工程信号处理实验报告
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。
山东建筑大学数字信号处理实验报告
三、 实验步骤及内容
（1） 编制程序， 包括产生输入信号、 单位脉冲响应序列的子程序， 用 filter 函数或 conv 函 数求解系统输出响应的主程序。 程序中要有绘制信号波形的功能。 （2） 给定一个低通滤波器的差分方程为 y(n)=0.05x(n)+0.05x(n－1)+0.9y(n－1) 输入信号 x1(n)=R8(n) x2(n)=u(n) ① 分别求出 x1(n)=R8(n)和 x2(n)=u(n)的系统响应 y1(n)和 y2(n)， 并画出其波形。 ② 求出系统的单位脉冲响应， 画出其波形。
图像显示：
0.05 (h) 谐 振 器 对 u(n)的 响 应 y31(n)
0
-0.05050Fra bibliotek100
150
200
250
300
1 0.5 0 -0.5 -1 0 50
(i) 谐 振 器 对 正 弦 信 号 的 响 应 y32(n)
100
150
200
250
300
图 3：谐振器对 u(n)的响应 y31(n)及对正弦信号 x(n)响应 y32(n)谱分析
二、实验原理
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。 已知输入信号可以由差分方程、 单位脉冲响应或系统函数求出系统对于该输入信号的响应。 本实 验仅在时域求解。 在计算机上适合用递推法求差分方程的解， 最简单的方法是采用 MATLAB 语言的工 具箱函数 filter 函数。 也可以用 MATLAB 语言的工具箱函数 conv 函数计算输入信号和系统的单位脉冲响 应的线性卷积， 求出系统的响应。 系统的时域特性指的是系统的线性时不变性质、 因果性和稳定性。 重点分析实验系统的稳定性， 包括 观察系统的暂态响应和稳定响应。 系统的稳定性是指对任意有界的输入信号， 系统都能得到有界的系统响应。 或者系统的单位脉冲响 应满足绝对可和的条件。 系统的稳定性由其差分方程的系数决定。 实际中检查系统是否稳定， 不可能检查系统对所有有界的输入信号， 输出是否都是有界输出， 或 者检查系统的单位脉冲响应满足绝对可和的条件。 可行的方法是在系统的输入端加入单位阶跃序列， 如 果系统的输出趋近一个常数（包括零）， 就可以断定系统是稳定的［12］。 系统的稳态输出是指当 n→∞时， 系统的输出。 如果系统稳定， 则信号加入系统后， 系统输出的 开始一段称为暂态效应， 随着 n 的加大， 幅度趋于稳定， 达到稳态输出。 注意在以下实验中均假设系统的初始状态为零
北邮-DSP数字信号处理 实验-实验报告
北京邮电大学电子工程学院电子实验中心<数字信号处理实验>实验报告班级： xxx学院： xxx实验室： xxx 审阅教师：姓名（班内序号）： xxx 学号： xxx 实验时间： xxx评定成绩：目录一、常规实验 (3)实验一常用指令实验 (3)1.试验现象 (3)2.程序代码 (3)3.工作原理 (3)实验二数据储存实验 (4)1.试验现象 (4)2.程序代码 (4)3.工作原理 (4)实验三I/O实验 (5)1.试验现象 (5)2.程序代码 (5)3.工作原理 (5)实验四定时器实验 (5)1.试验现象 (5)2.程序代码 (6)3.工作原理 (9)实验五INT2中断实验 (9)1.试验现象 (9)2.程序代码 (9)3.工作原理 (13)实验六A/D转换实验 (13)1.试验现象 (13)2.程序代码 (14)3.工作原理 (18)实验七D/A转换实验 (19)1.试验现象 (19)2.程序代码 (19)3.工作原理 (37)二、算法实验 (38)实验一快速傅里叶变换（FFT）算法实验 (38)1.试验现象 (38)2.程序代码 (38)3.工作原理 (42)实验二有限冲击响应滤波器（FIR）算法实验 (42)1.试验现象 (42)2.程序代码 (42)3.工作原理 (49)实验三无限冲击响应滤波器（IIR）算法实验 (49)1.试验现象 (49)2.程序代码 (49)3.工作原理 (56)作业设计高通滤波器 (56)1.设计思路 (56)2.程序代码 (57)3.试验现象 (64)一、常规实验实验一常用指令实验1.试验现象可以观察到实验箱CPLD右上方的D3按一定频率闪烁。
2.程序代码.mmregs.global _main_main:stm #3000h,spssbx xf ;将XF置1，D3熄灭call delay ;调用延时子程序,延时rsbx xf ;将XF置0，D3点亮call delay ;调用延时子程序,b _main ;程序跳转到"_MAIN"nopnop;延时子程序delay:stm 270fh,ar3 ;将0x270f(9999)存入ar3loop1:stm 0f9h,ar4 ;将0x0f9(249)存入ar4loop2:banz loop2,*ar4- ;*ar4自减1，不为0时跳到loop2的位置banz loop1,*ar3- ;*ar3自减1，不为0时跳到loop1的位置ret ;可选择延迟的返回nopnop.end3.工作原理主程序循环执行：D3熄灭→延时→D3点亮→延时。
信号分析与处理实验报告
华北电力大学实验报告||实验名称FFT的软件实现实验（Matlab）IIR数字滤波器的设计课程名称信号分析与处理||专业班级：电气化1308 学生姓名：袁拉麻加学号： 2 成绩：指导教师：杨光实验日期： 2015-12-17快速傅里叶变换实验一、实验目的及要求通过编写程序，深入理解快速傅里叶变换算法（FFT）的含义，完成FFT和IFFT算法的软件实现。
二、实验内容利用时间抽取算法，编写基2点的快速傅立叶变换（FFT）程序；并在FFT程序基础上编写快速傅里叶反变换（IFFT）的程序。
