数字信号处理00002.docx

1、数字信号处理00002数字信号处理实验报告实验一1.分析并绘出常用函数(a) 锯齿波； (b) 三角波； (c) 方波； (d) 抽样函数 的时域特性波形.程序：clear allt=0:0.0001:0.1;x1=sawtooth(2*pi*50*t); %产生五个周期锯齿波subplot(221)plot(t,x1)title(锯齿波110900623)xlabel(t)x2=sawtooth(2*pi*50*t,0.5); %产生五个周期三角波subplot(222)plot(t,x2)xlabel(t)title(三角波110900623)x3=square(2*pi*50*t); %

2、产生十个周期方波subplot(223)plot(t,x3)xlabel(t)title(方波110900623)axis(0,0.1,-1.2,1.2)t=-4:0.1:4;x4=sinc(t); %产生抽样信号subplot(224)plot(t,x4) xlabel(t)axis(-5,5,-0.5,0.5)title(抽样信号110900623)2.分析并绘出常用窗函数时域特性波形.clear ally1=boxcar(80); %矩形窗plot(y1,k)axis(-1,81,-0.2,1.2)gtxst(矩形窗)hold ony2=triang(80); %三角窗plot(y2,m

3、.)hold ony3=hanning(80); %汉宁窗plot(y3,y*)gtxst(汉宁窗)hold ony4=hamming(80); %海明窗plot(y4,r-)gtxst(海明窗)hold ony5=blackman(80); %布莱克曼窗 plot(y5,g:)gtxst(布莱克曼窗)hold ony6=kaiser(80,7.865);%凯塞-贝尔窗 plot(y6,b-.) gtxst(凯塞-贝尔窗)title(常用窗函数110900623)实验二内容:1.计算序列x(n)=1,2,3,4,5,与序列h(n)=2,-2,3,5的线性卷积和6点、8点和10点圆周卷积.xn=

4、1,2,3,4,5;hn=2,-2,3,5; yln=conv(xn,hn);ycn1=circonv2(xn,hn,6);ycn2=circonv2(xn,hn,8);ycn3=circonv2(xn,hn,10);ny0=0:1:length(yln)-1;ny1=0:1:length(ycn1)-1;ny2=0:1:length(ycn2)-1;ny3=0:1:length(ycn3)-1;subplot(2,2,1);stem(ny0,yln)ylabel(线性卷积)subplot(2,2,2);stem(ny1,ycn1);ylabel(圆周卷积6)subplot(2,2,3);st

5、em(ny2,ycn2)ylabel(圆周卷积8)subplot(2,2,4);stem(ny3,ycn3)ylabel(圆周卷积10)axis(0,10,0,40); function yc=circonv2(x1,x2,N) %子程序1if length(x1)N error(N must not be less than length of x1);endif length(x2)N error(N must not be less than length of x2);end x1=x1,zeros(1,N-length(x1); x2=x2,zeros(1,N-length(x2);

6、 n=0:1:N-1;x2=x2(mod(-n,N)+1); H=zeros(N,N);for n=1:1:N H(n,:)=cirshiftd(x2,n-1,N); endyc=x1*H; function y=cirshiftd(x,m,N) %子程序2if length(x)N error(the length of x must be less than N);endx=x,zeros(1,N-length(x);n=0:1:N-1;y=x(mod(n-m,N)+1); 2.某序列为 使用FFT函数分析其频谱.利用不同宽度N的矩形窗截短该序列,N分别为20,40,160,观察不同长度N

7、的窗对谱分析结果的影响.clear allN=20;n=0:N-1;xn=0.5*cos(11*pi*n/20)+cos(9*pi*n/20);XK=fft(xn,N);magXK=abs(XK);phaXK=angle(XK);subplot(3,2,1) plot(n,xn)xlabel(n);ylabel(x(n);title(x(n)时域 N=20);subplot(3,2,2)k=0:length(magXK)-1;stem(k,magXK,g.);xlabel(k);ylabel(|X(k)|);title(X(k) N=20); hold onN=40;n=0:N-1;xn=0.

8、5*cos(11*pi*n/20)+cos(9*pi*n/20);XK=fft(xn,N);magXK=abs(XK);phaXK=angle(XK);subplot(3,2,3)plot(n,xn)xlabel(n);ylabel(x(n);title(x(n)时域 N=40);subplot(3,2,4)k=0:length(magXK)-1;stem(k,magXK,m.);xlabel(k);ylabel(|X(k)|);title(X(k) N=40); hold onN=160;n=0:N-1;xn=0.5*cos(11*pi*n/20)+cos(9*pi*n/20);XK=fft

9、(xn,N);magXK=abs(XK);phaXK=angle(XK);subplot(3,2,5)plot(n,xn)xlabel(n);ylabel(x(n);title(x(n)时域 N=160);subplot(3,2,6)k=0:length(magXK)-1;stem(k,magXK,b.);xlabel(k);ylabel(|X(k)|);title(X(k) N=160);实验三:1.用巴特沃斯滤波器设计一个数字低通滤波器,要求在0-0.2内衰耗不大于3dB,在0.6 内衰耗不小于60dB，采样频率Fs=500 Hz.wp=500*0.2*pi;ws=500*0.6*pi;R

10、p=3;Rs=60;Fs=500;Ts=1/Fs;%参数设计N,Wn=buttord(wp,ws,Rp,Rs,s);%?模拟巴特沃斯低通滤波器Z,P,K=buttap(N);%把滤波器零极点模型转化为传递函数模型Bap,Aap=zp2tf(Z,P,K);%把模拟滤波器原型转化为截止频率为wn的低通滤波器b,a=lp2lp(Bap,Aap,Wn);%双线性变换法实现模拟滤波器到数字滤波器转换bz,az=bilinear(b,a,Fs);%绘制频率响应图H,W=freqz(bz,az);plot(W*Fs/(2*pi),abs(H);gridxlabel(频率/Hz)ylabel(频率响应幅度)

11、title(110900623)2.分别使用矩形窗和海明窗函数设计一个线性相位FIR低通滤波器,其逼近理想低通滤波器的频率特性.其中c=1rad,=12s。clfN=25; Wn=1;b=fir1(N,Wn/pi,hamming(N+1);freqz(b,1,512) title(110900623)hold onb=fir1(N,Wn/pi,boxcar(N+1);freqz(b,1,512)title(110900623)gtext(矩形)gtext(海明)gtext(矩形)gtext(海明)四、实验心得本次实验过程中，除了学会利用matlab学会产生各种常用序列、窗函数的方法，也学会利用此工具进行信号的处理，包括频谱分析、抽样、卷积等一些计算量比较大的计算，大大缩减了运算时间，使得对信号进行的数学处理，可以通过直观的图像进行形象的认识，也弥补了我数学运算上的不足。虽然这个工具掌握的不够深，还不能够灵活运用，但是作为一种信号处理手段，当有了这个概念后，在未来的学习和工作中，如果有可以利用matlab这个工具进行更有效率的利用时，我可以再去专研学习。