实验五 信号抽样与恢复
一、实验目的
学会用MATLAB实现连续信号的采样和重建 二、实验原理 1．抽样定理
若f(t)是带限信号，带宽为?m, f(t)经采样后的频谱Fs(?)就是将f(t)的频谱
F(?)在频率轴上以采样频率?s为间隔进行周期延拓。因此，当?s??m时，不会发生频
率混叠；而当 2．信号重建
经采样后得到信号fs(t)经理想低通h(t)则可得到重建信号f(t)，即：
?s
f(t)=fs(t)*h(t)
其中：fs(t)=f(t)??(t?nT)=?f(nT)?(t?nT)
sss???????ch(t)?TsSa(?ct)
?所以：
f(t)=fs(t)*h(t)=?f(nTs)?(t?nTs)*Ts????cSa(?ct) ?? =Tsc??f(nT)Sa[?(t?nT)]
scs???上式表明，连续信号可以展开成抽样函数的无穷级数。
利用MATLAB中的sinc(t)?tsin(?t)来表示Sa(t)，有 Sa(t)?sinc()，所以可以?t?得到在MATLAB中信号由f(nTs)重建f(t)的表达式如下：
?f(t)=Tsc?????f(nTs)sinc[?c(t?nTs)] ?我们选取信号f(t)=Sa(t)作为被采样信号，当采样频率?s=2?m时，称为临界采样。我们取理想低通的截止频率?c=?m。下面程序实现对信号f(t)=Sa(t)的采样及由该采样
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信号恢复重建Sa(t)：
例5-1 Sa(t)的临界采样及信号重构；
wm=1; %信号带宽
wc=wm; %滤波器截止频率 Ts=pi/wm; %采样间隔
ws=2*pi/Ts; %采样角频率 n=-100:100; %时域采样电数 nTs=n*Ts %时域采样点 f=sinc(nTs/pi);
Dt=0.005;t=-15:Dt:15;
fa=f*Ts*wc/pi*sinc((wc/pi)*(ones(length(nTs),1)*t-nTs'*ones(1,length(t)))); %信号重构 t1=-15:0.5:15; f1=sinc(t1/pi); subplot(211); stem(t1,f1); xlabel('kTs'); ylabel('f(kTs)');
title('sa(t)=sinc(t/pi)的临界采样信号'); subplot(212); plot(t,fa) xlabel('t'); ylabel('fa(t)');
title('由sa(t)=sinc(t/pi)的临界采样信号重构sa(t)'); grid;
例5-2 Sa(t)的过采样及信号重构和绝对误差分析
程序和例4-1类似，将采样间隔改成Ts=0.7*pi/wm , 滤波器截止频率该成wc=1.1*wm ， 添加一个误差函数 wm=1;
wc=1.1*wm; Ts=0.7*pi/wm; ws=2*pi/Ts; n=-100:100; nTs=n*Ts
f=sinc(nTs/pi);
Dt=0.005;t=-15:Dt:15;
fa=f*Ts*wc/pi*sinc((wc/pi)*(ones(length(nTs),1)*t-nTs'*ones(1,length(t)))); error=abs(fa-sinc(t/pi)); %重构信号与原信号误差 t1=-15:0.5:15; f1=sinc(t1/pi); subplot(311); stem(t1,f1); xlabel('kTs');
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ylabel('f(kTs)');
title('sa(t)=sinc(t/pi)的采样信号'); subplot(312); plot(t,fa) xlabel('t'); ylabel('fa(t)');
title('由sa(t)=sinc(t/pi)的过采样信号重构sa(t)'); grid;
subplot(313); plot(t,error); xlabel('t');
ylabel('error(t)');
title('过采样信号与原信号的误差error(t)');
例5-3 Sa(t)的欠采样及信号重构和绝对误差分析
程序和例4-2类似，将采样间隔改成Ts=1.5*pi/wm , 滤波器截止频率该成wc=wm=1
三、上机实验内容
1．验证实验原理中所述的相关程序；
2．设f(t)=0.5*(1+cost)*(u(t+pi)-u(t-pi)) ，由于不是严格的频带有限信号，但其频谱大部分集中在[0，2]之间，带宽wm可根据一定的精度要求做一些近似。试根据以下两种情况用 MATLAB实现由f(t)的抽样信号fs(t)重建f(t) 并求两者误差，分析两种情况下的结果。 (1) wm=2 , wc=1.2wm , Ts=1; (2) wm=2 , wc=2 , Ts=2.5
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实验六 信号与系统复频域分析
一、实验目的
1.学会用MATLAB进行部分分式展开； 2.学会用MATLAB分析LTI系统的特性； 3.学会用MATLAB进行Laplace正、反变换。 4.学会用MATLAB画离散系统零极点图； 5.学会用MATLAB分析离散系统的频率特性；
二、实验原理及内容
1．用MATLAB进行部分分式展开
用MATLAB函数residue可以得到复杂有理分式F(s)的部分分式展开式，其调用格式为 ?r,p,k??residue(num,den)
其中，num,den分别为F(s)的分子和分母多项式的系数向量，r为部分分式的系数，p为极点，k为F(s)中整式部分的系数，若F(s)为有理真分式，则k为零。
例6-1 用部分分式展开法求F(s)的反变换 F(s)?s?2
s3?4s2?3s解:其MATLAB程序为 format rat; num=[1,2]; den=[1,4,3,0];
[r,p]=residue(num,den)
程序中format rat是将结果数据以分数形式显示
?1?0.56 ?F(s)可展开为 F(s)?3?ss?1s?3所以，F(s)的反变换为 f(t)???e?e6?322?21?t1?3t?ut( )??2．用MATLAB分析LTI系统的特性
系统函数H（s）通常是一个有理分式，其分子和分母均为多项式。计算H（s）的零极点可以应用MATLAB中的roots函数，求出分子和分母多项式的根，然后用plot命令画图。
在MATLAB中还有一种更简便的方法画系统函数H（s）的零极点分布图，即用pzmap函数画图。其调用格式为
pzmap(sys)
sys表示LTI系统的模型，要借助tf函数获得，其调用格式为
sys=tf(b,a)
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