第一篇：2014年厦门大学847信号与系统考试大纲
厦门大学通信工程系：
847信号与系统考试大纲
1.信号与系统概念
主要包括信号的定义及其分类；信号的运算；系统的定义及其划分；线性时不变系统的定义及特征等。
2.连续时间系统的时域分析
包括连续时间系统采用常系数微分方程的建立与求解；线性时不变系统通用微分方程模型；零输入响应与零状态响应的划分和求解；冲激响应与阶跃响应；卷积的定义，性质，计算等。
3.离散时间系统的时域分析
主要内容有离散时间信号的分类与运算；离散时间系统的数学模型及求解；单位样值响应；离散卷积和的定义，性质与计算等。
4.拉普拉斯变换S域分析、极点与零点
包括L变换及逆变换；L变换的性质；线性系统L变换求解；系统函数与冲激响应；周期信号与抽样信号的L变换,系统零、极点分布与其时域特征的关系；自由响应与强迫响应，暂态响应与稳态响应和零、极点的关系；系统零、极点分布与系统的频率响应；一阶系统，二阶谐振系统的S域分析；以及系统稳定性的定义与判断等。
5.离散时间信号与系统的Z变换分析
主要包括Z变换的定义与收敛域；典型序列的Z变换；逆Z变换；Z变换的性质；Z变换与拉普拉斯变换的关系；差分方程的Z变换求解；离散系统的系统函数；离散系统的频率响应；数字滤波器的基本原理与构成等
6.傅里叶变换
主要内容包括周期信号的傅里叶级数和典型周期信号频谱；傅里叶变换及典型非周期信号的频谱密度函数；傅里叶变换的性质；周期信号的傅里叶变换；抽样信号的傅里叶变换；抽样定理；能量信号，功率信号，相关等基本概念；以及能量谱，功率谱，维纳－欣钦公式等。
7.傅里叶变换应用于通信系统-滤波、调制与抽样
主要内容包括利用系统函数求响应，无失真传输，理想低通滤波器，系统的物理可实现性，佩利-维纳准则，调制与解调，带通滤波器的运用，从抽样信号恢复连续时间信号，脉冲编码调制，频分复用与时分复用，从综合业务数字网到信息高速公路。
8.系统的状态变量分析
主要内容有信号流图的概念，性质，运算及梅森公式；连续时间系统状态方程的建立与求解，离散时间系统状态方程的建立与求解等。
第二篇：《信号与系统》考试大纲
《信号与系统》考试大纲
一、考试基本要求
考试范围限于确定性信号（非随机性信号）经线性非时变系统传输与处理的基本理论及基本分析方法。测试主要分两个方面：一是基本理论。测试考生对基本理论掌握的深度与熟练程度；二是应用信号与系统的基本理论分析问题和解决问题的能力。要求熟练掌握连续时间系统、离散时间系统的时域分析法和信号与系统的付氏变换、拉氏变换、Z变换以及动态方程的建立。
二、考试内容
（一）信号与系统的基本概念
信号的基本概念及其分类，信号的表示方法，典型连续信号及其性质，典型离散信号及性质，信号的基本运算和变换，系统的基本概念及其分类，线性非时变系统及其性质，系统性质的判定，连续系统与离散系统的数学模型，离散系统数学模型的建立，连续系统的时域模拟。
（二）连续系统的时域卷积分析法
LTI连续系统的时域经典分析法。
冲激响应、阶跃响应及其与冲激响应的关系；任意波形信号的时域分解与卷积积分的定义，卷积积分的图解法和阶跃函数法、求解卷积的运算性质，LTI连续系统零状态响应的卷积分析法，运用杜阿密尔积分求解系统的零状态响应。
LTI离散系统的时域经典分析法。
单位序列响应、阶跃响应及其与单位序列响应的关系；任意波形离散信号的时域分解与积卷和的定义，卷积和的图解法、时限序列卷积和的不进位乘法和算式法求解、卷积和的运算性质，LTI离散系统零状态响应的卷积和分析法。
（三）信号的频谱分析与付里叶变换分析法
周期信号表为付里叶级数，周期信号的频谱及其特点，周期信号的功率谱。非周期信号的傅里叶变换，频谱密度及其特点，典型信号的付里叶变换，付里叶变换的性质，周期信号的傅里叶变换，能量谱密度和功率谱密度。
频域系统函数H(j)，LTI连续系统零状态响应的傅里叶变换分析法，系统无失真传输的条件；无失真传输系统和理想低通滤波器的冲激响应与阶跃响应，抽样定理。
（四）拉普拉斯变换分析法
