基于_MATLAB_的时域信号采样及频谱分析

MATLA B 的时域信号采样及频谱 分析 定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析 一、课程 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 目: 基于 MATLAB 的时域信号采样及频谱分析 二、基本要求: ①掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法; ②学会 MATLAB 的使用,掌握 MATLAB 的程序设计方法; ③学会用 MATLAB 对信号进行分析和处理; ④信号的各参数需由键盘输入,输入不同参数即可得不同的x(t) 和x(n); ⑤撰写课程设计 论文 政研论文下载论文大学下载论文大学下载关于长拳的论文浙大论文封面下载 ,用数字信号处理基本理论分析结果。 三、设计方法与步骤: ①画出连续时间信号的时域波形及其幅频特性曲线,其中幅度因子A= 444.128,衰减因子a=222.144,模拟角频率=222.144; ②对信号进行采样,得到采样序列,其中T=为采样间隔,通过改变采样频率可改变T,画出采样频率分别为200Hz,500Hz,1000Hz时的采样序列波形; ③对不同采样频率下的采样序列进行频谱分析,绘制其幅频和相频曲线,对比各频率下采样序列和的幅频曲线有无差别,如有差别说明原因。 ④设系统单位抽样响应为,求解当输入为时的系统响应,画出, , 的时域波形及幅频特性曲线,并利用结果验证卷积定理的正确性(此内容将参数设置为A=1,a=0.4,=2.0734,T=1)。 ⑤用FFT 对信号, , 进行谱分析,观察与④中结果有无差别。 ⑥由采样序列恢复出连续时间信号,画出其时域波形,对比与原连续时间信号的时域波形,计算并 记录 混凝土 养护记录下载土方回填监理旁站记录免费下载集备记录下载集备记录下载集备记录下载 两者最大误差。 四、详细程序及仿真波形分析: 1、连续时间信号x(t)及其200Hz/500Hz/1000Hz频率抽样信号函数x(n) %绘制信号x(n)的幅度谱和相位谱 n=0:50; %定义序列的长度是50 A=input('请输入A的值 A:'); %设置信号的有关参数 a=input('请输入a的值 a:'); w0=input('请输入w0的值 w0:'); T1=0.005; T2=0.002; T3=0.001; T0=0.001; x=A*exp(-a*n*T0).*sin(w0*n*T0); %pi 是MATLAB 定义的π,信号乘可采用“.*” y1=A*exp(-a*n*T1).*sin(w0*n*T1); %pi 是MATLAB 定义的π,信号乘可采用“.*” y2=A*exp(-a*n*T2).*sin(w0*n*T2); %pi 是MATLAB 定义的π,信号乘可采用“.*” y3=A*exp(-a*n*T3).*sin(w0*n*T3); %pi 是MATLAB 定义的π,信号乘可采用“.*” close all %清除已经绘制的x(n)图形subplot(2,1,1);stem(n,x),grid on %绘制x(n)的图形 title('离散时间信号') subplot(2,1,2);plot(n,x),grid on title('连续时间信号') figure(2) subplot(3,1,1);stem(n,y1),grid on title('200Hz理想采样信号序列'); %设置结果图形的标题 subplot(3,1,2);stem(n,y2),grid on title('500Hz连续时间信号') subplot(3,1,3);stem(n,y3),grid on title('1000Hz连续时间信号') k=-25:25; W=(pi/12.5)*k; w=W/pi; Y1=y1*(exp(-j*pi/12.5)).^(n'*k); figure(3) subplot(2,1,1);plot(w,abs(Y1));grid,xlabel('w'),ylabel('幅度'); title('200Hz理想采样信号序列的幅度谱'); axis([-2 2 0 1000]); subplot(2,1,2);plot(w,angle(Y1));grid,xlabel('w'),ylabel('幅角'); title ('200Hz理想采样信号序列的相位谱') Y2=y2*(exp(-j*pi/12.5)).