第一篇：matlab實驗報告

實驗二

特殊函數(shù)與圖形

一、實驗?zāi)康募耙饬x

掌握用Matlab軟件繪制簡單曲線、曲面圖形，并通過繪制一些特殊函數(shù)的圖形，更加深入地理解相關(guān)函數(shù)的性質(zhì)，了解函數(shù)的性態(tài)。

二、實驗內(nèi)容

平面作圖、空間作圖，比較數(shù)值作圖與符號作圖的異同。

三、實驗步驟

1.在D盤建立一個自己的文件夾;

2.開啟軟件平臺——MATLAB，將你建立的文件夾加入到MATLAB的搜索路徑中。

3.4.5.6.7.利用幫助了解函數(shù)plot, surf, ezmesh，ezsurf等的功能和用法。

開啟MATLAB編輯窗口,鍵入你編寫的M文件（命令文件或函數(shù)文件）；

保存文件（注意將文件存入你自己的文件夾）并運行；

若出現(xiàn)錯誤，修改、運行直到輸出正確結(jié)果；

寫出實驗報告，并淺談學(xué)習(xí)心得體會。

四、實驗要求與任務(wù)

根據(jù)實驗內(nèi)容和步驟，完成以下具體實驗，按要求寫出實驗報告。1．作出下圖所示的三維圖形：

圖1 提示：圖形為圓環(huán)面和球面的組合.2．作出下圖所示的墨西哥帽子及其剪裁圖形：

圖2

3．畫出橢球面、雙葉雙曲面、單葉雙曲面．

4．若要求田螺線的一條軸截面的曲邊是一條拋物線：y?0時x2?5z．試重新設(shè)計田螺線的參數(shù)方程，并畫出該田螺線．

5．作出下圖所示的馬鞍面（顏色為灰色，并有一個標(biāo)題：“馬鞍面”）：

圖3 6．繪制黎曼函數(shù)的圖形，要求分母的最大值n的數(shù)值由鍵盤輸入（提示：使用input語句）．

第二篇：matlab實驗報告

求解：1.模擬比賽車道曲線和選手速度曲線；

2.估計車道長度和所圍區(qū)域面積；

3.分析車道上相關(guān)路段的路面狀況（用不同顏色或不同線型標(biāo)記出來）；

4.對參加比賽選手提出合理建議。

四．合理建議

1.通過賽道曲線可知，選手所經(jīng)過的賽道上不平整的地方很多，如果平常不多多嘗試不同的路況會造成比賽時的很多突發(fā)情況，都會造成選手的成績受到很大的干擾，甚至退賽等嚴重的后果。所以我建議選手平時要多在不同類型的路況上練習(xí)，以增強應(yīng)變能力，取得更好的成績。

2.選手的速度分配有一些不合理，在平直的沙土路段應(yīng)該全力加速，以最快速度通過這個路段，以達到最好的比賽效果。在經(jīng)過坑洼碎石路時盡量保持一個恒定的速度，因為如果速度一直在變化，很容易在這種路段上陷入或者熄火，造成比賽時的極大不利。將加速盡量用在沙土路等摩擦力較大的路上，以免耗費太多的動力。我們需要將動力的效率盡量的提高。

五．實驗的總結(jié)

我認為，本實驗的主要目的在于讓我們掌握對三次樣條差值來模擬離散點表示的曲線的運用，我認為我們已經(jīng)基本掌握，并且我們也掌握了用梯形法求不規(guī)則封閉圖形的面積的方法，除此之外，本實驗中還有考查所學(xué)知識外的方面，就是畫v-t圖。

事實上，根據(jù)題目所給的條件，并不能準(zhǔn)確地畫出v-t圖，所以需要找到一種方法，來盡量 使結(jié)果接近真正的情況。我采用了中值的方法，這是我想到的一種比較有效的方法，并且在使用這種方法時，又運用到了三次樣條差值的方法，使我對三次樣條差值法理解地更加深刻，并且能更加靈活地運用。

所以我發(fā)現(xiàn)三次樣條差值的方法運用的范圍十分廣泛，不僅是對路徑的擬合，許多已知離散點，對應(yīng)的函數(shù)連續(xù)變化的問題也可以用此方法解決，比如已知一天中幾個離散時間點對應(yīng)的氣溫，估計出一天氣溫的變化趨勢，就可以用此方法。

