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%DCT的应用 t=0:0.001:1; x=t+sin(2*pi*10*t).*cos(2*pi*t); y=dct(x); n=fix(length(y)/20); y(n+1:length(y))=0; z=idct(y); subplot(3,1,1),plot(t,x); subplot(3,1,2),plot(t,y); subplot(3,1,3),plot(t,z

%Impinvar函数：模拟滤波器变换成数字滤波器的脉冲响应不变法 Wp=2*pi*400; Ws=2*pi*600; Rp=0.3; Rs=600; Fs=1000; %选择滤波器的最小阶数 [N,Wn]=cheb1ord(Wp,Ws,Rp,Rs,'s'); %创建低通巴特沃斯滤波器 [Z,P,K]=cheb1ap(N,Rp); [A,B,C,D]=zp2ss(Z,P,K);

%产生Dirichlet函数波形 x=0:0.01:8*pi; y1=diric(x,5); %n为奇数时，周期为2*pi y2=diric(x,4); %n为偶数时，周期为4*pi subplot(2,1,1), plot(x,y1); axis tight; subplot(2,1,2), plot(x,y2); axis tight;

#include #include const double pi = 3.1415926; void main() { double radius1, radius2; cout radius1 >>radius2; cout

%Samp3_14 clf;fs=100; %采样频率 Ndata=32; %数据长度 N=32; %FFT的数据长度 n=0:Ndata-1;t=n/fs; %数据对应的时间序列 x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t); %时间域信号 y=fft(x,N); %信号的Fourier变换 mag=abs(y); %求取振幅

%Samp6_12 Order=10; %滤波器的阶数 f=0:0.1:1; %归一化频率点 m=[0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0]; %幅度点 [b,a]=yulewalk(Order,f,m); %设计滤波器 [h,w]=freqz(b,a,128); %计算128个点的频率特性 figure(1) plot(f,m,'b-',w/pi,abs(h)

%Samp5_13 N=5;Rp=3;f1=100;f2=500; %滤波器阶数、边界频率（Hz） w1=2*pi*f1;w2=2*pi*f2; %边界频率（rad/s） [z,p,k]=cheb1ap(N,Rp); %设计Chebyshev I型原型低通滤波器 [b,a]=zp2tf(z,p,k); %转换为传递函数形式 Wo=sqrt(w1*w2); %中心频率

%Samp2_4 n=[0:100]; %给出序号序列 x=2*sin(0.02*pi*n+pi/4); %给出值序列 stem(n,x) %绘值离散图 xlabel('n');ylabel('x(n)');title('正弦序列') %必要标记 grid on; %添加网

%Samp5_18 wp=1500*2*pi;ws=1000*2*pi;Rp=1;Rs=30; %滤波器设计参数 [N,Wn]=ellipord(wp,ws,Rp,Rs,'s'); %求滤波器的最小阶数和截止频率 [b,a]=ellip(N,Rp,Rs,Wn,'high','s'); %设计高通椭圆滤波器 w=linspace(1,3000,1000)*2*pi; %给出计算

%Samp4_1 clf; b=[1 2 1]; a=[1 0.5 0.25]; %传递函数分子和分母多项式系数 m=0:length(b)-1; n=0:length(a)-1; %序列序号 K=512; %采用512个点绘制幅频特性 k=1:K;w=pi*k/K; %转换为归一化频率，Nyquist频率对应于pi。 num=b*exp(-j*m'*w);