信号与系统matlab实验傅里叶分析及应用报告答案
matlab信号与系统实验报告
实验一 基本信号的产生与运算一、 实验目的学习使用MATLAB 产生基本信号、绘制信号波形、实现信号的基本运算。
二、 实验原理MATLAB 提供了许多函数用于产生常用的基本信号：如阶跃信号、脉冲信号、指数信号、正弦信号和周期方波等等。
这些信号是信号处理的基础。
1、 利用MATLAB 产生下列连续信号并作图。
（1）51),1(2)(<<---=t t u t x （2）300),32sin()(3.0<<=-t t e t x t （3）1.01.0,3000cos 100cos )(<<-+=t t t t x （4）2000),8.0cos()1.0cos()(<<=t t t t x ππ 答：（1）、>> t=-1:0.02:5; >> x=(t>1);>> plot(t,-2*x);>> axis([-1,5,-3,1]);>> title('杨婕婕 朱艺星'); >> xlabel('x(t)=-2u(t-1)');（2）、>> t=0:0.02:30;>> x=exp(-0.3*t).*sin(2/3*t);>> plot(t,x);>> title('杨婕婕朱艺星');>> xlabel('x(t)=exp(-0.3*t).*sin(2/3*t)');因为原函数在t=15后x(t)取值接近于零，所以将横坐标改成0到15，看得更清晰axis([0,15,-0.2,0.6]);（3）>> t=-0.1:0.01:0.1;x=cos(100*t)+cos(3000*t);plot(t,x);>> title('杨婕婕朱艺星');>>xlabel('x=cos(100*t)+cos(3000*t)');因为t的间隔取太大，以至于函数不够准确，缩小t的间隔：t=-0.1:0.002:0.2;x=cos(100*t)+cos(3000*t);plot(t,x);title('杨婕婕')>> t=-0.1:0.0001:0.1;x=cos(100*t)+cos(3000*t);>> plot(t,x);title('杨婕婕朱艺星');>> xlabel('x=cos(100*t)+cos(3000*t)');（4）、t=0:0.01:200;>> x=cos(0.1*pi*t).*cos(0.8*pi*t);>> plot(t,x);>> title('杨婕婕朱艺星');>> xlabel('x=cos(0.1*pi*t).*cos(0.8*pi*t)');因为为周期函数，可以将横坐标t间隔扩大以便于观察图像>> axis([0,30,-1,1]);2、利用MATLAB 产生下列离散序列并作图。
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。
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。
MATLAB信号与系统实验报告
信号与系统实验报告（5）MATLAB 综合实验项目二 连续系统的频域分析目的：周期信号输入连续系统的响应可用傅里叶级数分析。
由于计算过程烦琐，最适合用MATLAB 计算。
通过编程实现对输入信号、输出信号的频谱和时域响应的计算，认识计算机在系统分析中的作用。
任务：线性连续系统的系统函数为11)(+=ωωj j H ，输入信号为周期矩形波如图1所示，用MATLAB 分析系统的输入频谱、输出频谱以及系统的时域响应。
图1方法：1、确定周期信号f(t)的频谱nF 。
基波频率Ω。
2、确定系统函数)(Ωjn H 。
3、计算输出信号的频谱nn F jn H Y )(Ω= 4、系统的时域响应∑∞-∞=Ω=n tjn neY t y )(MATLAB 计算为y=Y_n*exp(j*w0*n'*t);要求（画出3幅图）：1、在一幅图中画输入信号f(t)和输入信号幅度频谱|F(jω)|。
用两个子图画出。
2、画出系统函数的幅度频谱|H(jω)|。
3、在一幅图中画输出信号y(t)和输出信号幅度频谱|Y(jω)|。
用两个子图画出。
解:(1)分析计算：输入信号的频谱为(n)输入信号最小周期为=2，脉冲宽度，基波频率Ω=2π/=π，所以(n)系统函数为因此输出信号的频谱为系统响应为(2)程序：t=linspace(-3,3,300);tau_T=1/4; %n0=-20;n1=20;n=n0:n1; %计算谐波次数20F_n=tau_T*Sa(tau_T*pi*n);f=2*(rectpuls(t+1.75,0.5)+rectpuls(t-0.25,0.5)+rectpuls(t-2.25,0.5));figure(1),subplot(2,1,1),line(t,f,'linewidth',2); %输入信号的波形axis([-3,3,-0.1,2.1]);grid