常用信号的频谱分析及时域采样定理
信号的谱分解定理
信号的谱分解定理
一、傅里叶分析
傅里叶分析是信号处理中的一种基本工具，它可以将复杂的信号分解为简单的正弦波和余弦波的组合。
通过傅里叶分析，我们可以了解信号的频率成分，进而对其性质和特征进行深入分析。
傅里叶分析的基本思想是将一个周期信号表示为无穷多个正弦波的叠加。
对于非周期信号，可以使用傅里叶变换将其转换为频域表示。
在频域中，信号的频率成分被表示为复数，其实部和虚部分别表示幅度和相位。
二、帕斯瓦尔定理
帕斯瓦尔定理是信号处理中的另一个重要定理，它指出一个信号的能量可以完全由其傅里叶变换的模的平方确定。
换句话说，一个信号的能量谱是其频谱的模的平方。
这个定理对于理解和分析信号的能量分布非常有用。
帕斯瓦尔定理的应用非常广泛，例如在音频处理中，可以使用该定理来计算语音信号的响度；在图像处理中，可以使用该定理来计算图像的亮度分布。
三、采样定理
采样定理是数字信号处理中的基本定理之一，它指出如果一个连续时间信号具有有限的带宽，那么我们可以通过对其足够密集的样本进行取样，来准确地重建该信号。
这个定理对于数字信号处理技术的发展和应用起到了至关重要的作用。
采样定理的应用非常广泛，例如在音频处理中，可以使用采样定理将模拟音频信号转换为数字信号；在图像处理中，可以使用采样定理将图像转换为数字格式进行处理。
在实际应用中，我们需要选择合适的采样率以确保信号的质量和精度。
信号采样长度、时间间隔和频率的关系
采样频率、采样点数、分辨率、谱线数(line)(2011-02-23 20:38:35)转载标签：分类：matlab采样频率谱线分辨率采样定理数学计算400line杂谈1．最高分析频率：Fm指需要分析的最高频率，也是经过抗混滤波后的信号最高频率。
根据采样定理，Fm与采样频率Fs之间的关系一般为：Fs=2.56Fm；而最高分析频率的选取决定于设备转速和预期所要判定的故障性质。
2．采样点数N与谱线数M有如下的关系：N=2.56M 其中谱线数M与频率分辨率ΔF及最高分析频率Fm有如下的关系：ΔF=Fm/M即：M=Fm/ΔF所以：N=2.56Fm/ΔF★采样点数的多少与要求多大的频率分辨率有关。
例如：机器转速3000r/min=50Hz，如果要分析的故障频率估计在8倍频以下，要求谱图上频率分辨率ΔF=1 Hz ,则采样频率和采样点数设置为：最高分析频率Fm=8·50Hz=400Hz;采样频率Fs=2.56·Fm=2.56 ·400Hz=1024Hz;采样点数N=2.56·（F m/ΔF）=2.56·（400Hz/1Hz）=1024谱线数M=N/2.56=1024/2.56=400条按照FFT变换，实际上得到的也是1024点的谱线，但是我们知道数学计算上存在负频率，是对称的，因此，实际上我们关注的是正频率部分对应的谱线，也就是说正频率有512线，为什么我们通常又说这种情况下是400线呢，就是因为通常情况下由于频率混叠和时域截断的影响，通常认为401线到512线的频谱精度不高而不予考虑。
另外，采样点数也不是随便设置的，即不是越大越好，反之亦然对于旋转机械必须满足整周期采样，以消除频率畸形，单纯提高分辨率也不能消除频率畸形过去，有人以为数据越长越好，或随便定时域信号长度，其实，这样做是在某些概念上不清楚，例如，不清楚整周期采样.不产生频率混迭的最低采样频率Fs要求在2倍最大分析频率Fm，之所以采用2.56倍主要跟计算机二进制的表示方式有关。
数字信号处理知识点总结
数字信号处理知识点总结《数字信号处理》辅导一、离散时间信号和系统的时域分析 （一） 离散时间信号（1）基本概念信号：信号传递信息的函数也是独立变量的函数，这个变量可以是时间、空间位置等。
连续信号：在某个时间区间，除有限间断点外所有瞬时均有确定值。
模拟信号：是连续信号的特例。
时间和幅度均连续。
离散信号：时间上不连续，幅度连续。
常见离散信号——序列。
数字信号：幅度量化，时间和幅度均不连续。
（2）基本序列（课本第7——10页）1）单位脉冲序列 1,0()0,0n n n δ=⎧=⎨≠⎩2）单位阶跃序列 1,0()0,0n u n n ≥⎧=⎨≤⎩3）矩形序列 1,01()0,0,N n N R n n n N ≤≤-⎧=⎨<≥⎩ 4）实指数序列 ()n a u n5）正弦序列 0()sin()x n A n ωθ=+ 6）复指数序列 ()j n n x n e e ωσ= （3）周期序列1）定义：对于序列()x n ，若存在正整数N 使()(),x n x n N n =+-∞<<∞ 则称()x n 为周期序列，记为()x n ，N 为其周期。
注意正弦周期序列周期性的判定（课本第10页）2）周期序列的表示方法： a.主值区间表示法 b.模N 表示法 3）周期延拓设()x n 为N 点非周期序列，以周期序列L 对作()x n 无限次移位相加，即可得到周期序列()x n ，即()()i x n x n iL ∞=-∞=-∑当L N ≥时，()()()N x n x n R n =当L N <时，()()()N x n x n R n ≠（4）序列的分解序列共轭对称分解定理：对于任意给定的整数M ，任何序列()x n 都可以分解成关于/2c M =共轭对称的序列()e x n 和共轭反对称的序列()o x n 之和，即()()(),e o x n x n x n n =+-∞<<∞并且1()[()()]2e x n x n x M n *=+-1()[()()]2o x n x n x M n *=--（4）序列的运算 1）基本运算2）线性卷积：将序列()x n 以y 轴为中心做翻转，然后做m 点移位，最后与()x n 对应点相乘求和——翻转、移位、相乘、求和定义式：1212()()()()()m y n x m x n m x n x n ∞=-∞=-=*∑线性卷积的计算：A 、图解B 、解析法C 、不进位乘法（必须掌握）3）单位复指数序列求和（必须掌握）/2/2/2/2/2/21/2/2/2/2/2/2(1)/21()()/(2)1()()/(2)sin(/2)sin(/2)j N j N j N j N j N j N j N N j nj j j j j j j n j N e e e e e e e j ee e e e e e e j N e ωωωωωωωωωωωωωωωωωω------------=-----===---=∑如果2/k N ωπ=，那么根据洛比达法则有sin(/2)(0)(0)(()())sin(/2)N N k N N k N ωδδω===或可以结合作业题3.22进行练习（5）序列的功率和能量能量：2|()|n E x n ∞=-∞=∑功率：21lim |()|21NN n NP x n N →∞=-=+∑（6）相关函数——与随机信号的定义运算相同（二） 离散时间系统1．