实验二傅里叶分析及应用.pdf

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1、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯最新资料推荐⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯实验二傅里叶分析及应用一、实验目的（一）掌握使用Matlab进行周期信号傅里叶级数展开和频谱分析1、学会使用Matlab分析傅里叶级数展开，深入理解傅里叶级数的物理含义2、学会使用Matlab分析周期信号的频谱特性（二）掌握使用Matlab求解信号的傅里叶变换并分析傅里叶变换的性质1、学会运用Matlab求连续时间信号的傅里叶变换2、学会运用Matlab求连续时间信号的频谱图3、学会运用Matlab分析连续时间信号的傅里叶变换的性质（三）掌握使用Matlab完成信号抽样并验证抽样定理1、学会运

2、用MATLAB完成信号抽样以及对抽样信号的频谱进行分析2、学会运用MATLAB改变抽样时间间隔，观察抽样后信号的频谱变化3、学会运用MATLAB对抽样后的信号进行重建二、实验条件装有MATLAB的电脑三、实验内容1、分别利用Matlab符号运算求解法和数值计算法求下图所示信号的FT，并画出其频谱图（包括幅度谱和相位谱）[注：图中时间单位为：毫秒(ms)]。1⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯最新资料推荐⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯符号运算法：ft=sym('(t+2)*heaviside(t+2)-(t+2)*heaviside(t+1)+heaviside(t+1

3、)-heaviside(t-1)+(2-t)*heaviside(t-1)-(2-t)*heaviside(t-2)');FW=simplify(fourier(ft))subplot(211)ezplot(abs(FW)),gridontitle('幅度谱')phase=atan(imag(FW)/real(FW));subplot(212)ezplot(phase),gridontitle('相位谱')数值计算法：dt=0.01;t=-4:dt:4;ft=(t+2).*uCT(t+2)-(t+2).*uCT(t+1)+uCT(t+1)-uCT(t-1)+(2-t).*uCT(t-1)

4、-(2-t).*uCT(t-2);N=2000;k=-N:N;W=pi*k/(N*dt);F=dt*ft*exp(-1i*t'*W);F=abs(F);subplot(211)plot(W,F),gridonaxis([-pipi-13])2⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯最新资料推荐⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯xlabel('w'),ylabel('F(w)')title('幅度谱')phase=atan(imag(FW)/real(FW));subplot(212)ezplot(phase),gridontitle('相位谱')1042、试用Matlab命令求

5、F(j)-的傅里叶反变换，并绘出其时域信号图。3j5j3⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯最新资料推荐⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯代码：t=sym('t');Fw=sym('10/(3+i*w)-4/(5+i*w)');ft=ifourier(Fw,t);ezplot(abs(ft)),gridonaxis([03-17]);xlabel('t'),ylabel('F(t)')3、已知门函数自身卷积为三角波信号，试用Matlab命令验证FT的时域卷积定理。代码：f1=sym('heaviside(t+1)-heaviside(t-1)');F=fourier(f1)

6、;F=simplify(F)*simplify(F);subplot(2,1,1);ezplot(F);yt=sym('(heaviside(t+2)-heaviside(t))*(t+2)+(heaviside(t)-heaviside(t-2))*(-t+2)');F2=fourier(yt);F2=simplify(F2);subplot(2,1,2);ezplot(F2);4⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯最新资料推荐⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯从图中可以很明显的看出时域信号先卷积在进行傅里叶变换与时域信号先进行傅里叶变换后再相乘结果一致，因此验证卷积定理

7、正确。4、设有两个不同频率的余弦信号，频率分别为f1100Hz，f23800Hz；现在使用抽样频率fs4000Hz对这三个信号进行抽样，使用MATLAB命令画出各抽样信号的波形和频谱，并分析其频率混叠现象[建议：抽样信号的频谱图横坐标范围不小于-10000Hz~10000Hz或-20000*pi~20000*pirad/s]。答：在低抽样率时有混叠现象而高抽样率时无混叠现象。代码：（1）当f1100Hz时的抽样函数Ts=0.0002