对正弦信号的采样频谱分析.doc

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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');

title('实际抽样信号');

k=0:N-1;

Fw=fft(ft,N);

subplot(3,1,3);

plot(k,abs(Fw));grid on;

axis([0 550 -0.2 65*pi]);

title('抽样信号幅度谱')

在实际操作过程中,对于信号频率与采样频率所成整数倍与非整数倍关系时,信号持续时间不同时,只需改变程序中的相关语句即可。既t=0:1/fs:to;语句控制信号持续时间,改变to即可。改变抽样频率只需对fs取不同的值即可。

四、实验过程及图示:

1.信号持续时间为0.01s,信号频率与采样频率成整数关系:

(1)fs>2fo,取fs=20kHz,得到频谱图:

(2)fs=2fo,取fs=10kHz,得到频谱图:

(3)fs<2fo,取fs=5kHz,得到频谱图:

通过比较三个图形发现当抽样信号频率大于原信号频率的二倍时抽样信号能较好的反应原信号,并且抽样信号频谱呈现两个峰值,与正弦信号的理想频谱既冲击函数较为接近。但是由于实际信号的持续时间是有限的,因此频谱不可能完全表现为冲击函数的情况,会有尾部延伸。当抽样频率等于原信号频率的二倍时,抽样信号只能表现为单个正弦信号的形式,因此频谱只能表现为单峰情况,且幅度也较前者有较大的下降。当抽样信号频率小于原信号频率的两倍时,抽样信号波形有较大的失真,且幅度有更大的下降,频谱的尾部所占比例更大,失真较为严重。

2.持续时间为0.01s,信号频率与采样频率成非整数关系:

(1)fs>2fo,取fs为16.5kHz,得到频谱为:

(2)fs=2fo的情况同1,省略。

(3)fs<2fo,取fs为2.5kHz,得到频谱为:

通过观察频谱图发现,对抽样频率取三种情况时频谱的规律与成整数关系时的规律基本相同,但是纵向比较时,抽样信号的波形与原信号波形有较大的失真,这是由于抽样信号的频率不为原信号的整数倍造成的,反应到频率谱上,导致出现的峰值下降,较为弱的趋向理想冲击函数。

3.持续时间为0.02s,信号频率与采样频率成整数倍关系:

(1)fs>2fo,取fs=20kHz,得到频谱图为:

(2)fs=2fo,去fs为10kHz,得到频谱图为:

(3)fs<2fo,取fs=5kHz,得到频谱图为:

检测正弦信号相位差算法的研究(精)

检测正弦信号相位差算法的研究 程捷 (中国计量学院信息工程系, 杭州310034 摘要本文基于最小二乘原理和FFT 的选频特性, 讨论了二种测量正弦信号相位差的方法。该算法适用于短信号序列的相位测量。实验结果表明这二种算法具有数据处理量少, 准确度高的特点。关键词相位检测FFT 最小二乘法 一、引言 有直读法, 本文基于最小二乘原理和快速傅里叶变换(FFT 的选频特性, 提出了用最小二乘法和FFT 检测正弦信号相位差的算法。影响算法的主要因素是采样点数。利用最小二乘法数据处理量少, 准确度高, 而利用FFT 来检测相位差, 算法过程简捷。 二、算法的理论分析 11最小二乘相位测量的算法 假设有两正弦信号v 1(t 、v 2(t 被采样频率f s 采样, 得到一组M 个采样点。待处理的信号如下式所示: v 1(t =V 1sin (Ξt +Υ1 v 2(t =V 2sin (Ξt +Υ2 (1 展开上式可得 v 1(t =C 0sin Ξt +C 1co s Ξt v 2(t =D 0sin Ξt +D 1co s Ξt (2 其中: C 0=V 1co s Υ1, C 1=V 1sin Υ1 D 0=V 2co s Υ2, D 1=V 2sin Υ2故有 V

1C 2 +C 21 , Υ1=arc tg C 0 +〔1-sgn (C 0 2 V 2 D 20+D 2 1, 2tg D 0 2 (3 , C j 、D j 参数(j =0, 1 。为此, 需要应用最小二乘法。根据C j 、D j 参 数总的测量残差平方和最小, 用求偏导数的方法得到C j 、D j 参数的最小二乘估计。 假设信号频率为f =50H z , 采样频率为f s , 选取一定量的采样数据(取决于周期数K 的值 , 则M =I N T (Kf s f =I N T (KN , 这里, I N T 表示取整。采样间隔为?=1 f s , 对连续的 正弦信号按一定的时间间隔?进行采样, 得到 v i (n ? (i =1, 2, ; n =1, 2, …M 。对v 1(t 计算出各采样点值v 1(t 0 , v 1(t 1 , …, v 1(t M -1 , 可得到 v 1(t 的测量残差为: v i =C 0sin Ξt i +C 1co s Ξt i -v 1(t i i =0, 1, …, M -1 (4