^(n'*k); figure(4) subplot(2,1,1);plot(w,abs(Y2));grid,xlabel('w'),ylabel('幅度'); title('500Hz理想采样信号序列的幅度谱'); axis([-2 2 0 1000]); subplot(2,1,2);plot(w,angle(Y2));grid,xlabel('w'),ylabel('幅角'); title ('500Hz理想采样信号序列的相位谱') Y3=y3*(exp(-j*pi/12.5)).^(n'*k); figure(5) subplot(2,1,1);plot(w,abs(Y3));grid,xlabel('w'),ylabel('幅度'); title('1000Hz理想采样信号序列的幅度谱'); axis([-2 2 0 1000]); subplot(2,1,2);plot(w,angle(Y3));grid,xlabel('w'),ylabel('幅角'); title ('1000Hz理想采样信号序列的相位谱') 分析:采样频率为1000Hz时没有失真,500Hz时有横线,产生失真, 200Hz时横线加长,失真增大。说明采样频率越大失真越小。 2、设系统单位抽样响应为,求解当输入为时的系统响应,画出, , 的时域波形及幅频特性曲线,并利用结果验证卷积定理的正确性(此内容将参数设置为A=1,a=0.4,=2.0734,T=1)。 n=1:50; %定义序列的长度是50 hb=zeros(1,50); %注意:MATLAB 中数组下标从1 开始 hb(1)=1; hb(2)=1; hb(3)=1; hb(4)=1;hb(5)=1; close all; subplot(3,1,1);stem(hb);title('系统hb[n]'); m=1:50; T=1;%定义序列的长度是和采样率 A=1; a=0.4;T=1;w0=2.0734; x=A*exp(-a*m*T).*sin(w0*m*T); %pi 是MATLAB 定义的π,信号乘可采用“.*” subplot(3,1,2);stem(x);title('输入信号x[n]'); y=conv(x,hb); subplot(3,1,3);stem(y);title('输出信号y[n]'); figure(2) subplot(3,1,1);plot(n,hb),grid on title('矩形序列时域波形'); subplot(3,1,2);plot(m,x),grid on title('输入信号x[n]时域波形'); subplot(3,1,3);plot(m,y),grid on title('输出信号y[n]时域波形'); 分析:在数字信号处理中经常要进行卷积运算,MATLAB中有一个内部函数conv可以计算两个有限长序列的卷积,该函数计算的两个序列都是从n=0开始 3、用FFT 对信号, , 进行谱分析,观察与④中结果有无差别。 n=1:50; %定义序列的长度是50 hb=zeros(1,50); %注意:MATLAB 中数组下标从1 开始 hb(1)=1; hb(2)=1; hb(3)=1; hb(4)=1;hb(5)=1; close all; subplot(3,1,1); m=1:50; T=1;%定义序列的长度是和采样率 A=1; a=0.4;T=1;w0=2.0734; x=A*exp(-a*m*T).*sin(w0*m*T); %pi 是MATLAB 定义的π,信号乘可采用“.*” y=conv(x,hb); subplot(3,1,1); plot(n,abs(fft(hb))) title('h(n)的FFT') subplot(3,1,2); plot(n,abs(fft(x))) title('x(n)的FFT') subplot(3,1,3); plot(abs(fft(y))) title('y(n)的FFT') 分析:MATLAB中,计算矢量x的DFT及其逆变换的函数分别为fft 和ifft,这两个函数采用了混合算法,当N为质数时,采用的是原始的DFT算法。函数是用机器语言编写的,执行速度混快。N点的FFT 调用形式为fft(x,N)。如果x的长度小于N,则补零使其成为N点序列;如果省略N点,即以fft(x)形式调用,则按矢量x的长度进行计算;如果x表示一个矩阵,则调用后计算出每列的N点的FFT。 4、由采样序列恢复出连续时间信号,画出其时域波形,对比与原 连续时间信号的时域波形,计算并记录两者最大误差。A=input('please input the A:');%设置信号的有关参数a=input('please input the a:'); W0=input('please input the W0:'); fs=input('please input the fs:');%采样率 n=0:49;%定义序列的长度 T=1/fs; t0=10/a; Dt=1/(5*a); t=0:Dt:t0; xa=A*exp(-a*t).