简明通信原理实验
报告六
实验6
Matlab 实验三数字调制信号调制解调与时频域分析一、MATLAB仿真内容：
（1）运行样例程序，观察 OOK、BPSK、BFSK 信号的时域波形和功率谱谱，求已调信号的带宽。
（2）采用相干解调法对 BPSK 信号解调，绘制解调后的信号波形，并与原始信号进行比较，对仿真结果进行分析说明。
（3）编写 DBPSK 信号产生和解调程序，绘制 DBPSK 信号的时域波形和功率谱，绘制解调后的信号波形并与原始信号波形进行比较。（4）编写四进制相移键控信号 QPSK 的产生程序，绘制信号波形与功率谱。
二、MATLAB仿真结果：
（1）运行样例程序，观察OOK、BPSK、BFSK 信号的时域波形和功率谱谱，求已调信号的带宽。
文本：
clear all;close all;
A = 1; % 载波幅度
fc = 2; % 载波频率
N_sample = 8; % 每个码元采样点数
N = 500; % 码元数
Ts = 1; % 码元长度
dt = Ts/(fc*N_sample); % 波形采样间隔
fs = 1/dt; % 采样频率
t = 0:dt:N*Ts-dt;
T = length(t);
d = (sign(randn(1,N))+1)/2;
dd = upsample(d,fc*N_sample);
gt = ones(1,fc*N_sample);
d_NRZ = conv(dd,gt);
ht = A*cos(2*pi*fc*t);
%%********** OOK信号 ******************
s_BASK = d_NRZ(1:T).*ht;
[f1,s_BASKf] = myt2f(s_BASK,fs);
figure
subplot(211)
plot(t,s_BASK);grid
axis([0 10 -1.2 1.2]);
ylabel('OOK');
subplot(212)
plot(f1,10*log10(abs(s_BASKf).^2/T));grid
axis([-fc-4 fc+4 -50 10]);
ylabel('OOK功率谱密度(dB/Hz)');
%%********** BPSK信号 ******************
d_BPSK = 2*d_NRZ-1;
s_BPSK = d_BPSK(1:T).*ht;
[f2,s_BPSKf] = myt2f(s_BPSK,fs);
figure
subplot(211)
plot(t,s_BPSK);grid
axis([0 10 -1.2 1.2]);
ylabel('BPSK');
subplot(212)
plot(f2,10*log10(abs(s_BPSKf).^2/T));A = 1;grid % 载波幅度fc = 2; % 载波频率
N_sample = 8; % 每个码元采样点数
N = 500; % 码元数
ylabel('BPSK功率谱密度(dB/Hz)');
%%********** BFSK信号 ******************
d_BFSK = 2*d_NRZ-1;
s_BFSK = A*cos(2*pi*fc*t+2*pi*d_BFSK(1:T).*t);
[f3,s_BFSKf] = myt2f(s_BFSK,fs);
figure
subplot(211)
plot(t,s_BFSK);grid
axis([0 10 -1.2 1.2]);
ylabel('BFSK');
subplot(212)
plot(f3,10*log10(abs(s_BFSKf).^2/T));grid
axis([-fc-4 fc+4 -50 10]);
ylabel('BFSK功率谱密度(dB/Hz)');
xlabel('f');
波形：
1.OOK:Book=2Rb=2 Hz
2.BPSK:Bbpsk=2fs=2 Hz
3.BFSK:Bbfsk=|f2-f1|+2fs=2 Hz
（2）采用相干解调法对 BPSK 信号解调，绘制解调后的信号波形，并与原始信号进行比较，对仿真结果进行分析说明。
文本：
clear all;close all;
A = 1; % 载波幅度
B=1;
fc = 2; % 载波频率
N_sample = 8; % 每个码元采样点数
N = 500; % 码元数
Ts = 1; % 码元长度
dt = Ts/(fc*N_sample); % 波形采样间隔
fs = 1/dt; % 采样频率
t = 0:dt:N*Ts-dt;
T = length(t);
% 产生二进制信源
d = (sign(randn(1,N))+1)/2;
dd = upsample(d,fc*N_sample);
gt = ones(1,fc*N_sample);
d_NRZ = conv(dd,gt);
% 载波信号
ht = A*cos(2*pi*fc*t);
%%********** BPSK信号 ******************
d_BPSK = 2*d_NRZ-1;
s_BPSK = d_BPSK(1:T).*ht;
[f2,s_BPSKf] = myt2f(s_BPSK,fs);
subplot(211)
plot(t,s_BPSK);
axis([0 10 -1.2 1.2]);
ylabel('BPSK');
rt = s_BPSK.*cos(2*pi*fc*t); % 相干解调
rt = rt-mean(rt);
[f1,sf1] = myt2f(rt,fs);
[t0,rt0] = lpf(f1,sf1,B);
rt0=sign(rt0/2);
subplot(212)
plot(t0,rt0);hold on
axis([0 20 -2 3]);
plot(t,s_BPSK/2,'r--');
title('相干解调后的信号波形与输入信号的比较');
xlabel('t');
波形：
分析：BPSK可以表述为一个双极性基带信号与一个正弦波的相乘，而它的解调采用想干解调法进行。解调时，接受端必须提供一个和载波同频同相的本地载波。
（3）编写 DBPSK 信号产生和解调程序，绘制 DBPSK 信号的时域波形和功率谱，绘制解调后的信号波形并与原始信号波形进行比较。
clear all;
close all;
fs=4000000; %设定系统的抽样频率
k=20000; %设定数字基带信号的频率
fc=200000; %设定正弦载波频率
t=0:1/fs:4000/fs; %仿真时间范围
p=21;
s=randint(1,p,2); %设定需要产生的码元个数
m=s(ceil(k*t+0.01)); %将基带生成时域信号
figure(1)
subplot(211)
plot(t,m);
axis([0 0.0002 -0.2 1.2]);
grid on;
title('数字基带信号');
b=randint(1,p,2);
%将生成的基带转换为差分码
for i=1:p