系统性质 （1）线性性质定义：设系统的输入分别为1()x n 和2()x n ，输出分别为1()y n 和2()y n ，即1122()[()],()[()]y n T x n y n T x n ==统的输对于任意给定的常数a、b ，下式成立1212()[()()]()()y n T ax n bx n a y n by n =+=+则该系统服从线性叠加原理，为线性系统，否则为非线性系统。
实验二时域采样与频域采样及MATLAB程序
实验二时域采样与频域采样及MATLAB程序时域采样与频域采样一实验目的1掌握时域连续信号经理想采样前后的频谱变化，加深对时域采样定理的理解2理解频率域采样定理，掌握频率域采样点数的选取原则二实验原理1时域采样定理对模拟信号以T进行时域等间隔采样，形成的采样信号的频谱会以采样角频率为周期进行周期延拓，公式为：利用计算机计算上式并不容易，下面导出另外一个公式。
理想采样信号和模拟信号之间的关系为：对上式进行傅里叶变换，得到：在上式的积分号内只有当时，才有非零值，因此：上式中，在数值上，再将代入，得到：上式说明采样信号的傅里叶变换可用相应序列的傅里叶变换得到，只要将自变量用代替即可。
2频域采样定理对信号的频谱函数在[0, 2]上等间隔采样N点，得到则有：即N点得到的序列就是原序列以N为周期进行周期延拓后的主值序列，因此，频率域采样要使时域不发生混叠，则频域采样点数N必须大于等于时域离散信号的长度M （即）。
在满足频率域采样定理的条件下，就是原序列。
如果，则比原序列尾部多个零点，反之，时域发生混叠，与不等。
对比时域采样定理与频域采样定理，可以得到这样的结论：两个定理具有对偶性，即“时域采样，频谱周期延拓；频域采样，时域信号周期延拓”。
在数字信号处理中，都必须服从这二个定理。
三实验内容1时域采样定理的验证给定模拟信号，式中，A二444、128,,,其幅频特性曲线如下图示：选取三种采样频率，即，300Hz, 200Hz,对进行理想釆样，得到采样序列：。
观测时间长度为。
分别绘出三种采样频率得到的序列的幅频特性曲线图，并进行比较。
2频域采样定理的验证给定信号：，对的频谱函数在[0, 2]上分别等间隔采样16点和32点，得到和，再分别对和进行IDFT,得到和。
分别画出、和的幅度谱，并绘图显示、和的波形，进行对比和分析。
四思考题如果序列的长度为M,希望得到其频谱在[0, 2]上N点等间隔采样，当时，如何用一次最少点数的DFT得到该频谱采样？五实验报告及要求1编写程序，实现上述要求，打印要求显示的图形2分析比较实验结果，简述由实验得到的主要结论3简要回答思考题4附上程序清单和有关曲线％时域采样Tp二128/1000；%观测时间128ms Fs=1000； T=l/Fs；%采样频率lKIIz M=Tp*Fs；%取样点数128 点n=0：M-l； t=n*T； A=444、128；alph=pi*50*2 0^ 5；omega=pi*50*2 0. 5；xnt=A*exp(-alph*t)、*sin(omega*t)；Xk=T*fft(xnt,M)；%M=128 点FFT[xnt] subplot(4,2,1)；plot (n, xnt) ； xlabel (t) ； ylabel (xa(t)) ； title (原信号波形)； k=0：M-l； wk=k/(Tp*Fs)；%归一化处理subplot (4,2,2)；plot(wk,abs(Xk))；title(T*FT[xa(nT)],Fs=lKH z 幅频特性)；xlabel (w/\pi) ；ylabel (幅度(III (jf)));Tp二64/1000；%观测时间64ms Fs二1000； T=l/Fs；%采样频率lKHz M=Tp*Fs；%取样点数64 点n=0：M-l；t=n*T； A=444、12&alph=pi*50*2 0^ 5；omega二pi*50*2"0、5；xnt=A*exp(-alph*t)、*sin(omega*t)；Xk=T*fft(xnt,M)；%M=64 点FFT[xnt] subplot (4,2,3)；stem(n,xnt,)； xlabel (n) ； ylabel (xa(nT)) ； title(Fs=lKllz 采样序列)；k=0：M~l； wk=k/(Tp*Fs)；subplot(4,2,4)；plot(wk,abs(Xk))；title(T*FT[xa(nT)],Fs=lKH z 幅频特性)；xlabel (w/\pi) ； ylabel (幅度(III (jf)));Fs=300；T=l/Fs； M=Tp*Fs；n=0：M-l；t=n*T； A=444、128；alph=pi*50*2 0. 5；omega二pi*50*2"0、5；xnt=A*exp(-alph*t)、*sin(omega*t)；Xk=T*fft(xnt,M)；subplot (4,2,5)； stem(n,xnt,、)； xlabel(n)；ylabel(x2(n))； title(Fs=300Ilz 采样序列)；k=0：M-l；wk=k/(Tp*Fs)； subplot (4,2,6)； plot (wk, abs (Xk)) ；title (T*I?T[xa (r)T) ], Fs=300 Hz 幅频特性)；xlabel(w/\pi) ； ylabel ((112 (jf)));Fs=200；T=l/Fs； M=Tp*Fs；n=0：M-l；t=n*T； A=444、128；alph=pi*50*2 0^ 5；omega二pi*50*2"0、5；xnt=A*exp(-alph*t)、*sin(omega*t)；Xk=T*fft(xnt,M)；subplot (4,2,7)； stem(n,xnt,、)； xlabel(n)；ylabel(x3(n))； title(Fs=2001Iz 采样序列)；k=0：M-l；wk=k/(Tp*Fs)； subplot(4,2,8)；plot(wk,abs(Xk))；title(T*FT[xa(nT)],Fs=200 Hz 幅频特性)；xlabel (w/\pi) ；ylabel ((H3 (jf))) ;%频域采样M=27；N=32；n=0：M；xn=(n>=0&n<=13)、*(n+1)+(n>=14&n<=26)、*(27-n)；%产生x(n)Xk=fft(xn, 1024) ； %1024 点FFT[x(n)]X32k=fft(xn,32)； %32 点FFT[x(n)]x32n=ifft(X32k)； %32 点IFFT[X32(k)]得到x32(n)X16k=X32k(l：2：N)；%隔点抽取X32(k)得到X16(k)xl6n=ifft (X16k,N/2) ；%16 点IFFT[X16(k)]得到xl6(n)k=0： 1023；wk=2*k/1024；%连续频谱图的横坐标取值subplot (3,2,1)； plot (wk,abs(Xk))；title(FT[x(n)])；xlabel('omega/'pi)；ylabel( X(e j\omega)| )；axis([0,1,0,200])；subplot(3,2,2)；stem(n,xn,、)；title(三角波序列x(n)) ； xlabel(n) ； ylabel(x(n))；axis([0,32,0,20])k=0：N/2-1; %离散频谱图的横坐标取值subplot (3,2,3)； stem(k, abs (X16k) ,、) ； title (16 点频域采样)；xlabel(k)；ylabel(|X_l_6(k)|);axis([0,8,0,200])n1=0：N/ 2-1；subplot (3,2,4);stem(nl,xl6n,. )；title(16IDFT[X_1_6(k)])；x label (n) ； ylabel (x_l_6(n)) ；axis([0,32,0,20])k=0：NT ；%离散频谱图的横坐标取值subplot (3,2,5)； stem(k, abs (X32k),、) ； title (32 点频域采样)；xlabel(k)；ylabel(|X_3_2(k)|)；axis([0,16,0,200])nl=0：N1；subplot (3,2,6)；stem(nl,x32n,、)；title(32IDFT[X_3_2 (k)])；xlabel (n)；ylabel (x_3_2(n))；axis([0,32,0,20])。
连续时间信号的时域分析和频域分析
时域与频域分析的概述
时域分析
研究信号随时间变化的规律，主 要关注信号的幅度、相位、频率 等参数。
频域分析
将信号从时间域转换到频率域， 研究信号的频率成分和频率变化 规律。
02
连续时间信号的时
域分析
时域信号的定义与表示
定义
时域信号是在时间轴上取值的信号， 通常用 $x(t)$ 表示。
表示
时域信号可以用图形表示，即波形图 ，也可以用数学表达式表示。
05
实际应用案例
音频信号处理
音频信号的时域分析
波形分析：通过观察音频信号的时域波形，可 以初步了解信号的幅度、频率和相位信息。
特征提取：从音频信号中提取出各种特征，如 短时能量、短时过零率等，用于后续的分类或 识别。
音频信号的频域分析
傅里叶变换：将音频信号从时域转换 到频域，便于分析信号的频率成分。
通信系统
在通信系统中，傅里叶变 换用于信号调制和解调， 以及频谱分析和信号恢复。
时频分析方法
01
短时傅里叶变换
通过在时间上滑动窗口来分析信 号的局部特性，能够反映信号的 时频分布。
小波变换
02
03
希尔伯特-黄变换
通过小波基函数的伸缩和平移来 分析信号在不同尺度上的特性， 适用于非平稳信号的分析。
将信号分解成固有模态函数，能 够反映信号的局部特性和包络线 变化。
频域信号的运算
乘法运算
01
在频域中，两个信号的乘积对应于将它们的频域表示
相乘。
卷积运算
02 在频域中，两个信号的卷积对应于将它们的频域表示
相乘后再进行逆傅里叶变换。
滤波器设计
03
在频域中，通过对频域信号进行加权处理，可以设计
信号的频域分析及采样定理
专题一 信号的频域分析及采样定理
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信号的频域分析及采样定理
信号的分类 确定性信号的特性
连续信号的时域分析
连续信号的频域分析 离散信号的频域分析 信号的时频对应关系 采样定理
信号的频域分析及采样定理——信号的分类
x(t )
x(t ) h(t )
y(t )
信号的频域分析及采样定理 ——连续信号的时域分析 x(t) LTI y(t)
h(t)
y(t ) x(t ) h(t )
卷积的物理意义：线性时不变系统的零 状态响应等于系统的输入同系统的单位 冲激响应之卷积。
信号的频域分析及采样定理 ——连续信号的时域分析
卷积的性质
x1 (t ) x2 (t ) x2 (t ) x1 (t )
x1 (t ) [ x2 (t ) x3 (t )] x1 (t ) x2 (t ) x1 (t ) x3 (t )
[ x1 (t ) x2 (t )] x3 (t ) x1 (t ) [ x2 (t ) x3 (t )]
若分解成三角函数或指数函数集，则为“傅 里叶级数”
信号的频域分析及采样定理 ——连续信号的频域分析 三角形式的傅里叶级数
f (t ) a0 (an cos n1t bn sin n1t )
n 1
经三角变换：
f (t ) a0 cn cos n1t n） （
信号的频域分析及采样定理 ——确定性信号的特性 时域和频域
不同频率信号的时域图和频域图
信号分析的基本思想：将一复杂信号分解为若
信号的时域、频域与数据域测试技术
数据域测试方法
数据采集
通过传感器或数据采集卡等设备，对 信号数据进行实时采集，并转换为可 处理的数据格式。
数据处理
对采集到的信号数据进行预处理、滤 波、去噪等操作，以提高数据的质量 和可靠性。
特征提取
