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北京理工大学《信号与信息处理实验(Ⅰ)》实验报告(信号与系统方向)

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简介:
本课程为北京理工大学信号与信息处理专业的基础实验课,旨在通过信号与系统的理论学习和实践操作,增强学生对通信、雷达等领域的理解和应用能力。 《信号与信息处理实验(Ⅰ)》是北理工的一门课程的实验报告内容。主要包括六个方面的实验:①信号在时域中的描述及运算;②线性时不变系统的时域分析;③信号的频域分析;④线性时不变系统的频域分析;⑤连续时间系统的复频域分析;以及⑥离散时间系统的Z变换领域分析。实验代码仅作参考,切勿直接复制使用。

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  • )》
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    本课程为北京理工大学信号与信息处理专业的基础实验课,旨在通过信号与系统的理论学习和实践操作,增强学生对通信、雷达等领域的理解和应用能力。 《信号与信息处理实验(Ⅰ)》是北理工的一门课程的实验报告内容。主要包括六个方面的实验:①信号在时域中的描述及运算;②线性时不变系统的时域分析;③信号的频域分析;④线性时不变系统的频域分析;⑤连续时间系统的复频域分析;以及⑥离散时间系统的Z变换领域分析。实验代码仅作参考,切勿直接复制使用。
  • (Ⅱ)》数字
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    本实验报告为《信号与信息处理实验(Ⅱ)》课程中数字信号处理部分的学习成果总结,涵盖了离散傅里叶变换、滤波器设计等核心内容。 北理工《信号与信息处理实验(Ⅱ)》实验报告主要包括以下四个部分:①利用DFT分析信号频谱;②利用FFT计算线性卷积;③IIR数字滤波器设计;④FIR数字滤波器设计。提供的实验代码仅供参考,请勿直接抄袭使用。
  • 优质
    《北京理工大学信号与系统实验报告》记录了学生在信号处理及系统分析课程中的实践成果,涵盖了理论知识的应用、实验设计和数据分析等内容。 实验1:信号的时域描述与运算 一、实验目的: 1. 掌握使用MATLAB表示并可视化信号的方法。 2. 熟悉在MATLAB中实现信号基本时域操作的技术。 3. 利用MATLAB分析常用信号,加深对信号时域特性的理解。 实验 2:LTI系统的时域分析 一、实验目的: 1. 掌握使用MATLAB进行系统时域分析的方法。 2. 熟悉连续时间系统零状态响应、冲激响应和阶跃响应的求解方法。 3. 学会如何通过计算机计算卷积积分与离散时间系统的单位抽样响应。 4. 加深对卷积积分和卷积和的理解,掌握使用计算机进行相关运算的方法。
  • (Ⅲ)》中的随机分析
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    本实验报告出自北京理工大学《信号与信息处理实验(Ⅲ)》课程,专注于随机信号分析,涵盖理论探讨及实践操作,旨在提升学生对信号处理技术的理解和应用能力。 北理工《信号与信息处理实验(Ⅲ)》的实验报告包括四个部分:①随机序列的产生及数字特征估计;②随机过程的模拟与数字特征分析;③随机过程通过线性系统的分析;④窄带随机过程的生成及其性能测试。提供的实验代码仅供参考,不建议直接复制使用。
  • (I).docx
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    本报告为《信息与信号处理实验(I)》课程的大作业,涵盖了信号分析、滤波器设计及频谱估计等核心内容,通过理论结合实践的方式深入探讨了现代信号处理技术。 北京理工大学信息与信号处理实验(I)大报告涵盖了六个主要部分:实验一 信号的时域描述与运算、实验二 LTI 系统的时域分析、实验三 信号的频域分析、实验四 LTI 系统的频域分析、实验五 LTI 系统的时域分析,以及实验六 离散时间系统的z域分析。报告中包含每个实验的完整代码和运行结果,并详细解释了相应的理论原理,以方便学习使用。
  • 的数字.docx
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    这份文档是关于北京理工大学学生完成的一份数字信号处理课程实验报告。报告详细记录了实验目的、步骤和结果分析等内容,旨在帮助学习者深入理解数字信号处理的基本原理与应用技术。 北京理工大学数字信号处理实验报告详细记录了学生在该课程中的实践操作过程与结果分析。报告涵盖了从理论知识到实际应用的全方位内容,并通过具体的实验步骤来验证相关概念和技术,帮助加深对数字信号处理的理解和掌握。这份文档不仅总结了课堂所学的知识点,还包含了学生的个人见解以及遇到问题时的解决方案,为后续的学习提供了宝贵的参考价值。
  • 随机分析
