数字信号处理实验报告三..doc

实验三 抽样 实验原理 抽样过程基于两个基本原理：混叠合重建，涉及正弦波合现行调频信号的混叠。 实验内容 .3.3.1抽样引起的混叠 由于在MATLAB中不能产生模拟信号，实验需要做实时t轴的仿真。因此，把仿真时的△t与所研究的抽样周期Ts明确地区分开始很重要的。 正弦信号混叠 对连续时间正弦信号考虑下面表达式： 可以按抽样频率对抽样来获得离散时间信号 实验内容 以不同组合的和绘出，可以说明混叠问题。以下，取抽样频率=8kHz. 首先，绘出一个被抽样的正弦波的单图。令正弦波的频率为300Hz，然后在10ms长间隔上抽样。相位可以任意指定。使用stem绘出产生的离散时间信号。因为是用眼睛实现重建可视化信号包络，应该很容易看到正弦信号的轮廓。 如果必要，使用plot绘图。在这种情况下，点用直线段连接 起来， 这样正弦信号的特点应该是明显的。用直线段连接信号 样本是自离散时间样本产生连续时间信号的“信号重建”的 一 种方式。它 不是抽样定理所说的理想重建，但对大多数的情 形它已经是足够好，很有用。 把正弦的频率从100Hz变至475Hz,每次增加125Hz，如在 部 分中那样，绘出一系列相应的图。注意，正如所预期的那样， 显 现的正弦信号的频率在逐渐增加。最好用subplot指令把四 个图放在同一屏上。 把正弦的频率从7525Hz变至7900Hz，每次增加125Hz，正 如在中那样，另外绘出一系列相应的图。注意现在显现的正 弦信号的频率在逐渐减少。解释这一现象。 把正弦的频率从32100Hz变至32475Hz，每次增加125Hz， 再次绘出一些列类似的图。提前预测显现的频率将会增加还是减 少。 3.3.2抽样的频域试图 对连续时间信号抽样时，因为频域以抽样频率延拓，故其频谱显现出混叠效应。为了实际演示这一效应，需要使用示波器。在MATLAB中，只能仿真这一效应，而这正是本节的目的。 仿真包括抽样运算，接着做D/A转换（包括一个重建滤波器）。这个简单的系统由频率不同的正弦信号驱动，而且将对这些输入和输出模拟信号的福利叶变换进行比较。不同的实验涉及抽样和重建过程的各个部分。应该把他们结合一个用以做完整仿真的M文件脚本。 为了仿真模拟信号，必须用非常高的抽样率-至少是如何模拟信号所 实验程序 3.3.1.a: nn=0:80; f0=300; fs=8000; t=nn/fs; x=sin(2*pi*f0*nn/fs); stem(t,x); 3.3.1.b: f0=300; fs=8000; t=nn/fs; x=sin(2*pi*f0*nn/fs); plot(t,x); 3.3.1.c: f0=100; f1=225; f2=350; f3=475; fs=8000; t=nn/fs; x1=sin(2*pi*f0*nn/fs); x2=sin(2*pi*f1*nn/fs); x3=sin(2*pi*f2*nn/fs); x4=sin(2*pi*f3*nn/fs); subplot(221),plot(t,x1),grid,title(f0=100); subplot(222),plot(t,x2),grid,title(f1=225); subplot(223),plot(t,x3),grid,title(f2=350); subplot(224),plot(t,x4),grid,title(f3=475); 3.3.1.d f0=7525; f1=7650; f2=7775; f3=7900; fs=8000; t=nn/fs; x1=sin(2*pi*f0*nn/fs); x2=sin(2*pi*f1*nn/fs); x3=sin(2*pi*f2*nn/fs); x4=sin(2*pi*f3*nn/fs); subplot(221),plot(t,x1),grid,title(f0=7525); subplot(222),plot(t,x2),grid,title(f1=7650); subplot(223),plot(t,x3),grid,title(f2=7775); subplot(224),plot(t,x4),grid,title(f3=7900); 3.3.1.e f0=32100; f1=32225; f2=32350; f3=32475; fs=8000; t=nn/fs; x1=sin(2*pi*f0*nn/fs); x2=sin(2*pi*f1*nn/fs); x3=sin(2*pi*f2*nn/fs); x4=sin(2*pi*f3*nn/fs); subplot(221),plot(t,x1),grid,title(f0=32100); subplot(222),