数字信号处理00004.docx
- 文档编号:2400644
- 上传时间:2022-10-29
- 格式:DOCX
- 页数:17
- 大小:115.74KB
数字信号处理00004.docx
《数字信号处理00004.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《数字信号处理00004.docx(17页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
数字信号处理00004
数字信号处理课程设计
山东工商学院
课程设计报告
课程名称:
数字信号处理A
班级:
XXXXX
姓名:
XXXX
学号:
XXXXX
指导教师:
XXXX
时间:
2016年1月1日
一、课程设计题目
题目1:
(1)、已知Xa(t)=e^-1000|t|,求其傅立叶变换Xa(jΩ),画出模拟信号及其连续时间傅里叶变换的曲线图。
(2)、以Xa(t)为例,说明采样频率对频率响应的影响,分别采用fs=1000Hz和fs=5000Hz,绘出X(e^jw)曲线。
(1)
代码:
closeall
clear;clc;
W=10;f=1000;n=-10:
W-1;t=n/f;
X=exp(-1000*abs(t));
subplot(1,2,1);plot(t,X);%画模拟信号曲线
xlabel('t/s');ylabel('xa(n)');
title('模拟信号');%标题模拟信号
tf=10;N=100;dt=10/N;t=(1:
N)*dt;
wf=25;Nf=50;
w1=linspace(0,wf,Nf);%0-25之间分成50点
dw=wf/(Nf-1);W1=-50:
50;
Xat=exp(-1000*abs(t));%表达式
F1=Xat*exp(-1i*t'*w1)*dt;%傅立叶变换
w=[-fliplr(w1),w1(2:
Nf)];%负频率的频谱
Y1=(exp
(2)-1)./(exp
(2)-exp(1-1i*W1)-exp(1+1i*W1)+1);
F=[fliplr(F1),F1(2:
Nf)];t=[-fliplr(t),t];
subplot(1,2,2);
plot(w,F,'linewidth',1);%画傅立叶变换曲线
xlabel('w/pi');ylabel('Xa(jΩ)');
title('傅里叶变换');%标题傅立叶变换
结果:
分析:
模拟信号在[-0.01,0.01]区间为连续信号,其傅立叶变换曲线在[-10,10]内为连续曲线。
(2)
代码:
closeall
clear
clc
Dt=0.00005;%步长为0.00005s
t=-0.005:
Dt:
0.005;
xa=exp(-1000*abs(t));%取时间从-0.005s到0.005s这段模拟信号
Ts1=0.001;Ts2=0.0002;%周期
n=-25:
1:
25;
x1=exp(-1000*abs(n*Ts1));
x2=exp(-1000*abs(n*Ts2));
K=100;k=0:
1:
K;w=pi*k/K;%求模拟角频率
X1=x1*exp(-j*n'*w);%求其傅立叶变换
X2=x2*exp(-j*n'*w);%求其傅立叶变换
X11=real(X1);X12=real(X2);
w=[-fliplr(w),w(2:
101)];%将角频率范围扩展为从-到+
X11=[fliplr(X11),X11(2:
101)];
X12=[fliplr(X12),X12(2:
101)];
subplot(2,1,1);plot(w/pi,X11);%画出fs=1000Hz的频率响应
xlabel('w/pi');ylabel('X1(jw)');
title('fs=1000Hz的DTFT');%标题fs=1000Hz的DTFT
subplot(2,1,2);plot(w/pi,X12);%画出fs=5000Hz的频率响应
xlabel('w/pi');ylabel('X2(jw)');
title('fs=5000Hz的DTFT');%标题fs=5000Hz的DTFT
结果:
分析:
当采样频率越大的时候,采样信号频谱越陡峭,而其失真情况也越来越小。
题目2:
已知时域信号x(n)=cos(0.48πn)+cos(0.52πn),求下面5种情况的X(ejω)和X(k)。
(1)取x(n)的前10点数据,求N=10点的X(ejω)和X(k),并作图。
(2)将
(1)中的x(n)补零至100点,求N=100点的X(ejω)和X(k),并作图。
(3)取x(n)的前100点数据,求N=100点的X(ejω)和X(k),并作图。
(4)取x(n)的前128点数据,求N=128点的X(ejω)和X(k),并作图。
(5)取x(n)的前50点数据,求N=50点的X(ejω)和X(k),并作图。
讨论以上5种情况的区别。
(1)
代码:
closeall
clear
clc
n=(0:
1:
9);
y=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n);
n1=(0:
1:
9);x=y(1:
1:
10);
subplot(3,1,1);
stem(n1,x);%画出x(n)曲线
title('x(n)(0<=n<=9)');%标题0<=n<=9)
xlabel('n');ylabel('x(n)');
axis([0,10,-2.5,2.5]);%axis([xminxmaxyminymax])
w=linspace(0,2*pi,length(x));%0-2*pi区域分为10点
xw=x*exp(-j*[1:
length(x)]'*w);
magx=abs(xw);%对xw取绝对值