三：实验要求1、FFT和IFFT子程序相对独立、具有一般性，并加详细注释；2、验证例6-4，并能得到正确结果。
3、理解应用离散傅里叶变换（DFT）分析连续时间信号频谱的数学物理基础。
四、实验原理：a.算法原理1、程序输入序列的元素数目必须为2的整数次幂，即N=2M,整个运算需要M 级蝶形运算；2、输入序列应该按二进制的码位倒置排列，输出序列按自然序列排列；3、每个蝶形运算的输出数据军官占用其他输入数据的存储单元，实现“即位运算”；4、每一级包括N/2个基本蝶形运算，共有M*N/2个基本蝶形运算；5、第L级中有N/2L个群，群与群的间隔为2L。
6、处于同一级的各个群的系数W分布相同，第L级的群中有2L-1个系数；7、处于第L级的群的系数是(p=1,2,3，…….,2L-1)而对于第L级的蝶形运算，两个输入数据的间隔为2L-1。
b.码位倒置程序流程图开始检测A序列长度nk=0j=1x1(j)=bitget(k,j);j=j+1Yj<m?Nx1=num2str(x1);y(k+1)=bin2dec(x1);clear x1k=k+1c.蝶形运算程序流程图五、程序代码与实验结果a.FFT程序：%%clear all;close all;clc;%输入数据%A=input('输入x(n)序列','s');A=str2num(A);% A=[1,2,-1,4]; %测试数据%%%%校验序列,%n=length(A);m=log2(n);if (fix(m)~=m)disp('输入序列长度错误，请重新输入!');A=input('输入x(n)序列','s');A=str2num(A);elsedisp('输入正确，请运行下一步')end%%%码位倒置%for k=0:n-1for j=1:m %取M位的二进制数%x1(j)=bitget(k,j); %倒取出二进制数%endx1=num2str(x1); %将数字序列转化为字符串%y(k+1)=bin2dec(x1); %二进制序列转化为十进制数%clear x1endfor k=1:nB(k)=A(y(k)+1); %时间抽取序列%endclear A%%%计算%for L=1:m %分解为M级进行运算%LE=2^L; %第L级群间隔为2^L%LE1=2^(L-1); %第L级中共有2^(L-1)个Wn乘数，进行运算蝶运算的两数序号相隔LE1%W=1;W1=exp(-1i*pi/LE1);for R=1:LE1 %针对第R个Wn系数进行一轮蝶运算，共进行LE1次%for P=R:LE:n %每个蝶的大小为LE% Q=P+LE1;T=B(Q)*W;B(Q)=B(P)-T;B(P)=B(P)+T;endW=W*W1;endendB %输出X(k)%%%验证结果：例6-4b.IFFT程序：%%clear all;close all;clc;%输入数据%A=input('输入X(k)序列','s');A=str2num(A);% A=[6,2+2i,-6,2-2i]; %测试数据%%%%校验序列,%n=length(A);m=log2(n);if (fix(m)~=m)disp('输入序列长度错误，请重新输入!');A=input('输入x(n)序列','s');A=str2num(A);elsedisp('输入正确，请运行下一步')end%%%码位倒置%for k=0:n-1for j=1:m %取M位的二进制数%x1(j)=bitget(k,j); %倒取出二进制数%endx1=num2str(x1); %将数字序列转化为字符串%y(k+1)=bin2dec(x1); %二进制序列转化为十进制数%clear x1endfor k=1:nB(k)=A(y(k)+1); %时间抽取序列%endclear A%%%计算%for L=1:m %分解为M级进行运算%LE=2^L; %第L级群间隔为2^L%LE1=2^(L-1); %第L级中共有2^(L-1)个Wn乘数，进行运算蝶运算的两数序号相隔LE1%W=1;W1=exp(-1i*pi/LE1);for R=1:LE1 %针对第R个Wn系数进行一轮蝶运算，共进行LE1次%for P=R:LE:n %每个蝶的大小为LE%Q=P+LE1;T=B(Q)*W;B(Q)=B(P)-T;B(P)=B(P)+T;endW=W*W1;endendB=conj(B); %取共轭%B=B/n %输出x(n)%验证结果：六、实验心得与结论本次实验借助于Matlab软件，我避开了用C平台进行复杂的复数运算，在一定程度上简化了程序，并添加了简单的检错代码，码位倒置我通过查阅资料，使用了一些函数，涉及到十-二进制转换，数字-文本转换，二-文本转换，相对较复杂，蝶运算我参考了书上了流程图，做些许改动就能直接实现。
信号分析与处理实验报告
实验一图像信号频谱分析及滤波一：实验原理FFT不是一种新的变化，而是DFT的快速算法。
快速傅里叶变换能减少运算量的根本原因在于它不断地把长序列的离散傅里叶变换变为短序列的离散傅里叶变换，在利用的对称性和周期性使DFT运算中的有些项加以合并，达到减少运算工作量的效果。
为了消除或减弱噪声，提取有用信号，必须进行滤波，能实现滤波功能的系统成为滤波器。
按信号可分为模拟滤波器和数字滤波器两大类。
数字滤波器的关键是如何根据给定的技术指标来得到可以实现的系统函数。
从模拟到数字的转换方法很多，常用的有双线性变换法和冲击响应不变法，本实验主要采用双线性变换法。
双线性变换法是一种由s平面到z平面的映射过程，其变换式定义为：数字域频率与模拟频率之间的关系是非线性关系。
双线性变换的频率标度的非线性失真是可以通过预畸变的方法去补偿的。
变换公式有Ωp=2/T*tan(wp/2)Ωs=2/T*tan(ws/2)二：实验内容1．图像信号的采集和显示选择一副不同彩色图片，利用Windows下的画图工具，设置成200*200像素格式。
然后在Matlab软件平台下，利用相关函数读取数据和显示图像。
要求显示出原始灰度图像、加入噪声信号后的灰度图像、滤波后的灰度图像。