if (i==1)
if (s(i)==0)
b(i)=0;
else
b(i)=1;
end
elseif (s(i)==b(i-1))
b(i)=0;
else
b(i)=1;
end
end
n=b(ceil(k*t+0.01)); %将差分码生成时域信号subplot(212)
plot(t,n);
axis([0 0.0002 -0.2 1.2]);
grid on;
title('差分码')
x=(n-0.5).*2
car=sin(2*pi*fc*t); %定义载波
dpsk=x.*car; %2dpsk信号的载波调制figure(2)
subplot(211);
plot(t,dpsk);
axis([0 0.0002 -1.2 1.2]);
title('2DPSK信号');
grid on;
vn=0.05;
noise=vn.*(randn(size(t))); %产生噪音
[f2,s_2BPSKf] = myt2f(dpsk,fs);
subplot(212);
plot(f2,10*log10(abs(s_2BPSKf).^2/length(t))); grid on;
title('2DPSK功率谱');
axis([-700000 700000 -200 -100]);
dpskn=(dpsk+noise); %调制后加噪
%带通滤波器
fBW=40e3;
f=[0:3e3:4e5];
w=2*pi*f/fs;
z=exp(w*j);
BW=2*pi*fBW/fs;
a=.8547;
p=(j^2*a^2);
gain=.135;
Hz=gain*(z+1).*(z-1)./(z.^2-(p));
Hz(Hz==0)=10^(8);
a=[1 0 0.7305];
b=[0.135 0 -0.135];
dait=filter(b,a,dpskn);
dait=dait.*10;
cm=dpsk.*car; %2dpsk相干解调
%低通滤波器
p=0.72;
gain1=0.14;
Hz1=gain1*(z+1)./(z-(p));
a1=[1 -0.72];
b1=[0.14 0.14];
dit=filter(b1,a1,cm);
dit=dit-mean(dit);
%抽样判决器
H=1;
L=0;
Z=0;
len=length(dit);
for ii=1:len
if dit(ii)>= Z
Vs(ii)=H;
else
Vs(ii)=L;
end
end
figure(3)
subplot(311)
plot(t,Vs)
title('解调后差分信号')
axis([0 10e-4 -0.2 1.2])
grid on;
c=randint(1,22,2); %产生解调后的差分码元for f=0:19
c(f+1)=fix(Vs(f*200+50)+0.2)
end
d=randint(1,21,2); %定义差分译码后的码元
for l=1:21 %得到差分译码后的码元
if (l==1)
if (s(1)==0)
d(1)=0;
else
d(1)=1;
end
elseif (c(l)==c(l-1))
d(l)=0;
else
d(l)=1;
end
end
y=d(ceil(k*t+0.01));
subplot(313);
plot(t,y);
axis([0 10e-4 -0.2 1.2]);
title('码反变换输出'); %基带信号与解调后的信号对比
subplot(312)
plot(t,m);
axis([0 10e-4 -0.2 1.2]);
title('原始基带信号');
波形：
（4）编写四进制相移键控信号 QPSK 的产生程序，绘制信号波形与功率谱。
文本：
A = 1; % 载波幅度
fc = 2; % 载波频率
N_sample = 8; % 每个码元采样点数
N = 500; % 码元数
Ts = 1; % 码元长度
dt = Ts/(fc*N_sample); % 波形采样间隔
fs = 1/dt; % 采样频率
t = 0:dt:N*Ts-dt;
T = length(t);
% 产生二进制信源
d1 = (sign(randn(1,N))+1)/2;
dd1 = upsample(d1,fc*N_sample);
gt1 = ones(1,fc*N_sample);
d_NRZ1 = conv(dd1,gt1);
d2 = (sign(randn(1,N))+1)/2;
dd2 = upsample(d2,fc*N_sample);
gt2 = ones(1,fc*N_sample);
d_NRZ2 = conv(dd2,gt2);
% 载波信号
ht1 = A*cos(2*pi*fc*t);
ht2 = A*sin(2*pi*fc*t);
%%********** QPSK信号 ****************** d_QPSK1 = 2*d_NRZ1-1;
d_QPSK2 = 2*d_NRZ2-1;
s_QPSK1 = d_QPSK1(1:T).*ht1;
s_QPSK2 = d_QPSK2(1:T).*ht2;
s_QPSK = s_QPSK1+s_QPSK2;
[f2,s_QPSKf] = myt2f(s_QPSK,fs);
figure(1)
subplot(311)
plot(t,s_QPSK1);
axis([0 10 -1.2 1.2]);
ylabel('QPSK1');
subplot(312)
plot(t,s_QPSK2);
axis([0 10 -1.2 1.2]);
ylabel('QPSK2');
subplot(313)
plot(t,s_QPSK);
axis([0 10 -1.2 1.2]);
ylabel('QPSK');
figure(2)
plot(f2,10*log10(abs(s_QPSKf).^2/T)); axis([-fc-4 fc+4 -50 10]);
ylabel('QPSK功率谱密度(dB/Hz)');
波形：
实 验 报 告 学生姓名： 学 号： 指导教师： 一、实验室名称：数字信号处理实验室 二、实验项目名称：采样的时域及频域分析 三、实验原理： 1、采样的概念：采样是将连续信号变化为离散信号的过程。 1. A 、理想采样：即将被采样信号与周期脉冲信号相乘 B 、实际采样：将被采样信号与周期门信号相乘，当周期门信号的宽度很小，可近似为周期脉冲串。 根据傅里叶变换性质 00 0()() ()() ??()()()()()()(()) FT FT a a T n n FT a a T a T a a n n x t X j T j x t x t T x nT t nT X j X j n ωδωδδδω=+∞=+∞=-∞ =-∞ ←?→Ω←?→Ω==-←?→Ω=Ω-Ω∑ ∑式中T 代表采样间隔，01 T Ω= 由上式可知：采样后信号的频谱是原信号频谱以0Ω为周期的搬移叠加 结论：时域离散化，频域周期化；频谱周期化可能造成频谱混迭。 ) (t T δ^ T ^)t
