基于MATLAB的时域信号采样及频谱分析Word文档下载推荐.docx

1、 %定义序列的长度是50A=input（请输入A的值 A:）; %设置信号的有关参数a=input（请输入a的值 a:w0=input（请输入w0的值 w0:T1=0.005;T2=0.002;T3=0.001;T0=0.001;x=A*exp（-a*n*T0）.*sin（w0*n*T0）; %pi 是MATLAB 定义的，信号乘可采用“.*”y1=A*exp（-a*n*T1）.*sin（w0*n*T1）;y2=A*exp（-a*n*T2）.*sin（w0*n*T2）;y3=A*exp（-a*n*T3）.*sin（w0*n*T3）;close all %清除已经绘制的x（n）图形subplot

2、（2,1,1）;stem（n,x）,grid on %绘制x（n）的图形title（离散时间信号）subplot（2,1,2）;plot（n,x）,grid on 连续时间信号figure（2）subplot（3,1,1）;stem（n,y1）,grid on200Hz理想采样信号序列 %设置结果图形的标题subplot（3,1,2）;stem（n,y2）,grid on500Hz连续时间信号subplot（3,1,3）;stem（n,y3）,grid on1000Hz连续时间信号k=-25:25;W=（pi/12.5）*k;w=W/pi; Y1=y1*（exp（-j*pi/12.5）.（n*

3、k）;figure（3）plot（w,abs（Y1）;grid,xlabel（w）,ylabel（幅度200Hz理想采样信号序列的幅度谱axis（-2 2 0 1000）;plot（w,angle（Y1）;幅角title （200Hz理想采样信号序列的相位谱Y2=y2*（exp（-j*pi/12.5）.（nfigure（4）plot（w,abs（Y2）;500Hz理想采样信号序列的幅度谱plot（w,angle（Y2）;500Hz理想采样信号序列的相位谱Y3=y3*（exp（-j*pi/12.5）.（nfigure（5）plot（w,abs（Y3）;1000Hz理想采样信号序列的幅度谱plot

4、（w,angle（Y3）;1000Hz理想采样信号序列的相位谱分析：采样频率为1000Hz时没有失真，500Hz时有横线，产生失真，200Hz时横线加长，失真增大。说明采样频率越大失真越小。2、设系统单位抽样响应为 ，求解当输入为 时的系统响应 ，画出 , , 的时域波形及幅频特性曲线，并利用结果验证卷积定理的正确性（此内容将参数设置为A1，a0.4， 2.0734，T1）。n=1: %定义序列的长度是50hb=zeros（1,50）; %注意：MATLAB 中数组下标从1 开始hb（1）=1; hb（2）=1; hb（3）=1; hb（4）=1;hb（5）=1;close all; subp

5、lot（3,1,1）;stem（hb）;系统hbnm=1: T=1;%定义序列的长度是和采样率A=1; a=0.4;T=1;w0=2.0734;x=A*exp（-a*m*T）.*sin（w0*m*T）; %pi 是MATLAB 定义的，信号乘可采用“.*”stem（x）;输入信号xny=conv（x,hb）;stem（y）;输出信号ynplot（n,hb）,grid on矩形序列时域波形plot（m,x）,grid on输入信号xn时域波形plot（m,y）,grid on输出信号yn时域波形在数字信号处理中经常要进行卷积运算，MATLAB中有一个内部函数conv可以计算两个有限长序列的卷积，

6、该函数计算的两个序列都是从n=0开始3、用FFT 对信号 , , 进行谱分析，观察与中结果有无差别。 plot（n,abs（fft（hb）h（n）的FFT plot（n,abs（fft（x）x（n）的FFT plot（abs（fft（y）y（n）的FFTMATLAB中，计算矢量x的DFT及其逆变换的函数分别为fft和ifft，这两个函数采用了混合算法，当N为质数时，采用的是原始的DFT算法。函数是用机器语言编写的，执行速度混快。N点的FFT调用形式为fft（x,N）。如果x的长度小于N，则补零使其成为N点序列；如果省略N点，即以fft（x）形式调用，则按矢量x的长度进行计算；如果x表示一个矩阵