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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');

信号实验:连续信号的采样和恢复

电子科技大学 实 验 报 告 学生姓名: 学号: 指导老师: 日期:2016年 12月 10日

一、实验室名称: 连续信号的采样和恢复 二、实验项目名称: 实验项目四:连续信号的采样和恢复 三、实验原理: 实际采样和恢复系统如图3.4-1所示。可以证明,奈奎斯特采样定理仍然成立。 ? ) x t ) (t P T ) 图3.4-1 实际采样和恢复系统 采样脉冲: 其中,T s πω2=, 2/)2/sin(τωτωτs s k k k T a =,T <<τ。 采样后的信号: ∑∞ -∞ =-=?→←k s S F S k j X T j X t x ) ((1)()(ωωω 当采样频率大于信号最高频率两倍,可以用低通滤波器)(ωj H r 由采样后的 ()()2() F T T k s k p t P j a k ωπδωω+∞ =-∞ ←?→= -∑

信号)(t x S 恢复原始信号)(t x 。 目的:1、使学生通过采样保持电路理解采样原理。 2、使学生理解采样信号的恢复。 任务:记录观察到的波形与频谱;从理论上分析实验中信号的采样保持与恢 复的波形与频谱,并与观察结果比较。 四、实验内容 实验内容(一)、采样定理验证 实验内容(二)、采样产生频谱交迭的验证 五、项目需用仪器设备名称:数字信号处理实验箱、信号与系统实验板的低通滤 波器模块U11和U22、采样保持器模块U43、PC 机端信号与系统实验软件、+5V 电源 六、实验步骤: 打开PC 机端软件SSP.EXE ,在下拉菜单“实验选择”中选择“实验六”;使用串口电缆连接计算机串口和实验箱串口,打开实验箱电源。 实验内容(一)、采样定理验证 实验步骤: 1、连接接口区的“输入信号1”和“输出信号”,如图3.4-2所示。 图3.4-2 观察原始信号的连线示意图 2、信号选择:按“3”选择“正弦波”,再按“+”或“-”设置正弦波频率为“2.6kHz ”。 按“F4”键把采样脉冲设为10kHz 。 七、实验数据及结果分析:

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】:

实现正弦信号的采样与重构课程设计报告

东华理工大雪软件学院课程设计报告 课程设计题目:实现正弦信号的采样与重构 学生姓名:陈俊 学号:08113203 专业:信息工程 班级:081132 指导教师:李金萍 2011 年 1 月 6日

目录 实验目的 (2) 实验原理 (2) MATLAB简介 (3) 实验步骤 (5) 程序代码 (6) 实验效果图 (9) 心得体会 (10) 参考文献 (10) 附录 (11)

一、试验目的 1、了解信号的采样方法与过程以及信号恢复的方法。 2、通过实验前对MATLAB软件的学习,更好的掌握MATLAB 软件的使用 3、验证采样定理。 二、试验原理 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采样而得。采样信号x s(t)可以看成连续信号x (t)和一组开关函数s(t)的乘积。s(t)是一组周期性窄脉冲,如图2-5-1,T s称为采样周期,其倒数f s=1/T s 称采样频率。 图2-5-1 矩形采样信号 对采样信号进行傅里叶分析可知,采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。平移的频率等于采样频率f s及其谐波频率2f s、3f s……。当采样信号是周期性窄脉冲时,平移后的频率幅度按sinx/x规律衰减。采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、采样信号在一定条件下可以恢复到原信号。只要用一截止频率等于原信号频谱中最高频率f n的低通滤波器,滤除高频分量,经滤波后得到的信号包含了原信号频谱的全部内容,故在低通滤波器输出端可以得到恢复后的原信号。

三、MATLAB简介 软件的功能特点: 在科学研究和工程应用中,往往要进行大量的数学计算,其中包括矩阵运算。这些运算一般来说难以用手工精确和快捷地进行,而要借助计算机编制相应的程序做近似计算。 Matlab就解决这些问题。Matlab语言有如下特点: 1.编程效率高 它是一种面向科学与工程计算的高级语言,允许用数学形式的语言编写程序,且比Basic、Fortran和C等语言更加接近我们书写计算公式的思维方式,用Matlab编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题。因此,Matlab语言也可通俗地称为演算纸式科学算法语言由于它编写简单,所以编程效率高,易学易懂。 2.用户使用方便 Matlab语言是一种解释执行的语言,它灵活、方便,其调试程序手段丰富,调试速度快,需要学习时间少。人们用任何一种语言编写程序和调试程序一般都要经过四个步骤:编辑、编译、连接以及执行和调试。各个步骤之间是顺序关系,编程的过程就是在它们之间作瀑布型的循环。具体地说,Matlab运行时,如直接在命令行输入Mailab语句(命令),包括调用M文件的语句,每输入一条语句,就立即对其进行处理,完成绩译、连接和运行的全过程。又如,将Matlab源程序编辑为M文件,由于Mat1ab 磁盘文件也是M文件,所以编辑后的源文件就可直接运行,而不需进行编译和连接。在运行M文件时,如果有错,计算机屏幕上会给出详细的出锗信息,用户经修改后再执行,直到正确为止。 所以可以说,Mat1ab语言不仅是一种语言,广义上讲是一种该语言开发系统,即语言调试系统。

