MATLAB数字信号处理.ppt
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[理学]第7章 MATLAB在信号处理中的应用ppt课件
![[理学]第7章 MATLAB在信号处理中的应用ppt课件](https://img.taocdn.com/s3/m/25d539aef7ec4afe04a1dff1.png)
xlabel〔‘n’〕;ylabe3 l〔‘幅值’〕;
幅值
title〔'原始序列'〕;2
subplot〔2,1,2〕,s1tem〔xm〕;
0
xlabel〔‘n’〕;ylabe1l〔‘幅1.5值’〕2 ;
2.5 n
3
3移位后序列'〕
利用圆周移位可以实现圆周卷积
function[y]=circonv〔x1,x2,N〕 % 实现 x1 和x2的圆周卷积 % 输出序列为y % 卷积长度为N % 方法:y〔n〕=sum〔x1〔m〕*x2〔〔n-m〕mod N〕〕 % 检查x1的长度 if 〔length〔x1〕>N|length〔x2〕>N〕
除此之外,MATLAB中还包含其它随机序列命令, 如chirp、gauspuls、triplus等,读者假设用到,可 再进一步查找。
〔二〕离散时间系统
• 离散时间系统的特点 离散时间系统,可以抽象为一种变换,或 者一种映射,即把输入序列x ( n ) 变换为输出 序列 y(n) :
y(n)T[x(n)]
>>n=0:N-1;
>>x=A*sin〔2*pi*f*n*TS+pha〕; %TS为抽样周期,pha为正弦波初相
• 4. sinc函数
连续sinc函数定义为:
sinc(t) s int t
MATLAB函数提供了sinc命令来产生N点采样序 列:
>>x=-2*pi:4*pi/N:2*pi; >>y=sinc〔x〕;
x(nX ) (kN )1 N k N n 0 1 0 1 X x((k n))e ex xp p(( j2 jN 2 N nk n)k ) N 1N n N n0 1 0 x 1(X n()W k)W N nkN nk
[课件]《数字信号处理教程——MATLAB释义与实现》第一章PPT
![[课件]《数字信号处理教程——MATLAB释义与实现》第一章PPT](https://img.taocdn.com/s3/m/8fff0ea58762caaedd33d49e.png)
1.1 1.2 1.3 1.4 信号的分类 信号处理 信号采样和复原的一个实例 本书概貌的说明
2
1.1 信号的分类
• 按信号载体的物理特征,可分为电、磁、 光、机械、热、声音等; • 按信号中的自变量的数目分:
–一维信号:如语言和音乐 –二维信号:如黑白照片或地形图, –三维信号:如黑白电视图象,
4
信号的分类
• 信号量化的方法
– 自变量的量化:等间隔采样,t=nT, n=0,1,…
• T为采样周期,也即量化步长
– 因变量x的量化:
• 设量化步长为△x,则量化公式为
xq x round ( x / x )
• 对应的MATLAB语句(x为数组也适用) xq=round(x/deltax)*deltax; 其它取整函数有ceil,floor,fix等
18
1.4
本书概貌的说明
• 对“数字信号处理”内涵的两种理解方法:
–1。研究对“数字信号”进行‘处理’的理论和技 术;限定的研究对象是“数字信号”。 –2。研究用“数字”方法来“处理信号”的理论和 技术;限定的研究方法是“数字技术”。
• 我们认为第二种理解比较恰当。它比第一种含 义覆盖的领域宽,消除了‘盲区’。因为自然 界大多数信号是模拟的。用数字技术来研究它 们是本课程的主要任务。为此本书中在这方面 加了不少篇幅。
用MATLAB分析WINDOWS声音文件
• %读入文件上的变量x:
[x,Fs,Nbits]=wavread('dajiahao');
• %分析变量x的长度,取样频率和位数
size(x), Fs,Nbits
• • • •
%恢复变量x的声音:sound(x,22050) %画出变量x的曲线:plot(x) %分析x的若干样本点的值:x(15120:15124)' %用MATLAB保存变量x:save dajiahao x
2
1.1 信号的分类
• 按信号载体的物理特征,可分为电、磁、 光、机械、热、声音等; • 按信号中的自变量的数目分:
–一维信号:如语言和音乐 –二维信号:如黑白照片或地形图, –三维信号:如黑白电视图象,
4
信号的分类
• 信号量化的方法
– 自变量的量化:等间隔采样,t=nT, n=0,1,…
• T为采样周期,也即量化步长
– 因变量x的量化:
• 设量化步长为△x,则量化公式为
xq x round ( x / x )
• 对应的MATLAB语句(x为数组也适用) xq=round(x/deltax)*deltax; 其它取整函数有ceil,floor,fix等
18
1.4
本书概貌的说明
• 对“数字信号处理”内涵的两种理解方法:
–1。研究对“数字信号”进行‘处理’的理论和技 术;限定的研究对象是“数字信号”。 –2。研究用“数字”方法来“处理信号”的理论和 技术;限定的研究方法是“数字技术”。
• 我们认为第二种理解比较恰当。它比第一种含 义覆盖的领域宽,消除了‘盲区’。因为自然 界大多数信号是模拟的。用数字技术来研究它 们是本课程的主要任务。为此本书中在这方面 加了不少篇幅。
用MATLAB分析WINDOWS声音文件
• %读入文件上的变量x:
[x,Fs,Nbits]=wavread('dajiahao');
• %分析变量x的长度,取样频率和位数
size(x), Fs,Nbits
• • • •
%恢复变量x的声音:sound(x,22050) %画出变量x的曲线:plot(x) %分析x的若干样本点的值:x(15120:15124)' %用MATLAB保存变量x:save dajiahao x
matlab在信号处理中的应用ppt课件

%序列x1(n)的起始及终止位置
n1s=-5;n1f=4;
x1=[2 3 1 -1 3 4 2 1 -5 -3]; %序列x1(n)不同时间的幅度
n2=[0:9];
%序列x2(n)的起始及终止位置
n2s=0;n2f=9;
x2=[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1];
