西电数字信号处理大作业

西安电子科技大学数字信号处理大作业

学院：电子工程学院

班级：

学号：

姓名：

指导老师：吕雁

题目一：查找资料，写一篇关于奈奎斯特采样率与稀疏采样的学习报告。

奈奎斯特采样定理即采样定理。

在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时(fs.max>2fmax)，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5～10倍；采样定理又称奈奎斯特定理。表达式为：

C = B * log2 N ( bps )

嗯

1924年奈奎斯特(Nyquist)就推导出在理想低通信道的最高码元传输速率的公式:

理想低通信道的最高码元传输速率B=2W Baud (其中W是带宽)

理想信道的极限信息速率（信道容量），其公式如下：

C = B * log2 N ( bps )

采样过程所应遵循的规律，又称取样定理、抽样定理。采样定理说明采样频率与信号频谱之间的关系，是连续信号离散化的基本依据。采样定理是1928年由美国电信工程师H.奈奎斯特首先提出来的，因此称为奈奎斯特采样定理。1933年由苏联工程师科捷利尼科夫首次用公式严格地表述这一定理，因此在苏联文献中称为科捷利尼科夫采样定理。1948年信息论的创始人C.E.香农对这一定理加以明确地说明并正式作为定理引用，因此在许多文献中又称为香农采样定理。采样定理有许多表述形式，但最基本的表述方式是时域采样定理和频域采样定理。采样定理在数字式遥测系统、时分制遥测系统、信息处理、数字通信和采样控制理论等领域得到广泛的应用。

时域采样定理

频带为F的连续信号f(t)可用一系列离散的采样值f(t1),f(t1±Δt)，f(t1±2Δt)，...来表示,只要这些采样点的时间间隔Δt≤1/(2F)，便可根据各采样值完全恢复原来的信号f(t)。这是时域采样定理的一种表述方式。

时域采样定理的另一种表述方式是：当时间信号函数f(t)的最高频率分量为fM时,f(t)的值可由一系列采样间隔小于或等于1/(2fM)的采样值来确定,即采样点的重复频率f≥(2fM)。图为模拟信号和采样样本的示意图。

时域采样定理是采样误差理论、随机变量采样理论和多变量采样理论的基础。

频域采样定理

对于时间上受限制的连续信号f(t)（即当│t│>T时,f(t)=0,这里T=T2-T1是信号的持续时间），若其频谱为F（ω）,则可在频域上用一系列离散的采样值来表示,只要这些采样点的频率间隔ω≦π/ tm 。

传统采样的依据是奈奎斯特采样定理，即信号的采样频率必须是信号带宽的2倍以上。然而随着信号的带宽越来越宽，据此定理进行信号采样，必然对采样率提出更高的要求，对信号处理和硬件系统也带来了巨大的压力。能否降低信号的采样率?能否寻找新的信号描述方式与信号处理的方法?能否减少信号处理的成本?引起人们越来越大的研究兴趣。

目前，Candes，Romberg，Tao和Donoho等人提出了一种全新的理论一压缩感知理论(Compressed Sensing)。该理论是一种崭新的信号采样、信号编码和信号解码理论。采样速率不再像Nyquist速率一样，与信号的带宽密切相关，而是与信息在信号中的结构和位置息息相关。编码过程是围绕观测器即观测矩阵展开的，而解码过程是一个优化计算过程。该理论已经被证明能够用较低采样速率准确的进行信号采样，并且能够以很高的概率重构原始信号。目前国内已经有科研单位的学者对其展开研究。如我们学校课题组基于该理论提出采用超低速率采样检测超宽带回波信号。

。

其CS理论如图：

稀疏采样，也被称为压缩感知、压缩传感或压缩采样，是一种利用稀疏的或可压缩的信号进行信号重构的技术。或者可以说是信号在采样的同时被压缩，从而在很大程度上降低了采样率。稀疏采样跳过了采集N个样本这一步骤，直接获得压缩的信号的表示。其理论利用到了许多自然信号在特定的基上具有紧凑的表示。即这些信号是“稀疏”的或“可压缩”的。由于这一特性，稀疏采样理论的信号编解码框架和传统的压缩过程大不一样，主要包括信号的稀疏表示、编码测量和重构算法等三个方面。简单地说，压缩感知理论指出：只要信号是可压缩的或在某个变换域是稀疏的，那么就可以用一个与变换基不相关的观测矩阵将变换所得高维信号投影到一个低维空间上，然后通过求解一个优化问题就可以从这些少量的投影中以高概率重构出原信号，可以证明这样的投影包含了重构信号的足够信息。在该理论框架下，采样速率不再取决于信号的带宽，而在很大程度上取决于两个基本准则：稀疏性和非相干性，或者稀疏性和等距约束性。

显然，在压缩感知理论中，图像/信号的采样和压缩同时以低速率进行，使传感器的采样和计算成本大大降低，而信号的恢复过程是一个优化计算的过程．因此，该理论指出了将模拟信号直接采样压缩为数字形式的有效途径。从

理论上讲任何信号都具有可压缩性，只要能找到其相应的稀疏表示空间，就可以有效地进行压缩采样。

当前，压缩感知理论主要涉及三个核心问题：

(1) 具有稀疏表示能力的过完备字典设计；

(2) 满足非相干性或等距约束性准则的测量矩阵设计；

(3) 快速鲁棒的信号重建算法设计。

压缩感知理论必将给信号采样方法带来一次新的革命。这一理论的引人之处还在于它对应用科学的许多领域具有重要的影响，如统计学、信息论、编码等。目前，学者们已经在模拟-信息采样、合成孔径雷达成像、遥感成像、核磁共振成像、深空探测成像、无线传感器网络、信源编码、人脸识别、语音识别、探地雷达成像等诸多领域对压缩感知展开了广泛的应用研究。Rice大学已经成功设计出了一种基于压缩感知的新型单像素相机，在实践中为取代传统相机迈出了实质性的一步。

压缩感知理论框架

传统的信号采集、编解码过程如图所示：编码端先对信号进行采样，再对所有采样值进行变换，并将其中重要系数的幅度和位置进行编码，最后将编码值进行存储或传输：信号的解码过程仅仅是编码的逆过程，接收的信号经解压缩、反变换后得到恢复信号。采用这种传统的编解码方法，由于信号的采样速率不得低于信号带宽的2倍，使得硬件系统面临着很大的采样速率的压力。此外在压缩编码过程中，大量变换计算得到的小系数被丢弃，造成了数据计算和内存资源的浪费。

传统编解码理论的框图

压缩感知理论对信号的采样、压缩编码发生在同一个步骤，利用信号的稀疏性，以远低于Nyquist采样率的速率对信号进行非自适应的测量编码。测量值并非信号本身，而是从高维到低维的投影值，从数学角度看，每个测量值是传统理论下的每个样本信号的组合函数，即一个测量值已经包含了所有样本信号的少量信息。解码过程不是编码的简单逆过程，而是在盲源分离中的求逆思想下。利用信号稀疏分解中已有的重构方法在概率意义上实现信号的精确重构或者一定误差下的近似重构。解码所需测量值的数目远小于传统理论下的样本数。

压缩感知理论的编解码框图

压缩感知的基本理论及核心问题

假设有一信号

)(N

R f f ∈，长度为N ，基向量为),...,2,1(N i i =ψ，对信号进行变换：

α

ψψ==∑=f a f i N

i i 或1

显然f 是信号在时域的表示，α是信号在ψ域的表示。信号是否具有稀疏性或者近似稀疏性是运用压缩感知理论的关键问题，若式中的α只有K 个是非零值)(K N >>者仅经排序后按指数级衰减并趋近于零，可认为信号是稀疏的。信号的可稀疏表示是压缩感知的先验条件。在已知信号是可压缩的前提下，压

