实验报告Word文档格式.docx
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报告内容按实验报告要求进行。
一、实验目的
1、观察常用离散时间信号的图形，掌握离散时间信号的基本序列运算。
2、理解离散时间系统的时域特性，加深对离散系统的差分方程的理解。
3、熟悉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。
二、实验内容
1、再给出的区间上产生并画出下面序列：
（1）
（2）
2、设x（n）={1,-2,4,6,-5,8,10},产生并画出下列的样本:
3、给出一个简单数字微分器：
，它计算输入序列的后向一阶差分，对下面三角脉冲序列实现上述微分器并求出结果。
三、实验方法、步骤
1.实验内容1的程序及运行结果如下图所示：
%题1.1
n1=[0:
20];
x21=n1.*（stepseq（0,0,20）-stepseq（10,0,20））;
%列出x21序列
x22=10*exp（-0.3*（n1-10））.*（stepseq（10,0,20）-stepseq（20,0,20））;
%列出x22序列
x2=x21+x22;
%x2序列是x21和x22之和
subplot（2,1,1）;
stem（n1,x2）;
title（'
1.11实验的序列图'
）;
xlabel（'
n'
ylabel（'
x（n）'
%题1.2
x=[-10:
9];
n2=[5,4,3,2,1];
N=length（n2）;
y=n2（mod（x,N）+1）;
%确定位置向量各点对应的x值
subplot（2,1,2）,stem（x,y）%得出的图形见图
）,ylabel（'
xtilde（n）'
set（gcf,'
color'
'
w'
）%置图形背景色为白
1.12实验的序列图'
2.实验内容2的程序及运行结果如下图所示：
%题2.1
xn=[1,-2,4,6,-5,8,10];
n1=[-4:
2];
[y1,ny1]=seqshift（xn,n1,-5）;
[y2,ny2]=seqshift（xn,n1,-4）;
[y3,ny3]=seqadd（5*y1,ny1,4*y2,ny2）;
[y4,ny4]=seqadd（y3,ny3,3*xn,n1）;
subplot（2,1,1）,stem（ny4,y4）
x1（n）'
1.21实验的序列图'
%题2.2
n2=[-10:
10];
x1=[zeros（1,6）,xn,zeros（1,8）];
[y5,ny5]=seqshift（xn,n2,-2）;
x2=[zeros（1,4）,y5,zeros（1,10）];
x3=2*exp（0.5*n2）.*（x1）+cos（0.1*pi*n2）.*（x2）;
subplot（2,1,2）,stem（n2,x3）
x2（n）'
1.22实验的序列图'
3.实验内容3的程序及运行结果如下图所示：
clearall;
closeall;
clc;
n=-5:
30;
b=[1,-1];
a=[1];
y1=n.*（stepseq（0,-5,30）-stepseq（10,-5,30））;
%计算y1=n[u（n）-u（n-10）]
y2=（20-n）.*[stepseq（10,-5,30）-stepseq（20,-5,30）];
%计算y2=（20-n）[u（n-10）-u（n-20）]
[y3,n2]=seqadd（y1,n,y2,n）;
%序列求和y3=y1+y2
stem（n2,y3）;
%画两行一列图，放在第一行一列
x_2（n）'
%行列坐标标注
h=filter（b,a,y3）;
%计算y（n）=x（n）-x（n-1）
subplot（2,1,2）;
stem（n,h）;
%画两行一列图，放在第二行一列
h（n）'
%行列坐标标注
%设置白色背景色
四、实验结果分析及心得
1、序列连续模拟信号与离散序列的关系？
答：
离散序列是对连续模拟信号的采样，当采样频率满足乃奎斯特条件，那么离散信号可以恢复连续信号的所有信息，反之则会有信息泄露。
对模拟信号的离散处理是使得信号可以进入计算机系统处理的前提。
