时域与频域的matlab程序

时域与频域的matlab程序
时域与频域的matlab程序

一.典型连续信号和离散信号的时域波形。

1.单边指数信号)()(t u Ae t y t α=;

2.单位冲激信号)()(0t t t y +=δ;

3.单位阶跃信号)()(0t t u t y +=;

4.矩形脉冲信号)]()([)(21t t u t t u A t y +-+?=;

5.正弦信号)()sin()(t u t A t y ω?=;

6.单位序列)()(0n n n y +=δ;

7.单位阶跃序列)()(0n n u n y +=;

8.单位矩形序列)()()(21n n u n n u n y +-+=;

9.指数序列)()(n u a A n y n ?=;

10.正弦序列)()sin()(n u n A n y ω?=。

单边指数信号

function zhishu(A,a,t1,t2,dt) t1=0

t2=10

A=1

A=-0.4

dt=0.01

t=t1:dt:t2;

y=A*exp(a*t);

plot(t,y)

axis([t1,t2,0,1.2])

xlabel('t')

ylabel('y(t)')

title(' 单边指数信号')

单位冲激信号

function chongji(t1,t2,t0)

dt=0.01;

t1=10;

t2=-5;

t=t1:dt:t2;

n=length(t);

x=zeros(1,n);

x(1,(-t0-t1)/dt+1)=1/dt; stairs(t,x);

axis([t1,t2,0,1.2/dt])

xlabel('t')

ylabel('y(t)')

title('单位冲激信号')

单位阶跃信号

function jieyao(t1,t2,t0)

t1=0;t2=10;t0=-4

t=t1:0.01:-t0;

tt=-t0:0.01:t2;

n=length(t);

nn=length(tt);

u=zeros(1,n);

uu=ones(1,nn);

plot(tt,uu)

hold on

plot(t,u)

plot([-t0,-t0],[0,1])

hold off

title('单位阶跃信号y(t)')

axis([t1,t2,-0.2,1.5])

矩形脉冲信号

function jxmcxh(A,width,T1,T2,dt,T0) A=3;width=2;

T1=-3;T2=3;

T0=0;dt=0.01

t=T1:dt:T2;

ft=A*rectpuls(t-T0,width);

plot(t,ft);

xlabel('t')

ylabel('y(t)')

title('矩形脉冲信号')

axis([t1,t2,0,4]);

正弦信号

function zhengxian(A,w,t1,t2,dt) A=5;w=0.5*pi;t1=0;t2=15;dt=0.01 t=t1:dt:t2;

f=A*sin(w*t);

plot(t,f)

title('正弦信号')

xlabel('t')

ylabel('y(t)')

单位序列

function dwxulie(k1,k2,k0) k1=-8;k2=12;k0=-2;

k=k1:k2;

n=length(k);

f=zeros(1,n);

f(1,-k0-k1+1)=1;

stem(k,f,'filled')

axis([k1,k2,0,1.5])

title('单位冲序列')

单位阶跃序列

function jyxulie(k1,k2,k0) k1=-10;k2=10;k0=4;

k=k1:-k0-1;

kk=-k0:k2;

n=length(k);

nn=length(kk);

u=zeros(1,n);

uu=ones(1,nn);

stem(kk,uu,'filled')

hold on

stem(k,u,'filled')

hold off

title('单位阶跃序列') axis([k1,k2,0,1.5])

单位矩形序列

function jyxulie(k1,k2,k0) k1=-8;k2=12;k0=1;

axis([k1,k2,0,1.5]);

k=k1:-k0-1;

kk=-k0:6;

kkk=7:k2

n=length(k);

nn=length(kk);

nnn=length(kkk);

u=zeros(1,n);

uu=ones(1,nn);

uuu=zeros(1,nnn);

stem(kk,uu,'filled')

hold on

stem(k,u,'filled')

stem(kkk,uuu,'filled') hold off

title('单位矩形序列')

指数序列

function dszsu(c,a,k1,k2)

