数字信号报告汇总
数字信号处理实验总结
实验一 离散信号及运算一、 实验目的1. 掌握MA TLAB 语言的基本功能及实现方法；2. 掌握MA TLAB 中各种常用序列的表示和显示方法；3. 熟练运用MA TLAB 进行离散信号的各种运算。
二、 实验原理我们所接触的信号大多为连续信号，而计算机及其他设备处理的大多为数字信号。
为了便于处理，往往要对信号进行处理使之变成离散数字信号。
对信号进行时间上的量化（即采样）是对信号作数字化处理的第一个环节，要求理解采样的原理和采样的性质，知道采样前后信号的变化及对离散信号和系统的影响。
三、 实验内容1、用MA TLAB 实现下列序列，并画出图形：① 单位采样序列移位，100),3()(≤≤-=n n n x δ； 提示：实现单位采样序列：0001{)(≠==n n n δ，可通过以下语句实现：x=zeros(1,N);x(1)=1; n=0:10;x=[zeros(1,3),1,zeros(1,7)];stem(n,x)； 01234567891000.10.20.30.40.50.60.70.80.91② 单位阶跃序列移位，100),3()(≤≤-=n n u n x提示：实现单位阶跃序列：0001{)(≠==n n n u ，可通过以下语句实现：x=ones(1,N);n=0:10; x=[zeros(1,3),1,ones(1,7)]; stem(n,x) 01234567891000.10.20.30.40.50.60.70.80.91③正弦序列，100),****2sin(*)(≤≤=n T n f A n x s π，其中A=2；f=10；s T =0.005； A=2; f=10; Ts=0.005; n=0:10;x=A*sin(2*pi*f*n*Ts); stem(n,x) 01234567891000.20.40.60.811.21.41.61.82③ 指数序列，100,9.0)(≤≤=n n x n n=0:10; x=0.9.^n; stem(n,x) 01234567891000.10.20.30.40.50.60.70.80.91④ 复指数序列，0.05+j*pi/4*()e ,2020n x n n =-≤≤，画出该序列的实部、虚部，幅值和相位。
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汇总
目录实验1 离散时间信号的频域分析-----------------------2 实验2 FFT算法与应用-------------------------------7 实验3 IIR数字滤波器的设计------------------------12 实验4 FIR数字滤波器的设计------------------------17实验1 离散时间信号的频域分析一．实验目的信号的频域分析是信号处理中一种有效的工具。
在离散信号的时域分析中，通常将信号表示成单位采样序列δ（n ）的线性组合，而在频域中，将信号表示成复变量enj ω-或 en Njπ2-的线性组合。
通过这样的表示，可以将时域的离散序列映射到频域以便于进一步的处理。
在本实验中，将学习利用MATLAB 计算离散时间信号的DTFT 和DFT,并加深对其相互关系的理解。
二、实验原理(1)DTFT 和DFT 的定义及其相互关系。
序列x(n)DTFT 定义为()jw X e =()nx n e ∞=∞∑ωjn -它是关于自变量ω的复函数，且是以2π为周期的连续函数。
()jw X e 可以表示为()()()jw jw jw re im X e X e jX e =+,其中，()jw re X e 和()jw im X e 分别是()jw X e 实部和虚部；还可以表示为 ()jw X e =()|()|jw j w X e e θ，其中，|()|jw X e 和{}()arg ()j w X e ωθ=分别是()jw X e 的幅度函数和相位函数；它们都是ω的实函数，也是以2π为周期的周期函数。
序列()x n 的N 点DFT 定义为2211()()()()N N jk jknkn NNN N nX k X ex n ex n W ππ---====∑∑，()X k 是周期为N 的序列。
()j X e ω与()X k 的关系：()X k 是对()j X e ω）在一个周期中的谱的等间隔N 点采样，即2k|()()|jww NX k X e π== ，而()j X e ω可以通过对()X k 内插获得，即1(2/)(1)/202)sin(12()()2sin()2N j k N N jwk N k X e X k e N k NNωπωπωπ-⎡⎤⎡⎤---⎣⎦⎣⎦=-=•-∑(2)使用到的MATLAB 命令有基于DTFT 离散时间信号分析函数以及求解序列的DFT 函数。
《数字信号处理》实验报告汇总
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：电子信息科学与技术班级：
学号：
姓名：
实验报告（1）
实验名称常见离散信号产生与实现
实验日期2016年9月13日指导教师曹凤莲
实验报告（2）
实验名称离散时间系统的时域分析
实验日期2016年9月20日指导教师曹凤莲
