7.模拟信号的数字处理 - 数字信号处理实验报告

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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》实验报告学院：信息科学与工程学院专业班级：通信1303姓名学号：实验一常见离散时间信号的产生和频谱分析一、实验目的（1）熟悉MATLAB 应用环境，常用窗口的功能和使用方法；（2）加深对常用离散时间信号的理解；（3）掌握简单的绘图命令；（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进行频域分析。

二、实验原理（1）常用离散时间信号a ）单位抽样序列⎩⎨⎧=01)(n δ00≠=n n 如果)(n δ在时间轴上延迟了k 个单位，得到)(k n -δ即：⎩⎨⎧=-01)(k n δ0≠=n k n b ）单位阶跃序列⎩⎨⎧=01)(n u 00<≥n n c ）矩形序列 ⎩⎨⎧=01)(n R N 其他10-≤≤N nd ）正弦序列)sin()(ϕ+=wn A n xe ）实指数序列f ）复指数序列()()jw n x n e σ+=（2）离散傅里叶变换：设连续正弦信号()x t 为0()sin()x t A t φ=Ω+这一信号的频率为0f ，角频率为002f πΩ=，信号的周期为00012T f π==Ω。

如果对此连续周期信号()x t 进行抽样，其抽样时间间隔为T ，抽样后信号以()x n 表示，则有0()()sin()t nT x n x t A nT φ===Ω+，如果令w 为数字频率，满足000012s sf w T f f π=Ω=Ω=，其中s f 是抽样重复频率，简称抽样频率。

为了在数字计算机上观察分析各种序列的频域特性，通常对)(jw e X 在[]π2,0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∑-=-=10)()(N n n jw jw k k e n x e X其中 1,,1,02-==M k k Mw k ，π 通常M 应取得大一些，以便观察谱的细节变化。

取模|)(|k jw e X 可绘出幅频特性曲线。

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数字信号处理实验报告⼀、课程设计(综合实验)的⽬的与要求⽬的与要求：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；实验内容：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 。

求出⼀个记录长度中的最少点数1y N ，并⽤⼀个图形窗⼝，包括四个⼦图，分别显⽰()x n （01x n N ≤≤-）、()X k 、1()y n （101y n N ≤≤-）和1()Y k 的幅值；(4) ⽤要求2中设计的Chebyshev 低通数字滤波器对()x n 进⾏滤波，求出滤波器的输出2()y n ，并⽤FFT 对2()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

长春理工大学电工电子实验教学中心学生实验报告2014 —— 2015 学年第一学期实验课程数字信号处理实验实验地点东1教学楼414实验室学院电子信息工程学院专业通信工程学号120421101姓名杨杰2、同实验任务一一样，做出信号的时域波形，及fft 变换后的频谱图。

图二任务二程序框图3、这里要求引入100KHz 的正弦干扰信号，由于由1中已得到fs 为22050Hz ，根据奈奎斯特频率采样定理，采样频率必须大于等于原信号最高频率的2倍，所以必须将原信号的采样频率提高到200KHz 以上才能引入100KHz 的噪声，所以这里考虑用一阶线型插值interp1将原信号的采样频率提高到220500Hz ，这样就可以引入100KHz 噪声。

做出提高采样频率后的信号的时域波形和频谱图，确认信号并没有发生变化。

接着生成100KHz 的正弦信号，根据2中做出的信号的时域波形的幅度，这里取噪声的幅值为0.5。

将提高采样频率后的信号与噪声叠加。

对加噪后的信号做出时域波形和频谱图，观察波形的变化。

4、这里要求设计数字滤波器，根据对加噪前的频谱以及加噪后的频谱的观察，可以采用低通滤波器，这里用巴特沃斯低通滤波器即可满足要求，所以考虑设计相对较为简单的巴特沃斯低通滤波器进行滤波。

