2PSK信号及频谱

2PSK信号及频谱
2PSK信号及频谱

数字频带传输系统

——2PSK 信号及频谱

一、设计目的

掌握二进制数字调制——2PSK 信号的调制和解调基本原理。通过MATLAB 仿真,加深对2PSK 系统的理解;锻炼运用所学知识,独立分析问题、解决问题的综合能力。

二、设计要求

运用通信原理的基本理论和专业知识,对2PSK 系统进行设计、仿真(仿真程序实现),要求用程序画出已调信号及其功率谱密度。如:用MATLAB 产生独立等概的二进制信源并画出其波形,画出2PSK 信号波形及其功率谱密度。

三、系统原理

相移键控是利用载波的相位变化来传递数字信息,而振幅和频率保持不变。在2PSK 中,通常用初始相位0和π分别表示二进制“1”和“0”。基带信号所对应的2PSK 波形如图1所示。

因此,2PSK 信号的时域表达式为:

)cos(2θ+=wct A psk e

其中,θ表示第n 个符号的绝对相位:当发送“0”时,0=θ;当发送“1”时,※※

θ=。

π

2PSK的模拟调制框图如图2所示,键控法如图3所示。

2PSK的解调框图如图4所示。

四、程序设计

clear ;

close all;

N=500;

fs=200;

Ts=1;

t=0:1/fs:N*Ts;

fm=1/2*Ts;

fc=4;

%用正弦波产生方波

twopi_fc_t=2*pi*fm*t; %源信号

A=1; %幅值为1

phi=0; %相位偏移为0

x = A * cos(twopi_fc_t + phi);

% 方波

am=1;

x(x>0)=am;

x(x<0)=-1;

subplot(3,1,1);

plot(t,x);

axis([0 5 -2 2]);

title('等概二进制信源');

grid on;%加边框

car=sin(2*pi*fc*t); %载波

psk=x.*car; %载波调制(相乘器)subplot(3,1,2);

plot(t,psk);

axis([0 5 -2 2]);

title('2PSK信号');

grid on;

subplot(3,1,3);

plot(abs(fft(psk)));%产生2psk信号的频谱axis([0 100000 0 40000]);

grid on;

title('2psk信号频谱');xlabel('f');

五、仿真结果

00.51 1.52 2.53 3.54 4.55

-20

2

等概二进制信源

00.51 1.52 2.53 3.54 4.55-20

2

2PSK 信号

012345678910

x 104

02

4

x 10

42psk 信号频谱

f

习题1 绘制典型信号及其频谱图(参考模板)

习题一绘制典型信号及其频谱图 电子工程学院 202班一、单边指数信号 单边指数信号的理论表达式为 对提供的MATLAB程序作了一些说明性的补充,MATLAB程序为

figure(3); plot(w,20*log10(abs(F)));xlabel('\omega');ylabel('|F(\omega)| in dB');title(' 幅频特性/dB'); figure(4); plot(w,angle(F)*57.29577951);xlabel('\omega');ylabel('\phi(\omega)/(°) ');title('相频特性'); 调整,将a分别等于1、5、10等值,观察时域波形和频域波形。由于波形 较多,现不失代表性地将a=1和a=5时的各个波形图列表如下进行对比,其 他a值的情况类似可推知。 a15 时 域 图 像

幅频特性 幅频特性/d B 相频特性

分析: 由上表中a=1和a=5的单边指数信号的波形图和频谱图的对比可以发现,当a值增大时,信号的时域波形减小得很快,而其幅频特性的尖峰变宽,相频特性的曲线趋向平缓。 二、矩形脉冲信号 矩形脉冲信号的理论表达式为 MATLAB程序为:

clear all; E=1;%矩形脉冲幅度 width=2;%对应了时域表达式中的tao t=-4:0.01:4; w=-5:0.01:5; f=E*rectpuls(t,width); %MATLAB中的矩形脉冲函数,width即是tao,t为时间 F=E*width*sinc(w.*width/2); figure(1); plot(t,f);xlabel('t');ylabel('f(t)');title('信号时域图像'); figure(2); plot(w,abs(F));xlabel('\omega');ylabel('|F(\omega)|');title('幅频特性'); figure(3); plot(w,20*log10(abs(F)));xlabel('\omega');ylabel('|F(\omega)| in dB');title(' 幅频特性/dB'); figure(4); plot(w,angle(F));xlabel('\omega');ylabel('\phi(\omega)');title('相频特性'); 调整,将分别等于1、4等值,观察时域波形和频域波形。由于波形较多,现不失代表性地将a=1和a=4时的各个波形图列表如下进行对比,其他值的情况类似可推知。 14

对正弦信号的采样频谱分析.doc

H a r b i n I n s t i t u t e o f T e c h n o l o g y 课程设计 课程名称:课程设计2 设计题目:对正弦信号的抽样频谱分析院系:电子与信息工程学院 班级:0805203 设计者:褚天琦 学号:1080520314 指导教师:郑薇 设计时间:2011-10-15 哈尔滨工业大学

