数字信号处理实验报告材料38309.docx
- 文档编号:934099
- 上传时间:2022-10-14
- 格式:DOCX
- 页数:31
- 大小:640.46KB
数字信号处理实验报告材料38309.docx
《数字信号处理实验报告材料38309.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《数字信号处理实验报告材料38309.docx(31页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
数字信号处理实验报告材料38309
《数字信号处理》实验报告
课程名称
数字信号处理
学生
指导教师
宏
学院
信息科学与工程学院
专业班级
学号
2017年5月
实验一离散时间信号和系统响应
一.实验目的
1.掌握连续信号经理想采样前后的频谱变化关系,加深对时域采样定理的理解
2.掌握求系统响应的方法
3.掌握时域离散系统的时域特性
4.利用卷积方法观察分析系统的时域特性
二.实验原理与方法
采样是连续信号数字化处理的第一个环节。
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的变化以及信号信息不丢失的条件,而且可以加深对离散傅里叶变换、Z变换和序列傅里叶变换之间关系式的理解。
对连续信号以T为采样间隔进行时域等间隔理想采样,形成采样信号:
式中为周期冲激脉冲,
的傅里叶变换为:
上式表明将连续信号xa(t)采样后其频谱将变为周期的,周期为Ωs=2π/T。
也即采样信号的频谱是原连续信号xa(t)的频谱Xa(jΩ)在频率轴上以Ωs为周期,周期延拓而成的。
在时域中,描述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。
一个时域离散线性时不变系统的输出与输入间的关系为:
这里,为系统的输出序列,为输入序列。
可以是无限长,也可以是有限长。
三.实验容
1.时域采样定理的验证
给定模拟信号:
,
式中。
对其进行采样,可得到采样序列
。
选择三种采样频率Fs=1kHz,300Hz,200Hz,观测时间选Tp=64ms,分别得到三个采样序列。
编写程序计算这三个序列的幅度特性,并绘图显示其幅频特性曲线。
观察分析频谱混叠现象。
2.给定一个低通滤波器的差分方程为:
输入信号
a.分别求出和的系统响应,并画出其波形
b.求出系统的单位脉冲响应,画出其波形
3.给定系统的单位脉冲响应为
用线性卷积法求分别对系统和的输出响应,并画出波形
A=444.128;
a=50*sqrt
(2)*pi;
w=50*sqrt
(2)*pi;
n=0:
63;
fs=1000;
c=A*exp((-a)*n/fs).*sin(w*n/fs);
subplot(3,2,1);
stem(n,c,'.');
xlabel('n');
ylabel('xa(n)');
title('xa(n)的时域序列');
N=64;
k=0:
length(c)-1;
w=k*pi/100;
X=fft(c,N);
subplot(3,2,2);
plot(w/pi,abs(X));
xlabel('w/pi');
ylabel('|X(jw)|');
title('xa(n)的傅氏变换|X(jw)|');
A=444.128;
a=50*sqrt
(2)*pi;
w=50*sqrt
(2)*pi;
n=0:
63;
fs=300;
c=A*exp((-a)*n/fs).*sin(w*n/fs);
subplot(3,2,3);
stem(n,c,'.');
xlabel('n');
ylabel('xa(n)');
title('xa(n)的时域序列');
N=64;
k=0:
length(c)-1;
w=k*pi/100;
X=fft(c,N);
subplot(3,2,4);
plot(w/pi,abs(X));
xlabel('w/pi');
ylabel('|X(jw)|');
title('xa(n)的傅氏变换|X(jw)|');
A=444.128;
a=50*sqrt
(2)*pi;
w=50*sqrt
(2)*pi;
n=0:
63;
fs=200;
c=A*exp((-a)*n/fs).*sin(w*n/fs);
subplot(3,2,5);
stem(n,c,'.');
xlabel('n');
ylabel('xa(n)');
title('xa(n)的时域序列');
N=64;
k=0:
length(c)-1;
w=k*pi/100;
X=fft(c,N);
subplot(3,2,6);
plot(w/pi,abs(X));
xlabel('w/pi');
ylabel('|X(jw)|');
title('xa(n)的傅氏变换|X(jw)|');
容一:
调用filter解差分方程,由系统对u(n)的响应判断稳定性
A=[1,-0.9];
B=[0.05,0.05];
x1n=[11111111zeros(1,122)];
x2n=ones(1,122);
hn=impz(B,A,58);
subplot(2,2,1);
y='hn';
stem(hn,'r','.');
xlabel('n');
ylabel('h(n)');
title('(a)系统单位脉冲响应h(n)');
y1n=filter(B,A,x1n);
subplot(2,2,2);
y='y1n';
stem(y1n,'g','.');
xlabel('n');
ylabel('h(n)');
title('(b)系统对R8(n)的响应y1(n)');
y2n=filter(B,A,x2n);
subplot(2,2,4);
y='y1n';
stem(y2n,'b','.');
xlabel('n');
ylabel('y2(n)');
title('(c)系统对u(n)的响应y2(n)');
容一:
系统的单位冲响应的波形如下图(a)所示,系统和的响应序列的波形如下图(b)和图(c)
%容2:
调用conv函数计算卷积
x1n=[11111111];
h1n=[ones(1,10)zeros(1,22)];
h2n=[12.52.51zeros(1,22)];
y21n=conv(h1n,x1n);
y22n=conv(h2n,x1n);
figure
(2);
subplot(2,2,1);
y='h1(n)';
stem(h1n,'b','.');
axis([02201.2]);
title('(d)系统单位脉冲响应h1(n)');
subplot(2,2,2);
y='y21n';
stem(y21n,'r','.');
axis([05208.2]);
title('(e)h1(n)与R8(n)的卷积y21(n)');
subplot(2,2,3);
y='h2(n)';
stem(h2n,'b','.');
axis([02203.2]);
title('(f)系统对单位脉冲响应h2(n)');
subplot(2,2,4);
y='y22n';
stem(y22n,'r','.');
gridon;
title('(g)h2(n)与R8(n)的卷积y22(n)');
四.实验思考
1.在分析理想采样序列特性的实验中,采样频率不同时,相应理想采样序列的傅里叶变换频谱的数字频率度量是否都相同?
