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信号分析与处理实验指导书3

时间:2013-05-31


实验 5 连续时间信号的时域基本运算

一、实验目的 (1)掌握连续时间信号时域运算的基本方法; (2)掌握相关函数的调用格式及作用; (3)掌握连续信号的基本运算。 二、实验原理 信号的基本运算包括信号的相加(减)和相乘(除)。 信号的时域变换包括信号 的平移、翻转、倒相以及尺度变换。 (1)加(减):f(t)=f1(t)±f2(t) (2)乘:f(t)= f1(t)?f2(t) (3)延时或平移:f(t)→f(t-t0) (4)翻转:f(t)→f(-t) (5)尺度变换:f(t)→f(at) |a|>1 时尺度缩小;|a|<1 时尺度放大; a<0 时,还必须包含翻转; (6)标量乘法:f(t)→af(t) (7)倒相:f(t)→-f(t) df (t ) (8)微分: f (t ) → t dt (9)积分: f (t ) → ∫ f (τ )dτ
?∞

t0>0 时右移;t0<0 时左移

三、涉及的 MATLAB 函数及实现 1 stepfun 函数 功能:产生一个阶跃信号。 调用格式: stepfun(t,t0) 其中,t 是时间区间,在该区间内阶跃信号一定会产生;t0 是信号发生从 0 到 1 跳跃的时刻。 2 diff 函数 调用格式: diff(f):求函数 f 对预设独立变数的一次微分值。 diff(f, 't'):求函数 f 对独立变数 t 的一次微分值。

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3 int 函数 调用格式: int(f):函数 f 对预设独立变数的积分值。 int(f, 't'):函数 f 对独立变数 t 的积分值。 四、实验内容与方法 1)相加 实现两个连续信号的相加,即 f(t)=f1(t)+f2(t) MATLAB 程序: clear all; t=0:0.0001:3; b=3; t0=1;u=stepfun(t,t0); n=length(t); for i=1:n u(i)=b*u(i)*(t(i)-t0); end y=sin(2*pi*t) ; f=y+u; plot(t,f); xlabel('时间(t)');ylabel('幅值 f(t)');title('连续信号的相加'); 2)相乘 实现两个连续信号的相乘,即 f(t)=f1(t)×f2(t) clear all; t=0:0.0001:5; b=3; t0=1;u=stepfun(t,t0); n=length(t); for i=1:n u(i)=b*u(i)*(t(i)-t0); end y=sin(2*pi*t); f=y.*u; %产生一个斜坡信号 %产生一个正弦信号 %信号相加

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plot(t,f); xlabel('时间(t)');ylabel('幅值 f(t)');title('连续信号的相乘'); 3)移位 实现连续信号的移位,即 f(t-t0),或者 f(t+t0),常数 t0>0 clear all; t=0:0.0001:2; y=sin(2*pi*(t)); y1=sin(2*pi*(t-0.2)); plot(t,y,'-',t,y1,'--'); ylabel('f(t)');xlabel('t');title('信号的移位'); 4)翻转 信号的翻转就是将信号的波形以纵轴为对称轴翻转 180°, 将信号 f(t)中的 自变量 t 替换为-t 即可得到其翻转信号。 clear all t=0:0.02:1;t1=-1:0.02:0; g1=3*t; g2=3*(-t1); grid on; plot(t,g1,'--',t1,g2); xlabel('t');ylabel('g(t)'); title('信号的翻转'); 5)尺度变换 将信号 f(t)中的自变量 t 替换为 at clear all; t=0:0.001:1; a=2; y=sin(2*pi*t); y1=sin(2*a*pi*t); subplot(211) plot(t,y); ylabel('y(t)');xlabel('t'); title('尺度变换');

