基于MATLAB的全波傅氏算法仿真
无线通信原理-基于matlab的ofdm系统设计与仿真
无线通信原理-基于matlab的ofdm系统设计与仿真基于matlab的ofdm系统设计与仿真摘要OFDM即正交频分复用技术，实际上是多载波调制中的一种。
其主要思想是将信道分成若干正交子信道，将高速数据信号转换成并行的低速子数据流，调制到相互正交且重叠的多个子载波上同时传输。
该技术的应用大幅度提高无线通信系统的信道容量和传输速率，并能有效地抵抗多径衰落、抑制干扰和窄带噪声，如此良好的性能从而引起了通信界的广泛关注。
本文设计了一个基于IFFT/FFT算法与802.11a标准的OFDM系统，并在计算机上进行了仿真和结果分析。
重点在OFDM系统设计与仿真，在这部分详细介绍了系统各个环节所使用的技术对系统性能的影响。
在仿真过程中对OFDM信号使用QPSK 调制，并在AWGN信道下传输，最后解调后得出误码率。
整个过程都是在MATLAB环境下仿真实现，对ODFM系统的仿真结果及性能进行分析，通过仿真得到信噪比与误码率之间的关系，为该系统的具体实现提供了大量有用数据。
- 1 -第一章 ODMF系统基本原理1.1多载波传输系统多载波传输通过把数据流分解为若干个子比特流，这样每个子数据流将具有较低的比特速率。
用这样的低比特率形成的低速率多状态符号去调制相应的子载波，构成了多个低速率符号并行发送的传输系统。
在单载波系统中，一次衰落或者干扰就会导致整个链路失效，但是在多载波系统中，某一时刻只会有少部分的子信道会受到衰落或者干扰的影响。
图1,1中给出了多载波系统的基本结构示意图。
图1-1多载波系统的基本结构多载波传输技术有许多种提法，比如正交频分复用(OFDM)、离散多音调制(DMT)和多载波调制(MCM)，这3种方法在一般情况下可视为一样，但是在OFDM中，各子载波必须保持相互正交，而在MCM则不一定。
1.2正交频分复用OFDM就是在FDM的原理的基础上，子载波集采用两两正交的正弦或余弦函sinm,tcosn,t数集。
全周傅氏算法 matlab
全周傅氏算法 matlab傅里叶变换是信号处理中重要的一环，而傅里叶变换的计算方式有很多种，其中最为常用的是快速傅里叶变换（FFT）。
全周傅氏算法就是FFT算法中比较经典的一种。
在MATLAB中，可以直接使用fft函数进行傅里叶变换的计算，也可以使用ifft函数进行逆变换的计算。
而全周傅氏算法则是在fft 函数的基础上进行了优化，可以大幅提高计算效率，被广泛应用于信号处理、图像处理等领域。
具体实现方法需要使用复数运算，可以考虑使用MATLAB中的complex函数来表示复数，例如：```matlaba = [1, 2, 3, 4];b = [4, 3, 2, 1];c = complex(a, b); % 使用complex函数将实部和虚部组合成复数```使用全周傅氏算法进行傅里叶变换的基本流程如下：1. 将原始信号进行补零，使其长度为2的n次方（n为整数），并将其拆分为偶数位置和奇数位置两个序列。
2. 对偶数位置的序列和奇数位置的序列分别进行傅里叶变换。
3. 将两个序列进行加权相加，得到完整的傅里叶变换结果。
具体实现代码如下：```matlabfunction F = Full_FFT(f)n = length(f);if n == 1F = f;elsef_even = f(1:2:n);f_odd = f(2:2:n);F_even = Full_FFT(f_even);F_odd = Full_FFT(f_odd);W = exp(-2 * pi * 1i / n) .^ (0:n/2-1);F = [F_even + W .* F_odd, F_even - W .* F_odd];endend```其中，f为原始信号序列，F为傅里叶变换后的结果序列。