一、题目要求: 给定采样频率fs,两个正弦信号相加,两信号幅度不同、频率不同。要求给定正弦信号频率的选择与采样频率成整数关系和非整数关系两种情况,信号持续时间选择多种情况分别进行频谱分析。 二、题目原理与分析: 本题目要对正弦信号进行抽样,并使用fft对采样信号进行频谱分析。因此首先对连续正弦信号进行离散处理。实际操作中通过对连续信号间隔相同的抽样周期取值来达到离散化的目的。根据抽样定理,如果信号带宽小于奈奎斯特频率(即采样频率的二分之一),那么此时这些离散的采样点能够完全表示原信号。高于或处于奈奎斯特频率的频率分量会导致混叠现象。设抽样周期为TS(抽样角频率为ωS),则 可见抽样后的频谱是原信号频谱的周期性重复,当信号带宽小于奈奎斯特频率的二分之一时不会产生频谱混叠现象。 因此,我们对采样频率的选择采取fs>2fo,fs=2fo,fs<2fo三种情况进行分析。对信号采样后,使用fft函数对其进行频谱分析。为了使频谱图像更加清楚,更能准确反映实际情况并接近理想情况,我们采用512点fft。取512点fft不仅可以加快计算速度,而且可以使频谱图更加精确。若取的点数较少,则会造成频谱较大的失真。 三、实验程序: 本实验采用matlab编写程序,实验中取原信号为 ft=sin(2πfXt)+2sin(10πfXt),取频率f=1kHz,实验程序如下: f=1000;fs=20000;Um=1; N=512;T=1/fs; t=0:1/fs:0.01; ft=Um*sin(2*pi*f*t)+2*Um*sin(10*pi*f*t); subplot(3,1,1); plot(t,ft);grid on; axis([0 0.01 1.1*min(ft) 1.1*max(ft)]); xlabel('t'),ylabel('ft'); title('抽样信号的连续形式'); subplot(3,1,2); stem(t,ft);grid on; axis([0 0.01 1.1*min(ft) 1.1*max(ft)]); xlabel('t'),ylabel('ft');

09典型信号的频谱分析

实验九 典型信号的频谱分析 一. 实验目的 1. 在理论学习的基础上,通过本实验熟悉典型信号的频谱特征,并能够从信号频谱中读取 所需的信息。 2. 了解信号频谱分析的基本原理和方法,掌握用频谱分析提取测量信号特征的方法。 二. 实验原理 信号频谱分析是采用傅里叶变换将时域信号x(t)变换为频域信号X(f),从而帮助人们从另一个角度来了解信号的特征。 图1、时域分析与频域分析的关系 信号频谱X(f)代表了信号在不同频率分量成分的大小,能够提供比时域信号波形更直观,丰富的信息。时域信号x(t)的傅氏变换为: dt e t x f X ft j ?+∞ ∞--=π2)()( (1) 式中X(f)为信号的频域表示,x(t)为信号的时域表示,f 为频率。 工程上习惯将计算结果用图形方式表示, 以频率f 为横坐标,X(f)的实部)(f a 和虚部 )(f b 为纵坐标画图,称为时频-虚频谱图; 以频率f 为横坐标,X(f)的幅值)(f A 和相位 )(f ?为纵坐标画图,则称为幅值-相位谱; 以f 为横坐标,A(f) 2为纵坐标画图,则称为 功率谱,如图所示。 频谱是构成信号的各频率分量的集合,它 完整地表示了信号的频率结构,即信号由哪些 谐波组成,各谐波分量的幅值大小及初始相 位,揭示了信号的频率信息。 图2、信号的频谱表示方法

三. 实验内容 1. 白噪声信号幅值谱特性 2. 正弦波信号幅值谱特性 3. 方波信号幅值谱特性 4. 三角波信号幅值谱特性 5. 正弦波信号+白噪声信号幅值谱特性 四. 实验仪器和设备 1. 计算机1台 2. DRVI快速可重组虚拟仪器平台1套 3. 打印机1台 五. 实验步骤 1.运行DRVI主程序,点击DRVI快捷工具条上的"联机注册"图标,选择其中的“DRVI 采集仪主卡检测”或“网络在线注册”进行软件注册。 2.在DRVI软件平台的地址信息栏中输入WEB版实验指导书的地址,在实验目录中选择 “典型信号频谱分析”,建立实验环境。 图5 典型信号的频谱分析实验环境 下面是该实验的装配图和信号流图,图中的线上的数字为连接软件芯片的软件总线数据线号,6017、6018为两个被驱动的信号发生器的名字。 图6 典型信号的频谱分析实验装配图

