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1．已知两序列 ， 计算两序列的卷积并绘制其波形。 clear; nx=[0:6];x1=[nx=0];x2=[(nx-5)=0];x3=.8.^nx; x=x3.*(x1-x2); nh=[0:6]; h1=[nh=0];h2=[(nh-5)=0]; h=h1-h2; y=conv(x,h); ny=0:9; subplot(3,1,1); stem(nx,x); axis([-1,10,-.2,1.1]); title(x);grid subplot(3,1,2); stem(nh,h); axis([-1,6,-.2,1.1]); title(h);grid subplot(3,1,3); stem(ny,y(1:10)); axis([-1,9,-1,5]); title(y);grid P2．已知复指数序列 ，绘制 20 点该序列的实部和虚部。 n=0:20; x=1.2*exp((1.5+2j)*n); subplot(2,1,1);stem(n,real(x));title(real);grid subplot(2,1,2);stem(n,imag(x));title(imag);grid P3．编写长度为 5 的中值滤波器程序。原始未受干扰的序列为： s[n]=3[n(0.5) ] n，加性噪声信号 d[n] 为随机序列，幅度 0.4，分别绘制长度 为 40 的受干扰序列，以及中值滤波器的输出。 clear n=0:39;s=3*(0.5*n).^n; d=0.8*(rand(1,40)-0.5); x=s+d;y=medfilt1(x,5); subplot(2,1,1);stem(n,x);title( 受干扰 );grid; subplot(2,1,2);stem(n,y);title( 中值输出 );grid; 只有 medfilt1 是中值滤波器函数 基本语法为 Y = MEDFILT1(X,N) %% X 为你想平滑的时间序列， N 为滤波器的阶数，可缺省 %% Y 为平滑后的序列 P4. 已知序列 x1[n]={2.2,3,1.5,4.2,1.8}, x2[n]= {0.8,1,1.6,0.8} ，x[n] =x1[n] ?x2[n] （卷积），分别绘制序列 x1[n] ,x2[n] 和 x [n] 的波形。 clear;n1=0:4;n2=0:3; x1=[2.2,3,1.5,4.2,1.4]; x2=[0.8,1,1.6,0.8]; x=conv(x1,x2); n=0:7; subplot(3,1,1);stem(n1,x1);title(x1);grid subplot(3,1,2);stem(n2,x2);title(x2);grid subplot(3,1,3);stem(n,x(1:8));title(x);grid P5．编写 4 点滑动平均滤波器程序。原始未受干扰的序列为： n s[n]=3[n(0.8) ] , 加性噪声信号 d[n] 为随机序列， 幅度 0.6，受干扰的序列为： x[n]= s[n]+ d[n] ，分别绘制长度为 40 的原始未受干扰的序列，噪声序列和 受干扰序列，以及滑动平均滤波器的输出。 n=0:39; s=3*(0.8*n).^n; d=1.2*(rand(1,40)-0.5); x=s+d; windowSize = 4; y=filter(ones(1,wind