數(shù)字信號處理實驗答案(同名15633)

1、實驗一熟悉Matlab環(huán)境一、實驗?zāi)康?. 熟悉MATLAB的主要操作命令。2. 學會簡單的矩陣輸入和數(shù)據(jù)讀寫。3. 掌握簡單的繪圖命令。4. 用MATLAB編程并學會創(chuàng)立函數(shù)。5. 觀察離散系統(tǒng)的頻率響應(yīng)。二、實驗內(nèi)容認真閱讀本章附錄，在MATLAB環(huán)境下重新做一遍附錄中的例子，體會各條命令的含義。 在熟悉了 MATLAB根本命令的根底上，完成以下實驗。上機實驗內(nèi)容：1數(shù)組的加、減、乘、除和乘方運算。輸入 A=1 2 3 4，B=3 4 5 6，求C=A+B， D=A-B，E=A.*B，F(xiàn)=A./B，G=A.AB 并用 stem語句畫出 A、B、C、D、E、F、G。clear all;a=1

2、 2 3 4;b=3 4 5 6;c=a+b;d=a_b;e=a.*b;f=a./b;g=a.Ab;n=1:4;subplot(4,2,1);stem( n,a);xlabel(' n');xlim(O 5);ylabel('A');subplot(4,2,2);stem( n,b);xlabel(' n');xlim(O 5);ylabel('B');subplot(4,2,3);stem( n,c); xlabel(' n');xlim(O 5);ylabel(C);subplot(4,2,4);stem( n

3、,d);xlabel(' n');xlim(O 5);ylabel('D');subplot(4,2,5);stem( n,e);xlabel(' n');xlim(O 5);ylabel('E');subplot(4,2,6);stem( n,f);xlabel(' n');xlim(O 5);ylabel('F');subplot(4,2,7);stem( n,g);Q(012345<o)0 12-4 5o ¥ 1<0123 d 6g C c哎2010504020山050C

4、0I45101D151F/I0 Jr ? J n£<1I)L.S1xlabel(' n');xlim(0 5);ylabel('G');2用MATLAB實現(xiàn)以下序列:0< nW 15冗nnb) x(n )=e(0.2+3j)n0< nW 15n )0< nW 15d)將c)中的x(n)擴展為以16為周期的函數(shù)X16(n)=x(n+16),繪出四個周期。e)將c)中的x(n)擴展為以10為周期的函數(shù)x10(n)=x(n+10),繪出四個周期。clear all;OW nW15N=0:15;% a) x( n)=0.8nxa=0.8

5、.AN;figure;subplot(2,1,1);stem(N,xa);xlabel(' n');xlim(O 16);ylabel('xa');% b) x(n )=e(0.2+3j) n0= nW 15xb=exp(0.2+3*j)*N);subplot(2,1,2);stem(N,xb);xlabel(' n');xlim(0 16);ylabel('xb');figure;nnnn )0W nW 15xc=3*cos(0.125*pi*N+0.2*pi)+2*si n(0.25*pi*N+0.1*pi); subplot

6、(3,1,1);stem(N,xc);xlabel(' n');xlim(0 16);ylabel('xc');% d)將c)中的x(n)擴展為以16為周期的函數(shù)x16(n)=x(n+16),繪出四個周期 k=0:3;m=0;for i=1:4for j=1:16m=m+1;n (m)=N(j)+16*k(i);x16(m)=3*cos(0.125*pi* n(m)+0.2*pi)+2*si n(0.25*pi* n(m)+0.1*pi);endendsubplot(3,1,2);stem( n,x16);xlabel(' n');ylabel(

7、'x16');% e)將c)中的x(n)擴展為以10為周期的函數(shù)x10(n)=x(n+10),繪出四個周期 for j=1:10x10(j)=x16(j);endfor i=1:3for m=1:10x10(i*10+m)=x10(m);endendn=1:40;subplot(3,1,3);stem( n, x10);xlabel(' n');ylabel('x10');151 1 1 1 1 1)¥?T?Q(Ic1 1 1 1 1102458101214163x(n)=1,-1,3,5,產(chǎn)生并繪出以下序列的樣本a) xi( n)=2