周期矩形信号的频谱分析

1.周期信号的频谱 周期信号在满足一定条件时,可以分解为无数三角信号或指数之和。这就是周期信号的傅里叶级数展开。在三角形式傅里叶级数中,各谐波分量的形式为()1cos n n A n t ω?+;在指数形式傅里叶级数中,分量的形式必定为1j n t n F e ω 与1-j -n t n F e ω 成对出现。为了把周期信号所具有的各 次谐波分量以及各谐波分量的特征(如模、相角等)形象地表示出来,通常直接画出各次谐波的组成情况,因而它属于信号的频域描述。 以周期矩形脉冲信号为lifenxi 周期信号频谱的特点。周期矩形信号在一个周期(-T/2,T/2)内的时域表达式为 ,2 0,>2 ()A t T t f t ττ ≤?=?? (2-6) 其傅里叶复数系数为 12 n n A F Sa T ωττ?? = ??? (2-7) 由于傅里叶复系数为实数,因而各谐波分量的相位为零(n F 为正)或为π±(n F 为负),因此不需要分别画出幅度频谱n F 与相位频谱n φ。可以直接画出傅里叶系数n F 的分布图。 如图2.4.1所示。该图显示了周期性矩形脉冲信号()T f t 频谱的一些性质,实际上那个也是周期性信号频谱的普遍特性: ① 离散状频谱。即谱线只画出现在1ω的整数倍频率上,两条谱线的间隔为1ω(等于2π/t )。 ② 谱线宽度的包络线按采样函数()1/2a S n ωτ的规律变化。如图2.4.2所示。但1ω 为 2π τ 时,即( )2m π ωτ =(m=1,2,……)时,包络线经过零点。在两相邻 零点之间,包络线有极值点,极值的大小分别为-0.212()2A T τ,

用FFT对信号作频谱分析 实验报告

实验报告 实验三:用FFT 对信号作频谱分析 一、 实验目的与要求 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 。 二、 实验原理 用FFT 对信号作频分析是学习数字信号处理的重要内容,经常需要进行分析的信号是模拟信号的时域离散信号。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2π/N ,因此要求2π/N 小于等于D 。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连续谱,因此N 要适当选择大一些。 三、 实验步骤及内容(含结果分析) (1)对以下序列进行FFT 分析: x 1(n)=R 4(n) x 2(n)= x 3(n)= 选择FFT 的变换区间N 为8和16两种情况进行频谱分析,分别打印出幅频特性曲线,并进行讨论、分析与比较。 【实验结果如下】: n+1 0≤n ≤3 8-n 4≤n ≤7 0 其它n 4-n 0≤n ≤3 n-3 4≤n ≤7 0 其它 n

实验结果图形与理论分析相符。(2)对以下周期序列进行谱分析: x4(n)=cos[(π/4)*n]

x5(n)= cos[(π/4)*n]+ cos[(π/8)*n] 选择FFT的变换区间N为8和16两种情况进行频谱分析,分别打印出幅频特性曲线,并进行讨论、分析与比较。 【实验结果如下】: (3)对模拟周期信号进行频谱分析: x6(n)= cos(8πt)+ cos(16πt)+ cos(20πt) 选择采样频率Fs=64Hz,FFT的变换区间N为16、32、64三种情况进行频谱分析,分别打印出幅频特性曲线,并进行讨论、分析与比较。 【实验结果如下】:

信号的频谱分析及MATLAB实现

第23卷第3期湖南理工学院学报(自然科学版)Vol.23 No.3 2010年9月 Journal of Hunan Institute of Science and Technology (Natural Sciences) Sep. 2010信号的频谱分析及MATLAB实现 张登奇, 杨慧银 (湖南理工学院信息与通信工程学院, 湖南岳阳 414006) 摘 要: DFT是在时域和频域上都已离散的傅里叶变换, 适于数值计算且有快速算法, 是利用计算机实现信号频谱分析的常用数学工具. 文章介绍了利用DFT分析信号频谱的基本流程, 重点阐述了频谱分析过程中误差形成的原因及减小分析误差的主要措施, 实例列举了MATLAB环境下频谱分析的实现程序. 通过与理论分析的对比, 解释了利用DFT分析信号频谱时存在的频谱混叠、频谱泄漏及栅栏效应, 并提出了相应的改进方法. 关键词: MA TLAB; 频谱分析; 离散傅里叶变换; 频谱混叠; 频谱泄漏; 栅栏效应 中图分类号: TN911.6 文献标识码: A 文章编号: 1672-5298(2010)03-0029-05 Analysis of Signal Spectrum and Realization Based on MATLAB ZHANG Deng-qi, YANG Hui-yin (College of Information and Communication Engineering, Hunan Institute of Science and Technology, Yueyang 414006, China) Abstract:DFT is a Fourier Transform which is discrete both in time-domain and frequency-domain, it fits numerical calculation and has fast algorithm, so it is a common mathematical tool which can realize signal spectrum analysis with computer. This paper introduces the basic process of signal spectrum analysis with DFT, emphasizes the causes of error producing in spectrum analysis process and the main ways to decrease the analysis error, and lists the programs of spectrum analysis based on MATLAB. Through the comparison with the theory analysis, the problems of spectrum aliasing, spectrum leakage and picket fence effect are explained when using DFT to analyze signal spectrum, and the corresponding solution is presented. Key words:MATLAB; spectrum analysis; DFT; spectrum aliasing; spectrum leakage; picket fence effect 引言 信号的频谱分析就是利用傅里叶分析的方法, 求出与时域描述相对应的频域描述, 从中找出信号频谱的变化规律, 以达到特征提取的目的[1]. 不同信号的傅里叶分析理论与方法, 在有关专业书中都有介绍, 但实际的待分析信号一般没有解析式, 直接利用公式进行傅里叶分析非常困难. DFT是一种时域和频域均离散化的傅里叶变换, 适合数值计算且有快速算法, 是分析信号的有力工具. 本文以连续时间信号为例, 介绍利用DFT分析信号频谱的基本流程, 重点阐述频谱分析过程中可能存在的误差, 实例列出MATLAB 环境下频谱分析的实现程序. 1 分析流程 实际信号一般没有解析表达式, 不能直接利用傅里叶分析公式计算频谱, 虽然可以采用数值积分方法进行频谱分析, 但因数据量大、速度慢而无应用价值. DFT在时域和频域均实现了离散化, 适合数值计算且有快速算法, 是利用计算机分析信号频谱的首选工具. 由于DFT要求信号时域离散且数量有限, 如果是时域连续信号则必须先进行时域采样, 即使是离散信号, 如果序列很长或采样点数太多, 计算机存储和DFT计算都很困难, 通常采用加窗方法截取部分数据进行DFT运算. 对于有限长序列, 因其频谱是连续的, DFT只能描述其有限个频点数据, 故存在所谓栅栏效应. 总之, 用DFT分析实际信号的频谱, 其结果必然是近似的. 即使是对所有离散信号进行DFT变换, 也只能用有限个频谱数据近似表示连续频 收稿日期: 2010-06-09 作者简介: 张登奇(1968? ), 男, 湖南临湘人, 硕士, 湖南理工学院信息与通信工程学院副教授. 主要研究方向: 信号与信息处理

