信号处理实验五报告

信号处理实验五报告（共7篇）

篇1：信号处理实验五报告

实验五正弦信号发生器设计

一、实验目的1．熟悉利用QuartusII及其LPM_ROM与FPGA硬件资源的使用方法；

2．掌握LPM模块的重要功能；

3．熟悉MegaWizard Plug-In Manager的使用方法。

二、实验设备

计算机，QuartusII 6.0 版软件，JTAG下载线，EDA实验挂箱（EP1C6Q240C8）。

三、实验原理

设计一8位宽、1024点的正弦信号发生器。

正弦信号发生器的结构由四个部分组成：

1.计数器或地址发生器（10位地址线）；

2.正弦信号数据ROM（存放正弦波的采样数据，采样频率20MHz：8位数据线、10位地址线）；

3.VHDL顶层设计；

4.D/A转换器（8位）。

四、实验步骤和内容

1．在QuartusII上利用MegaWizard Plug-In Manager功能，调用LPM_ROM函数定制8位宽、1024点ROM，并进行初始化。然后对设计实体进行编辑、编译、综合、适配、仿真。

2.利用QuartusII文本编辑器设计10位二进制计数器，做为地址发生器，对设计实体进行编辑、编译、综合、适配、仿真。

3.利用层次化设计方法设计一8位宽、1024点的正弦信号发生器。

4.D/A转换器采用试验箱配备的DAC0832。

5.引脚锁定和硬件下载测试。引脚锁定后进行编译、下载和硬件测试实验。将实验过程和实验结果写进实验报告。

6.使用SignalTap II对设计的正弦信号发生器进行实测。采样时钟使用系统时钟20MHz。

7.使用在系统存储器数据读写编辑器对设计的正弦信号发生器进行实测，观测结果；

8．实验报告。将实验原理、设计过程、编译仿真波形和分析结果、硬件测试实验结果写进实验报告。

五、思考题

如何实现对输出正弦信号的频率和相位可调？

篇2：信号处理实验五报告

1.简述本次试验的目的，关于基音周期的理论；

2.使用相关法的同学，给出程序的同时要说明所使用语音段的长度（短时平稳性），解释怎样在matlab中实现三电平削波（for...end循环和if elseif else end判决的使用）。给出清浊音两组截取后的语音信号波形图、三电平削波后的信号图、自相关计算后的信号图。然后根据自相关信号图上最大峰值和次峰值之间的间隔点数，计算出基音周期和基音频率；

3.使用倒谱法的同学，要解释分帧后加窗的方法，给出清浊音其中各一帧的语音信号波形图，和计算后的倒谱图。并根据倒谱图上对应基音周期处的峰值的位置，给出基音周期。4.使用简化逆滤波的同学，要说明切比雪夫2型低通滤波器的使用方法（cheby2、freqz两个函数的使用方法、参数意义），给出低通滤波后的信号波形图、5倍抽取后的波形图、自相关计算后信号波形图、5倍插值后的信号波形图，根据浊音内插后的信号图上最大峰值和次峰值之间的间隔点数计算基音周期；5.比较所选用的两种方法的结果。

实验二：

1.给出倒谱法的程序，解释汉明窗宽度的选取要求（书上有简单解释），解释怎样实现倒谱窗的matlab编程方法和倒谱窗宽度的选取（男女生有一定的差别），给出加窗后的信号波形图、对数谱图、倒谱图、加窗后的信号频谱图，给出三个共振峰的估值。

2.给出LPC谱估计程序，不同LPC阶数时的LPC谱图，在n＝？时，学生自己估计的前三个共振峰的值。

实验三：

篇3：信号处理实验五报告

关键词：数字信号处理,语音信号,实验,改革

如今,数字信号处理已几乎涉及各行各业的每一个角落,是一门非常重要、实用的技术,因此,在高校中,几乎每个工科专业都会涉及与数字信号处理相关的教学内容,电类专业更是专门开设数字信号处理课程,甚至是现代数字信处理课程或是高级数字信处理课程。

