第一篇：matlab實(shí)驗(yàn)報(bào)告

實(shí)驗(yàn)二

特殊函數(shù)與圖形

一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康募耙饬x

掌握用Matlab軟件繪制簡(jiǎn)單曲線、曲面圖形，并通過(guò)繪制一些特殊函數(shù)的圖形，更加深入地理解相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)，了解函數(shù)的性態(tài)。

二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

平面作圖、空間作圖，比較數(shù)值作圖與符號(hào)作圖的異同。

三、實(shí)驗(yàn)步驟

1.在D盤(pán)建立一個(gè)自己的文件夾;

2.開(kāi)啟軟件平臺(tái)——MATLAB，將你建立的文件夾加入到MATLAB的搜索路徑中。

3.4.5.6.7.利用幫助了解函數(shù)plot, surf, ezmesh，ezsurf等的功能和用法。

開(kāi)啟MATLAB編輯窗口,鍵入你編寫(xiě)的M文件（命令文件或函數(shù)文件）；

保存文件（注意將文件存入你自己的文件夾）并運(yùn)行；

若出現(xiàn)錯(cuò)誤，修改、運(yùn)行直到輸出正確結(jié)果；

寫(xiě)出實(shí)驗(yàn)報(bào)告，并淺談學(xué)習(xí)心得體會(huì)。

四、實(shí)驗(yàn)要求與任務(wù)

根據(jù)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容和步驟，完成以下具體實(shí)驗(yàn)，按要求寫(xiě)出實(shí)驗(yàn)報(bào)告。1．作出下圖所示的三維圖形：

圖1 提示：圖形為圓環(huán)面和球面的組合.2．作出下圖所示的墨西哥帽子及其剪裁圖形：

圖2

3．畫(huà)出橢球面、雙葉雙曲面、單葉雙曲面．

4．若要求田螺線的一條軸截面的曲邊是一條拋物線：y?0時(shí)x2?5z．試重新設(shè)計(jì)田螺線的參數(shù)方程，并畫(huà)出該田螺線．

5．作出下圖所示的馬鞍面（顏色為灰色，并有一個(gè)標(biāo)題：“馬鞍面”）：

圖3 6．繪制黎曼函數(shù)的圖形，要求分母的最大值n的數(shù)值由鍵盤(pán)輸入（提示：使用input語(yǔ)句）．

第二篇：matlab實(shí)驗(yàn)報(bào)告

求解：1.模擬比賽車道曲線和選手速度曲線；

2.估計(jì)車道長(zhǎng)度和所圍區(qū)域面積；

3.分析車道上相關(guān)路段的路面狀況（用不同顏色或不同線型標(biāo)記出來(lái)）；

4.對(duì)參加比賽選手提出合理建議。

四．合理建議

1.通過(guò)賽道曲線可知，選手所經(jīng)過(guò)的賽道上不平整的地方很多，如果平常不多多嘗試不同的路況會(huì)造成比賽時(shí)的很多突發(fā)情況，都會(huì)造成選手的成績(jī)受到很大的干擾，甚至退賽等嚴(yán)重的后果。所以我建議選手平時(shí)要多在不同類型的路況上練習(xí)，以增強(qiáng)應(yīng)變能力，取得更好的成績(jī)。

2.選手的速度分配有一些不合理，在平直的沙土路段應(yīng)該全力加速，以最快速度通過(guò)這個(gè)路段，以達(dá)到最好的比賽效果。在經(jīng)過(guò)坑洼碎石路時(shí)盡量保持一個(gè)恒定的速度，因?yàn)槿绻俣纫恢痹谧兓苋菀自谶@種路段上陷入或者熄火，造成比賽時(shí)的極大不利。將加速盡量用在沙土路等摩擦力較大的路上，以免耗費(fèi)太多的動(dòng)力。我們需要將動(dòng)力的效率盡量的提高。

五．實(shí)驗(yàn)的總結(jié)

我認(rèn)為，本實(shí)驗(yàn)的主要目的在于讓我們掌握對(duì)三次樣條差值來(lái)模擬離散點(diǎn)表示的曲線的運(yùn)用，我認(rèn)為我們已經(jīng)基本掌握，并且我們也掌握了用梯形法求不規(guī)則封閉圖形的面積的方法，除此之外，本實(shí)驗(yàn)中還有考查所學(xué)知識(shí)外的方面，就是畫(huà)v-t圖。

事實(shí)上，根據(jù)題目所給的條件，并不能準(zhǔn)確地畫(huà)出v-t圖，所以需要找到一種方法，來(lái)盡量 使結(jié)果接近真正的情況。我采用了中值的方法，這是我想到的一種比較有效的方法，并且在使用這種方法時(shí)，又運(yùn)用到了三次樣條差值的方法，使我對(duì)三次樣條差值法理解地更加深刻，并且能更加靈活地運(yùn)用。

所以我發(fā)現(xiàn)三次樣條差值的方法運(yùn)用的范圍十分廣泛，不僅是對(duì)路徑的擬合，許多已知離散點(diǎn)，對(duì)應(yīng)的函數(shù)連續(xù)變化的問(wèn)題也可以用此方法解決，比如已知一天中幾個(gè)離散時(shí)間點(diǎn)對(duì)應(yīng)的氣溫，估計(jì)出一天氣溫的變化趨勢(shì)，就可以用此方法。

