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《時(shí)域離散隨機(jī)信號(hào)處理及實(shí)現(xiàn)》由會(huì)員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、時(shí)域離散隨機(jī)信號(hào)處理及實(shí)現(xiàn)(王雪梅老師)作業(yè)1(1)按下表整理復(fù)習(xí)離散傅立葉變化相關(guān)內(nèi)容FT積分變換FS級(jí)數(shù)DTFT時(shí)域連續(xù),非周期連續(xù),周期離散,非周期頻域連續(xù),非周期離散,非周期連續(xù),周期拉普拉斯變換LTS平面Z變換ZTZ平面DFSDFT離散周期離散,非周期離散,周期離散,非周期作業(yè)2(1)用脈沖響應(yīng)不變法設(shè)計(jì)數(shù)字低通濾波器,要求通帶和阻帶具有單調(diào)下降特性。具體指標(biāo)參數(shù):,,,.(2)用雙線性變換法設(shè)計(jì)上述數(shù)字低通濾波器。(3)對(duì)上述兩種方法所求結(jié)果進(jìn)行分析、比較。(1)脈沖響應(yīng)不變法相應(yīng)的模擬濾波器的指標(biāo),取采樣周期T=1s,題設(shè)要求通帶
2、和阻帶具有單調(diào)下降特性,所以選擇巴特沃斯濾波器。通帶波紋幅度參數(shù):阻帶波紋幅度參數(shù):過度比:偏離參數(shù):巴特沃斯濾波器階數(shù):,可取N=43db截至頻率:根據(jù):查表可得p1=-0.3827+j0.9239,p2=-0.3827-j0.9239,p3=-0.9239+j0.3827,p4=-0.9239-j0.3827歸一化系統(tǒng)函數(shù):去歸一化,得到模擬低通濾波器的系統(tǒng)函數(shù):將Ha(s)化為:形式。其中A1=0.094+0.0939i,A2=0.094-0.0939i,A3=-0.227+0.2221i,A3=-0.227-0.2221i可以得到脈沖響
3、應(yīng)不變法所求數(shù)字濾波器脈沖響應(yīng)法設(shè)計(jì)的數(shù)字濾波器頻率無(wú)非線性畸變,耗損函數(shù)與模擬濾波器相似,在接近采樣頻率處衰減明顯小于模擬濾波器,出現(xiàn)混疊失真。(2)雙線性變換設(shè)計(jì)數(shù)字低通濾波器取T=2s非線性預(yù)畸變通帶波紋幅度參數(shù):阻帶波紋幅度參數(shù):過度比:偏離參數(shù):巴特沃斯濾波器階數(shù):,可取N=33db截至頻率:去歸一化,得到模擬低通濾波器的系統(tǒng)函數(shù):雙線性變換:由圖可見頻率非線性畸變會(huì)造成數(shù)字濾波器的耗損函數(shù)與模擬濾波器耗損函數(shù)不同,雙線性變換沒有頻譜混疊。作業(yè)3(1)對(duì)模擬信號(hào)進(jìn)行低通濾波處理,要求通帶內(nèi)衰減小于,阻帶上衰減大于。希望對(duì)模擬信號(hào)采樣后
4、用線性相位數(shù)字濾波器實(shí)現(xiàn)上述濾波要求,采樣頻率。用窗函數(shù)法設(shè)計(jì)滿足要求的數(shù)字濾波器,求出,并畫出損耗函數(shù)曲線和相頻特性曲線。為了降低運(yùn)算量,希望濾波器階數(shù)盡量低。數(shù)字濾波器指標(biāo)為了使濾波器的階數(shù)盡量低,選擇凱塞窗,由,則數(shù)字濾波器過度帶寬度:濾波器階數(shù):,取M=23所以窗長(zhǎng)度取N=24理想低通濾波器的通帶截止頻率希望逼近的頻率響應(yīng)函數(shù)其中傅里葉反變換得到對(duì)理想響應(yīng)函數(shù)加窗可得滿足要求的線性相位FIR數(shù)字濾波器作業(yè)4(1)3.17(用仿真)(1)可以看出fft快速算法計(jì)算計(jì)算自相關(guān)函數(shù)與直接公式計(jì)算自相關(guān)函數(shù)基本重合,但fft快速算法計(jì)算計(jì)算自相
5、關(guān)函數(shù)用時(shí)0.000844秒,直接公式計(jì)算自相關(guān)函數(shù)用時(shí)0.035199秒。計(jì)算時(shí)間大幅減少。作業(yè)5用編程仿真分析:(1)3.17(3)參數(shù)譜(1)實(shí)際計(jì)算中,常對(duì)ω在2π內(nèi)均勻采樣,則可以用計(jì)算模型參數(shù)ak的FFT變換得到p階AR模型的功率譜其中,M為采樣點(diǎn)數(shù)。作業(yè)6(1),6-15,用和算法實(shí)現(xiàn)的線性預(yù)測(cè)。并對(duì)兩種方法進(jìn)行分析、比較。(1)RLS算法單次實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下圖:(2)LMS算法單次實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下圖:作業(yè)71、考慮過程,其差分方程,其中是零均值、方差為的加性白噪聲。參數(shù),。(1)產(chǎn)生點(diǎn)的樣本序列。(2)令為二階線性預(yù)測(cè)器的輸入,在、的情
6、況下用濾波器來(lái)估計(jì)和。(3)在(2)的參數(shù)條件下,濾波器進(jìn)行100次獨(dú)立實(shí)驗(yàn),通過平均預(yù)測(cè)誤差的平均值,計(jì)算剩余均方誤差和失調(diào)參數(shù),并畫出學(xué)習(xí)曲線。(4)改變,其它參數(shù)不變,計(jì)算剩余均方誤差和失調(diào)參數(shù),并畫出學(xué)習(xí)曲線,比較和是二者學(xué)習(xí)曲線的區(qū)別。由圖可見步長(zhǎng)越大收斂速度越快。