8、x( n+2)-x( n-1)-2x (n)5b) X2(n) nx(n k)k 1clear alln=1:4;T=4;x=1 -1 3 5;x(5:8)=x(1:4);subplot(2,1,1);stem(1:8,x);grid;for i=1:4if i-1<0x1(i)=2*x(i+2)-x(i-1)-2*x(i);elsex1(i)=2*x(i+2)-x(i-1+T)-2*x(i);endendx1(5:8)=x1(1:4);subplot(2,1,2);stem(1:8,x1);grid;4繪出以下時間函數(shù)的圖形，對 x軸、y軸以及圖形上方均須加上適當?shù)臉俗?a) x(t)

9、=sin(2 n t)0< t< 10sb) x(t)=cos(100 n t)sin( n t) 0< t< 4sta=0:0.05:10;xa=s in( 2*pi*ta);subplot(2,1,1);plot(ta,xa);xlabel('t');ylabel('幅度');tb=0:0.01:4;xb=cos(100*pi*tb).*si n(pi*tb); subplot(2,1,2);plot(tb,xb); xlabel('t');ylabel('幅度');5編寫函數(shù)stepshift(nO,

10、n1,n2實現(xiàn)u(n-n0),n1<n0<n2繪出該函數(shù)的圖形，起點為 n1, 終點為n2。n0=5;ns=1;nf=10;%ns 為起點;nf為終點；在=n=n0處生成單位階躍序列n=ns:nf;x=( n-n0 )>=0;stem( n, x);6給一定因果系統(tǒng)H(z) (1 2z-11)/(1 -0.67z-10.9z-2)求出并繪制H(z)的幅頻響應(yīng)與相頻響應(yīng)。clear all;b=1,sqrt(2),1;a=1,-0.67,0.9;h,w=freqz(b,a);am=20*log10(abs(h);subplot(2,1,1);plot(w,am);ph=a ng

11、le(h);clear all;a=8 -2 -1 2 3;b=2 3 -1-3;c=conv(a,b); % 計算卷積M=le ngth(c)-1;n=0:1:M;stem( n,c);xlabel('n');ylabel('幅度');8求以下差分方程所描述系統(tǒng)的單位脈沖響應(yīng)h(n ),0w nW 50y( n)+0.1y( n-1)-0.06y( n-2)=x( n)-2x( n-1)clear all;N=50;a=1 -2;b=1 0.1 -0.06;x=1 zeros(1,N-1); k=0:1:N-1;y=filter(a,b,x);stem(k,y

12、);xlabel('n');ylabel('幅度');實驗二 信號的采樣與重建一，實驗?zāi)康?1) 通過觀察采樣信號的混疊現(xiàn)象，進一步理解奈奎斯特采樣頻率的意義。(2) 通過實驗，了解數(shù)字信號采樣轉(zhuǎn)換過程中的頻率特征。( 3)對實際的 音頻文件作內(nèi)插和抽取操作，體會低通濾波器在內(nèi)插和抽取中 的作用。二，實驗內(nèi)容(1)采樣混疊，對一個模擬信號 Va(t)進行等間采樣，采樣頻率為 200HZ得 到離散時間信號 V(n).Vat丨由頻率為30Hz,150Hz,170Hz,250Hz,330Hz的5個 正弦信號的加權(quán)和構(gòu)成。Va(t)=6cos(60pi*t)+3sin(

13、300pi*t)+2cos(340pi*t)+4cos(500pi*t)+10sin(660pi*t) 觀察采樣后信號的混疊效應(yīng)。程序： clear,close all ,t=0:0.1:20;Ts=1/2;n=0:Ts:20;V=8*cos(0.3*pi*t)+5*cos(0.5*pi*t+0.6435)-10*sin(0.7*pi*t); Vn=8*cos(0.3*pi*n)+5*cos(0.5*pi*n+0.6435)-10*sin(0.7*pi*n);subplot(221)plot(t,V),grid on,subplot(222)stem(n,Vn, '.' ),g