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2016年9月27日指导教师曹凤莲
实验报告（4）
实验名称用FFT进行谱分析
实验日期2016年10月10日指导教师曹凤莲
实验报告（5）
实验名称实验五数字滤波器结构的实现
实验日期2016年10月17日指导教师曹凤莲
实验报告（6）
实验名称实验六IIR数字滤波器的设计
实验日期2016年10月25日指导教师曹凤莲。
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]
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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。
信号传输实验报告总结(3篇)
第1篇一、实验背景随着信息技术的飞速发展，信号传输技术在各个领域都发挥着至关重要的作用。
本实验旨在通过一系列的信号传输实验，加深对信号传输基本原理、技术及实际应用的理解。
实验涵盖了模拟信号和数字信号的传输，以及信号调制、解调、滤波等关键环节。
二、实验目的1. 理解信号传输的基本原理和过程。
2. 掌握信号调制、解调、滤波等关键技术。
3. 熟悉模拟信号和数字信号传输的特点及区别。
4. 分析信号传输过程中可能出现的干扰和噪声，并提出相应的解决方法。
三、实验内容1. 模拟信号传输实验（1）实验原理：通过观察示波器上的波形，分析模拟信号的传输过程，包括调制、解调、滤波等环节。
（2）实验步骤：1. 连接实验电路，包括信号发生器、调制器、解调器、滤波器等。
2. 调整信号发生器，产生一定频率和幅度的正弦波信号。
3. 观察调制器输出波形，分析调制效果。
4. 将调制后的信号输入解调器，观察解调效果。
5. 通过滤波器滤除噪声，观察滤波效果。
（3）实验结果与分析：通过实验，我们发现模拟信号在传输过程中容易受到干扰和噪声的影响，导致信号失真。
调制、解调、滤波等环节可以有效提高信号质量，降低干扰和噪声的影响。
2. 数字信号传输实验（1）实验原理：通过观察示波器上的波形，分析数字信号的传输过程，包括编码、解码、传输等环节。
（2）实验步骤：1. 连接实验电路，包括数字信源、编码器、解码器、传输线路等。
2. 调整数字信源，产生一定频率和幅度的数字信号。
3. 观察编码器输出波形，分析编码效果。
4. 将编码后的信号通过传输线路传输。
5. 观察解码器输出波形，分析解码效果。
（3）实验结果与分析：通过实验，我们发现数字信号在传输过程中具有较强的抗干扰能力，能够有效降低噪声的影响。
编码、解码等环节可以提高信号传输的可靠性。
3. 信号调制、解调实验（1）实验原理：通过观察示波器上的波形，分析信号调制、解调过程。
（2）实验步骤：1. 连接实验电路，包括调制器、解调器、滤波器等。
史上最全数字信号处理实验报告完美版
实验一、零极点分布对系统频率响应的影响Y(n)=x(n)+ay(n-1)1、调用MATLAB函数freqz计算并绘制的幅频特性和相频特性其中：1 代表a=0.7；2代表a=0.8；3代表a=0.9a=0.7时的零极点图A=0.8时的零极点图a=0.9时的零极点图观察零极点的分布与相应曲线易知：小结：系统极点z=a，零点z=0，当B点从w=0逆时针旋转时，在w=0点，由于极点向量长度最短，形成波峰,并且当a越大，极点越接近单位圆，峰值愈高愈尖锐；在w=pi点形成波谷；z=0处零点不影响幅频响应2、先求出系统传函的封闭表达式，通过直接计算法得出的幅频特性和相频特性曲线。
其中：1代表a=0.7；2代表a=0.8；3代表a=0.9附录程序如下：（对程序进行部分注释）>> a=0.7;w=0:0.01:2*pi;%设定w的范围由0到2π，间隔为0.01y=1./(1-a*exp(-j*w)); %生成函数subplot(211);plot(w/2/pi,10*log(abs(y)),'g');%生成图像其中通过调用abs函数计算幅值hold on;xlabel('Frequency(Hz)');%定义横坐标名称ylabel('magnitude(dB)');%定义纵坐标名称title('a=0.8,直接计算h(ejw)');grid on;%定义图片标题subplot(212);plot(w/2/pi,unwrap(angle(y)),'g');grid on;%生成图像其中通过调用angle计算相角，‘g’为规定线条颜色hold on;>> a=0.8;w=0:0.01:2*pi;y=1./(1-a*exp(-j*w));subplot(211);plot(w/2/pi,10*log(abs(y)),'r');hold on;xlabel('Frequency(Hz)');ylabel('magnitude(dB)');title('a=0.8,直接计算h(ejw)');grid on;subplot(212);plot(w/2/pi,unwrap(angle(y)),'r');grid on;hold on;>> a=0.9;w=0:0.01:2*pi;y=1./(1-a*exp(-j*w));subplot(211);plot(w/2/pi,10*log(abs(y)),'b');hold