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(完整word版)连续时间信号分析答案

实验一连续时间信号分析

一、实验目的

（一）掌握使用Matlab 表示连续时间信号

1、学会运用Matlab 表示常用连续时间信号的方法

2、观察并熟悉常用信号的波形和特性

（二）掌握使用Matlab 进行连续时间信号的相关运算

1、学会运用Matlab 进行连续时间信号的时移、反褶和尺度变换

2、学会运用Matlab 进行连续时间信号微分、积分运算

3、学会运用Matlab 进行连续时间信号相加、相乘运算

4、学会运用Matlab 进行连续时间信号卷积运算

二、实验条件

一台电脑、winXP 系统、matlab7.0软件

三、实验内容

1、利用Matlab 命令画出下列连续信号的波形图。（1）)4/3t (2cos π+ 代码：

clear all;close all;clc; K=2;a=3; t=0:0.01:3; ft=K*cos(a*t+pi/4); plot(t,ft),grid on axis([-5,5,-2.2,2.2]) title('2cos(3t+4π)')

-5

-4

-3

-2

-1

-2-1.5-1-0.500.511.5

22cos(3t+4π)

（2）

)t (u )e 2(t

-- -3

-2-10123

-3

-2

-1

指数信号与阶跃信号的乘积

代码：函数文件： function f=uCT(t) f=(t>=0); 命令文件： clear all;close all;clc; a=-1; t=-5:0.01:5;

ft=(2-exp(a*t)).*uCT(t); %y=2-exp(a*t); %plot(t,y),grid on plot(t,ft),grid on axis([-3,3,-3,3]);

title('指数信号与阶跃信号的乘积') （3）)]2()(u )][t (cos 1[--+t u t π

-3

-2-10123

-3-2

-1

余弦信号与阶跃信号的乘积

代码：函数文件： function f=uCT(t) f=(t>=0); 代码文件： clear all;close all;clc; t=-5:0.01:5;

ft=(uCT(t)-uCT(t-2)).*(1+cos(pi*t)); %(1+cos(pi*t))* plot(t,ft),grid on axis([-3,3,-3,3]);

title('余弦信号与阶跃信号的乘积')

2、利用Matlab 命令画出复信号)4/t (j 2e )t (f π+=的实部、虚部、模和辐角。

解：图

像

：

-5

-4

-3

-2

-1

-5-4-3-2-101234

5f(t)=2exp(j*(t+π/4))

代码：

clear all; close all;clc; a=1; t=-10:0.01:10; ft=a*exp(j*(t+pi/4)); r=real(ft); im=imag(ft); ab=abs(ft);

an=angle(ft);

plot(t,r,'r',t,im,'b',t,ab,'g',t,an,'m'),grid on axis([-5,5,-5,5]);

title('f(t)=2exp(j*(t+π/4))')

3、已知信号的波形（课本P13例题1-1），画出()

()()()2332----t f t f t f t f ，，，的波形图。

解：-2024

-1

f1(t)

-2024

-1

f2(t)

-2024

-1

2f3(t)

-2024

-1

2f4(t)

代码：

clear all;close all;clc; t=-5:0.01:5; y1=funct1(t-2);

y2=funct1(3*t);y3=funct1(-t);y4=funct1(-3*t-2); subplot(2,2,1);plot(t,y1);

axis([-3,5,-1,2]);title('f1(t)'),grid on; subplot(2,2,2);plot(t,y2);

axis([-3,5,-1,2]);title('f2(t)'),grid on; subplot(2,2,3);plot(t,y3);

axis([-3,5,-1,2]);title('f3(t)'),grid on; subplot(2,2,4);plot(t,y4);

axis([-3,5,-1,2]);title('f4(t)'),grid on; 4、使用微分命令求xsinxlnx y

=关于变量x 的一阶导数；使用积分命令计算不定积

分 dx x ax x ????

? ??+-22

5，定积分()dx x xe x ?+1

021。

解：代码：

clear all;close all;clc; syms x;

y=x*sin(x)*log(x); dy=diff(y,'x',1) z=x^5-2*x*x+sqrt(x)/2; lz=int(z,'x')

w=x*exp(x)/[(1+x)^2]; lw=int(w,'x',0,1)

dy=sin(x)*log(x)+x*cos(x)*log(x)+sin(x); lz=1/6*x^6-2/3*x^3+1/3*x^(3/2) lw=1/2*exp(1)-1

运行结果： dy =

sin(x)*log(x)+x*cos(x)*log(x)+sin(x) lz =

1/6*x^6-2/3*x^3+1/3*x^(3/2) lw = 1/2*exp(1)-1 lz =

1/6*x^6-2/3*x^3+1/3*x^(3/2) lw = 0.3591

5、已知()()()t t f t t f Ω=Ω=8sin ,sin 21，使用命令画出两信号和及两信号乘积的波形图。其中，Hz f 12=Ω

解：

-2

-1.5-1-0.5

00.51 1.52

-2-1.5-1-0.500.511.5

代码：

clear all;close all;clc; t=-2:0.01:2; y1=sin(2*pi*t); y2=sin(16*pi*t); y3=y1.*y2;

plot(t,y1,'r',t,y2,'b',t,y3,'g'),grid on axis([-2,2,-2,2]); xlabel('t'),ylabel('y')

