实验体第一序列

数字信号处理实验报告一

序列的绘图

实验目的:

1. 了解MATLAB的实验环境； 2. 充分熟悉subplot函数的使用；

3. 能够画出单位脉冲序列及单位阶跃序列的图形； 4. 能够画出矩形序列及正弦序列的图形。 实验步骤

1. 运行test1.m, 再运行test2.m,画出坐标尺度的图形。

2. 改变坐标尺度n的范围，分别画出另外两种坐标尺度的图形。

3. 画出?(n?5)，u(n?3)，u(n?3)?u(n?2)，sin(0.6*n)的图形。

n=[-10:10];

x1=impseq(-5,-10,10);

subplot(2,2,1);stem(n,x1);title('单位脉冲序列') xlabel('n');ylabel('x(n)'); n=[0:10];

x2=stepseq(3,0,10);

subplot(2,2,2);stem(n,x2);title('单位阶跃序列'); xlabel('n');ylabel('x(n)');

n=[-5:10];

x3=stepseq(-3,-5,10)-stepseq(2,-5,10);

subplot(2,2,3);stem(

需求规格说明书(老系统)

实验一 离散时间信号分析

一、实验目的

1．掌握各种常用的序列，理解其数学表达式和波形表示。

2．掌握在计算机中生成及绘制数字信号波形的方法。

3．掌握序列的相加、相乘、移位、反褶等基本运算及计算机实现与作用。

4．掌握线性卷积软件实现的方法。

5．掌握计算机的使用方法和常用系统软件及应用软件的使用。

6．通过编程，上机调试程序，进一步增强使用计算机解决问题的能力。

二、实验原理

1．序列的基本概念

离散时间信号在数学上可用时间序列{x(n)}来表示，其中x(n)代表序列的第n个数字，n代表时间的序列，n的取值范围为 n 的整数，n取其它值x(n)没有意义。离散时间信号可以是由模拟信号通过采样得到，例如对模拟信号xa(t)进行等间隔采样，采样间

隔为T，得到{xa(nT)}一个有序的数字序列就是离散时间信号，简称序列。

2．常用序列

常用序列有：单位脉冲序列（单位抽样） (n)、单位阶跃序列u(n)、矩形序列RN(n)、实指数序列、复指数序列、正弦型序列等。

3．序列的基本运算

序列的运算包括移位、反褶、和、积、标乘、累加、差分运算等。

4．序列的卷积运算

y(n) x(m)h(n m)

m x(n) h(n)

上式的运算关系称为卷积运算，

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实验一 离散时间信号分析

一、实验目的

1．掌握各种常用的序列，理解其数学表达式和波形表示。

2．掌握在计算机中生成及绘制数字信号波形的方法。

3．掌握序列的相加、相乘、移位、反褶等基本运算及计算机实现与作用。

4．掌握线性卷积软件实现的方法。

5．掌握计算机的使用方法和常用系统软件及应用软件的使用。

6．通过编程，上机调试程序，进一步增强使用计算机解决问题的能力。

二、实验原理

1．序列的基本概念

离散时间信号在数学上可用时间序列{x(n)}来表示，其中x(n)代表序列的第n个数字，n代表时间的序列，n的取值范围为 n 的整数，n取其它值x(n)没有意义。离散时间信号可以是由模拟信号通过采样得到，例如对模拟信号xa(t)进行等间隔采样，采样间

隔为T，得到{xa(nT)}一个有序的数字序列就是离散时间信号，简称序列。

2．常用序列

常用序列有：单位脉冲序列（单位抽样） (n)、单位阶跃序列u(n)、矩形序列RN(n)、实指数序列、复指数序列、正弦型序列等。

3．序列的基本运算

序列的运算包括移位、反褶、和、积、标乘、累加、差分运算等。

4．序列的卷积运算

y(n) x(m)h(n m)

m x(n) h(n)

上式的运算关系称为卷积运算，

实验一M序列的产生及其特性试验

G=63;

sd1=[0 0 0 0 1]; PN1=[]; for j=1:G

PN1=[PN1 sd1(5)]; if(sd1(1)==sd1(4)) temp1=0; else temp1=1; end

sd1(1)=sd1(2); sd1(2)=sd1(3); sd1(3)=sd1(4); sd1(4)=sd1(5); sd1(5)=temp1; end

subplot(3,1,1); stem(PN1);

title('使用生成多项式(45)8=(100101)2产生第一个m序列'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% sd2=[0 0 0 0 1]; PN2=[]; for j=1:G

PN2=[PN2 sd2(5)]; if(sd2(1)==sd2(2)) temp1=0; else temp1=1; end

if(sd2(4)==temp1) temp2=0; else temp

实验一：离散时间序列卷积和MATLAB实现

（一）实验目的

1、掌握离散卷积计算方法；

2、学会线性常系数差分方程的迭代解法； 3、学会针对具体系统设计程序；

（二）实验内容

1、用MATLAB画出如下表达式的脉冲序列

f(n)?8.0?(n)?3.4?(n?1)?1.8?(n?2)?5.6?(n?3)?2.9?(n?4)?0.7?(n?5)

例如：x(1)=8.0; n=0:5;

fn=[8.0 3.4 1.8 5.6 2.9 0.7]; stem(n,fn); xlabel('n'); ylabel('fn');

