郑州大学数字信号处理课程设计报告.docx
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郑州大学数字信号处理课程设计报告
实验一：
基于DFT的数字谱分析以及可能出现的问题
一、实验目的：
1。
进一步加深对DFT的基本性质的理解。
2。
掌握在MATLAB环境下采用FFT函数编程实现DFT的语句用法。
3。
学习用DFT进行谱分析的方法,了解DFT谱分析中出现的频谱泄露和栅栏效应现象,以便在实际中正确应用DFT。
二、实验步骤：
1.复习DFT的定义、物理含义以及主要性质。
2.复习采用DFT进行谱分析可能出现的三个主要问题以及改善方案。
3.按实验内容要求，上机实验,编写程序。
4。
通过观察分析实验结果,回答思考题，加深对DFT相关知识的理解.
三、上机实验内容：
1.编写程序产生下列信号供谱分析用：
离散信号:
x1=R10（n）
x2={1，2，3,4，4，3，2,1｝，n=0，1，2,3,4，5,6,7
x3=｛4，3，2,1，1,2,3，4｝，n=0，1，2，3，4，5，6,7
连续信号：
x4=sin（2πf1t）+sin（2πf2t）
f1=100Hz，f2=120Hz,采样率fs=800Hz
2。
对10点矩形信号x1分别进行10点、16点、64点和256点谱分析,要求256点频谱画出连续幅度谱,10点、16点和64点频谱画出离散幅度谱，观察栅栏效应。
3。
产生信号x2和x3分别进行8点、16点谱分析,画出离散幅度谱，观察两个信号的时域关系和幅度谱的关系.
4。
对双正弦信号x4以采样率fs=800Hz抽样,生成离散双正弦信号并画出连续波形；
对离散双正弦信号进行时域截断，截取样本数分别为1000、250、50。
对不同样本的双正弦信号分别进行1024点谱分析，画出连续幅度谱，观察频谱泄露现象。
四、实验程序：
五、实验结果:
六、思考题:
1.在进行8点和16点谱分析时，x2和x3的幅频特性相同吗？
为什么？
答：
在N=8时相同，因为x2和x3是圆周移位的关系，两者包含的信息完全相同,故幅频特性相同；在N=16时不相同，因为x2和x3并非圆周移位的关系，两者所包含的信息不等，故幅频特性相同。
2.在对x1进行10点、16点和64点谱分析时，能否观察到
处的频谱信息？
为什么？
3.理论上,连续信号x4的频谱包含哪些频率（Hz）？
在对x4进行时域截断时，其频谱发生了什么现象？
为什么？
实验二：
用双线性法设计IIR数字滤波器
一、实验目的:
1。
熟悉双线性法设计IIR数字滤波器的原理和方法。
2.掌握数字滤波器的计算机仿真方法。
3。
通过观察对实际心电图信号的滤波作用，获得数字滤波的感性认识。
二、实验步骤:
1。
复习有关巴特沃思模拟滤波器设计合用双线性法设计IIR数字滤波器的内容。
2.根据实验内容中给出得指标求出巴特沃思滤波器的阶数和3db截止频率wc。
3.根据上机实验内容编写主程序。
①编写程序设计满足指标的巴特沃思数字滤波器。
②编写仿真程序，用设计的滤波器对心电图信号滤波,分析滤波结果。
4。
写出实验报告。
三、上机实验内容:
1。
用双线性法设计巴特沃思数字低通滤波器，设计指标为：
通带截止频率0。
2π,通带内最大波纹1db，阻带开始频率0。
3π，阻带最小衰减15db。
（采样间隔T=1）
2.绘制模拟滤波器的幅频响应图,频率以Hz为单位.
3.用双线性法设计数字滤波器，绘制数字滤波器的幅频响应图,频率以数字频率w/π为单位。
验证是否满足指标。
4.用设计的数字滤波器对心电图信号进行仿真滤波，绘制滤波前后的心电图信号波形和频谱，观察总结滤波作用和效果.
四、实验程序:
五、实验结果：
六、思考题:
1。
本实验中用双线性法设计数字滤波器的映射公式s=（2/T）（1—z—1）/（1+z—1）中的T对设计的模拟滤波器波形有无影响？
对设计的数字滤波器波形有无影响?
为什么？
答:
对设计的模拟滤波器波形有影响，对设计的数字滤波器波形无影响.
因为由ω=ΩT可知，当数字指标指定时,改变T对Ω有影响，但对数字指标ω无影响,也即对设计的模拟滤波器波形有影响，对设计的数字滤波器波形无影响.
