信号与系统 MATLAB实验报告_matlab信号实验报告

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MATLAB实验报告

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《信号与系统》

实验一 连续时间信号的表示及可视化

实验题目：

f(t)(t)；f(t)(t)；f(t)eat（分别取a0及a0）； f(t)R(t)；f(t)Sa(t)；f(t)Sin(2ft)（分别画出不同周期个数的波形）。

解题分析：

以上各类连续函数，先运用t = t1: p:t2的命令定义时间范围向量，然后调用对应的函数，建立f与t的关系，最后调用plot（）函数绘制图像，并用axis（）函数限制其坐标范围。

实验程序：

（1）f(t)(t)

t=-1:0.01:3 %设定时间变量t的范围及步长 f=dirac(t)%调用冲激函数dirac（）plot(t,f)%用plot函数绘制连续函数 axis([-1,3,-0.5,1.5])%用axis函数规定横纵坐标的范围（2）f(t)(t)

t=-1:0.01:3 %设定时间变量t的范围及步长 f=heaviside(t)%调用阶跃函数heaviside（）plot(t,f)%用plot函数绘制连续函数 title('f(t)=heaviside(t)')%用title函数设置图形的名称 axis([-1,3,-0.5,1.5])%用axis函数规定横纵坐标的范围（3）f(t)eat

a=1时：

t=-5:0.01:5 %设定时间变量t的范围及步长 f=exp(t)%调用指数函数exp（）

plot(t,f)%用plot函数绘制连续函数 title('f=exp(t)')%用title函数设置图形的名称 axis([-5,5,-1,100])%用axis函数规定横纵坐标的范围 a=2时：

t=-5:0.01:5 f=exp(2*t)%调用指数函数exp（）plot(t,f)title('f=exp(2*t)')axis([-5,5,-1,100])a=-2时： t=-5:0.01:5 f=exp(-2*t)plot(t,f)title('f=exp(-2*t)')axis([-5,5,-1,100])（4）f(t)R(t)

t=-5:0.01:5 f=rectpuls(t,2)%用rectpuls(t,a)表示门函数，默认以零点为中心，宽度为a plot(t,f)title('f=R(t)')axis([-5 5-0.5 1.5])（5）f(t)Sa(t)

ω=1时： t=-20:0.01:20 f=sin(t)./t %调用正弦函数sin（）,并用sin（t）./t实现抽样函数 plot(t,f)title('f(t)=Sa(t)')axis([-20,-20,-0.5,1.1])3

ω=5时： t=-20:0.01:20 f=sin(5*t)./(5*t)plot(t,f)title('f(t)=Sa(5*t)')axis([-20,-20,-0.5,1.1])（6）f(t)Sin(2ft)

ω=1时： t=-10:0.01:10 f=sin(t)%plot(t,f);title('f=sin(t)')axis([-10,10,-2,2])ω=5时： t=-10:0.01:10 f=sin(5*t)plot(t,f);title('f=sin(5*t)')axis([-10,10,-2,2])

实验结果；

（1）

调用正弦函数sin（）4

1.510.50-0.5-1-0.500.511.522.532）

f(t)=heaviside(t)1.510.50-0.5-1-0.500.511.522.533）（（a=1时：

f=exp(t)***3020100-5-4-3-2-1012345a=2时：

f=exp(2*t)***3020100-5-4-3-2-1012345

a=-2时：

f=exp(-2*t)***3020100-5-4-3-2-1012345（4）

f=R(t)1.510.50-0.5-5-4-3-2-1012345

（5）ω=1时：

f(t)=Sa(t)10.80.60.40.20-0.2-0.4-20-15-10-505101520ω=5时：

f(t)=Sa(5*t)10.80.60.40.20-0.2-0.4-20-15-10-505101520（6）ω=1时：

f=sin(t)21.510.50-0.5-1-1.5-2-10-8-6-4-20246810

ω=5时：

f=sin(5*t)21.510.50-0.5-1-1.5-2-10-8-6-4-20246810

实验心得体会:(1)在 MATLAB中，是用连续信号在等时间间隔点的样值来近似地表示连续信号的，当取样时间间隔足够小时，这些离散的样值就能较好地近似出连续信号。在 MATLAB 中t = t1: p: t2的命令定义时间范围向量，t1为信号起始时间，t2为终止时间，p为时间间隔。

