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正文內(nèi)容

畢業(yè)設(shè)計(jì)-信號(hào)與系統(tǒng)中的典型問(wèn)題的matlab分析(編輯修改稿)

2025-01-08 19:49 本頁(yè)面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 為原理的設(shè)備或系統(tǒng)逐漸被以離散時(shí)間信號(hào)處理技術(shù)為原理的設(shè)備或系統(tǒng)取代,而且還可以利用離散時(shí)間信號(hào)處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)原來(lái)連續(xù)時(shí)間系統(tǒng)不可能實(shí)現(xiàn)的功能。 實(shí)際應(yīng)用中雖然有很多信號(hào)本身就具有時(shí)間離散性而成為離散時(shí)間信號(hào),但大多數(shù)情況遇到的還是連續(xù)時(shí)間信號(hào)。因此,為充分利用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的優(yōu)勢(shì),首先要將連續(xù)時(shí)間信號(hào)轉(zhuǎn)換成離散時(shí)間信號(hào)。經(jīng)過(guò)離散時(shí)間處理后,再把需要的輸出轉(zhuǎn)換為連續(xù)時(shí)間信號(hào)。這種信號(hào)的處理方式所面臨的問(wèn)題是,連續(xù)時(shí)間信號(hào)被轉(zhuǎn)換成離散 時(shí)間信號(hào)后,它是否保留了原信號(hào)的全部信息,對(duì)離散時(shí)間間 7 隔有什么要求?在時(shí)域,將連續(xù)時(shí)間信號(hào)轉(zhuǎn)換為離散時(shí)間信號(hào)的過(guò)程稱為“時(shí)域抽樣”。根據(jù)傅里葉變換的對(duì)偶性,在頻域?qū)⑦B續(xù)頻譜轉(zhuǎn)換為離散頻譜的過(guò)程則稱為“頻域抽樣”。 先介紹時(shí)域抽樣定理 : 一個(gè)最高頻率為 mf (角頻率為mw)的限帶信號(hào) f(t)可以用均勻等間隔ms fT 21? 的抽樣信號(hào) fs(t)= f( snT )的樣點(diǎn)值 是 唯一確定。其中允許的最大抽樣間隔ms fT 21max ? 稱為奈奎斯特 (Nyquist)間隔; 允許的最小抽樣頻率 ms ff 2max ? 稱為奈奎斯特 (Nyquist)頻率; 該定理還表明在滿足ms fT 21? 條件下所得到的抽樣點(diǎn)的值 f( snT )包含了原信號(hào)f(t)的全部信息,因此對(duì) f( snT )的傳輸可代替對(duì) f(t)的傳輸。 典型問(wèn)題 如下: 現(xiàn)有 上限頻率為1mf=50Hz 和2mf=60Hz 的兩個(gè)時(shí)限信號(hào) f(t)=A t)(Sa2? ,然后分別采用頻率為 sf =100Hz 的抽樣頻率。 然后通過(guò) MATLAB 驗(yàn)證抽樣定理的正確性,通過(guò)波形的是否出現(xiàn)混頻失真來(lái)驗(yàn)證抽樣定理 [5]。 MATLAB 程序見(jiàn)附錄二 ,其仿真波形如圖 4所示: 其中 f(t)為 時(shí)限信號(hào) f(t)=A t)(Sa2? 。 8 0 . 0 5 0 0 . 0 50204060時(shí)限信號(hào) f ( t ) 的時(shí)域圖形 0 . 0 5 0 0 . 0 500 . 51S ( t ) 抽樣脈沖信號(hào)的時(shí)域圖形 0 . 0 5 0 0 . 0 50204060f s ( t ) 為抽樣信號(hào)的時(shí)域圖形1 0 100 . 51( a ) F 1 ( f ) 圖像1 0 100 . 51S ( t ) 抽樣脈沖信號(hào)1 0 100 . 51F s 1 ( f ) 圖像1 0 100 . 51( b ) F 2 ( f ) 圖像1 0 100 . 51S ( t ) 抽樣脈沖信號(hào)1 0 100 . 51F s 2 ( f ) 圖像 圖 4 抽樣定理的驗(yàn)證 圖 4(a)顯示了 上限頻率為1mf=50Hz的時(shí)限信號(hào) f(t)=A t)(Sa2? ,被頻率為sf =100Hz的抽樣頻率的過(guò)程。 圖 4(a)顯示了 上限頻率為2mf=60Hz的時(shí)限信號(hào) f(t)=A t)(Sa2? ,被頻率為sf =100Hz的抽樣頻率的過(guò)程。 如 圖 4(a),圖 4(b)圖形所示 時(shí)限信號(hào) f(t)的頻譜,經(jīng)過(guò)抽統(tǒng)一抽樣頻率抽樣后,得到了不同的抽樣信號(hào)。 