多采样率数字信号处理及其MATLAB仿真
如何使用Matlab做数字信号处理的仿真1
如何使⽤Matlab做数字信号处理的仿真1例如第三版数字信号处理P51 -1.14习题时域离散信号的相关性研究x(n)=Asin(ωn)+u(n),其中ω=π/16,u(n)是⽩噪声，现要求
⑴、产⽣均值为0，功率P=0.1的均匀分布⽩噪声u(n),求u(n)⾃相关函数ru(m)
⑵、使x(n)的信噪⽐10dB 决定A的数值 并画出x(n)的图形及其⾃相关函数的图形
（1）
1 新建⼀个matlab脚本---edit ⽂件名.m
2 然后再.m后缀的⽂件中编写代码
3 在脚本中调试：直接打⽂件名+回车键就可以调试了，
4 过⼀会会出现如下最右边的图形
edit jaoany.m
p=0.1;N=50000;
u0=rand(1,N);u0=u0-mean(u0);
a=sqrt(p/0.083);u=u0*a;
power_u=dot(u,u)/N
plot(u(1:100));grid on;
求⾃相关函数
>> ru=xcorr(u,100,'unbiased');plot(ru) %求⾃相关函数
⑵、使x(n)的信噪⽐10dB 决定A的数值 并画出x(n)的图形及其⾃相关函数的图形
运⾏可以直接在>>l后⾯敲下代码，不过错了不好编辑，建议还是建⽴⼀个.m的⽂档来编写
n=0:49999;
y=0.5*pi*sin(0.0625*pi*n);
x=y+u;
plot(x(1:100));grid on;
求⾃相关函数>> rx=xcorr(x,100,'unbiased');plot(rx)%求⾃相关函数。
Matlab中的数字信号处理方法与实例
Matlab中的数字信号处理方法与实例数字信号处理是一门研究数字信号在数字域中分析、处理和改变的学科。
Matlab是一种强大的数值计算工具，被广泛应用于信号处理领域。
本文将介绍一些在Matlab中常用的数字信号处理方法与实例，并通过实例来展示它们的应用。
1. 信号的采样与重构信号采样是指将连续时间信号转化为离散时间信号的过程。
在Matlab中，我们可以使用“sample”函数对信号进行采样，并使用“hold”函数对采样后的信号进行重构。
下面是一个示例：```matlabfs = 100; % 采样频率t = 0:1/fs:1; % 时间序列x = sin(2*pi*5*t); % 原始信号subplot(2,1,1);plot(t,x);title('原始信号');xlabel('时间');ylabel('幅值');subplot(2,1,2);stem(t,x);title('采样和重构后的信号');xlabel('时间');ylabel('幅值');```在这个例子中，我们生成了一个频率为5Hz的正弦信号，然后对该信号进行采样和重构。
从结果可以看出，原始信号和重构后的信号基本上是一致的。
2. 信号的频谱分析频谱分析是指将信号从时域转换到频域的过程，可以用来分析信号的频率成分。
在Matlab中，我们可以使用“fft”函数对信号进行傅里叶变换，并使用“abs”函数获取信号的幅度谱。
下面是一个示例，演示如何对信号进行频谱分析：```matlabfs = 100; % 采样频率t = 0:1/fs:1; % 时间序列x = sin(2*pi*5*t); % 原始信号N = length(x); % 信号长度X = fft(x); % 傅里叶变换f = (0:N-1)*(fs/N); % 频率坐标plot(f,abs(X));title('信号的频谱');xlabel('频率');ylabel('幅度');```在这个示例中，我们同样生成了一个频率为5Hz的正弦信号，然后对该信号进行傅里叶变换，并绘制出信号的频谱图。
MATLAB信号处理仿真实验
MATLAB信号处理仿真实验1. 引言信号处理是一种广泛应用于各个领域的技术，它涉及到对信号的获取、处理和分析。
MATLAB是一种强大的数学软件，提供了丰富的信号处理工具箱，可以用于信号处理的仿真实验。
本文将介绍如何使用MATLAB进行信号处理仿真实验，并提供详细的步骤和示例。
2. 实验目的本实验旨在通过MATLAB软件进行信号处理仿真，以加深对信号处理原理和算法的理解，并掌握使用MATLAB进行信号处理的基本方法和技巧。
3. 实验步骤3.1 生成信号首先，我们需要生成一个待处理的信号。
可以使用MATLAB提供的信号生成函数，如sine、square和sawtooth等。
以生成一个正弦信号为例，可以使用以下代码：```MATLABfs = 1000; % 采样频率t = 0:1/fs:1; % 时间向量f = 10; % 信号频率x = sin(2*pi*f*t); % 生成正弦信号```3.2 添加噪声为了更真实地摹拟实际信号处理场景，我们可以向生成的信号中添加噪声。
可以使用MATLAB提供的随机噪声生成函数，如randn和awgn等。
以向生成的信号中添加高斯白噪声为例，可以使用以下代码：```MATLABSNR = 10; % 信噪比y = awgn(x, SNR); % 向信号中添加高斯白噪声```3.3 进行滤波处理滤波是信号处理中常用的一种技术，用于去除信号中的噪声或者提取感兴趣的频率成份。
可以使用MATLAB提供的滤波函数，如fir1和butter等。
以设计并应用一个低通滤波器为例，可以使用以下代码：```MATLABorder = 10; % 滤波器阶数cutoff = 0.1; % 截止频率b = fir1(order, cutoff); % 设计低通滤波器filtered_y = filter(b, 1, y); % 应用滤波器```3.4 进行频谱分析频谱分析是信号处理中常用的一种技术，用于分析信号的频率成份。
学习使用MATLAB进行信号处理和仿真
学习使用MATLAB进行信号处理和仿真信号处理是一门重要的学科，它在许多领域中发挥关键作用，包括通信、图像处理、生物医学工程等。
而MATLAB作为一个功能强大的编程软件，具备丰富的信号处理和仿真工具，因此被广泛应用于信号处理领域。
本文将重点介绍如何学习使用MATLAB进行信号处理和仿真。
一、MATLAB入门要使用MATLAB进行信号处理和仿真，首先需要对MATLAB有一定的了解。
MATLAB是一种高级计算机语言，可用于数值计算、可视化和编程。
首先，我们需要学习MATLAB的基本语法和特点，包括变量的定义和操作、矩阵运算、函数的定义和调用等。
其次，熟悉MATLAB的常用工具箱，如信号处理工具箱和控制系统工具箱，它们提供了丰富的函数和算法，方便进行信号处理和仿真。
二、信号的表示与分析在信号处理中，首先需要了解信号的表示与分析方法。
MATLAB提供了多种表示信号的方法，包括时域分析和频域分析。
时域分析是通过观察信号在时间上的变化来研究信号的性质，常用的时域分析方法有时域图形显示、自相关函数和互相关函数等。
频域分析则是将信号转换到频域进行分析，常用的频域分析方法有傅里叶变换和功率谱密度估计等。
学习使用MATLAB进行信号的时域和频域分析，可以更好地理解和处理信号。
三、滤波器设计与应用滤波器是信号处理中非常常见和重要的工具。
它可以通过选择性地通过或抑制特定频率的信号，对信号进行处理。
MATLAB提供了丰富的滤波器设计和应用函数，包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
我们可以利用MATLAB进行滤波器的设计、参数的调整和滤波器效果的评估等工作。
熟练掌握MATLAB中滤波器设计与应用的方法，对信号处理和仿真工作具有重要意义。
