实验一低通采样定理和内插与抽取实现a.docx

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实验一低通采样定理和内插与抽取实现a

实验一:

低通采样定理和内插与抽取实现

1.实验目的

1.连续信号和系统的表示方法,以及坊真方法。

2.用MATLAB实现连续信号采用与重构的方法,

3.采样信号的插值和抽取等重采样实现方法。

4.用时域采样信号重构连续时域信号的原理和方法。

5.用MATLAB绘图函数表示信号的基本方法,实验数据的可视化表示。

2.原理

1、时域抽样定理

令连续信号xa(t)的傅里叶变换为Xa(ji」),抽样脉冲序列p(t)傅里叶变换为Pj」),抽样后的信号xA(t)的傅里叶变换为XV1)若采用均匀抽样,抽样周期Ts,抽样频率为门s=2二fs,由前面分析可知:

抽样的过程可以通过抽样脉冲序列p(t)与连续信号xa(t)相乘来完成,即满足:

xA(t)=xa(t)p(t),又周期信号f(t)傅里叶变换为:

m

I'lf(i)/=二心可\(Wf

jn=—-oa

故可以推得p(t)的傅里叶变换为:

P(5^)=2nc-"dH

J>=-—

其中:

pn=月zpDlat

根据卷积定理可知:

X(g=p(jo)

得到抽样信号x(t)的傅里叶变换为:

严W

X(jQ)=。

一«Qj/

n=—e

其表明:

信号在时域被抽样后,他的频谱X(j门)是连续信号频谱X(j门)的形状以抽样频率门为间隔周期重复而得到,在重复过程中幅度被p(t)的傅里叶级数Pn加权。

因为Pn只是n的函数,所以Xj」)在重复的过程中不会使其形状发生变化。

假定信号x(t)的频谱限制在亠m~+「m的范围内,若以间隔Ts对xa(t)进行抽样,可知抽样信号XA(t)的频谱XW")是以门s为周期重复。

显然,若在抽样的过程中门s<2im,则XT门)将发生频谱混叠现象,只有在抽样的过程中满足11s>=2「m条件,XW门)才不会产生频谱的混叠,接收端完全可以由xA(t)恢复原连续信号xa(t),这就是低通信号抽样定理的核心内容。

2、信号的重建

从频域看,设信号最高频率不超过折叠频率

Xa(j门)=Xa(j门)『s/2

Xa『」)=0p|>门s/2

则理想取样后的频谱就不会产生混叠,故有:

■90-

Ar(j=J,2ZA:

.

■«—

jtijII£^/2

让取样信号xA(t)通过一带宽等于折叠频率的理想低通滤波器

H(j")=T|门s/2

H(j「)=0|门|>「s/2

滤波器只允许通过基带频谱,即原信号频谱,故:

Y(j门)=XA(j门)H(j门)=Xa(j门)

因此在滤波器的输出得到了恢复的原模拟信号:

y(t)=xa(t)

从时域上看,上述理想的低通滤波器的脉冲响应为

JT

mu于*

□n:

根据卷积公式可求得理想低通滤波器的输出为

y(t)—nT)ha(t—nT)

由上式显然可得

ha(t-nT)=sin(nT)/(^/T)(t-nT)

上式表明只要满足取样频率高于两倍信号最高频率,连续时间函数xa(t)就可用他的取样值xa(nT)来表达而不损失任何信息,这时只要把每一个取样瞬时值与内插函数式相乘求和即可得出xa(t),在每一取样点上,由于只有该取样值所对应的内插函数式不为零,所以各个取样点上的信号值不变。

1•设计连续时间信号线性滤波器分离信号组份

99

已知信号xt[=為(m1)cos2二(100m50)t,试设计滤波器,分离出如下信号:

m^0

(1)m=1,2,3……50

(2)m=51,52,53……100

(3)m=40,41,42……60

(4)m=1,2,3……40,61,62……100

据以下采样频率:

(a)fs=20000Hz(b)f^10000Hz(c)f^30000Hz

求信号频谱及相应的滤波器。

参考程序如下:

设计一个Butterworth模拟带通滤波器,设计指标为:

通带频率:

1000-

2000Hz,两侧过渡带宽500Hz,通带波纹1dB,阻带衰减100dB假设一个信号,其中f1=100Hz,f2=1500Hz,f3=2900Hz。

信号的采样频率为10000Hz=试将原信号与通过该滤波器的模拟信号进行比较。

参考程序如下:

wp=[10002000]*2*pi;ws=[5002500]*2*pi;Rp=1;Rs=100;%滤波器设计参数,对于给

定Hz应乘以2

[N,Wn]=buttord(wp,ws,Rp,Rs,'s');%求得滤波器的最小阶数和截止频率

w=linspace(1,3000,1000)*2*pi;%设置绘制频率响应的频率点

[b,a]=butter(N,Wn,'s');%设计模拟Butterworth滤波器

H=freqs(b,a,w);%计算给定频率点的复数频率响应

magH=abs(H);phaH=unwrap(angle(H));%计算幅频响应和相频响应

plot(w/(2*pi),20*log10(magH));%以频率为横坐标绘制幅频响应

xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅/dB');

title('Butterworth模拟带通滤波器');

holdon;plot([10001000],ylim,'r');plot([20002000],ylim,'r');%绘带边界

gridon

figure

(2)

dt=1/1OOOO;%模拟信号采样间隔

f1=100;f2=1500;f3=2900;%输入信号的三个频率成分

t=O:

dt:

O.O4;%给定模拟时间段

x=sin(2*pi*f1*t)+0.5*cos(2*pi*f2*t)+0.5*sin(2*pi*f3*t);%输入信号

H=[tf(b,a)];%滤波器在MATLAB系统中的表示

[y,t1]=lsim(H,x,t);%模拟输出

subplot(2,1,1),plot(t,x),title('输入信号')%绘出输入信号

subplot(2,1,2),plot(t1,y)%绘制输出信号

title('输出信号'),xlabel('时间/s')

2.连续时间信号的采样和重建

99

已知信号xt(m1)cos2二(100m-50)t,试以f^20000Hz采样频率对该

mzQ

信号采样,并用插值公式重建该信号。

参考程序:

1、分别用150HZ及300HZ对信号采样

源信号为:

fa=5*sin(2*pi*40*t1)+1.8*sin(4*pi*40*t1)+0.8*sin(5*pi*40*t1),用150Hz的频率

对f(t)进行采样,其采样图如图1所示;用300Hz的频率对f(t)进行采样,其采样图如图2所示。

程序如下:

fs仁150;

t1=-0.1:

1/fs1:

0.1;

fa=5*sin(2*pi*40*t1)+1.8*sin(4*pi*40*t1)+0.8*sin(5*pi*40*t1);figure

(1);plot(t1,fa),xlabel('fs1=150Hz时,fa采样时域图');

holdoff;

fs2=300;

t2=-0.1:

1/fs2:

0.1;

fb=5*sin(2*pi*40*t2)+1.8*sin(4*pi*40*t2)+0.8*sin(5*pi*40*t2);

figure

(2);plot(t2,fb),xlabel('fs2=300Hz时,fb采样时域图');

图1150HZ采样频率对信号采样图

8

6

4

2

0

-2

-4

-6

-8

-0.1-0.08-0.06-0.04-0.0200.020.040.060.080.1

fs2=300Hz时,fb采样时域图

图2300HZ采样频率对信号采样图

2、对信号进行快速离散傅里叶变换

将两个采样信号进行快速离散傅里叶变换(FFT),用150Hz的频率对f(t)进行采样,其采样后快速傅立叶变换频谱图图3所示;用300Hz的频率对f(t)进行

采样,其采样后快速傅立叶变换频谱图图4所示。

程序如下:

f=40;fs=150;

N=300;k=0:

N-1;

t=-0.1:

1/fs:

0.1;

w1=150*k/N;

fa=5*sin(2*pi*f*t)+1.8*sin(4*pi*f*t)+0.8*sin(5*pi*f*t);

xfa=fft(fa,N);xf1=abs(xfa);

figure

(1);plot(w1,xf1),xlabel('fs=150Hz时,fa经fft后频谱图.单位:

Hz');

f=40;fs=300;

N=300;k=0:

N-1;

t=-0.1:

1/fs:

0.1;

w2=300*k/N

fb=5*sin(2*pi*f*t)+1.8*sin(4*pi*f*t)+0.8*sin(5*pi*f*t);

xfb=fft(fb,N);xf2=abs(xfb);

figure

(2);plot(w2,xf2),xlabel('fs=300Hz时,fb经fft后频谱图.单位:

Hz');

80

70

60

50

40

30

20

10

0

图4300HZ采样后经FFT后频谱图

3、信号的重建

我们可以通过利用内插法把原信号从采样信号中恢复出来,观察信号在满足怎样的采样条件下能够恢复为原信号,图5和图6分别为恢复后的原信号

程序如下:

Wm=180*pi;Wc=Wm;

fs仁150;Ws=2*pi*fs1;

n=-800:

800;nTs1=n/fsl;

fa=5.1*sin(2*pi*40*nTs1)+1.8*sin(4*pi*40*nTs1)+0.8*sin(5*pi*40*nTs1);Dt=1/fs1;t1=-0.1:

Dt:

0.1;

fa仁fa/fs1*Wc/pi*sinc((Wc/pi)*(ones(length(nTs1),1)*t1-nTs1'*ones(1,length(t1)));

figure

(1);plot(t1,fa1);

axis([-0.10.1-88]);

xlabel('fs=150Hz时,fa利用内插由样本重建原信号图.');

Wm=180*pi;Wc=Wm;

fs2=300;Ws=2*pi*fs2;

n=-800:

800;nTs2=n/fs2;

fb=5.1*sin(2*pi*40*nTs2)+1.8*sin(4*pi*40*nTs2)+0.8*sin(5*pi*40*nTs2);

Dt=1/fs2;t1=-0.1:

Dt:

0.1;

fb仁fb/fs2*Wc/pi*sinc((Wc/pi)*(ones(length(nTs2),1)*t1-nTs2'*ones(1,length(t1)));

figure

(2);plot(t1,fb1);

axis([-0.10.1-88]);

xlabel('fs=300Hz时,fb利用内插由样本重建原信号图.');

grid;

 

图5150HZ采样后的信号的重建信号

图6300HZ采样后的信号的重建信号

3•采样信号的抽取和插值

99

⑴•已知信号xt(m1)cos2:

(100m50)t,以f^20000Hz采样频率采样

m=0

后,设计抽取因子D和滤波器,分离出如下信号m=1,2,3……50信号组分。

参考程序如下:

求信号频谱及相应的滤波器。

t=0:

.00025:

1;%Timevector

x=sin(2*pi*30*t)+sin(2*pi*60*t);

figure

(1)

subplot(211)

stem(t(1:

120),x(1:

120));holdon

y=decimate(x,4);

%Viewtheoriginalanddecimatedsignals:

stem(x(1:

120)),axis([0120

-22])%Originalsignal

title('OriginalSignal')

subplot(212)

stem(y(1:

30))%Decimatedsignal

title('DecimatedSignal')

4999

⑵•已知信号X1(t(m+1)coS2兀(100n+31)),X2(t)=E(m+1)coS2兀(100n+37)t),以

mzfim^O

fs“0000Hz采样频率采样后,设计插值因子I和滤波器,合成信号X,tX2t

参考程序如下:

%File_C3:

UpSampl.m

%该程序仿真通过零阶保持内插对信号进行上抽样,分析上抽样对信号频谱的影响

clearall

clc

f0=0.06;%信号数字频率

N=256;

dt=1;%抽样时间

t=[0:

N-1]*dt;

sig=sin(2*pi*f0*t);

I=4;%内插因子

N仁N*l;

Addsig(1:

N1)=0;

fork=1:

N

fori=1:

l

Addsig(l*k-l+i)=sig(k);%对原始数字信号补零内插,抽样时间

变为dL『I

end

end

figure

(1)

subplot(2,1,1)

t2=[0:

