数字信号实验2文档格式.docx
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w（2*n-1）=uv（n）*（n）
docnum2str
Thenum2strfunctionconvertsnumberstotheirstringrepresentations.Thisfunctionisusefulforlabelingandtitlingplotswithnumericvalues.
str=num2str（A）convertsarrayAintoastringrepresentationstr.Convertedfloating-pointvalueshaveamaximumoffourdigitsofprecision,andanexponentifrequired.Forintegervalues,num2strreturnstheexactstringrepresentationofthevalue.
str=num2str（A,precision）convertsthearrayAintoastringrepresentationstrwiththemaximumnumberofdigitsspecifiedbyprecision.
str=num2str（A,format）convertsarrayAusingthesuppliedformat,asdescribedonthefprintffunctionreferencepage.Bydefault,num2strdisplaysfloatingpointvaluesusingthe'
%11.4g'
format（foursignificantdigitsinexponentialorfixed-pointnotation,whicheverisshorter）.
num2str函数将数字转换为字符串表示。
这个函数是用于标签和标题的情节与数值。
str=num2str（A）将一个数组转换成一个字符串str。
转换精度浮点值有最大的四个数字,和一个指数如果需要。
为整数值,num2str返回的字符串表示的值。
str=num2str（精度）的数组转换成字符串表示str由精密数字指定的最大数量。
str=num2str（格式）转换数组使用提供的格式,如流函数参考网页上的描述。
默认情况下,num2str显示浮点值使用“%11.4g”格式（四个有效数字在指数或定点表示法,哪个更短）。
Docfilter
Thefilterfunctionfiltersadatasequenceusingadigitalfilterwhichworksforbothrealandcomplexinputs.ThefilterisadirectformIItransposedimplementationofthestandarddifferenceequation（see"
Algorithm"
）.
y=filter（b,a,X）filtersthedatainvectorXwiththefilterdescribedbynumeratorcoefficientvectorbanddenominatorcoefficientvectora.Ifa
（1）isnotequalto1,filternormalizesthefiltercoefficientsbya
（1）.Ifa
（1）equals0,filterreturnsanerror.
IfXisamatrix,filteroperatesonthecolumnsofX.IfXisamultidimensionalarray,filteroperatesonthefirstnonsingletondimension.
[y,zf]=filter（b,a,X）returnsthefinalconditions,zf,ofthefilterdelays.IfXisaroworcolumnvector,outputzfisacolumnvectorofmax（length（a）,length（b））-1.IfXisamatrix,zfisanarrayofsuchvectors,oneforeachcolumnofX,andsimilarlyformultidimensionalarrays.
[y,zf]=filter（b,a,X,zi）acceptsinitialconditions,zi,andreturnsthefinalconditions,zf,ofthefilterdelays.Inputziisavectoroflengthmax（length（a）,length（b））-1,oranarraywiththeleadingdimensionofsizemax（length（a）,length（b））-1andwithremainingdimensionsmatchingthoseofX.
y=filter（b,a,X,zi,dim）and[...]=filter（b,a,X,[],dim）operateacrossthedimensiondim.
过滤函数过滤数据序列使用数字滤波器工作实际和复杂的输入。
过滤器是一种直接二转置实现标准的差分方程（见“算法”）。
y=过滤器（b,a,X）过滤器过滤的数据向量X描述分子系数向量b和分母系数向量a。
如果一个
（1）不等于1,滤波器可实现滤波器系数
（1）。
如果
（1）=0,过滤器返回一个错误。
如果X是一个矩阵,过滤操作的列X如果X是一个多维数组,过滤作用于第一nonsingleton维度。
[y,zf]=过滤器（b,a,X）返回最后一个条件,过滤器的zf延迟。
如果X是一个行或列向量,输出zf是一个列向量的最大长度（长度（a）、（b））1。
如果X是一个矩阵,zf这样的向量是一个数组,一个用于每一列（X）和类似的多维数组。
[y,zf]=过滤器（b,a,X,zi）接受初始条件,子,并返回最终的条件,过滤器的zf延迟。
输入子是一个向量的最大长度（长度（a）、（b））1,或数组大小的主要维度最大长度（长度（a）、（b））1和剩余的尺寸匹配的X。
y=过滤器（b,a,X,子,暗）和[…）=过滤器（b,a,X,[],昏暗的）跨维度的操作。
Docimpz
Thenextsectionsdescribecommonimpzoperationwithadaptive,discrete-time,andmultiratefilters.Formoreinputoptions,refertoimpzinSignalProcessingToolboxdocumentation.
