傅里叶变换实验报告

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傅里叶实验报告

傅里叶实验报告

一、实验目的1. 了解傅里叶变换的基本原理和方法。

2. 掌握傅里叶变换在信号处理中的应用。

3. 通过实验验证傅里叶变换在信号处理中的效果。

二、实验原理傅里叶变换是一种将信号从时域转换为频域的方法,它可以将一个复杂的信号分解为一系列不同频率的正弦波和余弦波的叠加。

傅里叶变换的基本原理是:任何周期信号都可以表示为一系列不同频率的正弦波和余弦波的叠加。

三、实验仪器与材料1. 实验箱2. 信号发生器3. 示波器4. 计算机及傅里叶变换软件四、实验步骤1. 设置信号发生器,产生一个正弦信号,频率为f1,幅度为A1。

2. 将信号发生器输出的信号输入到实验箱,通过示波器观察该信号。

3. 利用傅里叶变换软件对观察到的信号进行傅里叶变换,得到频谱图。

4. 改变信号发生器的频率,分别产生频率为f2、f3、f4的正弦信号,重复步骤2-3。

5. 分析不同频率信号的频谱图,观察傅里叶变换在信号处理中的应用。

五、实验数据与结果1. 当信号发生器频率为f1时,示波器显示的信号波形如图1所示。

图1:频率为f1的正弦信号波形2. 对频率为f1的正弦信号进行傅里叶变换,得到的频谱图如图2所示。

图2:频率为f1的正弦信号的频谱图从图2可以看出,频率为f1的正弦信号在频域中只有一个频率成分,即f1。

3. 重复步骤4,分别对频率为f2、f3、f4的正弦信号进行傅里叶变换,得到的频谱图分别如图3、图4、图5所示。

图3:频率为f2的正弦信号的频谱图图4:频率为f3的正弦信号的频谱图图5:频率为f4的正弦信号的频谱图从图3、图4、图5可以看出,不同频率的正弦信号在频域中分别只有一个频率成分,即对应的f2、f3、f4。

六、实验分析与讨论1. 傅里叶变换可以将信号从时域转换为频域,方便我们分析信号的频率成分。

2. 通过傅里叶变换,我们可以得到信号的频谱图,直观地观察信号的频率成分。

3. 实验结果表明,傅里叶变换在信号处理中具有重要作用,可以应用于信号分解、滤波、调制等领域。

序列的傅里叶变换实验报告

序列的傅里叶变换实验报告

实验一 序列的傅立叶变换一、实验目的1.进一步加深理解DFS,DFT 算法的原理;2.研究补零问题;3.快速傅立叶变换(FFT )的应用。

二、实验步骤1. 复习DFS 和DFT 的定义,性质和应用;2. 熟悉MATLAB 语言的命令窗口、编程窗口和图形窗口的使用;利用提供的程序例子编写实验用程序;按实验内容上机实验,并进行实验结果分析;写出完整的实验报告,并将程序附在后面。

三、实验内容1. 周期方波序列的频谱试画出下面四种情况下的的幅度频谱,并分析补零后,对信号频谱的影响。

2. 有限长序列x(n)的DFT 取x(n)(n=0:10)时,画出x(n)的频谱X(k) 的幅度; (2) 将(1)中的x(n)以补零的方式,使x(n)加长到(n:0~100)时,画出x(n)的频谱X(k) 的幅度;(3) 取x(n)(n:0~100)时,画出x(n)的频谱X(k) 的幅度。