subplot(3,1,2);
plot(w,magx);%画出x(jw)曲线
title('DTFT');%标题DTFT
xlabel('w');ylabel('x(jw)');
axis([0,2*pi,0,10]);%axis([xminxmaxyminymax])
subplot(3,1,3);
x1=fft(x);%对x进行傅立叶变换
magx1=abs(x1);%对x1取绝对值
stem(n1,abs(magx1));%画出x(k)曲线
title('DFT');%标题DFT
xlabel('k');ylabel('x(k)');
axis([0,10,0,10]);%axis([xminxmaxyminymax])
结果:
分析:
由图可见,由于截断函数的频谱混叠作用,X(K)不能正确分辨w1=0.48*pi,w2=0.52*pi这两个频率分量。
(2)
代码:
closeall
clear
clc
n=(0:
1:
9);
y=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n);
n1=(0:
1:
99);
x=[y(1:
1:
10),zeros(1,90)];%第10位到100位的数据都为0
subplot(3,1,1);
stem(n1,x);%画出x(n)曲线
title('x(n)(0<=n<=9+90zeros)');%标题0<=n<=9+90zeros)
xlabel('n');ylabel('x(n)');
axis([0,100,-2.5,2.5]);%axis([xminxmaxyminymax])
w=linspace(0,2*pi,length(x));%0-2*pi区域分为100点
xw=x*exp(-j*[1:
length(x)]'*w);
magx=abs(xw);%对xw取绝对值
subplot(3,1,2);
plot(w,magx);%画出x(jw)曲线
title('DTFT');%标题DTFT
xlabel('w');ylabel('x(jw)');
axis([0,2*pi,0,10]);%axis([xminxmaxyminymax])
subplot(3,1,3);
x1=fft(x);%对x进行傅立叶变换
magx1=abs(x1);%对x1取绝对值
stem(n1,abs(magx1));%画出x(k)曲线
title('DFT');%标题DFT
xlabel('k');ylabel('x(k)');
axis([0,100,0,10]);%axis([xminxmaxyminymax])
结果:
分析:
由图可见,虽然x(n)补零至100点,X(K)的密度,截断函数的频谱混叠作用没有改变,这时的物理分辨率使X(K)仍不能正确分辨w1=0.48*pi,w2=0.52*pi这两个频率分量。
(3)
代码:
closeall
clear
clc
n=(0:
1:
99);
y=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n);
n1=(0:
1:
99);x=y(1:
1:
100);
subplot(3,1,1);
stem(n1,x);%画出x(n)曲线
title('x(n)(0<=n<=99)');%标题0<=n<=99)
xlabel('n');ylabel('x(n)');
axis([0,100,-2.5,2.5]);%axis([xminxmaxyminymax])
w=linspace(0,2*pi,length(x));%0-2*pi区域分为100点
xw=x*exp(-j*[1:
length(x)]'*w);
magx=abs(xw);%对xw取绝对值
subplot(3,1,2);
plot(w,magx);%画出x(jw)曲线
title('DTFT');%标题DTFT
xlabel('w');ylabel('x(jw)');
axis([0,2*pi,0,54]);%axis([xminxmaxyminymax])
subplot(3,1,3);
x1=fft(x);%对x进行傅立叶变换
magx1=abs(x1);%对x1取绝对值
stem(n1,abs(magx1));%画出x(k)曲线
title('DFT');%标题DFT
xlabel('k');ylabel('x(k)');
axis([0,100,0,54]);%axis([xminxmaxyminymax])
结果:
分析:
由图可见,截断函数的加宽且为周期序列的整数倍,改变了频谱混叠作用,提高了“物理”分辨率使X(K)能正确分辨w1=0.48*pi,w2=0.52*pi这两个频率分量。
(4)
代码:
closeall
clear
clc
n=(0:
1:
127);
y=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n);
n1=(0:
1:
127);x=y(1:
1:
128);
subplot(3,1,1);
stem(n1,x);%画出x(n)曲线
title('x(n)(0<=n<=127)');%标题0<=n<=127)
xlabel('n');ylabel('x(n)');
axis([0,128,-2.5,2.5]);%axis([xminxmaxyminymax])
w=linspace(0,2*pi,length(x));%0-2*pi区域分为128点
xw=x*exp(-j*[1:
length(x)]'*w);
magx=abs(xw);%对xw取绝对值
subplot(3,1,2);
pl
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 数字信号 处理 00004