实验一 序列、频谱、DFT的性质071015

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DFT和FFT实验(上传)

DFT和FFT实验(上传)

DFT和FFT实验一、实验目的和要求1、掌握DFT变换2、掌握DFT性质3、掌握快速傅立叶变换(FFT)二、实验内容和原理1、实验内容1)••2)3)其中,randn(n)为高斯白噪声。

m=2,3,44)研究高密度频谱和高分辨率频谱。

•••采集数据长度N=16点,补零到256点,做N=256点的FFT,并画出幅频特性。

•采集数据长度N=256点,做N=256点的FFT,并画出幅频特性。

观察三种不同频率特性图,分析和比较它们的特点以及形成的原因。

2、实验原理1)DFT序列x(n)的离散时间傅里叶变换(DTFT如果x(n)为因果有限长序列,n=0,1,...,N-1,则x(n)的DTFTx(n)的离散傅里叶变换(DFT序列的N点DFT是序列DTFT在频率区间[0,2π]上的N点灯间隔采样,采样间隔为2π/N。

通过DFT,可以完成由一组有限个信号采样值x(n)直接计算得到一组有限个频谱采样值X(k)。

X(k)的幅度谱为R和I分别表示取实部、虚部的运算。

X(k)的相位谱为离散傅里叶反变换(IDFT2)FFT快速傅里叶变换(FFT )是DFT 的快速算法,并不是一个新的映射。

FFT 和对称性以及一些特殊值来减少DFT 的运算量,可使DFT 的运算量下降几个数量级,从而使数字信号处理的速度大大提高。

若信号是连续信号,用FFT 进行谱分析时,首先必须对信号进行采样,使之变成离散信号,然后就可以用FFT 来对连续信号进行谱分析。

为了满足采样定理,一般在采样之前要设置一个抗混叠低通滤波器,且抗混叠滤波器的截止频率不得高于与采样频率的一半。

比较DFT和IDFT 的定义,两者的区别仅在于指数因子的指数部分的符号差异和幅度尺度变换,因此可用FFT 算法来计算IDFT 。

三、主要仪器设备 Matlab四、操作方法和实验步骤 1、认真分析原函数,取点2、用matlab 编写程序,运行程序得出结果五、实验数据记录、处理和分析1•• 【解答】思路:这是一道DFT 的题,按照题目要求只需要取11个点即可。

实验一__序列、频谱、DFT的性质

实验一__序列、频谱、DFT的性质

实验报告课程名称: 数字信号处理 指导老师:成绩:____________ 实验名称: FIR 序列、频谱、DFT 的性质 实验类型:__演示_同组学生姓名: ——一、实验目的和要求设计通过演示实验,建立对典型信号及其频谱的直观认识,理解DFT 的物理意义、主要性质。

二、实验内容和步骤2-1用MATLAB ,计算得到五种共9个序列:2-1-1实指数序列⎩⎨⎧-≤≤=otherwiselength n a n x n10)( 例如,a=0.5, length=10 a=0.9, length=10 a=0.9, length=202-1-2复指数序列⎩⎨⎧-≤≤+=otherwiselength n jb a n x n10)()(例如,a=0.5, b=0.8, length=102-1-3从正弦信号x (t )=sin(2πft +delta)抽样得到的正弦序列x (n )=sin(2πfnT +delta)。

如,信号频率f =1Hz ,初始相位delta=0,抽样间隔T=0.1秒,序列长length=10。

2-1-4从余弦信号x (t )=cos (2πft + delta)抽样得到的余弦序列x (n )=cos (2πfnT +delta)。

如,信号频率f =1Hz ,初相位delta=0,抽样间隔T=0.1秒,序列长length=10。

2-1-5含两个频率分量的复合函数序列x (n )=sin(2πf 1nT )+delta ×sin(2πf 2nT +phi)。

如,2-2 用MATLAB ,对上述各个序列,重复下列过程。

2-2-1画出一个序列的实部、虚部、模、相角;观察并记录实部、虚部、模、相角的专业:_信息与通信工程 姓名:__ ______学号______ 日期:_____ 地点___实验名称:FIR序列、频谱、DFT的性质姓名:__特征。

2-2-2 计算该序列的幅度谱、频谱实部、频谱虚部;观察和并记录它们的特征,给予解释。

DFT的高分辨率频谱与高密度频谱实验

DFT的高分辨率频谱与高密度频谱实验

0.2
0.3 0.4 0.5 Normalized Frequency
0.6 0.7 (×π rad/sample)
0.8
0.9
1
150 P s ( er e) h edg s a e 100 50 0 -50 -100 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 Normalized Frequency 0.6 0.7 (×π rad/sample) 0.8 0.9 1
0
100
200
0
0.5
1
0
0.5
1
图8. 当N=16时,尾部补零100个时的高密 度谱
结论
当N=10时,尾部补零100个时的高密 度谱,从图中不能看出f=50Hz和f=60Hz 两个正弦信号的存在,因此并未提高 DFT的分辨率。比较图8和图4当采样点 数均为16点长时,尾部补零后得到的图 8能有效细化存在的双峰,克服栅栏效 应。
X(k) =∑x(n)Wnk, N
n=0
N− 1
k =0,1L N−1 , ,
w1⋅0 X(0) w0⋅0 N N X(1 0⋅1 ) wN w1⋅1 N = M M M 0⋅(N−1) 1⋅(N−1) ) wN X(N−1 wN
0.6 0.7 (×π rad/sample)
0.8
0.9
1
200 P a e( e r e ) h s d ge s 100 0 -100 -200
0
0.1
0.2
0.3 0.4 0.5 Normalized Frequency
0.6 0.7 (×π rad/sample)
0.8
0.9
1
图6. N=40点长时的时频域图形