利用FFT 进行谱分析 3.已知:模拟信号以t=0.01n(n=0:N-1)进行采样,求N 点DFT 的幅值谱。

请分别画出N=45; N=50;N=55;N=60时的幅值曲线。

4. 自己编写基2 DIT-FFT 的FFT 函数,并用编写MATLAB 程序,利用DFT 计算所给序列的线性卷积;在程序中利用自己编写的FFT 函数。

已知()cos(0.48)cos(0.52),010x n n n n ππ=+≤≤,5104[][]0n h n R n elsewhere ≤≤⎧==⎨⎩ 求[][]*[]y n x n h n = 四、图 1、(1)60,7)4(;60,5)3(;40,5)2(;20,5)1()](~[)(~,2,1,01)1(,01,1)(~=========±±=⎩⎨⎧-+≤≤+-+≤≤=N L N L N L N L n x DFS k X m N m n L m N L m N n m N n x )8cos(5)4sin(2)(t t t x ππ+=)52.0cos()48.0cos()(n n n x ππ+=0.51nx t i d e (n )kX t i d e (k )(2)0.51nx t i d e (n )DFS of SQ.wave:L=16,N=64kX t i d e (k )(3)0.51nx t i d e (n )kX t i d e (k )(4)0.51nx t i d e (n )DFS of SQ.wave:L=16,N=64kX t i d e (k )2、102030405060708090100nsignal x(n) ,0<=n<=100frequency in pi units3、02468FFT N=450246850100150FFT N=50246850100150FFT N=55246010203040FFT N=164、附录:程序%Example1L=5;N=20;n=1:N;xn=[ones(1,L),zeros(1,N-L)];Xk=dfs(xn,N);magXk=abs([Xk(N/2+1:N) Xk(1:N/2+1)]); k=[-N/2:N/2];figure(1)subplot(2,1,1);stem(n,xn);xlabel('n');ylabel('xtide(n)'); title('DFS of SQ.wave:L=16,N=64'); subplot(2,1,2);stem(k,magXk);axis([-N/2,N/2,0,16]);xlabel('k');ylabel('Xtide(k)');%Example2M=100;N=100;n=1:M;xn=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n);n1=[0:1:N-1];y1=[xn(1:1:M),zeros(1,N-M)]; figure(1)subplot(2,1,1);stem(n1,y1);xlabel('n');title('signal x(n) ,0<=n<=100');axis([0,N,-2.5,2.5]);Y1=fft(y1);magY1=abs(Y1(1:1:N/2+1));k1=0:1:N/2;w1=2*pi/N*k1;subplot(2,1,2);title('Samples of DTFT Magnitude');stem(w1/pi,magY1);axis([0,1,0,10]);xlabel('frequency in pi units');%example 3figure(1)subplot(2,2,1)N=45;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t);y=fft(x,N);plot(q,abs(y))stem(q,abs(y))title('FFT N=45')%subplot(2,2,2)N=50;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t); y=fft(x,N);plot(q,abs(y))title('FFT N=50')%subplot(2,2,3)N=55;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t); y=fft(x,N);plot(q,abs(y))title('FFT N=55')%subplot(2,2,4)N=16;n=0:N-1;t=0.01*n;q=n*2*pi/N;x=2*sin(4*pi*t)+5*cos(8*pi*t); y=fft(x,N);plot(q,abs(y))title('FFT N=16')function[Xk]=dfs(xn,N)n=[0:1:N-1];k=[0:1:N-1];WN=exp(-j*2*pi/N);nk=n'*k;WNnk=WN.^nk;Xk=xn*WNnk;。

傅里叶光学的实验报告(3篇)

傅里叶光学的实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的1. 深入理解傅里叶光学的基本原理和概念。

2. 通过实验验证傅里叶变换在光学系统中的应用。

3. 掌握光学信息处理的基本方法,如空间滤波和图像重建。

4. 理解透镜的成像过程及其与傅里叶变换的关系。

二、实验原理傅里叶光学是利用傅里叶变换来描述和分析光学系统的一种方法。

根据傅里叶变换原理,任何光场都可以分解为一系列不同频率的平面波。

透镜可以将这些平面波聚焦成一个点,从而实现成像。

本实验主要涉及以下原理:1. 傅里叶变换:将空间域中的函数转换为频域中的函数。

2. 光学系统:利用透镜实现傅里叶变换。

3. 空间滤波:在频域中去除不需要的频率成分。

4. 图像重建:根据傅里叶变换的结果恢复原始图像。

三、实验仪器1. 光具座2. 氦氖激光器3. 白色像屏4. 一维、二维光栅5. 傅里叶透镜6. 小透镜四、实验内容1. 测量小透镜的焦距实验步骤:(1)打开氦氖激光器,调整光路使激光束成为平行光。

