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1、1、波形产生：时间向量和正弦序列t=(0:0.001:1)';％generatingdatawitha1000Hzsamplefrequencyy=sin(2*pi*50*t)+2*sin(2*pi*120*t);randn('state',0);％duplicatetheresultsintheexampleyn=y+0.5*randn(size(t));plot(t(1:50),yn(1:50))％产生模拟序列产生离散序列（方法1）n=1:100;y=sin(2*50*n)+2*sin(2*120*n);y1=sin(2*50*n);stem(n,y)figure(2);st
2、em(n,y1)产生离散序列（方法2）w=[0:1:100]*pi/100;%[0,pi]分成101份y1=sin(2*pi*1*w);可以显示高频信号改变12500w1=[0:1:500]*pi/12500;y2=sin(2*50*w1)+2*sin(2*120*w1);2、产生单位冲激函数(unitimpulse)，单位阶跃函数(unitstep)，单位斜坡函数（unitramp）t=(0:0.001:1)';y=[1;zeros(99,1)];%impulsey=ones(100,1);%step(filterassumes0initialcond.)y=t;%rampy=
3、t.^2;y=square(4*t);Allofthesesequencesarecolumnvectors.Thelastthreeinherittheirshapesfromt用plot(y)可以显示出上述模拟信号Generatediscreteunitimpulem=1:100;y=[1zeros(1,99)];stem(m,y)generatediscreteunitstepy1=ones(1,100);stem(m,y1)generatediscreteunitrampy=m;stem(m,y)3、产生多通道函数t=(0:0.001:1)';z=[tt.^2square
4、(4*t)];％均为列向量4、产生周期函数xtilde=x’*ones(1,p);%x是行向量，p是周期xtilde=xtilde(:);xtilde=xtilde’;5、Sinc函数x=linspace(-5,5);y=sinc(x);plot(x,y)6、matlab处理的数据的输入方式：（有待以后学习使用，暂时用不着）（1）通过键盘直接输入（2）通过matlab或工具箱的函数如sin,cos,sawtooth,wquare或sinc。（3）通过matlab的load命令导入ASCII或MAT文件。（4）利用底层I/O命令fopen、fread和fscanf函数从I/O端口读
5、入数据第二节傅立叶操作和分析1、卷积（convolution）（1）conv([111],[111])ans=12321（2）卷积有平滑波形的作用。相当于去除高频突变信号即实现了低通滤波器。由卷积得到的函数（f *g）（x），一般要比f，g都光滑。特别当g为具有紧支集的光滑函数，f 为局部可积时，它们的卷积（f *g）（x）也是光滑函数。利用这一性质，对于任意的可积函数 ， 都可以简单地构造出一列逼近于f 的光滑函数列fs（x），这种方法称为函数的光滑化或正则化（http://info.datang.net/J/J1684.htm）。时域的卷积对应于频域的乘积，所以卷积可以简化运
6、算。（3）离散卷积在数字信号处理和数字图像处理中常常用到离散卷积。(f*g)(n)=sum(f(k)g(n−k))（4）任意信号与单位冲激信号卷积的结果仍然是信号本身，即，任意信号与一个延迟时间为的单位冲激函数相卷积的结果，相当于把信号本身延迟，即2、传输函数H（z）是传输函数，b(i)和a(i)是傅立叶系数，matlab用行向量表示a和b。3、(1)filter函数假设a(1)＝1，滤波器在数字域可以表示为例子：b=1;%Numeratora=[1-0.9];%Denominatorx=[1zeros(1,99)];y=filter(b,a,x);stem(y)(2)impz函
7、数b=1;%Numeratora=[1-0.9];%Denominatorh=impz(b,a,64);stem(h)4、fvtool工具的使用FilterVisualizationtool(FVTool)，通过这个工具可以观察滤波器的频率响应，群延迟，冲激响应，阶跃响应，零极点分布和滤波器系数。语法：fvtool(b,a)fvtool(b1,a1,b2,a2,...bn,an)fvtool(Hd1,Hd2,...)h=fvtool(...)b=[0.20.1];a=[1-0.4
