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DFT实现频谱分析与线性卷积 实验四

实 验 报 告实验名称 DFT实现频谱分析与线性卷积 课程名称 数字信号处理实验 院 系 部:电气学院学生姓名:庞思颜指导教师:范杰清实验日期:2017-11-15专业班级:电网1501学 号:1151600115成 绩: 华北电力大学DSP4:DFT实现频谱分析与线性卷积一、实验目的应用离散傅里叶变换(DFT),分析离散信号x(n)的频谱。深刻理解DFT分析离散信号频谱的原理,掌握改善分析过程中产生的误差的方法。应用离散傅里叶变换(DFT),实现离散信号与系统的线性卷积,并理解实现条件。二、实验原理—DFT实现频谱分析根据信号傅里叶变换建立的时域与频域之间的对应关系,可以得到有限长序列的离散傅里叶变换(DFT)与四种确定信号傅里叶变换的之间的关系,实现由DFT分析其频谱。四种信号的频谱函数连续非周期信号x(t) 连续周期信号 离散非周期信号x(n) 离散周期信号 四种信号的频谱函数之间的相互关系信号的傅里叶变换建立了信号的时域与频域之间的一一对应关系,如果信号在时域存在某种联系,则在其频谱函数之间必然存在联系。若离散非周期信号x(n)是连续非周期信号x(t)的等间隔抽样序列,则信号x(n)的频谱函数是信号x(t)的频谱函数的周期化;若离散周期信号是离散非周期信号x(n)的周期化,则信号的频谱函数是信号的频谱函数的离散化。信号在时域的离散化导致其频谱函数的周期化信号在时域的周期化导致其频谱函数的离散化通过离散周期序列的频谱可以近似分析连续非周期信号的频谱利用DFT可以直接计算离散周期信号的频谱 DFT: IDFT: Matlab中提供了fft函数,FFT是DFT的快速算法X=fft(x):用于计算序列x的离散傅里叶变换(DFT)X=fft(x,n):对序列x补零或截短至n点的离散傅里叶变换。当x的长度小于n时,在x的尾部补零使x的长度达到n点;当x的长度大于n时,将x截短使x的长度成n点;x=ifft(X)和x=ifft(X,n)是相应的离散傅里叶反变换。fftshift(x)将fft计算输出的零频移到输出的中心位置。利用DFT计算离散周期信号的频谱分析步骤为:(1) 确定离散周期序列的基本周期N;(2) 利用fft函数求其一个周期的DFT,得到X(k);(3) X(k) 为的一个周期。已知一个周期序列,利用FFT计算其频谱并与理论分析相比较。N=16;n=0:N-1;x=cos(n.*pi./8+pi/3)+0.5*cos(0.875*pi.*n);X=fftshift(fft(x));subplot(2,1,1);stem(n-N/2,abs(X));title('幅频特性');subplot(2,1,2);stem(n-N/2,angle(X));title('相频特性');利用DFT计算离散非周期信号x(n) 的频谱 分析步骤为:确定序列的长度M当序列为无限长时,需要根据能量分布,利用窗函数进行截短。确定作FFT的点数N;根据频域取样定理,为使时域波形不产生混叠,必须取。使用fft函数作N点FFT计算X(k)。利用DFT分析序列x(n)=的频谱。k=0:30; x=0.8.^k;subplot(2,1,1);stem(k,x); %画出序列的时域波形subplot(2,1,2);w=k-15; plot(w, abs(fftshift(fft(x)))); %画出序列频谱的幅度谱二、实验原理—DFT实现线性卷积 当x(n)与h(n)的圆周卷积长度N≥N1+N2-1时,N点圆周卷积能代表二者的线性卷积。这就是利用DFT计算线性卷积的方法和要求,即选择长度大于等于的两序列线性卷积长度的DFT运算计算线性卷积。利用DFT计算线性卷积:用圆周卷积代替,要求圆周卷积的点数L>= N1 + N2 -1三、实验内容1. 利用FFT分析信号的频谱;(1) 确定DFT计算的参数;(2) 进行理论值与计算值比较,讨论信号频谱分析过程中误差原因及改善方法。N=16;n=0:N-1;x=0.5.^n.*[ones(1,N)];X=fftshift(fft(x,N));subplot(2,1,1);plot(n-N/2,abs(X),'--');hold onstem(n-N/2,abs(X));title('幅频特性');subplot(2,1,2);stem(n-N/2,angle(X));hold onplot(n-N/2,angle(X),'--');title('相频特性');2. 某周期序列由3个频率组成: ,利用FFT分析其频谱。如何选取FFT的点数N?此3个频率分别对应FFT计算结果X(k)中的哪些点?若选取的N不合适,FFT计算出的频谱X(k)会出现什么情况?N=32;%应为32的整数倍,否则会

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