下一小节将描述常见impz操作与自适应离散,多重速率的过滤器。
更多的输入选项,请参阅impz信号处理工具箱中的文档。
3.docstem
num2str（pi）is3.142.
num2str（eps）is2.22e-16.
num2str（randn（2,2）,3）producesthefollowingstringmatrix:
num2str（randn（2,2）,3）
ans=
0.538-2.26
1.830.862
num2strwithaformatof%10.5e\nreturnsamatrixofstringsinexponentialformat,having5decimalplaces,witheachelementseparatedbyanewlinecharacter:
x=rand（2,3）*9999;
%Createa2-by-3matrix.
A=num2str（x,'
%10.5e\n'
）%Converttostringarray.
A=
6.87255e+003
1.55597e+003
8.55890e+003
3.46077e+003
1.91097e+003
4.90201e+003
data=[1:
0.2:
4]'
;
windowSize=5;
filter（ones（1,windowSize）/windowSize,1,data）
ans=0.2000
0.4400
0.7200
1.0400
1.4000
1.6000
1.8000
2.0000
2.2000
2.4000
2.6000
2.8000
3.0000
3.2000
3.4000
3.6000
Q2.1
Q2.2
Q2.3
clf;
n=0:
100;
s1=cos（2*pi*0.5*n）;
s2=cos（2*pi*0.7*n）;
x=s1+s2;
M=2;
num=ones（1,M）;
y=filter（num,1,x）/M;
subplot（2,2,1）;
plot（n,s1）;
axis（[0,100,-2,2]）;
xlabel（'
时间序号n'
）;
ylabel（'
振幅'
title（'
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'
axis;
Q2.4
Q2.5
Q2.6
Q2.7
这两个序列是相等，系统是线性
Q2.8
a=2b=2
a=3b=6
a=4b=8
Q2.9
n=0:
40;
a=2;
b=-3;
x1=cos（2*pi*0.1*n）;
x2=cos（2*pi*0.4*n）;
x=a*x1+b*x2;
num=[2.24032.49082.2403];
den=[1-0.40.75];
ic=[23];
y1=filter（num,den,x1,ic）;
y2=filter（num,den,x2,ic）;
y=filter（num,den,x,ic）;
yt=a*y1+b*y2;
d=y-yt;
subplot（3,1,1）
stem（n,y）;
ylabel（'
加权输入:
a\cdotx_{1}[n]+b\cdotx_{2}[n]的输出'
subplot（3,1,2）
stem（n,yt）;
a\cdoty_{1}[n]+b\cdoty_{2}[n]的输出'
subplot（3,1,3）
stem（n,d）
时间序号n'
差信号'
Q2.10
Q2.11
Q2.12
Q2.13
D=9
D=8
D=7
Q2.14
D=7;
a=3;
b=-2;
x=a*cos（2*pi*3*n）+b*cos（2*pi*3*n）;
xd=[zeros（1,D）x];
ic=[00];
yd=filter（num,den,xd,ic）;
d=y-yd（1+D:
41+D）;
输出y[n]'
grid;
stem（n,yd（1:
41））;
[延时输出]'
stem（n,d）;
差值信号'
x=a*cos（2*pi*5*n）+b*cos（2*pi*5*n）;
x=a*cos（2*pi*0.3*n）+b*cos（2*pi*0.3*n）;
Q2.15
D=10;
x=a*cos（2*pi*0.1*n）+b*cos（2*pi*0.4*n）;
ic=[22];
Q2.16
Q2.19
Q2.20
N=45;
num=[0.9-0.450.350.002];
den=[1.00.71-0.46-0.62];
y=impz（num,den,N）;
stem（y）;
冲激响应'
Q2.21
两程序所实现的功能完全一样
Q2.22
Q2.23
Q2.26
x=[1zeros（1,40）];
den=[11.62.281.3250.68];
num=[0.06-0.190.27-0.260.12];
y=filter（num,den,x）;
num2=[0.2-0.50.3];
den2=[10.70.85];
num1=[0.3-0.20.4];
den1=[10.90.8];
y1=filter（num1,den1,x）;
y2=filter（num2,den2,y1）;
d=y-y2;
subplot（3,1,1）;
四阶实现的输出'
subplot（3,1,2）;
stem（n,y2）;
级联实现的输出'
subplot（3,1,3）;
没有差别
Q2.27
Q2.28
h=[321-210-403];
x=[1-23-4321];
y=conv（h,x）;
14;
sub
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