用MATLAB实现信号的时域卷积Word下载.doc
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）;
x2=input（'
请输入x2='
y1=input（'
请输入y1='
y2=input（'
请输入y2='
subplot（131）,stem（x1,y1）,gridon,title（'
y1'
）,axis（[（min（x1）-1）,（max（x1）+1）,（min（y1）-1）,（max（y1）+1）]）
subplot（132）,stem（x2,y2）,gridon,title（'
y2'
）,axis（[（min（x2）-1）,（max（x2）+1）,（min（y2）-1）,（max（y2）+1）]）
%_____________________________________________
xmin1=min（x1）;
xmax1=max（x1）;
xmin2=min（x2）;
xmax2=max（x2）;
t=（xmax2+xmax1）-（xmin2+xmin1）+1;
xx=0:
（t-1）;
ft=conv（y1,y2）
subplot（133）,stem（xx,ft）,gridon,title（'
*'
）
axis（[（min（xx）+0.5）,（max（xx）+0.5）,（min（ft）-0.5）,（max（ft）+0.5）]）
⑵调用来完成下面两离散序列的卷积和运算，并绘制图形：
任务
（2）程序：
functionf=ddconv（m1,m2）
%-----------------------------
%离散序列1
t1=m1-5;
t2=m1+5;
t=t1:
t2;
%横坐标
n=length（t）;
tt=t1:
m1;
%起始到跳变
n1=length（tt）;
f1=[zeros（1,n1-1）,ones（1,n-n1+1）];
%subplot（141）,stem（t,f1）,gridon,title（'
阶跃函数序列u（n-m1）'
）,axis（[t1t2-0.21.5]）
%-------------------------------
%离散序列2
p1=m1-5;
p2=m1+5;
p=p1:
p2;
z=length（p）;
pp=p1:
m2;
%起始到跳变
z1=length（pp）;
f2=[zeros（1,z1-1）,ones（1,z-z1+1）];
%subplot（142）,stem（p,f2）,gridon,title（'
离散阶跃序列u（n-m2）'
）,axis（[p1p2-0.21.5]）
%------------------------------------
%两离散序列相减
k=min（min（t）,min（p））:
max（max（t）,max（p））;
%共同横坐标
s1=zeros（1,length（k））;
s2=s1;
s1（find（（k>
=min（t））&
（k<
=max（t））==1））=f1;
s2（find（（k>
=min（p））&
=max（p））==1））=f2;
f=s1-s2;
subplot（131）,stem（k,f）,gridon,title（'
x（n）=u（n）-u（n-4）'
axis（[（min（min（t）,min（p））-1）,（max（max（t）,max（p））+1）,（min（f）-0.5）,（max（f）+0.5）]）
subplot（132）,stem（k,f）,gridon,title（'
h（n）=u（n）-u（n-4）'
%----------------------------
xmin1=min（k）;
xmax1=max（k）;
xmin2=min（k）;
xmax2=max（k）;
ft=conv（f,f）
h（n）*x（n）'
⑶编制计算连续时间信号卷积积分的M函数，该函数在计算出两信号和的卷积积分的数值近似的同时，还绘制出、和的时域波形图。
实现方法：
与第（4）任务用同一个程序。
⑷调用函数来完成下面两连续时间信号的卷积积分运算，并绘制图形：
，
任务（3、4）程序：
functionsconv（）
%u（t）
m1=0;
t1=m1-10;
t2=m1+10;
0.01:
%subplot（131）,plot（t,f1）,gridon,title（'
À
ë
É
¢
½
×
Ô
¾
Ð
ò
Á
u（t）'
%u（t+1/2）
tx1=t-1/2;
fx1=f1;
%subplot（241）,stairs（tx1,fx1）,gridon,title（'
u（t+1/2）'
%u（t-1）
tx2=t+1;
fx2=f1;
%subplot（242）,stairs（tx2,fx2）,gridon,title（'
u（t-1）'
k=min（min（tx1）,min（tx2））:
max（max（tx1）,max（tx2））;
s1=zeros（1,length（k））;
=min（tx1））&
=max（tx1））==1））=fx1;
=min（tx2））&
=max（tx2））==1））=fx2;
e=s1-s2;
subplot（131）,stairs（k,e）,gridon,title（'
e（t）=u（t+1/2）-u（t-1）'
axis（[（min（min（tx1）,min（tx2））+5）,（max（max（tx1）,max（tx2））-5）,（min（e）-0.5）,（max（e）+0.5）]）
tx3=t;
fx3=f1;
%subplot（243）,stairs（tx3,fx3）,gridon,title（'
tx4=t+2;
fx4=f1;
%subplot（244）,stairs（tx4,fx4）,gridon,title（'
u（t-2）'
k1=min（min（tx3）,min（tx4））:
max（max（tx3）,max（tx4））;
s3=zeros（1,length（k1））;
s4=s1;
s3（find（（k1>
=min（tx3））&
（k1<
=max（tx3））==1））=fx3;
s4（find（（k1>
=min（tx4））&
=max（tx4））==1））=fx4;
h=s3-s4;
%subplot（236）,stairs（k1,h）,gridon,title（'
u（t）-u（t-2）'
%axis（[（min（min（tx3）,min（tx4））+5）,（max（max（tx3）,max（tx4））-5）,（min（h）-0.5）,（max（h）+0.5）]）
h（t）=1/2*t*[u（t）-u（t-2）]
kk1=length（k1）;
ont=0:
kk1;
ks=min（min（k1）,min（ont））:
max（max（k1）,max（ont））;
s5=zeros（1,length（ks））;
s6=s5;
s5（find（（ks>
=min（ont））&
（ks<
=max（ont））==1））=ont;
s6（find（（ks>
=min（k1））&
=max（k1））==1））=h;
ffu=1/2*（s5.*s6）;
subplot（132）,stairs（ks,ffu）,gridon,title（'
1/2*t*[u（t）-u（t-2）]'
axis（[-5,5,（min（ffu）-0.5）,（max（ffu）+0.5）]）
xmin2=min（ks）;
xmax2=max（ks）;
ttx=（xmax2+xmax1）-（xmin2+xmin1）+0.01;
（ttx-0.01）;
ft=conv（e,ffu）;
subplot（133）,stairs（xx,ft）,gridon,title（'
axis（[15,55,（min（ft）-0.5）,（max（ft）+0.5）]）
实验总结：
通过本次实验学会了用MATLAB实现线性系统的时域分析。
能自己完成的东西一定要自己独立完成，这样收获的东西才是自己的。
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