數(shù)字信號處理課程設(shè)計報告

1、<p>　　現(xiàn)代信號處理課程設(shè)計報告</p><p><b>　　專業(yè)班級:</b></p><p><b>　　指導(dǎo)老師：</b></p><p><b>　　姓名:</b></p><p><b>　　學(xué)號:</b></p>&

2、lt;p><b>　　目 錄</b></p><p><b>　　1、課程設(shè)計要求</b></p><p><b>　　2、設(shè)計過程</b></p><p>　　A、總體設(shè)計構(gòu)成及界面</p><p><b>　　（1）主界面</b></p

3、><p><b>　?。?）子界面</b></p><p>　　B、具體題目分析及數(shù)據(jù)測試</p><p><b>　　（1）設(shè)計題目</b></p><p><b>　?。?）設(shè)計源代碼</b></p><p><b>　?。?）設(shè)計結(jié)果<

4、/b></p><p><b>　?。?）結(jié)果分析</b></p><p>　　3、設(shè)計總結(jié)與心得體會</p><p><b>　　4、參考文獻</b></p><p><b>　　5、鳴謝</b></p><p><b>　　一、課程設(shè)

5、計要求</b></p><p>　　使用MATLAB（或其它開發(fā)工具）編程實現(xiàn)上述內(nèi)容（1必選，2、3；4、5；6、7每組中任選一個，8選做），寫出課程設(shè)計報告。濾波器設(shè)計題目應(yīng)盡量避免使用現(xiàn)成的工具箱函數(shù)。為便于分析與觀察，設(shè)計中所有頻譜顯示中的頻率參數(shù)均應(yīng)對折疊頻率歸一化。</p><p><b>　　二、設(shè)計過程</b></p><

6、;p>　　1、總體設(shè)計構(gòu)成及界面</p><p>　　此次數(shù)字信號處理課程設(shè)計由兩個GUI界面構(gòu)成，一個為主GUI界面，另一個是第六題的子GUI界面。主界面由六個題構(gòu)成，分別是：1）連續(xù)模擬信號的采樣、2）高斯序列的頻譜分析、3）采樣序列的頻譜分析、4）分析隨機噪聲的疊加、5）快速傅里葉分析頻譜、6）無限數(shù)字濾波器的設(shè)計。并對每個題進行了分類，以便能更好的對數(shù)據(jù)進行測試。GUI界面中主要運用了以下幾個界面編

7、輯函數(shù)：pushbutton、edit、text等。</p><p>　　具體界面如下圖所示：</p><p><b>　?。?）主界面</b></p><p>　?。?）第六題的子界面</p><p>　　2、具體題目分析及數(shù)據(jù)測試</p><p>　　第一題 （連續(xù)模擬信號的采樣）</p

8、><p><b>　?。?）題目</b></p><p>　　給定模擬信號：，式中，，。對進行采樣，可得采樣序列</p><p>　　選擇采樣頻率=1 kHz，觀測時間ms，觀測所得序列及其幅頻特性</p><p>　　改變采樣頻率=300Hz，觀測此時的變化</p><p>　　令采樣頻率=200H

9、z，觀測此時的變化</p><p>　　要求分析說明原理，繪出相應(yīng)的序列及其它們對應(yīng)的幅頻特性曲線，指出的變化，說明為什么？</p><p><b>　?。?）源代碼</b></p><p><b>　　n=0:50;</b></p><p>　　A=444.128;</p><

10、p>　　a=50*sqrt(2)*pi;</p><p><b>　　w=a;</b></p><p>　　f=input('請輸入f:');</p><p><b>　　T=1./f;</b></p><p>　　x=A*exp(-a*n*T).*sin(w*n*T);<

11、;/p><p>　　figure(1);</p><p>　　subplot(211)</p><p>　　stem(n,x,'.');</p><p>　　title('x(n)序列--(f=1000)');</p><p><b>　　y=fft(x);</b>&l

12、t;/p><p><b>　　h=abs(y);</b></p><p>　　subplot(212)</p><p>　　plot(n,h);</p><p>　　title('x(n)序列的幅頻特性');</p><p><b>　?。?）結(jié)果</b><