C 、低通采样和Nyquist 采样定理 设()()a a x t X j ?Ω且()0,2a M M X j f πΩ=Ω>Ω=当， 即为带限信号。则当采样频率满足2/22s M M f f π≥Ω=时,可以从采样后的 ^ ()()()a a s s n x t x nT t nT δ∞ =-∞ = -∑信号无失真地恢复()a x t 。称2M f 为奈奎斯特频率， 1 2 N M T f = 为奈奎斯特间隔。 注意： 实际应用中，被采信号的频谱是未知的，可以在ADC 前加一个滤波器（防混迭滤波器）。 2、低通采样中的临界采样、欠采样、过采样的时域及频域变化情况。 低通采样中的临界采样是指在低通采样时采样频率2s M f f = 低通采样中的欠采样是指在低通采样时采样频率2s M f f ≤ 低通采样中的欠采样是指在低通采样时采样频率2s M f f ≥ 设一带限信号的频谱如下： ) () a G j Ω0 m -ΩΩ m Ω0 T T
1.周期信号的频谱 周期信号在满足一定条件时，可以分解为无数三角信号或指数之和。这就是周期信号的傅里叶级数展开。在三角形式傅里叶级数中，各谐波分量的形式为()1cos n n A n t ω?+；在指数形式傅里叶级数中，分量的形式必定为1j n t n F e ω 与1-j -n t n F e ω 成对出现。为了把周期信号所具有的各 次谐波分量以及各谐波分量的特征（如模、相角等）形象地表示出来，通常直接画出各次谐波的组成情况，因而它属于信号的频域描述。 以周期矩形脉冲信号为lifenxi 周期信号频谱的特点。周期矩形信号在一个周期（-T/2,T/2）内的时域表达式为 ,2 0,>2 ()A t T t f t ττ ≤?=?? （2-6） 其傅里叶复数系数为 12 n n A F Sa T ωττ?? = ??? （2-7） 由于傅里叶复系数为实数，因而各谐波分量的相位为零（n F 为正）或为π±（n F 为负），因此不需要分别画出幅度频谱n F 与相位频谱n φ。可以直接画出傅里叶系数n F 的分布图。 如图2.4.1所示。该图显示了周期性矩形脉冲信号()T f t 频谱的一些性质，实际上那个也是周期性信号频谱的普遍特性： ① 离散状频谱。即谱线只画出现在1ω的整数倍频率上，两条谱线的间隔为1ω（等于2π/t ）。 ② 谱线宽度的包络线按采样函数()1/2a S n ωτ的规律变化。如图2.4.2所示。但1ω 为 2π τ 时，即( )2m π ωτ =（m=1，2，……）时，包络线经过零点。在两相邻 零点之间，包络线有极值点，极值的大小分别为-0.212()2A T τ，
信号时域与频域分析 实验报告 姓名：杨 班级：机械 学号： 213
实验数据中，电机转速为1200r/min，采样频率为1280Hz。Hz3为X位移振幅数据，Hz4为Y位移振幅数据，Hz5为速度振幅数据。 Matlab中信号特征对应函数编程 ma = max(Hz) %最大值 mi = min(Hz) %最小值 me = mean(Hz) %平均值 pk = ma-mi %峰-峰值 va = var(Hz); %方差 st = std(Hz); %标准差 ku = kurtosis(Hz); %峭度 rm = rms(Hz); %均方根 一、X轴位移测量分析 plot(Fs3,Hz3)时域图： ma =52.0261 mi =56.7010 me =1.8200 pk =108.7271 va =1.3870e+03 st =37.2431 ku =1.5462 rm =37.2693 频域图： fs=1280; x=Hz3; N=length(Hz3); df=fs/N; f=0:df:N*df-df; y=fft(x); y=abs(y)*2/N; figure(1); plot(f,y); xlabel('频率/Hz') ylabel('幅值') 频谱幅值取得最大值51.9847um，频率为20Hz，与电机转速对应频率一致，应为电机轴未动平衡所致；二倍频处有较大振幅，可能为轴承间隙过大所致。
二、Y轴位移测量分析 plot(Fs4,Hz4)时域图： ma =61.3987 mi =-74.6488 me =-1.1948 pk =136.0475 av =42.6109 va =2.2428e+03 st =47.3582 ku =1.5135 rm =47.3501 频域图： fs=1280; x=Hz4; N=length(Hz4); df=fs/N; f=0:df:N*df-df; y=fft(x); y=abs(y)*2/N; figure(1); plot(f,y); xlabel('频率/Hz') ylabel('幅值') 频谱幅值取得最大值66.6319um，频率为20Hz，与电机转速对应频率一致，应为电机轴未动平衡所致；二倍频处有较大振幅，可能为轴承间隙过大所致。
1 引言 通信按照传统的理解就是信息的传输。在当今高度信息化的社会，信息和通信已成为现代社会的命脉。信息作为一种资源，只有通过广泛的传播与交流，才能产生利用价值，促进社会成员之间的合作，推动社会生产力的发展，创造出巨大的经济效益。而通信作为传输信息的手段或方式，与传感技术，计算机技术相互融合，已为21世纪国际社会和世界经济发展的强大推动力。 1.1 数字通信系统的模型 按照信道中传输的是模拟信号还是数字信号，相应的将通信系统分为模拟通信系统和数字通信系统。模拟通信系统是利用模拟信号来传递信息的通信系统，模拟信号有时也称连续信号。而数字通信系统是利用数字信号来传递信息的通信系统。数字信号有时也称为离散信号。近年来数字通信的发展远远超过模拟通信，数字通信在各个领域的应用也越来越广泛。本文讨论的也是数字通信中调制解调原理。数字通信系统的一般模型如图1所示。 图1 数字通信系统模型 其中，信源编码有两个基本功能：一是提高信息传输的有效性，即设法减少码元数目和降低码元速率。二是完成数/模转换，即当信息源给出的是模拟信号时，信源编码器将其转换成数字信号，信源译码是信源编码的逆过程。信道编码的目的是增强数字信号的抗干扰能力，信道译码是信道编码的逆过程。加密和解密是为了保证所传信息的安全。数字调制就是将数字基带信号的频谱搬移到高频处，形成适合在信道中传输的带通信号。图1为数字通信系统的一般化模型，实际的数字通信系统不一定包含图中的所有环节。模拟信号经过数字编码后也可以在数字通信系统中传输。 1.2 数字通信的特点 目前，数字通信在不同的通信业务中都得到了广泛的应用，究其原因也是数字通信相较于模拟同通信具有以下的一些优点。 （1）数字通信系统抗干扰能力强，且噪声不积累。数字通信系统中传输的 信息源 信源编码 加密 信道编码 数字调制 信道 数字解调 信道译码 解密 信源译码 受信者 躁声源