四、信号处理应用实例学习信号处理和仿真离不开实际应用实例的学习。
在这一章节中，将以几个具体的信号处理应用实例来展示MATLAB的具体使用。
比如，在通信领域中，我们可以利用MATLAB进行信号调制、解调和信道编码等工作。
数字信号处理matlab仿真
数字信号处理matlab仿真数字信号处理作业设计报告一、目的1.增进对Matlab的认识，加深对数字信号处理理论方面的理解。
2.掌握数字信号处理中IIR和FIR滤波器的设计。
3.了解和掌握用Matlab实现IIR和FIR滤波器的设计方法、课程，为以后的设计打下良好基础。
二、设计内容1.IIR（无限脉冲响应）模拟滤波器设计（1）设计题目：椭圆型模拟带通IIR滤波器技术指标：通带下截止频率fpl=2kHz，上截止频率fph=5kHz，通带内最大衰减ap=1dB；阻带下截止频率fsl=1.5kHz上截止频率fsh=5.5kHz,阻带最小衰减as=40dB. 设计原理：①确定模拟带通滤波器的技术指标，并对边界频率做归一化处理；②确定归一化低通技术要求；③设计归一化低通G(p)；④将低通G(p)转换成带通H(s)。
Matlab原程序如下：clear all;fp=[2000,5000];ap=1;fs=[1500,5500];as=40;wp=2*pi*fp;ws=2*pi*fs;%归一化的截止频率[N,wn]=ellipord(wp,ws,ap,as, 's');%求椭圆形滤波器的最小阶数和归一化截止频率[B,A]=ellip(N,ap,as,wn, 's');%求传递函数的分子分母系数[H,w]=freqs(B,A);%频率响应函数f=0:8000;1w=2*pi*f;H=freqs(B,A,w);%求系统在指定频率点w上的频响Hplot(f,20*log10(abs(H)));%绘图显示axis([0 7000 -80 0])仿真波形图如下：（2）设计题目：巴特沃斯低通模拟滤波器技术指标：通带截止频率fp=5kHz，通带内最大衰减ap=2dB；阻带截止频率fs=12kHz，阻带最小衰减as=30dB。
设计原理：①确定模拟带通滤波器的技术指标，并对边界频率做归一化处理；②确定归一化低通技术要求并求出归一化低通原型系统函数Ga(p);③将Ga(p)去归一化。
MATLAB信号处理仿真实验
3 信号处理仿真实验（教师）3.1 MATLAB信号处理基础实验一、实验目的1．掌握MATLAB常用信号处理波形；2．学习信号序列的各种操作；3．学习离散傅立叶变换的MATALB相关操作。
二、实验内容1．产生下列各种波形，并记录结果。
（1）单位抽样序列x=[1 zeros(1,n-1)]>> n=7;>> x=[1 zeros(1,n-1)]x =1 0 0 0 0 0 0（2）单位阶跃矩阵x=ones(1,N)>> N=6;>> x=ones(1,N)x =1 1 1 1 1 1（3）实指数序列n=0:N-1;x=a.^n;>> a=6;>> N=6;>> n=0:N-1;>> x=a.^nx =1 6 36 216 1296 7776（4）复指数序列n=0:N-1;x=ex((lu+j*w0)*n);>> N=6;lu=3;w0=40;n=0:N-1;x=exp((lu+j*w0)*n)x =1.0e+006 *0.0000 -0.0000 + 0.0000i -0.0000 - 0.0004i0.0066 + 0.0047i -0.1588 + 0.0357i 1.5926 - 2.8548i（5）随机序列rand(1,N);randn(1,N);>> N=6;>> rand(1,N)ans =0.4565 0.0185 0.8214 0.4447 0.6154 0.7919 >> randn(1,N)ans =1.1892 -0.0376 0.3273 0.1746 -0.1867 0.7258 （6）方波t=0:0.1*pi:6*pi;y=square(t);axis([0 7*pi -1.5 1.5]);plot(t,y);xlabel('时间');ylabel('幅值');（7）正弦波t=0:0.01*pi:2*pi;x=sin(2*pi*t);plot(t,x);xlabel('时间');ylabel('幅值');（8）锯齿波Fs=10000;t=0:1/Fs:1.5;x=sawtooth(2*pi*50*t);plot(t,x);axis([0 0.2 -1 1]);（9）基本非周期波形t=0:1/1000:2;x=chirp(t,0,1,150);specgram(x,256,1000,256,250);（10）sinc信号t=linspace(-5,5);x=sinc(t);plot(t,x);（11）pulstran信号t=0:1/50E3:10E-3;d=[0:1/1E3:10E-3;0.8.^(0:10)]';x=pulstran(t,d,'gauspuls',10E3,0.5);plot(t,x);（12）diric信号t=[-4*pi:0.1/pi:4*pi];x=diric(t,7);y=diric(t,8);subplot(1,2,1);title('n为奇数');plot(t,x);subplot(1,2,2);plot(t,y);title('n为偶数');2．有两信号分别为)2sin(11t x πω=，)2sin(222t x πω=，其中Hz501=ω，Hz1202=ω，编程实现此二信号的叠加，并计算它的抽样和、抽样积、信号能量和信号功率。
应用_MATLAB实现连续信号的采样与重构仿真
应用_MATLAB实现连续信号的采样与重构仿真MATLAB是一款强大的数学建模和仿真软件，非常适合用于实现连续信号的采样与重构仿真。
本文将详细介绍如何使用MATLAB实现这一过程，并探讨其中的原理和细节。
一、连续信号的采样在MATLAB中，可以使用采样函数`sample(`来实现对连续信号的采样。
采样过程的关键参数是采样频率和采样周期。
采样频率表示单位时间内采样的次数，采样周期表示两次采样之间的时间间隔。
假设我们要对一个连续信号进行采样，步骤如下：1.定义采样频率和采样周期采样频率一般根据采样要求来确定，可以根据信号的最高频率进行选择。
常见的采样频率有8kHz、16kHz等。
采样周期是采样频率的倒数，即`Ts=1/fs`。
2.创建一个采样时间序列通过`Ts`和信号的时间长度确定采样时间序列，可以使用`linspace(`函数生成等间隔的采样时间序列。
3.对信号进行采样使用`sample(`函数对信号进行采样。
该函数接受两个参数，第一个参数是要采样的信号，第二个参数是采样时间序列。
4.可视化采样结果使用`plot(`函数可以将连续信号和采样信号在同一个图中进行比较，以便观察采样效果。
二、连续信号的重构重构是指将离散的采样信号还原为原始的连续信号。
实现连续信号的重构可以使用内插函数，如线性插值、多项式插值等。
在MATLAB中，可以使用`interp(`函数来实现信号的重构。
假设我们已经得到了采样信号和采样时间序列，步骤如下：1.定义重构时间序列重构时间序列与采样时间序列的生成方式相同，可以使用`linspace(`函数生成等间隔的时间序列。
2.对采样信号进行插值使用`interp(`函数对采样信号进行插值。
该函数接受两个参数，第一个参数是采样时间序列，第二个参数是采样信号。
3.可视化重构结果使用`plot(`函数将重构信号与原始信号进行比较，以便观察重构效果。
三、仿真实例为了更好地理解连续信号的采样与重构过程，在这里我们以正弦信号为例进行仿真。
