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用FFT对信号作频谱分析 实验报告.doc

用FFT对信号作频谱分析 实验报告

Hale崇德
2019-02-04 0人阅读 举报 0 0 暂无简介

简介:本文档为《用FFT对信号作频谱分析 实验报告doc》,可适用于IT/计算机领域

实验报告实验三:用FFT对信号作频谱分析一、实验目的与要求学习用FFT对连续信号和时域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正确应用FFT。二、实验原理用FFT对信号作频分析是学习数字信号处理的重要内容经常需要进行分析的信号是模拟信号的时域离散信号。对信号进行谱分析的重要问题是频谱分辨率D和分析误差。频谱分辨率直接和FFT的变换区间N有关因为FFT能够实现的频率分辨率是πN因此要求πN小于等于D。可以根据此式选择FFT的变换区间N。误差主要来自于用FFT作频谱分析时得到的是离散谱而信号(周期信号除外)是连续谱只有当N较大时离散谱的包络才能逼近连续谱因此N要适当选择大一些。三、实验步骤及内容(含结果分析)()对以下序列进行FFT分析:x(n)=R(n)n≤n≤n≤n≤其它nx(n)=n≤n≤n≤n≤其它nx(n)=选择FFT的变换区间N为和两种情况进行频谱分析分别打印出幅频特性曲线并进行讨论、分析与比较。【实验结果如下】:实验结果图形与理论分析相符。()对以下周期序列进行谱分析:x(n)=cos(π)*nx(n)=cos(π)*ncos(π)*n选择FFT的变换区间N为和两种情况进行频谱分析分别打印出幅频特性曲线并进行讨论、分析与比较。【实验结果如下】:()对模拟周期信号进行频谱分析:x(n)=cos(πt)cos(πt)cos(πt)选择采样频率Fs=HzFFT的变换区间N为、、三种情况进行频谱分析分别打印出幅频特性曲线并进行讨论、分析与比较。【实验结果如下】:四、【附录】(实验中代码)xn=ones(,)  产生R(n)序列向量Xk=fft(xn,)  计算xn的点DFTXk=fft(xn,) 计算xn的点DFT以下绘制幅频特性曲线N=f=N*(:N)figure()subplot(,,)stem(f,abs(Xk),'')绘制点DFT的幅频特性图title('(a)点DFTx(n)')xlabel('ωπ')ylabel('幅度')N=f=N*(:N)subplot(,,)stem(f,abs(Xk),'')绘制点DFT的幅频特性图title('(a)点DFTx(n)')xlabel('ωπ')ylabel('幅度')xn和xnM=xa=:(M) xb=(M)::xn=xa,xb  产生长度为的三角波序列x(n)xn=xb,xaXk=fft(xn,)Xk=fft(xn,)Xk=fft(xn,)Xk=fft(xn,)figure()N=f=N*(:N)subplot(,,)stem(f,abs(Xk),'')绘制点DFT的幅频特性图title('(a)点DFTx(n)')xlabel('ωπ')ylabel('幅度')subplot(,,)stem(f,abs(Xk),'')绘制点DFT的幅频特性图title('(a)点DFTx(n)')xlabel('ωπ')ylabel('幅度')N=f=N*(:N)subplot(,,)stem(f,abs(Xk),'')绘制点DFT的幅频特性图title('(a)点DFTx(n)')xlabel('ωπ')ylabel('幅度')subplot(,,)stem(f,abs(Xk),'')绘制点DFT的幅频特性图title('(a)点DFTx(n)')xlabel('ωπ')ylabel('幅度')xn和xnN=n=:Nxn=cos(pi*n)xn=cos(pi*n)cos(pi*n)Xk=fft(xn,)Xk=fft(xn,)Xk=fft(xn,)Xk=fft(xn,)figure()N=f=N*(:N)subplot(,,)stem(f,abs(Xk),'')绘制点DFT的幅频特性图title('(a)点DFTx(n)')xlabel('ωπ')ylabel('幅度')subplot(,,)stem(f,abs(Xk),'')绘制点DFT的幅频特性图title('(a)点DFTx(n)')xlabel('ωπ')ylabel('幅度')N=f=N*(:N)subplot(,,)stem(f,abs(Xk),'')绘制点DFT的幅频特性图title('(a)点DFTx(n)')xlabel('ωπ')ylabel('幅度')subplot(,,)stem(f,abs(Xk),'')绘制点DFT的幅频特性图title('(a)点DFTx(n)')xlabel('ωπ')ylabel('幅度')xnFs=T=FsN=n=:N对于N=的情况nT=n*Txn=cos(*pi*nT)cos(*pi*nT)cos(*pi*nT)Xk=fft(xn,)N=f=N*(:N)figure()subplot(,,)stem(f,abs(Xk),'')绘制点DFT的幅频特性图title('(a)点DFTx(n)')xlabel('ωπ')ylabel('幅度')N=n=:N对于N=的情况nT=n*Txn=cos(*pi*nT)cos(*pi*nT)cos(*pi*nT)Xk=fft(xn,)N=f=N*(:N)subplot(,,)stem(f,abs(Xk),'')绘制点DFT的幅频特性图title('(a)点DFTx(n)')xlabel('ωπ')ylabel('幅度')N=n=:N对于N=的情况nT=n*Txn=cos(*pi*nT)cos(*pi*nT)cos(*pi*nT)Xk=fft(xn,)N=f=N*(:N)subplot(,,)stem(f,abs(Xk),'')绘制点DFT的幅频特性图title('(a)点DFTx(n)')xlabel('ωπ')ylabel('幅度')五、思考题及实验体会通过实验我知道了用FFT对信号作频谱分析是学习数字信号处理的重要内容。经常需要进行谱分析的信号是模拟信号和时域离散信号。对信号进行谱分析的重要问题是频谱分辨率D和分析误差。频谱分辨率直接和FFT的变换区间N有关因为FFT能够实现的频率分辨率是л/N≤D。可以根据此式选择FFT的变换区间N。误差主要来自于用FFT作频谱分析时得到的是离散谱而信号(周期信号除外)是连续谱只有当N较大时离散谱的包络才能逼近于连续谱因此N要适当选择大一些。周期信号的频谱是离散谱只有用整数倍周期的长度作FFT得到的离散谱才能代表周期信号的频谱。如果不知道信号周期可以尽量选择信号的观察时间长一些。对模拟信号进行频谱分析时首先要按照采样定理将其变成时域离散信号。如果是模拟周期信号也应该选取整数倍周期的长度经过采样后形成周期序列按照周期序列的普分析进行。

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