实验:典型信号频谱分析报告

实验3.2 典型信号频谱分析 一、 实验目的 1. 在理论学习的基础上,通过本实验熟悉典型信号的波形和频谱特征,并 能够从信号频谱中读取所需的信息。 2. 了解信号频谱分析的基本方法及仪器设备。 二、 实验原理 1. 典型信号及其频谱分析的作用 正弦波、方波、三角波和白噪声信号是实际工程测试中常见的典型信号,这些信号时域、频域之间的关系很明确,并且都具有一定的特性,通过对这些典型信号的频谱进行分析,对掌握信号的特性,熟悉信号的分析方法大有益处,并且这些典型信号也可以作为实际工程信号分析时的参照资料。本次实验利用DRVI 快速可重组虚拟仪器平台可以很方便的对上述典型信号作频谱分析。 2. 频谱分析的方法及设备 信号的频谱可分为幅值谱、相位谱、功率谱、对数谱等等。对信号作频谱分析的设备主要是频谱分析仪,它把信号按数学关系作为频率的函数显示出来,其工作方式有模拟式和数字式二种。模拟式频谱分析仪以模拟滤波器为基础,从信号中选出各个频率成分的量值;数字式频谱分析仪以数字滤波器或快速傅立叶变换为基础,实现信号的时—频关系转换分析。 傅立叶变换是信号频谱分析中常用的一个工具,它把一些复杂的信号分解为无穷多个相互之间具有一定关系的正弦信号之和,并通过对各个正弦信号的研究来了解复杂信号的频率成分和幅值。 信号频谱分析是采用傅立叶变换将时域信号x(t)变换为频域信号X(f),从而帮助人们从另一个角度来了解信号的特征。时域信号x(t)的傅氏变换为: 式中X(f)为信号的频域表示,x(t)为信号的时域表示,f 为频率。 3. 周期信号的频谱分析 周期信号是经过一定时间可以重复出现的信号,满足条件: dt e t x f X ft j ?+∞ ∞--=π2)()(

实验二连续时间信号的频域分析

实验二 连续时间信号的频域分析 一、实验目的 1、掌握连续时间周期信号的傅里叶级数的物理意义和分析方法; 2、观察截短傅里叶级数而产生的“Gibbs 现象”,了解其特点以及产生的原因; 3、掌握连续时间傅里叶变换的分析方法及其物理意义; 4、掌握各种典型的连续时间非周期信号的频谱特征以及傅里叶变换的主要性质; 5、学习掌握利用Matlab 语言编写计算CTFS 、CTFT 和DTFT 的仿真程序,并能利用这些程序对一些典型信号进行频谱分析,验证CTFT 、DTFT 的若干重要性质。 基本要求:掌握并深刻理傅里叶变换的物理意义,掌握信号的傅里叶变换的计算方法,掌握利用Matlab 编程完成相关的傅里叶变换的计算。 二、原理说明 1、连续时间周期信号的傅里叶级数CTFS 分析 任何一个周期为T 1的正弦周期信号,只要满足狄利克利条件,就可以展开成傅里叶级数。 三角傅里叶级数为: ∑∞ =++=1 000)]sin()cos([)(k k k t k b t k a a t x ωω 2.1 或: ∑∞=++=1 00)cos()(k k k t k c a t x ?ω 2.2 其中1 02T πω=,称为信号的基本频率(Fundamental frequency ),k k b a a ,和,0分别是信号)(t x 的直流分量、 余弦分量幅度和正弦分量幅度,k k c ?、为合并同频率项之后各正弦谐波分量的幅度和初相位,它们都是频率0ωk 的函数,绘制出它们与0ωk 之间的图像,称为信号的频谱图(简称“频谱”),k c -0ωk 图像为幅度谱,k ?-0ωk 图像为相位谱。 三角形式傅里叶级数表明,如果一个周期信号x(t),满足狄里克利条件,就可以被看作是由很多不同频率的互为谐波关系(harmonically related )的正弦信号所组成,其中每一个不同频率的正弦信号称为正弦谐波分量 (Sinusoid component),其幅度(amplitude )为k c 。也可以反过来理解三角傅里叶级数:用无限多个正弦谐波分量可以合成一个任意的非正弦周期信号。 指数形式的傅里叶级数为:

周期信号的频谱分析

信号与系统 实验报告 实验三周期信号的频谱分析 实验报告评分:_______ 实验三周期信号的频谱分析 实验目的: 1、掌握连续时间周期信号的傅里叶级数的物理意义和分析方法; 2、观察截短傅里叶级数而产生的“Gibbs现象”,了解其特点以及产生的原因;

3、掌握各种典型的连续时间非周期信号的频谱特征。 实验内容: (1)Q3-1 编写程序Q3_1,绘制下面的信号的波形图: 其中,0 = 0.5π,要求将一个图形窗口分割成四个子图,分别绘制cos( 0t)、cos(3 0t)、cos(5 0t)和x(t) 的波形图,给图形加title,网格线和x坐标标签,并且程序能够接受从键盘输入的和式中的项数。 程序如下: clear,%Clear all variables close all,%Close all figure windows dt = 0.00001; %Specify the step of time variable t = -2:dt:4; %Specify the interval of time w0=0.5*pi; x1=cos(w0.*t); x2=cos(3*w0.*t); x3=cos(5*w0.*t); N=input('Type in the number of the harmonic components N='); x=0; for q=1:N; x=x+(sin(q*(pi/2)).*cos(q*w0*t))/q; end subplot(221) plot(t,x1)%Plot x1 axis([-2 4 -2 2]); grid on, title('signal cos(w0.*t)') subplot(222) plot(t,x2)%Plot x2 axis([-2 4 -2 2]); grid on, title('signal cos(3*w0.*t))') subplot(223) plot(t,x3)%Plot x3 axis([-2 4 -2 2])

典型函数的频谱

典型函数的频谱(矩形窗函数, 汉宁窗函数,直线,阶跃函数,δ函数,方波,三角波等),如图13~18所示。 050100150200250 0.511.52矩形窗函数的时域波形图 050 100150 100 200 300 矩形窗函数频域波形图 频率 幅值 图13 50 100 150 200 250 300 00.20.40.60.81δ函数的时域波形图 050 100150 0.511.5 2δ函数的频域波形图 频率 幅值 图 14

00.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 0.2 00.5 1 方波的时域波形图 050 100150 50 100 150 方波的频域波形图 频率 幅值 图 15 50 100 150 200 250 300 00.20.40.60.81汉宁窗函数的时域波形图 050 100150 50 100 150 汉宁窗函数频域波形图 频率 幅值 图 16

050100150200250300 0.511.52阶跃函数的时域波形图 050 100150 100 200 300 阶跃函数的频域波形图 频率 幅值 图 17 00.020.040.060.080.10.120.140.160.180.2 -1 -0.500.51三角波的时域波形图 050 100150 204060 80三角波的频域波形图 频率 幅值 图18 此部分MA TLAB 代码如下: t=0:0.001:0.2; N=256; FS=300; w=boxcar(N); %产生信号 figure; plot(w);title('矩形窗函数的时域波形图'); axis([0,260,0,2]);grid on;

习题1绘制典型信号及其频谱图

习题一 绘制典型信号及其频谱图 电子工程学院202班 单边指数信号的理论表达式为 figure(4); 调整,将a 分别等于1、5、10等值,观察时域波形和频域波形。由于波形 较多,现不失代表性地将a=1和a=5时的各个波形图列表如下进行对比, 其 他a 值的情况类似可推知。 单边指数信号 信号 名称 单边 时间函数f t 频谱函数F ■ 指数 脉冲 Ee% t a 对提供的MATLAB 程序作了一些说明性的补充, MATLAB 程序为 %单边指数信号 clc; close all ; clear all ; E=1; a=1; %调整a 的值,观察不同a 的值对信号波形和频谱的影响 t=0:0.01:4; w=-30:0.01:30; f=E*exp(-a*t); F=1./(a+j*w); figure(1); plot(t,f);xlabel( 't' );ylabel( 'f(t)' );title( '信号时域图像’); figure(2); plot(w,abs(F));xlabel( '\omega' 特性'); figure (3); plot(w,20*log10(abs(F)));xlabel( );ylabel( '|F(\omega)|' ); ti tle( '幅频 '\omega' );ylabel( '|F(\omega)| in dB' );title( 幅频特性/dB'); plot(w,a ngle(F)*57.29577951);xlabel( )/ (°)' );title( '相频特性’); '\omega' );ylabel( '\phi(\omega

