MATLAB实现信号与系统的分析：从连续到离散

"该资源是关于‘信号与系统’课程中MATLAB实现的解答，主要涉及信号的时域和频域表示、滤波器设计以及离散时间信号的傅里叶变换等内容。" 在MATLAB中，信号处理是通过编写函数和调用图形用户界面（GUI）来完成的。在提供的部分代码中，我们可以看到几个关键概念： 1. 信号定义与绘制：例如在`M2-3`中，定义了函数`yt=x(t)`来创建不同区间内的分段线性信号，并使用`subplot`函数创建多子图进行显示。这展示了如何在MATLAB中定义和可视化时间域中的连续信号。 2. 信号缩放：在`M2-3`的第二部分，通过将输入变量`t`替换为`0.5*t`和`2-0.5*t`，可以看到信号的尺度变化，这通常用于研究信号的时移和尺度不变性。 3. 离散傅里叶变换（DFT）与单位阶跃函数：在`M2-5`的`(3)`中，定义了函数`y=un(k)`，它使用单位阶跃函数表示离散序列，并通过`stem`函数绘制。这里展示了离散信号的基本性质。 4. 滤波器设计：虽然未直接展示滤波器设计的细节，但`M2-5`的`(6)`和`(3)`部分可能涉及到滤波器系数的计算，通过`stem`函数绘制出系数序列，这可能用于后续的滤波操作。 5. 正弦信号的时域与频域表示：在`M2-7`中，展示了不同频率的正弦信号`cos(w0*t)`的时域表示`xt`，以及它们的离散傅里叶变换`xk`。通过`plot`和`stem`函数对比了不同频率下信号的时间域和频域特性，这与傅里叶分析密切相关。 MATLAB是信号处理和系统分析的强大工具，这些代码示例涵盖了基本的信号表示、变换和分析方法。通过理解并实践这些代码，学习者可以深入掌握信号与系统课程中的关键概念，如信号的时域分析、频域分析、采样和离散化等。同时，这也为设计和模拟滤波器、理解和应用傅里叶变换提供了基础。