*sin(W0*t); K1=50; k1=0:1:K1; W1max=2*pi*500; W1=W1max*k1/K1; w1=W1/pi; Xa=xa*exp(-j*t'*W1); x=A*exp(-a*n*T).*sin(W0*n*T); figure(1); subplot(4,1,1); plot(t*1000,xa); title('连续时间信号x(t)'); axis([0 t0*1000 0 200]); grid,xlabel('t:毫秒'),ylabel('x(t)'); subplot(4,1,2); plot(w1,abs(Xa)); title('连续时间信号频谱Xa(w1)'); subplot(4,1,3); stem(x)%绘制x(n)图形 grid,xlabel('n'),ylabel('x(n)'); title('采样序列x(n)'); x1=spline(n*T,x,t); grid,xlabel('t:毫秒'),ylabel('x(t)'); subplot(4,1,4); plot(t*1000,x1); axis([0 t0*1000 0 200]); title('由x(n)恢复x1(t)'); grid,xlabel('t:毫秒'),ylabel('x1(t)'); errror=max(abs(x1-xa)); k2=-25:25; W2=(pi/12.5)*k2; w2=W2/pi; X=x*(exp(-j*pi/12.5)).^(n'*k2);%序列的傅里叶变换函数figure(2); subplot(2,1,1); plot(w2,abs(X)); grid,xlabel('w2'),ylabel('幅度'); title('输入信号幅度谱') axis([-2 2 0 1000]); subplot(2,1,2); plot(w2,angle(X)); grid,xlabel('w2'),ylabel('幅角'); title('输入信号相位谱'); axis([-2 2 -5 5]); 分析:恢复曲线与原信号曲线相同,说明恢复误差很小,如果采样频率减小,误差增大,采样频率增大,则恢复误差更小。采样频率应遵循乃奎斯特定理。 五、调试总结: Axis函数设置图形坐标。Conv函数进行卷积运算。Stem用还绘制离散图谱,plot用来绘制连续的函数图形。fft进行fft运算。subplot(3,1,1); plot(n,abs(fft(hb)))title('h(n)的FFT') subplot(3,1,2); plot(n,abs(fft(x)))title('x(n)的FFT') subplot(3,1,3); plot(abs(fft(y)))title('y(n)的FFT') 最后一行plot(abs(fft(y)))如果写成plot(n,abs(fft(y)))会出现长度不够,没有图形输出。 六、设计总结: 在老师的帮助下我顺利的完成了这个课程设计,通过这次数字信号处理课程设计,让我了解了关于MATLAB软件在数字信号处理方面的应用,又一次学习了MATLAB软件的使用和程序的设计,MATLAB的仿真使我更加深入的了解了数字处理的过程,对我对数字信号处理的理解加深了一步。MATLAB拥有强大的数据仿真能力,在生产和研究中起着非常大的作。 MATLAB语言是一种广泛应用于工程计算及数值分析领域的新型高级语言,Matlab功能强大、简单易学、编程效率高,深受广大科技工作者的欢迎。特别是Matlab还具有信号分析工具箱,不需具备很强的编程能力,就可以很方便地进行信号分析、处理和设计。因此,选择用Matlab进行课程设计。在这过程中我遇到了所多的难题,通过与老师的交流和学习,让我学会了很多在课堂上没有理解的难点。同时也进一步加深了对Matlab的理解和认识。 MATLAB软件使得困难、枯燥的数字处理过程变得非常简单,不仅能够非常迅速的计算出幅频相频、卷积、DFT、FFT等,而且还能自动画出连续、离散的波形曲线。使我们能非常直观的了解数字信号的处理结果。 七、主要参考书目: [1]周辉, 董正宏.《数字信号处理基础及其MATLAB实现》 [2]丁玉美, 高西全.《数字信号处理学习指导与题解》 [3]郭仕剑, 王宝顺等.《MATLAB7.X数字信号处理》 [4]楼顺天,姚若玉.《MATLAB7.X程序设计语言》 [5]李行一,蔡忠见.《数字信号处理》 [6]程佩青.《数字信号处理教程》 [7]刘敏,魏玲.Matlab通信仿真与应用