最重要的是，我感到了數(shù)學(xué)建模的重要性，我發(fā)現(xiàn)原來生活中不少類似的問題，都是用數(shù)學(xué)建模的方法解決的。

第三篇：《Matlab語言》實驗報告

《Matlab語言》實驗（報告）題庫

1、TDOA信號分析類

（1）已給出一段事先采集的信號，該信號為進行TDOA定位使用的基本信號，其格式為GPS+IQ + GPS+IQ …，即每包數(shù)據(jù)由GPS頭文件和IQ信號構(gòu)成，GPS頭文件共58B，其數(shù)據(jù)格式為

$HT,20130114,084556,N3606.82273,E10343.59311,M1538.7,11,0*，每包IQ數(shù)據(jù)共8192B，其數(shù)據(jù)格式為I0,Q0,I1,Q1,I2,Q2…,I2047,Q2047，即I數(shù)據(jù)2048點、Q數(shù)據(jù)2048點交叉出現(xiàn)。換言之，每包數(shù)據(jù)實際內(nèi)容為：$HT,20130114,084556,N3606.82273,E10343.59311,M1538.7,11,0* I0 Q0 I1 Q1 I2 Q2 … I2047 Q2047，程序前期已實現(xiàn)讀取IQ數(shù)據(jù)文件并進行關(guān)鍵信息讀取分解，請根據(jù)程序提醒，完成相關(guān)功能（數(shù)據(jù)及程序見“1-實際IQ信號實驗”文件夾）。

2、TDOA時差估計仿真類

（2）在TDOA定位技術(shù)中，時差估計是一個非常重要的環(huán)節(jié)。自行仿真2個具有一定時差的信號，用廣義互相關(guān)法（GCC）計算該2個信號的時差，并與設(shè)定時差進行對比分析（需給出詳細過程及適當(dāng)?shù)姆抡鎴D）。

（3）在TDOA定位技術(shù)中，時差估計是一個非常重要的環(huán)節(jié)。自行仿真2個具有一定時差的信號，用互模糊函數(shù)法計算該2個信號的時差，并與設(shè)定時差進行對比分析（需給出詳細過程及適當(dāng)?shù)姆抡鎴D）。

（4）在TDOA定位技術(shù)中，時差估計是一個非常重要的環(huán)節(jié)。自行仿真2個具有一定時差的信號，用廣義互相關(guān)（GCC）結(jié)合多項式擬合方法計算該2個信號的時差，并比較廣義互相關(guān)法估計時差和廣義互相關(guān)結(jié)合多項式擬合方法估計時差的結(jié)果，進行分析（需給出詳細過程及適當(dāng)?shù)姆抡鎴D）。

（5）在TDOA定位技術(shù)中，時差估計是一個非常重要的環(huán)節(jié)。自行仿真2個具有一定時差的信號，自選方法計算該2個信號的時差，并與設(shè)定時差進行對比分析（需給出詳細過程及適當(dāng)?shù)姆抡鎴D）。

3、TDOA時差估計實測類

下面三題使用“3-TDOA實測類-數(shù)據(jù)”。

（6）在TDOA定位技術(shù)中，時差估計是一個非常重要的環(huán)節(jié)。根據(jù)提供的TDOA數(shù)據(jù)，用廣義互相關(guān)（GCC）計算該2路信號的時差，統(tǒng)計每包數(shù)據(jù)計算結(jié)果，并分析之（需給出詳細解決過程及適當(dāng)?shù)姆治鰣D）。

（7）在TDOA定位技術(shù)中，時差估計是一個非常重要的環(huán)節(jié)。根據(jù)提供的TDOA數(shù)據(jù)，用廣義互相關(guān)（GCC）結(jié)合多項式擬合方法計算該2路信號的時差，比較廣義互相關(guān)法估計時差和廣義互相關(guān)結(jié)合多項式擬合方法估計時差的結(jié)果，并分析之（需給出詳細解決過程及適當(dāng)?shù)姆治鰣D）。

（8）在TDOA定位技術(shù)中，時差估計是一個非常重要的環(huán)節(jié)。根據(jù)提供的TDOA數(shù)據(jù)，自選方法計算該2路信號的時差，統(tǒng)計每包數(shù)據(jù)計算結(jié)果，并分析之（需給出詳細解決過程及適當(dāng)?shù)姆治鰣D）。