%c: 指数序列的幅度

%a: 指数序列的底数

%k1: 绘制序列的起始序号%k2: 绘制序列的终止序号c=1;a=2;k1=-2;k2=10;

k=k1:k2;

x=c*(a.^k);

stem(k,x,'filled')

hold on

plot([k1,k2],[0,0])

hold off

title('指数序列')

xlabel('n')

ylabel('f(n)')

正弦序列

function zxxulie(A,w,k1,k2)

k1=-30;k2=30;a=2;w=0.25

k=k1:k2;

stem(k,A*sin(k*w),'filled')

title('离散时间正弦序列f(n)=Asin(wn)') xlabel('n')

ylabel('f(n)')

信号时域频域及其转换

信号分析方法概述: 通用的基础理论是信号分析的两种方法:1 是将信号描述成时间的函数 2 是将信号描述成频率的函数。也有用时域和频率联合起来表示信号的方法。时域、频域两种分析方法提供了不同的角度,它们提供的信息都是一样,只是在不同的时候分析起来哪个方便就用哪个。 思考: 原则上时域中只有一个信号波(时域的频率实际上是开关器件转动速度或时钟循环次数,时域中只有周期的概念),而对应频域(纯数学概念)则有多个频率分量。 人们很容易认识到自己生活在时域与空间域之中(加起来构成了三维空间),所以比较好理解时域的波形(其参数有:符号周期、时钟频率、幅值、相位)、空间域的多径信号也比较好理解。 但数学告诉我们,自己生活在N维空间之中,频域就是其中一维。时域的信号在频域中会被对应到多个频率中,频域的每个信号有自己的频率、幅值、相位、周期(它们取值不同,可以表示不同的符号,所以频域中每个信号的频率围就构成了一个传输信道。 时域中波形变换速度越快(上升时间越短),对应频域的频率点越丰富。 所以:OFDM中,IFFT把频域转时域的原因是:IFFT的输入是多个频率抽样点(即各子信道的符号),而IFFT之后只有一个波形,其中即OFDM符号,只有一个周期。 时域 时域是真实世界,是惟一实际存在的域。因为我们的经历都是在时域中发展和验证的,已经习惯于事件按时间的先后顺序地发生。而评估数字产品的性能时,通常在时域中进行分析,因为产品的性能最终就是在时域中测量的。 时钟波形的两个重要参数是时钟周期和上升时间。 时钟周期就是时钟循环重复一次的时间间隔,通产用ns度量。时钟频率Fclock,即1秒钟时钟循环的次数,是时钟周期Tclock的倒数。 Fclock=1/Tclock 上升时间与信号从低电平跳变到高电平所经历的时间有关,通常有两种定义。一种是10-90上升时间,指信号从终值的10%跳变到90%所经历的时间。这通常是一种默认的表达方式,可以从波形的时域图上直接读出。第二种定义方式是20-80上升时间,这是指从终值的20%跳变到80%所经历的时间。 时域波形的下降时间也有一个相应的值。根据逻辑系列可知,下降时间通常要比上升时间短一些,这是由典型CMOS输出驱动器的设计造成的。在典型的输出驱动器中,p管和n 管在电源轨道Vcc和Vss间是串联的,输出连在这个两个管子的中间。在任一时间,只有一个晶体管导通,至于是哪一个管子导通取决于输出的高或低状态。 假设周期矩形脉冲信号f(t)的脉冲宽度为τ,脉冲幅度为E,重复周期为T,

时域与频域的matlab程序

一.典型连续信号和离散信号的时域波形。 1.单边指数信号)()(t u Ae t y t α=; 2.单位冲激信号)()(0t t t y +=δ; 3.单位阶跃信号)()(0t t u t y +=; 4.矩形脉冲信号)]()([)(21t t u t t u A t y +-+?=; 5.正弦信号)()sin()(t u t A t y ω?=; 6.单位序列)()(0n n n y +=δ; 7.单位阶跃序列)()(0n n u n y +=; 8.单位矩形序列)()()(21n n u n n u n y +-+=; 9.指数序列)()(n u a A n y n ?=; 10.正弦序列)()sin()(n u n A n y ω?=。