(2)plot()函数可用于连续函数的绘制。

(3)用axis（）函数限制坐标范围，可使图像更加匀称美观。

改进想法：

本题中函数的表示方法都不只一种。如阶跃函数可以借助符号函数来实现可视化。其程序和结果如下： t=-5:0.05:5 f=sign(t)%调用符号函数sign（）axis([-5,5,-1.1,1.1])

ff=1/2+1/2*f %运用阶跃函数与符号函数的关系，表示出阶跃函数ff plot(t,ff)axis([-5,5,-0.1,1.1])

f=heaviside(t)10.80.60.40.20-5-4-3-2-1012345

实验二 离散时间信号的表示及可视化

实验题目：

f(n)(n)；f(n)(n)；f(n)ean（分别取a0及a0）；

f(n)RN(n)（分别取不同的N值）；f(n)Sa(n)； f(n)Sin(n)（分别取不同的值）；

解题分析：

以上各类离散函数，可仿照连续函数的可视化，先运用n =n1: p: n2的命令定义自变量的范围及步长，然后调用对应的函数，建立f与t的关系，最后调用stem（）函数绘制图像，并用axis（）函数限制其坐标范围。

实验程序：

(1)f(n)(n)

n=-5:0.5:5 %设定时间变量n的范围及步长 f=dirac(n)stem(n,f)%调用stem（）绘制离散函数 title('f=dirac(t)')axis([-5,5,-3,10])%用axis函数规定横纵坐标的范围（2）f(n)(n)

n=-5:0.5:5 f=heaviside(n)stem(n,f)title('f=Heaviside(t)')axis([-5,5,-0.5,1.5])（3）f(n)ean

a=1时：

n=-5:0.5:5 f=exp(n)stem(n,f)title('f=exp(n)')a=2时： n=-5:0.5:5 f=exp(2*n)stem(n,f)title('f=exp(2*n)')a=-2时： n=-5:0.5:5 f=exp(-2*n)stem(n,f)title('f=exp(-2*n)')（4）f(n)RN(n)

n=-5:0.5:5 f=rectpuls(n,2)stem(n,f)title('f=R(n)')axis([-5,5,-0.5,1.5])（5）f(n)Sa(n)

ω=1时： n=-20:0.5:20 f=sin(n)./(n)stem(n,f)title('f=Sa(n)')axis([-20,-20,-0.5,1.1])ω=5时： n=-20:0.5:20 f=sin(5*n)./(5*n)13

stem(n,f)title('f=Sa(5*n)')axis([-20,-20,-1,5])（6）f(n)Sin(n)

ω=1时： n=-5:0.5:5 f=sin(n)stem(n,f)title('f=sin(n)')axis([-5,5,-2,2])ω=5时： n=-5:0.5:5 f=sin(5*n)stem(n,f)title('f=sin(5*n)')axis([-5,5,-2,2])

实验结果；

（1）

f=dirac(t)1086420-2-5-4-3-2-10123452）

f=Heaviside(t)1.510.50-0.5-5-4-3-2-10123453）（（a=1时：

f=exp(n)150100500-5-4-3-2-1012345a=2时：

2.5x 104f=exp(2*n)21.510.50-5-4-3-2-1012345

a=-2时：

4f=exp(-2*n)2.5x 1021.510.50-5-4-3-2-1012345（4）

f=R(n)1.510.50-0.5-5-4-3-2-1012345

（5）ω=1时：

f=Sa(n)10.80.60.40.20-0.2-0.4-20-15-10-505101520ω=5时：

f=Sa(5*n)0.250.20.150.10.050-0.05-0.1-0.15-0.2-20-15-10-505101520（6）ω=1时：

f=sin(n)21.510.50-0.5-1-1.5-2-5-4-3-2-1012345

ω=5时：

f=sin(5*n)21.510.50-0.5-1-1.5-2-5-4-3-2-1012345

实验心得体会: 用plot（）函数可以绘制离散序列，但是与连续序列有所不同，需要在括号内加上'.'。但是plot（）画出来的函数图像不直观，显得很凌乱。

改进想法：

（1）对于离散函数，如果使用stem(n,f, '.')函数，绘图效果更好。如抽样函数的程序： n=-20:0.5:20 f=sin(n)./(n)stem(n,f,'.')title('f=Sa(n)')axis([-20,-20,-0.5,1.1])绘图结果如下：

f=Sa(n)10.80.60.40.20-0.2-0.4-20-15-10-505101520

对比可知此法做出的图像更加清晰美观。

（2）MATLAB 可以自动地根据曲线数据的范围选择合适的坐标系，从而使得曲线尽可能清晰地显示出来，一般情况下不必选择坐标系。但是，如果对 MATLAB自动产生的坐标轴不满意，可以利用 axis 命令对坐标轴进行调整。

实验三 系统的时域求解

实验题目：

1.设h(n)(0.9)nu(n),x(n)u(n)u(n10)，求y(n)x(n)*h(n)，并画出x(n)、h(n)、y(n)波形。

y(n)0.81y(n2)x(n)x(n2)的单位

j2.求因果线性移不变系统抽样响应h(n)，并绘出H(e)的幅频及相频特性曲线。

解题分析：

1.用heaviside（）和exp()函数 表示出x(n)和h(n)，然后调用conv()函数实现x(n)和h(n)的卷积y(n)。并且分别将三个函数图像绘出。