2．图像信号的频谱分析要求分析和画出原始灰度图像、加入噪声信号后灰度图像、滤波后灰度图像信号的频谱特性。
3.数字滤波器设计给出数字低通滤波器性能指标:通带截止频率fp＝10000 Hz，阻带截止频率fs＝15000 Hz，阻带最小衰减Rs＝50 dB，通带最大衰减Rp＝3 dB，采样频率40000Hz。
三：实验程序clear allx=imread('D:\lan.jpg');%原始彩色图像的数据读取x1=rgb2gray(x);%彩色图像值转化为灰度图像值[M,N]=size(x1);%数据x1的长度,用来求矩阵的大小x2=im2double(x1);%unit8转化为double型x3=numel(x2);%计算x2长度figure(1);subplot(1,3,1);imshow(x2);title('原始灰度图')z1=reshape(x2,1,x3);%将二维数据转化成一维数据g=fft(z1);%对图像进行二维傅里叶变换mag=fftshift(abs(g));%fftshift是针对频域的，将FFT的DC分量移到频谱中心K=40000;Fs=40000;dt=1/Fs;n=0:K-1;f1=18000;z=0.1*sin(2*pi*f1*n*dt);x4=z1+z;%加入正弦噪声f=n*Fs/K;y=fft(x4,K);z2=reshape(x4,M,N);%将一维图转换为二维图subplot(1,3,2);imshow(z2);title('加入噪声后')g1=fft(x4);mag1=fftshift(abs(g1));%设计滤波器ws=0.75*pi;wp=0.5*pi;fs=10000;wp1=2*fs*tan(wp/2);ws1=2*fs*tan(ws/2);rs=50;rp=3;% [n,wn]=buttord(wp/pi,ws/pi,rp,rs);% [bz,az]=butter(n,wn);[n,wn]=buttord(wp1,ws1,rp,rs,'s');[z,p,k]=buttap(n);[b,a]=zp2tf(z,p,k);[B,A]=lp2lp(b,a,wn);[bz,az]=bilinear(B,A,fs);[h,w]=freqz(bz,az,128,fs);L=numel(z2);z3=reshape(z2,1,L);x6=filter(bz,az,double(z3));x7=reshape(x6,M,N);subplot(1,3,3);imshow(x7);g2=fft(x6);mag2=fftshift(abs(g2));title('滤波后')%建立频谱图figure(2);subplot(1,3,1);plot(mag);title('原始Magnitude')subplot(1,3,2);plot(mag1);title('加噪声Magnitude')subplot(1,3,3);plot(mag2);title('滤波后Magnitude')figure(3);subplot(1,2,1)plot(w,abs(h));xlabel('f');ylabel('h');title('滤波器幅谱');subplot(1,2,2);plot(w,angle(h));title('滤波器相谱');四：实验结果与分析图一图二分析：由图二可以知道加入噪声后的幅值谱和原始图的幅值谱明显多了两条幅值线，而这两条幅值线就是我们对原始灰度图加入的正弦噪声，而相应的图一中的加噪声后的图与原始图相比，出现了明显的变化。
工程信号处理实验报告
工程信号处理实验报告一、引言工程信号处理是一门应用广泛的学科，它涉及到从各种传感器和设备中获取信号，并对这些信号进行处理和分析的技术。
在实际工程应用中，信号处理的重要性不言而喻。
本实验旨在通过实际操作，探索和了解工程信号处理的基本原理和方法。
二、实验设备与方法本次实验使用了信号发生器、示波器和计算机等设备。
首先，我们使用信号发生器产生了一个正弦信号，并将其输入示波器进行观测。
然后，我们将示波器输出的信号通过数据线连接到计算机上，使用MATLAB软件进行信号处理和分析。
三、信号的采集与观测在实验开始时，我们调整了信号发生器的频率和幅度，产生了一个频率为1kHz、幅度为2V的正弦信号。
将示波器的输入通道与信号发生器相连后，我们可以清晰地观察到信号的波形和频谱特征。
四、信号的处理与分析接下来，我们将示波器输出的信号通过数据线连接到计算机上，打开MATLAB软件进行进一步的信号处理和分析。
首先，我们使用MATLAB中的fft函数对信号进行傅里叶变换，得到信号的频谱图。
通过观察频谱图，我们可以清晰地看到信号的频率成分和能量分布情况。
然后，我们对信号进行滤波处理。
通过设计滤波器，我们可以选择性地去除信号中的某些频率成分，或者增强信号中的某些频率成分。
在本实验中，我们选择了一个低通滤波器，将信号中高于500Hz的频率成分滤除。
通过对滤波后的信号进行观察和比较，我们可以发现信号的高频成分被有效地去除了。
此外，我们还对信号进行了时域分析。
通过对信号进行采样和重构，我们可以得到信号的离散时间序列。
然后，我们使用MATLAB中的相关函数计算信号的自相关函数和互相关函数。
通过观察相关函数的图像，我们可以了解信号的自相关性和互相关性。
五、实验结果与讨论通过实验，我们成功地进行了信号的采集、观测和处理。
通过观察信号的频谱图，我们可以清楚地了解信号的频率成分和能量分布情况。
通过滤波处理，我们可以选择性地去除或增强信号中的某些频率成分。
实验一 数字信号处理 实验报告