Matlab在多采样率信号处理教学中的应用
１ ， ０
其余
，
（） ４
０５ ０
１ ５
２０
ｙ（ｊ ：Ｘ（ ） ｅ￣ ）
插值后 序列 的频域是 由原始 序列频谱 的 Ｌ 倍压缩 ， 会引起 基带镜 像， 需要采用抗镜像后置滤波 器滤 除 ｆ ７ Ｌ ｘ Ｌ 之外的频谱。 一【 ，／ ］ ／ ２Ｍａｌｂ ． ｔ 仿真教学 ａ 通过一 些 Ｍ ｔ ｂ ａ ａ 实例 ， ｌ 分析多采样率技术 中整数倍抽取 、 整数倍插 值两种基本情况 。
［ 关键词 ］ 多采样率信号处理 Ｍａｌ 仿真教 学 ｔｂ ａ
在通讯 、 语音 、 图像等信 号处理 中， 经常需要转 换数字信 号的采样 频 率 以满 足需求 。在这种 背景下 ， 多速率信 号处理“ 应运 而生 。笔者 １
在实际教学 中发 现 ， 仅仅通过课堂讲解 ， 学生 普遍 感到多速率采样技术 的概念抽象 ， 法很好地理解 和掌握 。为 了配合 理论教学 ， 无 引入 Ｍ ｔ ｂ ａ ａ ｌ 仿 真教学［ ， 采样前后信号 的时频域波形进行演示 ， 深学生对理论 ３对 ， ４ １ 加
（ 原 始 序列 ａ ） （） 始 序 列 的频 谱 ｂ 原
替
坚 餐
坚 螫
蓝
（ 抽 取 后 序 列 ｃ ）
２
角 频 率 ｄ 取 后 序 列 的频 谱 ） 抽
２
１
（） 值 后序 列 ｃ 插
角频 率 插 值 后序 列 的频 谱
１
鼙 曾 ０
１
善
２ Ｄ ４ ０
，
２１ ．整数倍抽取 ［ ｌ原序列为 ｚ ：ｃｓ ｎ Ｏ１ ／ ， 例 １ （） ｏ（ ｘ ．Ｘ＇ 抽取因子分别取 Ｍ ２ Ｍ ２ ／ ） ＝和 ＝ ６ 分析原序 列和抽取后序 列的频谱 的变化情况 。程序代码为 ： ，
基于MATLAB的数字信号处理与仿真
[摘要]《数字信号处理》在大专院校的通信类及电子类专业中是一门非常重要的基础课程, 具有内容抽象，学生不容易掌握的特点[1]。
另一方面，教师在讲授主要些内容时也不方便。
针对教学中存在的这种问题，为了方便教师授课和学生学习，使抽象的内容形象化，提高学生的学习兴趣，本文以MATLAB作为开发平台，设计了基于MATLAB的数字信号处理虚拟实验仿真平台，改变了传统的实验方式,将数字信号处理的实验内容集中在一个平台上，操作简单方便，结果直观准确。
MATLAB开放的环境、功能极强的图形绘制、各种工具箱及其简单易学的特点，使系统开发简单、快捷[2]。
本系统采用友好的GUI界面设计,用简洁的文字、丰富的画面将抽象的内容展现在学生面前,提高了学生的学习积极性和主动性。
[关键字]:数字信号处理；实验平台；MATLAB；GUI[Abstract]:"Digital Signal Processing" in the universities and colleges of communication and electronics professional is a very important foundation courses, with abstract students is not easy to grasp. On the other hand, teachers lectured content is not easy. Teaching, in order to enable teachers to teach and students to learn to visualize abstract content, improve students' interest in learning, this paper as a development platform of MATLAB, MATLAB-based digital signal processing virtual experiment platform is designed change the traditional experimental methods, the contents of the digital signal processing experiments concentrated on a single platform, easy to operate, intuitive and accurate results. MATLAB open environment, highly functional graphical drawing, various toolbox and its easy to learn the characteristics of the system development is simple and fast. The system uses a friendly GUI interface design, using simple language, rich picture abstract show in front of students, improve students' learning enthusiasm and initiative.[Keyword]: Digital signal processing; experimental platform; MATLAB; GUI目录第1章绪论 (1)1.1课题的背景 (1)1.2国内外研究现状 (1)1.3课题主要研究内容研究意义 (2)第2章MATLAB基础知识 (3)2.1 MATLAB 简介 (3)2.2 MATLAB语言的发展历程和影响 (4)2.3 MATLAB的特点 (4)2.4 MATLAB的工作环境 (6)第3章MATLAB在数字信号处理教学中的应用 (7)3.1 MATLAB的应用现状 (7)3.2 MATLAB在《数字信号处理》教学中的应用 (7)3.3 在数字信号处理教学实验中应用MATLAB 的意义 (8)第4章数字信号处理虚拟实验仿真平台设计的必要性和可行性 (9)4.1增加MATLAB 内容的必要性和可行性 (9)4.1.1 必要性 (9)4.1.2可行性 (10)4.2 用MATLAB做数字信号处理虚拟实验仿真平台的优点 (11)4.2.1 数字信号处理课程实验的教学现状 (11)4.2.2 强大的作图功能使抽象的概念一目了然 (11)4.2.3利用现代化的教学手段, 增强教学效果 (12)第5章基于MATLAB的数字信号处理虚拟实验仿真平台的实现 (13)5.1 界面的设计方法 (13)5.1.1 基于MATLAB的数字信号处理虚拟实验仿真平台主界面 (13)5.2 基于MATLAB数字信号处理实验设计实例 (17)6 结论 (26)致谢 (27)参考文献 (28)第1章绪论1.1课题的背景当今，数字信号处理（DSP：Digtal Signal Processing）技术正飞速发展它不但自成一门学科，更是以不同形式影响和渗透到其他学科；它与国民经济息息相关，与国防建设紧密相连；它影响或改变着我们的生产、生活方式，因此受到人们的普遍关注。
利用MATLAB实现连续信号的采样与重构仿真
利用MATLAB实现连续信号的采样与重构仿真MATLAB是一个非常强大的数学计算工具，广泛应用于工程和科学领域。
在信号处理领域，MATLAB提供了许多功能和工具，可以方便地进行连续信号的采样和重构仿真。
首先，我们需要了解什么是连续信号的采样和重构。
连续信号是指在时间上连续变化的信号，例如声音信号或电压信号。
采样是指将连续信号在一定时间间隔内进行离散化处理，得到一组离散的样本点。
而重构是指根据采样得到的离散样本点，通过插值等技术恢复出原始连续信号。
下面我们将利用MATLAB进行连续信号的采样和重构仿真。