on;xlabel('Frequency(Hz)');ylabel('magnitude(dB)');title('a=0.9,直接计算h(ejw)');grid on;subplot(212);plot(w/2/pi,unwrap(angle(y)),'b');grid on;hold on;2、y(n)=x(n)=ax(n-1)通过调用freqz函数绘图，其中：1代表a=0.7,；2代表a=0.8；3代表a=0.9附录程序如下：（因为程序同实验一相同不再进行注释）a=0.7;A=1;B=[1,a];freqz(B,A,256,'whole',1);title('a=0.7');hold on;a=0.8;A=1;B=[1,a];freqz(B,A,256,'whole',1);title('a=0.8');hold on;a=0.9;A=1;B=[1,a];freqz(B,A,256,'whole',1);title('a=0.9');以下为a为不同数值时的零极点图a=0.7A=0.8A=0.9小结：系统极点z=0，零点z=a，当B点从w=0逆时针旋转时，在w=0点，由于零点向量长度最长，形成波峰：在w=pi点形成波谷；z=a处极点不影响相频响应。
数字信号课程报告
数字信号处理实验报告分析与总结044_陈增贤电子二班一、实验一1.编写程序验证卷积定律。
（1）卷积定律：时域圆周卷积在频域上相当于两序列分别做傅立叶变换之积的傅立叶反变换。
（2）程序：x=[1 1 0 1 1];%原始序列y=[1 2 0 2 1];%直接计算线性卷积(或线性卷积）z=conv(x,y);figure(1),subplot(311),stem(x);title('x序列');axis([0 9 0 4]);subplot(312),stem(y);title('y序列');axis([0 9 0 4]);subplot(313),stem(z);title('z序列,x卷积y');axis([0 10 0 10 ]);%利用fft算法计算N=10;%N取10时x1=[x zeros(1,N-length(x))]; %在x1向量后面补充0，使其长度变为Ny1=[y zeros(1,N-length(y))]; %在y1向量后面补充0，使其长度变为NX1=fft(x1);%对x1作傅立叶变换Y1=fft(y1);%对y1作傅立叶变换Z1=X1.*Y1;%求矩阵乘积z1=ifft(Z1);%对乘积作傅立叶反变换figure(2),subplot(321),stem(x1);title('x1序列');subplot(322),stem(real(X1));title('X1实部序列'); subplot(323),stem(y1);title('x1序列');subplot(324),stem(real(Y1));title('Y1实部序列'); subplot(325),stem(z1);title('z1实部序列'); subplot(326),stem(real(Z1));title('Z1实部序列'); N=6;%N取6时x2=[x zeros(1,N-length(x))];y2=[y zeros(1,N-length(y))];X2=fft(x2);Y2=fft(y2);Z2=X2.*Y2;z2=ifft(Z2);figure(3),subplot(321),stem(x2);title('x2序列');subplot(322),stem(real(X2));title('X2实部序列'); subplot(323),stem(y2);title('y2序列');subplot(324),stem(real(X2));title('Y2实部序列'); subplot(325),stem(z1);title('z2实部序列'); subplot(326),stem(real(Z1));title('Z2实部序列'); （3）运行结果012345678924x 序列012345678924y 序列012345678910510z 序列,x 卷积y044 陈增贤24681000.51x1序列246810-2024X 1实部序列246810012x1序列246810-50510Y1实部序列246810246z1实部序列246810-2002040Z1实部序列044 陈增贤1234560.51x2序列12345624X 2实部序列12345612y2序列12345624Y2实部序列246810246z2实部序列246810-2002040Z2实部序列044 陈增贤分析与总结：以上三个图依次为序列x,序列y 卷积图，N=10的FFT 图，N=6的FFT 图，对比可知对序列x 、序列y 分别进行傅立叶变换后在进行反变换的结果与系列x 、序列y 卷积结果完全相同，这就是著名的卷积定律。
数字基带信号试验报告
数字基带信号试验报告数字基带信号试验报告1一、试验目的1、了解单极性码、双极性码、归零码、不归零码等基带信号波形特点。
2、掌握AMI、HDB3码的编码规定。
3、掌握从HDB3码信号中提取位同步信号的方法。
4、掌握集中插入帧同步码时分复用信号的帧结构特点。