缩感知过程可分为两步：

(1)设计一个与变换基不相关的)(N M N M <

(2)由M 维的测量向量重构信号。

信号的稀疏表示

稀疏的数学定义：信号X 在正交基ψ下的变换系数向量为X T

ψ=Θ，假如

对于20<

R ，这些系数满足：

R

p p i

i p ≤≡Θ∑/1)||(||||θ

则说明系数向量Θ在某种意义下是稀疏的。给出另一种定义：如果变换系数

>ψ=

稀疏。如何找到信号最佳的稀疏域?这是压缩感知理论应用的基础和前提，只有选择合适的基表示信号才能保证信号的稀疏度，从而保证信号的恢复精度。在研究信号的稀疏表示时，可以通过变换系数衰减速度来衡量变换基的稀疏表示能力。Candes 和Tao 研究表明，满足具有幂次(power-law)速度衰减的信号，可利用压缩感知理论得到恢复。

最近几年，对稀疏表示研究的另一个热点是信号在冗余字典下的稀疏分解．这是一种全新的信号表示理论：用超完备的冗余函数库取代基函数，称之为冗余字典，字典中的元素被称为原子．字典的选择应尽可能好地符合被逼近信号的结构，其构成可以没有任何限制．从从冗余字典中找到具有最佳线性组合的K 项原子来表示一个信号，称作信号的稀疏逼近或高度非线性逼近。

目前信号在冗余字典下的稀疏表示的研究集中在两个方面： (1)如何构造一个适合某一类信号的冗余字典； (2)如何设计快速有效的稀疏分解算法。

这两个问题也一直是该领域研究的热点，学者们对此已做了一些探索，其中以非相干字典为基础的一系列理论证明得到了进一步改进．西安电子科技大学的石光明教授也对稀疏表示问题进行了认真研究，并基于多组正交基级联而成的冗余字典提出一种新的稀疏分解方法。

信号的观测矩阵

用一个与变换矩阵不相关的)(N M N M <

f y φ=

测量值y 是一个M 维向量，这样使测量对象从N 维降为M 维。观测过程是非自适应的即测量矩阵少的选择不依赖于信号f 。测量矩阵的设计要求信号从f 转换为y 的过程中，所测量到的K 个测量值不会破坏原始信号的信息，保证信号的精确重构。

由于信号f 是是可稀疏表示的，上式可以表示为下式：

ααφΘ=ψΦ==f y

其中Θ是一个N M ?矩阵。上式中，方程的个数远小于未知数的个数，方程无确定解，无法重构信号。但是，由于信号是K 稀疏，若上式中的Θ满足有

限等距性质(Restricted Isometry Property ，简称RIP)，即对于任意K 稀疏信号f 和常数)1,0(∈k δ，矩阵Θ满足：

k

k f f δδ+≤Θ≤-1||||||||12

2

22

则K 个系数能够从M 个测量值准确重构。RIP 性质的等价条件是测量矩阵

φ和稀疏基ψ不相关。目前，用于压缩感知的测量矩阵主要有以下几种：高斯随机矩阵，二值随机矩阵(伯努力矩阵)，傅立叶随机矩阵，哈达玛矩阵，一致球矩阵等。

信号的重构算法

当矩阵Θ满足RIP 准则时。压缩感知理论能够通过对上式的逆问题先求解

稀疏系数x T

ψ=α，然后将稀疏度为K 的信号x 从M 维的测量投影值y 中正确

地恢复出来。解码的最直接方法是通过0l 范数下求解的最优化问题： α

αα

Φψ=y t s l .||||0

min

从而得到稀疏系数的估计。由于上式的求解是个NP —HARD 问题。而该最优化问题与信号的稀疏分解十分类似，所以有学者从信号稀疏分解的相关理论中寻找更有效的求解途径。表明，1l 最小范数下在一定条件下和0l 最小范数具有等价性，可得到相同的解。那么上式转化为1l 最小范数下的最优化问题：

α

αα

Φψ=y t s l .||||1

min

1l 最小范数下最优化问题又称为基追踪(BP)，其常用实现算法有：内点法和梯度投影法。内点法速度慢，但得到的结果十分准确：而梯度投影法速

度快，但没有内点法得到的结果准确。二维图像的重构中，为充分利用图像的梯度结构。可修正为整体部分(Total Variation ，TV)最小化法。由于1l 最小范数下的算法速度慢，新的快速贪婪法被逐渐采用，如匹配追踪法(MP)和正交匹配追踪法(OMP)。此外，有效的算法还有迭代阈值法以及各种改进算法。

题目二：根据本门课学习内容，提出一个问题，写出思考过程。

选择设计的题目是：用窗函数法设计FIR数字滤波器

目的和要求

(1)掌握用窗函数法设计FIR数字滤波器的原理和方法。

(2)熟悉线性相位FIR数字滤波器特性。

(3)了解各种窗函数对滤波特性的影响。

内容及步骤

(1)复习用窗函数法设计FIR数字滤波器一章内容，掌握设计步骤。

(2)编写程序。

①编写能产生矩型窗、升余弦窗、改进升余弦窗和二阶升余弦窗的窗函数子程序。

②编写主程序。其中幅度特性要求用dB表示。

Matlab仿真结果

（1）矩形窗

N=64;

w=rectwin(N);

plot(w);axis([1 N 0 1.1]);

title('Rectwin Window')

三角窗：

N=200;

w=triang(200);

plot(w);axis([1 N 0 1.1]);

title('Triangular Window')

汉宁窗：

N=64;

w=hann(N);

plot(w);axis([1 N 0 1.1]); title('Hann Window')

汉明窗：

N=64;

w=hamming(N);

plot(w);axis([1 N 0 1.1]); title('Hamming Window')

布莱克曼窗：

N=64;

w=blackman(N);

plot(w);axis([1 N 0 1.1]);

title('Blackman Window')

凯撒窗：

N=200;

w=kaiser(N,0.5);

plot(w);axis([1 N 0.9 1.1]); title('kaiser Window,bate=0.5')

（2）编写主程序：

Close all;

Clear all;

clc;

N1=15;

N2=33;

M=1024;

hn1=fir1(N1-1,1/4,hanning(N1));

hn2=fir1(N2-1,1/4,hanning(N2));

fuz1=fft(hn1,M);

fuz2=fft(hn2,M);

subplot(4,2,1);

stem(0:N1-1,hn1,'.');

xlabel('n');ylabel('h(n1)');

axis([0 15 -0.1 0.3]);

grid on;

k=1:M/2;

w=(0:M/2-1)/(M/2);

subplot(4,2,3);

plot(w,20*log10(abs(fuz1(k))));

xlabel('w/pi');ylabel('20lg|Hg(w)|'); axis([0 1 -130 10]);

grid on;

hold on;

line([0,1],[-3,-3],'color','r');

line([0,1],[-20,-20],'color','r');

subplot(4,2,5);

plot(w,abs(fuz1(k)));

xlabel('w/pi');ylabel('幅度');

axis([0 1 0 1.2]);

grid on;

subplot(4,2,7);

plot(w,angle(fuz1(k)));

xlabel('w/pi');

ylabel('rad');

grid on;

subplot(4,2,2);

stem(0:33-1,hn2,'.');

xlabel('n');

ylabel('h(n2)');

axis([0 35 -0.1 0.3]);

grid on;

k=1:M/2;

w=(0:M/2-1)/(M/2);

subplot(4,2,4);

plot(w,20*log10(abs(fuz2(k))));

xlabel('w/pi');

ylabel('20lg|Hg(w)|');

axis([0 1 -130 10]);

grid on;

hold on;

line([0,1],[-3,-3],'color','r');

line([0,1],[-20,-20],'color','r');

subplot(4,2,6);

plot(w,abs(fuz2(k)));

xlabel('w/pi');

ylabel('幅度');

axis([0 1 0 1.2]);

grid on;

subplot(4,2,8);

plot(w,angle(fuz2(k)));

xlabel('w/pi');

ylabel('rad');

grid on;

