數(shù)字信號(hào)處理實(shí)驗(yàn)

1、 實(shí)驗(yàn)二 DFT用于頻譜分析(一)、在運(yùn)用DFT進(jìn)行頻譜分析的過(guò)程中可能產(chǎn)生三種誤差：  (1) 混疊    序列的頻譜時(shí)被采樣信號(hào)的周期延拓，當(dāng)采樣速率不滿(mǎn)足Nyquist定理時(shí)，就會(huì)發(fā)生頻譜混疊，使得采樣后的信號(hào)序列頻譜不能真實(shí)的反映原信號(hào)的頻譜。 避免混疊現(xiàn)象的唯一方法是保證采樣速率足夠高，使頻譜混疊現(xiàn)象不致出現(xiàn)，即在確定采樣頻率之前，必須對(duì)頻譜的性質(zhì)有所了解，在一般情況下，為了保證高于折疊頻率的分量不會(huì)出現(xiàn)，在采樣前，先用低通模擬濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波。 (2) 泄漏 實(shí)際中我們往往用截短的序列來(lái)近似很長(zhǎng)的甚至是無(wú)限長(zhǎng)的序列，這

2、樣可以使用較短的DFT來(lái)對(duì)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，這種截短等價(jià)于給原信號(hào)序列乘以一個(gè)矩形窗函數(shù)，也相當(dāng)于在頻域?qū)⑿盘?hào)的頻譜和矩形窗函數(shù)的頻譜卷積，所得的頻譜是原序列頻譜的擴(kuò)展。 泄漏不能與混疊完全分開(kāi)，因?yàn)樾孤?dǎo)致頻譜的擴(kuò)展，從而造成混疊。為了減少泄漏的影響，可以選擇適當(dāng)?shù)拇昂瘮?shù)使頻譜的擴(kuò)散減至最小。 DFT是對(duì)單位圓上Z變換的均勻采樣，所以它不可能將頻譜視為一個(gè)連續(xù)函數(shù)，就一定意義上看，用DFT來(lái)觀察頻譜就好像通過(guò)一個(gè)柵欄來(lái)觀看一個(gè)圖景一樣，只能在離散點(diǎn)上看到真實(shí)的頻譜，這樣就有可能發(fā)生一些頻譜的峰點(diǎn)或谷點(diǎn)被“尖樁的柵欄”所攔住，不能別我們觀察到。    減

3、小柵欄效應(yīng)的一個(gè)方法就是借助于在原序列的末端填補(bǔ)一些零值，從而變動(dòng)DFT的點(diǎn)數(shù)，這一方法實(shí)際上是人為地改變了對(duì)真實(shí)頻譜采樣的點(diǎn)數(shù)和位置，相當(dāng)于搬動(dòng)了每一根“尖樁柵欄”的位置，從而使得頻譜的峰點(diǎn)或谷點(diǎn)暴露出來(lái)。 用FFT可以實(shí)現(xiàn)兩個(gè)序列的圓周卷積。在一定的條件下，可以使圓周卷積等于線性卷積。一般情況，設(shè)兩個(gè)序列的長(zhǎng)度分別為N1和N2，要使圓周卷積等于線性卷積的充要條件是FFT的長(zhǎng)度 NN1N2 對(duì)于長(zhǎng)度不足N的兩個(gè)序列，分別將他們補(bǔ)零延長(zhǎng)到N。當(dāng)兩個(gè)序列中有一個(gè)序列比較長(zhǎng)的時(shí)候，我們可以采用分段卷積的方法。有兩種方法： 重疊相加法。將長(zhǎng)序列分成與短序列相仿的片段，分別用FFT對(duì)它們作線性卷積，再

4、將分段卷積各段重疊的部分相加構(gòu)成總的卷積輸出。 重疊保留法。這種方法在長(zhǎng)序列分段時(shí)，段與段之間保留有互相重疊的部分，在構(gòu)成總的卷積輸出時(shí)只需將各段線性卷積部分直接連接起來(lái)，省掉了輸出段的直接相加。(三)、用周期圖法(平滑周期圖的平均法)對(duì)隨機(jī)信號(hào)作譜分析 實(shí)際中許多信號(hào)往往既不具有有限能量，由非周期性的。無(wú)限能量信號(hào)的基本概念是隨機(jī)過(guò)程，也就是說(shuō)無(wú)限能量信號(hào)是一隨機(jī)信號(hào)。周期圖法是隨機(jī)信號(hào)作譜分析的一種方法，它特別適用于用FFT直接計(jì)算功率譜的估值。將長(zhǎng)度為N的實(shí)平穩(wěn)隨機(jī)序列的樣本x(n)再次分割成K段，每段長(zhǎng)度為L(zhǎng),即L=N/K。每段序列仍可表示為：xi(n)=x(n+(i-1)L)，0nL