迭代法正弦信号频率估计

频率估计的相位加权平均算法及其迭代方法 在信号处理领域,估计复高斯白噪声环境中的单频复正弦信号的频率是一个十分重要的问题,其应用十分广泛。如在系统频率同步时,利用导频进行频偏估计等。 根据最大似然(ML )准则,解决该问题的最优方法是搜索周期图的谱峰位置,但是,即使采用FFT 快速算法,这种最大似然估计方法仍然具有非常大的运算量。因此,在文献[12]-[16]中提出了一些运算量相对较低的简化算法。要评价这些简化算法的估计性能,信噪比门限是一个重要的指标。某一算法的信噪比门限指的是该算法估计结果的均方误差开始离开CRB (Cramer-Rao bound )时的信噪比值。 文献[12]-[16]提出的方法中,WPA 方法[12]具有最低的运算量,但是其存在信噪比门限随所估计的复正弦信号频率的增大而升高的问题。为了克服这个问题,文献[16]提出了WNLP 方法,该方法可使得信噪比门限在整个[,)ππ-的估计范围内保持不变,但WNLP 方法的信噪比门限较高,当所估计的复正弦信号频率较低时,WNLP 方法的信噪比门限将高于WPA 方法。因此,本文提出了一种基于WPA 方法的迭代方法。该迭代方法不仅能在整个[,)ππ-的估计范围内保持其信噪比门限不变,而且其信噪比门限远低于WNLP 方法的信噪比门限。 .1 相位加权平均法 叠加复高斯白噪声的复正弦信号为: ()()0j n n s n Ae z ωθ+=+ 式中,0,1,2,,1n N =- 。 采样时刻序列表示采样周期的整数倍。主要关心的参量是频率0ω。n z 表示测量噪声。 记加权系数为:

22312212n N n N p N N ??????--?? ?????????=-?????????????? 。 频率的估计为: 11n n n n n x x x x ++=∠-∠=∠ , 2 010N n n n t p x x ?-+==∠∑ 。 式中2 01N n t p -==∑;0?是无偏估计。其中n 为相邻2点的相位差。Kay 提出的频率估 计算法在高信噪比下达到CR 门限。 在较高信噪比SNR > 6dB 时,估计误差可以达到CRB. Kay 方法理论上可以计算的频率范围为(),ππ-,其主要缺点是低信噪比情况下性能较差, 其门限信噪比还会随着待估频率的增大而增大. Kim 等人在Kay 方法的基础上, 针对Kay 方法的高信噪比门限问题,提出了前置矩形滤波器的思路,通过这一预处理, 极大地改善了信噪比门限这一问题,且只增加了少量的计算量, 然而Kim 方法的不足在于其频率估计范围极大地减小. 当前置滤波器为长度为M 的矩形滤波器时, 频率估计器可以获得()1010log M 的增益,但是其频率估计范围仅为(),M M ππ-,这种方法是以减小频率估计范围为代价来达到使频率估计方法适应于低信噪比情况。 另一方面,从最大谱峰搜索这一思路出发FITZ 首先推导出一种快速测频方法,如下式, ()()() (){} 016arg 121J N m m N n R m J J ω=≈-++∑

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

(完整版)实验一采样率对信号频谱的影响

实验一 采样率对信号频谱的影响 1.实验目的 (1)理解采样定理; (2)掌握采样频率确定方法; (3)理解频谱的概念; (4)理解三种频率之间的关系。 2.实验原理 理想采样过程是连续信号x a (t )与冲激函数串M (t )的乘积的过程 ∑∞ -∞=-= k s kT t t M )()(δ (7-13) )()()(?t M t x t x a a = (7-14) 式中T s 为采样间隔。因此,理想采样过程可以看作是脉冲调制过程,调制信号是连续信号x a (t ),载波信号是冲激函数串M (t )。显然 )()()()()(?s k s a k s a a kT t kT x kT t t x t x -=-=∑∑∞-∞=∞-∞=δδ (7-15) 所以,)(?t x a 实际上是x a (t )在离散时间kT s 上的取值的集合,即)(?s a kT x 。 对信号采样我们最关心的问题是,信号经过采样后是否会丢失信息,或者说能否不失真 地恢复原来的模拟信号。下面从频域出发,根据理想采样信号的频谱)(?Ωj X a 和原来模拟信号的频谱)(Ωj X 之间的关系,来讨论采样不失真的条件 ∑∞-∞=Ω-Ω=Ωk s s a kj j X T j X )(1)(? (7-16) 上式表明,一个连续信号经过理想采样后,其频谱将以采样频率Ωs =2π/T s 为间隔周期延拓,其频谱的幅度与原模拟信号频谱的幅度相差一个常数因子1/T s 。只要各延拓分量与原频谱分量之间不发生频率上的交叠,则可以完全恢复原来的模拟信号。根据式(7-16)可知,要保证各延拓分量与原频谱分量之间不发生频率上的交叠,则必须满足Ωs ≥2Ω。这就是奈奎斯特采样定理:要想连续信号采样后能够不失真地还原原信号,采样频率必须大于或等于被采样信号最高频率的两倍 h s Ω≥Ω2,或者h s f f 2≥,或者2 h s T T ≤ (7-17) 即对于最高频率的信号一个周期内至少要采样两点,式中Ωh 、f s 、T h 分别为被采样模拟信号的最高角频率、频率和最小周期。 在对正弦信号采样时,采样频率要大于这一最低的采样频率,或小于这一最大的采样间

