西南交大信号与系统实验报告Word文档下载推荐.docx
《西南交大信号与系统实验报告Word文档下载推荐.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《西南交大信号与系统实验报告Word文档下载推荐.docx（16页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
和栅网间隔
，因为后者是MATLAB中严格地用来表示模拟信号的。
类似地，付利叶变换关系也可根据
（2）近似为：
（3）
现在，如果
（也就是
）是有限长度的。
则公式（3）与离散付利叶变换关系相似，因而可以用同样的方式以MATLAB来实现，以便分析采样现象。
采样频率
必须大于2
即奈奎斯特采样频率（
为有限带宽信号
的带宽），该信号才可以由它的采样值
重构。
若
小于2
则会在x（n）中产生混叠，为欠采样。
产生的傅立叶变换图形是把互相交叠的
的复制品叠加的结果，所以产生了失真。
四、思考题：
1．通过实验说明信号的时域与频域成反比的关系。
从实验一做出的图形看出：
的时域是
时域的1/2倍，
的频域是
的频域的2倍。
2．分别求出
奈奎斯特采样间隔，并与例一的信号的奈奎斯特采样间隔比较。
的奈奎斯特采样频率为8000样本每秒；
则奈奎斯特采样间隔为1/8000;
是例一的信号
的1/2;
的奈奎斯特采样频率为2000样本/秒；
则奈奎斯特采样间隔为1/2000,是例一的信号
的2倍。
五.完整书写你的全部MATLAB程序，并给出程序运行的结果图。
1.
Dt=0.00005;
t=-0.005:
Dt:
0.005;
xa=exp（-1000*abs（t））;
%连续时间傅立叶变换
Wmax=2*pi*2000;
K=500;
k=0:
1:
K;
W=k*Wmax/K;
Xa=xa*exp（-j*t'
*W）*Dt;
Xa=real（Xa）;
W=[-fliplr（W）,W（2:
501）];
%频率从-WmaxtoWmax
Xa=[fliplr（Xa）,Xa（2:
%Xa介于-Wmax和Wmax之间
%subplot（1,1,1）
subplot（2,1,1）;
plot（t*1000,xa）;
xlabel（'
t毫秒'
）;
ylabel（'
xa（t）'
title（'
模拟信号'
）
subplot（2,1,2）;
plot（W/（2*pi*1000）,Xa*1000）;
频率（单位：
KHz）'
Xa（jW）*1000'
title（'
连续时间傅立叶变换'
2.
%模拟信号
t=-0.005:
xa=exp（-1000*abs（t））;
%离散时间信号
Ts=0.0002;
n=-25:
25;
x=exp（-1000*abs（n*Ts））;
%离散时间傅立叶变换
w=pi*k/K;
X=x*exp（-j*n'
*w）;
X=real（X）;
w=[-fliplr（w）,w（2:
K+1）];
X=[fliplr（X）,X（2:
subplot（1,1,1）
ylabel（'
x1（n）'
离散信号'
holdon
stem（n*Ts*1000,x）;
%gtext（'
Ts=0.2毫秒'
holdoff
plot（w/pi,X）;
以pi为单位的频率'
X1（w）'
离散时间傅立叶变换'
clear
clc
[y,fs,bits]=wavread（'
P_n8'
n=length（y）;
y_zp=fft（y,n）;
%对n点进行傅里叶变换到频域
f=fs*（0:
n/2-1）/n;
%对应点的频率
fp=1500;
fc=1700;
As=100;
Ap=1;
%通带边缘频率fp,阻带边缘频率fc
wc=2*pi*fc/fs;
wp=2*pi*fp/fs;
%数字频率=模拟频率/采样频率
wdel=wc-wp;
beta=0.112*（As-8.7）;
N=ceil（（As-8）/2.285/wdel）;
wn=kaiser（N+1,beta）;
ws=（wp+wc）/2/pi;
b=fir1（N,ws,wn）;
figure
（2）;
freqz（b,1）;
x=fftfilt（b,y）;
X=fft（x,n）;
figure（3）;
subplot（2,2,1）;
plot（f,abs（y_zp（1:
n/2）））;
滤波前信号的频谱图'
频率Hz'
频率幅值'
subplot（2,2,2）;
plot（f,abs（X（1:
滤波后信号频谱图'
subplot（2,2,3）;
plot（y）;
滤波前信号的时域波形'
时间轴'
幅值A'
subplot（2,2,4）;
plot（x）;
滤波后信号的时域波形'
sound（x,fs,bits）%回放滤波后的音频
wavwrite（x,fs,'
P8'
3.
