重庆大学光电学院数字信号处理实验-参考模板
数字信号处理实验报告怎么写
数字信号处理实验报告怎么写数字信号处理课程包括三个实验：⑴序列的卷积和运算及其过程的可视化、⑵信号的频谱分析、⑶线性系统对信号的响应。
1.实验目的通过实验验证呈现、或者进一步揭示某个对象中包含的规律；通过实验培养实验主体在实验设计、实施、结果分析和问题表达等方面的能力。
2.实验原理实验原理是指具有普遍意义的基本规律，是在大量观察、实践的基础上，经过归纳、概括而得出的。
既能指导实践，又必须经受实践的检验。
实验原理是实验设计的依据和思路。
实验基本原理是设计性实验的基础，要研究实验，只有明确实验的原理，才能真正掌握实验的关键、操作的要点，进而进行实验的设计、改造和创新。
实验原理的表述的内容：实验设计的整体思路，即通过……达到……的目的；还包括实验现象与结果出现的原因以及重要实验步骤设计的根据等。
举例：（实验1）序列的卷积和计算公式、方法，卷积和计算过程的图形化表示的实现原理；（实验2）信号的频谱计算公式（离散时间傅立叶变换）及其物理意义，它的实现方法（DTFT的离散化及其快速算法实现）；（实验3）线性系统对信号的响应理论即线性系统的输出为输入信号与系统单位取样响应的卷积和或线性系统的输出的频谱为输入信号的频谱与系统频率响应的乘积，信号频谱和系统频率响应的离散化计算原理等。
3.实验仪器设备完成实验的软硬件平台及参数、材料及数量和质量要求等。
4.实验过程(内容、步骤、原始数据)实验准备（包括实验数据、仪器设备的准备，实验方案规划等）；算法的程序表达及实验（计算）实施过程；实验结果及处理。
5.实验结果（数据处理、结果分析、问题讨论及总结）实验结果呈现、分析，实验方案和参数的改进，实验方案和参数改变对实验结果的进一步影响及其理论分析，总结和结论。
举例：（实验1）序列卷积和计算的实验结果与解析计算结果的比较，卷积和序列的长度的决定因素，程序代码的通用性及效率分析；（实验2）信号频谱计算结果及其物理解释，信号的频谱特征分析，信号频谱计算（精度、分辨率）的影响因素及性质分析，频谱泄漏等现象的展示和解释等；（实验3）输入、输出信号的频谱特征分析，线性系统的幅频特征和相频特征分析，线性系统输出的时、频域计算结果的一致性（误差）分析等。
重庆大学数字信号处理大作业报告
数字信号处理课外实验设计——音频采样和频谱混叠课程名称：数字信号处理院系：通信工程学院专业：通信01班年级： 2013级*名：***学号： ********指导教师：**实验时间： 2015.11.26重庆大学一、实验目的：1、熟悉MATLAB语言的基本用法；2、掌握MATLAB语言中音频数据与信息的读取与播放方法；3、掌握在MATLAB中设计滤波器的方法；4、掌握MATLAB语言中信号频谱的绘制方法。
5、对采样定理进行初步验证，体会频谱混叠现象，并大致确定音频信号的最低采样频率。
二、实验原理：现实当中遇到的绝大多数信号都是连续的，即所谓的连续信号。
如语音、图像、温度压力电流等都是模拟信号。
要利用数字信号处理技术实现对这些信号的处理，需要借助对这些信号的处理，需要借助A/D转换，先将模拟信号转变为数字信号后才能利用数字技术对其进行加工处理。
因此，采样是从连续到离散的桥梁。
如果选择的采样频率太低，及fs<2fm的采样频率太低，或者说是信号的最高频率fm 超过fs/2，则采样后的频谱按照采样率周期延拓时，各周期延拓分量产生频谱的交叠，这种现象叫频谱混叠。
三、实验内容：本实验通过MATLAB软件，完成以下四项任务1、用fs=44100HZ采集一段音乐。
2、改变采样频率，用fs=5512HZ采集一段音乐，体会混叠现象。
3、录制一段自己的声音，试验当fs=？时，发生混叠。
4、（选作）在噪声环境中录制一段自己的声音，试采用一种方法将噪声尽可能地消除。
四、实验步骤：仿真程序DSP_homework1.m:clc;clear;close all;%% 44100Hz和5512Hz采集音频文件[FileName,PathName] = uigetfile('*.wav','选择待处理音频文件');%获取处理音频文件位置path1=fullfile(PathName,FileName);[x,Fs1]=audioread(path1);%默认采样频率Fs为44100Hzx1=x(:,1);%1声道数据x2=x(:,2);%2声道数据%y1=x1(1:800000);%y1=x1(1:8:end);Fs2=5512;y1=resample(x1,5512,44100); %信号降采样处理,采样从44100Hz降到5512Hzy2=resample(x2,5512,44100);y=[y1 y2];t1=0:1/Fs1:(length(x1)-1)/Fs1;%取时域横轴tt2=0:1/Fs2:(length(y1)-1)/Fs2;N =5096; %fft点数，以频谱分辨率为10Hz,信号最高频率40kHz求出记录最小点数f=10^3;%取频率轴单位为KHzX1=fft(x1,N);X1=10*log(abs(fftshift(X1)));%用对数表示44100Hz音频信号的频谱Y1=fft(y1,N);Y1=10*log(abs(fftshift(Y1)));%用对数表示5512Hz音频信号的频谱PathName1=uigetdir(strcat(matlabroot,'\work' ),'加噪后音频文件另存为');FileName1='music_5512.wav'path2=fullfile(PathName1,FileName1);audiowrite(path2,y,Fs2);%生成5512Hz采样的wav格式音频文件，试听音乐效果%% 绘图figure(1);%44100Hz采集音频信号时域图、频谱图subplot(2,1,1);plot(t1,x1,'r');axis([0 95 -1 1]);%设置坐标轴范围set(gca,'XTick',0:5:95),grid on;%设置x坐标轴刻度，绘制方格线set(gca,'YTick',-0.8:0.2:0.8),grid on;%设置y坐标轴刻度，绘制方格线title('44100Hz采样音乐信号波形');xlabel('时间轴，单位s');subplot(2,1,2);plot((-N/2+1:N/2)*Fs1/N/f,X1,'b');axis([-25 25 -70 50]);set(gca,'XTick',-25:5:25),grid on;set(gca,'YTick',-70:20:50),grid on;title('44100Hz采样音乐信号频谱图');xlabel('频率轴，单位kHz');ylabel('单位:dB');figure(2)%5512Hz采集音频信号时域图、频谱图subplot(2,1,1);plot(t2,y1,'r');axis([0 95 -1 1]);%设置坐标轴范围set(gca,'XTick',0:5:95),grid