数字的信号处理实验的报告材料5Word格式文档下载.docx

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从能量的角度，频谱泄露也是能量泄露，因为加窗后，使原来的信号集中在窄频带内的能量分散到无限的频宽范围。

实验内容：

1、用matlab编程绘制窗函数的形状

2、用matlab编程绘制各窗函数的幅频响应

3、绘制矩形窗的频率响应，窗长分别为：

N=10，N=20，N=50，N=100

4、已知周期信号x（t）=0.75+3.4*cos（2*pi*f*t）+2.7*cos（4*pi*f*t）+1.5*sin（3.5*pi*f*t）+2.5*sin（7*pi*f*t），其中f=25/16Hz，若截断时间长度分别为信号周期的0.9和1.1倍，试绘制和比较采用下面窗函数提取的x（t）的频谱。

（1）矩形窗；

（2）汉宁窗；

（3）汉明窗；

（4）巴特利特窗（5）布莱克曼窗；

（6）triang窗；

（7）kaiser窗；

（8）切比雪夫窗。

具体做法如下：

2、用matlab编程绘制窗函数的幅频响应

（1）矩形窗

>

N=64;

w=boxcar（N）;

n=[0:

N-1];

subplot（211）;

stem（n,w）,title（'

矩形窗形状'

）;

xlabel（'

n'

）,ylabel（'

w（n）'

[H,W]=dtft（w,512）;

subplot（212）;

plot（W/2/pi,abs（H））,title（'

矩形窗幅度响应'

f'

|W（w）|'

）

（2）汉宁窗

w=hanning（N）;

汉宁窗形状'

汉宁窗幅度响应'

（3）汉明窗

w=hamming（N）;

汉明窗形状'

汉明窗幅度响应'

（4）巴特利特窗

w=bartlett（N）;

巴特利特窗形状'

巴特利特窗幅度响应'

（5）布莱克曼窗

w=blackman（N）;

布莱克曼窗形状'

布莱克曼窗幅度响应'

（6）triang窗

w=triang（N）;

triang窗形状'

triang窗幅度响应'

（7）kaiser窗

w=kaiser（N,12）;

kaiser窗形状'

kaiser窗幅度响应'

（8）chebwin窗

w=chebwin（N,16）;

chebwin窗形状'

chebwin窗幅度响应'

w=chebwin（N,32）;

具体程序如下：

N=10：

clear

N=10;

矩形窗幅频响应'

N=20：

N=50：

N=100：

之后的两个图依次是0.9倍与1.1倍的顺序。

（1）矩形窗

截取长度为信号周期的0.9倍时：

fs=10;

Tp=4;

f=25/16;

N=0.9*Tp*fs;

x=0.75+3.4*cos（2*pi*f*n/fs）+2.7*cos（4*pi*f*n/fs）+1.5*sin（3.5*pi*f*n/fs）+2.5*sin（7*pi*f*n/fs）;

y=w.*x'

;

[H,W]=dtft（y,1024）;

plot（W/2/pi,abs（H））

截取长度为信号周期的1.1倍时：

N=1.1*Tp*fs;

同理可得：

（2）汉宁窗w=hanning（N）

（3）汉明窗w=hamming（N）

（4）巴特利特窗w=bartlett（N）

（5）布莱克曼窗w=blackman（N）

（6）Triang窗w=triang（N）

（7）Kaiser窗w=kaiser（N，12）

（8）切比雪夫窗w=chebwin（N，16）

实验结果分析：

用于信号分析中的窗函数可根据不同要求选择窗函数，如主瓣宽度窄的函数具有较高的频率分辨率，而分析窄带，且具有较强的干扰噪声的信号，应选用旁瓣幅度小的窗函数，如汉宁窗函数等。

用于滤波的窗函数，一般要求窗函数主瓣宽度窄，以获得较好过渡带；

旁瓣相对值尽可能小以增加通带段的平稳度和增大阻带的衰减。