2.通过给矩阵a，b赋值，建立系统差分方程，然后调用impz()函数求系统的冲激响应，再用函数freqs(b,a)进行系统频率响应的分析。

实验程序：

（1）

n=-10:20 %设置变量范围，默认步长为1 f=heaviside(n)x=heaviside(n)-heaviside(n-10)%阶跃函数直接相减 figure(1)%产生图像窗口1 stem(n,x)%绘制函数x title('x(n)')h=0.9.^n.*f %函数h的表达式 figure(2)%产生图像窗口2 stem(n,h)%绘制函数h title('h(n)')n1=-20:40 y=conv(h,x)%调用conv（）函数求h和x的卷积

figure(3)%产生图像窗口3 stem(y)%绘制函数y title('y(n)=x(n)*h(n)')（2）

a=[1 0-0.81] %描述系统的差分方程的系数 b=[1 0-1] %描述系统的差分方程的系数 figure(1)h=impz(n,m,-10:10)%调用impz（）函数求系统的冲激响应 stem(h)%绘制函数h的离散序列 title('h(n)')figure(2)freqs(b,a)%对连续系统频率响应H(jw)进行分析的函数freqs()

实验结果；

（1）

x(n)10.90.80.70.60.50.40.30.20.10-10-505101520

h(n)0.90.80.70.60.50.40.30.20.10-10-505101520y(n)=x(n)*h(n)***05060702）

（h(n)1.210.80.60.40.20-0.20510152025

100.09udeti100.05agnM100.0110-210-1100101Frequency(rad/s)1)s0.5reeeg(d0e hasP-0.5-110-210-1100101Frequency(rad/s)

实验心得体会:

（1）计算离散序列的卷积时，应考虑其结果的横坐标范围的改变。（2）向量相乘时，注意用‘.’。

（3）借助MATLAB的内部函数conv()可以很容易地完成两个信号的卷积运算，并且其完成的是两个多项式的乘法运算，在MATLAB中它们的系数构成一个行向量来表示。

（3）表示系统的方法是用系统函数分子和分母多项式系数行向量来表示。

改进想法：

（1）n=-10:20 %f=heaviside(n)x=heaviside(n)-heaviside(n-10)%figure(1)%axis([-10,20,0,1])stem(n,x)%title('x(n)')h=0.9.^n.*f %figure(2)%stem(n,h)%axis([-10,20,0,1])title('h(n)')n1=-20:40 y=conv(h,x)%figure(3)%stem(y)%axis([0,62,0,7])title('y(n)=x(n)*h(n)')

运行结果：

设置变量范围，默认步长为1

阶跃函数直接相减 产生图像窗口1 绘制函数x 函数h的表达式 产生图像窗口2 绘制函数h 调用conv函数求h和x的卷积 产生图像窗口3 绘制函数y 26

x(n)10.90.80.70.60.50.40.30.20.10-10-505101520h(n)10.90.80.70.60.50.40.30.20.10-10-505101520

y(n)=x(n)*h(n)***405060

实验四 信号的DFT分析

实验题目：

计算余弦序列x(n)cos(8n)RN(n)的DFT。分别对N=10、16、22时计算DFT，绘出X(k)幅频特性曲线，分析是否有差别及产生差别的原因。

解题分析：

用矩阵代替门函数给变量n赋值，并设定不同的N值，然后调用fft（）函数实现函数的傅里叶变换，然后用subplot（）和stem（）函数绘图。

实验程序：

（1）N=10时：

N=10 %设定N的值为10 n=[0:N-1] %用矩阵代替门函数给n赋值 x=cos((pi/8).*n)%调用cos（）函数

y=fft(x)%调用fft（）函数求x的傅里叶变换 subplot(2,1,1),stem(n,y)%绘制y的离散图 title('DFT[cos((pi/8)*n]')subplot(2,1,2),stem(n,abs(y))%绘制y的幅频特性曲线 title('X(k)')（2）N=16时：

N=16 %设定N的值为16 n=[0:N-1] %用矩阵代替门函数给n赋值 x=cos((pi/8).*n)%调用cos（）函数

y=fft(x)%调用fft（）函数求x的傅里叶变换 subplot(2,1,1),stem(n,y)%绘制y的离散图 title('DFT[cos((pi/8)*n]')subplot(2,1,2),stem(n,abs(y))%绘制y的幅频特性曲线

title('X(k)')（3）N=22时：

N=22 %设定N的值为22 n=[0:N-1] %用矩阵代替门函数给n赋值 x=cos((pi/8).*n)%调用cos（）函数

y=fft(x)%调用fft（）函数求x的傅里叶变换 subplot(2,1,1),stem(n,y)%绘制y的离散图 title('DFT[cos((pi/8)*n]')subplot(2,1,2),stem(n,abs(y))%绘制y的幅频特性曲线 title('X(k)')