周期信号的时域及其频域分析 姓名：张敏靓学号：1007433014 一、实验目的 1.掌握Multisim软件的应用及用虚拟仪器对周期信号的频谱测量 2.掌握选频电平表的使用，对信号发生器输出信号（方波、矩形波、 三角波等）频谱的测量 二、实验原理 周期信号的傅里叶级数分析法，可以把周期信号表示为三角傅里叶级数或指数傅里叶级数，其中周期信号满足。 1. 周期信号表示为三角傅里叶级数 2. 周期信号表示为指数傅里叶级数 其中， 周期矩形信号的频谱
三、实验内容 1.在Multisim上实现周期信号的时域、频域测量及分析 （1）绘制测量电路 （2）周期信号时域、频域（幅度频谱）的仿真测量 虚拟信号发生器分别设置如下参数： 周期方波信号：周期T=100μs，脉冲宽度τ=50μs，脉冲幅度 V P=5V； 周期矩形信号：周期T=100μs，脉冲宽度τ=20μs，脉冲幅度 V P=5V； 周期三角波信号：周期T=200μs，脉冲幅度V P=5V； 采用虚拟示波器及虚拟频谱仪分别测量上述信号的时域、频域波形并保存测试波形及数据。
2.周期信号时域、频域（幅度频谱）的测量 信号发生器、示波器、选频电平表的连线如上图所示。信号发生器的输出信号分别为周期分别信号、周期矩形信号、周期三角波信号，参数设置同仿真测量。采用示波器及选频电平表对信号发生器的输出信号分别测量，并将测量数据记录下表中。
四、实验总结 1.在周期矩形信号的实验中，信号频率减小，频谱减小；信号占空 比减小，频谱减小；幅度值减小，频谱减小。 2.未安装Origin绘图软件，Excel绘图未能达到理想效果。
Chapter 2 Solutions 2.1 最小采样频率为两倍的信号最大频率，即44.1kHz 。 2.2 (a)、由ω = 2πf = 20 rad/sec ，信号的频率为f = 3.18 Hz 。信号的奈奎斯特采样频率为6.37 Hz 。 (b)、3 5000π=ω，所以f = 833.3 Hz ，奈奎斯特采样频率为1666.7 Hz 。 (c)、7 3000π=ω，所以f = 214.3 Hz ，奈奎斯特采样频率为428.6 Hz 。 2.3 (a) 1258000 1f 1T S S ===μs (b)、最大还原频率为采样频率的一半，即4000kHz 。 2.4 ω = 4000 rad/sec ，所以f = 4000/(2π) = 2000/π Hz ，周期T = π/2000 sec 。因此，5个周期为5π/2000 = π/400 sec 。对于这个信号，奈奎斯特采样频率为2(2000/π) = 4000/π Hz 。所以采样频率为f S = 4(4000/π) = 16000/π Hz 。因此5个周期收集的采样点为(16000/π samples/sec )(π/400 sec) = 40。 2.5 ω = 2500π rad/sec ，所以f = 2500π/(2π) = 1250 Hz ，T = 1/1250 sec 。因此，5个周期为5/1250 sec 。对于这个信号，奈奎斯特采样频率为2(1250) = 2500 Hz ，所以采样频率为f S = 7/8(2500) = 2187.5 Hz 。采样点数为(2187.5 点/sec)(5/1250 sec) = 8.75。这意味着在模拟信号的五个周期内只有8个点被采样。事实上，对于这个信号来说，在整数的模拟周期中，是不可能采到整数个点的。 2.6 2.7 信号搬移发生在kf S ± f 处，换句话说，频谱搬移发生在每个采样频率的整数倍 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 频率/kHz
实验二 连续时间信号的频域分析 一、实验目的 1、掌握连续时间周期信号的傅里叶级数的物理意义和分析方法； 2、观察截短傅里叶级数而产生的“Gibbs 现象”，了解其特点以及产生的原因； 3、掌握连续时间傅里叶变换的分析方法及其物理意义； 4、掌握各种典型的连续时间非周期信号的频谱特征以及傅里叶变换的主要性质； 5、学习掌握利用Matlab 语言编写计算CTFS 、CTFT 和DTFT 的仿真程序，并能利用这些程序对一些典型信号进行频谱分析，验证CTFT 、DTFT 的若干重要性质。 基本要求：掌握并深刻理傅里叶变换的物理意义，掌握信号的傅里叶变换的计算方法，掌握利用Matlab 编程完成相关的傅里叶变换的计算。 二、原理说明 1、连续时间周期信号的傅里叶级数CTFS 分析 任何一个周期为T 1的正弦周期信号，只要满足狄利克利条件，就可以展开成傅里叶级数。 三角傅里叶级数为： ∑∞ =++=1 000)]sin()cos([)(k k k t k b t k a a t x ωω 2.1 或： ∑∞=++=1 00)cos()(k k k t k c a t x ?ω 2.2 其中1 02T πω=，称为信号的基本频率（Fundamental frequency ），k k b a a ，和，0分别是信号)(t x 的直流分量、 余弦分量幅度和正弦分量幅度，k k c ?、为合并同频率项之后各正弦谐波分量的幅度和初相位，它们都是频率0ωk 的函数，绘制出它们与0ωk 之间的图像，称为信号的频谱图（简称“频谱”），k c －0ωk 图像为幅度谱，k ?－0ωk 图像为相位谱。 三角形式傅里叶级数表明，如果一个周期信号x(t)，满足狄里克利条件，就可以被看作是由很多不同频率的互为谐波关系（harmonically related ）的正弦信号所组成，其中每一个不同频率的正弦信号称为正弦谐波分量 (Sinusoid component)，其幅度（amplitude ）为k c 。也可以反过来理解三角傅里叶级数：用无限多个正弦谐波分量可以合成一个任意的非正弦周期信号。 指数形式的傅里叶级数为：
课程设计任务书 题目 专业、班级电信1班学号姓名 主要内容、基本要求、主要参考资料等： 基于钟表设计的常识，给出时、分、秒的设计思路，并利用硬件编程语言VHDL或者Verilog-HDL来实 现。要求具有基本功能如调整时间对表、闹铃、计时器等，给出完成控制电路所需要的设计模块；给出硬 件编程语言的实现，并进行仿真；给出下载电路的设计，设计为2种下载方法，其中一种必须为JTAG；同 时设计者报告不允许雷同。 参考资料： 1、潘松、黄继业《EDA技术及其应用》（第四版）科学出版社 2009 2、樊昌信《通信原理》电子出版社 完成期限： 指导教师签名： 课程负责人签名： 年月日
目录 摘要…………………………………………………………………………………II
