南邮DSPA实验报告1Word文档下载推荐.docx
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n=-10:
20;
u=[zeros（1,10）1zeros（1,20）];
stem（n,u）;
xlabel（'
时间序列n'
）;
ylabel（'
振幅'
title（'
单位样本序列'
axis（[-102001.2]）;
结果：
Q1.2
clf清除波形axis设置坐标轴范围，可读比例等title给图形加标题xlabel给x加标注
Ylabel给y加标注
Q1.3
stem（n+11,u）;
axis（[03201.2]）;
Q1.23
n=0:
50;
f=0.08;
phase=pi/2;
A=2.5;
arg=2*pi*f*n-phase;
x=A*cos（arg）;
stem（n,x）;
axis（[050-33]）;
grid;
正弦序列'
时间序号n'
axis;
Q1.30
s[n]是线性增加伴随着实指数缓慢衰减的图像加性噪声d[n]是均匀分布在-0.4和+0.4之间的随机序列
Q1.31
不能，因为d是列向量，s是行向量
Q1.32
x1是x的延时，x2和x相等，x3超前于x
Q1.33
产生图例说明
Q2.1
100;
s1=cos（2*pi*0.05*n）;
s2=cos（2*pi*0.47*n）;
x=s1+s2;
M=input（'
滤波器所需的长度='
num=ones（1,M）;
y=filter（num,1,x）/M;
subplot（2,2,1）;
plot（n,s1）;
axis（[0,100,-2,2]）;
时间序列n'
信号#1'
subplot（2,2,2）;
plot（n,s2）;
信号#2'
subplot（2,2,3）;
plot（n,x）;
输入信号'
subplot（2,2,4）;
plot（n,y）;
输出信号'
S[n]被离散时间系统抑制
Q2.2
滤波器所需长度='
num=（-1）.^[0:
M-1];
plot（n,s1）;
axis（[0,100,-2,2]）;
ylabel（'
信号#1'
plot（n,s2）;
时间序号n'
信号#2'
plot（n,x）;
时间序号n'
plot（n,y）;
显示的波形如下:
改变LTI系统对输入的影响是,系统现在是一个高通滤波器。
它通过高频输入组件s2来替代低频输入组件s1.
Q2.3
s1=cos（2*pi*0.04*n）;
s2=cos（2*pi*0.6*n）;
Q2.19
N=40;
num=[2.24032.49082.2403];
den=[1-0.40.75];
y=impz（num,den,N）;
stem（y）;
冲激响应'
Q2.21
num=[0.9-0.450.350.002];
den=[1.00.71-0.46-0.62];
x=[1zeros（1,N-1）];
y=filter（num,den,x）;
Q2.28
h=[321-210-403];
x=[1-23-4321];
y=conv（h,x）;
n=0:
14;
subplot（2,1,1）;
stem（n,y）;
用卷积得到的输出'
x1=[xzeros（1,8）];
y1=filter（h,1,x1）;
subplot（2,1,2）;
stem（n,y1）;
）
由滤波生成的输出'
Q3.1
原始序列是：
Pause:
暂停命令
Q3.2
w=-4*pi:
8*pi/511:
4*pi;
num=[21];
den=[1-0.6];
h=freqz（num,den,w）;
subplot（2,1,1）
plot（w/pi,real（h））;
grid
H（e^{j\omega}的实部'
\omega/\pi'
subplot（2,1,2）
plot（w/pi,imag（h））;
H（e^{j\omega}的虚部'
pause
plot（w/pi,abs（h））;
|H（e^{j\omega}|幅度谱'
plot（w/pi,angle（h））;
相位谱arg[H（e^{j\omega}]'
以弧度为单位的相位'
是w的周期。
周期2π
实部是2π为周期偶对称的
虚部是2π为周期奇对称的
幅度是2π为周期偶对称的
相位是2π为周期奇对称的
Q3.4
num=[1357911131517];
den=1;
实验二：
离散傅里叶变换和z变换
●实验主要内容和要求（对应实验指导书3.5和3.6节）：
●
（1）DFT计算、常见性质的验证、用DFT实现快速卷积（应用于简单的含噪信号滤波）；
●
（2）实现z变换和逆z变换，（用于：
根据差分方程求系统的传递函数，进一步求冲激响应、零极点图）。
●具体包括——
●DFT：
Q3.23
●DFT性质：
●圆周移位子函数（Q3.26、Q3.27）
●圆周卷积子函数（Q3.28、Q3.29）
●圆周移位（Q3.30－35）
●圆周卷积（Q3.36－40）
●Z变换：
Q3.46、Q3.47、Q3.48
●逆Z变换：
Q3.50、Q3.51
N=200;
L=256;
nn=[0:
N-1];
kk=[0:
L-1];
xR=[0.1*（1:
100）zeros（1,N-100）];
xl=[zeros（1,N）];
x=xR+i*xl;
XF=fft（x,L）;
subplot（3,2,1）;
plot（nn,xR）;
实\{x[n]\}'
subplot（3,2,2）;
plot（nn,xl）;
虚\{x[n]\}'
subplot（3,2,3）;
plot（kk,real（XF））;
实\{x[k]\}'
频率指数k'
subplot（3,2,4）;
plot（kk,imag（XF））;
虚\{x[k]\}'