首先，我们定义一个连续信号。
例如，我们可以定义一个正弦信号：```matlabfs = 1000; % 采样频率t = 0:1/fs:1; % 时间范围为1秒f=10;%正弦波频率x = sin(2*pi*f*t); % 定义的连续信号```接下来，我们可以使用`plot`函数绘制连续信号的波形图：```matlabfigure;plot(t, x);xlabel('时间 (s)');ylabel('幅值');title('连续信号波形图');```我们可以看到，绘制出了一个正弦波的波形图。
接下来，我们可以对连续信号进行采样。
采样是以一定的时间间隔对连续信号进行离散化处理。
在MATLAB中，可以使用`downsample`函数实现采样。
我们假设采样频率为200Hz，即每秒采样200个样本点。
```matlabfs_sample = 200; % 采样频率x_sample = downsample(x, fs/fs_sample); % 采样得到的离散样本点t_sample = 0:1/fs_sample:1/fs_sample*(length(x_sample)-1); % 对应的时间点```然后，我们使用`stem`函数绘制离散样本点的图像：```matlabfigure;stem(t_sample, x_sample);xlabel('时间 (s)');ylabel('幅值');title('采样信号图');```我们可以看到，绘制出了一组离散样本点的图像。
数字信号处理的Matlab仿真
数字信号处理的Matlab仿真（一）、连续信号及其MATLAB实现1、单位冲击信号例1.1：t=1/A=50时，单位脉冲序列的MA TLAB实现程序如下：clear all;t1=-0.5:0.001:0;A=50;A1=1/A;n1=length(t1);u1=zeros(1,n1);t2=0:0.001:A1;t0=0;u2=A*stepfun(t2,t0);t3=A1:0.001:1;n3=length(t3);u3=zeros(1,n3);t=[t1 t2 t3];u=[u1 u2 u3];plot(t,u)axis([-0.5 1 0 A+2])2、任意函数例1.2：用MA TLAB画出如下表达式的脉冲序列clear all;t=-2:1:3;N=length(t);x=zeros(1,N);x(1)=0.4;x(2)=0.8x(3)=1.2;x(4)=1.5;x(5)=1.0;x(6)=0.7;stem(t,x);axis([-2.2 3.2 0 1.7])3、单位阶跃函数例1.3：用MA TLAB实现单位阶跃函数clear all;t=-0.5:0.001:1;t0=0;u=stepfun(t,t0);plot(t,u)axis([-0.5 1 -0.2 1.2])4、斜坡函数例1.4：用MA TLAB实现g(t)=3(t-1) clear all;t=0:0.01:3;B=3;t0=1;u=stepfun(t,t0);n=length(t);for i=1:nu(i)=B*u(i)*(t(i)-t0);endplot(t,u)axis([-0.2 3.1 -0.2 6.2])5、实指数函数例1.5：用MA TLAB实现clear all;t=0:0.001:3;A=3;a=0.5;u=A*exp(a*t);plot(t,u)axis([-0.2 3.1 -0.2 14])6、正弦函数例1.6：用MA TLAB实现正弦函数f(t)=3cos(10πt+1) clear all;t=-0.5:0.001:1;A=3;f=5;fai=1;u=A*sin(2*pi*f*t+fai);plot(t,u)axis([-0.5 1 -3.2 3.2])（二）、离散信号及其MA TLAB实现1、单位冲激序列例2.1：用MA TLAB产生64点的单位冲激序列clear all;N=64;x=zeros(1,N);x(1)=1;xn=0:N-1;stem(xn,x)axis([-1 65 0 1.1])2、任意序列例2.2：用MA TLAB画出如下表达式的脉冲序列clear all;N=8;x=zeros(1,N);x(1)=8.0;x(2)=3.4x(3)=1.8;x(4)=5.6;x(5)=2.9;x(6)=0.7;xn=0:N-1;stem(xn,x)axis([-1 8 0 8.2])3、单位阶跃序列例2.3：用MA TLAB实现单位阶跃函数clear all;N=32;x=ones(1,N);xn=0:N-1;stem(xn,x)axis([-1 32 0 1.1])4、斜坡序列例2.4：用MA TLAB实现g(n)=3(n-4)点数为32的斜坡序列clear all;N=32;k=4B=3;t0=1;x=[zeros(1,k) ones(1,N-k)];for i=1:Nx(i)=B*x(i)*(i-k);endxn=0:N-1;stem(xn,x)axis([-1 32 0 90])5、正弦序列例2.5：用MA TLAB实现幅度A=3，频率f=100，初始相位Φ=1.2，点数为32的正弦信号clear all;N=32;A=3;f=100;fai=1.2;xn=0:N-1;x=A*sin(2*pi*f*(xn/N)+fai);stem(xn,x)axis([-1 32 -3.2 3.2])6、实指数序列例2.6：用MA TLAB实现，点数为32的实指数序列clear all;N=32;A=3;a=0.7;xn=0:N-1;x=A*a.^xn;stem(xn,x)7、复指数序列例2.7：用MA TLAB实现幅度A=3，a=0.7，角频率ω=314，点数为32的实指数序列clear all;N=32;A=3;a=0.7;w=314;xn=0:N-1;x=A*exp((a+j*w)*xn);stem(xn,x)8、随机序列利用MATLAB产生两种随机信号：rand(1,N)在区间上产生N点均匀分布的随机序列randn(1,N)产生均值为0，方差为1的高斯随机序列，即白噪声序列例2.8：用MA TLAB产生点数为32的均匀分布的随机序列与高斯随机序列clear all;N=32;x_rand=rand(1,N);x_randn=randn(1,N);xn=0:N-1;figure(1);stem(xn,x_rand)figure(2);stem(xn,x_randn)（三）、离散信号的基本运算1、信号的延迟给定离散信号x(n)，若信号y(n)定义为：y(n)=x(n-k)，那么y(n)是信号x(n)在时间轴上右移k个抽样周期得到的新序列。
第8章多采样率数字信号处理
很大的抑制.因此一般在抽取前要先进行滤波以抑制频谱混叠.
MATLAB数字信号处理
基本抽样率转换及MATLAB实现
2、内插器
内插器和抽取器的作用正好相反，它在两个原始序列的样点之
间插入I-1个值。设原始序列为 x ( ，n ) 则内插后的序列为 x I ( m )
xI(m)xmI ,m0,I,2I,... 0,else
【例8-4】设有序列x(n)1,2,...,99,100
采样频率为1MHz，把采样频率转换为 750kHz。
MATLAB数字信号处理
谢谢大家！
ห้องสมุดไป่ตู้
D
fs
fs2
(b)
两个级联的低通滤波器和工作在相同的采样频率 fs1 下Ifs，因此可 以用一个滤波器来代替。要求替代的滤波器的频率特性满足
H(j) 1,min(π/I,π/D)
0,else
即替代滤波器的截止频率为H 1 ( j和) H截2 ( 止j)频率的最小值.