用FFT对信号作频谱分析

实验三:用FFT 对信号作频谱分析 一、实验原理与方法 1、用FFT 对信号作频分析是学习数字信号处理的重要内容,经常需要进行分析的信号是模拟信号的时域离散信号。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 π2,因此要求D N ≤π2。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连续谱,因此N 要适当选择大一些。 2、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。 3、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。 二、实验内容 1、对以下序列进行FFT 谱分析: )()(41n R n x = ?????≤≤-≤≤+=n n n n n n x 其他0 7483 01 )(2 ?????≤≤-≤≤-=n n n n n n x 其他0 7433 04)(3 选择FFT 的变换区间N 为8和16两种情况进行频谱分析,分别打印出幅频特性曲线,并进行讨论、分析。程序见附录3.1、实验结果见图3.1。 2、对以下周期序列进行谱分析: n n x 4cos )(4π = n n n x 8cos 4cos )(5π π+= 选择FFT 的变换区间N 为8和16两种情况进行频谱分析,分别打印出幅频特性曲线,并进行讨论、分析与比较。程序见附录3.2、实验结果见图3.2。 3、对模拟周期信号进行频谱分析: t t t t x πππ20cos 16cos 8cos )(6++= 选择采样频率Fs=64Hz ,FFT 的变换区间N 为16、32、64三种情况进行频谱分析,分别打印出幅频特性曲线,并进行讨论、分析与比较。程序见附录3.3、实验结果见图3.3。

噪声中正弦信号的经典法频谱分析

实验报告 一、实验名称 噪声中正弦信号的经典法频谱分析 二、实验目的 通过对噪声中正弦信号的经典法频谱分析,来理解和掌握经典谱估计的知识,以及学会应用经典谱估计的方法。 三、基本原理 1.周期图法:又称直接法。把随机信号)(n x 的N 点观察数据)(n x N 视为一能量有限信号,直接取)(n x N 的傅里叶变换,得)(jw N e X ,然后再取其幅值的平方,并除以N ,作为对)(n x 真 实的功率谱)(jw e P 的估计,以)(?jw PER e P 表示用周期图法估计出的功率谱,则2)(1)(?w X N w P n PER =。 2.自相关法:又称为间接法功BT 法。先由)(n x N 估计出自相关函数)(?m r ,然后对)(?m r 求傅里叶变换得到)(n x N 的功率谱,记之为)(?w P BT ,并以此作为对)(w P 的估计,即1,)(?)(?-≤=--=∑N M e m r w P jwm M M m BT 。 3.Bartlett 法:对L 个具有相同的均值μ和方差2σ的独立随机变量1X ,2X ,…,L X ,新随机变量L X X X X L /)(21+++= 的均值也是μ,但方差是L /2σ,减小了L 倍。由此得 到改善)(?w P PER 方差特性的一个有效方法。它将采样数据)(n x N 分成L 段,每段的长度都是M ,即N=LM ,第i 段数据加矩形窗后,变为L i e n x M w x M n jwn i N I PER ≤≤=∑-=-1,)(1)(?2 10 。把)(?w P PER 对应相加,再取平均,得到平均周期图2 1110 )(1)(?1)(∑∑∑==-=-==L i L i M n jwn i N i PER PER e n x ML w P L w P 。 4.Welch 法:它是对Bartlett 法的改进。改进之一是,在对)(n x N 分段时,可允许每一段的数据有部分的交叠。改进之二是,每一段的数据窗口可以不是矩形窗口,例如使用汉宁窗或汉明窗,记之为)(2n d 。这样可以改善由于矩形窗边瓣较大所产生的谱失真。然后按Bartlett

典型信号的频谱

典型非周期信号的频谱分析 任何一个信号都可以用余弦信号叠加而成,cos(w)=0.5(e^-jw+e^jw),可以知道,频谱必须是关于虚周对称,根据频谱还原信号的时候,可以只看正半实轴,幅值加倍即可。 1,窗信号 t 解答:频谱为:(j )Sa()2 F A ωτ ωτ=?,式中:Sa(x)=sinx/x 是采样函数,其幅值频谱图如右 上图所示: 窗口信号的尺度伸缩情况: 2,滞后窗信号 t 0ω τ A 2) 2(2ωF τ π τπ-0 ω τ A ) (ωF τ π 2τπ 2- )2(t f t A 4τ4 τ- )(21t f t τ-τ0 )(t f t 2τ 2τ-0 ω τA 2 1 )2 1(21ωF τ π 4τ π 4- ω ω F (j ω)