%序列x2(n)不同时间的幅度
chirp
chirp(t,f0,t1,f1,’method’,phi) 产生线性调频扫频信号
gauspuls gauspuls(T,FC,BW,BWR) 产生高斯正弦脉冲信号
vco
voc(x,fc,fs)
电压控制振荡器
pulstran pulstran(t,d,’func’)
产生冲激串
rectpule rectpule(t,w)
0
0
5
10
15
20
25
1
0.5
0
0
5
10
15
20
25
ppt精选版
16
x((n-3))8
第 4 章 MATLAB在信号处理中的应用
4.2.3 序列翻褶与序列累加运算
序列翻褶:y(n)=x(-n)。MATLAB可实现: y=fliplr(x)
n
序列累加的数学描述为: y(n) x(i)
ins
MATLAB实现:y=cumsum(x)
例如:用MATLAB命令绘出 x(t)=e-0.707tsin2t 关于t的曲线,t的
范围为0~30s,并以0.1递增。
3
ppt精选版
2
第 4 章 MATLAB在信号处理中的应用
t=0:0.1:30;
%对时间变量赋值
第4章MATLAB在信号处理中的应用ppt课件

4.5 线性时不变系统的响应
4.5.1 线性时不变系统的时域响应
1.连续LTI系统的响应
y (t) T x (t) x (t)* h (t) x ( )h (t )d
用MATLAB中的卷积函数conv( )来实现。
2.离散LTI系统的响应
y(n)x(n)h(n)x(m )h(nm )
m
x(n) e(j)n
直接实现:n=[ns:nf]; x=exp((sigema+jw)*n); 5.正(余)弦序列
x(n)co n s()
直接实现:n=[ns:nf]; x=cos(w*n+sita);
第 4 章 MATLAB在信号处理中的应用
4.2 信号的基本运算
4.2.1信号的相加与相乘
y(n)=x1(n)+x2(n) y(n)=x1(n)×x2(n) MATLAB实现:y=x1+x2; y=x1.*x2
功能 产生冲激串 产生非周期的方波信号 产生非周期的三角波信号 产生Dirichlet或周期sinc函数 产生高斯单脉冲信号
第 4 章 MATLAB在信号处理中的应用
第 4 章 MATLAB在信号处理中的应用
第 4 章 MATLAB在信号处理中的应用
3.实指数序列
x(n) an
n aR
直接实现:n=[ns:nf]; x=a.^n; 4.复指数序列
用MATLAB中的卷积函数conv( )来实现。
第 4 章 MATLAB在信号处理中的应用
3.时域响应函数 (1)对任意输入的连续LTI系统响应函数lsim( )
格式:[y,x]=lsim(a,b,c,d,u,t) 功能:返回连续LTI系统 x'(t)ax(t)bu(t)
4.5.1 线性时不变系统的时域响应
1.连续LTI系统的响应
y (t) T x (t) x (t)* h (t) x ( )h (t )d
用MATLAB中的卷积函数conv( )来实现。
2.离散LTI系统的响应
y(n)x(n)h(n)x(m )h(nm )
m
x(n) e(j)n
直接实现:n=[ns:nf]; x=exp((sigema+jw)*n); 5.正(余)弦序列
x(n)co n s()
直接实现:n=[ns:nf]; x=cos(w*n+sita);
第 4 章 MATLAB在信号处理中的应用
4.2 信号的基本运算
4.2.1信号的相加与相乘
y(n)=x1(n)+x2(n) y(n)=x1(n)×x2(n) MATLAB实现:y=x1+x2; y=x1.*x2
功能 产生冲激串 产生非周期的方波信号 产生非周期的三角波信号 产生Dirichlet或周期sinc函数 产生高斯单脉冲信号
第 4 章 MATLAB在信号处理中的应用
第 4 章 MATLAB在信号处理中的应用
第 4 章 MATLAB在信号处理中的应用
3.实指数序列
x(n) an
n aR
直接实现:n=[ns:nf]; x=a.^n; 4.复指数序列
用MATLAB中的卷积函数conv( )来实现。
第 4 章 MATLAB在信号处理中的应用
3.时域响应函数 (1)对任意输入的连续LTI系统响应函数lsim( )
格式:[y,x]=lsim(a,b,c,d,u,t) 功能:返回连续LTI系统 x'(t)ax(t)bu(t)
数字信号处理及MATLAB实现课件_第二章

❖ 设有序列x(n), 则x(-n)是以n=0为纵轴将x(n)反褶后的序列。
x(n)
3 2 11
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 n
3 x(-n)
2 1
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 n
❖ 思考:x(-n+1)和x(-n-1)与x(-n)的移位关系?
x(n)
3 2 11
❖ 实验结果
1 0. 8 0. 6 0. 4
0. 2
0
x (n) 1
-0. 2
-0. 4
-0. 6
-0. 8
-1
0
1
1
0. 8
0. 6
0. 4
0. 2
x (n) 0
2
-0. 2
-0. 4
-0. 6
-0. 8
-1
0
1
1.5
y(n) = x1(n)+ x2(n)
2
3
4
5
2
3
4
5
1
0.5
y(n) 0
-0.5
wavwrite(y,‘w4.wav’); %结果保存为声音文件
x(n)
第二章 离散时间信号与系统
主要内容: §2.1 时域离散信号 §2.2 时域离散系统 §2.3 线性常系数差分方程 §2.4 模数和数模转换 §2.5 本章Matlab相关程序
§2.1 时域离散信号 Discrete-time signals
一、离散时间信号的由来
❖ 离散时间信号(又称序列),是连续时间信号以时间 T等间隔采样得到的,T称为采样间隔(单位:秒)。
在序列的傅里叶分析中起着重要的作用。
7、周期序列 (1)定义
x(n)
3 2 11
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 n
3 x(-n)
2 1
-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 n
❖ 思考:x(-n+1)和x(-n-1)与x(-n)的移位关系?