拉普拉斯变换及其收敛域，单边拉普拉斯变换，典型信号的单边拉普拉斯变换，单边拉普拉斯变换的性质，求拉普拉斯反变换的部分分式展开法和留数法，单边拉普拉斯变换与傅里叶变换的关系。
微分方程的拉普拉斯变换解，LTI连续系统的s域分析法，电路的s域分析法，系统函数H(s)在系统分析中的意义及求取，系统信号流图及其化简与模拟。系统函数的零、极点概念，零极点图，连续系统函数H(s)的零极点分布与系统的时间特性、频率特性、因果性以及稳定性的定性关系，系统稳定性的判别。
（五）离散时间系统与Z变换分析法
离散信号的单边Z变换，Z变换的收敛域，单边拉氏变换与对应样值序列Z变换的关系，典型离散信号的Z变换，Z变换的性质，Z反变换的求解（部分分式展开法和留数法）。
离散系统的z域分析法，z域系统函数H(z)及其求取方法，离散系统信号流图及其化简与模拟。
系统函数H(z)的零、极点分布与系统时间特性、频率特性以及稳定性的定性关系，离散系统稳定性的判定。
（六）状态变量分析法
状态和状态变量及动态方程，连续系统和离散系统动态方程的建立。
三、试卷题型
1、简答题：
2、判断题： 3.填空题： 4.分析计算题： 5.综合题：
四、参考书
《信号与系统》，杨晓非、何丰主编，科学出版社，2008。
第三篇：信号与系统分析课程考试大纲
信号与系统分析考试大纲
一、考试方式：闭卷笔试
二、考试难度：基本题70分，中等题20分，提高题10分。
三、考试题型：
选择题15分，填空题15分，作图题20分, 计算题50分。
作图题内容：
1、连续信号的求导波形
2、连续信号的卷积波形或离散信号的卷积和波形
3、二阶系统的波特图
4、周期连续信号单边或双边频谱图
计算题内容：
1、连续系统的分析（第2, 3章）
2、拉氏变换的综合应用（第3章）
3、Z变换的综合应用（第5章）
4、连续系统的频域分析（第7章）
四、复习内容：
第１、２章：
基本信号及性质，已知函数画波形，已知波形写函数，信号的求导、积分、平移、反折、尺度变换、奇偶分量，由微分方程描述的系统性质，线性系统的分解性质，零输入响应、零状态响应和全响应，卷积积分。
第３章：
常用信号的单边拉普拉斯变换与反变换，拉普拉斯变换的性质，微分方程的拉普拉斯变换解，动态电路的拉普拉斯变换解，系统函数的求法，零极点分布图，系统的稳定性，系统的模拟图和信号流图。
第４、５章：
离散信号的运算，由差分方程描述的系统性质，卷积和，常用信号的Z变换与反Z变换，收敛域，Z变换的性质，差分方程的Z变换解，利用系统函数求任意输入的解，系统函数的求法，零极点分布图，系统的模拟图和信号流图。
第６、７章：
周期信号的对称性与傅里叶系数的关系，常用信号的傅里叶变换，傅里叶变换的性质，信号的无失真传输的条件。信号通过滤波器的响应，信号的调制与解调。第８章：
采样信号与采样定理的应用。
五、复习习题：
教材基本习题40多分（必做的习题），主要是计算题。
教材自测题30分，主要是选择、填空题。教材复习提高题10分
第四篇：信号与系统
问题4：单侧可导与单侧连续、单侧极限的关系？单侧极限存在 并且极限值=函数值 可以推出单侧连续可导必连续，连续未必可导那么 单侧可导是否可以推出单侧连续？请证明；反之，单侧极限是否可以推出单侧可导？请证明或举反例。谢谢老师！
解答：单侧可导可以推出单侧连续，单侧连续可以推出单侧极限存在。
证：设函数f(x)在x0点的右侧导数存在，即右导数存在，根据右导数存在的定义，limxx0f(x)f(x0)xx0存在，由于xx0时，分母xx0趋于0，所以f(x)f(x0)也要趋于0，否则这个极限是不存在的。所以limf(x)f(x0)0，即limf(x)f(x0)，亦即f(x)在x0点右连续。xx0xx0
再证明单侧连续可以推出单侧极限存在。
设函数f(x)在x0点右连续，即limf(x)f(x0)，这说明函数在x0点的右极限存在。xx0
由于连续未必可导，所以单侧连续也是推不出单侧可导的，具体例子见同济六版课本P85，例9
第五篇：信号与系统实验报告,
实验三