2.滤波前后心电图的波形有何不同？
为什么?
答：
滤波后信号的高于50Hz的分量都被滤掉了。
因为滤波器的阻带开始频率fst=37.5Hz,所以信号的高于50Hz的分量都被滤掉了。
实验三：
用窗函数法设计FIR数字滤波器
一、实验目的：
1。
熟悉用窗函数法设计FIR数字滤波器的原理和方法。
2.熟悉线性FIR数字滤波器特性。
3。
了解各种窗函数对滤波器性能的影响。
二、实验步骤:
1。
复习用窗函数法设计FIR数字滤波器的内容。
2.掌握窗函数参数与滤波器性能的对应关系。
3.根据上机实验内容编写主程序.
4.写出实验报告。
三、上机实验内容：
1。
编写函数程序，产生理想低通滤波器冲激响应hd（n），供窗函数设计滤波器调用；
2.设计线性相位数字低通滤波器，阶数N=33，截至频率ωc=π/4，要求：
①分别用矩形窗、汉宁窗、海明窗和布莱克曼窗设计上述滤波器；
②分别绘制四种滤波器的单位抽样相应h（n）、频率幅度H（k）、db频率幅度20lg（H（k）/H（0））和相位特性φ（k）.（要求将每种滤波器四个特性绘制在一张图上，频率以ω为横坐标，并给出坐标标注及窗函数名称标注）；
③比较四种窗函数对应的3db和20db带宽及阻带最大衰减.
3。
选择一种窗函数分别采用N=15和N=33、ωc=π/4设计线性相位数字低通滤波器，要求：
①分别绘制N=15和N=33的滤波器单位抽样相应h（n）、频率幅度H（k）、db频率
幅度20lg（H（k）/H（0））和相位特性φ（k）.（要求将滤波器四个特性绘制在一张图上,频率以ω为横坐标,并给出坐标标注及窗函数名称和N值的标注）。
②比较相同窗函数在不同N值时的过渡带宽及阻带最大衰减.
4.从信号x（t）=sin（100πt）+sin（200πt）+sin（300πt）中将50Hz基频信号提取出来，
①若采用抽样率fs=1000Hz对x（t）进行抽样，请选择合适的数字滤波器指标;
②根据选择的滤波器指标，分别采用矩形窗和布莱克曼窗对信号x（n）进行数字滤波;
③绘制滤波前后的信号频谱，比较两种窗函数的滤波效果.
四、实验程序：
functionhd=ideal（N，wc）
forn=0：
N-1
ifn==（N-1）/2
hd（n+1）=wc/pi;
elsehd（n+1）=sin（wc＊（n-（N—1）/2））/（pi＊（n-（N-1）/2））；
end
end
clearall；cla；closeall;
N=33；wc=pi/4;
hd=ideal（N,wc）;
w1=boxcar（N）；
w2=hamming（N）；
w3=hann（N）;
w4=blackman（N）；
h1=hd。
＊w1’;
h2=hd.*w2';
h3=hd.＊w3'；
h4=hd.＊w4';
M=512;
fh1=fft（h1，M）；
db1=-20＊log10（abs（fh1
（1）。
/（abs（fh1）+eps）））;
fh2=fft（h2,M）;
db2=-20*log10（abs（fh2
（1）./（abs（fh2）+eps）））;
fh3=fft（h2，M）;
db3=-20*log10（abs（fh3
（1）./（abs（fh3）+eps）））;
fh4=fft（h4,M）;
db4=-20＊log10（abs（fh4
（1）。
/（abs（fh4）+eps）））;
w=2/M*[0：
M-1］；
figure
subplot（2，2，1）；stem（h1）
subplot（2，2,2）；plot（w，abs（fh1））
subplot（2，2,3）;plot（w，db1）
subplot（2,2，4）；plot（w，angle（fh1））
figure
subplot（2,2，1）；stem（h2）
subplot（2,2,2）;plot（w，abs（fh2））
subplot（2,2，3）;plot（w，db2）
subplot（2，2，4）;plot（w,angle（fh2））
figure
subplot（2,2,1）；stem（h3）
subplot（2，2，2）;plot（w，abs（fh3））
subplot（2，2,3）；plot（w,db3）
subplot（2，2,4）;plot（w，angle（fh3））
figure
subplot（2，2，1）；stem（h4）
subplot（2，2，2）；plot（w,abs（fh4））
subplot（2,2,3）;plot（w，db4）
subplot（2，2，4）;plot（w，angle（fh4））
N1=15;wc=pi/4;
hd1=ideal（N1,wc）；
w1=hamming（N1）;
hn1=hd1.*w1';
M=512；