onxlabel('Time(sec)','fontsize',8),title('输入信号','fontweight','bold') %设定字体大小，文本字符的粗细text(-0.4,0.8,'f(t)')subplot(2,1,2),stem(n,abs(F_n),'.'); %输入信号的幅度频谱xlabel('n','fontsize',8),title('输入信号的幅度频谱','fontweight','bold')text(-4.0,0.2,'|Fn|')H_n=1./(i*n*pi+1);figure(2),stem(n,abs(H_n),'.'); %系统函数的幅度频谱xlabel('n','fontsize',8),title('系统函数的幅度频谱','fontweight','bold')text(-2.5,0.5,'|Hn|')Y_n=H_n.*F_n;y=Y_n*exp(i*pi*n'*t);figure(3),subplot(2,1,1),line(t,y,'linewidth',2); %输出信号的波形axis([-3,3,0,0.5]);grid onxlabel('Time(sec)','fontsize',8),title('输出信号','fontweight','bold')text(-0.4,0.3,'y(t)')subplot(2,1,2),stem(n,abs(Y_n),'.'); %输出信号的幅度频谱xlabel('n','fontsize',8),title('输出信号的幅度频谱','fontweight','bold')text(-4.0,0.2,'|Yn|')(3)波形：-3-2-1012300.511.52Time(sec)输入信号n输入信号的幅度频谱-20-15-10-55101520n系统函数的幅度频谱-3-2-112300.10.20.30.4Time(sec)输出信号n输出信号的幅度频谱项目三 连续系统的复频域分析目的：周期信号输入连续系统的响应也可用拉氏变换分析。
MATLAB实验报告
仿真程序：
I． 傅里叶正变换的m函数
II． 傅里叶反变换的m函数
图像：
正变换图像：
反变换图像：
二、能量信号的能量谱密度仿真
【例二】(矩形脉冲的能量谱密度) 宽度为 的矩形脉冲的表达式为
g(t)=
其能量谱密度为
Eg（f）= =
参考仿真程序：
图像：
图像：
三、信号通过线性系统
若线性系统的输入是x(t),输出是y（t），则输出与输入的关系可以用卷积来描述y（t）= （式4），其中h（t）是系统的单位冲激相应。
在离散时间和截短的情况下，式4对应到离散卷积
仿真中更为简便的做法是借助频域关系来实现滤波
Y（y）=H(f)X(f)
【例三】（矩形脉冲通过巴特沃斯低通滤波器） 将一个宽为 =1ms的矩形脉冲通过一个3dB带宽为500Hz的6阶巴特沃思滤波器。矩形脉冲的主瓣带宽为1khz。仿真中设置的时间分辨率为1/32ms，频谱分辨率为1/64khz，抽样率为fs=32khz，总观察时间为T=64ms。参考仿真程序：图像：心得体会：
通过此次仿真实验实验中，我学会了如何使用MATLAB建立脚本文件实现函数之间的调用
也学到了通信原理中周期函数的频谱使用MATLAB仿真实现，收获了傅里叶正变换与傅里叶反变换图像十分清晰可见，有助于我对傅里叶变换更加深入地学习。有信号能量密度的仿真图像可知傅里叶反变换与傅里叶正变换是不同的。信号通过线性系统是傅里叶正变换为不规则的频谱，傅里叶反变换时为规则的矩形谱。不管怎么样自己动手做出来的收获就是不一样。
一、周期信号的频谱仿真
虽然Matlab中有许多现成的频域分析工具，如fft、ifft等，但对通信原理的学习者来说，直接进行傅里叶变换更为直观。为此，我们用Matlab提供的函数为基础，编制了两个m函数t2f.m及f2t.m。t2f是傅里叶正变换，对应
MATLAB实验二 傅里叶分析及应用复习课程
M A T L A B实验二傅里叶分析及应用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)]。
Code:ft = sym('(t+2)*(heaviside(t+2)-heaviside(t+1))+(heaviside(t+1)-heaviside(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;符号运算法Code:dt = 0.01;t = -2: dt: 2;ft = (t+2).*(uCT(t+2)-uCT(t+1))+(uCT(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]);t(20 π ex p(-3 t) heaviside(t) - 8 π ex p(-5 t) heaviside(t))/(2 π)数值运算法2、试用Matlab 命令求ωωωj 54-j 310)F(j ++=的傅里叶反变换，并绘出其时域信号图。