(2)将小透镜放置在光具座上,调节光屏的位置,观察光斑的会聚情况。

(3)当屏上亮斑达到最小时,即屏处于小透镜的焦点位置,测量出此时屏与小透镜的距离,即为小透镜的焦距。

2. 利用夫琅和费衍射测光栅的光栅常数实验步骤:(1)调整光路,使激光束通过光栅后形成衍射图样。

(2)测量衍射图样的间距,根据dsinθ = kλ 的关系式,计算出光栅常数 d。

3. 傅里叶变换光学系统实验实验步骤:(1)将光栅放置在光具座上,调整光路使激光束通过光栅。

(2)在光栅后放置傅里叶透镜,将光栅的频谱图像投影到屏幕上。

(3)在傅里叶透镜后放置小透镜,将频谱图像聚焦成一个点。

(4)观察频谱图像的变化,分析透镜的成像过程。

4. 空间滤波实验实验步骤:(1)将光栅放置在光具座上,调整光路使激光束通过光栅。

(2)在傅里叶透镜后放置空间滤波器,选择不同的滤波器进行实验。

(3)观察滤波后的频谱图像,分析滤波器对图像的影响。

五、实验结果与分析1. 通过测量小透镜的焦距,验证了透镜的成像原理。

傅里叶变换光谱

傅里叶变换光谱

傅立叶变换光谱实验报告姓名: 学号: 专业:光电子一、 实验目的(1)自组傅里叶变换光谱仪,掌握傅里叶变换光谱的原理; (2) 测量常用光源的光谱分布。

二、 实验原理傅里叶变换光谱仪是基于迈克尔逊干涉仪结构。

使两束相干光的光程差发生连续改变,干涉光强相应发生变化,记录下光强接收器输出中连续的变化部分,得到干涉光强随光程差的变化曲线,即干涉图函数。

然后计算出干涉图的傅里叶余弦变换,即可得到光源的光谱分布。

这样得到的光谱就被称为傅里叶变换光谱。

1、干涉光强的计算根据光波叠加原理,若有两束单色光,它们的波数都是σ,具有Δ的光程差,传播方向和偏振方向相同,光强都是I ’,这两束光相互叠加产生干涉,得到光强为:)2cos('2'2)(cos '42∆+=∆=πσπσI I I I从上式看,单色光的干涉图像包含一个直流分量和一个余弦函数分量,余弦函数分量的周期就是单色光的波长。

若光源不是单色光,光强随波长的分布为I(σ),在光谱间隔d σ内光强是I (σ)d σ将此光源发出的光等强分成两束,相互干涉后光强是:)2cos()(2)(2∆+=πσσσσσd I d I dI在整个光谱范围内的干涉总光强为:I =c ò0¥I (s )d s +c ò0¥I (s )cos(2ps D )d s其中为常数,上式右侧第一项为常数,与光程差Δ无关;右边第二项是光程差的函数,将第二项单独写出:I (D )=c ò0¥I (s )cos(2ps D )d s两束光干涉所得光强是光束光谱分布的傅立叶余弦变换。

傅立叶余弦变换是可逆的,则有:∆∆∆⎰=∞d I c I )2cos()(')(0πσσ 只要测出相干光束的干涉光强随光程差变化的干涉图函数曲线I(σ)进行傅立叶变换就可以得到相干光束的光谱分布。

2、实际应用的相关讨论将上述公式用于实际还需进行一下讨论:1.公式中要求光程差测量范围为0到∞,但实际中光程差的测量范围有限。

傅里叶变换实验报告

傅里叶变换实验报告

傅里叶变换实验报告
一、首先将遥感图像从空间域转换到频率域,把RGB彩色图像转成一系列不同频率的二维正弦波傅里叶图像;
二、然后,在频率域对傅里叶图像进行滤波、掩膜等各种编辑,减少或消除部分高频成份或低频成份;
三、最后,再把频率域的傅里叶图像变换到RGB彩色空间域,得到经过处理的彩色图像,傅里叶变换主要用于消除周期性噪声。

