实验1--实验报告成功.doc

一：实验目的及要求分析常用窗函数的时域和频域特性，灵活运用窗函数分析信号频谱和设计 FIR 数字滤波器二：实验仪器仪器名称 规格/型号 数量 备注计算机 一台 装有 Matlab三：实验原理在确定信号谱分析、随机信号功率谱估计以及 FIR 数字滤波器设计中，窗函数的选择起着重要的作用在信号的频谱分析中，截短无穷长的序列会造成频率泄漏，影响频谱分析的精度和质量合理选取窗函数的类型，可以改善泄漏现象在 FIR 数字滤波器设计中，截短无穷长的系统单位脉冲序列会造成 FIR 滤波器幅度特性的波动，且出现过渡带 四：实验步骤（1 ） 1. 分析并绘出常用窗函数的时域特性波形2. 利用 fft 函数分析常用窗函数的频域特性, 并从主瓣宽度和 旁瓣相对幅度两个角度进行比较分析3. 研究凯塞窗(Kaiser)的参数选择对其时域和频域的影响1) 固定 beta=4，分别取 N=20, 60, 110；(2) 固定 N=60，分别取 beta=1,5,114 序列 x=0.5*cos(11*pi*k/20)+cos(9*pi*k/20)，分析其频谱1) 利用不同宽度 N 的矩形窗截短该序列, N 分别为 20,40,160，观察不同长度 N 的窗对谱分析结果的影响；(2) 利用哈明窗重做 (1)；(3) 利用凯塞窗重做 (1)；(4) 比较和分析三种窗的结果；(5) 总结不同长度或类型的窗函数对谱分析结果的影响。

2 ）实验结果，分析与结论：实验 1%矩形窗时域波形及频谱N=51;w=boxcar(N);Y=fft(w,256);subplot(2,1,1);stem([0:N-1],w);xlabel('w');ylabel('y');title('时域波形');subplot(2,1,2);Y0= abs(fftshift(Y));plot([-128:127], Y0)xlabel('W');ylabel('Y0');title('频谱图形');%汉明窗时域波形及频谱N=51;k=0:N-1;w=0.54-0.46*cos(2*pi*k/(N-1))Y=fft(w,256);subplot(2,1,1);stem([0:N-1],w);xlabel('w');ylabel('y');title('时域波形');subplot(2,1,2);Y0= abs(fftshift(Y));plot([-128:127], Y0)xlabel('W');ylabel('Y0');title('频谱图形');%汉宁窗时域波形及频谱N=51;k=0:N-1;w=1/2*(1-cos(2*pi*k/(N-1)));Y=fft(w,256);subplot(2,1,1);stem([0:N-1],w);xlabel('w');ylabel('y');title('时域波形');subplot(2,1,2);Y0= abs(fftshift(Y));plot([-128:127], Y0)xlabel('W');ylabel('Y0');title('频谱图形');%布拉克窗时域波形及频谱N=51;k=0:N-1;w=0.42-0.5*cos(2*pi*k/(N-1))+0.08*cos(4*pi*k/(N-1));Y=fft(w,256);subplot(2,1,1);stem([0:N-1],w);xlabel('w');ylabel('y');title('时域波形');subplot(2,1,2);Y0= abs(fftshift(Y));plot([-128:127], Y0)xlabel('W');ylabel('Y0');title('频谱图形');%三角形窗时域波形及频谱N=51;w=bartlett(N);Y=fft(w,256);subplot(2,1,1);stem([0:N-1],w);xlabel('w');ylabel('y');title('时域波形');subplot(2,1,2);Y0= abs(fftshift(Y));plot([-128:127], Y0)xlabel('W');ylabel('Y0');title('频谱图形');%凯撒窗时域波形及频谱N=51;beta=4;w=Kaiser(N,beta);Y=fft(w,256);subplot(2,1,1);stem([0:N-1],w);xlabel('w');ylabel('y');title('时域波形');subplot(2,1,2);Y0= abs(fftshift(Y));plot([-128:127], Y0)xlabel('W');ylabel('Y0');title('频谱图形');实验 3.1%凯撒窗时域波形及频谱 beta=4 时 N 取不同值的波形比较N=20;beta=4;w=Kaiser(N,beta);Y=fft(w,256);subplot(3,2,1);stem([0:N-1],w);xlabel('w');ylabel('y');title('时域波形 beta=4,N=20');subplot(3,2,2);Y0= abs(fftshift(Y));plot([-128:127], Y0)xlabel('W');ylabel('Y0');title('频谱图形 beta=4,N=20');N=60;beta=4;w=Kaiser(N,beta);Y=fft(w,256);subplot(3,2,3);stem([0:N-1],w);xlabel('w');ylabel('y');title('时域波形 beta=4,N=60');subplot(3,2,4);Y0= abs(fftshift(Y));plot([-128:127], Y0)xlabel('W');ylabel('Y0');title('频谱图形 