信号与系统matlab实验四
实验四 连续时间信号的傅立叶变换一、实验目的（1）掌握连续信号傅立叶变换与逆变换的计算方法（2）掌握利用MATLAB 实现连续时间信号傅立叶变换的方法二、实验内容1利用fourier()命令求解如下信号的傅立叶变换，给出)(t f 的波形图以及)(ωj F 的表达式和幅度频谱图：（1） 钟形脉冲：∞<<∞-=-t e t f t ,)(2)2(;（2）符号函数：⎩⎨⎧<->=0101)(t t t f)(ωF 的表达式：（1）22)(ωπω-=e F（2）ωωi F 2)(-=函数一程序如下：syms t v w x;x=exp(-(t/2)*(t/2));F=fourier(x);subplot(211);ezplot(x);subplot(212);ezplot(F);函数二：syms t v w x;x=Heaviside(t)-Heaviside(-t);F=fourier(x);subplot(211);ezplot(x,[-1,1]);subplot(212);ezplot(abs(F));运行结果如图：（1）（2）2求解如下信号的傅立叶变换，绘出信号的时域波形及幅度频谱图：（1） 升余弦脉冲：10)],cos(1[21)(≤≤+=t t t f π；（2）⎪⎩⎪⎨⎧><-=20221)(t t t t f)(ωF 的表达式：（1）()()[]πωπωωω++-+=Sa Sa Sa F 21)()( （2）()()222sin 22)(ωωωω==Sa F函数一：R=0.02;t=-1:R:1;f=1/2*(1+cos(pi*t));N=200;k=0:N;W=2*pi*k/(10*N*R);F=R*f*exp(-j*t'*W);F=real(F);W=[-fliplr(W),W(2:N+1)];F=[fliplr(F),F(2:N+1)];subplot(2,1,1);plot(t,f);xlabel('t');ylabel('f(t)');title('f(t)=u(t+1)-u(t-1)');axis([-1,1,-0.1,1.1]);subplot(2,1,2);plot(W,F);xlabel('w');ylabel('F(w)');title(' f(t)的傅氏变换F(w)');axis([-30,30,-0.1,1.1]);函数二:R=0.01;t=-2:R:2;f=(1-abs(t)/2);N=400;k=0:N;W=2*pi*k/(10*N*R);F=R*f*exp(-j*t'*W);F=real(F);W=[-fliplr(W),W(2:N+1)];F=[fliplr(F),F(2:N+1)];subplot(2,1,1);plot(t,f);xlabel('t');ylabel('f(t)');title('f(t)=(1-abs(t)/2)*[u(t+2)-u(t-2)]');axis([-2,2,-0.1,1.1]);subplot(2,1,2);plot(W,F);xlabel('w');ylabel('F(w)'); title('f(t)的傅氏变换F(w)'); axis([-25,25,-0.1,2.1]);运行结果如图：（1）（2）3已知)(1t f 的波形如下图所示且)()(11ωj F t f ↔；设)()(*)()(11ωj F t f t f t f ↔=，试用MATLAB 给出)(1t f 、)(t f 、)(1ωj F 及)(ωj F ，并验证时域卷积定理。
信号与系统 matlab答案
M2-3(1) function yt=x(t)yt=(t).*(t>=0&t<=2)+2*(t>=2&t<=3)-1*(t>=3&t<=5); (2)function yt=x (t)yt=(t).*(t>=0&t<=2)+2*(t>=2&t<=3)-1*(t>=3&t<=5);t=0:0.001:6;subplot(3,1,1)plot(t,x2_3(t))title('x(t)')axis([0,6,-2,3])subplot(3,1,2)plot(t,x2_3(0.5*t))title('x(0.5t)')axis([0,11,-2,3])subplot(3,1,3)plot(t,x2_3(2-0.5*t))title('x(2-0.5t)')axis([-6,5,-2,3])图像为：M2-5(3) function y=un(k)y=(k>=0)untiled3.mk=[-2:10]xk=10*(0.5).^k.*un(k); stem(k,xk)title('x[k]')axis([-3,12,0,11])M2-5(6) k=[-10:10]xk=5*(0.8).^k.