本文为数字信号处理的学习记录。 一、DSP简介 数字信号处理的过程：模拟信号通过采样/保持电路（S/H）和模电转换电路（A/D），数字化为数字信号x[n]，经过DSP处理为新的数字信号y[n]，这样的数字信号需要通过D/A转换和低通滤波器（LPF），可以还原为模拟信号作为输出。 DSP（数字信号处理）相对于ASP（模拟信号处理）的优点：（1）DSP对噪声和温度比较不敏感；（2）DSP具有更高的精度；（3）DSP更容易集成 DSP（数字信号处理）相对于ASP（模拟信号处理）的局限性：A/D D/A转换速率在某些场景下无法达到使用要求。 二、MATLAB基础及其在DSP中的应用 （1）MATLAB基础 在MATLAB中，数组、矩阵与向量在创建和显示的时候没有任何区别、 向量的创建： t = 0:1:10 输出： 矩阵的创建： a = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9] 输出： 特殊变量和常数： 算术运算符： 关系运算符： 逻辑运算符： 其他常用符号 MATLAB的工作方式： 常用函数：   例：用图形表示连续调制波形y=sin(t)sin(9t)及其包络。 t=(0:pi/100:pi)'; %长度为101的时间采样列向量 y1=sin(t)*[1,-1];% 包络线函数值，是（101x2）的矩阵 y2 = sin(t).*sin(9*t); %长度为101的调制波列向量 t3 = pi * (0: 9)/9; y3 = sin(t3).*sin(9*t3); plot(t, y1, 'r:', t, y2, 'b', t3, y3, 'bo'); axis([0, pi, -1, 1]) % 控制轴的范围 （2）MATLAB在DSP中的应用 例：产生一个幅度为2，频率为4HZ，相位为π/6的正弦信号： A = 2; f = 4; phi = pi / 6; w0 = 2 * pi * f; t = 0: 0.01:1; x = A * sin(w0 * t + phi); plot(t, x); 例：产生一个高度为1，宽度为3，延时为2s的矩阵脉冲信号： t = 2: 0.02: 6; plot(t, rectpuls(t-2, 3)); axis([-2, 6, 0, 1.5]); 例：取样函数：用sinc(x)命令 N = 1000; t = -10: 20 / N: 10; x = sinc(t /pi); plot(t, x); grid on 例：产生均匀分布的白噪声，randn产生高斯分布的白噪声信号： t = 0: 0.01: 1; y = randn(1, length(t)); plot(t, y); grid on; 产生一个幅度为2， 频率为4HZ，相位为π/6的正弦信号： A = 2; phi = pi / 6; omega = 2 * pi / 12; n = -10:10; x = A * sin(omega * n + phi); stem(n, x, 'fill'); grid on; 产生单位脉冲序列m[n]和单位跃阶序列u[n-3] n = -2: 30; x = [zeros(1, 5), 1, zeros(1, 27)]; y = [zeros(1, 5), ones(1, 28)]; subplot(2, 1, 1); stem(n, x, 'fill'); grid on; subplot(2, 1, 2); stem(n, y, 'fill'); grid on; 计算两个序列的卷积： a = [-2 0 1 -1 3] b = [1 2 0 -1]; c = conv(a, b); M = length(c) - 1; n = 0: 1: M; stem(n, c, 'fill'); grid on;xlabel('Time index n');