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数字信号处理实习实验二:离散信号频谱分析(MATLAB)

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简介:
本实习实验旨在通过MATLAB软件进行离散信号的频谱分析,使学生掌握快速傅里叶变换等基本方法,理解离散信号在频域中的特性。 这段文字是别人完成的,我只是抄录下来。请参考这份材料,如果你不会做的话。这既是参考答案也是答卷。

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客服
客服
  • MATLAB
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    本实习实验旨在通过MATLAB软件进行离散信号的频谱分析,使学生掌握快速傅里叶变换等基本方法,理解离散信号在频域中的特性。 这段文字是别人完成的,我只是抄录下来。请参考这份材料,如果你不会做的话。这既是参考答案也是答卷。
  • 时间的时域_1).doc
    优质
    本文档为《数字信号处理实验》系列的第一部分,重点介绍离散时间信号在时域内的基本分析方法和实践操作。通过理论与实验结合的方式,帮助学生深入理解信号的采样、量化及重构过程,并掌握基本的时域信号处理技能。 掌握MATLAB的基本用法;学会在计算机中生成及绘制数字信号波形的方法;理解并能够进行序列的相加、相乘、移位、反褶以及卷积等基本运算,并能在计算机上实现这些操作及其作用。
  • 三:利用FFT进行
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    本实验通过快速傅里叶变换(FFT)技术,对不同类型的信号进行频域特性分析,帮助学生深入理解信号处理中的频率成分和滤波原理。 数字信号处理实验包括代码及实验截图,注释清晰明了,实验结果正确。
  • 语音与滤波——
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    本实验为《数字信号处理》课程设计,旨在通过MATLAB等软件工具进行语音信号的频谱分析及滤波操作,帮助学生深入理解相关理论知识。 1. 在MATLAB环境中录制一段自己的语音信号(可以是单通道音频),采样频率为8000Hz;使用`wavrecord(m,Fs,ch)`函数进行录音。 2. 观察所录得的语音信号时域波形,并绘制其频谱图,然后通过`sound(y,Fs)`或`wavplay`命令播放该语音信号; 3. 根据得到的频谱图确定此段语音信号的最大频率值。分别以小于、等于和大于两倍上限频率为采样率重新录制同一段语音,并利用不同采样率所记录的声音进行试听,对比分析以此验证奈奎斯特(Nyquist)定理; 4. 向原始的语音信号中加入噪声(可自行选择合适的噪音类型),展示加噪后的音频波形及其频谱图;并通过相应的命令播放含噪版本的语音文件; 5. 应用IIR滤波器处理上述受干扰的声音数据,具体采用巴特沃斯低通滤波器完成去噪操作。设计并绘制出该类型的频率响应曲线,并通过MATLAB回放经由这种类型滤波后的音频信号。 6. 使用Chebyshev I型的IIR滤波器来过滤含有噪声的语音文件;展示切比雪夫滤波特性曲线及处理后的声音时域图像,同样播放经过此过程净化过的音频样本; 7. 对加噪语音应用FIR(有限脉冲响应)滤波技术进行去噪。采用汉明窗法实现这一目标,并画出该方法下得到的幅频特性图;最后回放经过这种处理后的清晰语音信号。 8. 使用切比雪夫逼近算法设计并实施一个FIR滤波器,以进一步改善音频质量。同样地,在完成此步骤后绘制相应的曲线以及时域图像,并播放最终优化的结果。
  • _3_时间系统.doc
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    本文档为《数字信号处理实验》系列之一,专注于第三部分——离散时间系统的频域分析。通过理论与实践结合的方式,深入探讨了离散傅里叶变换及其应用。 1. 掌握离散时间系统的时域与频域分析方法。 2. 深化对离散时间系统冲激响应及频率响应的理解。 3. 熟练掌握零点、极点分布的概念。
  • 一:时间与系统
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    本实验为《数字信号处理》课程的第一部分,旨在通过Matlab或Python等软件实现对离散时间信号及系统的分析,涵盖基本概念、信号运算和常见系统特性。 ### 一、实验目标 本实验的主要目的是让学生通过MATLAB掌握以下技能: 1. **常用序列的MATLAB实现方法**:学生需要学会如何在MATLAB中生成并绘制常见的序列类型,例如单位脉冲序列、单位阶跃序列、矩形序列等。 2. **序列运算的MATLAB实现方法**:学生需要掌握如何在MATLAB中实现序列的基本运算,包括加法和乘法等操作。 3. **序列的卷积和运算的MATLAB实现方法**:学生需学会如何在MATLAB中计算两个序列的卷积。 ### 二、实验要求 本实验的具体任务包括: 1. **生成并绘制常见序列**:利用MATLAB生成单位脉冲序列、单位阶跃序列、矩形序列等,并绘制这些序列的图形,以便直观地观察其特性。 