西北工业大学Matlab实验报告2016.doc
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西北工业大学
《基于MATLAB的数字信号处理》实验报告
学院：
学号：
姓名：
专业：
实验时间：
2016年6月
指导教师：
冯燕
西北工业大学
2016年06月
实验一MATLAB基本编程实验
一、实验目的及要求
1．熟悉MATLAB运行环境；
2.掌握MATLAB的基本语法和函数；
3.掌握MATLAB的基本绘图功能
二、实验设备（环境）及要求
1．计算机
2．Matlab软件编程实验平台
三、实验内容与步骤
1．求下列线性方程组的解
2.编写一个MATLAB函数文件，该函数的功能是求出最大的n值，
使得。
通过M文件或命令行调用该函数文件计算
realmax=50000时的n值。
3.某多项式的定义为：
其中x的值介于[-1,1]之间。
当m的值由1变化到5，可以得到5条曲线。
将这5条曲线画在同一图形
窗口上，并标明每一条曲线。
四、设计思想
1.采用矩阵求逆的方法，将系数矩阵求逆，乘以单元矩阵，直接得到未知数。
2.在M文件中使用循环语句，判断是否符合条件，返回值，主程序进行调用
3.将5条曲线分别绘制，plot用不同颜色标志，采用holdon画在一个图中，
五、程序代码及注释
1.A=[6,3,4;-2,5,7;8,-4,-3];%系数矩阵
b=[3;-4;-7];
x=inv（A）*b%求逆
2.M文件：
function[n]=fun（max）
%UNTITLEDSummaryofthisfunctiongoeshere
%Detailedexplanationgoeshere
a=1;
b=1;
whileba=a+1;
b=b*a;
end
n=a-1;
end
主程序
max=input（'pleaseinputtherealmax:
'）;
n=fun（max）
3.
x=-1:
0.01:
1;
y1=cos（acos（x））;
plot（x,y1,’r’）;%第一条
holdon
y2=cos（2*acos（x））;
plot（x,y2,’b’）;%第二条
holdon
y3=cos（3*acos（x））;
plot（x,y3,’g’）;%第三条
holdon
y4=cos（4*acos（x））;
plot（x,y4,’y’）;%第四条
holdon
y5=cos（5*acos（x））;
plot（x,y5,’k’）;%第五条
六、实验结果
1.结果：
2.结果：
3.结果：
实验二MATLAB基本编程实验
一、实验目的及要求
1.回顾数字信号处理的主要内容；
2.掌握利用MATLAB进行信号处理的方法；
3.了解信号处理工具箱中一些函数的功能；
二、实验设备（环境）及要求
1．计算机
2．Matlab软件编程实验平台
三、实验内容
1.x（n）=[8,5,3,11,7,0,-1,4,2,6,5],是原序列，设y（n）是原序列受到噪声污染并移位了的序列y（n）=x（n-3）+w（n）,其中w（n）是均值为0，方差为1的高斯随机序列。
计算y（n）与x（n）的相关性。
2.一个线性时不变系统由下面差分方程描述
1）求频率响应；
2）画出其幅频和相频图；
3）如果系统输入为，求出在内的响应y（n），并画出输入序列和输出序列的曲线图说明。
3.设计IIR滤波器（带通，三种方法，fs＝2000Hz,通带频率500～700Hz，阶数自选,画频率特性并分析比较）
四、设计思想
1.由normrnd函数产生高斯序列，判断函数位进行赋值，产生移位序列，通过函数xcorr进行互相关处理
2.用freq函数求出频率相应，通过abs和angle函数求出幅频和相频图，采用filter函数求出输出序列
3.分别采用butterworth滤波器、椭圆滤波器和cheby滤波器，求出频率特性
五、程序代码及注释
1.x=[8,5,3,11,7,0,-1,4,2,6,5];
forn=1:
1:
11
ifn<4
yy（n）=0;
elseyy（n）=x（n-3）;
end
end
w=normrnd（0,1,1,11）;
y=yy+w;
a=xcorr（x,y）;
2.fs=1000;
b=[1];
a=[1,-0.8];
[h,f]=freqz（b,a,512,fs）;
mag=abs（h）;
ph=angle（h）;
subplot（4,1,1）;
plot（f,mag）;
grid;
xlabel（'frequency（hz）'）;
ylabel（'magnitude'）;
subplot（4,1,2）;
plot（f,ph）;
grid;
xlabel（'frequency（hz）'）;
ylabel（'phase'）;
n=1:
100;
x（n）=cos（0.02*pi*n）;
y=filter（b,a,x）;
subplot（4,1,3）;
stem（x）;
subplot（4,1,4）;
stem（y）
3.