数字信号处理课程的特点是理论性强,公式的推导与证明过程繁杂,在教学过程中如果处理不好,甚至会被当成一门数学课,从而导致学生学习兴趣下降。为了提高学习兴趣,提升学习效果,实验课程成为课堂教学的重要部分,是理论推导的有效补充,已经成为数字信号处理课程改革的一个重要内容与方向。[1,2,3,4,5]

笔者通过网络方式调查了近年来国内一部分重点高校的实验课程开设情况,包括实验内容、实验设备以及实验指导教材等。在实验内容上,各高校基本大同小异,均集中在频谱分析、滤波器设计等方面,与教学重点相吻合。这些基本的要点与重点已经在教学界达成了共识。在实验设备上,一部分引入Matlab W作为软件实验平台,一部分以DSP芯片构建硬件实验平台或是购买商品化硬件实验平台。实验指导教材对应于实验设备,包括已出版实验指导书(以Matlab为主),商品化硬件平台自带的实验指书。纵观各高校实验课程的开设,结合各专业具体学时安排与实际条件,所选择的设备与教材有所不同,各重点有所侧重,但基本体系已经相对完善,基本可以满足工科本科学生的基本学习需求。其中,硬件实验平台的缺点在于硬件成本高,不便于改动,灵活性较差,学生实验也更多地集中于硬件芯片的编程实现。而Matlab实验平台则具有更大的灵活性,可视性强,尤其是随着笔记本电脑的普及,更具有学习时间与学习地点的灵活性,而不必完全局限于上课时间于实验室内完成实验。在笔者多年的教学过程中发现,无论是硬件实验平台,还是软件实验平台,都只是实验方式与手段上的不同,在实验内容上基本一致。而实验内容才是影响学习效果的关键因素。而且现行实验内容存在的最大问题即实验对象简单抽象化。[5]例如,讲频谱分析时或滤波时,更多地采用的信号是由几个不同频率的正弦信号合成的。这些信号比较简单,物理意义也明确,但与实际信号联系不大,而从不容易上学习把理论与实践相联系。也有教师试图将实际信号与课程联系,例如王祖林和郭旭静[6]曾提出用通信信号为实例进行讲解,取得了不错的授课效果,但这类信号不易获取,对于非通信类专业的学习来说也存在理解困难等不足,因此,该方法在各高校的授课中并不多见。

1 实验内容改革设想

1.1 实验对象的选择

在实验课程中增加与日常生活密切相关的实例,已经成为实验课程改革中的一项共识。正是基于这一点,笔者提出以语音信号为实验课程的实验对象的设想。该设想是基于语音信号以下优点:(1)语音信号来源于日常生活,没有人会感觉到陌生;(2)语音信号易于获取,且每名学生都可以结合自身语音进行分析,实验对象即具有共性,又具有不同;(3)语音信号具有明确的时域频域物理意义,便于学习过程中对理论知识的理解;(4)语音信号处理是数字信号处理中的一个重要分支与科研热点,对学生而言又具有扩展性与探索性。

1.2 实验时间与地点的选择

传统的实验课程,都是在指定的时间到指定的实验室内,由1~2名教师或实验员带着几十个学生完成实验。由于实验场地与设备的局限性,在指定时间地点之外很难进行实验。如何突破这个局限,是实验课程改革中必须面对的问题。因此,笔者认为,实验内容与环节的设计上,可以考虑让学生拥有更大的时间与空间自由度。

1.3 考核方式的选择

在实验过程中让学生拥有更大的时间与空间的自由度,如果考核方式与制度还是保持传统不变,则可能是出现雷同等不良现象,反而降低了预期实验效果。在考核方式制定上,即要考虑到共性的部分,即对理论的理解,又要考虑到每名学生个性的部分,即在实际应用上的灵活性。

2 实验内容与实验环节设计

根据上述分析与设想,并根据多年的教学实践,在传统实验内容的基础上,对每个实验项目增加了选做的实验内容(见表1)。

在实验环节的设计上,把每一次实验的学时分为两部分,第一部分用于理解并完成部分实验内容,第二部分学时用于考核。例如一个2学时的实验课,分为1个学时用于实验,1个学时用于考核,且两部分学时不连续进行,进行考核的1个学时是在提交实验报告后进行。

