n2=input(‘输入序列的起点n2=’); n=n1:n2;k=length(n); x1=zeros(1,k);x1(1,-n1+1)=1; subplot(1,2,1);stem(n,x1,’filled’) x2=zeros(1,k);x2(1,-n1+1:n2-n1+1)=1 subplot(1,2,2);stem(n,x2,’filled’)
（3）已知x1=[1 0 2 4 3 -1 2 3 0]，x2=[0 0 0 2 3 1 2 4 3]，用MATLAB绘制出x1、x2、x1+x2、x1.*x2的波形图，MATLAB 程序如下： n=0:8;
x1=[1 0 2 4 3 -1 2 3 0];
subplot(2,2,1);stem(n,x1,’filled’); axis([-1,9,-4,5]);title(‘x1(n)’); x2=[0 0 0 2 3 1 2 4 3];
subplot(2,2,2);stem(n,x2,’filled’); axis([-1,9,-4,5]);title(‘x2(n)’); x3=x1+x2;
subplot(2,2,3);stem(n,x3,’filled’); axis([-1,9,-4,9]);title(‘x3(n)=x1(n)+x2(n)’); x4=x1.*x2;
subplot(2,2,4);stem(n,x4,’filled’); axis([-1,9,-4,15]);title(‘x4(n)=x1(n)*x2(n)’);
（4）已知连续时间信号f(t)的时域波形如图所示，试用MATLAB绘制f(t-1)、
f(2t-2)、f(-2t?2)的时域波形。
clc;clear all;syms t;
ft=2*(heaviside(t+2)-heaviside(t))+(heaviside(t)-heaviside(t-2))*(2-t); figure(1);
subplot(2,2,1);ezplot(ft;[-4,4]);title(‘f(t)’);axis([-4,4,-1,3]); ft3=subs(ft,t,t-1);
subplot(2,2,3);ezplot(ft3,[-4,4]);title(‘f(t-1)’);axis([-4,4,-1,3]); ft1=subs(ft,t,2*t-2);
subplot(2,2,2);ezplot(ft1,[-4,4];title(‘f(2t-2)’);axis([-4,4,-1,3]); ft2=subs(ft,t,-2*t+2);
subplot(2,2,4);ezplot(ft2,[-4,4]);title(‘f(2t-2)’);axis([-4,4,-1,3]);
四、实验心得体会
实验2 信号频域分析
一、实验目的
1.深入理解信号频谱的概念，掌握信号的频域分析方法。 2.观察典型周期信号和非周期信号的频谱，掌握其频谱特性。 二、实验原理
1.连续周期信号的频谱分析
如果周期信号满足狄里赫利条件，就可以展开为傅里叶级数形式，即
f(t)?n????cen??jn?1t（1）
1cn??f(t)e?jn?1tdtT1T1T1(2)式中，T1表示基波周期，?1为基波频率，（?）表示任一个基波周期内的积分。
?式（1）和式（2）定义为周期信号复指数形式的傅里叶级数，系数cn称为f(t)的傅里叶系数。周期信号的傅里叶级数还可以由三角函数的线性组合来表示，即
f(t)?a0?其中，a0?1f(t)dt?T1T1?an?1??ncosn?1t??bnsinn?1tn?1??(3)
an?2?f(t)cosn?1tdtT1T1bn?2f(t)sinn?1tdt ?T1T1式（3）中同频率的正弦项和余弦项可以合并，从而得到三角函数形式的傅里叶级数，即
f(t)?A0??Ancos(n?1t??n)n?1??(4)
其中 ，A0?a022An?an?bn?n?arctanbna
n可见，任何满足狄里赫利条件的周期信号都可以表示成一组谐波关系的复指数函数或三角函数的叠加。一般来说周期信号表示为傅里叶级数时需要无限多项才能完全逼近原信号，但在实际应用中经常采用有限项级数来替代，所选项数越多就越逼近原信号。
2.连续非周期信号的频谱分析
对于非周期连续时间信号，吸纳后的傅里叶变换和傅里叶逆变换定义为
F(?)??f(t)e?j?tdt????(5)
1f(t)?2??????F(?)ed?j?t(6)