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实验1实验报告成功

一:

实验目的及要求

分析常用窗函数的时域和频域特性,灵活运用窗函数分析信号频谱和设计FIR数字滤波器。

二:

实验仪器

仪器名称

规格/型号

数量

备注

计算机

一台

装有Matlab

三:

实验原理

在确定信号谱分析、随机信号功率谱估计以及FIR数字滤波器设计中,窗函数的选择起着重要的作用。

在信号的频谱分析中,截短无穷长的序列会造成频率泄漏,影响频谱分析的精度和质量。

合理选取窗函数的类型,可以改善泄漏现象。

在FIR数字滤波器设计中,截短无穷长的系统单位脉冲序列会造成FIR滤波器幅度特性的波动,且出现过渡带。

四:

实验步骤

(1)1.分析并绘出常用窗函数的时域特性波形。

2.利用fft函数分析常用窗函数的频域特性,并从主瓣宽度和旁瓣相对幅度两个角度进行比较分析。

3.研究凯塞窗(Kaiser)的参数选择对其时域和频域的影响。

(1)固定beta=4,分别取N=20,60,110;

(2)固定N=60,分别取beta=1,5,11。

4序列x=0.5*cos(11*pi*k/20)+cos(9*pi*k/20),分析其频谱。

(1)利用不同宽度N的矩形窗截短该序列,N分别为

20,40,160,观察不同长度N的窗对谱分析结果的影响;

(2)利用哈明窗重做

(1);

(3)利用凯塞窗重做

(1);

(4)比较和分析三种窗的结果;

(5)总结不同长度或类型的窗函数对谱分析结果的影响。

(2)实验结果,分析与结论:

实验1

%矩形窗时域波形及频谱

N=51;

w=boxcar(N);

Y=fft(w,256);

subplot(2,1,1);

stem([0:

N-1],w);

xlabel('w');

ylabel('y');

title('时域波形');

subplot(2,1,2);

Y0=abs(fftshift(Y));

plot([-128:

127],Y0)

xlabel('W');

ylabel('Y0');

title('频谱图形');

%汉明窗时域波形及频谱

N=51;

k=0:

N-1;

w=0.54-0.46*cos(2*pi*k/(N-1))

Y=fft(w,256);

subplot(2,1,1);

stem([0:

N-1],w);

xlabel('w');

ylabel('y');

title('时域波形');

subplot(2,1,2);

Y0=abs(fftshift(Y));

plot([-128:

127],Y0)

xlabel('W');

ylabel('Y0');

title('频谱图形');

%汉宁窗时域波形及频谱

N=51;

k=0:

N-1;

w=1/2*(1-cos(2*pi*k/(N-1)));

Y=fft(w,256);

subplot(2,1,1);

stem([0:

N-1],w);

xlabel('w');

ylabel('y');

title('时域波形');

subplot(2,1,2);

Y0=abs(fftshift(Y));

plot([-128:

127],Y0)

xlabel('W');

ylabel('Y0');

title('频谱图形');

%布拉克窗时域波形及频谱

N=51;

k=0:

N-1;

w=0.42-0.5*cos(2*pi*k/(N-1))+0.08*cos(4*pi*k/(N-1));

Y=fft(w,256);

subplot(2,1,1);

stem([0:

N-1],w);

xlabel('w');

ylabel('y');

title('时域波形');

subplot(2,1,2);

Y0=abs(fftshift(Y));

plot([-128:

127],Y0)

xlabel('W');

ylabel('Y0');

title('频谱图形');

%三角形窗时域波形及频谱

N=51;

w=bartlett(N);

Y=fft(w,256);

subplot(2,1,1);

stem([0:

N-1],w);

xlabel('w');

ylabel('y');

title('时域波形');

subplot(2,1,2);

Y0=abs(fftshift(Y));

plot([-128:

127],Y0)

xlabel('W');

ylabel('Y0');

title('频谱图形');

%凯撒窗时域波形及频谱

N=51;

beta=4;

w=Kaiser(N,beta);

