数字信号处理malab上机实验(含子程序)

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1、数字信号处理上机内容实验一、求线性时不变系统的输出一、实验目的:学习用线性卷积法求网络输出的方法。二、实验原理:一般网络或系统用线性常系数差分方程描述,如果已知差分方程和输入信号,用递推法求解差分 方程或者求网络输出,最适合用计算计求解。一、 实验结果及程序清单(含分析及函数用法)1、%-(2)调用filter解差分方程以及单位脉冲响应-close all;clear allA=1,-0.9;B=0.05,0.05; %系统差分方程系数向量B和Ax1n=ones(1,8) zeros(1,25); %产生信号x1(n)=R8(n),用zeros用来加点的个数x2n=ones(1,30); %产

2、生信号x2(n)=u(n)hn=impz(B,A,25); %求系统单位脉冲响应h(n)subplot(3,1,1);stem(hn); %调用函数stem绘图title(a) 系统单位脉冲响应h(n);y1n=filter(B,A,x1n); %求系统对x1(n)的响应y1(n)subplot(3,1,2);stem(y1n);title(b) 系统对R8(n)的响应y1(n);y2n=filter(B,A,x2n); %求系统对x2(n)的响应y2(n)subplot(3,1,3);stem(y2n);title(c) 系统对u(n)的响应y2(n);分析:1、在时域求系统响应的方法有两种

3、,第一种是通过解差分方程求得系统输出; 第二种是已知系统的单位脉冲响应,通过求输入信号和系统单位脉冲响应的线性卷积求得系统输出。2、检验系统的稳定性,其方法是在输入端加入单位阶跃序列,观察输出波形,如果波形稳定在一个常数值上,系统稳定,否则不稳定。(a)25个点数和程序所写一致。Filter函数实现线性常系数差分方程的递推求解。调用格式如下:Y=filter(B,A,x) 计算系统对输入信号x的零状态响应输出信号向量Y,B,A是差分方程的系数向量。即B=a1,a2amA=b1,b2bn2、%-(3)调用conv函数计算卷积-x1n=ones(1,8); %产生信号x1(n)=R8(n)h1n=

4、ones(1,10) zeros(1,10);h2n=1 2.5 2.5 1 zeros(1,10);y21n=conv(h1n,x1n);y22n=conv(h2n,x1n);subplot(2,2,1);stem(h1n);title(d) 系统单位脉冲响应h1(n);subplot(2,2,3);stem(y21n);title(e) h1(n)与R8(n)的卷积y21(n);subplot(2,2,2);stem(h2n);title(f) 系统单位脉冲响应h2(n);subplot(2,2,4);stem(y22n);title(g) h2(n)与R8(n)的卷积y22(n);分析:

5、(d)(f)单位脉冲响应点数与程序要求一致(e)(g)卷积点数满足M+N-1的要求,图形也满足要求。Conv函数用于计算两个有限长序列的卷积C=conv(A,B)计算两个有限长序列向量A和B的卷积3、%-(4)实验方法检查系统是否稳定-close all;clear allun=ones(1,256); %产生信号u(n)n=0:255;xsin=sin(0.014*n)+sin(0.4*n); %产生正弦信号A=1,-1.8237,0.9801;B=1/100.49,0,-1/100.49; %系统差分方程系数向量B和Ay1n=filter(B,A,un); %谐振器对u(n)的响应y31(

6、n)y2n=filter(B,A,xsin); %谐振器对u(n)的响应y31(n)subplot(2,1,1);stem(y1n);title(h) 谐振器对u(n)的响应y31(n);subplot(2,1,2);stem(y2n);title(i) 谐振器对正弦信号的响应y32(n);分析:(h)中由: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输出显然趋近于零,所以是稳定的(i)中谐振器具有对某个频率进行谐振的性质,本实验中的谐振器的谐振频率是0.4 rad,因此稳定波形为sin(0.4n)。二、 思考题简要分析(1) 如果输入信号为无限

7、长序列,系统的单位脉冲响应是有限长序列,可否用线性卷积法求系统的响应? 如何求?答: 如果输入信号为无限长序列,系统的单位脉冲响应是有限长序列,可用分段线性卷积法求系统的响应 (2)如果信号经过低通滤波器,把信号的高频分量滤掉,时域信号会有何变化,用前面 第一个实验结果进行分析说明。答:如果信号经过低通滤波器, 则信号的高频分量被滤掉, 时域信号的变化减缓,在有阶跃处附近产生过渡带。因此,当输入矩形序列时,输出序列的开始和终了都产生了明显的过渡带,见第一个实验结果的波形。三、 总结心里总结:起初没有看书,什么都不懂,做实验的时候也是什么都不懂,混时间,非常的痛苦。说要认真的写实验报告,也是笑话

8、,还要分析,更是痛苦。这次发时间把书本的第一章好好的看了几遍,包括原理性的东西,以及其中涉及的matlab的代码全看了。再则就是参考了matlab基础书籍以及网上的一些资料,最重要的是matlab的帮助文档作用很大,函数怎么用的都写好了。把实验一完成后,觉得也没有什么呀,当初那么的害怕做什么呢!总结即在实验原理中说明的两点:1、在时域求系统响应的方法有两种,第一种是通过解差分方程求得系统输出; 第二种是已知系统的单位脉冲响应,通过求输入信号和系统单位脉冲响应的线性卷积求得系统输出。2、检验系统的稳定性,其方法是在输入端加入单位阶跃序列,观察输出波形,如果波形稳定在一个常数值上,系统稳定,否则不

9、稳定。实验二:时域采样与频域采样一、 实验原理与方法1、 时域采样定理:a) 对模拟信号以间隔T进行时域等间隔理想采样,形成的采样信号的频谱是原模拟信号频谱以采样角频率()为周期进行周期延拓。公式为: b) 采样频率必须大于等于模拟信号最高频率的两倍以上,才能使采样信号的 频谱不产生频谱混叠。2、 频域采样定理:公式为: 由公式可知,频域采样点数N必须大于等于时域离散信号的长度M(即NM),才能使时域不产生混叠,则N点IDFT得到的序列就是原序列x(n),即=x(n)。二、 实验结果及程序清单(含分析及函数用法)1、% -(1)时域采样理论验证程序-Tp=64/1000;%观察时间Tp=64毫

10、秒%产生M长采样序列x(n)Fs=1000; T=1/Fs;M=Tp*Fs; n=0:M-1;A=444.128; alph=pi*50*20.5 ;omega=pi*50*20.5;xnt=A*exp(-alph*n*T).*sin(omega*n*T);Xk=T*fft(xnt,M); %M点FFTxnt)yn=xa(nT);subplot(3,2,1);stem(xnt);%调用自编绘图函数stem绘制序列图box on;title(a) Fs=1000Hz);k=0:M-1;fk=k/Tp;subplot(3,2,2);stem(fk,abs(Xk);title(a) T*FTxa(n

11、T),Fs=1000Hz);xlabel(f(Hz);ylabel(幅度);axis(0,Fs,0,1.2*max(abs(Xk);% Fs=300Hz和 Fs=200Hz的程序与上面Fs=1000Hz完全相同。Tp=64/1000;%观察时间Tp=64毫秒%产生M长采样序列x(n)Fs=300; T=1/Fs;M=Tp*Fs; n=0:M-1;A=444.128; alph=pi*50*20.5 ;omega=pi*50*20.5;xnt=A*exp(-alph*n*T).*sin(omega*n*T);Xk=T*fft(xnt,M); %M点FFTxnt)yn=xa(nT);subplot

12、(3,2,3);stem(xnt);%调用自编绘图函数stem绘制序列图box on;title(b) Fs=300Hz);k=0:M-1;fk=k/Tp;subplot(3,2,4);stem(fk,abs(Xk);title(b) T*FTxa(nT),Fs=300Hz);xlabel(f(Hz);ylabel(幅度);axis(0,Fs,0,1.2*max(abs(Xk);Tp=64/1000;%观察时间Tp=64毫秒%产生M长采样序列x(n)Fs=200; T=1/Fs;M=Tp*Fs; n=0:M-1;A=444.128; alph=pi*50*20.5 ;omega=pi*50*2

13、0.5;xnt=A*exp(-alph*n*T).*sin(omega*n*T);Xk=T*fft(xnt,M); %M点FFTxnt)yn=xa(nT);subplot(3,2,5);stem(xnt);%调用自编绘图函数stem绘制序列图box on;title(c) Fs=200Hz);k=0:M-1;fk=k/Tp;subplot(3,2,6);stem(fk,abs(Xk);title(c) T*FTxa(nT),Fs=200Hz);xlabel(f(Hz);ylabel(幅度);axis(0,Fs,0,1.2*max(abs(Xk);分析:,当采样频率为1000 Hz时,频谱混叠很

14、小:当采样频率为300 Hz时,频谱混叠很严重;当采样频率为200 Hz时,频谱混叠更很严重。Fft函数的调用格式:Xk=fft(xn,N)调用参数xn为被交换的时域序列向量,N是DFT变换的区间长度,当N大于xn的长度时,fft函数自动在xn后面补零。当N小于xn的长度时,fft函数计算xn的前面N个元素构成的N长序列的N点DFT,忽略xn后面的元素。2、%-(2)频域采样理论验证-M=27;N=32;n=0:M;%产生M长三角波序列x(n)xa=0:floor(M/2); xb= ceil(M/2)-1:-1:0; xn=xa,xb;Xk=fft(xn,1024);%1024点FFTx(n), 用于近似序列x(n)的TFX32k=fft(xn,32);%32点FFTx(n)x32n=ifft(X32k);%32点IFFTX32(k)得到x32(n)X16k=X32k(1:2:N);%隔点抽取X32k得到X16(K)x16n=ifft(X16k,N/2);%16点IFFTX16(k)得到x16(n)subplot(3,2,2);stem(n,xn);box ontit

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