4、信號頻域分析類

（9）生成一個帶有噪聲的正弦波信號，信號的頻率、幅度，噪聲的幅度自行設(shè)定。（將帶有噪聲的正弦信號放入for循環(huán)中，利于pause，實現(xiàn)噪聲動態(tài)變化效果，并在for循環(huán)內(nèi)畫出其時域圖和幅頻圖（采樣率和采樣點數(shù)自行設(shè)定），觀察動態(tài)變化情況），最后總結(jié)系統(tǒng)采樣率和采樣點數(shù)對仿真信號效果的影響。

（10）自行生成一段時域信號，要求在不同的時間，信號具有不同的頻率（即非平穩(wěn)信號），用短時傅里葉變換對其進行時頻分析，并呈現(xiàn)時頻分析結(jié)果。

（11）自行生成一段時域信號，要求在不同的時間，信號具有不同的頻率（即非平穩(wěn)信號），用小波變換對其進行時頻分析，并呈現(xiàn)時頻分析結(jié)果。

5、信號調(diào)制解調(diào)類

（12）自行產(chǎn)生正弦信號作為基帶信號、載波，試合成AM信號，在AM信號上加高斯白噪聲，并將AM信號解調(diào)，畫出各信號（基帶信號、載波、合成的AM信號、解調(diào)后的基帶信號）時域圖及頻譜圖，并對比總結(jié)解調(diào)效果。

（13）自行產(chǎn)生正弦信號作為基帶信號、載波，試合成FM信號，在FM信號上加高斯白噪聲，并將FM信號解調(diào)，畫出各信號（基帶信號、載波、合成的FM信號、解調(diào)后的基帶信號）時域圖及頻譜圖，并對比總結(jié)解調(diào)效果。

（14）自行產(chǎn)生一個正弦信號，以此為載波，生成一段2ASK信號，其中數(shù)字序列隨機生成，畫出數(shù)字基帶序列、正弦信號、2ASK信號的時域圖。

（15）自行產(chǎn)生兩個不同頻率的正弦信號，以此為載波，生成一段2FSK信號，其中數(shù)字序列隨機生成，畫出數(shù)字基帶序列、兩個正弦信號、2FSK信號的時域圖。

（16）用Matlab模擬通信系統(tǒng)收發(fā)過程，要求：發(fā)射站發(fā)射FM調(diào)制信號，接收站接收該信號，并進行解調(diào)，系統(tǒng)參數(shù)及傳播環(huán)境/過程參數(shù)自定。

6、信號分離類

（17）自行生成一個含有3個頻率（信號頻率相近，如200Hz，210Hz，300Hz）的信號，其他參數(shù)自定，直接用FFT難以將不同頻率信號，尤其頻率較近的信號進行分離，試用AR等高階功率譜方法，將該信號進行分離，并繪制分離前后的頻譜圖（即信號的FFT圖、信號的AR分離圖）。

（18）自行生成一個含有不同頻率或不同相位的信號，直接用FFT難以將不同頻率信號，尤其頻率較近或同頻率不同相位的信號進行分離，試用MUSIC方法，將該信號進行分離，并繪制分離前后的頻譜圖（即原信號的FFT圖、信號的MUSIC分離圖），并總結(jié)現(xiàn)象。

（19）自行產(chǎn)生一段含有低頻、高頻和噪聲成分的信號，嘗試設(shè)計不同的濾波器，將高頻信號及噪聲濾掉，并繪制濾波前后的信號對比圖（含時域、頻域圖）。

7、深度學(xué)習(xí)類

（20）設(shè)計一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（可以是任意類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），對手寫數(shù)字進行分類，要求小組內(nèi)每個成員至少每人手寫一個數(shù)字，然后識別，并分析識別準(zhǔn)確率。

（21）自行找一個預(yù)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)，對日常生活物品進行識別，要求小組內(nèi)每個成員拍照1~2個物品，通過網(wǎng)絡(luò)進行識別，并分析識別效果。

第四篇：MAtlab傅里葉變換實驗報告

班級

信工 142

學(xué)號

姓名

何巖

實驗組別

實驗日期

室溫

報告日期

成績

報告內(nèi)容:(目得與要求, 原理, 步驟, 數(shù)據(jù), 計算, 小結(jié)等)1、求信號得離散時間傅立葉變換并分析其周期性與對稱性;給定正弦信號 x(t)=2＊ｃｏs(2＊pｉ*1０＊ｔ),ｆs=100ＨZ,求其ＤTFＴ。