单边指数信号 function zhishu(A,a,t1,t2,dt) t1=0 t2=10 A=1 A=-0.4 dt=0.01 t=t1:dt:t2; y=A*exp(a*t); plot(t,y) axis([t1,t2,0,1.2]) xlabel('t') ylabel('y(t)') title(' 单边指数信号') 单位冲激信号 function chongji(t1,t2,t0) dt=0.01; t1=10; t2=-5; t=t1:dt:t2; n=length(t); x=zeros(1,n); x(1,(-t0-t1)/dt+1)=1/dt; stairs(t,x); axis([t1,t2,0,1.2/dt]) xlabel('t') ylabel('y(t)') title('单位冲激信号')

频域和时域的关系

信号的频域 在电子学、控制系统及统计学中,频域是指在对函数或信号进行分析时,分析其和频率有关部份,而不是和时间有关的部份,和时域一词相对。函数或信号可以透过一对数学的运算子在时域及频域之间转换。例如傅里叶变换可以将一个时域信号转换成在不同频率下对应的振幅及相位,其频谱就是时域信号在频域下的表现,而反傅里叶变换可以将频谱再转换回时域的信号。 以信号为例,信号在时域下的图形可以显示信号如何随着时间变化,而信号在频域下的图形(一般称为频谱)可以显示信号分布在哪些频率及其比例。频域的表示法除了有各个频率下的大小外,也会有各个频率的相位,利用大小及相位的资讯可以将各频率的弦波给予不同的大小及相位,相加以后可以还原成原始的信号。在频域的分析中,常会用频谱分析仪来将实际的信号转换为频域下的频谱。 频域,尤其在射频和通信系统中运用较多,在高速数字应用中也会遇到频域。频域最重要的性质是:它不是真实的,而是一个数学构造。时域是惟一客观存在的域,而频域是一个遵循特定规则的数学范畴。 正弦波是频域中唯一存在的波形,这是频域中最重要的规则,即正弦波是对频域的描述,因为时域中的任何波形都可用正弦波合成。这是正弦波的一个非常重要的性质。然而,它并不是正弦波的独有特性,还有许多其他的波形也有这样的性质。正弦波有四个性质使它可以有效地描述其他任一波形: (1)时域中的任何波形都可以由正弦波的组合完全且惟一地描述。 (2)任何两个频率不同的正弦波都是正交的。如果将两个正弦波相乘并在整个时间轴上求积分,则积分值为零。这说明可以将不同的频率分量相互分离开。(3)正弦波有精确的数学定义。 (4)正弦波及其微分值处处存在,没有上下边界。 使用正弦波作为频域中的函数形式有它特别的地方。若使用正弦波,则与互连线的电气效应相关的一些问题将变得更容易理解和解决。如果变换到频域并使用正弦波描述,有时会比仅仅在时域中能更快地得到答案。 而在实际中,首先建立包含电阻,电感和电容的电路,并输入任意波形。一般情况下,就会得到一个类似正弦波的波形。而且,用几个正弦波的组合就能很容易地描述这些波形。 许多物理元件的特性会随着输入讯号的频率而改变,例如电容在低频时阻抗变大,高频时阻抗变小,而电感恰好相反,高频时阻抗变大,低频时阻抗变小。一个线性非时变系统的特性也会随频率而变化,因此也有其频域下的特性,频率响应的图形即为其代表。频率响应可以视为是一个系统在输入信号振幅相同、频率不同时,其输出信号振幅的变化,可以看出系统在哪些频率的输出较大。有些系统的定义就是以频域为主,例如低通滤波器只允许低于一定频率的讯号通过。 不论是进行拉普拉斯转换、Z转换或是傅立叶变换,其产生的频谱都是一个频率的复变函数,表示一个信号(或是系统的响应)的振幅及其相位。不过在许多的应用中相位的资讯并不重要,若不考虑相位的资讯,都可以将频谱的资讯只以不同频率下的振幅(或是功率密度)来表示。 功率谱密度是一种常应用在许多非周期性也不满足平方可积性(square-integrable)讯号的频域表示法。只要一个讯号是符合广义平稳随机过程的输出,就可以计算其对应的功率谱密度。 时域分析与频域分析是对模拟信号的两个观察面。时域分析是以时间轴为坐标表示动态信号的关系;频域分析是把信号变为以频率轴为坐标表示出来。一般来说,时域的表示较为形象与直观,频域分析则更为简练,剖析问题更为深刻和方便。目前,信号分析的趋势是从时域

