数字信号处理综合设计分析Word格式.docx

1、（3）由模拟信号的频谱特性，根据奈奎斯特采样定理，选择合适的采样频率，对模拟信号进行时域采样，产生时间离散信号（序列），画出序列的时域波形和幅频特性图；（4）计算机产生高斯白噪声，并叠加序列，画出序列叠加高斯白噪声后的时域波形和幅频特性图。2.设计程序figure（1）;k=0:pi/10:pi*10;y0=sin（k）;%间隔/10采样模拟正弦信号。subplot（2,1,1）;plot（y0）;title（仿真模拟信号的时域波形）;f0=fft（y0）;subplot（2,1,2）;plot（abs（f0）;模拟信号的幅频特性%根据奈奎斯特定理，取采样间隔为/20符合采样定理figure（

2、2）;k1=1:2:100;y1=y0（k1）;plot（y1）;离散信号的时域波形f1=fft（y1）;plot（abs（f1）;离散信号的幅频特性figure（3）;y2=awgn（y1,3）;f2=fft（y2）;plot（y2）;加入白噪声后的信号时域波形plot（abs（f2）;加入白噪声后信号的幅频特性3.输出结果（1）（4）问题结果如下图。二、滤波器设计 （1）分别设计IIR和FIR数字滤波器，要求序列无失真通过滤波器。提出滤波器设计指标，给出滤波器的设计结果； （2）分析所设计滤波器的因果性和稳定性，画出滤波器的幅频特性和相频特性，以及零极点分布图； （3）分别提出实现IIR和

3、FIR数字滤波器的结构，画出滤波器的结构信号流图； （4）由滤波器的设计结果和所选择滤波器的结构，计算序列叠加高斯白噪声通过滤波器的输出响应，分别画出输出响应的时域波形和幅频特性。2.程序设计 （1）设计思路：序列采用对正弦信号均匀采样所得序列。设计基于巴特沃斯滤波器的IIR低通滤波器和雷米兹算法的FIR低通滤波器。所设计滤波器的结构信号流图如下： （2）算法如下：IIR滤波器程序：Wp=0.06;Ws=0.2;Rp=2;Rs=50;%采样点数100*10=1000个，周期数10/2=5个，%频率5/1000=0.05N,Wc=buttord（Wp,Ws,Rp,Rs）;Bz,Az=butter

4、（N,Wc）;pi/100:subplot（2,2,1）;原始信号y1=filter（Bz,Az,y0）;subplot（2,2,2）;原始信号通过低通滤波器subplot（2,2,3）;原始信号加入白噪声y3=filter（Bz,Az,y0）;subplot（2,2,4）;plot（y3）;加入白噪声后信号通过滤波器f3=fft（y3）;原信号幅频特性plot（abs（f3）;加入白噪声再滤波后信号幅频特性figure（4）;zplane（Bz,Az）;滤波器零极点FIR滤波器程序：fl = 0.006,0.02; ml = 1,0; %采样点数1000*10=10000个，周期数10/2=

5、5,%频率5/10000=0.005Rpl =1;Rsl =60;dat1l = （10（Rpl/20） - 1）/（10（Rpl/20） + 1）;dat2l = 10（-Rsl/20）;ripl = dat1l,dat2l;Ml,f0l,m0l,wl = remezord（fl,ml,ripl）; Ml = Ml + 1;h = remez（Ml,f0l,m0l,wl）;plot（abs（h）;数字低通滤波器幅频响应pi/1000:y1=conv（y0,h）y3=conv（y2,h）zplane（h,1）;3.输出结果：IIR滤波器输出结果：FIR滤波器输出结果：结果分析：根据输出结果，可知两个滤波器均为因果稳定的滤波器，IIR滤波器对加高斯白噪声的信号有更好的滤波恢复效果。三、参考资料史林，赵树杰. 数字信号处理. 北京：科学出版社，2007