beta=4,N=60');N=110;beta=4;w=Kaiser(N,beta);Y=fft(w,256);subplot(3,2,5);stem([0:N-1],w);xlabel('w');ylabel('y');title('时域波形 beta=4,N=110');subplot(3,2,6);Y0= abs(fftshift(Y));plot([-128:127], Y0)xlabel('W');ylabel('Y0');title('频谱图形 beta=4,N=110');实验 3.2%凯撒窗时域波形及频谱 N=60，beta 取不同值的波形比较N=60;beta=1;w=Kaiser(N,beta);Y=fft(w,256);subplot(3,2,1);stem([0:N-1],w);xlabel('w');ylabel('y');title('时域波形 N=60，beta=1');subplot(3,2,2);Y0= abs(fftshift(Y));plot([-128:127], Y0)xlabel('W');ylabel('Y0');title('频谱图形 N=60，beta=1');N=60;beta=5;w=Kaiser(N,beta);Y=fft(w,256);subplot(3,2,3);stem([0:N-1],w);xlabel('w');ylabel('y');title('时域波形 N=60，beta=5');subplot(3,2,4);Y0= abs(fftshift(Y));plot([-128:127], Y0)xlabel('W');ylabel('Y0');title('频谱图形 N=60，beta=5');N=60;beta=11;w=Kaiser(N,beta);Y=fft(w,256);subplot(3,2,5);stem([0:N-1],w);xlabel('w');ylabel('y');title('时域波形 N=60，beta=11');subplot(3,2,6);Y0= abs(fftshift(Y));plot([-128:127], Y0)xlabel('W');ylabel('Y0');title('频谱图形 N=60，beta=11');实验 4.1%利用矩形窗分析序列N=20;k=0:N-1;x=0.5*cos(11*pi*k/20)+cos(9*pi*k/20);w=ones(1,N);y=x.*w;Y=fft(y,512);subplot(3,2,1);stem([0:N-1],y);title('抽样信号');xlabel('频率');ylabel('幅值');subplot(3,2,2);Y0=abs(fftshift(Y));plot([-256:255], Y0);title('时域波形');xlabel('频率');ylabel('幅值');N=40;k=0:N-1;x=0.5*cos(11*pi*k/20)+cos(9*pi*k/20);w=ones(1,N);y=x.*w;Y=fft(y,512);subplot(3,2,3);stem([0:N-1],y);title('抽样信号');xlabel('频率');ylabel('幅值');subplot(3,2,4);Y0=abs(fftshift(Y));plot([-256:255], Y0);title('时域波形');xlabel('频率');ylabel('幅值');N=160;k=0:N-1;x=0.5*cos(11*pi*k/20)+cos(9*pi*k/20);w=ones(1,N);y=x.*w;Y=fft(y,512);subplot(3,2,5);stem([0:N-1],y);title('抽样信号');xlabel('频率');ylabel('幅值');subplot(3,2,6);Y0=abs(fftshift(Y));plot([-256:255], Y0);title('时域波形');xlabel('频率');ylabel('幅值');实验 4.2%利用汉明窗分析序列N=20;k=0:N-1;x=0.5*cos(11*pi*k/20)+cos(9*pi*k/20);w=1/2*(1-cos(2*pi*k/(N-1)));y=x.*w;Y=fft(y,512);subplot(3,2,1);stem([0:N-1],y);title('抽样信号');xlabel('频率');ylabel('幅值');subplot(3,2,2);Y0=abs(fftshift(Y));plot([-256:255], Y0);title('时域波形');xlabel('频率');ylabel('幅值');N=40;k=0:N-1;x=0.5*cos(11*pi*k/20)+cos(9*pi*k/20);w=1/2*(1-cos(2*pi*k/(N-1)));y=x.*w;Y=fft(y,512);subplot(3,2,3);stem([0:N-1],y);title('抽样信号');xlabel('频率');ylabel('幅值');subplot(3,2,4);Y0=abs(fftshift(Y));plot([-256:255], Y0);title('时域波形');xlabel('频率');ylabel('幅值');N=160;k=0:N-1;x=0.5*cos(11*pi*k/20)+cos(9*pi*k/20);w=1/2*(1-cos(2*pi*k/(N-1)));y=x.*w;Y=fft(y,512);subplot(3,2,5);stem([0:N-1],y);title('抽样信号');xlabel('频率');ylabel('幅值');subplot。