6、用Matlab 命令绘出下列信号的卷积积分())(21t f t f *的时域波形图。

解：

-4-2024681012 -2

-1

f=f1(t)*f2(t)

代码：

clear all;close all;clc;

t=-2:0.01:4;

dt=0.01;

f1=uCT(t)-uCT(t-2);

f2=uCT(t)+uCT(t-1)-uCT(t-2);

f=conv(f1,f2)*dt;

n=length(f);tt=(0:n-1)*dt-2;

plot(tt,f),grid on

axis([-4,12,-2,6]);

title('f=f1(t)*f2(t)')

）

四、实验结论和讨论

试验结果如内容三各题，本次试验采用matlab进行图形输出，没有人为误差，系统误差是由matlab 软件所决定的。

五、实验思考

本次试验又加深了我对，matlab的熟悉程度，自从上一学期学了之后一直就很少使用matlab，今天再次操作，使我对原来的操作又熟悉了一遍，也加深了我对信号的理解，因为matlab的输出很直观，更能加深我的印象，当然以前学的有些命令还是有被遗忘，这次的操作就是一次回忆，对以后熟悉使用matlab有很大的帮助。

【SPSS看统计学】之时间序列预测Word版

时间序列预测技术下面看看如何采用SPSS软件进行时间序列的预测我们通过案例来说明：假设我们拿到一个时间序列数据集：某男装生产线销售额。一个产品分类销售公司会根据过去 10 年的销售数据来预测其男装生产线的月销售情况。现在我们得到了10年120个历史销售数据，理论上讲，历史数据越多预测越稳定，一般也要24个历史数据才行！大家看到，原则上讲数据中没有时间变量，实际上也不需要时间变量，但你必须知道时间的起点和时间间隔。

当我们现在预测方法创建模型时，记住：一定要先定义数据的时间序列和标记！这时候你要决定你的时间序列数据的开始时间，时间间隔，周期！在我们这个案例中，你要决定季度是否是你考虑周期性或季节性的影响因素，软件能够侦测到你的数据的季节性变化因子。

定义了时间序列的时间标记后，数据集自动生成四个新的变量：YEAR、QUARTER、MONTH和DATE（时间标签）。接下来：为了帮我们找到适当的模型，最好先绘制时间序列。时间序列的可视化检查通常可以很好地指导并帮助我们进行选择。另外，我们需要弄清以下几点： ?此序列是否存在整体趋势？如果是，趋势是显示持续存在还是显示将随时间而消逝？ ?此序列是否显示季节变化？如果是，那么这种季节的波动是随时间而加剧还是持续稳定存在？

这时候我们就可以看到时间序列图了！我们看到：此序列显示整体上升趋势，即序列值随时间而增加。上升趋势似乎将持续，即为线性趋势。此序列还有一个明显的季节特征，即年度高点在十二月。季节变化显示随上升序列而增长的趋势，表明是乘法季节模型而不是加法季节模型。此时，我们对时间序列的特征有了大致的了解，便可以开始尝试构建预测模型。时间序列预测模型的建立是一个不断尝试和选择的过程。了三大类预测方法：1-专家建模器，2-指数平滑法，3-ARIMA

信号分析与处理习题

2.1 有一个理想采样系统，其采样角频率Ωs =6π，采样后经理想低通滤波器H a (j Ω)还原，其中 ?? ???≥Ω<Ω=Ωππ 3032 1 )(，，j H a 现有两个输入，x 1(t )=cos2πt ，x 2(t )=cos5πt 。试问输出信号y 1(t )，y 2(t )有无失真？为什么？分析：要想时域采样后能不失真地还原出原信号，则采样角频率Ωs 必须大于等于信号谱最高角频率Ωh 的2倍，即满足Ωs ≥2Ωh 。解：已知采样角频率Ωs =6π，则由香农采样定理，可得因为x 1(t )=cos2πt ，而频谱中最高角频率ππ π32621=< =Ωh ，所以y 1(t )无失真；因为x 2(t )=cos5πt ，而频谱中最高角频率ππ π32 652=>=Ωh ，所以y 2(t )失真。 3.2 设x (n )的傅里叶变换为X (e j ω)，试利用X (e j ω )表示下列序列的傅里叶变换：（1） )1()1()(1n x n x n x --+-= （2） )]()([2 1 )(2n x n x n x -+= * 分析：利用序列翻褶后的时移性质和线性性质来求解，即 )()(ωj e X n x ?，)()(ωj e X n x -?- )()(ωωj m j e X e n m x --?- 解：（1）由于)()]([ω j e X n x DTFT =，)()]([ωj e X n x DTFT -=-，则 )()]1([ωωj j e X e n x DTFT --=- )()]1([ωωj j e X e n x DTFT -=-- 故ωωωωω cos )(2])[()]([1j j j j e X e e e X n x DTFT ---=+= （2）由于)()]([ω j e X n x DTFT * * =- 故)](Re[2 ) ()()]([2ωωωj j j e X e X e X n x DTFT =+= * 3.7 试求下列有限长序列的N 点离散傅里叶变换（闭合形式表达式）：

