学术周报告

CENTRAL SOUTH UNIVERSITY

题 目 姓 名 班 级 任课老师 实验日期

课题二

王雨、李蕾、刘勇飞 电气工程及其自动化0904班

鲁五一

实验目的：

1．学习和掌握matlab在数字信号处理中的应用； 2．学习matlab中函数的调用；

实验内容：

(2.4.6)

m=1….,M,M

编写相应Matlab程序，画出图象，写出实习报告。

实验步骤

（1）、产生输入序列x(n)

代码及注释如下：

r=unifrnd(-0.5,0.5,8,8);

%生成-0.5到0.5(连续)均匀分布的随机数

n=1:64;

x(n)=reshape(r,1,64);

%将上述8x8分布的随机数转化成1x64分布的随机数 stem(n,x(n),'filled');

%绘制以n为横轴，x(n)为纵轴的脉冲杆图图形 xlabel('时间(n)'); ylabel('幅度x(n)');

（2）、计算输出序列y(n)

代码及注释如下：

r=unifrnd(-0.5,0.5,8,8); %生成-0.5到0.5(连续)均匀分布的随机数

n=1:64;

x(n)=reshape(r,1,64); %将上述8x8分布的随机数转化成1x64分布的随机数 a=[1,-0.9]; %输入差分方程的系数 b=[1,0];

x01=0;y01=0; %输入初始条件

xi=filtic(b,a,0,0); %计算初始状态 y(n)=filter(b,a,x(n),xi); %求输出序列y(n) stem(n,y(n),'filled'); xlabel('时间(n)'); ylabel('幅度y(n)');

（3）、求相关函数

根据课题所给公式可知，这里采用的是无偏估计，因此调用matlab中的

Xcorr(A,’ unbiased’);

Rx=xcorr(x(n),'unbiased'); %求自相关函数（无偏估计方式） stem(Rx,'filled');

Ry=xcorr(y(n),'unbiased'); stem(Ry,'filled');

（4）、求功率谱

根据课题所给公式可知，这里采用的是间接法（自相关法）进行功率谱估计； Fs=100; %采样频率

nFFT=256; %进行FFT变换的长度 Lx=fft(Rx,nFFT); Ly=fft(Ry,nFFT);

Pxx1=abs(Lx); %求解PSD Pxx2=abs(Ly);

t=0:round(nFFT/2-1); Kx=t*Fs/nFFT; Ky=t*Fs/nFFT;

Px=10*log10(Pxx1(t+1)); %纵坐标的单位为dB subplot(2,1,1); plot(Kx,Px);

Py=10*log10(Pxx2(t+1)); subplot(2,1,2); plot(Ky,Py);

（5）、完整代码：

r=unifrnd(-0.5,0.5,8,8); %生成-0.5到0.5(连续)均匀分布的随机数

n=1:64;

x(n)=reshape(r,1,64); %将上述8x8分布的随机数转化成1x64分布的随机数

subplot(3,2,1);

stem(n,x(n),'filled'); %绘制以n为横轴，x(n)为纵轴的脉冲杆图图形

title('输入序列x(n)'); xlabel('时间(n)'); ylabel('幅度x(n)');

a=[1,-0.9]; %输入差分方程的系数 b=[1,0];

x01=0;y01=0; %输入初始条件

xi=filtic(b,a,0,0); %计算初始状态 y(n)=filter(b,a,x(n),xi); %求输出序列y(n) subplot(3,2,2);

stem(n,y(n),'filled'); title('输出序列y(n)'); xlabel('时间(n)'); ylabel('幅度y(n)');

Rx=xcorr(x(n),'unbiased'); %求自相关函数（无偏估计方式） subplot(3,2,3); stem(Rx,'filled'); title('自相关函数Rx'); Ry=xcorr(y(n),'unbiased');

subplot(3,2,4); stem(Ry,'filled'); title('自相关函数Ry'); Fs=50; %采样频率

nFFT=256; %进行FFT变换的长度 Lx=fft(Rx,nFFT); Ly=fft(Ry,nFFT);

Pxx1=abs(Lx); %求解PSD Pxx2=abs(Ly);

t=0:round(nFFT/2-1); Kx=t*Fs/nFFT; Ky=t*Fs/nFFT;

Px=10*log10(Pxx1(t+1)); %纵坐标的单位为dB subplot(3,2,5); plot(Kx,Px); title('功率谱估计X') Py=10*log10(Pxx2(t+1)); subplot(3,2,6); plot(Ky,Py);

title('功率谱估计y');

实验总结

本次学术周的课题活动使我更加熟练的掌握了matlab的相关功能（函数的调用），及matlab在数字信号处理中的应用，特别是运用matlab求自相关函数和功率谱的估计。

