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数字信号处理Matlab练习

数字信号处理Matlab练习第1章

1、序列x[n]、y[n]、z[n]

x[n]={3-201452},

y[n]={071-349-2},

w[n]={-5436-501},

(1)x[n]序列

(2)y[n]序列

(3)w[n]序列

2.求序列x[n]={3-201452}的自相关序列

>>x=[3-201452]

x=

3-201452

>>y=[3-201452]

y=

3-201452

>>n1=length(y)-1;n2=length(x)-1;

r=conv(x,fliplr(y));计算两矩阵的卷积

k=(-n1):

n2';定义时间变量

stem(k,r);绘制二维离散时间信号

xlabel('Lagindex');ylabel('Amplitude');

v=axis;

axis([-n1n2v(3:

end)]);矩阵计算范围

>>m=xcorr(x,y)求两矩阵互相关系数

3.求序列y[n]={071-349-2}的自相关序列(方法同上)

4.求序列w[n]={-5436-501}的自相关序列(方法同上)

5.求序列x[n]与y[n]的互相关序列

>>x=[3-201452]

x=

3-201452

>>y=[071-349-2]

y=

071-349-2

m=

Columns1through7

-6.000031.0000-6.0000-19.000010.000049.000040.0000

Columns8through13

27.00004.000027.000037.000014.00000.0000

 

6.求序列x[n]与w[n]的互相关序列

m=

Columns1through7

3.0000-2.0000-15.000029.00001.00006.0000-35.0000

Columns8through13

12.000036.000038.00006.0000-17.0000-10.0000

7.画出序列x1[n]和x2[n],序列的序号n和参数M自己选择

(a)x1[n]=cos(πn/M),其中M为正整数;

(b)x2[n]=(-1)n。

1.X1[n]图

2.X2[n]图

n=linspace(-10,0.01,10);

stem((-1).^n,'fill','-.');

8.求x1[n]的自相关序列

n=(-10:

10);%指定n的范围

t=cos(n*pi);%x1[n]序列

[a,b]=xcorr(t,'n')%求得x1[n]自相关赋值给a,相关运算后得n赋给b

stem(b,a);%以a为纵坐标,b为横坐标画图

xlabel('Lagindex');ylabel('Amplitude');

a=

1.0000-2.00003.0000-4.00005.0000-6.00007.0000

-8.00009.0000-10.000011.0000-12.000013.0000-14.0000

15.0000-16.000017.0000-18.000019.0000-20.000021.0000

-20.000019.0000-18.000017.0000-16.000015.0000-14.0000

13.0000-12.000011.0000-10.00009.0000-8.00007.0000

-6.00005.0000-4.00003.0000-2.00001.0000

b=

-20-19-18-17-16-15-14-13-12-11-10-9

-8-7-6-5-4-3-2-10123

456789101112131415

1617181920

9.求x2[n]的自相关序列

9.利用Matlab函数rand产生一个均匀分布的随机信号,并加到序列x1[n]和x2[n]上,画出受到干扰的序列y1[n]=x1[n]+w1[n]和y2[n]=x2[n]+w2[n],其中w1[n]和w2[n]为随机信号;

(1.)序列y1[n]=x1[n]+w1[n]

n=(-8:

8);%指定n的范围

a=rand(1,17)%产生随机的序列

t=cos(n*pi);

y=(a+t)%将两序列相加

stem(n,y,'filled');

holdon;%保留y的图像一面被后面的图像覆盖

[b,c]=xcorr(y,'n')%求自相关

stem(c,b);

xlabel('Lagindex');ylabel('Amplitude');

产生随机数

a=0.91570.79220.95950.65570.03570.84910.9340

0.67870.75770.74310.39220.65550.17120.7060

0.03180.27690.0462

y=y1[n]=x1[n]+w1[n]

1.9157-0.20781.9595-0.34431.0357-0.15091.9340

-0.32131.7577-0.25691.3922-0.34451.1712-0.2940

1.0318-0.72311.0462

求自相关

b=2.0042-1.60264.1769-2.55465.6591-2.74138.3359

-4.054311.5915-4.936514.6138-5.593015.6233-6.2037

18.2083-7.312921.9631-7.312918.2083-6.203715.6233

-5.593014.6138-4.936511.5915-4.05438.3359-2.7413

5.6591-2.55464.1769-1.60262.0042

c=-16-15-14-13-12-11-10-9-8-7-6-5

-4-3-2-101234567

8910111213141516

(2.)序列y2[n]=x2[n]+w2[n]

产生随机数

a=

0.67970.65510.16260.11900.49840.95970.3404

0.58530.22380.75130.25510.50600.69910.8909

0.95930.54720.1386

y=x2[n]+w2[n]

1.6797-0.34491.1626-0.88101.4984-0.04031.3404

-0.41471.2238-0.24871.2551-0.49401.6991-0.1091

1.9593-0.45281.1386

求自相关

b=

1.9126-1.15334.7710-2.38867.2744-3.99318.8302

-4.243410.7936-5.118412.1991-5.632014.9092-7.7746

17.2574-8.380320.9015-8.380317.2574-7.774614.9092

-5.632012.1991-5.118410.7936-4.24348.8302-3.9931

7.2744-2.38864.7710-1.15331.9126

c=

-16-15-14-13-12-11-10-9-8-7-6-5

-4-3-2-101234567

8910111213141516

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