DSP实验报告 南邮Word下载.docx
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n=0:
1:
3;
n;
stem（n,C）;
（D）
stem（D）;
D:
D=
-2-2-2-2
（E）
stem（E）;
E:
E=A.*B
E=
381524
（F）
stem（F）;
F:
F=A./B
F=
0.33330.50000.60000.6667
（G）
stem（G）;
G=A.^B
G=
1162434096
（2）用MATLAB实现下列序列:
①
clear;
n=0:
15;
x1=0.8.^n;
n;
stem（n,x1）;
②
a=（0.2+3*j）*n;
x2=exp（a）;
figure;
stem（n,x2）;
③
x3=3*cos（0.125*pi*n+0.2*pi）+2*sin（0.25*pi*n+0.1*pi）;
stem（n,x3）;
d）将（c）中的x（n）扩展为以16为周期的函数
绘出四个周期。
④
63;
x4=3*cos（0.125*pi*rem（n,16）+0.2*pi）+2*sin（0.25*pi*rem（n,16）+0.1*pi）;
stem（n,x4）;
e）将（c）中的x（n）扩展为以10为周期的函数
，绘出四个周期。
⑤
39;
x5=3*cos（0.125*pi*rem（n,10）+0.2*pi）+2*sin（0.25*pi*rem（n,10）+0.1*pi）;
stem（n,x5）;
（3）
产生并绘出下列序列的样本:
x=[1-135]
x1=circshift（x,[0,-2]）;
x2=circshift（x,[0,1]）;
x3=2*x1-x2-2*x;
stem（n,x3）;
x=[1-135];
x1=zeros（1,4）;
x2=zeros（1,4）;
fork=1:
5
forn=0:
3
x3=circshift（x,[0,-k]）
t=n.*x3;
x1=x1+t;
end
x2=x2+x1;
stem（x2）;
（4）绘出下列时间函数的图形，对x轴、y轴以及图形上方均须加上适当的标注
t=0:
0.001:
10;
x=sin（2*pi*t）;
plot（t,x）
title（'
x=sin（2*pi*t）'
）;
xlabel（'
x'
ylabel（'
t'
0.01:
plot（t,x）;
plot（t,x,'
r_'
sin'
x（t）'
4;
x1=cos（100*pi*t）;
x2=sin（pi*t）;
x=x1.*x2;
x=cos（100*pi*t）*sin（pi*t）'
（5）编写函数
实现
，绘出该函数的图形，起点为n1，终点为n2。
functionstepshift（n0,n1,n2）;
%单位阶跃序列,n0为时移量
n=n1:
n0-1;
%n1、n2为序列的起止序列号
nn=length（n）;
x=zeros（1,nn）;
%n0前信号赋值为0
stem（n,x,'
fill'
）%绘出n1~n0-1的波形（0值）
holdon
k=n0:
n2;
kk=length（k）;
x=ones（1,kk）;
%n0后信号赋值为1
stem（k,x,'
）%绘出n1~n0-1的波形（1值）
holdoff
axis（[n1,n2,0,1.1]）
单位阶跃序列'
）
运行程序后，在CommondWindows中输入stepshift（6,-3,24）
则得到平移后序列图形如下：
（6）给定一因果系统
求出并绘制H（z）的幅频响应与相频响应。
clearall;
k=64;
b=[1sqrt
（2）];
a=[1-0.670.9];
w=0:
pi/k:
pi;
h=freqz（b,a,w）;
subplot（2,1,1）;
plot（abs（h））
gridon
subplot（2,1,2）;
plot（angle（h））
（7）计算序列
和序列
的离散卷积，并作图表示卷积结果。
A=[8-2-123]
B=[23-1-1];
C=conv（A,B）
plot（C）
（8）求以下差分方程所描述系统的单位脉冲响应
clearall;
N=50;
a=[1-2];
b=[10.1-0.06];
x1=[1zeros（1,N-1）];
N-1;
h=filter（a,b,x1）;
stem（n,h）
axis（[-153-2.51.2]）
三：
思考题
（1）对于有限长序列，如何用MATLAB计算其DTFT?
fs=1000;
1/fs:
0.6;
f1=100;
f2=300;
x=sin（2*pi*f1*t）+sin（2*pi*f2*t）;
subplot（711）
plot（x）;
title（‘f1（100hz）\f2（300hz）的正弦信号，初相0’）
xlabel（‘序列（n）’）
gridon
number=512
y=fft（x,number）;
length（y）-1;
f=fs*n/length（y）;
subplot（713）
plot（f,abs（y））;
f1\f2的正弦信号的fft（512点）'
）
频率hz'
x=x+randn（1,length（x））;
subplot（715）
原f1\f2的正弦信号（含随机噪声）'
序列（n）'
subplot（717）
原f1\f2的正弦信号（含随机噪声）的fft（512点）'
（3）对于由两个子系统级联或并联的系统，如何用MATLAB计算它们的幅频响应与相频响应?
