西安电子科技大学数字信号处理上机报告.doc
《西安电子科技大学数字信号处理上机报告.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《西安电子科技大学数字信号处理上机报告.doc（18页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
西安电子科技大学电子工程学院02091478陈步华
数字信号处理上机
实验报告
班级:
020915
姓名:
陈步华
学号:
02091478
实验一：
信号、系统及系统响应
1、实验目的
（1）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。
（2）熟悉时域离散系统的时域特性。
（3）利用卷积方法观察分析系统的时域特性。
（4）掌握序列傅里叶变换的计算机实现方法，利用序列的傅里叶变换对连续信号、离散信号及系统响应进行频域分析。
2、实验原理与方法
（1）时域采样。
（2）LTI系统的输入输出关系。
3、实验内容及步骤
（1）认真复习采样理论、离散信号与系统、线性卷积、序列的傅里叶变换及性质等有关内容，阅读本实验原理与方法。
（2）编制实验用主程序及相应子程序。
①信号产生子程序，用于产生实验中要用到的下列信号序列：
a.xa（t）=A*e^-at*sin（Ω0t）u（t）
b.单位脉冲序列：
xb（n）=δ（n）
c.矩形序列：
xc（n）=RN（n）,N=10
②系统单位脉冲响应序列产生子程序。
本实验要用到两种FIR系统。
a.ha（n）=R10（n）;
b.hb（n）=δ（n）+2.5δ（n-1）+2.5δ（n-2）+δ（n-3）
③有限长序列线性卷积子程序
用于完成两个给定长度的序列的卷积。
可以直接调用MATLAB语言中的卷积函数conv。
conv用于两个有限长度序列的卷积，它假定两个序列都从n=0开始。
调用格式如下：
y=conv（x,h）
4、实验结果记录
①分析采样序列的特性。
a.取采样频率fs=1kHz,，即T=1ms。
b.改变采样频率，fs=300Hz，观察|X（e^jω）|的变化，并做记录（打印曲线）；进一步降低采样频率，fs=200Hz，观察频谱混叠是否明显存在，说明原因，并记录（打印）这时的|X（e^jω）|曲线。
程序代码如下：
A=444.128;
a=50*sqrt
（2）*pi;
m=50*sqrt
（2）*pi;
fs1=1000;%此时，取采样频率fs=1kHz，之后，改变采样频率分别为200Hz，300Hz
fs2=300;
fs3=200;
T1=1/fs1;
T2=1/fs2;
T3=1/fs3;
N=100;
n=[0:
N-1];
x1=A*exp（-a*n*T1）.*sin（m*n*T1）;
x2=A*exp（-a*n*T2）.*sin（m*n*T2）;
x3=A*exp（-a*n*T3）.*sin（m*n*T3）;
w=linspace（-pi,pi,10000）;%设置w的范围
X1=x1*exp（-j*n'*w）;%对x1（n）做DTFT变换
X2=x2*exp（-j*n'*w）;%对x2（n）做DTFT变换
X3=x3*exp（-j*n'*w）;%对x3（n）做DTFT变换
figure
（1）
subplot（1,3,1）
plot（w/pi,abs（X1））;%绘制x1（n）的幅度谱
xlabel（'\omega/π'）;ylabel（'|H（e^j^\omega）|'）
title（'采样频率为1000Hz时的幅度谱'）;
subplot（1,3,2）
plot（w/pi,abs（X2））;%绘制x2（n）的幅度谱
xlabel（'\omega/π'）;ylabel（'|H（e^j^\omega）|'）
title（'采样频率为300Hz时的幅度谱'）;
subplot（1,3,3）
plot（w/pi,abs（X3））;%绘制x3（n）的幅度谱
xlabel（'\omega/π'）;ylabel（'|H（e^j^\omega）|'）
title（'采样频率为200Hz时的幅度谱'）;
②时域离散信号、系统和系统响应分析。
a.观察信号xb（n）和系统hb（n）的时域和频域特性；利用线性卷积求信号xb（n）通过系统hb（n）的响应y（n），比较所求响应y（n）和hb（n）的时域及频域特性，注意它们之间有无差别，绘图说明，并用所学理论解释所得结果。
b.观察系统ha（n）对信号xc（n）的响应特性。
程序代码如下：
xbn=[1];
xcn=ones（1,10）;
han=ones（1,10）;
hbn=[1,2.5,2.5,1];
yn=conv（xbn,hbn）;%计算信号xb（n）通过系统hb（n）的响应y（n）
n1=0:
length（yn）-1;
n2=0:
length（hbn）-1;
subplot（2,1,1）;stem（n1,yn,'.'）%绘制y（n）的时域特性曲线
xlabel（'n'）;ylabel（'y（n）'）
title（'y（n）的时域特性曲线'）
subplot（2,1,2）;stem（n2,hbn,'.'）%绘制hb（n）的时域特性曲线
xlabel（'n'）;ylabel（'hb（n）'）
title（'hb（n）的时域特性曲线'）
figure
（2）%用于分析y（n）的频域特性
n1=[0:
length（yn）-1];
w=linspace（-pi,pi,10000）;%限制w的范围