在第一部分的学时上,对于传统的实验内容在实验课时详细讲解、演示,并要求学生同步跟随完成,对于增加的内容,提出问题与目标,引导学生思考,并不要求其在实验课内完成,而是鼓励学生在实验课时之外完成,鼓励学生通过查资料,讨论等方式完成,并且可以通过邮件等方式与授课老师进行讨论。

在增加的实验内容部分中,4个实验项目所用的声音信号可以为同一声音信号,以增强实验的连续性。

3 考核方式的改革

传统的实验课程的考核方式以提交实验报告为主,提交实验报告后即为该次实验的结束。笔者尝在上交实验报告并批阅完后,再进行第二部分学时的课程,请每位学生向全班学生讲解其实验结果(如果学时不足,或是人数过多,则可根据实验报告撰写的情况抽取部分学生讲解),针对出现的问题由教师现场答疑,并根据学生讲解的情况考察其是否独立完成,是否理解实验目标,对于有主动深化探索的学生,提高其考核成绩。每次实验的考核成绩包含实验报告成绩和现场讲解成绩两部分。通过强化考核力度,消除学生侥幸心理,引导学生重视自我学习与自主思考的能力,从而提升学习效果。

4 结束语

数字信号处理课程的实验内容是整门课程的重要组成部分,在现有实验条件不变的基础上,通过对实验内容的改进,重新设计实验环节与考核方式,强化实践过程,引导学生主动思考,提升学习兴趣,鼓励深化学习与探索精神。通过2年实验课程的教学实践,学生的动手能力有了很大的提高,自主学习与思考能力也有了提升,对数字信号处理理论知识的理解也更加清晰,有效地提升了数字信号处理课程的教学效果。本套实验内容与考核方式改革对于其他学校数字信号处理课程的教学均有一定的借鉴意义。

篇4：“五环节教学法”课改实验报告

传统教学是一种以知识为本位的教育，这种教学在强化知识的同时，从根本上失去了对人的生命存在及其发展的整体关怀。面对传统教育下学生厌学情绪较高的现状，高效课堂应运而生。

二、理论依据

中学生处于人生发展的黄金阶段，根据个体之间的差异，因材施教，对培养学生的创造力、促进其个性的健康发展是非常重要的。

三、实验目标

通过“五环节教学法”的实验研究能够明显地改变学生学习语文的不动手、不动口、不动脑的滞后的学习意识，大量提高学生的阅读和写作兴趣。

四、实验内容

“五环节教学法”是指在课堂教学过程中设置五个不同的学生学习训练环节。

1.预习自学，探究问题

预习自学，探究问题是课堂训练的基础环节，是课堂教学的前奏。从时间角度考虑，预习训练分为课前准备预习训练和课堂预习检测训练。

2.完成学案，训练应用

在预习之后，有学生自主完成学案，中等以上学生通过自学后都能完成，但一些综合思考性题目需要讨论解决，并注意标记。

3.分组合作，讨论解疑

这是学生相互学习共同促进的关键环节。在这个环节中不仅仅是优秀学生帮助学困生，更是让全部学生把思路打开，由小组长负责组织，围绕同题进行交流、讨论。

4.展示点评，总结升华

小组通过讨论交流，构建自己的知识网络或提炼典型的解题思路。由于课堂时间的限制，学生不能一一展示，每一个组选一名代表，在展示的过程中其他小组的成员可以用其他颜色的笔对展示内容进行补充和修改，然后老师再进行点拨。

5.清理过关，当堂检测

清理过关，使知识更加完善，掌握更加扎实，最后进行达标颈侧：可以是口头检查，也可以是同学之间一对一检查，可以用小纸条，还可以设计题目进行书面检测。

五、有待进一步研究探讨的问题

1.学生对“五环节教学法”研究的参与意识有待进一步增强。

2.“分组合作，讨论解疑”的实际操作仍有浮于表面之嫌，这样

就会造成学生“吃不透”的现象，影响教学的开展。此项研究还需深入开展。

回首课改实验历程，我愈加感受到，教科研是完善教育、完善人的重要载体与途径，还是显示现代教育魅力之所在。我将不负众望，积极改革创新，努力谱写自主、合作、探究教学特色建设的新