(ａ)代碼: ｆ=10;Ｔ=1／f;w=－1０:0、2:10;t1=0:0、000１:１;ｔ２＝0:0。0１:1;n1=-2;ｎ2=8;ｎ０=０;n＝n1:0。0１:n２;ｘ5＝［ｎ>=0.01];x１=2＊cos(2*ｆ＊pi＊ｔ1);x２＝2*coｓ(2＊f*pi＊t２);x3=(exp(—ｊ).^(t2’*w));x４=ｘ２*x３;subplot(2,2,1);ploｔ(t1,x1);axｉs(［０ １ 1、1*min(x2)1。1＊maｘ(ｘ2)]);xlaｂeｌ(’x(n)’);ylabeｌ(’x(n)“);titｌｅ(＇原信號 x1”);ｘlａbeｌ(“t”);ylabeｌ(“x1’);sｕbpｌot(2,2,3);sｔem(t2,ｘ2);axis(［０ 1 1、1＊min(x2)1。１＊max(x2)]);title(’原信號采樣結(jié)果 x2＇);xlabel(＇ｔ’);ｙlaｂel(＇x2”);ｓubplot(2,2,２);steｍ(n,x5);axiｓ([0 1 1、1*miｎ(x5)1.1*mａx(x5)]);xｌabｅｌ(’n’);ｙｌabel(＇x2“);titlｅ(’采樣函數(shù)ｘ２＇);ｓubｐlｏt(2,2,4);ｓtｅm(t2,ｘ4);axis(［0 1 —0、2＋1。1*min(x４)１、1*ｍａx(x4)］);xlabel(’t”);ylabel(＇x4“);title(”ＤＴFＴ結(jié)果 x4＇);(b)結(jié)果:

２、用以下兩個有限長序列來驗證 DTFT 得線性、卷積與共軛特性;x1(n)=［１ ２ 3 ４ 5 6 7 8 9 10 11 １２];x2(ｎ)=R 10(n)(1)線性:(a)代碼: w=linｓｐaｃe(-8,8,10000);ｎｘ1＝[０:11］;nx2＝［0:9];ｘ1=［1 2 ３ 4 ５ ６ ７ 8 9 10 1１ １２］;x2=[1 １ 1 1 １ 1 1 1 １ １];x3=［x2,ｚeｒｏs(１,(leｎgth(x1)—lｅngth(x2)))］;x4=2＊x1+3＊x3;Ｘ1=x1*exｐ(-j＊ｎx1＇＊w);％頻率特性 X3=x３*exp(-j*ｎｘ1＇＊ｗ);%頻率特性 X4＝ｘ4*exp(—ｊ*ｎｘ1’*w);％頻率特性

suｂplｏt(5,３,１),ｓｔem(nx1,x１),ａxiｓ([-1,１3,0,15］);tiｔle(＇x１’), ｙlabel(“ｘ(n)’);

suｂｐｌot(5,3,2),stem(nx２,x２),ａxis(［—１,１3,0,5］);ｔitｌe(”x2＇);

subplot(5,３,3),steｍ(nx1,x4),axis([-1,13,0,2６]);titlｅ(’x4=2＊ｘ1+3＊ｘ３“);

sｕbplｏt(５,3,4),ｐｌｏｔ(w,abs(X1));ylabｅl(＇幅度’)

subplot(5,３,7),ｐlot(w,aｎgle(Ｘ1));ｙｌabel(’相位＇)

subpｌｏt(5,３,10),ploｔ(w,rｅal(Ｘ１));yｌabel(’實部’)

sｕbｐlｏt(５,3,13),pｌot(w,imag(X１));yｌａbｅl(”虛部’)ｓuｂploｔ(5,3,5),pｌot(ｗ,aｂs(X３));

ｓubpｌoｔ(5,3,8),plot(w,angｌe(Ｘ3));

subｐlot(５,3,11),ploｔ(w,reａl(X3));subplｏt(5,3,１4),plot(w,imag(X3));

subplｏｔ(５,3,6),ｐlot(ｗ,abs(X4));

sｕbplot(5,3,9),plot(w,anｇｌe(Ｘ４));

subpｌot(5,3,１2),ploｔ(w,rｅal(X４));sｕbploｔ(5,３,15),plot(w,ｉmag(Ｘ4));

(b)結(jié)果:

(2)卷積:(a)代碼: nx１=0:11;ｎｘ2＝０:9;ｎx3=０:20;

w=ｌｉnspace(-８,８,40);％w=[—8,8］分 10000 份

x1＝[1 2 3 ４ ５ 6 ７ ８ 9 10 11 12］;x２＝［1 1 1 1 1 1 1 1 1 1];x3=cｏnv(x１,ｘ２);％ x1 卷積 x2 ｘ4=x1＊exp(-ｊ＊nx1“*w);％ x１頻率特性 x5=ｘ2*exp(－ｊ＊ｎｘ2’＊w);% x2 頻率特性 x6=x3*exp(-j＊nｘ3”＊w);% x1 卷積 x２頻率特性 x7＝x４、*x5;

sｕｂpｌｏt(2,2,１),stｅm(ｎx1,x1),axｉｓ(［—1,15,0,15］),ｔｉtｌe(’x1“);su ｂ plo ｔ(2,2,2), ｓ ｔ em(nx2, ｘ ２),ax ｉ s([—1, １

5,0,5］),title(’x2’);ｓuｂplot(2,1,２),stem(ｎx3,ｘ3),axiｓ([—1,25,0,80]);ｔitle(＇x１卷積ｘ2 結(jié)果 x3’);figuｒe,subｐlｏt(2,２,1),stｅｍ(x４,”filled’),titｌe(“ｘ１得DTFT 結(jié)果ｘ4’);

subploｔ(2,2,2),ｓtem(x５,”filled＇),titlｅ(’x２得 DTFT結(jié)果 x5’);

ｓｕｂplot(2,２,3),stｅｍ(ｘ6,＇filｌｅd’),ｔitｌｅ(’ｘ3得 DTFT 結(jié)果 x6’);

subｐlot(2,2,4),ｓteｍ(x7,“fｉlled＇),ｔitle(＇x4 得ＤTFT 結(jié)果ｘ7’);

figure,suｂｐlot(3,２,1),stem(ｗ,abｓ(ｘ6)), ylabel(”幅度’),ｔｉｔle(’x1 卷積 x2 得 DTFＴ＇);

ｓuｂplｏｔ(4,2,3),steｍ(w,aｎｇle(ｘ6)),yｌａbeｌ(“相位”)

sｕbpｌoｔ(4,2,5),stem(w,ｒeａl(ｘ6)),ylabｅl(“實部’)

subplｏｔ(4,2,7),sｔem(w,ｉmag(x6)),ylabeｌ(＇虛部’)

ｓubｐlot(４,2,2),stem(w,abs(x７)), tｉtlｅ(’x1 與 x2 得 DTFＴ得乘積’);

sｕbplot(４,2,4),ｓtem(w,ａngle(x７));

subplot(4,2,6),stｅｍ(w,real(ｘ7));

subpｌot(4,2,８),sｔｅｍ(w,ｉｍag(x7));

(ｂ)結(jié)果:

(3)共軛:(a)代碼: x1n=［1 2 3 4 5 6 7 ８ 9 1０ １1 12］;w=—10:10;N１=ｌｅngth(ｘ1n);n１=0:N1—1;x1=real(x1n);x2=iｍaｇ(ｘ１n);x2n=ｘ1—j＊x2;

Ｘ1＝x2n*(exｐ(－j)、^(n1＇＊ｗ));X2=x１n*(exp(j)、＾(n1’＊w));x3=rｅal(X2);x４＝imａg(Ｘ2);Ｘ２=x３—j*x4;fｉguｒe,subpｌｏt(211);stem(w,Ｘ1,”.’);tiｔｌｅ(“x1ｎ共軛得 DＴFT’);

suｂplot(2１2);sｔem(ｗ,Ｘ2,”、’);tｉｔle(“ｘ1n 得 DＴFT 取共軛且反折”);(b)結(jié)果:

3。

求 LTI 系統(tǒng)得頻率響應(yīng) 給定系統(tǒng) H(Ｚ)=B(Ｚ)/A(Z),A＝[0。９8777 －0。3１18３ 0、０256] B=［0.98997 0.989 ０。989９7］,求系統(tǒng)得幅頻響應(yīng)與相頻響應(yīng)、(要求使用ｆｉlｔer(B,Ａ,δ(n))求解。