时间序列分析报告word版

第2章时间序列的预处理拿到一个观察值序列之后，首先要对它的平稳性和纯随机性进行检验，这两个重要的检验称为序列的预处理。根据检验的结果可以将序列分为不同的类型，对不同类型的序列我们会采用不同的分析方法。 2.1 平稳性检验 2.1.1 特征统计量平稳性是某些时间序列具有的一种统计特征。要描述清楚这个特征，我们必须借助如下统计工具。一、概率分布数理统计的基础知识告诉我们分布函数或密度函数能够完整地描述一个随机变量的统计特征。同样，一个随机变量族的统计特性也完全由它们的联合分布函数或联合密度函数决定。对于时间序列{t X ，t ∈T }，这样来定义它的概率分布：任取正整数m ，任取m t t t ，，，?21∈T ，则m 维随机向量（m t t t X X X ，，，?21）’的联合概率分布记为），，，（m t t t x x x F m ??21,,,21，由这些有限维分布函数构成的全体。 {），，，（m t t t x x x F m ??21,,,21，?m ∈正整数，?m t t t ，，，?21∈T } 就称为序列{t X }的概率分布族。概率分布族是极其重要的统计特征描述工具，因为序列的所有统计性质理论上都可以通过概率分布推测出来，但是概率分布族的重要性也就停留在这样的理论意义上。在实际应用中，要得到序列的联合概率分布几乎是不可能的，而且联合概率分布通常涉及非常复杂的数学运算，这些原因使我们很少直接使用联合概率分布进行时间序列分析。二、特征统计量一个更简单、更实用的描述时间序列统计特征的方法是研究该序列的低阶矩，特别是均值、方差、自协方差和自相关系数，它们也被称为特征统计量。尽管这些特征统计量不能描述随机序列全部的统计性质，但由于它们概率意义明显，易于计算，而且往往能代表随机序列的主要概率特征，所以我们对时间序列进行分析，主要就是通过分析这些统计量的统计特性，推断出随机序列的性质。 1.均值对时间序列{t X ，t ∈T }而言，任意时刻的序列值t X 都是一个随机变量，都有它自己的概率分布，不妨记为)(x F t 。只要满足条件 ∞

常用连续时间信号的实现

实验1 常用连续时间信号的实现一、实验目的（1）了解连续信号的特点；（2）熟悉MATLAB的基本使用方法；（3）典型信号的MATLAB表示方法；（4）熟悉MATLAB Plot函数等应用。二、实验原理信号的定义信号是随时间变化的物理量。信息的本质是时间的函数。信号的描述 1、时域法时域法是将信号表示成时间的函数f(t)对信号进行描述的方法。 2、频域法（变换域）频域法是通过正交变换，将信号表示成其它变量的函数来对信号进行描述的方法。信号的分类确定性信号、连续信号、周期信号、能量信号、奇、偶信号。

三、MATLAB基本使用方法 1、MATLAB运行平台如图所示：在“>>”提示符后输入命令并回车，执行结果会显示在屏幕上。例如：输入y=3+5回车，显示结果如图所示。另外在输入命令时，有时我们希望有些中间过程的结

果不显示在屏幕上，而只显示最后的结果，这时我们需要在不显示执行结果的命令后加上“；”，该命令执行的结果不回显在屏幕上。例如：计算z=x+y，其中x=2+1，y=3+5，我只想看到z的值，输入命令格式如图所示，我们可以看到x，y的结果没有在屏幕上显示，只显示z的值。 2、MATLAB中矩阵的输入方法：矩阵的输入方法有两种，第一种方式如图所示；第二种方式如图所示

3、M文件的使用：在处理一些包含多条命令的问题时，如果在MATLAB的命令窗口中进行处理，当出现错误时不好修改，这时我们需要借助MATLAB提供的M文件方式来处理。M文件类似于批处理件，单击MATLAB菜单中的“file”选项，从下拉列表中选取“new” 选项，从其下拉列表中选取“m_file”，即可打开M文件的编辑窗口如图所示：另外，M文件还可以编写函数。MATLAB的工具箱提供了丰

实验连续时间信号与系统的基本表示与分析

实验1 连续时间信号与系统的基本表示与分析实验目的： 1. 了解并掌握用Matlab 分析信号与系统时用到的主要基本知识； 2. 掌握用matlab 表示常见的连续信号，并进行信号的基本运算 3. 熟悉使用Matlab 分析系统的方法。实验内容： 1. 画出下列连续信号的波形（1）()() 2()t x t e u t -=- （2）[](1) ()(1)(2)t x t e u t u t --=--- （3）()cos(10)()t x t e t u t π-= 2. 判断系统是否为线性系统，是否具有时不变特性。（1）()(2)y t x t = （2）()2 ()y t x t = 指导资料： 1.1MATLAB 的基础知识 1.1.1数据的表示和运算 MATLAB 中，变量可以通过变大时直接赋值，例如直接输入 >>a=2+2 得到的结果为 a=4 如果输入的表达式后面加上分号“;”，那么结果就不会显示出来。由于MA TLAB 的变量名对字母大小写敏感，因此“a ”和“A ”是两个不同的变量名。 MATLAB 主要用到以下数值运算符： + 加 - 减 * 乘 / 除 ^ 乘方(幂)