使用该函数即可实现全周傅氏算法的傅里叶变换计算。
需要注意的是，原始信号序列长度必须为2的n次方，否则需要进行补零操作。
基于MATLAB的OFDM系统仿真及分析
基于MATLAB的OFDM系统仿真及分析OFDM（正交频分复用）是一种广泛应用于无线通信系统中的多载波调制技术。
在OFDM系统中，信号被分为多个独立的子载波，并且每个子载波之间正交。
这种正交的特性使得OFDM系统具有抗频率选择性衰落和多径干扰的能力。
本文将基于MATLAB对OFDM系统进行仿真及分析。
首先，我们需要确定OFDM系统的参数。
假设我们使用256个子载波，其中包括8个导频符号用于信道估计，每个OFDM符号的时域长度为128个采样点。
接下来，我们需要生成调制信号。
假设我们使用16QAM调制方式，每个子载波可以传输4个比特。
在MATLAB中，我们可以使用randi函数生成随机的比特序列，然后将比特序列映射为16QAM符号。
生成的符号序列可以通过IFFT（Inverse Fast Fourier Transform）将其转换为时域信号。
OFDM系统的发射端包括窗函数、导频符号插入、IFFT和并行到串行转换等模块。
窗函数用于增加OFDM符号之间的过渡带，导频符号用于信道估计和符号同步。
通过将符号序列与导频图案插入到OFDM符号序列中，然后进行IFFT变换，再进行并行到串行转换即可得到OFDM信号的时域波形。
接下来，我们需要模拟OFDM信号在信道中传输和接收。
假设信道是Additive White Gaussian Noise（AWGN）信道。
在接收端，OFDM信号的时域波形通过串行到并行转换，然后进行FFT（Fast Fourier Transform）变换得到频域信号。
通过在频域上对导频符号和OFDM信号进行正交插值，可以进行信道估计和等化。
最后将频域信号进行解调，得到接收后的比特序列。
通过比较发送前和接收后的比特序列，我们可以计算比特误码率（BER）来评估OFDM系统的性能。
比特误码率是接收到错误比特的比特数与总传输比特数之比。
通过改变信噪比（SNR）值，我们可以评估OFDM系统在不同信道条件下的性能。
实验一 典型环节的MATLAB仿真汇总
实验一 典型环节的MATLAB 仿真一、实验目的1．熟悉MATLAB 桌面和命令窗口，初步了解SIMULINK 功能模块的使用方法。
2．通过观察典型环节在单位阶跃信号作用下的动态特性，加深对各典型环节响应曲线的理解。
3．定性了解各参数变化对典型环节动态特性的影响。
二、SIMULINK 的使用MATLAB 中SIMULINK 是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包。
利用SIMULINK 功能模块可以快速的建立控制系统的模型，进行仿真和调试。
1．运行MATLAB 软件，在命令窗口栏“>>”提示符下键入simulink 命令，按Enter 键或在工具栏单击按钮，即可进入如图1-1所示的SIMULINK 仿真环境下。
2．选择File 菜单下New 下的Model 命令，新建一个simulink 仿真环境常规模板。
3．在simulink 仿真环境下，创建所需要的系统三、实验内容按下列各典型环节的传递函数，建立相应的SIMULINK 仿真模型，观察并记录其单位阶跃响应波形。