5、-1，1iK但是這里在計(jì)算周期圖之前，先用窗函數(shù)w(n)給每段序列xi(n)加權(quán)，K個(gè)修正的周期圖定義為 其中U表示窗口序列的能量，它等于：在此情況下，功率譜估計(jì)量可表示為：三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及步驟    實(shí)驗(yàn)中用到的信號(hào)序列：a)  Gaussian序列b) 衰減正弦序列 c) 三角波序列d)反三角波序列 上機(jī)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容(1)觀察高斯序列的時(shí)域和幅頻特性，固定信號(hào)xa(n)中參數(shù)p=8，改變q的值，使q分別等于2，4，8，觀察它們的時(shí)域和幅頻特性，了解當(dāng)q取不同值時(shí)，對(duì)信號(hào)序列的時(shí)域幅頻特性的影響；固定q=8，改變p，使p分別等于

6、8，13，14，觀察參數(shù)p變化對(duì)信號(hào)序列的時(shí)域及幅頻特性的影響，觀察p等于多少時(shí)，會(huì)發(fā)生明顯的泄漏現(xiàn)象，混疊是否也隨之出現(xiàn)？記錄實(shí)驗(yàn)中觀察到的現(xiàn)象，繪出相應(yīng)的時(shí)域序列和幅頻特性曲線。(2)觀察衰減正弦序列xb(n)的時(shí)域和幅頻特性，a=0.1，f=0.0625，檢查譜峰出現(xiàn)位置是否正確，注意頻譜的形狀，繪出幅頻特性曲線，改變f，使f分別等于0.4375和0.5625，觀察這兩種情況下，頻譜的形狀和譜峰出現(xiàn)位置，有無(wú)混疊和泄漏現(xiàn)象？說(shuō)明產(chǎn)生現(xiàn)象的原因。(3)觀察三角波和反三角波序列的時(shí)域和幅頻特性，用N=8點(diǎn)FFT分析信號(hào)序列xc(n)和xd(n)的幅頻特性，觀察兩者的序列形狀和頻譜曲線有什么異

7、同？繪出兩序列及其幅頻特性曲線。在xc(n)和xd(n)末尾補(bǔ)零，用N=16點(diǎn)FFT分析這兩個(gè)信號(hào)的幅頻特性，觀察幅頻特性發(fā)生了什么變化？?jī)汕闆r的FFT頻譜還有相同之處嗎？這些變化說(shuō)明了什么？ (4)一個(gè)連續(xù)信號(hào)含兩個(gè)頻率分量，經(jīng)采樣得 x(n)=sin2*0.125n+cos2*(0.125+f)n n=0,1,N-1 已知N=16，f分別為1/16和1/64，觀察其頻譜；當(dāng)N=128時(shí)，f不變，其結(jié)果有何不同，為什么？(5)用FFT分別實(shí)現(xiàn)xa(n)（p8，q2）和 xb(n)（a0.1，f0.0625）的16點(diǎn)圓周卷積和線性卷積。(6)產(chǎn)生一512點(diǎn)的隨機(jī)序列xe(n)，并用xc(n)和

8、xe(n)作線性卷積，觀察卷積前后xe(n)頻譜的變化。要求將xe(n)分成8段，分別采用重疊相加法和重疊保留法。四，實(shí)驗(yàn)程序及結(jié)果圖像1, 高斯序列N=16;n=0:1:15;p=8;q=2;%q=4;%q=8;a=0.1;f=0.0625;xa=exp(-(n-p).2)./q);xb=exp(-a*n).*sin(2*pi*f*n);figure(1)stem(n, xa,'.');title('xa(n)序列')xlabel('n')ylabel('xa(n)')grid onH, w = freqz(xa, 1, , &

9、#39;whole', 1);Hamplitude = abs(H);Hphase = angle(H);Hphase = unwrap(Hphase);figure(2)subplot(2, 1, 1)plot(w, Hamplitude)title('幅頻響應(yīng)')xlabel('w/(2*pi)')ylabel('|H(exp(jw)|')grid onsubplot(2, 1, 2)plot(w, Hphase)title('相頻響應(yīng)')xlabel('w/(2*pi)')ylabel('fa