信号的采样与恢复

实验报告 课程名称:信号分析与处理 指导老师: 成绩: 实验名称:信号的采样与恢复 实验类型: 同组学生姓名: 一、实验目的和要求(必填) 二、实验内容和原理(必填) 三、主要仪器设备(必填) 四、操作方法和实验步骤 五、实验数据记录和处理 六、实验结果与分析(必填) 七、讨论、心得 一、实验目的和要求 1. 了解信号的采样方法与过程以及信号恢复的方法。 2. 验证采样定理。 二、实验内容和原理 2.1信号的自然采样 采样信号为周期Ts ,宽度τ的矩形脉冲信号S(t)。 s(t)的傅里叶变换为: 2(t)Sa( )()2 s s s n S n T ωτ πτ δωω+∞ -∞ = -∑ 采样的过程可以视为两个信号相乘:()()()s f t f t s t = 在频域中,1 ()()()2Sa()()2 s s s s F F S n F n T ωωωπ ωττωω+∞ -∞= *=-∑ 可以看到自然采样后的频谱除了左右平移采样信号的角频率ωs 外,还按取样函数Sa(x)的 规律衰减。 时域采样定理:如果采样信号的频率为fs ,原信号的最大频率为f m ,为了采样后信号的频谱不混叠,需要有fs ≥2f m 。

2.2信号的恢复 在不发生频谱混叠的时候,将信号通过的低通滤波器,理论上可以完全恢复原信号。低通滤波器的截止频率略大于fm,即“频谱加窗”的方法。 如果发生了频谱混叠,则原信号的频谱不能完全被恢复,通过低通滤波器后输出的信号将产生失真。 本实验分别用500Hz三角波和正弦波作为输入信号,占空比50%和10%的0.4kHz、1kHz、2kHz、5kHz、10kHz的矩形脉冲作为采样信号,使用截止频率1kHz以及2kHz的低通滤波器,观察输出波形,验证采样定理。 实验中,受自然采样、实验滤波器效果的限制,恢复后的波形难免都会有失真。三、主要仪器设备 PC一台、myDAQ设备一套、面包板一块、导线、电容、电阻若干。 四、操作方法和实验步骤 1.编辑波形文件:正弦波峰峰值4V、频率500Hz,与10kHz、幅值1V、占空比50%的方 波相乘,保存波形文件。改变方波频率为5kHz、2kHz、1kHz、400Hz,重复以上过程。 改方波占空比为10%,重复以上过程。改正弦波为峰峰值1V、频率500Hz三角波,重复以上过程。共获得5*2*2=20个波形文件。 2.连接线路: 3.加载步骤1中生成的波形,打开slope,观察并保存两个通道的波形。 4.改变参数,变为截止频率2kHz的滤波器,重复步骤1-3。共获得40个波形图。 5.参数: 1kHz滤波器:R1=R2=5.1kΩ,C1=C2=10nF (103) 仿真结果:截止频率约1.1kHz

信号的频谱分析

实验三信号的频谱分析 方波信号的分解与合成实验 一、任务与目的 1. 了解方波的傅立叶级数展开和频谱特性。 2. 掌握方波信号在时域上进行分解与合成的方法。 3. 掌握方波谐波分量的幅值和相位对信号合成的影响。 二、原理(条件) PC机一台,TD-SAS系列教学实验系统一套。 1. 信号的傅立叶级数展开与频谱分析 信号的时域特性和频域特性是对信号的两种不同的描述方式。对于一个时域的周期信号f(t),只要满足狄利克莱条件,就可以将其展开成傅立叶级数: 如果将式中同频率项合并,可以写成如下形式: 从式中可以看出,信号f(t)是由直流分量和许多余弦(或正弦)分量组成。其中第一项A0/2是常数项,它是周期信号中所包含的直流分量;式中第二项A1cos(Ωt+φ1)称为基波,它的角频率与原周期信号相同,A1是基波振幅,φ1是基波初相角;式中第三项A2cos(Ωt+φ2)称为二次谐波,它的频率是基波的二倍,A2是基波振幅,φ2是基波初相角。依此类推,还有三次、四次等高次谐波分量。 2. 方波信号的频谱 将方波信号展开成傅立叶级数为: n=1,3,5… 此公式说明,方波信号中只含有一、三、五等奇次谐波分量,并且其各奇次谐波分量的幅值逐渐减小,初相角为零。图3-1-1为一个周期方波信号的组成情况,由图可见,当它包含的分量越多时,波形越接近于原来的方波信号,还可以看出频率较低的谐波分量振幅较大,它们组成方波的主体,而频率较高的谐波分量振幅较小,它们主要影响波形的细节。