7、，则调用后计算出每列的N点的FFT。4、由采样序列 恢复出连续时间信号 ，画出其时域波形，对比 与原连续时间信号 的时域波形，计算并记录两者最大误差。please input the A:%设置信号的有关参数please input the a:W0=input（please input the W0:fs=input（please input the fs:%采样率49;%定义序列的长度T=1/fs;t0=10/a;Dt=1/（5*a）;t=0:Dt:t0;xa=A*exp（-a*t）.*sin（W0*t）;K1=50;k1=0:1:K1;W1max=2*pi*500;W1=W1max*k1

8、/K1;w1=W1/pi;Xa=xa*exp（-j*t*W1）;x=A*exp（-a*n*T）.*sin（W0*n*T）;figure（1）;subplot（4,1,1）;plot（t*1000,xa）;连续时间信号x（t）axis（0 t0*1000 0 200）;t:毫秒x（t）subplot（4,1,2）;plot（w1,abs（Xa）;连续时间信号频谱Xa（w1）subplot（4,1,3）;stem（x）%绘制x（n）图形nx（n）采样序列x（n）x1=spline（n*T,x,t）;subplot（4,1,4）;plot（t*1000,x1）;由x（n）恢复x1（t）x1（t）er

9、rror=max（abs（x1-xa）;k2=-25:W2=（pi/12.5）*k2;w2=W2/pi;X=x*（exp（-j*pi/12.5）.（n*k2）;%序列的傅里叶变换函数figure（2）;plot（w2,abs（X）;w2输入信号幅度谱plot（w2,angle（X）;输入信号相位谱axis（-2 2 -5 5）;恢复曲线与原信号曲线相同，说明恢复误差很小，如果采样频率减小，误差增大，采样频率增大，则恢复误差更小。采样频率应遵循乃奎斯特定理。五、调试总结：Axis函数设置图形坐标。Conv函数进行卷积运算。Stem用还绘制离散图谱，plot用来绘制连续的函数图形。fft进行fft

10、运算。 plot（n,abs（fft（hb）title（ plot（n,abs（fft（x）title（ plot（abs（fft（y）title（ 最后一行plot（abs（fft（y）如果写成plot（n，abs（fft（y）会出现长度不够，没有图形输出。六、设计总结：在老师的帮助下我顺利的完成了这个课程设计，通过这次数字信号处理课程设计，让我了解了关于MATLAB软件在数字信号处理方面的应用，又一次学习了MATLAB软件的使用和程序的设计，MATLAB的仿真使我更加深入的了解了数字处理的过程 ，对我对数字信号处理的理解加深了一步。MATLAB拥有强大的数据仿真能力，在生产和研究中起着非常

11、大的作。MATLAB语言是一种广泛应用于工程计算及数值分析领域的新型高级语言，Matlab功能强大、简单易学、编程效率高，深受广大科技工作者的欢迎。特别是Matlab还具有信号分析工具箱，不需具备很强的编程能力，就可以很方便地进行信号分析、处理和设计。因此，选择用Matlab进行课程设计。在这过程中我遇到了所多的难题，通过与老师的交流和学习，让我学会了很多在课堂上没有理解的难点。同时也进一步加深了对Matlab的理解和认识。MATLAB软件使得困难、枯燥的数字处理过程变得非常简单，不仅能够非常迅速的计算出幅频相频、卷积、DFT、FFT等，而且还能自动画出连续、离散的波形曲线。使我们能非常直观的了解数字信号的处理结果。七、主要参考书目：1周辉, 董正宏.数字信号处理基础及其MATLAB实现 2丁玉美, 高西全.数字信号处理学习指导与题解3郭仕剑, 王宝顺等.MATLAB7.X数字信号处理4楼顺天，姚若玉.MATLAB7.X程序设计语言5李行一，蔡忠见.数字信号处理6程佩青.数字信号处理教程7刘敏，魏玲Matlab通信仿真与应用