13、/p><p><b>　　f=1000時：</b></p><p><b>　　f=300時：</b></p><p><b>　　f=200時：</b></p><p><b>　?。?）分析：</b></p><p>　　采樣原理：

14、對模擬信號進行采樣可以看作是一個模擬信號通過一個電子開關(guān)S。設(shè)電子開關(guān)每隔周期T合上一次，每次合上的時間為τ，在電子開關(guān)輸出端得到其采樣信號，一般τ很小, τ越小，采樣輸出脈沖的幅度越接近輸入信號在離散時間點上的瞬時值。 </p><p>　　結(jié)論：由以上三個圖可以分析得出，x（n）序列的幅值隨著頻率的增大而減少，且采樣頻率越高，幅值的下降速度越快</p><p>　　第二題（高斯序列的頻

15、譜分析）</p><p><b>　　題目</b></p><p>　　已知Gaussian序列</p><p>　　固定序列中的參數(shù)p=8，令q分別等于2，4，8，觀察它們的時域和幅頻特性，了解當q取不同值時，對信號序列的時域及幅頻特性的影響；固定q=8，令p分別等于8，13，14，觀察參數(shù)p變化對信號序列的時域及幅頻特性的影響，觀察p等于多

16、少時，會發(fā)生明顯的泄漏現(xiàn)象，混疊是否也隨之出現(xiàn)？記錄實驗中觀察到的現(xiàn)象，繪出相應(yīng)的時域序列和幅頻特性曲線。并理論分析說明產(chǎn)生這些變化的原因</p><p><b>　　源代碼</b></p><p><b>　　%p=8,q=2時</b></p><p>　　figure(1);</p><p>　

17、　subplot(321)</p><p>　　n=0:15;p=8;q=2;</p><p>　　x=exp(-(n-p).^2/q);</p><p>　　stem(n,x,'.');</p><p>　　axis([0 15 0 1]);</p><p>　　title('高斯序列時域特性

18、(p=8;q=2)');</p><p>　　subplot(322)</p><p>　　n=0:15;p=8;q=2;</p><p>　　x=exp(-(n-p).^2/q);</p><p>　　y=fft(x,16);</p><p>　　plot(n(1:9),abs(y(1:9)));</p

19、><p>　　title('高斯序列頻域特性(p=8;q=2)');</p><p><b>　　%p=8,q=4時</b></p><p>　　subplot(323)</p><p>　　n=0:15;p=8;q=4;</p><p>　　x=exp(-(n-p).^2/q);&l

20、t;/p><p>　　stem(n,x,'.');</p><p>　　axis([0 15 0 1]);</p><p>　　title('高斯序列時域特性(p=8;q=4)');</p><p>　　subplot(324)</p><p>　　n=0:15;p=8;q=4;</p

21、><p>　　x=exp(-(n-p).^2/q);</p><p>　　y=fft(x,16);</p><p>　　plot(n(1:9),abs(y(1:9)));</p><p>　　title('高斯序列頻域特性(p=8;q=4)');</p><p><b>　　%p=8,q=8時&l

22、t;/b></p><p>　　subplot(325)</p><p>　　n=0:15;p=8;q=8;</p><p>　　x=exp(-(n-p).^2/q);</p><p>　　stem(n,x,'.');</p><p>　　axis([0 15 0 1]);</p>

23、<p>　　title('高斯序列時域特性(p=8;q=8)');</p><p>　　subplot(326)</p><p>　　n=0:15;p=8;q=8;</p><p>　　x=exp(-(n-p).^2/q);</p><p>　　y=fft(x,16);</p><p>　　p

24、lot(n(1:9),abs(y(1:9)));</p><p>　　title('高斯序列頻域特性(p=8;q=8)');</p><p>　　figure(2);</p><p><b>　　%p=8,q=8時</b></p><p>　　subplot(321)</p><p&g

25、t;　　n=0:15;p=8;q=8;</p><p>　　x=exp(-(n-p).^2/q);</p><p>　　stem(n,x,'.');</p><p>　　axis([0 15 0 1]);</p><p>　　title('高斯序列時域特性(p=8;q=8)');</p><