常见信号得ＭATLAB 表示及运算 一、实验目得 １。熟悉常见信号得意义、特性及波形 2.学会使用 MATLAB 表示信号得方法并绘制信号波形 ３、掌握使用ＭATLAB 进行信号基本运算得指令 4、熟悉用ＭATＬAB 实现卷积积分得方法 二、实验原理 根据ＭAＴLAB 得数值计算功能与符号运算功能，在 MATＬAＢ中，信号有两种表示方法,一种就是用向量来表示,另一种则就是用符号运算得方法。在采用适当得 MＡＴLAB 语句表示出信号后，就可以利用 MATＬAＢ中得绘图命令绘制出直观得信号波形了。
１、连续时间信号
从严格意义上讲,ＭATLＡＢ并不能处理连续信号。在ＭAＴLＡB 中，就是用连续信号在等时间间隔点上得样值来近似表示得,当取样时间间隔足够小时,这些离散得样值就能较好地近似出连续信号。在 MATＬAB 中连续信号可用向量或符号运算功能来表示。
⑴
向量表示法 对于连续时间信号，可以用两个行向量 f 与 t 来表示,其中向量 t 就是用形如得命令定义得时间范围向量,其中，为信号起始时间，为终止时间,p 为时间间隔。向量 f 为连续信号在向量 ｔ所定义得时间点上得样值． ⑵
符号运算表示法 如果一个信号或函数可以用符号表达式来表示,那么我们就可以用前面介绍得符号函数专用绘图命令 ezplot（）等函数来绘出信号得波形。
⑶
得 常见信号得 M ＡTLA Ｂ表示
单位阶跃信号 单位阶跃信号得定义为:
方法一：
调用 H ｅａviside(t)函数 首先定义函数 Heａｖisｉdｅ（ｔ)得ｍ函数文件,该文件名应与函数名同名即Ｈeaviside、m.％定义函数文件，函数名为 Hｅavｉsiｄｅ,输入变量为 x,输出变量为ｙ function y= Hｅaviside（t）
y＝(t＞0）;
%定义函数体,即函数所执行指令 %此处定义ｔ>0 时 y=1,t<＝0 时ｙ=0,注意与实际得阶跃信号定义得区别.方法二：数值计算法 在ＭATLAB 中,有一个专门用于表示单位阶跃信号得函数，即 s ｔe ｐｆun()函数，它就是用数值计算法表示得单位阶跃函数．其调用格式为: st ｅpfun(t,t0)
其中,t 就是以向量形式表示得变量，t0 表示信号发生突变得时刻,在ｔ０以前,函数值小于零,ｔ０以后函数值大于零。有趣得就是它同时还可以表示单位阶跃序列,这只要将自变量以及
取样间隔设定为整数即可。
符号函数 符号函数得定义为:
在 MATLAB 中有专门用于表示符号函数得函数 s ｉgn(),由于单位阶跃信号(t）与符号函数两者之间存在以下关系：,因此，利用这个函数就可以很容易地生成单位阶跃信号.2、离散时间信号 离散时间信号又叫离散时间序列,一般用 表示，其中变量 k 为整数，代表离散得采样时间点（采样次数)。
在 MATLAＢ中，离散信号得表示方法与连续信号不同，它无法用符号运算法来表示,而只能采用数值计算法表示,由于 MATLＡB 中元素得个数就是有限得，因此，MATＬAB无法表示无限序列；另外，在绘制离散信号时必须使用专门绘制离散数据得命令，即 stem（（）函数,而不能用ｐlot（）函数。
单位序列
单位序列）得定义为
单位阶跃序列 单位阶跃序列得定义为 ３、卷积积分 两个信号得卷积定义为:
MATＬAB 中就是利用 conv 函数来实现卷积得.功能：实现两个函数与得卷积.格式：ｇ=cｏnv(f1,ｆ2)
说明:ｆ１=f 1（t),f2=f 2(t）
表示两个函数,g＝ｇ(t)表示两个函数得卷积结果。
三、实验内容 1、分别用 MATLAＢ得向量表示法与符号运算功能，表示并绘出下列连续时间信号得波形:
⑴
⑵
（1）
t=－１:0、01:１0;t1=-１：０、01:-0、０1;ｔ2=０：0、01:10； f1=［zeros(1,lｅngth（t１)），ｏneｓ（1,lｅngｔh(t2))］;f=(2—exp（－２*ｔ））、＊f1； pｌoｔ（t，f)axiｓ（[-１,10,0,2、１]）
syｍs t;ｆ=ｓym（’(2-ｅxp(—２＊t))*hｅavisiｄe（ｔ)“)； ｅzｐｌoｔ(f,[-1,10]）；
(2)t=—2:0、01:8； f=0、*(t<０）+ｃos(pi*t／2)、*（t>０&ｔ〈４)+0、*（t〉4);ｐlot(ｔ,ｆ)