' （矩阵）转置这些符号可以对数值或已经定义过的变量进行运算，并给变量直接赋值。例如，假设变量“a”在上面已经定义过，则 >>b=2*a 得到的结果为 b=8 MATLAB中有一些预定义的变量可以直接使用。信号与系统中常用的变量有： i或j 1 pi π(3.1415926……) 在信号与系统中，常用以下函数进行计算和对变量的赋值： abs 数值的大小（实数的绝对值） angel 复数的角度，以弧度表示 real 求复数的实部 imag 求复数的虚部 cos 余弦函数，假设角度是弧度值 sin 正弦函数，假设角度是弧度制 exp 指数海曙 sqrt 求平方根例如： >>y=2*(1+4*i) y=2.000+8.000i >>c=abs(y) c=8.2462 >>d=angle(y) d=1.3258 1.1.2矩阵的表示和运算 MATLAB是基于矩阵和向量的代数运算，甚至标量也可以看做是1×1 的矩阵，因此，MATLAB中对矩阵和向量的操作比较简单。向量可以用两种方法定义。第一种是指定元素建立向量： v = [1 3 5 7]；这个命令创建了一个1×4 的行向量，元素为1,3,5和7.可以用逗号代替空格来分隔元素： v = [1,3,5,7]；如果要增加向量的元素，可以表示为 v(5) = 8 得到的向量为v = [1 3 5 7 8]。前面定义过的向量还可以用来定义新的向量，例如，前面已经定义过的向量v ，再定义向量a和b： a = [9 10]; b = [ v a]; 得到向量b为

(完整word版)时间序列分析考试卷及答案

1 页（共 4 页）考核课程时间序列分析（B 卷）考核方式闭卷考核时间 120 分钟注：B 为延迟算子，使得1-=t t Y BY ；?为差分算子，1--=?t t t Y Y Y 。一、单项选择题（每小题3 分，共24 分。） 1. 若零均值平稳序列{}t X ，其样本ACF 和样本PACF 都呈现拖尾性，则对{}t X 可能建立（ B ）模型。 A. MA(2) B.ARMA(1,1) C.AR(2) D.MA(1) 2.下图是某时间序列的样本偏自相关函数图，则恰当的模型是（ B ）。 A. )1(MA B.)1(AR C.)1,1(ARMA D.)2(MA 3. 考虑MA(2)模型212.09.0--+-=t t t t e e e Y ，则其MA 特征方程的根是（ C ）。（A ）5.0,4.021==λλ （B ）5.0,4.021-=-=λλ （C ）5.2221==λλ，（D ） 5.2221=-=λλ， 4. 设有模型112111)1(----=++-t t t t t e e X X X θφφ，其中11<φ，则该模型属于（ B ）。 A.ARMA(2,1) B.ARIMA(1,1,1) C.ARIMA(0,1,1) D.ARIMA(1,2,1) 5. AR(2)模型t t t t e Y Y Y +-=--215.04.0，其中64.0)(=t e Var ，则=)(t t e Y E （ B ）。 A.0 B.64.0 C. 1 6.0 D. 2.0 6.对于一阶滑动平均模型MA(1): 15.0--=t t t e e Y ，则其一阶自相关函数为( C )。 A.5.0- B. 25.0 C. 4.0- D. 8.0 7. 若零均值平稳序列{}t X ?，其样本ACF 呈现二阶截尾性，其样本PACF 呈现拖尾性，则可初步认为对{}t X 应该建立（ B ）模型。 A. MA(2) B.)2,1(IMA C.)1,2(ARI D.ARIMA(2,1,2) 8. 记?为差分算子，则下列不正确的是（ C ）。 A. 12-?-?=?t t t Y Y Y B. 212 2--+-=?t t t t Y Y Y Y C. k t t t k Y Y Y --=? D. t t t t Y X Y X ?+?=+?） ( 二、填空题（每题3分，共24分）； 1. 若{}t Y 满足： 1312112---Θ-Θ--=??t t t t t e e e e Y θθ，则该模型为一个季节周期为=s __12____的乘法季节s ARIMA )1,1_,0(_)1_,1_,0(?模型。

连续时间信号傅里叶级数分析及MAtlAB实现

课程设计任务书学生姓名:专业班级: 指导教师:工作单位: 题目: 连续时间信号傅里叶级数分析及MATLAB实现初始条件： MATLAB 6.5 要求完成的主要任务：深入研究连续时间信号傅里叶级数分析的理论知识，利用MA TLAB强大的图形处理功能，符号运算功能以及数值计算功能，实现连续时间周期信号频域分析的仿真波形。 1.用MATLAB实现周期信号的傅里叶级数分解与综合。 2.用MATLAB实现周期信号的单边频谱及双边频谱。 3.用MATLAB实现典型周期信号的频谱。 4.撰写《MATLAB应用实践》课程设计说明书。时间安排：学习MATLAB语言的概况第1天学习MATLAB语言的基本知识第2、3天学习MATLAB语言的应用环境，调试命令，绘图能力第4、5天课程设计第6-9天答辩第10天指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签名：年月日

目录摘要................................................................................................................................................ I Abstract .......................................................................................................................................... II 绪论. (1) 1 MATLAB简介 (2) 1.1 MATLAB语言功能 (2) 1.2 MATLAB语言特点 (2) 2 傅里叶级数基本原理概要 (4) 2.1 周期信号的傅里叶分解 (4) 2.2 三角形式和指数形式傅里叶级数及各系数间的关系 (4) 2.3 周期信号的频谱 (5) 3 用MATLAB实现周期信号的傅立叶级数分解与综合 (6) 3.1 合成波形与原波形之间的关系 (6) 3.2 吉布斯现象 (6) 4 用MATLAB实现周期信号的单边频谱及双边频谱。 (8) 4.1 单边，双边（幅度，相位）频谱及其关系 (8) 4.1.1单边，双边（幅度，相位） (8) 4.1.2 单边，双边频谱关系 (9) 4.2以单边幅度频谱为例，研究脉冲宽度与频谱的关系 (10) 4.3以单边幅度频谱为例，研究脉冲周期与频谱的关系 (11) 5用MATLAB实现典型周期信号的频谱 (13) 5.1 周期方波脉冲频谱的MATLAB实现 (13) 5.2 周期三角波脉冲频谱的MATLAB 实现 (14) 6 小结及心得体会 (17) 参考文献 (18) 附录： (19)