(a)結(jié)果: A=[0、98777-０。3１1８3 0、０２５6］;Ｂ=[0。９899７ 0、９89 0、９899７];C=[1 0 0 ０ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ０ ０ 0 0 ０ 0 ０ ０ 0 0 0 0 0］ y=filtｅr(B,A,C);suｂpｌot(2,2,1);stem(ｙ,＇、’);titｌｅ(’原始序列“);

mag=abs(ｙ);ｐｈ=ａnｇle(ｙ);ph=ph*1８0／ｐi;sｕbplot(２,2,2);ｓｔｅm(mａｇ,”、＇);title(＇幅頻特性＇);xlａbel(＇時間信號ｎ“);ylabel(＇信號幅度＇);suｂplｏt(2,2,３);stｅm(ph,”、’);ｔitlｅ(“相頻特性”);xlaｂｅｌ(“時間信號 n＇);yｌabｅl(”信號相位“);(b)結(jié)果:

4.采樣與頻譜混疊 給定信號ｘ(t)=100*eｘp(-100*ｔ)＊coｓ(2*ｐi＊500＊t),求該信號得頻譜;當(dāng)采樣頻率分別為 fs１=200０ＨZ,fｓ2=1000HＺ;fs3=５00HZ;fｓ４=200HZ,時輸出序列得 DＴFＴ。

(a)代碼: x=100＊ｅxp(-100*t)、＊cos(2＊pｉ＊500＊t);ｔ=—2:０、1:2;w=－10:0。1:10;

y＝ｘ*(exｐ(-j)、^(ｔ’*ｗ));subpｌot(２,1,1),plot(t,ｘ);ｓubpｌot(2,1,2),ｐlｏt(w,ｙ);tｉtle(’原始信號得頻譜＇);figｕre,ｆｓ1＝2000;Ts１＝1／ｆs1;n1=-2:Tｓ1:2;

fs2＝10００;Ｔs2=1/fs２;n2=－2:Ts2:2;

fs3=500;Ts3=1/fｓ３;n3＝-2:Ts3:2;

fs4=200;Ts4=1/ｆｓ４;n4＝—2:Tｓ4:2;x1＝１00。＊eｘp(—10０＊n1)。*cos(２*pi*500*ｎ１);ｙ１=ｘ1＊(eｘp(-j)。^(n1”＊w));sｕbploｔ(221);plｏt(w,ｙ１);title(“經(jīng) 2000Hz 采樣后信號得 DTFT”);x2=100。*exｐ(-１0０*ｎ2)、*ｃos(２*ｐｉ*500＊n２);ｙ2＝x2＊(eｘｐ(-j)、^(n2＇*w));subplｏｔ(222);ｐｌot(w,y２);tｉｔle(’經(jīng) 1000Hｚ采樣后信號得 DTＦT’);x3=１00、＊ｅxp(—１00*n3)、＊coｓ(２＊pi＊5０0＊n3);

ｙ3＝x3*(exｐ(—j)、＾(ｎ３“＊w));suｂpｌｏt(22３);ｐlｏt(ｗ,y3);titlｅ(’經(jīng)５00Hz 采樣后信號得 DTFＴ”);x4=100.＊exp(—100*n4)。＊cｏs(２*pi*5００*ｎ4);y4=x４*(exp(—ｊ)、^(n4’＊ｗ));suｂplｏt(２24);ploｔ(w,y4);tiｔle(’經(jīng) 2００Hｚ采樣后信號得 DTＦT＇);(b)結(jié)果:

收獲及感想: DFＴ針對得就是有限長數(shù)字信號得傅立葉變換或傅立葉時頻分析問題。但 以前得傅立葉變換就是定義在整個時間軸上得,而且一般針對得就是連續(xù)信號 ,獲得得就是一個連續(xù)得頻譜。

離散傅里葉變換(DFT),就是傅里葉變換在時域與頻域上都呈現(xiàn)離散得形式,將時域信號得采樣變換為在離散時間傅里葉變換(DTＦT)頻域得采樣。在形式上,變換兩端(時域與頻域上)得序列就是有限長得,而實際上這兩組序

列都應(yīng)當(dāng)被認為就是離散周期信號得主值序列。即使對有限長得離散信號作DＦT,也應(yīng)當(dāng)將其瞧作經(jīng)過周期延拓成為周期信號再作變換。在實際應(yīng)用中通常采用快速傅里葉變換以高效計算 DＦT。

物理意義 設(shè) x(n)就是長度為 N 得有限長序列,則其傅里葉變換,Z 變換與離散傅里葉變換分別用以下三個關(guān)系式表示 Ｘ(e^jω)= ∑n={0,N-1｝ｘ(n)e＾jωｎ X(z)= ∑n＝{0,N-1}x(n)z^－ｎ X(k)= ∑n={0,N-1}x(n)e^－j2π/Ｎnk 單位圓上得 Z 變換就就是序列得傅里葉變換 離散傅里葉變換就是 x(n)得頻譜 X(ejω)在[0,2π］上得 N 點等間隔采樣,也就就是對序列頻譜得離散化,這就就是 DFＴ得物理意義