MATLAB数字信号处理
任意因子抽样率转换器设计及MATLAB实现
MATLAB数字信号处理
抽取器和内插器的多级设计及MATLAB实现
图8-15为例8-3中两级抽取中所用的低通滤波器的幅度 谱。需要注意的是，为了观察方便两个子图中的横坐标 的显示范围都不是 0 ~ 2.π
。
图8-15 两级抽取的滤波器的幅度谱 a)第一次抽取的滤波器的幅度谱 b)第二次抽取的滤波器的幅度谱
MATLAB提供了函数resample用于采样率的变换,
它可以在一步中完成任意采样率的变换。该函数的调用
格式为
yresam ple(x,I,D)
其中x为原始序列,y为采样率变换后的序列,I为内插的倍 数,D为抽取的倍数。在变采样率的过程中需要一个低通 滤波器,在该函数中自动采用了低通滤波器,它是按照等 波动最优化原理设计的,因此使用者可以省去滤波器设 计的工作。
实验设计：多采样率数字信号处理分析
实验设计：多采样率数字信号处理分析实验名称：多采样率数字信号处理一．实验目的：1. 掌握信号抽取和插值的基本原理和实现；2．掌握信号的有理数倍率转换。
二．实验原理：多采样率数字信号处理共分为3方面的问题：信号的整数倍抽取、信号的整数倍插值和信号的有理数倍速率转换。
Matlab 信号处理工具箱提供了抽取函数decimate 用于信号整数倍抽取，其调用格式为：y=decimate(x,M)y=decimate(x,M,n)y=decimate(x,M,’fir’)y=decimate(x,M,n,’fir’)其中y=decimate(x,M)将信号x 的采样率降低为原来的M1，抽取前缺省地采用8阶Chebyshev Ⅰ型低通滤波器压缩频带。
y=decimate(x,M,n)指定所采用Chebyshev Ⅰ型低通滤波器的阶数，通常13 n 。
y=decimate(x,M,’fir’)指定用FIR 滤波器来压缩频带。
y=decimate(x,M,n,’fir’) 指定所用FIR 滤波器的阶数。
Matlab 信号处理工具箱提供了插值函数interp 用于信号整数倍插值，其调用格式为：y=interp(x,L)y=interp(x,L,n,alpha)[y,b]=interp(x,L,n,alpha)其中y=interp(x,L)将信号的采样率提高到原来的L 倍。
y=interp(x,L,n,alpha)指定反混叠滤波器的长度n 和截止频率alpha ，缺省值为4和0.5。
[y,b]=interp(x,L,n,alpha)在插值的同时，返回反混叠滤波器的系数向量。
信号的有理数倍速率转换是使信号的采样率经由一个有理因子M L 来改变，可以通过插值和抽取的级联来实现。
Matlab 信号处理工具箱提供了重采样函数resample 用于有理倍数速率转换，其调用格式为：y=resample(x,L,M);y=resample(x,L,M,n);y=resample(x,L,M,n,beta);y=resample(x,L,M,b);[y,b]= y=resample(x,L,M);其中，y=resample(x,L,M);将信号x 的采样率转换为原来的M L 倍，所用的低通滤波器为kaiser 窗的FIR 滤波器。
利用MATLAB实现连续信号的采样与重构仿真
利用MATLAB实现连续信号的采样与重构仿真连续信号的采样与重构是数字信号处理中的常见任务之一、在MATLAB中，可以使用内置的函数和工具箱来实现连续信号的采样与重构仿真。
首先，我们需要生成一个连续信号。
可以选择任何一个连续信号，比如正弦信号、余弦信号等。
以下以正弦信号为例进行说明。
使用MATLAB的`sin(`函数可以生成一个正弦信号。
可以设置信号的频率、幅度、相位等参数来定制生成的信号。
以下是生成一个频率为1Hz，幅度为1的正弦信号的示例代码：```matlabt=0:0.001:1;%生成时间序列，采样频率为1000Hz，时长为1秒f=1;%设置信号频率为1HzA=1;%设置信号幅度为1phi = 0; % 设置信号相位为0x = A * sin(2 * pi * f * t + phi); % 生成正弦信号```生成信号后，可以使用`plot(`函数来绘制信号的图像，以便观察信号的形态。
```matlabplot(t, x);xlabel('时间（秒）');ylabel('振幅');title('正弦信号');```生成连续信号后，接下来就是进行采样。
采样是指在连续时间域上对信号进行离散采样，形成离散时间域上的序列。
在MATLAB中，有多种采样方法可以选择，比如周期采样、等间隔采样等。
以下以等间隔采样为例进行说明。
首先需要设置采样的频率和采样间隔，然后使用`resample(`函数对连续信号进行采样。
```matlabfs = 100; % 设置采样频率为100HzTs = 1/fs; % 计算采样间隔n=0:Ts:1;%根据采样间隔生成采样时间序列xs = A * sin(2 * pi * f * n + phi); % 进行等间隔采样```对于周期信号，还可以使用`pulseshape(`函数设置脉冲信号的形状，用于模拟实际的采样系统。
多采样率数字信号处理及其MATLAB仿真
１０ 科技资讯 ＳＣＩＥＮＣＥ ＆ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ
自然采样信号是具有一定形状和宽度
∞
∑ 的脉冲（方波信号）ｐ（ｔ）， c(t) = p (t − nTs ) 。 n=−∞
将 c(t) 展 开 为 付 氏 级 数 得 到 ：
∑ ∫ c(t)
=
∞
cne
n=−∞
jnωst
，
c(n)
=
1 Ts
Ts / 2 −Ts / 2
p(t )e− jnωst dt
。
ｃ（ｎ）为付氏级数系数，则有：
∆f = f stop − f pass = (L −1) f s
显然Ｌ越大，过渡带越宽，抗混叠模拟 滤 波 器 的 复 杂 性 越 低 。相 反 ，若Ｌ＝０，ｆ＝０，这 种苛刻要求是不可能实现的。
下面对信号的抽取进行举例说明，并 用Ｍａｔｌａｂ进行仿真验证。
例：对信号ｘ进行抽取，使采样频率为 原来的１／４倍。
的序列的采样率为
fs
=
f
' s
/L
，可得：
x(n) = x' (n' ) |n'=nL = x' (nL)
采样率降低等同于对数字信号 x'(n) 重
新采样，将原来的奈奎斯特间隔
(−
f
' s
/
2,
fs'
/
2)
变换到
(− fs
/ 2,
fs
/ 2)
，则得式
到：
∑ X ( f )
=
1 L
L−1
X '(f
m=0
其中， 1≤ m ≤ mmax,mmax = [ fh / B] ［ｘ］表示不 大于ｘ的最大整数。
matlab信号处理——算法、仿真与实现
matlab信号处理——算法、仿真与实现MATLAB信号处理是一种广泛应用于各种工程领域的计算机语言和软件环境，其核心理念是用数字信号来处理实际的物理信号，使其在控制、通信、生物医学、天文学等应用中得到应用。
本文将简要介绍MATLAB信号处理的算法、仿真和实现。
算法：MATLAB信号处理的算法通常由两个主要部分组成：滤波和谱分析。
滤波是一种数字信号处理技术，可以从信号中过滤出所需的频率范围内的成分。
同时，还可以去除噪声和干扰信号，让信号更加清晰。
谱分析是一种用于检测信号频率组成的技术，可以将信号中不同频率的成分分解出来，并显示其功率谱和频率谱等分析结果。
MATLAB的信号处理工具箱中，有着很多种滤波和谱分析算法，比如数字滤波器设计、窗函数处理、FFT、STFT等等。
具体使用哪种算法，取决于所要处理的信号的特殊需要和噪声干扰的情况。