信号分析与处理课后习题答案

信号分析与处理课后习题答案第五章快速傅里叶变换 1.如果一台通用计算机的速度为平均每次复乘需要50us ，每次复加需要10us ，用来就散N=1024点的DFT ，问：（1）直接计算需要多少时间？用FFT 计算呢？（2）照这样计算，用FFT 计算快速卷积对信号进行处理是，估计可实现实时处理的信号最高频率？解：分析：直接利用DFT 计算：复乘次数为N 2，复加次数为N(N-1)；利用FFT 计算：复乘次数为20.5log N N ，复加次数为2log N N ；（1）直接DFT 计算：复乘所需时间2215010245052.4288T N us us s =?=?= 复加所需时间2(1)101024(10241)1010.47552T N N us us s =-?=-?= 所以总时间1262.90432DFT T T T s =+= FFT 计算：复乘所需时间3220.5log 500.51024log 1024500.256T N N us us s =?=???= 复加所需时间422log 101024log 1024100.1024T N N us us s =?=??= 所以总时间为340.3584FFT T T T s =+= （2）假设计算两个N 长序列1()x n 和2()x n 的卷积计算过程为如下：第一步：求1()X k ，2()X k ；所需时间为2FFT T ? 第二步：计算12()()()X k X k X k =?，共需要N 次复乘运算所需时间为501024500.0512To N us us s =?=?= 第三步：计算(())IFFT X k ，所需时间为FFT T 所以总时间为230.35840.0512 1.1264FFT T T To s s s =?+=?+= 容许计算信号频率为N/T=911.3Hz 2.设x(n)是长度为2N 的有限长实序列，()X k 为x(n)的2N 点得DFT 。

多元时间序列建模分析(DOC)

应用时间序列分析实验报告

实验过程记录（含程序、数据记录及分析和实验结果等）：时序图如下：单位根检验输出结果如下：序列x的单位根检验结果：序列y的单位根检验结果：序列y和序列x之间的相关图如下：

残差序列自相关图：自相关图显示。延迟6阶之后自相关系数都在2倍标准差范围之内，可以认为残差序列平稳。对残差序列进行2阶自相关单位根检验，检验结果显示残差序列显著平稳，如下图：残差序列单位根检验结果：残差序列平稳，说明序列Y与序列X之间具有协整关系，我可以大胆的在这两个

序列之间建立回归模型而不必担心虚假回归问题。考察残差序列白噪声检验结果，如下图：残差序列白噪声检验结果：输出结果显示，延迟各阶LB 统计量的P 值都大于显著水平0.05，可以认为残差序列为白噪声检验结果，结束分析。出口序列拟合的模型为：lnx t ~ARIMA(1,1,0),具体口径为： 1 ln 0.1468910.38845t t x B ε?=+- 进口序列拟合的模型为 lny t ~ARIMA(1,1,0) ，具体口径为： 1 ln 0.1467210.36364 t t y ε?=+- lny t 和lnx t 具有协整关系。协整模型为： 1ln 0.99179ln 0.69938t t t t y x εε-=+- 误差修正模型为： 1ln 0.9786ln 0.22395t t t y x ECM -?=?- SAS 程序如下： data example6_4; input x y@@; t=_n_; cards ; 1950 20.0 21.3 1951 24.2 35.3 1952 27.1 37.5 1953 34.8 46.1 1954 40.0 44.7 1955 48.7 61.1 1956 55.7 53.0 1957 54.5 50.0 1958 67.0 61.7 1959 78.1 71.2 1960 63.3 65.1 1961 47.7 43.0 1962 47.1 33.8 1963 50.0 35.7 1964 55.4 42.1 1965 63.1 55.3 1966 66.0 61.1

(完整word版)连续时间信号分析答案

实验一连续时间信号分析一、实验目的（一）掌握使用Matlab 表示连续时间信号 1、学会运用Matlab 表示常用连续时间信号的方法 2、观察并熟悉常用信号的波形和特性（二）掌握使用Matlab 进行连续时间信号的相关运算 1、学会运用Matlab 进行连续时间信号的时移、反褶和尺度变换 2、学会运用Matlab 进行连续时间信号微分、积分运算 3、学会运用Matlab 进行连续时间信号相加、相乘运算 4、学会运用Matlab 进行连续时间信号卷积运算二、实验条件一台电脑、winXP 系统、matlab7.0软件三、实验内容 1、利用Matlab 命令画出下列连续信号的波形图。（1）)4/3t (2cos π+ 代码： clear all;close all;clc; K=2;a=3; t=0:0.01:3; ft=K*cos(a*t+pi/4); plot(t,ft),grid on axis([-5,5,-2.2,2.2]) title('2cos(3t+4π)')

