基于matlab下的軟件實(shí)驗(yàn)(編輯修改稿)
2025-07-19 08:52 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 stem(k,x)。 圖十二 離散周期矩形波序列 12. 白噪聲序列的產(chǎn)生 白噪聲序列在信號(hào)處理中是常用的序列。 函數(shù)rand可產(chǎn)生在[0，1]區(qū)間均勻分布的白噪聲序列， 函數(shù)randn可產(chǎn)生均值為0，方差為1的高斯分布白噪聲。 N=20。k=0:N1。 x=rand (1,N) stem(k,x)。 圖十三 白噪聲序列（二） 序列的基本運(yùn)算 表一 序列基本運(yùn)算表 離散序列: （1）計(jì)算離散卷積和 ： （2）計(jì)算離散自相關(guān)函數(shù)： x=[1,2,1,1,0,3]。 h=[1,1,1]。 %計(jì)算離散卷積和 y=conv(x,h)。 subplot(2,1,1)。 stem([0:length(y)1],y)。 title(39。y[k]39。)。xlabel(39。 k39。)； %計(jì)算離散自相關(guān)函數(shù)y=xcorr(x,x)。subplot(2,1,2)。m=(length(y)1)/2。stem([m:m],y)。title(39。Rxx[n]39。)。xlabel(39。n39。)。 三、 實(shí)驗(yàn)思考題 1. 兩個(gè)連續(xù)信號(hào)的卷積定義是什么？兩個(gè)序列的卷積定義是什么？卷積的作用是什么？conv函數(shù)只輸出了卷積結(jié)果，沒有輸出對(duì)應(yīng)的時(shí)間向量，如何使時(shí)間向量和卷積結(jié)果對(duì)應(yīng)起來？ 2. 兩個(gè)連續(xù)信號(hào)的相關(guān)定義是什么？兩個(gè)序列的相關(guān)定義是什么？相關(guān)的作用是什么？ 3. 能夠利用MATLAB產(chǎn)生單位沖激信號(hào)嗎？ 4. 產(chǎn)生連續(xù)信號(hào)時(shí)，首先要定義時(shí)間向量t = 0:T:Tp。 其中T和Tp是什么意思？實(shí)驗(yàn)二 時(shí)域抽樣與頻域抽樣一、 實(shí)驗(yàn)?zāi)康? 1． 加深理解連續(xù)時(shí)間信號(hào)的離散化過程中的數(shù)學(xué)概念和物理概念，掌握時(shí)域抽樣定理的基本內(nèi)容。2． 掌握由抽樣序列重建原連續(xù)信號(hào)的基本原理與實(shí)現(xiàn)方法，理解其工程概念。3． 加深理解頻譜離散化過程中的數(shù)學(xué)概念和物理概念，掌握頻域抽樣定理的基本內(nèi)容。二、 實(shí)驗(yàn)原理 時(shí)域抽樣定理給出了連續(xù)信號(hào)抽樣過程中信號(hào)不失真的約束條件：對(duì)于基帶信號(hào)，信號(hào)抽樣頻率fsam大于等于2倍的信號(hào)最高頻率fm，即 fsam ≥ 2fm。 時(shí)域抽樣是把連續(xù)信號(hào)x(t)變成適于數(shù)字系統(tǒng)處理的離散信號(hào)x[k] ；信號(hào)重建是將離散信號(hào)x[k]轉(zhuǎn)換為連續(xù)時(shí)間信號(hào)x(t)。非周期離散信號(hào)的頻譜是連續(xù)的周期譜。計(jì)算機(jī)在分析離散信號(hào)的頻譜時(shí)，必須將其連續(xù)頻譜離散化。頻域抽樣定理給出了連續(xù)頻譜抽樣過程中信號(hào)不失真的約束條件。1. 信號(hào)的時(shí)域抽樣 對(duì)連續(xù)信號(hào)x(t)以間隔T抽樣，得到的離散序列x[k]=x(kT)|t=kT 圖一 連續(xù)信號(hào)抽樣的離散序列若x[k]=x(kT)|t=kT，則信號(hào)x(t)與x[k]的頻譜之間存在：其中：x(t)的頻譜為X(jw)，x[k]的頻譜為X(ejW)可見，信號(hào)時(shí)域抽樣導(dǎo)致信號(hào)頻譜的周期化。 wsam=2p/T (rad/s)為抽樣角頻率，fsam=1/T為抽樣頻率。 數(shù)字角頻率W與模擬角頻率w的關(guān)系為：Ω
環(huán)評(píng)公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1