① 比例环节1)(1=s G 和2)(1=s G 实验处理：1)(1=s G SIMULINK 仿真模型波形图为：实验处理：2)(1=s G SIMULINK 仿真模型波形图为：实验结果分析：增加比例函数环节以后，系统的输出型号将输入信号成倍数放大.② 惯性环节11)(1+=s s G 和15.01)(2+=s s G 实验处理：11)(1+=s s GSIMULINK 仿真模型波形图为：实验处理：15.01)(2+=s s GSIMULINK 仿真模型波形图为：实验结果分析：当11)(1+=s s G 时，系统达到稳定需要时间接近5s,当15.01)(2+=s s G 时，行动达到稳定需要时间为2.5s,由此可得，惯性环节可以调节系统达到稳定所需时间,可以通过惯性环节，调节系统达到稳定输出的时间。
③ 积分环节s s G 1)(1=实验处理： SIMULINK 仿真模型实物图为：实验结果分析：由以上波形可以的出，当系统加入积分环节以后，系统的输出量随时间的变化成正比例增加。
远场傅里叶叠层成像matlab仿真
远场傅里叶叠层成像matlab仿真远场傅里叶叠层成像（Far-field Fourier ptychographic imaging）是一种用于高分辨率成像的计算成像技术。
它通过在样本平面上叠加不同的照明角度和波矢的全息图像，并利用傅里叶变换和相位恢复算法重建出高分辨率的样本图像。
在Matlab中进行远场傅里叶叠层成像的仿真，可以按照以下步骤进行：1. 准备样本模型：首先，您需要创建一个样本模型，可以是一个二维或三维的图像。
可以使用Matlab的图像处理工具箱或者自定义函数生成样本模型。
2. 生成全息图像：根据样本模型，生成一系列在不同照明角度和波矢下的全息图像。
可以通过在样本模型上施加不同的相移或者使用不同的照明波矢来生成全息图像。
3. 叠加全息图像：将生成的全息图像叠加在一起，形成一个大的复合全息图像。
可以将全息图像放在一个Matlab的矩阵中进行存储。
4. 进行傅里叶变换：对复合全息图像进行傅里叶变换。
可以使用Matlab的fft2函数进行二维傅里叶变换。
5. 相位恢复：根据傅里叶变换后的结果，使用相位恢复算法（例如Gerchberg-Saxton算法或迭代法）来恢复出样本的相位信息。
6. 逆傅里叶变换：对恢复的相位信息进行逆傅里叶变换，得到高分辨率的样本图像。
7. 显示和分析：将恢复的样本图像显示出来，并进行进一步的分析和处理。
需要注意的是，远场傅里叶叠层成像是一个复杂的过程，涉及到多个步骤和算法。
在进行仿真之前，建议先了解远场傅里叶叠层成像的原理和相关算法，并根据具体的仿真需求选择适当的算法和参数。
同时，Matlab提供了丰富的图像处理和傅里叶变换函数，可以方便地进行远场傅里叶叠层成像的仿真实现。
基4FFT 原理及MATLAB 算法实现
使用 tic，toc 命令对自定义基 4FFT 和系统 FFT 进行测量发现， 系统 FFT 远远快于自
6
定义基 4FFT。如图 5 所示，每次运行程序，第一行为系统 FFT 运算时间，第二行为自定义 基 4FFT 运算时间。 分析认为，这是由于两方面原因造成的。一是 matlab 本身是解释性的高级语言，与 vb 属于同一种类型，运行时，要先对语句命令进行解释，翻译成计算机可识别的机器语言，然 后再执行。这就大大增加了自定义基 4FFT 运算时间。而系统自带的 FFT 显然是预先编译好 的内部代码，因此执行效率非常高。二是程序本身未最大限度的优化。例如本程序中，将递 推公式中重复计算的部分用变量代换： 令 X1=x(k1);X2=Wn^m*x(k2);X3=Wn^(2*m)*x(k3);X4=Wn^(3*m)*x(k4); 递推公式化简为： temp(k1)=X1+X2+X3+X4; temp(k2)=X1-1j*X2-X3+1j*X4; temp(k3)=X1-X2+X3-X4; temp(k4)=X1+1j*X2-X3-1j*X4; 从而避免了 X2，X3，X4 表达式中的乘法在 4 个递推表达式中各被重复计算 4 次。