信號(hào)與系統(tǒng)研究性教學(xué)

1、信號(hào)與系統(tǒng)課程研究性學(xué)習(xí)手冊(cè)學(xué)號(hào) 10221062指導(dǎo)教師錢滿義時(shí)間 2011年12月20日星期二專題研討課一 信號(hào)與系統(tǒng)時(shí)域分析matlab仿真:基本信號(hào)的產(chǎn)生,語(yǔ)音的讀取與播放（1）生成一個(gè)正弦信號(hào)，改變正弦信號(hào)的角頻率和初始相位，觀察波形變化;（2）生成一個(gè)幅度為1、基頻為2hz.占空比為50%的周期方波；（3）觀察一定時(shí)期內(nèi)的股票上證指數(shù)變化，生成模擬其變化的指數(shù)信號(hào);（4）錄制一段音頻信號(hào)，進(jìn)行音頻信號(hào)的讀取與播放。（1）a=1 ;w=2*pi;phi=pi/3;t=0:0.01: &ft=a*sin（w*t+phi）;plot（t,ft）;grid on;q figure

2、1 6 回file edit view insert tools desktop window help、d s s愴t致® ©豆匡當(dāng) phi二pi/ 6 時(shí):當(dāng) phi=pi/2 時(shí):當(dāng)w二pi時(shí)：當(dāng) w二4*pi 時(shí):(2)t=-3:o.oool:3;a=1 ;t=pi;wo=2*pi/t;ft=( 1 /2) * a *square( wo *t,50)+1 /2; plot(t,ft)axis(卜 3,3,1,2)grid on(3)我們選用指數(shù)信號(hào)來模擬變化，程序如下:a= 90;a= -0.002;t=0:0.001:130;y=a*exp(a*t);p'

3、;ot(t,y)(4)x,fs,bits=wavread(,woheni.wav 1024 5120); sound(x,fs,bits);plot(x) ;title(f woheni');題目2 :信號(hào)的基本運(yùn)算(語(yǔ)音信號(hào)的翻轉(zhuǎn)、展縮)(1 )將原始音頻信號(hào)在時(shí)域上進(jìn)行延展.壓縮；(2)將原始音頻信號(hào)在頻域上進(jìn)行幅度放大與縮??；(3 )將原始音頻信號(hào)在時(shí)域上進(jìn)行翻轉(zhuǎn)。(1)原信號(hào)的兩倍延展fs=44100;bits=32;x,fs, nbits = wavread('我和你.wavj; x1 = x(1:2:end) ;wavplay(x1,fs);plot(x1)原信號(hào)的

4、0.5倍壓縮fs=44100;bits=32;x,fs,bits=wavread(我和你.wav');x1 = x( 1:1/2:end); wavplay(x1 ,fs);plot(x1)(2)原信號(hào)的幅度放大到2倍 fs=44100;bits=32;x,fs,bits = wavread(我和你.wav'); x1 = x( 1:1:end);wavplay (2*x1,fs); plot(x1)原信號(hào)的幅度縮小到0.5倍 fs=44100;bits=32;x,fs,bi ts = wavread(我和你.wav'); x1 = x(1:1: end);wavpla

5、y(0.5* x1,fs);-(srxme-d>ew (x)pnd="lx j'eaa.ws密.)pe 丄si 一 qsx<nehsl_qool 寸寸 hsj(e)(lx)o_dplot(x1)3:系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)域求解(1 ) 求一個(gè)rlc電路的零輸入響應(yīng)和零狀態(tài)響應(yīng)；(2)將原始音頻信號(hào)中混入噪聲,然后用m點(diǎn)滑動(dòng)平均系統(tǒng)對(duì)受噪聲干擾的信號(hào)去噪改變m點(diǎn)數(shù)，比較不同點(diǎn)數(shù)下的去噪效果。(1 )按照題目要求，我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)rlc電路，其系統(tǒng)微分方程為：/w+4/(t)+5y(t)= 3x'(t)+9x(t)輸入為x(t)=etu(t),零輸入響應(yīng)為y1 ,零狀態(tài)響應(yīng)

6、為y2.仿真虧：a=1,4,5;b=3,9;sys=tf(b,a);t=0:0.1:10; h=impulse(sys,t)； x=exp(-t);y1 = c on v(h,x);y2=lsim(sys,x,t); plot(y1);xlabel('t'); title('y1(t)') plot(t,y2);xlabel('t'); title('y2(t)仿真結(jié)果：(2 ) fs= 441 oo;bits= 16;r=100000; temp= wavread('wohe ni.wav', r); k=0:r-1;w

7、avplay(temp,fs);d= rand(r,2)-0.5;x=temp+d; wavplay(x,fs);subplot(2,1,1);plot(k,d, 7-.', k,temp, *b-', k,x, 'g-'); xlabel('k'); legend('dk', tempk', *xk();m=5;b= ones(m,1)/m;a=1;y=filter(b,a,x);wavplay(y,fs);subplot(2,1,2);plot(k,tempj 'b-', k,y, *r-*); xla

8、bel('k');legend('tempk', 'yk');結(jié)果分析：將原始音頻信號(hào)中混入噪聲后，可以清楚地感受到噪聲。用m點(diǎn)滑動(dòng)平均系統(tǒng)對(duì)受噪聲干擾的信號(hào)去噪，改變m點(diǎn)數(shù)，可以看出,m越小，除噪效果越好。4:連續(xù)信號(hào)卷積的近似計(jì)算(l)h(t)=x (t) *x (t)=u (t) *u (t) +u (t-1) *u (tl) +2u (t) *u (tl) =r (t) - 2r (t- l)+r (t-2)則 y (t)二x (t)*h(t)二一 (z 1)*" w(f 1) (f 3) w(z 3)2 2 2(1)t=0.1

9、;k=-1:t:4;f1 = 1*(k> = 0)&(k<=1);f2=tripuls(k-1,2);y=t*conv(f1,f2);tmin=-2;tmax=8;t1 = tmin:0.1 :tmax;plot(t1,y)grid ontk k:hj4 ff-i(kvho)g(kahl)_ fys.pu一s(k>2)_ y"t*conv(fl j2)八 iminujvimaxno? 二 mrrool 二 max- p_2.(py)grid onthoo2 k=ahj4 ff t(kvh0)8(kahl) f2mpu_s(k?2)- yhjconv(?f2 imin