26、p>　　subplot(322)</p><p>　　n=0:15;p=8;q=8;</p><p>　　x=exp(-(n-p).^2/q);</p><p>　　y=fft(x,16);</p><p>　　plot(n(1:9),abs(y(1:9)));</p><p>　　title('高斯序列

27、頻域特性(p=8;q=8)');</p><p>　　%p=13,q=8時</p><p>　　subplot(323)</p><p>　　n=0:15;p=13;q=8;</p><p>　　x=exp(-(n-p).^2/q);</p><p>　　stem(n,x,'.');</p

28、><p>　　axis([0 15 0 1]);</p><p>　　title('高斯序列時域特性(p=13;q=8)');</p><p>　　subplot(324)</p><p>　　n=0:15;p=13;q=8;</p><p>　　x=exp(-(n-p).^2/q);</p>

29、<p>　　y=fft(x,16);</p><p>　　plot(n(1:9),abs(y(1:9)));</p><p>　　title('高斯序列頻域特性(p=13;q=8)');</p><p>　　%p=14,q=8時</p><p>　　subplot(325)</p><p>

30、　　n=0:15;p=14;q=8;</p><p>　　x=exp(-(n-p).^2/q);</p><p>　　stem(n,x,'.');</p><p>　　axis([0 15 0 1]);</p><p>　　title('高斯序列時域特性(p=14;q=8)');</p><

31、p>　　subplot(326)</p><p>　　n=0:15;p=14;q=8;</p><p>　　x=exp(-(n-p).^2/q);</p><p>　　y=fft(x,16);</p><p>　　plot(n(1:9),abs(y(1:9)));</p><p>　　title('高斯序

32、列頻域特性(p=14;q=8)');</p><p><b>　?。?）結(jié)果</b></p><p>　　P=8,q=2,4,8時:</p><p>　　q=8, P=8,13,14時:</p><p>　　（4）分析：當p為定值時，時域特性的峰值隨著q的減少而變得尖銳。</p><p>

33、　　頻域特性的幅值隨著q的減少而下降的緩慢些。當q為定值時，時域特性的峰值隨著P的增大而右移，頻域特性的幅值隨著P的增大而下降的緩慢些。P=13和14時，會發(fā)生明顯的泄露現(xiàn)象，混疊沒有隨之出現(xiàn)。</p><p>　　第三題（采樣序列的頻譜分析）</p><p><b>　?。?）題目</b></p><p>　　一個連續(xù)信號含兩個頻率分量，經(jīng)采

34、樣得</p><p>　　x(n)=sin2π*0.125n+cos2π*(0.125+Δf)n n=0,1……,N-1</p><p>　　已知N=16，Δf分別為1/16和1/64，觀察其幅頻特性；當N=128時，Δf不變，其結(jié)果有何不同，為什么？分析說明原因，并打印出相應(yīng)的幅頻特性曲線</p><p><b>　　源代碼</b><

35、;/p><p>　　N=input(‘請輸入N:’);</p><p>　　n=0:(N-1);</p><p>　　df=[1/16,1/64];</p><p>　　x1=sin(2*pi*0.125*n)+cos(2*pi*(0.125+df(1))*n);</p><p>　　x2=sin(2*pi*0.125*n

36、)+cos(2*pi*(0.125+df(2))*n);</p><p>　　figure(1);</p><p>　　subplot(221);</p><p>　　stem(n,x1,'.');</p><p>　　legend('Δf=1/16');</p><p>　　subpl

37、ot(222);</p><p>　　stem(n,x2,'.');</p><p>　　legend('Δf=1/64');</p><p>　　subplot(212)</p><p>　　y1=fft(x1);</p><p>　　y2=fft(x2);</p>&l

38、t;p>　　plot(n,[abs(y1);abs(y2)]);</p><p>　　legend('Δf=1/16','Δf=1/64');</p><p><b>　　clear;</b></p><p><b>　?。?）結(jié)果</b></p><p>　　