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subplot(212) plot(t,y1); ylabel('y1(t)');xlabel('t'); 6)倒相 将信号 f(t)以横轴为对称轴对折得到-f(t) clear all; t=-1:0.02:1; g1=3.*t.*t; g2=-3.*t.*t; grid on; plot(t,g1,'-',t,g2,'--'); xlabel('t');ylabel('g(t)');title('倒相'); 7)微分 求信号的一阶导数。 clear all t=-1:0.02:1; g=t.*t; d=diff(g); subplot(211); plot(t,g,'-'); xlabel('t');ylabel('g(t)');title('微分'); subplot(212) plot(d,'--');xlabel('t');ylabel('d(t)'); 8)积分 求信号 f(t)在区间(-∞,t)内的一次积分。 clear all; t=-1:0.2:1;syms t g=t*t; d=int(g); subplot(211); ezplot(g); xlabel('t');ylabel('g(t)');title('积分'); subplot(212) ezplot(d);xlabel('t');ylabel('d(t)');

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五、实验要求 (1)在计算机中输入程序,验证实验结果。 (2)在实验报告中写出完整的程序,并给出实验结果。 六、思考题 什么是信号的翻转、尺度变换、平移?

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实验 6 离散时间信号的时域基本运算

一、实验目的 (1)掌握离散时间信号时域运算的基本实现方法。 (2)熟悉相关函数的调用格式及作用。 (3)掌握离散信号的基本运算。 (4)掌握信号的分解,会将任意离散信号分解为单位脉冲信号的线性组合。 二、实验原理 信号的基本运算包括信号的相加和相乘。信号的时域变换包括信号的平移、 反折、倒相以及尺度变换。 三、涉及的 MATLAB 函数 fliplr 函数 功能:实现矩阵行元素的左右翻转。 调用格式: B=fliplr(A):其中 A 指要翻转的矩阵。 四、实验内容与方法 1、常规计算 1)序列的加法 x1=-2:2; k1=-2:2;x2=[1,-1,1]; %序列 1 的值 %序列 2 的值

k2=-1:1;k=min([k1,k2]):max([k1,k2]); f1=zeros(1,length(k));f2=zeros(1,length(k)); f1(find((k>=min(k1))&(k<=max(k1))==1))=x1; f2(find((k>=min(k2))&(k<=max(k2))==1))=x2; f=f1+f2;stem(k,f,'filled'); axis([min(min(k1),min(k2))-1,max(max(k1),max(k2))+1,min(f)-0.5,max(f) +0.5]); 2)序列的乘法 x1=-2:2; %序列 1 的值

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k1=-2:2;x2=[1,-1,1];

%序列 2 的值

k2=-1:1;k=min([k1,k2]):max([k1,k2]); f1=zeros(1,length(k));f2=zeros(1,length(k)); f1(find((k>=min(k1))&(k<=max(k1))==1))=x1; f2(find((k>=min(k2))&(k<=max(k2))==1))=x2; f=f1.*f2;stem(k,f,'filled'); axis([min(min(k1),min(k2))-1,max(max(k1),max(k2))+1,min(f)-0.5,max(f) +0.5]); 3)序列的翻转 x1=-2:2; k1=-2:2; k=-fliplr(k1); f=fliplr(x1); stem(k,f,'filled'); axis([min(k)-1,max(k)+1,min(f)-0.5,max(f)+0.5]); 4)序列的倒相 x1=-2:2; k1=-2:2; k=k1; f=-x1; stem(k,f,'filled'); axis([min(k)-1,max(k)+1,min(f)-0.5,max(f)+0.5]); 5)序列的平移 x1=-2:2; k1=-2:2;k0=2; k=k1+k0; f=x1; stem(k,f,'filled'); axis([min(k)-1,max(k)+1,min(f)-0.5,max(f)+0.5]); 2、函数调用系列 %序列 1 的值 %序列 1 的值 %序列 1 的值