如 未作这样的处理，显然效率很低。由于个人能力原因，本程序仍有很大优化空间。 3.进一步提高运算速度的方法 1）采用 c 语言编程，编译成机器代码，大大提高执行效率。 2）事先建立旋转因子表，以空间换取时间的方法，提高运算速度。计算过程中，通过 查表的方式，获取旋转因子值，避免实时乘法运算增加的运算时间。 四、总结 本文在分析基 2FFT，参考借鉴多篇文章的基础上，对基 4FFT 的原理进行了分析，推 导出 4 点迭代运算公式，运用 matlab 实现该算法。所编程序可以对 4L 点采样数据进行 4L 点基 4FFT （L=1~8） 。在此基础上，对比了系统自带 FFT 与自定义基 4FFT 的运算效率。 提出了进一步提高运算效率的方法。
matlab实现傅里叶变换
（1）原理正交级数的展开是其理论基础！将一个在时域收敛的函数展开成一系列不同频率谐波的叠加，从而达到解决周期函数问题的目的。
在此基础上进行推广，从而可以对一个非周期函数进行时频变换。
从分析的角度看，他是用简单的函数去逼近（或代替）复杂函数，从几何的角度看，它是以一族正交函数为基向量，将函数空间进行正交分解，相应的系数即为坐标。
从变幻的角度的看，他建立了周期函数与序列之间的对应关系；而从物理意义上看，他将信号分解为一些列的简谐波的复合，从而建立了频谱理论。
当然Fourier积分建立在傅氏积分基础上，一个函数除了要满足狄氏条件外，一般来说还要在积分域上绝对可积，才有古典意义下的傅氏变换。
引入衰减因子e^(-st)，从而有了Laplace变换。
（好像走远了）。
（2）计算方法连续傅里叶变换将平方可积的函数f（t）表示成复指数函数的积分或级数形式。
这是将频率域的函数F(ω)表示为时间域的函数f（t）的积分形式。
连续傅里叶变换的逆变换 (inverse Fourier transform)为即将时间域的函数f（t）表示为频率域的函数F(ω)的积分。
一般可称函数f（t）为原函数，而称函数F(ω)为傅里叶变换的像函数，原函数和像函数构成一个傅里叶变换对（transform pair）。
二、傅立叶变换的应用；DFT在诸多多领域中有着重要应用，下面仅是颉取的几个例子。
需要指出的是，所有DFT的实际应用都依赖于计算离散傅里叶变换及其逆变换的快速算法，即快速傅里叶变换（快速傅里叶变换（即FFT）是计算离散傅里叶变换及其逆变换的快速算法。
）。
（1）、频谱分析DFT是连续傅里叶变换的近似。
因此可以对连续信号x(t)均匀采样并截断以得到有限长的离散序列，对这一序列作离散傅里叶变换，可以分析连续信号x(t)频谱的性质。
前面还提到DFT应用于频谱分析需要注意的两个问题：即采样可能导致信号混叠和截断信号引起的频谱泄漏。
可以通过选择适当的采样频率（见奈奎斯特频率）消减混叠。
华东交通学报2006年第23卷总目次索引
基于 Ｇ ｓ Ｐ／
Ｇｓ Ｉ的车辆定位导航系统的设计
刘 明杰 ， 王侃伟 ， （４ 等 ９）
基于 ＭＸ６ ４５的铁路无线列调电台亚音频 电路设计
网上求 职机器人的软件设计
基于 Ｍ Ｔ Ａ Ａ Ｌ Ｂ的全波傅氏算法仿真
张红斌（０ ） １９ 何志勤 ， 樊江涛（ １） １３
ＥＣ Ｄ Ｆ在 Ｖ Ｗ Ａ ｏ Ｌ Ｎ技术 中的仿真研究 严云保 ， 华 ， １７ 龙 等（ １） Ｄ ｖ ｅ ｅ现场 总线主站通信接 口的研制 ｅｉ Ｎ ｔ ｅ 高艳芳 ， 颖 （２ ） 胡 １１