Y=fft(w,256);

subplot(2,1,1);

stem([0:

N-1],w);

xlabel('w');

ylabel('y');

title('时域波形');

subplot(2,1,2);

Y0=abs(fftshift(Y));

plot([-128:

127],Y0)

xlabel('W');

ylabel('Y0');

title('频谱图形');

实验3.1

%凯撒窗时域波形及频谱beta=4时N取不同值的波形比较

N=20;

beta=4;

w=Kaiser(N,beta);

Y=fft(w,256);

subplot(3,2,1);

stem([0:

N-1],w);

xlabel('w');

ylabel('y');

title('时域波形beta=4,N=20');

subplot(3,2,2);

Y0=abs(fftshift(Y));

plot([-128:

127],Y0)

xlabel('W');

ylabel('Y0');

title('频谱图形beta=4,N=20');

N=60;

beta=4;

w=Kaiser(N,beta);

Y=fft(w,256);

subplot(3,2,3);

stem([0:

N-1],w);

xlabel('w');

ylabel('y');

title('时域波形beta=4,N=60');

subplot(3,2,4);

Y0=abs(fftshift(Y));

plot([-128:

127],Y0)

xlabel('W');

ylabel('Y0');

title('频谱图形beta=4,N=60');

N=110;

beta=4;

w=Kaiser(N,beta);

Y=fft(w,256);

subplot(3,2,5);

stem([0:

N-1],w);

xlabel('w');

ylabel('y');

title('时域波形beta=4,N=110');

subplot(3,2,6);

Y0=abs(fftshift(Y));

plot([-128:

127],Y0)

xlabel('W');

ylabel('Y0');

title('频谱图形beta=4,N=110');

实验3.2

%凯撒窗时域波形及频谱N=60,beta取不同值的波形比较

N=60;

beta=1;

w=Kaiser(N,beta);

Y=fft(w,256);

subplot(3,2,1);

stem([0:

N-1],w);

xlabel('w');

ylabel('y');

title('时域波形N=60,beta=1');

subplot(3,2,2);

Y0=abs(fftshift(Y));

plot([-128:

127],Y0)

xlabel('W');

ylabel('Y0');

title('频谱图形N=60,beta=1');

N=60;

beta=5;

w=Kaiser(N,beta);

Y=fft(w,256);

subplot(3,2,3);

stem([0:

N-1],w);

xlabel('w');

ylabel('y');

title('时域波形N=60,beta=5');

subplot(3,2,4);

Y0=abs(fftshift(Y));

plot([-128:

127],Y0)

xlabel('W');

ylabel('Y0');

title('频谱图形N=60,beta=5');

N=60;

beta=11;

w=Kaiser(N,beta);

Y=fft(w,256);

subplot(3,2,5);

stem([0:

N-1],w);

xlabel('w');

ylabel('y');

title('时域波形N=60,beta=11');

subplot(3,2,6);

Y0=abs(fftshift(Y));

plot([-128:

127],Y0)

xlabel('W');

ylabel('Y0');

title('频谱图形N=60,beta=11');

实验4.1

%利用矩形窗分析序列

N=20;

k=0:

N-1;

x=0.5*cos(11*pi*k/20)+cos(9*pi*k/20);

w=ones(1,N);

y=x.*w;

Y=fft(y,512);

subplot(3,2,1);

stem([0:

N-1],y);

title('抽样信号');

xlabel('频率');

ylabel('幅值');

subplot(3,2,2);

Y0=abs(fftshift(Y));

plot([-256:

255],Y0);

title('时域波形');

xlabel('频率');

ylabel('幅值');

N=40;

k=0:

N-1;

x=0.5*cos(11*pi*k/20)+cos(9*pi*k/20);

w=ones(1,N);

y=x.*w;

Y=fft(y,512);

subplot(3,2,3);

stem([0:

N-1],y);

title('抽样信号');

xlabel('频率');

ylabel('幅值');

subplot(3,2,4);

