数字信号处理实验六.doc

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1、实验报告实验名称:利用DFT分析连续信号频谱课程名称____数字信号处理________院系部:电气与电子工程专业班级:信息1002学生姓名:王萌学号:11012000219同组人:实验台号:指导教师:范杰清成绩:实验日期:华北电力大学实验六利用DFT分析模拟信号频谱一、实验目的应用离散傅里叶变换DFT分析模拟信号x(t)的频谱,深刻理解利用DFT分析模拟信号频谱的原理、分析过程中出现的现象及解决方法。二、实验原理连续周期信号相对于离散周期信号,连续非周期信号相对于离散非周期信号,都可以通过时域抽样定理建立相互关系。因此,在离散信号的DFT分析方法基础上,增加时域抽样的步骤,就可以实现连

2、续信号的DFT分析。利用DFT计算连续周期信号的频谱分析步骤为:(1)确定周期信号的基本周期T0;(2)计算一个周期内的抽样点数N。若周期信号的最高次谐频为p次谐波pw0,则频谱中有2p+1根谱线;若周期信号的频谱无限宽,则认为集中信号90%以上(或根据工程允许而定)能量的前(p+1)次谐波为近似的频谱范围,其余谐波忽略不计。取N>=2p+1;(3)对连续周期信号以抽样间隔T=T0/N进行抽样,得到x[k];(4)利用FFT函数对x[k]作N点FFT运算,得到X[m];(5)最后求得连续周期信号的频谱为X(nw0)=X[m]/N。利用DFT计算连续非周期信号x(t)的频谱分析步骤为:(1

3、)根据时域抽样定理,确定时域抽样间隔T,得到离散序列x[k];(2)确定信号截短的长度M及窗函数的类型,得到有限长M点离散序列xM[k]=x[k]w[k];(3)确定频域抽样点数N,要求N>=M;(4)利用FFT函数进行N点FFT计算得到N点的X[m];(5)由X[m]可得连续信号频谱X(jw)样点的近似值三、实验内容1.利用FFT分析信号的频谱。(1)确定DFT计算的各参数(抽样间隔,截短长度,频谱分辨率等);(2)比较理论值与计算值,分析误差原因,提出改善误差的措施。解答:选取fm=25Hz为近似的最高频率,则抽样间隔T==0.02s进行分析,则截短点数为N=300采用矩形窗,确定频

4、域抽样点数为512点。频谱分辨率=25HZ/512=0.048fsam=50;Tp=6;N=512;T=1/fsam;t=0:T:Tp;x=exp(-2*t);X=T*fft(x,N);subplot(2,1,1);plot(t,x);xlabel('t');title('时域波形');w=(-N/2:N/2-1)*(2*pi/N)*fsam;y=1./(j*w+2);subplot(2,1,2);plot(w,abs(fftshift(X)),w,abs(y),'r-.');title('幅度谱');xlabel('w');axis([-10,10,0,1.4])2.分析周期信号的频谱

5、时,如果分析长度不为整周期,利用fft函数计算并绘出其频谱,总结对周期信号进行频谱分析时,如何选取信号的分析长度T0=1;N=36;T=T0/N;%周期T0、FFT的点数N、抽样间隔Tt=0:T:T0;x=cos(10*pi*t)+2*sin(18*pi*t);%周期信号Xm=fft(x,N)/N;%利用FFT计算其频谱f=(-(N-1)/2:(N-1)/2)/N/T;%若N为偶数f=1/T/N*(-N/2:(N/2-1));subplot(2,1,1);stem(f,abs(fftshift(Xm)));%画出幅度谱xlabel('f(Hz)');ylabel('magnitude')

6、;title('幅度谱N=36');T0=1;N=90;T=T0/N;%周期T0、FFT的点数N、抽样间隔Tt=0:T:T0;x=cos(10*pi*t)+2*sin(18*pi*t);%周期信号Xm=fft(x,N)/N;%利用FFT计算其频谱f=(-(N-1)/2:(N-1)/2)/N/T;%若N为偶数f=1/T/N*(-N/2:(N/2-1));subplot(2,1,2);stem(f,abs(fftshift(Xm)));%画出幅度谱xlabel('f(Hz)');ylabel('magnitude');title('幅度谱N=90');3.假设一实际测得的一段信号的长度为0.

7、4s,其表达式为x(t)=cos(2pf1t)+0.75cos(2pf2t)其中f1=100Hz,f2=110Hz。当利用FFT近似分析该信号的频谱时,需要对信号进行时域抽样。试确定一合适抽样频率fsam,利用DFT分析信号x(t)的频谱。若在信号截短时使用Hamming窗,由实验确定能够分辨最小谱峰间隔Df和信号长度Tp的关系。若采用不同参数的Kaiser窗,重新确定能够分辨最小谱峰间隔Df和信号长度Tp的关系。解答:%对信号进行

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