滤波前首先要确定设计指标，观察频谱这里暂取。

然后开始设计巴特沃斯低通滤波器，这里我把设计的程序打包成一个函数方便调用，函数的框图如图三（巴特沃斯低通滤波器开始读入signal ，fs 截取音频信号为1s 做音频信号时域波形对signal 做fft 做音频信号频谱提高信号的采样频率生成100KHz 噪声将信号与噪声叠加对加噪后的信号做时域波形和频谱图根据原信号频谱图确定低通滤波器设计指标巴特沃斯低通滤波器设计计算出滤波器系统函数分子分母系数做滤波系统幅频特性曲线对加噪后信号滤波原信号及滤波后信号的时域及频谱比较结束图三巴特沃斯低通滤波器函数,,k = 1，Nk = 1，Nk = 1，NRSS=RS/FSk = 1，N开始NY结束Mod(N,2) = 1输出BZ,AZYk = length(B)+1，N+1NLength(B)< N+1参量输入函数）所示。

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一．实验名称MATLAB实验二．实验目的1.了解MATLAB软件的基本特点和功能；2.掌握用MATLAB转换函数的方法。

3.运用MATLAB绘制信号图形。

三．实验内容(t)＝2sin(4πt)﹢5cos(8πt)在 t＝0.01n,n＝0,1,N﹣1被采样，实验一：模拟信号Xa得到一N点序列x(n)。

用N点DFT得到x a(t)幅度谱的估值。

(1) 从下面的N值选出一个，它给出了x a(t)频谱的准确估值，画出DFT谱X(k)的实部和虚部。

(a) N=40，(b) N=50，(c) N=60。

(2) 从下面的N值选出一个，它给出了X a(t)频谱的最小泄露量，画出DFT谱X(k)的实部和虚部。

(a) N=90 ，(b) N=95，(c) N=99。

解：(1) N＝50时给出了X a(t)频谱的准确估值。

%MATLAB程序如下：clc; %清除指令窗clear all;%清除内存变量和函数close all ；%关闭指令窗口N = 60; %60赋值给Nn = [0:N-1]; %n取0到N﹣1t = 0.01.*n;x = 2*sin(4*pi.*t)+5*cos(8*pi.*t); %含有两种频率成分y = fft(x,N);y = y.*rectwin(N)'/sum(rectwin(N)); %加矩形窗归一化figure; subplot(3,1,1); plot(n,x); %画出时域信号波形xlabel('n'); ylabel('x(n)');subplot(3,1,2); stem(n,real(y),'.'); %画点状图xlabel('k'); ylabel('Re X(k)');subplot(3,1,3); stem(n,imag(y),'.'); %画点状图xlabel('k'); ylabel('Im X(k)');(2) 时给出了99N=()axt频谱的最小泄露量。

数字信号处理实验报告

数字信号处理实验报告实验报告
实验题目：数字信号处理实验
实验日期：XXXX年XX月XX日
实验目的：
1. 了解数字信号处理的基本概念和原理；
2. 掌握数字信号的采样、量化和编码方法；
3. 学习数字信号处理的基本算法和应用。

实验内容：
1. 采样与重建
1.1 采样定理的验证
1.2 重建信号的实现
2. 量化与编码
2.1 量化方法的比较
2.2 编码方法的选择与实现
3. 数字滤波器设计与实现
3.1 FIR滤波器设计方法
3.2 IIR滤波器设计方法
实验步骤：
1. 使用示波器对输入的模拟信号进行采样，记录采样频率和采样点数。

2. 使用恢复信号方法，将采样得到的数字信号重建为模拟信号，并进行对比分析。

3. 对重建的信号进行量化处理，比较不同量化方法的效果，选择合适的方法进行编码。

4. 设计并实现数字滤波器，比较FIR和IIR滤波器的性能和实
现复杂度。

实验结果与分析：
1. 采样与重建实验结果表明，在满足采样定理的条件下，采样频率越高，重建信号的质量越高。

2. 量化与编码实验结果表明，在相同位数下，线性量化方法优于非线性量化方法，而编码方法可以根据信号特性选择，例如
差分编码适用于连续变化的信号。

3. 数字滤波器实验结果表明，FIR滤波器相对于IIR滤波器在时域和频域上更易于设计和理解，但实现复杂度较高。

实验结论：
数字信号处理是对模拟信号进行采样、量化和编码等处理，具有较高的灵活性和可靠性。

在实际应用中，应根据需要选择合适的采样频率、量化位数和编码方式，并根据信号特性选择合适的滤波器设计方法。

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。

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dsp实验报告DSP实验报告一、引言数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）是一种对数字信号进行处理和分析的技术。

