南邮DSPA实验报告1Word文档下载推荐.docx

1、n= -10:20;u = zeros（1,10） 1 zeros（1,20）;stem（n,u）;xlabel（时间序列 n）;ylabel（振幅title（单位样本序列axis（-10 20 0 1.2）;结果：Q1.2clf 清除波形 axis 设置坐标轴范围，可读比例等 title 给图形加标题 xlabel给x加标注Ylabel给y加标注Q1.3stem（n+11,u）;axis（0 32 0 1.2）;Q1.23n = 0:50;f= 0.08;phase = pi/2;A = 2.5;arg =2*pi*f*n - phase;x = A*cos（arg）;stem（n,x）;a

2、xis（0 50 -3 3）;grid;正弦序列时间序号naxis;Q1.30sn是线性增加伴随着实指数缓慢衰减的图像加性噪声dn是均匀分布在-0.4和+0.4之间的随机序列Q1.31不能，因为d是列向量，s是行向量Q1.32x1是x的延时，x2和x相等，x3超前于xQ1.33产生图例说明Q2.1100;s1 = cos（2*pi*0.05*n）;s2 = cos（2*pi*0.47*n）;x = s1+s2;M = input（滤波器所需的长度=num = ones（1,M）;y = filter（num,1,x）/M;subplot（2,2,1）;plot（n,s1）;axis（0,100

3、,-2,2）;时间序列n信号#1subplot（2,2,2）;plot（n,s2）;信号#2subplot（2,2,3）;plot（n,x）;输入信号subplot（2,2,4）;plot（n,y）;输出信号Sn被离散时间系统抑制Q2.2 滤波器所需长度 = num = （-1）.0:M-1;plot（n, s1）;axis（0, 100, -2, 2）; ylabel（信号 #1plot（n, s2）; 时间序号n信号 #2plot（n, x）;时间序号 nplot（n, y）;显示的波形如下:改变LTI系统对输入的影响是,系统现在是一个高通滤波器。它通过高频输入组件s2来替代低频输入组件s

4、1.Q2.3s1 = cos（2*pi*0.04*n）;s2 = cos（2*pi*0.6*n）;Q2.19N=40;num=2.2403 2.4908 2.2403;den=1 -0.4 0.75;y=impz（num,den,N）;stem（y）;冲激响应Q2.21num=0.9 -0.45 0.35 0.002;den=1.0 0.71 -0.46 -0.62;x=1 zeros（1,N-1）;y=filter（num,den,x）;Q2.28h=3 2 1 -2 1 0 -4 0 3;x=1 -2 3 -4 3 2 1;y=conv（h,x）;n=0:14;subplot（2,1,1）

5、;stem（n,y）;用卷积得到的输出x1=x zeros（1,8）;y1=filter（h,1,x1）;subplot（2,1,2）;stem（n,y1）;）由滤波生成的输出Q3.1原始序列是：Pause:暂停命令Q3.2w= -4*pi:8*pi/511:4*pi;num=2 1;den=1 -0.6;h=freqz（num,den,w）;subplot（2,1,1）plot（w/pi,real（h）;gridH（ejomega的实部omega/pisubplot（2,1,2）plot（w/pi,imag（h）;H（ejomega的虚部pauseplot（w/pi,abs（h）;|H（ej

6、omega|幅度谱plot（w/pi,angle（h）;相位谱argH（ejomega以弧度为单位的相位是w的周期。周期2 实部是2为周期偶对称的虚部是2为周期奇对称的幅度是2为周期偶对称的相位是2为周期奇对称的Q3.4num=1 3 5 7 9 11 13 15 17;den=1;实验二：离散傅里叶变换和z变换 实验主要内容和要求（对应实验指导书3.5和3.6节）： （1）DFT计算、常见性质的验证、用DFT实现快速卷积（应用于简单的含噪信号滤波）； （2）实现z变换和逆z变换，（用于：根据差分方程求系统的传递函数，进一步求冲激响应、零极点图）。 具体包括 DFT：Q3.23 DFT性质：

7、圆周移位子函数（Q3.26、Q3.27） 圆周卷积子函数（Q3.28、Q3.29 ） 圆周移位（Q3.3035） 圆周卷积（Q3.3640） Z变换：Q3.46、Q3.47、Q3.48 逆Z变换：Q3.50、Q3.51N=200;L=256;nn=0:N-1;kk=0:L-1;xR=0.1*（1:100） zeros（1,N-100）;xl=zeros（1,N）;x=xR+i*xl;XF=fft（x,L）;subplot（3,2,1）;plot（nn,xR）;实xnsubplot（3,2,2）;plot（nn,xl）;虚xnsubplot（3,2,3）;plot（kk,real（XF）;实xk