xx=ifft（XF,L）;
subplot（3,2,5）;
plot（kk,real（xx））;
IDFT\{x[k]\}实部'
subplot（3,2,6）;
plot（kk,imag（xx））;
IDFT\{x[k]\}虚部'
Q3.26在函数circshift中，命令rem的作用是什么？
R=rem（X,Y）求余数函数
Q3.27解释函数circshift怎样实现圆周移位运算。
输入序列x是循环左移M位。
如果M>
0,那么circshift删除左边的元素向量x，并且附加他们到剩下的元素右边来获得循环转移序列。
如果如果M<
0,然后circshift首先补充的x的长度,最右边的长度（x）-m样品从x中移走并且附加在剩下的M样本右边来得到循环转移序列。
Q3.28在函数circshift中，运算符~=的作用是什么？
如果A和B不相等返回值1
如果A和B相等返回值0
Q3.29解释函数circonv怎样实现圆周卷积运算。
函数circonv操作如下:
输入的是两个相等长度为L的两个向量x1和x2.，为了理解circonv是如何工作的,从x2的周期延拓角度来考虑很有用。
让x2p作为x2的无限长的周期延拓。
从概念上讲,常规时间反转x2p并且让x2tr通过x2p的时间反转等于元素1。
输出向量y元素1到L是通过x1和一个长度L的通过循环右移一个时间反转序列x2tr得到的序列sh之间的内积来获得的。
对于输出样例y[n],1≤n≤L、正确的循环移位是n-1点。
Q3.30
M=6;
a=[0123456789];
b=circshift（a,M）;
L=length（a）-1;
L;
stem（n,a）;
axis（[0,L,min（a）,max（a）]）;
原序列'
a[n]'
stem（n,b）;
通过循环移位得到的序列'
num2str（M）,'
样本'
b[n]'
决定时移的数量的部分是M
如果时移的数量大于序列长度，实际实现的循环时移是rem（M,length（a））点左移，相当于循环移动的M点（不止一次）,也相当于通过M点周期延拓的左移。
Q3.31
序列的长度是10，并且M=12。
这可能被解释为一个12点的循环左移（不止一次）,作为一个2点循环左移,或者作为一个2的线性左移，或者序列的12点周期延拓。
Q3.32&
Q3.33.
程序：
x=[0246810121416];
N=length（x）-1;
n=0:
N;
y=circshift（x,5）;
XF=fft（x）;
YF=fft（y）;
stem（n,abs（XF））;
原序列的DFT的幅度'
频率序号k'
|X[k]|'
stem（n,abs（YF））;
圆周位移后序列的DFT幅度'
|Y[k]|'
stem（n,angle（XF））;
arg（X[k]）'
stem（n,angle（YF））;
圆周位移后序列的DFT相位'
arg（Y[k]）'
序列的长度N=8并且时移是五个样品提前转移到左边。
相位是
。
Q3.34修改M=2
Q3.35序列为长度14，结果图如下：
序列长度为16，上述程序结果图如下：
Q3.36
g1=[123456];
g2=[1-233-21];
ycir=cconv（g1,g2）;
disp（'
循环卷积图像='
disp（ycir）
G1=fft（g1）;
G2=fft（g2）;
yc=real（ifft（G1.*G2））;
DFT变换乘积的IDFT变换的图像='
disp（yc）
循环卷积图像=
Columns1through10
1.000002.00007.000010.000014.000011.000028.000012.0000-7.0000
Column11
6.0000
DFT变换乘积的IDFT变换的图像=
12281401614
Q3.37
g1=[1234];
g2=[1-233];
1.00000.00002.00007.00007.000021.000012.0000
821147
g1=[12];
g2=[1-2];
1.0000-0.0000-4.0000
-30
Q3.38
g1=[12345];
g2=[22011];
g1e=[g1zeros（1,length（g2）-1）];
g2e=[g2zeros（1,length（g1）-1）];
ylin=cconv（g1e,g2e）;
通过圆周卷积的线性卷积='
disp（ylin）;
y=conv（g1,g2）;
直接线性卷积='
disp（y）
通过圆周卷积的线性卷积=
2.00006.000010.000015.000021.000015.00007.00009.00005.00000.0000
Columns11through17
0.00000.00000.0000000.0000-0.0000
直接线性卷积=
2610152115795
观察可得:
零填充适当的长度确实可以实现用循环卷积实现线性卷积。
Q3.39
g1=[123];
g2=[220];
2.00006.000010.00006.000000.00000.00000.00000.0000
261060
g2=[22];
2.00006.00004.000000.0000
264
Q3.40
G1EF=fft（g1e）;
G2EF=fft（g2e）;
ylin=real（ifft（G1EF.*G2EF））;
通过DFT的线性卷积='
通过DFT的线性卷积=
2.00006.000010.000015.000021.000015.00007.00009.00005.0000
Q3.46
w=0:
pi/51:
pi;
num=[25953];
den=
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