876543210fn00.511.522.5n33.544.55

2、 计算卷积

用MATLAB计算序列{1 2 3 3 2 1 1}和序列{-1 2 0 1}的离散卷积。 首先用手工计算，然后用MATLAB函数conv(x,y)编程验证。 MATLAB部分参考程序如下： a=[1 2 3 3 2 1 1]; c=conv(a,b); M=length(c)-1; stem(n,c);

xlabel('n'); ylabel('幅度');

subplot(3,1,1); a=[1 2 3 3 2 1 1

实验一 序列的产生及绘图预做实验

一、实验目的

1．熟悉信号处理软件MATLAB的使用。 2．离散信号的基本运算实现。

3．了解基本序列及复杂序列的产生方法。 4．运用卷积方法观察系统的时域特性。 5．掌握线性时不变系统的频域表示方法。 二、实验内容 1．熟悉扩展函数 2．运行例题程序 3．编程实现下列内容

（1）利用扩展函数产生序列并画图

(a) x(n)?2*?(n?2)??(n?4) -5<=n<=5

(b) x(n)?cos(0.04?n)和y(n)?cos(0.04?n)?0.2w(n) 0<=n<=50

w(n)为白噪声 函数为 w=randn(size(n))

（2）设线性移不变系统的抽样响应为 h(n)?(0.9)nu(n)

输入序列为 x(n)?u(n)?u(n?10) 求系统输出 y(n)并画图

提示: 输出为输入和抽样响应的卷积 三、实验程序及结果

1． 序列的基本运算 nx1=1:5; nx2=2:6;

x1=[1 3 5 7 9]; x2=[2 4 6 8 10];

[y1,n1]=sigadd(x1,nx1,x2,nx2) [y2,n2]=sigmult(x1,nx1,x2,n

第三章 平稳时间序列分析

选择合适的模型拟合1950-2008年我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列，见表1：

表1 1950-2008年我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列

单位：万公里 年份 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969

新增里程 15.71 24.43 18.23 22.50 12.53 9.94 7.19 41.13 79.03 119.32 -12.10 -89.71 -52.26 20.01 19.92 42.81 18.78 -0.75 -1.08 5.09 年份 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 新增里程 26.39 31.09 19.

第一章 时间序列分析概论

人类为了探索周围的世界，常常按照时间顺序进行观测。这种观测数据有着比较独特的特点，即将来的数据通常以某种随机的方式依赖于当前得到的观测数据，而观测数据的这种相依性使得利用过去预测未来成为可能。时间序列是变量按时间间隔的顺序而形成的随机变量序列。大量自然界、社会经济等领域的统计指标都依年、季、月或日统计其指标值，随着时间的推移，形成了统计指标的时间序列。因此，时间序列是某一统计指标长期变动的数量表现。时间序列分析就是估算和研究某一时间序列在长期变动过程中所存在的统计规律性。本章将介绍时间序列分析的基本思想和一般概论。

§1.1 时间序列的定义和例子

在统计研究中，有大量的数据是按照时间顺序排列的，使用数学方法表述即用一组随机序列

?,X1,X2,?,Xt,?

(1.1)

表示随机事件的时间序列，简记为?Xt,t?T?或者?Xt?。

类似于样本与样本观测值的关系，我们可以使用

(1.2) x1,x2,?,xn

表示上述时间序列(1.1)的n个有序观测值，称其为序列长度为n的观测值序列。

在时间序列问题中，数据的时间顺序是重要的，时间序列的一个显著的特征就是记录的相依性。一般来说，关于时间序

第一章 时间序列分析概论

人类为了探索周围的世界，常常按照时间顺序进行观测。这种观测数据有着比较独特的特点，即将来的数据通常以某种随机的方式依赖于当前得到的观测数据，而观测数据的这种相依性使得利用过去预测未来成为可能。时间序列是变量按时间间隔的顺序而形成的随机变量序列。大量自然界、社会经济等领域的统计指标都依年、季、月或日统计其指标值，随着时间的推移，形成了统计指标的时间序列。因此，时间序列是某一统计指标长期变动的数量表现。时间序列分析就是估算和研究某一时间序列在长期变动过程中所存在的统计规律性。本章将介绍时间序列分析的基本思想和一般概论。

§1.1 时间序列的定义和例子

在统计研究中，有大量的数据是按照时间顺序排列的，使用数学方法表述即用一组随机序列

?,X1,X2,?,Xt,?

(1.1)

表示随机事件的时间序列，简记为?Xt,t?T?或者?Xt?。

类似于样本与样本观测值的关系，我们可以使用

(1.2) x1,x2,?,xn

表示上述时间序列(1.1)的n个有序观测值，称其为序列长度为n的观测值序列。

在时间序列问题中，数据的时间顺序是重要的，时间序列的一个显著的特征就是记录的相依性。一般来说，关于时间序

第三章 平稳时间序列分析

选择合适的模型拟合1950-2008年我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列，见表1：

表1 1950-2008年我国邮路及农村投递线路每年新增里程数序列

单位：万公里 年份 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969

新增里程 15.71 24.43 18.23 22.50 12.53 9.94 7.19 41.13 79.03 119.32 -12.10 -89.71 -52.26 20.01 19.92 42.81 18.78 -0.75 -1.08 5.09 年份 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 新增里程 26.39 31.09 19.