on;%设置x坐标轴刻度，绘制方格线set(gca,'YTick',-0.8:0.2:0.8),grid on;%设置y坐标轴刻度，绘制方格线title('5512Hz采样音乐信号波形');xlabel('时间轴，单位s');subplot(2,1,2);plot((-N/2+1:N/2)*Fs2/N/f,Y1,'b');axis([-3 3 -70 50]);set(gca,'XTick',-3:1:3),grid on;set(gca,'YTick',-70:20:50),grid on;title('5512Hz采样音乐信号频谱图');xlabel('频率轴，单位kHz');ylabel('单位:dB');仿真程序DSP_homework2.m:clc;clear;close all;%% 录音测试多少采样频率时发生混叠Fs1=2205;%录音采样频率nBits=16;%音频位数nChannels=1;%声道数recording_time=1.5;%录音时间长度recObj = audiorecorder(Fs1,nBits,nChannels)disp('Start speaking.')recordblocking(recObj, recording_time);disp('End of Recording.');play(recObj);% 回放录音数据myRecording = getaudiodata(recObj);% 获取录音数据t1=0:1/Fs1:(length(myRecording)-1)/Fs1;%取时域横轴tN1=5096; %fft点数f=10^3;%取频率轴单位为KHzfft_myRecording=fft(myRecording,N1);fft_myRecording=20*log(abs(fftshift(fft_myRecording)));PathName1=uigetdir(strcat(matlabroot,'\work' ),'录音音频文件另存为'); FileName1='record_2205.wav'path=fullfile(PathName1,FileName1);audiowrite(path,myRecording,Fs1);%生成原始信号叠加噪声后的wav格式音频文件，试听叠加噪声效果%% 绘制录音数据波形figure(1)subplot(211)plot(t1,myRecording,'r');axis([0 1.5 -1 1]);%设置坐标轴范围set(gca,'XTick',0:0.1:1.5),grid on;%设置x坐标轴刻度，绘制方格线set(gca,'YTick',-0.8:0.2:0.8),grid on;%设置y坐标轴刻度，绘制方格线title('2205Hz录制人声信号波形');xlabel('时间轴，单位s');subplot(212)plot((-N1/2+1:N1/2)*Fs1/N1/f,fft_myRecording,'b');axis([-1.5 1.5 -120 80]);set(gca,'XTick',-1.5:0.5:1.5),grid on;set(gca,'YTick',-120:20:80),grid on;title('2202Hz录制人声信号频谱图');xlabel('频率轴，单位kHz');ylabel('单位:dB');仿真程序DSP_homework3.m:clc;clear;close all;%% 录入噪音[FileName,PathName] = uigetfile('*.wav','选择待处理录音文件');%获取处理音频文件位置path=fullfile(PathName,FileName);[audio,Fs]=audioread(path);%默认采样频率Fs为44100Hzt=0:1/Fs:(length(audio)-1)/Fs;%取时域横轴tN =5096; %fft点数f=10^3;%取频率轴单位为KHzfft_audio=fft(audio,N);fft_audio=20*log(abs(fftshift(fft_audio)));%% 绘制噪音数据波形figure(1)subplot(211)plot(t,audio,'r');axis([0 2 -1.1 1.1]);%设置坐标轴范围set(gca,'XTick',0:0.2:2),grid on;%设置x坐标轴刻度，绘制方格线set(gca,'YTick',-1.1:0.2:1.1),grid on;%设置y坐标轴刻度，绘制方格线title('噪声背景下声音信号波形');xlabel('时间轴，单位s');subplot(212)plot((-N/2+1:N/2)*Fs/N/f,fft_audio,'b');axis([-25 25 -220 -60]);set(gca,'XTick',-25:5:25),grid on;set(gca,'YTick',-220:20:-60),grid on;title('噪声背景下声音信号频谱图');xlabel('频率轴，单位kHz');ylabel('单位:dB');%% 进行加噪处理Ym=max(max(max(audio)),max(abs(min(audio))));%找出极值audio=audio/Ym;%% 设计低通滤波器wn=0.1;%滤波器归一化截止频率为0.15n=513;%滤波器阶数为512w=hamming(n)hh=fir1(n-1,wn,'low',w);figure(2);freqz(hh);%绘制滤波器的频率响应图%% 对加噪音频信号进行滤波处理filter_audio=filter(hh,1,audio);%使含有噪声的信号通过一个已设计的低通滤波器hhPathName2=uigetdir(strcat(matlabroot,'\work' ),'去噪后音频文件另存为'); FileName2='record_recover.wav'path2=fullfile(PathName2,FileName2);audiowrite(path2,filter_audio,Fs);%生成原始信号叠加噪声后又经滤波后的wav格式音频文件，试听滤波后效果fft_filter_audio=fft(filter_audio,N);fft_filter_audio=20*log(abs(fftshift(fft_filter_audio)));%用对数表示噪声信号的频谱%%figure(3)subplot(211)plot(t,filter_audio,'r');axis([0 2 -1.1 1.1]);%设置坐标轴范围set(gca,'XTick',0:0.2:2),grid on;%设置x坐标轴刻度，绘制方格线set(gca,'YTick',-1.1:0.2:1.1),grid on;%设置y坐标轴刻度，绘制方格线title('滤噪后声音信号波形');xlabel('时间轴，单位s');subplot(212)plot((-N/2+1:N/2)*Fs/N/f,fft_filter_audio,'b');axis([-5 5 -220 -60]);set(gca,'XTick',-5:1:5),grid on;set(gca,'YTick',-220:20:-60),grid on;title('滤噪后声音信号频谱图');xlabel('频率轴，单位kHz');ylabel('单位:dB');五、结果与分析：1.实验结果：Figure 1Figure2Figure3Figure4 Figure5Figure6 Figure7高斯白噪声背景下Figure8Figure9Figure10背景噪声下Figure11Figure12 Figure132.实验分析声音信号的采集与分析处理在工程应用中是经常需要解决的题,如何实时采集声音信号并对其分析处理,找出声音信号的特征在科学研究中是一项非常有意义的工作。
