实验二傅里叶分析及应用
一、实验目的
(一)掌握使用Matlab进行周期信号傅里叶级数展开和频谱分析
1、学会使用Matlab分析傅里叶级数展开,深入理解傅里叶级数的物理含义
2、学会使用Matlab分析周期信号的频谱特性
(二)掌握使用Matlab求解信号的傅里叶变换并分析傅里叶变换的性质
1、学会运用Matlab求连续时间信号的傅里叶变换
2、学会运用Matlab求连续时间信号的频谱图
3、学会运用Matlab分析连续时间信号的傅里叶变换的性质
(三)掌握使用Matlab完成信号抽样并验证抽样定理
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、实验条件
Win7系统,MATLAB R2015a
三、实验内容
1、分别利用Matlab符号运算求解法和数值计算法求下图所示信号的FT,并画出其频谱图(包括幅度谱和相位谱)[注:图中时间单位为:毫秒(ms)]。
符号运算法
数值运算法
t
(20
π ex p(-3 t) heaviside(t) - 8 π ex p(-5 t) heaviside(t))/(2 π)
2、试用Matlab 命令求ω
ω
ωj 54
-j 310)F(j ++=
的傅里叶反变换,并绘出其时域信号图。
两个单边指数脉冲的叠加
3、已知门函数自身卷积为三角波信号,试用Matlab 命令验证FT 的时域卷积定理。
4、设有两个不同频率的余弦信号,频率分别为Hz f 1001=,Hz f 38002=;现在使用抽样频率Hz f s 4000=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
> > > > > > > > >
>
-5
05x 10
-3
-1
1Time/s f (t )
Cosine curve
-2
-1
01
2
x 10
4
01234
5
-3
ω
f (w )
Cos freq spectrum
-5
05x 10
-3
-1
1
Time/s
f s (t )
Sample signal
-2
-1
012
x 10
4
024
6
-3
ω
f s w
Sample freq spectrum
x 10
-3
-1
01Time/s f (t )
Cosine curve
x 10
4
01234
5-3
ω
f (w )
Cos freq spectrum
-5
05x 10
-3
-1
1
Time/s
f s (t )
Sample signal
-2
-1
012
x 10
4
024
6-3
ω
f s w
Sample freq spectrum
f1 = 100Hz
将代码中f1设为3800即可↓
f2 = 3800Hz
01
Sa(t)
0.511.5Sa(t) freq spectrum
01
Sampling signal
00.511.5
spectrum of Sampling signal
5、结合抽样定理,利用MATLAB 编程实现)(t Sa 信号经过冲激脉冲抽样后得到的抽样信号()t f s 及其频谱[建议:冲激脉冲的周期分别取4*pi/3 s 、pi s 、2*pi/3 s 三种情况对比
],并利用()t f s 构建)(t Sa 信号。
(**改动第一行代码即可)
冲激脉冲的周期 = 4*pi/3 s
-50
5
-0.5
00.5
1Sa(t)
-20020
1Sa(t) freq spectrum
-505-0.5
00.5
1Sampling signal
-50
050
1spectrum of Sampling signal
冲激脉冲的周期 = pi s
-0.5
00.51Sa(t)
1Sa(t) freq spectrum
-0.5
00.51
Sampling signal
01spectrum of Sampling signal
冲激脉冲的周期 = 2*pi/3 s
-1-0.5
0.51
1.5
2
Original wave
00.20.40.60.81 1 class H-wave
00.2
0.40.60.81 3 class H-wave
00.20.40.60.8113 class H-wav e 00.2
0.40.60.8149 class H-wav e
6、已知周期三角信号如下图所示[注:图中时间单位为:毫秒(ms)]:
(1)试求出该信号的傅里叶级数[自己求或参见课本P112或P394],利用Matlab 编程实现其各次谐波[如1、3、5、13、49]的叠加,并验证其收敛性;
a 0 = ; a n =
; b n = 0 谐波幅度收敛速度:
原始波形:
第k 阶谐波 波形
01The 1times superpose
00.2
0.40.60.81The 3times superpose
01The 13times superpose
00.2
0.4
0.60.81The 49times superpose
前K 次谐波的叠加
Code :
-20
-15
-10
-5
5
10
15
20
00.2
0.40.60.8
1
(2)用Matlab 分析该周期三角信号的频谱[三角形式或指数形式均可]。当周期三角信号的周期(如由2ms →1ms 或由2ms →4ms )和宽度(如2ms →1ms )分别变化时,试观察分析其频谱的变化。
周期为2ms
周期为1ms
四、实验结论和讨论
1、凡是等步长离散采样一定会产生频率混叠现象。根据采样定理,当采样频率fs.max大于信号中最高频率fmax的2倍时(fs.max>2fmax),采样之后的数字信号才能完整保留原始信号中的信息。第四题中,f=3800hz时,采样频率4000hz明显小于f,故发生了混叠。
2、谐波叠加实验:可以看出随着波次的叠加,波形越来越趋近于原始波形,正体现了傅里叶级数对原函数的还原。
五、实验思考