ABSTRACT……………………………………………………………………………III 绪论…………………………………………………………………………………III 1傅里叶变换原理概述 (1) 1.1 傅里叶变换及逆变换的MATLAB实现 (2) 2 用MATLAB实现典型非周期信号的频域分析 (3) 2.1 单边指数信号时域波形图、频域图 (3) 2.2 偶双边指数信号时域波形图、频域图 (4) 2.3 奇双边指数信号时域波形图、频域图 (4) 2.4 直流信号时域波形图、频域图 (5) 2.5 符号函数信号时域波形图、频域图 (5) 2.6 单位阶跃信号时域波形图、频域图 (6) 2.7 单位冲激信号时域波形图、频域图 (6) 2.8 门函数信号时域波形图、频域图 (7) 3 用MATLAB实现信号的幅度调制 (8) 3.1 实例1 (8) 3.2 实例2 (10) 4 实现傅里叶变换性质的波形仿真 (11) 4.1 尺度变换特性 (11) 4.2 时移特性 (14) 4.3 频移特性 (16) 4.4 时域卷积定理 (18) 4.5 对称性质 (20) 4.6 微分特性 (22) 心得体会 (25) 参考文献 (26) 附录 (27)
第3章连续时间信号与系统的频域分析3.1 学习要求 1、掌握周期信号的频谱及其特点； 2、了解周期信号的响应问题； 3、掌握非周期信号的频域描述——傅立叶变换； 4、熟练掌握傅立叶变换的性质与应用； 5、掌握系统的频域特性及响应问题； 6、了解系统的无失真传输和理想滤波。 3.2 本章重点 1、频谱的概念及其特性； 2、傅里叶变换及其基本性质； 3、响应的频域分析方法； 4、系统频率响应的概念。 3.3 知识结构
3.4内容摘要 3.4.1信号的正交分解 两个矢量1V 和2V 正交的条件是这两个矢量的点乘为零，即： o 1212cos900?=?=V V V V 若有一个定义在区间()12,t t 的实函数集{}()(1,2,,)i g t i n =L ，在该集合中所有的函数满足 ?????=≠===??2 1 21,,2,1,0)()(,,2,1)(2t t j i t t i i n j j i dt t g t g n i k dt t g ΛΛ 则称这个函数集为区间()12,t t 上的正交函数集。式中i k 为常数，当1i k =时，称此函数集为归一化正交函数集。 若实函数集{}(),1,2,,i g t i n =L 是区间()12,t t 内的正交函数集，且除()i g t 之外 {}(),1,2,,i g t i n =L 中不存在()x t 满足下式 2 1 20()t t x t dt <<∞?且2 1 ()()0t i t x t g t dt =? 则称函数集{}(),1,2,,i g t i n =L 为完备正交函数集。 若在区间()12,t t 上找到了一个完备正交函数集{}(),1,2,,i g t i n =L ，那么，在此区间的信号()x t 可以精确地用它们的线性组合来表示 11221 ()()()()()n n i i i x t C g t C g t C g t C g t ∞ ==++++=∑L L 各分量的标量系数为 2 1 21 2 ()()d ()d t i t i t i t x t g t t C g t t = ?? 系数i C 只与()x t 和()i g t 有关，而且可以互相独立求取。 3.4.2周期信号的傅里叶级数 1、三角形式的傅里叶级数 0001 ()(cos sin )n n n x t a a n t b n t ωω∞ ===++∑
4.1 2ASK的调制基本原理 调制信号为二进制数字信号时，这种调制称为二进制数字调制。在2ASK调制中，载波的幅度只有两种变化状态，即利用数字信息“0”或“1”的基带矩形脉冲去键控一个连续的载波，使载波时断时续的输出。有载波输出时表示“1”，无载波输出时表示发送“0”。 2ASK信号可表示为 式中，为载波角频率，是为单极性NRZ矩形脉冲序列 其中，g(t)是持续时间为Ts的基带脉冲波形。为简便起见，通常假设g（t）是高度为1、宽度等于Ts的矩形脉冲；是第n个符号的电平取值。 则相应的2ASK信号就是OOK信号。 图4-1.1 2ASK/OOK信号的时间波形
2ASK/OOK信号的产生方法通常有两种：模拟调制法和键控法，相应的调制器如下图所示。图（a）就是一般的模拟幅度调制的方法，用乘法器实现；图（b）就是一种数字键控法，其中的开关电路受s（t）控制。 （a）模拟相乘法（b）数字键控法 图4-1.2 2ASK/OOK信号调制器原理框图 4.2 2ASK/OOK的调制仿真 2ASK/OOK信号调制仿真结果：
图4-2 2ASK/OOK信号调制仿真图 4.3 2ASK的解调基本原理 与AM信号的解调方法一样。2ASK/OOK信号也有两种基本的解调方法：非相干解调（包络检波法）和相干解调（同步检测法），相应的接受系统组成方框图如图所示。与模拟信号的接受系统相比，这里增加了一个“抽样判决器”方框， 这对于提高数字信号的接受性能是必要的。 （a）非相干解调方式
（b）相干解调方式 图4-3 2ASK/OOK信号的接收系统组成方框图 抽样判决器的作用是：信号经过抽样判决器，即可确定接收码元是“1”还是“0”。假设抽样判决门限为b，当信号抽样值大于b时，判为“1”码；信号抽样值小于b时，判为“0”码。当本实验为简化设计电路，在调制的输出端没有加带通滤波器，并且假设信道时理想的，所以在解调部分也没有加带通滤波器。 2ASK是20世纪初最早运用于无线电报中的数字调制方式之一。但是，ASK 传输技术受噪声影响很大。噪声电压和信号一起改变了振幅。在这种情况下，“0”可能变为“1”，“1”可能变为“0”。可以想象，对于主要依赖振幅来识别比特的ASK调制方法，噪声是一个很大的问题。由于ASK是受噪声影响最大的调制技术，现已较少应用，不过，2ASK常常作为研究其他数字调制的基础，还是有必要了解它。 4.4 2ASK的解调仿真 2ASK解调仿真结果： 图4-4 2ASK/OOK的信号解调仿真图
数字信号处理基础书后题答案中文版
Chapter 2 Solutions 2.1 最小采样频率为两倍的信号最大频率，即44.1kHz 。 2.2 (a)、由ω = 2πf = 20 rad/sec ，信号的频率为f = 3.18 Hz 。信号的奈奎斯特采样频率为6.37 Hz 。 (b)、35000π =ω，所以f = 833.3 Hz ，奈奎斯特采样频率为1666.7 Hz 。 (c)、7 3000π =ω，所以f = 214.3 Hz ，奈奎斯特采样频率为428.6 Hz 。 2.3 (a) 1258000 1f 1T S S === μs (b)、最大还原频率为采样频率的一半，即4000kHz 。 2.4 ω = 4000 rad/sec ，所以f = 4000/(2π) = 2000/π Hz ，周期T = π/2000 sec 。因此，5个周期为5π/2000 = π/400 sec 。对于这个信号，奈奎斯特采样频率为2(2000/π) = 4000/π Hz 。所以采样频率为f S = 4(4000/π) = 16000/π Hz 。因此5个周期收集的采样点为(16000/π samples/sec )(π/400 sec) = 40。 2.5 ω = 2500π rad/sec ，所以f = 2500π/(2π) = 1250 Hz ，T = 1/1250 sec 。因此，5个周期为5/1250 sec 。对于这个信号，奈奎斯特采样频率为2(1250) = 2500 Hz ，所以采样频率为f S = 7/8(2500) = 2187.5 Hz 。采样点数为(2187.5 点/sec)(5/1250 sec) = 8.75。这意味着在模拟信号的五个周期内只有8个点被采样。事实上，对于这个信号来说，在整数的模拟周期中，是不可能采到整数个点的。 2.7 信号搬移发生在kf S ± f 处，换句话说，频谱搬移发生在每个采样频率的整数 倍 -200 200 400 600 800 1000 1200 0.10.20.30.40.50.60.70.80.91 幅度 频