最重要的是，我感到了數(shù)學(xué)建模的重要性，我發(fā)現(xiàn)原來(lái)生活中不少類似的問(wèn)題，都是用數(shù)學(xué)建模的方法解決的。

第三篇：《Matlab語(yǔ)言》實(shí)驗(yàn)報(bào)告

《Matlab語(yǔ)言》實(shí)驗(yàn)（報(bào)告）題庫(kù)

1、TDOA信號(hào)分析類

（1）已給出一段事先采集的信號(hào)，該信號(hào)為進(jìn)行TDOA定位使用的基本信號(hào)，其格式為GPS+IQ + GPS+IQ …，即每包數(shù)據(jù)由GPS頭文件和IQ信號(hào)構(gòu)成，GPS頭文件共58B，其數(shù)據(jù)格式為

$HT,20130114,084556,N3606.82273,E10343.59311,M1538.7,11,0*，每包IQ數(shù)據(jù)共8192B，其數(shù)據(jù)格式為I0,Q0,I1,Q1,I2,Q2…,I2047,Q2047，即I數(shù)據(jù)2048點(diǎn)、Q數(shù)據(jù)2048點(diǎn)交叉出現(xiàn)。換言之，每包數(shù)據(jù)實(shí)際內(nèi)容為：$HT,20130114,084556,N3606.82273,E10343.59311,M1538.7,11,0* I0 Q0 I1 Q1 I2 Q2 … I2047 Q2047，程序前期已實(shí)現(xiàn)讀取IQ數(shù)據(jù)文件并進(jìn)行關(guān)鍵信息讀取分解，請(qǐng)根據(jù)程序提醒，完成相關(guān)功能（數(shù)據(jù)及程序見(jiàn)“1-實(shí)際IQ信號(hào)實(shí)驗(yàn)”文件夾）。

2、TDOA時(shí)差估計(jì)仿真類

（2）在TDOA定位技術(shù)中，時(shí)差估計(jì)是一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)。自行仿真2個(gè)具有一定時(shí)差的信號(hào)，用廣義互相關(guān)法（GCC）計(jì)算該2個(gè)信號(hào)的時(shí)差，并與設(shè)定時(shí)差進(jìn)行對(duì)比分析（需給出詳細(xì)過(guò)程及適當(dāng)?shù)姆抡鎴D）。

（3）在TDOA定位技術(shù)中，時(shí)差估計(jì)是一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)。自行仿真2個(gè)具有一定時(shí)差的信號(hào)，用互模糊函數(shù)法計(jì)算該2個(gè)信號(hào)的時(shí)差，并與設(shè)定時(shí)差進(jìn)行對(duì)比分析（需給出詳細(xì)過(guò)程及適當(dāng)?shù)姆抡鎴D）。

（4）在TDOA定位技術(shù)中，時(shí)差估計(jì)是一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)。自行仿真2個(gè)具有一定時(shí)差的信號(hào)，用廣義互相關(guān)（GCC）結(jié)合多項(xiàng)式擬合方法計(jì)算該2個(gè)信號(hào)的時(shí)差，并比較廣義互相關(guān)法估計(jì)時(shí)差和廣義互相關(guān)結(jié)合多項(xiàng)式擬合方法估計(jì)時(shí)差的結(jié)果，進(jìn)行分析（需給出詳細(xì)過(guò)程及適當(dāng)?shù)姆抡鎴D）。

（5）在TDOA定位技術(shù)中，時(shí)差估計(jì)是一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)。自行仿真2個(gè)具有一定時(shí)差的信號(hào)，自選方法計(jì)算該2個(gè)信號(hào)的時(shí)差，并與設(shè)定時(shí)差進(jìn)行對(duì)比分析（需給出詳細(xì)過(guò)程及適當(dāng)?shù)姆抡鎴D）。

3、TDOA時(shí)差估計(jì)實(shí)測(cè)類

下面三題使用“3-TDOA實(shí)測(cè)類-數(shù)據(jù)”。

（6）在TDOA定位技術(shù)中，時(shí)差估計(jì)是一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)。根據(jù)提供的TDOA數(shù)據(jù)，用廣義互相關(guān)（GCC）計(jì)算該2路信號(hào)的時(shí)差，統(tǒng)計(jì)每包數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果，并分析之（需給出詳細(xì)解決過(guò)程及適當(dāng)?shù)姆治鰣D）。

（7）在TDOA定位技術(shù)中，時(shí)差估計(jì)是一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)。根據(jù)提供的TDOA數(shù)據(jù)，用廣義互相關(guān)（GCC）結(jié)合多項(xiàng)式擬合方法計(jì)算該2路信號(hào)的時(shí)差，比較廣義互相關(guān)法估計(jì)時(shí)差和廣義互相關(guān)結(jié)合多項(xiàng)式擬合方法估計(jì)時(shí)差的結(jié)果，并分析之（需給出詳細(xì)解決過(guò)程及適當(dāng)?shù)姆治鰣D）。

