Інформація про навчальний заклад

ВУЗ:
Національний університет Львівська політехніка
Інститут:
Не вказано
Факультет:
Не вказано
Кафедра:
Не вказано

Інформація про роботу

Рік:
2024
Тип роботи:
Звіт
Предмет:
Обробка сигналів

Частина тексту файла (без зображень, графіків і формул):

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ «ЛЬВІВСЬКА ПОЛІТЕХНІКА» Кафедра ЗІ  Звіт до лабораторноїроботи №3 з курсу «Цифрова обробка сигналів» Моделювання аналогових та дискретних систем Мета роботи: отримати навики розрахунку параметрів і характеристик рекурсивних цифрових фільтрів, а також навчитися застосовувати засоби програмного пакету MatLab для їх дослідження. Завдання до лабораторної роботи 1. Ознайомитись із теоретичними відомостями. Розрахувати мінімально необхідний порядок РЦФ для забезпечення поставлених у таблиці 1 вимог, знайти коефіцієнти ПФ H(z) фільтра та побудувати графіки його АЧХ і ФЧХ, користуючись відповідними процедурами MatLab. 3. Виконати альтернативне обчислення коефіцієнтів передатної функції H * (z ) цифрового фільтра рекурсивного із заданими вище параметрами використовуючи процедуру ‘yulewalk’ пакету MatLab тапорівняти графіки частотних арактеристик H (θ ) , H * (θ ) спроектованих за даними методами. 4. Оцінити вплив 12-бітного квантування коефіцієнтів ПФ H (z ) фільтра (п.2) на його характеристики при реалізаціях прямій та каскадній на основі біквадратних ланок. Провести фільтрацію заданого сигналу, що зберігається у файлі SваріантN у змінній signal. Табл. 1 Тип фільтру Fs, Гц Fp, Гц Rs, дБ Rp, дБ N, біт Fd, Гц Сигнал  РФ Кауера [3000 5000] [2700 5300] 85 1.1 8 25000 S16.mat   Лістинг програми в середовищі Matlab clc; clear; Fs=[3000 5000]; Fp=[2700 5300]; Rs=85; Rp=1.1; N_bit=8; fd=25000; f_N = fd/2; Fs_norm = Fs/f_N; Fp_norm = Fp/f_N; [n, Wn] = ellipord(Fp_norm, Fs_norm, Rp, Rs); n fc = Wn * f_N [b, a] =ellip(n, Rp,Rs, Wn); b = b(:); a = a(:); b a f = 0 : 1 : f_N; h = freqz(b, a, f, fd); figure(1); subplot(2,1,1); plot(f, abs(h)); grid on; F=[0 0.32 0.32 1]; M=[1 1 0 0]; [by,ay]=yulewalk(2*n,F,M); hy=freqz (by,ay,f,fd); subplot(2,1,2); plot(f, abs(hy)); grid on; bq = round(2^N_bit * b) / 2^N_bit; aq = round(2^N_bit * a)/ 2^N_bit; hq = freqz(bq, aq, f, fd); figure(2); plot(f, abs(h), f, abs(hq)); grid on; sos = tf2sos(b, a); sosq = round(2^N_bit * sos) / 2^N_bit; [bs, as] = sos2tf(sosq); hs = freqz(bs, as, f, fd); figure(3); plot(f, abs(hs)); grid on; load S16 t=0:1:1000; signal_f1 = filter(b, a, signal); figure(4); plot (t,signal,'b',t,signal_f1,'r'); N=length(signal); df=fd/N; F0=(N-1)*df; f=(-F0/2):df:F0/2; x1=fft(signal); xx1=fftshift (x1); xx1=abs(xx1); figure(5); subplot(2,1,1); stem (f,xx1); x2=fft(signal_f1); xx2=fftshift (x2); xx2=abs(xx2); subplot(2,1,2); stem (f,xx2); axis ([-8000, 8000, 0, 500]); Результати роботи Рисунок 1. АЧХ фільтра Улле-Волкера Рисунок 2. Похибка квантування Рисунок 3. АЧХ фільтра Рисунок 4. Вхідний і вихідний сигнали Рисунок 5. Спект сигналу, результуючий спект. Висноков: на цій лабораторній роботі я навчився рохраховувати параметри і характеристики рекурсивних цифрових фільтрів.
Антиботан аватар за замовчуванням

12.11.2011 02:11-

Коментарі

Ви не можете залишити коментар. Для цього, будь ласка, увійдіть або зареєструйтесь.

Ділись своїми роботами та отримуй миттєві бонуси!

Маєш корисні навчальні матеріали, які припадають пилом на твоєму комп'ютері? Розрахункові, лабораторні, практичні чи контрольні роботи — завантажуй їх прямо зараз і одразу отримуй бали на свій рахунок! Заархівуй всі файли в один .zip (до 100 МБ) або завантажуй кожен файл окремо. Внесок у спільноту – це легкий спосіб допомогти іншим та отримати додаткові можливості на сайті. Твої старі роботи можуть приносити тобі нові нагороди!
Нічого не вибрано
0%

Оголошення від адміністратора

Антиботан аватар за замовчуванням

Подякувати Студентському архіву довільною сумою

Admin

26.02.2023 12:38

Дякуємо, що користуєтесь нашим архівом!