x(n)
3 2 11
❖ 实验结果
1 0. 8 0. 6 0. 4
0. 2
0
x (n) 1
-0. 2
-0. 4
-0. 6
-0. 8
-1
0
1
1
0. 8
0. 6
0. 4
0. 2
x (n) 0
2
-0. 2
-0. 4
-0. 6
-0. 8
-1
0
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1.5
y(n) = x1(n)+ x2(n)
2
3
4
5
2
3
4
5
1
0.5
y(n) 0
-0.5
wavwrite(y,‘w4.wav’); %结果保存为声音文件
x(n)
第二章 离散时间信号与系统
主要内容: §2.1 时域离散信号 §2.2 时域离散系统 §2.3 线性常系数差分方程 §2.4 模数和数模转换 §2.5 本章Matlab相关程序
§2.1 时域离散信号 Discrete-time signals
一、离散时间信号的由来
❖ 离散时间信号(又称序列),是连续时间信号以时间 T等间隔采样得到的,T称为采样间隔(单位:秒)。
在序列的傅里叶分析中起着重要的作用。
7、周期序列 (1)定义
MATLAB使用详解第章信号处理工具箱ppt课件

[At,Bt,Ct,Dt]=lp2bs(A,B,C,D,Wo,Bw)。
16.3.7 滤波器阶数选择
• 在滤波器设计中,确定滤波器的阶数是非常重要的。这是 由于过大的阶数在实践运用中难以实现,而阶数太小那么 无法满足目的的要求,因此用户面临着选择阶数的问题, 在MATLAB中,针对不同的滤波器提供了不同的阶数选择函 数。
16.4.1 数字滤波器的设计方法简介
• IIR和FIR不仅在性能上有很大的差别,而且在设计上也有很大不同。 IIR 滤波器常用的设计方法是利用模拟滤波器来进展设计,而FIR那么可以直 接由给定的频率特性进展设计。
• 数字滤波器的设计在整体上来说,无论IIR还是FIR都可分为三步: • 确定所需滤波器的技术目的。 • 设计已H〔z〕使其尽能够的逼近所需的技术目的。 • 实现设计的H〔z〕。 • IIR数字滤波器的设计借助于模拟滤波器原型,首先将模型滤波器原型转
•l
lp2bp函数调用格式一:[bt,at]=lp2bp(b,a,Wo,Bw)。
•l
lp2bp函数调用格式二:
[At,Bt,Ct,Dt]=lp2bp(A,B,C,D,Wo,Bw)。
• 4.lp2bs函数
•l
lp2bs函数调用格式一:[bt,at]=lp2bs(b,a,Wo,Bw)。
•l
lp2bs函数调用格式二:
16.4 数字滤波器设计
• 数字滤波器在信号处置的运用中发扬着重要的作 用,它是经过对采样数据信号进展数学运算处置 来得到滤波的目的FT分别选择信号, 再用IFFT恢复信号;另一种是时域的方法,即经 过差分方程的数学运算来实现。
• MATLAB 7.0信号处置工具箱的两个根本组成就是 滤波器的设计和谱分析。这节将主要引见数字滤 波器:IIR和FIR的设计和实现。
#matlab在数字信号处理中的应用 课件第二章

1-14
2.5 对话框
2.5.1 专用对话框 MATLAB提供了大量的建立专用对话框
的函数,非常方便用户的设计,同时也保证 了图形设计界面的规范统一。
1-15
2.5 对话框
2.5.2 标准对话框
在用户进行GUI设计中,除了会用到上面所讲述的专用 对话框中外,还会用到一些标准对话框。这些对话框都是 Windows的内置资源,必须使用相对应的函数进行调用。在 MATLAB软件中,同样存在对标准对话框进行调用的函数。 通过它们,用户可以非常方便地为自己设计的菜单命令添上 标准对话框的回调程序,丰富自己所设计菜单的功能。
1-16
பைடு நூலகம்
第2章图形用户界面
1-1
主要内容
本章的学习目标: 理解句柄图形的基本概念 掌握句柄图形属性设置的方法 熟悉GUI工具的基本内容 掌握菜单设计的方法 掌握控件设计的方法 掌握对话框设计的方法
1-2
2.1 句柄图形
2.1.1 句柄图形对象概述
句柄图形是一种面向对象的图形设计 系统的概念,它实际上是对图形底层的总称。 该系统提供创建计算机图形所必须的各种软 件系统。对句柄图形的操作将会直接影响到 构成图形的基本元素,例如点和线等。通过 操作图形句柄,可以更加方便地处理MATLAB 的图形。
2.1.2 图形句柄的获取
图形窗口的句柄一般为正整数,一般 被用来标识图形窗口的序号。要想对图形句 柄进行操作,首先需要获得图形的句柄。在 MATLAB中获得图形对象句柄的函数如表2-2所 示。对这些函数进行直接调用,就会得到相 对应的句柄的数值。
1-6
2.1 句柄图形
2.1.3 图形句柄的操作
在MATLAB语言中,句柄具有丰富 的操作,这为广大程序设计者提供了极大 的方便。下面为MATLAB语言中用于句柄操 作的三个函数。 Findobj函数:
2.5 对话框
2.5.1 专用对话框 MATLAB提供了大量的建立专用对话框
的函数,非常方便用户的设计,同时也保证 了图形设计界面的规范统一。
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2.5 对话框
2.5.2 标准对话框
在用户进行GUI设计中,除了会用到上面所讲述的专用 对话框中外,还会用到一些标准对话框。这些对话框都是 Windows的内置资源,必须使用相对应的函数进行调用。在 MATLAB软件中,同样存在对标准对话框进行调用的函数。 通过它们,用户可以非常方便地为自己设计的菜单命令添上 标准对话框的回调程序,丰富自己所设计菜单的功能。
1-16
பைடு நூலகம்
第2章图形用户界面
1-1
主要内容
本章的学习目标: 理解句柄图形的基本概念 掌握句柄图形属性设置的方法 熟悉GUI工具的基本内容 掌握菜单设计的方法 掌握控件设计的方法 掌握对话框设计的方法
1-2
2.1 句柄图形
2.1.1 句柄图形对象概述
句柄图形是一种面向对象的图形设计 系统的概念,它实际上是对图形底层的总称。 该系统提供创建计算机图形所必须的各种软 件系统。对句柄图形的操作将会直接影响到 构成图形的基本元素,例如点和线等。通过 操作图形句柄,可以更加方便地处理MATLAB 的图形。
2.1.2 图形句柄的获取
图形窗口的句柄一般为正整数,一般 被用来标识图形窗口的序号。要想对图形句 柄进行操作,首先需要获得图形的句柄。在 MATLAB中获得图形对象句柄的函数如表2-2所 示。对这些函数进行直接调用,就会得到相 对应的句柄的数值。
1-6
2.1 句柄图形
2.1.3 图形句柄的操作
在MATLAB语言中,句柄具有丰富 的操作,这为广大程序设计者提供了极大 的方便。下面为MATLAB语言中用于句柄操 作的三个函数。 Findobj函数:
PPT课件 matlab在数字信号处理中的应用(第2版)

1-26
2.1 句柄图形
2.1.4 句柄对象的属性和设置
在MATLAB中所有的句柄对象都有属性。在创 建图形对象的同时,可以根据自己的实际需要, 通过设置这些属性可以来定义或者修改所需要的 图形。对象属性包括两部分:属性名和对应的数 值。
句柄对象有两个重要的操作函数: Get函数:
用来获取指定对象的属性值。 Set函数:
1.1.5 MATLAB R2006a的卸载
1-6
1.2 MATLAB的应用窗口
1.2.1 MATLAB桌面平台的菜单栏和工具栏
图1 MATLAB的桌面系统
1-7
1.2 MATLAB的应用窗口
MATLAB桌面平台的菜单栏
MATLAB桌面平台的菜单栏比较简单,由File(文件) 菜单、Edit(编辑)菜单、Debug菜单、Desktop菜单、 Window(窗口)菜单和Help(帮助)菜单组成。
1-38
3.2 波形的产生
波形是数字信号处理的最基础内容。没有波形信 号,数字信号处理就没了工作对象。MATLAB 2006a 内部提供了大量的函数,用来产生常用的信号波形。 产生波形的函数,如表3-1所示。
第1章 MATLAB R2006a 基础
1-1
主要内容
本章的学习目标: • 了解MATLAB语言的背景知识 • 掌握MATLAB安装的方法过程 • 掌握MATLAB基本窗口的使用 • 掌握MATLAB语言的基础知识
1-2
1.1 MATLAB概述
1.1.1 MATLAB语言简介
MATLAB是在20世纪80年代初期,由美国的MathWorks软 件开发公司正式推出的一种数学工具软件。利用MATLAB可以 实现科学计算、符号运算、算法研究、数学建模和仿真、数 据分析和可视化、科学工程绘图以及图形用户界面设计等强 大功能。
2.1 句柄图形
2.1.4 句柄对象的属性和设置
在MATLAB中所有的句柄对象都有属性。在创 建图形对象的同时,可以根据自己的实际需要, 通过设置这些属性可以来定义或者修改所需要的 图形。对象属性包括两部分:属性名和对应的数 值。
句柄对象有两个重要的操作函数: Get函数:
用来获取指定对象的属性值。 Set函数:
1.1.5 MATLAB R2006a的卸载
1-6
1.2 MATLAB的应用窗口
1.2.1 MATLAB桌面平台的菜单栏和工具栏
图1 MATLAB的桌面系统
1-7
1.2 MATLAB的应用窗口
MATLAB桌面平台的菜单栏
MATLAB桌面平台的菜单栏比较简单,由File(文件) 菜单、Edit(编辑)菜单、Debug菜单、Desktop菜单、 Window(窗口)菜单和Help(帮助)菜单组成。
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3.2 波形的产生
波形是数字信号处理的最基础内容。没有波形信 号,数字信号处理就没了工作对象。MATLAB 2006a 内部提供了大量的函数,用来产生常用的信号波形。 产生波形的函数,如表3-1所示。
第1章 MATLAB R2006a 基础
1-1
主要内容
本章的学习目标: • 了解MATLAB语言的背景知识 • 掌握MATLAB安装的方法过程 • 掌握MATLAB基本窗口的使用 • 掌握MATLAB语言的基础知识
1-2
1.1 MATLAB概述
1.1.1 MATLAB语言简介
MATLAB是在20世纪80年代初期,由美国的MathWorks软 件开发公司正式推出的一种数学工具软件。利用MATLAB可以 实现科学计算、符号运算、算法研究、数学建模和仿真、数 据分析和可视化、科学工程绘图以及图形用户界面设计等强 大功能。
数字信号处理课件(第9章MATELAB的实现)

MATLAB和MATLAB Simulink的概述
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
MATLAB和MATLAB Simulink的相似之处
MATLAB和MATLAB Simulink的不同之处
MATLAB和MATLAB Simulink的优缺点比较
MATLAB和MATLAB Simulink的适用场景比较
MATLAB的优点: (1) 强大的数值计算功能 (2) 丰富的图形绘制功能 (3) 易于学习和使用的编程语言 (4) 提供了大量的工具箱和函数库
编程语言类型:MATLAB是一种专门为数学和科学计算而设计的编程语言和环境,而Python是一种通用编程语言,广泛用于数据分析、机器学习等领域。库和工具包:MATLAB拥有大量的内置函数和工具包,适用于数字信号处理、图像处理、控制系统等领域。Python也有类似的库和工具包,如NumPy、SciPy、Pandas等,但需要额外安装。语法和可读性:Python的语法相对简单明了,易于学习,且代码可读性强。MATLAB的语法则较为复杂,但提供了更多的功能和灵活性。速度和性能:MATLAB在执行数学和科学计算方面通常比Python更快,尤其是在处理大型矩阵和数组时。然而,Python在处理字符串、文件I/O等操作时可能更高效。社区和支持:Python拥有庞大的开发者社区,有大量的教程、文档和开源项目可供参考。MATLAB则有官方的技术支持和文档。跨平台性:Python是跨平台的编程语言,可以在Windows、Linux和Mac OS等操作系统上运行。MATLAB则只能在Windows操作系统上运行。 综上所述,MATLAB和Python在数字信号处理方面都有各自的优势。选择使用哪种工具取决于具体需求、编程技能和可用资源。综上所述,MATLAB和Python在数字信号处理方面都有各自的优势。选择使用哪种工具取决于具体需求、编程技能和可用资源。
数字信号处理MATLAB实现及综合应用81页PPT文档

在MATLAB中,可用函数dft来实现离散傅 里叶变换运算。
而且,在实用中,MATLAB还提供了内部函 数来快速进行离散傅里叶变换运算。
它采用了优化的算法,并且程序是用目的 码编写的,使得它有极高的运算速度,命名 为fft,反变换是ifft。
调用方式为y=fft(x) 或 y=fft(x, N)。
图7-4 4点DTFT和DFT图
(2)低通到高通的频率变换 [b1,a1]=lp2hp(b,a,w0),其中,w0为高通滤 波器的截止频率(rad/s)。
本章和下一章上机实验都是课程学习的 重要实践环节,它不仅能帮助同学们理解和 掌握课程的重要概念和基本内容,而且也有 益于读者深入学习和应用信号处理知识来解 决实际问题。
7.1 数字信号处理MATLAB实现
7.1.1 MATLAB简介 7.1.2 离散时间信号与系统分析应用 举例 7.1.3 离散傅里叶变换应用举例 7.1.4 IIR滤波器设计常用函数及举例 7.1.5 FIR滤波器设计常用函数及举 例