（8）在TDOA定位技術(shù)中，時(shí)差估計(jì)是一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)。根據(jù)提供的TDOA數(shù)據(jù)，自選方法計(jì)算該2路信號(hào)的時(shí)差，統(tǒng)計(jì)每包數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果，并分析之（需給出詳細(xì)解決過(guò)程及適當(dāng)?shù)姆治鰣D）。

4、信號(hào)頻域分析類

（9）生成一個(gè)帶有噪聲的正弦波信號(hào)，信號(hào)的頻率、幅度，噪聲的幅度自行設(shè)定。（將帶有噪聲的正弦信號(hào)放入for循環(huán)中，利于pause，實(shí)現(xiàn)噪聲動(dòng)態(tài)變化效果，并在for循環(huán)內(nèi)畫(huà)出其時(shí)域圖和幅頻圖（采樣率和采樣點(diǎn)數(shù)自行設(shè)定），觀察動(dòng)態(tài)變化情況），最后總結(jié)系統(tǒng)采樣率和采樣點(diǎn)數(shù)對(duì)仿真信號(hào)效果的影響。

（10）自行生成一段時(shí)域信號(hào)，要求在不同的時(shí)間，信號(hào)具有不同的頻率（即非平穩(wěn)信號(hào)），用短時(shí)傅里葉變換對(duì)其進(jìn)行時(shí)頻分析，并呈現(xiàn)時(shí)頻分析結(jié)果。

（11）自行生成一段時(shí)域信號(hào)，要求在不同的時(shí)間，信號(hào)具有不同的頻率（即非平穩(wěn)信號(hào)），用小波變換對(duì)其進(jìn)行時(shí)頻分析，并呈現(xiàn)時(shí)頻分析結(jié)果。

5、信號(hào)調(diào)制解調(diào)類

（12）自行產(chǎn)生正弦信號(hào)作為基帶信號(hào)、載波，試合成AM信號(hào)，在AM信號(hào)上加高斯白噪聲，并將AM信號(hào)解調(diào)，畫(huà)出各信號(hào)（基帶信號(hào)、載波、合成的AM信號(hào)、解調(diào)后的基帶信號(hào)）時(shí)域圖及頻譜圖，并對(duì)比總結(jié)解調(diào)效果。

（13）自行產(chǎn)生正弦信號(hào)作為基帶信號(hào)、載波，試合成FM信號(hào)，在FM信號(hào)上加高斯白噪聲，并將FM信號(hào)解調(diào)，畫(huà)出各信號(hào)（基帶信號(hào)、載波、合成的FM信號(hào)、解調(diào)后的基帶信號(hào)）時(shí)域圖及頻譜圖，并對(duì)比總結(jié)解調(diào)效果。

（14）自行產(chǎn)生一個(gè)正弦信號(hào)，以此為載波，生成一段2ASK信號(hào)，其中數(shù)字序列隨機(jī)生成，畫(huà)出數(shù)字基帶序列、正弦信號(hào)、2ASK信號(hào)的時(shí)域圖。

（15）自行產(chǎn)生兩個(gè)不同頻率的正弦信號(hào)，以此為載波，生成一段2FSK信號(hào)，其中數(shù)字序列隨機(jī)生成，畫(huà)出數(shù)字基帶序列、兩個(gè)正弦信號(hào)、2FSK信號(hào)的時(shí)域圖。

（16）用Matlab模擬通信系統(tǒng)收發(fā)過(guò)程，要求：發(fā)射站發(fā)射FM調(diào)制信號(hào)，接收站接收該信號(hào)，并進(jìn)行解調(diào)，系統(tǒng)參數(shù)及傳播環(huán)境/過(guò)程參數(shù)自定。

6、信號(hào)分離類

（17）自行生成一個(gè)含有3個(gè)頻率（信號(hào)頻率相近，如200Hz，210Hz，300Hz）的信號(hào)，其他參數(shù)自定，直接用FFT難以將不同頻率信號(hào)，尤其頻率較近的信號(hào)進(jìn)行分離，試用AR等高階功率譜方法，將該信號(hào)進(jìn)行分離，并繪制分離前后的頻譜圖（即信號(hào)的FFT圖、信號(hào)的AR分離圖）。

（18）自行生成一個(gè)含有不同頻率或不同相位的信號(hào)，直接用FFT難以將不同頻率信號(hào)，尤其頻率較近或同頻率不同相位的信號(hào)進(jìn)行分離，試用MUSIC方法，將該信號(hào)進(jìn)行分離，并繪制分離前后的頻譜圖（即原信號(hào)的FFT圖、信號(hào)的MUSIC分離圖），并總結(jié)現(xiàn)象。

（19）自行產(chǎn)生一段含有低頻、高頻和噪聲成分的信號(hào)，嘗試設(shè)計(jì)不同的濾波器，將高頻信號(hào)及噪聲濾掉，并繪制濾波前后的信號(hào)對(duì)比圖（含時(shí)域、頻域圖）。