重庆大学信号与系统实验(附标准答案)
2.当2π/ω为有理数时，则有2π/ω=N/M，这里N和M均为正整数，令N=2πM/ω，则
sinω(n+N)= sinω(n+ M2π/ω)= sin(ωn+ 2πM)= sinωn。
即这时正弦序列也是周期序列，且序列的最小周期为N=2πM/ω。
平移：将函数 沿横坐标平移 就得到函数
相乘：将 与 相乘，得到 。两波形重叠部分相乘有值，不重叠部分乘积为零
积分： 曲线下的面积即为 时刻的卷积。
2.2离散信号卷积和
输入为 ，输出为 的离散时间线性时不变系统的作用是用卷积求和来描述的：
信号 是系统对于单位冲激输入的响应。其计算步骤为：
横坐标 换成
翻转：将函数 以纵坐标为轴翻转，得到其对称函数
问题1：详细说明正弦离散时间信号的周期性与信号频率的关系，为什么？
答：根据周期序列的定义来讨论正弦离散时间信号的周期性，根据其周期性来找出其与信号频率
的关系。即找到一个正整数N使得恒等式sin(ωn)=sinω(n+N)成立。
分为几种情况讨论：
1.当2π/ω为整数时，令N=2π/ω，则
sinω(n+N)= sinω(n+2π/ω)= sin(ωn+2π)= sinωn。
12电科02班
姓名
艾渝
成绩
课程
名称
信号与系统（双语）
实验项目
名称
信号的时域表示、变换、采样及系统的时域特性
指导教师
文静
教师评语
（）深入理解了实验原理，完成了实验步骤，实验过程原始记录翔实、清晰、准确，实验结果正确，分析透彻，很好地达到了实验目的。
数字信号处理实验报告模版参考模板
实验四 FIR 数字滤波器设计与软件实现一、实验目的1、掌握用窗函数法设计FIR 数字滤波器的原理和方法。
2、掌握用等波纹最佳逼近法设计FIR 数字滤波器的原理和方法。
3、掌握FIR 滤波器的快速卷积实现原理。
4、学会调用MATLAB 函数设计与实现FIR 滤波器。
二、实验内容00.020.040.060.080.10.120.140.160.180.2-1010t/sx (t )(a) 信号加噪声波形05010015020025030035040045050000.51(b) 信号加噪声的频谱f/Hz 幅度050100150200250300350400450500-100-50(a) 低通滤波器幅频特性f/Hz幅度00.050.10.150.20.250.30.350.40.450.5-1-0.50.51t/s y w (t )(b) 滤除噪声后的信号波形课程名称数字信号处理实验成绩指导教师陈纯锴 实验报告 院系 电子与信息工程学院 班级 通信1203 学号 1210920326 姓名 武欣桐 日期 2014-11-18对两种设计FIR 滤波器的方法（窗函数法和等波纹最佳逼近法）进行分析比较，简述其优缺点。
两种方法设计的滤波器都能有效地从噪声中提取信号，但等波纹最佳逼近法设计的滤波 器阶数低得多，当然滤波实现的运算量以及时延也小得多，从图以直观地看出时延差别。
四、思考题1、如果给定通带截止频率和阻带截止频率以及阻带最小衰减,如何用窗函数法设计线性相位低通滤波器?请写出设计步骤。
方法一选择海明窗clear all;Wp=0.2*pi;Ws=0.4*pi;tr_wide=Ws-Wp; %过渡带宽度N=ceil(6.6*pi/tr_wide)+1; %滤波器长度n=0:1:N-1;Wc=(Wp+Ws)/2; %理想低通滤波器的截止频率hd=ideal_lp1(Wc,N); %理想滤波器的单位冲击响应w_ham=(hamming(N))'; %海明窗h=hd.*w_ham; %实际海明窗的响应[db,mag,pha,w]=freqz_m2(h,[1]); %计算实际滤波器的幅度响应delta_w=2*pi/1000;Ap=-(min(db(1:1:Wp/delta_w+1))) %实际通带纹波As=-round(max(db(Ws/delta_w+1:1:501))) %实际阻带纹波subplot(221)stem(n,hd)(c) 低通滤波器幅频特性f/Hz幅度t/s y e(t )(d) 滤除噪声后的信号波形title('理想单位脉冲响应hd(n)')subplot(222)stem(n,w_ham)title('海明窗')subplot(223)stem(n,h)title('实际单位脉冲响应hd(n)')subplot(224)plot(wi/pi,db)title('幅度响应(dB)')axis([0,1,-100,10])方法二Window=blackman(16);b=fir1(15,0.3*pi ,'low',Window);freqz(b,128)注：b=fir1(N,Wn,window)只能设计低通和带通滤波器，并且滤波器的阶数必须为N+12、如果要求用窗函数法设计带通滤波器,Wc1=（Ws1+Wp1）/2Wcu=（Wpu+Wsu）/23、解释为什么对同样的技术指标，用等波纹最佳逼近法设计的滤波器阶数低？1、用窗函数法设计的滤波器，如果在阻带截止频率附近刚好满足，则离开阻带截止频率越远，阻带衰减富裕量越大，即存在资源浪费；2、几种常用的典型窗函数的通带最大衰减和阻带最小衰减固定，且差别较大，又不能分别控制。
数字信号处理实验报告_完整版
实验1 利用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1.DFT 与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()|()()01N jkn j Nk N k X e x n eX k k N πωωπ--====≤≤-∑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DFT 求DTFT方法1：由恢复出的方法如下：由图2.1所示流程可知：101()()()N j j nkn j nN n n k X e x n eX k W e N ωωω∞∞----=-∞=-∞=⎡⎤==⎢⎥⎣⎦∑∑∑ 由上式可以得到：IDFTDTFT( )12()()()Nj k kX e X k Nωπφω==-∑ 其中为内插函数12sin(/2)()sin(/2)N j N x eN ωωφω--= 方法2：实际在MATLAB 计算中，上述插值运算不见得是最好的办法。