验证dft的实验报告

验证dft的实验报告

验证dft的实验报告导言DFT(Discrete Fourier Transform)是一种将一个离散信号的时域表示转换为频域表示的数学变换方法。

本次实验旨在验证DFT的有效性和可靠性,以及了解它在信号处理领域的应用。

实验目的1. 了解DFT的原理和数学表达式;2. 熟悉DFT的运算过程;3. 验证DFT算法在信号处理中的效果。

实验步骤1. 实现DFT算法首先,我们需要实现DFT算法。

DFT将时域信号转换为频域信号,我们需要编写代码来执行这个转换过程。

以下是伪代码示例:function dft(signal):N = length(signal) 信号长度spectrum = []for k in range(N):real_part = 0imag_part = 0for n in range(N):angle = 2 * pi * k * n / Nreal_part += signal[n] * cos(angle)imag_part += signal[n] * sin(angle)spectrum[k] = complex(real_part, imag_part)return spectrum2. 生成测试信号为了验证DFT的准确性,我们需要生成一个已知频谱的测试信号。

我们可以使用一个简单的正弦函数和脉冲函数的组合作为测试信号,如下所示:signal = sin(2 * pi * f1 * t) * pulse(t, t_start, t_end)其中,`f1`是正弦函数的频率,`t`是时间,`pulse(t, t_start, t_end)`是一个单位脉冲函数。

3. 运行DFT算法将生成的测试信号输入DFT算法中,得到频域信号。

我们可以将频域信号进行绘图,观察其频谱分布。

4. 验证结果比较DFT算法得到的频谱和测试信号的已知频谱,检查它们是否吻合。

可以使用频谱图来进行对比分析。

实验结果与分析我们使用Python编程语言实现了DFT算法,并生成了一个具有已知频谱的测试信号。

数字信号处理实验DFT分析报告连续信号频谱

数字信号处理实验DFT分析报告连续信号频谱

数字信号matlab上机仿真报告题目:利用DFT分析x(t)=Acos(2pf1t)+Bcos(2pf2t)的频谱,其中f1=100Hz,f2=120Hz。

(1)A=B=1; (2)A=1,B=0.2要求选择不同的DFT参数及窗函数(2-3类),并对实验结果进行比较,总结出选择合适DFT参数的原则.一、a)矩形窗截断N=30; %数据的长度L=512; %DFT的点数f1=100; f2=120;fs=600; %抽样频率T=1/fs; %抽样间隔ws=2*pi*fs;t=(0:N-1)*T;x=cos(2*pi*f1*t)+cos(2*pi*f2*t);X=fftshift(fft(x,L));w=(-ws/2+(0:L-1)*ws/L)/(2*pi);plot(w,abs(X));ylabel('幅度谱');title('矩形窗截断');-300-200-1000100200300024681012141618幅度谱b) 使用hamming 窗截断N=30;%数据的长度 L=512;f1=100;f2=120;fs=600; T=1/fs;ws=2*pi*fs; t=(0:N-1)*T;x=cos(2*pi*f1*t)+cos(2*pi*f2*t); wh=(hamming(N))'; x=x.*wh;X=fftshift(fft(x,L));w=(-ws/2+(0:L-1)*ws/L)/(2*pi); plot(w,abs(X)); ylabel('幅度'); xlabel('频率');title('hamming 窗口截断')-300-200-100010*******0123456幅度频率c) 使用blackman 截断N=30;%数据的长度 L=512;f1=100;f2=120;fs=600; T=1/fs;ws=2*pi*fs; t=(0:N-1)*T;x=cos(2*pi*f1*t)+cos(2*pi*f2*t); wh=(blackman(N))'; x=x.*wh;X=fftshift(fft(x,L));w=(-ws/2+(0:L-1)*ws/L)/(2*pi); plot(w,abs(X)); ylabel('幅度'); xlabel('频率');title('blackman 窗口截断')-300-200-100010*******00.511.522.533.5幅度频率二、a) 矩形窗截断:N=30; %数据的长度 L=512; %DFT 的点数 f1=100; f2=120;fs=600; %抽样频率 T=1/fs; %抽样间隔 ws=2*pi*fs; t=(0:N-1)*T;f=cos(2*pi*f1*t)+0.2*cos(2*pi*f2*t); F=fftshift(fft(f,L));w=(-ws/2+(0:L-1)*ws/L)/(2*pi); hd=plot(w,abs(F)); ylabel('幅度谱');title('使用矩形窗截断');-300-200-10001002003000246810121416幅度谱当采样点增加到300时对应的频谱图:-300-200-1000100200300050100150幅度谱使用矩形窗截断N=300-300-200-10001002003000246810121416幅度谱使用矩形窗截断l=5120旁瓣高频十分多无法找的0.2*cos(2*pi*f2*t)的幅度低的无法分辨;b) Hamming 窗截断N=30;%数据的长度 L=512;f1=100;f2=120;fs=600; T=1/fs;ws=2*pi*fs; t=(0:N-1)*T;x=cos(2*pi*f1*t)+0.2*cos(2*pi*f2*t); wh=(hamming(N))'; x=x.*wh;X=fftshift(fft(x,L));w=(-ws/2+(0:L-1)*ws/L)/(2*pi); plot(w,abs(X)); ylabel('幅度'); xlabel('频率');title('使用hamming 截断')-300-200-100010*******012345678幅度频率c) 使用blackman 截断N=30;%数据的长度 L=512;f1=100;f2=120;fs=600; T=1/fs;ws=2*pi*fs; t=(0:N-1)*T;x=cos(2*pi*f1*t)+0.2*cos(2*pi*f2*t); wh=(blackman(N))'; x=x.*wh;X=fftshift(fft(x,L));w=(-ws/2+(0:L-1)*ws/L)/(2*pi); plot(w,abs(X)); ylabel('幅度'); xlabel('频率');title('使用blackman 截断')-300-200-100010*******0123456幅度频率使用hamming 和blackman 截断可以清楚的分辨120hz 低幅度的分量;总结:由于矩形窗在两端变化太陡所以高频分量多,使幅度低的频率部分无法再频谱图分辨出来,所以在时域用该选取变化相对平缓的窗口函数,来避免; 选择合适DFT 参数的原则: 1、抽样频率/时间间隔2、时域抽样点数或抽样时间矩形窗时取c=1,哈明窗时取c=2 3、DFT 点数msam 2f f ≥msam211f f T ≤=fcNT T ∆1p >=ff c fT cN ∆∆sam1=>dsamf f M ∆≥思考题(1)既然可以直接计算FT,为什么利用DFT分析连续信号谱?答:根据定义是可以根据傅里叶变换的定义直接计算连续信号的傅里叶变换,但是定义区间是无限长,这在计算上是不可实施的,无论是人工计算还是通过计算机进行计算。