南昌市道路交通事故成因分析及预防
双半环上 的同余及其性质 张 伟 ， 左黎明， １０ 等（５）
一
基于计算智能的高压直流输入电系统 自 适应控 制
吴 磊， 王银禾 ， （９ 等 ５）
类离散双险种风险模型的破产概率
狄育红 ， 刘再明（５ ） １３
冰蓄冷中央空调主机与蓄冷量匹配的最优算法
邓胡滨 ， 周 洁（３ ６）
陈
刚 ， 红梅（８ 余 ９）
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综合
Ｂ Ｐ神经 网络在悬 浮桩地基沉降预测 中的应用
２Ｏ 拒 ０６
一
３７ ３
类 三种群食物链模型 的混沌及其控制
闫丽宏 ， 常迎 香（４ ） １１
汤梅芳 ， 王丙龙 （５ １）
横向应力传感系统 的光子晶体光纤的有限元分 析
马尔可夫调制的随机微分方程的平均稳定性 鲍建海 ， 曹梅英， １６ 等（５ ） Ｍ／ １ Ｍ／ 排队系统队长瞬时分 布的新算法 周永卫 ， 杨晓侠， １８ 等（５ ） 化学氧化法制备盐酸掺杂态聚苯胺乳液 杨小敏 ， 刘建平 ， １１ 等（６）
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持． 我们对算法性 能 优劣 的评 价 也取 决 于该 算法 能否 在较 短数据窗中从 交流信号的若 干采 样值 中获得 基波分量 或者 某次谐波分量 较为 精确 的 估计 值 ． 氏算 法 是 当今 较 常用 傅
文章编号 ：０５ Ｉ ３２ ０ ）１ ０ １ —０ １０ 一ｃ２ （０６ ０ — １３ ４ ５
基 于 ＭＡ Ｌ Ｂ的全 波傅 氏算 法 仿 真 ＴＡ
何 志 勤 ， 江涛 樊
（ 华东交通大学 电气 与电子工程学 院 ， 江西 南 昌 ３０ ｌ） ３ ０３
摘要 ： 用 ＭＡ Ｌ Ｂ对传统 全波傅 氏算法和 ２种改进算法进行仿真 ， 运 ＴＡ 通过对 ３种算法频谱 图的比较分析 ， 明 ２ 改进傅 氏算 说 种 法能够有效滤掉故 障电流 中衰减的直流分 量， 而获得 更为精 确的基 波和谐波的幅值 ． 从 关 键 词 ： 氏算法 ； 傅 衰减 直流分量 ； Ｔ Ａ ＭＡ Ｌ Ｂ
的算 法 ， 该算法具有很强 的滤 除谐波 分量 的能力 ， 但缺 点是
ｆ ｃＬ ２） （ ＝２ｒ ０ ７式 １ ￣ ｓ ｒ ） ．
其本 身不 能滤 除 衰减 的直 流分 量 ． 了克服 信号 中衰 减 的 为
非周 期分 量 的 影 响 ， 内 外 很 多 学 者 作 了 大 量 的 分 析 研 究 国
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ｌ４ １
华
东
交
通
大
学
学
报
２０ ０６正
ｇ ｂｌｒｑｅｃ ｌ ａ ｆ ｕｎｙ％每步运算 中蝴蝶结的个数 ｏ ｅ
ｆｒｓｅ １： ｏ ｔｐ ５
ｆ ｉｕ ｅ ｙ ：＾ｓ ｐ ） ｏ ｂｂｔ ｒ ＝１２（ｔ 一１ ｒ ｔ ｔｆ ｌ ｅ ｉ＝ （ ５ ｔ ） ＊（ ｉｕ ｅ ｌ一１ ； Ｗ ＝ ｃｓ２ ｐ ＊ （ 一ｓ ｐ ） ｂｔ ｔ ｒｙ ） Ｒ ｅ ｂ ｔｉ ０（ ｉ
仿真结果进行 比较 和探讨 ．
２２ 传 统傅 氏算 法 的仿真 ．
在用 Ｍ Ｔ Ａ Ａ Ｌ Ｂ进行仿真模拟 时 ， 注意 Ｎ数 目的选 择 ， 要
这将 对仿真效果产生影响 ． 仿真程序的流程图如 图 ｒ
２ 传统傅 氏算法及其仿真
２ １ 传统傅氏算法的推导 ．
我们 以电流为例 ， 设定 故障 电流波形为 以下形式 ：
（ ） ＝ｌ ｏ（ ） ， ￣ｓ ｃ 则原式转化为 ：
：ｈｓ ｉ ｎ
％ ｍ ’
图 １ 传 统 傅 氏 算 法 程序 流 程 图