第五篇：北航matlab上機實驗報告

MATLAB基礎(chǔ)上機指導(dǎo)書

實驗?zāi)康?/p>

MATLAB基礎(chǔ)上機實驗的目的主要是在深入理解和掌握課程中的基本概念和原理的基礎(chǔ)上培養(yǎng)學(xué)習(xí)者用計算機解決實際問題的意識，訓(xùn)練和提高學(xué)生分析問題、仿真、程序設(shè)計和程序調(diào)試能力。實驗要求

1．整個學(xué)期的上機實踐共有4個。從實驗一的MATLAB的上機基本操作，到實驗四的GUI設(shè)計，都本著由淺入深、由易到難、逐步深入的原則，給出了不同的上機程序。一般每個實驗中有約5-7個不同難度的程序，按班級序號排列組合分組，每組學(xué)生包括5人，按組檢查程序。

2．每次實驗后要求學(xué)生提交上機報告，這也是整個實驗過程的一個重要環(huán)節(jié)。實驗結(jié)束后，要整理實驗結(jié)果并認真分析和總結(jié)，根據(jù)教師要求寫出實驗報告。實驗報告一般包括如下內(nèi)容：

⑴ 實驗內(nèi)容：實驗題目與要求。⑵ 程序清單

(3)運行結(jié)果：原始數(shù)據(jù)、相應(yīng)的運行結(jié)果和必要的說明。

(4)分析與思考：調(diào)試過程及調(diào)試中遇到的問題及解決辦法；調(diào)試程序的心得與體會；其他函數(shù)算法的存在與實踐等。若最終未完成調(diào)試，要認真找出錯誤并分析原因等。常用命令參考

本節(jié)就一些常用的MATLAB命令進行介紹，使初學(xué)者盡快提高MATLAB上機調(diào)試程序的能力。

1、學(xué)會用help和doc函數(shù)。

2、輸入輸出文件：save/load

3、解線性方程組AX=B：X=AB

4、作圖時兩張曲線合并：hold on或者subplot作子圖

5、程序計算時間：tic，toc或者clock

6、變量顯示方式更改：format long/short/bank...7、數(shù)組元素求和：sum

8、求數(shù)組長度：length 求矩陣維數(shù)：size或者ndims 矩陣元素個數(shù)：numel

9、函數(shù)作圖：

餅圖：pie/pie3 誤差圖：errorbar 散點圖：scatter/scatter3 直方圖：hist 函數(shù)圖：fplot 動畫：movie

10、矩陣分析：

左右翻轉(zhuǎn)：fliplr 上下翻轉(zhuǎn)：flipud 轉(zhuǎn)置：transpose 矩陣求逆：inv 矩陣范數(shù)：norm 條件數(shù)：cond 初等變換：rref 特征值：eig/eigs

11、特殊矩陣：

元素全為1的矩陣：ones 元素全為0的矩陣：zeros 單位陣：eye 魔方陣：magic 線性變化數(shù)組：linspace 聚合矩陣：cat/horzcat/vertcat

12、隨機數(shù)：

創(chuàng)建一個元素服從均勻分布的隨機數(shù)數(shù)組：rand 創(chuàng)建一個元素服從正態(tài)分布的隨機數(shù)數(shù)組：randn 二項分布：binornd 指數(shù)分布：exprnd F分布：frnd 幾何分布：geornd 超幾何分布：hygernd 泊松分布：poissrnd

正態(tài)分布：normrnd 離散均勻分布：unidrnd 連續(xù)均勻分布：unifrnd

13、清屏：clc 清理內(nèi)存：clear

14、字體顯示變更等：preferences

15、得到一個文件夾的所有文件名：ls

16、語句太長的話可以再句末加...換行。

實驗一 MATLAB快速入門操作

[實驗?zāi)康腯 1． 熟悉MATLAB的工作環(huán)境。2． 熟悉MATLAB的幫助系統(tǒng)。3． 掌握基本的運算表達。4． 掌握基本的數(shù)學(xué)函數(shù)。5． 掌握基本的字符串使用。[實驗內(nèi)容] 1．執(zhí)行MATLAB的啟動和退出。觀看DEMO程序,INTRO程序,HELP文件，練習(xí)MATLAB常用命令在命令窗口中計算數(shù)學(xué)表達式，輸入簡單矩陣，查看工作空間中的變量，命令窗口顯示清除，語句、變量及數(shù)據(jù)的表示，搜索路徑設(shè)置。