顯然,當(dāng) sf =2 1mf =100Hz時(shí)不會(huì)出現(xiàn)混頻失真,當(dāng)sf 22mf? =120Hz時(shí)將會(huì)出現(xiàn)混頻失真。驗(yàn)證了抽樣定理的正確。 對(duì)于穩(wěn)定的線性系統(tǒng),當(dāng)輸入信號(hào)為正弦信號(hào)時(shí),系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)輸出仍為同頻率的正弦信號(hào),只是幅值和相位發(fā)生了改變,如圖 5(a)所示,稱這種過(guò)程為系統(tǒng)的頻率響應(yīng)。 9 圖 5(a) )( ?jGAB?稱為系統(tǒng)的幅頻特性,它是頻率 ? 的函數(shù); ? ? ? ???? jG??? 21 稱為系統(tǒng) 的相頻特性,它是頻率 ? 的函數(shù) ; ? ? ? ? ? ???? jGjGjG ?? 稱為系統(tǒng)的頻率特性 。 典型問(wèn)題 如下: 低通濾波器的頻率響應(yīng)為 ? ? ? ?2312 ??? ??? jjjH,畫(huà)該 系統(tǒng)頻域特性和相頻特性。 MATLAB程序如下: b=[1]。a=[1,3,2]。w=15::15。 H=freqs(b,a,w)。mag=abs(H)。phase=angle(H)。 subplot(2,1,1),plot(w,mag)。set(gca,39。xtick39。,[15,10,5,0,5,10,15])。 axis([15,15,])。xlabel(39。\omega(rad/s)39。)。ylabel(39。|H(j/omega)|39。)。grid subplot(2,1,2),plot(w,phase)。set(gca,39。xtick39。,[15,10,5,0,5,10,15])。 set(gca,39。ytick39。,[4,2,0,2,4])。 axis([15,15,4,4])。xlabel(39。\omega(rad/s)39。)。ylabel(39。\phi(\omega)39。)。grid 其仿真波形如圖 5(b)所示: 1 5 1 0 5 0 5 10 1500 . 20 . 4? ( r a d / s )|H(j/omega)| 1 5 1 0 5 0 5 10 1542024? ( r a d / s )?( ?) 圖 5(b) 連續(xù)時(shí)間系統(tǒng)頻域特性和相頻特性 10 4 MATLAB對(duì)離散時(shí)間信號(hào)的分析 離散系統(tǒng)的單位 樣值 響應(yīng) 如果系統(tǒng)的輸入為單位 序列 信號(hào) ? (k),初始狀態(tài) y(1)、 y(2)、 ? 、 y(k)均為零,其響應(yīng)稱為單位樣值響應(yīng),常用 h(k)表示。研究單位樣值響應(yīng)的意義在于單位樣值信號(hào)是一種基本信號(hào),系統(tǒng)在任一信號(hào)激勵(lì)下的零狀態(tài)響應(yīng)能夠用單位樣值響應(yīng)求解。此外,單位樣值響應(yīng)還可用 于研究系統(tǒng)的性狀。 當(dāng)描述系統(tǒng)的差分方程右端只有 d(k)項(xiàng)時(shí),由于 d(k)在 k=0處值為 1,在 k? 1處值均為零,可采用遞推方法求出 h(0),當(dāng) k? 1時(shí),差分方程右端變?yōu)榱?,則可按求解零輸入響應(yīng)的方法求出 h(k)。 在使用 MATLAB 前介紹幾種在此類仿真中常用的函數(shù) [6]: (1) impz(sys,k)求解系統(tǒng) 單位樣值響 應(yīng) (2) stepz(sys,k)求解系統(tǒng)的單位階躍響應(yīng)在該調(diào)用格式中 sys 描述系統(tǒng)的差分方程系統(tǒng)模型。 k則表示輸入信號(hào)的行向量,即輸入信號(hào)時(shí)間范圍的向量。 典型問(wèn)題 如下: 已知描述某離散系統(tǒng)的差分方程為 640y(k+7)+1440y(k+6)+1552y(k+5)+1140y(k+4)+728y(k+3)+287y(k+2)+51y(k+1)+4.5y(k)=2f(k+2)+2f(k) 試求系統(tǒng)的 單位樣值響 應(yīng)。 MATLAB程序如下: a=[640,1440,1552,1140,728,287,51,]。 b=[2,0,2]。 h=impz(b,a)。 stem(h,39。filled39。) title(39。單位 樣值 響應(yīng) h(k)39。) 其仿真波形如圖 6所示: 11 0 20 40 60 80 100 120 140 160 0 . 0 1 5 0 . 0 1 0 . 0 0 500 .
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