仿真：MATLAB信号处理提供了一种方便快捷的方式，将设计的算法模拟成一个完整的信号处理系统，以有效的验证其功能和正确性。
MATLAB的仿真工具包括仿真模型设计、数据可视化、参数调整等等，并可以集成其他MATLAB工具箱中的算法，如图像处理、统计分析等。
钟形图、波形图、频谱图等类型的可视化功能，让仿真数据的输出更加直观明了，以及可以快速检验算法和调整参数。
实现：MATLAB信号处理是通过在计算机中实现信号处理算法来实现的。
实现的具体方式，即设计一个MATLAB程序，将处理算法编写成代码并运行。
程序可以接受实时或离线信号，并对其进行处理和分析。
MATLAB的实现方式具有非常高的灵活性和可定制性，可以满足各种不同应用场景的需要。
总之，MATLAB信号处理可以通过对算法的选择、仿真的建模和实现的编写来完成，进而用于控制、通信、生物医学、天文学等各种应用中。
matlab数字信号处理仿真
matlab数字信号处理仿真第一实验室：基础实验篇第Ⅰ部分基本训练题目第Ⅱ部分简介各题目的原理、程序、效果第Ⅲ部分基研训练程序软件压缩文件第Ⅰ部分基本训练题目1-1-1 序列的图示方法 DSP11011-1-2 连续信号及采样信号的图示方法 DSP 11021-1-3单位冲激序列函数impseq单位冲激序列图示 DSP 11031-1-4 单位阶跃序列函数stepseq单位阶跃序列图示 DSP11041-1-5 矩形序列)(n R N 及图示 DSP11051-1-6 实指数序列)(n a n ε及图示 DSP11061-1-7 正弦序列)sin(n *ω及图示 DSP11071-1-8 复指数序列n jm e *+)(σ及图示 DSP11081-1-9 周期序列)()(N n x n x +=及图示 DSP 11091-1-10 常用5种连续信号及图示 DSP11101-1-11 离散序列的运算 DSP11111-1-12 输入序列)(n x 与系统冲激响应)(n h 的卷积),(h x conv DSP11121-1-13 非零起点时两信号的卷积),(h x convm DSP11131-2-1 指数序列)(8.0)(n n x n ε=的离散时间傅立叶变换DSP 12011-2-2 矩形序列)(n R N 的离散时间傅立叶变换 DSP12021-2-3 离散时间傅立叶变换的性质 DSP12031-2-4 正弦序列输入，输出为正弦序列，幅度相位因)(ωj e H 变化DSP1204 1-2-5 模拟信号t a e t x 1000)(-=付氏变换与采样信号的离散时间傅立叶变换DSP 12051-3-1 N 点离散傅立叶变换 dft(xn,N)1-3-2 N 点离散傅立叶反变换 idft(xn,N)1-3-3 DFT 与)(n x 的Z 变换关系 DSP13031-3-4 DFT 与)(n x 的离散时间傅立叶变换的关系 DSP 13041-3-5 有限长序列添零填充，得高密度DFT ，离散时间付氏频谱不变DSP1305 1-3-6 采样点增多的高分辨率DFT ，采样点数少仅添零的高密度DFT DSP1306 1-3-7 DFT 的圆周移位函数cirshftt 1-3-8 DFT 圆周移位实例 DSP13081-3-9 圆周卷积 DSP13091-3-10 复共轭序列的DFT DSP13101-3-11 DFT 的共轭对称性 DSP 13111-3-12 补零填充实现线性卷积 DSP13121-3-13 重迭保留法实现线性卷积 DSP13131-3-14 重迭保留实现函数 ovrlpsav1-3-15 DET 对连续信号作近似谱分析：滤高频，避免混迭频谱；截高时；变有限长序列，避免泄漏频谱 DSP13151-3-16 采样点为100，进行200点DFT ，对)(t e t ε-进行谱分析DSP 1316 1-3-17 实序列的奇偶分解及DFT 的虚实分量 DSP1317 1-3-18 实序列的奇偶分解函数 DSP13181-3-19 用FFT 分析信号频率成分 DSP13191-3-20 用FFT 分析语言信号的频谱 DSP13201-3-21 DCT 变换 DSP13211-3-22 用DCT 变换进行语言压缩 DSP13221-3-23 线性调频Z 变换 DSP13231-3-24 利用CZT 计算滤波器100—150HZ 频率特性的细节DSP13242-1-1 直接型实现系统函数H （Z ）的IIR 数字滤波器 DSP 2101 2-1-2 级联型实现系统H （Z ）的IIR 数字滤波器 DSP21022-1-3 级联型实现H （Z ）的IIR 数字滤波器 DSP21032-1-4 直接型实现H （Z ）的IIR 数字滤波器 DSP21042-1-5 并联型实现H （Z ）的IIR 数字滤波器 DSP 21052-1-6 并联型 DSP 21062-1-7 直接型 DSP21072-1-8 最终的级联，并联 DSP21082-1-9 直接型?级联型 dir2cas(b,a)2-1-10 级联型→直接型 cas2par(b0,B,A)2-1-11 直接型→并联型 dir2par2-1-12 并联型→直接型 par2dire2-1-13 并联型→级联型 casfilter2-1-14 级联型→并联型 parfilter2-2-1 FIR 直接型滤波器 DSP 22012-2-2 FIR 级联型滤波器 DSP22022-2-3 FIR 的频率取样形式结构 DSP 22032-2-4 （原例11）由频率样本{2,1,0315,......5,415.00)(====k k k k H求频率采样形式，及单位冲激响应)(n h DSP22042-2-5 窄带滤波器中的频率采取滤波器是由直接型转换为频率采样型 dir2fs(n)3-1-1 偶对称奇序列的⒈型FIR 滤波器的振幅响应 hr_type13-1-2 偶对称奇序列的)(ωH 及零极点分布 DSP31023-1-3 偶对称偶序列的Ⅱ型FIR 滤波器的振幅响应 hr_type23-1-4 偶对称偶序列的)(ωH 及零极点分布 DSP31043-1-5 奇对称奇序列的Ⅲ型FIR 滤波器的振幅响应 hr_type33-1-6 奇对称奇序列的)(ωH 及零极点分布 DSP31063-1-7 奇对称偶序列的Ⅳ型FIR 滤波器的振幅响应 hr_type43-1-8 奇对称偶序列的)(ωH 及零极点分布 DSP31083-1-9 线性相位FIR 滤波器的零点位置有4种可能 DSP31093-1-10 常用加窗函数 DSP32103-1-11 对信号用加窗函数的DFT 分析频谱 DSP32113-2-1 计算理想低通滤波器的)(n h a DSP32013-2-2 计算FIR 滤波器的绝对和相对的幅度响应 DSP32023-2-3 提取大于50dB 衰减的汉明窗FIR 低通滤波器 DSP3203 3-2-4 理想高通，偶对称因果序列，N 为奇的窗函数，滤波器的单位冲激响应)(n h d DSP32043-2-5 汉宁窗，44dB 最小阻带衰减，过度带N π2.6 DSP3205 3-2-6 理想高通，奇对称因果序列，N 为偶的窗函数，滤波器的单位冲激响应)(n h d DSP32063-2-7 汉宁窗，44dB 最小阻带衰减，过度带N π2.6 DSP3207 3-2-8 理想高通，偶对称因果序列，N 为奇的窗函数，滤波器的单位冲激响应)(n h d DSP32083-2-9 设计一个数字FIR 带通滤波器 DSP32093-2-10 理想带通数字滤波器的频率响应)(e H jw d DSP3210 3-2-11 设计一个具有2π相移的数字FIR 带通滤波器 DSP3211 