7、深度學(xué)習(xí)類

（20）設(shè)計(jì)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（可以是任意類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），對(duì)手寫(xiě)數(shù)字進(jìn)行分類，要求小組內(nèi)每個(gè)成員至少每人手寫(xiě)一個(gè)數(shù)字，然后識(shí)別，并分析識(shí)別準(zhǔn)確率。

（21）自行找一個(gè)預(yù)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，對(duì)日常生活物品進(jìn)行識(shí)別，要求小組內(nèi)每個(gè)成員拍照1~2個(gè)物品，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別，并分析識(shí)別效果。

第四篇：MAtlab傅里葉變換實(shí)驗(yàn)報(bào)告

班級(jí)

信工 142

學(xué)號(hào)

姓名

何巖

實(shí)驗(yàn)組別

實(shí)驗(yàn)日期

室溫

報(bào)告日期

成績(jī)

報(bào)告內(nèi)容:(目得與要求, 原理, 步驟, 數(shù)據(jù), 計(jì)算, 小結(jié)等)1、求信號(hào)得離散時(shí)間傅立葉變換并分析其周期性與對(duì)稱性;給定正弦信號(hào) x(t)=2＊ｃｏs(2＊pｉ*1０＊ｔ),ｆs=100ＨZ,求其ＤTFＴ。

(ａ)代碼: ｆ=10;Ｔ=1／f;w=－1０:0、2:10;t1=0:0、000１:１;ｔ２＝0:0。0１:1;n1=-2;ｎ2=8;ｎ０=０;n＝n1:0。0１:n２;ｘ5＝［ｎ>=0.01];x１=2＊cos(2*ｆ＊pi＊ｔ1);x２＝2*coｓ(2＊f*pi＊t２);x3=(exp(—ｊ).^(t2’*w));x４=ｘ２*x３;subplot(2,2,1);ploｔ(t1,x1);axｉs(［０ １ 1、1*min(x2)1。1＊maｘ(ｘ2)]);xlaｂeｌ(’x(n)’);ylabeｌ(’x(n)“);titｌｅ(＇原信號(hào) x1”);ｘlａbeｌ(“t”);ylabeｌ(“x1’);sｕbpｌot(2,2,3);sｔem(t2,ｘ2);axis(［０ 1 1、1＊min(x2)1。１＊max(x2)]);title(’原信號(hào)采樣結(jié)果 x2＇);xlabel(＇ｔ’);ｙlaｂel(＇x2”);ｓubplot(2,2,２);steｍ(n,x5);axiｓ([0 1 1、1*miｎ(x5)1.1*mａx(x5)]);xｌabｅｌ(’n’);ｙｌabel(＇x2“);titlｅ(’采樣函數(shù)ｘ２＇);ｓubｐlｏt(2,2,4);ｓtｅm(t2,ｘ4);axis(［0 1 —0、2＋1。1*min(x４)１、1*ｍａx(x4)］);xlabel(’t”);ylabel(＇x4“);title(”ＤＴFＴ結(jié)果 x4＇);(b)結(jié)果:

２、用以下兩個(gè)有限長(zhǎng)序列來(lái)驗(yàn)證 DTFT 得線性、卷積與共軛特性;x1(n)=［１ ２ 3 ４ 5 6 7 8 9 10 11 １２];x2(ｎ)=R 10(n)(1)線性:(a)代碼: w=linｓｐaｃe(-8,8,10000);ｎｘ1＝[０:11］;nx2＝［0:9];ｘ1=［1 2 ３ 4 ５ ６ ７ 8 9 10 1１ １２］;x2=[1 １ 1 1 １ 1 1 1 １ １];x3=［x2,ｚeｒｏs(１,(leｎgth(x1)—lｅngth(x2)))］;x4=2＊x1+3＊x3;Ｘ1=x1*exｐ(-j＊ｎx1＇＊w);％頻率特性 X3=x３*exp(-j*ｎｘ1＇＊ｗ);%頻率特性 X4＝ｘ4*exp(—ｊ*ｎｘ1’*w);％頻率特性

suｂplｏt(5,３,１),ｓｔem(nx1,x１),ａxiｓ([-1,１3,0,15］);tiｔle(＇x１’), ｙlabel(“ｘ(n)’);

suｂｐｌot(5,3,2),stem(nx２,x２),ａxis(［—１,１3,0,5］);ｔitｌe(”x2＇);

subplot(5,３,3),steｍ(nx1,x4),axis([-1,13,0,2６]);titlｅ(’x4=2＊ｘ1+3＊ｘ３“);

sｕbplｏt(５,3,4),ｐｌｏｔ(w,abs(X1));ylabｅl(＇幅度’)

subplot(5,３,7),ｐlot(w,aｎgle(Ｘ1));ｙｌabel(’相位＇)

subpｌｏt(5,３,10),ploｔ(w,rｅal(Ｘ１));yｌabel(’實(shí)部’)

sｕbｐlｏt(５,3,13),pｌot(w,imag(X１));yｌａbｅl(”虛部’)ｓuｂploｔ(5,3,5),pｌot(ｗ,aｂs(X３));