由于DFT 是DTFT 的取样值，其相邻两个频率样本点的间距为2π/N ，所以如果我们增加数据的长度N ，使得到的DFT 谱线就更加精细，其包络就越接近DTFT 的结果，这样就可以利用DFT 计算DTFT 。
如果没有更多的数据，可以通过补零来增加数据长度。
3.利用DFT 分析连续信号的频谱采用计算机分析连续时间信号的频谱，第一步就是把连续信号离散化，这里需要进行两个操作：一是采样，二是截断。
对于连续时间非周期信号,按采样间隔T 进行采样，阶段长度M ，那么：1()()()M j tj nT a a a n X j x t edt T x nT e ∞--Ω-Ω=-∞Ω==∑⎰对进行N 点频域采样，得到2120()|()()M jkn Na a M kn NTX j T x nT eTX k ππ--Ω==Ω==∑因此，可以将利用DFT 分析连续非周期信号频谱的步骤归纳如下： （1）确定时域采样间隔T ，得到离散序列（2）确定截取长度M ，得到M 点离散序列,这里为窗函数。
数字信号处理实验课内容
数字信号处理实验课内容一、实验要求1、每个实验完成一份实验报告（必须交）；2、实验报告内容包括：实验目的、实验原理、实验过程、实验结果及分析、实验体会；3、报告中要求：格式统一、图表清晰，如果有公式一定要用公式编辑器编写；4、实验报告不能有雷同附：封面格式数字信号处理实验报告实验一：频谱分析与采样定理班级：姓名：学号：二、实验内容实验一频谱分析与采样定理一、实验目的1．观察模拟信号经理想采样后的频谱变化关系。
2．验证采样定理，观察欠采样时产生的频谱混叠现象3．加深对DFT算法原理和基本性质的理解4．熟悉FFT算法原理和FFT的应用二、实验原理根据采样定理，对给定信号确定采样频率，观察信号的频谱三、实验内容和步骤实验内容在给定信号为：1．x(t)=cos(100*π*at)2．x(t)=exp(-at)3．x(t)=exp(-at)cos(100*π*at)其中a为实验者的学号，记录上述各信号的频谱，表明采样条件，分析比较上述信号频谱的区别。
实验步骤1．复习采样理论、DFT的定义、性质和用DFT作谱分析的有关内容。
2．复习FFT算法原理和基本思想。
3．确定实验给定信号的采样频率，编制对采样后信号进行频谱分析的程序四、实验设备计算机、Matlab软件五、实验报告要求1.整理好经过运行并证明是正确的程序，并且加上详细的注释。
2.对比不同采样频率下的频谱，作出分析报告。
实验二卷积定理一、实验目的通过本实验，验证卷积定理，掌握利用DFT和FFT计算线性卷积的方法。
二、实验原理时域圆周卷积在频域上相当于两序列DFT的相乘，因而可以采用FFT的算法来计算圆周卷积，当满足121L N N≥+-时，线性卷积等于圆周卷积，因此可利用FFT 计算线性卷积。
三、实验内容和步骤1．给定离散信号()h n，用图解法求出两者的线性卷积和圆周卷积；x n和()2．编写程序计算线性卷积和圆周卷积；3．比较不同列长时的圆周卷积与线性卷积的结果，分析原因。
重庆大学通信学院数字信号处理实验第四次实验报告
0.511.522.5100150200250300Normalized Frequency (⨯π rad/sample)P h a s e (d e g r e e s )0.51 1.522.5-30-20-10010Normalized Frequency (⨯π rad/sample)M a g n i t u d e (d B )0.51 1.522.5-100-50050100Normalized Frequency (⨯π rad/sample)P h a s e (d e g r e e s )0.51 1.522.5-80-60-40-200Normalized Frequency (⨯π rad/sample)M a g n i t u d e (d B )0.51 1.522.5-1000-500500Normalized Frequency (⨯π rad/sample)P h a s e (d e g r e e s)0.51 1.522.5-30-20-10010Normalized Frequency (⨯π rad/sample)M a g n i t u d e (d B )图1 第一题的频率响应 图2 第二题的频率响应图3 第三题的频率响应图4 第四题的频率响应第五题：零、极点分布图-1-0.500.51-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.814Real PartI m a g i n a r y P a r t结果单位抽样响应：y =1.0000 0.2000 -0.4000 -0.2000 1.0000 0 012345678910-0.4-0.20.20.40.60.81单位抽样响应用filter 函数： b=[1 0.2 -0.4 -0.2 1];a=1; %注意此处分母的表示 x=zeros(1,10);x(1)=1;%单位抽样脉冲 y=filter(b,a,x) stem(y);title('单位抽样响应')用impz 函数：b=[1 0.2 -0.4 -0.2 1]; a=1;y=impz(b,a);单位阶跃响应：-11234567891000.20.40.60.811.21.41.6单位阶跃响应y =1.0000 1.2000 0.8000 0.6000 1.6000 1.6000 1.6000 1.6000 1.6000 1.6000程序：b=[1 0.2 -0.4 -0.2 1]; a=1;x=ones(1,20);x(1)=1;%单位阶跃信号 y=filter(b,a,x)第六题：零、极点分布图-1-0.50.511.5-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81Real PartI m a g i n a r y P a r tB=[0.3 -0.5 0];A=[1 -0.7 0.8];zplane(B,A) %零、极点分布图-101-1-0.500.51Real PartI m a g i n a r y P a r t系统函数极零点分布图-1-0.500.51-1-0.500.51Real PartI m a g i n a r y P a r t最小相移网络零点分布图-11-1-0.500.51Real PartI m a g i n a r y P a r t全通网络零点分布图-11-1-0.500.51Real PartI m a g i n a r y P a r t修正网络零点分布图B=[0.3 -0.5]; A=[1 -0.7 0.8]; subplot(2,2,1);zplane(B,A)title('系统函数极零点分布图') %最小相移网络： B=[1 -0.6];A=[1 -0.7 0.8]; subplot(2,2,2) zplane(B,A);title('最小相移网络零点分布图') %全通网络： B=[-0.6 1];A=[1 -0.6]; subplot(2,2,3); zplane(B,A);title('全通网络零点分布图') %修正网络： B=[-0.6 1]; A=[1 -0.7 0.8]; subplot(2,2,4); zplane(B,A);title('修正网络零点分布图')对比区别：0500100015002000123系统函数极频率响应0500100015002000-4-2024系统函数极频率相位响应500100015002000246修正网络频率响应0500100015002000-4-224修正网络频率相位响应B=[0.3 -0.5]; A=[1 -0.7 0.8]; w=0:0.01:6*pi; h=freqz(B,A,w) subplot(2,2,1); plot(abs(h));title('系统函数极频率响应') subplot(2,2,2); plot(angle(h));title('系统函数极频率相位响应')B=[-0.6 1]; A=[1 -0.7 0.8]; w=0:0.01:6*pi;[h,w]=freqz(B,A,w) subplot(2,2,3); plot(abs(h));title('修正网络频率响应') subplot(2,2,4); plot(angle(h));title('修正网络频率相位响应')第七题：说明grpdelay 的使用方法，计算1和5中的群延时0.51 1.522.53012345678910Normalized Frequency (⨯π rad/sample)G r o u p d e l a y (s a m p l e s )b=[0.2 0 -0.3]; a=[1 -0.4 0.8]; w=0:0.01:3*pi; grpdelay(b,a,w);第五题的群延时00.51 1.522.53-15-10-55101520Normalized Frequency (⨯π rad/sample)G r o u p d e l a y (s a m p l e s )b=[1 0.2 -0.4 -0.2 1]; a=[1];w=0:0.01:3*pi; grpdelay(b,a,w);群延时函数的使用方法： help grpdelayGRPDELAY Group delay of a digital filter.[Gd,W] = GRPDELAY(B,A,N) returns length N vectors Gd and W containing the group delay and the frequencies (in radians) at which it is evaluated. Group delay is -d{angle(w)}/dw. The frequencyresponse is evaluated at N points equally spaced around the upper half of the unit circle. For an FIR filter where N is a power of two, the computation is done faster using FFTs. If you don't specify N, it defaults to 512.GRPDELAY(B,A,N,'whole') uses N points around the whole unit circle.[Gd,F] = GRPDELAY(B,A,N,Fs) and [Gd,F] = GRPDELAY(B,A,N,'whole',Fs) given sampling frequency Fs in Hz return a vector F in Hz.Gd = GRPDELAY(B,A,W) and Gd = GRPDELAY(B,A,F,Fs) return the group delay evaluated at the points in W (in radians/sample) or F (in Hz).GRPDELAY(B,A,...) with no output arguments plots the group delay in the current figure window.提高1：级联后的频率响应0.51 1.522.5-800-600-400-200Normalized Frequency (⨯π rad/sample)P h a s e (d e g r e e s )0.51 1.522.5-200-150-100-500X: 0.2992Y: -2.991Normalized Frequency (⨯π rad/sample)M a g n i t u d e (d B )b=0.175*[1 3 3 1]; a=[1];w=0:0.01:3*pi;freqz(b,a,w);最高的点x=0, y=0X=0.2992,y=-2.991Y*pi=0.9400计算的wc= 2*acos(2^(-1/6))=0.9430。
课程大作业——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，了解信号采用前后的频谱变化，加深对采样定理的理解。
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．掌握序列傅氏变换的计算机实现方法，利用序列的傅氏变换对离散信号、系统及系统响应进行频域分析。
二．实验原理1．连续时间信号的采样采样是从连续时间信号到离散时间信号的过渡桥梁，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发生的变化以及信号内容不丢失的条件，而且有助于加深对拉氏变换、傅氏变换、z 变换和序列傅氏变换之间关系的理解。
对一个连续时间信号进行理想采样的过程可以表示为该信号和个周期冲激脉冲的乘积，即)()()(ˆt M t x t xa a = （1－1） 其中)(ˆt xa 是连续信号)(t x a 的理想采样，)(t M 是周期冲激脉冲 ∑+∞-∞=-=n nT t t M )()(δ （1－2）它也可以用傅立叶级数表示为：∑+∞-∞=Ω=n tjm s e T t M 1)( （1－3）其中T 为采样周期，T s /2π=Ω是采样角频率。
设)(s X a 是连续时间信号)(t x a 的双边拉氏变换，即有：⎰+∞∞--=dt e t xs X st aa )()( （1－4）此时理想采样信号)(ˆt xa 的拉氏变换为 ∑⎰+∞-∞=+∞∞--Ω-===m s a sta a jm s X T dt e t x s X )(1)(ˆ)(ˆ （1－5）作为拉氏变换的一种特例，信号理想采样的傅立叶变换[]∑+∞-∞=Ω-Ω=Ωm s a a m j X T j X )(1)(ˆ （1－6）由式（1－5）和式（1－6）可知，信号理想采样后的频谱是原信号频谱的周期延拓，其延拓周期等于采样频率。