什么是信号的时域什么是信号的频域为什么要从信号的频域来理解信号

什么是信号的时域?什么是信号的频域?为什么要从信号的频域来理解信号? 时域中X轴是时间,反映的是信号随时间变化的情况; 频域中X轴是频率,反映的是信号在不同频率上的分布; 从频域中可以看到信号的成分:包含了哪些不同频率的信号类型?每种类型信号的幅值是多少?对于随机信号,则可以看出信号包含的能量在不同频率的分布情况。而这些是无法从时域信号中看出来的。 时域(时间域)——自变量是时间,即横轴是时间,纵轴是信号的变化。其动态信号x(t)是描述信号在不同时刻取值的函数。 频域(频率域)——自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频谱图。频谱图描述了信号的频率结构及频率与该频率信号幅度的关系。 对信号进行时域分析时,有时一些信号的时域参数相同,但并不能说明信号就完全相同。因为信号不仅随时间变化,还与频率、相位等信息有关,这就需要进一步分析信号的频率结构,并在频率域中对信号进行描述。动态信号从时间域变换到频率域主要通过傅立叶级数和傅立叶变换实现。周期信号靠傅立叶级数,非周期信号靠傅立叶变换。 时域和频域只是指分析信号的方法,而不是说某个信号有时域信号和频域信号之分。一个信号即可以时域信号,也可以频域信号,根据需求做换算,傅里叶变换什么的。 例子:一个持续的基本信号 cos(wt),频域上是一个竖线(频率固定),时域上无限。 一个冲击信号,时域上无限小(=0),频域无限(指分布在频域的各个频段上),所以脉冲干扰影响大。时域频域 时域和频域是信号的基本性质,这样可以用多种方式来分析信号,每种方式提供了不同的角度。解决问题的最快方式不一定是最明显的方式,用来分析信号的不同角度称为域。时域频域可清楚反应信号与互连线之间的相互影响。 目录 1 时域 时域是真实世界,是惟一实际存在的域。因为我们的经历都是在时域中发展和验证的,已经习惯于事件按时间的先后顺序地发生。而评估数字产品的性能时,通常在时域中进行分析,因为产品的性能最终就是在时域中测量的。 时钟波形的两个重要参数是时钟周期和上升时间。图中标明了1GHz时钟信号的时钟周期和10-90上升时间。下降时间一般要比上升时间短一些,有时会出现更多的噪声。 时钟周期就是时钟循环重复一次的时间间隔,通产用ns度量。时钟频率Fclock,即1秒钟内时钟循环的次数,是时钟周期Tclock的倒数。 Fclock=1/Tclock 上升时间与信号从低电平跳变到高电平所经历的时间有关,通常有两种定义。一种是10-90上升时间,指信号从终值的10%跳变到90%所经历的时间。这通常是一种默认的表达方式,可以从波形的时域图上直接读出。第二种定义方式是20-80上升时间,这是指从终值的20%跳变到80%所经历的时间。 时域波形的下降时间也有一个相应的值。根据逻辑系列可知,下降时间通常要比上升时间短一些,这是由典型CMOS输出驱动器的设计造成的。在典型的输出驱动器中,p管和n管在电源轨道Vcc和Vss间是串联的,输出连在这个两个管子的中间。在任一时间,只有一个晶体管导通,至于是哪一个管子导通取决于输出的高或低状态。 2 频域 频域,尤其在射频和通信系统中运用较多,在高速数字应用中也会遇到频域。频域最重要的性质是:它不是真实的,而是一个数学构造。时域是惟一客观存在的域,而频域是一个遵循特定规则的数学范畴。

