数字信号处理西电

数字信号处理上机第一次实验实验一：设给定模拟信号1000taxte，的单位是ms。(1)利用MATLAB绘制出其时域波形和频谱图（傅里叶变换），估计其等效带宽（忽略谱分量降低到峰值的3%以下的频谱）。(2)用两个不同的采样频率对给定的进行采样。○1。○2。比较两种采样率下的信号频谱，并解释。实验一MATLAB程序：（1）○1clc;fs=5000;ts=1/fs;N=1000;t=(-N:N)*ts;s=exp(-abs(t));plot(t,s,'linewidth',1.5)xlabel('时间')ylabel('幅度')set(gca,'fontweight','b','fontsize',12)SPL=N*100;figuresp=fftshift(fft(s,SPL));sp=sp/max(sp)*100;freqb=-fs/2:fs/SPL:fs/2-fs/SPL;plot(freqb,abs(sp))xlabel('频率')ylabel('频谱幅度')set(gca,'fontweight','b','fontsize',12)yy=abs(abs(sp)-3);[aa,freqind]=min(yy);(freqind-SPL/2)*fs/SPLtaxt15000safxtxn以样本秒采样得到。11jxnXe画出及其频谱11000safxtxn以样本秒采样得到。11jxnXe画出及其频谱○2clc;fs=1000;ts=1/fs;N=1000;t=(-N:N)*ts;s=exp(-abs(t));plot(t,s,'linewidth',1.5)xlabel('时间')ylabel('幅度')set(gca,'fontweight','b','fontsize',12)SPL=N*100;figuresp=fftshift(fft(s,SPL));sp=sp/max(sp)*100;freqb=-fs/2:fs/SPL:fs/2-fs/SPL;plot(freqb,abs(sp))xlabel('频率')ylabel('频谱幅度')set(gca,'fontweight','b','fontsize',12)yy=abs(abs(sp)-3);[aa,freqind]=min(yy);(freqind-SPL/2)*fs/SPL实验三：设，，编写MATLAB程序，计算：（１）５点圆周卷积；（２）６点圆周卷积；（３）线性卷积；（４）画出的，和时间轴对齐。a=[1,2,2];b=[1,2,3,4];y1=cconv(a,b,5)y2=cconv(a,b,6)y3=conv(a,b)figure(1);subplot(311)stem(y1);gridontitle('五点圆周卷积y1(n)');xlabel('n'),ylabel('y1(n)');axis([06015])subplot(312)11,2,2xn21,2,3,4xn1yn2yn3yn1yn2yn3ynstem(y2);gridontitle('六点圆周卷积y2(n)');xlabel('n'),ylabel('y2(n)');axis([06015])subplot(313)stem(y3);gridontitle('线性卷积y3(n)');xlabel('n'),ylabel('y3(n)');axis([06015])实验四：给定因果系统：（１）求系统函数并画出零极点示意图。（２）画出系统的幅频特性和相频特性。（３）求脉冲响应并画序列图。提示：在ＭＡＴＬＡＢ中，zplane(b,a)函数可画零极点图；Freqz(b,a,N)可给出范围内均匀间隔的点频率响应的复振幅；Impz(b,a,N)可求的逆变换（即脉冲响应）。clca=[1,0]b=[1,-0.9]figure(1)zplane(b,a);title('零极点分布图')w=[-3*pi:0.01:3*pi];[h,phi]=freqz(b,a,w);figure(2);subplot(2,1,1);plot(w,abs(h));gridon;title('幅频特性');xlabel('f/Hz'),ylabel('H(f)');subplot(2,1,2);plot(w,phi);gridon;title('相频特性');xlabel('f/Hz'),ylabel('W(f)');0.91ynynxnHzjHehn0,NHz数字信号处理第二次实验1.给定模拟信号2sin45cos8xttt，对其进行采样，用DFT（FFT）进行信号频谱分析。（１）确定最小采样频率和最小采样点数。（２）若以0.010:1tnnN秒进行采样，至少需要取多少采样点？（３）用DFT的点数50,100N画出信号的N点DFT的幅度谱，讨论幅度谱结果。（４）N分别为64N和60N，能否分辨出信号的所有频率分量。（５）在（３）和（４）的条件下做补0FFT，分析结果。（６）在不满足最小采样点数的情况下做补0DFT，观察是否可以分辨出两个频率分量。