目錄

1. 認識離散時間序列

2. 生成一些常用信號

(1) 正弦信號

(2) 指數信號

(3) 單位沖擊信號

(4) 階躍信號

(5) 隨機信號

3. 生成離散時間信號

(1) 正弦信號

(2) 指數信號

(3) 通過輸入參數來實現信號

(4)數字信號處理中的一道題

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1. 認識離散時間序列

一般來說，我們在現實中遇到的都是一些模擬信號，但如果使用計算機處理信號的話，在時間上不連續的數字信號有更好的精度以更低的噪聲敏感度，所以要進行數字信號處理，即對離散時間信號的處理。

認識數字信號處理

離散時間信號表示的就是在時域不連續的信號，而它的不連續性可能是周期的，也有可能不是周期的，看具體情況進行判斷

2. 生成一些常用信號

(1) 正弦信號

正弦信號的生成比較簡單，確定了自變量的范圍就可以直接使用相應的表達式進行生成：

xn=cos(0.6*pi*n + 0.3*pi); figure plot(n,xn) axis([-40,60,-1.5,1.5]) title('正弦信號')

通過以上代碼可以得到下面的圖像：

如果需要調整信號的頻率直接在信號表達式內部進行修改即可：

xn=cos(0.1*pi*n + 0.3*pi); figure plot(n,xn) axis([-40,60,-1.5,1.5]) title('正弦信號')

得到如下結果：

(2) 指數信號

確定了指數函數的指數以及系數，就可以進行繪制：

A=2; a=0.2; t=-10:0.01:10; ft=A*exp(a*t); plot(t,ft); grid on; %在圖上畫方格

得到的圖像如下（使用 grid on 可以繪制表格）：

(3) 單位沖擊信號

單位沖擊信號，即 ,當? t? 為零時該信號值為1，t 為其他值時該信號值為 0：

n = -5:5; x = n == 0;% 當n為0時，x的值為1 stem(n, x, 'filled'); axis([-5 5 0 1.1*max(x)]);%規定坐標軸的范圍 xlabel('時間(n)');ylabel('幅度(n)');

得到的信號如下：

(4) 階躍信號

當 t < 0 時信號全為0，當 t > 0 時信號全為1

n = -2:8; x = n >= 0; % 當n大于等與零時，其值為1 stem(n, x, 'filled'); axis([-4, 4, 0, 1.1*max(x)]); title('階躍信號'); xlabel('時間(n)');ylabel('幅度(n)');

得到如下所示的圖像：

(5) 隨機信號

代碼如下：

tn=0:0.2:15; N=length(tn); x=rand(1,N); subplot(2,1,1); plot(tn,x);tn=0:0.5:15; N=length(tn); y=rand(1,N); subplot(2,1,2); stem(tn,y,'.');

在確定的范圍內得到的連續時間和離散時間信號如下圖：

3. 生成離散時間信號

即在時域內離散不連續的信號

(1) 正弦信號

n = -40:60; xn=cos(0.1*pi*n + 0.3*pi); stem(n,xn,'.'); axis([-40,60,-1.5,1.5]) title('正弦信號')

得到圖像如下：

(2) 指數信號

實現上圖的代碼如下：

n1=-10; n2=10; a1=0.5; a2=2; na1=n1:0; x1 = a1.^na1; na2 = 0:n2; x2 = a2.^na2; subplot(2,1,1); stem(na1,x1,'filled'); title('實指數序列(a<1)'); subplot(2,1,2); stem(na2,x2,'filled'); title('實指數序列(a>1)');

(3) 通過輸入參數來實現信號

L = input('Please input L:\n'); A = input('Please input A:\n'); w = input('Please input w:\n'); ph = input('Please input ph:\n'); n = 0:L;xn = A*sin(w*n + ph); stem(n,xn,'.') axis([0,L,-1-A,A+1]) title('M2.4 2.40f')

通過上述代碼可以實現輸入系數、序列長度、頻率以及相位進行信號序列的輸出

(4)數字信號處理中的一道題

n=-40:40; xnb=cos(0.6*pi*n + 0.3*pi); figure subplot(4,1,1) stem(n,xnb,'.'); axis([-40,40,-1.5,1.5]) title('2.39b')xnc = real(exp(1j*pi*n/8)) + imag(exp(1j*pi*n/5)); subplot(4,1,2) stem(n,xnc,'.') axis([-40,40,-1,2]) title('2.39c')xnd = 6*sin(0.15*pi*n) - cos(0.12*pi*n + 0.1*pi); subplot(4,1,3) stem(n,xnd,'.'); axis([-40,40,-10,10]) title('2.39d')xne = sin(0.1*pi*n + 0.75*pi) - 3*cos(0.8*pi*n + 0.2*pi) + cos(1.3*pi*n); subplot(4,1,4) stem(n,xne,'.'); axis([-40,40,-5,5]) title('2.39e')

效果如下：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Matlab 进行离散时间信号序列的生成的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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