(a)基波(b)基波+三次谐波 (c)基波+三次谐波+五次谐波 (d)基波+三次谐波+五次谐波+七次谐波 (e)基波+三次谐波+五次谐波+七次谐波+九次谐波 图3-1-1方波的合成 3. 方波信号的分解 方波信号的分解的基本工作原理是采用多个带通滤波器,把它们的中心频率分别调到被测信号的各个频率分量上,当被测信号同时加到多路滤波器上,中心频率与信号所包含的某次谐波分量频率一致的滤波器便有输出。在被测信号发生的实际时间内可以同时测得信号所包含的各频率分量。本实验便是采用此方法,实验中共有5路滤波器,分别对应方波的一、三、五、七、九次分量。 4. 信号的合成 本实验将分解出的1路基波分量和4路谐波分量通过一个加法器,合成为原输入的方波信号,信号合成电路图如图3-1-2所示。 图3-1-2 三、内容与步骤 本实验在方波信号的分解与合成单元完成。 1. 使信号发生器输出频率为100Hz、幅值为4V的方波信号,接入IN端。 2. 用示波器同时测量IN和OUT1端,调节该通路所对应的幅值调节电位器,使该通路输出方波的基波分量,基波分量的幅值为方波信号幅值的4/π倍,频率于方波相同并且没有相位差.(注意:出厂时波形调节电位器已调到最佳位置,其波形基本不失真,基本没有相位差。若实验中发现存在波形失真或有相位差的现象,请适当调节波形调节电位器,使波形恢复正常。) 3. 用同样的方法分别在OUT3、OUT5、OUT7、OUT9端得到方波的三、五、七、九此谐波分量(注意其他谐波分量各参数应当满足式3-1-1所示)。 4. 完成信号的分解后,先后将OUT1与IN1、OUT3与IN2、OUT5与IN3、OUT7与IN4、OUT9与IN5连接起来,即进行谐波叠加(信号合成),分别测量(1)基波与三次谐波;(2)基波、三次谐波与五次谐波;(3)基波、三次谐波、五次谐波与七次谐波;(4)基波、三次谐波、五次谐波、七次谐波与九次谐波合成后的波形。并分别保

时域抽样与频域抽样

实验三时域抽样与频域抽样 一、实验目的 1.加深理解连续时间信号的离散化过程中的数学概念和物理概念,掌握时域抽样定理(奈奎斯特采样定理)的基本内容。 2.加深对时域取样后信号频谱变化的认识。掌握由抽样序列重建原连续信号的基本原理与实现方法,理解其工程概念。 3.加深理解频谱离散化过程中的数学概念和物理概念,掌握频域抽样定理的基本内容。 二、实验原理 1.时域抽样。 时域抽样定理给出了连续信号抽样过程中信号不失真的约束条件:信号抽样频率f s 大于等于2倍的信号最高频率f m,即f s≥ 2f m。时域抽样先把连续信号x(t)变成适合数字系统处理的离散信号x[k];然后根据抽样后的离散信号x[k]恢复原始连续时间信号x(t)完成信号重建。信号时域抽样(离散化)导致信号频谱的周期化,因此需要足够的抽样频率保证各周期之间不发生混叠;否则频谱的混叠将会造成信号失真,使原始时域信号无法准确恢复。 2.频域抽样。 非周期离散信号的频谱是连续的周期谱,计算机在分析离散信号的频谱时,必须将其连续频谱离散化。频域抽样定理给出了连续频谱抽样过程中信号不失真的约束条件:频域采样点数N 大于等于序列长度M,即N≥M。频域抽样把非周期离散信号x(n)的连续谱X(e jω)变成适合数字系统处理的离散谱X(k);要求可由频域采样序列X(k)变换到时域后能够不失真地恢复原信号x(n)。

