信号采样与重建的编程实现(4)

武汉理工大学《信号分析与处理》课程设计说明书

subplot(4,1,1) plot(t*1000,xa)

title('连续时间信号x(t)') axis([0 t0*1000 -50 150]) grid

xlabel('t:毫秒') ylabel('x(t)') subplot(4,1,2) plot(w1,abs(Xa))

title('连续时间信号频谱Xa(w1)') axis([0 1000 0 1200]) subplot(4,1,3) stem(x) grid xlabel('n') ylabel('x(n)') title('采样序列x(n)') axis([0 50 -15 160]) x1=spline(n*T,x,t) grid

xlabel('t:毫秒') ylabel('x(t)') subplot(4,1,4) plot(t*1000,x1) axis([0 t0*1000 0 200]) title('由x(n)恢复x1(t)') grid

xlabel('t:毫秒') ylabel('x1(t)')

13

武汉理工大学《信号分析与处理》课程设计说明书

axis([0 45 -20 160]) error=max(abs(x1-xa))

400HZ波形图如下所示：

图6 400Hz采样序列重建图

误差：

14

武汉理工大学《信号分析与处理》课程设计说明书

1000Hz波形图如下所示：

图7 1000Hz采样序列重建图

误差：

4.2 误差分析

由仿真结果可知，频率越大误差越小，根据奈奎斯特采样定理，当采样频率

15

武汉理工大学《信号分析与处理》课程设计说明书

大于2倍的基带频率是才不会发生混叠，信号重建误差会随着频率的增大而减小，本次课设中，400Hz小于基带频率的二倍，故产生误差较大，而采样频率为1000Hz时误差就变得很小，一般采样频率为基带频率的3~4倍即可。

5心得体会

经过一段艰苦的奋斗，数字信号处理课程设计已经结束了，连续几天的上午都是在学校机房里熬过去的，今天终于把报告弄完了。每次做课程设计就头疼好几天，被折磨得不想说什么了。我能够按时完成课设，绝大部分都是在同学，老师的指导下完成的，再加上从网络中收集到一些信息。总的来说觉得比较难，没有理解透彻，有好多要点都没弄懂。

在之前数字信号处理的学习以及完成实验的过程中，已经使用过MATLAB，对其有了一些基础的了解和认识。通过这次的课程设计使我进一步了解了信号的产生，采样及频谱分析的方法。以及其中产生信号和绘制信号的基本命令和一些基础编程语言。让我感受到只有在了解课本知识的前提下，才能更好的应用这个工具，并且熟练的应用MATLAB也可以很好的加深我对课程的理解，方便我的思维。这次课程设计使我了解了MATLAB的使用方法，提高了自己的分析和动手实践能力。同时我相信，进一步加强对MATLAB的学习与研究对我今后的学习将会起到很大的帮助。

这次的课程设计是对本学期所学知识的一次重要巩固，使得在课堂上掌握的知识得到了真正的运用。在学习的过程中和同学讨论，更明白了理论知识与实践的联系。书到用时方恨少，有些知识学会是一回事，掌握是一回事，但应用起来确实不是那么简单的，需要很多知识的融会贯通。

学习就是一个了解疑惑，进而解惑的过程。这次实习就是提供了这样一个机会，发现自己知识漏洞，与同学老师探讨进行解惑的的机会。

通过这次课程设计实习，我更深刻的了解了MATLAB的运用，重新复习了相关知识，对课本上的知识有了更深的理解，使我对数字信号处理有了系统的认知。

16

武汉理工大学《信号分析与处理》课程设计说明书

6参考文献

[1]董长虹.Matlab信号处理与应用.北京：国防工业出版社，2005 [2]路林吉.袁华.信号与系统.北京：机械工业出版社，2007 [3]甘俊英.MATLAB实验指导.北京：清华大学出版社，2007 [4]吴大正.信号与线性系统分析.北京：高等教育出版社，2005 [5]刘 泉.阙大顺.数字信号处理.北京：电子工业出版社，2009

[6]张 威. Matlab基础与编程入门.西安：西安电子科技大学出版社，2004 [7]刘树棠.信号与系统（第二版）.西安：西安交通大学出版社，2004

17

百度搜索“77cn”或“免费范文网”即可找到本站免费阅读全部范文。收藏本站方便下次阅读，免费范文网，提供经典小说综合文库信号采样与重建的编程实现(4)在线全文阅读。