lp2bs。
(5)频率响应相关函数 freqz、freqs。
7.1.2 离散时间信号与系统分析应用举例
1.zplane(b,a)函数或pzplotz(b,a)函数 2.freqz函数 3.filter函数
图7-1 零极点图
图7-2 频率响应图
图3 仿真波形
7.1.3 离散傅里叶变换应用举例
[n,wn]=buttord/cheb1ord/cheb2ord/ellipord(wp ,ws,Rp,Rs,'s')
2.模拟低通原型函数
[z,p,k]=buttap(n)/cheb1ap(n,Rp)/cheb2ap(n,Rs )/ellipap(n,Rp,Rs)
而且,在实用中,MATLAB还提供了内部函 数来快速进行离散傅里叶变换运算。
它采用了优化的算法,并且程序是用目的 码编写的,使得它有极高的运算速度,命名 为fft,反变换是ifft。
调用方式为y=fft(x) 或 y=fft(x, N)。
图7-4 4点DTFT和DFT图
(2)低通到高通的频率变换 [b1,a1]=lp2hp(b,a,w0),其中,w0为高通滤 波器的截止频率(rad/s)。
本章和下一章上机实验都是课程学习的 重要实践环节,它不仅能帮助同学们理解和 掌握课程的重要概念和基本内容,而且也有 益于读者深入学习和应用信号处理知识来解 决实际问题。
7.1 数字信号处理MATLAB实现
7.1.1 MATLAB简介 7.1.2 离散时间信号与系统分析应用 举例 7.1.3 离散傅里叶变换应用举例 7.1.4 IIR滤波器设计常用函数及举例 7.1.5 FIR滤波器设计常用函数及举 例
lp2bs。
(5)频率响应相关函数 freqz、freqs。
7.1.2 离散时间信号与系统分析应用举例
1.zplane(b,a)函数或pzplotz(b,a)函数 2.freqz函数 3.filter函数
图7-1 零极点图
图7-2 频率响应图
图3 仿真波形
7.1.3 离散傅里叶变换应用举例
[n,wn]=buttord/cheb1ord/cheb2ord/ellipord(wp ,ws,Rp,Rs,'s')
2.模拟低通原型函数
[z,p,k]=buttap(n)/cheb1ap(n,Rp)/cheb2ap(n,Rs )/ellipap(n,Rp,Rs)
第八讲 MATLAB在信号处理中的应用(一)PPT课件

18
19
2.信号相乘 function [y,k]=sigmult(f1,k1,f2,k2) k=min(min(k1),min(k2)):max(max(k1),max(k2)); y1=zeros(1,length(k)); y2=y1; y1(find((k>=min(k1))&(k<=max(k1))==1))=f1; %find函数表示寻找非零元素的下标 y2(find((k>=min(k2))&(k<=max(k2))==1))=f2; y=y1.*y2;
但是 和 的长度必须相同,如果序列长度 不相等,或即使长度相等而样值位f置1(k不) 同,f 2 (也k )不能 直接用运算符+。所以首先必须对 和 扩大 或延长以使它们具有相同的位置向量,然后才能进 行加、减运算。
15
例8-1P121例3-1 f(n ) (n 1 ) (n 3 )
法一: n=[0:10]; x=impseq(1,0,10)-impseq(3,0,10); stem(n,x); xlabel('n'); ylabel('f(n)')
第八讲 MATLAB在信号处理中的 应用
1
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总体概述
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2
主要内容
8.1 数字信号处理模块库 8.2 离散时间信号 8.3 离散傅里叶变换
3
8.1数字信号处理模块库
右键点击Signal Processing Blockset选择 Open Signal Processing Blockset Library
19
2.信号相乘 function [y,k]=sigmult(f1,k1,f2,k2) k=min(min(k1),min(k2)):max(max(k1),max(k2)); y1=zeros(1,length(k)); y2=y1; y1(find((k>=min(k1))&(k<=max(k1))==1))=f1; %find函数表示寻找非零元素的下标 y2(find((k>=min(k2))&(k<=max(k2))==1))=f2; y=y1.*y2;
但是 和 的长度必须相同,如果序列长度 不相等,或即使长度相等而样值位f置1(k不) 同,f 2 (也k )不能 直接用运算符+。所以首先必须对 和 扩大 或延长以使它们具有相同的位置向量,然后才能进 行加、减运算。
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例8-1P121例3-1 f(n ) (n 1 ) (n 3 )
法一: n=[0:10]; x=impseq(1,0,10)-impseq(3,0,10); stem(n,x); xlabel('n'); ylabel('f(n)')
第八讲 MATLAB在信号处理中的 应用
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主要内容
8.1 数字信号处理模块库 8.2 离散时间信号 8.3 离散傅里叶变换
3
8.1数字信号处理模块库
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数字信号处理(第2版)教学课件第8章 MATLAB仿真实验

系统的时域特性是指系统的线性移不变性质、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。系统的稳态输出是指当n→ ∞时系统的输出。如果系统稳定,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。
(2)频域采样理论的验证。 给定长度为26的三角波序列x(n) 编写程序,分别对频谱函数 X (e j ) FT[x(n)] 在区间 [0, 2π] 上等间隔采样32点和16点,得到 X32 (k) 和 X16 (k) ,再分别对 X32 (k)
和 ①X16分(k)别进画行出32X点(ej和 )、16X点32 (IkF)F和T,X1得6 (k到) 的x幅32 (度n)谱和。x16 (n) 。要求:
4. 参考程序