*cos((0.9)*pi*k) stem(k,xk)title('x[k]')grid onM2-7A=1;t=-5:0.001:5;w0=6*pi;xt=A*cos(w0*t);plot(t,xt)hold onA=1;k=-5:5;w0=6*pi;xk=A*cos(w0*0.1*k);stem(k,xk)axis([-5.5,5.5,-1.2,1.2])title('x1=cos(6*pi*t)&x1[k]')A=1;t=-5:0.001:5;w0=14*pi;xt=A*cos(w0*t);plot(t,xt)hold onA=1;k=-5:5;w0=14*pi;xk=A*cos(w0*0.1*k);stem(k,xk)axis([-5.5,5.5,-1.2,1.2])title('x2=cos(14*pi*t)&x2[k]')A=1;t=-5:0.1:5;w0=26*pi;xt=A*cos(w0*t);plot(t,xt)hold onA=1;k=-5:5;w0=26*pi;xk=A*cos(w0*0.1*k);stem(k,xk)axis([-5.5,5.5,-1.2,1.2])title('x1=cos(26*pi*t)&x1[k]')M2-9(1)k=-4:7;xk=[-3,-2,3,1,-2,-3,-4,2,-1,4,1,-1];stem(k,xk,'file')(2) k=-12:21;x=[-3,0,0,-2,0,0,3,0,0,1,0,0,-2,0,0,-3,0,0,-4,0,0,2,0,0,-1,0,0,4,0,0,1,0,0,-1]; subplot(2,1,1)stem(k,x,'file')title('3倍内插')t=-1:2;y=[-2,-2,2,1];subplot(2,1,2)stem(t,y,'file')title('3倍抽取')axis([-3,4,-4,4])(3) k=-4:7;x=[-3,-2,3,1,-2,-3,-4,2,-1,4,1,-1]; subplot(2,1,1)stem(k+2,x,'file')title('x[k+2]')subplot(2,1,2)stem(k-4,x,'file')title('x[k-4]')(4) k=-4:7;x=[-3,-2,3,1,-2,-3,-4,2,-1,4,1,-1];stem(-fliplr(k),fliplr(x),'file')title('x[-k]')M4-1（1）对于周期矩形信号的傅里叶级数cn =-1/2j*sin(n/2*pi)*sinc(n/2) n=-15:15;X=-j*1/2*sin(n/2*pi).*sinc(n/2);subplot(2,1,1);stem(n,abs(X),'file');title('幅度谱')xlabel('nw');subplot(2,1,2);stem(n,angle(X),'file'); title('相位谱')（2）对于三角波信号的频谱是：Cn=-4n2π2+2nπsin nπ2+4n2π2cos nπ2n=-15:15;X=sinc(n)-0.5*((sinc(n/2)).^2); subplot(2,1,1);stem(n,abs(X),'file');title('幅度谱')xlabel('nw');subplot(2,1,2);stem(n,angle(X),'file');title('相位谱')M4-4(1) tau=0.5;T=100;N=T/tau;t=[0:tau:(T-tau)];x=(t>=0 & t<=2).*1;X=fftshift(tau*fft(x));w=-(pi/tau)+(0:N-1)*(2*pi/(N*tau)); plot(w,X)grid on(4)tau=0.1;T=50;N=T/tau;t=[0:tau:(T-tau)];x=(t>=0).*exp(-t);X=fftshift(tau*fft(x));X=abs(X);w=-(pi/tau)+(0:N-1)*(2*pi/(N*tau)); plot(w,X)grid on。
信号与系统实验网上答案
信号与系统实验网上答案第一篇：信号与系统实验网上答案目的：通过MATLAB编程实现对时域抽样定理的验证，加深抽样定理的理解。
同时训练应用计算机分析问题的能力。
任务：连续信号f(t)=cos(8*pi*t)+2*sin(40*pi*t)+cos(24*pi*t)，经过理想抽样后得到抽样信号fs(t)，通过理想低通滤波器后重构信号f(t)。
方法：1、确定f(t)的最高频率fm。
对于无限带宽信号，确定最高频率fm的方法：设其频谱的模降到10-5左右时的频率为fm。
2、确定Nyquist抽样间隔TN。
选定两个抽样时间：TSTN。
3、MATLAB的理想抽样为n=-200:200;nTs=n*Ts;或 nTs=-0.04:Ts:0.044、抽样信号通过理想低通滤波器的响应理想低通滤波器的冲激响应为系统响应为由于所以MATLAB计算为ft=fs*Ts*wc/pi*sinc((wc/pi)*(ones(length(nTs),1)*t-nTs'*ones(1,length(t))));要求（画出6幅图）：当TS1、在一幅图中画原连续信号f(t)和抽样信号fS(t)。