从处理后的信号数据中提取出反映信 号性能的特征参数，如频率、幅度、 相位等。
时域测试主要关注信号随时间变化的 特性。
详细描述
一个典型的应用案例是雷达信号的时 域测试。通过测量雷达信号在不同时 间点的幅度和相位变化，可以分析目 标的距离、速度和角度等信息。
频域测试案例
总结词
频域测试主要关注信号在不同频率的 成分和特性。
详细描述
一个典型的应用案例是通信信号的频 域测试。通过分析信号在不同频率的 幅度和相位响应，可以评估通信系统 的性能，例如信噪比、频谱效率和抗 干扰能力等。
03
根据对信号实时分析的要求，选择能够快速给出分析结果的测
试技术。
测试技术的发展趋势
智能化
利用人工智能和机器学习技术提高测试的自动化和智能化水平。
高效化
优化算法和硬件资源，提高测试效率。
多域融合
结合时域、频域和数据域测试技术的优点，开发多域融合的测试技 术。
05
实际应用案例分析
时域测试案例
总结词
频谱分析
通过分析信号的频谱，了解信号中各频率分量的 幅度和相位信息。
滤波器
用于提取或抑制特定频率范围的信号，实现信号 的频域处理。
频域测试方法
频谱分析仪
用于测量信号的频率、幅度和相位信息，以及信号的 调制参数等。
常用信号的频谱分析及时域采样定理
常用信号的频谱分析及时域采样定理开课学期 2016-2017 学年第 2 学期实验课程信号与系统仿真实验实验项目常用信号的频谱分析及时域采样定理班级学号学生姓名实验时间实验台号A11 操作成绩报告成绩一、实验目的1.掌握常用信号的频域分析方法；2.掌握时域采样定理；3.掌握时域采样信号恢复为原来连续信号的方法及过程。
二、实验性质验证性三、预习内容1.时域采样定理的内容及信号时域采样过程；2.连续信号经时域采样后，信号的频谱发生的变化；3.时域采样信号恢复为原来连续信号的方法及过程。
四、实验内容(编写程序，绘制实验结果)1.实现周期信号的频谱f(t)=sin( 2*80t)程序：fa='sin(2.*pi.*80.*t)';%原信号fs0=10000; %采样频率tp=0.1;%时间范围t=[-tp:1/fs0:tp];%信号持续时间范围k1=0:999;k2=-999:-1;m1=length(k1);m2=length(k2);f=[fs0*k2/m2,fs0*k1/m1];%信号频率范围w=[-2*pi*k2/m2,2*pi*k1/m1];fx1=eval(fa);%把文本fa赋值给信号fx1FX1=fx1*exp(-j*[1:length(fx1)]'*w);%进行傅立叶变换figuresubplot(2,1,1),plot(t,fx1,'r');title('原信号');xlabel('时间t(s)');%原信号的时域波形图axis([min(t),max(t),min(fx1),max(fx1)]);subplot(212),plot(f,abs(FX1),'r');title('原信号频谱');xlabel ('频率f(Hz)');%频域波形图axis([-100,100,0,max(abs(FX1))+5]);2.实现非周期信号的频谱,要求记录结果并对结果进行分析讨论.(1)门函数信号)(t g τ的频谱分析,(2)尺度变换之后门函数)(at g τ的频谱分析. 程序：令tao=1 syms tx=heaviside(t+0.5)-heaviside(t-0.5); F=fourier(x); subplot(211);ezplot(x,[-2,2]); subplot(212);ezplot(F,[-10,10]);程序：令tao=1，a=4syms tx=heaviside(t+(1/8))-heaviside(t-(1/8)); F=fourier(x);subplot(211);ezplot(x,[-2,2]);axis([-2,2,-1,2])subplot(212);ezplot(F);axis([-5,5,-0.5,0.5]);分析：经过尺度变换，门函数的时间常数tao改变了，tao从1变成了1/4，门函数的幅度保持不变，但频谱变化幅度比尺度变换前缓慢，频谱的基波分量降低了3.时域采样及其恢复运行给定实验程序，绘制运行实验结果，总结实验结果，说明采样过程及恢复原信号的原理。
《数字信号处理教学课件》3.10 抽样定理
c2
1
1
2 1
1
0
2 1
指数形式的频谱图
F n 1
0.15
n
0.15
0.25
0.5
1.12
1
1.12
0.5
2 1
2 1
2 1 1
0
1
1
1
0
0.15
2 1
0.25
例3-10-1
BACK 例如音频信号：0～3.4KHz，
fs 2 fm
信号无失真恢复
抽样频谱 连续信号：
恢复
在满足时域抽样定理条件下使 T s s 2 F Fs H , 其中H 0 s 2 矩形函数H(w)与Fs(w)相乘。 即将f (t )的抽样f s t 施于“理想低通滤波器”H ,
可从f s t 的频谱Fs 无失真地选出f (t )的F ， 再由滤波器输出端恢复f(t)。
二、频域抽样定理
根据时域和频域对称性，可推出频域抽样定理
c f (t ) f (nTs ) Sa[ c (t nTs )] n
偶函数
变 量 置 换
时分复用
n n F ( ) F Sa t ( ) m t tm n m
若信号 f (t ) 为时限信号，它集中在 tm tm 的时间范围内，若在频域中， 以不大于 1 2tm 的频率间隔对 f (t ) 的频谱 F ( ) 进行抽样，则抽样后的频谱 F1 ( )可以唯一 地表示原信号。
f (t ) d t
与平方可积条件相同，这一条件保证了每一系数Fn都 是有限值，因为
信号实验二 离散信号的频谱分析
实验二离散信号的频谱分析一、[实验目的]（1）加深对采样定理的理解和掌握，以及对信号恢复的必要性；（2）掌握对连续信号在时域的采样与重构的方法（3）理解和加深傅里叶变换的概念及其性质。
（4）离散时间傅里叶变换(DTFT)的计算和基本性质。
（5）离散傅里叶变换(DFT)的计算和基本性质。
二、[实验内容]1.实验原理验证（一）．采样定理及采样后信号的频谱对Sa(t)的采样后信号的频谱（二）．信号重建对cos(t)的采样与重建信号cos(t) cos(t)重建信号与原信号的比较及误差（三）．离散时间信号的傅立叶变换及频谱分析（1））离散时间傅里叶变换的概念及其性质。