它在许多领域中被广泛应用，如通信、音频处理、图像处理等。

本实验旨在通过实际操作，探索和理解DSP的基本原理和应用。

二、实验目的1. 理解数字信号处理的基本概念和原理；2. 掌握DSP实验平台的使用方法；3. 进行一系列DSP实验，加深对DSP技术的理解。

三、实验器材和软件1. DSP开发板；2. 电脑；3. DSP开发软件。

四、实验内容1. 实验一：信号采集与重构在此实验中，我们将通过DSP开发板采集模拟信号，并将其转换为数字信号进行处理。

首先，我们需要连接信号源和开发板，然后设置采样频率和采样时间。

接下来，我们将对采集到的信号进行重构，还原出原始模拟信号，并进行观察和分析。

2. 实验二：滤波器设计与实现滤波器是DSP中常用的模块，用于去除或增强信号中的特定频率成分。

在此实验中，我们将学习滤波器的设计和实现方法。

首先，我们将选择合适的滤波器类型和参数，然后使用DSP开发软件进行滤波器设计。

最后，我们将将设计好的滤波器加载到DSP开发板上，并进行实时滤波处理。

3. 实验三：频谱分析与频域处理频谱分析是DSP中常用的方法，用于分析信号的频率成分和能量分布。

在此实验中，我们将学习频谱分析的基本原理和方法，并进行实际操作。

我们将采集一个包含多个频率成分的信号，并使用FFT算法进行频谱分析。

然后，我们将对频谱进行处理，如频率选择、频率域滤波等，并观察处理后的效果。

4. 实验四：音频处理与效果实现音频处理是DSP中的重要应用之一。

在此实验中，我们将学习音频信号的处理方法，并实现一些常见的音频效果。

例如，均衡器、混响、合唱等。

我们将使用DSP开发软件进行算法设计，并将设计好的算法加载到DSP开发板上进行实时处理。

五、实验结果与分析通过以上实验，我们成功完成了信号采集与重构、滤波器设计与实现、频谱分析与频域处理以及音频处理与效果实现等一系列实验。

数字信号处理实验报告

四川大学电气信息学院数字信号处理实验报告实验二时域采样与频域采样1. 实验结果和分析（1）时域采样204060(a)Fs=1000Hznx 1(n )51015(b)Fs=300Hznx 2(n)510(c)Fs=200Hznx 3(n)500100005001000(a) FT[xa(nT)],Fs=1000Hzf(Hz)幅度1002003000200400(b) FT[xa(nT)],Fs=300Hzf(Hz)幅度501001502000100200(c) FT[xa(nT)],Fs=200Hzf(Hz)幅度分析：时域采样定理：1、对模拟信号以间隔T 进行时域等间隔理想采样，形成的采样信号的频谱是原模拟信号频谱以采样角频率为周期进行周期延拓。

2、采样频率必须大于等于模拟信号最高频率的两倍以上，才能使采样信号的频谱不产生频谱混叠。

由图可见，左边在时域上的采样频率逐渐降低，右边所对应的频域图样的混叠情况由微弱变得越来越大。

由图可见N=16点和N=32点采样所得图样不一样，N=16点时混叠严重，而N=32点时没有发生混叠。

2. 思考题如果序列x(n)的长度为M ，希望得到其频谱X(e j ω)在]2,0[π上的N 点等间隔采样，当N<M 时，如何用一次最少点数的DFT 得到该频谱采样？先对原序列x(n)以N 为周期进行周期延拓后取主值区序列，x N (n)=[∑x(n+iN)]R N (n)再计算N 点DFT 则得到N 点频域采样实验三用FFT对信号作频谱分析1.实验结果和分析（1）（2）（3）2.思考题（1）对于周期序列。