(1)内容1参考程序,实验结果。 (2)内容2参考程序,实验结果。 (3)内容3参考程序,实验结果。
5.实验结果
图8-1 调用filter解差分方程仿真结果
5.实验结果
图8-2 稳定性分析方面的仿真结果
5.实验结果
图8-3 稳定性分析仿真结果
实验二 时域采样与频域采样
1. 实验目的
y(n) 0.5y(n 1) 0.25y(n 2) x(n) 2x(n 1) x(n 3)
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。系统的稳态输出是指当n→ ∞时系统的输出。如果系统稳定,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。
(2)频域采样理论的验证。 给定长度为26的三角波序列x(n) 编写程序,分别对频谱函数 X (e j ) FT[x(n)] 在区间 [0, 2π] 上等间隔采样32点和16点,得到 X32 (k) 和 X16 (k) ,再分别对 X32 (k)
和 ①X16分(k)别进画行出32X点(ej和 )、16X点32 (IkF)F和T,X1得6 (k到) 的x幅32 (度n)谱和。x16 (n) 。要求:
4. 参考程序
(1)内容1参考程序,实验结果。 (2)内容2参考程序,实验结果。 (3)内容3参考程序,实验结果。
5.实验结果
图8-1 调用filter解差分方程仿真结果
5.实验结果
图8-2 稳定性分析方面的仿真结果
5.实验结果
图8-3 稳定性分析仿真结果
实验二 时域采样与频域采样
1. 实验目的
y(n) 0.5y(n 1) 0.25y(n 2) x(n) 2x(n 1) x(n 3)
基于数字信号处理的MATLAB课件PPT

探索数字信号处理的核心概念,理解离散信号、采样频率、量化误差以及数 字滤波器的重要性。
信号采样和重构
学习信号采样和重构技术,了解采样率选择、插值和抽取的原理,并通过实例演示它们的应用。
傅里叶变换与频域分析
深入研究傅里叶变换及其在频域分析中的作用,学会如何使用MATLAB进行频谱分析和滤波器设计。
卷积和滤波器设计
掌握卷积运算的原理,并学习滤波器的工作原理和设计方法,包括低通、高通、带通和带阻滤波器。
数字滤波器实现
介绍数字滤波器的不同实现方式,包括直接形式和级联形式,并讨论它们的性能和应用。
FIR和IIR滤波器设计
探索无限冲激响应(FIR)和无限脉冲响应(IIR)滤波器的设计原理和方法,并比较它们的特点和适用场景。
基于数字信号处理的 MATLAB课件PPT
本课件介绍了数字信号处理的基本原理和在MATLAB中的应用。从基础知识到 实际案例,帮助您深入了解该领域,并掌握相关技巧和工具。
MATLAB基础知识介绍
学习MATLAB编程语言的基本语法和常用函数,了解如何在MATLAB环境中进行数字信号处理。
数字信号处理的基本概念
信号处理中的优化算法
介绍信号处理中常用的优化算法,包括最小二乘法、梯度下降法和粒子群优 化等,并演示其应用。
基于MATLAB的数字信号处理 应用案例
通过实际案例展示MATLAB在数字信号处理中的应用,包括音频处理、图像处 理和通信系统等。
数字信号处理中的常见问题及 解决方法
总结数字信号处理中常见的问题和挑战,并提供相应的解决方法和建议,帮 助您在实践中克服困难。
频间误差校正
探讨频间误差校正的原理和方法,包括频率偏移和相位误差的校正技术,并演示其应用。
信号采样和重构
学习信号采样和重构技术,了解采样率选择、插值和抽取的原理,并通过实例演示它们的应用。
傅里叶变换与频域分析
深入研究傅里叶变换及其在频域分析中的作用,学会如何使用MATLAB进行频谱分析和滤波器设计。
卷积和滤波器设计
掌握卷积运算的原理,并学习滤波器的工作原理和设计方法,包括低通、高通、带通和带阻滤波器。
数字滤波器实现
介绍数字滤波器的不同实现方式,包括直接形式和级联形式,并讨论它们的性能和应用。
FIR和IIR滤波器设计
探索无限冲激响应(FIR)和无限脉冲响应(IIR)滤波器的设计原理和方法,并比较它们的特点和适用场景。
基于数字信号处理的 MATLAB课件PPT
本课件介绍了数字信号处理的基本原理和在MATLAB中的应用。从基础知识到 实际案例,帮助您深入了解该领域,并掌握相关技巧和工具。
MATLAB基础知识介绍
学习MATLAB编程语言的基本语法和常用函数,了解如何在MATLAB环境中进行数字信号处理。
数字信号处理的基本概念
信号处理中的优化算法
介绍信号处理中常用的优化算法,包括最小二乘法、梯度下降法和粒子群优 化等,并演示其应用。
基于MATLAB的数字信号处理 应用案例
通过实际案例展示MATLAB在数字信号处理中的应用,包括音频处理、图像处 理和通信系统等。
数字信号处理中的常见问题及 解决方法
总结数字信号处理中常见的问题和挑战,并提供相应的解决方法和建议,帮 助您在实践中克服困难。
频间误差校正
探讨频间误差校正的原理和方法,包括频率偏移和相位误差的校正技术,并演示其应用。
数字信号处理及matlab实现课件第1章

是周期为8的周期序列,也称正弦序列。
x ( n ) sin( n ) 4
下面讨论一般正弦序列的周期性。 x(n) A sin(n0 ) 设 那么
x(n N ) A sin[(n N )0 ] A sin[n0 N0 ]
如果
x(n) x(n N )
y (n )
上式中矩形序列长度为4,求解上式主要是根 据矩形序列的非零值区间确定求和的上、下限 ,R4(m)的非零值区间为:0≤m≤3, R4(nm)的非零值区间为:0≤n-m≤3,其乘积值的 非零区间,要求m同时满足下面两个不等式:
m
R ( m) R ( n m)
4 4
0≤m≤3 n-3≤m≤n
s
信号随n的变化规律可以用公式表示,也 可以用图形表示。如果x(n)是通过观测得 到的一组离散数据,则其可以用集合符号 表示,例如: x(n)={…1.3,2.5,3.3,1.9,0,4.1…}
1.2.1 常用的典型序列
1. 单位采样序列δ(n)
1,n 0 ( n) 0,n 0
2.翻褶 如果序列为x(n) ,则x(-n)是以n=0的纵 轴为对称轴将序列加以翻褶。
x(n)
x(n 1)
1
1 2
x( n)
1
1
1 21
4 1
8
1 4 1
8
1 1 4
1 2
-2 -1 0 1 2
n
-2 -1 0 1 2
n
8
-2 -1 0 1 2
n
图1-7序列的移位及翻褶
3.序列的相加和相乘 序列之间的乘法和加法,是指它的同序号 的序列值逐项对应相乘和相加,如图1-8所示 。
x ( n ) sin( n ) 4
下面讨论一般正弦序列的周期性。 x(n) A sin(n0 ) 设 那么
x(n N ) A sin[(n N )0 ] A sin[n0 N0 ]