5、了解HDB3（AMI）编译码集成电路CD22103、二、试验内容1、用示波器察看单极性非归零码（NRZ）、传号交替反转码（AMI）、三阶高密度双极性码（HDB3）、整流后的AMI码及整流后的HDB3码。
2、用示波器察看从HDB3码中和从AMI码中提取位同步信号的电路中有关波形。
3、用示波器察看HDB3、AMI译码输出波形。
三、试验步骤本试验使用数字信源单元和HDB3编译码单元。
1、熟识数字信源单元和HDB3编译码单元的工作原理。
接好电源线，打开电源开关。
2、用示波器察看数字信源单元上的各种信号波形。
用信源单元的FS作为示波器的外同步信号，示波器探头的地端接在试验板任何位置的GND点均可，进行下列察看：（1）示波器的两个通道探头分别接信源单元的NRZ—OUT和BS—OUT，对照发光二极管的发光状态，推断数字信源单元是否已正常工作（1码对应的发光管亮，0码对应的发光管熄）；（2）用开关K1产生代码×1110010（×为任意代码，1110010为7位帧同步码），K2、K3产生任意信息代码，察看本试验给定的集中插入帧同步码时分复用信号帧结构，和NRZ码特点。
3、用示波器察看HDB3编译单元的各种波形。
仍用信源单元的FS信号作为示波器的外同步信号。
（1）示波器的两个探头CH1和CH2分别接信源单元的NRZ —OUT和HDB3单元的AMI—HDB3，将信源单元的K1、K2、K3每一位都置1，察看全1码对应的AMI码（开关K4置于左方AMI端）波形和HDB3码（开关K4置于右方HDB3端）波形。
再将K1、K2、K3置为全0，察看全0码对应的AMI码和HDB3码。
数字信号处理实验总结
数字信号处理实验总结本次数字信号处理实验内容包括了数字信号的产生、采样、量化、编码、滤波、变换等多个方面，通过实验的学习，我对数字信号处理有了更深入的理解和掌握。
在此，我将对实验内容进行总结和归纳，以便更好地掌握数字信号处理的相关知识。
首先，数字信号的产生是数字信号处理的基础，我们通过正弦波发生器产生了不同频率和幅值的数字信号，并通过示波器观察了信号的波形和频谱。
在产生数字信号的过程中，我们了解了数字信号的特点和频谱分析的方法，这为后续实验打下了基础。
其次，采样和量化是数字信号处理中非常重要的环节，我们通过示波器进行了模拟信号的采样和量化，并通过MATLAB对数字信号进行了仿真分析。
在实验中，我们深入理解了采样定理和量化误差对信号重建的影响，以及如何选择合适的采样频率和量化位数。
接着，编码和解码是数字信号传输和存储中必不可少的环节，我们学习了PCM编码和解码的原理，并通过实验掌握了编码器和解码器的设计和应用。
在实验中，我们发现了编码器和解码器之间的关系，以及不同编码方式对信号质量的影响，这对我们理解数字信号传输和存储起到了重要作用。
此外，滤波和变换是数字信号处理中的重要内容，我们学习了数字滤波器的设计和应用，以及傅里叶变换和离散傅里叶变换的原理和实现。
通过实验，我们深入理解了滤波器的频率响应和频率特性，以及信号在时域和频域之间的转换关系，这对我们分析和处理数字信号起到了重要作用。
综上所述，通过本次实验，我对数字信号处理的相关知识有了更深入的理解和掌握，同时也掌握了数字信号处理的基本方法和技术。
在今后的学习和工作中，我将继续加强对数字信号处理的学习和实践，不断提升自己的专业能力和实际应用能力，为将来的发展打下坚实的基础。
总之，数字信号处理是现代通信、控制和信息处理领域中的重要技术和工具，通过本次实验的学习，我对数字信号处理有了更加深入的理解和掌握，相信在今后的学习和工作中，我能够更好地应用数字信号处理的知识和技术，为实际问题的分析和解决提供更加有效的方法和手段。
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：。
数据信号处理实验报告
一、实验目的1. 熟悉数字信号处理的基本概念和原理；2. 掌握离散信号的产生、时域运算、变换方法；3. 学习因果离散线性系统的时域分析；4. 理解DFT变换的性质及应用；5. 熟悉IIR数字滤波器的设计与实现。
二、实验原理数字信号处理（DSP）是利用计算机等数字设备对信号进行采样、量化、处理、存储和传输的技术。
本实验主要涉及以下内容：1. 离散信号的产生：通过采样、量化等过程将连续信号转换为离散信号；2. 离散信号的时域运算：研究信号的加减、乘除、移位等操作；3. 离散信号的变换：包括时域到频域的变换（如DFT）和频域到时域的变换（如IDFT）；4. 因果离散线性系统的时域分析：研究系统对信号的响应，包括零状态响应和零输入响应；5. DFT变换的性质及应用：了解DFT变换的周期性、线性、共轭对称性等性质，并在实际应用中加以利用；6. IIR数字滤波器的设计与实现：学习IIR滤波器的设计方法，如双线性变换法，并实现滤波器功能。
三、实验内容及步骤1. 离散信号的产生（1）使用MATLAB软件生成一个离散信号x[n]，n为整数；（2）对信号进行采样，得到采样信号y[n]；（3）观察采样信号与原信号在时域上的差异。
2. 离散信号的时域运算（1）对离散信号进行加减、乘除、移位等运算；（2）观察运算结果，分析运算对信号的影响。