3-2-12 理想带阻，偶对称因果序列，N 为奇的窗函数，滤波器的单位冲激响应)(n h d ideal-be()3-2-13 设计一个数字FIR带阻滤波器DSP32133-3-1 采样点ω=0处的频率采样法DSP33013-3-2 在过渡带上加两个T1和T2 DSP33023-3-3 设计2型FIR低通滤波器 DSP33033-3-4 设计1型FIR高通滤波器 DSP33043-3-5 设计4型FIR高通滤波器 DSP33053-3-6 设计2型FIR带通滤波器 DSP33063-3-7 设计1型FIR带阻滤波器 DSP33073-3-8 设计1型FIR低通滤波器 DSP33083-3-9 设计1型FIR高通滤波器 DSP33093-3-10 设计4型FIR高通滤波器 DSP33103-3-11 设计3型FIR带通滤波器 DSP33113-4-1 用频率响应采样法1设计具有线性相位 DSP34013-4-2 用窗函数法设计具有线性相位 DSP34023-4-3 用频率采样法1设计低通滤波器对其进行除噪 DSP3403 4-1-1 在MATLAB中用afd_butt(Omegap,Omegar,Ap,Ar)函数来设计巴特沃斯模拟低通滤波器 DSP41014-1-2 若设计非归一化（Ωc≠1）巴特沃斯模拟低通滤波器原型DSP4102 4-1-3 freqs_m(b,a,Omega_max)函数 DSP4103 4-1-4 sdir2cas函数 DSP41044-1-5 设计一个巴特沃斯模拟滤波器 DSP41054-2-1 用来实现N阶、通带波动为δ的归一化切比学夫1型模拟低通滤波器DSP42014-2-2 根据技术指标设计切比学夫1型模拟滤波器 DSP42024-2-3 设计一个低通切比学夫1型滤波器 DSP42034-2-4 设计归一化切比学夫2型模拟滤波器 DSP42044-2-5 根据给定指标设计切比学夫2型模拟滤波器 DSP42054-2-6 设计一个切比学夫2型低通滤波器 DSP42064-3-1 用imp_invr函数实现脉冲响应不变法DSP 43014-3-2 设计一个巴特沃斯模拟滤波器 DSP43024-3-3 设计低通数字滤波器 DSP43034-3-4 设计低通数字滤波器 DSP43044-4-1 双线性变换法设计低通数字滤波器 DSP44014-4-2 切比雪夫滤波器原型用双线性变换法设计低通数字滤波器DSP44024-5-14-5-24-5-34-5-4 分别设计一个巴特沃斯滤波器和切比雪夫高通滤波器DSP45044-5-5 分别设计一个巴特沃斯滤波器和切比雪夫高通滤波器DSP45054-5-6 设计一个巴特沃斯带通滤波器 DSP45064-5-7 设计一个切比雪夫带通滤波器 DSP45074-5-8 设计一个滤波器 DSP45084-5-9 设计一个滤波器 DSP45094-5-10 设计一个滤波器 DSP45104-6-1 zampping DSP46014-6-2用zmapping函数实现例11中的高通滤波器 DSP4602 4-6-3切比雪夫1型高通数字滤波器，上述过程由chebhpf函数实现 DSP4603 4-6-4用数字频域变换法，设计一个切比雪夫1型高通数字滤波器 DSP46044-6-5 用双线性变换法设计低通滤波器 DSP46054-6-6 用脉冲响应不变法设计的低通滤波器对其除噪 DSP4606 4-6-7 模拟信号DSP46075-1-1下采样DSP 51015-1-2 例题DSP51025-1-3上采样DSP51035-1-4 程序DSP51045-1-5 采样率的非整数倍转换DSP51055-1-6 程序DSP51065-1-7 例题DSP51075-1-8 用傅立叶变换对信号进行消噪声处理DSP51085-1-9 信号特定频率的提取DSP51095-1-10例题DSP51105-1-11信号特定频率区间的抑制DSP5111第Ⅱ部分简介各题目的原理、程序、效果1-1-1 序列的图示方法DSP1101原理：数字信号处理中，所有信号都是离散时间信号——序列。
基于Matlab的多采样率数字信号处理
基于Matlab的多采样率数字信号处理
陈灿;周颖
【期刊名称】《信息通信》
【年(卷),期】2012(000)004
【摘要】结合具体的实例对信号整数P倍抽取、整数Y倍内插这一问题进行分析,观察其采样率的降低和提高,并用Matlab编程仿真进一步验证分析,将程序运行结果和理论分析结果进行对照,验证了理论的正确性,整理并写成课题论文形式.
【总页数】2页(P275-276)
【作者】陈灿;周颖
【作者单位】中国矿业大学信电学院,江苏徐州221116;中国矿业大学信电学院,江苏徐州221116
【正文语种】中文
【中图分类】TN911
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万方数据多采样率数字信号处理及其MATLAB仿真作者：黄硕， 魏亚楠， 安永丽作者单位：唐山钢铁股份有限公司,唐山,063016刊名：科技资讯英文刊名：SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION年，卷(期)：2009，(23)引用次数：0次1.杨小牛.楼才义.徐建良软件无线电原理与应用 20052.李忠琦.凌翔.胡剑浩软件无线电架构研究[期刊论文]-电信科学 2007(7)3.尹健华试论软件无线电技术及其应用[期刊论文]-企业技术开发(学术版) 2007(8)1.学位论文赵启敏中频采样技术的分析与研究2004该课题结合数字软件化雷达的研制,研究了数字软件化雷达中频采样技术的实现以及对雷达主要技术指标的影响.该论文针对传统模拟相参正交采样技术存在的不足,论述了基于A/D变换和数字下变频的中频采样方法,并在此基础上设计了中频采样数据采集卡,并对该硬件进行了调试和试验,试验结果证明,中频采样技术比传统模拟相参正交采样技术更具优势,较好的解决了传统模拟相参正交采样中存在的幅相误差问题,以及该采集卡具有小的孔径抖动,可以满足中频采样的要求.该论文在中频采样技术中首先研究了数据采集技术对雷达性能的影响,接着根据目前数字下变频器件自身的限制不能适应高速数据流的问题,详细研究了利用欠采样技术的镜频加数字下变频实现解调的方法,以及一种利用多速率信号处理技术将抽取和滤波提前的数字下变频的高效结构,通过仿真证明此两种方法都能较好的解决硬件本身限制与高速数据流不匹配的问题,并通过分析得出此数字下变频的高效结构的运算量大大低于传统数字下变频的运算量.此外该论文还着重讨论了孔径抖动对雷达各项性能的影响.2.期刊论文张明珊.孟利民.ZHANG Ming-shan.MENG Li-min基于频域采样技术的软件无线电接收机-浙江工业大学学报2005,33(1)目前软件无线电面临的一个难题是如何对高工作频带内的射频信号进行直接模/数转换.利用频域采样技术提出了一种接收信号进行处理的方法,并用数学理论证明了它的可行性,最后还给出了软件无线电接收机模型.其关键思想是提取接收信号的频域成份,然后在频域中对信号进行处理.这种方法大大降低了A/D转换器的要求,从而使得实现软件无线电接收机成为可能,对当前微电子工艺下的软件无线电系统设计带来很大的理论意义和实用价值,而且克服了传统Rake接收机的一些缺点,特别适合于多径丰富的无线环境.3.学位论文杨清海软件无线电的功能实现20011992年，JeoMitola提出了软件无线电的概念，很快引起了国际通信界的关注。
软件无线电结构的关键是在尽可能靠近天线的地方使用宽带A／D和D／A变换器，将尽可能多的无线电功能用软件来定义，从而实现电台在各种网络中的通用性及电台功能升级换代的连续性，软件无线电已成为无线通信的一个主要发展方向。
