞窗重做 (1)；(4) 比较和分析三种窗的结果；(5) 总结不同长度或类型的窗函数对谱分析结果的影响。
4.数据处理与总结1.分析并绘出常用窗函数的时域特性波形。
程序如下:clear;subplot(2,3,1);N=51;w=boxcar(N);stem(w)title('矩形窗')subplot(2,3,2);w=hanning(N);stem(w)title('Hanning窗')subplot(2,3,3);w=hamming(N);stem(w)title('Hamming窗')subplot(2,3,4);w=blackman(N);stem(w)title('blackman窗')subplot(2,3,5);w=bartlett(N);stem(w)title('三角形窗')subplot(2,3,6);w=kaiser(N);stem(w)title('kaiser窗')2,利用fft函数分析常用窗函数的频域特性clear;N=51;w=boxcar(N);y=fft(w,200);subplot(3,3,1);stem([0:N-1],w);title('时域波形');subplot(3,3,2);y0= abs(fftshift(y));plot([-100:99],y0);title('矩形窗频域'); subplot(3,3,3);w=hanning(N);y=fft(w,200);y0= abs(fftshift(y));plot([-100:99],y0);title('hanning窗频域'); subplot(3,3,4);w=hamming(N);y=fft(w,200);y0= abs(fftshift(y));plot([-100:99],y0);title('哈明窗频域');subplot(3,3,5);w=blackman(N);y=fft(w,200);y0= abs(fftshift(y));plot([-100:99],y0);title('布莱克曼窗频域');subplot(3,3,6);w=bartlett(N);y=fft(w,200);y0= abs(fftshift(y));plot([-100:99],y0);title('三角形窗频域');subplot(3,3,7);w=kaiser(N);y=fft(w,200);y0= abs(fftshift(y));plot([-100:99],y0);title('kaiser窗频域');3. 研究凯塞窗(Kaiser)的参数选择对其时域和频域的影响。
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实验七FIR数字滤波器设计及应用一.实验目的加深理解FIR数字滤波器的时域特性和频域特性，掌握FIR数字滤波器的设计原理与设计方法，以及FIR数字滤波器的应用。
二.实验原理三.实验内容(1)b1=fir1(9,1/3,boxcar(10));[H1,w1]=freqz(b1,1,512);H1_db=20*log10(abs(H1));b2=fir1(9,1/3,hamming(10));[H2,w2]=freqz(b2,1,512);H2_db=20*log10(abs(H2));b3=fir1(9,1/3,hanning(10));[H3,w3]=freqz(b3,1,512);H3_db=20*log10(abs(H3));subplot(3,1,1);stem(b1);title('设计矩形窗得到的FIR滤波器的单位脉冲响应') subplot(3,1,2);stem(b2);title('设计哈明窗得到的FIR滤波器的单位脉冲响应') subplot(3,1,3);stem(b3);title('设计汉宁窗得到的FIR滤波器的单位脉冲响应')（2）b1=fir1(9,1/3,boxcar(10));H1_db=20*log10(abs(H1));b2=fir1(9,1/3,hamming(10));[H2,w2]=freqz(b2,1,512);H2_db=20*log10(abs(H2));b3=fir1(9,1/3,hanning(10));[H3,w3]=freqz(b3,1,512);H3_db=20*log10(abs(H3));plot(w1,H1_db,w2,H2_db,'--g',w3,H3_db,'--r'); title('频率响应')legend('矩形窗','海明窗','汉宁窗')grid on（3）b1=fir1(9,1/3,boxcar(10));[H1,w1]=freqz(b1,1,512);H1_db=20*log10(abs(H1));b2=fir1(9,1/3,hamming(10));[H2,w2]=freqz(b2,1,512);H2_db=20*log10(abs(H2));b3=fir1(9,1/3,hanning(10));H3_db=20*log10(abs(H3));k=0:511;x=1+2*cos(pi/4.*k)+cos(pi/2.*k);y1=filter(b1,1,x);Y1=abs(fftshift(fft(y1)));stem(Y1);title('通过矩形窗得到的输出波形') figure;y2=filter(b2,1,x);Y2=abs(fftshift(fft(y2)));stem(Y2);title('通过哈明窗得到的输出波形') figure;y3=filter(b3,1,x);Y3=abs(fftshift(fft(y3)));stem(Y3);title('通过汉宁窗得到的输出波形')f=[03/74/75/71];m=[110.38900];b=fir2(15,f,m);[h,w]=freqz(b,1,512);plot(f,m,w/pi,abs(h));legend('理想滤波器','实际滤波器')title('理想滤波器与实际滤波器的频率响应幅值比较') figure;H=20*log10(abs(h));plot(w,H);title('频率响应');grid