数字信号处理第三次试验代码

数字信号处理实验通常涉及各种算法的实现，比如滤波、采样、量化、编码等。如果你提到的是第三次试验的具体代码，它会取决于使用的编程语言和课程内容。例如，在Python中，可能涉及到numpy库进行数组操作，scipy库进行信号处理，而Matlab或Octave则更直接用于数字信号处理。

假设是一个简单的低通滤波实验，基本代码可能会像这样（用Python为例）：

import numpy as np
from scipy.signal import butter, lfilter

# 设定采样频率和截止频率
fs = 44100  # Hz
cutoff = 5000  # Hz (假设)

# 定义滤波器（巴特沃斯滤波）
b, a = butter(4, cutoff / (fs / 2), btype='lowpass')

# 创建模拟信号并应用滤波
t = np.linspace(0, 1, fs, endpoint=False)
x = np.sin(2 * np.pi * 8000 * t) + 0.5 * np.sin(2 * np.pi * 12000 * t)
y = lfilter(b, a, x)

# 显示原始信号和过滤后的信号
plt.plot(t, x, label='Original signal')
plt.plot(t, y, label='Filtered signal')
plt.legend()

请注意，这只是一个简化示例，实际实验可能需要处理更复杂的数据，并包含更多的调试和测试部分。对于具体的三次试验代码，你需要查看相应的实验指导书或课程资料。