1、MATLAB 原意是矩阵实验室,里面各种运算都是矩阵化的。所以在进行一些变量相乘的时候,要进行转置,比如单引号和点乘。
2、第二题傅里叶逆变换,我对照了wolframalpha的结果,不太一样后发现MATLAB的逆变换是没有归一化处理的,而wolframalpha针对的是离散傅里叶变换,默认加了1/sqrt(2pi)归一化因子。
3、第四题抽样那,频率变为3800hz后,图形应该也跟着放大才好看,但是放大有点失真,故还是选择了原来的比例。
function x=MyIFFT_FB(y) %MyIFFT_TB:My Inverse Fast Fourier Transform Time Based %按频率抽取基2-傅里叶逆变换算法 %input: % y -- 傅里叶正变换结果,1*N的向量 %output: % x -- 逆变换结果,1*N的向量 %参考文献: % https://www.doczj.com/doc/657070709.html,/view/fea1e985b9d528ea81c779ee.html N=length(y); x=conj(y); %求共轭 x=MyFFT_FB(x);%求FFT x=conj(x);%求共轭 x=x./N;%除以N end %% 内嵌函数====================================================== function y=MyFFT_FB(x,n) %MYFFT_TB:My Fast Fourier Transform Frequency Based %按频率抽取基2-fft算法 %input: % x -- 输入的一维样本 % n -- 变换长度,缺省时n=length(x) 当n小于x数据长度时,x数据被截断到第n个数据% 当n大于时,x数据在尾部补0直到x 含n个数据 %output: % y -- 1*n的向量,快速傅里叶变换结果 %variable define: % N -- 一维数据x的长度 % xtem -- 临时储存x数据用 % m,M -- 对N进行分解N=2^m*M,M为不能被2整除的整数 % two_m -- 2^m % adr -- 变址,1*N的向量 % l -- 当前蝶形运算的级数 % W -- 长为N/2的向量,记录W(0,N),W(1,N),...W(N/2-1,N) % d -- 蝶形运算两点间距离 % t -- 第l级蝶形运算含有的奇偶数组的个数 % mul -- 标量,乘数 % ind1,ind2 -- 标量,下标 % tem -- 标量,用于临时储存 %参考文献: % https://www.doczj.com/doc/657070709.html,/view/fea1e985b9d528ea81c779ee.html %% 输入参数个数检查
一、实验目的 1在理论学习的基础上,通过本实验加深对快速傅立叶变换的理解; 2熟悉并掌握按时间抽取FFT算法的程序; 3了解应用FFT进行信号频谱分析过程中可能出现的问题,例如混淆、泄漏、栅栏效应等,以便在实际中正确应用FFT。 二、实验内容 1仔细分析教材第六章‘时间抽取法FFT ’的算法结构,编制出相应的用FFT 进行信号分析的C语言(或MATLAB 语言)程序; 用MATLAB语言编写的FFT源程序如下: %% 输入数据f、N、T及是否补零 clc; clear; f=input('输入信号频率f:'); N=input('输入采样点数N:'); T=input('输入采样间隔T:'); C=input('信号是否补零(补零输入1,不补零输入0):'); %补零则输入1,不补则输入0 if(C==0) t=0:T:(N-1)*T; x=sin(2*pi*f*t); b=0; e lse b=input('输入补零的个数:'); while(log2(N+b)~=fix(log2(N+b))) b=input('输入错误,请重新输入补零的个数:'); end t=0:T:(N+b-1)*T; x=sin(2*pi*f*t).*(t<=(N-1)*T); end %% fft算法的实现 A=bitrevorder(x); % 将序列按二进制倒序 N=N+b; M=log2(N); % M为蝶形算法的层数 W=exp(-j*2*pi/N); for L=1:1:M %第L层蝶形算法 B=2^L/2; % B为每层蝶形算法进行加减运算的两个数的间隔 K=N/(2^L); % K为每层蝶形算法中独立模块的个数 for k=0:1:K-1 for J=0:1:B-1
Matlab傅里叶变换傅里叶逆变换 %% 信号经过傅里叶变换然后进行傅里叶逆变换后信号的变化 clear all;clc; %------Author&Date------ %Author: %Date: 2013/07/31 %========================================================================== Fs=8e3; %采样率 t=0:1/Fs:1; %采样点 len=length(t); %采样长度 f1=10; %频率1 f2=100; %频率2 f3=1000; %频率3 A1=1; %幅度1 A2=0.8; %幅度2 A3=0.3; %幅度3 MaxS=A1+A2+A3; %信号幅度的最大值 signal=A1*sin(2*pi*f1*t)+A2*sin(2*pi*f2*t)+A3*sin(2*pi*f3*t); X=fft(signal,len); %傅里叶变换 magX=abs(X); %信号的幅度 angX=angle(X); %信号的相位 Y=magX.*exp(1i*angX); %信号的频域表示 y=ifft(Y,len); %信号进行傅里叶逆变换 y=real(y); er=signal-y; %原始信号和还原信号的误差 subplot(311);plot(t,signal);axis([0 1 -MaxS MaxS]);xlabel('时间');ylabel('振幅');title('原始信号'); subplot(312);plot(t,y);axis([0 1 -MaxS MaxS]);xlabel('时间');ylabel('振幅');title('还原信号'); subplot(313);plot(t,er);xlabel('时间');ylabel('振幅');title('误差'); % End Script