（1）n=10;
wn=[500700]/1000;
[b,a]=butter（n,wn）;
[h,f]=freqz（b,a,256,1000）;
mag=abs（h）;
ph=angle（h）;
subplot（2,1,1）;
plot（f,mag）;
grid;
xlabel（'frequency（hz）'）;
ylabel（'magnitude'）;
subplot（2,1,2）;
plot（f,ph）;
grid;
xlabel（'frequency（hz）'）;
ylabel（'phase'）;
（2）n=10;
wn=[500700]/1000;
[b,a]=ellip（n,0.5,20,wn）
[h,f]=freqz（b,a,256,1000）;
mag=abs（h）;
ph=angle（h）;
subplot（2,1,1）;
plot（f,mag）;
grid;
xlabel（'frequency（hz）'）;
ylabel（'magnitude'）;
subplot（2,1,2）;
plot（f,ph）;
grid;
xlabel（'frequency（hz）'）;
ylabel（'phase'）;
（3）n=10;
wn=[500700]/1000;
[b,a]=cheby1（n,0.5,wn）;
[h,f]=freqz（b,a,256,1000）;
mag=abs（h）;
ph=angle（h）;
subplot（2,1,1）;
plot（f,mag）;
grid;
xlabel（'frequency（hz）'）;
ylabel（'magnitude'）;
subplot（2,1,2）;
plot（f,ph）;
grid;
xlabel（'frequency（hz）'）;
ylabel（'phase'）;
六、实验结果
1结果：
2.结果：
3.
（1）
（2）
（3）
实验三基于MATLAB的图像处理实验
一、实验目的及要求
1．了解图像处理的基本概念和功能；
2.掌握利用MATLAB进行图像处理的方法；
3.了解图像处理工具箱中一些函数的功能；
二、实验设备（环境）及要求
1．计算机
2．Matlab软件编程实验平台
三、实验内容
1．对barbaran.tif图像进行DCT变换，分别选取最大的1/4、1/8、1/16个变换系数（其余置为0），进行反DCT得到重构图像，显示原图像和各重构图像并分别计算重构图像的峰值信噪比。
2．对cameraman.tif图像至少用3种方法进行边缘增强，给出实验结果并分析。
四、设计思想
1.先用imread函数读取，找出其中最大值，采用dct2函数进行dct变换，显示出来，判断小于最大值的变换系数的值赋零，再用idct反变换处理，改变变换系数，分别重构图像，最后再计算重构图像和原图像峰值信噪比
2.采用直方图处理、对比度扩展增强、对数变换这三种方式处理，分别采用histeq、imadjust和log函数。
五、程序代码及注释
1.grb=imread（'barbaran.tif'）;
a=max（grb（:
））;
i=rgb2gray（grb）;
subplot（2,1,1）;
imshow（i）;
j=dct2（i）
subplot（2,1,2）;
imshow（j）;
b=a/4;
j（abs（j）k=idct2（j）;
figure;
imshow（k,[0255]）;
A=double（i）;
B=double（k）;
[m,n]=size（i）;
D=sum（sum（（A-B）.^2））;
MSE=D/（m*n）;
grb=imread（'barbaran.tif'）;
a=max（grb（:
））;
i=rgb2gray（grb）;
subplot（2,1,1）;
imshow（i）;
j=dct2（i）
subplot（2,1,2）;
imshow（j）;
b=a/8;
j（abs（j）k=idct2（j）;
figure;
imshow（k,[0255]）;
A=double（i）;
B=double（k）;
[m,n]=size（i）;
D=sum（sum（（A-B）.^2））;
MSE=D/（m*n）;
grb=imread（'barbaran.tif'）;
a=max（grb（:
））;
i=rgb2gray（grb）;
subplot（2,1,1）;
imshow（i）;
j=dct2（i）
subplot（2,1,2）;
imshow（j）;
b=a/16;
j（abs（j）k=idct2（j）;
figure;
imshow（k,[0255]）;
A=double（i）;
B=double（k）;
[m,n]=size（i）;
D=sum（sum（（A-B）.^2））;
MSE=D/（m*n）;
2.i=imread（'cameraman.tif'）;
subplot（2,2,1）;
imshow（i）;
[j,t]=histeq（i）;
subplot（2,2,2）;
imshow（j）;
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