数字信号处理实验三Word格式.docx
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和
的幅频特性，观察两者的序列形状和频谱曲线有什么异同？
绘出两序列及其幅频特性曲线。
在
末尾补零，用N=32点FFT分析这两个信号的幅频特性，观察幅频特性发生了什么变化？
两情况的FFT频谱还有相同之处吗？
这些变化说明了什么？
4、一个连续信号含两个频率分量，经采样得
已知N=16，Δf分别为1/16和1/64，观察其频谱；
当N=128时，Δf不变，其结果有何不同。
5、用FFT分别计算
（p=8,q=2）和
（a=0.1,f=0.0625）的16点循环卷积和线性卷积。
6、用FFT分别计算
（a=0.1,f=0.0625）的16点循环相关和线性相关，问一共有多少种结果，他们之间有何异同点。
7、用FFT分别计算
（a=0.1,f=0.0625）的自相关函数。
三、各题实验程序与结果分析
1、观察高斯序列的时域和幅频特性。
实验程序：
（1）
clc;
n=0:
1:
15;
%p=8,q=2
p=8;
q=2;
x1=exp（-（n-p）.^2./q）;
fp1=fft（x1）;
fp1=abs（fp1）;
subplot（3,2,1）;
stem（n,x1）;
xlabel（'
n'
）;
ylabel（'
时域特性'
title（'
p=8,q=2'
subplot（3,2,2）;
plot（n,fp1）;
幅频特性'
%p=8,q=4
q=4;
x2=exp（-（n-p）.^2./q）;
fp2=fft（x2）;
fp2=abs（fp2）;
subplot（3,2,3）;
stem（n,x2）;
p=8,q=4'
subplot（3,2,4）;
plot（n,fp2）;
%p=8,q=8
q=8;
x3=exp（-（n-p）.^2./q）;
fp3=fft（x3）;
fp3=abs（fp3）;
subplot（3,2,5）;
stem（n,x3）;
p=8,q=8'
subplot（3,2,6）;
plot（n,fp3）;
（2）
%p=13,q=8
p=13;
x4=exp（-（n-p）.^2./q）;
fp4=fft（x4）;
fp4=abs（fp4）;
stem（n,x4）;
p=13,q=8'
plot（n,fp4）;
%p=14,q=8
p=14;
x5=exp（-（n-p）.^2./q）;
fp5=fft（x5）;
fp5=abs（fp5）;
stem（n,x5）;
p=14,q=8'
plot（n,fp5）;
实验结果:
实验结果分析：
a=0.1;
f1=0.0625;
f2=0.4375;
f3=0.5625;
x1=exp（-a*n）.*sin（2*pi*f1.*n）;
x2=exp（-a*n）.*sin（2*pi*f2.*n）;
x3=exp（-a*n）.*sin（2*pi*f3.*n）;
plot（n,x1）;
a=0.1,f=0.0625'
plot（n,x2）;
a=0.1,f=0.4375'
plot（n,x3）;
a=0.1,f=0.5625'
3、观察三角波和反三角波序列的时域和幅频特性，用N=8点FFT分析信号序列：
末尾补零，用N=32点FFT分析这两个信号的幅频特性，观察幅频特性发生了什么变化？
N=8时：
clearall;
7;
x（1:
4）=n（1:
4）;
x（5:
8）=8-n（5:
8）;
subplot（2,2,1）;
stem（n,x）;
时域'
三角波时域特性'
）
g=fft（x）;
subplot（2,2,2）;
plot（n,abs（g））;
k'
频域'
三角波幅频特性'
y（1:
4）=4-n（1:
y（5:
8）=n（5:
8）-4;
subplot（2,2,3）;
stem（n,y）;
反三角波时域特性'
h=fft（y）;
subplot（2,2,4）;
plot（n,abs（h））;
反三角波幅频特性'
N=32时：
31;
x（9:
32）=0;
g=fft（x,32）;
subplot（2,1,1）;
y（9:
h=fft（y,32）;
subplot（2,1,2）;
4、一个连续信号含两个频率分量，经采样得
N=16;
N-1;
df=1/16;
x=sin（2*pi*0.125*n）+cos（2*pi*（0.125+df）*n）;
plot（n,abs（g（1:
N）））;
N=16df=1/16'
df=1/64;
N=16df=1/64'
N=128;
N=128df=1/16'
N=128df=1/64'
5、用FFT分别计算
x=exp（-（n-p）.^2/q）;
f=0.0625;
y=exp（-a*n）.*sin（2*pi*f*n）;
xk=fft（x,31）;
yk=fft（y,31）;
f1=ifft（xk.*yk,31）;
i=0:
30;
stem（i,f1）;
线性卷积'
k=length（x）;
xk=fft（x,k）;
yk=fft（y,k）;
f2=ifft（xk.*yk,16）;
stem（i,f2）;
循环卷积'
6、用FFT分别计算
xk=fft（x,2*k）;
yk=fft（y,2*k）;
rm1=real（ifft（conj（xk）.*yk））;
rm1=[rm1（k+2:
2*k）rm1（1:
k）];
m=（-k+1）:
（k-1）;
stem（m,rm1）;
线性相关'
m'
幅度'
rm2=real（ifft（conj（xk）.*yk））;
stem（n,rm2）;
循环相关'
7、用FFT分别计算
rm=real（ifft（conj（xk）.*xk））;
rm=[rm（k+2:
2*k）rm（1:
stem（m,rm）;
xa自相关'
rm=real（ifft（conj（yk）.*yk））;
xb自相关'
五、附件
实验内容程序：
1、
2、
3、
4、
5、
sub
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