有限长序列x(n)={1,2,3,4,5}（2）离散傅里叶变换的概念及其性质x(n)=sin(n*pi/8)+sin(n*pi/4)，N=16的序列傅里叶变换。
2. 选取信号f(t)= cos(t)作为被采样信号（最高频率为f=8Hz），取理想低通的截止频率wc=1/2*ws。
实现对信号f(t)= cos(t)的采样及由该采样信号的恢复重建，按要求完成以下内容:(1) 分别令采样角频率ws=1.5*wm 及ws=3*wm，给出在欠采样及过采样条件下冲激取样后信号的频谱，从而观察频谱的混叠现象。
答：实验程序如下clc,cleardt=0.01;t=0:dt:1;cos(t)的3倍采样信号频谱ωF (j w )f=8; %信号频率wm=2*pi*f; %信号角频率 ft=cos(wm*t); %时域信号%bs=1.5; %采样角频率，欠采样 bs=3; %采样角频率，大于两倍采样ws=bs*wm;Ts=2*pi/ws; %采样时间间隔 wc=1/2*ws; %理想低通截止频率nTs=0:Ts:1;Tf=0.01;nTf=-10:Tf:10; f_nTs=cos(wm*nTs); %时域采样信号Fs=funexer4_1(f_nTs,nTs,Ts,nTf); figure(1); plot(nTf,Fs);title('cos(t)的3倍采样信号频谱'); xlabel('ω'); ylabel('F(jw)'); grid on%//////////////////1.5倍采样 figure(2)bs=1.5; %采样角频率，大于两倍采样ws=bs*wm;Ts=2*pi/ws; %采样时间间隔wc=1/2*ws; %理想低通截止频率nTs=0:Ts:1; Tf=0.01; nTf=-10:Tf:10;Fs=funexer4_1(f_nTs,nTs,Ts,nTf); plot(nTf,Fs); title('cos(t)的1.5倍采样信号频谱');xlabel('ω');ylabel('F(jw)'); grid on(2) 若采样角频率取为ws=3*wm ，欲使输出信号与输入信号一致为cos(t)，试根据采样信号恢复信号的误差，确定理想低通滤波器H ( jw)的截止角频率Wc 的取值范围应为多大？cos(t)的1.5倍采样信号频谱ωF (j w )Sa(t)采样后的奈奎斯特采样频谱图(4倍）ωF (j ω)答：截止频率wc 应满足： wm<wc ≤ws/2。
数字信号处理实验三时域及频域采样定理
Xk1=fft(x1,length(n1)); %采样序列x1(n)的FFT变换
Xk2=fft(x2,length(n2)); %采样序列x2(n)的FFT变换
Xk3=fft(x3,length(n3)); %采样序列x3(n)的FFT变换
k1=0:length(Xk1)-1;
fk1=k1/Tp; %x1(n)的频谱的横坐标的取值
这里给定采样频率如下： ，300Hz，200Hz。分别用这些采样频率形成时域离散信号，按顺序分别用 、 、 表示。选择观测时间 。
3.计算 的傅立叶变换 ：
（3.6）
式中， ，分别对应三种采样频率的情况 。采样点数用下式计算：
（3.7）
（3.6）式中， 是连续变量。为用计算机进行数值计算，改用下式计算：
下面分析频域采样定理。对信号x(n)的频谱函数 ，在[0，2π]上等间隔采样N点，得到
（3.4）
则N点IDFT[ ]得到的序列就是原序列x(n)以N为周期进行周期延拓后的主值区序列，公式为：
(3.5)
由上式可知，频域采样点数N必须大于等于时域离散信号的长度M(即N≥M)，才能使时域不产生混叠，则N点IDFT[ ]得到的序列 就是原序列x(n),即 =x(n)。如果N>M， 比原序列尾部多N-M个零点；如果N<M，z则 =IDFT[ ]发生了时域混叠失真，而且 的长度N也比x(n)的长度M短，因此。 与x(n)不相同。
连续时间信号的抽样及频谱分析-时域抽样信号的频谱__信号与系统课设
连续时间信号的抽样及频谱分析-时域抽样信号的频谱__信号与系统课设1 引言随着科学技术的迅猛发展，电子设备和技术向集成化、数字化和高速化方向发展，而在学校特别是大学中，要想紧跟技术的发展，就要不断更新教学和实验设备。
传统仪器下的高校实验教学，已严重滞后于信息时代和工程实际的需要。
仪器设备很大部分陈旧，而先进的数字仪器(如数字存储示波器)价格昂贵不可能大量采购，同时其功能较为单一，与此相对应的是大学学科分类越来越细，每一专业都需要专用的测量仪器，因此仪器设备不能实现资源共享，造成了浪费。
虚拟仪器正是解决这一矛盾的最佳方案。
基于PC 平台的虚拟仪器，可以充分利用学校的微机资源，完成多种仪器功能，可以组合成功能强大的专用测试系统，还可以通过软件进行升级。
在通用计算机平台上，根据测试任务的需要来定义和设计仪器的测试功能，充分利用计算机来实现和扩展传统仪器功能，开发结构简单、操作方便、费用低的虚拟实验仪器，包括数字示波器、频谱分析仪、函数发生器等，既可以减少实验设备资金的投入，又为学生做创新性实验、掌握现代仪器技术提供了条件。
信号的时域分析主要是测量测试信号经滤波处理后的特征值，这些特征值以一个数值表示信号的某些时域特征，是对测试信号最简单直观的时域描述。
将测试信号采集到计算机后，在测试VI 中进行信号特征值处理，并在测试VI 前面板上直观地表示出信号的特征值，可以给测试VI 的使用者提供一个了解测试信号变化的快速途径。
信号的特征值分为幅值特征值、时间特征值和相位特征值。
尽管测量时采集到的信号是一个时域波形，但是由于时域分析工具较少，所以往往把问题转换到频域来处理。
信号的频域分析就是根据信号的频域描述来估计和分析信号的组成和特征量。
频域分析包括频谱分析、功率谱分析、相干函数分析以及频率响应函数分析。
信号在时域被抽样后,他的频谱X(j )是连续信号频谱X(j )的形状以抽样频率为间隔周期重复而得到,在重复过程中幅度被p(t)的傅里叶级数Pn加权。
信号的采样与恢复(采样定理)
实验六 信号的抽样与恢复实验报告光信二班一、 实验目的（1）了解电信号的采样方法与过程以及信号恢复的方法。
（2）验证抽样定理。
二、 实验原理（1）离散时间信号可以从离散信号源获得，也可以从连续时间信号抽样而得。