1.已知系统的差分方程如下式：y1(n)=0.9y1(n-1)+x(n)程序编写如下：(1)输入信号x(n)=R10 (n)，初始条件y1(-1)=1，试用递推法求解输出y1(n)；a=0.9; ys=1; %设差分方程系数a=0.9,初始状态: y(-1)=1xn=ones(1,10); %矩型序列R10(n)=u(n)-u(n-10)，定义其宽度为0~9n=1:35; %设差分方程系数a=0.9,初始状态: y(-1)=1xn=sign(sign(10-n)+1);B=1;A=[1,-a]; %差分方程系数xi=filtic(B,A,ys); %由初始条件计算等效初始条件输入序列xiyn=filter(B,A,xn,xi); %调用filter解差分方程,求系统输出y(n)n=0:length(yn)-1;subplot(2,1,1);stem(n,yn,'linewidth',2); axis([-5,15,0,8]); grid ontitle('图(a) y1(n)=0.9y1(n-1)+x(n) 初始条件y1(-1)=1 ');xlabel('n');ylabel('y(n)')(2) 输入信号x(n)=R10 (n)，初始条件y1(-1)=0，试用递推法求解输出y1(n)。
a=0.9; ys=0; %设差分方程系数a=0.9,初始状态: y(-1)=1xn=ones(1,10); %矩型序列R10(n)=u(n)-u(n-10)B=1;A=[1,-a]; %差分方程系数xi=filtic(B,A,ys); %由初始条件计算等效初始条件输入序列xiyn=filter(B,A,xn,xi); %调用filter解差分方程,求系统输出y(n)n=0:length(yn)-1;subplot(2,1,2);stem(n,yn, 'linewidth',2); axis([-5,15,0,8]); grid ontitle('图(b) y1(n)=0.9y1(n-1)+x(n) 初始条件y1(-1)=0 ');xlabel('n');ylabel('y(n)') 图形输出如下：-505101502468图(a) y1(n)=0.9y1(n-1)+x(n) 初始条件y1(-1)=1ny (n )-55101502468图(b) y1(n)=0.9y1(n-1)+x(n) 初始条件y1(-1)=0ny (n )2. 已知系统差分方程为： y 1(n )=0.9y 1(n -1)+x (n ) 用递推法求解系统的单位脉冲响应h (n )，要求写出h (n )的封闭公式，并打印h (n )~n 曲线。
实验一 数字信号处理 实验报告
1.已知系统的差分方程如下式：y1(n)=0.9y1(n-1)+x(n)程序编写如下：(1)输入信号x(n)=R10 (n)，初始条件y1(-1)=1，试用递推法求解输出y1(n)；a=0.9; ys=1; %设差分方程系数a=0.9,初始状态: y(-1)=1xn=ones(1,10); %矩型序列R10(n)=u(n)-u(n-10)，定义其宽度为0~9n=1:35; %设差分方程系数a=0.9,初始状态: y(-1)=1xn=sign(sign(10-n)+1);B=1;A=[1,-a]; %差分方程系数xi=filtic(B,A,ys); %由初始条件计算等效初始条件输入序列xiyn=filter(B,A,xn,xi); %调用filter解差分方程,求系统输出y(n)n=0:length(yn)-1;subplot(2,1,1);stem(n,yn,'linewidth',2); axis([-5,15,0,8]); grid ontitle('图(a) y1(n)=0.9y1(n-1)+x(n) 初始条件y1(-1)=1 ');xlabel('n');ylabel('y(n)')(2) 输入信号x(n)=R10 (n)，初始条件y1(-1)=0，试用递推法求解输出y1(n)。
a=0.9; ys=0; %设差分方程系数a=0.9,初始状态: y(-1)=1xn=ones(1,10); %矩型序列R10(n)=u(n)-u(n-10)B=1;A=[1,-a]; %差分方程系数xi=filtic(B,A,ys); %由初始条件计算等效初始条件输入序列xiyn=filter(B,A,xn,xi); %调用filter解差分方程,求系统输出y(n)n=0:length(yn)-1;subplot(2,1,2);stem(n,yn, 'linewidth',2); axis([-5,15,0,8]); grid ontitle('图(b) y1(n)=0.9y1(n-1)+x(n) 初始条件y1(-1)=0 ');xlabel('n');ylabel('y(n)') 图形输出如下：-505101502468图(a) y1(n)=0.9y1(n-1)+x(n) 初始条件y1(-1)=1ny (n )-55101502468图(b) y1(n)=0.9y1(n-1)+x(n) 初始条件y1(-1)=0ny (n )2. 已知系统差分方程为： y 1(n )=0.9y 1(n -1)+x (n ) 用递推法求解系统的单位脉冲响应h (n )，要求写出h (n )的封闭公式，并打印h (n )~n 曲线。
数字信号处理实验报告一二
数字信号处理课程实验报告实验一 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： 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ˆ()()()a a xt x t p t =1()()*()21()n a a a s X j X j P j X j jn T π∞=-∞Ω=ΩΩ=Ω-Ω∑()()n P t t nT δ∞=-∞=-∑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。
已知输入信号，可以由差分方程、单位脉冲响应或系统函数求出系统对于该输入信号的响应。
华南理工大学数字信号处理实验报告3（曹老师）
华南理⼯⼤学数字信号处理实验报告3（曹⽼师）⼀、实验⽬的加深对LTI 系统的理解以及分析。
