实验一：离散时间信号分析. 1 实验二：离散时间系统分析. 5 实验三：离散系统的 Z 域分析. 11 实验四：FFT 频谱分析及应用. 16 实验五：IIR 数字滤波器的设计. 19 实验六：FIR 数字滤波器的设计. 23 附录： MATLAB 基本操作及常用命令. 26

一、傅立叶变换 一离散时间傅立叶变换(Discrete-Time- Fourier Transform,DTFT)(定义、收敛条件、性质)离散傅立叶变换( Discrete Fourier Transform,DFT)(定义、性质) 二、Z变换(定义、收敛条件、逆变换、性质)

6.1 FIR滤波器的DSP实现 6.2 IIR滤波器的DSP实现 6.3 快速傅里叶变换(FFT)的DSP实现 6.4 正弦波信号发生器

3.1 问题描述 3.2 随机参量的Bayes估计 3.3 ML估计 3.4 估计量的性质 3.5 线性最小均方误差估计 3.6 最小二乘估计

3 1 问题描述 3.2 随机参量的Bayes估计 3.3 ML估计 3.4 估计量的性质 3.5 线性最小均方误差估计 3.6 最小二乘估计

7.1 系统函数与系统特性 一、系统函数的零、极点分布图 二、系统函数与时域响应 三、系统函数收敛域与极点的关系 四、系统函数与频率响应 7.2 系统的稳定性 7.3 信号流图 7.4 系统模拟 一、直接实现 二、级联实现 三、并联实现

2.1 LTI连续系统的响应 一、微分方程的经典解 二、关于0-和0+初始值 三、零输入响应和零状态响应 2.2 冲激响应和阶跃响应 一、冲激响应 二、阶跃响应 2.3 卷积积分 一、信号时域分解与卷积 二、卷积的图解 2.4 卷积积分的性质 一、卷积代数 二、奇异函数的卷积特性 三、卷积的微积分性质 四、卷积的时移特性

实验6FFT算法的应用 实验目的:加深对离散信号的DFT的理解及其FFT算法的运用。 实验原理:N点序列的DFT和IDFT变换定义式如下: n=0 N k=0 利用旋转因子W=e具有周期性,可以得到快速算法 (FFT)。 在 MATLAB中,可以用函数x=fft(x,n)和=ifft(N)计算 N点序列的DFT正、反变换。 实验内容:

2.1 LTI连续系统的响应 一、微分方程的经典解 二、关于0-和0+初始值 三、零输入响应和零状态响应 2.2 冲激响应和阶跃响应 一、冲激响应 二、阶跃响应 2.3 卷积积分 一、信号时域分解与卷积 二、卷积的图解 2.4 卷积积分的性质 一、卷积代数 二、奇异函数的卷积特性 三、卷积的微积分性质 四、卷积的时移特性

4.1 样值信号的拉普拉斯变换 4.2 序列的Z变换样 4.3 Z变换的性质 4.4 逆Z变换 4.5 线性位变系统的Z域分析 4.6 线性位不变系统的Z域分析