%傅里叶变换 clc;clear all;close all; tic Fs=128;%采样频率,频谱图的最大频率 T=1/Fs;%采样时间,原始信号的时间间隔 L=256;%原始信号的长度,即原始离散信号的点数 t=(0:L-1)*T;%原始信号的时间取值范围 x=7*cos(2*pi*15*t-pi)+3*cos(2*pi*40*t-90*pi/180)+3*cos(2*pi*30*t-90*pi/ 180); z=7*cos(2*pi*15*t-pi)+3*cos(2*pi*40*t-90*pi/180); z1=6*cos(2*pi*30*t-90*pi/180); z1(1:L/2)=0; z=z+z1; y=x;%+randn(size(t)); figure; plot(t,y) title('含噪信号') xlabel('时间(s)') hold on plot(t,z,'r--') N=2^nextpow2(L);%N为使2^N>=L的最小幂 Y=fft(y,N)/N*2; Z=fft(z,N)/N*2;%快速傅里叶变换之后每个点的幅值是直流信号以外的原始信号幅值的N/2倍(是直流信号的N倍) f=Fs/N*(0:N-1);%频谱图的频率取值范围 A=abs(Y);%幅值 A1=abs(Z); B=A; %让很小的数置零. B1=A1; A(A<10^-10)=0; % A1(A1<10^-10)=0; P=angle(Y).*A./B; P1=angle(Z).*A1./B1; P=unwrap(P,pi);%初相位值,以除去了振幅为零时的相位值 P1=unwrap(P1,pi); figure subplot(211) plot(f(1:N/2),A(1:N/2))%函数ffs返回值的数据结构具有对称性,因此只取前一半 hold on plot(f(1:N/2),A1(1:N/2),'r--') title('幅值频谱')
1.请用MATLAB编写程序,实现任意两个有限长度序列的卷积和。要求用图 形显示两个序列及卷积结果。 解:y(n)=∑x(i)h(n-i) 假设x(n)={1,2,3,4,5}; h(n)={3,6,7,2,1,6}; y(n)=x(n)*h(n) 验证:y[n]=[1,12,28,46,65,72,58,32,29,30] 【程序】 N=5 M=6 L=N+M-1 x=[1,2,3,4,5] h=[3,6,7,2,1,6] y=conv(x,h) nx=0:N-1 nh=0:M-1 ny=0:L-1 subplot(131);stem(nx,x,'*b');xlabel('n');ylabel('x(n)');grid on subplot(132);stem(nh,h,'*b');xlabel('n');ylabel('h(h)');grid on subplot(133);stem(ny,y,'*r');xlabel('n');ylabel('y(h)');grid on 【运行结果】
2.已知两个序列x[n]=cos(n*pi/2), y[n]=e j*pi*n/4x[n],请编写程序绘制 X(e jw)和Y(e jw)和幅度和相角,说明它们的频移关系。 –提示:用abs函数求幅度,用angle求相角。 【程序】 n=0:15; x=cos(n*pi/2); y=exp(j*pi*n/4).*x; X=fft(x); Y=fft(y); magX=abs(X); angX=angle(X); magY=abs(Y); angY=angle(Y); subplot(221);stem(n,magX,'*r');xlabel('频率');ylabel('幅度');grid on; subplot(222);stem(n,angX,'*b');xlabel('频率');ylabel('相位');grid on; subplot(223);stem(n,magY,'*r');xlabel('频率');ylabel('幅度');grid on; subplot(224);stem(n,angY,'*b');xlabel('频率');ylabel('相位');grid on;
MATLAB实验傅里叶分析
实验七 傅里叶变换 一、实验目的 傅里叶变换是通信系统、图像处理、数字信号处理以及物理学等领域内的一种重要的数学分析工具。通过傅里叶变换技术可以将时域上的波形分 布变换为频域上的分布,从而获得信号的频谱特性。MATLAB 提供了专门的函数fft 、ifft 、fft2(即2维快速傅里叶变换)、ifft2以及fftshift 用于实现对信号的傅里叶变换。本次实验的目的就是练习使用fft 、ifft 以及fftshift 函数,对一些简单的信号处理问题能够获取其频谱特性(包括幅频和相频特性)。 二、实验预备知识 1. 离散傅里叶变换(DFT)以及快速傅里叶变换(FFT)简介 设x (t )是给定的时域上的一个波形,则其傅里叶变换为 2()() (1)j ft X f x t e dt π∞--∞=? 显然X ( f )代表频域上的一种分布(波形),一般来说X ( f )是复数。而傅里叶逆变换定义为: 2()() (2)j ft x t X f e df π∞-∞ =?