根据Shannon 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淆现象。
重庆大学光电学院数字信号处理实验
（2）用matlab编制FFT函数对上述信号进行频谱分析，并画出上述信号谱图。
六、实验结果分析
1.说明FFT长度N改变对频谱的影响
答：FFT随长度N增加，主瓣宽度减小，分辨率提高，主峰位置也较准确
2.简要回答以下问题：
离散时间信号可以是由模拟信号通过采样得到，例如对模拟信号xa(t)进行等间隔采样，采样间隔为T，得到一个有序的数字序列{xa(nT)}就是离散时间信号，简称序列。
2．常用序列
单位脉冲序列（单位抽样）、单位阶跃序列、矩形序列、实指数序列、复指数序列、正弦型序列等。
3．序列的基本运算
3.1序列的加法：z(n)=x (n)+y(n)
加法用于序列的合成。它把两个序列中位置序号相同的样本相加，形成新的样本序列。
3.2序列的乘法：z(n)=x(n)×y(n)
序列的乘法是一种非线性运算，它用于信号的调制。它把两个序列中位置序号相同的样本相乘，形成新的样本序列。
4．序列的卷积
上式的运算关系称为卷积运算，式中代表两个序列卷积运算。两个序列的卷积是一个序列与另一个序列反褶后逐次移位乘积之和，故称为离散卷积，也称两序列的线性卷积。
四、使用仪器、器材
计算机，MATLAB软件
五、实验过程原始记录（实验源程序、图标、计算等）
1、用matlab编制信号产生子程序，产生以下典型信号序列。
2、利用MATLAB编程完成序列(5)和(6)的移位、反转、加法、乘法等运算，并绘制运算后序列的波形。
3、利用MATLAB编制一个计算两个序列线性卷积的通用程序，计算上述两序列，并绘制卷积后序列的波形。
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。
数字信号处理实验一
重庆工程学院实验报告册课程名称：《电气控制与PLC》学生姓名：张经碟学号： 179 410 230 所属学院：电子信息学院专业：自动化指导教师：胡聪娟日期： 2019年9月教务处制一、实验目的1.掌握三相异步电机Y-△降压启动控制的原理并会分析；2.掌握PLC线路的接线方法；3.掌握PLC硬件组态及编写程序。
4.会下载程序调试。
二、实验内容容量较大的电动机通常采用降压启动方式降压启动的方式很多,有星三角启动,自耦降压启动,串联电抗器降压启动,延边三角形启动等本文介绍电动机的星三角启动方式所谓星三角启动,是指启动时电动机绕组接成星形,启动结束进入运行状态后,电动机绕组接成三角形在启动时电机定子绕组因是星形接法,所以每相绕组所受的电压降低到运行电压的57.7%,启动电流为直接启动时的1/3,启动转矩也同时减小到直接启动的1/3所以这种启动方式只能工作在空载或轻载启动的场合。
知道了其原理完成以下实验内容：1.控制要求接触器KM1~KM3的作用分别是控制电源Y形起动运行按下起动按钮SB1后,电动机M先作Y起动, 8s钟后自动转换为三角形运行若任何情况下外部按下停止按钮SB1或热继电器FR动作时,都会导致电动机停止。
2.在理解控制原理的基础上根据继电器-接触器控制原理图绘制PLC控制接线图。
3.编写PLC程序，并实现仿真。
三、实验支持条件与要求1.笔记本教室；S7-1200plc编程及应用教程。
2.带PLC实训台的实验室。
3.PC端要有PLCSIM，且能正常运行。
四、实验步骤(1)确定I/O点数列出详细的I/O地址分配表；(2)按照S7-1200设备的要求,配置S7-1200的CPU等模块；(3)输入编好的PLC控制程序；(4)运行程序,按控制要求强制设置各输入量,观察PLC运行情况；(5)连接仿真软件PLCSIM后观察运行情况。
(6)注意开关的选择(点动或自持)。
(7)程序中的各输入输出点应与外部实际I/O正确连接。
数字信号处理实验报告参考模板
数字信号处理课程实验报告书起止日期：2013 年 5 月19 日～2013 年 5 月31 日共 3 周学生姓名余晓睿班级电子技术1001学号10401701202成绩指导教师(签字)电气与信息工程学院2013年5月19 日实验一快速傅里叶变换（FFT）及其应用一、实验目的1、在理论学习的基础上，通过本次实验，加深对FFT的理解，熟悉matlab中的有关函数。
2、应用FFT对典型信号进行频谱分析。
3、了解应用FFT进行信号频谱分析过程中可能出现的问题，以便在实际中正确应用FFT。
4、应用FFT实现序列的线性卷积和相关。
二、实验原理N点序列的DFT和IDFT变换定义式如下：FFT）。
在MATLAB中，可以用函数X=fft（x，N）和x=ifft（X，N）计算N点序列的DFT正、反变换。
三、实验内容1、观察高斯序列的时域和幅频特性，固定信号x a(n)中参数n=8,改变q的值，使q分别等于2、4、8，观察他们的时域和幅频特性，了解当q取不同值的时候，对信号序列的时域和幅频特性的影响；固定q=8，改变p，使p分别等于8、13、14，观察参数p变化对信号序列的时域及幅频特性的影响。
用MATLAB计算并作图，函数fft用于计算离散傅里叶变换DFT，程序如下：程序运行结果如下：2、观察衰减正弦序列x b(n)的时域和幅频特性，a=0.1,f=0.0625,检查谱峰出现的位置是否正确，注意频谱的形状，绘出幅频特性曲线，改变f，使f分别等于0.4375和0.5625。
用MATLAB计算并作图，函数fft用于计算离散傅里叶变换DFT，程序如下：程序运行结果如下：3、观察三角波和反三角波序列的时域和幅频特性，用N=8点FFT 分析信号序列x c(n)和x d(n)的幅频特性，绘出两序列及其幅频特性曲线。
在x c(n)和x d(n)末尾补零，用N=32点FFT分析者两个信号的幅频特性。
用MATLAB计算并作图，函数fft用于计算离散傅里叶变换DFT，程序如下：程序运行结果如下：4、一个连续信号含两个频率分量，经采样得x(n)=sin[2π∗0.125n]+cos[2π∗(0.125+∆f)n] n=0,1,…,N−1已知N=16，∆f分别为1/16和1/64，观察其频谱；当N=128时，∆f不变，观察其频谱。
数字信号处理实验报告模板
实验一: 系统响应及系统稳定性姓名：李春 班级：电子班 学号：222013333210067 一、实验目的（1）学习并掌握求系统响应的方法。
（2）掌握时域离散系统的时域特性。
（3）分析、观察及检验系统的稳定性。
二、实验原理与方法在时域中，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。
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[19]。
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n 的加大，幅度趋于稳定，达到稳态输出。
判断系统的稳定性，还可以根据系统函数的极点是否在单位圆内来判断系统是否稳定。
当系统函数的极点都在单位圆内时，系统函数的时域的傅里叶变换存在，即满足傅里叶变换的条件，那么系统稳定，反之，当系统函数的极点不在单位圆内时，那么系统就不稳定。
三、实验内容及步骤（1）给定一个低通滤波器的差分方程为)1(9.0)1(05.0)(05.0)(-+-+=n y n x n x n y 输入信号 )()(81n R n x = )()(2n u n x =a) 分别求出系统对)()(81n R n x =和)()(2n u n x =的响应序列，并画出其波形。
《数字信号处理》实验报告
《数字信号处理》实验报告年级：2011级班级：信通4班姓名：朱明贵学号：111100443老师：李娟福州大学2013 年11 月实验一快速傅里叶变换(FFT)及其应用一、实验目的1.在理论学习的基础上，通过本实验，加深对FFT的理解，熟悉MATLAB中的有关函数。
2.熟悉应用FFT对典型信号进行频谱分析的方法。
3.了解应用FFT进行信号频谱分析过程中可能出现的问题，以便在实际中正确应用FFT。
4.熟悉应用FFT实现两个序列的线性卷积和相关的方法。
二、实验类型演示型三、实验仪器装有MATLAB语言的计算机四、实验原理在各种信号序列中，有限长序列信号处理占有很重要地位，对有限长序列，我们可以使用离散Fouier变换(DFT)。
这一变换不但可以很好的反映序列的频谱特性，而且易于用快速算法在计算机上实现，当序列x(n)的长度为N时，它的DFT定义为：反变换为：有限长序列的DFT是其Z变换在单位圆上的等距采样，或者说是序列Fourier变换的等距采样，因此可以用于序列的谱分析。
FFT并不是与DFT不同的另一种变换，而是为了减少DFT运算次数的一种快速算法。
它是对变换式进行一次次分解，使其成为若干小点数的组合，从而减少运算量。
常用的FFT 是以2为基数的，其长度。
它的效率高，程序简单，使用非常方便，当要变换的序列长度不等于2的整数次方时，为了使用以2为基数的FFT，可以用末位补零的方法，使其长度延长至2的整数次方。
(一)在运用DFT进行频谱分析的过程中可能的产生三种误差1．混叠序列的频谱是被采样信号频谱的周期延拓，当采样速率不满足Nyquist定理时，就会发生频谱混叠，使得采样后的信号序列频谱不能真实的反映原信号的频谱。
避免混叠现象的唯一方法是保证采样速率足够高，使频谱混叠现象不致出现，即在确定采样频率之前，必须对频谱的性质有所了解，在一般情况下，为了保证高于折叠频率的分量不会出现，在采样前，先用低通模拟滤波器对信号进行滤波。
数字信号处理课程设计实验报告(打印)
北京工商大学数字信号处理课程设计实验报告班级：信息081学号：姓名：同组同学姓名：成绩：2011年7月一. 设计任务 1. 设计目的：（1）熟悉和巩固模拟滤波器的设计方法和原理 （2）掌握Butterworth/Chebyshev 滤波器设计方法 （3）实现滤波器设计的有关经典算法（4）熟练掌握使用高级语言程序设计各种要求的数字滤波器 （5）熟练掌握双线性变换方法 2.设计技术指标：（1）按要求设计Butterworth 型数字低通滤波器， （2）性能指标如下：① 通带截止频率πω2.0=p ； ② 通带最大衰减αp =3dB ； ③ 阻带起始频率πω3.0=s ； ④ 阻带最小衰减αs =20dB ；3.设计要求：（1） 根据模拟滤波器的性能指标，确定数字滤波器指标； （2） 程序应具有通用性；（3）采用双线性变换法，设计满足上述性能指标要求的Butterworth 型数字低通滤波器；（4）由软件直接给出数字滤波器的级联型结构；（5）确定数字滤波器的频率响应（幅值响应和相位响应）及群延迟等；4.软件要求：基本要求：软件能根据滤波器性能技术指标要求，能自动设计Butterworth 型、Chebyshev 型或其他滤波器；5.其它要求：（1）学习并巩固模拟滤波器（Butterworth,Chebyshev 型滤波器）设计的基本概念和基本理论；（2）熟悉Butterworth,Chebyshev 型滤波器设计的有关公式； （3）掌握归一化设计方法中各种表格的应用方法；二、实验原理与计算方法１、双线性变换法设计IIR 低通数字滤波器的基本原理和算法双线性变换法设计数字滤波器，采用了二次映射的方法，就是先将整个s 平面压缩到s1平面的一个T j T j ππ~-的横形条带范围内，然后再将这个条带映射到z 平面上，就能建立s 平面到z 平面的一一对应关系。
对于低通数字滤波器，映射关系为z z T z z T s ++-=+-=--11211211 (1) 其中T 为抽样周期。
数字信号处理实验报告撰写模板(2011_09_29)
数字信号处理实验报告撰写模板要求：1、 按照《数字信号处理实验讲义》每一个实验的实验内容部分的要求来书写实验报告；2、 实验目的、实验原理、实验内容及相应的完整的并经证明是正确的Matlab 源程序（含必要的程序语句的注释）都手写在A4复印纸上； 3、 对Matlab 程序运行结果（如绘制的图形等），需截图并打印出来，贴在相应的位置； 4、 对Matlab 程序运行结果要有相应的结果分析。
实验一 离散时间信号的产生及信号的卷积和运算实验者： 实验日期： 年 月 日 学号：一、 实验目的（简述）数字信号处理系统中的信号都是以离散时间形态存在，所以对离散时间信号的研究是数字信号处理的基本所在。
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。
MATLAB 是一套功能强大的工程计算及数据处理软件，广泛应用于工业，电子，医疗和建筑等众多领域。
使用MATLAB 软件可以很方便地产生各种常见的离散时间信号，而且它还具有强大的绘图功能，便于用户直观地输出处理结果。
通过本实验，将学会如何用MATLAB 产生一些常见的离散时间信号，实现信号的卷积和运算，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。
二 实验原理(一)常见的离散时间信号：1. 单位抽样序列，或称为离散时间冲激，单位冲激：⎩⎨⎧=01)(n δ≠=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 δ≠=n kn2．单位阶跃序列⎩⎨⎧=01)(n u00<≥n n 如果)(n u 在时间轴上延迟了k 个单位，得到)(k n u -即:⎩⎨⎧=-01)(k n uk n k n <≥3．正弦序列)cos()(0φω+=n A n x这里，,,0ωA 和φ都是实数，它们分别称为正弦信号()x n 的振幅，角频率和初始相位。
πω200=f 为频率。
数字信号处理实习报告模板
一、实习基本信息1. 实习单位：（实习单位名称）2. 实习时间：（实习开始时间）至（实习结束时间）3. 实习导师：（导师姓名及职称）4. 实习学生：（学生姓名及学号）二、实习目的与意义1. 实习目的- 熟悉数字信号处理的基本概念、原理和方法。
- 掌握数字信号处理软件的使用，如MATLAB等。
- 培养动手能力和实际操作能力。
- 了解数字信号处理在工程中的应用。
2. 实习意义- 提高学生对数字信号处理理论知识的理解和应用能力。
- 增强学生的实践操作能力和创新意识。
- 培养学生的团队合作精神和沟通能力。
三、实习内容与过程1. 实习内容- 数字信号处理基本理论的学习。
- 数字信号处理软件MATLAB的使用。
- 数字信号处理实验项目的完成。
2. 实习过程- 第一阶段：理论学习阶段。
主要学习数字信号处理的基本概念、原理和方法，了解数字信号处理软件MATLAB的使用方法。
- 第二阶段：实验准备阶段。
根据实习指导书的要求，选择合适的实验项目，准备实验所需的数据和工具。
- 第三阶段：实验实施阶段。
按照实验步骤进行实验，记录实验数据，分析实验结果，撰写实验报告。
- 第四阶段：总结与反思阶段。
对实验过程和结果进行总结，反思实验中的不足，提出改进措施。
四、实习成果1. 理论知识掌握情况- 熟悉数字信号处理的基本概念、原理和方法。
- 掌握数字信号处理软件MATLAB的使用。
2. 实验项目完成情况- 完成指定实验项目，如滤波器设计、频谱分析等。
- 实验数据准确，分析结果合理。
3. 实习报告撰写情况- 实习报告结构完整，内容丰富，语言表达清晰。
- 实习报告反映了实习过程中的收获和体会。
五、实习心得与体会1. 实习收获- 对数字信号处理理论有了更深入的理解。
- 提高了实际操作能力和解决问题的能力。
- 培养了团队合作精神和沟通能力。
2. 实习体会- 理论与实践相结合是提高学习效果的关键。
- 养成良好的学习习惯和严谨的工作态度。
- 坚持创新意识，勇于尝试新方法。
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五、实验过程原始记录（实验源程序、图标、计算等）
1、用matlab 编制信号产生子程序，产生以下典型信号序列。
()100处有一单位脉冲，1在,)(单位脉冲序列1≤≤=n n
n δ
()()100，，1处及以后为4，在0前为4在,单位阶跃序列2≤≤==n n n
n u
()()n
R
8
矩形序列
3
()()9
3
5
sin
3
正弦序列
4≤
≤
⎪⎪
⎭
⎫
⎝
⎛
+
•
=n
n
n
x
π
π
()()90)4(5)3(4)2(3)1(2)(序列5≤≤-+-+-+-+=n n n n n
n n x δδδδδ
()()90)3(2)2()1(2)(序列6≤≤-+-+-+=n n n
n n n h δδδδ
2、利用MATLAB 编程完成序列(5)和(6)的移位、反转、加法、乘法等运算，并绘制运算后序列的波形。
()())4(5)3(4)2(3)1(2)(序列5-+-+-+-+=n n n n
n n x δδδδδ
()())3(2)2()1(2)(序列6-+-+-+=n n n
n n h δδδδ
3、利用MATLAB编制一个计算两个序列线性卷积的通用程序，计算上述两序列，并绘制卷积后序列的波形。
六、实验结果分析
1．如何产生方波信号序列和锯齿波信号序列？
答：方波信号由square函数可得，锯齿波信号由循环语句产生。
%方波
T=0:0.001:2*pi; %方波的时间向量
y=square(6*T); %方波w=6,周期为T=2*pi/6
subplot(2,1,1);
plot(T,y); %画方波
title('方波');
axis([T(1)-1 T(end)+1 -2 2]); %坐标轴区域
hold on
%锯齿波
（
1）用matlab 编程产生并画出信号x1(n)、x2(n)、x3(n)、x4(n)、x5(n)。
⎪⎩
⎪
⎨⎧≤≤-≤≤+==n
n n n n n x n R n x 其它,074,
830,1)()
()(241⎪⎩⎪
⎨⎧≤≤-≤≤-=n
n n n n n x 其它,
074,
33
0,
4)(3 n n x 4
cos
)(4π
=n n x 8
sin
)(5π
=
（2）用matlab 编制FFT 函数对上述信号进行频谱分析，并画出上述信号谱图。
12222-Ω⎛⎫
=
⎪⎝⎭
⎛⎫Ω= ⎪
⎝⎭
tan tan T T ωω
这说明模拟角频率Ω和数字角频率ω的关系是非线性的，但是没出现混叠。
在把Ω变换为ω时产生了非线性畸变。
为了克服它带来的问题，通常要使Ω按上式预修正，以抵消畸变的影响。
根据上述变换关系，可以写出：
()()
11
211--+=
-=a z s T z H z H s
设计IIR 数字滤波器的一般步骤：
把给出的数字滤波器的性能指标转换为模拟滤波器的性能指标
根据转换后的性能指标，通过滤波器阶数选择函数，来确定滤波器的最小阶数N 和固有频率Wn ；由最小阶数N 得到低通滤波器原型；
由固有频率Wn 把模拟低通滤波器原型转换为低通、高通、带通、带阻滤波器 运用脉冲响应不变法或双线性变换法把模拟滤波器转换成数字滤波器。
四、使用仪器、器材
计算机，matlab 五、实验过程原始记录（实验源程序、图标、计算等） 1、读懂所给参考程序，熟悉程序的整体结构和功能。
2、设计一个CB 型低通DF ，通带截频fp=3000Hz ，衰耗满足Apmax=3dB ，阻带截频fT=3400Hz,衰耗ATmin=31dB,取样频率fs=8000Hz 。
写出其模拟滤波器方程及数字滤波器方程。
3、设计一个BW型低通DF，满足：通带截频fp=100Hz，衰耗满足Apmax=3dB，阻带截频fT=400Hz,衰耗ATmin=15dB,取样频率fs=2000Hz。
写出其模拟滤波器方程及数字滤波器方程。
4、设计一个BW型高通DF，满足：通带截频fp=400Hz，衰耗满足Apmax=3dB，
阻带截频fT=350Hz,衰耗ATmin=15dB,取样频率fs=1000Hz。
写出其模拟滤波器方程及数字滤波器方程。
5、设计一个CB型带通DF，满足：通带边界频率为100Hz～500Hz，通带衰耗小于
3dB，过渡带宽20Hz，阻带衰耗大于15dB，取样频率fs=2000Hz。
写出其模拟滤波器方程及数字滤波器方程。
六、实验结果分析
1、与脉冲响应不变设计法相比较，简述双线性变换设计法的优缺点。
双线性变换法
优点：
克服多值映射得关系，可以消除频率的混叠
缺点：
时域到频域的变换是非线性的，在高频处有较大的失真
脉冲响应不变法的优点：
1，模拟频率到数字频率的转换时线性的；
2，数字滤波器单位脉冲响应的数字表示近似原型的模拟滤波器单位脉冲响应，因此时域特性逼近好。
缺点：
会产生频谱混叠现象，只适合带限滤波器
四、使用仪器、器材
计算机，matlab
五、实验过程原始记录（实验源程序、图标、计算等）
1.语音载入和播放
2.频谱
3、混音器
4、均衡器
5、滤波器
6、变声器
7、效果图
---精心整理，希望对您有所帮助。