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MATLAB 函数调用:被调用函数所在 M 文件的名称应与函数名一致。如需调 用函数 complexplus(),则定义函数 complexplus 的文件应命名为 complexplus (1)实现函数 impseq(n0,n1,n2),使函数实现 函数定义: function [x,n]=impseq(n0,n1,n2) if (n1>n2||n0>n2||n0<n1) error('parameter error'); end; if (n1<=n2) for n=1:n2-n1+1 if (n==n0) x(1,n)=n1-1+n; x(2,n)=1; end; x(1,n)=n1-1+n; x(2,n)=0; end; x(2,n0-n1+1)=1; end; 在命令窗口运行 impseq(3,1,9)观察结果 (2)用 MATLAB 实现函数 stepseq(n0,n1,n2),使函数实现 u(n-n0), 函数定义: function [x,n]=stepseq(n0,n1,n2) if (n0>n2||n0<n1||n1>n2) error('parameter error'); end; for n=1:n2-n1+1 if (n+n1-1<n0) x(1,n)=n1+n-1; x(2,n)=0; else x(1,n)=n1+n-1; x(2,n)=1; 。 , 。

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end; end; 在命令窗口运行 stepseq(4,2,10)观察结果 (3)产生并画出(用 stem 函数)下列序列的样本: a) x1 ( n) = n 2 [u ( n + 5) ? u ( n ? 6)] + 10δ ( n) + 20(0.5) n [u (n ? 4) ? u (n ? 10)]
1 b) x2 (n) = (0.9) n (cos 0.2π n + π ) 3

0≤n≤20 (其中 ω ( n) 是一个在[0,1]之

c) x3 ( n) = 10(cos 0.0008π n 2 ) + ω (n) 0≤n≤100

间均匀分布的随机序列,用 rand(1,N)实现,其中 N 表示长度)

实现 a)的函数: function figure1() n=-10:1:10; a=stepseq(-5,-10,100); b=stepseq(6,-10,100); c=stepseq(4,-10,100); d=stepseq(10,-10,100); e=impseq(0,-10,100); x1=(a(2,n+11)-b(2,n+11)).*n.^2+10*e(2,n+11)+20*(c(2,11)-d(2,11))*(0.5 ).^n; stem(n,x1); xlabel('自变量N'); ylabel('函数值'); 实现b)的函数: function figure2() n=0:20; x2=(cos(0.2.*pi.*n+pi/3)).*((0.9).^n); stem(n,x2); xlabel('自变量n'); ylabel('函数值'); 实现c)的函数:
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function figure3() n=0:100; m=rand(1); x3=10*cos(0.0008*pi*n.^2)+m; stem(n,x3); xlabel('自变量n'); ylabel('函数值'); 五、实验要求 在计算机中输入程序, 验证并记录实验结果, 经过分析、 比较完成实验报告。 六、思考题 将信号分解为冲激信号序列有何实际意义?