它们所对应的模拟频率是否相同?
为什么?
;
对于生活中的连续信号(图像,语音等),采样是十分重要的,采样频率必须满足采样定理(f>2fs)才能安全重构原来的信号,当采样频率不同时,相应理想采样序列的傅里叶变换频谱的数字频率度量是不同的,它们所对应的模拟频率也是不同的。
因为采样的频率不同,其傅里叶变换所能包含的围也不同。
而我们是在抽样的过程中考虑采样频率,在FFT中其实可以不考虑,归一化都可以,所以说提高采样率我们的重点是能不能够重构原来的信号,如果原连续信号的最高频率分量或者带宽很宽的话,那么按照采样定理就要提高采样率了。
2.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,可否用线性卷积法求系统的响应?
如何求?
直接进行线性卷积是不可行的,因为输入信号为无限长序列。
但在实验中函数fftt的调用格式为y=fftfilt(b,x)该格式是利用基于FFT的重叠相加法对数据进行滤波,这种频域滤波技术只对FIR滤波器有效.该函数是通过向量b描述的滤波器对x数据进行滤波.
x是等待滤波的信号;
b是FIR滤波器的H(z)的分子多项式系数
3.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?
用前面第二个实验结果进行分析说明
如果信号经过低通滤波器,把信号的高频分量滤掉,时域信号将变得更加平滑。
并且由实验容
(2)可见,经过系统低通滤波使输入信号、和的阶跃变化变得缓慢上升与下降.
实验总结
(1)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的响应输出,注意合理的选择系统的初始条件,第二种是已知系统的单位冲激响应,通过求系统输入与单位脉冲响应的线性卷积求得系统的输出。
(2)实验中要检查系统的稳定性,其方法是在输入端加上单位阶跃序列,观察系统的输出波形,如果波形的幅值稳定在一个常数值附近,则系统稳定,否则系统不稳定。
上面第三个实验是稳定的。
实验二用FFT对信号作频谱分析
一.实验目的
1.进一步加深DFT算法原理和基本性质的理解
2.掌握用FFT对连续信号和时域离散信号进行频谱分析的方法
3.了解用FFT进行频谱分析时可能出现的分析误差及其原因,以便正确应用FFT。
二.实验原理
(补充离散傅里叶变换的性质)
用FFT对信号作频谱分析是学习数字信号处理的重要容,经常需要进行谱分析的信号是模拟信号和时域离散信号。
对信号进行谱分析的重要问题是频谱分辨率F和分析误差。
频谱分辨率直接和FFT的变换区间N有关,FFT能够实现的频率分辨率是2/N,因此要求2/NF。
可以根据此式选择FFT的变换区间N。
误差主要来自于用FFT作频谱分析时,得到的是离散谱,而信号(周期信号除外)是连续谱,只有当N较大时,离散谱的包络才能逼近于连续谱,因此N要适当选择大一些。
周期信号的频谱是离散谱,只有用整数倍周期的长度作FFT,得到的离散谱才能代表周期信号的频谱。
如果不知道信号周期,可以尽量选择信号的观察世间长一些。
对模拟信号进行谱分析时,首先要按照采样定理将其变为时域离散信号。
如果是模拟周期信号,也应该选取整数倍周期的长度,经过采样后形成周期序列,按照周期序列的谱分析进行。
三.实验容
1.对以下给出的各序列进行谱分析:
选择FFT的变换区间N为8和16两种情况进行频谱分析。
2.对以下各周期序列进行频谱分析
选择FFT的变换区间N为8和16两种情况分别对以上序列进行频谱分析。
3.对模拟周期信号进行频谱分析
选择采样频率Fs=64Hz,对变换区间N=16,32,64三种情况进行谱分析
1.对以下序列进行谱分析:
选择FFT的变换区间N为8和16两种情况进行频谱分析。
分别打印其幅频特性曲线,并进行对比、分析和讨论。
代码如下:
x1n=[ones(1,4)];%产生R4(n)序列向量
X1k8=fft(x1n,8);
X1k16=fft(x1n,16);
N=8;
f=2/N*(0:
N-1);
figure
(1);
subplot(1,2,1);
stem(f,abs(X1k8),'.');
title('(1a)8点DFT[x_1(n)]');
xlabel('w/pai');
ylabel('幅度');
N=16;
f=2/N*(0:
N-1);
figure
(1);
subplot(1,2,2);
stem(f,abs(X1k16),'.');
title('(
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 数字信号 处理 实验 报告 材料 38309