反思

如果给定通带截止频率和阻带截止频率以及阻带最小衰减，如何用窗函数法设计线性相位低通滤波器?写出设计步骤。

答：①根据所需设计的数字滤波器类型，确定线性相位数字滤波器类型，

②选择合适的窗函数；

③确定理想低通数字滤波器的频率响应函数；

④计算理想低通数字滤波器的单位脉冲响应；

⑤加窗得到设计结果；

如果要求用窗函数法设计带通滤波器，且给定上、下边带截止频率为ω1和ω2，试求理想带通的单位脉冲响应hd(n)。

答：h

d (n)=1/2π∫w1

wo

e-jwa e jnw dw+1/2π∫

w2

w3e-jwa e jnw dw

（其中w0=-w0-wc,w1=-w0+wc,w2=w0-wc,w3=w0+wc）计算整理后可得：

h（n）=2/((n-a)*π)*sin[(n-a)wc]*cos[(n-a)w0] =2wc/π* sa[(n-a)wc]*cos[(n-a)w0]

西电随机信号大课后复习

随机信号大作业 班级：02xxxx 姓名：xx

学号：02xxxxx 第一章 1.23上机题：设有随机初相信号X(t)=5cos（t+φ），其中相位φ是在区间（0,2π）上均匀分布的随机变量。试用Matlab编程产生其三个样本函数。 解：程序： clc clear m=unifrnd(0,2*pi,1,10); for k=1:3 t=1:0.1:10; X=5*cos(t+m(k)); plot(t,X); hold on

end title('其三个样本函数'); xlabel('t');ylabel('X(t)'); grid on ;axis tight ; 由 Matlab 产生的三个样本函数如下图所示： 第二章 2.22 上机题：利用Matlab 程序设计一正弦型信号加高斯白噪声的复合信号。 (3)分析复合信号通过理想低通系统后的功率谱密度和相应的幅度分布特性。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -4-3-2-101 23 4其三个样本函数 t X (t )

解：取数据如下： 正弦信号的频率为：fc=10HZ，抽样频率为：fs=100HZ； 信号：x=sin(2*pi*fc*t)； 高斯白噪声产生复合信号y： y=awgn(x,10)； 复合信号y通过理想滤波器电路后得到信号y3 ，通过卷积计算可以得到y3 即：y3=conv2(y,sin(10*t)/(pi*t))； y3的幅度分布特性可以通过傅里叶变换得到Y3(jw)=fft(y3)，y3的功率谱密度：G3(w)=Y3(jw).*conj(Y3(jw)/length(Y3(jw)))。 程序： clear all; fs=100; fc=10; n=201; t=0:1/fs:2; x=sin(2*pi*fc*t); y=awgn(x,10); m=50; i=-0.49:1/fs:0.49; for j=1:m R(j)=sum(y(1:n-j-1).*y(j:199),2)/(n-j); Ry(49+j)=R(j);

西电射频大作业(精心整理)

射频大作业 基于PSpice仿真的振幅调制电路设计数字调制与解调的集成器件学习

目录 题目一：基于PSpice仿真的振幅调制电路设计与性能分析 一、实验设计要求 (3) 二、理论分析 1、问题的分析 (3) 2、差动放大器调幅的设计理论 (4) 2.1、单端输出差动放大器电路 2.2、双端输出差动放大器电路 2.3、单二极管振幅调制电路 2.4、平衡对消二极管调幅电路 三、PSpice仿真的振幅调制电路性能分析 (10) 1、单端输出差动放大器调幅电路设计图及仿真波形 2、双端输出差动放大器调幅电路设计图及仿真波形 3、单二极管振幅调制电路设计图及仿真波形 4、平衡对消二极管调幅电路设计图及仿真波形 四、实验总结 (16) 五、参考文献 题目二数字调制与解调的集成器件学习 一、实验设计要求 (17) 二、概述 (17) 三、引脚功能及组成原理 (18) 四、基本连接电路 (20) 五、参考文献 (21) 六、英文附录 (21)

题目一基于PSpice仿真的振幅调制电路设计 摘要 随着大规模集成电路的广泛发展,电子电路CAD及电子设计自动化（EDA）已成为电路分析和设计中不可缺少的工具。此次振幅调制电路仿真设计基于PSpice，利用其丰富的仿真元器件库和强大的行为建模工具，分别设计了差分对放大器和二极管振幅调制电路，由此对线性时变电路调幅有了更进一步的认识；同时，通过平衡对消技术分别衍生出双端输出的差分对放大器和双回路二极管振幅调制电路，消除了没用的频率分量，从而得到了更好的调幅效果。本文对比研究了单端输出和双端输出的差分对放大器调幅电路及单二极管和双回路二极管调幅电路，通过对比观察时域和频域波形图，可知平衡对消技术可以很好地减小失真。 关键词：PSpice 振幅调制差分对放大器二极管振幅调制电路平衡对消技术 一、实验设计要求 1.1 基本要求 参考教材《射频电路基础》第五章振幅调制与解调中有关差分对放大器调幅和二极管调幅的原理，选择元器件、调制信号和载波参数，完成PSpice电路设计、建模和仿真，实现振幅调制信号的输出和分析。 1.2 实践任务 (1) 选择合适的调制信号和载波的振幅、频率，通过理论计算分析，正确选择晶体管和其它元件；搭建单端输出的差分对放大器，实现载波作为差模输入电压，调制信号控制电流源情况下的振幅调制；调整二者振幅，实现基本无失真的线性时变电路调幅；观察记录电路参数、调制信号、载波和已调波的波形和频谱。 (2) 参考例5.3.1，修改电路为双端输出，对比研究平衡对消技术在该电路中的应用效果。 (3) 选择合适的调制信号和载波的振幅、频率，通过理论计算分析，正确选择二极管和其它元件；搭建单二极管振幅调制电路，实现载波作为大信号，调制信号为小信号情况下的振幅调制；调整二者振幅，实现基本无失真的线性时变电路调幅；观察记录电路参数、调制信号、载波和已调波的波形和频谱。 (4) 参考例5.3.2，修改电路为双回路，对比研究平衡对消技术在该电路中的应用效果。 1.3 写作报告 (1) 按论文形式撰写，包括摘要、正文和参考文献，等等。 (2) 正文包括振幅调制电路的设计原理、理论分析结果、实践任务中各阶段设计的电路、参数、波形和频谱，对观察记录的数据配以图像和表格，同时要有充分的文字做分析和对比，有规律性认识。 (3) 论文结构系统、完备、条理清晰、理论正确、数据翔实、分析完整。 1.4 相关提示 (1) 所有电路和信号参数需要各人自行决定，各人有不同的研究结果，锻炼学生的独立研究和实验分析能力。 (2) 为了提高仿真精度和减小调试难度，可以将调制信号和载波的频率设置得较低。 二、理论分析 1、问题的分析 根据题目的要求，差分对放大器和二极管振幅调制电路目的都是实现基本无