3. 离散信号的变换（1）计算离散信号x[n]的DFT变换X[k]；（2）观察DFT变换结果，分析信号频谱特征；（3）进行IDFT变换，将X[k]恢复为x[n]，观察恢复后的信号与原信号在时域上的差异。
4. 因果离散线性系统的时域分析（1）设计一个因果离散线性系统，如滤波器；（2）计算系统对单位脉冲信号δ[n]的响应h[n]；（3）观察系统响应，分析系统特性。
5. DFT变换的性质及应用（1）分析DFT变换的周期性、线性、共轭对称性等性质；（2）在实际应用中，利用DFT变换的性质进行信号处理。
数字信号处理期末综合实验报告
数字信号处理综合实验报告实验题目：基于Matlab的语音信号去噪及仿真专业名称：学号：姓名：日期：报告内容：一、实验原理1、去噪的原理1.1 采样定理在进展模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中，最高频率fmax的2倍时，即：fs.max>=2fmax,那么采样之后的数字信号完好地保存了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5～10倍；采样定理又称奈奎斯特定理。
1924年奈奎斯特(Nyquist)就推导出在理想低通信道的最高大码元传输速率的公式: 理想低通信道的最高大码元传输速率=2W*log2 N (其中W是理想低通信道的带宽,N是电平强度)为什么把采样频率设为8kHz?在数字通信中，根据采样定理, 最小采样频率为语音信号最高频率的2倍频带为F的连续信号f(t)可用一系列离散的采样值f(t1),f(t1±Δt)，f(t1±2Δt)，...来表示,只要这些采样点的时间间隔Δt≤1/2F，便可根据各采样值完全恢复原来的信号f(t)。
这是时域采样定理的一种表述方式。
时域采样定理的另一种表述方式是：当时间信号函数f(t)的最高频率分量为fM时,f(t)的值可由一系列采样间隔小于或等于1/2fM的采样值来确定,即采样点的重复频率f≥2fM。
图为模拟信号和采样样本的示意图。
时域采样定理是采样误差理论、随机变量采样理论和多变量采样理论的根底。
对于时间上受限制的连续信号f(t)〔即当│t│>T时,f(t)=0,这里T=T2-T1是信号的持续时间〕，假设其频谱为F〔ω〕,那么可在频域上用一系列离散的采样值〔1-1〕采样值来表示,只要这些采样点的频率间隔〔1-2〕。
1.2 采样频率采样频率，也称为采样速度或者采样率，定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，它用赫兹〔Hz〕来表示。
采样频率的倒数是采样周期或者叫作采样时间，它是采样之间的时间间隔。
数字信号处理上机实验汇总(原创)
信 号 y=u(t+3)-2u(t) 1.5
1
0.5
0
y
-0.5
-1
-1.5 -5
-4
-3
-2
-1
0 t
1
2
3
4
5
（2）绘出复指数信号 x(t ) e0.2t cos(2t 0.5) 的波形。
2
运行结果：
连 续 复 指 数 信 号 x[t]=cos(2*t+0.5).*exp(0.2*t) 2000 1500 1000 500 0
验证结合律
y1(n)=(x1[n]*x2[n])*x3[n]
6000 4000 2000 0 -2000 -100
-80
-60
-40
-20
0 n
20
40
60
80
100
y2(n)=x1[n]*(x2[n]*x3[n])
10000
5000
0
-5000 -100
-80
-60
-40
-20
0 n
20
40
60
80
5
1
x(n)
0.5
0 -2
-1.5
-1
-0.5
0 n
0.5
1
1.5
2
1
h(n)
0.5
0 -2
-1.5
-1
-0.5
0 n
0.5
1
1.5
2
6
y （ n） =x(n)*h(n)
4
2
0 -4
-3
-2
-1
0 n
1
2
3
4
（2） 对下面三个序列， 用 conv_m()函数来验证卷积特性 （交换律、 结合律、 分配律） 交换律 结合律 分配律 其
数字通信报告正式版汇总
数字通信设计报告题目：线性均衡器设计研究姓名XXXX学院：xxxxxxxx专业：电子与通信工程班级：15级x班级指导老师：宋Xxxxxx大学2015年12月9号报告要求：假设带限信道模型如下：⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡j 0.0019+0214j 0.0049,0.+0.0359 j 0.0078,+0621j 0.0157,0.+0835j 0.0349,0.+0.1427j 0.03031,+9222j 0.0447,0.+0874j 0.0282,0.+0.0786j 0.0253,+0573j 0.0194,0.+0485j 0.0000,0.+0.00001、研究信道的幅度谱)()(dB e F j 单位ωτ，画出频谱图。
2、设计K=1(2K+1=3)及K=10(2K+1=21)的MMSE 均衡器。
3、设计K=1(2K+1=3)及K=10(2K+1=21)的ZF 均衡器。
4、画出以上均衡器的频谱图)(ωτj e C 及等效信道谱)()(ωτωτj j e C e F 。
5、仿真的方法研究未均衡情况下信道的符号错误率和采用了MMSE 和ZF 均衡后信道的符号错误率。