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    本实验报告为北京理工大学学生在《随机信号分析》课程中的实践成果,涵盖了理论与实际应用结合的研究内容,深入探讨了随机过程及信号处理技术。 北理工随机信号分析实验报告记录了学生在该课程中的实验操作、数据分析以及结果讨论等内容,旨在帮助学生更好地理解和掌握随机信号的相关理论与实践技能。这份报告详细描述了每个实验的具体步骤、所用到的工具和技术方法,并附有相关的数据图表和结论总结。通过这些内容,读者可以了解到进行随机信号分析时需要注意的关键点及解决实际问题的方法。 该文档还包含了一些重要的概念解释,如概率密度函数、自相关函数等,有助于初学者建立起对随机过程的基本认识。同时报告中也提出了一些开放性的问题供进一步探讨和研究使用。
  • 邮电资料及
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    本资料集涵盖了北京邮电大学信号处理课程中的实验内容和总结报告,包括理论解析、编程实现与数据分析等环节,旨在帮助学生深入理解信号处理的核心概念和技术。 北邮信号处理实验资料与报告是一份全面的资源,涵盖了MATLAB编程、数字信号处理理论及实践内容,专为北京邮电大学通信工程学院的学生设计。这份材料旨在帮助学生深入理解信号处理的基本概念,并掌握利用MATLAB进行信号分析和处理的技术。 在实验报告中,学生们会接触到各种关于信号处理的知识点: 1. **信号分类**:连续信号、离散信号及模拟与数字信号的区别是基础性的内容。 2. **采样定理**:根据奈奎斯特定理,为了无失真地恢复一个模拟信号,其最高频率的两倍必须作为最低采样率。 3. **滤波器设计**:MATLAB提供了多种工具来帮助学生学习和应用不同类型的滤波技术,如巴特沃斯、切比雪夫等。 4. **傅里叶变换**:快速傅里叶变换(FFT)及其在信号分析中的应用是实验的核心内容之一。 5. **数字信号处理算法**:涵盖Z变换、离散时间傅里叶变换(DTFT)和离散傅立叶变换(DFT),以及窗口函数的应用等。 6. **调制与解调技术**:模拟(如AM,FM)及数字(如QAM, PSK, FSK)信号的处理方法在实验中得到实践。 7. **检测与估计**:学生将学习如何在噪声环境中识别和评估信号参数,包括最小均方误差(MMSE)估计、最大似然(ML)等技术的应用。 8. **图像处理**:涉及增强、去噪及压缩等方面的知识点,如卷积操作、直方图均衡化以及小波分析。 9. **MATLAB编程实践**:实验报告要求学生使用MATLAB编写程序来执行信号处理算法,并熟悉其环境和函数库的运用。 通过这些实验内容的学习与实际操作,学生们不仅能够加强理论知识的理解,还能提升在通信、电子工程领域的应用技能。此外,撰写高质量的实验报告有助于培养逻辑思维能力和问题解决技巧,同时提高学术写作水平。
  • 数字分析
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    本实验报告涵盖了数字信号处理和信号系统的综合实践内容,包括理论应用、编程实现及结果分析,旨在加深对相关概念和技术的理解。 1. 时域离散信号的基本运算 2. 离散傅里叶变换 3. IIR 数字滤波器的设计 4. FIR 数字滤波器的设计 附:matlab 运行代码结果图片
  • 随机分析.pdf
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    该文档为北京理工大学学生完成的《随机信号分析》课程实验报告,包含了实验目的、原理、过程及数据分析等内容,旨在帮助学习者掌握随机信号处理技术。 《随机信号分析实验》 随机信号分析是电子信息工程领域中的重要课题之一,主要研究如何对随机现象进行数学建模与分析。本实验旨在探讨利用计算机生成伪随机数序列,并通过统计特性估计来验证其随机性。 在信号仿真和分析中,随机数扮演着关键角色。由于真正的随机数无法由计算机直接产生,因此我们通常使用特定算法生成伪随机数。其中一种常用的算法是线性同余法,它可以通过数学公式yn = (k * yn-1) mod N来生成看似随机的数字序列(这里y0=1,并且N和k为预设参数)。实验中涉及了不同设置下的随机数生成方法,例如IBM随机数发生器和ran0。 通过变换这些均匀分布的伪随机数,我们可以得到符合其他概率分布形式的数据集。在MATLAB软件环境中,`rand`函数可以用来产生(0,1)区间上的均匀分布数据点;而`randn`则用于生成标准正态分布(即平均值为零、方差为一)的样本。 实验内容包括对随机序列进行统计特性估计。通过遍历过程中的样本函数,我们可以计算出均值、方差以及自相关函数等参数。MATLAB提供了相关的内置功能:如`mean`用于求解数据集的均值;`var`(无偏)用来测定方差大小;还有`xcorr`用于确定序列间的自相关性。 在实验中,我们使用线性同余法生成的随机数来计算这些统计量,并将其与理论上的预期结果进行比较。通过增加样本数量,我们可以观察到均值逐渐接近0.5(理论上均匀分布的期望),方差则趋近于1/12 (约等于0.0833),这表明所生成的数据序列具有良好的随机性和稳定性。 此实验的主要目的是使学生掌握伪随机数的产生方法及其统计特性的分析技巧。借助MATLAB等工具,我们能够模拟各种复杂的随机过程,并将这些理论知识应用于通信系统、控制系统和信号处理等领域中去。通过对实验结果进行深入剖析,不仅可以验证算法的有效性,还能进一步提升学生们对于随机过程相关概念的理解水平。