14、rid on,(2)輸入信號X(n)為歸一化頻率f1=0.043, f2=0.31的兩個正弦信號相加而成, N=100，按因子M=2作抽?。?不適用低通濾波器；2使用低通濾波器。 分別顯示輸入輸出序列在時域和頻域中的特性。程序：clear;N=100;M=2;f1=0.043;f2=0.31;n=0:N-1;x=si n( 2*pi*f1* n)+s in (2*pi*f2* n);y1=x(1:2:100);y2=decimate(x,M, 'fir' );figure(1);stem( n,x(1:N);title('in put seque nee');x

15、label( 'n' );ylabel( 'fudu');figure(2);n=0:N/2-1;stem( n,y 1);title( 'output seque nee without LP');xlabel( 'n' );ylabel( 'fudu');figure(3);m=0:N/M-1;stem(m,y2(1:N/M);title( 'output seque nee with LP');xlabel( 'n' );ylabel( 'fudu');figu

16、re(4);h,w=freqz(x);plot(w(1:512),abs(h(1:512);title('freque ncy spectrum of the in put seque nee');xlabel( 'w' );ylabel( 'fudu');figure(5);h,w=freqz(y1);plot(w(1:512),abs(h(1:512);title('freque ncy spectrum of the output seque nee without LP');xlabel( 'w' );yl

17、abel( 'fudu');figure(6);h,w=freqz(y2);plot(w(1:512),abs(h(1:512);title('freque ncy spectrum of the output seque nee without LP');xlabel( 'w' );ylabel( 'fudu');in put seque nee0102030405060708090100noutput seque nee without LPnoutput seque nee with LPn(3) 輸入信號X(n)為歸一化頻

18、率f1=0.043, f2=0.31的兩個正弦信號相加而成， 長度N=50,內(nèi)插因子為2. : 1不適用低通濾波器；2使用低通濾波器。分別 顯示輸入輸出序列在時域和頻域中的特性。程序：clear,close all ,N=50;L=2;f1=0.043;f2=0.31;n=0:N-1;x=si n( 2*pi*f1* n)+s in (2*pi*f2* n);figure(1);stem( n,x(1:N);title( 'in put seque nee');xlabel( 'n' );ylabel( 'fudu');y1=zeros(1,N*

19、2);y1(1:2:N*2)=x;figure(2);m=0:N*L-1;stem(m,y1(1:N*L);title('output seque nee ');xlabel( 'n' );ylabel( 'fudu');y2=i nterp(x,L);figure(3);m=0:N*L-1;stem(m,y2(1:N*L);title('output seque nee');xlabel( 'n' );ylabel( 'fudu');figure(4);h,w=freqz(x);plot(w(1:

20、512),abs(h(1:512);title('freque ncy spectrum of the in put seque nee');xlabel( 'w' );ylabel( 'fudu');figure(5);h,w=freqz(y1);plot(w(1:512),abs(h(1:512);title('freque ncy spectrum of the output seque nee');xlabel( 'w' );ylabel( 'fudu');figure(6);h,w=fre

21、qz(y2);plot(w(1:512),abs(h(1:512);title('freque ncy spectrum of the output seque nee ');xlabel( 'w' );ylabel( 'fudu');in put seque nee1.50.50<-0.5-1-1.5-20101520253035404550doutput seque neeoutput seque nee2.521.5Q10.50-0.5-1-1.5-2102030405060708090100nI-300.511.522.525201

22、510533.5wfreque ncy spectrum of the output seque nee300.512.532520uS 151051.52w3.5605040d 3020I.11,r it.1'10000.511.522.533.5w二.3令x(n)二cos(2*pi*f*n/fs),其中f/fs=1/16，即每個周期內(nèi)有16個點。試用MATLAB編程實現(xiàn)：1作m=4倍的抽取，使每個周期變成4點。程序：clear,close all,N=100;M=4;n=0:N-1;x=cos(2*pi* n*(1/16);stem( n,x(1:N);title(' in

23、 put seque nee');xlabel(' n');ylabel('fudu');y1=x(1:4:100);y2=decimate(x,M,'fir');figure(2);m=0:N/4-1;stem(m,y1);title('output sequence ');xlabel('n');ylabel('fudu');figure(3);m=0:N/M-1;stem(m,y2(1:N/M);title('output sequence');xlabel('

