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=