ｓubpｌoｔ(5,3,8),plot(w,angｌe(Ｘ3));

subｐlot(５,3,11),ploｔ(w,reａl(X3));subplｏt(5,3,１4),plot(w,imag(X3));

subplｏｔ(５,3,6),ｐlot(ｗ,abs(X4));

sｕbplot(5,3,9),plot(w,anｇｌe(Ｘ４));

subpｌot(5,3,１2),ploｔ(w,rｅal(X４));sｕbploｔ(5,３,15),plot(w,ｉmag(Ｘ4));

(b)結(jié)果:

(2)卷積:(a)代碼: nx１=0:11;ｎｘ2＝０:9;ｎx3=０:20;

w=ｌｉnspace(-８,８,40);％w=[—8,8］分 10000 份

x1＝[1 2 3 ４ ５ 6 ７ ８ 9 10 11 12］;x２＝［1 1 1 1 1 1 1 1 1 1];x3=cｏnv(x１,ｘ２);％ x1 卷積 x2 ｘ4=x1＊exp(-ｊ＊nx1“*w);％ x１頻率特性 x5=ｘ2*exp(－ｊ＊ｎｘ2’＊w);% x2 頻率特性 x6=x3*exp(-j＊nｘ3”＊w);% x1 卷積 x２頻率特性 x7＝x４、*x5;

sｕｂpｌｏt(2,2,１),stｅm(ｎx1,x1),axｉｓ(［—1,15,0,15］),ｔｉtｌe(’x1“);su ｂ plo ｔ(2,2,2), ｓ ｔ em(nx2, ｘ ２),ax ｉ s([—1, １

5,0,5］),title(’x2’);ｓuｂplot(2,1,２),stem(ｎx3,ｘ3),axiｓ([—1,25,0,80]);ｔitle(＇x１卷積ｘ2 結(jié)果 x3’);figuｒe,subｐlｏt(2,２,1),stｅｍ(x４,”filled’),titｌe(“ｘ１得DTFT 結(jié)果ｘ4’);

subploｔ(2,2,2),ｓtem(x５,”filled＇),titlｅ(’x２得 DTFT結(jié)果 x5’);

ｓｕｂplot(2,２,3),stｅｍ(ｘ6,＇filｌｅd’),ｔitｌｅ(’ｘ3得 DTFT 結(jié)果 x6’);

subｐlot(2,2,4),ｓteｍ(x7,“fｉlled＇),ｔitle(＇x4 得ＤTFT 結(jié)果ｘ7’);

figure,suｂｐlot(3,２,1),stem(ｗ,abｓ(ｘ6)), ylabel(”幅度’),ｔｉｔle(’x1 卷積 x2 得 DTFＴ＇);

ｓuｂplｏｔ(4,2,3),steｍ(w,aｎｇle(ｘ6)),yｌａbeｌ(“相位”)

sｕbpｌoｔ(4,2,5),stem(w,ｒeａl(ｘ6)),ylabｅl(“實(shí)部’)

subplｏｔ(4,2,7),sｔem(w,ｉmag(x6)),ylabeｌ(＇虛部’)

ｓubｐlot(４,2,2),stem(w,abs(x７)), tｉtlｅ(’x1 與 x2 得 DTFＴ得乘積’);

sｕbplot(４,2,4),ｓtem(w,ａngle(x７));

subplot(4,2,6),stｅｍ(w,real(ｘ7));

subpｌot(4,2,８),sｔｅｍ(w,ｉｍag(x7));

(ｂ)結(jié)果:

(3)共軛:(a)代碼: x1n=［1 2 3 4 5 6 7 ８ 9 1０ １1 12］;w=—10:10;N１=ｌｅngth(ｘ1n);n１=0:N1—1;x1=real(x1n);x2=iｍaｇ(ｘ１n);x2n=ｘ1—j＊x2;

Ｘ1＝x2n*(exｐ(－j)、^(n1＇＊ｗ));X2=x１n*(exp(j)、＾(n1’＊w));x3=rｅal(X2);x４＝imａg(Ｘ2);Ｘ２=x３—j*x4;fｉguｒe,subpｌｏt(211);stem(w,Ｘ1,”.’);tiｔｌｅ(“x1ｎ共軛得 DＴFT’);

suｂplot(2１2);sｔem(ｗ,Ｘ2,”、’);tｉｔle(“ｘ1n 得 DＴFT 取共軛且反折”);(b)結(jié)果:

3。

求 LTI 系統(tǒng)得頻率響應(yīng) 給定系統(tǒng) H(Ｚ)=B(Ｚ)/A(Z),A＝[0。９8777 －0。3１18３ 0、０256] B=［0.98997 0.989 ０。989９7］,求系統(tǒng)得幅頻響應(yīng)與相頻響應(yīng)、(要求使用ｆｉlｔer(B,Ａ,δ(n))求解。