39、N=16，f=1/16或1/64</p><p>　　N=128，f=1/16或1/64</p><p><b>　　分析</b></p><p>　　由第一個圖可以看出，當N=16時，頻率分量的圖像不完整，顯然是由于兩個頻率分量的疊加，在對信號進行截斷時，使原來的離散譜線向附近展寬，從而導(dǎo)致頻譜泄露，使得頻譜模糊，頻譜分辨率下降。而在N=12

40、8時，未出現(xiàn)此狀況。是因為采樣點數(shù)超過了最大頻率的2倍。所以可以看出，截取所使用的矩形窗越短，越容易出現(xiàn)頻譜泄露現(xiàn)象，失真也越為嚴重。</p><p>　　第四題（分析隨機噪聲的疊加）</p><p><b>　　題目</b></p><p>　　產(chǎn)生一個淹沒在噪聲中的信號，例如由50Hz和120Hz的正弦信號以及一個零均值的隨機噪聲疊加而成。

41、分析確定采樣頻率及數(shù)據(jù)分析長度，計算并繪出信號的頻譜，指出50Hz和120Hz的正弦分量以及噪聲分量。詳細說明檢測信號的步驟和原理。</p><p><b>　　源代碼</b></p><p>　　fs=1000;N=1024;</p><p><b>　　n=0:N-1;</b></p><p>

42、<b>　　t=n/fs;</b></p><p>　　f1=50;f2=120;</p><p>　　x=sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t)+randn(1,length(t));%用randn產(chǎn)生一個隨機噪聲信號</p><p>　　subplot(211)</p><p>　　plot(n,

43、x);</p><p>　　axis([0 1000 -5 5]);</p><p>　　y=fft(x,N);</p><p>　　mag=abs(y);</p><p>　　f=(0:length(y)-1)*fs/length(y);</p><p>　　subplot(212)</p><p

44、>　　plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));</p><p><b>　　grid;</b></p><p><b>　　clear;</b></p><p><b>　　結(jié)果</b></p><p>　　Fs=1000;N=1024</p>

45、<p><b>　　分析</b></p><p>　　由圖可見，通過FFT分析可將周期性信號從噪聲中提取出來。由于噪聲信號的最高頻率分量為120HZ，所以采樣頻率應(yīng)該大于240HZ，一般取3到5倍，所以采樣頻率取1000HZ，數(shù)據(jù)點數(shù)取1024點。噪聲信號的頻率分量對應(yīng)于原信號的頻率峰值，通過檢測，可以容易的發(fā)現(xiàn)信號的正弦分量及噪聲分量。</p><p>　

46、　第五題（快速傅里葉分析頻譜）</p><p><b>　　題目</b></p><p>　　一個序列為，使用FFT分析其頻譜：</p><p>　　1） 使用不同寬度的矩形窗截短該序列為M點長度，取M分別為： a) M=20 b) M=40 c)M=160 ；觀察不同長度的窗對譜分析結(jié)果的影響；</p><p>

47、;　　2）使用漢寧窗、哈明窗重做1）</p><p>　　3）對三種窗的結(jié)果進行理論分析及比較。并繪出相應(yīng)的幅頻特性曲線</p><p><b>　　源代碼</b></p><p><b>　　%矩形窗</b></p><p>　　M=input(‘請輸入M’);</p><p&

48、gt;　　n=0:(M-1);</p><p>　　x=0.5*cos(11*pi*n/20)+cos(9*pi*n/20);</p><p>　　a0=boxcar(M);y0=a0'.*x;%轉(zhuǎn)置再點乘</p><p>　　figure(1);</p><p>　　subplot(211)</p><p>

49、　　stem(n,y0,'.');</p><p>　　xlabel('n');ylabel('y0');title('矩形窗);</p><p>　　Y0=fft(y0,M);w=2*pi*n/(M-1);</p><p>　　subplot(212)</p><p>　　plot(w

50、(1:M/2)/pi,abs(Y0(1:M/2)));</p><p>　　xlabel('w/\pi');ylabel('Y0');title('頻譜分析');</p><p><b>　　%漢寧窗</b></p><p>　　M=input(‘請輸入M’);</p><p&

51、gt;　　n=0:(M-1);</p><p>　　x=0.5*cos(11*pi*n/20)+cos(9*pi*n/20);</p><p>　　a1=hann(M);y1=a1'.*x;</p><p>　　figure(2);</p><p>　　subplot(211)</p><p>　　stem(n