syms ｔ;f=sym(”ｃos（ｐi*t/２）*［hｅavｉside(t)—heavisｉｄｅ（t—4）] “）;ezplｏt(f，[-2，8］);
２、分别用 MATLAB 表示并绘出下列离散时间信号得波形:
⑵
⑶
（2）
t=0：8； ｔ１=—10:1５； ｆ=［zeros(1，10),ｔ,zeros(1,7)］;stem（ｔ1,f)axｉs(［—10，１5,0，1０]);
(3)t=0:5０;t１＝—10:５0； f=[ｚeｒos(1，10),sin(t*pi/４)];sｔem(t1,f）
ａxis（［—10，50,—2，２])
3、已知两信号，求卷积积分，并与例题比较。
t1=—1:0、01:0； t２=0:0、01:1;ｔ3＝—1:0、01：１； f1=ｏｎｅs(ｓiｚe(t1));f2＝ｏnes(size（t2）);g＝coｎｖ(ｆ1,f2)； sｕｂploｔ(3,1,１),pｌoｔ(t1,f1)； subplot(３，1,２),plot(t2，f2);subｐｌot(３,1，3),ｐlot(t3,ｇ);
与例题相比较,ｇ(t)得定义域不同,最大值对应得横坐标也不同。
4、已知，求两序列得卷积与 .N＝４;Ｍ=５； L=N+M—1； ｆ１＝[１，１，1，2］； f２=[1,2，3,4，５];g=ｃｏｎv(ｆ1,f2)； kf1=0:N-1； kf２=0：Ｍ－1;kg=0：L—１;ｓｕbｐlot（1,３,1）,stem(kf１，f1,’*k’);xｌabel（”k“)； yｌaｂｅl（’f1（k)”);grｉd on sｕbpｌｏt(1，3，2)，stem（ｋf2，f2，’*k“)；xlabeｌ（＇k’);ｙlabｅl（”f2(k)’);grｉd ｏｎ ｓubplot（1,3,3);steｍ（kｇ，g，＇＊k’)；xlabeｌ(＇k“)； ylabel（”g（ｋ)＇）;grid ｏn
实验心得:第一次接触 Mutlab 这个绘图软件,觉得挺新奇得,同时 ,由于之前不太学信号与系统遇到一些不懂得问题，结合这些图对信号与系统有更好得了解。
实验四
连续时间信号得频域分析 一、实验目得 １。熟悉傅里叶变换得性质 ２.熟悉常见信号得傅里叶变换 ３。了解傅里叶变换得ＭＡTＬAB 实现方法 二、实验原理 从已知信号求出相应得频谱函数得数学表示为：
傅里叶反变换得定义为：
在 MAＴLAＢ中实现傅里叶变换得方法有两种,一种就是利用 MATLAB 中得 Ｓy ｍbo ｌｉｃ Math Too ｌｂｏx 提供得专用函数直接求解函数得傅里叶变换与傅里叶反变换，另一种就是傅里叶变换得数值计算实现法.1、直接调用专用函数法 ①在 MATLAB 中实现傅里叶变换得函数为:
F=fｏurｉer(f)
对ｆ(t)进行傅里叶变换,其结果为 F(w)
Ｆ=fourier(f,v)
对 f（t)进行傅里叶变换,其结果为Ｆ（v)
F=fouriｅr(f,u，v）
对ｆ(u)进行傅里叶变换,其结果为 F(ｖ)②傅里叶反变换
f=ifourｉer（F)
对 F(w)进行傅里叶反变换，其结果为 f(ｘ)
f=ｉｆoｕriｅr(F,U)
对Ｆ（w)进行傅里叶反变换，其结果为ｆ（u)
f＝ifourｉeｒ(F,v，u）
对Ｆ（ｖ)进行傅里叶反变换,其结果为 f(ｕ）
注意：
（1)在调用函数 fｏuｒier（）及 ifouriｅｒ（）之前，要用 syms 命令对所有需要用到得变量(如 t,u,v，w)等进行说明,即要将这些变量说明成符号变量。对ｆourｉer（）中得 f 及ifourier()中得 F 也要用符号定义符 sｙm 将其说明为符号表达式。
(2)采用 fｏuｒier()及 fourｉeｒ（）得到得返回函数,仍然为符号表达式。在对其作图时要用 ezplｏｔ（）函数,而不能用ｐｌｏt（）函数.(3)ｆｏuriｅｒ（）及ｆourieｒ（）函数得应用有很多局限性,如果在返回函数中含有 δ(ω)等函数，则 ezploｔ（）函数也无法作出图来。另外,在用 fourier()函数对某些信号进行变换时,其返回函数如果包含一些不能直接表达得式子，则此时当然也就无法作图了。这就是ｆouriｅr（）函数得一个局限。另一个局限就是在很多场合，尽管原时间信号 f(t)就是连续得,但却不能表示成符号表达式，此时只能应用下面介绍得数值计算法来进行傅氏变换了,当然，大多数情况下，用数值计算法所求得频谱函数只就是一种近似值。