三、实验内容 1.已知模拟信号,分别以T s =0.01s 、0.05s 、0.1s 的采样间隔采样得到x (n )。 (1)当T=0.01s 时,采样得到x(n),所用程序为: %产生连续信号x (t ) t=0:0.001:1; x=sin(20*pi*t); subplot(4,1,1) plot(t,x,'r') hold on title('原信号及抽样信号') %信号最高频率fm 为10 Hz %按100 Hz 抽样得到序列 fs=100; n=0:1/fs:1; y=sin(20*pi*n); subplot(4,1,2) stem(n,y) 对应的图形为: ()sin(20),01a x t t t =π≤≤

实验4 抽样定理与信号恢复

实验四 抽样定理与信号恢复 一、实验目的 1. 观察离散信号频谱,了解其频谱特点; 2. 验证抽样定理并恢复原信号。 二、实验设备 1. 双踪示波器 1台 2. 信号系统实验箱 1台 3. 频率计 1台 4. 铆孔连接线 若干 三、实验原理说明 1. 离散信号不仅可从离散信号源获得,而且也可从连续信号抽样获得。抽样信号 Fs (t )=F (t )·S (t ),其中F (t )为连续信号(例如三角波),S (t )是周期为Ts 的矩形窄脉冲。Ts 又称抽样间隔,Fs=1 Ts 称抽样频率,Fs (t )为抽样信号波形。F (t )、S (t )、Fs (t )波 形如图5-1。 t -4T S -T S 0T S 4T S 8T S 12T S t t 02 /1τ1 τ2 /31τ2 /1τ1τ2 /31τ2 /1τ-(a) (b) (c) 图5-1 连续信号抽样过程

将连续信号用周期性矩形脉冲抽样而得到抽样信号,可通过抽样器来实现,实验原理电路如图5-2所示。 2. 连续周期信号经周期矩形脉冲抽样后,抽样信号的频谱 ()∑∞ ∞ --?=m s s m m Sa Ts A j )(22 s F ωωπδτ ωτ ω 它包含了原信号频谱以及重复周期为fs (f s = πω2s 、幅度按S T A τSa (2 τ ωs m )规律变化 的原信号频谱,即抽样信号的频谱是原信号频谱的周期性延拓。因此,抽样信号占有的频带 比原信号频带宽得多。 以三角波被矩形脉冲抽样为例。三角波的频谱: F (jω)=∑ ∞ -∞ =-K k k sa E )2()2( 1 2τπωδππ 抽样信号的频谱: Fs (jω)= 式中 取三角波的有效带宽为31ω18f f s =作图,其抽样信号频谱如图5-3所示。 图5-2 信号抽样实验原理图 )(2 (212s m k s m k k Sa m Sa TS EA ωωωδπ τωτπ --??∑ ∞ -∞ =-∞=1 11 11 2ττπ ω= =f 或

基于LabVIEW的正弦信号频率与相位测量

基于LabVIEW 的正弦信号频率与相位测量 1. 前言 信号频率与相位的测量具有重要的实际意义。本文调研了频率与相位的多种测量算法,并借助LabVIEW 编程实现。在此基础上,对各种算法进行了比较研究,且提出了行之有效的改进措施。 2. 采样定理与误差分析 2.1 采样定理 时域信号()f t 的频谱若只占据有限频率区间m m ωω(-,),则信号可以用等间隔的采样值唯一表示,而最低采样频率为m 2f 。采样定理表明:信号最大变化速度决定了信号所包含的最高频率分量,要使采样信号能够不失真地反映原信号,必须满足在最高频率分量的一个周期内至少采样两个点。 2.2 误差分析 对连续周期信号()a x t 进行采样得离散序列()d x n ,如果满足采样定理,则离散序列 ()d x n 的傅里叶级数()dg X k 是连续信号()a x t 的傅里叶级数1()ag X k ω的周期延拓,否则会 出现两种形式的误差。 2.2.1 泄漏误差 在连续信号()a x t 一个周期1T 内采样1N 个点,如果正好满足11s N T T =(s T 为采样间隔),则是完整周期采样,采样结果()d x n 仍为周期序列,周期为1N 。基于()d x n 一个周期1N 个点计算离散傅里叶级数()dg X k ,由()dg X k 可以准确得到连续信号()a x t 的傅里叶级数 1()ag X k ω。如果在连续信号()a x t 的M 个周期时间内采样整数1N 个点,即11s N T MT =, 也是完整周期采样。在此情况下,采样结果()d x n 仍为周期序列,周期为1N ,但()d x n 的一个周期对应于()a x t 的M 个周期,由离散序列()d x n 仍然可以准确得到连续信号()a x t 的

频谱分析与采样定理

数字信号处理实验报告实验一:频谱分析与采样定理 班级:10051041 姓名: 学号:

一实验目的 1.观察模拟信号经理想采样后的频谱变化关系。 2.验证采样定理,观察欠采样时产生的频谱混叠现象 3.加深对DFT算法原理和基本性质的理解 4.熟悉FFT算法原理和FFT的应用 二、实验原理 根据采样定理,对给定信号确定采样频率,观察信号的频谱 奈奎斯特抽样定律:为了避免发生混叠现象,能从抽样信号无失真的恢复出原信号,抽样频率必须大于或等于信号频谱最高频率的2倍。 三、实验内容 在给定信号为: 1.x(t)=cos(100*π*at) 2.x(t)=exp(-at) 3.x(t)=exp(-at)cos(100*π*at) 其中a为实验者的学号,记录上述各信号的频谱,表明采样条件,分析比较上述信号频谱的区别。 四、实验步骤 1.复习采样理论、DFT的定义、性质和用DFT作谱分析的有关内容。 2.复习FFT算法原理和基本思想。 3.确定实验给定信号的采样频率,编制对采样后信号进行频谱分析的程序五、实验设备 计算机、Matlab软件 六、实验程序和结果 1、学号为57,原信号频率为2850Hz,根据抽样定理,取采样频率大于2倍的原最大频率,即大于5700Hz,采样间隔小于0.00018s,取T=0.0002s进行抽样,程序为: %实验一:频谱分析与采样定理 %褚耀欣 T=0.00001; %采样间隔T=0.00001 F=1/T; %采样频率为F=1/T L=0.001 %记录长度L=0.001 N=L/T; t=0:T:L; a=57; f1=0:F/N:F; f2=-F/2:F/N:F/2; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

信号的采样与恢复实验报告

竭诚为您提供优质文档/双击可除信号的采样与恢复实验报告 篇一:实验2:连续信号的采样和恢复 电子科技大学 实验报告(二) 学生姓名:学号:指导教师:一、实验室名称:信号与系统实验室二、实验项目名称:连续信号的采样和恢复三、实验原理: 实际采样和恢复系统如图3.4-1所示。可以证明,奈奎斯特采样定理仍然成立。 xpT(t) ) 图3.4-1实际采样和恢复系统 采样脉冲:p(t)??F ?pT(j?)?T 2?T ?? ?

k???(:信号的采样与恢复实验报告) 2?ak?(??k?s) 其中,?s? ,ak? ?sin(k?s?/2)T k?s?/2 F ,???T。 采样后的信号:xs(t)???xs(j?)? 1T ? ?x(j(? k??? ?k?s) 当采样频率大于信号最高频率两倍,可以用低通滤波器hr(j?)由采样后的信号xs(t)恢复原始信号x(t)。 四、实验目的与任务: 目的:1、使学生通过采样保持电路理解采样原理。 2、使学生理解采样信号的恢复。 任务:记录观察到的波形与频谱;从理论上分析实验中信号的采样保持与恢 复的波形与频谱,并与观察结果比较。

五、实验内容: 1、采样定理验证 2、采样产生频谱交迭的验证 六、实验器材(设备、元器件): 数字信号处理实验箱、信号与系统实验板的低通滤波器模块u11和u22、采样保持器模块u43、pc机端信号与系统实验软件、+5V电源,连接线、计算机串口连接线等。 七、实验步骤: 打开pc机端软件ssp.exe,在下拉菜单“实验选择”中选择“实验六”;使用串口电缆连接计算机串口和实验箱串口,打开实验箱电源。 【1.采样定理验证】 1、连接接口区的“输入信号1”和“输出信号”,如图1所示。 图1观察原始信号的连线示意图 2、信号选择:按“3”选择“正弦波”,再按“+”或“-”设置正弦波频率为“2.6khz”。按“F4”键把采样脉冲设为10khz。 3、点击ssp软件界面上的 按钮,观察原始正弦波。 4、按图2的模块连线示意图连接各模块。 图2观察采样波形的模块连线示意图

正弦信号的采样与恢复

***************** 实践教学 ******************* 计算机与通信学院 2013年春季学期 信号处理课程设计 题目:正弦信号的采样与恢复 专业班级: 姓名: 学号: 指导教师: 成绩:

摘要 通过对信号取样定理与信号恢复知识认识的学习,了解到数字信号处理的理论之后,了解到数字信号处理技术相对于模拟信号处理技术有许多优点,因此人们希望将模拟信号经过采样和量化编码形成数字信号,在采用数字信号处理技术进行处理。数字信号处理是一门理论与实践紧密结合的课程,而本课程设计是对正弦信号进行采样与恢复,通过产生一个连续时间信号并生成其频谱,然后对该连续信号抽样,并对采样后的频谱进行分析,最后通过设计低通滤波器滤出抽样所得频谱中的多个周期中的一个周期频谱,并显示恢复后的时域连续信号,采用MATLAB软件进行一些仿真和设计,并对所得到的MA TLAB图形进行分析和比较。最后总结。 关键字:采样、恢复、 MATLAB、仿真