如果
x(n) x(n N )
y (n )
上式中矩形序列长度为4,求解上式主要是根 据矩形序列的非零值区间确定求和的上、下限 ,R4(m)的非零值区间为:0≤m≤3, R4(nm)的非零值区间为:0≤n-m≤3,其乘积值的 非零区间,要求m同时满足下面两个不等式:
m
R ( m) R ( n m)
4 4
0≤m≤3 n-3≤m≤n
s
信号随n的变化规律可以用公式表示,也 可以用图形表示。如果x(n)是通过观测得 到的一组离散数据,则其可以用集合符号 表示,例如: x(n)={…1.3,2.5,3.3,1.9,0,4.1…}
1.2.1 常用的典型序列
1. 单位采样序列δ(n)
1,n 0 ( n) 0,n 0
2.翻褶 如果序列为x(n) ,则x(-n)是以n=0的纵 轴为对称轴将序列加以翻褶。
x(n)
x(n 1)
1
1 2
x( n)
1
1
1 21
4 1
8
1 4 1
8
1 1 4
1 2
-2 -1 0 1 2
n
-2 -1 0 1 2
n
8
-2 -1 0 1 2
n
图1-7序列的移位及翻褶
3.序列的相加和相乘 序列之间的乘法和加法,是指它的同序号 的序列值逐项对应相乘和相加,如图1-8所示 。
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第5章 使用MATLAB实现数字信号处 理
• 本章主要内容如下:
5.1 数字信号处理基本内容及相应的MATLAB 工具
5.2 信号通过系统的时域分析 5.3 信号通过系统的频域和Z域分析 5.4 滤波器设计 5.5 频谱分析
5.1 数字信号处理基本内容 及相应的MATLAB工具
数字信号处理的基本内容通常分为两部分: • 离散时间信号与系统分析
x1(n) R10 (n)
x1(n) R10 (n)
x2 (n) R10 (n 5)
h1(n) 0.9n R20 (n)
h2 (n) 0.9n R20 (n)
y1(n) x1(n) h1(n)
y2 (n) x2 (n) h2 (n)
例5-1的MATLAB程序
Nh=20;Nx=10;m=5; n=0:Nh-1;h1=(0.9).^n; h2=h1; nx=0:Nx-1;x1=ones(1,Nx); x2=zeros(1,Nx+m); for k=m+1:m+Nx x2(k)=x1(k-m); end y1=conv(x1,h1); y2=conv(x2,h2); subplot(3,2,1) stem(nx,x1,'.') axis([0 30 0 1.2]),title(‘x1(n)’) …… (以下省略)
执行后即得到y(n)为 ans = 12321
注意:使用conv 函数时,h(n) 和x(n)都必须是有限长的,, 否则不能使用conv 函数。
例5-1 时域离散序列的卷积计算 与图形显示
• 例5-1 (教材p63) :已知离散信号x(n)和h(n), 求y(n)=x(n)*h(n),并用图形表示。
b(n 1)z n a(m 1)z m
• 在MATLAB中,用向量b,a来表示滤波器的系 数b(i)和 a(i)。
滤波器分类
• 当n = 0,m≠0时,称为AR滤波器,即自回归 (Auto Recurrence)滤波器,具无限冲激响应 (IIR),也即其单位采样响应h(n)具无限长度;
• 若m = 0,a(1) ≠ 0,称为MA滤波器,即滑动平 均(Moving Average)滤波器,其单位采样响 应h(n)是有限长度,故称有限冲激响应(FIR) 滤波器;
• 如果n、m都大于零,称为ARMA滤波器,而其 冲激响应也为IIR。
filter函数
• MATLAB提供了 filter函数来对离散信号进行滤 波,表达信号通过系统后的结果。
– 与conv不同的是,filter函数可适用于无限冲 激响应系统的情况,但信号仍须是有限长的。
• 例如,一个单极点的低通滤波器系数如下:
• 工具箱中通常使用的单位频率是Nyquist频率, 即采样频率的1/2。
• 注意:就数字滤波器函数来说,其频域指标中 的所有频率都以Nyquist频率进行归一化。
• 因此Nyquist频率也称归一化频率。
关于Nyquist频率的说明
• 例如:系统采样频率为1000Hz,则若数字滤波 器的截止频率等于300Hz,经Nyquist频率归一 化后,其归一化频率就是300/500=0.6。若将归 一化频率转换成数字信号处理教科书中所使用 的数字频率(rad),需乘以π;反之,若乘以采 样频率fs的一半,则将归一化频率转换回了模 拟域频率(Hz)。
• 归一化频率f 应满足0<f<1。
• 对于频率响应而言,归一化频率和模拟频率都 可使用。
freqz命令
h = filter(b,a,imp); • impz 函数可以直接求出数字滤波器的单位冲激
响应,即:impz(b,a) 该命令将同时绘出滤波器的单位冲激响应,
教材p66图5-2。
5.3 频域和Z域分析
频率响应 ,零极点分析
5.3.1 频率响应
• MATLAB数字信号处理工具箱有很多函数提供 对模拟和数字滤波器的频率响应分析。其中, freqz 函数和freqs 函数分别返回数字和模拟滤 波器的频率响应。
>>b = 1;
% 分子系数向量b(i)
>>a = [1 -0.9];
% 分母系数向量a(i)
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
如果用filter函数实现对信号x滤波,只要调用:
>>y = filter(b,a,x);
就可给出输入x经过滤波以后的输出y。
5.2.3 单位冲激响应
• 数字滤波器的单位冲激响应定义为输入 为单位样本序列时数字滤波器的响应 ,
主要涉及离散时间信号与系统的时域、频域表示,以 及信号通过系统的时域、频域分析及其变换域分析。 MATLAB函数库中提供了filter, conv, convmtx, fft ,ifft, freqz, impz, zplane等与之相应的函数。 • 数字滤波器设计和谱分析 数字滤波器设计包括了无限冲激响应(IIR)和有限冲激 响应(FIR)滤波器设计,谱分析又可进一步分为线性 谱分析和非线性谱分析。MATLAB为此提供了多种成 熟算法的相应函数以及极为丰富的设计工具。
即:
其中:
h(n) = T [δ(n)]
(n)
1 0
n 1 n 1
单位冲激响应的MATLAB实现
• MATLAB近似实现单位采样信号的方法为:
imp = [1; zeros(p,1)]; % zeros(p,1)产生 p个零元素组成的列向量,p是 正整数。使用imp后,滤波器的冲激响应可近 似得到为:
5.2 时域分析
卷积,滤波,单位冲激响应
5.2.1 卷积