操作步骤:
打开傅里叶变换图像——滤波——保存傅里叶处理图像——傅里叶逆变换
把输入的空间域彩色图像转换成频率域傅里叶图像
如:图一
图一
输入图像表示对1~7波段都处理
打开fourier transform edior 输入处理图像,再打开的图像中只能输入
处理一个波段
选择波段输入显示,低通滤波:ideal 80 增益1,高通:Hanning 200 增益1
傅里叶图像中有分散分布的亮点,应用圆形掩膜可以去除。

首先应用鼠标查询亮点分布坐标,然后启动圆形掩膜功能,设置相应的参数据处理。

低通滤波,去除地物噪声,斑点等,若50不适合,Edit-undo可撤销重做,直到得到合适的半径,点Eile-save as保存
条带处理后
去条带等,还可在mask――wedgemask中设置该楔形的角度及偏角,每个波段都逐一进行条带、噪音等处理后进行各波段融合
去噪之后融合结果对比。

FFT应用——傅立叶变换实验报告

FFT应用——傅立叶变换实验报告

FFT应用——傅立叶变换实验报告1.实验名称:FFT应用——傅立叶变换2.实验目的:1.加深对DFT算法原理和基本性质的理解。

2.熟悉FFT算法原理和FFT子程序的应用。

3.利用FFT算法对序列信号进行变换及逆变换。

3.实验原理:从纯粹的数学意义上看,傅立叶变换是将一个函数转换为一系列周期函数来处理的。

从物理效果看,傅立叶变换是将图像从空间域转换到频率域,其逆变换是将图像从频率域转换到空间域。

4、实验内容及步骤1.读入长度为N的序列信号。

2.调用信号产生子程序产生实验信号。

3.利用函数FFT1D,对其进行快速傅立叶变换, F1=fft1d(f).4.显示变换后的实验数据。

5.对变换后的信号,利用函数IFFT1D,对其进行傅立叶逆变换, F2=fft1d(f).6.显示变换了中心后的数据,比较和原来的输入信号是否相同。

5.程序清单:傅立叶变换函数fft1dvoid fft1d(int flag,int n, double fr[], double fi[],double tblSin[], double tblCos[]){int i,m,iw,j=0,l,lp,lp2,n2,k;double c,s,wr,wi,xa,ya;for(i=0;i<n-1;i++){if (i < j){xa = fr[i];fr[i] = fr[j];fr[j] = xa;ya = fi[i] ;fi[i] = fi[j];fi[j] = ya;}n2 = n / 2;while (j >= n2){j = j - n2 ;n2 = n2 / 2;}j += n2;}m = 0;n2 = n;while(n2!=1){m += 1 ;n2 = n2/2;}for(l=1;l<=m;l++){lp = (int)pow(2.0,l); lp2 = lp /2.0;k = 0;for(j=0;j<lp2;j++){c = tblCos[k];s = tblSin[k];k += n/lp;for(i=j;i<n;i=i+lp) {iw = i + lp2;wr = fr[iw] * c - fi[iw] * s;wi = fr[iw] * s + fi[iw] * c;fr[iw] = fr[i] - wr ;fi[iw] = fi[i] - wi;fr[i] = fr[i] + wr ;fi[i] = fi[i] + wi;}}}if(flag==1){for(i=0;i<n;i++){fr[i] /= n ;fi[i] /= n;}}}计算sin(i),cos(i)的函数void makeTable(int flag,int n, double tblSin[] , double tblCos[]) {int i;double cc, arg ;cc = -2.0 * PI* flag /n;for(i=0;i<n;i++){arg = i * cc;tblSin[i] = sin(arg);tblCos[i] = cos(arg);}}6.程序运行结果:变换前的信号傅立叶变换后的数据傅立叶逆变换后的数据7.实验分析:信号经过傅立叶变换后,输出的数据实部和虚部分别对称,符合傅立叶变换的性质。

MAtlab-傅里叶变换-实验报告(同名21543)

MAtlab-傅里叶变换-实验报告(同名21543)