解析:根据滞后定理:j 1(j )(j )e T F F ωωω-=j Sa()e 2 T A ωωτ τ-=?,其幅值频谱图右上图所 示。显然和窗口信号的是一样的,但是相位频谱图存在滞后 3,Sa 信号 根据对称性,可以直接得到Sa 信号的频谱,为窗形频谱 4.三角信号 解答:根据频域卷积性质:2 (j )4Sa ()F ωω= ,频谱如如右图所示。 4,冲击信号 解答:()()1j t F j t e dt ωωδ∞ --∞ = =? ,也就是说,δ(t )中包含了所有的频率分量, 而各频率 分量的频谱密度都相等。显然, 信号δ(t )实际上是无法实现的。 5,直流信号 解答:这个直接积分是积不出来的,需要用逆变换 t 2 2 t

()1f t =---->2()πδω 6,单边指数信号 解答: ()()j t F j f t e dt ωω∞ --∞ =? t j t e e dt αω∞-- =?? ()0()j t e j αωαω∞ -+=-+1j αω = +arctan j e ωα -= 因此频谱为: 7,符号信号 分析:双边指数信号0α→当时: ()()f t Sgn t →,因为双边指数信号的频谱为22 2()F j j ωωαω-=+因此得到符号信号的频谱为2 (0)0(0) j ωωω-??→≠??=? ) (ω?ω 2 π-2 π() F j ωω o 1 α

第四章 周期信号的频谱分析

第四章 周期信号的频域分析 1. 内容提要 本章介绍连续周期信号的傅立叶级数及其基本性质;连续周期信号频谱的概念,相位谱的作用。对离散周期信号傅立叶级数和其基本性质做简单了解。 2. 学习目标 通过本章的学习,应达到以下要求: (1)掌握周期信号频谱的概念及信号频带宽度的概念。 (2)熟悉傅里叶变换的主要性质。 (3)熟悉频域分析法。 (4)了解离散傅立叶级数的概念 3. 重点难点 (1) 信号的对称性和傅立叶系数的关系 (2) 连续信号的频谱分析,包括周期信号频谱的概念,相位谱和功率谱。 4. 应用 周期信号频域分析的MATLAB 实现 5. 教案内容 4.1 连续时间信号的傅立叶变换 周期信号的定义 周期信号是定义在001/f T =(,)-∞∞区间,每隔一定的时间间隔0T ,按相同规律重复变化的信号。即对t R ?∈,存在一个大于零的0T ,使得 0()(),f t T f t t R +=?∈ 其中0T 为基波周期,002/T ωπ=为基波角频率,001/f T =为基波频率

傅立叶级数的实质 就是将复杂信号分解成为更容易处理的信号形式。 4.1.1 指数形式的傅里叶级数 连续时间信号的傅立叶级数表示为 0()jnw t n n f t C e ∞ =-∞ = ∑ 称n C 为周期信号()f t 的傅立叶系数。傅立叶系数的计算公式为 00 00 1 ()t T jn t t Cn f t e dt T ω+-= ? 4.1.2 三角形式的傅立叶级数 若函数()f t 满足狄里赫利条件,周期信号f(t) 展开成傅里叶级数。 01111212111()cos sin cos 2sin 2cos sin n n f t a a t b t a t b t a n t b n t ωωωωωω=++++++++ 0111 (cos sin )n n n a a n t b n t ωω∞ ==++∑ 式中,n 为正整数;系数0,,n n a a b 称为傅里叶系数,考虑到三角函数集是一组完备的正交函数集,因此,可得一个周期1(0,)T 的傅里叶系数: 1 11200112 11()()T T T a f t dt f t dt T T -==?? 1 10 12()cos T n a f t n tdt T ω=? 1 10 12()sin T n b f t n tdt T ω=?

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

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 3.1连续信号的设计..................................................................1-11 3.2验证傅里叶变换的调制定理 (11) 3.3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 3.1(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=-2:0.001:2; T=2; yt=rectpuls (t,T); plot(t,yt); axis([-2,2,0,1.5]); grid on; %显示格线

典型信号频谱分析

实验一典型信号频谱分析 一.实验要求 1.在理论学习的基础上,通过本实验熟悉典型信号的波形和频谱特征,并能够从信号频谱中读取所需的信息。 2.了解信号频谱分析的基本方法及仪器设备。 二.实验原理提示 1.典型信号及其频谱分析的作用 正弦波、方波、三角波和白噪声信号是实际工程测试中常见的典型信号,这些信号时域、频域之间的关系很明确,并且都具有一定的特性,通过对这些典型信号的频谱进行分析,对掌握信号的特性,熟悉信号的分析方法大有益处,并且这些典型信号也可以作为实际工程信号分析时的参照资料。本实验利用labVIEW虚拟仪器平台可以很方便的对上述典型信号作频谱分析。 2.频谱分析的方法及设备 信号的频谱可分为幅值谱、相位谱、功率谱、对数谱等等。对信号作频谱分析的设备主要是频谱分析仪,它把信号按数学关系作为频率的函数显示出来,其工作方式有模拟式和数字式二种。模拟式频谱分析仪以模拟滤波器为基础,从信号中选出各个频率成分的量值;数字式频谱分析仪以数字滤波器或快速傅立叶变换为基础,实现信号的时-频关系转换分析傅立叶变换是信号频谱分析中常用的一个工具,它把一些复杂的信号分解为无穷多个相互之间具有一定关系的正弦信号之和,并通过对各个正弦信号的研究来了解复杂信号的频率成分和幅值。 信号频谱分析是采用傅立叶变换将时域信号x(t)变换为频域信号X(f),从而帮助人们从另一个角度来了解信号的特征。时域信号x(t)的傅氏变换为: 式中X(f)为信号的频域表示,x(t)为信号的时域表示,f为频率。用傅立叶变换将信号变换到频率域,其数学表达式为: 式中Cn画出信号的幅值谱曲线,从信号幅值谱判断信号特征。 本实验利用labVIEW平台上搭建的频谱分析仪来对信号进行频谱分析。由虚拟信号发生器产生一个典型波形的电压信号,用频谱分析仪对该信号进行频谱分析,得到频谱特性数据。分析结果用图形在计算机上显示出来,也可以通过打印机打印出来。