信号时域频域及其转换

信号分析方法概述: 通用得基础理论就是信号分析得两种方法:1 就是将信号描述成时间得函数2就是将信号描述成频率得函数。也有用时域与频率联合起来表示信号得方法。时域、频域两种分析方法提供了不同得角度,它们提供得信息都就是一样,只就是在不同得时候分析起来哪个方便就用哪个。 思考:?原则上时域中只有一个信号波(时域得频率实际上就是开关器件转动速度或时钟循环次数,时域中只有周期得概念),而对应频域(纯数学概念)则有多个频率分量。 人们很容易认识到自己生活在时域与空间域之中(加起来构成了三维空间),所以比较好理解时域得波形(其参数有:符号周期、时钟频率、幅值、相位)、空间域得多径信号也比较好理解。?但数学告诉我们,自己生活在N维空间之中,频域就就是其中一维。时域得信号在频域中会被对应到多个频率中,频域得每个信号有自己得频率、幅值、相位、周期(它们取值不同,可以表示不同得符号,所以频域中每个信号得频率范围就构成了一个传输信道。时域中波形变换速度越快(上升时间越短),对应频域得频率点越丰富。 所以:OFDM中,IFFT把频域转时域得原因就是:IFFT得输入就是多个频率抽样点(即各子信道得符号),而IFFT之后只有一个波形,其中即OFDM符号,只有一个周期。 时域 时域就是真实世界,就是惟一实际存在得域。因为我们得经历都就是在时域中发展与验证得,已经习惯于事件按时间得先后顺序地发生。而评估数字产品得性能时,通常在时域中进行分析,因为产品得性能最终就就是在时域中测量得。 时钟波形得两个重要参数就是时钟周期与上升时间。 时钟周期就就是时钟循环重复一次得时间间隔,通产用ns度量。时钟频率Fclock,即1秒钟内时钟循环得次数,就是时钟周期Tclock得倒数。 Fclock=1/Tclock 上升时间与信号从低电平跳变到高电平所经历得时间有关,通常有两种定义。一种就是10-90上升时间,指信号从终值得10%跳变到90%所经历得时间。这通常就是一种默认得表达方式,可以从波形得时域图上直接读出。第二种定义方式就是20-80上升时间,这就是指从终值得20%跳变到80%所经历得时间。 时域波形得下降时间也有一个相应得值。根据逻辑系列可知,下降时间通常要比上升时间短一些,这就是由典型CMOS输出驱动器得设计造成得。在典型得输出驱动器中,p管与n 管在电源轨道Vcc与Vss间就是串联得,输出连在这个两个管子得中间。在任一时间,只有一个晶体管导通,至于就是哪一个管子导通取决于输出得高或低状态。 假设周期矩形脉冲信号f(t)得脉冲宽度为τ,脉冲幅度为E,重复周期为T,