24、n');ylabel('fudu');figure(4);h,w=freqz(x);plot(w(1:512),abs(h(1:512);title('frequency spectrum of the input sequence');xlabel('w');ylabel('fudu');figure(5);h,w=freqz(y1);plot(w(1:512),abs(h(1:512);title('frequency spectrum of the output sequence');xlabel(&

25、#39;w');ylabel('fudu');figure(6);h,w=freqz(y2);plot(w(1:512),abs(h(1:512);title('frequency spectrum of the output sequenee ');xlabel('w');ylabel('fudu');output seque neeoutput seque neen605040302010141210864200.51.52.53.5freque ncy spectrum of the output seque nee

26、00.511.522.533.51412100.51.52.53.52) .作 L=3倍的插值，使每個周期變成48點程序：clear,close all,N=50;L=3;n=0:N-1;x=cos(2*pi* n*(1/16);figure(1);stem( n,x(1:N);title(' in put seque nee');xlabel(' n');ylabel('fudu');y1=zeros(1,N*3);y1(1:3:N*3)=x;figure(2);m=0:N*3-1;stem(m,y1(1:N*3);title('out

27、put seque nee ');xlabel(' n');ylabel('fudu');y2=i nterp(x, L);figure(3);m=0:5:N*L-1;stem(m,y2(1:5:N*L);title('output seque nee');xlabel(' n');ylabel('fudu');figure(4);h,w=freqz(x);plot(w(1:512),abs(h(1:512);title('freque ncy spectrum of the in put sequ

28、e nee'); xlabel('w');ylabel('fudu');figure(5);h,w=freqz(y1); plot(w(1:512),abs(h(1:512);title('frequency spectrum of the output sequenee'); xlabel('w');ylabel('fudu');figure(6);h,w=freqz(y2);plot(w(1:64),abs(h(1:64);title('freque ncy spectrum of the ou

29、tput seque nee '); xlabel('w');ylabel('fudu');10.80.60.40.2u 0-0.2-0.4-0.6-0.8input sequence051015202530354045n50-1output sequenceoutput sequenceua300.511.522.5w33.552205530frequency spectrum of the output sequence0.512.5352205 ua51.52w3.58020100.050.10.150.2w0.250.30.35o65040300

30、.4(4).輸入信號x(n)為歸一化頻率分別是 f1=0.04,f2=0.3的正弦信號相加而成，N=50,內(nèi)插因子為5,抽取因子 為3,給出按有理因子5/3做采樣率轉(zhuǎn)換的輸入輸出波形。程序：clear,close all,N=50;M=3;L=5;f1=0.04;f2=0.3;n=0:N-1;x=sin (2*pi*f1* n)+si n( 2*pi*f2* n);y=resample(x,L,M);figure(1);stem( n,x(1:N);title(' in put seque nee');xlabel('n ');ylabel('fudu&

31、#39;);figure(2);m=0:N-1;stem(m,y(1:N);title('output seque nee ');xlabel('n ');ylabel('fudu');figure(3);h,w=freqz(x);plot(w(1:512),abs(h(1:512);title('freque ncy spectrum of the in put seque nee'); xlabel('w');ylabel('fudu');figure(4);h,w=freqz(y);plot(

32、w(1:512),abs(h(1:512);title('freque ncy spectrum of the output seque nee '); xlabel('w');ylabel('fudu');in put seque neeoutput seque nee2-1-1.5-2 L01020303015freque ncy spectrum of the in put seque nee252010500.511.522.533.545403530u 25 du20151050實驗三快速Fourier變換(FFT)及其應(yīng)用一、實驗?zāi)康?/p>

