Matlab在数字信号处理教学的应用.doc

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1、学无止境Matlab在数字信号处理教学的应用摘要：数字信号处理是一门理论性强、内容多、教学难度大、解起来困难的学科，Matlab作为一种工具，在数字信号处理发挥了巨大的作用。这篇文章简单的谈了Matlab在数字信号处理教学中的应用，并介绍了抽样定理和信号加窗截断的方法，绘制频谱图和系统仿真等功能，使教学过程更加直观、生动、形象，以便加深学生对理论知识的理解。关键词：数字信号处理；Matlab；教学1概述数字信号处理主要学习时域离散信号和系统的描述方法、频域分析、离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）、时域离散系

2、统的网络结构、无限和有限脉冲响应数字滤波器的设计等知识。随着数字电路与系统技术的不断丰富和完善，新的理论新技术层出不穷。数字信号处理是发展最快、应用最广泛、成效最显著的学科之一，目前广泛应用于语音、图像处理、遥感检测、人工智能等方面。Matlab具有强大的数值计算和图形处理频谱分析等能力，在进行数字信号处理时，可以借助Matlab进行实例仿真，将一些复杂的知识点用图像给同学们进行解读。它作为一种工具，刚好弥补了数字信号处理教学枯燥而又难以理解的特点。Matlab操作简单，得到的仿真图像通俗易懂，便于理解。在数字信号处理教学

3、中的应用，不仅有利于当代大学生对数学信号处理这门课的学习和理解，更有利于老师们对于这堂课的教学，使这门课开展起来更加的顺畅，也使相关的实验课程和课设项目能够正常的开展。2基于Matlab的教学辅助软件设计与实现3学海无涯学无止境Matlab在信号处理中的应用主要包括符号运算和信号的时域分析、函数运算、函数波形绘制、信号的频谱分析等数值计算的仿真分析，可以将一些复杂抽象的问题简单形象化。整个系统的功能模块框图如图1。从图1可以看出，数字信号处理主要由滤波器设计、序列变换和序列及其运算组成。其中最重要的是滤波器设计，通过对序列

4、的加法、减法、乘法、移位、翻转等尺度变换运算和各种序列变换，达到设计滤波器的最终目的。滤波器包括无限长脉冲响应滤波器（IIR）和无限长脉冲响应滤波器（FIR）两种，每种滤波器设计方法不同，且各有其优点和缺点。2.1抽样定理模块的实现。抽样定理是通信理论中的一个重要定理，是模拟信号数字化的理论依据，包括时域抽样定理和频域抽样定理两部分。采样过程就是将模拟信号转换为数字信号的过程。在采样过程中，当采样频率的最大值大于信号中最高频率的二倍时，采样过后的数字信号会保留初始信号的完整性，在实际应用中，应当保证采样频率为信号最高频率的

5、5-10倍，这个过程称为采样定理（奈奎斯特抽样定理）。抽样定理的重点是理解抽样频率fs对理想抽样信号频普的影响，明白fs≥2fH的真正含义。根据采样定理的定义，可分为fs≥2fH和fs2fH两种情况。分析如图2。2.2信号加窗截断。窗就是滤波器，低通，带通等，加窗就是对信号进行处理，使信号能顺利通过系统。理论上就是信号和窗函数的频域表达式相乘，时域表达式求卷积等。对模拟信号进行数字处理时，先对模拟信号进行采样，然后将得到的数字信号进行DTFT变换以得到其频谱。下面通过Matlab的例子，对这些知识有个更好的学习。例如：信号

6、为x（t）=cos（2f1t）+cos（2f2t）+cos（2f3t），f1=2KHz，f2=2.5KHz，f3=3KHz，采样频率取fs=10KHz。先运行出无限长x（n）的理想频谱X（w）。下面我们看下时域采样点数分别取L=10，L=20，L=40，L=100，x（n）加矩形窗及加Hamming窗时DTFT频谱X（w）。运行结果如图3。由图3可看出，当L〉40时，Hamming窗才可以分辨出三个峰值，而矩形窗只要L〉20就实现预期结果。通过此类仿真图，可以帮助同学们很直观的理解矩形窗和Hamming窗的概念和区别，让数

7、字信号处理这门课学起来更轻松，更有乐趣，为同学们减轻了负担。也让数字信号处理这门课的教学能够更顺畅的进行，使教学直观生动形象加深学生对理论知识的理解。下面我们观察改变N和L值，频谱分别发生的变化。对比当N=32、L取不同值时的图像（图4）和当N=64、L取不同值时的图像（图5）可知，若L较小（如10），此时N的增加不会产生影响，因为物理分辨率由L决定。此外N可以看成频域采样密度，决定了计算分辨率。通过利用Matlab这一工具，将复杂抽象的数字信号知识点化为简单形象的图片，简单明了，极大的方便了同学们对这门课的深入学习和理解

8、。3结束语3学海无涯学无止境在数字信号处理的实际教学中使用Matlab作为实验工具，将这门学科比较复杂抽象的模块进行仿真分析，使其知识点简单形象化。经过实践表明，将Matlab应用到数字信号处理实践教学中，不仅仅可以保证了学生在规定的实验学时内按时完成要求的实验内容，同时提高了学生们对于这门复杂学科学习