数字信号处理 实验报告.doc

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1、1.DFT在信号频谱分析中的应用1.1设计目的(1)熟悉DFT的性质。(2)加深理解信号频谱的概念及性质。(3)了解高密度谱与高分辨率频谱的区别。1.2设计任务与要求(1)学习用DFT和补零DFT的方法来计算信号的频谱。(2)用MATLAB语言编程来实现,在做课程设计前,必须充分预习课本DTFT、DFT及补零DFT的有关概念,熟悉MATLAB语言,独立编写程序。1.3设计原理所谓信号的频谱分析就是计算信号的傅里叶变换。连续信号与系统的傅里叶分析显然不便于直接用计算机进行计算,使其应用受到限制,而DFT是一种时域和频域均离散化的变换,适合数值运算,成为分析离散信号

2、和系统的有力工具。工程实际中,经常遇到的连续信号Xa(t),其频谱函数Xa(jW)也是连续函数。数字计算机难于处理,因而我们采用DFT来对连续时间信号的傅里叶变换进行逼近,进而分析连续时间信号的频谱。1.4设计内容1.4.1用MATLAB实现DFT与IDTF(1)点序列x(n)的DFT为:点序列x(n)的IDFT为:(2)N点DFT的矩阵为:(3)根据DFT公式与矩阵展开,通过MATLAB实现DFT与IDFT,程序如下:23Matlab中的内部函数文件fft.m文件:unction[varargout]=fft(varargin)ifnargout==0buil

3、tin('fft',varargin{:});else[varargout{1:nargout}]=builtin('fft',varargin{:});end运算量估计:对于N=点序列进行时间抽选奇偶分解FFT计算,需分M级,每级计算N/2个蝶。每一级需N/2次复乘、N次复加,因此总共需要进行:复乘:;复加:直接计算N点的DFT,需要次复乘、N(N-1)次复加。N值越大,时间抽选奇偶分解FFT算法越优越。例如当N=2048点时,时间抽选奇偶分解FFT算法比直接计算DFT速度快300多倍。1.4.2.对离散确定信号作如下谱分析:(1)截取使成为有限长序列N(),

4、(长度N自己选)写程序计算出的N点DFT,并画出相应的幅频图。N=32;n=0:1:N-1;xn=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n);subplot(3,1,1)stem(n,xn,'.k');title('时域序列图xn');xlabel('n');axis([0,10,-2.5,2.5]);w=2*pi*(0:1:2047)/2048;Xw=xn*exp(-j*n'*w);subplot(3,1,2);plot(w/pi,abs(Xw));title('幅频特性曲线X(ejw)');xlabel('w');axis([0,1,0,20

5、]);subplot(3,1,3)23Xk=dft(xn,N);k1=0:1:31;w1=2*pi/32*k1;stem(w1/pi,abs(XK),'.k');title('频域序列图XK');xlabel('频率(单位:pi)');axis([0,1,0,20]);图1.4.1由图1可见,由于截断函数的频谱混叠作用,X(k)不能正确分辨w1=0.48π、w2=0.52π这两个频率分量。(2)将(1)中补零加长至M点(长度M自己选),编写程序计算的M点DFT,并画出相应的图,并利用补零DFT计算(1)中N点有限长序列频谱并画出相应的幅频图。N=32;n=0:N

6、-1;xn=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n);N1=128;n1=0:N1-1;x1=[xn(1:32)zeros(1,96)];subplot(3,1,1)stem(n1,x1,'.k');title('时域序列图x1');xlabel('n');axis([0,100,-2.5,2.5]);w=2*pi*(0:2047)/2048;X1=x1*exp(-j*n1'*w);subplot(3,1,2);plot(w/pi,abs(X1));title('幅频特性曲线X(ejw)');23xlabel('w');axis([0,1,0,

7、20]);subplot(3,1,3);k=0:1:N1-1;WN=exp(-j*2*pi/N1);nk=n'*k;WNnk=WN.^nk;XK=xn*WNnk;k1=0:1:127;w1=2*pi/128*k1;stem(w1/pi,abs(XK(1:1:128)),'.k');title('频域序列图XK');xlabel('频率(单位:pi)');axis([0,1,0,20]);图1.4.2x(n)补零至64点对应的x(n)、X(ejw)、X(k)如图2所示。由图可见,x(n)补零至64点,只是改变X(k)的密度,截断函数的频谱混叠作用没有改变,这时的物

8、理分辨率使X(k)仍不能

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