陕西科技大学实验报告班级信工142 学号22 姓名何岩实验组别实验日期___________ 室温_______________ 报告日期__________________ 成绩报告内容:(目的和要求,原理,步骤,数据,计算,小结等)1.求信号的离散时间傅立叶变换并分析其周期性和对称性;给定正弦信号x(t)=2*cos(2*pi*10*t),fs=100HZ, 求其DTFT (a)代码:f=10;T=1/f;w=-10:0.2:10;t1=0:0.0001:1;t2=0:0.01:1;n1=-2; n2=8; n0=0; n=n 1:0.01: n2;x5=[ n>=0.01];x1=2*cos(2*f*pi*t1);x2=2*cos(2*f*pi*t2);x3=(exp(-j)4(t2'*w));x4=x2*x3;subplot(2,2,1);plot(t1,x1);axis([0 1 1.1*mi n(x2) 1.1*max(x2)]);xlabel('x( n)');ylabel('x( n)');title('原信号x1');xlabel('t');ylabel('x1');subplot(2,2,3);stem(t2,x2);axis([0 1 1.1*mi n(x2) 1.1*max(x2)]);title(' 原信号采样结果x2');xlabel('t');ylabel('x2');subplot(2,2,2);stem( n, x5);axis([0 1 1.1*mi n(x5) 1.1*max(x5)]);xlabel(' n');ylabel('x2');title(' 采样函数x2');subplot(2,2,4);stem(t2,x4);axis([0 1 -0.2+1.1*mi n(x4) 1.1*max(x4)]);xlabel('t');ylabel('x4');title('DTFT 结果x4');(b)结果:2.用以下两个有限长序列来验证DTFT勺线性、卷积和共轭特性; x1( n)=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12];x2( n)=R 10( n)⑴线性:(a)代码:w=li nspace(-8,8,10000);nx仁[0:11]; nx2=[0:9];x1=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12];x2=[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1];x3=[x2,zeros(1,(le ngth(x1)-le ngth(x2)))];x4=2*x1+3*x3;X1=x1*exp(-j* nx1'*w);% 频率特性X3=x3*exp(-j* nx1'*w);% 频率特性X4=x4*exp(-j* nx1'*w);% 频率特性subplot(5,3,1),stem( nx1,x1),axis([-1,13,0,15]);title('x1').n DTFT结果川原信号0 05 1眉信寻采率结臭心ylabel('x (n)');subplot(5,3,2),stem( nx2,x2),axis([-1,13,0,5]);title('x2');subplot(5,3,3),stem( nx1,x4),axis([-1,13,0,26]);title('x4=2*x1+3*x 3');subplot(5,3,4),plot(w,abs(X1)); ylabel(' 幅度') subplot(5,3,7),plot(w,a ngle(X1));ylabel(' 相位') subplot(5,3,10),plot(w,real(X1));ylabel(' 实部') subplot(5,3,13),plot(w,imag(X1)); ylabel(' 虚部') subplot(5,3,5),plot(w,abs(X3)); subplot(5,3,8),plot(w,a ngle(X3)); subplot(5,3,11),plot(w,real(X3)); subplot(5,3,14),plot(w,imag(X3)); subplot(5,3,6),plot(w,abs(X4)); subplot(5,3,9),plot(w,a ngle(X4)); subplot(5,3,12),plot(w,real(X4));subplot(5,3,15),plot(w,imag(X4));(b)结果:⑵卷积:(a )代码:nx1= 0:11; nx2=0:9; nx3=0:20;w=li nspace(-8,8,40); %w=[-8,8]分 10000 份x1=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]; x2=[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]; x3=conv(x1,x2);% x1 卷积 x2x4=x1*exp(-j*nx1'*w);% x1 频率特性 x5=x2*exp(-j* nx2'*w);% x2 频率特性 x6=x3*exp(-j*nx3'*w);% x1x7=x4.*x5;卷积x2频率特性subplot(2,2,1),stem( nx1,x1),axis([-1,15,0,15]),title('x1'); subplot(2,2,2),stem( nx2,x2),axis([-1,15,0,5]),title('x2'); subplot(2,1,2),stem(nx3,x3),axis([-1,25,0,80]);title('x1卷积 x2 结xl0 5 10 15l DC 0一叫0 101DCi ----- * ------ n■1Q 0 10^JUQ-"w50 10E■-10 Tin □1U0 ©zZ1010 10果x3');figure,subplot(2,2,1),stem(x4,'filled'),title('x1 的DTFT吉果x4');subplot(2,2,2),stem(x5,'filled'),title('x2 的DTFT吉果x5');subplot(2,2,3),stem(x6,'filled'),title('x3 的DTFT吉果x6');subplot(2,2,4),stem(x7,'filled'),title('x4 的DTFT吉果x7'); figure,subplot(3,2,1),stem(w,abs(x6)). ylabel(' 幅度'),title('x1积x2 的DTFT');subplot(4,2,3),stem(w,a ngle(x6)),ylabel(' 相位')subplot(4,2,5),stem(w,real(x6)),ylabel(' 实部')subplot(4,2,7),stem(w,imag(x6)),ylabel(' 虚部')subplot(4,2,2),stem(w,abs(x7)), title('x1 与x2 的DTFT的乘积');subplot(4,2,4),stem(w,a ngle(x7));subplot(4,2,6),stem(w,real(x7));subplot(4,2,8),stem(w,imag(x7));(b)结果:*1巷视说箔畢內10J5330-100泊的(JTFT结畀汕□10 2 口3Q 4Q⑶共轭:(a )代码:xln=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]; w=-10:10;N1= le ngth(x1 n); n1=0:N1-1; x1=real(x1 n); x2=imag(x1 n); x2n=x1-j*x2;X 仁 x2 n*(exp(-j)4( n1'*w)); X2=x1 n*(exp(j)4( n1'*w)); x3=real(X2); x4=imag(X2); X2=x3-j*x4;figure,subplot(211);stem(w,X1,'.');title('x1 n 共轭的 DTFT');subplot(212);stem(w,X2,'.');title('x1 n的 DTFT 取共轭且反折');的「JFTH1三汀的「TFT 笊乘祀(b)结果:-10 -B -S3.求LTI系统的频率响应给定系统H( Z) =B (Z) /A (Z), A=[0.98777 -0.31183 0.0256] B=[0.98997 0.989 0.98997],求系统的幅频响应和相频响应。