2、傅里叶变换得数值计算实现法 严格说来，如果不使用 symboｌic 工具箱,就是不能分析连续时间信号得。采用数值计算方法实现连续时间信号得傅里叶变换，实质上只就是借助于ＭATLAB 得强大数值计算功能,特别就是其强大得矩阵运算能力而进行得一种近似计算。傅里叶变换得数值计算实现法得原理如下: 对于连续时间信号 f(t),其傅里叶变换为：
其中 τ 为取样间隔,如果 f(t)就是时限信号,或者当|t｜大于某个给定值时，f(t)得值已经衰减得很厉害,可以近似地瞧成就是时限信号,则上式中得ｎ取值就就是有限得,假定为 N，有:
若对频率变量 ω 进行取样,得:
通常取：,其中就是要取得频率范围，或信号得频带宽度。采用 MAＴLAB 实现上式时，其要点就是要生成 f(t)得Ｎ个样本值得向量，以及向量,两向量得内积(即两矩阵得乘积）,结果即完成上式得傅里叶变换得数值计算。
注意：时间取样间隔 τ 得确定,其依据就是 τ 必须小于奈奎斯特(Nyquist)取样间隔。如果 f（t）不就是严格得带限信号，则可以根据实际计算得精度要求来确定一个适当得频率为信号得带宽。
三、实验内容 1、编程实现求下列信号得幅度频谱（1)
求出得频谱函数 F 1（jω)，请将它与上面门宽为 2 得门函数得频谱进行比较,观察两者得特点，说明两者得关系。
(2)三角脉冲
(3)单边指数信号
(4）
高斯信号
(1）
syｍs t w
Ｇt＝sym（“Heaｖiside（２*t+1）—Heaviｓiｄe(2*ｔ-１）’);
Fｗ=fｏurｉｅr(Gｔ,t,ｗ）；
FFｗ=maｐｌe(’conveｒt’，Fw,’pieｃewise”)；
ＦFP＝abs(FFｗ);
eｚplot（FＦＰ,［—10*pi 10*pｉ］);grｉd;
ａxｉs(［-１０*ｐｉ １0＊pi 0 2、2])
与得频谱比较,得频谱函数 F 1(jω)最大值就是其得１／2．（２)sｙmｓ ｔ w;Ｇt=sym（“（1＋t）＊（Hｅaviｓｉｄe(ｔ+1)—Heａviｓｉdｅ（t)）+(1-t）＊（Ｈeaviside（t)—Heaｖiside（t—1）)”);Fｗ=fourｉer(Gt，t，w）；
ＦFw=ｍaple(“coｎｖeｒt＇,Fw，’piｅcewｉｓe”）;
FFP＝abｓ（ＦＦw)；
ｅzpｌot（FFP，[—1０*pi 10＊pｉ］）；grid；
axis([—10*pi １０*pｉ 0 ２、２］)
(3)ｓymｓ t w
Ｇt＝sｙm(’exｐ(-ｔ)＊Ｈeavisiｄe(t）’);
Fｗ＝fouｒieｒ(Ｇt,t,w)；
ＦＦｗ=maple(“ｃoｎvｅrt”,Fw,’ｐiecｅｗｉse’);
ＦFＰ＝aｂs(ＦFw);
eｚplｏt(FＦP,［—10*pi １0*pi])；grid；
axis([—1０＊pi 10*ｐi —1 ２］）
(4)symｓ t w
Gt=ｓym(’eｘp(-t^2)“）;
Fｗ=foｕrｉｅｒ（Gt,t,w);
FFw＝mapｌｅ（＇convert’，Fw，’pｉecｅｗise’)；
eｚpｌｏｔ(ＦＦw，[－30 30］）;grid；
axis（[—30 30 —1 2]）
２、利用 iｆouriｅr（）函数求下列频谱函数得傅氏反变换（１)
(2）
(1)syms t w
Fw=sｙｍ(’-i*2＊w/(16＋w^２)’）;
ｆt=ifourier(Ｆｗ,w，t）;
ｆt 运行结果: ｆt = —ｅxp(４*ｔ)*ｈeａｖｉsｉde(—t)+exp（—４＊t）＊heaｖｉｓｉdｅ（t)(2）
syms t w
Fw＝sym(”(（i*w）^2+5*i＊w-8）／((i＊w)^2+6*i*w+5）’)；
ft=ｉｆoｕriｅｒ（Ｆw,w，t）;
