信号与系统实验教程(文本破解版)

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1、信号与系统实验教程   (2010 年修订版)    《信号与系统》课程组 编           武汉大学电子信息学院 2010 年4 月 2   目录  实验一  信号的表示与实现 ........................................... 1 实验二  信号的时域基本运算 ......................................... 7 实验三  信号的卷积运算 ..........................................

2、.. 15 实验四  周期信号的合成与分解 ...................................... 21 实验五  二阶状态轨迹的显示 ........................................ 28 实验六  信号的抽样与内插 .......................................... 33 实验七  滤波器的设计 .............................................. 38 实验八  Wav

3、 信号的波形分析与合成 ................................... 49 实验九  电话拨号音的合成与识别 .................................... 58 实验十  CDMA 前向数据链路仿真 ...................................... 66 附录一  MATLAB 基础 ................................................ 68 附录二  学生实验报告模板 ...

4、....................................... 87 (t?[〓〓〓V?PZ1k!?[〓〓〓NlPZ2k!?[〓〓〓QmPZ2k!0[〓〓〓Qk[〓〓〓N][〓〓〓SA?N'N?PZ3k!0Qq8k!0) 21  实验四  周期信号的合成与分解 一、实验目的 1.在理论学习的基础上,通过实验深刻领会周期信号傅里叶级数分解的物理意义。 2.理解实际应用中通常采用有限项级数来逼近无限项级数,此时方均误差随项数的增加而减小。 3.观察并初步了解Gibbs 现象。 4.深入理解

5、周期信号的频谱特点,比较不同周期信号频谱的差异。   二、实验原理 满足Dirichlet 条件的周期信号f(t)可以分解成三角函数形式的傅里叶级数,表达式为: ∑∞=++=++++++=11101111110)]sin()cos([)sin()cos()sin()cos()(nnnnntnbtnaatnbtnatbtaatfωωωωωω LL  式中n 为正整数;角频率 1ω由周期T1决定:11T2πω = 。该式表明:任何满足Dirichlet 条件的周期信号都可以分解成直流分量及许多正弦、余弦分

6、量。这些正弦、余弦分量的频率必定是基频11T1=f 的整数倍。通常把频率为 1f 的分量称为基波,频率为 1nf 的分量成为 n 次谐波。周期信号的频谱只会出现在LL ,,,2,,0 111 ωωω n 等离散的频率点上,这种频谱称为离散谱,是周期信号频谱的主要特点。f(t)波形变化越剧烈,所包含的高频分量的比重就越大;变化越平缓,所包含的低频分量的比重就越大。 一般来说,将周期信号分解得到的三角函数形式的傅里叶级数的项数是无限的。也就是说,通常只有无穷项的傅里叶级数才能与原函数精确相等。但在实际应用

7、中,显然无法取至无穷多项,而只能采用有限项级数来逼近无穷项级数。而且,所取项数越多,有限项级数就越逼近原函数,原函数与有限项级数间的方均误差就越小,而且低次谐波分量的系数不会因为所取项数的增加而变化。当选取 22  的傅里叶有限级数的项数越多,所合成的波形的峰起就越靠近f(t)的不连续点。当所取得项数N 很大时,该峰起值趋于一个常数,约等于总跳变值的9%,这种现象称为Gibbs 现象。  三、需要掌握的MATLAB 函数 结果的显示会用到plot 和pause 函数,请参考MATLAB 帮助。  四、

8、实验内容 1. 周期对称方波信号的合成  图4-1 奇对称的周期方波信号 图示方波既是一个奇对称信号,又是一个奇谐信号。根据函数的对称性与傅里叶系数的关系可知,它可以用无穷个奇次谐波分量的傅里叶级数来表示:  ∑∞= +〓+=00121])12(2sin[2)(k ktfkEtf ππ 选取奇对称周期方波的周期 sT 02.0= ,幅度 6=E ,请采用有限项级数替代无限项级数来逼近该函数。分别取前1、2、5 和100 项有限级数来近似,编写程序并把结果

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