10、i(H(exp(jw)')grid on(1) P=8，q=2時(shí)的幅頻特性與相頻特性曲線（2） p=8，q=4時(shí)的幅頻特性與相頻特性曲線（3）P=8,q=8時(shí)的幅頻特性與相頻特性曲線(4) p=13,q=8時(shí)的幅頻特性與相頻特性曲線（5） p=14,q=8時(shí)的幅頻特性與相頻特性曲線(6) 思考題回答 高斯序列可以作為低通濾波器使用，通過(guò)調(diào)整p，q的值，可以調(diào)整濾波器參數(shù)，其中，p決定時(shí)域中心位置，q決定點(diǎn)數(shù)與幅度，頻域上，通過(guò)取不同的q值，可以得到不同的通帶增益與過(guò)渡帶寬度。p固定時(shí)，高斯序列的中心位置固定，q的變化會(huì)影響高斯序列時(shí)域上的點(diǎn)數(shù)與幅度，q越大，點(diǎn)數(shù)越多，幅度越大，頻域上，

11、q越大，通帶增益越大，過(guò)渡帶越窄。q固定為8時(shí)，p為13時(shí)發(fā)生明顯泄露，此時(shí)，頻譜發(fā)生混疊。(2)觀察衰減正弦序列xb(n)的時(shí)域和幅頻特性，a=0.1，f=0.0625，檢查譜峰出現(xiàn)位置是否正確，注意頻譜的形狀，繪出幅頻特性曲線，改變f，使f分別等于0.4375和0.5625，觀察這兩種情況下，頻譜的形狀和譜峰出現(xiàn)位置，有無(wú)混疊和泄漏現(xiàn)象？說(shuō)明產(chǎn)生現(xiàn)象的原因。2，衰減正弦序列（1） 實(shí)驗(yàn)程序n=0:1:15;a=0.1;f1=0.0625;f2=0.04375;f3=0.05625;xb1=exp(-a*n).*sin(2*pi*f1*n);figuresubplot(3,2,1)stem(

12、n, xb1,'.');title('f=0.0625的時(shí)域特性')xlabel('n')ylabel('xb1(n)')grid onH, w = freqz(xb1, 1, , 'whole', 1);Hamplitude = abs(H);subplot(3,2,2)plot(w, Hamplitude)title('f=0.0625的幅頻響應(yīng)')xlabel('w/(2*pi)')ylabel('|H(exp(jw)|')grid onxb2=exp(-a*n

13、).*sin(2*pi*f2*n);subplot(3,2,3)stem(n, xb2,'.');title('f=0.04375的時(shí)域特性')xlabel('n')ylabel('xb2(n)')grid onH, w = freqz(xb2, 1, , 'whole', 1);Hamplitude = abs(H);subplot(3,2,4)plot(w, Hamplitude)title('f=0.04375的幅頻響應(yīng)')xlabel('w/(2*pi)')ylabel(&#

14、39;|H(exp(jw)|')grid onxb3=exp(-a*n).*sin(2*pi*f3*n);subplot(3,2,5)stem(n, xb3,'.');title('f=0.05625的時(shí)域特性')xlabel('n')ylabel('xb3(n)')grid onH, w = freqz(xb3, 1, , 'whole', 1);Hamplitude = abs(H);subplot(3,2,6)plot(w, Hamplitude)title('f=0.05625的幅頻響應(yīng)&#

15、39;)xlabel('w/(2*pi)')ylabel('|H(exp(jw)|')grid on（2）實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖形顯示（3） 思考題回答 衰減正弦序列可以作為帶通濾波器，通過(guò)改變f 的值，可以控制其中心頻率。 當(dāng)f 改變時(shí)，頻譜的形狀和譜峰出現(xiàn)的位置會(huì)發(fā)生混疊和泄漏現(xiàn)象，因?yàn)閒 改變會(huì)導(dǎo)致采樣間隔增大，從而導(dǎo)致頻譜混疊的產(chǎn)生?？梢酝ㄟ^(guò)減小采樣間隔或增大衰減來(lái)使混疊引起的誤差在允許的范圍內(nèi)。3，三角序列與反三角序列clcclear all;close all; n1=0:1:3;xc1=n1+1;n2=4:7;xc2=8-n2;xc=xc1,xc2;n = n