数字信号实验 DFT FFT

数字信号实验     DFT FFT

北京信息科技大学实验报告封面实验报告课程名称:数字信号实验题目:用DFT(FFT)对时域离散信号进行频谱分析系(院):光电学院专业:光信息科学与技术班级:光信0801学生姓名:靖鑫学号: 2008010750指导教师:罗倩开课时间: 2010--2011学年一学期实验五用DFT(FFT)对时域离散信号进行频谱分析一、实验目的:学习DFT的基本性质及对时域离散信号进行频谱分析的方法。

二、实验内容给定参考实验信号如下:x1(n)=R4(n)x5(n): 用x1(n)=R4(n)以8为周期进行周期性延拓形成的周期序列。

(1) 分别以变换区间N=8, 16, 32,对x1(n)=R4(n)进行DFT(FFT), 画出相应的幅频特性曲线;(2) 分别以变换区间N=8, 16, 对x2(n), x3(n)分别进行DFT(FFT), 画出相应的幅频特性曲线;(3) 分别以变换区间N=4, 8, 16, 对x4(n)分别进行DFT(FFT), 画出相应的幅频特性曲线;(4) 对x5(n)进行频谱分析, 并选择变换区间, 画出幅频特性曲线。

三、实验报告1. 分析讨论。

(1) 用实验内容中的(1)分析DFT的变换区间对频域分析的作用,并说明DFT的物理意义。

(2) 对于试验内容(2),分析当N=8时,两个信号的幅频特性为什么一样,而N=16时又不一样。

(3) 对于实验内容(3),x4(n)是一个周期信号,画出它的理论幅度频谱特性。

对照理论结果, 分析该周期信号的变换区间应该如何选取。

如果周期信号的周期预先不知道,如何用DFT分析它的频谱。

(4) 对于实验内容(4),对照理论结果分析实验结果。

2. 根据以上的实验内容和分析讨论,写出自己认为重要的几点结论。

内容1..分别以变换区间N=8, 16, 32,对x1(n)=R4(n)进行DFT(FFT),画出相应的幅频特性曲线;xn=[1 1 1 1 ];Xk8=fft(xn,8);Xk16=fft(xn,16);Xk32=fft(xn,32);k=0:7subplot(321);stem(k,abs(Xk8),'.');title('8点幅频');grid on;xlabel('k');ylabel('幅度');subplot(322);stem(k,angle(Xk8),'.');title('8点相频');grid on;xlabel('k');ylabel('相位');k=0:15subplot(323);stem(k,abs(Xk16),'.');title('16点幅频');grid on;xlabel('k');ylabel('幅度');subplot(324);stem(k,angle(Xk16),'.'); title('16点相频');grid on;xlabel('k');ylabel('相位');k=0:31subplot(325);stem(k,abs(Xk32),'.');title('32点幅频');grid on;xlabel('k');ylabel('幅度');axis([0,31,0,4]); subplot(326);stem(k,angle(Xk32),'.'); title('32点相频');grid on;axis([0,31,-3,3]); xlabel('k');ylabel('相位');2.分别以变换区间N=8, 16, 对x3(n)分别进行DFT(FFT), 画出相应的幅频特性曲线;xn=[4 3 2 1 1 2 3 4];Xk8=fft(xn,8);%计算8点fftXk16=fft(xn,16);%计算16点fftk=0:7subplot(221);stem(k,abs(Xk8),'.');title('8点幅频');grid on;xlabel('k');ylabel('幅度');subplot(222);stem(k,angle(Xk8),'.');title('8点相频');grid on;xlabel('k');ylabel('相位');k=0:15subplot(223);stem(k,abs(Xk16),'.');title('16点幅频');grid on;xlabel('k');ylabel('幅度');subplot(224);stem(k,angle(Xk16),'.');title('16点相频');grid on;xlabel('k');ylabel('相位');分别以变换区间N=8, 16, 对x2(n)分别进行DFT(FFT), 画出相应的幅频特性曲线;xn=[1 2 3 4 4 3 2 1];Xk8=fft(xn,8);%计算8点fftXk16=fft(xn,16);%计算16点fftk=0:7subplot(221);stem(k,abs(Xk8),'.');title('8点幅频');grid on;xlabel('k');ylabel('幅度');subplot(222);stem(k,angle(Xk8),'.');title('8点相频');grid on;xlabel('k');ylabel('相位');k=0:15subplot(223);stem(k,abs(Xk16),'.');title('16点幅频');grid on;xlabel('k');ylabel('幅度');subplot(224);stem(k,angle(Xk16),'.');title('16点相频');grid on;xlabel('k');ylabel('相位');3..分别以变换区间N=8, 16, 对x2(n), x3(n)分别进行DFT(FFT), 画出相应的幅频特性曲线;n=0:50;xn=cos(pi/4.*n);Xk4=fft(xn,4);Xk8=fft(xn,8);Xk16=fft(xn,16);k=0:3subplot(321);stem(k,abs(Xk4),'.');title('8点幅频');grid on;xlabel('k');ylabel('幅度');subplot(322);stem(k,angle(Xk4),'.'); title('8点相频');grid on;xlabel('k');ylabel('相位');k=0:7subplot(323);stem(k,abs(Xk8),'.'); title('8点幅频');grid on;xlabel('k');ylabel('幅度');subplot(324);stem(k,angle(Xk8),'.'); title('8点相频');grid on;xlabel('k');ylabel('相位');k=0:15subplot(325);stem(k,abs(Xk16),'.'); title('16点幅频');grid on;xlabel('k');ylabel('幅度');subplot(326);stem(k,angle(Xk16),'.'); title('16点相频');grid on;xlabel('k');ylabel('相位');4..对x5(n)进行频谱分析, 并选择变换区间, 画出幅频特性曲线。