• MATLAB提供 conv函数实现标准的一维信号卷积 : 例如,若系统h(n)为 >>h=[1 1 1]
输入序列x(n)为 >>x=[1 1 1]
则x(n)经过系统h(n)后的MATLAB实现为: >>conv(h,x) 或 conv([1 1 1], [1 1 1])
%设定Nx,Nh和位移值m %产生h1(n)
%产生x1(n)
%产生x2(n)=x1(n-m)
%产生x2(n) %计算y1(n)=x1(n)*h1(n) %计算y2(n)=x2(n)*h2(n)
%绘图
5.2.2 滤波
• 数字滤波器的系统函数H(z)用如下式表示:
H (z)
b(1) b(2)z 1 a(1) a(2)z 1
• 本章主要内容如下:
5.1 数字信号处理基本内容及相应的MATLAB 工具
5.2 信号通过系统的时域分析 5.3 信号通过系统的频域和Z域分析 5.4 滤波器设计 5.5 频谱分析
5.1 数字信号处理基本内容 及相应的MATLAB工具
数字信号处理的基本内容通常分为两部分: • 离散时间信号与系统分析
x1(n) R10 (n)
x1(n) R10 (n)
x2 (n) R10 (n 5)
h1(n) 0.9n R20 (n)
h2 (n) 0.9n R20 (n)
y1(n) x1(n) h1(n)
y2 (n) x2 (n) h2 (n)
例5-1的MATLAB程序
Nh=20;Nx=10;m=5; n=0:Nh-1;h1=(0.9).^n; h2=h1; nx=0:Nx-1;x1=ones(1,Nx); x2=zeros(1,Nx+m); for k=m+1:m+Nx x2(k)=x1(k-m); end y1=conv(x1,h1); y2=conv(x2,h2); subplot(3,2,1) stem(nx,x1,'.') axis([0 30 0 1.2]),title(‘x1(n)’) …… (以下省略)
执行后即得到y(n)为 ans = 12321
注意:使用conv 函数时,h(n) 和x(n)都必须是有限长的,, 否则不能使用conv 函数。
例5-1 时域离散序列的卷积计算 与图形显示
• 例5-1 (教材p63) :已知离散信号x(n)和h(n), 求y(n)=x(n)*h(n),并用图形表示。
b(n 1)z n a(m 1)z m
• 在MATLAB中,用向量b,a来表示滤波器的系 数b(i)和 a(i)。
滤波器分类
• 当n = 0,m≠0时,称为AR滤波器,即自回归 (Auto Recurrence)滤波器,具无限冲激响应 (IIR),也即其单位采样响应h(n)具无限长度;
• 若m = 0,a(1) ≠ 0,称为MA滤波器,即滑动平 均(Moving Average)滤波器,其单位采样响 应h(n)是有限长度,故称有限冲激响应(FIR) 滤波器;
• 如果n、m都大于零,称为ARMA滤波器,而其 冲激响应也为IIR。
filter函数
• MATLAB提供了 filter函数来对离散信号进行滤 波,表达信号通过系统后的结果。
– 与conv不同的是,filter函数可适用于无限冲 激响应系统的情况,但信号仍须是有限长的。
• 例如,一个单极点的低通滤波器系数如下:
• 工具箱中通常使用的单位频率是Nyquist频率, 即采样频率的1/2。
• 注意:就数字滤波器函数来说,其频域指标中 的所有频率都以Nyquist频率进行归一化。
• 因此Nyquist频率也称归一化频率。
关于Nyquist频率的说明
• 例如:系统采样频率为1000Hz,则若数字滤波 器的截止频率等于300Hz,经Nyquist频率归一 化后,其归一化频率就是300/500=0.6。若将归 一化频率转换成数字信号处理教科书中所使用 的数字频率(rad),需乘以π;反之,若乘以采 样频率fs的一半,则将归一化频率转换回了模 拟域频率(Hz)。
• 归一化频率f 应满足0<f<1。
• 对于频率响应而言,归一化频率和模拟频率都 可使用。
freqz命令
h = filter(b,a,imp); • impz 函数可以直接求出数字滤波器的单位冲激
响应,即:impz(b,a) 该命令将同时绘出滤波器的单位冲激响应,
教材p66图5-2。
5.3 频域和Z域分析
频率响应 ,零极点分析
5.3.1 频率响应
• MATLAB数字信号处理工具箱有很多函数提供 对模拟和数字滤波器的频率响应分析。其中, freqz 函数和freqs 函数分别返回数字和模拟滤 波器的频率响应。
>>b = 1;
% 分子系数向量b(i)
>>a = [1 -0.9];
% 分母系数向量a(i)
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
如果用filter函数实现对信号x滤波,只要调用:
>>y = filter(b,a,x);
就可给出输入x经过滤波以后的输出y。
5.2.3 单位冲激响应
• 数字滤波器的单位冲激响应定义为输入 为单位样本序列时数字滤波器的响应 ,
主要涉及离散时间信号与系统的时域、频域表示,以 及信号通过系统的时域、频域分析及其变换域分析。 MATLAB函数库中提供了filter, conv, convmtx, fft ,ifft, freqz, impz, zplane等与之相应的函数。 • 数字滤波器设计和谱分析 数字滤波器设计包括了无限冲激响应(IIR)和有限冲激 响应(FIR)滤波器设计,谱分析又可进一步分为线性 谱分析和非线性谱分析。MATLAB为此提供了多种成 熟算法的相应函数以及极为丰富的设计工具。
即:
其中:
h(n) = T [δ(n)]
(n)
1 0
n 1 n 1
单位冲激响应的MATLAB实现
• MATLAB近似实现单位采样信号的方法为:
imp = [1; zeros(p,1)]; % zeros(p,1)产生 p个零元素组成的列向量,p是 正整数。使用imp后,滤波器的冲激响应可近 似得到为:
5.2 时域分析
卷积,滤波,单位冲激响应
5.2.1 卷积
• MATLAB提供 conv函数实现标准的一维信号卷积 : 例如,若系统h(n)为 >>h=[1 1 1]
输入序列x(n)为 >>x=[1 1 1]
则x(n)经过系统h(n)后的MATLAB实现为: >>conv(h,x) 或 conv([1 1 1], [1 1 1])
%设定Nx,Nh和位移值m %产生h1(n)
%产生x1(n)
%产生x2(n)=x1(n-m)
%产生x2(n) %计算y1(n)=x1(n)*h1(n) %计算y2(n)=x2(n)*h2(n)
%绘图
5.2.2 滤波
• 数字滤波器的系统函数H(z)用如下式表示:
H (z)
b(1) b(2)z 1 a(1) a(2)z 1