西电数据挖掘大作业k-means和k-medoids

题 目： 数据挖掘 学 院： 电子工程学院 专 业： 智能科学和技术 学生姓名： ** 学 号： 02115*** k -means 实验报告 一、 waveform 数据 1、 算法描述 1. 从数据集{X n }n?1N 中任意选取k 个赋给初始的聚类中心c 1, c 2, …,

c k； 2.对数据集中的每个样本点x i，计算其和各个聚类中心c j的欧氏 距离并获取其类别标号： label(i)=arg min ||x i?c j||2,i=1,…,N,j=1,…,k 3.按下式重新计算k个聚类中心； c j=∑x j s:label(s)=j j ,j=1,2,…k 重复步骤2和步骤3，直到达到最大迭代次数为止2、实验结果 二、图像处理 1、算法描述 同上； 2、实验结果

代码： k_means: %%%%%%%%%K_means%%%%%%%% %%%%%%%%%函数说明%%%%%%%% %输入: % sample——样本集； % k ——聚类数目； %输出： % y ——类标(从0开始) % cnew ——聚类中心 % n ——迭代次数 function [y cnew n]=k_means(sample,k) [N V]=size(sample); %N为样本的个数 K为样本的维数 y=zeros(N,1); %记录样本类标 dist=zeros(1,k); rand_num=randperm(N); cnew=(sample(rand_num(1,1:k),:));%随机初始化聚类中心cold=zeros(k,V); n=0;

数字信号处理西电

数字信号处理上机第一次实验 实验一： 设给定模拟信号()1000t a x t e -=，的单位是ms 。 (1) 利用MATLAB 绘制出其时域波形和频谱图（傅里叶变换），估计其等效带宽（忽略谱分 量降低到峰值的3%以下的频谱）。 (2) 用两个不同的采样频率对给定的进行采样。 ○1 。 ○2 。 比较两种采样率下的信号频谱，并解释。 实验一MATLAB 程序： （1） ○ 1 clc; fs=5000; ts=1/fs; N=1000; t=(-N:N)*ts; s=exp(-abs(t)); plot(t,s,'linewidth',1.5) xlabel('时间') ylabel('幅度') set(gca,'fontweight','b','fontsize',12) SPL=N*100; figure sp=fftshift(fft(s,SPL)); sp=sp/max(sp)*100; freqb=-fs/2:fs/SPL:fs/2-fs/SPL; plot(freqb,abs(sp)) xlabel('频率') ylabel('频谱幅度') set(gca,'fontweight','b','fontsize',12) yy=abs(abs(sp)-3); [aa,freqind]=min(yy); (freqind-SPL/2)*fs/SPL t ()a x t ()()15000s a f x t x n =以样本秒采样得到。()() 11j x n X e ω画出及其频谱()()11000s a f x t x n =以样本得到。()()11j x n X e ω画出及其频谱

西电随机信号分析大作业

随机信号分析大作业 学院：电子工程学院 班级：021151 学号：02115037 姓名：隋伟哲

第一题：设有随机信号X（t）=5cos(t+a),其中相位a是在区间（0,2π）上均匀分布的随机变量，使用Matlab编程产生其三个样本函数。 解： 源程序如下： clc;clear; C=2*pi*rand(1,3);%在[0,2π]产生均匀分布的相位角 t=1:.1:80; y1=5*cos(t+C(1)); %将产生的随机相位角逐一代入随机过程中 y2=5*cos(t+C(2)); %将产生的随机相位角逐一代入随机过程中 y3=5*cos(t+C(3)); %将产生的随机相位角逐一代入随机过程中 plot(t,y1,'r-'); hold on; plot(t,y2,'g--'); hold on; plot(t,y3,'k-'); xlabel('t');ylabel('X(t)'); grid on;axis([0 30 -8 8]); title('随机相位的三条样本曲线'); 产生的三条样本曲线：

第二题：利用Matlab程序设计一正弦型信号加高斯白噪声的复合信号。（1）分析复合信号的功率谱密度、幅度分布特性； （2）分析复合信号通过RC积分电路后的功率谱密度和相应的幅度分布特性； （3）分析复合信号通过理想低通系统后的功率谱密度和相应的幅度分布特性。 解：设定正选信号的频率为10HZ，抽样频率为100HZ x=sin(2*pi*fc*t)

（1）正弦函数加上高斯白噪声： y=awgn(x,10) y 的幅度分布特性可以通过傅里叶变换得到： Y(jw)=fft(y) y 的功率谱密度： G(w)=Y(jw).*conj(Y(jw)/length(Y(jw))) 随机序列自相关函数的无偏估计公式为： 1 01()()()N m xx n R m x n x n m N m --==+-∑ 01m N ≤≤- （2）复合信号 y 通过RC 积分电路后得到信号y2 通过卷积计算可以得到y2 即：y2= conv2(y,b*pi^-b*t) y2的幅度分布特性可以通过傅里叶变换得到： Y2(jw)=fft(y2) y2的功率谱密度： G2(w)=Y2(jw).*conj(Y2(jw)/length(Y2(jw))) （3）复合信号 y 通过理想滤波器电路后得到信号y3 通过卷积计算可以得到y3 即：y3=conv2(y,sin(10*t)/(pi*t)) y3的幅度分布特性可以通过傅里叶变换得到： Y3(jw)=fft(y3) y3的功率谱密度： G3(w)=Y3(jw).*conj(Y3(jw)/length(Y3(jw)))

西电计算机视觉大作业

数字水印技术 一、引言 随着互联网广泛普及的应用，各种各样的数据资源包括文本、图片、音频、视频等放在网络服务器上供用户访问。但是这种网络资源的幵放也带了许多弊端，比如一些用户非法下载、非法拷贝、恶意篡改等，因此数字媒体内容的安全和因特网上的侵权问题成为一个急需解决的问题。数字水印作为一项很有潜力的解决手段，正是在这种情况下应运而生。 数字水印（技术是将一些代表性的标识信息，一般需要经过某种适合的变换，变换后的秘密信息（即数字水印），通过某种方式嵌入数字载体（包括文档、音频、软件等）当中，但不影响原载体的使用价值，也不容易被人的知觉系统（如视觉或听觉系统）觉察或注意到。通过这些隐藏在载体中的信息，可以达到确认内容创建者、购买者、传送隐秘信息或者判断载体是否被篡改等目的。在发生产权和内容纠纷时，通过相应的算法可以提取该早已潜入的数字水印，从而验证版权的归属和内容的真伪。 二.算法原理 2.1、灰度图像水印 2.1.1基本原理 处理灰度图像数字水印，采用了LSB（最低有效位）、DCT变换域、DWT变换域三种算法来处理数字水印。在此过程中，处理水印首先将其预处理转化为二值图像，简化算法。 （1）LSB算法原理：最低有效位算法(Least Sig nificant Bit , LSB)是很常见的空间域信息隐藏算法, 该算法就是通过改变图像像素最不重要位来达到嵌入隐秘信息的效果, 该方法隐藏的信息在人的肉眼不能发现的情况下, 其嵌入方法简单、隐藏信息量大、提取方法简单等而获得广泛应用。LSB 信息嵌入过程如下: S′=S+f S ,M 其中,S 和S′分别代表载体信息和嵌入秘密信息后的载密信息;M为待嵌入的秘密信息, 而隐写分析则是从S′中检测出M以至提取M 。 （2）DCT算法原理：DCT 变换在图像压缩中有很多应用，它是JPEG，MPEG 等数据