⼆、实验原理系统输⼊、输出关系可⽤以下差分⽅程描述：∑∑==-=-Mk k Nk kk n x p k n y d][][系统响应为如下的卷积计算式：∑∞-∞=-=*=m m n h m x n h n x n y ][][][][][当Nk d k ,...2,1,0==时，h[n]是有限长度的（n ：[0，M]），称系统为FIR 系统；反之，称系统为IIR 系统。
系统的转移函数为 NN M M z d z d d z p z p p z D z p z H ----++++++==......)()()(110110三、实验内容1、⽤函数y=filter(p,d,x)实现差分⽅程的仿真，也可以⽤函数 y=conv(x,h)计算卷积，⽤y=impz(p,d,N)求系统的冲激响应，再⽤卷积来计算任意信号作⽤于系统的响应。
求两个系统]1[][]2[125.0]1[75.0][--=-+-+n x n x n y n y n y]}4[]3[]2[]1[{25.0][-+-+-+-=n x n x n x n x n y 各⾃的冲激响应，并且⽐较filter和conv 函数的区别实验代码如下：clear%离散时间序列x[n] n = 0:9; x = 5*exp(-n); subplot(4,2,1); stem(n,x)title('离散时间序列x[n]');%⽤filter函数滤波a1 = [1 , 0.75 , 0.125];b1 = [1 , -1];y1 = filter(b1,a1,x);subplot(4,2,3);stem(n,y1)title('filter滤波1');a2 = [1];b2 = [0 , 0.25 , 0.25 , 0.25 , 0.25]; y2 = filter(b2,a2,x);subplot(4,2,4);stem(n,y2)title('filter滤波2');%求系统的冲激响应h1 = impz(b1,a1,10);subplot(4,2,5);stem(n,h1)title('冲激响应1');h2 = impz(b2,a2,10);subplot(4,2,6);stem(n,h2)title('冲激响应2');%⽤conv函数计算卷积y3 = conv(x,h1);subplot(4,2,7);stem(y3)title('卷积1');y4 = conv(x,h2);subplot(4,2,8);stem(y4)title('卷积2');实验结果如下：离散时间序列x[n]filter 滤波2冲激响应1冲激响应22468101214161820卷积22、⽤函数[z ，p ，K]=tf2zp （num ，den ）求得有理分式形式的系统转移函数的零、极点，⽤函数zplane （z ，p ）绘出零、极点分布图；也可以⽤函数zplane （num ，den ）直接绘出有理分式形式的系统转移函数的零、极点分布图。
数字信号处理实验报告
数字信号处理实验报告郑州航空工业管理学院《数字信号处理》实验报告专业电子信息工程学号姓名实验一 数字滤波器的结构一、 实验目的（1） 加深对数字滤波器分类与结构的了解；（2） 明确数字滤波器的基本结构及其相互间的转换方法；（3） 掌握用MATLAB 进行数字滤波器各种结构相互间转换的子函数及程序编写方法。
二、 实验原理一个离散LSI 系统可用系统函数来表示；()()()12001212120z 11M m M m m M N N kN k k b z Y b b z b z b z H z X z a z a z a za z ----=----=++++===+++++∑∑ 也可用差分方程来表示：()()()10N Mk m k m y n a y n k b x n m ==+-=-∑∑当k a 至少有一个不为0时，则在有限z 平面上存在极点，表示一个IIR 数字滤波器；当k a 全都为0时，系统不存在极点，表示一个FIR 系统。
IIR 数字滤波器的基本结构分为直接Ⅰ型、直接Ⅱ型、级联型和并联型。
FIR 数字滤波器的基本结构分为横截型、级联型、并联型、、线性相位型和频率抽样型。
三、 实验仪器微型计算机、MATLAB四、 实验内容(1) 已知一个IIR 系统的系统函数为()1231230.10.40.40.110.30.550.2z z z H z z z z -------+-=+++ 将其从直接型转换为级联型和并联型结构，并画出各种结构的流程图。
(2) 已知一个FIR 系统的系统函数为()12340.20.8850.212+0.212+0.885H z z z z z ----=++for i=1:2:N-1Brow=r(i:1:i+1,:); %取出一对留数Arow=p(i:1:i+1,:); %取出一对对应的极点%二个留数极点转为二阶子系统分子分母系数[Brow,Arow]=residuez(Brow,Arow,[]);B(fix((i+1)/2),:)=real(Brow);%取Brow的实部,放入系数矩阵B的相应行A(fix((i+1)/2),:)=real(Arow);%取Arow的实部,放入系数矩阵A的相应行endendnum =[8 -4 11 -2];den =[1 -1.25 0.75 -0.125];[C,B,A]=dir2par(num,den)C =16B =-16.0000 20.00008.0000 0A =1.0000 -1.0000 0.50001.0000 -0.2500 0五、试验结果分析实验二 用冲激响应不变法设计IIR 数字滤波器一、 实验目的（1） 加深对冲激响应不变法设计IIR 数字滤波器的基本原理的理解；（2） 掌握用冲激响应不变法设计数字低通、带通滤波器的设计；（3） 了解MATLAB 有关冲激响应不变法的常用子函数。
信号分析与处理实验报告
信号分析与处理实验报告
班级_________________________
学生姓名_________________________
学号_________________________