因此傅里叶变换将时域上的波形变换为频域上的波形,反之,傅里叶逆变换则将频域上的波形变换为时域上的波形。 由于傅里叶变换的广泛应用,人们自然希望能够使用计算机实现傅里叶变换,这就需要对傅里叶变换(即(1)式)做离散化处理,使 之符合电脑计算的特征。另外,当 把傅里叶变换应用于实验数据的分 析和处理时,由于处理的对象具有 离散性,因此也需要对傅里叶变换 进行离散化处理。而要想将傅里叶 变换离散化,首先要对时域上的波 形x (t )进行离散化处理。采用一个 时域上的采样脉冲序列: δ (t -nT ), n = 0, 1, 2, …, N -1; 可以实现上述目的,如图所示。其中N 为采样点数,T 为采样周期;f s = 1/T 是采样频率。注意采样时,采样频率f s 必须大于两倍的信号频率(实际是截止频率),才能避免混迭效应。 接下来对离散后的时域波形()()()(x t x t t n T x n T δ= -=的傅里叶变换()X f 进行离散处理。与上述做法类 似,采用频域上的δ脉冲序列: x (t δ x (t )δ t t t
Matlab数字图像处理实验指导 实验目的: 通过实验,深入理解和掌握图像处理的基本技术,提高动手实践能力。 实验环境: Matlab变成 实验一图像的几何变换 实验内容:设计一个程序,能够实现图像的各种几何变换。 实验要求:读入图像,打开图像,实现图像的平移变换、比例缩放、转置变换、镜像变换、旋转变换等操作。 实验原理: 图像几何变换又称为图像空间变换,它将一幅图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置。学习几何变换的关键就是要确定这种空间映射关系,以及映射过程中的变化参数。 几何变换不改变图像的像素值,只是在图像平面上进行像素的重新安排。一个几何变换需要两部分运算:首先是空间变换所需的运算,如平移、镜像和旋转等,需要用它来表示输出图像与输入图像之间的(像素)映射关系;此外,还需要使用灰度插值算法,因为按照这种变换关系进行计算,输出图像的像素可能被映射到输入图像的非整数坐标上。 设原图像f(x0,y0)经过几何变换产生的目标图像为g(x1,y1),则该空间变换(映射)关系可表示为: x1=s(x0,y0) y1=t(x0,y0) 其中,s(x0,y0)和t(x0,y0)为由f(x0,y0)到g(x1,y1)的坐标换变换函数。 一、图像平移 图像平移就是将图像中所有的点按照指定的平移量水平或者垂直移动。
二、图像镜像 镜像变换又分为水平镜像和垂直镜像。水平镜像即将图像左半部分和右半部分以图像竖直中轴线为中心轴进行对换;而竖直镜像则是将图像上半部分和下半部分以图像水平中轴线为中心轴进行对换。 三、图像转置 图像转置是将图像像素的x坐标和y坐标呼唤。图像的大小会随之改变——高度和宽度将呼唤。
实验二傅里叶分析及应用 姓名学号班级 一、实验目的 (一)掌握使用Matlab进行周期信号傅里叶级数展开和频谱分析 1、学会使用Matlab分析傅里叶级数展开,深入理解傅里叶级数的物理含义 2、学会使用Matlab分析周期信号的频谱特性 (二)掌握使用Matlab求解信号的傅里叶变换并分析傅里叶变换的性质 1、学会运用Matlab求连续时间信号的傅里叶变换 2、学会运用Matlab求连续时间信号的频谱图 3、学会运用Matlab分析连续时间信号的傅里叶变换的性质 (三)掌握使用Matlab完成信号抽样并验证抽样定理 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、实验条件 需要一台PC机和一定的matlab编程能力 三、实验内容 2、分别利用Matlab符号运算求解法和数值计算法求下图所示信号的FT,并画出其频谱图(包括幅度谱和相位谱)[注:图中时间单位为:毫秒(ms)]。
符号运算法: Ft= sym('t*(Heaviside(t+2)-Heaviside(t+1))+Heaviside(t+1)-Heaviside(t-1)+(-t)*(Heavi side(t-1)-Heaviside(t-2))'); Fw = fourier(Ft); ezplot(abs(Fw)),grid on; phase = atan(imag(Fw)/real(Fw)); ezplot(phase);grid on; title('|F|'); title('phase'); 3、试用Matlab 命令求ω ωωj 54 -j 310)F(j ++= 的傅里叶反变换,并绘出其时域信号图。
实验二傅里叶分析及应用 、实验目的 (一)掌握使用Matlab 进行周期信号傅里叶级数展开和频谱分析 1、学会使用Matlab 分析傅里叶级数展开,深入理解傅里叶级数的物理含义 2、学会使用Matlab 分析周期信号的频谱特性 二)掌握使用Matlab 求解信号的傅里叶变换并分析傅里叶变换的性质 1、学会运用Matlab 求连续时间信号的傅里叶变换 2、学会运用Matlab 求连续时间信号的频谱图 3、学会运用Matlab 分析连续时间信号的傅里叶变换的性质 三)掌握使用Matlab 完成信号抽样并验证抽样定理 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 、实验条件 Win7系统,MATLAB R2015a 三、实验内容 1、分别利用Matlab 符号运算求解法和数值计算法求下图所示信号的FT,并画出其频谱图(包括幅度谱和相位谱)[注:图中时间单位为:毫秒(ms)]。
