數(shù)字信號處理與matlab實現(xiàn)

1、數(shù)字信號處理與MATLAB實現(xiàn)1n1=[ns:nf]；x1=[zeros(1n0ns)1zeros(1nfn0)]；%單位抽樣序列的產(chǎn)生2.subplot(224)畫2行2列的第4個圖3.stem(nx)%輸出離散序列，(plot連續(xù))4.編寫子程序可調(diào)用4.1單位抽樣序列生成函數(shù)impseq.m)(0nn??[xm]=impseq(n0nsnf)%序列的起點為ns，終點為nf，在n=n0點處生成一個單位脈沖n=[5:5]x1=3imp

2、seq(255)impseq(455)x1=01000003000n=[5:5]x1=3impseq(245)impseq(454)%起點到終點長度要一致x1=01000030004.2單位階躍序列生成函數(shù)stepseq.m)(0nnu?[xn]=stepseq(nonsnf)%序列的起點為ns，終點為nf，在n=n0點處生成一個單位階躍4.3兩個信號相加的生成函數(shù)sigadd.m[yn]=sigadd(x1n1x2n2)4.4兩個信號

3、相乘的生成函數(shù)sigmult.m[yn]=sigmult(x1n1x2n2)4.5序列移位y(n)=x(nn0)的生成函數(shù)sigshift.m[yn]=sigshift(xmn0)4.6序列翻褶y(n)=x(n)的生成函數(shù)sigfold.m[yn]=sigfold(xn)4.7evenodd.m函數(shù)可以將任一給定的序列x(n)分解為xe(n)和xo(n)兩部分[xexom]=evenodd(xn)4.8序列從負值開始的卷積conv_mc

4、onv默認從0開始function[yny]=conv_m(xnxhnh)有x(n):nx1nnx2h(n):nh1nnh2卷積結(jié)果序列為y(n):nx1nh1nnx2nh2??????例.設(shè)求1132)(????zzzX1225342)(?????zzzzX)()()(21zXzXzY??程序：x1=[123]n1=1:1x2=[2435]n2=2:1[yn]=conv_m(x1n1x2n2)結(jié)果：y=2817231915n=3210

5、12因此21231519231782)(????????zzzzzzY10.czt:線形調(diào)頻Z變換Y=czt(xmwa)此函數(shù)計算由z=aw.^((0:m1))定義的z平面螺旋線上各點的z變換，a規(guī)定了起點，w規(guī)定了相鄰點的比例，m規(guī)定了變換的長度，后三個變量默認值為a=1w=exp(j2pim)及m=length(x)因此y=czt(x)就等于y=fft(x).11.dct和idct：離散余弦正變換和離散余弦逆變換Y=dct(xN)完

6、成如下變換，N的默認值為length(x).k=01…，N1????NnnknnxKY1))12(2cos()(2)(?12.fftshiftY=fftshift(x)用來重新排列X=fft(x)的輸出，當X為向量時，把X的左右兩半進行交換，從而將零頻分量移至頻譜的中心；如果X為二維傅里葉變換的結(jié)果，它同時將X的左右和上下部分進行交換。13.fftfiltY=fftfilt(bx)采用重疊相加法FFT對信號向量x快速濾波，得到輸出序列向

7、量y，向量b為FIR濾波的單位脈沖相應(yīng)，h(n)=b(n1)n=01…length(b)1.Y=fftfilt(bxN)自動選取FFT長度NF=2^nextpow2(N)輸入數(shù)據(jù)x分段長度M=NFlength(b)1其中nextpow2(N)函數(shù)求的一個整數(shù)，滿足2^(nextpow2(N)1)=abs(A)L=pow2(nextpow2(MN1))MN分別為序列延拓周期14.用DFT進行譜分析時，必須將序列階段為長度為N的有限長序列。

8、造成頻譜泄露和譜間干擾。泄露使頻譜變得模糊，分辨率降低；旁瓣引起不同分量間的干擾。截斷效應(yīng)無法完全消除，可以加寬窗和緩慢截斷。矩形窗比海明窗的頻率分辨率高（泄漏?。?，但譜間干擾大，因此海明窗是以犧牲分辨率來換取譜間干擾的降低。柵欄效應(yīng)是只能在離散點的地方看到真實的像，其余頻譜被遮擋。為減少柵欄效應(yīng)，可以在時域數(shù)據(jù)末端增加一些零點，使周期內(nèi)點數(shù)增加，但不改變原有數(shù)據(jù)，即增加頻域抽樣點數(shù)N，頻域抽樣為，這樣必然使譜線更密，這樣原來看不到的譜