本实验报告包括六个实验：正弦信号的相关积累检测；含噪谐波信号的周期图功率谱估计；相关正态分布离散随机过程的产生；确定性最小二乘滤波器的实现；基于AR模型的谐波信号预测与参数估计；线性信道均衡中的LMS梯度算法实现；

实验一：离散时间序列卷积和MATLAB实现 题一：令x(n)= ，h(n)＝ ，y(n)=x(n)*h(n)，求y(n)。 要求用subplot和stem画出x(n),h(n),y(n)与n的离散序列图形。 题二：已知序列 f1(k)= f2(k)= 调用conv()函数求上述两序列的卷积和 题三：编写计算两离散序列卷积和f(k)=f1(k)*f2(k)的实用函数dconv().要求该程序在计算出卷积和f(k)的同时，还绘出序列f1(k),f2(k)和f(k)的时域波形图，并返回f(k)的非零样值点的对应向量。 function[f,k]=dconv(f1,f2,k1,k2) %f1(k),f2(k)及f(k)的对应序号向量分别为k1，k2和k。 题四：试用MATLAB计算如下所示序列f1(k)与f2(k)的卷积和f(k)，绘出它们的时域波形，并说明序列f1(k)与f2(k)的时域宽度与序列f(k)的时域宽度的关系。提示：可用上述dconv()的函数来解决。 f1(k)= f2(k)= 题五：已知某LTI离散系统，其单位响应h(k)=e(k)-e(k-4)，求该系统在激励为f(k)=e(k)-e(k-3)时的零状态响应，并绘出其时域波形图。 提示：可用dconv()的函数来解决。

实验二：FFT算法的MATLAB实现题一：若x(n)=cos(n*pi/6)是一个N=12的有限序列，利用MATLAB计算它的DFT并画出图形。 题二：一被噪声污染的信号，很难看出它所包含的频率分量，如一个由50Hz和120Hz正弦信号构成的信号，受均值随机噪声的干扰，数据采样率为1000Hz，通过FFT来分析其信号频率成分，用MATLAB实现。 题三：调用原始语音信号mtlb，对其进行FFT变换后去掉幅值小于1的FFT变换值，最后重构语音信号。 （要求有四幅语音信号的频谱图在同一图形窗口以便比较：分别是1、原始语音信号；2、FFT变换；3去掉幅值小于1的FFT变换值；4、重构语音信号）

紫金大学 2019级 数字信号处理实验报告

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