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实验 7 周期信号的合成与分解

一、实验目的 (1)在理论学习的基础上,通过本实验熟悉信号的合成、分解原理,加深对 傅里叶级数的理解; (2)了解和认识吉布斯现象(Gibbs) 二、实验原理 任何具有确定性的信号都可以表示为随时间变化的某种物理量,比如电压 u(t)和电流 i(t)等。信号主要表现在随着时间 t 的变化,波形幅值的大小、持 续时间的长短、变化速率的快慢、波动的速度及重复周期的大小的变化等。信号 的这一特性称为信号的时间特性。 信号还可以分解为一个直流分量和许多不同频率的正弦分量之和。 主要表现 在各频率正弦分量所占比重的大小不同, 主要频率分量所占有的频率范围也不同 等,信号的这一特性称为信号的频率特性。 无论是信号的时间特性, 还是信号的频率特性, 都包含了信号的全部信息量。 根据周期信号的傅里叶级数展开式可知,任何非正弦周期信号,只要满足狄 里赫利条件, 都可以分解为一直流分量和由基波及各次谐波(基波的整数倍)分量 的叠加。例如一个周期的方波信号 f(t)可以分解为如下形式: 4E 1 1 1 f (t ) = (sin ω1t + sin 3ω1t + sin 5ω1t + sin 7ω1t + ...) π 3 5 7 如图 7.1(a)所示。 同样,由基波及各次谐波分量也可以叠加出来一个周期方波信号,如图 7. 1(b)所示。至于叠加出来的信号与原信号的误差,则取决于傅里叶级数的项数。 根据傅里叶级数的原理,任何周期信号都可以用一组三角函数{sin(2π n0ft),cos(2πn0ft)}的组合表示。在误差确定的前提下,任意的一个周期函数都 可以用一组三角函数的有限项叠加而得到, 同样也可以用一组正弦波和余弦波来 合成任意形状的周期信号。 合成波形所包含的谐波分量愈多, 除间断点附近外, 它愈接近于原方波信号, 在间断点附近,随着所含谐波次数的增高,合成波形的尖峰愈靠近间断点,但尖 峰幅度并未明显减小,可以证明,即使合成波形所含谐波次数 n→∞时,在间断 点附近仍有约 9%的偏差,这种现象称为吉布斯现象(Gibbs)。

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图 7.1 方波信号的分解与合成 (a) 方波信号的分解(b)方波信号的合成 (b) 三、实验内容 1)周期信号的分解 clf; t=0:0.01:2*pi; y=zeros(10,max(size(t))); x=zeros(10,max(size(t))); for k=1:2:9 x1=sin(k*t)/k; x(k,:)=x(k,:)+x1; y((k+1)/2,:)=x(k,:); end subplot(2,1,1);plot(t,y(1:9,:)); grid; line([0,pi+0.5],[pi/4,pi/4]);text(pi+0.5,pi/4,'pi/4'); halft=ceil(length(t)/2); subplot(2,1,2); mesh(t(1:halft),[1:10],y(:,1:halft)); %周期信号的分解

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2)傅里叶级数逼近 clf; t=-2:0.001:2; N=20;c0=0.5; f1=c0*ones(1,length(t)); for n=1: N end plot(t,f1);axis([-2 2 -0.2 0.8]); 3)用正弦信号的叠加近似合成一频率为 50 Hz,幅值为 3 的方波 clear all; fs=10000; t=[0:1/fs:0.1]; f0=50; sum=0; subplot(211) for n=1:2:9; plot(t,4/pi*1/n*sin(2*pi*n*f0*t),'k'); title('信号叠加前'); hold on; end subplot(212) for n=1:2:9; sum=sum+4/pi*1/n*sin(2*pi*n*f0*t); end plot(t,sum,'k'); title('信号叠加后'); 4) Gibbs 现象 执行下列程序,令 N 分别为 10, 20, 30, 40, 50,观察波形的特点,了解 吉布斯现象的特点。 t=-1.5:0.01:1.5; wo=4,E=1; %计算抽样上的直流分量 %偶次谐波为零 %宽度为 1,高度为 1,周期为 2 的正方波,傅里叶级数逼近 %信号的抽样点

f1=f1+cos(pi*n*t)*sinc(n/2);

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N=10; xN=0; for n=1:N an=(E/(n*pi))*(sin(n*pi/2)-sin(n*3*pi/2)) xN=xN+an.*cos(n*wo*t); end subplot(221);plot(t,xN) xlabel('time'); ylabel('approximation N'); axis([-2 2 -0.7 0.7]); 五、实验报告要求 简述实验目的及原理,按实验步骤附上相应的信号波形曲线,总结实验得出 的主要结论。