信号与系统 实验报告 实验三周期信号的频谱分析 实验报告评分：_______ 实验三周期信号的频谱分析 实验目的： 1、掌握连续时间周期信号的傅里叶级数的物理意义和分析方法； 2、观察截短傅里叶级数而产生的“Gibbs现象”，了解其特点以及产生的原因；
3、掌握各种典型的连续时间非周期信号的频谱特征。 实验内容： （1）Q3-1 编写程序Q3_1，绘制下面的信号的波形图： 其中，0 = 0.5π，要求将一个图形窗口分割成四个子图，分别绘制cos( 0t)、cos(3 0t)、cos(5 0t)和x(t) 的波形图，给图形加title，网格线和x坐标标签，并且程序能够接受从键盘输入的和式中的项数。 程序如下: clear,%Clear all variables close all,%Close all figure windows dt = 0.00001; %Specify the step of time variable t = -2:dt:4; %Specify the interval of time w0=0.5*pi; x1=cos(w0.*t); x2=cos(3*w0.*t); x3=cos(5*w0.*t); N=input('Type in the number of the harmonic components N='); x=0; for q=1:N; x=x+(sin(q*(pi/2)).*cos(q*w0*t))/q; end subplot(221) plot(t,x1)%Plot x1 axis([-2 4 -2 2]); grid on, title('signal cos(w0.*t)') subplot(222) plot(t,x2)%Plot x2 axis([-2 4 -2 2]); grid on, title('signal cos(3*w0.*t))') subplot(223) plot(t,x3)%Plot x3 axis([-2 4 -2 2])
第一章引言 语音信号是一种非平稳的时变信号，它携带着各种信息。在语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等语音处理中无一例外需要提取语音中包含的各种信息。语音信号分析的目的就在与方便有效的提取并表示语音信号所携带的信息。语音信号分析可以分为时域和频域等处理方法。语音信号可以认为在短时间内(一般认为在 10~30ms 的短时间内)近似不变，因而可以将其看作是一个准稳态过程, 即语音信号具有短时平稳性。任何语音信号的分析和处理必须建立在“短时”的基础上, 即进行“短时分析”。 时域分析:直接对语音信号的时域波形进行分析，提取的特征参数有短时能量，短时平均过零率，短时自相关函数等。 频域分析:对语音信号采样，并进行傅里叶变换来进行频域分析。主要分析的特征参数：短时谱、倒谱、语谱图等。 本文采集作者的声音信号为基本的原始信号。对语音信号进行时频域分析后，进行加白噪声处理并进行了相关分析，设计滤波器并运用所设计的滤波器对加噪信号进行滤波, 绘制滤波后信号的时域波形和频谱。整体设计框图如下图所示： 图1.1时频域分析设计图 图1.2加噪滤波分析流程图
第二章 语音信号时域分析 语音信号的时域分析可直接对语音信号进行时域波形分析，在此只只针对语音信号的短时能量、短时平均过零率、短时自相关函数进行讨论。 2.1窗口选择 由人类的发生机理可知，语音信号具有短时平稳性，因此在分析讨论中需要对语音信号进行加窗处理进而保证每个短时语音长度为10~30ms 。通常选择矩形窗和哈明窗能得到较理想的“短时分析”设计要求。两种窗函数的时域波形如下图2.1所示： sample w （n ） sample w （n ） 图2.1 矩形窗和Hamming 窗的时域波形 矩形窗的定义：一个N 点的矩形窗函数定义为如下 {1,00,()n N w n ≤<=其他 （2.1） 哈明窗的定义：一个N 点的哈明窗函数定义为如下 0.540.46cos(2),010,()n n N N w n π-≤<-??? 其他 = （2.2） 这两种窗函数都有低通特性，通过分析这两种窗的频率响应幅度特性可以发现（如图2.2）：矩形窗的主瓣宽度小（4*pi/N ），具有较高的频率分辨率，旁瓣峰值大（-13.3dB ），会导致泄漏现象；哈明窗的主瓣宽8*pi/N ，旁瓣峰值低（-42.7dB ），可以有效的克服泄漏现象，具有更平滑的低通特性。因此在语音频谱分析时常使用哈明窗，在计算短时能量和平均幅度时通常用矩形窗。表2.1对比了这两种窗函数的主瓣宽度和旁瓣峰值。
第四章 连续信号的频域分析 将信号分解为若干不同频率的正弦信号或虚指数信号，实质上是将信号在频率域上进行分解，因此根据这种基本思想对信号和系统的分析称为频域分析。这种分解过程是通过傅里叶级数和傅里叶变换这一数学工具来实现的。 本章首先介绍连续信号的傅里叶级数和傅里叶变换，熟悉信号频谱的概念。 4.1 基本要求 1．基本要求 ? 了解傅里叶级数和傅里叶变换的定义及其物理含义； ? 掌握信号频谱和频谱密度的概念； ? 了解连续谱和离散谱的特点和区别； ? 掌握傅里叶变换的常用性质； ? 掌握周期信号傅里叶变换的求解方法。 2．重点和难点 ? 傅里叶变换的性质及其应用 4.2 知识要点 1．周期信号的傅里叶级数 （1）傅里叶级数展开式 三角形式：∑∑∞ =∞=+Ω+=Ω+Ω+=1010)cos(2)]sin()cos([2)(n n n n n n t n A A t n b t n a a t f ?（4-1） 指数形式： ∑∑∞ -∞ =+Ω∞ -∞ =Ω= =n t n n n t n n n F F t f )j(j e e )(? （4-2） 其中 ? +Ω= T t t n t t n t f T a 00 d cos )(2 ，n =0，1，2，? （4-3） ? +Ω= T t t n t t n t f T b 00 d sin )(2，n =1，2，? （4-4） 且