西电《软件技术基础》上机大作业答案解析

说明 每个实验题目含有一个main函数和一些函数，与实验题目相关的基本运算的函数定义和main函数定义的代码在附录以及对应的文件夹中给出，供上机实验参考使用。对于每个题目，只需要根据题目要求设计算法，补充函数定义，然后对程序进行编译、调试。

实验一线性表 一、实验目的 1．熟悉线性表的顺序和链式存储结构 2．掌握线性表的基本运算 3．能够利用线性表的基本运算完成线性表应用的运算 二、实验内容 1．设有一个线性表E={e1, e2, … , e n-1, e n}，设计一个算法，将线性表逆置，即使元素排列次序颠倒过来，成为逆线性表E’={ e n , e n-1 , … , e2 , e1 }，要求逆线性表占用原线性表空间，并且用顺序表和单链表两种方法表示，分别用两个程序来完成。（文件夹：顺序表逆置、单链表逆置） 2．已知由不具有头结点的单链表表示的线性表中，含有三类字符的数据元素（字母、数字和其他字符），试编写算法构造三个以循环链表表示的线性表，使每个表中只含有同一类的字符，且利用原表中的结点空间，头结点可另辟空间。（文件夹：分解单链表） 实验二栈和队列 一、实验目的 1．熟悉栈和队列的顺序和链式存储结构 2．掌握栈和队列的基本运算 3．能够利用栈和队列的基本运算完成栈和队列应用的运算 二、实验内容 1．设单链表中存放有n个字符，试编写算法，判断该字符串是否有中心对称的关系，例如xyzzyx是中心对称的字符串。（提示：将单链表中的一半字符先依次进栈，然后依次出栈与单链表中的另一半字符进行比较。）（文件夹：判字符串中心对称） 2．假设以数组sequ[m]存放循环队列的元素，同时设变量rear和quelen 分别指示循环队列中队尾元素的位置和内含元素的个数。编写实现该循环队列的入队和出队操作的算法。 提示：队空的条件：sq->quelen==0；队满的条件：sq->quelen==m。（文件夹：循环队列）实验三串 一、实验目的 1．熟悉串的顺序存储结构 2．掌握串的基本运算及应用 二、实验内容 1．串采用顺序存储结构，编写朴素模式匹配算法，查找在串中是否存在给定的子串。（文件夹：模式匹配） 2．若S是一个采用顺序结构存储的串，利用C的库函数strlen和strcpy（或strncpy）编写

随机信号分析大作业

随机信号分析实验报告 信息25班 2120502123 赵梦然

作业题三： 利用Matlab 产生一个具有零均值、单位方差的的高斯白噪声随机序列X(n)，并通过一脉冲响应为 (0.8)(0)0 n n h n else =≥??? 的线性滤波器。 (1) 产生一个具有零均值、单位方差的的高斯白噪声随机序列X(n)，检验其一维概率密度函 数是否与理论相符。 (2) 绘出输入输出信号的均值、方差、自相关函数及功率谱密度的图形，讨论输出信号服从 何种分布。 (3) 试产生在[-1,+1]区间均匀分布的白噪声序列，并将其替换高斯白噪声通过上述系统。 画出此时的输出图形，并观察讨论输出信号服从何种分布。 作业要求 (1) 用MATLAB 编写程序。最终报告中附代码及实验结果截图。 (2) 实验报告中必须有对实验结果的分析讨论。 提示： (1) 可直接使用matlab 中已有函数产生高斯白噪声随机序列。可使用hist 函数画出序列的 直方图，并与标准高斯分布的概率密度函数做对比。 (2) 为便于卷积操作，当N 很大时，可近似认为h(N)=0。卷积使用matlab 自带的conv 函 数。 (3) 分析均值、方差等时，均可使用matlab 现有函数。功率谱密度和自相关函数可通过傅 里叶变换相互获得。傅里叶变换使用matlab 自带的fft 函数。 (4) 作图使用plot 函数。

一、作业分析： 本题主要考察的是加性高斯白噪声相关问题，因此构造一个高斯白噪声十分重要，故在本题中使用randn函数随机生成一个个符合高斯分布的数据，并由此构成高斯白噪声；而且由于白噪声是无法完全表示的，故此根据噪声长度远大于信号长度时可视为高斯白噪声，构造了一个长度为2000的高斯白噪声来进行试验。 二、作业解答： （1）matlab程序为： x-1000:1:1000; k=1*randn(1,length(x));% 生成零均值单位方差的高斯白噪声。 [f,xi]=ksdensity(x);%利用ksdensity函数估计样本的概率密度。 subplot(1,2,1); plot(x,k); subplot(1,2,2); plot(xi,f); 实验结果为：

西电电院人工智能课程大作业

西电人工智能大作业

八数码难题 一.实验目的 八数码难题：在3×3的方格棋盘上，摆放着1到8这八个数码，有1个方格是空的，其初始状态如图1所示，要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。例如： (a) 初始状态 (b) 目标状态 图1 八数码问题示意图 请任选一种盲目搜索算法（深度优先搜索或宽度优先搜索）或任选一种启发式搜索方法（A 算法或 A* 算法）编程求解八数码问题（初始状态任选），并对实验结果进行分析，得出合理的结论。 本实验选择宽度优先搜索：选择一个起点，以接近起始点的程度依次扩展节点，逐层搜索，再对下一层节点搜索之前，必先搜索完本层节点。 二.实验设备及软件环境 Microsoft Visual C++，（简称Visual C++、MSVC、VC++或VC）微软公司的C++开发工具，具有集成开发环境，可提供编辑C语言，C++以及C++/CLI 等编程语言。 三.实验方法 算法描述： （1）将起始点放到OPEN表； （2）若OPEN空，无解，失败；否则继续； （3）把第一个点从OPEN移出，放到CLOSE表； （4）拓展节点，若无后继结点，转（2）； （5）把n的所有后继结点放到OPEN末端，提供从后继结点回到n的指针； （6）若n任意后继结点是目标节点，成功，输出；否则转（2）。

流程图：

代码： #include #include typedef struct Node { int num[9]; //棋盘状态 int deepth; //派生的深度 g(n) int diffnum; //不在位的数目 h(n) int value; //耗散值 f(n)=g(n)+h(n) struct Node * pre; struct Node * next; struct Node * parent; }numNode; /* ---------- end of struct numNode ---------- */ int origin[9]; //棋盘初始状态 int target[9]; //棋盘目标状态 int numNode_num,total_step; numNode *open,*close; //Open表和Close表 numNode *create_numNode() { return (numNode *)malloc(sizeof(numNode)); } numNode *open_getfirst(numNode *head); //返回第一项，并从Open表中删除