篇5：五、科技实验报告

科技实验报告是描述和记录某一项实验过程和结果的书面材料。为了检验某种科学理论、科学假说，或者为了检验某一科技成果的有效性，科技工作者常常需要通过实验的方法进行全面的观察、分析、综合、判断，然后把实验中得到的数据、现象、结果用书面的形式记述下来，这就形成了科技实验报告。

科

技实验报告的作用有两个方面：一是向有关部门汇报实验结果，为其决策提供依据；二是积累科研资料，为今后的科研工作提供经验或教训。

（二）科技实验报告的特点

1.科学实证性

科技实验要讲究科学性，实验者要以客观、冷静的态度进行整个实验工作，排除一切主观因素的干扰，不带任何个人偏见。整个实验过程，不以理论的推导为主，而以实证为原则。实验的结果要经得起反复的检验，实验的数据要经得住反复的核查。

2.记录性

科技实验报告是实验过程和结果的如实记录，出现什么现象就记录什么现象，出现什么结果就记录什么结果，得出什么数据就记录什么数据，真实可靠。必须坚决杜绝主观想像、凭空捏造、任意取舍。

3.不求圆满结果

科技实验不像项目研究那样追求圆满结果，它只是一个实践验证过程。不论结果是肯定性的还是否定性的，实验本身都达到了目的，都会对科学研究起到重要的作用。通过实验肯定了某种认识或发明，当然是可喜可贺的好事，而否定了某种错误的认识或不成功的发明，也未必是坏事。所以，有些实验结果完全推翻了原来的认识，或否定了新的科技产品，从科学认识的角度说似乎没有得到圆满的结局，但实验报告记录了一次失败的教训，使得将来可以避免再走这条弯路，仍有突出的意义和价值。

（三）科技实验报告的类型

科技实验报告的类型是由实验本身的性质所决定的，大致有两种基本情况：

1.创新型实验报告

这种实验是具有一定创造性的，或者说，这是一种通过实验的方式来寻找解决问题的办法的一种创新型实验。这样的实验，失败的比率很高，常常做数百次实验也不能获得成功。但一旦获得成功，就可以很快获得效益，因为其结果在被发现的时候已经得到了验证。

2.检验型实验报告

凡是对一个新的发现或假说、一个新的产品的有效性进行检验的实验，都属于检验型实验。这种实验不承担创造和发明的责任，只验证创造和发明是否有效。相对而言，这种实践的肯定性结果要远远高于创新型实验。

（四）科技实验报告的写作

1.标题

标题由实验项目加文体名称组成，如《新型防火阀与火灾报警器定期观测实验报告》。

2.作者

包括实验主持人和实验组成员，如果是科研单位的集体实验，可以只标科研单位的名称。

3.摘要

在有必要的情况下，可以把实验方法、实验结果等重要信息提取出来，概括为一个简短的摘要，置于正文之前，目的是让读者利用最少的时间了解实验的结果和评价。

4.引言

这是实验报告正文的开头部分，用以概括地说明该项实验的研究对象、该实验的目的和意义等。这部分篇幅要短小，文字要简练。

5.主体

实验报告的主体内容复杂，又可分为以下组成部分：

（1）实验原理

简要表述进行实验的理论根据，如基本定律、原理、科学方法，以及实验装置的设计原理等。

（2）实验目的简要说明该实验要解决什么问题，要检验什么原理或假说，要验证产品的什么功能或效力等。

（3）实验器材

对所使用的仪器、材料作出较详细的介绍和说明，包括仪器、材料的名称、型号、数量、批号等。这部分非常重要，不得遗漏。

（4）实验设备和步骤

如果采用了实验设备，要将设备的情况及操作的方法和步骤进行记录和说明。

（5）实验过程和实验结果

要把实验的过程及其所得到的数据和结果如实记录下来，如果数据复杂繁多，这部分要列出表格，在表格中一一标写出来，使读者能够一目了然。事实上，许多科技实验报告中都有表格出现，这是表达的需要。