Y0=abs(fftshift(Y));

plot([-256:

255],Y0);

title('时域波形');

xlabel('频率');

ylabel('幅值');

N=160;

k=0:

N-1;

x=0.5*cos(11*pi*k/20)+cos(9*pi*k/20);

w=ones(1,N);

y=x.*w;

Y=fft(y,512);

subplot(3,2,5);

stem([0:

N-1],y);

title('抽样信号');

xlabel('频率');

ylabel('幅值');

subplot(3,2,6);

Y0=abs(fftshift(Y));

plot([-256:

255],Y0);

title('时域波形');

xlabel('频率');

ylabel('幅值');

实验4.2

%利用汉明窗分析序列

N=20;

k=0:

N-1;

x=0.5*cos(11*pi*k/20)+cos(9*pi*k/20);

w=1/2*(1-cos(2*pi*k/(N-1)));

y=x.*w;

Y=fft(y,512);

subplot(3,2,1);

stem([0:

N-1],y);

title('抽样信号');

xlabel('频率');

ylabel('幅值');

subplot(3,2,2);

Y0=abs(fftshift(Y));

plot([-256:

255],Y0);

title('时域波形');

xlabel('频率');

ylabel('幅值');

N=40;

k=0:

N-1;

x=0.5*cos(11*pi*k/20)+cos(9*pi*k/20);

w=1/2*(1-cos(2*pi*k/(N-1)));

y=x.*w;

Y=fft(y,512);

subplot(3,2,3);

stem([0:

N-1],y);

title('抽样信号');

xlabel('频率');

ylabel('幅值');

subplot(3,2,4);

Y0=abs(fftshift(Y));

plot([-256:

255],Y0);

title('时域波形');

xlabel('频率');

ylabel('幅值');

N=160;

k=0:

N-1;

x=0.5*cos(11*pi*k/20)+cos(9*pi*k/20);

w=1/2*(1-cos(2*pi*k/(N-1)));

y=x.*w;

Y=fft(y,512);

subplot(3,2,5);

stem([0:

N-1],y);

title('抽样信号');

xlabel('频率');

ylabel('幅值');

subplot(3,2,6);

Y0=abs(fftshift(Y));

plot([-256:

255],Y0);

title('时域波形');

xlabel('频率');

ylabel('幅值');

实验4.3

%利用凯撒窗分析序列

beta=4;

N=20;

k=0:

N-1;

x=0.5*cos(11*pi*k/20)+cos(9*pi*k/20);

w=(Kaiser(N,beta))';

y=x.*w;

Y=fft(y,512);

subplot(3,2,1);

stem([0:

N-1],y);

title('抽样信号');

xlabel('频率');

ylabel('幅值');

subplot(3,2,2);

Y0=abs(fftshift(Y));

plot([-256:

255],Y0);

title('时域波形');

xlabel('频率');

ylabel('幅值');

beta=4;

N=40;

k=0:

N-1;

x=0.5*cos(11*pi*k/20)+cos(9*pi*k/20);

w=(Kaiser(N,beta))';

y=x.*w;

Y=fft(y,512);

subplot(3,2,3);

stem([0:

N-1],y);

title('抽样信号');

xlabel('频率');

ylabel('幅值');

subplot(3,2,4);

Y0=abs(fftshift(Y));

plot([-256:

255],Y0);

title('时域波形');

xlabel('频率');

ylabel('幅值');

beta=4;

N=160;

k=0:

N-1;

x=0.5*cos(11*pi*k/20)+cos(9*pi*k/20);

w=(Kaiser(N,beta))';

y=x.*w;

Y=fft(y,512);

subplot(3,2,5);

stem([0:

N-1],y);

title('抽样信号');

xlabel('频率');

ylabel('幅值');

subplot(3,2,6);

Y0=abs(fftshift(Y));

plot([-256:

255],Y0);

title('时域波形');

xlabel('频率');

ylabel('幅值');

(3)思考题:

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