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数字信号处理实验报告通信0303 汪勇学号：实验一：信号、系统及系统响应 1、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．2、实验原理简述：对一个连续信号)(t xa 进行理想采样的过程可用下式表示：^x a(t)= )(t xa p(t)其中^x a(t)为)(t xa 的理想采样，p(t)为周期冲激脉冲，即p(t)＝∑∞-∞=n δ（t-nT ）^x a(t)的傅立叶变换^X a(j Ω)为^X a(j Ω)＝[])(1s m Tn aX Ω-Ω∑∞-∞=上式表明^X a(j Ω)为)(Ωj Xa 的周期延拓，其周期延拓为采样角频率（T s π2=Ω）．采样前后信号的频谱示意图见图．只有满足采样定理时，才不会发生频率混叠失真．离散信号和系统在时域均可用序列来表示。

为了在数字计算机上观察分析各种序列的频域特性，通常对()e j X ω在[]π2,0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()()ee nj N n kj k m x Xωω--=∑=10其中,1,0,2==k k Mkπω，M-1 一个时域离散线性非移变系统的输入/输出关系为y(n)=x(n)*h(n)=()()m n h m x m -∑∞-∞=如果x(n)和h(n)的长度分别为M 和N ，则y(n)的长度为L=N+M-1。

上述卷积运算也可在频域实现()()()e e e j j j H X Yωωω=3、实验内容及步骤首先认真复习采样理论．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，了解本实验原理与方法．1>编制实验用主程序及相应子程序．①信号产生子程序，用于产生实验中要用的下列信号序列： a) 采样信号序列：对下面连续信号：()()()t u t A t ex ataΩ-=0sin进行采样，可得到采样序列()()()()500,sin 0<≤==Ω=n n u nT A nT n e x x anTa a其中A 为幅度因子，a 为衰减因子，是模拟角频率，T 为采样间隔．这些参数都要在实验过程中由键盘输入，产生不同的x(t)和x(n)b) 单位脉冲序列：()[]n n x bδ=c) 矩形序列：()()10,==N n n R x Nc②系统单位脉冲响应序列产生子程序．本实验要用到两种FIR 系统．()()()()()()()325.215.210-+-+-+==n n n n n n n hR h baδδδδ ③有限长序列线性卷积子程序，用于完成两个给定长度的序列的卷积．可以直接调用MATLAB 语言中的卷积函数conv 。

[数字信号处理设计实验报告西电]数字信号处理史林

[数字信号处理设计实验报告西电]数字信号处理史林. . .. ..数字信号处理设计实验报告一、实验目的通过实验学会设计IIR和FIR数字滤波器分离多个信号，并用matlab实现。

