数字信号处理报告三份..docVIP

8.1 实验一 信号的表示 8.1.1实验目的 （1） 了解MATLAB程序设计语言的基本特点，熟悉MATLAB软件运行环境。 （2） 掌握各种信号的建模方式。 （3） 掌握各种信号的图形表示方法。 （4） 掌握变量等有关概念，具备初步的将一般数学模型转化为对应的计算机模型进行处理的能力。 8.1.2实验设备 PC MATLAB7.0软件 8.1.3实验内容 学习使用MATLAB7.0软件：学习信号的图形表示方法，掌握各种信号的建模方式；实现单位采样序列δ（n）、单位阶跃序列u(n)、矩形序列、三角波、方波、锯齿波、Sinc函数。 源程序： subplot(2,4,1); x = -10:10; y = zeros(21); y(11) = 1; stem(x, y, k); axis([-10,10,0,1]); title(单位采样序列); subplot(2,4,2); x = -10:10; y = zeros(21); for i = 11:21 y(i) = 1; end stem(x, y, k); axis([-10,10,0,1]); title(单位阶跃序列); subplot(2,4,3); x = -10:10; y = zeros(21); for i = 7:15 y(i) = 1; end stem(x, y, k); axis([-10,10,0,1]); title(矩形序列); subplot(2,4,5); x = -10:0.1:10; y = sawtooth(x, 0.5); plot(x,y); axis([-10,10,-2,2]); title(三角波); subplot(2,4,6); x = -10:0.1:10; y = square(x); plot(x,y); axis([-10,10,-2,2]); title(方波); subplot(2,4,7); x = -10:0.1:10; y = sawtooth(x); plot(x,y); axis([-10,10,-2,2]); title(锯齿波); subplot(2,4,8); x = -10:0.1:10; y = sinc(x); plot(x,y); axis([-10,10,-1,1]); title(sinc函数); 截图： 8.1.4 实验心得 通过这次实验。掌握了Matlab的一些基本语法。和一些基本函数。并使用函数构造各种波形图。 8.2 实验二 频谱分析及应用 8.2.1实验目的 （1）通过实验加深探讨对FFT的理解。 （2）熟悉应用FFT对典型信号进行频谱分析的方法。 8.2.2实验设备 PC MATLAB7.0软件 8.2.3 实验内容 使用MATLAB程序实现信号频域特性的分析。涉及离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）及信号频率分辨率等知识点。被噪声污染的信号，比较难看出包含的频率分量，如一个由50Hz和120Hz正弦信号构成的信号，受零均值随机噪声的干扰，数据采样率为1000Hz，试用FFT函数来分析其信号频率成分，要求：（1）画出时域波形；（2）分析信号功率谱密度。注：在MATLAB中，可用函数rand(1，N)产生均值为0，方差为1，长度为N的高斯随机序列。 源程序： t=0:0.001:0.8; x=sin(2*pi*50*t)+cos(2*pi*120*t); y=x+1.5*randn(1,length(t)); subplot(3,1,1);plot(t,x); title(原始时域波形) subplot(3,1,2);plot(t,y); title(加噪原始时域波形) Y=fft(y,512); p=Y.*conj(Y)/512; f=1000*(0:255)/512; subplot(3,1,3); plot(f,p(1:256)); title(FFT频域波形) 截图： . 8.2.4 实验心得 本次实验是用FFT函数分析某信号的频率成分，主要困难是对于FFT函数概念及其应用方法掌握不够细致，花费了好长时间重新复习了一下关于FFT变换有关知识。这次实验让我学到了‘温故而知新’非常重要，这样可以帮助我们复习以前学过的知识，还可以不断加深我们对已学过知识的认识，对以前存在的疑惑加以解决。本次实验更加证明了团结协作的重要性。在以后的实验中我们要发扬这种精神，不断培养自己独立思考的能力，让自己在学会知识的过程中，一样提高自己待人处事的能力。 8.3 实验三 IIR数字滤波器的设计 8.3.1实验目的 （1）掌握脉冲响应不变法和双线性变换法设计IIR数字滤波器的原