数据采集与信号处理.
第五章 数据采集与处理答案
第五章 数据采集与处理
习题
（一）填空题 1、 在数字信号处理中，为避免频率混叠，应使被采样的模拟信号成为 数字 ，还应使采样 频率满足采样定理即 采样频率大于信号最高频率的 2 倍 。 2、 如果一个信号的最高频率为 50Hz，为了防止在时域采样过程中出现混叠现象，采样频 率应该大于 100 Hz。 3、 在设计数据采集系统时，选择 A／D 转换器所依据的主要技术指标是 分辨率 和 转换 速度 。一般，要求 A／D 转换器的位数至少要比精度要求的分辨力 大 。 4、 A／D 转换器是将 模拟 信号转换为 数字 信号的装置．N 位 D／A 转换器分辨力为 1/2N 。 5、 当多个信号的采样共同使用一个 A／D 转换器时， 必须采用 多路分时 法切换，完成 此切换的器件是 多路模拟开关 。
2、若模/数转换器输出二进制数的位数为 10，最大输入信号为 2.5V，则该转换 器能分辨出的最小输入电压信号为（ B ） 。 A． 1.22mV B． 2.44mV ） 。 C． 3.66mV D． 4.88mV 3、A／D 转换器的位数越多，则（ C
A．转换精度越低 C．转换精度越高
B 转换速度越快 D．分辨力越低
5、 互相关函数是偶实函数。 （ ×
6、 利用系统输入 x(t) 与输出 y(t)的自功率谱密度函数，可求该系统的频率响应函数。 （ × ）
7、 若系统是完全线性的，则输入-输出的相干函数一定为 1。 （ × ）
（三） 、单项选择题 1、 在 A／D 转换器中， 若被采样模拟信号的最高频率分量为 f H ， 则采样频率 f s 应 （ D ） 。 A．= f H B．> f H C．< f H D．>2 f H
m 14
2、 模数转换时，采样间隔 分别取 1ms，0.5ms，0.25ms 和 0.125ms。按照采样定理，要 求抗频混滤波器的上截止频率分别设定为多少 Hz（设滤波器为理想低通）？ 根据采样定理，抗频混滤波器的上截止频率应分别设为 500、1000、2000、4000Hz。 3、某信号 xt 的幅值频谱如下图。试画出当采样频率 fs 分别为 1)2500Hz，2) 2200Hz，3) 1500Hz 时离散信号 xn 在 0～fN 之间的幅值频谱。 A(f) 2 2.8 0 1.8 0
电路中的数据采集与处理技术
电路中的数据采集与处理技术一、概述电路中的数据采集与处理技术在科技领域中具有重要的应用价值。
随着科技的不断发展和进步，各类电子设备都需要采集和处理数据，以便于进行各类分析和控制。
本文将介绍电路中的数据采集与处理技术的原理及应用。
二、数据采集技术1.模拟信号采集模拟信号采集是指将模拟信号转换为数字信号的过程。
常用的模拟信号采集技术包括采样和量化两个步骤。
采样是指按照一定频率对模拟信号进行取样，将连续的模拟信号转换为离散的样点；量化是指将取样后的数据转换为一定精度的数字信号。
模拟信号采集技术主要应用于传感器数据的采集、音频信号处理等领域。
2.数字信号采集数字信号采集是指直接采集已经被模数转换器（ADC）转换为数字信号的信号源。
数字信号采集的主要特点是信号在整个采集过程中一直保持为数字信号，无需经过模拟信号的转换。
数字信号采集技术广泛应用于通信系统、图像处理等领域。
三、数据处理技术1.滤波器滤波器是数据处理中常用的技术之一，其目的是去除信号中的噪声或不需要的频段，并保留主要的信息。
常见的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
滤波器的设计和选择要根据具体需求和信号特性进行。