DFT变换的性质及应用实验报告

DFT变换的性质及应用实验报告

实验报告姓名: 学号: 实验日期:实验题目:DFT 变换的性质及应用实验目的:1.实现信号的DFT 变换2. 了解DFT 应用:(1)用DFT 计算卷积(2)用DFT 对序列进行谱分析实验内容:1.用三种不同的DFT 程序计算)()(8n R n x =的傅立叶变换X(k),并比较三种程序的计算机运行时间 步骤:a.用for 循环语句编制函数文件dft1.m ,实现循环计算X(k);b.编写矩阵运算的函数文件dft2.m ,实现矩阵计算X(k); 根据定义: ()()Nk en x k X nk NjN n ~1,21==--=∑π为序列x(n)的DFT则⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡------1)-x(N x(2)x(1)x(0))1()2()1()0()1)(1(10)1(220110000N N N N N NN NN N N N N NNN N W W W W W W W W W W W W N X X X Xc.调用FFT 函数直接计算X(K),如程序函数dft3.md.分别利用上述三种不同的方式编写的DFT 程序计算序列x(n)的DFT 变换X(k),并画出幅频和相频特性,并比较3个程序的运行时间。

2.给定)(n )(16n R n x =,)()(h 8n R n =利用DFT 实现两序列的线性卷积运算,并研究DFT 的点数与混叠的关系,并用stem(n,y)画出相应的图形。

参考程序dft4.m3. 讨论序列补零及增加数据长度对信号频谱的影响(1)求出序列x(n)=cos(0.48 n)+cos(0.52 n)基于有限个样点n=10的频谱 (2) 求n=100时,取x(n)的前10个,后90个设为零,得到x(n)的频谱 (3) 增加x(n)有效的样点数,取100个样点得到x(n)的频谱实验地点:4305机房实验结果:function [am,pha]=dft1(x)N=length(x);w=exp(-j*2*pi/N);for k=1:Nsum=0;for n=1:Nsum=sum+x(n)*w^((k-1)*(n-1)); endam(k)=abs(sum);pha(k)=angle(sum);endfunction [am,pha]=dft2(x)N=length(x);n=[0:N-1];k=[0:N-1];w=exp(-j*2*pi/N);nk=n’*k;wnk=w.^(nk);Xk=x*wnk;am= abs(Xk);pha=angle(Xk);function [amfft,phafft]=dft3(x)N=length(x);Xk=fft(x);amfft= abs(Xk);phafft=angle(Xk);%N1+N2-1=23<32N=32;x=[0:15];xx=[x,zeros(1,16) ];h=[ones(1,8),zeros(1,24)];Xk=fft(xx,N);Hk=fft(h,N);Yk=Xk.* Hk;y=ifft(Yk,N);n=0:N-1;stem(n,y);hold on%N=N1=16N1=16;x1=[0:15];h1=[ones(1,8),zeros(1,8)];Xk1=fft(x1,N1);Hk1=fft(h1,N1);Yk1=Xk1.* Hk1;y1=ifft(Yk1,N1);n1=0:N1-1;stem(n1,y1,’.’,’m’);%x(n)基于10个样点的频谱figure(1)n=[0:1:99];x=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n);n1=[0:1:9];y1=x(1:1:10);subplot(2,1,1);stem(n1,y1);title('signal x(n), 0 <= n <= 9');xlabel('n')axis([0,10,-2.5,2.5])Y1=fft(y1);magY1=abs(Y1(1:1:6));k1=0:1:5;w1=2*pi/10*k1;subplot(2,1,2);stem(w1/pi,magY1);title(‘10点DFT');xlabel('w/pi'),axis([0,1,0,10])%在10个样点的基础上添90个零,得到密度高的频谱figure(2)n3=[0:1:99];y3=[x(1:1:10) zeros(1,90)]; %添90个零。

北理工数字信号处理实验1 利用DFT分析信号频谱

北理工数字信号处理实验1 利用DFT分析信号频谱

实验1 利用DFT 分析信号频谱一、实验目的1、加深对DFT 原理的理解2、应用DFT 分析信号的频谱3、深刻理解利用DFT 分析信号频谱的原理,分析实现过程中出现的现象及解决方法二、实验设备与环境计算机、MATLAB 软件环境三、实验理论基础1、 DFT 与DTFT 的关系有限长序列(n)x (0n N 1)≤≤-的离散时间傅里叶变换(e )j X ω在频率区间(02)ωπ≤≤的N 个等间隔分布的点=2/(01)k k N k N ωπ≤≤-上的N 个取样值可以由下式表示:212/k 0(e )|(n)e(k),01N j kn j Nk N X x X k N πωωπ=-====≤≤-∑由上式可知,序列(n)x 的N 点DFT ,实际上就是序列(n)x 的DTFT 在N 个等间隔频率点=2/(01)k k N k N ωπ≤≤-上样本(k)X2、 利用DFT 求DTFT3、利用DFT分析连续时间信号的频谱4、 可能用到的MATLAB 函数与代码四、实验内容1.已知(n){2,1,1,1}x ↑=-,完成如下要求:(1)计算其DTFT ,并画出[,]ππ-区间的波形(2)计算4点DFT ,并把结果显示在(1)所画的图形中 (3)对(n)x 补零,计算64点DFT ,并显示结果(4)根据实验结果,分析是否可以由DFT 计算DTFT ,如果可以,如何实现 解:(1)x=[2,-1,1,1];n=0:3;w=-pi:0.01*pi:pi;X=x*exp(-j*n'*w); subplot(211);plot(w,abs(X));xlabel('\Omega/\pi');title('Magnitude');axis tight subplot(212);plot(w,angle(X)/pi);xlabel('\Omega/\pi');title('Phase');axis tight-3-2-10123123Ω/πMagnitude-3-2-10123-0.50.5Ω/πPhase(2)x=[2,-1,1,1]; n=0:3;w=-pi:0.01*pi:pi; X=x*exp(-j*n'*w); y=fft(x,4); subplot(211); hold onplot(w,abs(X));xlabel('\Omega/\pi');title('Magnitude');axis tight stem(0:3,abs(y),'fill'); subplot(212); hold onplot(w,angle(X)/pi);xlabel('\Omega/\pi');title('Phase');axis tight stem(0:3,angle(y)/pi,'fill')-3-2-10123123Ω/πMagnitude-3-2-10123-0.50.5Ω/πPhase(3)x=[2,-1,1,1];x=[x,zeros(1,60)]; y=fft(x,64); subplot(212);stem(0:63,abs(y),'fill'); title('Magnitude'); subplot(211);stem(0:63,angle(y)/pi,'fill'); axis tight10203040506070Magnitude(4) 可以通过实验波形看出,序列通过补零后,长度越长,DFT 点数越多,其DFT 越逼近其DTFT 的连续波形。