16、1,n2;figurestem(n,xc);xlabel('n');ylabel('xc');title('三角序列'); n1=0:1:3;xd1=4-n1;n2=4:7;xd2=n2-3;xd=xd1,xd2;n = n1,n2;figurestem(n,xd);xlabel('n');ylabel('xd');title('反三角序列'); N = 8; %N點(diǎn)的FFTH1,w1 = freqz(xc,1, 256, 'whole', 1);Hamplitude1 = abs(

17、H1);figureplot(2*w1, Hamplitude1)title('xc幅頻響應(yīng)')xlabel('w/pi')ylabel('|H(exp(jw)|') grid onH2,w2 = freqz(xd,1, 256, 'whole', 1);Hamplitude2 = abs(H2);figureplot(2*w2, Hamplitude2)title('xd幅頻響應(yīng)')xlabel('w/pi')ylabel('|H(exp(jw)|') grid onH3, w3

18、= freqz(xc, 1, N, 'whole', 1);Hamplitude3 = abs(H3);figuresubplot(2, 1, 1)h3 = stem(2*w3, Hamplitude3, '*');title('xc幅頻響應(yīng)進(jìn)行N點(diǎn)FFT')xlabel('n')ylabel('|H(exp(jw)|')grid onH4, w4 = freqz(xd, 1, N, 'whole', 1);Hamplitude4 = abs(H4);subplot(2, 1, 2)h4 = ste

19、m(2*w4, Hamplitude4, '*');title('xd幅頻響應(yīng)進(jìn)行N點(diǎn)FFT')xlabel('n')ylabel('|H(exp(jw)|')grid on（1） N=8時(shí)的的結(jié)果圖形顯示（2） N=16時(shí)的的結(jié)果圖形顯示(3) 思考題回答三角波與反三角波序列在時(shí)域上互補(bǔ)，8點(diǎn)的FFT變換相同，補(bǔ)0后，兩信號(hào)的幅頻特性沒(méi)有變化，但FFT變換不同了。這些變換說(shuō)明，信號(hào)的幅頻特性不隨其補(bǔ)零延拓而變化，但是FFT變換的結(jié)果依賴(lài)點(diǎn)數(shù)N的取值。4,連續(xù)信號(hào)采樣clcclear all;close all;N = 128;%

20、N=16；f1 = 1/16;n = 0:N-1;xn = sin(2*pi*0.125.*n)+ cos(2*pi*(0.125+f1).*n);figurestem(n,xn);figuresubplot(2,1,1),plot(n,abs(fft(xn);title('f =1/16 幅頻響應(yīng)');f2 = 1/64;xn = sin(2*pi*0.125.*n)+ cos(2*pi*(0.125+f2).*n);subplot(2,1,2),plot(n,abs(fft(xn);title('f =1/64 幅頻響應(yīng)')；（1)當(dāng)N=16時(shí)的結(jié)果圖形顯示

21、（2）當(dāng)N=128時(shí)的結(jié)果圖形顯示（3） 思考題回答 上述結(jié)果說(shuō)明頻譜混疊與連續(xù)時(shí)間信號(hào)的時(shí)域采樣頻率fs有關(guān)，頻譜泄露與時(shí)域加窗截?cái)嗟拈L(zhǎng)度N有關(guān)。 當(dāng)N變化而f不變時(shí)，頻譜圖像變得密集，而且幅頻響應(yīng)變得集中而且尖銳了，寬度也變小了。5，用FFT分別實(shí)現(xiàn)xa(n),和 xb(n)的16點(diǎn)圓周卷積和線性卷積。（1） 試驗(yàn)程序；%線性卷積和圓周卷積相等的條件：N>=n1+n2 N=16;n=0:1:15;p=8;q=2;a=0.1;f=0.0625;xa=exp(-(n-p).2)./q);xb=exp(-a*n).*sin(2*pi*f*n); %1 線性卷積x=conv(xa,xb);X

22、Dft= fft(x, 32);XDftR = abs(XDft);XDftPhase = angle(XDft);XDftPhase = unwrap(XDftPhase); figure(1)%stem(n, x,'.');stem(x,'.')title('x(n)序列')xlabel('n')ylabel('x(n)')grid onfigure(2)subplot(2, 1, 1)stem(XDftR, '.');title('X(k)的幅度')xlabel('k&

23、#39;)ylabel('|X(k)|')grid onsubplot(2, 1, 2)stem(XDftPhase, '.');title('X(k)的相角')xlabel('k')ylabel('fai(X(k)')grid on %2 圓周卷積？XDft161 = fft(xa, N);XDft16R1 = abs(XDft161);XDft16Phase1 = angle(XDft161);XDft16Phase1 = unwrap(XDft16Phase1); XDft162 = fft(xb, N);X

