数字信号处理报告(4)

xlabel('归一化频率/?'); ylabel('幅度/dB'); title('加矩形窗后响应') d=sin(0.2*pi*(n-30))./(pi*(n-30+eps)); w=0.5-0.5*cos(2*pi*n/128); h=d.*w;

[h1,w1]=freqz(h,1); subplot(2,1,2); plot(w1/pi,20*log10(abs(h1))); xlabel('归一化频率/?') ;ylabel('幅度/dB'); title('加海明窗后响应') ;

（2） 矩形序列输入（占空比0.5）：

输入序列1x(n)0-10204080100n加矩形窗低通滤波后频谱60120140100幅度/dB500050150200n加矩形窗低通滤波后输出序列1002503002y(n)0-2050100150n200250300

输入序列1x(n)0-10204080100n加海明窗低通滤波后频谱6012014040幅度/dB200050150200n加海明窗低通滤波后输出序列1002503000.5y(n)0-0.5050100150n200250300

主要代码：

n=0:127;N=30;x=[ones(1,32) -ones(1,32),ones(1,32) -ones(1,32)]; h=sin(0.2*pi*(n-N))./(pi*(n-N+eps));y=conv(x,h);Y=abs(fft(y)); subplot(3,1,1) ;stem(n,x); xlabel('n'); ylabel('x(n)'); title('输入序列');

subplot(3,1,2) ;stem(0:254,Y); xlabel('n') ;ylabel('幅度/dB'); title('加矩形窗低通滤波后频谱'); subplot(3,1,3); stem(0:254,y); xlabel('n') ;ylabel('y(n)') ;title('加矩形窗低通滤波后输出序列'); hd=sin(0.2*pi*(n-30))./(pi*(n-30+eps));

w=0.5-0.5*cos(2*pi*n/128); h=hd.*w; y=conv(x,h); Y=abs(fft(y)); subplot(3,1,1) ;stem(n,x); xlabel('n'); ylabel('x(n)') ;title('输入序列');

subplot(3,1,2) ;stem(0:254,Y) ;xlabel('n'); ylabel('幅度/dB'); title('加海明窗低通滤波后频谱'); subplot(3,1,3) ;stem(0:254,y) ;xlabel('n'); ylabel('y(n)'); title('加海明窗低通滤波后输出序列');

分析：

可以看见相同的信号经过矩形窗与海宁窗后的效果有一定的区别，因为海宁窗可以得到旁瓣更小的效果，使能量能够更加集中于窗谱的主瓣内，增大了阻带衰减，可以使设计的信号更加接近模拟信号。

实验心得

通过该实验，我深刻了解了各种类型的序列表示，无论是正弦序列，矩形序列，三角序列都已经有了较为明确的概念了解。同时，我们对序列进行巴特沃斯低通双线性IIR数字滤波器，最终得到了卷积的图样。

除此之外，我们再次温习了MATLAB，并且对其中的傅里叶变换函数有了进一步的了解。

在此次试验中，我遇到了许多困难，由于对MATLAB的不熟悉，最初的导入函数总是出错，最后，在同学的指导下，终于完成了工作。