实验一 利用DFT进行信号分析实验报告

实验一 利用DFT进行信号分析实验报告

利用DFT进行信号分析一、实验目的1.通过编写程序加深对DFT/IDFT的理解;2.运用DFT/IDFT进行初步的频谱分析;3.对DFT/IDFT运行过程出现的现象进行解释二、实验内容给定信号如下:x(t)=2+3cos(100πt-π/6)+1.5cos(150πt-π/2)1.对给定信号进行频谱分析,画出时域、振幅谱、相位谱的图像;2.滤掉50HZ频率,反变换后观察图像,分析是否满足采样定理;3.对DFT出现的GIBBS效应、栅栏效应等的分析;4.进行傅式反变换观察能否将原信号恢复三、实验步骤1. 对给定信号进行频谱分析,画出时域、振幅谱、相位谱的图像;x(t)=2+3cos(100πt-π/6)+1.5cos(150πt-π/2)其中fm1=75Hz为主频,包含一个有效信号和一个干扰信号(fm=50Hz),。

将子波信号离散化,令t=i×dt ,则x(t)=x(i*dt),将子波信号变换到频率域进行滤波,取2560个采样点,采样间隔取0.001s生成给定信号的源程序为:clearclfN=2560;fm=50;fm1=75;dt=0.001;df=1/(N*dt);n=[1:N];k=[1:N];t=0:dt:(N-1)*dt;f=0:df:(N-1)*df;for i=1:Nx(i)=2+3*cos(fm*2*pi*dt*i-pi/6)+1.5*cos(fm1*2*pi*dt*i-pi/2); endq(k)=x*exp(-j*2*pi/N).^(n'*k);a=abs(q);p=angle(q);p=180/pi*p;subplot(3,1,1);plot(t,x,'k'),grid on,xlabel('时间t'),ylabel('信号x(t)'),title('给定信号的时域图像');subplot(3,1,2);plot(f,a,'k'),grid on,xlabel('频率f'),ylabel('振幅a'),title('给定信号的振幅谱');subplot(3,1,3);plot(f,p,'k'),grid on,xlabel('频率f'),ylabel('相位p'),title('给定信号的相位谱');运行程序,得给定信号的时域图像、振幅谱、相位谱如图:频率f=k×df ,其中频率采样间隔df=1,所以x(f)=x(k*df)。

实验一、DFT的高分辨率频谱与高密度频谱实验

实验一、DFT的高分辨率频谱与高密度频谱实验

6
6
5
5
1
1
0
100
200
0
0
0.5
1
0
0
0.5
1
图7. 当N=10时,尾部补零100个时的高密度 谱
Fig.1 x with 0 in time figure Fig.2 magnitude frequence response xFig.3 0 with DFT X(K) x with 0 2 8 8 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 7 6 5 4 3 2 1 0 7 6 5 4 3 2 1 0
X (k ) x(n)WNnk ,
n 0
N 1
k 0,1,, N 1
w1N0 X(0) w 0N0 X(1) 01 wN w1N1 0( N1) 1( N1) wN X( N 1) w N
0.8
0.9
1
200
Phase (degrees)
100 0 -100 -200
0
0.1
0.2
0.3 0.4 0.5 Normalized Frequency
0.6 0.7 ( rad/sample)
0.8
0.9
1
图6. N=40点长时的时频域图形
结论
当N为8点长和10点长时,DFT的谱线在[0, 兀]内,除在f=50Hz和f=60Hz两个频点附近有 较大频率采样值外,其它点上也有非零点样 值分布,,且包络为单峰。 当N为14点长和16点长时,在f=50Hz和 f=60Hz两个频点附近频率采样值增强,其它 点处的采样值变小,采样点的包络为双峰。 大致只能看到f=50Hz和f=60Hz双峰的位置。

实验一 利用DFT分析信号频谱

实验一 利用DFT分析信号频谱

实验一 利用DFT 分析信号频谱一、实验目的1、加深对DFT 原理的理解。

2、应用DFT 分析信号的频谱。

3、深刻理解利用DFT 分析信号频谱的原理,分析实现过程中出现的现象及解决方法。

二、实验设备与环境计算机、MATLAB 软件环境。

三、实验基础理论1、DFT 与DTFT 的关系DFT 实际上就是DTFT 在单位圆上以k N j e zπ2=的抽样,数学公式表示为: ∑-=-===102)(|)()(2N n k N j e z e n x z X k X k N j ππ , 1,..1,0-=N k(2—1)2、利用DFT 求DTFT方法一:利用下列公式: )2()()(10∑-==-=N k k j Nk k X e X πωφω (2—2) 其中21)2/sin()2/sin()(--=N j e N N ωωωωφ为内插函数方法二:实际在MATLAB 计算中,上述插值运算不见得就是最好的办法。

由于DFT 就是DTFT 的取样值,其相邻两个频率样本点的间距为Nπ2,所以如果我们增加数据的长度N,使得到的 DFT 谱线就更加精细,其包络就越接近DTFT 的结果,这样就可以利用DFT 计算DTFT 。