33、1. 在理論學習的根底上，通過本實驗，加深對FFT的理解，熟悉FFT子程序。2. 熟悉應(yīng)用FFT對典型信號進行頻譜分析的方法。3. 了解應(yīng)用FFT進行信號頻譜分析過程中可能出現(xiàn)的問題以便在實際中正確應(yīng)用FFT4. 熟悉應(yīng)用FFT實現(xiàn)兩個序列的線性卷積的方法。5. 初步了解用周期圖法作隨機信號譜分析的方法。二、實驗原理與方法在各種信號序列中，有限長序列信號處理占有很重要地位，對有限長序列，我們可以使 用離散Fouier變換(DFT)。這一變換不但可以很好的反映序列的頻譜特性，而且易于用快速 算法在電腦上實現(xiàn)，當序列x(n)的長度為N時，它的DFT定義為：訊一1蘭n-0反變換為:1 N-i有限長序

34、列的DFT是其Z變換在單位圓上的等距采樣，或者說是序列 Fourier變換的等距 采樣，因此可以用于序列的譜分析。FFT并不是與DFT不同的另一種變換，而是為了減少 DFT運算次數(shù)的一種快速算法。 它是對變換式進行一次次分解，使其成為假設(shè)干小點數(shù)的組合，從而減少運算量。常用的FFT是以2為基數(shù)的，其長度= '。它的效率高，程序簡單，使用非常方便，當要變換的序 列長度不等于2的整數(shù)次方時，為了使用以2為基數(shù)的FFT，可以用末位補零的方法，使其 長度延長至2的整數(shù)次方。一、在運用DFT進行頻譜分析的過程中可能產(chǎn)生三種誤差：混疊序列的頻譜時被采樣信號的周期延拓，當采樣速率不滿足Nyquist

35、定理時，就會發(fā)生頻譜混疊，使得采樣后的信號序列頻譜不能真實的反映原信號的頻譜。防止混疊現(xiàn)象的唯一方法是保證采樣速率足夠高，使頻譜混疊現(xiàn)象不致出現(xiàn)，即在確定采樣 頻率之前，必須對頻譜的性質(zhì)有所了解，在一般情況下，為了保證高于折疊頻率的分量不會 出現(xiàn)，在采樣前，先用低通模擬濾波器對信號進行濾波。2泄漏實際中我們往往用截短的序列來近似很長的甚至是無限長的序列，這樣可以使用較短的 DFT來對信號進行頻譜分析，這種截短等價于給原信號序列乘以一個矩形窗函數(shù)，也相當于 在頻域?qū)⑿盘柕念l譜和矩形窗函數(shù)的頻譜卷積，所得的頻譜是原序列頻譜的擴展。泄漏不能與混疊完全分開，因為泄漏導致頻譜的擴展，從而造成混疊。為了減

36、少泄漏的影響， 可以選擇適當?shù)拇昂瘮?shù)使頻譜的擴散減至最小。3柵欄效應(yīng)DFT是對單位圓上Z變換的均勻采樣，所以它不可能將頻譜視為一個連續(xù)函數(shù)，就一定意義上看，用DFT來觀察頻譜就好似通過一個柵欄來觀看一個圖景一樣，只能在離散點上看到 真實的頻譜，這樣就有可能發(fā)生一些頻譜的峰點或谷點被“尖樁的柵欄所攔住，不能別我 們觀察到。減小柵欄效應(yīng)的一個方法就是借助于在原序列的末端填補一些零值，從而變動DFT的點數(shù)，這一方法實際上是人為地改變了對真實頻譜采樣的點數(shù)和位置， 相當于搬動了每一根“尖 樁柵欄的位置，從而使得頻譜的峰點或谷點暴露出來。二、用FFT計算線性卷積用FFT可以實現(xiàn)兩個序列的圓周卷積。在一定

37、的條件下，可以使圓周卷積等于線性卷積。 一般情況，設(shè)兩個序列的長度分別為N1和N2,要使圓周卷積等于線性卷積的充要條件是 FFT 的長度N > N1 + N2對于長度缺乏N的兩個序列，分別將他們補零延長到 N。當兩個序列中有一個序列比擬長的時候，我們可以采用分段卷積的方法。有兩種方法： 重疊相加法。將長序列分成與短序列相仿的片段，分別用FFT對它們作線性卷積，再將分段卷積各段重疊的局部相加構(gòu)成總的卷積輸出。重疊保存法。這種方法在長序列分段時，段與段之間保存有互相重疊的局部，在構(gòu)成總的卷 積輸出時只需將各段線性卷積局部直接連接起來，省掉了輸出段的直接相加。三、用周期圖法平滑周期圖的平均法對