仿真程序的部分代码如下 ： ｇ ｂｌ ｔ ｌ ａ ｓ ｐ％运算步 数 ｏ ｅ ｇ ｂｌ ｉ ｕｅｌ ｌ ａ ｂｂ ｔｄｙ％每个蝴蝶结 中所包含的点数 ｏ ｔ ｔ
ｉ３ ） ％ Ｗ 的实部 ／２ ； Ｉ Ｗ＝（ ） ｉ（ ｐ ＊ｉ ２ ；％ Ｗ 的虚部 一１ ＊ｓ ２ ｉ ／ ） ｎ ３
ｆｒｆ ｑ ｅ ｃ ｏ ｅ ｕｎ ｙ＝１ （ ｒ ： ５一ｓｅ ） ｔｐ
ｔ ｐ （ ｅ ｕｎｙ ） ２ｓ ） ｉ ｕｅ ｙ ｅ ｆ ｑｅｃ 一１ ＊（ ＂ｅ ＋ｂｂ ｔｆ ； ｍ ｒ ｔ ｐ ｔ ｔ ｉ Ｔ ＝ ｄｔ （ ｍ ）Ｔ Ｒ ａ Ｒ ｔ ｐ ；Ｉ＝ ｄｔ （ ｍ ） ａ ｅ ａ Ｉｔ ｐ ； ａ ｅ ｄｔ （ ｍ ） ａ Ｒ（ ｍｐ ＋Ｒ ＊ｄｔ （ ｍ ＋２（ｔ 一 ａ Ｒ ｔ ｐ ＝ｄｔ ｔ ） Ｗ ａ Ｒ ｔ ｐ ｓ ｐ ａ ｅ ａ ｅ ａ ｅ ｅ １） Ｗ ＊ｄｔ （ ｍ ２（ ｅ 一１ ） ） 一Ｉ ａ Ｉｔ ｐ＋ ＾ｓ ｐ ） ； ａ ｅ ｔ ｄｔ（ｅ ｐ ＝ｄｔ （ ｍ ）＋Ｒ ＊ｄｔ （ｅ ｐ＋２ （ ｅ 一 ａ Ｉ ｍ ） ａ Ｉｔ ｐ ａｔ ａ ｅ Ｗ ａ Ｉｔ ａ ｍ ｓ ｐ ｔ １ ） Ｗ ＊ｄｔ （ ｍ ＋２（ ｅ 一１ ） ） ＋Ｉ ａ Ｒ ｔ ｐ ￣ｓ ｐ ） ； ａ ｅ ｔ ｔ ｐ ＝ ｄｔ （ ｍ ＋２（ ｅ 一１ ） ｅ ｉ ｍ ａ Ｒ ｔ ｐ ￣ｓ ｐ ） ； ａ ｅ ｔ ｄｔ （ ｐ ＾ｓ 一 １ ） Ｒ一 （ Ｗ ＊ｄｔＲ ｔ ｐ＋２ ａ Ｒ ｔ ＋２（ ｅ ａ ｅ ｍ ｔ ｐ ） ＝Ｔ Ｒ ａ （ｅ ａ ｍ （ｔ 一１ ） Ｗ ＊ｄｔｌｔ ｐ ＾ｓ ｐ ） ） ｓ ｐ ） 一Ｉ ｅ ａ （ｅ ＋２（ｔ 一１ ） ； ａ ｍ ｅ ｄｔ（ｅ ｐ＋２ （ ｅ 一 １ ）＝Ｔ 一 （ Ｗ ＊ｄｔ （ ｍ ａａ ｔ Ｉｍ ｓ ｔ ｐ ） Ｉ Ｒ ａ Ｉｔ ｐ＋２ ａ ｅ （ｔ 一１ ） Ｗ ＊ｔ ｐ ） ｓ ｐ ） ＋Ｉ ｅ ｍ ｅ １；
文献 标 识 码 ： Ａ 中图 分 类 号 ：Ｍ ７ Ｔ ７４
运用 全波傅氏算法 ， ： 有
１ 引 言
任何一种保护功能 的实现都 必须要 有相 应的算 法来支
｛ （ｃ（ ｄ ｆ ： Ｉ０ ｔ ）６ ＝ ）
【 Ｊ （） Ｉ ）ｔ ｂ＝ ＩｓＩ ｉ ｄ （
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第 ２ 卷第 １ ３ 期 ２Ｏ Ｏ６年 ２月
华
东
交
通
大
学
学
报
Ｖ０ ． ３ Ｎ ． １２ ｏ １ Ｆ ｂ． ０ ６ ｅ ，２ ０
Ｊｕ ａ ｆＥ ｓ ｈｎ ｉｏ ｎ ｎｖ ｒｉ ｏｒ ｌ ａｔＣ ｉａＪａｔ ｇ Ｕ ｉｅｓｔ ｎ ｏ ｏ ｙ
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其中 ｋ为 谐波次 数 ， ｔ ｔ 为基 波 的角频 率 ． ｏ 设
（） ｏ 一 ＋ Ｅ［￣ｃｓ ｂ ｔ ＋Ｉ ｓ （ ） Ｉ ＝Ｉｅ １ ｏ（ ． ） １ １ ］ ｏ ‘ ｎ
收 稿 日期 ：０ ５ ５ ５ ２０ —０ —２
作者简介 ： 何志勤 （９ ２ ， ， １８ 一）男 江西省九江市人 ， 东交通大学 ｏ 级硕士研究 生 ， 华 ３ 研究方 向为 电力 系统 及其 自动化
【＝三 ｓ ）２ ６ －ｌ 式 ） ２ ｉ Ｉ （ （
上式 中 ， Ⅳ为一个周 期 内的采样点数 ； 谐波次 数 ； ｋ是
ｎ为离散 的采样点 ．
工作 ， 并提出 了一些 相应 的保护算 法 ． 本文 利用 ＭＡ Ｌ Ｂ对 ＴＡ
传统 全波傅 氏算 法和 ２ 种改进 后的傅 氏算法进行仿 真 ， 并对