6、分析总结。
1 绪论1.1 引言1.1.1均衡器通常信道特性是一个复杂的函数，它可能包括各种线性失真、非线性失真、交调失真、衰落等。
同时由于信道的迟延特性和损耗特性随时间做随机变化，因此信道特性往往只能用随机过程来描述，例如在蜂窝式移动通信中，电磁波会因为碰撞到建筑物或者是其他物体而产生反射、散射、绕射，此外发射端和接收端还会受到周围环境的干扰，从而产生时变现象，其结果为信号能量会由不止一条路径到达接收天线，我们称之为多径传播。
数字信号经过这样的信道传输以后，由于受到了信道的非理想特性的影响，在接收端就会产生码间干扰( intersymbol interference,ISI)，使系统误码率上升，严重情况下使系统无法继续正常工作。
数字信号实验报告
数字信号实验报告实验⼀：快速傅⽴叶变换的谱分析⼀、实验⽬的：学会利⽤matlab中的FFT函数，即进⾏信号的谱分析。
⼆、实验题⽬：1．已知：t1=[0:0.001:0.3];t2=[0.301:0.001:0.6];t3=[0.601:0.001:0.9];t4=[0.901:0.001:1.199];x1=sin(2*pi*100*t1);x2=sin(2*pi*50*t2);x3=sin(2*pi*25*t3);x4=sin(2*pi*10*t4);信号s1为t= 0:0.001:1.199;s1= sin(2*pi*100*t)+sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*25*t)+sin(2*pi*10*t);信号s2为t=[t1,t2,t3,t4];s2= [x1,x2,x3,x4];信号s3为t=[t1,t2,t3,t4];s3= [x1,x4,x2,x3];a.编写程序分别画出信号s1,s2,s3的时域波形和幅频图（参考图1，2，3）。
b.观察信号s1,s2,s3的时域波形和频谱图，思考其幅频图的差别及其原因。
c.信号s1,s2,s3的抽样频率fs为多少？对于1200个点的时域离散序列，对其FFT后仍为长度为1200个点的序列，即周期N=1200，试分析N与离散时间信号频谱的周期fs的对应关系。
各频谱图的频率分辨率为多少Hz？d.若有信号s4的幅频图与s2的幅频图完全相同（如图2所⽰），问s4的时域波形和s2是相同的吗，为什么?实验程序清单：t1=[0:0.001:0.3];t2=[0.301:0.001:0.6];t3=[0.601:0.001:0.9];t4=[0.901:0.001:1.199];x1=sin(2*pi*100*t1);x2=sin(2*pi*50*t2);x3=sin(2*pi*25*t3);x4=sin(2*pi*10*t4);%信号s1的时域图和频域图t5=0:0.001:1.199;x5=sin(2*pi*100*t5)+sin(2*pi*50*t5)+sin(2*pi*25*t5)+sin(2*pi*10*t5); y5=abs(fft(x5));f=1000*(0:(1/1200):0.5);figure(1)subplot(2,1,1),plot(t5,x5);grid on;axis tight;%波形图title('时域波形');xlabel('t(s)');subplot(2,1,2),plot(f,y5(1:601));grid on;axis tight;%幅频图title('幅频图');xlabel('f(Hz)');%信号s2的时域图和频谱图t6=[t1,t2,t3,t4];x6=[x1,x2,x3,x4];y6=abs(fft(x6));figure(2)subplot(2,1,1),plot(t6,x6);grid on;axis tight; %波形图title('时域波形');xlabel('t(s)');subplot(2,1,2),plot(f,y6(1:601));grid on;axis tight; %幅频图title('幅频图');xlabel('f(Hz)');%信号s3的时域图和频域图x7=[x1,x4,x2,x3];y7=abs(fft(x7));figure(3)subplot(2,1,1),plot(t6,x7);grid on;axis tight; %波形图title('时域波形');xlabel('t(s)');subplot(2,1,2),plot(f,y7(1:601));grid on;axis tight; %幅频图title('幅频图');xlabel('f(Hz)');结果分析a.编写程序分别画出信号s1,s2,s3的时域波形和幅频图（参考下图）。
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西安邮电大学通信与信息工程学院 数字信号处理实验报告专业班级： 信息工程1403班 学生姓名： 赵名扬 学号(班内序号): 03144078（08）实验日期： 2016 年 6 月 30日——————————————————————————装订线————————————————————————————————报告份数：实验总成绩：摘要随着信息技术的迅猛发展，数字信号处理已成为一个极其重要的学科和技术领域。