二、实验容用数字信号处理技术实现两个时域重叠信号的分离，及相位检波，设计分离和检波的方法，编写计算机程序，模拟信号处理过程，绘出时域和频域的处理结果。

滤波器2滤波器1滤波器2滤波器1采样采样滤波器4滤波器3滤波器4三、程序设计模拟信号的时域波形,频谱Fs=__;t=0:1/Fs:4;s1=cos(2*pi*30*t).*cos(2*pi*100*t); s2=cos(2*pi*70*t).*cos(2*pi*700*t); st=s1+s2;S1=abs(fftshift(fft(s1)))/__;S2=abs(fftshift(fft(s2)))/__;ST=abs(fftshift(fft(st)))/__;F = (-__:__)*0.25figure(1)subplot(321);plot(t,s1);title('s1时域波形');xlabel('时间t');ylabel('幅度');grid on; axis([0 0.1 -1 1])subplot(322);plot(F,S1);title('s1频谱');xlabel('频率F');ylabel('幅值');grid on; axis([-1000 1000 0 1])subplot(323);xlabel('时间t');ylabel('幅度');grid on;axis([0 0.05 -1 1])subplot(324);plot(F,S2);title('s2频谱');xlabel('频率F');ylabel('幅值');grid on;axis([-1000 1000 0 1])subplot(325);plot(t,st);title('st时域波形');xlabel('时间t');ylabel('幅度');grid on;axis([0 0.05 -1 1])subplot(326);plot(F,ST);title('st频谱');xlabel('频率F');ylabel('幅值');grid on;axis([-1000 1000 0 1])采样信号的时域波形,频谱Fs1=4000;t1=0:1/Fs1:4; N = 0:length(t1)-1s1n=cos(2*pi*30*N/Fs1).*cos(2*pi*100*N/Fs1); s2n=cos(2*pi*70*N/Fs1).*cos(2*pi*700*N/Fs1); sn=s1n+s2n;S1N=abs(fftshift(fft(s1n)))/8000;SN=abs(fftshift(fft(sn)))/8000;F1 = (-8000:8000)*0.25figure(2)subplot(321);stem(t1,s1n);title('s1n时域波形'); xlabel('时间t');ylabel('幅度');grid on; axis([0 0.05 -1 1])subplot(322);plot(F1,S1N);title('S1N频谱');xlabel('频率F');ylabel('幅值');grid on; axis([-1000 1000 0 1])subplot(323);stem(t1,s2n);title('s2n时域波形'); xlabel('时间t');ylabel('幅度');grid on; axis([0 0.025 -1 1])subplot(324);plot(F1,S2N);title('S2N频谱');xlabel('频率F');ylabel('幅值');grid on; axis([-1000 1000 0 1])subplot(325);stem(t1,sn);title('sn时域波形');axis([0 0.025 -1 1])subplot(326);plot(F1,SN);title('SN频谱');xlabel('频率F');ylabel('幅值');grid on;axis([-1000 1000 0 1])通过前级滤波器的波形fp1 = 300;fs1 = 400;Rp = 1;Rs=40Wp1=2*fp1/Fs1;Ws1=2*fs1/Fs1; %%滤波器1[M1,Wc1]=buttord(Wp1,Ws1,Rp,Rs);[Bz1,Az1]=butter(M1,Wc1,'low');fp2 = 500;fs2 = 400;Rp = 1;Rs=40Wp2=2*fp2/Fs1;Ws2=2*fs2/Fs1; %%滤波器2[M2,Wc2]=buttord(Wp2,Ws2,Rp,Rs);[Bz2,Az2]=butter(M2,Wc2,'high');s3=filter(Bz1,Az1,sn); %信号通过低通滤波器S3=abs(fftshift(fft(s3)))/8000; %%还原真实幅值,由于是N个点的叠加s4=filter(Bz2,Az2,sn); %信号通过高通滤波器S4=abs(fftshift(fft(s4)))/8000; %%还原真实幅值,由于是N个点的叠加figure(3)subplot(221);plot(t1,s3);title('通过前级低通滤波器1信号时域波形');axis([0 0.1 -1 1])subplot(222);plot(F1,S3);title('通过前级低通滤波器1信号频谱图');xlabel('频率f');ylabel('幅值');grid on;axis([-1000 1000 0 1])subplot(223);plot(t1,s4);title('通过前级高通滤波器1信号时域波形');xlabel('时间t');ylabel('幅值');grid onaxis([0 0.1 -1 1])subplot(224);plot(F1,S4);title('通过前级高通滤波器1信号频谱图');xlabel('频率f');ylabel('幅值A');grid on;axis([-1000 1000 0 1])后级检波滤波输出L1=cos(2*pi*100*N/Fs1);L2=cos(2*pi*700*N/Fs1); %本振信号x1=L1.*s3;x2=L2.*s4;fp3 = 50;fs3 =90;Wp3=2*fp3/Fs1;Ws3=2*fs3/Fs1;Rp=1;Rs=40; %%后级滤波器LPF1 [M3,Wc3]=buttord(Wp3,Ws3,Rp,Rs);y1=filter(Bz3,Az3,x1); %信号通过低通滤波器Y1=abs(fftshift(fft(y1)))/8000;fp4 = 200;fs4 =300;Wp4=2*fp4/Fs1;Ws4=2*fs4/Fs1;Rp=1;Rs=40; %%后级滤波器LPF2 [M4,Wc4]=buttord(Wp4,Ws4,Rp,Rs);[Bz4,Az4]=butter(M4,Wc4,'low');y2=filter(Bz4,Az4,x2); %信号通过低通滤波器Y2=abs(fftshift(fft(y2)))/8000;figure(4)subplot(221);plot(t1,y1);title('通过后级低通滤波器1信号时域波形');xlabel('时间t');ylabel('幅值');grid on;axis([0.1 0.6 -1 1])subplot(222);plot(F1,Y1);title('通过后级低通滤波器1信号频谱图');xlabel('频率f');ylabel('幅值A');grid on;axis([-100 100 0 0.5])subplot(223);plot(t1,y2);title('通过后级低通滤波器2信号时域波形');xlabel('时间t');ylabel('幅值');grid on;axis([0.1 0.6 -1 1])plot(F1,Y2);title('通过后级低通滤波器2信号频谱图');xlabel('频率f');ylabel('幅值A');grid on;axis([-100 100 0 0.5])实验结果及分析由上图可知，s1（t）的频谱分量分布在70hz、130hz、-70hz、-130hz处，s2（t）的频谱分量在630hz、770hz、-630hz、-770hz处，而s（t）的频谱是s1（t）、s2（t）的叠加。