on将H d（4）增至0.8，即：f=[03/74/75/71];m=[110.800];b=fir2(15,f,m);[h,w]=freqz(b,1,512);plot(f,m,w/pi,abs(h));legend('理想滤波器','实际滤波器')title('理想滤波器与实际滤波器的频率响应幅值比较') figure;H=20*log10(abs(h));plot(w,H);title('频率响应');grid on将H d（4）减至0.1，即：f=[03/74/75/71];m=[110.100];b=fir2(15,f,m);[h,w]=freqz(b,1,512);plot(f,m,w/pi,abs(h));legend('理想滤波器','实际滤波器')title('理想滤波器与实际滤波器的频率响应幅值比较') figure;H=20*log10(abs(h));plot(w,H);title('频率响应');grid onf=[01/72/73/75/76/713/141]; m=[000.456110.45600];b=fir2(15,f,m);[h,w]=freqz(b,1,512);plot(f,m,w/pi,abs(h));legend('理想滤波器','实际滤波器')title('理想滤波器与实际滤波器的频率响应幅值比较') figure;H=20*log10(abs(h));plot(w,H);title('频率响应')grid on将H d（2）增至0.8，H d（6）不变，即：f=[01/72/73/75/76/713/141];m=[000.8110.45600];b=fir2(15,f,m);[h,w]=freqz(b,1,512);plot(f,m,w/pi,abs(h));legend('理想滤波器','实际滤波器')title('理想滤波器与实际滤波器的频率响应幅值比较') figure;H=20*log10(abs(h));plot(w,H);title('频率响应')grid on将H d（2）减至0.1，H d（6）不变，即：f=[01/72/73/75/76/713/141];m=[000.1110.45600];b=fir2(15,f,m);[h,w]=freqz(b,1,512);plot(f,m,w/pi,abs(h));legend('理想滤波器','实际滤波器')title('理想滤波器与实际滤波器的频率响应幅值比较') figure;H=20*log10(abs(h));plot(w,H);title('频率响应')grid on将H d（6）增至0.8，H d（2）不变，即：f=[01/72/73/75/76/713/141];m=[000.456110.800];b=fir2(15,f,m);[h,w]=freqz(b,1,512);plot(f,m,w/pi,abs(h));legend('理想滤波器','实际滤波器')title('理想滤波器与实际滤波器的频率响应幅值比较') figure;H=20*log10(abs(h));plot(w,H);title('频率响应')grid on将H d（6）减至0.1，H d（2）不变，即：f=[01/72/73/75/76/713/141];m=[000.456110.100];b=fir2(15,f,m);[h,w]=freqz(b,1,512);plot(f,m,w/pi,abs(h));legend('理想滤波器','实际滤波器')title('理想滤波器与实际滤波器的频率响应幅值比较') figure;H=20*log10(abs(h));plot(w,H);title('频率响应')grid on4（1）b=fir1(30,[0.450.55],'bandpass',kaiser(31)); [H,w]=freqz(b,1,512);subplot(2,1,1)plot(w,20*log10(abs(H)))grid onxlabel('频率');ylabel('幅度/db');subplot(2,1,2)plot(w,angle(H))gridxlabel('频率');ylabel('幅度/rad');f=[00.30.350.40.60.70.81];m=[000.5110.500];b=fir2(30,f,m);[H,w]=freqz(b,1,512);subplot(2,1,1)plot(w,20*log10(abs(H)))grid onxlabel('频率');ylabel('幅度/db');subplot(2,1,2)plot(w,angle(H))grid onxlabel('频率');ylabel('幅度/rad')四.思考题1.为什么通信应用中需要线性相位？相位失真将会对信号产生什么影响?答：为了不产生相位失真，相位失真会使信号延时，产生失真。
2.为什么FIR滤波器无需考虑稳定性问题？答：FIR滤波器传输函数的极点固定在原点，所以一定是稳定的系统。
3.在相同的设计指标时，为何FIR数字滤波器的阶数远高于IIR数字滤波器的阶数？答：由于FIR滤波器传输函数的极点固定在原点，所以只能用较高的阶数达到高的选择性。
4.线性相位的条件是什么？答：如果单位脉冲响应h(n)（为实数）具有偶对称或奇对称性，则FIR 数字滤波器具有线性相位特性。
5.在FIR窗口法设计中，为何采用不同特性的窗函数？选用窗函数的依据是什么？答：为了改善阻带波动，依据是在满足阻带衰减的前提下，尽可能的选择主瓣宽度较小的窗函数。
6.在频率取样法中，如果阻带衰耗不够，采取什么措施？答：增加过渡带采样点7.窗口法和频率取样法的优缺点是什么？答：窗口法是在时域逼近理想滤波器的单位脉冲响应，所以会用窗函数截断得到有限长的序列，因此，会产生吉布斯现象，即通带或阻带内有波动，也同时会产生过渡带；频率取样法是使所设计的M阶FIR滤波器的频率响应在M+1个取样点上与理想滤波器的频率响应相等，优点是取样点上的点严格与理想滤波器相等，但是缺点是增加滤波器阶数M对阻带的波动几乎没有改善。