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1、报告内容按实验报告要求进行。一、 实验目的1、 观察常用离散时间信号的图形，掌握离散时间信号的基本序列运算。2、 理解离散时间系统的时域特性，加深对离散系统的差分方程的理解。3、 熟悉连续信号经理想采样前后的频谱变化关系，加深对时域采样定理的理解。二、 实验内容1、 再给出的区间上产生并画出下面序列：（1） （2） 2、 设x（n）=1,-2,4,6,-5,8,10,产生并画出下列的样本:3、 给出一个简单数字微分器：，它计算输入序列的后向一阶差分，对下面三角脉冲序列实现上述微分器并求出结果。三、 实验方法、步骤1. 实验内容1的程序及运行结果如下图所示：% 题1.1n1=0:20;x21 =

2、 n1.*（stepseq（0,0,20）-stepseq（10,0,20）; % 列出x21序列x22 = 10*exp（-0.3*（n1-10）.*（stepseq（10,0,20）-stepseq（20,0,20）;% 列出x22序列x2 = x21+x22; % x2序列是x21和x22之和subplot（2,1,1）;stem（n1,x2）;title（1.11实验的序列图）;xlabel（nylabel（x（n）% 题1.2x=-10:9;n2=5,4,3,2,1;N=length（n2）;y=n2（mod（x,N）+1）; % 确定位置向量各点对应的x值subplot（2,1,2

3、）,stem（x,y） %得出的图形见图）,ylabel（xtilde（n）set（gcf,color,w） % 置图形背景色为白1.12实验的序列图2. 实验内容2的程序及运行结果如下图所示：%题2.1xn=1,-2,4,6,-5,8,10;n1=-4:2;y1,ny1=seqshift（xn,n1,-5）;y2,ny2=seqshift（xn,n1,-4）;y3,ny3=seqadd（5*y1,ny1,4*y2,ny2）;y4,ny4=seqadd（y3,ny3,3*xn,n1）;subplot（2,1,1）,stem（ny4,y4）x1（n）1.21实验的序列图%题2.2n2=-10:1

4、0;x1=zeros（1,6）,xn,zeros（1,8）;y5,ny5=seqshift（xn,n2,-2）;x2=zeros（1,4）,y5,zeros（1,10）;x3=2*exp（0.5*n2）.*（x1）+cos（0.1*pi*n2）.*（x2）;subplot（2,1,2）,stem（n2,x3）x2（n）1.22实验的序列图3. 实验内容3的程序及运行结果如下图所示：clear all; close all; clc;n=-5:30;b=1,-1;a=1;y1=n.*（stepseq（0,-5,30）-stepseq（10,-5,30）;%计算y1=nu（n）-u（n-10）y2

5、=（20-n）.*stepseq（10,-5,30）-stepseq（20,-5,30）;%计算y2=（20-n）u（n-10）-u（n-20）y3,n2=seqadd（y1,n,y2,n）;%序列求和y3=y1+y2stem（n2,y3）;%画两行一列图，放在第一行一列x_2（n）%行列坐标标注 h=filter（b,a,y3）;%计算y（n）=x（n）-x（n-1）subplot（2,1,2）;stem（n,h）;%画两行一列图，放在第二行一列h（n）%行列坐标标注%设置白色背景色四、 实验结果分析及心得1、序列连续模拟信号与离散序列的关系？答：离散序列是对连续模拟信号的采样，当采样频率满

6、足乃奎斯特条件，那么离散信号可以恢复连续信号的所有信息，反之则会有信息泄露。对模拟信号的离散处理是使得信号可以进入计算机系统处理的前提。 204 2011 年 06 月 03 日实验二 信号采样与卷积运算1、 验证乃奎斯特采样定理，加深对时域取样后信号频谱变化的认识。2、 理解线性卷积，掌握线性卷积的求解方法。3、 理解循环卷积，掌握循环卷积的求解方法并对照线性卷积比较二者异同。1、 考虑模拟信号，在，0.05和0.1s间隔采样得到x（n）。（1） 对每个Ts画出x（n）。（2） 采用sinc内插（用t=0.001）从样本x（n）重建模拟信号，并从图中求出在ya（t）中的频率（不管末端效果）。

7、2、 求序列,的线性卷积，并画出结果序列。3、 求序列（0n）和的线性卷积和6点、10点以及12点循环卷积，画出线图并总结出线性卷积和循环卷积的关系。三、 实验步骤1、 实验内容1（1）的程序运行结果如下图所示：t=0:0.001:1;xa=cos（20*pi*t）;%Ts=0.01;N1=round（1/Ts）;n1=0:N1;x1=cos（20*pi*n1*Ts）;% 对xa进行100点采样subplot（3,1,1）;plot（t,xa,n1*Ts,x1,o%把采样后的x1和xa画在三行一列的第一行x_1（n）Sampling of x_a（t） using Ts=0.01%标注坐标及表

8、头Ts=0.05;N2=round（1/Ts）;n2=0:N2;x2=cos（20*pi*n2*Ts）;% 对xa进行20点采样subplot（3,1,2）;plot（t,xa,n2*Ts,x2,%把采样后的x1和xa画在三行一列的第二行Sampling of x_a（t） using Ts=0.05Ts=0.1;N3=round（1/Ts）;n3=0:N3;x3=cos（20*pi*n3*Ts）;% 对xa进行10点采样subplot（3,1,3）;plot（t,xa,n3*Ts,x3,%把采样后的x1和xa画在三行一列的第三行x_3（n）Sampling of x_a（t） using T

9、s=0.1%设置背景色为白色2、 实验内容1（2）的程序运行结果如下图所示：%计算xa=cos（20*pi*t）,t变量取0-1步长为0.001%对xa进行间隔为0.01s的采样Fs=1/Ts;%设置采样间隔为0.01sxa1=x1*sinc（Fs*（ones（length（n1）,1）*t-（n1*Ts）*ones（1,length（t）;%对x1用sinc进行内插plot（t,xa1）;axis（0,1,-1.1,1.1）;%绘制经内插后恢复的图形x_a（t）Reconstruction of x_a（t） when Ts=0.01%行列及其表头标注%设置采样间隔为0.05s%对xa进行间

10、隔为0.05s的采样xa2=x2*sinc（Fs*（ones（length（n2）,1）*t-（n2*Ts）%对x2用sinc进行内插plot（t,xa2）;Reconstruction of x_a（t） when Ts=0.05%设置采样间隔为0.1s%对xa进行间隔为0.1s的采样xa3=x3*sinc（Fs*（ones（length（n3）,1）*t-（n3*Ts）%对x3用sinc进行内插plot（t,xa3）;Reconstruction of x_a（t） when Ts=0.13、 实验内容2的程序运行结果如下图所示：nx=0:9;x1=0.8.nx;%x1=0.8nny=0:2;x2=1 0 1;%计算x2=（n）+（n-2）g,ng=convwthn（x1,nx,x2,ny）;%x1与x2做线性卷积subplot（2,2,1）;%在第二行第一列绘图stem（nx,x1,.grid;axis（-0.5 9.5 -0.2 1.2）; %stem-Plot discrete sequence data序列x1（n） %绘制表头subplot（2,2,2）; %在第二