傅里叶变换光学系统实验报告

傅里叶变换光学系统实验报告

傅里叶变换光学系统-实验报告————————————————————————————————作者: ————————————————————————————————日期:实验10 傅里叶变换光学系统实验时间:2014年3月20日 星期四一、 实验目的1. 了解透镜对入射波前的相位调制原理。

2. 加深对透镜复振幅、传递函数、透过率等参量的物理意义的认识。

3. 观察透镜的傅氏变换力图像,观察4f 系统的反傅氏变换的图像,并进行比较。

4. 在4f 系统的变换平面插入各种空间滤波器,观察各种试件相应的频谱处理图像。

二、 实验原理1. 透镜的F T性质及常用函数与图形的关学频谱分析 透镜由于本身厚度的不同,使得入射光在通过透镜时,各处走过的光程差不同,即所受时间延迟不同,因而具有相位调制能力。

假设任意点入射光线在透镜中的传播距离等于改点沿光轴方向透镜的厚度,并忽略光强损失,即通过透镜的光波振幅分布不变,仅产生位相的变化,且其大小正比于透镜在该点的厚度。

设原复振幅分布为(,)L U x y 的光通过透镜后,其复振幅分布受到透镜的位相调制后变为(,)L U x y ':(,)(,)exp[(,)]L L U x y U x y j x y ϕ'= (1)若对于任意一点(x,y)透镜的厚度为(,)D x y ,透镜的中心厚度为0D 。

光线由该点通过透镜时在透镜中的距离为(,)D x y ,空气空的距离为0(,)D D x y -,透镜折射率为n,则该点的位相延迟因子(,)t x y 为:0(,)exp()exp[(1)(,)]t x y jkD jk n D x y =- (2)由此可见只要知道透镜的厚度函数(,)D x y 就可得出其相位调制。