2.信号调理信号调理是指对数据进行预处理，以减小采集误差和增强数据质量。
常见的信号调理技术包括放大、去偏、增益控制等。
信号调理的目的是保证采集到的数据准确可靠，为后续的分析和处理提供可靠的基础。
3.数据压缩和编码数据压缩和编码是在数据存储和传输中常用的技术。
通过压缩和编码，可以减小数据的存储空间和传输带宽，提高效率。
常见的数据压缩和编码算法包括哈夫曼编码、等比例编码等。
四、应用案例1.物联网领域在物联网领域中，大量传感器需要采集环境数据，如温度、湿度、光照等。
数据采集与处理技术能够帮助物联网设备将传感器采集的数据经过处理后进行分析和控制，实现自动化和智能化。
2.医疗仪器在医疗仪器中，数据采集与处理技术能够帮助医生获取患者的生理参数、病情信息等数据，为医生提供可靠的数据支持，辅助医疗诊断和治疗。
数据采集与信号处理技术综述
数据采集与信号处理技术综述随着科技的不断发展，数据采集和信号处理技术也在不断提升，这不仅对社会产生了积极的影响，也为各行各业带来了便利和效率的提升。
在本文中，我们将针对数据采集与信号处理技术进行一些综述和探讨。
一、数据采集技术1. 什么是数据采集？数据采集可以理解为在特定环境下，对要获取的数据进行识别、解码和传输的过程。
按照其特点，数据采集可以分为模拟信号采集和数字信号采集两种方式。
2. 模拟信号采集的特点模拟信号采集主要是指以连续形式存在的信号，通过对这些信号的处理和转换，把其转换成为能被计算机识别和处理的数字信号。
3. 数字信号采集的特点数字信号采集是指将模拟信号通过模数转换器转换成数字信号的过程。
数字信号的主要特点是信号处理速度快、噪声抗干扰性能好等优点。
4. 数据采集应用领域数据采集技术应用领域十分广泛，包括传感器数据采集、环境数据采集、工业数据采集、医疗数据采集等，这些领域都是数据采集技术的应用重点。
二、信号处理技术1. 什么是信号处理？信号处理，是指对信号进行采集、处理、改善或变换等过程，使得信号在给定的应用场合下能够产生出最佳的效果。
2. 信号处理的分类信号处理可分为模拟信号处理和数字信号处理两种方式。
其中，模拟信号处理主要是针对模拟信号的处理，涉及的领域较广泛，包括音频处理、图像处理、生物医学信号处理等；数字信号处理则是在模拟信号采样后，将数字信号进行处理，常见的应用包括噪声过滤、滤波器设计、时域滤波等。
3. 数字信号处理的发展数字信号处理的发展随着计算机和数码化技术的发展而飞速发展，数字信号处理技术已经成为信息处理、通信、语音、图像、生物医学等领域不可或缺的技术手段。
三、数据采集与信号处理技术的优势1. 数据采集与信号处理技术的优势数据采集与信号处理技术的优势是实现高效率和低成本操作，节约人力、物力和财力，使得在实用性和经济性方面取得一个很好的平衡。
2. 数据采集与信号处理技术在实践中的应用在医疗领域，数据采集和信号处理技术可以帮助医生更快速、准确地诊断疾病，提高治疗效果。
LabVIEW的数据采集与信号处理
LabVIEW的数据采集与信号处理摘要: 针对虚拟仪器技术具有性能高, 易于实现硬件和软件集成等特点, 将虚拟仪器技术和LabvIEW 应用于测试领域。
以计算机和NI 9201 数据采集卡为硬件, 以LabVIEW8. 6 软件作为开发平台, 构建了数据采集与信号处理的虚拟测试系统。
系统由信号源和信号处理模块组成。
关键词:虚拟仪器; LabVIEW; 数据采集; 信号处理虚拟仪器是指以通用计算机作为系统控制器, 由软件来实现人机交互和大部分仪器功能的一种计算机仪器系统。