Ts=0.001;
n=-5:
5;
x2（n）'
gtext（'
Ts=1毫秒'
X2（w）'
4.
t=-0.01:
0.01;
%t在-0.01到0.01之间;
xa=exp（-1000*abs（0.5*t））;
%离散时间信号
n=-6:
6;
x=exp（-1000*abs（0.5*n*Ts））;
%离散时间傅立叶变换
subplot（1,1,1）
holdoff
5.
t=-0.0025:
0.0025;
%t在-0.0025到0.0025之间;
xa=exp（-1000*abs（2*t））;
n=-25/2:
25/2;
x=exp（-1000*abs（2*n*Ts））;
6.
Ts=0.00025;
n=-40:
40;
Ts=0.25毫秒'
plot（w/pi,X）;
7.
实验二音乐电子记谱
一、实验目的
利用Matlab工具分析音频文件的时域和频域特性，利用Matlab工具完成对音频文件升调降调的修改，去噪处理，合成新的音频文件。
二、实验内容
全部程序：
[m,fs]=wavread（'
小星星_中'
L=length（m）;
N=L/32;
m1=m（1:
N）;
fm1=fft（m1）;
f=（0:
N/2-1）*fs/N;
plot（f,abs（fm1（1:
N/2））/max（abs（fm1）））
grid
axis（[0,4000,0,1]）
小星星_低'
%[m,fs]=wavread（'
小星星_高'
%sound（m,fs）;
axis（[0,4000,0,1]）;
m2=resample（m,1,2）;
%m2=resample（m,2,1）;
%sound（m2,fs）;
[do,fs,bits]=wavread（'
P1'
[re,fs,bits]=wavread（'
P2'
[mi,fs,bits]=wavread（'
P3'
[fa,fs,bits]=wavread（'
P4'
[so,fs,bits]=wavread（'
P5'
[la,fs,bits]=wavread（'
P6'
[xi,fs,bits]=wavread（'
P7'
[do1,fs,bits]=wavread（'
y=[do;
do;
so;
la;
fa;
mi;
re;
do1];
sound（y,fs,bits）;
三、实验结论
1.在MATLAB的信号处理工具箱中函数FFT和IFFT用于快速傅立叶变换和逆变换。
2.[x,fs,bits]=wavread（'
d:
\1.wav'
%用于读取语音，采样值放在向量x中，fs表示采样频率（Hz），bits表示量化位数。
sound（x,fs,bits）;
用于对声音的回放。
向量x则代表了一个信号（也即一个复杂的“函数表达式”），就是说可以像处理一个信号表达式一样处理这个声音信号。
3.利用MATLAB中的wavread命令来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量。
再将该向量看作一个普通的信号，对其进行FFT变换实现频谱分析。
四、思考题
（1）有什么方法可以将“小星星-中”的音乐升高和降低一个八度，用MATLAB实现你的方法。
MATLAB程序：
[x,fs,bits]=wavread（'
D:
\音乐电子记谱\小星星_中'
L=length（x）;
x1=x（1:
fx1=fft（x1）;
plot（f,abs（fx1（1:
N/2））/max（abs（fx1）））
axis（[0,4000,0,1]）
x_a=resample（x,1,2）;
%升高八度
%sound（x_a,fs,bits）;
x_b=resample（x,2,1）;
%降低八度
%sound（x_b,fs,bits）;
（2）利用MATLAB去噪过后的P_n1到P_n8合成乐曲“小星星”，用sound函数播放合成乐音，即可听到钢琴演奏曲。
\P1'
\P2'
\P3'
\P4'
\P5'
\P6'
\P7'
\P8'
do];
sound（y,fs,bits）
升级会员 