ptu正余弦信号的谱分析课程设计

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1、《XXXX》课程设计报告题目:姓名:专业:班级:学号:指导教师:信息工程学院二0一?年?月?日15目录目录1摘要1一.DFT的简介21.1概述21.2.DFT的定义31.3谱分析的原理3二.用DFT对连续信号进行谱分析4三.用DFT进行谱分析的误差问题51.混叠现象52.栅栏效应53.截断效应5四.设计实现61.设计内容62.用Matlab软件实现6五.结果分析11六.结束语12七致谢1215摘要数字信号处理方法的一个重要用途是在离散时间域中确定一个连续时间信号的频谱,通常称为频谱分析,更具体的说它也包括能量谱或功率谱,所谓信号的谱分析就是计算信号的傅里叶变换,而

2、DFT的实质是有限长序列傅里叶变换的有限点离散采样,从而实现了频域离散化,使数字信号处理可以在频域采样数值运算的方法进行,这样就大大提高了数字信号处理的灵活性,从而使信号的实时处理和设备的简化得以实现。利用Matlab软件对正余弦信号进行设计程序分析并画出频谱图,所以说DFT不仅在理论上有重要意义,而且在各种信号的处理中亦起着核心的作用,数字频谱分析可以应用在很广的领域。关键字:Matlab频谱分析DFT15一.DFT的简介1.1概述频谱是为了是信号从时域转到频域而对信号进行分析的方法,可分为幅值谱、相位谱、实频谱、虚频谱、功率谱等,他们从不同方面描述了信号的特征

3、,从而表示出信号的频谱信息,幅值谱和功率谱反应信号各频率的能量,相位谱可以反映信号各频率分量的初始相位,实频谱和虚频谱在工程中的应用相对比较少,而功率谱和幅值谱则比较广泛,通常在对正余弦信号进行谱分析时主要是用Matlab对其进行分析,从而使信号的实时处理和设备的简化得以实现,而DFT是一种时域和频域均离散化的变换,适合数值运算,成为计算机分析离散信号和系统的有力工具。1.2.DFT的定义设x(n)是一个长度为M的有限长序列,则定义x(n)的N点离散傅里叶变换为X(k)=DFT[x(n)]=k=0,1,…,N-1(1)X(k)的离散离散傅里叶逆变换为x(n)=ID

4、FT[X(k)]=n=0,1,…,N-1(2)式中,,N称为DFT变换区间长度,NM,通常称(1)式和(2)式为离散傅里叶变换对。常用和分别表示N点离散傅里叶变换和N点离散傅里叶逆变换。151.3谱分析的原理数字信号处理方法的一个重要用途是在离散时间域中确定一个连续时间信号的频谱,通常称为频谱分析,更具体的说它也包括能量谱或功率谱。数字频谱分析可以应用在很广泛的领域,频谱分析方法是基于以下的观测:如果连续时间信号(t)是带限的,那么他的离散时间等效信号(n)的DFT进行谱分析,然而,在大多数情况下(t)是在范围内定义的,因而,(n)也就定义在的无限范围内,要估计一

5、个无限长信号的频谱是不可能的。实用的方法是:先用模拟连续信号(t)通过一个抗混叠的模拟滤波器,然后把它采样成一个离散序列(n)。假定反混叠滤波器的设计是正确的,则混叠效应可以忽略,又假设A/D变换器的字长足够长,则A/D变换的量化噪声也可忽略。假定表征正余弦信号的基本参数,如振幅频率和相位不随时间变化,则此信号的傅里叶变换G()可以用计算它的DTFT得到:G()=实际上无限长序列,(n)首先乘以一个长度为M的窗函数W(n),使它变成一个长为M的有限长序列,G(n)=(n)W(n),对G(n)求出的DTFTG()应该可以作为原连续模拟信号(t)的频谱估计,然后求出G

6、()在区间等分为N点的离散傅里叶变换。为保证足够的分辨率DFT的长度N选的比窗长度M大,其方法是截断了序列后面补上N-M个零。二.用DFT对连续信号进行谱分析工程实际中,经常遇到连续信号(t),其频谱函数15也是连续信号。为了利用DFT对(t)进行频谱分析,先对(t)进行时域采样,得到x(n)=,在对x(n)进行DFT,得到的X(k)则是x(n)的傅里叶变换X()在频域区间[0,2]上的N点等间隔采样。这里x(n)和X(k)均为有限长序列。实际上对频谱很宽的信号,为防止时域采样后产生频谱混叠失真,可用预滤波器滤除幅度较小的高频成分,是连续信号的带宽小于折叠频率。对

7、于持续时间很长的信号,采样点数太多,以致无法存储和计算,只好截取有限点进行DFT。即x(n)→(n)W(n)。最后进行频域采样,将进行DFT得到=DFT[],将作为对(t)的谱分析结果。由此可知,用DFT对连续信号进行谱分析必然是近似的,其近似度与信号带宽采样频率和截取长度有关。三.用DFT进行谱分析的误差问题DFT可以用来对连续信号和数字信号进行谱分析,但在实际分析过程中,要对连续信号采样和截断,有时非时限数据序列也要截断,因此可能引起分析的误差。1.混叠现象对连续信号进行谱分析时,首先要对其采样,变成时域离散信号后才能用DFT进行谱分析。采样速率必须满足采样定

8、理,否则会

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