Code: ft = sym( ' (t+2)*(heaviside(t+2)-heavisi de(t+1))+(heaviside(t+1)-heav iside(t- 1))+(2-t)*(heaviside( t-1)-heaviside(t- 2))' ); fw = simplify(fourier(ft)); subplot(2, 1, 1); ezplot(abs(fw)); grid on; title( 'amp spectrum' ); phi = atan(imag(fw) / real(fw)); subplot(2, 1, 2); ezplot(phi); grid on ; title( 'phase spectrum' ); 符号运算法 Code: dt = 0.01; t = -2: dt: 2; ft (t+2).*(uCT(t+2)- uCT(t+1))+(u CT(t+1)-uCT(t- 1))+(2-t).*(uCT (t-1)- uCT(t-2)); N = 2000; k = -N: N; w = pi * k / (N*dt); fw = dt*ft*exp(-i*t'*w); fw = abs(fw); plot(w, fw), grid on; axis([-2*pi 2*pi -1 3.5]); 数值运算法
目录 用Matlab 对信号进行傅里叶变换 (2) Matlab 的傅里叶变换实例 (5) Matlab 方波傅立叶变换画出频谱图 (7)
用 Matlab 对信号进行傅里叶变换 1. 离散序列的傅里叶变换 DTFT(Discrete Time Fourier Transform) 代码: %原离散信号有 8 点 %原信号是 1行 8列的矩阵 %构建原始信号,为指数信号 %频域共-800 +800 的长度(本应是无穷, 高 %求 dtft 变换,采用原始定义的方法,对复指 7 subplot(311) 8 stem(n,xn); 9 title('原始信号(指数信号 )'); 10 subplot(312); 11 plot(w/pi,abs(X)); 12 title('DTFT 变换 ') 结果: 分析:可见,离散序列的 dtft 变换是周期的,这也符合 Nyquist 采样 定理的描述, 连续时间信号经周期采样之后, 所得的离散信号的频谱 是原连续信号频谱的周期延拓。 2. 离散傅里叶变换 1 N=8; 2 n=[0:1:N-1] 3 xn=0.5.^n; 4 5 w=[-800:1:800]*4*pi/800; 频分量很少,故省去) 6 X=xn*exp(-j*(n'*w)); 数分 量求和而得
与 1 中 DTFT 不一样的是, DTFT 的求和区间是整个频域,这对 N=8; % 原离散信号有 8 点 n=[0:1:N-1] %原信号是 1行 8列的矩阵 xn=0.5.^n; %构建原始信号,为指数信号 w=[-8:1:8]*4*pi/8; %频域共 -800 +800 的长度(本应是无穷, 高频分量很少, 故省去) X=xn*exp(-j*(n'*w)); %求 dtft 变换,采用原始定义的方法,对复指数分量求和而得 subplot(311) stem(n,xn); w1=[-4:1:4]*4*pi/4; X1=xn*exp(-j*(n'*w1)); title(' 原始信号 (指数信号 )'); subplot(312); stem(w/pi,abs(X)); title(' 原信号的 16 点 DFT 变换 ') subplot(313) stem(w1/pi,abs(X1)); title(' 原信号的 8 点 DFT 变换 ') 计算机的计算来说是不可以实现的, DFT 就是序列的有限傅里叶变换。 实际上, 1 中代码也只是对频域的 -800 +800 中间的 1601 结果图: 分析: DFT 只是 DTFT 的现实版本,因为 DTFT 要求求和区间无穷, 而 DFT 只在有限点内求和。 3. 快速傅里叶变换 FFT ( Fast Fourier Transform ) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
一、傅立叶变化的原理; (1)原理 正交级数的展开是其理论基础!将一个在时域收敛的函数展开成一系列不同频率谐波的叠加,从而达到解决周期函数问题的目的。在此基础上进行推广,从而可以对一个非周期函数进行时频变换。 从分析的角度看,他是用简单的函数去逼近(或代替)复杂函数,从几何的角度看,它是以一族正交函数为基向量,将函数空间进行正交分解,相应的系数即为坐标。从变幻的角度的看,他建立了周期函数与序列之间的对应关系;而从物理意义上看,他将信号分解为一些列的简谐波的复合,从而建立了频谱理论。 当然Fourier积分建立在傅氏积分基础上,一个函数除了要满足狄氏条件外, 一般来说还要在积分域上绝对可积,才有古典意义下的傅氏变换。引入衰减因子e^(-st),从而有了Laplace变换。(好像走远了)。 (2)计算方法 连续傅里叶变换将平方可积的函数f(t)表示成复指数函数的积分或级数形式。 这是将频率域的函数F(ω)表示为时间域的函数f(t)的积分形式。 为 连续傅里叶变换的逆变换 (inverse Fourier transform) 即将时间域的函数f(t)表示为频率域的函数F(ω)的积分。 一般可称函数f(t)为原函数,而称函数F(ω)为傅里叶变换的像函数,原函数和像函数构成一个傅里叶变换对(transform pair)。 二、傅立叶变换的应用; DFT在诸多多领域中有着重要应用,下面仅是颉取的几个例子。需要指出 的是,所有DFT的实际应用都依赖于计算离散傅里叶变换及其逆变换的快速算
法,即快速傅里叶变换(快速傅里叶变换(即FFT )是计算离散傅里叶变换及其逆变换的快速算法。)。(1)、频谱分析DFT 是连续傅里叶变换的近似。因此可以对连续信号x(t)均匀采样并截断以得到有限长的离散序列,对这一序列作离散傅里叶变换,可以分析连续信号x(t)频谱的性质。前面还提到DFT 应用于频谱分析需要注意的两个问题:即采样可能导致信号混叠和截断信号引起的频谱泄漏。可以通过选择适当的采样频率(见奈奎斯特频率)消减混叠。选择适当的序列长度并加窗可以抑制频谱泄漏。(2)、数据压缩由于人类感官的分辨能力存在极限,因此很多有损压缩算法利用这一点将语音、音频、图像、视频等信号的高频部分除去。高频信号对应于信号的细节,滤除高频信号可以在人类感官可以接受的范围内获得很高的压缩比。这一去除高频分量的处理就是通过离散傅里叶变换完成的。将时域或空域的信号转换到频域,仅储存或传输较低频率上的系数,在解压缩端采用逆变换即可重建信号。(3)、OFDM OFDM (正交频分复用)在宽带无线通信中有重要的应用。这种技术将带宽为N 个等间隔的子载波,可以证明这些子载波相互正交。尤其重要的是,OFDM 调制可以由IDFT 实现,而解调可以由DFT 实现。OFDM 还利用DFT 的移位性质,在每个帧头部加上循环前缀(Cyclic Prefix ),使得只要信道延时小于循环前缀的长度,就能消除信道延时对传输的影响。三、傅里叶变换的本质; 傅里叶变换的公式为dt e t f F t j ?+∞∞--=ωω)()(可以把傅里叶变换也成另外一种形式: t j e t f F ωπ ω),(21)(=可以看出,傅里叶变换的本质是内积,三角函数是完备的正交函数集,不同频率的三 角函数的之间的内积为0,只有频率相等的三角函数做内积时,才不为0。)(2,21)(2121Ω-Ω==?Ω-ΩΩΩπδdt e e e t j t j t j
