MATLAB实验四docWord格式.docx
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成绩
实验人:
学号:
指导教师:
实验目的:
1、进一步加深离散傅立叶变换DFT算法原理和基本性质的理解
2、掌握离散傅立叶变换DFT的MATLAB实现,理解DFT的频谱泄漏和分辨率问题。
实验内容:
xn=input('
xn='
);
N=length(xn);
subplot(211);
stem([0:
N-1],xn);
grid;
X=zeros(1,N);
fork=0:
N-1
forn=0:
X(k+1)=X(k+1)+xn(n+1)*exp(-j*2*pi*n*k/N);
%按定义式计算序列的DFT
end;
subplot(212);
N-1],abs(X));
实验结果分析
1.1xn=[1+[0:
3],8-[4:
7]]
1.1.1xn=[1+[0:
7],0*[8:
15]]或xn=[1+[0:
7],zeros(1,8)]
1.1.2xn=[4-[0:
3],[4:
7]-3,0*[8:
15]]或xn=[4-[0:
7]-3,zeros(1,8)]
1.2.1xn=[4-[0:
7]-3]
1.2.2xn=sin(pi*[0:
7]/8)
1.2.3xn=sin(pi*[0:
15]/8)
1.3.1xn=cos(8*pi*[0:
15]/64)+cos(16*pi*[0:
15]/64)+cos(20*pi*[0:
15]/64)
1.3.2xn=cos(8*pi*[0:
31]/64)+cos(16*pi*[0:
31]/64)+cos(20*pi*[0:
31]/64)
1.3.3xn=cos(8*pi*[0:
63]/64)+cos(16*pi*[0:
63]/64)+cos(20*pi*[0:
63]/64)
1.4.1令x(n)=x2(n)+x3(n),计算其8离散傅里叶变换,X(k)=DFT[x(n)]
xn=x2(n)+x3(n)=sin(pi*[0:
7]/8)+[4-[0:
1.4.2令x(n)=x2(n)+x3(n),计算其8离散傅里叶变换,X(k)=DFT[x(n)]
xn=sin(pi*[0:
15]/8)+[4-[0:
15]]
2.1.1给定正弦信号
。
现对其进行抽样,设抽样点数N=16,给定抽样频率
.xn=sin(2*pi*50*[0:
15]/150)
2.1.2给定正弦信号
取
时,观察16点DFT的频谱。
xn=sin(2*pi*50*[0:
15]/200)
2.2给定正弦信号
取fs=200HZ,N=32时观察32点DFT的频谱。
31]/200)
2.
(2)xn=sin(2*pi*50*[[0:
15],0*[16:
31]]/200)
时,在抽样点后再补N个零,观察32点DFT的频谱。
2.
(1):
Fs=150;
f0=50;
N=16;
n=0:
N-1;
xn=sin(2*pi*f0*n);
D=2*pi*Fs/N;
k=floor(-(N-1)/2:
(N-1)/2);
X=fftshift(fft(xn,N));
subplot(221);
plot(k*D,abs(X));
title('
幅度频谱'
xlabel('
rad/s'
subplot(222);
相位频谱'
(2).
N=32;
Nx=16;
xn=[sin(2*pi*f0*n),zeros(1,N-Nx-1)];
思考题解答
实验1中序列1和序列2在N=8时的幅频特性是否相同,为什么?
N=16呢?
由以上图像可知序列1和序列2在N=8时的幅频特性相同,因为周期拓展,它们的图像有一部分相同,当抽样段不同他们的幅频特性就可以相同。
当N=16时是周期的整数倍,此时它们的幅频特性就不相同,如1.1.1图和1.1.2图所示。
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