信号的表示及转换DOCWord格式文档下载.docx
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b.掌握连续时间信号的MATLAB产生,掌握连续时间信号的MATLAB编程
c.熟悉利用MATLAB中的SIMULINK软件对系统中的模型进行仿真和分析
掌握MATLAB描述LTI系统的常用方法及有关函数,并学会利用MATLAB求解LTI系统响应,绘制相应曲线。
1.2设计意义
通过这几天对此次课程设计的制作,增加了自己对新事物接触的范围。
使我对MATLAB软件有了一定的了解。
通过利用MATLAB实现各种不同信号及其信号变换,能够用MATLAB分析常用连续时间信号的时域特性,不管是在以后的学习,还在工作中都能够提供给我们很大的帮助,使复杂的连续时域信号的分析变得很简单,让人看了很直白。
此次课程设计能够用到MATLAB软件对连续系统时域分析进行仿真,对自己来说是个挑战,锻炼自己接受新鲜事物的能力。
2.设计目标及设计方案
1.
(1)熟悉MATLAB软件平台;
(2)掌握MATLAB编程方法、常用语句和可视化绘图技术;
(3)编程实现常用信号及其运算MATLAB实现方法。
(4)通过MATLAB软件对LTI连续系统时域进行分析仿真。
2.
(1)首先到图书馆和上网查找关于MATLAB的有关资料,并记录下来进行知识汇总。
(2)掌握MATLAB软件的基本知识,熟悉MATLAB软件,并掌握和运用MATLAB软件执行一些简单的命令。
(3)对MATLAB软件进行简单的程序运行。
三.设计方法及内容
MATLAB软件具有强大的功能,它对所有的信号能进行视图化,还有它具有丰富的库函数,能够给用户进行选择来编写程序,它的主要特点是:
①高效的数值计算及符号计算功能,能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来;
②具有完备的图形处理功能,实现计算结果和编程的可视化;
③友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言,使学者易于学习和掌握;
④功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等),为用户提供了大量方便实用的处理工具。
MATLAB强大的图形处理功能及符号运算功能,为我们实现信号的可视化及系统分析提供了强有力的工具。
在某一时间区间内,出若干不连续点外,如果任意时刻都可以给出确定的函数值,则称该信号为连续信号,简称为连续信号。
从严格意义上讲,MATLAB数值计算的方法并不能处理连续时间信号。
然而,利用连续时间信号在等时间间隔点的取样之来近似表示连续信号,及当取样时间间隔足够小时,这些离散样值即可被MATLAB处理,并且能较好地近似表示连续信号。
为了表示连续时间信号,需要定义某一时间或自变量的范围和取样时间间隔,然后调用给函数计算这些点的函数值,最后画出齐图形。
1.实指数信号
实指数信号的基本形式为
。
其中,K,a为实数。
当a>
0时,实指数信号随时间按指数式增长;
当a<
0时,实指数信号随时间按指数衰减;
当a=0时,实指数信号不随时间变化,转化为直流信号。
MATLAB中用exp函数来表示实指数信号,其语法格式如下:
Y=K*exp(a*t)
如用MATLAB命令产生单边衰减和单边递增的实指数信号:
a=1.4;
a1=0.7;
n1=0;
n2=10;
n=[n1:
n2];
x=a.^n;
//a与n中的元素对应取幂,
X1=a1.^n;
subplot(2,2,1);
plot(n,x);
//图形分割为2x2个小窗口,多个图画在一个平面上
xlabel(‘n’);
//添加x轴名称
ylabel(‘x(n)’);
//添加y轴名称
Title(‘expsequencea>
1’);
//添加图形标题
gridon;
//显示网格线
plot(n,x1);
xlabel(‘n’);
ylabel(‘x(n)’);
title(‘expsequencea<
grid;
程序运行结果如下:
2.正余弦信号
正余弦信号的基本形式为f(t)=Ksin(wt+α)或f(t)=Kcos(wt+α)。
其中,K是振幅;
W是交频率;
α是相位。
这3个参数称为正余弦信号的三个要素。
MATLAB中可用sin或cos函数来表示正余弦信号,其语法格式如下:
K*sin(w*t+pi)
K*cos(w*t+pi)
程序如下
x=linspace(0,2*pi,30);
//将区间[0,2
]平均分成29段,得到30个点
y=sin(x);
z=cos(x);
U=2*sin(x).*cos(x);
v=sin(x)./cos(x);
//sin(x)与cos(x)中的元素对应相乘
subplot(2,2,1),plot(x,y),title(‘sin(x)’);
subplot(2,2,2),plot(x,z),title(‘cos(x)’);