52、,y1,'.');</p><p>　　xlabel('n');ylabel('y1');title('漢寧窗');</p><p>　　Y1=fft(y1);w=2*pi*n/(M-1);</p><p>　　subplot(212)</p><p>　　plot(w(1:M/

53、2)/pi,abs(Y1(1:M/2)));</p><p>　　xlabel('w/\pi');ylabel('Y1');title('頻譜分析');</p><p><b>　　%哈明窗</b></p><p>　　M=input(‘請輸入M’);</p><p>　　

54、n=0:(M-1);</p><p>　　x=0.5*cos(11*pi*n/20)+cos(9*pi*n/20);</p><p>　　a2=hamming(M);y2=a2'.*x;</p><p>　　figure(3);</p><p>　　subplot(211)</p><p>　　stem(n,y

55、2,'.');</p><p>　　xlabel('n');ylabel('y2');title('哈明窗);</p><p>　　Y2=fft(y2);w=2*pi*n/(M-1);</p><p>　　subplot(212)</p><p>　　plot(w(1:M/2)/pi,a

56、bs(Y2(1:M/2)));</p><p>　　xlabel('w/\pi');ylabel('Y2');title('頻譜分析');</p><p><b>　　結(jié)果</b></p><p><b>　　矩形窗：</b></p><p><

57、b>　　漢寧窗：</b></p><p><b>　　哈明窗：</b></p><p><b>　　分析</b></p><p>　　不同長度的序列對窗口的主瓣長度有一定的影響，M值越大，主瓣長度越窄，使用不同的窗也可以得到同樣的結(jié)論。有圖可以分析得出，矩形窗的主板長度最窄，漢寧窗次之，哈明窗最寬。所以對

58、信號進行截取時，矩形窗由于主瓣長度最窄，所以頻譜泄露較少，信號失真也小。而使用哈明窗事，頻譜泄露較嚴重，信號失真也大。故對信號進行截取時，選用矩形窗最為適宜。</p><p>　　第六題（無限數(shù)字濾波器設(shè)計）</p><p><b>　?。?）題目</b></p><p>　　IIR DF的設(shè)計：用雙線性變換法設(shè)計BW型或CB型的不同類型（低通

59、、高通、帶通）的數(shù)字濾波器，要求：輸入數(shù)字濾波器的濾波指標,包括通帶截止頻率,通帶最大衰減,阻帶截止頻率,阻帶最小衰減。設(shè)計出相應(yīng)的數(shù)字濾波器。顯示得到的濾波器的系數(shù)和階數(shù)，求出系統(tǒng)的單位脈沖響應(yīng)h(n)。并畫出設(shè)計得到的濾波器的幅頻特性圖(要有坐標標度)和相頻特性。</p><p><b>　　（2）源代碼</b></p><p>　　i=input('Pl

60、ease input i(選擇函數(shù))=');</p><p>　　switch fix(i)</p><p>　　case {1}%低通數(shù)字濾波器</p><p>　　wp=input('Please input wp=');</p><p>　　ws=input('Please input ws=')

61、;</p><p>　　ap=input('Please input ap=');</p><p>　　as=input('Please input as=');</p><p><b>　　fs=1;</b></p><p><b>　　T=1/fs;</b><

62、;/p><p>　　wp1=(2/T)*tan(wp/2);</p><p>　　ws1=(2/T)*tan(ws/2);</p><p>　　[n,wn]=buttord(wp1,ws1,ap,as,'s');</p><p>　　[b,a]=butter(n,wn,'s');</p><p&

63、gt;　　[bz,az]=bilinear(b,a,fs);</p><p>　　w=linspace(0,2*pi,1000);</p><p>　　h=freqz(bz,az,w);</p><p>　　subplot(311)</p><p>　　plot(w(1:500)/pi,abs(h(1:500)));%幅頻特性</p&g

64、t;<p><b>　　grid;</b></p><p>　　title(['N=',num2str(n)]);</p><p>　　text(0.1,0.8,['b=',num2str(bz)]);</p><p>　　text(0.1,0.4,['a=',num2str(az)