（6）讨论及评价

就是对实验的步骤、数据、结果进行分析和解释，并得出最终评价。

6.参考文献

在实验中引用别人的实验数据、计算公式、研究成果等，要注明出处，包括作者、文献名、出版单位和出版时间等。

【 例 文 】

克糖丸毒性实验报告（节要）

实验目的：观察克糖丸毒性反应，为临床用药提供科学依据

材料与方法：

一、克糖丸的急性毒性实验

药物：克糖丸，复方天然药物丸剂，每瓶60g.提供单位：章丘市第二人民医院张茂帅医师提供，成分同批准文号为：[济药管制]（2000）fz014-58。

实验动物：健康昆明种小白鼠，雌雄各半，体重20±0.5g，山东医科大学动物中心提供，合格证号：980101。

实验方法：取小鼠20只，禁食12h，正常饮水，每只鼠每次灌胃

0.8ml，间隔4h，总体积2.4ml。其中含生药398.3g（65.3g/kg），分三次给药，相当临床人日用量的102倍（未测出ld50）。用药后动物未出现明显的中毒症状及死亡情况，连续观察一周，动物全部存活，活动自如，毛发光滑，饮食正常，呼吸、鼻、眼、口腔无异常分泌物。体重增加。一周后解剖动物，肉眼及显微镜观察重要脏器，未出现明显的病理学改变。

二、克糖丸的慢性毒性实验

克糖丸，复方天然药物丸剂，每瓶60g.提供单位：章丘市第二人民医院张茂帅医师提供，成分同批准文号为：[济药管制]（2000）fz014-58。以生理盐水稀释成溶剂。

实验动物：wistar大白鼠，60～80g，80只,雌雄各半。

实验方法：随机将大白鼠分成4组，对照组及三个实验组（10g/ 日，20g/日，40g/日，灌胃）。每组各20只，雌雄各半。对照组正常饲料喂养。灌胃后自由饮食，连续观察30天。

检测方法：⑴动物一般表现。⑵血常规及血生化指标。血红蛋白，红细胞，白细胞及分类。转氨酶，尿素氮，肌酐，胆固醇，甘油三酯，血糖，总蛋白，白蛋白。⑶病理学检查。肝，肾，胃，睾丸，卵巢。

结果：

1.克糖丸的急性毒性实验结果

克糖丸急性毒性实验结果证实，克糖丸无急性毒性作用，在最大灌胃量内，未测出明显的ld50。临床用药安全可靠。详细指标参考如下表1（略）：

2.克糖丸的慢性毒性实验结果（略）

评价:

鉴于新组中药成方或制剂在临床用药前必须进行毒性实验的规定，本研究在克糖丸治疗糖尿病的成方加工成制剂后，首先按照国家三类中药复方制剂的毒性实验要求，对中药克糖丸进行了急性与慢性毒性实验。结果表明，按照人与鼠的换算剂量100倍以上剂量进行灌胃，无明显的死亡等急性毒性表现。在大白鼠的动物实验中，经过分析血液中的血象指标，大白鼠白细胞分类测定，以及血液生化指标的检测结果，与正常及治疗前比较，无明显的差别。说明该制剂未产生明显的急、慢性毒性作用。急性与慢性毒性实验结果提示克糖丸可以安全的用以临床治疗与观察。