8、频率指数ksubplot（3,2,4）;plot（kk,imag（XF）;虚xkxx=ifft（XF,L）;subplot（3,2,5）;plot（kk,real（xx）;IDFTxk实部subplot（3,2,6）;plot（kk,imag（xx）;IDFTxk虚部Q3.26在函数circshift中，命令rem的作用是什么？R = rem（X,Y）求余数函数Q3.27解释函数circshift怎样实现圆周移位运算。输入序列x是循环左移M位。如果M 0,那么circshift删除左边的元素向量x，并且附加他们到剩下的元素右边来获得循环转移序列。如果如果M 0,然后circshift首先补充的

9、x的长度,最右边的长度（x）- m样品从x中移走并且附加在剩下的M样本右边来得到循环转移序列。Q3.28在函数circshift中，运算符=的作用是什么？如果A和B不相等返回值1如果A和B相等返回值0Q3.29解释函数circonv怎样实现圆周卷积运算。函数circonv操作如下:输入的是两个相等长度为L的两个向量x1和x2.，为了理解circonv是如何工作的,从x2的周期延拓角度来考虑很有用。让x2p作为x2的无限长的周期延拓。从概念上讲,常规时间反转x2p并且让x2tr 通过x2p的时间反转等于元素1。输出向量y元素1到L是通过x1和一个长度L的通过循环右移一个时间反转序列x2tr得到的

10、序列sh之间的内积来获得的。对于输出样例yn,1nL、正确的循环移位是n - 1点。Q3.30M=6;a=0 1 2 3 4 5 6 7 8 9;b=circshift（a,M）;L=length（a）-1;L;stem（n,a）;axis（0,L,min（a）,max（a）;原序列anstem（n,b）;通过循环移位得到的序列,num2str（M）,样本bn决定时移的数量的部分是M如果时移的数量大于序列长度，实际实现的循环时移是rem（M,length（a）点左移，相当于循环移动的M点（不止一次）,也相当于通过M点周期延拓的左移。Q3.31序列的长度是10，并且M = 12。这可能被解释为一

11、个12点的循环左移（不止一次）,作为一个2点循环左移,或者作为一个2的线性左移，或者序列的12点周期延拓。Q3.32& Q3.33.程序：x = 0 2 4 6 8 10 12 14 16;N = length（x）-1; n = 0:N;y = circshift（x,5）;XF = fft（x）;YF = fft（y）;stem（n,abs（XF）;原序列的DFT的幅度频率序号 k|Xk|stem（n,abs（YF）;圆周位移后序列的DFT幅度|Yk|stem（n,angle（XF）;arg（Xk）stem（n,angle（YF）;圆周位移后序列的DFT相位arg（Yk）序列的长度N =

12、8并且时移是五个样品提前转移到左边。相位是。Q3.34修改M=2Q3.35序列为长度14，结果图如下：序列长度为16，上述程序结果图如下：Q3.36g1 = 1 2 3 4 5 6; g2 = 1 -2 3 3 -2 1;ycir = cconv（g1,g2）;disp（循环卷积图像 = disp（ycir）G1 = fft（g1）; G2 = fft（g2）;yc = real（ifft（G1.*G2）;DFT变换乘积的IDFT变换的图像 = disp（yc）循环卷积图像 = Columns 1 through 10 1.0000 0 2.0000 7.0000 10.0000 14.000

13、0 11.0000 28.0000 12.0000 -7.0000 Column 11 6.0000DFT变换乘积的IDFT变换的图像 = 12 28 14 0 16 14Q3.37g1 = 1 2 3 4; g2 = 1 -2 3 3; 1.0000 0.0000 2.0000 7.0000 7.0000 21.0000 12.0000 8 21 14 7g1 = 1 2; g2 = 1 -2; 1.0000 -0.0000 -4.0000 -3 0Q3.38g1 = 1 2 3 4 5;g2 = 2 2 0 1 1;g1e = g1 zeros（1,length（g2）-1）;g2e =

14、g2 zeros（1,length（g1）-1）;ylin = cconv（g1e,g2e）;通过圆周卷积的线性卷积 = disp（ylin）;y = conv（g1, g2）;直接线性卷积 = disp（y）通过圆周卷积的线性卷积 = 2.0000 6.0000 10.0000 15.0000 21.0000 15.0000 7.0000 9.0000 5.0000 0.0000 Columns 11 through 17 0.0000 0.0000 0.0000 0 0 0.0000 -0.0000直接线性卷积 = 2 6 10 15 21 15 7 9 5观察可得: 零填充适当的长度确实

15、可以实现用循环卷积实现线性卷积。Q3.39g1 = 1 2 3;g2 = 2 2 0; 2.0000 6.0000 10.0000 6.0000 0 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 2 6 10 6 0g2 = 2 2; 2.0000 6.0000 4.0000 0 0.0000 2 6 4Q3.40G1EF = fft（g1e）;G2EF = fft（g2e）;ylin = real（ifft（G1EF.*G2EF）;通过DFT的线性卷积 = 通过DFT的线性卷积 = 2.0000 6.0000 10.0000 15.0000 21.0000 15.0000 7.0000 9.0000 5.0000Q3.46w = 0:pi/51:pi;num = 2 5 9 5 3;den =