实验4DFSDFT与FFTWord下载.docx
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要求:
①用傅里叶级数求信号的幅度谱和相位谱,并画出图形
②求傅里叶级数逆变换的图形,并与原序列进行比较。
程序清单:
x=(Xk*exp(1i*2*pi/N).^(n'
*k))/N;
subplot(2,2,1);
stem(n,xn);
title('
x(n)'
);
axis([-1,N,1.1*min(xn),1.1*max(xn)]);
subplot(2,2,2);
stem(n,abs(x));
IDFT|X(k)|'
axis([-1,N,1.1*min(x),1.1*max(x)]);
subplot(2,2,3),stem(k,abs(Xk));
|X(k)|'
axis([-1,N,1.1*min(abs(Xk)),1.1*max(abs(Xk))]);
subplot(2,2,4),stem(k,angle(Xk));
title('
arg|X(k)|'
axis([-1,N,1.1*min(angle(Xk)),1.1*max(angle(Xk))])
②用FFT算法求该序列的DFT、IDFT的图形;
xn=[1,0.5,0,0.5,1,1,0.5,0];
N=length(xn);
k=0:
N-1;
Xk=fft(xn,N);
subplot(2,1,2);
stem(k,abs(Xk));
Xk=DFT(xn)'
xn1=ifft(Xk,N);
stem(n,xn1);
x(n)=IDFT(Xk)'
)
③假定采用频率Fs=20Hz,序列长度N分别取8、32和64,用FFT计算其幅度谱和相位谱。
Ts=0.05;
C=[32,64,512];
forr=0:
2;
N=C(r+1);
n=0:
xn=[1,0.5,0,0.5,1,1,0.5,0,zeros(1,N-8)];
D=2*pi/(N*Ts);
k=floor(-(N-1)/2:
(N-1)/2);
X=fftshift(fft(xn,N));
subplot(3,2,2*r+1);
plot(k*D,abs(X));
subplot(3,2,2*r+2);
stairs(k*D,angle(X));
end
4、已知一个无限长序列x(n)=0.5n(n≥0),采样周期Ts=0.2s,要求序列长度分别取8、32和64,用FFT求其频谱。
Ts=0.2;
C=[8,32,64];
forr=0:
xn=0.5.^n;
axis([-80,80,0,3]);
axis([-80,80,-1,1]);
end
二、思考题:
①离散傅里叶级数与连续性周期信号的傅里叶级数有何不同?
周期序列的频谱有何特点?
答:
傅里叶级数仅有N个独立的谐波分量,展成离散傅立叶级数时,只能取k=0~N-1的N个独立的谐波分量,而连续性周期信号的傅里叶级数由无穷多个与基波频率成整数倍的谐波分量叠加而成。
周期序列的频谱特点:
以N为周期的周期序列的频谱
也是一个以N为周期的周期序列。
②DFS、DFT、FFT有何联系?
DFS是求周期序列(周期为N)的离散傅里叶级数,也是一个以N为周期的周期序列,DFT是求有限长序列的离散傅立叶变换X(k),而X(k)是的主值序列,也就是说对DFS的变换结果只取0~N-1的序列值就得到DFT的变换。
FFT只是DFT的一种快速高效的算法,它适用序列长度很大时,使用其可以大大缩短运算时间。
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- 关 键 词:
- 实验 DFSDFT FFT