SQL数据库期末大作业

学校:北京联合大学 系别:信息管理系 姓名：孙超 学号：2013110444006 《餐饮业信息管理系统的开发》 1、本项目的需求分析 随着今年来中国餐饮行业的日益火爆，在强烈的行业竞争中，一个高效的餐饮信息管理系统的应用，无疑是至关重要的。高效，便捷的管理系统，不仅仅极大的方便了食客的就餐，同时对于餐饮公司的各项信息管理有着很大的帮助，同时，我们的餐饮信息管理系统还能帮助餐厅降低错误率，扩大营业范围，增加知名度等。 为了使得系统在操作的过程中，更加便捷，具有针对性，本次系统设计主要分为：员工登陆操作信息系统，以及店主操作管理信息系统。不同的设计从而达到不同的功能，实现信息的有效传达与管理。 第一：在员工使用本餐饮信息管理系统应可以实现以下功能： 1.添加修改查询客户会员信息(修改客户信息需客户确认) 2.查询菜单 3.添加查询预定信息，为老顾客打折 4.客户可以在自己的会员账户里充值 5.顾客可以用现金买单也可以从会员账户里扣取 第二：管理员使用本餐饮信息管理系统应可以实现以下功能： 1.添加修改查询客户会员信息(修改客户信息需客户确认) 2.添加修改查询菜单信息，最好能看到菜品图片 3.添加查询预定信息，为老顾客打折 4.客户可以在自己的会员账户里充值 5.顾客可以用现金买单也可以从会员账户里扣取 6.设定具体的打折方法 7.添加职员信息，权限也可以定为管理员。 8.可以查询使用者的现金收款金额。 二、餐饮业管理数据库管理系统的E-R模型（概念结构设计） 1.用户（员工）的信息：

编号、密码、类型、姓名、电话、收款金额 2.客户信息： 用户编号、客户编号、姓名、电话、密码、开卡时间、卡内余额 3.食谱： 类型、名称、价格、配料、照片 4.预定： 用户编号、日期、预定时间、客户姓名、类型、预定食谱、桌号5桌台管理： 桌号、使用情况、 6.点餐管理： 用户编号、类型、菜品、数量、价格、照片 7.盈利管理： 日期、日支出金额、店内收入、外卖收入、盈利额度 各对象之间的联系图： 用户E-R图 主要存储一些用户信息，如用户的账号、密码和类型地点等等，主要用于用户登录，添加客户和添加预定时会使用到用户信息。

西电数字信号处理上机实验报告

数字信号处理上机实验报告 14020710021 张吉凯 第一次上机 实验一： 设给定模拟信号()1000t a x t e -=，t 的单位是ms 。 (1) 利用MATLAB 绘制出其时域波形和频谱图（傅里叶变换），估计其等效带宽（忽略谱分量降低到峰值的3%以下的频谱）。 (2) 用两个不同的采样频率对给定的()a x t 进行采样。 ○1()()15000s a f x t x n =以样本秒采样得到。 ()()11j x n X e ω画出及其频谱。 ○2()()11000s a f x t x n =以样本秒采样得到。 ()() 11j x n X e ω画出及其频谱。 比较两种采样率下的信号频谱，并解释。 （1）MATLAB 程序： N=10; Fs=5; T s=1/Fs; n=[-N:T s:N]; xn=exp(-abs(n)); w=-4*pi:0.01:4*pi; X=xn*exp(-j*(n'*w)); subplot(211) plot(n,xn); title('x_a(t)时域波形'); xlabel('t/ms');ylabel('x_a(t)'); axis([-10, 10, 0, 1]); subplot(212); plot(w/pi,abs(X)); title('x_a(t)频谱图'); xlabel('\omega/\pi');ylabel('X_a(e^(j\omega))');

ind = find(X >=0.03*max(X))*0.01; eband = (max(ind) -min(ind)); fprintf('等效带宽为%fKHZ\n',eband); 运行结果： 等效带宽为12.110000KHZ

西电数据结构大作业

题目：数据结构上机报告学院：电子工程学院 专业：信息对抗技术 学生姓名：甘佳霖 学号：14020310092

西安电子科技大学 数据结构课程实验报告实验名称线性表 电子工程学院 1402031 班Array姓名甘佳霖学号 14020310092 同作者 实验日期 2017 年 3 月 18 日

实验一线性表 一、实验目的 1．熟悉线性表的顺序和链式存储结构 2．掌握线性表的基本运算 3．能够利用线性表的基本运算完成线性表应用的运算 二、实验要求 1.设有一个线性表E={e1, e2, … , e n-1, e n}，设计一个算法，将线性表逆置，即使元素排列次序颠倒过来，成为逆线性表E’={ e n, e n-1 , … , e2 , e1 }，要求逆线性表占用原线性表空间，并且用顺序表和单链表两种方法表示，分别用两个程序来完成。 2.已知由不具有头结点的单链表表示的线性表中，含有三类字符的数据元素（字母、数字和其他字符），试编写算法构造三个以循环链表表示的线性表，使每个表中只含有同一类的字符，且利用原表中的结点空间，头结点可另辟空间。 三、设计思路 1.顺序表做逆置操作时将对应的首尾元素位置交换，单链表的指针end指向链表的末尾，指针start指向链表头结点，指针s用来找到指向end节点的节点，将指向链表末尾和头结点的存储内容交换，然后头结点指针指向下一节点，s指针从start节点开始遍历寻找指向end 指针的节点，并将end指针赋值为s指针，就完成了单链表的逆置，可以看出单链表和顺序表都可以完成线性表的逆置。 2.分解单链表的实现思路是首先新建3个循环链表，然后顺序遍历单链表，ASCII码判断链表中的元素属于哪一类元素，然后将这个元素添加到对应的循环链表中，从而实现分解单链表的功能。 四、运行结果 1.单链表逆置：

2017年西电电院数字信号处理教学大纲

《数字信号处理》课程教学大纲 课程代码：IB3123008 课程名称：数字信号处理英文名称：Digital Signal Processing 开课学期：第6学期 学分：3 学时：48 课程类別：必修课，专业基础课 适用专业：电子信息工程、信息对抗技术、遥感科学与技术、电磁场与无线技术、智能科学与技术 开课对象：三年级本科生 先修课程：信号与系统、MATLAB语言 后修课程：雷达原理、数字图像处理、数字音视频处理等 开课单位：电子工程学院 团队负责人：史林责任教授：史林 执笔人：史林核准院长：苏涛 一、课程性质、目的和任务 数字信号处理采用数字技术，研究信号和系统分析、处理、设计的基本原理和方法，是电子信息与电气工程类专业（电子信息工程专业、通信工程专业、信息工程专业等）的专业基础课，具有理论与实践紧密结合的特点。 通过本课程的学习，使学生建立数字信号处理的基本概念，掌握数字信号处理的基本原理、理论和方法，了解数字信号处理的新方法和新技术，熟练应用现代工具进行数字信号处理的仿真、分析和设计，达到能够对数字信号和系统进行分析、处理和设计的能力水平。为学习后续专业课程、进行创新性研究和解决复杂工程问题，奠定坚实的专业基础理论知识和工程实践能力。 本课程对学生达到如下毕业要求有贡献

二、教学内容、基本要求及学时分配 《数字信号处理》课程的教学内容、基本要求、学时分配和毕业要求指标点在教学中的具体体现如下。 （一）绪论 ( 2学时) 1.教学内容 介绍数字信号处理的基本概念、研究的内容及应用领域、发展概况和发展趋势，数字信号处理的基本特点，用数字方法处理信号的基本概念和一般方法。 2.基本要求 （1）了解数字信号处理研究的内容、应用领域、发展概况和发展趋势； （2）熟悉数字信号处理的基本概念和特点； （3）掌握用数字方法处理信号的基本概念和一般方法。 3.重点、难点 重点：数字信号处理的基本概念和特点。 难点：用数字方法处理信号的基本概念和一般方法 4.作业及课外学习要求 作业：分析数字信号处理的特点；熟悉用数字方法处理信号的一般方法，理解其中每个模块单元的作用。 课外学习：学习或复习MATLAB语言，掌握编程方法和技巧，做好后续的上机实验准备。 5.对毕业要求指标点的具体贡献 对指标点2-1的具体贡献：理解复杂工程问题中的数字系统； （二）离散时间信号和系统的时域分析( 4学时+4学时上机) 1.教学内容

