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1、信号抽样及抽样定理一、实验目的1.学会运用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、实验原理（一）信号抽样信号抽样是利用抽样脉冲序列从连续信号中抽取一系列的离散值，通过抽样过程得到的离散值信号称为抽样信号，记为。从数学上讲，抽样过程就是信号相乘的过程，即因此，可以使用傅里叶变换的频域卷积性质来求抽样信号的频谱。常用的抽样脉冲序列有周期矩形脉冲序列和周期冲激脉冲序列。上式表明，信号在时域被抽样后，它的频谱
2、是原连续信号频谱以抽样角频率为间隔周期的延拓，即信号在时域抽样或离散化，相当于频域周期化。在频谱的周期重复过程中，其频谱幅度受抽样脉冲序列的傅里叶系数加权，即被加权。可以看出，是以为周期等幅地重复。（二）抽样定理如果是带限信号，带宽为，则信号可以用等间隔的抽样值来唯一表示。经过抽样后的频谱就是将的频谱在频率轴上以抽样频率为间隔进行周期延拓。因此，当时，周期延拓后频谱不会产生频率混叠；当时，周期延拓后频谱将产生频率混叠。通常把满足抽样定理要求的最低抽样频率称为奈奎斯特频率，把最大允许的抽样间隔称为奈奎斯特间隔。（二）抽样定理如果
3、是带限信号，带宽为，则信号可以用等间隔的抽样值来唯一表示。经过抽样后的频谱就是将的频谱在频率轴上以抽样频率为间隔进行周期延拓。因此，当时，周期延拓后频谱不会产生频率混叠；当时，周期延拓后频谱将产生频率混叠。通常把满足抽样定理要求的最低抽样频率称为奈奎斯特频率，把最大允许的抽样间隔称为奈奎斯特间隔。（三）信号重建抽样定理表明，当抽样定理小于奈奎斯特间隔时，可以使用抽样信号唯一表示原信号，即信号的重建。为了从频谱中无失真的恢复原信号，可以采用截止频率为的理想低通滤波器。上式表明连续信号可展开为抽样函数的无穷级数，该级数的系数为抽样
4、值。利用MATLAB中的函数来表示，所以可获得由重建的表达式，即三、实验环境Matlab7.0四、实验内容1、设有三个不同频率的正弦信号，频率分别为，，；现在使用抽样频率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。程序如下：clearall;closeall;clc;ts=2.5*10^(-4);dt=0.;t1=0:dt:0.01;ft=sin(2*pi*100*t1).*(t1>=0);subplot(221);plot(t1,ft),gridon%axis([-44-0.1
5、1.1])xlabel('time(sec)'),ylabel('f(t)')title('100Hz正弦信号')n=500;k=-n:n;w=pi*k/(n*dt);fw=dt*ft*exp(-i*t1'*w);subplot(222)plot(w,abs(fw)),gridon%axis([-1010-0.21.1*pi]);xlabel('/comega'),ylabel('f(w)')title('100Hz正弦信号的频谱')t2=0:ts:0.01;fst=sin(2*pi*100*t2).*(t2>=0);subp
6、lot(223)plot(t1,ft,':'),holdonstem(t2,fst),gridon%axis([-44-0.11.1])title('100Hz抽样后的信号'),holdofffsw=ts*fst*exp(-i*t2'*w);subplot(224)plot(w,abs(fsw)),gridon%axis([-1010-0.21.1*pi])title('100Hz抽样信号的频谱')clearall;closeall;clc;ts=2.5*10^(-4);dt=0.;t1=0:dt:0.01;ft=sin(2*
7、pi*200*t1).*(t1>=0);subplot(221);plot(t1,ft),gridon%axis([-44-0.11.1])xlabel('time(sec)'),ylabel('f(t)')title('200Hz正弦信号')n=500;k=-n:n;w=pi*k/(n*dt);fw=dt*ft*exp(-i*t1'*w);subplot(222)plot(w,abs(fw)),gridon%axis([-1010-0.21.1*pi]);xlabel('/comega'),ylabel('f(w)')tit
8、le('200Hz正弦信号的频谱')t2=0:ts:0.01;fst=sin(2*pi*200*t2).*(t2>=0);subplot(223)plot(t1,ft,':'),holdonstem(t2,fst),gridon%axis([-44-0.11.1])title
