欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:58876286
大小:708.00 KB
页数:18页
时间:2020-09-21
《数字信号处理 实验一 FFT变换及其应用.doc》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、...实验一FFT变换及其应用一、实验目的和要求1.在理论课学习的基础上,通过本次实验,加深对DFT原理的理解,懂得频域DFT与时域卷积的关系,进一步加深对DFT基本性质的理解;2.研究FFT算法的主要途径和编程思路,掌握FFT算法及其程序的编写过程,掌握最基本的时域基-2FFT算法原理及程序框图;3.熟悉应用FFT实现两个序列的线性卷积的方法,利用FFT进行卷积,通过实验比较出快速卷积优越性,掌握循环卷积和线性卷积两者之间的关系;4.熟悉应用FFT对典型信号进行频谱分析的方法,初步了解用周期图法作随机信号谱分析的方法,了解应用FFT进行信号频谱分析过程中可能出现的问题,以便
2、在实际中正确应用FFT;5.掌握使用MATLAB等基本开发工具实现对FFT编程。二、实验设备和分组1.每人一台PC机;2.Windows2000/XP以上版本的操作环境;3.MatLab6.5及以上版本的开发软件。三、实验容(一)实验准备1.用FFT进行谱分析涉及的基础知识如下:信号的谱分析就是计算信号的傅里叶变换。若信号是模拟信号,用FFT进行谱分析时,首先必须对信号进行采样,使之变成离散信号,然后用FFT来对连续信号进行谱分析。若信号本身是有限长的序列,计算序列的频谱就是直接对序列进行FFT运算求得X(k),X(k)就代表了序列在[0,2]之间的频谱值。?幅度谱:?相位谱
3、:为避免产生混叠现象,采样频率fs应大于2倍信号的最高频率fc,为了满足采样定理,一般在采样之前要设置一个抗混叠低通滤波器。用FFT对模拟信号进行谱分析的方框图如下所示。.......图1.1FFT对模拟信号进行谱分析的方框图1.应用FFT实现快速卷积涉及的基础知识如下:一个信号序列x(n)与系统的卷积可表示为下式:Y(n)=x(n)*h(n)=当是一个有限长序列,且0nN-1时,有:Y(n)=此时就可以应用FFT来快速计算有限长度序列的线性卷积。也就是先将输入信号x(n)通过FFT变换为它的频谱采样值X(k),然后再和滤波器的频响采样值H(k)相乘,最后再将乘积通过快速傅里
4、叶变换(简称IFFT)还原为时域序列,即得到输出。如下图所示。图1.2FFT实现卷积的过程示意图2.1.当序列x(n)和h(n)的长度差不多时设x(n)的长度为N1,h(n)的长度为N2,则用FFT完成卷积的具体步骤如下:①为使两有限长序列的线性卷积可用其循环卷积代替而不发生混叠,必须选择循环卷积长度N≥N1+N2-1②用补零方法使x(n)和h(n)变成列长为N的序列。③用FFT计算x(n)和h(n)的N点离散傅里叶变换④完成X(k)和H(k)的乘积Y(k)。⑤用FFT计算的离散傅里叶反变换得y(n)2.2当x(n)长度很长时可采用分段卷积的方法即重叠相加法和重叠保留法。(一
5、)实验项目(1)用FFT进行频谱分析.......1)对高斯序列进行频谱分析代码如下:n=0:15;p=8;q=2;x=exp(-1*(n-p).^2/q);closeall;subplot(3,1,1);stem(fft(x));%利用fft函数实现傅里叶变换subplot(3,1,2);stem(abs(fft(x)));%绘制幅度谱subplot(3,1,3);stem(angle(fft(x)))%绘制相位谱代码是为了得出此高斯序列的快速傅里叶变换,得到DFT的频谱特征图、幅频特征图和相频特征图。a)固定信号参数P=8,改变q的值依次为2、4、8,结果如下图:P=8,
6、q=2图2-1P=8,q=4.......图2-2P=8,q=8图2-3结果分析:从图中可以看出,当固定p的值,改变q,可观察到:随着q的增加,幅频图中趋近与0和等于0的个数增多。可见q的增大使DFT幅频图中幅度平均值减小,且p是序列的对称轴,时域轴都关于n=8对称。当q=2、4、8时,频域变化越来越快,中间水平部分越来越大,混叠减弱。a)固定信号参数q=8,改变p的值依次为8、13、14,结果如下图:q=8,P=8.......图2-4q=8,p=13图2-5p=14,q=8图2-6结果分析:当固定q的值,改变p,可观察到:随着p的增大,图形越来越偏.......离真实值,
7、当p=14时泄漏现象较明显,频域波形随p的增大频率分量会增多,易产生混叠。1)对正弦序列进行频谱分析代码如下:n=0:15;%定义序列长度a=0.1;f=0.0625;x=exp(-a*n).*sin(2*pi*f*n);closeall;subplot(2,1,1);stem(x);title('衰减正弦序列');subplot(2,1,2);stem(abs(fft(x)));%绘制幅度谱title('x信号的频谱')a)固定参数a=0.1,改变f,分别为0.5625、0.4375、0.0625,结
此文档下载收益归作者所有