38、隨機信號作譜分析實際中許多信號往往既不具有有限能量，由非周期性的。無限能量信號的根本概念是隨機 過程，也就是說無限能量信號是一隨機信號。周期圖法是隨機信號作譜分析的一種方法，它 特別適用于用FFT直接計算功率譜的估值。將長度為N的實平穩(wěn)隨機序列的樣本xn再次分割成K段，每段長度為L,即L=N/K。每 段序列仍可表示為：xi(n)=x(n+(i-1)L) , 0< nW L-1 , 1< i < K但是這里在計算周期圖之前，先用窗函數(shù) w(n)給每段序列xi(n)加權(quán)，K個修正的周期圖定義 為1丄-1圧仙)=；丨工.55(心汀皿丁 U = IQs KLUn"其中U表示

39、窗口序列的能量，它等于1 IE/二工w%)在此情況下，功率譜估計量可表示為注3 )二卜丈迖&=i三、實驗內(nèi)容及步驟 實驗中用到的信號序列：a)Gaussia n 序歹 U-刃空b)衰減正弦序列e叫in27±K0w "二15O.elsec) 三角波序列fn + 1,0 < A? < 3xt (z?) =( S - n?4 M 拜 M 70 T elseL 'd) 反三角波序列f4 打Q < n < 3Xj (n) = J aj - 3,4 < n <0;(?Zre上機實驗內(nèi)容：(1)、觀察高斯序列的時域和幅頻特性，固定信號x

40、a(n)中參數(shù)p=8，改變q的值，使q分別等于2, 4, 8,觀察它們的時域和幅頻特性，了解當q取不同值時，對信號序列的時域幅頻特性的影響；固定q=8，改變p,使p分別等于8，13，14,觀察參數(shù)p變化對信號序列的時 域及幅頻特性的影響，觀察 p等于多少時，會發(fā)生明顯的泄漏現(xiàn)象，混疊是否也隨之出現(xiàn)? 記錄實驗中觀察到的現(xiàn)象，繪出相應(yīng)的時域序列和幅頻特性曲線。% %定義高斯序列% functionxaFa 一 Hgauss(pq)% nuo=5k% xa(n+luexp(n+rp)>2Jq=% Fufft(xa)-% Fauabs(F)八c-ear a= % P6qu2 % xalFall

41、lgauss(82)八kuo=5八subpof(52e八 pof(kxal)八 x-abe-(-n-)八 y-abe-(-Maw-rCDxfuoo.a-puwquy)- subpof(522)八 pof(kFal)八x-abe-(-n-)八 y-abe-(-®i潘aw-)nexf(83-PH8i2H2-)八 % P6qu4 % xa2Fa2llgauss(8i八 subpof(523)八 Pof(kxa2)八 x-abe-(-n-)八 y-abe-(-落Maw-rCDxfuoo.a-puwqui- subpof(524)八 pof(kFa2)八x-abe-(-n-)八 y-abe-(

42、-®i潘aw-)nexf(83-PH8i2H4-)八 % PH0qH8 % xa3Fa3llgauss(800)八subp-0f(525)八 Pof(kxa3)八x-abe-(-n-)八 y-abe-(-Mawexfuoo.a-puwquoor subpof(526)八 pof(kFa3)八x-abe-(-n-xy-abe-(-®i潘aw-)nexf(83-PH8i2H8-= % p巴 3qu8 % xa4Fa4llgauss(1300)八subpof(527)八 Pof(kxa4)八x-abe-(-n-)八 y-abe-(-落Maw-)nex5oo.a-pul 3qu8-

43、)八 subpof(5 200)八 pof(kFa4)八x-abe-(-n-xy-abe-(-®i潘aw-)nexf(83-p"3i2H8-= % PH云qu8 % xa5Fa5llgauss(400)八subpof(529)八 Pof(kxa5)八 x-abe-(-n-)八 y-abe-(-落Maw-CDxfuoo.a-PHEquoo)- subpof(52L 0)八 pof(kFa5)八x-abe-(-n-xy-abe-(-®i潘aw-)nexf(83-p"4-qu8-=-30-51-X -知孤M16址業(yè)裏LLk學非料盤165 o15Is1C5Do-