特别是近年来，软件无线电已经不再仅仅局限于军事方面，在GSMMOU会议中，软件无线电被描述成GSM继续发展进步的基础，甚至被称为第三代（3G）全球移动通信实现的技术基础。
本文主要探讨软件无线电思想在接收机设计中的应用，论证了系统硬件实现方案和软件实现方案。
重点讨论了用到的信号采样技术和数字信号处理技术，包括多速率信号处理、FIR滤波器的多相结构、低通滤波、免混频正交解调和信号的带通采样技术。
最后优化了解调算法，利用我们的试验平台实现了AM、FM、SSB和ASK、FSK、PSK信号解调。
4.学位论文洪亮高速并行交替采样ADC系统的研究与实现2009模数转换器(ADC)是数字信号处理系统的关键组成部分，广泛应用于通信、雷达、测试仪器等领域。
随着超宽带雷达技术研究的深入和软件无线电技术的发展，对ADC的速度和精度的要求越来越高，ADC已经成为现代信号处理的瓶颈。
在给定的工艺下，ADC工作的最大采样速率受限于它的分辨率，单片ADC芯片很难同时满足高速高精度的要求，而并行交替采样ADC(TIADC)结构是突破这一瓶颈的有效方法之一。
这种方法在前端利用M片采样率为fs/M的ADC并行交替采样，在后端进行拼接使得整个系统的采样率达到fs。
然而受到制造工艺的局限，通道失配误差如偏置误差、增益误差、时间偏差和带宽失配误差的存在，将严重降低系统的信纳比(SINAD)和无杂散动态范围(SFDR)。
本论文主要包括三方面的工作。
首先，深入研究了并行交替采样技术，对TIADC结构的通道失配误差进行了全面的分析，特别是对带宽失配误差进行了建模分析，给出了四种通道失配误差联合作用于信号的信号频谱，以及系统设计时误差的容忍范围。
其次，通过合理的近似，提出了通道失配误差的测量算法和联合校正算法，其中关键的是时间偏差和带宽失配误差的联合估算与校正，它是在周期非均匀采样信号完美重构基础上提出来的，并通过仿真验证了算法的有效性。
最后，设计了一个基于并行交替采样技术的12bit420MSPS的高速数据采集系统，该系统由两片12bit210MSPS的AD9430组成。
其中，结合系统设计进行的信号完整性分析对高速电路的设计具有一定的指导意义。
5.期刊论文王宏.刘丽.宋晓峰.WANG Hong.LIU Li.SONG Xiaofeng基于频域采样技术的软件无线电接收机-现代电子技术2006,29(23)目前软件无线电面临的一个难题是如何对高工作频带内的射频信号进行直接模/数转换.利用频域采样技术提出了一种接收信号进行处理的方法,并用数学理论证明了他的可行性,最后还给出了软件无线电接收机模型.其关键思想是提取接收信号的频域成份,然后在频域中对信号进行处理.这种方法大大降低了A/D转换器的要求,对当前微电子工艺下的软件无线电系统设计有很大的理论意义和实用价值,而且克服了传统Rake接收机的一些缺点,特别适合于多径丰富的无线环境.6.学位论文李裕多信道软件无线电接收机实现技术研究2003软件无线电的基本思想是将宽带A/D及D/A尽可能靠近天线,将无线电台的各种功能在一个开放性、模块化的通用硬件平台上尽可能多的用软件来实现.软件无线电已成为移动通信中的关键技术之一.本文主要研究了软件无线电接收机中的相关理论及实现方案并进行了相应的系统仿真.本文首先深入讨论了软件无线电接收机的基本理论:采样技术、多速率信号处理和调制解调算法.在此基础上研究了下变频技术和带通采样技术在并行多信道接收机中的应用,提出了利用CIC,HBF和FIR级联设计下变频器的方案,并完成了系统仿真.然后深入研究了多相滤波技术在信道化接收机中的应用,推导和建立了实信号接收机的数学模型,给出了真实信道中心频率和带宽的计算公式,简要分析了算法复杂度,最后完成了基于此模型的4信道软件无线电接收机的系统仿真.本文所建立的两个系统作为后续研究的基础平台,可以利用其移植各种通信系统,并分析系统性能,具有一定的应用价值.7.学位论文徐建良软件无线电理论与实践1999该文通过对软件无线电的深入研究,提出了理想的软件无线电结构以及随器件技术发展而能逐步实现的三种折衷的软件无线电结构,提出并论证了实现软件无线电的具体方法和数学模型,从而构筑起整个软件无线电理论与实践的框架,为软件无线电的工程实现和进一步研究奠定了坚实的基础.其中,射频宽开采样技术和内插上变频技术是当前实现软件无线电的关键,也是这一研究领域首次提出的新思想,同时,对多速率数字信号处理与正交检测技术应用于软件无线电进行了详细的论述,另外,还对正交调制方法进行了介绍,这些技术将对软件无线电的发展产生积极的影响.该文最后是根据上核定是论所研制的对射频直接进行采样的软件无线电试验平台以验证理论的正确性和可行性.8.学位论文曹丽君软件无线电在直放站中的应用研究2008传统无线电系统对硬件依赖性强，而且信号的适应能力很差，软件无线电的出现改变了这种局面。
其基本思想就是让A/D、D/A尽可能靠近天线，把硬件作为无线通信的基本平台，让尽可能多的无线通信功能用软件来实现，这样无线通信系统具有很好的通用性和灵活性，使系统的更新和升级变的更加方便。
受目前器件水平的限制，现阶段尚无法对射频直接采样，而只能在中频进行采样，再利用数字信号处理技术来完成中频模块的设计。
论文讨论了软件无线电技术在直放站中的应用。
首先从阐述软件无线电的理论基础出发，对数字上/下变频技术、多速率采样技术、几种常用的数字滤波器进行了分析和探讨。
然后建立系统的实现方案，选择合适芯片设计系统的硬件电路，进而介绍了用FPGA实现中频信号处理的流程。
最后利用M盯LAB中的simulink进行系统级仿真，验证了系统方案设计的可行性，并介绍了整个系统调试的过程和结果。
9.期刊论文张沫阳.卢继华.Zhang Moyang.Lu Jihua射频带通采样技术在软件无线电电台中的应用-军民两用技术与产品2006(8)理想的软件无线电电台要求对天线接收的模拟信号经过放大后直接采样,但由于技术所限很难实现,而多采用中频采样的方法.由于中频采样增加了较多的模拟电路环节,违背了软件无线电思想的初衷,进而又提出了射频带通采样的方法.本文对这种采样方法进行了分析,并对应用这一方法的实际系统进行了介绍.10.学位论文李利软件接收机研究2002软件无线电具有极大的灵活性和适应性,是通信领域的一个研究热点.为了对软件无线电进行探索性研究,该论文主要研究软件接收机中的中频数据采集技术、数字下变频算法、几种模拟调制信号的解调算法.带通采样技术的应用使得软件无线电接收机在中频采样成为可能,该文详细讨论了软件接收机中的带通均匀采样技术及软件无线电中ADC器件的关键技术特性.数字下变频(DDC)完成下变频、抽取滤波功能,将高速宽带数据流变为低速基带数据流,以便DSP实时处理.该文提出了数字下变频的实现方案,给出了相应的算法和算法分析,特别提出了CIC滤波器与内插的二阶多项式滤波器(ISOP-InterpolatedSecond-OrderPolymomial)组合进行有效抽取滤波的设计.在AM信号的解调算法中给出了内部自动增益控制AGC的算法.对于DSB-SC信号解调特别地提出了抑制载波双边带调幅信号(DSB-SC)载波同步的算法,根据下变频后的基带信号估计出收发载波的频差,并经卡尔曼滤波后结合数字锁相环以达到载波捕获范围宽、跟踪速度快、环路噪声小的特点,仿真表明,该算法有效可行.该论文中还给出了适于DSP器件的FM信号解调算法.论文中的算法不仅用MATLAB5.3进行了仿真并给出全部仿真结果,而且在TMS320C32EVM板中进行了仿真验证.本文链接：/Periodical_kjzx200923009.aspx下载时间：2010年5月17日。