Y=yn*exp（-j*n1'*w）;%对y（n）做DTFT变换
subplot（2,1,1）;%绘制y（n）的幅度和相位曲线
plot（w/pi,abs（Y））;
xlabel（'\omega/π'）;ylabel（'幅度'）
title（'DTFT[y（n）]的幅度'）;
subplot（2,1,2）;
plot（w/pi,angle（Y））;
xlabel（'\omega/π'）;ylabel（'相位'）
title（'DTFT[y（n）]的相位'）;
figure（3）%用于分析hb（n）的频域特性
n2=[0:
length（hbn）-1];
w=linspace（-pi,pi,10000）;%限制w的范围
Hb=hbn*exp（-j*n2'*w）;%对hb（n）做DTFT变换
subplot（2,1,1）;%绘制hb（n）的幅度和相位曲线
plot（w/pi,abs（Hb））;
xlabel（'\omega/π'）;ylabel（'幅度'）
title（'DTFT[hb（n）]的幅度'）;
subplot（2,1,2）;
plot（w/pi,angle（Hb））;
xlabel（'\omega/π'）;ylabel（'相位'）
title（'DTFT[hb（n）]的相位'）;
zn=conv（xcn,han）;%观察系统ha（n）对信号xc（n）的响应特性
figure（4）
n3=[0:
length（zn）-1];
w=linspace（-pi,pi,10000）;%限制w的范围
Z=zn*exp（-j*n3'*w）;%对z（n）做DTFT变换
subplot（2,1,1）;%绘制z（n）的幅度和相位曲线
plot（w/pi,abs（Z））;
xlabel（'\omega/π'）;ylabel（'幅度'）
title（'DTFT[zn]的幅度'）;
subplot（2,1,2）;
plot（w/pi,angle（Z））;
xlabel（'\omega/π'）;ylabel（'相位'）
title（'DTFT[zn]的相位'）;
③卷积定理的验证。
程序代码如下：
x1=[1,3,4,0,2];
x2=[3,2,0,0,1,5];
n1=0:
length（x1）-1;
n2=0:
length（x2）-1;
y1=conv（x1,x2）;%时域卷积计算y1（n）
m1=0:
length（y1）-1;
w=linspace（-pi,pi,10000）;%设置w的范围
X1=x1*exp（-j*n1'*w）;%对x1（n）做DTFT变换
X2=x2*exp（-j*n2'*w）;%对x2（n）做DTFT变换
Y1=y1*exp（-j*m1'*w）;%计算y1（n）的频谱
Y2=X1.*X2;%计算y2（n）的频谱
figure
（1）
subplot（2,1,1）;%绘制y1（n）的幅度和相位曲线
plot（w/pi,abs（Y1））;
xlabel（'\omega/π'）;ylabel（'幅度'）
title（'DTFT[y1（n）]的幅度'）;
subplot（2,1,2）;
plot（w/pi,angle（Y1））;
xlabel（'\omega/π'）;ylabel（'相位'）
title（'DTFT[y1（n）]的相位'）;
figure
（2）
subplot（2,1,1）;%绘制y2（n）的幅度和相位曲线
plot（w/pi,abs（Y2））;
xlabel（'\omega/π'）;ylabel（'幅度'）
title（'DTFT[y2（n）]的幅度'）;
subplot（2,1,2）;
plot（w/pi,angle（Y2））;
xlabel（'\omega/π'）;ylabel（'相位'）
title（'DTFT[y2（n）]的相位'）;
5、实验思考题分析
（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？
答：
数字频率度量不相同，但他们所对应的模拟频率相同。
由w=Ω*Ts得，采样间隔变化时模拟频率对应的数字频率会有相应的变化，故其度量会有所变化。
（2）在卷积定理验证的实验中，如果选用不同的频域采样点数M值，例如，选M=10和M=20，分别做序列的傅里叶变换，求得的结果有无差异？
答：
有差异，所到的结果点数不同。
实验二：
用FFT作谱分析
1、实验目的
（1）进一步加深DFT算法原理和基本性质的理解（因为FFT只是DFT的一种快速算法，所以FFT的运算结果必然满足DFT的基本性质）。
（2）熟悉FFT算法原理和FFT子程序的应用。
（3）学习用FFT对连续信号和时域离散信号进行谱分析的方法，了解可能出现的分析误差及其原因，以便在实际中正确应用FFT。
2、实验步骤
（1）复习DFT的定义、性质和用DFT作谱分析的有关内容。
（2）复习FFT算法原理与编程思想，并对照DIT-FFT运算流图和程序框图，读懂本实验提供的FFT子程序。
（3）编制信号产生子程序，产生以下典型信号供谱分析用：
（4）编写主程序。
（5）按实验内容要求，上机实验，并写出实验报告。
3、实验结果记录
（1）对2中所给出的信号逐个进行谱分析。
程序代码如下：
N=64;
n=0:
999;
x1n=ones（1,4）;
x2n=[1,2,3,4,4,3,2,1];
x3n=[4,3,2,1,1,2,3,4];
x4n=cos（0.25*pi*n）;
x5n=sin（0.125*pi*n）;
x6n=cos（8*pi*n）+cos（16*pi*n）+cos（20
升级会员 