所在专业_________________________
成绩_________________________
上海大学
二0 0 年月日
图1-2 芯片参数设置界面
4. 利用数字公式编程生成正弦波、噪声或三角波等数字信号，可以选择其中一种信号，
图3-1 滤波器的种类
下图是用带通滤波器消除信号钢管无损探伤信号中由于传感器晃动带来的低频干扰，以及由于电磁噪声等带来的高频干扰的例子。
用滤波器消除信号中的干扰
图3-3 滤波器的作用实验
下面是该实验的装配图和信号流图，图中线上的数字为连接软件芯片的软件总线数
图3-4 滤波器的作用实验装配图。
硕士信号处理实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着信息技术的飞速发展，数字信号处理（DSP）技术已成为通信、图像处理、语音识别等领域的重要工具。
本实验旨在通过一系列实验，加深对数字信号处理基本原理和方法的理解，提高实际应用能力。
二、实验目的1. 理解数字信号处理的基本概念和原理。
2. 掌握常用信号处理算法的MATLAB实现。
3. 培养分析和解决实际问题的能力。
三、实验内容本实验共分为五个部分，具体如下：1. 离散时间信号的基本操作（1）实验目的：熟悉离散时间信号的基本操作，如加法、减法、乘法、除法、延时、翻转等。
（2）实验步骤：- 使用MATLAB生成两个离散时间信号。
- 对信号进行基本操作，如加法、减法、乘法、除法、延时、翻转等。
- 观察并分析操作结果。
2. 离散时间系统的时域分析（1）实验目的：掌握离散时间系统的时域分析方法，如单位脉冲响应、零状态响应、零输入响应等。
（2）实验步骤：- 使用MATLAB设计一个离散时间系统。
- 计算系统的单位脉冲响应、零状态响应和零输入响应。
- 分析系统特性。
（1）实验目的：掌握离散时间信号的频域分析方法，如快速傅里叶变换（FFT）、离散傅里叶变换（DFT）等。
（2）实验步骤：- 使用MATLAB生成一个离散时间信号。
- 对信号进行FFT和DFT变换。
- 分析信号频谱。
4. 数字滤波器的设计与实现（1）实验目的：掌握数字滤波器的设计与实现方法，如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、椭圆滤波器等。
（2）实验步骤：- 使用MATLAB设计一个低通滤波器。
- 使用窗函数法实现滤波器。
- 对滤波器进行性能分析。
5. 信号处理在实际应用中的案例分析（1）实验目的：了解信号处理在实际应用中的案例分析，如语音信号处理、图像处理等。
（2）实验步骤：- 选择一个信号处理应用案例。
- 分析案例中使用的信号处理方法。
- 总结案例中的经验和教训。
四、实验结果与分析1. 离散时间信号的基本操作实验结果表明，离散时间信号的基本操作简单易懂，通过MATLAB可以实现各种操作，方便快捷。
实验报告 实验1 信号的基本操作与处理
数字信号处理实验一信号的基本操作与处理实验1 MATLAB介绍及其基础操作1.实验目的：（1）熟悉MA TLAB 软件应用环境，学习常用窗口的功能和使用方法。
（2）掌握基本的MATLAB 函数操作及其使用。
（3）掌握简单的计算及其绘图操作。
2.实验原理（1）MATLAB 简介（略） （2）MATLAB 软件的安装与启动（略）3.实验内容及其步骤理解MATLAB 的基本原理，学习并掌握基本的运算与操作。
了解和掌握基本的数据表示与计算，掌握常用的绘图命令，熟悉学习M 文件的编写与调试，为信号的处理等做好准备。
输入简单的矩阵：1234A 轾犏=犏臌 ，1324B 轾犏=犏臌 ，并计算A*B ，A.*B ，A.^B ，比较各自结果有何不同。
在MA TLAB 中输入A=[1,2;3,4]; B=[1,3;2,4];，再输入A*B ，Enter 得结果如下：ans =5 11 11 25点乘，幂乘结果分别如下：计算下列表达式的结果： a=3[123584(63)]2复+-?在MA TLAB 中输入a=[(12/3)*5+8-4*(6-3)]/2.^3 Enter 得结果如下：复数运算及其表示：已知112z i =+，234z i =+，635i z e p =，利用MA TLAB 计算123z z z z =。
在MA TLAB 中输入z1=1+2i z2=3+3i z3=5*exp(i*pi/6) z=z1*z2/z3 Enter 得结果如下：（2） 基本的绘图操作常用的绘图函数有：针状图（‘stem ’函数）函数绘图；常采用的‘plot ’绘图函数，其函数功能比较强大；函数图形的注释（常用‘subplot ’函数来实现），等等绘制简单的针状图：x= -pi : . 1 :pi; y=sin(x); stem(y)结果如下：绘制曲线图：在MA TLAB 输入plot(x, sin(x), x, cos(x));Enter 得结果如下：图形的注释： >> x=-pi:.1:2*pi;>> plot(x, sin(x), x, cos(x)); >> axis([0, 6, -1.2, 1.2]);>> xlabel('Input singal');ylabel('Out signal');>> title('Two trigonometric functions'); legend('y=sin(x)','y=cos(x)'); grid on 结果如下：绘制视窗小图：利用该命令同时画出多个小图形在同一个视窗之中，：subplot(2,2,1); plot(x, sin(x)); subplot(2,2,2); plot(x, cos(x));subplot(2,2,3); plot(x, sinh(x)); subplot(2,2,4); plot(x, cosh(x));结果如下：（3）M文件及M文本编辑器在matlab中一个函数需要定义一个M文件，文件名与函数名称一致。
信号分析与处理实验报告