抽样信号f ()s t 可以看成连续信号()f t 和一组开关函数()s t 是一组周期形窄脉冲，见图2-9-1，s T 称为抽样周期，其倒数1s sf T 称抽样频率。
对抽样信号进行傅里叶分析可知，抽样信号的频率包括了原连续信号以及无限个经过平移的原信号频率。
平移的频率等于抽样频率f ()s t 及其谐波频率2s f 、3s f ….。
当抽样信号是周期性窄脉冲时，平移后的频率幅度按(sin )x x规律衰减。
抽样信号的频谱是原信号频谱周期的延拓，它占有的频带要比原信号频谱宽得多。
（2）正如测得了足够的实验数据以后，我们 可以在坐标纸上把一系列数据点连起来，得到一条光滑的曲线一样，抽样信号在一定条件下也可以恢复到原信号。
只要用一截止频率等于原信号频谱中最高频率n f 的低通滤波器，滤除高频分量，经滤波后得到的信号包括了原信号频谱的全部内容，故在低通滤波器输出可以得到恢复后的原信号。
（3）还原信号得以恢复的条件是2s m f f ≥，其中s f 为抽样频率，m f 为原信号的最高频率。
而min 2m f f =为最低抽样频率，又称“奈斯特抽样率”。
当2s m f f <时，抽样信号的频谱会发生混叠，从发生混叠后的频谱中无法用低通滤波器获得原信号频谱的全部内容。
在实际使用中，仅包含有限频率的信号是极少的。
因此即使min 2m f f =，回复后的信号失真还是难免的。
图2-9-2画出了当抽样频率2s m f f ≥（不混叠时）及当抽样频率2s m f f <（混叠时）两种情况下冲激抽样信号的频谱。
实验中选用2s m f f <，min 2m f f =，2s m f f ≥三种抽样频率对连续信号进行抽样，以验证抽样定理——要使信号采样后能不失真地还原，抽样频率s f 必须大于信号频率中最高频率的两倍。
离散信号与系统的时域和频域分析
h(k n) an1h(k n 1) an2h(k n 2) ... a0h(k ) 0 K>0时， n 齐次差分方程解： k
h(k ) [ ci ( ) ] (k )
离散信号与系统分析
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本章说明
与连续信号与系统相比较，离散系统的数学描述是激励响应的差分方 程，其系统分析求响应实质是求解描述离散系统的差分方程。离散系 统的零状态响应可以用卷积和来求取。 时域分析： 1.掌握离散信号与系统的基本概念。 2.熟悉并掌握常用基本信号的描述、特性、运算与变换。 3.深刻理解采样定理的意义、内容及应用。 4.掌握离散系统的数学描述方法—差分方程及模拟图 5.掌握离散系统的时域分析—经典法求零输入响应、零状态响应。 6.熟悉卷积和法及其主要性质并会应用卷积和法求零状态响应。
4、图解法卷积
①变量代换 f1(n) 变成f1(k) f2(n) 变成f2( ②反折其中之一信号 ③将反折信号移位 m f2(-k) f2(m-k) 以k代n
④e将平移后的f2(m-k)与对应的f1(k)相乘 ⑤将各乘积值相加可画出全部y(m) ⑥重复步骤③到⑤可画出全部y(n) 5、系统零状态响应为
5、序列的运算
④差分：离散信号的差分运算 f (k ) f (k 1) f (k ) 前向差分： f (k ) f (k ) f (k 1) 后向差分： ⑤反折：将离散信号以纵轴为对称轴反折（转） ⑥压扩：将离散信号中f（k）的自变量k置换为ak得到的过程称为信号的尺 度变换 注意：不存在非整数ak的值！ ⑦求和：离散信号的求和运算是对某一离散信号进行历史推演的求和过程。
信号采样长度、时间间隔和频率的关系
采样频率、采样点数、分辨率、谱线数(line)(2011-02-23 20:38:35)转载标签：分类：matlab采样频率谱线分辨率采样定理数学计算400line杂谈1．最高分析频率：Fm指需要分析的最高频率，也是经过抗混滤波后的信号最高频率。
根据采样定理，Fm与采样频率Fs之间的关系一般为：Fs=2.56Fm；而最高分析频率的选取决定于设备转速和预期所要判定的故障性质。
2．采样点数N与谱线数M有如下的关系：N=2.56M 其中谱线数M与频率分辨率ΔF及最高分析频率Fm有如下的关系：ΔF=Fm/M即：M=Fm/ΔF所以：N=2.56Fm/ΔF★采样点数的多少与要求多大的频率分辨率有关。
例如：机器转速3000r/min=50Hz，如果要分析的故障频率估计在8倍频以下，要求谱图上频率分辨率ΔF=1 Hz ,则采样频率和采样点数设置为：最高分析频率Fm=8·50Hz=400Hz;采样频率Fs=2.56·Fm=2.56 ·400Hz=1024Hz;采样点数N=2.56·（F m/ΔF）=2.56·（400Hz/1Hz）=1024谱线数M=N/2.56=1024/2.56=400条按照FFT变换，实际上得到的也是1024点的谱线，但是我们知道数学计算上存在负频率，是对称的，因此，实际上我们关注的是正频率部分对应的谱线，也就是说正频率有512线，为什么我们通常又说这种情况下是400线呢，就是因为通常情况下由于频率混叠和时域截断的影响，通常认为401线到512线的频谱精度不高而不予考虑。
另外，采样点数也不是随便设置的，即不是越大越好，反之亦然对于旋转机械必须满足整周期采样，以消除频率畸形，单纯提高分辨率也不能消除频率畸形过去，有人以为数据越长越好，或随便定时域信号长度，其实，这样做是在某些概念上不清楚，例如，不清楚整周期采样.不产生频率混迭的最低采样频率Fs要求在2倍最大分析频率Fm，之所以采用2.56倍主要跟计算机二进制的表示方式有关。
实验六、时域信号采样及频谱分析
实验六、时域信号采样及频谱分析一、基本目的：①掌握数字信号处理的基本概念、基本理论和基本方法；②学会 MATLAB 的使用，掌握 MATLAB 的程序设计方法；③学会用 MATLAB 对信号进行分析和处理；④信号的各参数需由键盘输入，输入不同参数即可得不同的x(t) 和x(n)；⑤撰写课程设计论文，用数字信号处理基本理论分析结果。