矩形脉冲信号频谱分析

矩形脉冲信号频谱分析

小组成员: 刘鑫 龙宇 秦元成 王帅 薛冬寒 梁琼健 一、傅里叶分析方法与过程 周期信号的分解 1、三角形式 周期为T 的周期信号,满足狄里赫利(Dirichlet )条件(实际中遇到的所有周期信号都符合该条件),便可以展开为傅里叶级数的三角形式,即: ∑∑∞ =∞ =Ω+Ω+=110sin cos 21 )(n n n n t n b t n a a t f (1) ?-=Ω=2 2 ,2,1cos )(2T T n dt t n t f T a n Λ (2)

?-=Ω=2 2 ,2,1sin )(2T T n dt t n t f T b n Λ (3) 式中: T π2= Ω 为基波频率,n a 与 n b 为傅 里叶系数。 其中 n a 为n 的偶函数, n b 为n 的奇函数。 将上式中同频率项合并可写成: ∑∞ =+Ω+=++Ω++Ω+=1022110)cos 21 ... )2cos()cos(21 )(n n n t n A A t A t A A t f ???( 式中: ) arctan(... 3,2,1,2 2 0n n n n a b n b a A a A n n -==+==? (5)

n n n n n n A b A a A a ??sin cos 0 0-=== (6) 2.指数形式 由于 2 cos jx jx e e x -+= (7) 三角函数形式可以写为 t jn j n n t jn j n n t n j n t n j n e e A e e A A e e A A t f n n n n Ω--∞=Ω∞=+Ω-∞ =+Ω∑∑∑++=++=????1 10)(1)(0212121] [2 1 21)( (8) 将上式第三项中的n 用-n 代换,并考虑到 为n 的偶函数, 为n 的奇函数 则上式可写为: t jn j n n t jn j n n t jn j n n t jn j n n e e A e e A A e e A e e A A t f n n n n Ω∞ --=Ω∞=Ω--∞-=-Ω∞=∑∑∑∑++=++=-????1 101 1021 2121212121)( (9)

信号的频谱分析

实验4 信号的频谱分析 一、 实验目的: 1. 掌握连续时间周期信号的傅里叶级数的分析方法及其物理意义; 2. 观察截短的傅里叶级数而产生的“Gibbs 现象”,了解其特点以及产生的原因; 3. 掌握连续时间傅里叶变换的分析方法及其物理意义; 二、 实验内容及要求 1. 设上例中12;2T E π==,请用付立叶三角级数的方法绘制出上例中周期函数f(t) 的一个周期,选择适当的不同谐波次数N ,观察这两个信号用有限项谐波合成后的时域波形中是否有Gibbs 现象产生,Gibbs 现象有何规律,用文字说明你观察到的结果及相关分析或说明。尝试改变各频率分量的幅值或相位,观察周期函数波形所受的影响。 (1)程序代码

(2)实验结果 (3)实验分析 1、将具有不连续点如矩形脉冲进行傅立叶级数展开后,选取有限项进行合成。在逼近信号的断点处出现了明显的振荡现象,随着谐波次数的增加,振荡并没有消失,反而更加的集中在断点附近。 2、当改变周期信号各频率上的幅值和相位时,周期函数的波形随幅值和相位发生对应的变化。例:E=4,1Φ=,则图形的幅值就变成2,且向右平移一个单位。 2.采用数值计算算法分别计算非周期连续时间信号1f 的傅里叶变换. ()()16f t g t =

采用数值计算算法的理论依据是: ()()()j t j nT n F j f t e dt f nT e T ωωω∞ ---∞==∑? ,用绘图函数将时 间信号f(t),信号的幅度谱|F(j w )|和相位谱∠F (j w )分别以图形的方式表现出来,并对图形加以适当的标注。观察结果与理论推导是否相符,试图查找原因,并在一定程度上加以改善。 理论分析: ()()6(3)j t F jw f t e dt Sa w ω∞ --∞==? (1)程序代码 (2)实验结果

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