-5 -4 -3 -2 -1 1 2 3 4 5 -2-1.5-1-0.500.511.5 22cos(3t+4π) （2） )t (u )e 2(t -- -3 -2-10123 -3 -2 -1 1 2 3 指数信号与阶跃信号的乘积

代码：函数文件： function f=uCT(t) f=(t>=0); 命令文件： clear all;close all;clc; a=-1; t=-5:0.01:5; ft=(2-exp(a*t)).*uCT(t); %y=2-exp(a*t); %plot(t,y),grid on plot(t,ft),grid on axis([-3,3,-3,3]); title('指数信号与阶跃信号的乘积') （3）)]2()(u )][t (cos 1[--+t u t π

《信号分析与处理》(第二版)-徐科军、黄云志-课后标准答案

《信号分析与处理》(第二版)-徐科军、黄云志-课后答案

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Chap1. 1.4 ()()()()()()()()()()()() ()()()()()()()121 2 122 12112 2 121 2 2 2y 11102 y 0.5111 y 0.5 1.513y 0 13 013 y 0.5111 0.5 1.513t t t t t x t x t x x t d x x t x x t d t d t t t x x t d t d t t t t t or t t or t t t t t t t τττ ττττ τττττττττττ+∞ -∞ ----=*=-=-≤≤???=≤≤??=-= -=+-<≤=-= -=-++<<=≤-≥≤-≥??=+-<≤??-++<

()()[] ()()()[]()()()∑∞ =? ? ? ???Ω-Ω-+=- =-= =??? ??<≤<≤-=1002212 2 01cos cos cos 1cos 141cos 1cos 1 5 .0202 20 (a)n n n t n n n t n n n t x n n b n n a a T t t T t T t x πππππ πππ 代入公式得： ()() ()()() ()[] ()()[]()()∑∞ =Ω-? ? ? ???Ω-Ω-+=- =-= ==Ω=Ω-=1002222 2 012 212cos 1cos cos 11411cos 11 5.0cos 2 (b)n n n T jn t n n t n n n t x n b n n a a n n X e n X T t x t x πππππππ得到：根据时移性质： ()() ()()()[]()()[]() ∑?∑∞ =-∞ =Ω-+=-=Ω==Ω+=102232 20 2 0201 00 3cos cos 12 21cos 12cos 41 cos 2 (c)n T n n n t n n n t x n n dt t n t x T a a t n a a t x ππ ππ偶对称， 1.12 ()()dt e t x j X t j ?+∞ ∞ -Ω-=Ω频谱密度函数：

(完整word版)时间序列分析考试卷及答案 (2)

考核课程时间序列分析（B 卷）考核方式闭卷考核时间 120 分钟注：B 为延迟算子，使得1-=t t Y BY ；?为差分算子，。一、单项选择题（每小题3 分，共24 分。） 1. 若零均值平稳序列{}t X ，其样本ACF 和样本PACF 都呈现拖尾性，则对{}t X 可能建立（ B ）模型。 A. MA(2) B.ARMA(1,1) C.AR(2) D.MA(1) 2.下图是某时间序列的样本偏自相关函数图，则恰当的模型是（ B ）。 A. )1(MA B.)1(AR C.)1,1(ARMA D.)2(MA 3. 考虑MA(2)模型212.09.0--+-=t t t t e e e Y ，则其MA 特征方程的根是（ C ）。（A ）5.0,4.021==λλ （B ）5.0,4.021-=-=λλ （C ）5.2221==λλ，（D ） 5.2221=-=λλ， 4. 设有模型112111)1(----=++-t t t t t e e X X X θφφ，其中11<φ，则该模型属于（ B ）。 A.ARMA(2,1) B.ARIMA(1,1,1) C.ARIMA(0,1,1) D.ARIMA(1,2,1) 5. AR(2)模型t t t t e Y Y Y +-=--215.04.0，其中64.0)(=t e Var ，则=)(t t e Y E （ B ）。 A.0 B.64.0 C. 1 6.0 D. 2.0 6.对于一阶滑动平均模型MA(1): 15.0--=t t t e e Y ，则其一阶自相关函数为( C )。 A.5.0- B. 25.0 C. 4.0- D. 8.0 7. 若零均值平稳序列{}t X ?，其样本ACF 呈现二阶截尾性，其样本PACF 呈现拖尾性，则可初步认为对{}t X 应该建立（ B ）模型。 A. MA(2) B.)2,1(IMA C.)1,2(ARI D.ARIMA(2,1,2) 8. 记?为差分算子，则下列不正确的是（ C ）。 A. 12-?-?=?t t t Y Y Y B. 212 2--+-=?t t t t Y Y Y Y C. k t t t k Y Y Y --=? D. t t t t Y X Y X ?+?=+?） ( 二、填空题（每题3分，共24分）；

信号与系统实验报告—连续时间信号

实验一连续时间信号 §1.1 表示信号的基本MATLAB 函数目的学习连续时间信号和离散时间信号在MATLAB 中的表示。相关知识 1．离散时间信号的表示通常，信号用一个行向量或一个列向量表示。在MATLAB 中全部向量都从1开始编号，如y(1)是向量y 的第1个元素。如果这些编号与你的应用不能对应，可以创建另外一标号向量与信号编号保持一致。例如，为了表示离散时间信号?? ?≤≤-=n n n n x 其余 033 2][ 首先利用冒号运算符对][n x 的非零样本定义标号向量，然后再定义向量x ，表示在这些时间编号每一点的信号值 >> n=[-3:3]; >> x=2*n;