在球面镜傍轴区域,用抛物面近似球面,并引入焦距f,有: 22012111(,)()()2D x y D x y R R =-+- (3)12111(1)()n f R R =-- (4) 220(,)exp()exp[()]2kt x y jknD jx y f=-+ (5) 第一项位相因子0exp()jknD 仅表示入射光波的常量位相延迟,不影响位相的空间分布,即波面形状,所以在运算过程中可以略去。

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南昌大学实验报告
学生姓名:学号:6100209228 班级:电子093班
实验类型:□验证□综合■设计□创新实验日期:2011-04-8 实验成绩:
傅里叶变换
(一)实验目的
1、掌握对不同的函数进行傅里叶变换的程序编写;
2、熟悉生成联系周期信号的方法;
3、练习matlab编程。

(二) 实验内容
1.请编写函数F=fsana(t,f,,N),计算周期信号f的前N个指数形式的傅立叶级数系数,t表示f对应的抽样时间(均为一个周期);再编写函数f=fssyn(F,t),由傅立叶级数系数F合成抽样时间t对应的函数。

设计信号验证这两个是否正确。

定义F=fsana(t,f,N)。

function F=fsana(t,f,N)
omg1=2*pi/(max(t)-min(t));
k=[0:N]';
F=1/length(t)*exp(-j*kron(k*omg1,t.'))*f
定义f=fssyn(F,t)
function f=fssyn(F,t)
omg1=2*pi/(max(t)-min(t));
N=floor(length(F)/2);
k=[0:N];
f=exp(j*kron(t,k*omg1))*F;
运行所定义的函数
T1=2*pi; %一个周期时域范围
N1=300; %时域抽样点数
t=linspace(0,T1-T1/N1,N1)'; %生成抽样时间点
f=cos(t); %生成抽样函数值
subplot(2,2,1)
plot(t,f);
title ('原函数')
N=10;
F1=fsana(t,f,N); %调用fsana函数求解前N项傅立叶级数系数
subplot(2,2,2)
stem(abs(F1),'s'); %绘制离散的幅度曲线
title('前N项傅立叶级数系数幅度曲线');
f2=fssyn(F1,t); %调用fssyn函数求原时域函数
subplot(2,2,3)
plot(t,f2,'k');
title('傅立叶逆变换后时域函数');
运行结果
F =
0.0000
0.5008 - 0.0052i 0.0044 - 0.0000i 0.0037 - 0.0000i 0.0036 - 0.0000i 0.0035 - 0.0000i 0.0034 - 0.0000i 0.0034 - 0.0000i 0.0034 - 0.0000i 0.0034 - 0.0000i
0.0034 - 0.0000i
3.利用fsana和fssyn计算习题1中x1(t)的钱10个傅立叶级数洗漱Fi,0《i<10,用这些洗漱合成周期为0.5的锯齿波y(t),0《t<2,并绘出图形
定义F=fsana(t,f,N)
function F=fsana(t,f,N)
omg1=2*pi/(max(t)-min(t));
k=[0:N]';
F=1/length(t)*exp(-j*kron(k*omg1,t.'))*f
运行及调用
T1=2*pi; %一个周期时域范围
N1=300; %时域抽样点数
t=linspace(0,T1-T1/N1,N1)'; %生成抽样时间点
f=1-2*t; %生成抽样函数值
N=10;
F1=fsana(t,f,N);
运行结果
F =
-5.2622
-0.0175 - 1.9866i
-0.0175 - 0.9932i
-0.0175 - 0.6620i
-0.0175 - 0.4964i
-0.0175 - 0.3970i
-0.0175 - 0.3307i
-0.0175 - 0.2833i
-0.0175 - 0.2478i
-0.0175 - 0.2201i
-0.0175 - 0.1979i
4、
(三)实验小结
这次实验过程中,通过函数的编写来熟悉matlab和傅里叶函数的使用,并对于不同函数、不同参数的图像比较,满足对抽样数据的傅里叶分析要求。

要学会通过一个函数编程能够推导出其他函数傅里叶变换的编程使用,这样才能更好的培养自学能力,也对实验有了更深刻的了解。

还有关键的一点就是要注意细节,所谓细节决定成败,在做每句语句的时候都要注意要求,这样才能更好的达到实验目的。

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