f(t)是包络线，fS(t)是离散信号。
2、画出重构的信号y(t)。
3、画出误差图，即error=abs(f(t)-y(t))的波形。
当TS>TN时同样可画出3幅图。
%a wm=40*pi;wc=1.2*wm;%理想低通截止频率Ts=[0.02 0.03];N=length(Ts);for k=1:N;n=-100:100;nTs=n*Ts(k);fs=(cos(8*pi*nTs)+2*sin(40*pi*nTs)+cos(24*pi*nTs)).*(u(nTs+ pi)-u(nTs-pi));t=-0.25:0.001:0.25;ft=fs*Ts(k)*wc/pi*sinc((wc/pi)*(ones(length(nTs),1)*t-nTs'*ones(1,length(t))));t1=-0.25:0.001:0.25;f1=(cos(8*pi*t1)+2*sin(40*pi*t1)+cos(24*pi*t1)).*(u(t1+0.25) -u(t1-0.25));%在一副图中画原连续信号f(t)和样信号f_s(t)。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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ωωωj 54-j 310)F(j ++=的傅里叶反变换，并绘出其时域信号图。
[注意：(1)写代码时j i]syms tFw = sym('10/(3+iw)-4/(5+iw)');ft = ifourier(Fw,t);F = abs(ft);ezplot(F,[-3,3]),grid on;4、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。
[注：即验证门函数FT的平方与相应三角波信号的FT后结果是否一致，可结合频谱图观察分析]f = sym('Heaviside(t+1)-Heaviside(t-1)'); Fw = simplify(fourier(f)); F = Fw.*Fw;ezplot(abs(F)),grid on title('Fw*Fw');triangle = sym('(t+2)*Heaviside(t+2)-2*t*Heaviside(t)+(t-2)*Heaviside(t-2)'); Fttriangle = fourier (triangle); F = simplify (Fttriangle); ezplot(abs(F),[-6,6]),grid on; title('triangle FT');5、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[建议：抽样信号的频谱图横坐标范围不小于-10000Hz~10000Hz 或-20000*pi~20000*pi rad/s ]。
F1=100Hz 时，实验代码如下： Ts=1/4000;dt=0.0001;t1=-0.006:dt:0.006;ft=cos(2*pi*100*t1);subplot(221);plot(t1,ft),grid on;axis([-0.006 0.006 -1.6 1.6]); xlabel('Time(sec)'),ylabel('f(t)') title('余弦信号波形');N=5000;k=-N:N;W=2*pi*k/((2*N+1)*dt);Fw=dt*ft*exp(-j*t1'*W);subplot(222);plot(W,abs(Fw));grid on;axis([-20000 20000 0 0.006]); xlabel('\omega'),ylabel('F(w)');title('余弦信号的频谱');t2=-0.006:Ts:0.006;fst=cos(2.*pi.*100*t2);subplot(223)plot(t1,ft,':'),hold onstem(t2,fst),grid onaxis([-0.006 0.006 -1.5 1.5]) xlabel('Time (sec)'),ylabel('fs（t）') title('抽样后的信号'),hold off Fsw=Ts*fst*exp(-j*t2'*W); subplot(224)plot(W,abs(Fsw)),grid onaxis([-20000 20000 0 0.006]) xlabel('\omega'),ylabel('Fsw')title('抽样信号的频谱')F2=3800Hz时，实验代码如下：Ts=1/4000;dt=0.0001;t1=-0.006:dt:0.006;ft=cos(2*pi*3800*t1); subplot(221);plot(t1,ft),grid on;axis([-0.006 0.006 -1.6 1.6]); xlabel('Time(sec)'),ylabel('f(t)') title('余弦信号波形');N=5000; k=-N:N;W=2*pi*k/((2*N+1)*dt);Fw=dt*ft*exp(-j*t1'*W); subplot(222);plot(W,abs(Fw));grid on;axis([-20000 20000 0 0.006]); xlabel('\omega'),ylabel('F(w)'); title('余弦信号的频谱');t2=-0.006:Ts:0.006;fst=cos(2.