如果要在一个更宽的范围内检查信号，就需拓宽n和x。例如如要在5 -n画 ≤ 5≤ 出这个信号，可以拓宽标号向量n，然后将这些附加的元素加到向量x上，如>> n=[-5:5]; >> x=[0 0 x 0 0]; >> stem(n,x);

如果要大大扩展信号的范围，可利用zeros函数。例如如果想要包括100 ≤ -n，这时可键 5≤ -n的范围，而向量x已扩展到5 ≤ 100≤ 入 >> n=[-100:100]; >> x=[zeros(1,95) x zeros(1,95)];

假设要定义][ ][ 1n n xδ =，]2 [ ] [2+ =n n xδ，可编程如下>> nx1=[0:10]; >> x1=[1 zeros(1,10)]; >> nx2=[-5:5]; >> x2=[zeros(1,3) 1 zeros(1,7)]; >> stem(nx1,x1); >> stem(nx2,x2);

时间序列分析——最经典的

【时间简“识”】说明：本文摘自于经管之家(原人大经济论坛) 作者：胖胖小龟宝。原版请到经管之家(原人大经济论坛) 查看。 1.带你看看时间序列的简史现在前面的话—— 时间序列作为一门统计学，经济学相结合的学科，在我们论坛，特别是五区计量经济学中是热门讨论话题。本月楼主推出新的系列专题——时间简“识”，旨在对时间序列方面进行知识扫盲（扫盲，仅仅扫盲而已……），同时也想借此吸引一些专业人士能够协助讨论和帮助大家解疑答惑。在统计学的必修课里，时间序列估计是遭吐槽的重点科目了，其理论性强，虽然应用领域十分广泛，但往往在实际操作中会遇到很多“令人发指”的问题。所以本帖就从基础开始，为大家絮叨絮叨那些关于“时间”的故事！

Long long ago，有多long？估计大概7000年前吧，古埃及人把尼罗河涨落的情况逐天记录下来，这一记录也就被我们称作所谓的时间序列。记录这个河流涨落有什么意义？当时的人们并不是随手一记，而是对这个时间序列进行了长期的观察。结果，他们发现尼罗河的涨落非常有规律。掌握了尼罗河泛滥的规律，这帮助了古埃及对农耕和居所有了规划，使农业迅速发展，从而创建了埃及灿烂的史前文明。好~~从上面那个故事我们看到了 1、时间序列的定义——按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列。 2、时间序列分析的定义——对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。既然有了序列，那怎么拿来分析呢？时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。 1、描述性时序分析——通过直观的数据比较或绘图观测，寻找序列中蕴含的发展规律，这种分析方法就称为描述性时序分析描述性时序分析方法具有操作简单、直观有效的特点，它通常是人们进行统计时序分析的第一步。

连续时间信号和系统时域分析及MATLAB实现[精编版]

连续时间信号和系统时域分析及MATLAB实现[精编版] MATLAB课程设计任务书姓名：王** 学号：2010******010 题目:

连续时间信号和系统时域分析及MATLAB实现初始条件： MATLAB 7.5.0 ，Windows XP系统实验任务：一、用MATLAB实现常用连续时间信号的时域波形（通过改变参数，分析其时域特性）。 1、单位阶跃信号， 2、单位冲激信号， 3、正弦信号， 4、实指数信号， 5、虚指数信号， 6、复指数信号。二、用MATLAB实现信号的时域运算 1、相加， 2、相乘， 3、数乘， 4、微分， 5、积分三、用MATLAB实现信号的时域变换（参数变化，分析波形变化） 1、反转， 2、使移（超时，延时）， 3、展缩， 4、倒相， 5、综合变化四、用MATLAB实现信号简单的时域分解 1、信号的交直流分解， 2、信号的奇偶分解五、用MATLAB实现连续时间系统的卷积积分的仿真波形给出几个典型例子，对每个例子，要求画出对应波形。六、用MATLAB实现连续时间系统的冲激响应、阶跃响应的仿真波形。给出几个典型例子，四种调用格式。七、利用MATLAB实现连续时间系统对正弦信号、实指数信号的零状态响应的仿真波形。目录

1.1 MATLAB设计目的 (1) 1.2 MATLAB语言特点 (1) 2常用连续时间信号的时域波形 (1) 2.1单位阶跃信号 (1) 2.2单位冲激信号 (2) 2.3正弦信号 (3) 2.4实指数信号 (4) 2.5虚指数信号 (5) 2.6复指数信号 (6) 3 连续时间信号的时域运算 (7) 3.1相加 (7) 3.2相乘 (8) 3.3数乘 (9) 3.4微分 (10) 3.5积分 (11) 4.1反转 (12) 4.2时移 (13) 4.3展缩 (14) 4.4倒相 (15) 4.5综合变化 (16) 5连续时间信号简单的时域分解 (17) 5.1信号的交直流分解 (17)