在通信、语音、图像、自动控制和家用电器等众多领域得到了广泛的应用。
本次实验应用matlab软件进行编程，掌握各种信号的建模方式，加深对FTT的理解，学习了重叠相加法等知识。
通过老师和同学的帮助得到实验结果。
关键词：数字信号，matlab，学到了很多知识英文摘要With the rapid development of information technology, digital signal processing has become an extremely important subject and technology field. It has been widely used in many fields such as communication, voice, image, automatic control, home appliances and so on. The experimental application of MATLAB software programming, master a variety of signal modeling methods, to deepen the understanding of FTT, learning the overlap phase addition and other knowledge. Through the help of teachers and students to get the results of the experiment.Key word：digital signal matlab Learned a lot of knowledge引言：《数字信号处理》是我们专业的一门重要的专业基础课程，主要任务是研究数字信号处理理论的基本概念和基本分析方法，通过建立数学模型和适当的数学分析处理，来展示这些理论和方法的实际应用。
我们学习了脉冲响应不变法和双线性变换法设计IIR数字滤波器的原理和方法，各种信号的图形表示方法等知识。
通过本门课的学习，使我对随机数字信号处理的技术和方法有了进一步的了解，加深了对基本理论和概念的领悟程度，课程所涉及到的很多算法和思想对我个人的研究方向有很大的启发。
4.1信号的表示4.1.1实验目的a.了解MATLAB 程序设计语言的基本特点，熟悉MATLAB 软件运行环境。
b.掌握各种信号的建模方式。
c.掌握各种信号的图形表示方法。
d.掌握变量等有关概念，具备初步的将一般数学模型转化为对应的计算机模型并进行处理的能力。
4.1.2实验内容a.实现单位采样序列δ（n ）、单位阶跃序列u （n ）、矩形序列R N (n),并用图形显示，写出程序及输出图形。
b..实现三角波、方波、锯齿波、Sinc 函数，并用图形显示，写出程序和输出图形。
4.1.3实验结果：4.1.3.1单位采样序列 (1)序列定义：⎩⎨⎧==others ,00n 1,）n （δ(2)实现程序：x=-4:5;y=[zeros(1,5),1,zeros(1,5)]; stem(x,y)4.1.3.2单位阶跃序列 （1）序列定义：图一：单位采样序列δ（n ）⎩⎨⎧≥=others n ,00,1n u ）（ （2）实现程序：x=-5:5;y=[zeros(1,5),1,ones(1,5)]; stem(x,y)4.1.3.3矩形序列： (1)序列定义：⎩⎨⎧-≤≤=others N n n R N ,010,1)( （2）实现程序：n=0:9;x=[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]; stem(n,x,'.'); axis([-1 10 0 1.5])4.1.3.4三角波 （1）序列定义：)sin()(y nn ϖ=-1012345678910（2）实现程序：t=-30:1:30;y=sawtooth(t,0.5);plot(t,y);4.1.3.5方波（1）实现程序：t=0:0.0001:0.615y=square(t*2*pi*30,80); plot(t,y);4.1.3.6锯齿波（1）实现程序：t=-30:1:30;y=square(t);plot(t,y);4.1.3.7Sinc函数（1）序列定义：（2）实现程序：t=-30:30;y=sinc(t);图五：方波4.2FFT 频谱分析及应用4.2.1实验目的a.通过实验加深对FFT 的理解。
b..熟悉应用FFT 对典型信号进行频谱分析的方法。
4.2.2实验内容被噪声污染的信号，比较难看出所包含的频率分量，如一个由50HZ 和120HZ 正弦信号构成的信号，受零均值随机噪声的干扰，数据采样率为1000HZ ，使用FFT 函数来分析其信号频率成分，要求：①画出时域波形；②分析信号功率谱密度。
注：在MATLAB 中，可用函数rand(1,N)产生均值为0，方差为1，长度为N 的高斯随机序列。