1 利用FFT 计算连续时间信号的傅里叶变换 设()x t 是连续时间信号,并假设0t <时()0x t =,则其傅里叶变换由下式给出 0()()i t X x t e dt ωω∞ -=? 令Γ是一个固定的正实数,N 是一个固定的正整数。当,0,1,2,,1k k N ω=Γ=-L 时,利用FFT 算法可计算()X ω。 已知一个固定的时间间隔T ,选择T 足够小,使得每一个T 秒的间隔(1)nT t n T ≤<+内,()x t 的变化很小,则式中积分可近似为 (1)0 ()()()n T iwt nT n X e dt x nT ω∞+-==∑? (1)01[ ]()i t t n T t nT n e x nT i ωω ∞-=+==-=∑ 0 1()i T i nT n e e x nT i ωωω-∞-=-=∑ (27) 假设N 足够大,对于所有n N ≥的整数,幅值()x nT 很小,则式(27)变为 1 01()()i T N i nT n e X e x nT i ωωωω---=-=∑ (28) 当2/k NT ωπ=时,式(28)两边的值为 2/2/12/0211()()[]2/2/i k N i k N N i nk N n k e e X e x nT X k NT i k NT i k NT ππππππ----=--==∑ (29) 其中[]X k 代表抽样信号[]()x n x nT =的N 点DFT 。最后令2/NT πΓ=,则上式变为 2/1()[]0,1,2,,12/i k N e X k X k k N i k NT ππ--Γ==-L (30) 首先用FFT 算法求出[]X k ,然后可用上式求出0,1,2,,1k N =-L 时的()X k Γ。 应该强调的是,式(28)只是一个近似表示,计算得到的()X ω只是一个近似值。通过取更小的抽样间隔T ,或者增加点数N ,可以得到更精确的值。如果B ω>时,幅度谱()X ω很小,对应于奈奎斯特抽样频率2s B ω=,抽样间隔T 选择/B π比较合适。如果已知信号只在时间区间10t t ≤≤内存在,可以通过对1nT t >时的抽样信号[]()x n x nT =补零,使N 足够大。 例1 利用FFT 计算傅里叶变换
实验三周期信号的傅里叶级数分析及MATLAB实现 一、实验目的: 1.利用MATLAB实现周期信号的分解与合成,并图示仿真结果; 2.用MATLAB实现周期信号的频谱,画图观察和分析周期信号的频谱; 3.通过MATLAB对周期信号频谱的仿真,进一步加深对周期信号频谱理论知识的理解。 二、实验内容 9.1(a):程序: display('Please input the value of m(傅里叶级数展开项数)'); m=input('m='); t=-3*pi:0.01:3*pi; n=round(length(t)/4); f=cos(t).*(heaviside(t+2.5*pi)-heaviside(t+1.5*pi)+heaviside(t+0.5*pi)-heaviside(t-0.5 *pi)+heaviside(t-1.5*pi)-heaviside(t-2.5*pi)); y=zeros(m+1,max(size(t))); y(m+1,:)=f'; figure(1); plot(t/pi,y(m+1,:)); grid; axis([-3 3 -1 1.5]); title('半波余弦'); xlabel('单位:pi','Fontsize',8); x=zeros(size(t)); kk='1'; syms tx n T=2*pi; fx=sym('cos(tx)'); Nn=30; An=zeros(m+1,1); Bn=zeros(m+1,1); a0=2*int(fx,tx,-T/4,T/4)/T an=2*int(fx*cos(2*pi*(n+eps/2)*tx/T),tx,-T/4,T/4)/T bn=2*int(fx*sin(2*pi*(n+eps/2)*tx/T),tx,-T/4,T/4)/T An(1)=double(vpa(a0,Nn)); An(2)=0.5; for k=2:m An(k+1)=double(vpa(subs(an,n,k),Nn)); Bn(k+1)=double(vpa(subs(bn,n,k),Nn));
一、实验目的 1.利用MATLAB 编写FFT 快速傅里叶变换。 2.比较编写的myfft 程序运算结果与MATLAB 中的FFT 的有无误差。 二、实验条件 PC 机,MATLAB7.0 三、实验原理 1. FFT (快速傅里叶变换)原理: 将一个N 点的计算分解为两个N/2点的计算,每个N/2点的计算再进一步分解为N/4点的计算,以此类推。根据DFT 的定义式,将信号x[n]根据采样号n 分解为偶采样点和奇采样点。设偶采样序列为y[n]=x[2n],奇采样序列为z[n]=x[2n+1]。 上式中的k N W -为旋转因子N k j e /2π-。下式则为y[n]与z[n]的表达式: 2. 蝶形变换的原理: 下图给出了蝶形变换的运算流图,可由两个N/2点的FFT (Y[k]和Z[k]得出N 点FFT X[k])。同理,每个N/2点的FFT 可以由两个N/4点的FFT 求得。按这种方法,该过程可延迟后推到2点的FFT 。 下图为N=8的分解过程。图中最右边的为8个时域采样点的8点FFTX[k],由偶编号采样点的4点FFT 和奇编号采样点的4点得到。这4点偶编号又由偶编号的偶采