44、、觀察衰減正弦序列xb(n)的時域和幅頻特性，檢查譜峰出現(xiàn)位置是否正確，注意頻 譜的形狀，繪出幅頻特性曲線，改變f，使f分別等于和，觀察這兩種情況下，頻譜的形狀和 譜峰出現(xiàn)位置，有無混疊和泄漏現(xiàn)象？說明產(chǎn)生現(xiàn)象的原因。%定義衰減正弦序列% fun ctio n Xb,Fb = dow nsi n(a,f)% n=0:15;% Xb(n+1)=exp(-a.*n).*sin(2*pi*f.*n); %自然對數(shù)的底：e=:2.71828 18284 59045 23536% F = fft(Xb);% Fb=abs(F);clear all;k=0:15;% a=0.1,f=0.0.0625 %X

45、b,Fb=dow nsi n(0.1,0.0625);subplot(3,2,1); plot(k,Xb);xlabel('n');ylabel('時域特性');text(8,0.5,'a=0.1,f=0.0625'); subplot(3,2,2); plot(k,Fb);xlabel('n');ylabel('幅值特性');text(10,3,'a=0.1,f=0.0625');% a=0.1,f=0.4375 % Xb1,Fb1=dow nsi n(0.1,0.4375);subplot(3,

46、2,3); plot(k,Xb1);xlabel('n');ylabel('時域特性');text(8,0.5,'a=0.1,f=0.4375'); subplot(3,2,4); plot(k,Fb1);xlabel('n');ylabel('幅值特性');text(10,3,'a=0.1,f=0.4375');% a=0.1,f= 0.5625 %Xb2,Fb2=dow nsi n(0.1,0.5625);subplot(3,2,5); plot(k,Xb2);xlabel('n'

47、;);ylabel('時域特性');text(8,0.5,'a=0.1,f=0.5625');subplot(3,2,6); plot(k,Fb2);xlabel('n');ylabel('幅值特性');text(10,3,'a=0.1,f=0.5625');10 1615 0 Oc _o 5 oJD 里葢L510156 n5 HI6 n4H.麗迪蜉詆#迪蛭il址凹哩10、觀察三角波和反三角波序列的時域和幅頻特性，用N=8點FFT分析信號序列xc(n)和xd( n)的幅頻特性，觀察兩者的序列形狀和頻譜曲線有什么異同

48、？繪出兩序列及其幅頻特性曲 線。在xc(n)和xd(n)末尾補零，用N=16點FFT分析這兩個信號的幅頻特性，觀察幅頻特性 發(fā)生了什么變化？兩情況的FFT頻譜還有相同之處嗎？這些變化說明了什么？clear all;n=0:3;k=1:8;%定義三角波序列Xc(n +1) = n ;Xc( n+5) =4-n;%定義反三角波序列Xd( n+1) = 4-n;Xd( n+5) =n;% 三角波特性 %subplot(2,2,1);plot(k-1,Xc);xlabel('n');ylabel('時域特性');text(1,3,'三角波');subpl

49、ot(2,2,2);plot(k-1,abs(fft(Xc);xlabel('k');ylabel('幅頻特性');text(4,10,'三角波');% 反三角波特性 %subplot(2,2,3);plot(k-1,Xd);xlabel('n');ylabel('時域特性');text(3,3,'反三角波');subplot(2,2,4);plot(k-1,abs(fft(Xd);xlabel('k');ylabel('幅頻特性');text(4,10,'反

50、三角波');%末尾補0,計算32點FFT Xc(9:32)=0;Xd(9:32)=0;k=1:32;figure;% 三角波特性 % subplot(2,2,1);plot(k-1,Xc);xlabel('n');ylabel('時域特性');text(1,3,'三角波'); subplot(2,2,2);plot(k-1,abs(fft(Xc);xlabel('k');ylabel('幅頻特性');text(4,10,'三角波');% fan 三角波特性 % subplot(2,2,3);