如果没有更多的数据,可以通过补零来增加数据长度。

3、利用DFT 分析连续时间函数利用DFT 分析连续时间函数就是,主要有两个处理:①抽样,②截断对连续时间信号)(t x a 一时间T 进行抽样,截取长度为M,则nT j M n a t j a a e nT x T dt e t x j X Ω--=+∞∞-Ω-∑⎰==Ω)()()(10(2—3)再进行频域抽样可得 )()(|)(1022k TX enT x T j X M M n n N k j a NT k a ==Ω∑-=-=Ωππ(2—4)因此,利用DFT 分析连续时间信号的步骤如下:(1)、确定时间间隔,抽样得到离散时间序列)(n x 、(2)、选择合适的窗函数与合适长度M,得到M 点离散序列)()()(n w n x n x M =、(3)、确定频域采样点数N,要求N ≥M 。

数字信号处理实验报告-完整版

数字信号处理实验报告-完整版

实验1 利用DFT 分析信号频谱一、实验目的1.加深对DFT 原理的理解。

2.应用DFT 分析信号的频谱。

3.深刻理解利用DFT 分析信号频谱的原理,分析实现过程中出现的现象及解决方法。

二、实验设备与环境 计算机、MATLAB 软件环境 三、实验基础理论1.DFT 与DTFT 的关系有限长序列x(n)(0≤n ≤N −1)的离散时间傅里叶变换X(e jω)在频率区间(0≤ω≤2π)的N 个等间隔分布的点kω=2πk/N(0≤k ≤N −1)上的N 个取样值可以由下式表示:212/0()|()()01N jkn j Nk N k X e x n eX k k N πωωπ--====≤≤-∑由上式可知,序列x(n)的N 点DFT X (k ),实际上就是x(n)序列的DTFT 在N 个等间隔频率点kω=2πk/N(0≤k ≤N −1)上样本X (k )。

2.利用DFT 求DTFT方法1:由恢复出的方法如下:x(n)由图2.1所示流程可知:101()()()N j j nkn j nN n n k X e x n eX k W e N ωωω∞∞----=-∞=-∞=⎡⎤==⎢⎥⎣⎦∑∑∑ 由上式可以得到:IDFTDTFTX (ejω)12()()()Nj k kX e X k Nωπφω==-∑ 其中为内插函数12sin(/2)()sin(/2)N j N x e N ωωφω--=方法2:实际在MATLAB 计算中,上述插值运算不见得是最好的办法。

由于DFT 是DTFT 的取样值,其相邻两个频率样本点的间距为2π/N ,所以如果我们增加数据的长度N ,使得到的DFT 谱线就更加精细,其包络就越接近DTFT 的结果,这样就可以利用DFT 计算DTFT 。

如果没有更多的数据,可以通过补零来增加数据长度。

3.利用DFT 分析连续信号的频谱采用计算机分析连续时间信号的频谱,第一步就是把连续信号离散化,这里需要进行两个操作:一是采样,二是截断。

DFT的定义和性质

DFT的定义和性质

4 DFT 总结DFT 的定义是针对任意的离散序列)(nTs x 中的有限个离散抽样)0(N n <≤的,它并不要求该序列具有周期性。

由DFT 求出的离散谱)()(Z k NT k H H k H S k ∈⎪⎪⎭⎫⎝⎛==∆是离散的周期函数,周期为s s s f T NT N T N Nf ====1/00、离散间隔为0011f T N f NT s s ===。

离散谱关于变元k 的周期为N 。

如果称离散谱经过IDFT 所得到的序列为重建信号,))(('Z n nTs x ∈,则重建信号是离散的周期函数,周期为001f T NT s ==(对应离散谱的离散间隔的倒数)、离散间隔为001/Nf N T N NT T s s ===(对应离散谱周期的倒数)。

经IDFT 重建信号的基频就是频域的离散间隔,或时域周期的倒数,为S NT T f 1100==。

实序列的离散谱关于原点和2N (如果N 是偶数)是共轭对称和幅度对称的。

因此,真正有用的频谱信息可以从0~12-N 范围获得,从低频到高频。

在时域和频域N ~0范围内的N 点分别是各自的主值区间或主值周期。

5 DFT 性质线性性:对任意常数m a (M m ≤≤1),有[]∑∑==⇔⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡M m m m M m m m n x DFT a n x a DFT 11)()( 奇偶虚实性:DFT 的反褶、平移:先把有限长序列周期延拓,再作相应反褶或平移,最后取主值区间的序列作为最终结果。

DFT 有如下的奇偶虚实特性:奇⇔奇;偶⇔偶;实偶⇔实偶;实奇⇔虚奇;实 ⇔(实偶) + j(实奇);实 ⇔(实偶)·EXP(实奇)。

反褶和共轭性:对偶性:)()(k Nx n X -⇔把离散谱序列当成时域序列进行DFT ,结果是原时域序列反褶的N 倍;如果原序列具有偶对称性,则DFT 结果是原时域序列的N 倍。

时移性:km N W k X m n x )()(⇔-。

验证dft的实验报告

验证dft的实验报告

验证dft的实验报告实验名称:DFT(密度泛函理论)的验证实验目的:通过实验证明DFT的有效性和准确性引言:密度泛函理论(DFT)是一种量子力学计算方法,常用于研究原子与分子的电子结构和性质。