主要参考文献

《中药新药研究指南》 中华人民共和国卫生部药政管理局，1994；84。

试验设计：

姜国胜 医学博士

姜枫勤 研 究 员

实 验：

唐天华 副研员

张玉昆 主任技师

任海全 助理研究员

实验日期： 2000年8月～2000年11月

篇6：信号与系统实验报告,

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

篇7：图像处理实验报告

实验课程名称

图像处理（第二版）

指 指 导 老 师

邓天明

学 学

院

交通运输

年级

2012 级

专业及班级

交通信息与控制工程二班

学 学 生 姓 名

田

飞

学

号 631205090230

开 开 课 时 间

2014

至

2015

学年第 2

学期

总 总 成 绩

教师签名

实验名称 直方图均衡化 实验类型 验证型 实验时间 2015/6/2 实验地点 基础实验楼北 501 实验目的：

1.熟悉图像数据在计算机中的存储方式； 2.掌握图像直方图均衡化这一基本处理过程。

仪器、设备名称：

PC 微机一台和 MATLAB 软件。

实验要求及注意事项：

本次实验注意事项总结如下：

1、要学会利用 Matlab 中的帮助信息，因为很多函数的调用方法都是可以在帮助中找到的。在调用函数时应重点看 Examples 中的方式。

2、在 Matlab 中进行重复操作时，可以用方向上键重复命令，也可以在命令窗口中进行复制粘贴。

3、使用软件处理图像时，注意不要使用复杂图像，以免处理时间过长且显示效果不理想。

实验内容、操作步骤：

实验内容：

1.读入图像数据到内存中，并显示读入的图像； 2.实现直方图均衡化处理，显示处理前后图像的直方图。

3.显示并保存处理结果。

实验步骤：

1．打开 Matlab 编程环境； 2．获取实验用图像。用’imread’函数将图像读入 Matlab；用’imshow’函数显示读入的图像。

3．获取输入图像的直方图：用’imhist’函数处理图像。

4．均衡化处理：用’histeq’函数处理图像即可。

5．获取均衡化后的直方图并显示图像：用’imhist’和’imshow’函数。

6．保存实验结果：用’imwrite’函数处理。

实验结果分析（含数据、图表整理）：

程序源代码 ：

A = imread(‘D:TF.gif’, ‘gif’);imshow(A);imhist(A);histeq(A);Imhist(A);Imshow(A);Imwrite(A, ‘D:TF.gif’, ‘GIF’);

处理结果：

图 1

灰度图

图 2

均衡化图

图 3

直方图

实验收获、心得及建议：

直方图均衡化是直方图变换方法中的一种，进行图像增强的方法是以概率论为基础的。

直方图均衡化主要用于增强动态范围偏小的图像的反差。这个方法基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度德效果。

数字图像直方图均衡化之后直方图不是绝对平坦的，因为不能将同一个灰度值的各个像素变换到不同灰度级（或说此时仅根据灰度值区分不开不同的像素），所以数字图像直方图均衡化的结果一般只是近似均衡化的直方图。

在本次实验中发现：直方图均衡化在增强反差的同时也增强了图像的可视粒度。

实验名称 频域平滑滤波 实验类型 验证型 实验时间 2015/6/9 实验地点 基础实验楼北 501 实验目的：

1.熟悉图像数据在频率域的表示； 2.掌握频域图像增强的基本步骤。

仪器、设备名称：

PC 微机一台、MATLAB 软件、GIF 格式图片一张。

实验要求及注意事项：

在选择图片时应当选择 TTF 格式或者 GIF 格式的图片，若不是这种格式则应该在画图工具中改为上述格式，因为其他格式都打不开。

实验内容、操作步骤：

实验内容：

1.综合利用所学的数字图像基本存储结构、图像变换、图像增强等知识实现频率域图像增强； 2.在频率域进行用半径值分别为 5，15，30，80 和 230 的理想低通滤波器对图像进行平滑，并观察滤波效果。

操作步骤：

1．打开 Matlab 编程环境； 2．获取实验用图像。用’imread’函数将图像读入 Matlab；用’imshow’函数显示读入的图像。

3．将图像’uint8’格式转换为’double’格式，并将各点数据乘以-1 的（x+y）次方以便 FFT 变换后的结果中低频数据处于图像中央。

4．用’fft2’函数对图像数据进行二维 FFT 变换，得到频率域图像数据。

5．计算频率域图像的幅值并进行对数变换，利用’imshow’显示频率域图像。

6．在频率图像上去除滤波半径意外的数据（置 0）。

7．计算频率域图像的幅值并进行对数变换，利用’imshow’显示频率域图像。

8．用’fft2’函数对图像数据进行二维 FFT 逆变换，并用’real’函数取其实部，得到处理过的空间域图像数据。

9．将图像数据各点数据乘以-1 的（x+y）次方。

10．用’imshow’函数显示处理结果图像数据，并用’imwrite’函数保存图像处理结果数据。

实验结果分析（含数据、图表整理）：

程序源代码：

function

idlvbo(r)