ft 运行结果: ft = diｒac(t)+(-3＊exp(-t)＋2＊exp(-5*t)）*ｈｅａvisiｄe（t)实验 心得 maｔlab 不但具有数值计算能力,还能建模仿真,能帮助我们理解不同时间信号得频域分析。
实验五 连续时间系统得频域分析 一、实验目得 1.学习由系统函数确定系统频率特性得方法.2.学习与掌握连续时间系统得频率特性及其幅度特性、相位特性得物理意义.3.通过本实验了解低通、高通、带通、全通滤波器得性能及特点。
二、实验原理及方法 频域分析法与时域分析法得不同之处主要在于信号分解得单元函数不同。在频域分析法中，信号分解成一系列不同幅度、不同频率得等幅正弦函数,通过求取对每一单元激励产生得响应,并将响应叠加，再转换到时域以得到系统得总响应。所以说,频域分析法就是一种变域分析法.它把时域中求解响应得问题通过 Fｏｕrier 级数或 Foｕrier 变换转换成频域中得问题;在频域中求解后再转换回时域从而得到最终结果.在实际应用中,多使用另一种变域分析法：复频域分析法,即 Laplａce 变换分析法。
所谓频率特性，也称频率响应特性,就是指系统在正弦信号激励下稳态响应随频率变化得情况,包括幅度随频率得响应与相位随频率得响应两个方面.利用系统函数也可以确定系统频率特性，公式如下:
幅度响应用表示,相位响应用表示。
本实验所研究得系统函数 H（ｓ)就是有理函数形式,也就就是说,分子、分母分别就是 m、n 阶多项式。
要计算频率特性，可以写出
为了计算出、得值，可以利用复数三角形式得一个重要特性：
而，则 利用这些公式可以化简高次幂,因此分子与分母得复数多项式就可以转化为分别对实部与虚部得实数运算,算出分子、分母得实部、虚部值后，最后就可以计算出幅度、相位得值了。
三、实验内容 a),m 取值区间 ［0,1］,绘制一组曲线 m=０、1,0、3,0、5，0、7,0、9;b)绘制下列系统得幅频响应对数曲线与相频响应曲线,分析其频率特性.(1)
(2)
(3)
a)% deｓign2、m
figuｒe
ａlpha＝［0、1，0、３,0、5,0、7,0、9］;
ｃolorｎ=[＇ｒ’ ’g’ ’b“ ’y” “ｋ＇];
%
r ｇ b y m c k(红,绿，蓝,黄，品红,青,黑)
fｏｒ ｎ=１:5
b=[0 ａlpha(n)］;
% 分子系数向量
a=［alpha(n）-alpｈa（n）＾２ 1]；
% 分母系数向量
printsys(ｂ,a,”s“)
[Hz,ｗ］=freｑs(ｂ，a)；
ｗ=w、/pi;
mａgｈ=ａbｓ(Hz）；
ｚeroｓIｎdx＝fｉｎd(ｍagh==０);
mａgh(zｅｒｏsIndx）=1;
ｍagh＝20＊loｇ10(ｍaｇｈ）；
magh（zeroｓIndx）=-ｉnｆ；
angh＝angle（Hz）;
ａngh=ｕnｗｒap（anｇh)＊１80/ｐi;
sｕbpｌot（１,2,1)
ｐlot(w，ｍａｇh,coｌorn（n））；
ｈolｄ ｏn
subｐlｏt(1,２,2）
pｌoｔ（w,angh，coｌorn（n)）;
ｈold on
end
ｓubpｌoｔ（1，２,１）
ｈoｌd ofｆ
xlａｂｅl(”特征角频率（timｅspi rａd/sample)“)
title(＇幅频特性曲线 |H(ｗ）|(dB)”);
ｓｕbpｌot（1,2,2)
ｈold ｏｆf
xlａbel(’特征角频率(tiｍｅsｐｉ rad/sａｍple）’）
ｔitle（“相频特性曲线 theta(w)（degｒees）’）;
ｂ)(1)% deｓｉgn1、ｍ ｂ=［1,０]；
% 分子系数向量 a=[1，1］;
% 分母系数向量 prinｔsｙｓ（ｂ,ａ,”s’)[Hz，ｗ]=ｆrｅqｓ(b，a);w=ｗ、/pｉ;magh=abs（Hz）;zｅroｓＩndx=ｆｉnd(magh==０)； magｈ(zerosInｄx)=1； magｈ=2０*ｌｏg10(ｍagh)；
% 以分贝 maｇh（ｚｅrosInｄｘ)=-inf;anｇh＝anｇｌe（Ｈz);aｎｇh=unｗｒａp(angｈ）*18０／pi；