DFT使用能量密度作为基本变量,通过求解Schrödinger方程来计算系统的电子密度。

DFT具有计算效率高、适用范围广等优点,因此成为了现代计算化学的重要工具之一。

本实验旨在验证DFT的实用性和准确性。

实验步骤:1. 收集实验所需数据:选取已知结构的分子,如水分子或甲烷分子,并获取其实验测定的物理化学性质,如键长、键角等。

2. 配置计算机程序:在计算机上安装并配置相应的DFT计算软件(如VASP、Gaussian等),确保计算参数的准确性。

3. 进行DFT计算:使用选定的DFT软件对所选分子进行计算,得到分子的电子结构和性质的计算结果。

4. 比较实验数据与计算结果:将实验测定的数据与DFT计算得到的结果进行比较,验证DFT的准确性和可靠性。

5. 分析误差来源:分析实验与计算结果的差异,探讨误差来源,并讨论DFT方法的适用性和局限性。

结果与讨论:通过对比实验数据与DFT计算结果,我们发现DFT方法在预测分子的结构和性质方面表现出良好的准确性。

例如,对于水分子,实验测定的键长为O-H键长为0.958 Å,而DFT计算得到的结果为0.959 Å,两者非常接近。

类似地,对于甲烷分子,实验测定的C-H键长为1.087 Å,而DFT计算得到的结果为1.088 Å,也具有较高的精度。

然而,DFT方法在一些特殊情况下可能存在一定的误差。

例如,对于具有强关联电子性质的体系,如过渡金属和稀土元素化合物,DFT计算结果可能与实验数据存在较大程度的偏差。

这是因为DFT方法中一般使用的理论近似对于电子关联效应的描述不够准确。

此外,DFT对于分子中弱相互作用的精确性也有待改进。

在分析误差来源时,我们发现DFT计算中使用的交换关联泛函选择对结果的准确性起着关键作用。

数字信号处理上机实验dft

数字信号处理上机实验dft

本科实验报告实验名称:数字信号处理上机实验作业1:用DFT 分析周期序列的频谱任务:设周期序列()cos(0.48)cos(0.52)xn n n ππ=+ 截取 N 点长得到 ()()()N x n x n R n = (1)N=10,做10点DFT ,得到 X1(k);(2)N=10,做100点补零DFT ,得到 X2(k); (3)N=100,做100点DFT ,得到 X3(k)。

要求:针对以上三种情况,分别输出|X1(k)|、|X2(k)|、|X3(k)|的图形,并进行比较、分析和讨论。

程序:clear all ; n=0:1000;xn=cos(pi*0.48*n)+cos(pi*0.52*n); Xk1=fft(xn(1:10),10); X1=abs(Xk1); subplot(3,1,1); stem(X1,'.'); xlabel('k'); ylabel('|X1(k)|'); title('N=10,10点DFT'); Xk2=fft(xn(1:10),100); X2=abs(Xk2); subplot(3,1,2); stem(X2,'.'); xlabel('k'); ylabel('|X2(k)|');title('N=10,100点补零DFT'); Xk3=fft(xn(1:100),100); X3=abs(Xk3); subplot(3,1,3); stem(X3,'.'); xlabel('k'); ylabel('|X3(k)|'); title('N=100,100点DFT');运行结果:k|X 1(k )|N=10,10点DFTk|X 2(k )|N=10,100点补零DFTk|X 3(k )|N=100,100点DFT分析:从幅度谱中我们可以明显看出,X1(k)的相邻谱线间隔大,栅栏效应明显,频率分辨率低。

DFT实验

DFT实验

2
二 实验原理

1. 设长度为N的有限长序列x(n)是
(n)的一个周期 周期为N的周期序列x
(n) RN (n) x ( n) x
令其主值序列为X(k),有:
( n) x
r
x(n rN )
(k)也是周期的且周期为N 同样,周期序列的频谱X
(k ) R (k ) (k ) X ((k )) X (k ) X X N N 2.序列的DFT和IDFT定义
6



3.思考题:编程计算对应X(k)的IDFT 并画出图形。要求能在课堂上完成。 4.实验报告要求:报告手写,按时提交, 附上程序清单及图形 5.预习下次实验内容:用Z变换(n)] x (n)W
n 0 N 1
N 1
nk N
0 k N 1
1 nk x(n) IDFT [ X (k )] X (k )WN 0 n N 1 N k 0 3
三 实验步骤
1、启动MATLAB7.1:双击桌面创建的MATLAB7.1快捷方式
1.点击菜单FILE->new->m-file
3.点击菜单FILE->open->work
2.输入子函数代码后save
4.运行程序
4
4


2.若有一有限长序列 序列长度 N=12,利用matlab计算它的DFT并画出图 形 程序清单:
x(n) cos(
n ) 6
5
N=12; %序列长度 n=0:N-1; %时间抽样 xn=cos(pi*n/6); %产生序列x(n) k=0:N-1; %频率域抽样 WN=exp(-j*2*pi/N); %产生Wn nk=n'*k; %产生nk WNnk=WN.^nk; %产生DFT因子 Xk=xn*WNnk %DFT定义 %要画三幅图,所以分别用figure(1),(2), (3)标注 figure(1) stem(n,xn) %绘制离散数据图形(杆图),n横轴, x(n)的值为对应的纵轴 figure(2) stem(k,abs(Xk)) %绘制x(k)的图形 %figure(3) %IDFT103(Xk,N)

序列的傅里叶变换实验报告

序列的傅里叶变换实验报告

实验一 序列的傅立叶变换一、实验目的1.进一步加深理解DFS,DFT 算法的原理;2.研究补零问题;3.快速傅立叶变换(FFT )的应用。

二、实验步骤1. 复习DFS 和DFT 的定义,性质和应用;2. 熟悉MATLAB 语言的命令窗口、编程窗口和图形窗口的使用;利用提供的程序例子编写实验用程序;按实验内容上机实验,并进行实验结果分析;写出完整的实验报告,并将程序附在后面。

三、实验内容1. 周期方波序列的频谱试画出下面四种情况下的的幅度频谱,并分析补零后,对信号频谱的影响。

2. 有限长序列x(n)的DFT 取x(n)(n=0:10)时,画出x(n)的频谱X(k) 的幅度; (2) 将(1)中的x(n)以补零的方式,使x(n)加长到(n:0~100)时,画出x(n)的频谱X(k) 的幅度;(3) 取x(n)(n:0~100)时,画出x(n)的频谱X(k) 的幅度。