系统时域与频域关系

时域和频域的关系 1.最简单的解释 频域就是频率域, 平常我们用的是时域,是和时间有关的, 这里只和频率有关,是时间域的倒数。时域中,X轴是时间, 频域中是频率。频域分析就是分析它的频率特性! 2. 图像处理中: 空间域,频域,变换域,压缩域等概念! 只是说要将图像变换到另一种域中,然后有利于进行处理和计算 比如说:图像经过一定的变换(Fourier变换,离散yuxua DCT 变换),图像的频谱函数统计特性:图像的大部分能量集中在低,中频,高频部分的分量很弱,仅仅体现了图像的某些细节。 2.离散傅立叶变换 一般有离散傅立叶变换和其逆变换 3.DCT变换 示波器用来看时域内容,频普仪用来看频域内容!!! 时域是信号在时间轴随时间变化的总体概括。 频域是把时域波形的表达式做傅立叶变化得到复频域的表达式,所画出的波形就是频谱图。是描述频率变化和幅度变化的关系。 时域做频谱分析变换到频域;空间域做频谱分析变换到波数域; 信号通过系统,在时域中表现为卷积,而在频域中表现为相乘。 无论是傅立叶变换还是小波变换,其实质都是一样的,既:将信号在时间域和频率域之间相互转换,从看似复杂的数据中找出一些直观的信息,再对它进行分析。由于信号往往在频域比有在时域更加简单和直观的特性,所以,大部分信号分析的工作是在频域中进行的。音乐——其实就是时/频分析的一个极好例子,乐谱就是音乐在频域的信号分布,而音乐就是将乐谱变换到时域之后的函数。从音乐到乐谱,是一次傅立叶或小波变换;从乐谱到音乐,就是一次傅立叶或小波逆变换。

时域(时间域)——自变量是时间,即横轴是时间,纵轴是信号的变化。其动态信号x(t)是描述信号在不同时刻取值的函数。 频域(频率域)——自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频谱图。频谱图描述了信号的频率结构及频率与该频率信号幅度的关系。 对信号进行时域分析时,有时一些信号的时域参数相同,但并不能说明信号就完全相同。因为信号不仅随时间变化,还与频率、相位等信息有关,这就需要进一步分析信号的频率结构,并在频率域中对信号进行描述。 动态信号从时间域变换到频率域主要通过傅立叶级数和傅立叶变换实现。周期信号靠傅立叶级数,非周期信号靠傅立叶变换。 很简单时域分析的函数是参数是t,也就是y=f(t),频域分析时,参数是w,也就是y=F(w) 两者之间可以互相转化。时域函数通过傅立叶或者拉普拉斯变换就变成了频域函数。 傅立叶变换作为一种数学工具,作用不只是在一两个方面得以体现。 就象微分方程,要说作用,在很多学科都有应用。大到人造卫星,小大微观粒子。 比较常用的应用,可以变换一种函数域到另一域。具体的,比如信号处理里,可以把信号的时间域变换到信号的频域。信号处理的应用同样广泛,比如图象处理。对吧 变换可以处理一些微分方程,在数学物理方法里都学过的,我也就不赘言。 量子力学基本原理和傅氏变换有关系。(参考彭桓武若干著作) 通常工科学生,尤其是自动化和信号处理专业理解傅氏变换比理科的要强一些。因为在信号与系统以及自动控制原理里傅氏变换和拉氏变换是最基本的概念与工具。 指控制系统在一定的输入下,根据输出量的时域表达式,分析系统的稳定性、瞬态和稳态性能。由于时域分析是直接在时间域中对系统进行分析的方法,所以时域分析具有直观和准确的优点。系统输出量的时域表示可由微分方程得到,也可由传递函数得到。在初值为零时,一般都利用传递函数进行研究,用传递函数间接的评价系统的性能指标。具体是根据闭环系统传递函数的极点和零点来分析系统的性能。此时也称为复频域分析。线性微分方程的解时域分析以线性定常微分方程的解来讨论系统的特性和性能指标。设微分方程如下: 式中,x(t)为输入信号,y(t)为输出信号。我们知道,微分方程的解可表示为: ,其中,为对应的齐次方程的通解,只与微分方程(系统本身的特性或系统的特征方程的根)有关。对于稳定的系统,当时间趋于无穷大时,通解趋于零。所以根据通解或特征方程的根可以分析系统的稳定性。为特解,与微分方程和输入有关。一般来说,当时间趋于无穷大时特解趋于一个稳态的函数。综上所述,对于稳定的系统,对于一个有界的输入,当时间趋于无穷大时,微分方程的全解将趋于一个稳态的函数,使系统达到一个新的平衡状态。工程上称为进入稳态过程。系统达到稳态过程之前的过程称为瞬态过程。瞬态分析是分析瞬态过程中输出响应的各种运动特性。理论上说,只有当时间趋于无穷大时,才进入稳态过程,但这在工程上显然是无法进行的。在工程上只讨论输入作用加入一段时间里的瞬态过程,在这段时间里,反映了主要的瞬态性能指标。 系统时域分析:

时域与频域

导读: 最近在上数字图像处理,时域和频域的概念我没有直观的概念,搜索一下,归纳如下: 1.最简单的解释 频域就是频率域, 平常我们用的是时域,是和时间有关的, 这里只和频率有关,是时间域的倒数。时域中,X轴是时间, 频域中是频率。频域分析就是分析它的频率特性! 2. 图像处理中: 空间域,频域,变换域,压缩域等概念! 只是说要将图像变换到另一种域中,然后有利于进行处理和计算 比如说:图像经过一定的变换(Fourier变换,离散yuxua DCT 变换),图像的频谱函数统计特性:图在像的大部分能量集中低,中频,高频部分的分量很弱,仅仅体现了图像的某些细节。 2.离散傅立叶变换 一般有离散傅立叶变换和其逆变换 3.DCT变换 示波器用来看时域内容,频普仪用来看频域内容!!! 时域是信号在时间轴随时间变化的总体概括。 频域是把时域波形的表达式做傅立叶变化得到复频域的表达式,所画出的波形就是频谱图。是描述频率变化和幅度变化的关系。 时域做频谱分析变换到频域;空间域做频谱分析变换到波数域; 信号通过系统,在时域中表现为卷积,而在频域中表现为相乘。 无论是傅立叶变换还是小波变换,其实质都是一样的,既:将信号在时间域和频率域之间相互转换,从看似复杂的数据中找出一些直观的信息,再对它进行分析。由于信号往往在频域比有在时域更加简单和直观的特性,所以,大部分信号分析的工作是在频域中进行的。音乐——其实就是时/频分析的一个极好例子,乐谱就是音乐在频域的信号分布,而音乐就是将乐谱变换到时域之后的函数。从音乐到乐谱,是一次傅立叶或小波变换;从乐谱到音乐,就是一次傅立叶或小波逆变换。 时域(时间域)——自变量是时间,即横轴是时间,纵轴是信号的变化。其动态信号x (t)是描述信号在不同时刻取值的函数。 频域(频率域)——自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频谱图。频谱图描述了信号的频率结构及频率与该频率信号幅度的关系。 对信号进行时域分析时,有时一些信号的时域参数相同,但并不能说明信号就完全相同。因为信号不仅随时间变化,还与频率、相位等信息有关,这就需要进一步分析信号的频率结构,并在频率域中对信号进行描述。 动态信号从时间域变换到频率域主要通过傅立叶级数和傅立叶变换实现。周期信号靠傅立叶级数,非周期信号靠傅立叶变换。

连续时间信号的频域分析(信号与系统课设)

福建农林大学计算机与信息学院 信息工程类 课程设计报告 课程名称:信号与系统 课程设计题目:连续时间信号的频域分析 姓名: 系:电子信息工程 专业:电子信息工程 年级:2008 学号: 指导教师: 职称: 2011 年 1 月10 日

福建农林大学计算机与信息学院信息工程类 课程设计结果评定 评语: 成绩: 指导教师签字:任务下达日期: 评定日期:

目录 1课程设计的目的 (1) 2课程设计的要求 (1) 3课程设计报告内容……………………………………………………………1-13连续信号的设计…………………………………………………………1-11 验证傅里叶变换的调制定理 (11) 周期信号及其频谱 (12) 4总结 (13) 参考文献 (14)