2. **实现序列的基本运算**:通过MATLAB实现序列之间的基本运算操作,比如加法和乘法。 3. **计算卷积和**:学习如何在MATLAB中实现两个序列的卷积运算,并理解卷积的概念及其应用。 ### 三、实验步骤详解 #### 1. 序列的生成与绘制 ##### (1) 单位抽样序列 - **程序代码**: ```matlab function [x,n] = impseq(n0,n1,n2) if ((n0n2)||(n1>n2)) error(参数必须满足 n1<=n0<=n2) end n=[n1:n2]; x=[(n-n0)==0]; ``` - **实验结果**: - 输入命令:`[x,n]=impseq(5,0,8);` - 绘制图形:`figure;stem(n,x,.); title(单位抽样序列生成); grid on` ##### (2) 单位阶跃序列 - **程序代码**: ```matlab function [x,n] = stepseq(n0,n1,n2) if ((n0n2)||(n1>n2)) error(参数必须满足 n1<=n0<=n2) end n=[n1:n2]; x=[(n-n0)>=0]; ``` - **实验结果**: - 输入命令:`[x,n]=stepseq(4,0,10);` - 绘制图形:`figure;stem(n,x,.); title(单位阶跃序列生成); grid on` ##### (3) 矩形序列 - **程序代码**: ```matlab function [x,n] = RN(np1,ns,nf) N=np1; n=ns:nf; np=0; x=[stepseq(0,ns,nf)-stepseq(N,ns,nf)]; ``` - **实验结果**: - 输入命令:`[x,n]=RN(6,0,10);` - 绘制图形:`figure;stem(n,x,.); title(矩形序列生成); grid on; ylim([0,2])` ##### (4) 实指数序列 - **程序代码**: ```matlab n=0:10; x=(0.8).^n; ``` - **实验结果**: - 绘制图形:`stem(n,x); title(实指数序列);` ##### (5) 复指数序列 - **程序代码**: ```matlab n0=-1; n2=10; n=n0:n2; x=exp((0.4+0.6j)*n); figure(1) subplot(211) stem(n,real(x),.); axis([-4 10 min(real(x))-1 1.2*max(real(x))]) title(复指数序列) ylabel(实部); grid; subplot(212) stem(n,imag(x),.); axis([-4 10 min(imag(x))-1 1.2*max(imag(x))]) ylabel(虚部); xlabel(n); grid; ##### (6) 周期序列 - **程序代码**: ```matlab x=[1,2,3,4]; N=length(x); k=5; nx=0:N-1; ny=0:(k*N-1); y=x(mod(ny,N)+1); ``` - **实验结果**: - 绘制图形:`figure(1) subplot(211),stem(nx,x,.); axis([-1 N+1 0 5]); grid; subplot(212),stem(ny,y,.); axis([-1 k*N 0 5]); grid` #### 2. 序列的基本运算 ##### (1) 序列的和 - **程序代码
  • 一:时间(利用MATLAB进行的生成、操作和采样)
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    本实验通过使用MATLAB软件,旨在让学生掌握离散时间信号的基本概念与特性,包括信号的生成、基本运算及采样定理的应用。 数字信号处理实验一主要涉及离散时间信号分析,包括基于MATLAB的离散信号生成、运算与采样。本实验涵盖了基本离散时间信号的生成,如冲激信号、阶跃信号和矩形信号;卷积运算以及傅里叶变换的应用;同时还包括不同采样频率下频谱差异的探讨及验证采样定理的方法。
  • 的FFT代码(MATLAB
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    本代码利用MATLAB实现对离散信号的快速傅里叶变换(FFT)分析,适用于学术研究和工程应用中的信号处理需求。 使用FFT对离散高斯序列进行了频谱分析,代码具有通用性,可以将函数替换为其他函数并正常运行。
  • 基于MatLab的语音与滤波报告-综合.doc
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    本实验报告详细记录了使用MATLAB进行语音信号频谱分析和滤波的过程,是《数字信号处理》课程中的一个综合性实验。通过该实验,学生能够掌握频谱图的绘制及各种滤波器的设计与应用方法。 数字信号处理综合实验报告:利用MatLab对语音信号进行频谱分析及滤波。