n n n n n n a b b a A a A arctg , ,2 200-=+==? （4-5） ?+Ω-= T t t t n n t t f T F 00 d e )(1j （4-6） （2）两种形式之间的转换关系 0)( e 2 1 j ≥=n A F n n n ? （4-7） 并且|F n |为偶函数，?n 为奇函数，即 ||||n n F F -=，||||n n -=?? （4-8） （3）傅里叶级数的物理含义 通过傅里叶级数可以将任意周期信号f (t )分解为若干个正弦信号（三角形式）或复简谐信号（指数形式）的叠加。每个正弦信号分量的频率为周期信号基波频率的n 倍（n ?0），即n ?，而幅度为A n 或者2|F n |，相位为?n ，将其称作第n 次谐波分量。特别地，将频率为0（即n =0）的分量称为直流分量，幅度为A 0/2或者F 0；频率等于基波频率?（即n =1）的分量称为基波分量。 2．周期信号的频谱 通过傅里叶级数可以将时域中的周期信号分解为直流分量、基波分量和各次谐波分量之和，傅里叶级数展开式中的A n 、?n 或傅里叶系数F n 分别代表了各分量的幅度和相位随谐波次数n （从而频率n ?）的变化关系，称为周期信号的频谱，其中A n 或|F n |称为幅度谱，?n 称为相位谱。 A n 或|F n |、?n 都是关于整型变量n 的实函数，分别以其为纵轴，以n （或者n ?）为横轴，得到的图形称为周期信号的幅度谱图和相位谱图，合称为周期信号的频谱图。 但是，在三角形式的傅里叶级数中，A n 和?n 的自变量n 只能取非负的整数，因此称为单边频谱，而在F n 中，n 可以为任意的整数，相应地将F n 称为双边频谱。对同一个周期信号，其单边和双边频谱可以通过式（4-7）进行相互转换。 所有周期信号的频谱都具有离散性，因此称为离散谱。 3．非周期信号的傅里叶变换及其频谱密度 非周期信号的傅里叶变换及傅里叶反变换的定义为 ?∞ ∞--=t t f F t d e )()j (j ωω （4-9） ?∞ ∞ -= ωωωd )e (j 2π1)(j t F t f （4-10） 其中正变换用于根据信号的时域表达式求其频谱表达式，反变换用于根据其频谱表达式求时域表达式。 通过傅里叶变换可以将信号分解为不同频率的复简谐信号的叠加，而信号的傅里叶变换F (j ?)反映了信号中各分量的幅度和相位随其频率? 的变化关系，称为信号的频谱密度，又称为频谱密度函数或频谱函数。 教材表4-1中列出了一些基本信号的傅里叶变换，在求解复杂信号的傅里叶变换和频谱密度时经常用到。 4．傅里叶变换的性质
网络基础调制与解调 人们常说的Modem，其实是Modulator（调制器）与Demodulator（解调器）的简称，中文称为调制解调器。也有人跟据Modem的谐音，亲昵地称之为“猫”。大家知道，计算机内的信息是由“0”和“1”组成数字信号，而在电话线上传递的却只能是模拟电信号。于是，当两台计算机要通过电话线进行数据传输时，就需要一个设备负责数模的转换。这个数模转换器就是这里要讨论的Modem。计算机在发送数据时，先由Modem把数字信号转换为相应的模拟信号，这个过程称为“调制”。经过调制的信号通过电话载波传送到另一台计算机之前，也要经由接收方的Modem负责把模拟信号还原为计算机能识别的数字信号，这个过程我们称“解调”。正是通过这样一个“调制”与“解调”的数模转换过程，从而实现了两台计算机之间的远程通讯。 在频带传输系统中，计算机通过调制解调器与电话线路连接。在发送端，调制解调器将计算机产生的数字信号转换成电话交换网可以传送的模拟数据信号；在接收端，调制解调器将接收到的模拟数据信号还原成数字信号传送给计算机。在全双工通信方式中，调制解调器应具有同时发送与接收模拟数据信号的能力。计算机通过调制解调器与电话交换网实现远程通信的结构如图3-23所示。 图3-23 远程通信的结构 根据模拟数据编码类型的不同，可以将调制解调器分成多种类型。图3-24给出了FSK 方式的调制解调器工作原理示意图。发送端调制器是用输入的数字脉冲信号控制两个不同频率振荡器信号的输出来实现数字信号-模拟信号的转换。当输入的数字脉冲信号为高电平（对应于逻辑1）时，频率f1=1270Hz的振荡器有信号输出，当输入的数字脉冲信号为低电平（对应于逻辑0）时，频率f2=1070Hz的振荡器有信号输出。在调制器的输出端，通过组合器将根据输入的数字脉冲信号1、0序列排列顺序控制的两种频率的正（余）弦信号组合起来，就构成了FSK信号。由于对应1、0的两种不同频率的正（余）弦信号是处于电话交换网的通频带内，因此模拟数据信号FSK可以顺利地通过模拟电话交换网到达接收端。在接收端通过设置对应f1、f2两种频率的带通滤波器，将两种不同频率的正（余）弦信号分开，使频率为f1和f2的正（余）弦信号分别通过两个检波器，再将检波器输出信号送给组合器叠加。组合器输出的解调信号对应的数字脉冲信号的高、低电平（即逻辑1与0）的变化规律与调制器输入的数字数据信号的高、低电平变化规律相同。
一. 填空题 1、一线性时不变系统，输入为x（n）时，输出为y（n）；则输入为2x（n）时，输出为2y(n) ；输入为x（n-3）时，输出为y(n-3) 。 2、从奈奎斯特采样定理得出，要使实信号采样后能够不失真还原，采样频率fs与信号最高频率 f max关系为：fs>=2f max。 3、已知一个长度为N的序列x(n)，它的离散时间傅立叶变换为X（e jw），它的N点离散傅立叶变换X（K）是关于X（e jw）的N 点等间隔采样。 4、有限长序列x(n)的8点DFT为X（K），则X（K）= 。 5、用脉冲响应不变法进行IIR数字滤波器的设计，它的主要缺点是频谱的交叠所产生的现象。 6．若数字滤波器的单位脉冲响应h（n）是奇对称的，长度为N，则它的对称中心是(N-1)/2 。 7、用窗函数法设计FIR数字滤波器时，加矩形窗比加三角窗时，所设计出的滤波器的过渡带比较窄，阻带衰减比较小。 8、无限长单位冲激响应（IIR）滤波器的结构上有反馈环路，因此是递归型结构。 9、若正弦序列x(n)=sin(30nπ/120)是周期的,则周期是N= 8 。 10、用窗函数法设计FIR数字滤波器时，过渡带的宽度不但与窗的类型有关，还与窗的采样点数有关 11．DFT与DFS有密切关系，因为有限长序列可以看成周期序列的主值区间截断，而周期序列可以看成有限长序列的周期延拓。 12．对长度为N的序列x(n)圆周移位m位得到的序列用x m(n)表示，其数学表达式为x m(n)= x((n-m))N R N(n)。 13．对按时间抽取的基2-FFT流图进行转置，并将输入变输出，输出变输入即可得到按频率抽取的基2-FFT流图。 14.线性移不变系统的性质有交换率、结合率和分配律。 15.用DFT近似分析模拟信号的频谱时，可能出现的问题有混叠失真、泄漏、栅栏效应和频率分辨率。 16.无限长单位冲激响应滤波器的基本结构有直接Ⅰ型，直接Ⅱ型，串联型和并联型四种。 17.如果通用计算机的速度为平均每次复数乘需要5μs，每次复数加需要1μs，则在此计算机上计算210点的基2 FFT需要10 级蝶形运算，总的运算时间是______μs。 二．选择填空题 1、δ(n)的z变换是 A 。