连续时间信号的频域分析 1.课程设计的目的 (1)熟悉MATLAB语言的编程方法及MATLAB指令; (2)掌握连续时间信号的基本概念; (3)掌握门函数、指数信号和抽样信号的表达式和波形; (4)掌握连续时间信号的傅里叶变换及其性质; (5)掌握连续时间信号频谱的概念以及幅度谱、相位谱的表示; (6)掌握利用MATLAB进行信号的傅里叶变换以及时域波形和频谱的表示;(7)通过连续时间信号的频域分析,更深刻地理解了连续时间信号的时域和频域间的关系,加深了对连续时间信号的理解。 2.课程设计的要求 (1)自行设计以下连续信号:门函数、指数信号和抽样信号。要求:(a)画出以上信号的时域波形图; (b)实现以上信号的傅里叶变换,画出以上信号的幅度谱及相位谱,并对相关结果予以理论分析; (c)对其中一个信号进行时移和尺度变换,分别求变换后信号的傅里叶变换,验证傅里叶变换的时移和尺度变换性质。 (2)自行设计信号,验证傅里叶变换的调制定理。 (3)自行设计一个周期信号,绘出该信号的频谱,并观察周期信号频谱的特点。 3.课程设计报告内容 (a)①门函数(矩形脉冲): MATLAB中矩形脉冲信号用rectpuls函数表示: y=rectpuls (t,width) %width缺省值为1 >> t=-2::2; T=2; yt=rectpuls (t,T); plot(t,yt); axis([-2,2,0,]); grid on; %显示格线

信号时域频域及其转换

信号分析方法概述: 通用的基础理论就是信号分析的两种方法:1 就是将信号描述成时间的函数 2 就是将信号描述成频率的函数。也有用时域与频率联合起来表示信号的方法。时域、频域两种分析方法提供了不同的角度,它们提供的信息都就是一样,只就是在不同的时候分析起来哪个方便就用哪个。 思考: 原则上时域中只有一个信号波(时域的频率实际上就是开关器件转动速度或时钟循环次数,时域中只有周期的概念),而对应频域(纯数学概念)则有多个频率分量。 人们很容易认识到自己生活在时域与空间域之中(加起来构成了三维空间),所以比较好理解时域的波形(其参数有:符号周期、时钟频率、幅值、相位)、空间域的多径信号也比较好理解。 但数学告诉我们,自己生活在N维空间之中,频域就就是其中一维。时域的信号在频域中会被对应到多个频率中,频域的每个信号有自己的频率、幅值、相位、周期(它们取值不同,可以表示不同的符号,所以频域中每个信号的频率范围就构成了一个传输信道。 时域中波形变换速度越快(上升时间越短),对应频域的频率点越丰富。 所以:OFDM中,IFFT把频域转时域的原因就是:IFFT的输入就是多个频率抽样点(即各子信道的符号),而IFFT之后只有一个波形,其中即OFDM符号,只有一个周期。 时域 时域就是真实世界,就是惟一实际存在的域。因为我们的经历都就是在时域中发展与验证的,已经习惯于事件按时间的先后顺序地发生。而评估数字产品的性能时,通常在时域中进行分析,因为产品的性能最终就就是在时域中测量的。 时钟波形的两个重要参数就是时钟周期与上升时间。 时钟周期就就是时钟循环重复一次的时间间隔,通产用ns度量。时钟频率Fclock,即1秒钟内时钟循环的次数,就是时钟周期Tclock的倒数。 Fclock=1/Tclock 上升时间与信号从低电平跳变到高电平所经历的时间有关,通常有两种定义。一种就是10-90上升时间,指信号从终值的10%跳变到90%所经历的时间。这通常就是一种默认的表达方式,可以从波形的时域图上直接读出。第二种定义方式就是20-80上升时间,这就是指从终值的20%跳变到80%所经历的时间。 时域波形的下降时间也有一个相应的值。根据逻辑系列可知,下降时间通常要比上升时间短一些,这就是由典型CMOS输出驱动器的设计造成的。在典型的输出驱动器中,p管与n 管在电源轨道Vcc与Vss间就是串联的,输出连在这个两个管子的中间。在任一时间,只有一个晶体管导通,至于就是哪一个管子导通取决于输出的高或低状态。 假设周期矩形脉冲信号f(t)的脉冲宽度为τ,脉冲幅度为E,重复周期为T,

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