I=imread(“E: tu bailong1.gif”);

subplot(1,2,1),imshow(I);% 显示原图

title(“bailong2 原 图 ”);

k=double(I);% ‘ uint8 格式转换为‘ double ’

g=fft2(k);% 傅里叶变换

g=fftshift(g);% 实现低频数据处于图像中心

figure,imshow(g);

% % 除去滤波半径以外的数据

[M ,N]=size(g);% 计算幅值

m=fix(M/2);

n=fix(N/2);

%m=round(M/2);

%n=round(N/2);

for i=1:M

for j=1:N

d=sqrt((i--m)^2+(j--n)^2);

if

d<=r

h=1;

else

h=0;

end

y(i,j)=h*g(i,j);

end

end

y=ifftshift(y);

E1=ifft2(y);

E2=uint8(real(E1));

subplot(1,2,2),imshow(E2);

title(“ 处理后的图像 ”);

imwrite(E2,“E2.tif”,“tif”);

处理结果：

原图

r=5 的结果图

r=15 的结果图

r=30 的结果图

r=80 的结果图

r=230 的结果图

实验收获、心得及建议：

在频域空间，图像的信息表现为不同频率分量的组合。如果能让某个范围内的分量或某些频率的分量受到抑制而让其他分量不受影响，就可以输出图的频率分布，达到不同的增强目的。

频域空间的增强方法有三个步骤：

1、将图像从图像空间转换到频域空间； 2、在频域空间对图像进行增强； 3、将增强后的图像再从频域空间转换到图像空间； 本次试验中在 FFT 变换前后，将各点数乘以-1 的（x+y）次方，是为了将图像处理后它的中低频数据处于图像中央位置。

频率域图像处理是把图像看成一种二维信号，对其进行基于二维傅里叶变化的信号增强；空间域图像增强的方法是直接对图像中的像素进行处理的过程。

实验名称 图像去噪 实验类型 验证型 实验时间 2015/6/9 实验地点 基础实验楼北 501 实验目的：

1.熟悉图像高斯噪声的特点； 2.掌握利用中值滤波器去除图像噪声的方法。

仪器、设备名称：

PC 微机一台、MATLAB 软件、GIF 格式图片一张。

实验要求及注意事项：

在选择图片时应当选择 TTF 格式或者 GIF 格式的图片，若不是这种格式则应该在画图工具中改为上述格式，因为其他格式都打不开。

实验内容、操作步骤：

实验内容：

编写代码实现中值滤波算法，并观察增强效果。

操作步骤：

1.打开 Matlab 编程环境。

2.利用’imread’ 函数读入包含噪声的原始图像数据。

3.利用’imshow’ 显示所读入的图像数据。

4.编写代码实现中值滤波算法，并对原始噪声图像进行滤波处理。

5.利用’imshow’ 显示处理结果图像数据。

6.利用’imwrite’函数保存图像处理结果数据。

实验结果分析（含数据、图表整理）：

程序源代码：

I1=imread(“D:tfYUAN.jpg”);

I3=rgb2gray(I1);I2=imnoise(I3,“salt & pepper”,0.02);subplot(1,2,1);

imshow(I2);

title(“jia zao yin”);

L=medfilt2(I2);

subplot(1,2,2);

imshow(L);

title(“ 中值滤波所得图像”);处理结果：

去噪声后的图像对比

实验收获、心得及建议：

噪声是常见的退化因素之一，也是图像恢复中重点研究的主要内容。图像中的噪声可定义为图像中不希望有的部分，或图像中不需要的部分。

中值滤波算法处理速度快。均值滤波对一个像素，取其周围的像素均值作为当前像素的值；中值滤波对一个像素，取其周围的像素的中间值作为当前像素的值，不需要求出均值，因此中值滤波算法较快。先得到图像的频率空间，然后对得到的二维空间数据进行比较得到最大值和最小值，求这两个值的平均值得到。它比中值滤波算法慢。