二、实验原理1 、时域抽样定理令连续信号xa(t)的傅里叶变换为Xa(jΩ),抽样脉冲序列p(t)傅里叶变换为P(jΩ),抽样后的信号x^(t)的傅里叶变换为X^(jΩ)若采用均匀抽样,抽样周期Ts,抽样频率为Ωs=2πfs,由前面分析可知:抽样的过程可以通过抽样脉冲序列p(t)与连续信号xa(t)相乘来完成,即满足:x^(t)=xa(t) p(t)，又周期信号f(t)傅里叶变换为：故可以推得p(t)的傅里叶变换为:其中:根据卷积定理可知:得到抽样信号x(t)的傅里叶变换为:其表明:信号在时域被抽样后,他的频谱X(jΩ)是连续信号频谱X(jΩ)的形状以抽样频率Ω为间隔周期重复而得到,在重复过程中幅度被p(t)的傅里叶级数Pn 加权。
因为Pn只是n的函数,所以X(jΩ)在重复的过程中不会使其形状发生变化。
假定信号x(t)的频谱限制在-Ωm~+Ωm的范围内, 若以间隔Ts对xa(t)进行抽样,可知抽样信号X^(t)的频谱X^(jΩ)是以Ωs为周期重复。
显然,若在抽样的过程中Ωs<2Ωm,则X^(jΩ)将发生频谱混叠现象,只有在抽样的过程中满足Ωs>=2Ωm条件,X^(jΩ)才不会产生频谱的混叠,接收端完全可以由x^(t)恢复原连续信号xa(t),这就是低通信号抽样定理的核心内容。
2、信号的重建从频域看,设信号最高频率不超过折叠频率:Xa(jΩ)=Xa(jΩ) |Ω|<Ωs/2Xa(jΩ)=0 |Ω|>Ωs/2则理想取样后的频谱就不会产生混叠,故有:让取样信号x^(t)通过一带宽等于折叠频率的理想低通滤波器:H(jΩ)=T |Ω|<Ωs/2H(jΩ)=0 |Ω|>Ωs/2滤波器只允许通过基带频谱,即原信号频谱,故:Y(jΩ)=X^(jΩ)H(jΩ)=Xa(jΩ)因此在滤波器的输出得到了恢复的原模拟信号:y(t)=xa(t)从时域上看,上述理想的低通滤波器的脉冲响应为:根据卷积公式可求得理想低通滤波器的输出为:由上式显然可得:则:上式表明只要满足取样频率高于两倍信号最高频率,连续时间函数xa(t)就可用他的取样值xa(nT)来表达而不损失任何信息，这时只要把每一个取样瞬时值与内插函数式相乘求和即可得出xa(t),在每一取样点上,由于只有该取样值所对应的内插函数式不为零,所以各个取样点上的信号值不变。
第6章采样频谱及采样定理
f s (t ) f (t ) P T s (t )
f (t) f (t) fs (t) 抽样器 o t fs (t)
图 5.1-1 信号的抽样
o T s
t
式中的抽样脉冲序列PTs如图 5.1-2 所示。它实际上就是周期 矩形脉冲函数，可表示为
PT s (t )
n
s
g（t nT）
m
m
（c）不满足抽样定理时的抽样信号及频谱（混叠） 图 5.2-1 冲激抽样信号的频谱
为了证明此定理，可以参看图 5.2-1 所示。假设信号 f (t ) 的频谱 F ( ) 限制在 m ~ m 范围内，如 图 5.2-1(a)所示。 若以间隔 Ts (重复频率 s 以 s 为重复周期的周期函数，即
2 。如果抽样 Ts
5.2 抽样定理
5.2.1 时域抽样定理
时域抽样定理表明：一个频带受限的信号 f (t ) ，如果它的频谱只占据 m ~ m 的有限范围，则信号 f (t ) 可以用 等间隔的抽样值唯一地表示，此时最低抽样频率必须满足 f s 2 f m ，或者说抽样时间间隔必须小于
r s
PT (t)
1
－ Ts －τ oτ
2 2
Ts
t
图 5.1-2 抽样脉冲序列PTs(t)
f s (t ) f (t ) P Ts (t )
2 PTs (t ) Ts
1 F [ f s (t )] 2
n Sa 2 n
( n)
P() 2
1 其中 cn Ts
n
(5.1-1)
c ( n )
n s
(5.1-2)
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常用信号的频谱分析及时域采样定理开课学期 2016-2017 学年第 2 学期实验课程信号与系统仿真实验实验项目常用信号的频谱分析及时域采样定理班级学号学生姓名实验时间实验台号A11 操作成绩报告成绩一、实验目的1.掌握常用信号的频域分析方法；2.掌握时域采样定理；3.掌握时域采样信号恢复为原来连续信号的方法及过程。
二、实验性质验证性三、预习内容1.时域采样定理的内容及信号时域采样过程；2.连续信号经时域采样后，信号的频谱发生的变化；3.时域采样信号恢复为原来连续信号的方法及过程。
四、实验内容(编写程序，绘制实验结果)1.实现周期信号的频谱f(t)=sin( 2*80t)程序：fa='sin(2.*pi.*80.*t)';%原信号fs0=10000; %采样频率tp=0.1;%时间范围t=[-tp:1/fs0:tp];%信号持续时间范围k1=0:999;k2=-999:-1;m1=length(k1);m2=length(k2);f=[fs0*k2/m2,fs0*k1/m1];%信号频率范围w=[-2*pi*k2/m2,2*pi*k1/m1];fx1=eval(fa);%把文本fa赋值给信号fx1FX1=fx1*exp(-j*[1:length(fx1)]'*w);%进行傅立叶变换figuresubplot(2,1,1),plot(t,fx1,'r');title('原信号');xlabel('时间t(s)');%原信号的时域波形图axis([min(t),max(t),min(fx1),max(fx1)]);subplot(212),plot(f,abs(FX1),'r');title('原信号频谱');xlabel ('频率f(Hz)');%频域波形图axis([-100,100,0,max(abs(FX1))+5]);2.实现非周期信号的频谱,要求记录结果并对结果进行分析讨论.(1)门函数信号)(t g τ的频谱分析,(2)尺度变换之后门函数)(at g τ的频谱分析. 程序：令tao=1 syms tx=heaviside(t+0.5)-heaviside(t-0.5); F=fourier(x); subplot(211);ezplot(x,[-2,2]); subplot(212);ezplot(F,[-10,10]);程序：令tao=1，a=4syms tx=heaviside(t+(1/8))-heaviside(t-(1/8)); F=fourier(x);subplot(211);ezplot(x,[-2,2]);axis([-2,2,-1,2])subplot(212);ezplot(F);axis([-5,5,-0.5,0.5]);分析：经过尺度变换，门函数的时间常数tao改变了，tao从1变成了1/4，门函数的幅度保持不变，但频谱变化幅度比尺度变换前缓慢，频谱的基波分量降低了3.时域采样及其恢复运行给定实验程序，绘制运行实验结果，总结实验结果，说明采样过程及恢复原信号的原理。