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

数字信号处理实验报告实验一序列的傅立叶变换一、实验目的1.进一步加深理解DFS,DFT 算法的原理;2.研究补零问题;3.快速傅立叶变换（FFT ）的应用。

二、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；3利用提供的程序例子编写实验用程序；4.按实验内容上机实验，并进行实验结果分析；5.写出完整的实验报告，并将程序附在后面。

三、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3.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。

四、实验数据分析)8cos(5)4sin(2)(t t t x ππ+=)52.0cos()48.0cos()(n n n x ππ+=1.周期方波序列的频谱分析首先定义一个功能函数dfsfunction[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;(1)L=5，N=20;%题1.(1)L=5;N=20;%对于（2），（3），（4）问，只要修改L,N的数值就好。

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;(3).L=5，N=60（4）L=7，N=60;结果分析：虽然周期序列不存在FT,但是一个周期序列可以利用其DFS系数X(k)表示它的频谱分布规律，从以上各频谱图可以看出，随着补零点数的增加，周期序列的谐波次数越来越多，其频谱的包络线越来越平滑连续，更能反映幅度值随时间的变化。

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。

电路原理高深实验报告

一、实验目的1. 深入理解电路原理中的复杂概念，如模拟信号处理、数字信号处理、反馈控制理论等。

2. 通过实验验证理论，提高对电路原理的理解和应用能力。

3. 掌握实验仪器的操作方法和数据处理技巧。

二、实验原理本次实验涉及模拟信号处理、数字信号处理、反馈控制理论等多个方面，以下分别介绍：1. 模拟信号处理：利用模拟电路对信号进行滤波、放大、调制等处理，实现对信号的传输、处理和接收。