fh1=fft（hn1，M）；
w=2/M*［0：
M-1］;
figure
subplot（2，2，1）；stem（hn1）；
title（'单位抽样响应h1（n）'）；
xlabel（’n'）;
ylabel（'h1（n）’）；
subplot（2，2，2）;plot（w，abs（fh1））；
title（'频率幅度'）；
xlabel（'w’）；
ylabel（’|H（k）|'）；
db1=-20*log10（abs（fh1
（1）。
/（abs（fh1）+eps）））;
subplot（2，2,3）;plot（w,db1）;
title（'db频率’）;
xlabel（’w'）；
ylabel（'db’）;
subplot（2，2，4）；plot（w,angle（fh1））;
title（’相位特性'）;
xlabel（’w’）;
ylabel（'angle（fh1）'）；
N2=33；wc=pi/4；
hd2=ideal（N2,wc）；
w2=hamming（N2）;
hn2=hd2.＊w2’;
M=512;
fh2=fft（hn2，M）；
w=2/M＊[0：
M—1］；
figure
subplot（2，2，1）；stem（hn2）；
title（'单位抽样响应h2（n）'）;
xlabel（’n'）;
ylabel（’h2（n）'）；
subplot（2，2，2）；plot（w，abs（fh2））;
title（’频率幅度’）;
xlabel（’w'）；
ylabel（’|H2（k）｜'）;
db2=-20*log10（abs（fh2
（1）./（abs（fh2）+eps）））；
subplot（2,2，3）;plot（w,db2）；
title（’db频率’）;
xlabel（'w’）;
ylabel（’db2'）;
subplot（2,2，4）;plot（w，angle（fh2））;
title（'相位特性’）；
xlabel（’w'）；
ylabel（’angle（fh2）'）；
N=512；
t=0:
1/512:
1/N＊（N—1）;
x1=sin（100＊pi*t）+sin（200*pi*t）+sin（300*pi＊t）;
figure；
plot（t,x1）;
title（’原信号x（t）波形’）;
xlabel（'t'）；
ylabel（'x（t）'）；
figure；
fh1=fft（x1，N）;
f=1/N*[0：
N-1]*512；
plot（f，abs（fh1））;
title（'滤波前的信号频谱’）
xlabel（'f'）；
ylabel（'｜fh1|’）；
N=40;
Wp=100*pi/512;Wst=150*pi/512；
Wc=125＊pi/512;
hd=ideal（N,Wc）;
w1=boxcar（N）;
hn1=hd.＊w1’；
figure；
plot（hn1）；
title（’矩形窗设计的滤波器'）；
xlabel（’n’）；
ylabel（’h（n）’）；
f1=conv（hn1，x1）;
figure；
plot（f1）;
title（'滤波后的信号波形'）；
xlabel（’n’）;
ylabel（’f1’）;
M=512;
fh2=fft（f1,M）；
f=1/M＊[0:
M-1］*512;
figure；
plot（f，abs（fh2））;
title（’滤波后的信号频谱'）；
xlabel（'f'）；
ylabel（'｜fh2｜'）；
w2=blackman（N）;
hn2=hd。
*w2’;
figure；
plot（hn2）；
title（’布莱克曼窗设计的滤波器'）；
xlabel（'n'）;
ylabel（'h（n）’）；
f2=conv（hn2，x1）;
figure；
plot（f2）;
title（'滤波后的信号波形'）；
xlabel（’n’）;
ylabel（'f2’）；
M=512;
fh2=fft（f2,M）;
f=1/M*[0:
M-1]*512;
figure；
plot（f,abs（fh2））；
title（’滤波后的信号频谱’）;
xlabel（’f'）；
ylabel（’｜fh2｜'）；
五、实验结果：
六、思考题:
1.上机实验内容3中的抽样间隔应如何选择？
答：
原信号频谱中最高频率为f=50Hz,由奈奎斯特抽样定理可知：
抽样信号频率fs需满足：
fs≥2f=300,本实验选择fs=512。
2.上机实验内容3中不同窗函数的滤波结果是否相同？
为什么?
答：
不相同。
因为不同窗函数的基本参数不同，故设计的滤波的性能指标也不完全相同，如过滤带的宽度和阻带最小衰减等.
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