Fundamentals of Digital Signal Processing Coursework 1Matlab

Java Python Fundamentals of Digital Signal Processing

Coursework Assignment 1

1. Consider the sequence

a) What is the Fourier transform. of x[n]?

b) Using MATLAB plot the Fourier transform. of sequences

for N = 1, N = 3, N = 5, N = 100, and N = 1000, and ω in the range ω ∈ (−π, π) with the step ∆ω = π/500.

2. The frequency response of an LTI system is

Determine the output of the system to x[n] = cos(5πn/2). Express your answer in as simple form. as you can.

3. What can you say about the periodicity of the output of an LTI system when its input is a periodic sequence of period N. Prove your answer.

4. When the input to an LTI system is

the output is

a) Find the transfer function of the system, i.e. the z-transform. of its impulse response.

b) Find the impulse response of the system.

c) Determine whether the system stable.

5. Consider the system in the figure below with Xc(jΩ) = 0 for |Ω| > 2000π, and the discrete-time system a squarer, i.e. y[n] = x[n]2         

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 在ASP.NET开发中,定时任务是一种常见功能,用于在固定时间间隔内执行特定操作,比如数据同步、清理缓存或发送通知等。以下是实现ASP.NET定时任务的详细步骤和关键要点: ASP.NET定时任务通常通过System.Threading.Timer或System.Timers.Timer实现,二者都能周期性触发事件。在ASP.NET中,可以利用后台线程或HttpApplication生命周期事件来启动定时器。 System.Threading.Timer:适合在独立线程上运行任务,避免阻塞主线程,适合轻量级任务。 System.Timers.Timer:在多线程环境下,它会自动管理线程,更适合服务器端复杂任务。 创建定时器对象,设置Interval属性为10000毫秒(10秒),并注册Elapsed事件。该事件会在每个时间间隔结束时触发。 在Elapsed事件中编写要执行的代码,确保代码执行效率高,避免阻塞,因为长时间运行的任务可能影响其他请求。 通过Timer.Start()启动定时器,Timer.Stop()停止定时器。在ASP.NET中,可以在Application_Start和Application_End事件中控制定时器的启动和停止,确保服务器启动时定时器开始运行,关闭时停止。 在多用户环境下,如果定时任务会修改共享状态,必须考虑线程安全问题,可以使用锁或其他同步机制来确保数据一致性。 将应用程序部署到IIS时,需设置应用程序池的回收策略,避免定时任务因应用程序回收而中断。同时,确保IIS配置支持长时间运行的请求。 为定时任务添加日志记录非常重要,可以帮助排查问题并监控任务执行情况。 定时任务过于频繁可能会影响服务器性能,进而影响其他请求的响应时间。可根据需求调整时间间隔,或
数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)是一种通过对数字信号进行算法处理来改善其质量、提取有用信息和识别特征的技术。使用MATLAB进行数字信号处理可以帮助我们理解DSP的基本概念和原理。 MATLAB是一种功能强大的数值计算和编程环境,它提供了各种工具和函数用于数字信号处理。首先,我们需要了解采样定理和信号表示,即如何将连续时间信号转换为离散时间信号以便进行处理。MATLAB提供了丰富的函数用于生成、采样和绘制信号。 接下来,我们可以学习滤波技术,包括数字滤波器的设计和实现。MATLAB提供了多种滤波器设计方法,例如离散时间傅里叶变换(DTFT)、离散傅里叶变换(DFT)和卷积等。我们可以利用这些工具来设计低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。 除了滤波技术,我们还可以学习变换技术,如傅里叶变换和小波变换。这些变换可以将信号从时域转换到频域,使我们能够分析信号的频谱特征。MATLAB提供了丰富的变换函数和工具箱,使我们能够进行频谱分析、频域滤波和频率域特征提取。 此外,MATLAB还提供了用于数字信号处理的工具箱,如信号处理工具箱和通信工具箱。这些工具箱包含了许多预定义的函数和算法,可用于数字信号处理和通信系统的建模和仿真。 总之,使用MATLAB进行数字信号处理可以帮助我们深入了解DSP的基本原理和方法。通过学习和实践,我们可以熟练应用MATLAB的函数和工具来处理和分析数字信号,提取有用的信息并解决实际问题。
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