数字信号处理实验三解读.doc

实验报告 课程名称：数字信号处理 实 验 三：窗函数的特性分析 班 级：通信1403 学生姓名：强亚倩 学 号：1141210319 指导教师：范杰清 华北电力大学（北京） 一、实验目的 分析常用窗函数的时域和频域特性，灵活运用窗函数分析信号频谱和设计FIR数字滤波器。 二、 实验原理 在确定信号谱分析、随机信号功率谱估计以及FIR数字滤波器设计中，窗函数的选择起着重要的作用。在信号的频谱分析中，截短无穷长的序列会造成频率泄漏，影响频谱分析的精度和质量。合理选取窗函数的类型，可以改善泄漏现象。在FIR数字滤波器设计中，截短无穷长的系统单位脉冲序列会造成FIR滤波器幅度特性的波动，且出现过渡带。 三、实验内容 1．分析并绘出常用窗函数的时域特性波形 （1）矩形窗函数时域波形及频谱 ①编程 ②结果： N=51; w=boxcar(N) Y=fft(w,256); subplot(2,1,1); stem([0:N-1],w); xlabel(w); ylabel(y); title(时域波形); subplot(2,1,2); Y0=abs(fftshift(Y)); plot([-128:127],Y0) xlabel(W); ylabel(Y0); title(频谱图形); （2）hanning窗函数时域波形及频谱 ①编程 ②结果 clear all; clc; n=51; w=hanning(n); y0=fft(w,256); subplot(2,1,1); stem([0:n-1],w) xlabel(n); ylabel(w); title(hanning窗时域波形) subplot(2,1,2); Y=abs(fftshift(y0)); plot([-128:127],Y); xlabel(w) ylabel(Y) title(hanning频域波形) （3）哈明窗函数时域波形及频谱 ①编程 clear all; clc; n=51; w=hamming(n); y0=fft(w,256); subplot(2,1,1); stem([0:n-1],w) xlabel(n); ylabel(w); title(hamming窗时域波形) subplot(2,1,2); Y=abs(fftshift(y0)); plot([-128:127],Y); xlabel(w) ylabel(Y) title(hamming频域波形) ②结果 （4）blackman窗函数时域波形及频谱 ①编程 clear all; clc; n=51; w=blackman(n); y0=fft(w,256); subplot(2,1,1); stem([0:n-1],w) xlabel(n); ylabel(w); title(blackman窗时域波形) subplot(2,1,2); Y=abs(fftshift(y0)); plot([-128:127],Y); xlabel(w) ylabel(Y) title(blackman频域波形) ②结果 （5）battlett窗函数时域波形及频域特性 ①编程 ②结果 clear all; clc; n=51; w=bartlett(n); y0=fft(w,256); subplot(2,1,1); stem([0:n-1],w) xlabel(n); ylabel(w); title(bartlett窗时域波形) subplot(2,1,2); Y=abs(fftshift(y0)); plot([-128:127],Y); xlabel(w) ylabel(Y) title(bartlett频域波形) （6）Kaiser窗函数时域及频域波形 ①编程 clear all; clc; n=51; w=kaiser(n); y0=fft(w,256); subplot(2,1,1); stem([0:n-1],w) xlabel(n); ylabel(w); title(Kaiser时域波形) subplot(2,1,2); Y=abs(fftshift(y0