51、plot(k-1,Xd);xlabel('n');ylabel('時域特性');text(3,3,'反三角波'); subplot(2,2,4);plot(k-1,abs(fft(Xd);xlabel('k');ylabel('幅頻特性');text(4,10,'反三角波');nu4 3 2 104 3 2 1116o £si®o205 0 5 0譽畫!s20nW4151030o40(4) 、一個連續(xù)信號含兩個頻率分量，經(jīng)米樣得x(n)=sin2n *0.125n+cos2 n

52、*(0.125+ h=f)ni ,N-1N=16, Af分別為1/16和1/64,觀察其頻譜；當N=128時，不變，其結(jié)果有何不同, 為什么？clear all;% N = 16 %N=16;detf=1/16; n=0:N-1;x1( n+1)=si n( 2*pi*0.125.* n)+cos(2*pi*(0.125+detf).* n);detf = 1/64;x2( n+1)=s in (2*pi*0.125.* n)+cos(2*pi*(0.125+detf).* n);% N = 16,detf = 1/16 %subplot(2,2,1);stem( n,x1);hold;plo

53、t( n,x1);xlabel('n');ylabel('時域特性');text(6,1,'N=16,detf=1/16');subplot(2,2,2);stem( n,abs(fft(x1);xlabel('n');ylabel('幅值特性');text(6,4,'N=16,detf=1/16');% N = 16,detf = 1/64 %subplot(2,2,3);stem( n, x2);xlabel('n');ylabel('時域特性');text(6,

54、1,'N=16,detf=1/64');subplot(2,2,4);stem( n,abs(fft(x2);xlabel('n');ylabel('幅值特性');text(6,4,'N=16,detf=1/64');% N = 128 %N=128;detf=1/16; n=0:N-1;x3( n+1)=si n( 2*pi*0.125.* n)+cos(2*pi*(0.125+detf).* n);detf = 1/64;x4(n +1)=si n( 2*pi*0.125.* n)+cos(2*pi*(0.125+detf).

55、* n);% N = 128,detf = 1/16 %figure;subplot(2,2,1);stem( n, x3);xlabel('n');ylabel('時域特性');axis(0 128 -2 2);text(6,1.5,'N=128,detf=1/16');subpof(222)八 sCDmpabs(fft(x3)=x_abe_(-n)y_abe_ (-舖血aw-axisao 128 匕 0 7sne>$(4Q6Q-N 巴 20deff"M6-=% N H20deff H W64 %subpof(223)八 sCD

56、m(nx3)八 x_abe_(-n)y_abe_ (-落Maw-axisao 128 -2 2sexf(£ .52 巴 20deff"M6-=subpof(224)八 sCDmpabs(fft(x4)=x_abe_(-n)y_abe_ (-舖血aw-axisao 128 匕 0 7sne>$(4Q6Q-N 巴 20deff"M6-=44.NAFdotM二5一口 冷23456Q丄、%電Q1=9旬I35INAy-tl-lrl/M£-LI 5口4zrm-JHLru-m-£b=(5) 、用FFT分別實現(xiàn)xa(n)p = 8, q = 2和xb(n

57、)a=, f =的16點圓周卷積和線性 卷積。clear all;N=16;n=0:N-1;p=8；q=2;Xa( n+1)=exp(-( n-p).A2./q);a=0.1;f=0.0625;Xb( n+1)=exp(-a.* n).*si n(2*pi*f.* n);%16點循環(huán)卷積Fa=fft(Xa); Fb=fft(Xb);Fx=Fa.*Fb;X51=ifft(Fx);stem( n,X51);%16點線性卷積Xa(N+1:2*N-1)=0;Xb(N+1:2*N-1)=0;Fa=fft(Xa); Fb=fft(Xb);Fc=Fa.*Fb;X52=ifft(Fc);figure;stem(1:2*N-1,X52);7用FFT分別計算xa(n)(p=8,q=2)和Xb(n)(a=0.1,f=0.0625)的16點循環(huán)相關(guān)和線性相關(guān), 問一共有多少種