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数字信号处理实验代码(DSP_matlab).zip

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简介：
本资源包含一系列基于MATLAB的数字信号处理实验代码，适用于学习和研究DSP的核心概念与技术。 本资源包含数字信号处理的常用实验MATLAB代码，内容涵盖常见信号表示与基本运算、傅里叶级数及变换、Z变换、LTI系统的频域分析、简单滤波器设计、FIR和IIR数字滤波器设计、信号采样与重建、离散傅里叶变换DFT的计算以及加窗对频谱的影响等。相关文章为“数字信号处理：MATLAB实验代码整理”。

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  • 数字信号处理实验代码(DSP_matlab).zip
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    本资源包含一系列基于MATLAB的数字信号处理实验代码，适用于学习和研究DSP的核心概念与技术。 本资源包含数字信号处理的常用实验MATLAB代码，内容涵盖常见信号表示与基本运算、傅里叶级数及变换、Z变换、LTI系统的频域分析、简单滤波器设计、FIR和IIR数字滤波器设计、信号采样与重建、离散傅里叶变换DFT的计算以及加窗对频谱的影响等。相关文章为“数字信号处理：MATLAB实验代码整理”。
     
  • 丁玉美《数字信号处理》实验代码
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    《数字信号处理》是丁玉美教授编著的一本教材配套书籍，本书提供了丰富的实验代码资源，旨在帮助学生深入理解数字信号处理的基本概念与应用技术。 《数字信号处理》是丁玉美教授编著的一本经典教材，主要涵盖了数字信号处理的基础理论、算法和应用。在本书的第三版中，作者深入浅出地讲解了各种概念和技术，并提供了丰富的实例和实验内容，旨在帮助读者理解和掌握这一领域的核心知识。“dspshiyan2010”压缩包文件包含了与课程相关的MATLAB实验代码，这些代码对应于书中的例题和实验，为学习者提供了实践操作的机会。 数字信号处理（DSP）是一门重要的工程学科，它利用数字计算来分析、变换和处理信号。MATLAB是一种强大的数学计算软件，尤其适合进行信号处理的数值计算和编程。通过编写实验代码，学生可以直观地了解数字滤波、傅立叶变换、谱分析、数字调制等基本概念，并亲手实现这些算法。 1. **数字滤波器**：MATLAB代码可能包含了IIR（无限脉冲响应）和FIR（有限脉冲响应）滤波器的设计，例如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器和椭圆滤波器等。这些都是常用的滤波类型，用于去除噪声、提取信号特征或改变信号频谱特性。 2. **傅立叶变换**：MATLAB中的`fft`函数可以快速计算一个序列的离散傅立叶变换（DFT），帮助理解信号的频域特性。 3. **谱分析**：使用MATLAB的`pwelch`函数估计功率谱密度，识别信号中的周期性和随机性成分。 4. **数字调制**：模拟幅度调制（AM）、频率调制（FM）和相位调制（PM），并理解信号传输和解调原理。 5. **信号产生与采样**：涉及正弦波、方波等的生成，以及从模拟到数字信号转换的过程。这通常会用到MATLAB中的`sin`和`square`函数及采样定理。 6. **数字信号运算与处理**：包括加法、减法、乘法、卷积等基本操作和更复杂的变换如希尔伯特变换、离散余弦变换（DCT）等。 通过运行这些MATLAB实验代码，学生不仅可以验证理论知识，还能培养编程技能并提高问题解决能力。同时，这些代码也可以作为进一步研究和项目开发的起点，在图像处理、通信系统及音频处理等领域中扩展应用范围。因此，“dspshiyan2010”压缩包对于深入理解和应用数字信号处理的知识具有极大的价值。
     
  • 数字信号处理实验资料.zip
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    本资料包《数字信号处理实验资料》包含了丰富的教学与实践内容，适用于学习和研究数字信号处理的相关课程。包含多个经典实验项目及指导书，帮助学生深入理解理论知识并掌握实际操作技能。 使用MATLAB实现FFT、FIR和IIR的数学建模，并设计滤波器参数指标。
     
  • 数字信号处理实验程序代码解答
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    本资源提供详细的数字信号处理实验程序代码解析与答案，涵盖滤波器设计、频谱分析等核心内容，适用于工程学习和研究。 数字信号处理课程后的实验课包括每个实验的源代码及实验说明，在该部分代码中能实现课本中要求的所有实验。
     
  • 数字信号处理实验.pdf
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    《数字信号处理实验》是一本专注于通过实践操作来深入理解数字信号处理理论的教材或手册。书中涵盖了多种常见的DSP（数字信号处理）实验，旨在帮助学习者掌握关键概念和技术应用，如滤波器设计、频谱分析等，并提供丰富的编程练习和项目案例。 数字信号处理实验讲义涵盖了多种基本技术，并详细解释了代码内容，适合初学者学习如何用MATLAB编写数字信号处理的代码。
     
  • 当代数字信号处理实验报告
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    《当代数字信号处理实验报告》汇集了现代数字信号处理领域的经典与最新技术实践，通过详实的实验步骤和数据分析，深入浅出地讲解了理论知识的应用。适合科研人员、学生及工程师参考学习。 本实验报告涵盖了六个实验：正弦信号的相关积累检测；含噪谐波信号的周期图功率谱估计；相关正态分布离散随机过程的产生；确定性最小二乘滤波器的实现；基于AR模型的谐波信号预测与参数估计；线性信道均衡中的LMS梯度算法实现。
     
  • 现代数字信号处理PPT课件.zip_数字信号处理_现代信号处理_现代数字信号
    优质
    本资源为《现代数字信号处理》课程PPT课件，内容涵盖数字信号处理基础理论与应用技术，适合高校相关专业教学及科研使用。 这段文字的主要内容是介绍现代数字信号处理的知识和相关内容。
     
  • 当代数字信号处理.zip
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    《当代数字信号处理》一书深入浅出地介绍了数字信号处理的基本理论与最新进展，内容涵盖离散时间系统、傅里叶变换及滤波器设计等关键技术。 现代数字信号处理与自适应滤波器作业要求使用Python实现LMS算法、RLS算法，并用Burg法进行功率谱估计，在Jupyter Notebook中完成相关任务。
     
  • 数字信号处理实验（一）.docx
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    本文档为《数字信号处理实验（一）》，包含基础理论与实践操作内容，旨在通过具体实验加深对数字信号处理技术的理解和应用。 实验一：离散时间序列卷积及MATLAB实现 题一： 令x(n)、h(n)为给定的离散信号，求y(n)=x(n)*h(n)。要求使用subplot与stem函数绘制出x(n)，h(n)，以及y(n)随n变化的离散图形。 题二： 已知序列f1(k)和f2(k)，利用MATLAB中的conv()函数计算这两个序列的卷积结果。 题三： 编写名为dconv()的实用程序，用于求解两个给定离散信号f1(k)*f2(k)= f(k)的卷积。该程序需要绘制出输入序列f1(k), f2(k)，以及输出序列f(k)的时间域波形，并返回非零样值点对应的向量。 题四： 利用MATLAB计算如下所示两个给定离散信号f1(k)与f2(k)的卷积和，绘出它们的时间域图形。并讨论这两个输入信号在时间上的宽度与其输出信号f(k)在时间上宽度之间的关系。可以使用dconv()函数来完成该实验。 题五： 已知某线性时不变离散系统具有单位响应h(k)=e(k)-e(k-4)，求当激励为f(k)=e(k)-e(k-3)时的零状态响应，并绘制其时间域波形图。提示：可以使用dconv()函数来解决此问题。