65、]);</p><p>　　xlabel('w/π');ylabel('數(shù)字低通幅度（dB）');</p><p>　　subplot(312)</p><p>　　plot(w/pi,angle(h));%相頻特性</p><p>　　xlabel('w/π');ylabel('數(shù)字低

66、通相位');</p><p><b>　　grid;</b></p><p>　　subplot(313) </p><p>　　y=real(ifft(h));</p><p><b>　　x=0:999;</b></p><p>　　plot(x,y);%單位脈沖

67、響應(yīng) </p><p>　　title('單位脈沖響應(yīng)');</p><p><b>　　grid;</b></p><p><b>　　clear;</b></p><p>　　case {2}%高通數(shù)字濾波器</p><p>　　wp=input('

68、;Please input wp=');</p><p>　　ws=input('Please input ws=');</p><p>　　ap=input('Please input ap=');</p><p>　　as=input('Please input as=');</p><

69、p><b>　　fs=1;</b></p><p><b>　　T=1/fs;</b></p><p>　　wp1=(2/T)*tan(wp/2);</p><p>　　ws1=(2/T)*tan(ws/2);</p><p>　　[n,wn]=buttord(wp1,ws1,ap,as,&#

70、39;s');</p><p>　　[b,a]=butter(n,wn,'high','s');</p><p>　　[bz,az]=bilinear(b,a,fs);</p><p>　　w=linspace(0,2*pi,1000);</p><p>　　h=freqz(bz,az,w);</

71、p><p>　　subplot(311)</p><p>　　plot(w(1:500)/pi,abs(h(1:500)));%幅頻特性</p><p><b>　　grid;</b></p><p>　　title(['N=',num2str(n)]);</p><p>　　text

72、(0.1,0.9,['b=',num2str(bz)]);</p><p>　　text(0.1,0.4,['a=',num2str(az)]);</p><p>　　xlabel('w/π');ylabel('數(shù)字高通幅度（dB）');</p><p>　　subplot(312)</p>

73、<p>　　plot(w/pi,angle(h));%相頻特性</p><p>　　xlabel('w/π');ylabel('數(shù)字高通相位');</p><p><b>　　grid;</b></p><p>　　subplot(313) </p><p>　　y=real

74、(ifft(h));</p><p><b>　　x=0:999;</b></p><p>　　plot(x,y);%單位脈沖響應(yīng) </p><p>　　title('單位脈沖響應(yīng)');</p><p><b>　　grid;</b></p><p><

75、;b>　　clear;</b></p><p>　　case {3}%帶通數(shù)字濾波器</p><p>　　wpl=input('Please input wpl=');</p><p>　　wph=input('Please input wph=');</p><p>　　wsl=input(

76、'Please input wsl=');</p><p>　　wsh=input('Please input wsh=');</p><p>　　ap=input('Please input ap=');</p><p>　　as=input('Please input as=');</p>

77、;<p>　　wp=[wpl,wph];</p><p>　　ws=[wsl,wsh];</p><p><b>　　fs=1;</b></p><p><b>　　T=1/fs;</b></p><p>　　wp2=(2/T)*tan(wp/2);</p><p&

78、gt;　　ws2=(2/T)*tan(ws/2);</p><p>　　[n,wn]=buttord(wp2,ws2,ap,as,'s');</p><p>　　[b,a]=butter(n,wn,'s');</p><p>　　[bz,az]=bilinear(b,a,fs);</p><p>　　w=lin

79、space(0,2*pi,1000);</p><p>　　h=freqz(bz,az,w);</p><p>　　subplot(311)</p><p>　　plot(w(1:500)/pi,abs(h(1:500)));%幅頻特性</p><p><b>　　grid;</b></p><p&g

80、t;　　title(['N=',num2str(n)]);</p><p>　　text(0.1,1.2,['b=',num2str(bz)]);</p><p>　　text(0.1,0.4,['a=',num2str(az)]);</p><p>　　xlabel('w/π');ylabel(

