Matlab与信号与系统的应用.ppt
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1、Matlab与信号与系统的应用,提 纲,一、信号系统的MATLAB表示二、线性卷积及MATALB实现三、系统描述与转换四、时域分析五、频域分析,连续信号的MATLAB表示,连续信号的时间取值t是连续的,而MATLAB中变量的取值都是离散的,因此MATLAB对连续信号只能提供近似表示,即采用对连续时间信号进行采样的方式进行,为了保证采样值能尽可能保留信号的细节,应该确保足够小的抽样时间,同时采用plot命令画出连续信号的图形。,一、信号系统的MATLAB表示,对于余弦函数:设置时间的范围0 T在取值范围内的采样点数设置为N,这样时间点的取值为:则采样信号的形式为:n的取值范围为:0 N则在不同采
2、样点数下plot的绘图结果为:,一、信号系统的MATLAB表示,连续信号的MATLAB表示,一、信号系统的MATLAB表示,由上图可知,在相同的时间范围内,采样点越多,越能保留原连续信号的波形。,一、信号系统的MATLAB表示,离散信号的MATLAB表示,离散信号为时间上离散、幅度取有限值的信号,因此时间取值用n代替了连续的t,并且用stem命令画出离散信号波形。,一、信号系统的MATLAB表示,同样考虑余弦信号:n的取值范围为0 30MATLAB的程序:n=0:1:30y=2*cos(2*pi*n/16+pi/4)stem(y),一、信号系统的MATLAB表示,一、信号系统的MATLAB表示
3、,一、信号系统的MATLAB表示,单脉冲序列单位阶跃序列矩形窗信号,x=zeros(1,N);%N是序列的长度x(1)=1;,x=ones(1,N);%N是序列的长度x(1)=1;,信号的卷积运算,离散时间系统的输出是系统的输入信号与系统单位脉冲响应的卷积:MATLBA中用函数conv()进行卷积运算,二、线性卷积及MATALB实现,设x=3,-3,7,0,-1,5,2;nx=-4:2;h=2,3,0,-5,2,1;nh=-1:4;求其卷积y(n)。解:图2.3.4。x(k)和h(k)如左上图;x(k)和h(-k)如右上图;设n=-1,得出的x(k)和h(n-k)见左下图,设n=2,得出的x(
4、k)和h(n-k)见右下图。由左下图k=-4:0五个点上的x和h乘积之和,得到 y(-1)=3*2+(-3)*(-5)+7*0+0*3+(-1)*2=19由右下图k=-2:2五个点上的x和h乘积之和,得到 y(2)=7*1+0*2+(-1)*(-5)+5*0+2*3=18对每一个n值,都要这样运算y(n),很繁。,序列的卷积手工运算算例,二、线性卷积及MATALB实现,序列的卷积运算算例,3,-3,7,0,-1,5,2,2,3,-5,2,1,序列的卷积运算算例functiony,ny=conv_improve(x,nx,h,nh)%x,nx为第一个信号;h,nh为第一个信号ny1=nx(1)+
5、nh(1);ny2=nx(length(x)+nh(length(h);ny=ny1+ny2y=conv(x,h),调用并执行上程序得到y=6 3 5 6 19-31 30 18-27-1 9 2ny=-5-4-3-2-1 0 1 2 3 4 5 6注:conv函数假定两个序列都是从n=0开始的,二、线性卷积及MATALB实现,用MATALAB实现信号的卷积运算,例:离散时间系统的单位脉冲响应为:输入信号为:则系统的响应为:y=conv(x,h),二、线性卷积及其MATALB实现,MATLAB的程序:h=0.25*ones(1,4);x=ones(1,10);y=conv(x,h);stem(
6、y),二、线性卷积及其MATALB实现,卷积运算conv除了能根据系统的脉冲响应和输入信号计算系统的输出信号,还可以计算两个多项式的乘积结果。则y1*y2的多项式就可以用conv完成,二、线性卷积及其MATALB实现,多项式乘法,注意:y1和y2的幂次是按照降幂顺序排列的,这样a0对应的幂次为0,因此如果多项式没有常数项,则多项式也要写出a0的取值为0,二、线性卷积及其MATALB实现,例:y1=3 4 1 0;y2=1 2;conv(y1,y2)ans=3 10 9 2 0,二、线性卷积及其MATALB实现,二、线性卷积及其MATALB实现,互相关函数定义:,相关函数与线性卷积的关系,用xc
7、orr(x,y)计算两个信号的相关性,注意:计算相关性时,两个序列都不翻转,只是将h(k)移动后对应相乘再相加;卷积时,要将其中一个序列翻转后再移动;相关表示两个信号之间的关联性,与系统无关,卷积则表示的是时不变系统中输入、单位响应和输出之间的关系,三、系统描述与转换,传递函数零极点增益状态空间部分分式展开,传递函数模型,1、连续系统的传递函数模型num=b1,b2,bm,bm+1den=a1,a2,an,an+1注意:它们都是按s的降幂进行排列的,并且是多项式的表达方式。,传递函数模型,num=12,24,0,20;den=2 4 6 2 2;,传递函数模型,借助多项式乘法函数conv来处理
8、:num=4*conv(1,2,conv(1,6,6,1,6,6);den=conv(1,0,conv(1,1,conv(1,1,conv(1,1,conv1,3,2,5);,零极点增益模型,K为系统增益,zi为零点,pj为极点。零极点增益模型用z,p,K矢量组表示,即:z=z1,z2,zmp=p1,p2,.,pnK=k注意:这里的零点、极点都是列向量表示,零极点增益模型,z=0-6-5p=-3+4i-3-4i-2-1k=0.5,状态空间描述,以上两种系统表示模型,关注的是输入输出信号间的关系描述,状态变量同时关心某一时刻系统中某状态变量的变化过程,以及与输入、输出信号的关系。其中y为输出信号
9、,x为系统状态变量,u为输入信号。,状态空间描述,A=1 6 9 10;3 12 6 8;4 7 9 11;5 12 13 14;B=4 6;2 4;2 2;1 0;C=0 0 2 1;8 0 2 2;D=zeros(2,2);,三种模型间的相互转换,传递函数模型(Transfer Function)极零点模型(Zero Pole)状态空间模型(State Space)三种模型间的转换:tf2zp()、zp2tf()zp2ss()、ss2zp()tf2ss()、ss2tf(),三种模型间的相互转换,num=1,11,30,0;den=1,9,45,87,50;z,p,k=tf2zp(num,d
10、en)A,B,C,D=tf2ss(num,den),三种模型间的相互转换,z=0-6-5p=-3.0000+4.0000i-3.0000-4.0000i-2.0000-1.0000k=1,三种模型间的相互转换,A=-9-45-87-50 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0B=1 0 0 0C=1 11 30 0D=0,部分分式展开,模拟系统:函数r,p,k=residue(b,a)b,a=residue(r,p,k)数字系统函数r,p,k=residuez(b,a)b,a=residuez(r,p,k),部分分式展开,分式展开将原有的传递函数表达为各个分式相加形式,类似于分解为并联
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