样点的2点FFT 和奇编号的偶采样点的2点FFT 产生。相同的4点奇编号也是如此。依次往左都可以用相同的方法算出,最后由偶编号的奇采样点和奇编号的偶采样点的2点FFT 算出。图中没2点FFT 成为蝶形,第一级需要每组一个蝶形的4组,第二级有每组两个蝶形的两组,最后一级需要一组4个蝶形。 四、实验内容 1.定义函数disbutterfly ,程序根据FFT 的定义:]2[][][N n x n x n y + +=、n N W N n x n x n z -+-=])2 [][(][,将序列x 分解为偶采样点y 和奇采样点z 。 function [y,z]=disbutterfly(x) N=length(x); n=0:N/2-1; w=exp(-2*1i*pi/N).^n; x1=x(n+1); x2=x(n+1+N/2); y=x1+x2; z=(x1-x2).*w; 2.定义函数rader ,纠正输出序列的输出顺序。 function y=rader(x,N) n=[0:N-1]; bn=dec2bin(n); rbn=fliplr(bn); rn=bin2dec(rbn); y=x(rn+1); 3.定义函数myfft ,程序中套了两个循环。 function X=myfft(x) N=length(x); h=log2(N); %h=3 for i=1:h %第一次i=1;第二次i=2 s=[]; for j=1:2^(i-1);%i=1时,j=1;i=2时,j=1:2 M=2^(h-i+1);%M:M=8;M=4 xj=x([1:M]+(j-1)*M);%xj=x([1:8]+(1-1)*8)=x(1)+x(2)...+x(8); %j=1:xj=x([1:4]);j=2:xj=x([1:4]+4) [y,z]=disbutterfly(xj); s=[s,y,z]; end x=s;
实验七 傅里叶变换 一、实验目的 傅里叶变换是通信系统、图像处理、数字信号处理以及物理学等领域内的一种重要的数学分析工具。通过傅里叶变换技术可以将时域上的波形分 布变换为频域上的分布,从而获得信号的频谱特性。MA TLAB 提供了专门的函数fft 、ifft 、fft2(即2维快速傅里叶变换)、ifft2以及fftshift 用于实现对信号的傅里叶变换。本次实验的目的就是练习使用fft 、ifft 以及fftshift 函数,对一些简单的信号处理问题能够获取其频谱特性(包括幅频和相频特性)。 二、实验预备知识 1. 离散傅里叶变换(DFT)以及快速傅里叶变换(FFT)简介 设x (t )是给定的时域上的一个波形,则其傅里叶变换为 2()() (1)j ft X f x t e dt π∞ --∞ =? 显然X ( f )代表频域上的一种分布(波形),一般来说X ( f )是复数。而傅里叶逆变换定义为: 2()() (2)j ft x t X f e df π∞ -∞ =? 因此傅里叶变换将时域上的波形变换为频域上的波形,反之,傅里叶逆变换则将频域上的波形变换为时域上的波形。 由于傅里叶变换的广泛应用,人们自然希望能够使用计算机实现傅里叶变换,这就需要对傅里叶变换(即(1)式)做离散化处理,使之符合电脑计算的特征。另外,当把傅里叶变换应用于实验数据的分析和处理时,由于处理的对象具有离散性,因此也需要对傅里叶变换进行离散化处理。而要想将傅里叶变换离散化,首先要对时域上的波形x (t )进行离散化处理。采用一个时域上的采样脉冲序列: δ (t -nT ), n = 0, 1, 2, …, N -1; 可以实现上述目的,如图所示。其中N 为采样点数,T 为采样周期;f s = 1/T 是采样频率。注意采样时,采样频率f s 必须大于两倍的信号频率(实际是截止频率),才能避免混迭效应。 接下来对离散后的时域波形()()()()x t x t t nT x nT δ=-=的傅里叶变换()X f 进行离散处理。与上述做法类似,采用频域上的δ脉冲序列: δ ( f -n/T 0), n = 0, 1, 2, …, N -1;T 0= NT 为总采样时间 可以实现傅里叶变换()X f 的离散化,如下图示。不难看出,离散后的傅里叶变换其频率间隔(频率轴上离散点的间隔,即频域分辨率) x (t ) δ 脉冲序列 x (t )δ (t -nT ) t t t
实验二傅里叶分析及应用 -、实验目的 (一)掌握使用Matlab进行周期信号傅里叶级数展开和频谱分析 1、学会使用Matlab分析傅里叶级数展开,深入理解傅里叶级数的物理含义 2、学会使用Matlab分析周期信号的频谱特性 (二)掌握使用Matlab求解信号的傅里叶变换并分析傅里叶变换的性质 1、学会运用Matlab求连续时间信号的傅里叶变换 2、学会运用Matlab求连续时间信号的频谱图 3、学会运用Matlab分析连续时间信号的傅里叶变换的性质 (三)掌握使用Matlab完成信号抽样并验证抽样定理 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 、实验条件 Win7 系统,MATLAB R2015a 三、实验内容 1、分别利用Matlab符号运算求解法和数值计算法求下图所示信号的FT,并画出其频
谱图(包括幅度谱和相位谱)
Code: ft = sym( ' (t+2)*(heaviside(t+2)-heavisi de(t+1))+(heaviside(t+1)-heav iside(t- 1))+(2-t)*(heaviside( t-1)-heaviside(t-2))' ); fw = simplify(fourier(ft)); subplot(2, 1, 1); ezplot(abs(fw)); gridon ; title( 'amp spectrum' ); phi = atan(imag(fw) / real(fw)); subplot(2, 1,2); ezplot(phi); grid on ; title( 'phase spectrum' ); 符号运算法 Code: dt = 0.01; t = -2: dt: 2; ft (t+2).*(uCT(t+2)-uCT(t+1))+(u CT(t+1)-uCT(t-1))+(2-t).*(uCT (t-1)-uCT(t-2)); N = 2000; k = -N: N; w = pi * k / (N*dt); fw = dt*ft*exp(-i*t'*w); fw = abs(fw); plot(w, fw), grid on; axis([-2*pi 2*pi -1 3.5]); 数值运算法amp spectrum -6-4 -2 0 2 4 6 w x10 phase spectrurri -6 -4 -2 0 2 4 6 w