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实验 8 信号的调制与解调

一、实验目的 (1)熟悉离散时间信号时域运算的基本实现方法; (2)掌握相关函数的调用格式及作用; (3)掌握离散时间信号时域基本运算的原理及编程思想。 二、实验原理 两个信号在时域的乘法运算通常用来实现信号的调制, 即由一个信号去控制 另一个信号的某一个参量。信号的调制在通信领域的应用非常广泛。例如用一个 低频的正弦波信号去控制另一个频率较高的正弦波信号的幅值, 则产生一个振幅 调制信号,又称调幅波。与产生调幅波的原理相似,还可以产生调频波、调相波 和脉冲调制波等。 三、涉及的 MATLAB 函数 Modulate 函数 功能:实现信号的调制。 调用格式: Y=Modulate(X, Fc, Fs, METHOD, OPT):用频率为 Fc,采样频率为 Fs 的载 波调制原信号 X,且 Fs>2 * Fc+BW,其中 BW 为原信号 X 带宽。METHOD 为调制方 法,例如调频 FM,调幅 AM,调相 PM,,OPT 为额外可选的参数,具体由调制方法 而定。 [Y, T]=Modulate (X, Fc, Fs, METHOD, OPT):这里多出的 T 为与 Y 同长的 时间向量。 四、实验内容与方法 1)产生调幅信号 %产生调幅调制信号 clf; Fm=10;Fc=100;Fs=1000;N=1000;k=0:N-1;t=k/Fs; x=abs(sin(2.0*pi*Fm*t));xf=abs(fft(x,N)); y2=modulate(x,Fc,Fs,'am'); subplot(2,1,1);plot(t(1:200),y2(1:200)); %产生调制信号(调幅)

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xlabel('时间(s)');ylabel('幅值');title('调幅信号') yf=abs(fft(y2,N)); %产生调制信号的谱 subplot(2,1,2);stem(yf(1:200));xlabel('频率(H)');ylabel('幅值'); 2)产生调频信号 %产生调频调制信号 clf; Fm=10;Fc=100;Fs=1000;N=1000;k=0:N-1;t=k/Fs; x=sin(2.0*pi*Fm*t);xf=abs(fft(x,N)); y2=modulate(x,Fc,Fs,'fm'); subplot(2,1,1);plot(t(1:200),y2(1:200)); xlabel('时间(s)');ylabel('幅值');title('调频信号') yf=abs(fft(y2,N)); %产生调制信号的谱 subplot(2,1,2);stem(yf(1:200));xlabel('频率(H)');ylabel('幅值'); 3)产生调相信号 %产生调相调制信号(PM) clf; Fm=10;Fc=100;Fs=1000;N=1000;k=0:N-1;t=k/Fs; x=sin(2.0*pi*Fm*t);xf=abs(fft(x,N)); y2=modulate(x,Fc,Fs,'pm'); subplot(2,1,1);plot(t(1:200),y2(1:200)); xlabel('时间(s)');ylabel('幅值');title('调相信号') yf=abs(fft(y2,N)); %产生调制信号的谱 subplot(2,1,2);stem(yf(1:200));xlabel('频率(H)');ylabel('幅值'); 五、实验要求 (1)在计算机中输入程序,验证实验结果,并将实验结果存入指定存储区域。 (2)在实验报告中写出完整的程序,并给出实验结果。 六、思考题 在信号调制解调时,除正弦信号可作载波外,还有什么信号可以作载波? %产生调制信号(调相) %产生调制信号(调频)

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实验 9 信号的抽样与恢复
一、实验目的 (1)验证抽样定理; (2)熟悉信号的抽样与恢复过程; (3)通过实验观察欠采样时信号频谱的混迭现象; (4)掌握采样前后信号频谱的变化,加深对采样定理的理解; (5)掌握采样频率的确定方法。 二、实验内容和原理 信号的抽样与恢复示意图如图 9. 1 所示。