2. 数字信号处理：利用数字电路对信号进行采样、量化、编码、解码、滤波、压缩等处理，实现对信号的传输、处理和接收。

3. 反馈控制理论：通过反馈环节对系统进行调节，使系统输出满足预定要求。

三、实验内容及步骤1. 模拟信号处理实验（1）实验内容：设计并搭建一个低通滤波器，对输入信号进行滤波。

（2）实验步骤：① 根据滤波器要求，确定滤波器参数，如截止频率、品质因数等。

② 搭建滤波器电路，连接实验仪器。

③ 输入不同频率的信号，观察输出波形，分析滤波效果。

2. 数字信号处理实验（1）实验内容：设计并实现一个数字滤波器，对输入信号进行滤波。

（2）实验步骤：① 根据滤波器要求，确定滤波器类型，如FIR、IIR等。

② 编写滤波器程序，实现滤波功能。

③ 输入不同频率的信号，观察输出波形，分析滤波效果。

3. 反馈控制理论实验（1）实验内容：设计并搭建一个反馈控制系统，实现对被控对象的稳定控制。

（2）实验步骤：① 确定被控对象的数学模型，如传递函数、状态空间模型等。

② 设计控制器，如PID控制器、模糊控制器等。

③ 搭建反馈控制系统，连接实验仪器。

④ 输入不同的输入信号，观察系统输出，分析控制效果。

四、实验结果与分析1. 模拟信号处理实验结果实验结果表明，所搭建的低通滤波器能够有效滤除输入信号中的高频分量，实现对信号的滤波效果。

2. 数字信号处理实验结果实验结果表明，所实现的数字滤波器能够有效滤除输入信号中的高频分量，实现对信号的滤波效果。

3. 反馈控制理论实验结果实验结果表明，所搭建的反馈控制系统在输入不同信号时，能够实现对被控对象的稳定控制。

数字信号处理实验报告

《数字信号处理》实验报告课程名称：《数字信号处理》学院：信息科学与工程学院专业班级：通信1502班学生姓名：侯子强学号：0905140322指导教师：李宏2017年5月28日实验一离散时间信号和系统响应一. 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. 掌握时域离散系统的时域特性3. 利用卷积方法观察分析系统的时域特性4. 掌握序列傅里叶变换的计算机实现方法，利用序列的傅里叶变换对离散信号及系统响应进行频域分析二、实验原理1. 采样是连续信号数字化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的变化以及信号信息不丢失的条件，而且可以加深对离散傅里叶变换、Z 变换和序列傅里叶变换之间关系式的理解。

对连续信号()a x t 以T 为采样间隔进行时域等间隔理想采样，形成采样信号：ˆ()()()a a xt x t p t = 式中()p t 为周期冲激脉冲，()a x t 为()a x t 的理想采样。

()a x t 的傅里叶变换为()a X j Ω：上式表明将连续信号()a x t 采样后其频谱将变为周期的，周期为Ωs=2π/T。

也即采样信号的频谱()a X j Ω是原连续信号xa(t)的频谱Xa(jΩ)在频率轴上以Ωs 为周期，周期延拓而成的。

因此，若对连续信号()a x t 进行采样，要保证采样频率fs ≥2fm ，fm 为信号的最高频率，才可能由采样信号无失真地恢复出原模拟信号计算机实现时，利用计算机计算上式并不方便，因此我们利用采样序列的傅里叶变换来实现，即()()n P t t nT δ∞=-∞=-∑1()()*()21()n a a a s X j X j P j X j jn T π∞=-∞Ω=ΩΩ=Ω-Ω∑()()|j a TX j X e ωω=ΩΩ=而()()j j n n X e x n e ωω∞-=-∞=∑为采样序列的傅里叶变换2. 时域中，描述系统特性的方法是差分方程和单位脉冲响应，频域中可用系统函数描述系统特性。

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计算机与信息工程学院验证性实验报告
一、实验目的
1．掌握信号的采样的方法。

2．分析信号的采样频率对频率特性的影响。

二．实验原理及方法
在现实世界里，声音、图像等各种信号多为模拟信号，要对它进行数字化处理，首先要将模拟信号经过采样、量化、编码，变成数字信号，即进行 A/D 转换，然后用数字技术进行数字信号处理，最后经过 D/A 转换成为模拟信号，这一处理过程称为模拟信号的数字信号处理．
在这一过程中最主要的是采样定理．采样定理是指对于一个c Ω≤Ω的带限信号，只要采样频率高于带限信号最高频率的两倍，即2c Ω>Ω时，则可以由其采样信号惟一正确地重建原始信号．
严格地说，在 MATLAB 中不能分析模拟信号，但当采样时间间隔充分小的时候，可以产生平滑的曲线，当时间足够长，可显示所有的模型，即近似的分析．
三．实验内容及步骤
已知1000()t
a x t e
-=，分别取采样频率为5000s f Hz = 和1000s f Hz =，绘出()
X j ω 曲线,并对比两次结果说明采样频率对曲线的影响。

参考流程图：
四．实验报告要求
1．简述实验原理及目的．
2．写出程序并绘制图形，分析图形并指出频谱混迭的原因
五、实验程序
n=0:44;T=1;
w=0.1*pi;
x=sin(w*T*n);
x1=fft(x)
subplot(2,1,1),stem(n,x,'.'),hold on
xlabel('nT'),ylabel('x')
subplot(2,1,2),stem(n,x1,'.')
title('离散时间变换')
figure
w=0.4*pi;
x=sin(w*T*n);
x1=fft(x)
subplot(2,1,1),stem(n,x,'.'),hold on
title('抽样后的图')
xlabel('nT'),ylabel('x')
subplot(2,1,2),stem(n,x1,'.')
title('离散时间变换')
六、实验结果
x
nT
离散时间变换
抽样后的图
051015202530354045
nT
-14离散时间变换
教师签名：
年月日。