(最新整理)西电射频大作业

(完整)2013西电射频大作业 编辑整理： 尊敬的读者朋友们： 这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（(完整)2013西电射频大作业）的内容能够给您的工作和学习带来便利。同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。 本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快业绩进步，以下为(完整)2013西电射频大作业的全部内容。

班级 021171 射频电路基础期中大作业 学院电子工程学院 专业遥感科学与技术 学生姓名（02117017） (02117019） （02117024） 老师姓名朱天桥老师

题目一：基于 PSpice 仿真的振幅调制电路设计 1。1 基本要求 参考教材《射频电路基础》第五章振幅调制与解调中有关差分对放大器调幅和二极管调幅的原理，选择元器件、调制信号和载波参数，完成PSpice电路设计、建模和仿真,实现振幅调制信号的输出和分析。 1。2 实践任务 (1) 选择合适的调制信号和载波的振幅、频率，通过理论计算分析，正确选择晶体管和其它元件；搭建单端输出的差分对放大器，实现载波作为差模输入电压，调制信号控制电流源情况下的振幅调制;调整二者振幅,实现基本无失真的线性时变电路调幅；观察记录电路参数、调制信号、载波和已调波的波形和频谱。 （2）参考例5。3。1，修改电路为双端输出，对比研究平衡对消技术在该电路中的应用效果。 （3) 选择合适的调制信号和载波的振幅、频率，通过理论计算分析,正确选择二极管和其它元件；搭建单二极管振幅调制电路，实现载波作为大信号，调制信号为小信号情况下的振幅调制；调整二者振幅，实现基本无失真的线性时变电路调幅;观察记录电路参数、调制信号、载波和已调波的波形和频谱。 (4) 参考例5。3。2，修改电路为双回路,对比研究平衡对消技术在该电路中的应用效果. 摘要 此次振幅调制电路仿真设计基于PSpice,利用其丰富的仿真元器件库和强大的行为建模

西电排队论大作业完整版

西电排队论大作业 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】

西安电子科技大学 (2016年度) 随机过程与排队论 班级： XXXXXXX 姓名： XXX XXX 学号： XXXXXXXXXX XXXXXXXXXXX 一步转移概率矩阵收敛快慢的影响因素 作者姓名：XXX XXX 指导老师姓名：XXX (西安电子科技大学计算机学院，陕西西安) 摘要：根据课程教材《排队现象的建模、解析与模拟【西安电子科技大学出版 社曾勇版】》，第[马尔可夫过程]中，马尔可夫过程链n时刻的k步转移概率结 果，当k=1时，得到一步转移概率。进而得到一步转移概率矩阵P（1）。为研究 此一步转移概率矩阵（下称一步矩阵）的收敛特性以及影响其收敛快慢的因素，使 用MATLAB实验工具进行仿真，先从特殊矩阵开始做起，发现规律，然后向普通矩 阵进行拓展猜想，并根据算术理论分析进行论证，最终得出一步矩阵收敛快慢的影 响因素。 关键词：一步转移概率矩阵 MATLAB 仿真猜想 一、问题概述 我们讨论时一步矩阵的特性应从以下两方面来分析： （1）矩阵P（n）在满足什么条件时具有收敛特性; 对于矩阵P（n）,当P（n）=P(n+1)时，我们说此矩阵 具有收敛特性，简称矩阵 P（n）收敛。 （2）若一个一步矩阵具有收敛特性，那么其收敛速度与什么有关

首先，我们需要明确什么是一步矩阵收敛： 对于一般的一步矩阵P 、矩阵An+1、矩阵An，若有： An+1=AnP=An 那么称该一步转移矩阵可收敛。 二、仿真实验 1、仿真环境 本次采用的是MATLAB仿真实验软件进行仿真实验 2、结果与分析 【1】、特殊矩阵：单位矩阵与类单位矩阵 从图（1）和图（2）可以看出，单位矩阵不具有收敛特性，类单位矩阵并非单位矩阵但是经过n次后也变为单位矩阵，所以此矩阵也不具有收敛特性。此类矩阵也易证明其不具有收敛性。 图（1）单位矩阵图（2）：类单位 矩阵 【2】、一般单位矩阵 图（3）：一般一步矩阵Ⅰ 图（4）：一般一步矩阵 从图（3）和（）可以看出他们分别在18次和4次后收敛到一个稳定的值 3、根据实验的猜想 根据在单位矩阵和一般单位矩阵和一般一步矩阵中得到的结果，可以对得出如下结论：类单位矩阵、单位矩阵是不具有收敛性的，而一般的一步矩阵是有收敛性的，而且收敛速率有快有慢。 对于上面结论中的状况，我们首先观察如上四个矩阵，不难发现，在矩阵收敛的最终结果矩阵中，其每行和均为1，而且每列上的值均为相同值。最终概率分布结果也是矩阵收敛后的一行。 所以根据上述的结果及分析做出如下猜想： 每一列比较均匀的矩阵收敛速度较快；与类单位矩阵类似的矩阵收敛速度较慢。 在极限情况下，有如下情况：

智能控制大作业-神经网络

智能控制与应用实验报告神经网络控制器设计

一、 实验内容 考虑一个单连杆机器人控制系统，其可以描述为： 0.5sin()Mq mgl q y q τ+== 其中20.5M kgm =为杆的转动惯量，1m kg =为杆的质量，1l m =为杆长， 29.8/g m s =，q 为杆的角位置，q 为杆的角速度，q 为杆的角加速度， τ为系统的控制输入。具体要求： 1、设计神经网络控制器，对期望角度进行跟踪。 2、分析神经网络层数和神经元个数对控制性能的影响。 3、分析系统在神经网络控制和PID 控制作用下的抗干扰能力(加噪声干扰、加参数不确定)、抗非线性能力(加死区和饱和特性)、抗时滞的能力(对时滞大小加以改变)。 4、为系统设计神经网络PID 控制器(选作)。 二、 对象模型建立 根据公式(1)，令状态量121=,x q x x = 得到系统状态方程为： 12121 0.5**sin() x x mgl x x M y x τ=-= = (1) 由此建立单连杆机器人的模型如图1所示。

图1 单连杆机器人模型 三、系统结构搭建及神经网络训练 1.系统PID结构如图2所示: 图2 系统PID结构图 PID参数设置为Kp=16，Ki=10，Kd=8得到响应曲线如图3所示：

01234 5678910 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 t/s a n g l e /r a d 图3 PID 控制响应曲线 采样PID 控制器的输入和输出进行神经网络训练 p=[a1';a2';a3']; t=b'; net=newff([-1 1;-1 1;-1 1],[3 8 16 8 1],{'tansig' 'tansig' 'tansig' 'logsig' 'purelin'}); net.trainparam.epochs=2500; net.trainparam.goal=0.00001; net=train(net,p,t); gensim(net,-1) 产生的神经网络控制器如图4所示：

