【优选材料|matlab信号抽样与恢复[优选材料]】1、实验一 信号抽样与恢复一、实验目的学会用MATLAB实现连续信号的采样和重建二、实验原理1抽样定理若是带限信号 ， 带宽为, 经采样后的频谱就是将的频谱 在频率轴上以采样频率为间隔进行周期延拓 。
因此 ， 当时 ， 不会发生频率混叠；而当 时将发生频率混叠 。
2信号重建经采样后得到信号经理想低通则可得到重建信号 ， 即：=*其中：=所以：=*=*=上式表明 ， 连续信号可以展开成抽样函数的无穷级数 。
利用MATLAB中的来表示 ， 有， 所以可以得到在MATLAB中信号由重建的表达式如下：=我们选取信号=作为被采样信号 ， 当采样频率=2时 ， 称为临界采样 。
我们取理想低通的截止频率= 。
下面程序实现对信号=的采样及由该采样信号恢复 。

2、重建：三、上机实验内容1验证实验原理中所述的相关程序；2设f(t)=0.5*(1+cost)*(u(t+pi)-u(t-pi)， 由于不是严格的频带有限信号 ， 但其频谱大部分集中在0 ， 2之间 ， 带宽wm可根据一定的精度要求做一些近似 。
试根据以下两种情况用 MATLAB实现由f(t)的抽样信号fs(t)重建f(t) 并求两者误差 ， 分析两种情况下的结果 。
(1) wm=2 , wc=1.2wm , Ts=1;
(2) wm=2 , wc=2 , Ts=2.53对以下simulink ch6example1_He7.mdl低通采样定理以程序实现,具体参数参考框图内参数 。
五参考程序例1-1 Sa(t)的临界采 。

3、样及信号重构；wm=1;
%信号带宽wc=wm;
%滤波器截止频率Ts=pi/wm;
%采样间隔ws=2*pi/Ts;
%采样角频率 n=-100:100;
%时域采样电数nTs=n*Ts %时域采样点f=sinc(nTs/pi);
Dt=0.005;
t=-15:Dt:15;
fa=f*Ts*wc/pi*sinc(wc/pi)*(ones(length(nTs),1)*t-nTs*ones(1,length(t);
%信号重构t1=-15:0.5:15;
f1=sinc(t1/pi);
subplot(211);
stem(t1,f1);
xlabel(kTs);
ylabel(f(kTs);
title(s 。

4、a(t)=sinc(t/pi)的临界采样信号);
subplot(212);
plot(t,fa)xlabel(t);
ylabel(fa(t);
title(由sa(t)=sinc(t/pi)的临界采样信号重构sa(t);
grid;
例1-2 Sa(t)的过采样及信号重构和绝对误差分析程序和例4-1类似 ， 将采样间隔改成Ts=0.7*pi/wm , 滤波器截止频率该成wc=1.1*wm， 添加一个误差函数wm=1;
wc=1.1*wm;
Ts=0.7*pi/wm;
ws=2*pi/Ts;
n=-100:100;
nTs=n*Tsf=sinc(nTs/pi);
Dt=0.005;
t=-15:Dt:15;
fa=f*T 。

5、s*wc/pi*sinc(wc/pi)*(ones(length(nTs),1)*t-nTs*ones(1,length(t);
error=abs(fa-sinc(t/pi);
%重构信号与原信号误差t1=-15:0.5:15;
f1=sinc(t1/pi);
subplot(311);
stem(t1,f1);
xlabel(kTs);
ylabel(f(kTs);
title(sa(t)=sinc(t/pi)的采样信号);
subplot(312);
plot(t,fa)xlabel(t);
ylabel(fa(t);
title(由sa(t)=sinc(t/pi)的过采样信号重构sa(t);
grid;
subplot(313);
plot(t,error);
xlabel(t);
ylabel(error(t);
title(过采样信号与原信号的误差error(t);
例1-3 Sa(t)的欠采样及信号重构和绝对误差分析程序和例4-2类似 ， 将采样间隔改成Ts=1.5*pi/wm , 滤波器截止频率该成wc=wm=14樱桃绿 。

来源：(未知)

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标题：优选材料|matlab信号抽样与恢复[优选材料]