实验四 离散信号的频域分析 一、 实验目的 1. 掌握序列的傅里叶变换、离散傅里叶级数、离散傅里叶变换、快速傅里叶变换的Matlab 实现; 2. 学习用FFT 对连续信号和离散信号进行谱分析的方法,了解可能出现的分析误差及其原因,以便在实际中正确应用FFT 。 二、 实验内容及步骤 1. 计算序列的DTFT 和DFT ,观察栅栏效应 设)()(4n R n x =,要求用MATLAB 实现: (1)计算)(n x 的傅里叶变换)(ωj e X ,并绘出其幅度谱; (2)分别计算)(n x 的4点DFT 和8点DFT ,绘出其幅度谱。并说明它们和)(ωj e X 的关系。 (提示:DFT 变换可用MA TLAB 提供的函数fft 实现,也可以自己用C 语言或matlab 编写) 2.计算序列的FFT ,观察频谱泄漏 已知周期为16的信号)1612cos()1610cos()(n n n x π π +=。 (1) 截取一个周期长度M=16点,计算其16点FFT ,并绘出其幅度谱; (2) 截取序列长度M=10点,计算其16点FFT ,绘出其幅度谱,并与(1)的结果进行比 较,观察频谱泄漏现象,说明产生频谱泄漏的原因。 三、 实验报告要求 1. 结合实验中所得给定典型序列幅频特性曲线,与理论结果比较,并分析说明误差产生的原因以及用FFT 作谱分析时有关参数的选择方法。 2. 总结实验所得主要结论。 1. 计算序列的DTFT 和DFT ,观察栅栏效应 设)()(4n R n x =,要求用MATLAB 实现: (1)计算)(n x 的傅里叶变换)(ωj e X ,并绘出其幅度谱; (2)分别计算)(n x 的4点DFT 和8点DFT ,绘出其幅度谱。并说明它们和)(ωj e X 的关系。 (1)代码: n=0:3; M=10;
fs=51.2; N=1024; n=0:N-1; t=n/fs; x=0.5-0.5*sign(t-1); Y=fft(x,N); mag=abs(Y); Y1=fftshift(Y); mag1=abs(Y1); fn2=(-N/10.24:N/10.24)*fs/N; subplot(2,1,1) plot(fn2,mag1((N/2-N/10.24+1):(N/2+N/10.24+1))); set(gca,'XTick',(-5:0.5:5)); set(gca,'YTick',(0:10:60)); xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅'); title('图1:矩形函数的FFT结果,N=512,fs=51.2Hz'); grid on; f=linspace(-5,5,1000); y=sqrt(2-2*cos(2*pi*f))./abs((2*pi*f)); subplot(2,1,2) plot(f,y); set(gca,'XTick',(-5:0.5:5)); set(gca,'YTick',(0:0.2:1)); xlabel('频率/Hz');ylabel('振幅'); title('图2:矩形函数傅里叶变换的理论结果'); grid on
-5-4.5-4-3.5-3-2.5-2-1.5-1-0.500.51 1.52 2.53 3.54 4.55010203040 50 60 频率/Hz 振幅 图1:矩形函数的FFT 结果,N=512,fs=51.2Hz -5-4.5-4-3.5-3-2.5-2-1.5-1-0.500.51 1.52 2.53 3.54 4.55 00.2 0.4 0.60.8 1频率/Hz 振幅图2:矩形函数傅里叶变换的理论结果
陕西科技大学实验报告 班级信工142 学号22 姓名何岩实验组别实验日期室温报告日期成绩报告内容:(目的和要求,原理,步骤,数据,计算,小结等) 1.求信号的离散时间傅立叶变换并分析其周期性和对称性; 给定正弦信号x(t)=2*cos(2*pi*10*t),fs=100HZ,求其DTFT。 (a)代码: f=10;T=1/f;w=-10:0.2:10; t1=0:0.0001:1;t2=0:0.01:1; n1=-2;n2=8;n0=0;n=n1:0.01:n2; x5=[n>=0.01]; x1=2*cos(2*f*pi*t1); x2=2*cos(2*f*pi*t2); x3=(exp(-j).^(t2'*w)); x4=x2*x3; subplot(2,2,1);plot(t1,x1); axis([0 1 1.1*min(x2) 1.1*max(x2)]); xlabel('x(n)');ylabel('x(n)'); title('原信号x1'); xlabel('t');ylabel('x1'); subplot(2,2,3);stem(t2,x2); axis([0 1 1.1*min(x2) 1.1*max(x2)]); title('原信号采样结果x2'); xlabel('t');ylabel('x2'); subplot(2,2,2);stem(n,x5); axis([0 1 1.1*min(x5) 1.1*max(x5)]); xlabel('n');ylabel('x2'); title('采样函数x2'); subplot(2,2,4);stem(t2,x4); axis([0 1 -0.2+1.1*min(x4) 1.1*max(x4)]); xlabel('t');ylabel('x4'); title('DTFT结果x4'); (b)结果: