实验一信号与系统的傅立叶分析

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信号与系统课程设计-傅里叶变换及matlab仿真

信号与系统课程设计-傅里叶变换及matlab仿真
(9)频域卷积定理:
则 (1-11)
(10)时域卷积定理:
则 (1-12)
傅立叶变换及逆变换的MATLAB实现
MATLAB的Symbolic Math Toolbox提供了能直接求解傅里叶变换及逆变换的函数fourier()及ifourier()。
三、设计的方法及步骤:
(1) F=fourier(f)
(2) F=fourier(f,v)
(3) F=fourier(f,u,v)
说明:(1) F=fourier(f)是符号函数f的傅立叶变换,缺省返回是关于ω的函数。如果f=f(ω),则fourier函数返回关于t的函数。
(2)F=fourier(f,v)返回函数F是关于符号对象v的函数,而不是默认的ω,即
傅立叶逆变换定义是: (1-2)
称为 的频谱密度函数。
傅立叶变换的性质
(1)线性性质:
(1-3)
(2)频移性质: (1-4)
(3)时移性质: (1-5)
(4)尺度变换性质: (1-6)
(5)对称性质: (1-7)
(6)时域微分性质: (1-8)
(7)频域微分性质: (1-9)
(8)时域积分性质: (1-10)
axis([-1,3,-0.2,1.2])
j=sqrt(-1);
F=1./(j*t);
y=pi*imp(t);
subplot(1,2,2)
plot(t,abs(F));
axis([-1,1,0,20]);
ylabel('F(jw)');
xlabel('w');
d on,
plot(t,y);
5、冲激函数:
傅里叶分析方法不仅应用于电力工程、通信和控制领域之中,而且在力学、光学、量子物理和各种线性系统分析等许多有关数学、物理和工程技术领域中得到广泛而普遍的应用。

数字信号处理实验报告

数字信号处理实验报告

实验一 信号、系统及系统响应一、实验目的1、熟悉理想采样的性质,了解信号采样前后的频谱变化,加深对时域采样定理的理解。

2、熟悉离散信号和系统的时域特性。

3、熟悉线性卷积的计算编程方法:利用卷积的方法,观察、分析系统响应的时域特性。

4、掌握序列傅里叶变换的计算机实现方法,利用序列的傅里叶变换对离散信号、系统及其系统响应进行频域分析。

二、 实验原理1.理想采样序列:对信号x a (t)=A e −αt sin(Ω0t )u(t)进行理想采样,可以得到一个理想的采样信号序列x a (t)=A e −αt sin(Ω0nT ),0≤n ≤50,其中A 为幅度因子,α是衰减因子,Ω0是频率,T 是采样周期。

2.对一个连续时间信号x a (t)进行理想采样可以表示为该信号与一个周期冲激脉冲的乘积,即x ̂a (t)= x a (t)M(t),其中x ̂a (t)是连续信号x a (t)的理想采样;M(t)是周期冲激M(t)=∑δ+∞−∞(t-nT)=1T ∑e jm Ωs t +∞−∞,其中T 为采样周期,Ωs =2π/T 是采样角频率。

信号理想采样的傅里叶变换为X ̂a (j Ω)=1T ∑X a +∞−∞[j(Ω−k Ωs )],由此式可知:信号理想采样后的频谱是原信号频谱的周期延拓,其延拓周期为Ωs =2π/T 。

根据时域采样定理,如果原信号是带限信号,且采样频率高于原信号最高频率分量的2倍,则采样以后不会发生频率混叠现象。

三、简明步骤产生理想采样信号序列x a (n),使A=444.128,α=50√2π,Ω0=50√2π。

(1) 首先选用采样频率为1000HZ ,T=1/1000,观察所得理想采样信号的幅频特性,在折叠频率以内和给定的理想幅频特性无明显差异,并做记录;(2) 改变采样频率为300HZ ,T=1/300,观察所得到的频谱特性曲线的变化,并做记录;(3) 进一步减小采样频率为200HZ ,T=1/200,观察频谱混淆现象是否明显存在,说明原因,并记录这时候的幅频特性曲线。

数字信号1

数字信号1

电子信息工程学系实验报告课程名称:数字信号处理实验项目名称:离散时间信号与系统的傅里叶分析 实验时间:班级:通信092 姓名:王博 学号:910705222实 验 目 的:1.用傅立叶变换对离散时间信号和系统进行频域分析。

实 验 环 境:Win7、MA TLAB 仿真软件实 验 内 容 及 过 程:1.已知系统用下面差分方程描述:)1()()(-+=n ay n x n y试在95.0=a 和5.0=a 两种情况下用傅立叶变换分析系统的频率特性。

要求写出系统的传输函数,并打印()~j H e ωω曲线。

2.已知两系统分别用下面差分方程描述:)1()()(1-+=n x n x n y )1()()(2--=n x n x n y试分别写出它们的传输函数,并分别打印 ()~j H e ωω曲线。

3.已知信号)()(3n R n x =,试分析它的频域特性,要求打印()~j X e ωω曲线。

4.假设)()(n n x δ=,将)(n x 以2为周期进行延拓,得到()x n ,试分析它的频率特性,并画出它的幅频特性。

下面对实验用的MA TLAB 函数进行介绍。

1.abs功能:求绝对值(复数的模)。

y=abs(x):计算实数x 的绝对值。

当x 为复数时得到x 的模(幅度值)。

当x 为向量时,计算其每个元素的模,返回模向量y 。

2.angle 功能:求相角。

Ph=angle(x):计算复向量x 的相角(rad )。

Ph 值介于 -π和 +π之间。

3.freqz功能:计算数字滤波器H(z)的频率响应。

H=freqz(B,A,w):计算由向量w 指定的数字频率点上数字器H(z)的频率响应)(jwe H ,结果存于H 向量中。

向量B 和A 分别为数字滤波器系统函数H(z)的分子和分母多项式系数。

[H ,w]=freqz(B,A,M,’whole’):计算出M 个频率点上的频率响应,存放在H 向量中,M 个频率点存放在向量w 中。

信号与系统课程设计报告傅里叶变换的对称性和时移特性

信号与系统课程设计报告傅里叶变换的对称性和时移特性

信号与系统课程设计报告--傅里叶变换的对称性和时移特性课程设计任务书2沈阳理工大学摘要本文研究的是傅里叶变换的对称性和时移特性,傅里叶变换的性质有:对称性、线性(叠加性)、奇偶虚实性、尺度变换特性、时移特性、频移特性、微分特性、积分特性、卷积特性(时域和频域);从信号与系统的角度出发,给出了激励信号的具体模型;应用Matlab软件进行仿真,将研究的信号转化成具体的函数形式,在Matlab得到最终变换结果。

使用傅里叶变换的方法、卷积的求解方法以及函数的微分等方法研究题目。

关键词: 傅里叶变换;对称性;时移特性;Matlab3沈阳理工大学目录1、Matlab介绍........................... 错误!未定义书签。

2.利用Matlab实现信号的频域分析—傅里叶变换的对称性与时移特性设计 (5)2.1.傅里叶变换的定义及其相关性质 (5)2.2.傅里叶变换的对称性验证编程设计及实现 (7)2.3.傅里叶变换的时移特性验证编程设计及实现 (11)3.总结 (13)4.参考文献 (13)4沈阳理工大学1、Matlab介绍MATLAB作为一种功能强大的工程软件,其重要功能包括数值处理、程序设计、可视化显示、图形用户界面和与外部软件的融合应用等方面。

MATLAB软件由美国Math Works公司于1984年推出,经过不断的发展和完善,如今己成为覆盖多个学科的国际公认的最优秀的数值计算仿真软件。

MATLAB具备强大的数值计算能力,许多复杂的计算问题只需短短几行代码就可在MATLAB中实现。

作为一个跨平台的软件,MATLAB已推出Unix、Windows、Linux和Mac等十多种操作系统下的版本,大大方便了在不同操作系统平台下的研究工作。

MATLAB软件具有很强的开放性和适应性。

在保持内核不变的情况下,MATLAB 可以针对不同的应用学科推出相应的工具箱(toolbox),目前己经推出了图象处理工具箱、信号处理工具箱、小波工具箱、神经网络工具箱以及通信工具箱等多个学科的专用工具箱,极大地方便了不同学科的研究工作。

信号与系统实验报告

信号与系统实验报告

信号与系统实验报告一、实验目的(1) 理解周期信号的傅里叶分解,掌握傅里叶系数的计算方法;(2)深刻理解和掌握非周期信号的傅里叶变换及其计算方法;(3) 熟悉傅里叶变换的性质,并能应用其性质实现信号的幅度调制;(4) 理解连续时间系统的频域分析原理和方法,掌握连续系统的频率响应求解方法,并画出相应的幅频、相频响应曲线。

二、实验原理、原理图及电路图(1) 周期信号的傅里叶分解设有连续时间周期信号()f t ,它的周期为T ,角频率22fT,且满足狄里赫利条件,则该周期信号可以展开成傅里叶级数,即可表示为一系列不同频率的正弦或复指数信号之和。

傅里叶级数有三角形式和指数形式两种。

1)三角形式的傅里叶级数:01212011()cos()cos(2)sin()sin(2)2cos()sin()2n n n n a f t a t a t b t b t a a n t b n t 式中系数n a ,n b 称为傅里叶系数,可由下式求得:222222()cos(),()sin()T T T T nna f t n t dtb f t n t dtTT2)指数形式的傅里叶级数:()jn tn nf t F e式中系数n F 称为傅里叶复系数,可由下式求得:221()T jn tT nF f t edtT周期信号的傅里叶分解用Matlab进行计算时,本质上是对信号进行数值积分运算。

Matlab中进行数值积分运算的函数有quad函数和int函数。

其中int函数主要用于符号运算,而quad函数(包括quad8,quadl)可以直接对信号进行积分运算。

因此利用Matlab进行周期信号的傅里叶分解可以直接对信号进行运算,也可以采用符号运算方法。

quadl函数(quad系)的调用形式为:y=quadl(‘func’,a,b)或y=quadl(@myfun,a,b)。

其中func是一个字符串,表示被积函数的.m文件名(函数名);a、b分别表示定积分的下限和上限。

傅里叶分析实验报告

傅里叶分析实验报告

班级:姓名: 学号: 实验日期:一、实验名称脉搏、语音及图像信号的傅里叶分析二、实验目的1、了解常用周期信号的傅里叶级数表示。

2、了解周期脉搏信号、语音信号及图像信号的傅里叶分析过程3、理解体会傅里叶分析的理论及现实意义三、实验仪器脉搏语音实验仪器,数字信号发生器,示波器四、实验原理1、周期信号傅里叶分析的数学基础任意一个周期为T 的函数f(t)都可以表示为傅里叶级数:00010000000001()(cos sin )21()()1()cos()()1()sin()()n n n n n f t a a n t b n t a f t d t a f t n t d t b f t n t d t ππππππωωωωπωωωπωωωπ∞=---=++===∑⎰⎰⎰ 其中0ω为角频率,称为基频,0a 为常数,n a 和n b 称为第n 次谐波的幅值。

任何周期性非简谐交变信号均可用上述傅里叶级数进行展开,即分解为一系列不同次谐波的叠加。

对于如图1所示的方波,一个周期内的函数表达式为:(0t<)2() (-t 0)2h f t h ππ⎧≤⎪⎪=⎨⎪-≤<⎪⎩其傅里叶级数展开为:0100041()()sin(21)21411(sin sin 3sin 5)35n h f t n t n h t t t ωπωωωπ∞==--=+++∑L 同理:对于如图2所示的三角波,函数表达式为:4t (-t<)44()232(1) (t )44h T T f t t T T h T π⎧≤⎪⎪=⎨⎪-≤<⎪⎩其傅里叶级数展开为:1202100022281()(1)()sin(21)21811(sin sin 3sin 5)35n n h f t n t n h t t t ωπωωωπ∞-==---=-++∑L图1 方波 图2 三角波从以上各式可知,任何周期信号都可以表示为无限多次谐波的叠加,谐波次数越高,振幅越小,它对叠加波的贡献就越小,当小至一定程度时(谐波振幅小于基波振幅的5%),则高次的谐波就可以忽略而变成有限次数谐波的叠加,这对设计仪器电路是很有意义的。

dsp实验教学内容

dsp实验教学内容

实验一 离散时间信号、系统与傅里叶分析实验目的1、了解信号采样前后的频谱变化,加深对采样定理的理解 2、掌握序列傅里叶变化的计算机实现方法,利用序列的傅氏变换对离散时间信号系统与系统响应进行频域分析3、验证卷积定理掌握线性卷积计算的编程方法,并利用卷积分析系统响应的频域特性 4、掌握线性卷积计算的编程方法,并利用卷积分析系统响应的频域特性实验内容1、复习采样,离散信号与系统,线性卷积,Z 变换,序列的傅氏变换及其性质等内容 2、对所得结果加以讨论 实验中涉及的函数 MA TLAB 函数:Zeros(); ones(); length(); rand(); randn(); exp(); sin(); cos();filter(); abs(); angle(); sinc(); residuez(); real(); imag(); subplot(); stem(); plot(); title(); grid(); xlaber(); ylabel(); axis(); figure(); 自定义函数:Impseq(); stepseq(); sigshift(); sigadd(); sigmult(); sigfold(); evenodd(); evenodd2(); conv_m(); dtft(); dtft2(); deconv_m();(题1.)用MA TLAB 产生并画出(用stem 函数)下列序列的样本:)()0008.0cos(10)(24n n n x ωπ+=, 1000≤≤n其中)(n ω是一上在[-1,1]之间均匀分布的随机序列,问如何表征此序列?提示:rand( )函数产生的随机序列分布在[0,1]之间(题 2)一个特定的线性和时不变系统,描述它的差分方程如下:)3()1(2)()2(25.0)1(5.0)(-+-+=-+--n x n x n x n y n y n y a. 确定系统的稳定性提示:用zplane( )函数画出零点极点图,看是否极点全在单位圆内。

连续时间信号与系统的傅里叶分析

连续时间信号与系统的傅里叶分析

连续时间信号与系统的傅里叶分析连续时间信号与系统的傅里叶分析是一种非常重要的数学工具和技术,广泛应用于信号处理、通信系统、控制系统等领域。

通过傅里叶分析,我们可以将一个复杂的时域信号分解成一系列简单的正弦函数(或复指数函数)的叠加,从而更好地理解和处理信号。

在傅里叶分析中,我们首先需要了解傅里叶级数和傅里叶变换两个概念。

傅里叶级数是将一个周期信号分解成一系列正弦和余弦函数的叠加。

对于一个连续时间周期为T的周期信号x(t),其傅里叶级数表示为:x(t) = a0/2 + ∑ {an*cos(nω0t) + bn*sin(nω0t)}其中,n为整数,ω0为角频率(ω0 = 2π/T),an和bn为信号的系数。

傅里叶级数展示了信号在频域上的频谱特性,即信号在不同频率上的成分。

通过傅里叶级数,我们可以得到信号的基频和各个谐波分量的振幅和相位信息。

而对于非周期信号,我们则需要使用傅里叶变换来分析。

傅里叶变换可以将一个非周期信号分解成一系列连续的正弦和余弦函数的叠加。

对于一个连续时间信号x(t),其傅里叶变换表示为:X(ω) = ∫ x(t)*e^(-jωt) dt其中,X(ω)为信号在频域上的频谱表示,ω为角频率,e为自然对数的底。

通过傅里叶变换,我们可以将信号从时域转换到频域,从而得到信号在不同频率上的成分。

同时,我们还可以通过逆傅里叶变换将信号从频域再转换回时域。

傅里叶分析的重要性在于它能够提供信号在时域和频域之间的转换关系,从而可以更好地理解信号的特性和行为。

通过傅里叶分析,我们可以确定信号的频谱特性、频率成分等信息,从而在信号处理、通信系统设计等方面进行相应的优化和调整。

除了傅里叶级数和傅里叶变换,还有诸如快速傅里叶变换(FFT)、傅里叶变换对(FT pair)、功率谱密度(PSD)等相关概念和技术。

这些工具和技术在实际应用中非常有用,例如在音频处理、图像处理、雷达信号处理等方面经常被使用。

总之,连续时间信号与系统的傅里叶分析为我们提供了一个强大的数学工具,能够将信号从时域转换到频域,揭示信号的频谱特性和频率成分,为信号处理和系统设计提供了有力支持。

信号与系统傅里叶变换

信号与系统傅里叶变换

n次谐波系数:
2
an T
T
2 T
2
f
(t) cos(n1t)dt

2 T
2 2
A cos(n1t )dt

4A
n1T
sin n1
2

An
其有效值为:
A~n
2 2
An
36
将 n 1 代入上式,得基波有效值为:
A1
2 4A sin 1 10 2 sin18 2 1T 2
45 °
图 3.3-1 (a)振幅谱; (b) 相位谱
30 ° 30 °
20 °
54
|F n |
2
1.5
1.5
1
1
1
0.4 0.2
0.4 0.2
- 6- 5 - 4- 3- 2 - o 2 3 4 5 6

(a)
n 45 °
45 °
30 ° 30 °
20 °
15° 10°
3
VxVyT VxiVyi 0
i 1
矢量正交集:指由两两正交的矢量组成的矢量集合。
如三维空间中,Vx (1, 0, 0) Vy (0,1, 0) Vz (0, 0,1) 所组成的集合就是矢量正交集,且完备。
矢量A (1, 2.5, 4) 表示为 A Vx 2.5Vy 4Vz
电子技术中的周期信号大都满足狄里赫利条件条件,当
f(t)满足狄里赫利条件时,an, bn, cn 才存在。
21
结论:周期信号可分解为各次谐波分量之和。
一般而言 An cos(n1t n ) n 称为 次谐波 ,An
是 n 次谐波的振幅, n是其初相角。

《信号与系统》离散信号的频域分析实验报告

《信号与系统》离散信号的频域分析实验报告

信息科学与工程学院《信号与系统》实验报告四专业班级电信 09-班姓名学号实验时间 2011 年月日指导教师陈华丽成绩实验名称离散信号的频域分析实验目的1. 掌握离散信号谱分析的方法: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,进一步理解这些变换之间的关系;2. 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;3. 熟悉FFT算法原理和FFT子程序的应用。

4. 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。

实验内容1.对连续信号)()sin()(0tutAetx taΩα-=(128.444=A,πα250=,πΩ250=)进行理想采样,可得采样序列50)()sin()()(0≤≤==-nnunTAenTxnx nTaΩα。

图1给出了)(txa的幅频特性曲线,由此图可以确定对)(txa采用的采样频率。

分别取采样频率为1KHz、300Hz和200Hz,画出所得采样序列)(nx的幅频特性)(ωj eX。

并观察是否存在频谱混叠。

图1 连续信号)()sin()(0tutAetx taΩα-=2. 设)52.0cos()48.0cos()(nnnxππ+=(1)取)(nx(100≤≤n)时,求)(nx的FFT变换)(kX,并绘出其幅度曲线。

(2)将(1)中的)(nx以补零方式加长到200≤≤n,求)(kX并绘出其幅度曲线。

(3)取)(nx(1000≤≤n),求)(kX并绘出其幅度曲线。

(4)观察上述三种情况下,)(nx的幅度曲线是否一致?为什么?3. (1)编制信号产生子程序,产生以下典型信号供谱分析用。

11,03()8,470,n nx n n nn+≤≤⎧⎪=-≤≤⎨⎪⎩其它2()cos4x n nπ=3()sin8x n nπ=4()cos8cos16cos20x t t t tπππ=++10.80.60.40.20100200300400500xa(jf)f /Hz(2)对信号1()x n ,2()x n ,3()x n 进行两次谱分析,FFT 的变换区间N 分别取8和16,观察两次的结果是否一致?为什么?(3)连续信号4()x n 的采样频率64s f Hz =,16,32,64N =。

信号与系统 第三章 周期信号的傅里叶级数展开

信号与系统 第三章 周期信号的傅里叶级数展开
1 T
2 n 2

T1
f (t ) dt

F ( n1 )
左边是周期信号f(t)在一个周期里的平均功率(即单位时间内的能量)
2 2 1 1 2 jnt F ( n ) e dt F ( n ) dt F ( n ) 而同时有 T 1 1 1 T1 1 T1 T1
n 1
——余弦形式
x(t ) d 0 d n sin( n1t n )
n 1
——正弦形式
(1). f (t ) a0 an cosnt bn sin nt
n1

三角函数形式
(2). f (t ) A0 An cos(nt n )
而无物理意义。将来可以看出,指数函数形式比正弦函数形式在数 学上处理起来要方便的多。
§3.2 周期矩形脉冲的谱线特点
x(t )
E

T1

t
2 2
T1
脉冲为 ,脉冲高度为E,周期为T1
1 21 1 E 1 jn1t jn1t 2 X (n1 ) T1 x(t )e dt E e dt e jn1t T1 2 T1 2 T1 jn1 jn jn 1 2E 1 1 2 2 e sin(n1 ) e jn1T1 2 n1T1 sin(n1 ) E E 2 Sa (n1 ) T1 n T1 2 1 2
电子信息与电气工程学院
本章内容
连续时间周期信号的傅立叶级数表示 周期矩形脉冲的谱线特点
§3.1 连续时间周期信号的傅立叶级数表示
{1, cos n1t ,sin n1t} n=1,2, , 是一个完备的正交函数集

信号与系统-3章_傅里叶变换

信号与系统-3章_傅里叶变换
t2t1
t2 t1
f(t)cos(n1t)dt,
t2 f(t)dt, n0
t1
n0

bnt1 t2t1 tf2s(tin )s2i(n n(n1t)1td)tdtt22 t1
t2 t1
f(t)sin(n1t)dt
或 f(t)a 2 0n 1(a nc o sn1 t b nsinn1 t)
-T0 O T0 2T0 t
f( t) n f1 ( t n T 0 ) n [A T A 0 ( t n T 0 ) ] [ u ( t n T 0 ) u ( t ( n 1 ) T 0 ) ]
将 f ( t ) 去除直流分量,则仅剩交流分量 f A C ( t )
t2
t1
cos(n1t)cos(m1t)dt 0

sin(n1t)sin(m1t)dt
0

,
mn
(2)“单位”常数性,即当 n 0 时,有
t1 t2 c o s 2 (n1 t)d tt1 t2 s in 2 (n1 t)d t T 2 t2 2 t1
f (t)
1

T

2
o
2
谱线间隔不变 2 π
TLeabharlann 1 Fn16示意图

T
t
幅值再减小一倍
o



第一个过零点再增加一倍
结论
• 由大变小,Fn 第一过零点频率增大,即 2π/
所以 f 1/ 称为信号的带宽, 确定了带宽。 • 由大变小,频谱的幅度变小。 • 由于 T 不变,谱线间隔不变,即 2π/T不变。

信号与系统第3章 傅里叶变换

信号与系统第3章  傅里叶变换

P
f
2 (t) 1 T1
t0 T1 t0
f
2 (t)d t
a0 2
1 2
n1
(an
2
bn 2 )
2
Fn _____ 帕塞瓦尔定理
n
结论:周期信号的平均功率等于傅里叶级数展开 式中基波分量及各谐波分量有效值的平方 和,即时域和频域的能量守恒。
五. 周期信f号(t)的频c0 谱 (c三n c角os函(n数1t形 式n )) n1
(1) 偶函数 f (t) f (t)
4
an T1
T1
2 0
f (t) cos(n1t)dt
Fn
Fn
an 2
bn 0
傅里叶级数中不会含有正弦项, 只可能含有直流项和余弦项。
(2) 奇函数 f (t) f (t)
a0 0 , an 0
bn
4 T1
T1
2 0
f (t) sin(n1t)d t
e j n1t
T1 n 2
画频谱图:
c0
a0
E
T1
an
2E
T1
Sa
n1
2
, n
1,2,
cn an
1)令 m
2

2
m
即在
2
m,m为整数处有零点。
2)
2
2
T1
T1
零点间谱线个数
3) c n值为正,相位为0,值为负,相位为π
4)谱线间隔为 1 带宽
2
T1
,第一个过零点带宽定义为信号的
1 3
s in31t
1 4
sin41t
E
1 n1

信号分析与处理-傅里叶变换

信号分析与处理-傅里叶变换

第三章傅里叶变换本章提要:◆傅里叶级数(Fourier Series)◆非周期信号的傅里叶变换◆傅里叶变换的性质◆周期信号的傅里叶变换◆采样信号和采样定理J.B.J. 傅里叶(Fourier)◆1768年生于法国◆1807年提出“任何周期信号都可用正弦函数级数表示”,但其数学证明不很完善。

◆拉普拉斯赞成,但拉格朗日反对发表◆1822年首次发表在《热的分析理论》◆1829年狄里赫利第一个给出收敛条件周期信号都可表示为谐波关系的正弦信号的加权和非周期信号都可用正弦信号的加权积分表示傅里叶分析方法的应用:(1)泊松(Possion)、高斯(Gauss)等将其应用于电学中;(2)在电力系统中,三角函数、指数函数及傅里叶分析等数学工具得到广泛的应用。

(3)20世纪以后,在通信与控制系统的理论研究与实际应用中开辟了广阔的前景。

(4)力学、光学、量子物理和各种线性系统分析等得到广泛而普遍的应用。

§ 3.1 周期信号的傅立叶级数◆三角函数形式的傅里叶级数◆复指数形式的傅里叶级数◆几种典型周期信号的频谱◆吉伯斯现象一、三角函数形式的傅里叶级数∞Tianjin University Tianjin University二、复指数形式的傅里叶级数周期信号的复数频谱图三、几种典型周期信号的频谱+-1T t tjn ωTianjin UniversityTianjin University∞n A τωτ思考题:KHz T f T 100101011 26=⨯===-,πω2. 奇函数:f (t )= -f (-t)1tω只含正弦项n F =3.奇谐函数T四、吉伯斯现象)(t f有限项的N越大,误差越小例如: N=11§ 3.2 非周期信号的傅立叶变换∞从物理意义来讨论傅立叶变换(FT)Tianjin University Tianjin UniversityTianjin UniversityTianjin University )0>arctg -=)(t f时域中信号变化愈尖锐,其频域所包含的高频分量就愈丰富;反之,信号在时域中变化愈缓慢,其频域所包含的低频分量就愈多。

傅里叶变换分析

傅里叶变换分析

第一章 信号与系统的基本概念1.信号、信息与消息的差别?信号:随时间变化的物理量;消息:待传送的一种以收发双方事先约定的方式组成的符号,如语言、文字、图像、数据等信息:所接收到的未知内容的消息,即传输的信号是带有信息的。

2.什么是奇异信号?函数本身有不连续点或其导数或积分有不连续点的这类函数统称为奇异信号或奇异函数.例如:单边指数信号 (在t =0点时,不连续),单边正弦信号 (在t =0时的一阶导函数不连续)。

较为重要的两种奇异信号是单位冲激信号δ(t )和单位阶跃信号u (t )。

3.单位冲激信号的物理意义及其取样性质?冲激信号:它是一种奇异函数,可以由一些常规函数的广义极限而得到。

它表达的是一类幅度很强,但作用时间很短的物理现象。

其重要特性是筛选性,即:()()()(0)(0)t x t dt t x dt x δδ∞∞-∞-∞==⎰⎰ 4.什么是单位阶跃信号?单位阶跃信号也是一类奇异信号,定义为:10()00t u t t >⎧=⎨<⎩它可以表示单边信号,持续时间有限信号,在信号处理中起着重要的作用.5.线性时不变系统的意义同时满足叠加性和均匀性以及时不变特性的系统,称为线性时不变系统.即:如果一个系统,当输入信号分别为1()x t 和2()x t 时,输出信号分别是1()y t 和2()y t 。

当输入信号()x t 是1()x t 和2()x t 的线性叠加,即:12()()()x t ax t bx t =+,其中a 和b 是任意常数时,输出信号()y t 是1()y t 和2()y t 的线性叠加,即:12()()()y t ay t by t =+;且当输入信号()x t 出现延时,即输入信号是0()x t t -时, 输出信号也产生同样的延时,即输出信号是0()y t t -.其中,如果当12()()()x t x t x t =+时,12()()()y t y t y t =+,则称系统具有叠加性;如果当1()()x t ax t =时,1()()y t ay t =则称系统具有均匀性。

实验一 离散时间信号与系统的傅里叶分析

实验一 离散时间信号与系统的傅里叶分析

电子信息工程系实验报告课程名称:数字信号处理成绩:实验项目名称:实验1 离散时间信号与系统的傅里叶分析时间:指导教师(签名):班级:电信092 姓名:XXX 学号:910706201实验目的:用傅里叶变换对离散时间信号和系统进行频域分析。

实验环境:计算机、MATLAB软件实验原理:对信号进行频域分析即对信号进行傅里叶变换。

对系统进行频域分析即对其单位脉冲响应进行傅里叶变换,得到系统的传输函数;也可由差分方程经过傅里叶变换直接求其传输函数,传输函数代表的就是频率响应特性。

而传输函数是w的连续函数,计算机只能计算出有限个离散频率点的传输函数值,故可在0~2∏之间取许多点,计算这些点的传输函数的值,并取它们的包络,所得包络即所需的频率特性。

实验内容和步骤:1、已知系统用下面差分方程描述:y(n)=x(n)+ay(n-1),试在a=0.95和a=0.5 两种情况下用傅立叶变换分析系统的频率特性。

要求写出系统的传输函数,并打印|H(e jω)|~ω曲线。

解:B=1;A=[1,-0.95]; [H,w]=freqz(B,A,'whole');subplot(1,3,1);plot(w/pi,abs(H),'linewidth',2);grid on;xlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|');title('幅频响应特性');axis([0,2,0,2.5]);B=1;A=[1,-0.5];[H,w]=freqz(B,A,'whole');subplot(1,3,3);plot(w/pi,abs(H),'linewidth',2);grid on;xlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|');title('幅频响应特性');axis([0,2,0,2.5]);图形如下图1、2所示:图1 a=0.95时的幅频响应特性图2 a=0.5时的幅频响应特性2、已知两系统分别用下面差分方程描述: y1(n)=x(n)+x(n-1) y2(n)=x(n)-x(n-1)试分别写出它们的传输函数,并分别打印|H(e jω)| ~ω曲线。

(完整word版)傅里叶变换在信号与系统系统中的应用.

(完整word版)傅里叶变换在信号与系统系统中的应用.

河北联合大学本科毕业设计(论文)2011年 5月24日题目傅里叶变换在信号与系统中的应用专业数学与应用数学姓名刘帅学号 200710050113主要内容、基本要求、主要参考资料等主要内容傅里叶变换是一种重要的变换,且在与通信相关的信号与系统中有着广泛的应用。

本文主要研究傅里叶变换的基本原理;其次,掌握其在滤波,调制、解调,抽样等方面中的应用。

分析了信号在通信系统中的处理方法,通过傅里叶变换推导出信号调制解调的原理,由此引出对频分复用通信系统的组成原理的介绍.基本要求通过傅里叶变换实现一个高通滤波,低通滤波,带通滤波。

用傅里叶变换推导出信号调制解调的原理。

通过抽样实现连续信号离散化,简化计算.另外利用调制的原理推导出通信系统中的时分复用和频分复用。

参考资料[1]《信号与系统理论、方法和应用》徐守时著中国科技大学出版社 2006年3月修订二版[2]《信号与系统》第二版上、下册郑君里、应启珩、杨为理著高等教育出版社[3]《通信系统》第四版 Simon Haykin 著宋铁成、徐平平、徐智勇等译沈连丰审校电子工业出版社[4]《信号与系统—连续与离散》第四版 Rodger E.Ziemer 等著肖志涛等译腾建辅审校电子工业出版社[5]《现代通信原理》陶亚雄主编电子工业出版社[6]《信号与系统》乐正友著清华大学出版社[7]《信号与线性系统》阎鸿森、王新风、田惠生编西安交通大学出版社[8]《信号与线性系统》张卫钢主编郑晶、徐琨、徐建民副主编西安电子科技大学出版社[9] http://baike.baidu。

com/view/191871.htm//百度百科傅里叶变换[10]《通信原理》第六版樊昌信曹丽娜编著国防工业出版社[11]A.V.Oppenheim,A。

S。

Willsky with S。

H.Nawab.Siganals and systems(Second edition).Prentice-Hall,1997.中译:刘树棠.信号与系统。

信号与系统傅里叶

信号与系统傅里叶

dt
= F[ j(ω-ω0)] 例 1 f(t) = ej3t ←→ F(jω) = ? 解 1 ←→ 2πδ(ω) ej3t ×1←→ 2πδ(ω-3) -
信号与系统 例 2 解
4.5
傅里叶变换的性质
f(t) = cosω0t ←→ F(jω) = ?
1 jω0t 1 − jω0t f (t) = e + e 2 2
1 ∞ − jω t f (−ω) = ∫ −∞ F( jt ) e dt 2π
∴ F(j t) ←→ 2πf (–ω)
信号与系统 例
f (t) = 1 1+t 2
− |t| α
4.5
傅里叶变换的性质
←→ F(jω) = ?
2 α

e
← →
当 α=1, e−t| | ∴
α2 +ω2 2 ← → 1+ω2

用时移特性

所以

−∞
f 2 (t − τ ) e
− jω t
d t = F2 ( jω ) e
− jω τ
F [ f1(t)*f2(t) ]=


−∞
f 1 (τ ) F2 ( jω ) e
− jω τ
d τ = F2 ( jω ) ∫ f1 (τ ) e
−∞


− jω τ

= F1(jω)F2(jω)
2
-2
0
2
ω
1 π sin t [π g 2 (ω )] * [π g 2 (ω )] = g 2 (ω ) * g 2 (ω ) ←→ 2π 2 t
信号与系统
4.5

中科大信号与系统实验报告3

中科大信号与系统实验报告3

信号与系统实验报告学号:姓名:信息科学技术学院电子科学与技术系一、实验目的1.熟悉傅里叶变换的性质 2.熟悉常见信号的傅里叶变换3.了解傅里叶变换的MATLAB 实现方法二、实验原理傅里叶变换是信号分析 的最重要的内容之一。

从已知信号()f t 求出相应的频谱函数()F j ω的数学表示为:()F j ω()j t f t e dt ω∞--∞=⎰()f t 的傅里叶变换存在的充分条件是()f t 在无限区间内绝对可积,即()f t 满足下式:()f t dt ∞-∞<∞⎰但上式并非傅里叶变换存在的必要条件。

在引入广义函数概念之后,使一些不满足绝对可积条件的函数也能进行傅里叶变换。

傅里叶反变换的定义为:1()()2j t f t F j e d ωωωπ∞-∞=⎰。

在这一部分的学习中,大家都体会到了这种数学运算的麻烦。

在MATLAB 语言中有专门对信号进行正反傅里叶变换的语句,使得傅里叶变换很容易在MATLAB 中实现。

在MATLAB 中实现傅里叶变换的方法有两种,一种是利用MATLAB 中的Symbolic Math Toolbox 提供的专用函数直接求解函数的傅里叶变换和傅里叶反变换,另一种是傅里叶变换的数值计算实现法。

下面分别介绍这两种实现方法的原理。

1.直接调用专用函数法在MATLAB 中实现傅里叶变换的函数为:F=fourier( f ) 对f(t)进行傅里叶变换,其结果为F(w)F =fourier(f,v) 对f(t)进行傅里叶变换,其结果为F(v)F=fourier( f,u,v ) 对f(u)进行傅里叶变换,其结果为F(v)傅里叶反变换f=ifourier( F ) 对F(w)进行傅里叶反变换,其结果为f(x)f=ifourier(F,U) 对F(w)进行傅里叶反变换,其结果为f(u)f=ifourier( F,v,u ) 对F(v)进行傅里叶反变换,其结果为f(u)由于MATLAB 中函数类型非常丰富,要想了解函数的意义和用法,可以用mhelp 命令。

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实验一 信号与系统的傅立叶分析
一. 实验目的
用傅立叶变换对信号和系统进行频域分析。

二.实验仪器
装有matlab 软件的计算机
三.实验内容及步骤
(1)已知系统用下面差分方程描述:
)1()()(-+=n ay n x n y
试在95.0=a 和5.0=a 两种情况下用傅立叶变换分析系统的频率特性。

要求写出系统的传输函数,并打印w e H jw ~)(曲线。


当a=0.95
B=1;
A=[1,0.95];
subplot(1,3,1);
zplane(B,A);
xlabel('实部Re');ylabel('虚部Im');
title('y(n)=x(n)+0.95y(n-1)传输函数零、极点分布');
grid on ;
[H,w]=freqz(B,A,'whole');
subplot(1,3,2);
plot(w/pi,abs(H),'linewidth',2);
grid on;
xlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|');
title('幅频响应特性');
axis([0,2,0,2.5]);
subplot(1,3,3);
plot(w/pi,angle(H),'linewidth',2);
grid on;
xlabel('\omega/\pi');ylabel('\phi(\omega)');
title('相频响应特性');
axis([-0.1,2.1,-1.5,1.5]);
a=0.5程序如上,图如下
(2)已知两系统分别用下面差分方程描述:
)1()()(1-+=n x n x n y
)1()()(2--=n x n x n y
试分别写出它们的传输函数,并分别打印w e H jw ~)(曲线。

当方程为)1()()(1-+=n x n x n y 的程序代码:
B=[1,1];A=1; subplot(2,3,1);zplane(B,A);
xlabel('实部Re');
ylabel('虚部Im');
title('y(n)=x(n)+x(n-1)传输函数零、极点分布');
grid on
[H,w]=freqz(B,A,'whole');
subplot(2,3,2);
plot(w/pi,abs(H),'linewidth',2);
grid on;
xlabel('\omega/\pi');
ylabel('|H(e^j^\omega)|');
title('幅频响应特性');
axis([0,2,0,2.2]);
subplot(2,3,3);
plot(w/pi,angle(H),'linewidth',2);
grid on;
xlabel('\omega/\pi');
ylabel('\phi(\omega)');
title('相频响应特性');
axis([-0.1,2.1,-1.6,1.6]);
当方程为)1()()(2--=n x n x n y 的程序代码:
B=[1,-1];
A=1;
subplot(2,3,4);
zplane(B,A);
xlabel('实部Re');
ylabel('虚部Im');
title('y(n)=x(n)-x(n-1)传输函数零、极点分布'); grid on
[H,w]=freqz(B,A,'whole');
subplot(2,3,5);
plot(w/pi,abs(H),'linewidth',2);
grid on;
xlabel('\omega/\pi');
ylabel('|H(e^j^\omega)|');
title('幅频响应特性');
axis([0,2,0,2.2]);
subplot(2,3,6);
plot(w/pi,angle(H),'linewidth',2);
grid on;
xlabel('\omega/\pi');
ylabel('\phi(\omega)');
title('相频响应特性');
axis([-0.1,2.1,-1.6,1.6]);
(3)已知信号
)
(
)
(
3
n
R
n
x
,试分析它的频域特性,要求打印
w
e
X jw~
)
(

线。

B=[1,0,0,-1];
A=[1,-1];
subplot(1,3,1);
zplane(B,A);
xlabel('实部Re');
ylabel('虚部Im');
title('x(n)=R3(n)传输函数零、极点分布');
axis([-1.1,1.1,-1.5,1.5]);
grid on
[H,w]=freqz(B,A,'whole');
subplot(1,3,2);
plot(w/pi,abs(H),'linewidth',2);
grid on;
xlabel('\omega/\pi');
ylabel('|H(e^j^\omega)|');
title('幅频响应特性');
axis([0,2,0,1.3]);
subplot(1,3,3);
plot(w/pi,angle(H),'linewidth',2);
grid on;
xlabel('\omega/\pi');
ylabel('\phi(\omega)');
title('相频响应特性');
axis([-0.1,2.1,-2.1,2.1]);
(4)假设
)
(
)
(n
n

=,将)
(n
x以2为周期进行延拓,得到)
(
~
n
x,试分析它
的频率特性,并画出它的幅频特性。

n=-20:20;
x=[ones(1,1),zeros(1,1)];
xtide=x(mod(n,2)+1);
grid on;
subplot(2,2,1),stem(n,xtide,'.')
xlabel('n'),ylabel('xtide(n)');
title('延拓后周期为2的周期序列')
B=1;A=1;
subplot(2,2,2);
zplane(B,A);
xlabel('实部Re');
ylabel('虚部Im');
title('x(n)延拓后得到x‘(n)传输函数零、极点分布');
axis([-1.1,1.1,-1.1,1.1]);
grid on
[H,w]=freqz(B,A,'whole');
subplot(2,2,3);
plot(w/pi,abs(H),'linewidth',2); grid on;
xlabel('\omega/\pi');
ylabel('|H(e^j^\omega)|');
title('幅频响应特性');
axis([0,2,0,2]);
subplot(2,2,4);
plot(w/pi,angle(H),'linewidth',2); grid on;
axis([0,2,-1,1]);
xlabel('\omega/\pi');
ylabel('\phi(\omega)');
title('相频响应特性');。

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