(a)結(jié)果: A=[0、98777-０。3１1８3 0、０２５6］;Ｂ=[0。９899７ 0、９89 0、９899７];C=[1 0 0 ０ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ０ ０ 0 0 ０ 0 ０ ０ 0 0 0 0 0］ y=filtｅr(B,A,C);suｂpｌot(2,2,1);stem(ｙ,＇、’);titｌｅ(’原始序列“);

mag=abs(ｙ);ｐｈ=ａnｇle(ｙ);ph=ph*1８0／ｐi;sｕbplot(２,2,2);ｓｔｅm(mａｇ,”、＇);title(＇幅頻特性＇);xlａbel(＇時(shí)間信號(hào)ｎ“);ylabel(＇信號(hào)幅度＇);suｂplｏt(2,2,３);stｅm(ph,”、’);ｔitlｅ(“相頻特性”);xlaｂｅｌ(“時(shí)間信號(hào) n＇);yｌabｅl(”信號(hào)相位“);(b)結(jié)果:

4.采樣與頻譜混疊 給定信號(hào)ｘ(t)=100*eｘp(-100*ｔ)＊coｓ(2*ｐi＊500＊t),求該信號(hào)得頻譜;當(dāng)采樣頻率分別為 fs１=200０ＨZ,fｓ2=1000HＺ;fs3=５00HZ;fｓ４=200HZ,時(shí)輸出序列得 DＴFＴ。

(a)代碼: x=100＊ｅxp(-100*t)、＊cos(2＊pｉ＊500＊t);ｔ=—2:０、1:2;w=－10:0。1:10;

y＝ｘ*(exｐ(-j)、^(ｔ’*ｗ));subpｌot(２,1,1),plot(t,ｘ);ｓubpｌot(2,1,2),ｐlｏt(w,ｙ);tｉtle(’原始信號(hào)得頻譜＇);figｕre,ｆｓ1＝2000;Ts１＝1／ｆs1;n1=-2:Tｓ1:2;

fs2＝10００;Ｔs2=1/fs２;n2=－2:Ts2:2;

fs3=500;Ts3=1/fｓ３;n3＝-2:Ts3:2;

fs4=200;Ts4=1/ｆｓ４;n4＝—2:Tｓ4:2;x1＝１00。＊eｘp(—10０＊n1)。*cos(２*pi*500*ｎ１);ｙ１=ｘ1＊(eｘp(-j)。^(n1”＊w));sｕbploｔ(221);plｏt(w,ｙ１);title(“經(jīng) 2000Hz 采樣后信號(hào)得 DTFT”);x2=100。*exｐ(-１0０*ｎ2)、*ｃos(２*ｐｉ*500＊n２);ｙ2＝x2＊(eｘｐ(-j)、^(n2＇*w));subplｏｔ(222);ｐｌot(w,y２);tｉｔle(’經(jīng) 1000Hｚ采樣后信號(hào)得 DTＦT’);x3=１00、＊ｅxp(—１00*n3)、＊coｓ(２＊pi＊5０0＊n3);

ｙ3＝x3*(exｐ(—j)、＾(ｎ３“＊w));suｂpｌｏt(22３);ｐlｏt(ｗ,y3);titlｅ(’經(jīng)５00Hz 采樣后信號(hào)得 DTFＴ”);x4=100.＊exp(—100*n4)。＊cｏs(２*pi*5００*ｎ4);y4=x４*(exp(—ｊ)、^(n4’＊ｗ));suｂplｏt(２24);ploｔ(w,y4);tiｔle(’經(jīng) 2００Hｚ采樣后信號(hào)得 DTＦT＇);(b)結(jié)果:

收獲及感想: DFＴ針對(duì)得就是有限長(zhǎng)數(shù)字信號(hào)得傅立葉變換或傅立葉時(shí)頻分析問(wèn)題。但 以前得傅立葉變換就是定義在整個(gè)時(shí)間軸上得,而且一般針對(duì)得就是連續(xù)信號(hào) ,獲得得就是一個(gè)連續(xù)得頻譜。

離散傅里葉變換(DFT),就是傅里葉變換在時(shí)域與頻域上都呈現(xiàn)離散得形式,將時(shí)域信號(hào)得采樣變換為在離散時(shí)間傅里葉變換(DTＦT)頻域得采樣。在形式上,變換兩端(時(shí)域與頻域上)得序列就是有限長(zhǎng)得,而實(shí)際上這兩組序

列都應(yīng)當(dāng)被認(rèn)為就是離散周期信號(hào)得主值序列。即使對(duì)有限長(zhǎng)得離散信號(hào)作DＦT,也應(yīng)當(dāng)將其瞧作經(jīng)過(guò)周期延拓成為周期信號(hào)再作變換。在實(shí)際應(yīng)用中通常采用快速傅里葉變換以高效計(jì)算 DＦT。

物理意義 設(shè) x(n)就是長(zhǎng)度為 N 得有限長(zhǎng)序列,則其傅里葉變換,Z 變換與離散傅里葉變換分別用以下三個(gè)關(guān)系式表示 Ｘ(e^jω)= ∑n={0,N-1｝ｘ(n)e＾jωｎ X(z)= ∑n＝{0,N-1}x(n)z^－ｎ X(k)= ∑n={0,N-1}x(n)e^－j2π/Ｎnk 單位圓上得 Z 變換就就是序列得傅里葉變換 離散傅里葉變換就是 x(n)得頻譜 X(ejω)在[0,2π］上得 N 點(diǎn)等間隔采樣,也就就是對(duì)序列頻譜得離散化,這就就是 DFＴ得物理意義