图 9.1

信号的抽样与恢复示意图

抽样定理指出,一个有限频宽的连续时间信号 f(t),其最高频率为ωm,经 过等间隔抽样后,只要抽样频率ωt 不小于信号最高频率ωm 的两倍,就能从抽样
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信号 fs(t)中恢复源信号,得到 f0(t)。f0(t)与 f(t)相比没有失真,只有幅度和 相位的差异。一般把最低的抽样频率ωs min=2ωm 称为奈奎斯特抽样频率。当ωs <2 ωm 时,fs(t)的频谱将产生混迭现象,此时将无法恢复源信号。 f(t)的幅度频谱为|F(ω)|。开关信号 s(t)为周期矩形脉冲,其脉宽τ相对 于周期 Ts 非常小,故将其视为冲激序列,所以 s(t)的幅度频谱|S(ω)|亦为冲 激序列;抽样信号 fs(t)的幅度频谱为|Fs(ω)|。f0(t)的幅度频谱为|F0(ω)|。 可以发现利用低通滤波器(其截止频率满足ω 观察抽样信号的频谱|Fs(ω)|,
m

<ωτ<ωs-ωm)就能恢复源信号。 信号抽样与恢复的原理框图如图 9. 2 所示。

图 9. 2 信号抽样与恢复的原理框图 通过原理框图可以看出,A/D 转换环节实现抽样、量化、编码的过程;数字 信号处理环节对得到的数字信号进行必要的处理;D/A 转换环节实现数/模转换, 得到连续时间信号;低通滤波器的作用是滤除截止频率以外的信号,恢复与源信 号相比无失真的信号 f0(t)。 三、实验内容与方法 1)正弦信号的采样 clf ; t=0:0.0005:1; f=13; xa=cos(2*pi*f*t); subplot(2,1,1) plot(t,xa);grid xlabel('时间,msec');ylabel('幅值'); title('连续时间信号 x_{a}(t)'); axis([0 1 -1.2 1.2]) subplot(2,1,2); T=0.1; n=0:T:1; xs=cos(2*pi*f*n); k=0:length(n)-1; stem(k,xs);grid;

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xlabel('时间,msec');ylabel('幅值'); title('离散时间信号 x[n]'); axis([0 (length(n)-1) -1.2 1.2]); 2)采样与重构 clf; T=0.1;f=13; n=(0:T:1)'; xs=cos(2*pi*f*n); t=linspace(-0.5,1.5,500)'; ya=sinc((1/T)*t(:,ones(size(n)))-(1/T)*n(:,ones(size(t)))')*xs; plot(n,xs,'o',t,ya);grid; xlabel('时间,msec');ylabel('幅值'); title('重构连续信号 y_{a}(t)'); axis([0 1 -1.2 1.2]); 3)采样的性质 clf; t=0:0.005:10; xa=2*t.*exp(-t); subplot(2,2,1) plot(t,xa);grid xlabel('时间,msec');ylabel('幅值'); title('连续时间信号 x_{a}(t)'); subplot(2,2,2) wa=0:10/511:10; ha=freqs(2,[1 2 1],wa); plot(wa/(2*pi),abs(ha));grid; xlabel('频率,kHz');ylabel('幅值'); title('|X_{a}(j\Omega)|'); axis([0 5/pi 0 2]); subplot(2,2,3) T=1; n=0:T:10;

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xs=2*n.*exp(-n); k=0:length(n)-1; stem(k,xs);grid; xlabel('时间 n');ylabel('幅值'); title('离散时间信号 x[n]'); subplot(2,2,4) wd=0:pi/255:pi; hd=freqz(xs,1,wd); plot(wd/(T*pi),T*abs(hd));grid; xlabel('频率,kHz');ylabel('幅值'); title('|X(e^{j\omega})|'); axis([0 1/T 0 2]) 4)模拟低通滤波器设计 clf; Fp=3500;Fs=4500; Wp=2*pi*Fp;Ws=2*pi*Fs; [N,Wn]=buttord(Wp,Ws,0.5,30,'s'); [b,a]=butter(N,Wn,'s'); wa=0:(3*Ws)/511:3*Ws; h=freqs(b,a,wa); plot(wa/(2*pi),20*log10(abs(h)));grid xlabel('Frequency,Hz');ylabel('Gain,dB'); title('Gain response'); axis([0 3*Fs -60 5]); 5)时域过采样 %离散信号的时域过采样 clf; n=0:50; x=sin(2*pi*0.12*n); y=zeros(1,3*length(x)); y([1:3:length(y)])=x; subplot(2,1,1)