本次实验中，通过相关软件自带函数对图像进行处理，实现图像噪点的处理。

实验名称 Matlab 在数字图像处理中的应用

实验类型 验证行 实验时间 2015/6/16 实验地点 基础实验楼北 501 室 实验目的：

1．熟悉图像的四种类型。

2．熟练掌握图像的读、写操作以及显示方法。

3.熟悉图像的类型转换以及格式转换。

仪器、设备名称：

计算机、MATLAB 软件、《图像处理实验指导（电子版）》、MATLAB 相关书籍 实验要求及注意事项：

1、注意在 Matlab 中不同图像对应的格式。在 Matlab 中采用 4 种不同的方式把图像数据矩阵中的元素值（又称像素值）解释为对应像素的颜色。

2、使用 Matlab 中自带的函数可以实现不同格式的图像的格式间的转换。要熟悉相应的函数的使用参数。

实验内容、过程记录：

1．利用 imread()函数分别读取四种类型的图像。

2．读取一幅 RGB 图片，并将它转换成其他几种图像类型。

3.读取一幅 TIF 格式的图像，将它转换成 JPG 文件格式，并尝试使用不同的压缩品质(使用 help imwrite 查询其‘quality’参数的用法)压缩文件，比较压缩前后文件的大小和图像质量。

4（选做）.读取一幅索引图像，将图像显示出来。尝试修改 MAP 颜色矩阵的值，再将图像显示出来，对比观察图像颜色的变化。

实验分析结果（含数据、图表整理）：

程序源代码：

function dutu

I=imread(“C: ABCDEFG-------TF tf tf.jpg”);

subplot(2,2,1),imshow(I);

B title(“RGB 原图 ”);

A=dither(I,gray);

subplot(2,2,2),imshow(A);

title(“ 索引图 ”);

imwrite(A ,“suoyin.tif”,“tif”);

B=rgb2gray(I);

subplot(2,2,3),imshow(B);

title(“ 灰度图 ”);

imwrite(B,“huidu.tif”,“tif”);

C=im2bw(I,0.4);

subplot(2,2,4),imshow(C);

title(“ 二值图 ”);

imwrite(C,“erzhi.tif”,“tif”);

end

function gaitu

clc

clear

I=imread(“C: ABCDEFG-------TF tff.tif”);

subplot(2,2,1),imshow(I);

title(“ TF1.tif”);

imwrite(I,“TF1.jpg”,“jpg”);

B=imread(“C: ABCDEFG-------TF TF1.jpg”);

subplot(2,2,2),imshow(B);

title(“TF1.jpg”);

imwrite(I,“TF1(25).jpg”,“quality”,25);

C=imread(“C: ABCDEFG-------TF TF1(25).jpg”);

subplo t(2,2,3),imshow(C);

title(“TF1(25).jpg”);

imwrite(I,“TF1(50).jpg”,“quality”,50);

D=imread(“C: ABCDEFG-------TF TF1(50).jpg”);

subplot(2,2,4),imshow(D);

title(“TF1(50).jpg”);

end

1、图像格式间的转换 结果见下图

图 1 图像格式转换结果图 使用 imread 函数读入一张 RGB 图像，然后使用“dither”、“rgb2gray”、“im2bw”函数实现 RGB 图像向索引图像、灰度图像、二值图像的转换。图像结果使用“imwrite”函数进行保存。

2.读取一幅 TIF 格式的图像，将它转换成 JPG 文件格式

图 2 tif 格式转换为 jpg 格式结果 使 用 imwrite 函 数 使 “tif” 格 式 转 换 为 “jpg” 格 式，然 后 使 用 “ imwrite（I,“TF1(25).jpg”,“quality”,25）”和“imwrite（I,“TF1(50).jpg”,“quality”,50）”使图像分别以 25 和 50 的质量进行压缩保存。

实验收获、心得及建议：

实验中主要注意的时使用函数时，要与函数要求的格式相对应。处理不同类型的图像，所使用的函数语句是不一样的，对于结果的显示也会有所不同。有时图像的改变在显示时改变的迹象可能不太明显，这时可以通过查看图像的格式，具体的属性参数直观的看到改动。