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滤波实验报告分析.doc

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简介:
本实验报告详细记录并分析了不同类型的信号滤波技术及其应用效果。通过理论与实践相结合的方式,探究了各种滤波器的设计、实现及性能优化方法,并对实验数据进行了全面解读和总结。 信号采样与恢复过程中的混叠及其滤波 一、实验目的: 1. 理解连续时间信号的采样与恢复过程; 2. 掌握采样序列的频域分析及滤波,了解如何进行信号恢复,并掌握Shannon采样定理; 3. 学习使用MATLAB软件来分析和处理信号采样的、滤波以及恢复的过程。 4. 熟悉FIR滤波器的基本设计方法。 二、实验内容: 给定原始信号如下式所示:(此处省略了具体公式,因原文未提供) 其中,是低频,为高频。选择一个合适频率对进行采样,并将得到的序列进行DFT分析;通过图形展示各阶段的变化情况。 在完成上述步骤后,应用高、低通滤波器处理信号,在反变换中恢复原始信号。对比实验所得图像与理论模型的不同点并解释原因。 三、实验过程: 1. 原始信号时域截取 选取f1=50Hz和一个自定义的高频频率值,确定采样率(本例为3倍于最高频率)。绘制出原始信号在矩形窗口内的图像。 2. 截断后的信号进行时间轴上的采样操作。通过乘以单位脉冲函数实现这一过程,并分析其频域特性。 3. 设计离散滤波器并执行滤波 目标是移除70Hz的高频部分,保留50Hz和直流分量。采用窗函数法设计FIR低通滤波器(海明窗)。展示所得到的冲击响应与频率响应曲线,并进行频域乘积操作。 4. 由离散信号恢复连续时间信号 通过理想插值及一阶线性内插方法尝试复原原始信号。观察并记录这些技术在边界处的效果差异,分析误差产生的原因。 实验中所得到的图像和理论预期之间存在一定的偏差,这主要是由于实际采样点数量有限以及滤波器设计过程中的近似造成的。

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    本实验报告详细记录并分析了不同类型的信号滤波技术及其应用效果。通过理论与实践相结合的方式,探究了各种滤波器的设计、实现及性能优化方法,并对实验数据进行了全面解读和总结。 信号采样与恢复过程中的混叠及其滤波 一、实验目的: 1. 理解连续时间信号的采样与恢复过程; 2. 掌握采样序列的频域分析及滤波,了解如何进行信号恢复,并掌握Shannon采样定理; 3. 学习使用MATLAB软件来分析和处理信号采样的、滤波以及恢复的过程。 4. 熟悉FIR滤波器的基本设计方法。 二、实验内容: 给定原始信号如下式所示:(此处省略了具体公式,因原文未提供) 其中,是低频,为高频。选择一个合适频率对进行采样,并将得到的序列进行DFT分析;通过图形展示各阶段的变化情况。 在完成上述步骤后,应用高、低通滤波器处理信号,在反变换中恢复原始信号。对比实验所得图像与理论模型的不同点并解释原因。 三、实验过程: 1. 原始信号时域截取 选取f1=50Hz和一个自定义的高频频率值,确定采样率(本例为3倍于最高频率)。绘制出原始信号在矩形窗口内的图像。 2. 截断后的信号进行时间轴上的采样操作。通过乘以单位脉冲函数实现这一过程,并分析其频域特性。 3. 设计离散滤波器并执行滤波 目标是移除70Hz的高频部分,保留50Hz和直流分量。采用窗函数法设计FIR低通滤波器(海明窗)。展示所得到的冲击响应与频率响应曲线,并进行频域乘积操作。 4. 由离散信号恢复连续时间信号 通过理想插值及一阶线性内插方法尝试复原原始信号。观察并记录这些技术在边界处的效果差异,分析误差产生的原因。 实验中所得到的图像和理论预期之间存在一定的偏差,这主要是由于实际采样点数量有限以及滤波器设计过程中的近似造成的。
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    本实验报告详细探讨了K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法在不同数据集上的应用效果。通过对比不同参数设置下的模型性能,分析了K值选择对分类准确率的影响,并提出优化建议。 KNN算法实验报告 一. 试验原理 K最近邻(k-Nearest Neighbor, KNN)分类算法是一个理论上成熟的方法之一,并且是机器学习中最简单的算法之一。 该方法的核心思想为:如果一个样本在特征空间中的k个最相似的(即距离最近的)样本中大多数属于某一个类别,则这个新样本也归为此类。KNN算法所选择的邻居都是已经正确分类的对象,它只依据邻近的一个或几个样本来决定待分样本所属的类别。 该方法的主要优点是对于类域交叉或重叠较多的情况比较适用,并且能够用于回归分析。通过找出一个样本的k个最近邻居,将这些邻居属性平均值赋给这个新样本就可以得到它的属性;或者给予不同距离的邻居不同的权重(如与目标点的距离成反比),来改进预测效果。 然而KNN算法也有不足之处:当数据类别不平衡时可能会导致误分。另外计算量较大是该方法的一个缺点,因为对每一个待分类文本都要计算它到全体已知样本的距离才能确定它的k个最近邻点。为了提高效率可以采用剪辑技术去除不重要的样本。 二. 试验步骤 根据上述描述,结合反余弦匹配和KNN的过程可分解为以下几步: 1. 计算出待分类数据与所有训练集数据之间的距离。 2. 找到k个最近的邻居。 3. 统计这k个邻居中大多数属于哪一类。 4. 将该类作为新样本所属类别。 三. 注意事项 KNN算法实现时需要注意以下几点: 1. 使用TreeMap>来保存测试集和训练集的数据结构; 2. 每个文件的key应设置为“类目_文件名”以避免同名不同内容的问题。 3. 设置合理的JAVA参数,防止内存溢出错误。 四. 代码 此处略去具体Java实现细节。
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    本实验报告详细探讨了计算机编译原理中的词法分析过程,涵盖了正则表达式定义、有限状态自动机构造及其实现细节,并通过实例代码展示了词法单元的提取方法。 通过编写一个具体的词法分析程序来加深对词法分析原理的理解,并掌握在扫描程序设计语言源代码过程中将其分解为各类单词的方法。需要编制一个读取单词的过程,能够从输入的源码中识别出各个具有独立意义的词汇单元,包括基本保留字、标识符、常数、运算符和分隔符五大类。依次输出每个词元的内部编码及自身值。 在具体操作时: - 识别特定的关键字(如:if, int, for, while, do, return, break 和 continue等),将其分类为单词种别码1。 - 将其他词汇单元归类为标识符,分配单词种别码2。 - 确定常数包括整型和浮点数值,并给予单词种别码3。 - 运算符涵盖基本的数学运算符号(如:+、-、*、/)以及比较操作符(=, >, <),更复杂的条件判断符号如 >= 、<= 和 != 应该同样被识别,其分类为单词种别码4。 - 分隔符包括逗号 (,), 分号 (;), 圆括号 ((), {} 等,并赋予单词种别码5。 此外,还需要处理注释(例如:/* ... */)并将其从源程序中移除。