4.2.3实验结果程序：t=0:0.001:0.7;x=sin(2*pi*50*t)+cos(2*pi*130*t );y=x+1.5*randn(1,length(t)); subplot(3,1,1);plot(t,x); subplot(3,1,2);plot(t,y); %title('press any key,continue```'); %pause; y=fft(y,512); p=y.*conj(y)/512; f=1000*(0:255)/512;subplot(3,1,3);plot(f,p(1:256));00.10.20.30.40.50.60.70.800.10.20.30.40.50.60.70.8501001502002503003504004505004.3信号的运算—卷积4.3.1实验目的a.掌握信号的线性卷积运算。
b.掌握信号的循环卷积运算。
c.掌握信号循环卷积计算线性卷积的条件。
4.3.2实验内容a.如果信号x2(n)*x1(n)=x(n)利用线性卷积计算，用conv 函数实现如下：y=conv(x1,x2)。
b.假设卷积下面信号⎩⎨⎧<≤=else n n n x 0120)^9.0()( ⎩⎨⎧<≤=else n 012n 00)(h 选定循环卷积的长度为N=21.确定)()()(1y n h n x n ⊗=的哪些数值与线性卷积h(n)*x(n)=y2结果中的数值相同。
编写程序代码并输出图形，并分析错误数据的原因，怎样才能使两者数据相同。
c.已知系统相应为输入为n)*exp(0.2=x(n) 100<≤n ,画出用DFT 方法实现求系统输出的系统框图，编写用DFT 实现的程序代码并输出图形。
4.3.3实验结果x1(n)h(n)10203021点循环卷积102030线性卷积程序：n1=0:1:13;x1=0.9.^n1;h=ones(1,11);N=length(x1)+length(h)-1;n=0:N-1;ny=0:20;y1=circonvt(x1,h,21);y2=circonvt(x1,h,N);x1=[x1 zeros(1,N-length(x1))];h=[h zeros(1,N-length(h))];X1=fft(x1,N);H=fft(h,N);X=X1.*H;x=ifft(X);x=real(x);subplot(2,2,1);stem(n,x1);title('x1(n)');axis([0,33,0,1]);subplot(2,2,2);stem(n,h);title('h(n)');axis([0,33,0,1]);subplot(2,2,3);stem(ny,y1,'fill');title('21点循环卷积');axis([0,33,0,16]);hold on;subplot(2,2,4);stem(n,x);title('线性卷积');axis([0,33,0,8]);subplot(2,2,3);stem(n,x,'r','--');axis([0,33,0,8]);hold off;4.4线性卷积的快速处理方法——重叠相加法4.4.1实验目的a.掌握线性卷积的快速处理方法——重叠相加法的原理。
b.掌握线性卷积的快速处理方法——重叠相加法的实现方法。
c.掌握实验和分析深入了解重叠相加法。
4.4.2实验内容编写一个实现块卷积重叠相加法的M 文件函数。
该函数的输入之一应使段的长度M ，或者使FFT 的长度。
循环卷积应在DFT 域中进行。
最终，这将会使程序最快的运行。
其中冲激响应为，20n 0)*6.0cos()*3.0sin()(h <≤+=n n n 输入信号为10n 0)*4.0exp()(<≤=n n x 。
4.4.3实验结果程序： function y=fftfilt(x,h,Nfft) H=fft(h,Nfft);M=Nfft-length(h)+1; %----Section Length\ %%*************assume that length(x) is multiple of M****** %for ix=1:M:length(x) x_seg=x(ix:ix+M-1); X=fft(x_seg,Nfft); Y=X.*H; y.seg=ifft(Y);y(ix:ix+Nfft-1)=y(ix:ix+Nfft-1)+y_seg(1:Nfft); end %%-----------check for purely REAL case-------- if ~any(imag(h))&~any(imag(x)) y=real(y); end图一：两函数卷积结果 024681012141618重叠相加法图像%---------------------------------------------（使用conv函数测试）n1=0:1:19;hn=sin(0.3*n1)+cos(0.6*n1);n2=0:1:9;xn=exp(0.4*n2);z=conv(hn,xn);N=length(xn)+length(hn)-1;hn=[hn zeros(1,N-length(hn))];R=length(xn);M=length(hn);y=fftfilt(xn,hn,8);k1=1:length(y);k = 1:N;plot(k1,y,'b-o',k,z,'g-x')xlabel('Time index n');ylabel('Amplitude')legend('y[n]','z[n]')4.5线性卷积的快速处理方法——重叠保留法4.5.1实验目的a.掌握线性卷积的快速处理方法——重叠保留法的原理。