哈尔滨工业大学 信息科学与工程学院 通信原理实验报告 姓名：XXX 学号：XXX 2011年7月15日
一、任务与要求 1.1设计任务 1. 模拟调制与解调 用matlab实现AM、DSB、SSB调制与解调过程。 2. 数字调制与解调 用matlab实现2ASK、2FSK、2PSK调制与解调过程。 1.2设计要求 1. 掌握AM, DSB, SSB 三种调制方式的基本原理及解调过程。 2. 掌握2ASK, 2FSK, 2PSK 三种调制方式的基本原理及解调过程。 3. 学习MATLAB软件，掌握MA TLAB各种函数的使用，能将调制解调过程根据调制解调过程的框图结构，用matlab程序实现，仿真调制过程，记录并分析仿真结果。 4. 对作出的波形和曲线进行分析和比较，讨论实际值和理论值的误差原因和改进方法。 二、设计原理 （1）模拟调制与解调 DSB调制属于幅度调制。幅度调制是用调制信号去控制高频载波的振幅，使其按调制信号的规律而变化的过程。 设正弦型载波c(t)=Acos(wc*t),式中：A为载波幅度， wc为载波角频率。 根据调制定义，幅度调制信号（已调信号）一般可表示为： f(t)=Am(t)cos(t)（公式1-1）,其中，m(t)为基带调制信号。 设调制信号m(t)的频谱为M()，则由公式1-1不难得到已调信号(t)的频谱。 在波形上，幅度已调信号随基带信号的规律呈正比地变化；在频谱结构上，它的频谱完全是基带信号频谱在频域内的简单搬移。 如果在AM调制模型中将直流去掉，即可得到一种高调制效率的调制方式—抑制载波双边带信号(DSB—SC)，简称双边带信号。 其时域表达式为f(t)=m(t)cos(t) 式中，假设的平均值为0。DSB的频谱与AM的谱相近，只是没有了在处的 函数，即f()=[M(w-wc)+M(w+wc)] 其典型波形和频谱如图1-1所示：
福建农林大学计算机与信息学院 信息工程类 课程设计报告 课程名称：信号与系统 课程设计题目：连续时间信号的频域分析 姓名： 系：电子信息工程 专业：电子信息工程 年级：2008 学号： 指导教师： 职称： 2011 年 1 月10 日
福建农林大学计算机与信息学院信息工程类 课程设计结果评定
目录 1课程设计的目的 (1) 2课程设计的要求 (1) 3课程设计报告内容.....................................................................1-13 3.1连续信号的设计..................................................................1-11 3.2验证傅里叶变换的调制定理 (11) 3.3周期信号及其频谱 (12) 4总结 (13) 参考文献 (14)
连续时间信号的频域分析 1.课程设计的目的 （1）熟悉MATLAB语言的编程方法及MATLAB指令； （2）掌握连续时间信号的基本概念； （3）掌握门函数、指数信号和抽样信号的表达式和波形； （4）掌握连续时间信号的傅里叶变换及其性质； （5）掌握连续时间信号频谱的概念以及幅度谱、相位谱的表示； （6）掌握利用MATLAB进行信号的傅里叶变换以及时域波形和频谱的表示；（7）通过连续时间信号的频域分析，更深刻地理解了连续时间信号的时域和频域间的关系，加深了对连续时间信号的理解。 2.课程设计的要求 （1）自行设计以下连续信号：门函数、指数信号和抽样信号。要求：（a）画出以上信号的时域波形图； （b）实现以上信号的傅里叶变换，画出以上信号的幅度谱及相位谱，并对相关结果予以理论分析； （c）对其中一个信号进行时移和尺度变换，分别求变换后信号的傅里叶变换，验证傅里叶变换的时移和尺度变换性质。 （2）自行设计信号，验证傅里叶变换的调制定理。 （3）自行设计一个周期信号，绘出该信号的频谱，并观察周期信号频谱的特点。 3.课程设计报告内容 3.1（a）①门函数(矩形脉冲)： MATLAB中矩形脉冲信号用rectpuls函数表示： y=rectpuls (t,width) %width缺省值为1 >> t=-2:0.001:2; T=2; yt=rectpuls (t,T); plot(t,yt); axis([-2,2,0,1.5]); grid on; %显示格线
实验二连续时间信号的频域分析 一、实验目的 1、掌握连续时间周期信号的傅里叶级数的物理意义和分析方法； 2、观察截短傅里叶级数而产生的“Gibbs现象”，了解其特点以及产生的原因； 3、掌握连续时间傅里叶变换的分析方法及其物理意义； 4、掌握各种典型的连续时间非周期信号的频谱特征以及傅里叶变换的主要性质； 5、学习掌握利用Matlab语言编写计算CTFS、CTFT和DTFT的仿真程序，并能利用这些程序对一些典型信号进行频谱分析，验证CTFT、DTFT的若干重要性质。 基本要求：掌握并深刻理傅里叶变换的物理意义，掌握信号的傅里叶变换的计算方法，掌握利用Matlab编程完成相关的傅里叶变换的计算。 二、原理说明 1、连续时间周期信号的傅里叶级数CTFS分析 任何一个周期为T 1 的正弦周期信号，只要满足狄利克利条件，就可以展开成傅里叶级数。 三角傅里叶级数为： ∑∞=+ + = 1 0 0 )] sin( ) cos( [ )( k k k t k b t k a a t xω ω 2.1
或： ∑∞ =++=100)cos()(k k k t k c a t x ?ω 2.2 其中1 02T πω=，称为信号的基本频率（Fundamental frequency ），k k b a a ，和，0分别是信号)(t x 的直流分量、余弦分量幅度和正弦分量幅度，k k c ?、为合并同频率项之后各正弦谐波分量的幅度和初相位，它们都是频率0ωk 的函数，绘制出它们与0ωk 之间的图像，称为信号的频谱图（简称“频谱”），k c －0ωk 图像为幅度谱，k ?－0ωk 图像为相位谱。 三角形式傅里叶级数表明，如果一个周期信号x(t)，满足狄里克利条件，就可以被看作是由很多不同频率的互为谐波关系（harmonically related ）的正弦信号所组成，其中每一个不同频率的正弦信号称为正弦谐波分量 (Sinusoid component)，其幅度（amplitude ）为k c 。也可以反过来理解三角傅里叶级数：用无限多个正弦谐波分量可以合成一个任意的非正弦周期信号。 指数形式的傅里叶级数为： ∑∞-∞== k t jk k e a t x 0)(ω 2.3 其中，k a 为指数形式的傅里叶级数的系数，按如下公式计算： ? --=2/2/1110)(1T T t jk k dt e t x T a ω 2.4 指数形式的傅里叶级数告诉我们，如果一个周期信号x(t)，满足狄里克利条件，那么，它就可以被看作是由很多不同频率的互为谐波关系（harmonically related ）的周期复指数信号所组成，其中每一个不同频率的周期复指数信号称为基本频率分量，其复幅度