2042011年06月03日
实验二信号采样与卷积运算
1、验证乃奎斯特采样定理，加深对时域取样后信号频谱变化的认识。
2、理解线性卷积，掌握线性卷积的求解方法。
3、理解循环卷积，掌握循环卷积的求解方法并对照线性卷积比较二者异同。
1、考虑模拟信号
，在
，0.05和0.1s间隔采样得到x（n）。
（1）对每个Ts画出x（n）。
（2）采用sinc内插（用
t=0.001）从样本x（n）重建模拟信号
，并从图中求出在ya（t）中的频率（不管末端效果）。
2、求序列
的线性卷积，并画出结果序列。
3、求序列
（0
n
）和
的线性卷积和6点、10点以及12点循环卷积，画出线图并总结出线性卷积和循环卷积的关系。
三、实验步骤
1、实验内容1
（1）的程序运行结果如下图所示：
t=0:
0.001:
1;
xa=cos（20*pi*t）;
%
Ts=0.01;
N1=round（1/Ts）;
n1=0:
N1;
x1=cos（20*pi*n1*Ts）;
%对xa进行100点采样
subplot（3,1,1）;
plot（t,xa,n1*Ts,x1,'
o'
%把采样后的x1和xa画在三行一列的第一行
x_1（n）'
Samplingofx_a（t）usingTs=0.01'
%标注坐标及表头
Ts=0.05;
N2=round（1/Ts）;
n2=0:
N2;
x2=cos（20*pi*n2*Ts）;
%对xa进行20点采样
subplot（3,1,2）;
plot（t,xa,n2*Ts,x2,'
%把采样后的x1和xa画在三行一列的第二行
Samplingofx_a（t）usingTs=0.05'
Ts=0.1;
N3=round（1/Ts）;
n3=0:
N3;
x3=cos（20*pi*n3*Ts）;
%对xa进行10点采样
subplot（3,1,3）;
plot（t,xa,n3*Ts,x3,'
%把采样后的x1和xa画在三行一列的第三行
x_3（n）'
Samplingofx_a（t）usingTs=0.1'
%设置背景色为白色
2、实验内容1
（2）的程序运行结果如下图所示：
%计算xa=cos（20*pi*t）,t变量取0-1步长为0.001
%对xa进行间隔为0.01s的采样
Fs=1/Ts;
%设置采样间隔为0.01s
xa1=x1*sinc（Fs*（ones（length（n1）,1）*t-（n1*Ts）'
*ones（1,length（t））））;
%对x1用sinc进行内插
plot（t,xa1）;
axis（[0,1,-1.1,1.1]）;
%绘制经内插后恢复的图形
x_a（t）'
Reconstructionofx_a（t）whenTs=0.01'
%行列及其表头标注
%设置采样间隔为0.05s
%对xa进行间隔为0.05s的采样
xa2=x2*sinc（Fs*（ones（length（n2）,1）*t-（n2*Ts）'
%对x2用sinc进行内插
plot（t,xa2）;
Reconstructionofx_a（t）whenTs=0.05'
%设置采样间隔为0.1s
%对xa进行间隔为0.1s的采样
xa3=x3*sinc（Fs*（ones（length（n3）,1）*t-（n3*Ts）'
%对x3用sinc进行内插
plot（t,xa3）;
Reconstructionofx_a（t）whenTs=0.1'
3、实验内容2的程序运行结果如下图所示：
nx=0:
9;
x1=0.8.^nx;
%x1=0.8^n
ny=0:
2;
x2=[101];
%计算x2=δ（n）+δ（n-2）
[g,ng]=convwthn（x1,nx,x2,ny）;
%x1与x2做线性卷积
subplot（2,2,1）;
%在第二行第一列绘图
stem（nx,x1,'
.'
grid;
axis（[-0.59.5-0.21.2]）;
%stem-Plotdiscretesequencedata
序列x1（n）'
%绘制表头
subplot（2,2,2）;
%在第二
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