云南大学数据库期末大作业：数据库设计

云南大学软件学院实验报告 课程：数据库原理与实用技术实验学期：任课教师： 专业：学号：姓名：成绩： 期末大作业：Electronic Ventor 数据库设计 一、实验目的 （1）掌握数据库设计的基本方法 （2）掌握各种数据库对象的设计方法 （3）熟练掌握DBA必须具备的技能 二、实验内容 1、根据项目的应用和项目的需求说明文档，进行详细的需求分析，给出需求分析的结果。 （1）客户可以在网站上注册，注册的客户要提供客户的姓名、电话、地址，以方便售后和联系，姓名即作为用户名，和密码一起用于注册和登录，客户编号可唯一识别用户，卡号可网上支付。其中地址、电话以方便联系和寄货； （2）网站管理员可以登记各种商品，供客户查询，订购。登记商品时要提供商品的名称、价格，商店中现有商品量，商品编号可唯一识别商品； （3）类别表示商品所属类别，类别编号可唯一识别类别，其中包含了，商品类别名称和制造厂商，可以对商品进行分类售卖； （4）客户可以在网上下订单，也可以到实体店购物，其在订单上所选择的支付方式不同（信用卡、借记卡、现金，现金代表实体店购物），网站管理员可以查看订单，并及时将订单的处理情况更新（比如货物已寄出的信息，订单状态：0：未处理，1：已处理，2：已发货）；订单编号可唯一识别订单，订单中包含订单产生时间，订单状态，支付方式和支付总额； （5）实体商店有自己的店名，卖多种商品，每个商店都有固定的地址，顾客可以到店中买商品，（注：在实体店中购买商品的顾客一律将顾客名默认为佚名），当商店中的库存量小于10时会有提醒到仓库中拿货； （6）配送单中包含查询号可唯一识别配送单，配送人，联系方式； （7）仓库中仓库编号可唯一识别仓库，其中每个仓库都有区号，代表其地址。 （8）各实体间关系 1）一个客户可以购买多种商品，一种商品可以被多个客户购买； 2）一个商品属于且仅属于一种类别，一种类别的商品可以包含多个商品或没有； 3）一种商品放在多个商店中销售，一个商店至少销售一种或销售多种商品； 4）一个订单对应一个客户，一个客户对应多个订单； 5）一个订单对应至少有一件商品或多件，一个商品对应多个订单； 6）一个订单可以有一个商品配送单 7）一个仓库可以存放多种商品，一种商品可以存放在一个仓库；

2017年西电电院数字信号处理上机实验报告三

实验三、信号的频域与Z域分析 班级：学号：姓名：成绩： 1实验目的 （1）理解序列离散傅里叶变换（DTFT）的定义，熟悉序列DTFT的计算及其主要性质； （2）掌握Z变换的计算和主要性质，熟悉Z变换的收敛域及其与序列特性的关系，以及Z变换与DTFT的关系； （3）掌握时域离散线性时不变系统的频域分析方法，深刻理解系统的频率响应。了解系统的稳态响应和暂态响应、相位延迟和群延迟等概念； （4）掌握时域离散线性时不变系统的z域分析方法，深刻理解离散系统的系统函数及其零极点分布，熟悉零极点分布与系统的因果性和稳定性关系、零极点分布对系统频率特性的影响、差分方程的Z变换解法等； 2 实验内容 （1）设计计算机程序，产生序列并计算序列的DTFT，绘制其幅频特性和相频特性曲线； （2）根据系统的单位脉冲响应和差分方程，计算系统的频率响应，绘制系统频率响应的幅频特性和相频特性曲线； （3）根据系统的单位脉冲响应和差分方程，计算系统的系统函数、零极点分布；改变系统的零极点分布，观察系统频率响应的变化。 3实验步骤 （1）设计有限长序列Rn；计算序列的DTFT，绘制幅频特性和相频特性曲线 （2）改变系统的系统函数的零点分布，绘制系统改变前和改变后的频率响应的幅频特性和相频特性曲线 4 程序设计 x=[1,1,1,1];nx=[0:3];%x(n)=R(n) w=linspace(-2.8*pi,2.8*pi,100000);%取100000个点

X=x*exp(-j*nx'*w);%DTFT figure(1); subplot(3,2,1),plot(w/pi,abs(X));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|X(e^j^\omega)|') subplot(3,2,2),plot(w/pi,angle(X));xlabel('\omega/\pi');ylabel('\phi(\omega)/\pi') %差分方程求解 a=[1,-0.4];b=[1]; [H,w]=freqz(b,a,'whole'); subplot(3,2,3),plot(w/pi,abs(H));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|X(e^j^\omega)|') subplot(3,2,4),plot(w/pi,angle(H));xlabel('\omega/\pi');ylabel('\phi(\omega)/\pi') %零极点分布 a=[1,-1.6,0.9425];%分母 b1=[1,-0.3];b2=[1,-0.8];%分子 [F,w]=freqz(b1,a,'whole'); figure(2); subplot(2,2,1),zplane(b1,a);%零极点分布图 subplot(2,2,3),plot(w/pi,abs(F));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|X(e^j^\omega)|') subplot(2,2,4),plot(w/pi,angle(F));xlabel('\omega/\pi');ylabel('\phi(\omega)/\pi') figure(3);%改变零极点分布，观察频率响应变化 [F,w]=freqz(b2,a,'whole'); subplot(2,2,1),zplane(b2,a); subplot(2,2,3),plot(w/pi,abs(F));xlabel('\omega/\pi');ylabel('|X(e^j^\omega)|') subplot(2,2,4),plot(w/pi,angle(F));xlabel('\omega/\pi');ylabel('\phi(\omega)/\pi')

随机信号实验报告

随机信号分析 实验报告 目录 随机信号分析 (1) 实验报告 (1) 理想白噪声和带限白噪声的产生与测试 (2) 一、摘要 (2) 二、实验的背景与目的 (2) 背景： (2) 实验目的: (2) 三、实验原理 (3) 四、实验的设计与结果 (4) 实验设计: (4) 实验结果: (5) 五、实验结论 (12) 六、参考文献 (13) 七、附件 (13) 1

理想白噪声和带限白噪声的产生与测试一、摘要 本文通过利用MATLAB软件仿真来对理想白噪声和带限白噪声进行研究。理想白噪声通过低通滤波器和带通滤波器分别得到低通带限白噪声和帯通带限白噪声。在仿真的过程中我们利用MATLAB工具箱中自带的一些函数来对理想白噪声和带限白噪声的均值、均方值、方差、功率谱密度、自相关函数、频谱以及概率密度进行研究，对对它们进行比较分析并讨论其物理意义。 关键词：理想白噪声带限白噪声均值均方值方差功率谱密度自相关函数、频谱以及概率密度 二、实验的背景与目的 背景： 在词典中噪声有两种定义：定义1：干扰人们休息、学习和工作的声音，引起人的心理和生理变化。定义2：不同频率、不同强度无规则地组合在一起的声音。如电噪声、机械噪声，可引伸为任何不希望有的干扰。第一种定义是人们在日常生活中可以感知的，从感性上很容易理解。而第二种定义则相对抽象一些，大部分应用于机械工程当中。在这一学期的好几门课程中我们都从不同的方面接触到噪声，如何的利用噪声，把噪声的危害减到最小是一个很热门的话题。为了加深对噪声的认识与了解，为后面的学习与工作做准备，我们对噪声进行了一些研究与测试。 实验目的: 了解理想白噪声和带限白噪声的基本概念并能够区分它们，掌握用MATLAB 或c/c++软件仿真和分析理想白噪声和带限白噪声的方法，掌握理想白噪声和带限白噪声的性质。