信号分析与处理课后习题答案

实验二_连续时间信号的频域分析

实验二连续时间信号的频域分析一、实验目的 1、掌握连续时间周期信号的傅里叶级数的物理意义和分析方法； 2、观察截短傅里叶级数而产生的“Gibbs 现象”，了解其特点以及产生的原因； 3、掌握连续时间傅里叶变换的分析方法及其物理意义； 4、掌握各种典型的连续时间非周期信号的频谱特征以及傅里叶变换的主要性质； 5、学习掌握利用Matlab 语言编写计算CTFS 、CTFT 和DTFT 的仿真程序，并能利用这些程序对一些典型信号进行频谱分析，验证CTFT 、DTFT 的若干重要性质。基本要求：掌握并深刻理傅里叶变换的物理意义，掌握信号的傅里叶变换的计算方法，掌握利用Matlab 编程完成相关的傅里叶变换的计算。二、原理说明 1、连续时间周期信号的傅里叶级数CTFS 分析任何一个周期为T 1的正弦周期信号，只要满足狄利克利条件，就可以展开成傅里叶级数。三角傅里叶级数为： ∑∞ =++=1000)]sin()cos([)(k k k t k b t k a a t x ωω 2.1 或： ∑∞ =++ =1 00)cos()(k k k t k c a t x ?ω 2.2 其中1 02T π ω= ，称为信号的基本频率（Fundamental frequency ），k k b a a ，和，0分别是信号)(t x 的直流分量、余弦分量幅度和正弦分量幅度，k k c ?、为合并同频率项之后各正弦谐波分量的幅度和初相位，它们都是频率0ωk 的函数，绘制出它们与0ωk 之间的图像，称为信号的频谱图（简称“频谱”），k c －0ωk 图像为幅度谱，k ?－0ωk 图像为相位谱。三角形式傅里叶级数表明，如果一个周期信号x(t)，满足狄里克利条件，就可以被看作是由很多不同频率的互为谐波关系（harmonically related ）的正弦信号所组成，其中每一个不同频率的正弦信号称为正弦谐波分量 (Sinusoid component)，其幅度（amplitude ）为k c 。

时间序列分析课程设计(最终版)

《时间序列分析》课程设计报告学院专业姓名学号评语：分数二○一二年十一月

目录 1.平稳序列分析（选用数据：国内工业同比增长率）-------------------------3 1.1 序列分析--------------------------------------------------------------3 1.2 附录（程序代码）------------------------------------------------------7 2.非平稳序列分析I（选用数据：国家财政预算支出）-------------------------8 2.1 使用ARIMA进行拟合-------------------------------------------------8 2.2 使用残差自回归进行拟合---------------------------------------------11 2.3 附录（程序代码）-----------------------------------------------------12 3.非平稳序列分析II（选用数据：美国月度进出口额）------------------------13 3.1序列分析--------------------------------------------------------------13 3.2附录（程序代码）------------------------------------------------------18

一、平稳序列分析（选用数据：国内工业同比增长率，2005年01月-2012年5月）绘制时序图 rate 22 21 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 01JAN0501JUL0501JAN0601JUL0601JAN0701JUL0701JAN0801JUL0801JAN0901JUL0901JAN1001JUL1001JAN1101JUL1101JAN1201JUL12 time 图1-1 国内工业月度同比增长率序列时序图的趋势以及周期性，波动稳定，可以初步判定为平稳序列。下面进一步考察序列的自相关图。图1-2 国内工业月度同比增长率序列的样本自相关图认为该序列平稳。下面对序列进行白噪声检验。

连续时间信号的频域分析(信号与系统课设).

福建农林大学计算机与信息学院信息工程类课程设计报告课程名称：信号与系统课程设计题目：连续时间信号的频域分析姓名：系：电子信息工程专业：电子信息工程年级：2008 学号：指导教师：职称： 2011 年 1 月10 日

福建农林大学计算机与信息学院信息工程类课程设计结果评定

目录 1课程设计的目的 (1) 2课程设计的要求 (1) 3课程设计报告内容.....................................................................1-13 3.1连续信号的设计..................................................................1-11 3.2验证傅里叶变换的调制定理 (11) 3.3周期信号及其频谱 (12) 4总结 (13) 参考文献 (14)

连续时间信号的频域分析 1.课程设计的目的（1）熟悉MATLAB语言的编程方法及MATLAB指令；（2）掌握连续时间信号的基本概念；（3）掌握门函数、指数信号和抽样信号的表达式和波形；（4）掌握连续时间信号的傅里叶变换及其性质；（5）掌握连续时间信号频谱的概念以及幅度谱、相位谱的表示；（6）掌握利用MATLAB进行信号的傅里叶变换以及时域波形和频谱的表示；（7）通过连续时间信号的频域分析，更深刻地理解了连续时间信号的时域和频域间的关系，加深了对连续时间信号的理解。 2.课程设计的要求（1）自行设计以下连续信号：门函数、指数信号和抽样信号。要求：（a）画出以上信号的时域波形图；（b）实现以上信号的傅里叶变换，画出以上信号的幅度谱及相位谱，并对相关结果予以理论分析；（c）对其中一个信号进行时移和尺度变换，分别求变换后信号的傅里叶变换，验证傅里叶变换的时移和尺度变换性质。（2）自行设计信号，验证傅里叶变换的调制定理。（3）自行设计一个周期信号，绘出该信号的频谱，并观察周期信号频谱的特点。 3.课程设计报告内容 3.1（a）①门函数(矩形脉冲)： MATLAB中矩形脉冲信号用rectpuls函数表示： y=rectpuls (t,width) %width缺省值为1 >> t=-2:0.001:2; T=2; yt=rectpuls (t,T); plot(t,yt); axis([-2,2,0,1.5]); grid on; %显示格线