% 角度换算 fiｇuｒｅ subplot（1，2，1)ｐlｏｔ（w,magh);gｒid on xlabeｌ(’特征角频率（ｔimeｓpi rａd/sample)＇)titlｅ(’幅频特性曲线 |H(w)|(dＢ)’)； subpｌｏt(１,2，2)plot(w,angh）;gｒiｄ on xlabel（’特征角频率（ｔimes＼pｉ raｄ／sａmｐｌe）’)tiｔlｅ（’相频特性曲线 ＼thｅta（w）
(deｇreeｓ)’)；
（2）
% desｉgn1、ｍ b=[０,１,0］;
% 分子系数向量 a=[１，3，２]；
% 分母系数向量 pｒintsys（b,a，’s’)［Hｚ,ｗ]＝ｆreqｓ(ｂ,a);w=w、/pi； magh=abs(Hz);zerｏsInｄx＝finｄ（ｍagh==０）； magｈ(zeｒｏｓＩndｘ）＝1； ｍagh＝20＊log10（magh);
% 以分贝 magh（zerosIndx）＝-iｎｆ； angh=ａngle(Ｈz);angｈ=ｕnｗrａp(angh)*180/pi;
％ 角度换算 ｆiｇuｒe ｓubｐlｏｔ(１,2,1)ｐlot(w，ｍagｈ);griｄ ｏn ｘｌaｂｅl(“特征角频率(＼times＼ｐｉ rad／ｓamｐle)＇）
tｉtle（’幅频特性曲线 ｜Ｈ（ｗ)｜(dB）’);subｐlｏt（1,2，２)pｌｏt(w，aｎｇh)； grid oｎ xlａbel（”特征角频率（＼times＼pi rａｄ/ｓaｍple）“)titlｅ（”相频特性曲线 ｔheｔａ(w)(dｅｇrees）’)；
(3）
% ｄesiｇn1、m ｂ=［１,-1］;
％ 分子系数向量 ａ=[１,1］;
% 分母系数向量 prinｔsys（b,a，“s”)[Hz,w］＝freqｓ(b,a);w＝ｗ、/pi;maｇh=abs(Hz）;zerosIｎdｘ=find(mａｇh=＝0);mａｇh（zeｒｏsＩndx)＝１;magh＝2０*log10(magh);
% 以分贝 ｍａgｈ(ｚerosIndx)=-inｆ;angh=angle(Hz);ａngｈ=unwｒap（ａｎgh)*18０／pｉ；
％ 角度换算 ｆiｇure ｓubplｏt(1,2,１）
plｏt(w，ｍagh)； gｒiｄ on xlabel(’特征角频率(ｔimｅsｐi ｒad／ｓaｍｐle）“）
titｌe(”幅频特性曲线 ｜H(ｗ）|(dB)’）;subplot(1，２,2)plot（w，angh);grｉd on xｌａbｅl(’特征角频率(times＼pi raｄ/ｓａmple)＇)titｌe(’相频特性曲线 theｔａ(w）
(degｒeｅs)“）；
实验心得: :虽然之前用公式转换到频域上分析,但就是有时会觉得挺抽象得,不太好理解。根据这些图像结合起来更进一步对信号得了解。同时，这个在编程序时，虽然遇到一些问题，但就是总算解决了。
实验六
离散时间系统得 Z 域分析 一、实验目得 1.学习与掌握离散系统得频率特性及其幅度特性、相位特性得物理意义。
2.深入理解离散系统频率特性与对称性与周期性。
3.认识离散系统频率特性与系统参数之间得系统 4.通过阅读、修改并调试本实验所给源程序，加强计算机编程能力。
二、
实验原理及方法 对于离散时间系统,系统单位冲激响应序列得 Fｏｕｒier 变换完全反映了系统自身得频率特性,称为离散系统得频率特性,可由系统函数求出,关系式如下：
（6 – １)由于就是频率得周期函数,所以系统得频率特性也就是频率得周期函数,且周期为,因此研究系统频率特性只要在范围内就可以了. n n nj jn n h j n n h e n h e H)sin()()cos()()()(
（6 – 2)容易证明，其实部就是得偶函数，虚部就是得奇函数,其模得得偶函数,相位就是得奇函数。因此研究系统幅度特性、相位特性,只要在范围内讨论即可。
综上所述,系统频率特性具有周期性与对称性，深入理解这一点就是十分重要得。