答：
级联转换为直接型：
cas2dir并联转换为直接型：
par2dir然后用freqz（）就行了。
实验二快速傅里叶变换（FFT）及其应用
一、实验目的
（1）在理论学习的基础上，通过本实验，加深对FFT的理解，熟悉MATLAB中的有关函数。
（2）应用FFT对典型信号进行频谱分析。
（3）了解应用FFT进行信号频谱分析过程中可能出现的问题，以便在实际中正确应用FFT。
（4）应用FFT实现序列的线性卷积和相关。
二、实验内容
实验中用到的信号序列:
a）高斯序列
b）衰减正弦序列
c）三角波序列
d）反三角波序列
上机实验内容:
方法二：
p=8;
q=2;
xa=exp（-（n-p）.^2/q）;
subplot（3,2,1）;
stem（n,xa,'
.'
q=2高斯序列时域特性'
subplot（3,2,2）;
stem（fft（xa）,'
q=2高斯序列幅频特性'
q=4;
subplot（3,2,3）;
q=4高斯序列时域特性'
subplot（3,2,4）;
q=4高斯序列幅频特性'
q=8;
subplot（3,2,5）;
q=8高斯序列时域特性'
subplot（3,2,6）;
q=8高斯序列幅频特性'
p=8高斯序列时域特性'
p=8高斯序列幅频特性'
p=13;
p=13高斯序列时域特性'
p=13高斯序列幅频特性'
p=14;
p=14高斯序列时域特性'
p=14高斯序列幅频特性'
plot（abs（fft（xa）））;
p=8高斯序列幅频特性'
p=13高斯序列时域特性'
p=13高斯序列幅频特性'
p=14高斯序列时域特性'
p=14高斯序列幅频特性'
（2）
A=1;
f=0.0625;
a=0.1;
x=exp（-a*n）.*sin（2*pi*f*n）;
axis（[015-22]）;
f=0.0625衰减正弦序列时域特性'
stem（fft（x）,'
axis（[015-52]）;
f=0.0625衰减正弦序列幅频特性'
f=0.4375;
f=0.4375衰减正弦序列时域特性'
f=0.4375衰减正弦序列幅频特性'
f=0.5625;
f=0.5625衰减正弦序列时域特性'
f=0.5625衰减正弦序列幅频特性'
plot（abs（fft（x）））;
axis（[02005]）;
（3）
forn=1:
xc（n）=n-1;
forn=5:
8;
xc（n）=8-（n-1）;
m=0:
7;
subplot（2,3,1）;
stem（m,xc,'
三角波序列'
Xc=fft（xc,8）;
k=0:
subplot（2,3,2）;
stem（k,abs（Xc）,'
三角波序列8点FFT'
Xc=fft（xc,32）;
31;
subplot（2,3,3）;
三角波系列32点FFT'
xc（n）=4-（n-1）;
xc（n）=（n-1）-4;
subplot（2,3,4）;
反三角波序列'
subplot（2,3,5）;
反三角波序列8点FFT'
subplot（2,3,6）;
反三角波序列32点FFT'
（4）N=16,△f=1/16时，其频谱：
N=16;
x=sin（2*pi*0.125*n）+cos（2*pi*（0.125+1/16）*n）;
plot（n,x,'
grid;
连续时间信号'
axis（[020010]）;
连续时间信号频谱'
N=16,△f=1/64时，其频谱：
x=sin（2*pi*0.125*n）+cos（2*pi*（0.125+1/64）*n）;
N=128,△f=1/16时，其频谱：
N=128,△f=1/64时，其频谱：
（5）循环卷积：
xa波形'
Xa=fft（xa,16）;
stem（abs（Xa）,'
Xa（k）=FFT[xa（n）]的波形'
xb=exp（-a*n）.*sin（2*pi*f*n）;
stem（n,xb,'
xb波形'
Xb=fft（xb,16）;
stem（abs（Xb）,'
Xb（k）=FFT[xb（n）]的波形'
Y=Xa.*Xb;
y=ifft（Y,16）;
stem（abs（Y）,'
Y（k）=Xa（k）Xb（k）的波形）;
stem（y,'
y=IFFT[Y（k）]的波形'
线性卷积：
N1=length（xa）;
N2=length（xb）;
N=N1+N2-1;
xa=[xazeros（1,N2-1）];
xb=[xbzeros（1,N1-1）];
n=1:
N;
k=n;
Xa=fft（xa）;
Xb=fft（xb）;
Y=Xa.*Xb;
subplot（2,3,3）;
stem（abs（Y）,'
title（'
Y（k）=Xa（k）.*Xb（k）的波形'
y=ifft（Y（k））;
y=ifft[Y（k）]的波形'
六．
xe=rand（1,512）;
fori=1:
4
n（i）=i-1;
xc（i）=n（i）;
fori=5:
8
xc（i）=8-n（i）;
%重叠相加法
yn=zeros（1,519）;
forj=0:
7
xj=xe（64*j+1:
64*（j+1））;
xak=fft（xj,71）;
xck=fft（xc,71）;
yn1=ifft（xak.*xck）;
temp=zeros（1,519）;
temp（64*j+1:
64*j+71）=yn1;
yn=yn+temp;
end;
518;
figure
（1）
subplot（211）;
stem（n,yn）;
n'
y（n）'
重叠相加法:
xc（n）与xe（n）的线性卷积的时域波形'
subp
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