N1-1];

stem(t,sig);

title('Original')

xlabel('Sampletime/n')

axis([019-1.21.2])

subplot(2,1,2)

stem(Addsig);axis([080-1.21.2])xlabel('Sampletime/n')title('SignaloutputofZero-orderholdinterpolator')

Am=fft(sig);

AddAm=fft(Addsig);f1=[0:

2/N:

2-1/N];

f2=[0:

2/N1:

2-1/N1];

figure

(2)subplot(2,1,1)plot(f1,20*log10(abs(Am)));

axis([01-2060]);ylabel('Amplitude(dB)')xlabel('\omega/\pi')title('AmplitudeSpectrum')subplot(2,1,2)

plot(f2,20*log10(abs(AddAm)))axis([01-2060]);

ylabel('Amplitude(dB)')xlabel('\omega/\pi')

title('AmplitudeSpectrumofZero-orderholdinterpolationsignal')[b,a]=butter(20,1/I);%设计截止频率为pi/l,阶数为10的低通巴特沃思滤波器y=filter(b,a,Addsig);%对补零后的信号进行低通滤波,完成上抽样过程

UpAm=fft(y);

figure(3)subplot(2,1,1)plot(y);

axis([01023-1.21.2])

title('outputsignaloutofInterpolator')xlabel('Sampletime/n')subplot(2,1,2)

plot(f2,20*log10(abs(UpAm)))axis([01-3050]);

ylabel('Amplitude(dB)')xlabel('\omega/\pi')

%File_C3:

UpSampl.m

%该程序仿真通过零阶保持内插对信号进行上抽样,分析上抽样对信号频谱的影响

clearall

clc

f0=0.06;%信号数字频率

N=256;

dt=1;%抽样时间

t=[0:

N-1]*dt;

sig=sin(2*pi*f0*t);

I=4;%内插因子

N1=N*I;Addsig(1:

N1)=0;

fork=1:

Nfori=1:

I

Addsig(I*k-I+i)=sig(k);%对原始数字信号补零内插,抽样时间

变为dL『I

endendfigure

(1)subplot(2,1,1)t2=[0:

N1-1];stem(t,sig);title('Original')xlabel('Sampletime/n')axis([019-1.21.2])subplot(2,1,2)stem(Addsig);axis([080-1.21.2])xlabel('Sampletime/n')title('SignaloutputofZero-orderholdinterpolator')Am=fft(sig);

AddAm=fft(Addsig);f1=[0:

2/N:

2-1/N];

f2=[0:

2/N1:

2-1/N1];

figure

(2)subplot(2,1,1)plot(f1,20*log10(abs(Am)));

axis([01-2060]);ylabel('Amplitude(dB)')xlabel('\omega/\pi')title('AmplitudeSpectrum')subplot(2,1,2)plot(f2,20*log10(abs(AddAm)))

axis([01-2060]);ylabel('Amplitude(dB)')xlabel('\omega/\pi')title('AmplitudeSpectrumofZero-orderholdinterpolationsignal')[b,a]=butter(20,1/I);%设计截止频率为pi/l,阶数为10的低通巴特沃思滤波器y=filter(b,a,Addsig);%对补零后的信号进行低通滤波,完成上抽样过程

UpAm=fft(y);

figure(3)subplot(2,1,1)plot(y);

axis([01023-1.21.2])title('outputsignaloutofInterpolator')xlabel('Sampletime/n')subplot(2,1,2)plot(f2,20*log10(abs(UpAm)))axis([01-3050]);ylabel('Amplitude(dB)')xlabel('\omega/\pi')

四.设计结果及分析

五.结论

六.参考文献

重要参考设计.

理想矩形滤波器的时域表示

clear;clc;fh=100;forI=1:

4k=I;fs=k*2*fh;N=10*k;n=-N:

N;dt=1/fs;T=N*dt;t=-T:

dt:

T;

%h=2*fh/fs*sinc(n/k);

%h=sinc(n/k);subplot(2,2,I)plot(t,h);holdon;stem(t,h);holdon;plot(t,zeros(length(t)),'linewidth',3);title(['fs/2fh=k,k=',num2str(k)],'fontsize',28);axis('off')end

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