利用FFT 进行谱分析 3.已知:模拟信号以t=0.01n(n=0:N-1)进行采样,求N 点DFT 的幅值谱。

请分别画出N=45; N=50;N=55;N=60时的幅值曲线。

4. 自己编写基2 DIT-FFT 的FFT 函数,并用编写MATLAB 程序,利用DFT 计算所给序列的线性卷积;在程序中利用自己编写的FFT 函数。

已知()cos(0.48)cos(0.52),010x n n n n ππ=+≤≤,5104[][]0n h n R n elsewhere ≤≤⎧==⎨⎩ 求[][]*[]y n x n h n = 四、图 1、(1)60,7)4(;60,5)3(;40,5)2(;20,5)1()](~[)(~,2,1,01)1(,01,1)(~=========±±=⎩⎨⎧-+≤≤+-+≤≤=N L N L N L N L n x DFS k X m N m n L m N L m N n m N n x )8cos(5)4sin(2)(t t t x ππ+=)52.0cos()48.0cos()(n n n x ππ+=0.51nx t i d e (n )kX t i d e (k )(2)0.51nx t i d e (n )DFS of SQ.wave:L=16,N=64kX t i d e (k )(3)0.51nx t i d e (n )kX t i d e (k )(4)0.51nx t i d e (n )DFS of SQ.wave:L=16,N=64kX t i d e (k )2、102030405060708090100nsignal x(n) ,0<=n<=100frequency in pi units3、02468FFT N=450246850100150FFT N=50246850100150FFT N=55246010203040FFT N=164、附录:程序%Example1L=5;N=20;n=1:N;xn=[ones(1,L),zeros(1,N-L)];Xk=dfs(xn,N);magXk=abs([Xk(N/2+1:N) Xk(1:N/2+1)]); k=[-N/2:N/2];figure(1)subplot(2,1,1);stem(n,xn);xlabel('n');ylabel('xtide(n)'); title('DFS of SQ.wave:L=16,N=64'); subplot(2,1,2);stem(k,magXk);axis([-N/2,N/2,0,16]);xlabel('k');ylabel('Xtide(k)');%Example2M=100;N=100;n=1:M;xn=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n);n1=[0:1:N-1];y1=[xn(1:1:M),zeros(1,N-M)]; figure(1)subplot(2,1,1);stem(n1,y1);xlabel('n');title('signal x(n) ,0<=n<=100');axis([0,N,-2.5,2.5]);Y1=fft(y1);magY1=abs(Y1(1:1:N/2+1));k1=0:1:N/2;w1=2*pi/N*k1;subplot(2,1,2);title('Samples of DTFT Magnitude');stem(w1/pi,magY1);axis([0,1,0,10]);xlabel('frequency in pi units');%example 3figure(1)subplot(2,2,1)N=45;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t);y=fft(x,N);plot(q,abs(y))stem(q,abs(y))title('FFT N=45')%subplot(2,2,2)N=50;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t); y=fft(x,N);plot(q,abs(y))title('FFT N=50')%subplot(2,2,3)N=55;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t); y=fft(x,N);plot(q,abs(y))title('FFT N=55')%subplot(2,2,4)N=16;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t); y=fft(x,N);plot(q,abs(y))title('FFT N=16')function[Xk]=dfs(xn,N)n=[0:1:N-1];k=[0:1:N-1];WN=exp(-j*2*pi/N);nk=n'*k;WNnk=WN.^nk;Xk=xn*WNnk;。

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实验报告
课程名称: 数字信号处理 指导老师: 成绩:__________________ 实验名称: 序列、频谱、DFT 的性质 实验类型:___验证型____同组学生姓名:__________
一、实验目的和要求
设计通过演示实验,建立对典型信号及其频谱的直观认识,理解DFT 的物理意义、主要性质(如共轭对称性等)。

二、实验内容和步骤
2-1 利用MATLAB ,计算得到五种共9个序列:
2-1-1
实指数序列⎩⎨
⎧-≤≤=otherwise
length n a n x n
10)(
例如,a=0.5, length=10 a=0.9, length=10 a=0.9, length=20
2-1-2
复指数序列⎩⎨
⎧-≤≤+=otherwise
length n jb a n x n
10)()(例如,a=0.5, b=0.8, length=10
2-1-3从正弦信号x (t ) = sin(2πft +delta)抽样得到的正弦序列x (n ) = sin(2πfnT +delta)。

如,信号频率
f =1Hz ,初始相位delta=0,抽样间隔T=0.1秒,序列长length=10。

2-1-4从余弦信号x (t ) = cos(2πft + delta)抽样得到的余弦序列x (n ) = cos(2πfnT + delta)。

如,信号
频率f =1Hz ,初相位delta=0,抽样间隔T=0.1秒,序列长length=10。

2-1-5含两个频率分量的复合函数序列x (n )=sin(2πf 1nT )+delta ×sin(2πf 2nT +phi)。

如,
2-2 观察利用“数字信号处理多媒体CAI 教程”光盘。

按“演示”钮,选“第三章 离散付里叶变换(DFT )
/离散付里叶变换图形”,用其中的“自动输入”或“用户输入”,分别输入以上序列。

2-2-1 输入一个序列的实部和虚部。

2-2-2 观察序列的图形(实部虚部,模与相角),说明其特征。

2-2-3 观察幅度谱、频谱实部、频谱虚部,找出特征,给予解释。

2-2-4 观察同种序列取不同参数时的频谱,发现它们的差异,给予解释。

2-2-5 依次输入各个序列,重复上列过程。

三、主要仪器设备
用MATLAB ,和利用教科书配套光盘中“离散付里叶变换图形”演示实验。

专业:________________ 姓名:________________ 学号:________________ 日期:________________ 地点:________________
实验名称:_______________________________姓名:______________学号:__________________ P.
四、操作方法和实验步骤
(参见“二、实验内容和步骤”)
五、实验数据记录和处理
5.1 列出MATLAB程序清单,加注释。

5.2 实验中按照屏幕提示独立操作,观察实验结果(数据及图形)的特征,作出解释,做必要的记录。

六、实验结果与分析
6-1实验前应掌握第一、三章内容。

6-2观察结果,实验后写出实验报告,包括:
6-2-1 各种序列的图形(时域)和频谱(频域)各有何特征,给予解释。

6-2-2 DFT物理意义,X(0)、X(1)和X(N 1)的物理意义。

6-2-3 DFT的主要性质。

(注:
A、黑色部分不要改动。

B、蓝色部分根据学生本人情况填写。

C、“五、实验数据记录和处理”和“六、实验结果与分析”根据要求(见红色部分),逐条撰写。

D、从第二页起,在每页头部填写实验名称、姓名、学号,标上页码。

不够时自行加页。

E、上交纸质报告)
P. 实验名称:_______________________________姓名:________________学号:__________________
P. 实验名称:_______________________________姓名:________________学号:__________________。

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