subplot(2,2,3),plot(x,u),title(‘2sin(x)cos(x)’);
subplot(2,2,4);
plot(x,v),title(‘sin(x)/cos(x)’);
3.复指数信号
复指数信号的基本形式为
其中,s=
+j
是复变量;
为实数。
改信号由实部Re[f(t)]=
和虚部Im[f(t)]=
两部分组成。
当w=0时,
为一个实指数信号;
当
>
0,
0时,
的实部和虚部分别是按指数规律增长的正弦振动;
<
的实部和虚部分别是按指数规律衰减的正弦振动;
=0,
的实部和虚部均为等幅的正弦振动。
MATLAB表示复指数信号时同样可以调用exp函数,与实指数信号不同之处在于函数自变量为复数,MATLAB默认变量i为虚部单位。
t=0:
0.01:
3;
k=2;
a=-1.5;
b=10;
ft=k*exp((a+i*b)*t);
subplot(2,2,1);
plot(t,real(ft));
title(‘实部’);
axis([06-22]);
gridon;
//asis规定x轴y轴的范围,x轴的范围是0到3,y轴的范围是-2到2
subplot(2,2,2);
plot(t,imag(ft));
title(‘虚部’);
axis([06-22]);
subplot(2,2,3);
plot(t,abs(ft));
title(‘模’);
axis([0602]);
plot(t,angle(ft));
title(‘相角’);
axis([06-44]);
4.不同频率的声音信号
下面的一段程序是语音信号在MATLAB中的最简单表现,它实现了语音的读入打开,以及绘出了语音信号的波形频谱图。
[x,fs,bits]=wavread('
ding.wav'
[10245120]);
sound(x,fs,bits);
X=fft(x,4096);
magX=abs(X);
angX=angle(X);
subplot(221);
plot(x);
title('
原始信号波形'
);
subplot(222);
plot(X);
title('
原始信号频谱'
subplot(223);
plot(magX);
原始信号幅值'
subplot(224);
plot(angX);
原始信号相位'
程序运行可以听到声音,得到的结果如图3-1所示:
不同频率的声音信号定点分析
已知一个语音信号,数据采样频率为100Hz,试分别绘制N=128点DFT的幅频图和N=1024点DFT幅频图。
编程如下:
x=wavread('
sound(x);
fs=100;
N=128;
y=fft(x,N);
magy=abs(y);
f=(0:
length(y)-1)'
*fs/length(y);
plot(f,magy);
xlabel('
频率(Hz)'
ylabel('
幅值'
N=128(a)'
grid
plot(f(1:
N/2),magy(1:
N/2));
N=128(b)'
gridfs=100;
N=1024;
magy=abs(y);
N=1024(c)'
N=1024(d)'
grid运行结果如下:
5.灰度和彩色图像信号
=====================================================================
%Experiment1:
calculatethehistogramofgray-scalethroughgray-scalearea
%function
f=imread('
J:
\ebookandcode_ex\imageprocessing\digitalimageprocess2_Woods\DIPusingMatlab\imagedatabase\dipum_images_ch02\dipum_images_ch02\Fig0206(a)(rose-original).tif'
[m,n]=size(f);
gray_area=zeros(1,256);
%computetheareaundercertaingraylevel
fork=0:
255
ind=find(f==k);
gray_area(k+1)=length(ind);
end
%computethehistogrambyperformingthedifferenceforgray_area
hist=zeros(1,256);
254
hist(k+1)=gray_area(k+2)-gray_area(k+1);
%normalization
hist=hist/numel(f);
subplot(121);
imshow(f);
subplot(122);
stem([1:
1:
256],hist,'
.'
axis([12560max(hist)]);
f=imread('
Fig0308(a)(pollen).tif'
theorignalima
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