实验三 用FFT对信号作频谱分析

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实验三:用FFT 对信号作频谱分析

1.实验目的

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 。

2. 实验原理

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N /2π,因此要求D N ≤/2π。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,按照周期序列的谱分析进行。

3.实验步骤及内容

(1)对以下序列进行谱分析。

⎪⎩⎪⎨⎧≤≤-≤≤-=⎪⎩

⎪⎨⎧≤≤-≤≤+==其它n

n n n n n x 其它n n n n n n x n R n x ,074,

330,4)(,074,

830,1)()

()(3241 选择FFT 的变换区间N 为8和16 两种情况进行频谱分析。分别打印其幅频特性曲线。 并进行对比、分析和讨论。

(2)对以下周期序列进行谱分析。

4()cos 4x n n π=

5()cos(/4)cos(/8)x n n n ππ=+

选择FFT 的变换区间N 为8和16 两种情况分别对以上序列进行频谱分析。分别打印其幅频特性曲线。并进行对比、分析和讨论。

(3)对模拟周期信号进行谱分析

6()cos8cos16cos20x t t t t πππ=++

选择 采样频率Hz F s 64=,变换区间N=16,32,64 三种情况进行谱分析。分别打印其幅频特性,并进行分析和讨论。

4.思考题

(1)对于周期序列,如果周期不知道,如何用FFT 进行谱分析?

(2)如何选择FFT 的变换区间?(包括非周期信号和周期信号)

(3)当N=8时,)(2n x 和)(3n x 的幅频特性会相同吗?为什么?N=16 呢?

5.实验报告要求

(1)完成各个实验任务和要求。附上程序清单和有关曲线。

(2)简要回答思考题。

实验程序清单

clear all ;close all

x1n=[ones(1,4)]; M=8;xa=1:(M/2); xb=(M/2):-1:1;x2n=[xa,xb]; x3n=[xb,xa];

X1k8=fft(x1n,8);X1k16=fft(x1n,16); X2k8=fft(x2n,8); X2k16=fft(x2n,16);X3k8=fft(x3n,8); X3k16=fft(x3n,16);

subplot(2,2,1);mstem(X1k8);

title('(1a)8µãDFT[x_1(n)]');xlabel('¦Ø/¦Ð');ylabel('·ù¶È');

axis([0,7,0,1.2*max(abs(X1k8))])

subplot(2,2,3);mstem(X1k16);title('(1b)16µãDFT[x_1(n)]');

xlabel('¦Ø/¦Ð ');ylabel('·ù¶È');

axis([0,15,0,1.2*max(abs(X1k16))]);figure(2)

subplot(2,2,1);mstem(X2k8);title('(2a)8µãDFT[x_2(n)]');xlabel('¦Ø/¦Ð');ylabel('·ù¶È');

axis([0,7,0,1.2*max(abs(X2k8))])

subplot(2,2,2);mstem(X2k16);

title('(2b)16µãDFT[x_2(n)]');xlabel('¦Ø/¦Ð ');ylabel('·ù¶È');axis([0,15,0,1.2*max(abs(X2k16))]) subplot(2,2,3);mstem(X3k8);title('(3a)8µãDFT[x_3(n)]');xlabel('¦Ø/¦Ð ');ylabel('·ù¶È');

axis([0,7,0,1.2*max(abs(X3k8))])

subplot(2,2,4);mstem(X3k16);title('(3b)16µãDFT[x_3(n)]');

xlabel('¦Ø/¦Ð ');ylabel('·ù¶È');axis([0,15,0,1.2*max(abs(X3k16))])

N=8;n=0:N-1;x4n=cos(pi*n/4);x5n=cos(pi*n/4)+cos(pi*n/8);X4k8=fft(x4n);X5k8=fft(x5n); N=16;n=0:N-1;

x4n=cos(pi*n/4);x5n=cos(pi*n/4)+cos(pi*n/8);X4k16=fft(x4n);X5k16=fft(x5n);figure(3)

subplot(2,2,1);mstem(X4k8);title('(4a)8µãDFT[x_4(n)]');xlabel('¦Ø/¦Ð ');ylabel('·ù¶È');

axis([0,7,0,1.2*max(abs(X4k8))])

subplot(2,2,3);mstem(X4k16);title('(4b)16µãDFT[x_4(n)]');

xlabel('¦Ø/¦Ð');ylabel('·ù¶È');axis([0,15,0,1.2*max(abs(X4k16))])

subplot(2,2,2);mstem(X5k8);

title('(5a)8µãDFT[x_5(n)]');xlabel('¦Ø/¦Ð ');ylabel('·ù¶È');axis([0,7,0,1.2*max(abs(X5k8))]) subplot(2,2,4);mstem(X5k16);title('(5b)16µãDFT[x_5(n)]');xlabel('¦Ø/¦Ð ');ylabel('·ù¶È');

axis([0,15,0,1.2*max(abs(X5k16))])

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