程序：syms t w f; %定义符号变量f=(1-2*abs(t))*exp(-j*w*t); %计算被积函数F=int(f, t, -1/2, 1/2); %计算傅里叶系数F(w)F=simple(F);F %化简subplot(3, 1, 1), %绘制三角波的幅频特性曲线F(w)low=-26*pi;high=-low; %设置w的上界和下界ezplot(abs(F), [low:0.01:high]);axis([low high -0.1 0.5]); xlabel('');title('三角波的频谱');subplot(3, 1, 2), %绘制经过截止频率为4*pi低通滤波器后的频谱Y1(w)ezplot(abs(F), [-4*pi:0.01:4*pi]);axis([low high -0.1 0.5]);title('低通滤波后的频谱');%采样信号的频谱是原信号频谱的周期延拓，延拓周期为(2*pi)/Ts%利用频移特性F[f(t)*exp(-j*w0*t)]=F(w+w0)来实现subplot(3, 1, 3); %绘制采样后的频谱Y(w)Ts=0.2; %采样信号的周期w0=(2*pi)/Ts; %延拓周期10*pifor k=-2:2ft=f*exp(-j*w0*k*t);FT=int(ft, t, -1/2, 1/2);ezplot((1/Ts)*abs(FT), [(-4*pi-k*w0):0.01:(4*pi-k*w0)]); hold onendaxis([low high -0.1 2.5]); xlabel('');title('采样后的频谱');F =(8*sin(w/4)^2)/w^2clc;close all;%原信号fa='sin(2.*pi.*60.*t)';%原信号fs0=10000; %采样频率tp=0.1;%时间范围t=[-tp:1/fs0:tp];%信号持续时间范围k1=0:999;k2=-999:-1;m1=length(k1);m2=length(k2);f=[fs0*k2/m2,fs0*k1/m1];%信号频率范围w=[-2*pi*k2/m2,2*pi*k1/m1];fx1=eval(fa);%把文本fa赋值给信号fx1FX1=fx1*exp(-j*[1:length(fx1)]'*w);%进行傅立叶变换figuresubplot(3,2,1),plot(t,fx1,'r');title('原信号');xlabel('时间t(s)');%原信号的时域波形图axis([min(t),max(t),min(fx1),max(fx1)]);subplot(322),plot(f,abs(FX1),'r');title('原信号频谱');xlabel ('频率f(Hz)');%频域波形图axis([-100,100,0,max(abs(FX1))+5]);%采样信号fs=200;%采样频率,当采样频率分别取80,150,200时,注意采样信号的区别Ts=1/fs;%采样周期t1=-tp:Ts:tp;%采样信号横坐标范围f1=[fs*k2/m2,fs*k1/m1];%频率范围fb='sin(2.*pi.*60.*t1)';%待采样信号fz=eval(fb);%引入信号FZ=fz*exp(-j*[1:length(fz)]'*w);%傅立叶变换subplot(323),stem(t1,fz,'.');%采样信号的时域波形图title('采样信号'); xlabel('时间t(s)');axis([min(t1),max(t1),min(fz),max(fz)]);subplot(324),plot(f1,abs(FZ),'r');%采样信号的频域波形图title('采样信号频谱');xlabel ('频率f(Hz)');axis([-100,100,0,max(abs(FZ))+5]);%采样信号的恢复T=1/fs;dt=T/10;tp=0.1;%采样周期、时间间隔、时间范围赋值t=-tp:dt:tp;%时间范围n=-tp/T:tp/T;TMN=ones(length(n),1)*t-n'*T*ones(1,length(t));%t-nTfh=fz*sinc(fs*TMN);%由取样信号恢复信号k1=0:999;k2=-999:-1;m1=length(k1);m2=length(k2);w=[-2*pi*k2/m2,2*pi*k1/m1]; %频率变量FH=fh*exp(-j*[1:length(fh)]'*w);%傅立叶变换subplot(325),plot(t,fh,'g');%恢复后的时域波形图st1=sprintf('由取样频率fs=%d', fs);%标注采样频率st2='恢复后的信号';st=[st1,st2],title(st),xlabel('时间 t(s)');axis([min(t),max(t),min(fh),max(fh)]);line(min(t),max(t),[0,0]);f=[10*fs*k2/m2,10*fs*k1/m1]; %频率范围subplot(326),plot(f,abs(FH),'g');%恢复后的频域波形图title('恢复后信号的频谱'),xlabel('频率f(Hz)');axis([-100,100,0,max(abs(FH))+5]);总结：采样信号在一定条件下可以恢复为原来的信号，只需用截止频率等同于原信号频谱中最高频率fn的低通滤波器，滤去信号中所有的高频分量，就得到只包含原信号的频谱。
采样信号是指模拟信号由采样器按照一定时间间隔采样获得时间上离散的信号，要获取采样信号，最基本的方法是对其进行傅里叶变换。
具体方法为：如果信号xa（t）是实带限信号，且最高频谱不超过Ws/2,即基带频谱以及各次谐波调制频谱彼此不重叠，可以用带宽为Ws/2的理想低通滤波器将各次谐波调制频谱滤去，保留不失真的基带频谱，从而不失真地还原出原来的信号。