2．使用函數(shù)創(chuàng)建字符串?dāng)?shù)組，掌握char、strvcat、strcat之間的區(qū)別。>> c1=char('china','india');>> c3=strvcat('china','india');>> c4=strcat('china','india');char中各部分互相獨立，strvact豎直連接 strcat直接連接 >> c1=char('china','india')

c1 =

china india

>> c3=strvcat('china','india')

c3 =

china india

>> c4=strcat('china','india')

c4 =

chinaindia 也就是說strcat連接兩個字符串,而strvcat垂直連接兩個字符串.? i6c?2e3．設(shè)三個復(fù)數(shù)a＝3＋4i，b＝1＋2i,計算x=ab/c，注意復(fù)數(shù)的表達方式。

>> a=3+4i,b=1+2i,c=2*exp(pi/6*i)a =

3.0000 + 4.0000i

b =

1.0000 + 2.0000i

c =

1.7321 + 1.0000i

>> X=a*b/c X =

0.3349 + 5.5801i

sin?x??354．計算下式的結(jié)果，其中x=45°，572

注意函數(shù)參數(shù)的使用類型，掌握復(fù)雜表達式的計算。>> a=45/180*pi a =

0.7854

>> b=(sin(a)+35^(1/2))/72^(1/5)b =

2.8158

5．計算星球之間的萬有引力。包括地球和太陽，地球和月亮之間的距離。具體參數(shù)太陽質(zhì)量1.989×10^30千克，地球質(zhì)量5.976×10^27千克，太陽和地球的距離***0米，月亮質(zhì)量7.351×10^ 22千克，月亮和地球兩者間距384400000米，萬有引力系數(shù)K 6．67×10^-11，見P26 例2-3。

>> M1=1.989e30,M2=5.976e27,M3=7.351e22,d1=1.4960e11,d2=3.844e8 K=6.67e-11

M1 =

1.9890e+030

M2 =

5.9760e+027

M3 =

7.3510e+022

d1 =

1.4960e+011

d2 =

384400000

K =

6.6700e-011

>> F12=M1*M2*K/d1^2

F12 =

3.5426e+025

>> F23=M2*M3*K/d2^2

F23 =

1.9830e+023

?333??，以及數(shù)據(jù)的修改方法，盡量考2336．用兩種方法創(chuàng)建一個二維數(shù)組?????433??慮計算效率。在掌握二維數(shù)組基礎(chǔ)上掌握三維數(shù)組的創(chuàng)建方法。

創(chuàng)建：方法1;x=[3,3,3;2,3,3;4,3,3] x =

3 3 2 3 3 4 3 3 方法2 在workspace中點擊 new variable 就會在下面出現(xiàn)一個新變量unnamed 雙擊unnamed變量引出一個空白頁面，在里面進行編輯 >> unnamed

unnamed =

3 3 2 3 3 4 3 3 修改

直接在workspace中點擊需要修改的變量，在相應(yīng)位置修改變量，保存后在命令窗口重新調(diào)用函數(shù) 計算

[問題討論] 1．小結(jié)上機各個環(huán)節(jié)所出現(xiàn)的錯誤及解決的辦法。

[思考問題] 1．仿真是否“真實”，與什么因素有關(guān)? 仿真是在數(shù)字計算機上進行試驗的數(shù)字化技術(shù)，包括數(shù)字和邏輯模型的某些模式，這些模型描述了某一事件或經(jīng)濟系統(tǒng)在若干周期內(nèi)的特征。仿真常常包括模型建立，仿真模型的建立和仿真試驗三個方面。從以上可以看出，仿真其實是建立在模型之上，通過計算機或者其他載體，并借助經(jīng)驗知識、統(tǒng)計數(shù)據(jù)和信息資料等對真實或假想的系統(tǒng)進行試驗，得出試驗結(jié)果的過程。

在這點上看，仿真并不真實，因為它并不能100%模擬出真實情況，而實際上“真實”的復(fù)雜多變也難以模擬。但是，仿真可以通過以上的手段在一定范圍內(nèi)對真實進行模擬和預(yù)測。其與真實結(jié)果的相關(guān)性，或者說仿真方法的優(yōu)劣性與其系統(tǒng)、模型和載體是密切相關(guān)的。