81、9;數(shù)字帶通幅度（dB）');</p><p>　　subplot(312)</p><p>　　plot(w/pi,angle(h));%相頻特性</p><p>　　xlabel('w/π');ylabel('數(shù)字帶通相位');</p><p><b>　　grid;</b>&

82、lt;/p><p>　　subplot(313) </p><p>　　y=real(ifft(h));</p><p><b>　　x=0:999;</b></p><p>　　plot(x,y);%單位脈沖響應(yīng) </p><p>　　title('單位脈沖響應(yīng)');</p&

83、gt;<p><b>　　grid;</b></p><p><b>　　clear;</b></p><p><b>　　end</b></p><p><b>　　（3）結(jié)果</b></p><p><b>　　低通：</

84、b></p><p><b>　　高通：</b></p><p><b>　　帶通：</b></p><p><b>　?。?）分析</b></p><p>　　用雙線性變換法設(shè)計無限脈沖響應(yīng)數(shù)字濾波器（IIF DF）時，先把數(shù)字濾波器指標轉(zhuǎn)換成模擬濾波器的指標，然后根據(jù)

85、模擬濾波器的指標設(shè)計模擬濾波器，再經(jīng)過線性變換把模擬濾波器轉(zhuǎn)換成數(shù)字濾波器。該系統(tǒng)要能夠設(shè)計巴特沃茲型低通、帶通、高通濾波器，并能夠輸入數(shù)字濾波器的性能指標，顯示出濾波器的階數(shù)和系數(shù)。該系統(tǒng)的關(guān)鍵部分是濾波器的設(shè)計部分，按照雙線性變換法設(shè)計濾波器的步驟進行設(shè)計即可。</p><p>　　三、設(shè)計總結(jié)與心得體會</p><p>　　在課程設(shè)計的這段時間，我獲益匪淺。不但進一步掌握了數(shù)字信號處

86、理的基礎(chǔ)知識及MATLAB的基本操作，還使我了解了信號的產(chǎn)生、采樣及頻譜分析的方法。我進一步了解到凡事都需要耐心，細心仔細是成功的保證。雖然在做的過程中遇到了一些問題，但是我都通過自己的努力解決了它們，證明了自己的能力。這次課程設(shè)計對我各方面的綜合能力有了很大的提高，對我以后的工作，實踐都有很大的幫助。</p><p>　　在此次課程設(shè)計當中，我經(jīng)常把C語言的語法知識照搬到MATALAB設(shè)計中，從而導(dǎo)致調(diào)試失敗，

87、所以下次用此類語言做課程設(shè)計時，應(yīng)事先學(xué)習(xí)下這類語言的基本語法，以免與其他語言相混淆。還有就是有些不定參數(shù)存在時，可先取定值，用于調(diào)試，這樣可以節(jié)約調(diào)試時間，從而提高效率。</p><p>　　本次課程設(shè)計不但讓我又學(xué)到了一些知識，而且也提高了我的綜合能力。使我在各個方面都得到了鍛煉，以后有這樣的機會一定會更加的很好利用，它不僅可以提高學(xué)習(xí)的針對性而且可以很好的鍛煉動手能力以及自己的邏輯設(shè)計能力和處理問題的能力，

88、希望在以后這方面的能力會很好的加強。</p><p><b>　　四、參考資料</b></p><p>　　[1] Digital Signal Processing: A Computer-Based Approach，Sanjit K. K. Mitra，2000</p><p>　　[2] Understanding Digital Si

89、gnal Processing，Richard G. Lyons，科學(xué)出版社</p><p>　　[3] Dual-tone multi-frequency [EB/OL] .http://en.wikipedia.org/wiki/</p><p>　　Dual-tone_multi-frequency</p><p>　　[4] 《數(shù)字信號處理》.丁玉美等 西安

90、電子科技大學(xué)出版社</p><p>　　[5] 數(shù)字信號處理教程（第二版），程佩青，清華大學(xué)出版社，2001</p><p>　　[6] 數(shù)字信號處理，趙樹杰等，西電出版社，1997.10</p><p>　　[7] 數(shù)字信號處理—時域離散隨機信號處理，丁玉美等，西電出版社，2002.11</p><p>　　[8] MATLAB及在電子信息