程序如下：clearcloseallclc%(1)确定最小采样频率和最小采样点数w1=4*pi;w2=8*pi;f1=w1/(2*pi);f2=w2/(2*pi);disp('最小采样频率:')fs1=2*max(f1,f2);disp(fs1);f=f2-f1;disp('最小采样点数:')N=ceil(fs1/f);disp(N);%（2）t=0.01ns采样T=0.01;fs2=1/T;disp('以t=0.01ns采样,最少采样点数为：')N0=fs2/f;disp(N0);%（3）（4）N=50,100,64,60时的幅度谱w1=4*pi;w2=8*pi;f1=w1/(2*pi);f2=w2/(2*pi);N1=50;N2=100;N3=64;N4=60;n1=0:N1-1;n2=0:N2-1;n3=0:N3-1;n4=0:N4-1;x1=2*cos(w1*n1*T)+5*cos(w2*n1*T);x2=2*cos(w1*n2*T)+5*cos(w2*n2*T);x3=2*cos(w1*n3*T)+5*cos(w2*n3*T);x4=2*cos(w1*n4*T)+5*cos(w2*n4*T);X1=abs(fft(x1,N1));X2=abs(fft(x2,N2));X3=abs(fft(x3,N3));X4=abs(fft(x4,N4));figure(1)subplot(2,2,1);stem(n1,X1,'.');title('N=50幅度谱')xlabel('n')ylabel('X1')subplot(2,2,2);stem(n2,X2,'.');title('N=100幅度谱')xlabel('n')ylabel('X2')subplot(2,2,3);stem(n3,X3,'.');title('N=64幅度谱')xlabel('n')ylabel('X3')subplot(2,2,4);stem(n4,X4,'.');title('N=60幅度谱')xlabel('n')ylabel('X4')%(5)补0DFTN5=200;n5=0:N5-1;X5=abs(fft(x1,N5));X6=abs(fft(x2,N5));X7=abs(fft(x3,N5));X8=abs(fft(x4,N5));figure(2)subplot(2,2,1);stem(n5,X5,'.');title('补0后N=50幅度谱')xlabel('n')ylabel('X5')subplot(2,2,2);stem(n5,X6,'.');title('补0后N=100幅度谱')xlabel('n')ylabel('X6')subplot(2,2,3);stem(n5,X7,'.');title('补0后N=64幅度谱')xlabel('n')ylabel('X7')subplot(2,2,4);stem(n5,X8,'.');title('补0后N=60幅度谱')xlabel('n')ylabel('X8')%（6）N=2时不满足最小采样点数N6=2;n9=0:N6-1;x9=2*cos(w1*n9*T)+5*cos(w2*n9*T);X9=abs(fft(x9,N5));figure(3)stem(n5,X9,'.');xlabel('n')ylabel('X9')title('N=2时补0后的幅度谱')运行结果：2.设雷达发射线性调频信号2exp2htjt，13510，采样率9210sf，采样点数20000N。回波信号12sththt，6110，621.110。（１）画出ht的频谱。（２）利用DFT的时延性质产生st，比较直接在时域产生和在频域产生（再变换到时域）的结果是否相同。（３）匹配滤波的结果是ytstht，（“”表示线性卷积）。分别用直接线性卷积和DFT的卷积定理求解yt。比较二者结果，并记录两种方法的运行时间（用tic，toc指令）。（４）画出yt的频谱。程序如下：figure;plot([-0.5:1/(fft_num):0.5-1/(fft_num)],...fftshift(20*log10(abs(fft(ht,fft_num)))))%将线性调频信号转换到频域并将零频搬至频谱中央axis([-0.50.51050])xlabel('归一化频率')ylabel('幅度/dB')title('h(t)频谱')第二问时域构造回波信号，时延通过补零实现s_shiyu=[zeros(1,shiyan1*fs),ht,zeros(1,N-shiyan1*fs)]+[zeros(1,shiyan2*fs),ht,zeros(1,N-shiyan2*fs)];figure;plot([0:2*N-1],abs(s_shiyu))axis([02*N-102.5])xlabel('距离单元')ylabel('幅度')title('时域法s(t)')figure;plot([-0.5:1/(fft_num):0.5-1/(fft_num)],...fftshift(20*log10(abs(fft(s_shiyu,fft_num)))))%将回波信号转换到频域并将零频搬至频谱中央axis([-0.50.51060])xlabel('归一化频率')ylabel('幅度/dB')title('时域法s(t)频域')频域构造回波信号，时延通过DFT时延性质产生L=2*N;P=fft(ht,L);P_shiyan1=P.*exp(-j*2*pi*fs*[0:L-1]/L*shiyan1);%目标1频谱P_shiyan2=P.*exp(-j*2*pi*fs*[0:L-1]/L*shiyan2);%目标2频谱s_pinyu=ifft(P_shiyan1)+ifft(P_shiyan2);figure;plot([0:2*N-1],abs(s_pinyu))axis([02*N-102.5])xlabel('距离单元')ylabel('幅度')title('频域法s(t)')figure;plot([-0.5:1/(fft_num):0.5-1/(fft_num)],...fftshift(20*log10(abs(fft(s_pinyu,fft_num)))))axis([-0.50.51050])axis([-0.50.51060])xlabel('归一化频率')ylabel('幅度/dB')title('频域法s(t)频域')figure;plot([0:2*N-1],abs(s_sh