CENTRAL SOUTH UNIVERSITY

题 目 姓 名 班 级 任课老师 实验日期

课题二

王雨、李蕾、刘勇飞 电气工程及其自动化0904班

鲁五一

实验目的：

1．学习和掌握matlab在数字信号处理中的应用； 2．学习matlab中函数的调用；

实验内容：

(2.4.6)

m=1….,M,M

编写相应Matlab程序，画出图象，写出实习报告。

实验步骤

（1）、产生输入序列x(n)

代码及注释如下：

r=unifrnd(-0.5,0.5,8,8);

%生成-0.5到0.5(连续)均匀分布的随机数

n=1:64;

x(n)=reshape(r,1,64);

%将上述8x8分布的随机数转化成1x64分布的随机数 stem(n,x(n),'filled');

%绘制以n为横轴，x(n)为纵轴的脉冲杆图图形 xlabel('时间(n)'); ylabel('幅度x(n)');

（2）、计算输出序列y(n)

代码及注释如下：

r=unifrnd(-0.5,0.5,8,8); %生成-0.5到0.5(连续)均匀分布的随机数

n=1:64;

x(n)=reshape(r,1,64); %将上述8x8分布的随机数转化成1x64分布的随机数 a=[1,-0.9]; %输入差分方程的系数 b=[1,0];

x01=0;y01=0; %输入初始条件

xi=filtic(b,a,0,0); %计算初始状态 y(n)=filter(b,a,x(n),xi); %求输出序列y(n) stem(n,y(n),'filled'); xlabel('时间(n)'); ylabel('幅度y(n)');

（3）、求相关函数

根据课题所给公式可知，这里采用的是无偏估计，因此调用matlab中的

Xcorr(A,’ unbiased’);

Rx=xcorr(x(n),'unbiased'); %求自相关函数（无偏估计方式） stem(Rx,'filled');

Ry=xcorr(y(n),'unbiased'); stem(Ry,'filled');

（4）、求功率谱

根据课题所给公式可知，这里采用的是间接法（自相关法）进行功率谱估计； Fs=100; %采样频率

nFFT=256; %进行FFT变换的长度 Lx=fft(Rx,nFFT); Ly=fft(Ry,nFFT);

Pxx1=abs(Lx); %求解PSD Pxx2=abs(Ly);

t=0:round(nFFT/2-1); Kx=t*Fs/nFFT; Ky=t*Fs/nFFT;

Px=10*log10(Pxx1(t+1)); %纵坐标的单位为dB subplot(2,1,1); plot(Kx,Px);

Py=10*log10(Pxx2(t+1)); subplot(2,1,2); plot(Ky,Py);

（5）、完整代码：

r=unifrnd(-0.5,0.5,8,8); %生成-0.5到0.5(连续)均匀分布的随机数

n=1:64;

x(n)=reshape(r,1,64); %将上述8x8分布的随机数转化成1x64分布的随机数

subplot(3,2,1);

stem(n,x(n),'filled'); %绘制以n为横轴，x(n)为纵轴的脉冲杆图图形

title('输入序列x(n)'); xlabel('时间(n)'); ylabel('幅度x(n)');

a=[1,-0.9]; %输入差分方程的系数 b=[1,0];

x01=0;y01=0; %输入初始条件

xi=filtic(b,a,0,0); %计算初始状态 y(n)=filter(b,a,x(n),xi); %求输出序列y(n) subplot(3,2,2);

stem(n,y(n),'filled'); title('输出序列y(n)'); xlabel('时间(n)'); ylabel('幅度y(n)');

Rx=xcorr(x(n),'unbiased'); %求自相关函数（无偏估计方式） subplot(3,2,3); stem(Rx,'filled'); title('自相关函数Rx'); Ry=xcorr(y(n),'unbiased');

subplot(3,2,4); stem(Ry,'filled'); title('自相关函数Ry'); Fs=50; %采样频率

nFFT=256; %进行FFT变换的长度 Lx=fft(Rx,nFFT); Ly=fft(Ry,nFFT);

Pxx1=abs(Lx); %求解PSD Pxx2=abs(Ly);

t=0:round(nFFT/2-1); Kx=t*Fs/nFFT; Ky=t*Fs/nFFT;

Px=10*log10(Pxx1(t+1)); %纵坐标的单位为dB subplot(3,2,5); plot(Kx,Px); title('功率谱估计X') Py=10*log10(Pxx2(t+1)); subplot(3,2,6); plot(Ky,Py);

title('功率谱估计y');

实验总结

本次学术周的课题活动使我更加熟练的掌握了matlab的相关功能（函数的调用），及matlab在数字信号处理中的应用，特别是运用matlab求自相关函数和功率谱的估计。