24、Dft16R2 = abs(XDft162);XDft16Phase2 = angle(XDft162);XDft16Phase2 = unwrap(XDft16Phase2); XDft16=XDft161.*XDft162;XDft16R=XDft16R1.*XDft16R2;XDft16Phase=XDft16Phase2 +XDft16Phase1 ; x = ifft(XDft16, N); figure(3)%stem(n, x,'.');stem(x,'.')title('x(n)序列')xlabel('n')yla

25、bel('x(n)')grid on figure(4)subplot(2, 1, 1)t = 0 : 1 : N - 1;stem(t, XDft16R, '.');title('X(k)的幅度')xlabel('k')ylabel('|X(k)|')grid onsubplot(2, 1, 2)stem(t,XDft16Phase, '.');title('X(k)的相角')xlabel('k')ylabel('fai(X(k)')grid on（

26、2）實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖像顯示。(3) 結(jié)果分析與問(wèn)題回答N=16時(shí)，xa(n)和 xb(n)的線性卷積與圓卷積結(jié)果不相同；當(dāng)N>=32時(shí)，xa(n)和 xb(n)的線性卷積與圓卷積的結(jié)果相同(6)、產(chǎn)生一512點(diǎn)的隨機(jī)序列xe(n)，并用xc(n)和xe(n)作線性卷積，觀察卷積前后xe(n)頻譜的變化。要求將xe(n)分成8段，分別采用重疊相加法和重疊保留法。6、分別采用重疊相加法和重疊保留法對(duì)xc(n)和xe(n)作線性卷積。（1） 試驗(yàn)程序clcclear all;close all; xe=rand(1,512);n1=0:1:3;xc1=n1+1;n2=4:7;xc2=8-n2;xc=

27、xc1,xc2;%重疊相加法yn=zeros(1,519);for j=0:7xj=xe(64*j+1:64*(j+1);xak=fft(xj,71);xck=fft(xc,71);yn1=ifft(xak.*xck); %每段的卷積結(jié)果temp=zeros(1,519);temp(64*j+1:64*j+71)=yn1;yn=yn+temp;%將每段的卷積結(jié)果加到y(tǒng)n中end;n=0:518;figure(1)subplot(2,1,1);plot(n,yn);xlabel('n');ylabel('y(n)');title('xc(n)與xe(n)的

28、線性卷積的時(shí)域波形重疊相加法');subplot(2,1,2);plot(n,abs(fft(yn);xlabel('k');ylabel('Y(k)');axis(0,600,0,300);title('xc(n)與xe(n)的線性卷積的幅頻特性重疊相加法');%重疊保留法¨k=1:7;xe1=k-k;xe_1=xe1,xe;yn_1=zeros(1,519);for j=0:7xj_1=xe_1(64*j+1:64*j+71);xak_1=fft(xj_1);xck_1=fft(xc,71);yn1_1=ifft(xak_1

29、.*xck_1);% 每段的卷積結(jié)果temp_1=zeros(1,519);temp_1(64*j+1:64*j+64)=yn1_1(8:71);yn_1=yn_1+temp_1;% 將每段的卷積結(jié)果加到y(tǒng)n中end;n=0:518;figure(2)subplot(2,1,1);plot(n,yn_1);xlabel('n');ylabel('y(n)');title(' xc(n)與xe(n)的線性卷積的時(shí)域波形重疊保留法');subplot(2,1,2);plot(n,abs(fft(yn_1);xlabel('k');yl

30、abel('Y(k)');axis(0,600,0,300);title('xc(n)與xe(n)的線性卷積的幅頻特性重疊保留法');(2)實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖形顯示。(3) 結(jié)果分析重疊相加法和重疊保留法都是將長(zhǎng)序列分段成短序列。不同的是重疊相加法是將分成的短序列分別與短序列計(jì)算線性卷積，最后將這些分段卷積結(jié)果進(jìn)行重疊相加；而重疊保留法是將分成的短序列與短序列計(jì)算循環(huán)卷積，再?gòu)膫€(gè)循環(huán)卷積的結(jié)果中提取相當(dāng)于線性卷積的部分。 實(shí)驗(yàn)三 用雙線性變換法設(shè)計(jì) IIR數(shù)字濾波器 1、 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?1) 熟悉用雙線性變換法設(shè)計(jì)IIR數(shù)字濾波器的原理與方法。 (2) 掌握數(shù)字濾波器的計(jì)算