第五篇：北航matlab上機(jī)實(shí)驗(yàn)報(bào)告

MATLAB基礎(chǔ)上機(jī)指導(dǎo)書(shū)

實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/p>

MATLAB基礎(chǔ)上機(jī)實(shí)驗(yàn)的目的主要是在深入理解和掌握課程中的基本概念和原理的基礎(chǔ)上培養(yǎng)學(xué)習(xí)者用計(jì)算機(jī)解決實(shí)際問(wèn)題的意識(shí)，訓(xùn)練和提高學(xué)生分析問(wèn)題、仿真、程序設(shè)計(jì)和程序調(diào)試能力。實(shí)驗(yàn)要求

1．整個(gè)學(xué)期的上機(jī)實(shí)踐共有4個(gè)。從實(shí)驗(yàn)一的MATLAB的上機(jī)基本操作，到實(shí)驗(yàn)四的GUI設(shè)計(jì)，都本著由淺入深、由易到難、逐步深入的原則，給出了不同的上機(jī)程序。一般每個(gè)實(shí)驗(yàn)中有約5-7個(gè)不同難度的程序，按班級(jí)序號(hào)排列組合分組，每組學(xué)生包括5人，按組檢查程序。

2．每次實(shí)驗(yàn)后要求學(xué)生提交上機(jī)報(bào)告，這也是整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。實(shí)驗(yàn)結(jié)束后，要整理實(shí)驗(yàn)結(jié)果并認(rèn)真分析和總結(jié)，根據(jù)教師要求寫(xiě)出實(shí)驗(yàn)報(bào)告。實(shí)驗(yàn)報(bào)告一般包括如下內(nèi)容：

⑴ 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：實(shí)驗(yàn)題目與要求。⑵ 程序清單

(3)運(yùn)行結(jié)果：原始數(shù)據(jù)、相應(yīng)的運(yùn)行結(jié)果和必要的說(shuō)明。

(4)分析與思考：調(diào)試過(guò)程及調(diào)試中遇到的問(wèn)題及解決辦法；調(diào)試程序的心得與體會(huì)；其他函數(shù)算法的存在與實(shí)踐等。若最終未完成調(diào)試，要認(rèn)真找出錯(cuò)誤并分析原因等。常用命令參考

本節(jié)就一些常用的MATLAB命令進(jìn)行介紹，使初學(xué)者盡快提高M(jìn)ATLAB上機(jī)調(diào)試程序的能力。

1、學(xué)會(huì)用help和doc函數(shù)。

2、輸入輸出文件：save/load

3、解線性方程組AX=B：X=AB

4、作圖時(shí)兩張曲線合并：hold on或者subplot作子圖

5、程序計(jì)算時(shí)間：tic，toc或者clock

6、變量顯示方式更改：format long/short/bank...7、數(shù)組元素求和：sum

8、求數(shù)組長(zhǎng)度：length 求矩陣維數(shù)：size或者ndims 矩陣元素個(gè)數(shù)：numel

9、函數(shù)作圖：

餅圖：pie/pie3 誤差圖：errorbar 散點(diǎn)圖：scatter/scatter3 直方圖：hist 函數(shù)圖：fplot 動(dòng)畫(huà)：movie

10、矩陣分析：

左右翻轉(zhuǎn)：fliplr 上下翻轉(zhuǎn)：flipud 轉(zhuǎn)置：transpose 矩陣求逆：inv 矩陣范數(shù)：norm 條件數(shù)：cond 初等變換：rref 特征值：eig/eigs

11、特殊矩陣：

元素全為1的矩陣：ones 元素全為0的矩陣：zeros 單位陣：eye 魔方陣：magic 線性變化數(shù)組：linspace 聚合矩陣：cat/horzcat/vertcat

12、隨機(jī)數(shù)：

創(chuàng)建一個(gè)元素服從均勻分布的隨機(jī)數(shù)數(shù)組：rand 創(chuàng)建一個(gè)元素服從正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù)數(shù)組：randn 二項(xiàng)分布：binornd 指數(shù)分布：exprnd F分布：frnd 幾何分布：geornd 超幾何分布：hygernd 泊松分布：poissrnd

正態(tài)分布：normrnd 離散均勻分布：unidrnd 連續(xù)均勻分布：unifrnd

13、清屏：clc 清理內(nèi)存：clear

14、字體顯示變更等：preferences

15、得到一個(gè)文件夾的所有文件名：ls

16、語(yǔ)句太長(zhǎng)的話可以再句末加...換行。

實(shí)驗(yàn)一 MATLAB快速入門(mén)操作

[實(shí)驗(yàn)?zāi)康腯 1． 熟悉MATLAB的工作環(huán)境。2． 熟悉MATLAB的幫助系統(tǒng)。3． 掌握基本的運(yùn)算表達(dá)。4． 掌握基本的數(shù)學(xué)函數(shù)。5． 掌握基本的字符串使用。[實(shí)驗(yàn)內(nèi)容] 1．執(zhí)行MATLAB的啟動(dòng)和退出。觀看DEMO程序,INTRO程序,HELP文件，練習(xí)MATLAB常用命令在命令窗口中計(jì)算數(shù)學(xué)表達(dá)式，輸入簡(jiǎn)單矩陣，查看工作空間中的變量，命令窗口顯示清除，語(yǔ)句、變量及數(shù)據(jù)的表示，搜索路徑設(shè)置。