当离散系统得系统结构一定，它得频率特性将随参数选择得不同而不同,这表明了系统结构、参数、特性三者之间得关系,即同一结构,参数不同其特性也不同。
例如，下图所示离散系统，其数学模型由线性常系数差分方程描述：
系统函数: 系统函数频率特性：
幅频特性: 相频特性：
容易分析出,当时系统呈低通特性,当时系统呈高通特性;当时系统呈全通特性.同时说明,在系统结构如图所示一定时，其频率特性随参数 a 得变化而变化.三、实验内容 ａ)。
b)c)ａ)% dｅsigｎ1、m b=[1，０,-1];
％ 分子系数向量 ａ=[1,0,—0、81］；
% 分母系数向量 printｓys（ｂ，a，”z“)［Ｈz,w］＝fｒeｑz(b，a);w＝ｗ、/pｉ;magh＝abｓ(Hｚ);zerosＩndx＝find(maｇh==0);magh(zｅrｏsInｄｘ)=1;magh=２0*ｌog10(magh);
% 以分贝 magｈ（zeｒosIｎdx）=-inｆ； angｈ=angle（Ｈz)； ａngh=unwｒaｐ(anｇh）*180/pｉ;
% 角度换算 ｆigurｅ ｓubplot（1,2,１）
plot(ｗ,magh);gｒid ｏn xlabel(’特征角频率（timesｐｉ rａd/saｍpｌe）＇)tiｔle(’幅频特性曲线 |H（w)|(ｄB)”）;sｕｂplot（1，2，2)plｏt（w,ａngh);grｉｄ on xlabel（“特征角频率（times＼pi rad/sａmple）”)tｉtｌｅ(＇相频特性曲线 tｈeta(w)（degｒees)“);
带通
ｂ)% ｄesｉgｎ１、m b=［0、１,—0、3,0、3，-0、1]；
％ 分子系数向量 ａ=［1,0、6,０、4，0、1］；
% 分母系数向量 pｒｉｎtsyｓ(ｂ,a，’ｚ”)[Hz,w]=ｆreqz(b，a);w=w、／pi； maｇh=ａbs(Hz）； zerｏsＩndx=find(maｇh==0);maｇh（zerｏsIndx)＝１;magh=２0*lｏg10(mａgｈ)；
％ 以分贝 ｍａgh(ｚerｏsIｎｄx)＝-inf;aｎｇｈ=ａｎglｅ(Hz);aｎgｈ=ｕｎwｒａp（ａｎｇh)＊1８0／pi；
% 角度换算 figure sｕbplot(1,2,1)pｌoｔ(w,maｇh）;grｉd on xlabｅl(’特征角频率(tｉｍｅspi raｄ／sａmpｌｅ)’）
titｌe(“幅频特性曲线 |H(w)|(ｄB)”）;ｓubｐlot（1，2，2)ploｔ（w,angh）;ｇｒid on
xlabel(“特征角频率(＼timｅspi raｄ/saｍｐle）’)title(”相频特性曲线 theta（w）
(dｅｇrees）’）；
高通
ｃ)% ｄesign1、m b=[１，—1,0];
% 分子系数向量 a=［1，０,０、8１];
% 分母系数向量 prinｔｓyｓ（b，ａ,“z’)［Hｚ,w]=freqｚ(b,a）;w=w、/pｉ； magｈ=aｂs(Hz）； zerosIｎdx=fiｎd(mａgｈ＝＝0）;magh（zerosIndx）＝1;mａgh=20*log1０（magh）;
％ 以分贝 ｍagh(ｚｅrosIｎdx）=—ｉnｆ;anｇh=ａngｌe（Hｚ)； angh＝unwrap（aｎgh)*１80/pｉ；
％ 角度换算 fｉgure suｂpｌoｔ（1,２,1)pｌｏt（w,magｈ);ｇrid ｏｎ xｌabｅｌ(”特征角频率(＼timeｓ＼pi rａｄ/saｍple）＇)title（“幅频特性曲线 |H（w)｜(dB)”）;ｓubplｏt(１,2，2）
pｌot(w,aｎgh);
griｄ on xｌaｂｅl（’特征角频率(＼tiｍespi rad/sａmple)")tiｔle（’相频特性曲线 theｔa（ｗ）
(dｅｇreｅs）’)；
带通
实验心得: :本来理论知识不就是很强得,虽然已经编出程序得到相关图形,但就是不会辨别相关通带,这让我深刻地反省。
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