31、機(jī)仿真方法。(3) 通過(guò)觀察對(duì)實(shí)際心電圖信號(hào)的濾波作用， 獲得數(shù)字濾波的感性知識(shí)。 二、 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容(1) 用雙線性變換法設(shè)計(jì)一個(gè)巴特沃斯低通IIR數(shù)字濾波器。 (2) 以 0.02為采樣間隔， 打印出數(shù)字濾波器在頻率區(qū)間0, /2上的幅頻響應(yīng)特性曲線。(3) 用所設(shè)計(jì)的濾波器對(duì)實(shí)際心電圖信號(hào)采樣序列(在本實(shí)驗(yàn)后面給出)進(jìn)行仿真濾波處理，并分別打印出濾波前后的心電圖信號(hào)波形圖， 觀察總結(jié)濾波作用與效果。三、 實(shí)驗(yàn)步驟(1) 復(fù)習(xí)有關(guān)巴特沃斯模擬濾波器設(shè)計(jì)和用雙線性變換法設(shè)計(jì)IIR數(shù)字濾波器的內(nèi)容， 按照 例 6.4.2， 用雙線性變換法設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器系統(tǒng)函數(shù)H(z)。 例 6.4.2 中已求出滿(mǎn)

32、足本實(shí)驗(yàn)要求的數(shù)字濾波器系統(tǒng)函數(shù)： A=0.090 36 B1=1.2686,C1=-0.7051 B2=1.0106,C2=-0.3583 B3=0.9044,C3=-0.2155 由(10.5.1)式和(10.5.2)式可見(jiàn)，濾波器H(z)由三個(gè)二階濾波器H1(z), H2(z)和H3(z)級(jí)聯(lián)組成， 如圖10.5.1 所示。 圖10.5.1 濾波器H(z)的組成 (2) 編寫(xiě)濾波器仿真程序, 計(jì)算H(z)對(duì)心電圖信號(hào)采樣序列x(n)的響應(yīng)序列y(n)。設(shè)yk(n)為第k級(jí)二階濾波器Hk(z)的輸出序列， y k-1 (n)為輸入序列， 如圖10.5.1 所示。 由(10.5.2)式可得到

33、差分方程： yk(n)=Ay k-1 (n)+2Ay k-1 (n-1)+Ay k-1 (n-2)+Bkyk(n-1)+Ckyk(n-2) (10.5.3)(3) 在通用計(jì)算機(jī)上運(yùn)行仿真濾波程序， 并調(diào)用通用繪圖子程序， 完成實(shí)驗(yàn)內(nèi)容(2)和(3)。四、思考題用雙線性變換法設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器過(guò)程中， 變換公式中T的取值， 對(duì)設(shè)計(jì)結(jié)果有無(wú)影響? 為什么?五、實(shí)驗(yàn)報(bào)告要求(1) 簡(jiǎn)述實(shí)驗(yàn)?zāi)康募霸怼?2) 由所打印的|H(ej)|特性曲線及設(shè)計(jì)過(guò)程簡(jiǎn)述雙線性變換法的特點(diǎn)。(3) 對(duì)比濾波前后的心電圖信號(hào)波形， 說(shuō)明數(shù)字濾波器的濾波過(guò)程與濾波作用。(4) 簡(jiǎn)要回答思考題。六、心電圖信號(hào)采樣序列x(n)

34、人體心電圖信號(hào)在測(cè)量過(guò)程中往往受到工業(yè)高頻干擾， 所以必須經(jīng)過(guò)低通濾波處理后， 才能作為判斷心臟功能的有用信息。 下面給出一實(shí)際心電圖信號(hào)采樣序列樣本x(n)， 其中存在高頻干擾。 在實(shí)驗(yàn)中， 以x(n)作為輸入序列， 濾除其中的干擾成分。七，實(shí)驗(yàn)程序與結(jié)果圖像1、試驗(yàn)程序x=-4,-2,0,-4,-6,-4,-2,-4,-6,-6,-4,-4,-6,-6,-2,6,12,8,. 0,-16,-38,-60,-84,-90,-66,-32,-4,-2,-4,8,12,12,10,6,6,6,. 4,0,0,0,0,0,-2,-4,0,0,0,-2,-2,0,0,-2,-2,-2,-2,0;k=1;close all;figure(1)subplo