2．使用函數(shù)創(chuàng)建字符串?dāng)?shù)組，掌握char、strvcat、strcat之間的區(qū)別。>> c1=char('china','india');>> c3=strvcat('china','india');>> c4=strcat('china','india');char中各部分互相獨(dú)立，strvact豎直連接 strcat直接連接 >> c1=char('china','india')

c1 =

china india

>> c3=strvcat('china','india')

c3 =

china india

>> c4=strcat('china','india')

c4 =

chinaindia 也就是說(shuō)strcat連接兩個(gè)字符串,而strvcat垂直連接兩個(gè)字符串.? i6c?2e3．設(shè)三個(gè)復(fù)數(shù)a＝3＋4i，b＝1＋2i,計(jì)算x=ab/c，注意復(fù)數(shù)的表達(dá)方式。

>> a=3+4i,b=1+2i,c=2*exp(pi/6*i)a =

3.0000 + 4.0000i

b =

1.0000 + 2.0000i

c =

1.7321 + 1.0000i

>> X=a*b/c X =

0.3349 + 5.5801i

sin?x??354．計(jì)算下式的結(jié)果，其中x=45°，572

注意函數(shù)參數(shù)的使用類型，掌握復(fù)雜表達(dá)式的計(jì)算。>> a=45/180*pi a =

0.7854

>> b=(sin(a)+35^(1/2))/72^(1/5)b =

2.8158

5．計(jì)算星球之間的萬(wàn)有引力。包括地球和太陽(yáng)，地球和月亮之間的距離。具體參數(shù)太陽(yáng)質(zhì)量1.989×10^30千克，地球質(zhì)量5.976×10^27千克，太陽(yáng)和地球的距離***0米，月亮質(zhì)量7.351×10^ 22千克，月亮和地球兩者間距384400000米，萬(wàn)有引力系數(shù)K 6．67×10^-11，見(jiàn)P26 例2-3。

>> M1=1.989e30,M2=5.976e27,M3=7.351e22,d1=1.4960e11,d2=3.844e8 K=6.67e-11

M1 =

1.9890e+030

M2 =

5.9760e+027

M3 =

7.3510e+022

d1 =

1.4960e+011

d2 =

384400000

K =

6.6700e-011

>> F12=M1*M2*K/d1^2

F12 =

3.5426e+025

>> F23=M2*M3*K/d2^2

F23 =

1.9830e+023

?333??，以及數(shù)據(jù)的修改方法，盡量考2336．用兩種方法創(chuàng)建一個(gè)二維數(shù)組?????433??慮計(jì)算效率。在掌握二維數(shù)組基礎(chǔ)上掌握三維數(shù)組的創(chuàng)建方法。

創(chuàng)建：方法1;x=[3,3,3;2,3,3;4,3,3] x =

3 3 2 3 3 4 3 3 方法2 在workspace中點(diǎn)擊 new variable 就會(huì)在下面出現(xiàn)一個(gè)新變量unnamed 雙擊unnamed變量引出一個(gè)空白頁(yè)面，在里面進(jìn)行編輯 >> unnamed

unnamed =

3 3 2 3 3 4 3 3 修改

直接在workspace中點(diǎn)擊需要修改的變量，在相應(yīng)位置修改變量，保存后在命令窗口重新調(diào)用函數(shù) 計(jì)算

[問(wèn)題討論] 1．小結(jié)上機(jī)各個(gè)環(huán)節(jié)所出現(xiàn)的錯(cuò)誤及解決的辦法。

[思考問(wèn)題] 1．仿真是否“真實(shí)”，與什么因素有關(guān)? 仿真是在數(shù)字計(jì)算機(jī)上進(jìn)行試驗(yàn)的數(shù)字化技術(shù)，包括數(shù)字和邏輯模型的某些模式，這些模型描述了某一事件或經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)在若干周期內(nèi)的特征。仿真常常包括模型建立，仿真模型的建立和仿真試驗(yàn)三個(gè)方面。從以上可以看出，仿真其實(shí)是建立在模型之上，通過(guò)計(jì)算機(jī)或者其他載體，并借助經(jīng)驗(yàn)知識(shí)、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和信息資料等對(duì)真實(shí)或假想的系統(tǒng)進(jìn)行試驗(yàn)，得出試驗(yàn)結(jié)果的過(guò)程。

在這點(diǎn)上看，仿真并不真實(shí)，因?yàn)樗⒉荒?00%模擬出真實(shí)情況，而實(shí)際上“真實(shí)”的復(fù)雜多變也難以模擬。但是，仿真可以通過(guò)以上的手段在一定范圍內(nèi)對(duì)真實(shí)進(jìn)行模擬和預(yù)測(cè)。其與真實(shí)結(jié)果的相關(guān)性，或者說(shuō)仿真方法的優(yōu)劣性與其系統(tǒng)、模型和載體是密切相關(guān)的。