信号分析与处理实验报告一、实验目的（1）掌握计算序列的离散傅立叶变换（DFT）的方法；（2）掌握实现时间抽取快速傅立叶变换（FFT）的编程方法；（3）复习复数序列的运算方法；（4）掌握设计IIR数字滤波器的冲激响应不变法和双线性变换法；（5）掌握IIR数字滤波器的实现方法。
二、实验原理1、快速傅利叶变换的软件实现（1）程序输入元素的数目必须为2的整数次幂，即N为2的M次幂，整个运算需要M级蝶形运算。
（2）输入序列按二进制码位倒置排列，输出序列按自然顺序排列。
（3）输出数据占用输入数据的存储单元。
（4）每一级含N/2个基本蝶形运算。
（5）第L级中有N/2的L次幂个群，群与群间隔为2的L次幂。
（6）同一级中各个群的系数W分布相同，第L级的群中有2的L-1次幂个系数。
（7）处于第L级的群的系数是(p=1,2,3，……,)（8）对于第L级的蝶形运算，输入数据的间隔为2的L-1次幂。
2、码位倒置程序流程图输入A[I]，MI ←0,J ←0,N ←2MI ≥J ？T ←A[J]A[J]←A[I]A[I]←TK ←N/2K>J?J ←J ←K K ←K/2J ←J+KI ←I+1I=N-1?输出A[I]NoYesNoYes No接蝶形运算程序Yes3、蝶形运算程序流程图接码位倒置程序L=1LE=2LLE1=LE/2W=1W1=exp(-jπ/LE1)R=0P=RQ=P+LE1T=A[Q]*WA[Q]=A[P]-TA[P]=A[Q]+TP=P+LEP>N-1?NoW=W*W1YesR=R+1R>LE1-1? L=L+1No YesL>M?No 结束Yes4、IIR 数字滤波器的设计以教材第九章无限冲激响应数字滤波器的例子说明软件实现方法。
设滤波器为级联型结构，其系统函数如下：)()()()(321z H z H z H z H =式中⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧+-+=+-+=+-+=---------21213212122121123422.094592.01)1(08338.0)(37534.005410.11)1(08338.0)(71489.031432.11)1(08338.0)(z z z z H z z z z H z z z z H 显然，该数字滤波器为无限冲激响应数字滤波器，其数字网络和软件流程图分别如图所示。
信号处理实验报告
1. 进一步掌握信号分解的方法；2. 熟悉RLC 串联谐振电路的选频特性；基波二次谐波三次谐波四次谐波五次谐波六次谐波七次谐波频率 2.778 5.553 8.329 13.885 13.884 0 19.442 (KHz)幅值1070.0 90.8 282.0 40.3 108.0 0 75.2 (mv)1. 由表中数据可以比对出：1 ，3 ，5 ，7 次谐波的频率之比为：2.778 ：8.329 ：13.884 ：19.442 = 1 ：2.998 ：4.999 ：6.999是与傅里叶级数相符合的。
2. 同时可以比对出：其电压幅值之比：1070.0 ：282.0 ：108.0 ：75.2 = 1 ：0.2636 ：0.101：0.070 电压的幅值之比不是彻底符合要求，但是大致上能满足要求。
造成这一情况的原因可能是在测量幅值的过程中存在着干扰，实验中存在一定误差。
3. 2 ，4 ，6 次谐波的幅度较其他次谐波的幅度比较相对较小，基本满足幅度为0 的估计。
造成这一情况的原因也应该是在幅值的测量过程中存在的干扰所致。
Ⅰ-ⅤⅠ-ⅤⅠ-ⅦⅠ-ⅢⅦ-Ⅴ5 74.999 6.999图形见下Ⅴ--Ⅶ737≈3Ⅰ-ⅠⅢ-Ⅲ32.998Ⅲ-ⅦⅤ535≈3Ⅴ-Ⅶ757≈ 5Ⅰ-Ⅰ11NxNyff x图形y计算出的对应不同频率的 R 如上表所示，可以看出不同频率的 R 是不同的，这可能是L L因为趋肤效应的影响所致。
R (k Ω)L43.3 245.0 539.0 1001.3U (V)AB8.88.8 8.8 8.8U (V)R13.600 0.9600.464 0.256f 0 3f 05f 0 7fm c ． 简述李萨如图形的主要用途。
李萨如图可以用来大致判断合成图形的 X ，Y 方向的正弦运动的频率之比。
由此可以根据已知的一个输入频率求另一待测频率a ． 在RLC 电路中，若改变电阻R1 使电路的Q 变化，那末串联谐振电路的选频效应有什么变化，并说明Q 的物理意义。
信号处理技术实验报告
信号处理技术实验报告在信号处理技术这一领域里，实验是非常重要的一环。
本次实验旨在通过实操操作和数据分析，探讨信号处理技术的应用和原理。
以下将详细介绍实验过程和结果。
实验一：滤波器设计与实现在本实验中，我们首先学习了滤波器的设计原理，然后通过软件仿真工具进行了滤波器的设计与实现。
我们分别设计了低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器，通过观察输出信号波形和频谱图，我们验证了设计的滤波器的有效性。
实验二：采样定理验证实验采样定理是信号处理技术中一个非常重要的理论。
在本实验中，我们进行了一系列的采样实验，验证采样频率是否满足信号的重构条件。
通过实验数据的对比分析，我们验证了采样定理的正确性，并且得出了一些结论和经验。
实验三：数字信号处理硬件实现本次实验中，我们使用FPGA芯片进行了数字信号的硬件实现。
我们编写了Verilog代码，实现了数字信号的低通滤波和加法运算。
通过实验数据的对比和波形分析，我们验证了硬件实现的正确性，并且对FPGA在信号处理中的应用有了更深入的理解。
实验四：信号处理算法优化在这个实验中，我们学习了常见的信号处理算法，比如快速傅里叶变换（FFT）和小波变换。
我们通过对算法的原理和实现细节进行分析，并尝试对算法进行优化。
通过实验数据的对比和性能测试，我们得出了一些优化算法的结论，为实际应用提供了指导。
总结：通过本次实验，我们深入了解了信号处理技术的基本原理和应用。