*pi.*100*t2);subplot(223)plot(t1,ft,':'),hold onstem(t2,fst),grid onaxis([-0.006 0.006 -1.5 1.5])xlabel('Time (sec)'),ylabel('fs（t）')title('抽样后的信号'),hold offFsw=Ts*fst*exp(-j*t2'*W);subplot(224)plot(W,abs(Fsw)),grid onaxis([-20000 20000 0 0.006])xlabel('\omega'),ylabel('Fsw')title('抽样信号的频谱')Sa信号经过冲激脉冲抽样后得到的抽样信(六) 结合抽样定理，利用MATLAB编程实现)(t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Sa信号。
利用()t f s构建)(t周期取4*pi/3 s：周期取pi s：wm=2;wc=1.2*wm;Ts=pi;dt=0.1;t1=-4:dt:4;ft=sinc(t1/pi).*(uCT(t1+10)-uCT(t1-10));N=500;k=-N:N;W=2*pi*k/((2*N+1)*dt);n=-100:100;nTs=n*Ts;fst=sinc(nTs/pi).*(uCT(nTs+10)-uCT(nTs-10)); subplot(221);plot(t1,ft,':'),hold onstem(nTs,fst),grid onaxis([-4 4 -1 1]);xlabel('Time (sec)'),ylabel('fs（t）')title('Sa(t)抽样后的信号'),hold off;Fsw=Ts*fst*exp(-j*nTs'*W);subplot(222)plot(W,abs(Fsw),'c'),grid onaxis([-10 10 -3 10])xlabel('\omega'),ylabel('Fsw')title('Sa(t)抽样信号的频谱')t=-10:dt:10;f=fst*Ts*wc/pi*sinc((wc/pi)*(ones(length(nTs),1)*t-nTs'*ones(1,length(t)))); subplot(223);plot(t,f,'m:'),grid on;axis([-10 10 -2 9]);xlabel('t'),ylabel('f(t)');title('由f(nTs)信号重建得到Sa(t)信号');周期取2*pi/3 s：实验代码如下:wm=2;wc=1.2*wm;Ts=2*pi/3;dt=0.1;t1=-4:dt:4;ft=sinc(t1/pi).*(uCT(t1+10)-uCT(t1-10));N=500;k=-N:N;W=2*pi*k/((2*N+1)*dt);n=-100:100;nTs=n*Ts;fst=sinc(nTs/pi).*(uCT(nTs+10)-uCT(nTs-10));subplot(221);plot(t1,ft,':'),hold onstem(nTs,fst),grid onaxis([-4 4 -1 1]);xlabel('Time (sec)'),ylabel('fs（t）')title('Sa(t)抽样后的信号'),hold off;Fsw=Ts*fst*exp(-j*nTs'*W);subplot(222)plot(W,abs(Fsw),'c'),grid onaxis([-10 10 -3 10])xlabel('\omega'),ylabel('Fsw')title('Sa(t)抽样信号的频谱')t=-10:dt:10;f=fst*Ts*wc/pi*sinc((wc/pi)*(ones(length(nTs),1)*t-nTs'*ones(1,length(t)))); subplot(223);plot(t,f,'m:'),grid on;axis([-10 10 -2 9]);xlabel('t'),ylabel('f(t)');title('由f(nTs)信号重建得到Sa(t)信号');四、实验结论和讨论信号的时域与频域呈离散与周期的对应关系。