目录 前言 (1) 一、设计任务 (2) 二、低通滤波器 (3) 1、概念 (3) 2、工作原理 (3) 3、特点 (3) 三、设计原理 (4) 1、采样定理的原理 (4) 2、信号的恢复 (4) 四、设计流程图 (6) 五、设计内容与步骤 (7) 1、正弦信号的采样 (7) 1.1连续信号y=sin(t)和其对应的频谱 (7) 1.2 对连续信号y=sin(t)进行抽样并产生其频谱 (7) 2、通过低通滤波恢复原连续信号 (10) 总结 (13) 参考文献 (14) 致谢 (15) 附录 (16)

前言 随着信息科学和计算机技术的迅速发展,数字信号处理的理论与应用得到飞跃的发展,形成了一门及其重要的学科。数字信号处理是一门理论与实践紧密结合的课程。做大量的习题和上机实验,有助于进一步理解和巩固理论知识,还有助于提高分析和解决实际问题的能力。过去用其他算法语言,实验程序复杂,在有限的实验课时内所做的实验内容少。MA TLAB 强大的运算和图形显示功能,可使数字信号处理上机实验效率大大提高。特别是它的频谱分析和滤波器分析与设计功能很强,使数字信号处理工作变得十分简单、直观。这样一来,使复杂的数字滤波器分析与设计的繁杂计算问题,变得容易接受,以实现的见到问题。 本实验设计的题目是:信号的采样与恢复、采样定理的仿真。通过产生一个连续时间信号并生成其频谱,然后对该连续信号抽样,并对采样后的频谱进行分析,最后通过设计低通滤波器滤出抽样所得频谱中多个周期中的一个周期频谱,并显示恢复后的时域连续信号。实验中,原连续信号的频谱由于无法实现真正的连续,所以通过扩大采样点的数目来代替,理论上当采样点数无穷多的时候即可实现连续,基于此尽可能增加采样点数并以此来产生连续信号的频谱。信号采样过程中,通过采样点的不同控制采样频率实现大于或小于二倍最高连续信号的频率,从而可以很好的验证采样定理。信号恢复,滤波器的参数需要很好的设置,以实现将抽样后的信号进行滤波恢复原连续信号。 由于自己能力有限,此次课程设计肯定有很多不足,但在老师的帮助下,自己得到了很大的提升。使本课程设计进一步得到了完善。

信号的频谱分析及MATLAB实现

信号的频谱分析及MATLAB 实现(实例) 摘自:张登奇,杨慧银.信号的频谱分析及MATLAB 实现[J].湖南理工学院学报(自然科学版),2010,(03) 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:MATLAB ;频谱分析;离散傅里叶变换;频谱混叠;频谱泄漏;栅栏效应 3 分析实例 对信号进行频谱分析时,由于信号不同,傅里叶分析的频率单位也可能不同,频率轴有不同的定标方式。为了便于对不同信号的傅里叶分析进行对比,这里统一采用无纲量的归一化频率单位,即模拟频率对采样频率归一化;模拟角频率对采样角频率归一化;数字频率对2π归一化;DFT 的k 值对总点数归一化。同时,为了便于与理论值进行对比,理解误差的形成和大小,这里以确定信号的幅度谱分析为例进行分析说明。假设信号为:)()(t u e t x t -=,分析过程:首先利用CTFT 公式计算其模拟频谱的理论值;然后对其进行等间隔理想采样,得到)(n x 序列,利用DTFT 公式计算采样序列的数字连续频谱理论值,通过与模拟频谱的理论值对比,理解混叠误差形成的原因及减小误差的措施;接下来是对)(n x 序列进行加窗处理,得到有限长加窗序列)(n xw ,再次利用DTFT 公式计算加窗后序列)(n xw 的数字连续频谱,并与加窗前)(n x 的数字连续频谱进行对比,理解截断误差形成的原因及减小误差的措施;最后是对加窗序列进行DFT 运算,得到加窗后序列)(n xw 的DFT 值,它是对)(n xw 数字连续频谱进行等间隔采样的采样值,通过对比,理解栅栏效应及DFT 点数对栅栏效应的影响。利用MATLAB 实现上述分析过程的程序如下: clc;close all;clear; %CTFT 程序,以x(t)=exp(-t) t>=0 为例 %利用数值运算计算并绘制连续信号波形 L=4, %定义信号波形显示时间长度 fs=4,T=1/fs; %定义采样频率和采样周期 t_num=linspace(0,L,100);%取若干时点,点数决定作图精度 xt_num=exp(-1*t_num);%计算信号在各时点的数值 subplot(3,2,1);plot(t_num,xt_num),%绘信号波形 xlabel('时间(秒)'),ylabel('x(t)'),%加标签 grid,title('(a) 信号时域波形'),%加网格和标题 %利用符号运算和数值运算计算连续信号幅度谱的理论值 syms t W %定义时间和角频率符号对象 xt=exp(-1*t)*heaviside(t),%连续信号解析式 XW=fourier(xt,t,W),%用完整调用格式计算其傅氏变换 %在0两边取若干归一化频点,点数决定作图精度 w1=[linspace(-0.5,0,50),linspace(0,1.5,150)];

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