我们通过实操操作和数据分析，掌握了一定的实验技能，并且对信号处理技术有了更深入的认识。
希望在以后的学习和工作中能够更好地运用所学的知识，为信号处理技术的发展做出贡献。
哈工大数字信号处理实验报告
实验一： 用FFT 作谱分析实验目的：(1) 进一步加深DFT 算法原理和基本性质的理解(因为FFT 只是DFT 的一种快速算法， 所以FFT 的运算结果必然满足DFT 的基本性质)。
(2) 熟悉FFT 算法原理和FFT 子程序的应用。
(3) 学习用FFT 对连续信号和时域离散信号进行谱分析的方法，了解可能出现的分析误差及其原因，以便在实际中正确应用FFT 。
实验原理：DFT 的运算量：一次完整的DFT 运算总共需要2N 次复数乘法和(1)N N -复数加法运算，因而直接计算DFT 时，乘法次数和加法次数都和2N 成正比，当N 很大时，运算量很客观的。
例如，当N=8时，DFT 运算需64位复数乘法，当N=1024时，DFT 运算需1048576次复数乘法。
而N 的取值可能会很大，因而寻找运算量的途径是很必要的。
FFT 算法原理：大多数减少离散傅里叶变换运算次数的方法都是基于nk N W 的对称性和周期性。
（1）对称性()*()k N n kn kn N N NW W W --==（2）周期性()(mod`)()()kn N kn n N k n k N N N N NW W W W ++=== 由此可得()()/2(/2)1n N k N n k nk N N N N N k N k N N W W W W W W ---+⎧==⎪=-⎨⎪=-⎩这样：1.利用第三个方程的这些特性，DFT 运算中有些项可以合并；2.利用nk N W 的对称性和周期性，可以将长序列的DFT 分解为短序列的DFT 。
前面已经说过，DFT 的运算量是与2N 成正比的，所以N 越小对计算越有利，因而小点数序列的DFT 比大点数序列的DFT 运算量要小。
快速傅里叶变换算法正是基于这样的基本思路而发展起来的，她的算法基本上可分成两大类，即按时间抽取法和按频率抽取法。
我们最常用的是2M N =的情况，该情况下的变换成为基2快速傅里叶变换。
信号处理综合实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 深入理解信号处理的基本原理和方法。
2. 掌握信号处理在各个领域的应用，如语音信号处理、图像处理等。
3. 熟悉实验设备的使用，提高实际操作能力。
4. 培养团队协作和问题解决能力。
二、实验内容本次实验主要分为以下几个部分：1. 语音信号处理（1）采集语音信号：使用麦克风采集一段语音信号，并将其转换为数字信号。
（2）频谱分析：对采集到的语音信号进行频谱分析，观察其频谱特性。
（3）噪声消除：设计并实现噪声消除算法，对含噪语音信号进行处理，提高信号质量。
（4）语音增强：设计并实现语音增强算法，提高语音信号的清晰度。
2. 图像处理（1）图像采集：使用摄像头采集一幅图像，并将其转换为数字图像。
（2）图像增强：对采集到的图像进行增强处理，如对比度增强、亮度增强等。
（3）图像滤波：设计并实现图像滤波算法，去除图像中的噪声。
（4）图像分割：设计并实现图像分割算法，将图像中的不同区域分离出来。
3. 信号处理算法实现（1）傅里叶变换：实现离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）算法，对信号进行频谱分析。
（2）小波变换：实现离散小波变换（DWT）算法，对信号进行时频分析。
（3）滤波器设计：设计并实现低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等，对信号进行滤波处理。
三、实验原理1. 语音信号处理（1）语音信号采集：通过麦克风将声音信号转换为电信号，再通过模数转换器（ADC）转换为数字信号。
（2）频谱分析：利用傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，分析信号的频谱特性。
（3）噪声消除：采用噪声消除算法，如维纳滤波、谱减法等，去除信号中的噪声。
（4）语音增强：利用语音增强算法，如谱峰增强、长时能量增强等，提高语音信号的清晰度。
2. 图像处理（1）图像采集：通过摄像头将光信号转换为电信号，再通过模数转换器（ADC）转换为数字图像。
（2）图像增强：通过调整图像的亮度、对比度等参数，提高图像的可视效果。
（3）图像滤波：利用滤波器去除图像中的噪声，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
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重庆大学
学生实验报告
实验课程名称工程信号处理实验
开课实验室xxxxx
学院机械工程学院年级xxxx 专业班xxxx班学生姓名xxxx 学号xxxx
开课时间xx 至xx 学年第xx 学期
机械工程学院制
《工程信号处理》实验报告
采样率为4k,正弦波频率100Hz波形图采样率1k,正弦波频率100Hz波形图
采样率4k,方波频率100Hz,外部触发波形图
图2.1Asin_f50_fs5000正弦波波形图
正弦波统计特征值表正弦波的概率密度函数图
同频正弦信号的互相关函数图正弦信号与方波信号的互相关函数图
正弦信号时域波形正弦信号幅值谱正弦信号对数幅值谱调制波波形图调制波频谱图
调制波解调后波形图，包络波形图调制波解调后波形图，包络幅值谱图白噪声的采集和分析
白噪声时域波形白噪声功率谱密度
白噪声解调后功率谱密度倒谱图
双通道信号时域波形
双通道信号传函相频谱双通道信号传函脉冲响应图双通道信号互谱虚部图双通道信号X-Y图
小波基小波变换信号分析-连续小波变换的三维图离散小波变换离散小波变换的翻页
方波分析小波包分析
六、实验结果及分析
数据采集与波形显示。