实验结果；

（1）N=10时：

DFT[cos((pi/8)*n]3210-10123456789X(k)64200123456789（2）N=16时：

DFT[cos((pi/8)*n]1050-5051015X(k)864200510153）N=22时：

DFT[cos((pi/8)*n]6420-20510152025X(k)***1（实验结果分析：

由图可知，不同的N值所对应的DFT序列和幅频响应不同，是因为N代表DFT的变换区间长度，当N取不同的值时，函数所对应的离散傅里叶变换和幅频特性曲线也不同。

实验心得体会: MATLAB是计算机运算，无法实现无限时间信号和无限大数量的计算，故而周期信号只能取有限个谐波分量近似合成，即N值有限，且N值越大，仿真结果越接近。所以手工求取的傅里叶变换系数与MATLAB求取存在差别。

实验五 系统时域解的快速卷积求法

实验题目：

用快速卷积法计算系统响应

y(n)x(n)*h(n)，已知：

x(n)sin(0.4n)R15(n)，h(n)0.9nR20(n)。要求取不同的L点数，并画出x(n)、h(n)、y(n)波形，分析是否有差别及产生差别的原因。

解题分析：

根据离散序列卷积及傅里叶变换的性质，可先求出两函数x（n）和h（n）的L点傅里叶变换，分别得到Xk和Yk，然后求Xk和Yk之积Hk的傅里叶反变换，即得到了x（n）和h（n）的卷积y（n）。

实验程序：

L=10时：

n1=[0:14] %用矩阵代替门函数给n1赋值 x=sin(0.4.*n1)%写出x的表达式 n2=[0:19] %给n2赋值 y=0.9.^n2 %写出y的表达式

Xk=fft(x,10)%调用fft（）函数求x的L（=10）点傅里叶变换 Yk=fft(y,10)%求y的L点傅里叶变换 Hk=Xk.*Yk %写出Hk的表达式

h=ifft(Hk)%调用ifft（）函数求Hk的傅里叶反变换 subplot(3,1,1),stem(x)%绘制x的离散图 title('x(n)')subplot(3,1,2),stem(y)%绘制y的离散图 title('y(n)')subplot(3,1,3),stem(h)%绘制h的离散图 title('h(n)')xlabel('L=10')%横坐标处做标注

（2）L=18时： n1=[0:14] x=sin(0.4.*n1)n2=[0:19] y=0.9.^n2 Xk=fft(x,18)Yk=fft(y,18)Hk=Xk.*Yk h=ifft(Hk)subplot(3,1,1),stem(x)title('x(n)')subplot(3,1,2),stem(y)title('y(n)')subplot(3,1,3),stem(h)title('h(n)')xlabel('L=18')（3）L=28时： n1=[0:14] x=sin(0.4.*n1)n2=[0:19] y=0.9.^n2 Xk=fft(x,28)Yk=fft(y,28)Hk=Xk.*Yk h=ifft(Hk)subplot(3,1,1),stem(x)title('x(n)')subplot(3,1,2),stem(y)title('y(n)')subplot(3,1,3),stem(h)title('h(n)')34

xlabel('L=28')（4）L=35时： n1=[0:14] x=sin(0.4.*n1)n2=[0:19] y=0.9.^n2 Xk=fft(x,35)Yk=fft(y,35)Hk=Xk.*Yk h=ifft(Hk)subplot(3,1,1),stem(x)title('x(n)')subplot(3,1,2),stem(y)title('y(n)')subplot(3,1,3),stem(h)title('h(n)')xlabel('L=35')

实验结果；

（1）L=10时：

x(n)10-1051015y(n)10.***1820h(n)42012345678910L=102）L=18时：

x(n)10-1051015y(n)10.***1820h(n)50-***8L=183）L=28时：

36（（x(n)10-1051015y(n)10.***1820h(n)50-5051015202530L=284）L=35时：

x(n)10-1051015y(n)10.***1820h(n)50-***L=35

37（实验结果分析：

由图可知，当L取不同的值时，对应的y（n）波形形状相似，但是有所不同，产生这种差别的原因是L代表傅里叶变换区间长度，当L取不同的值时，所对应的函数波形也有所差别。

实验心得体会:（1）计算离散序列的卷积，虽然本实验的快速卷积方法看上去多次变换了变量的域，使过程变复杂了，但实际上减少了计算量，是一种快速而简单的方法。（2）用subplot绘图函数可将图形窗口分成若干等份，便于将多个图像进行分组或者比较。

改进想法：

当L取不同的值时，matlab自动生成的图像的横纵坐标范围不同，不便于相互比较，因此可以自己规定坐标轴范围，这样可以更加直观地看出各波形间的差别。

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