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stem(n,x); title('输入序列'); subplot(2,1,2) stem(n,y(1:length(x))); title('输出序列'); 6)时域欠采样 %离散信号的时域欠采样 clf; n=0:49; m=0:50*3-1; x=sin(2*pi*0.042*m); y=x([1:3:length(x)]); subplot(2,1,1) stem(n,x(1:50));axis([0 50 -1.2 1.2]); title('输入序列'); subplot(2,1,2) stem(n,y);axis([0 50 -1.2 1.2]); title('输出序列'); 7)频域过采样 %信号的频域过采样 freq=[0 0.45 0.5 1]; mag=[0 1 0 0]; x=fir2(99,freq,mag); [Xz,w]=freqz(x,1,512); subplot(2,1,1); plot(w/pi,abs(Xz));axis([0 1 0 1]);grid title('输入谱'); subplot(2,1,2); L=input('过采样因子='); y=zeros(1,L*length(x)); y([1:L:length(y)])=x; [Yz,w]=freqz(y,1,512);

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plot(w/pi,abs(Yz));axis([0 1 0 1]);grid title('输出谱'); 8)频域欠采样 %信号的频域欠采样 clf; freq=[0 0.42 0.48 1]; mag=[0 1 0 0]; x=fir2(101,freq,mag); [Xz,w]=freqz(x,1,512); subplot(2,1,1); plot(w/pi,abs(Xz));grid title('输入谱'); M=input('欠采样因子='); y=x([1:M:length(x)]); [Yz,w]=freqz(y,1,512); subplot(2,1,2); plot(w/pi,abs(Yz));grid title('输出谱'); 9)采样过程演示 %采样过程演示 clf; M=input('欠采样因子='); n=0:99; x=sin(2*pi*0.043*n)+sin(2*pi*0.031*n); y=decimate(x,M,'fir'); gfp=figure; get(gfp,'units'); set(gfp,'position',[100 100 400 300]); subplot(2,1,1); stem(n,x(1:100)); title('输入序列'); subplot(2,1,2);

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m=0:(100/M)-1; stem(m,y(1:100/M)) title('输出序列'); 10)插值过程 %插值过程 clf; L=input('过采样因子='); n=0:49; x=sin(2*pi*0.043*n)+sin(2*pi*0.031*n) y=interp(x,L); subplot(2,1,1); stem(n,x(1:50)); title('输入序列'); subplot(2,1,2); m=0:(50*L)-1; stem(m,y(1:50*L)); title('输出序列'); 11)两速率采样 %两速率采样 clf; L=input('过采样因子='); M=input('欠采样因子='); n=0:29; x=sin(2*pi*0.43*n)+sin(2*pi*0.31*n); y=resample(x,L,M); subplot(2,1,1); stem(n,x(1:30)); axis([0 29 -2.2 2.2]); title('输入序列'); subplot(2,1,2); m=0:(30*L/M)-1; stem(m,y(1:30*L/M));

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axis([0 (30*L/M)-1 -2.2 2.2]); title('输出序列'); 五、实验报告要求 简述实验目的及原理,按实验步骤附上相应的信号波形和频谱曲线,说明采 样频率变化对信号时域和频域特性的影响,总结实验得出的主要结论。参考比较 MATLAB 版的相应实验,你可以得出哪些结论? 六、思考题 在时域抽样定理中,为什么要求被抽样信号必须是带限信号?如果频带是无 限的,应如何处理?

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