NI 公司开发的LabVIEW 是目前最为成功的虚拟仪器软件之一, 它是一种基于G 语言的32 位编译型图形化编程语言, 其图形化界面可以方便地进行虚拟仪器的开发, 并在测试测量、数据采集、仪器控制、数字信号处理等领域得到了广泛的应用。
1虚拟仪器测试系统的结构以美国国家仪器公司N I 的LabV IEW8. 6 作为开发平台, 配合NI 公司的N I 9201 数据采集卡作为硬件实现该测试系统的设计。
该系统可实现单、双通道的模拟信号的采集、虚拟信号的产生, 同时完成对信号的分析与处理, 测试系统的核心是前端数据采集和后续信号处理。
虚拟仪器测试系统的结构框图如图1 所示。
图1 虚拟仪器测试系统的结构框图2 程序设计模块该测试系统体现了NI公司提出的软件即是仪器的思想, 以LabVIEW8.6为平台, 设计的虚拟仪器能够完成对数据采集卡采集的模拟信号进行分析与处理, 同时, 利用LabVIEW 的强大功能, 开发了虚拟信号发生器模块, 使得该虚拟仪器对仿真信号进行分析与处理。
也即该测试系统的信号源包括: 数据采集卡采集的模拟信号; 虚拟信号发生器模块产生的仿真信号。
据采集与信号处理系统的结构框图如图2 所示。
图2数据采集及信号处理系统的结构框图2. 1. 1 数据采集卡采集的模拟信号以NI 公司的NI 9201 数据采集卡作为硬件, 实现该数据采集系统的设计。
自动化系统的数据采集与处理
自动化系统的数据采集与处理在现代工业和科技领域，自动化系统的数据采集与处理是一个不可或缺的重要环节。
通过自动化系统，我们可以实现大规模、高效、准确的数据采集，并对采集到的数据进行处理和分析，从而为决策和优化提供有力支持。
本文将从数据采集和数据处理两个方面，介绍自动化系统在这两个环节的应用与意义。
一、数据采集数据采集是自动化系统中的第一步，它是指通过各种传感器、检测设备等手段，将实时的物理量、参数、状态等信息转化成数字信号，供计算机系统进行处理和分析。
数据采集在自动化系统中具有至关重要的作用，它直接影响到后续数据处理的质量和准确性。
在自动化系统中，数据采集可以通过多种方式实现。
其中，最常见的方式是使用传感器进行实时监测和采集。
传感器可以根据需要，量化测量温度、压力、流量、湿度、速度等各种物理量，并将其转化为电信号输出。
这种方式具有快速、准确的特点，适用于各种不同的工业和科技领域。
此外，数据采集还可以通过人机交互界面实现。
在一些特定的场景中，人们可以通过触摸屏、键盘等手段，将数据输入到系统中进行采集。
这种方式操作简单、灵活性高，适用于需求变动频繁和精细度要求不高的场景。
二、数据处理数据采集完成后，接下来就是对采集到的数据进行处理和分析。
数据处理是将数据进行清洗、整理、转换和分析的过程，旨在从原始数据中提取出有用的信息，并为决策和优化提供支持。
在数据处理的过程中，最常见的方式是使用计算机过程自动化（Computer Process Automation, CPA）技术。
CPA技术可以通过编写代码、使用特定的软件工具等方式，对采集到的数据进行清洗、整理等操作，并运用统计分析、机器学习等方法，从中发现规律和趋势。
数据处理的结果可以呈现为各种形式，如报表、图表、图像等。
这样的结果可以直观地展示数据的特点和规律，帮助使用者更好地理解和分析数据。
同时，数据处理还可以将结果输出为数据文件，供其他系统或模型进行进一步处理和分析。
人工智能的数据采集和处理方法
人工智能的数据采集和处理方法导言：随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为了现代社会中一个重要的领域。
人工智能的发展离不开大量的数据，而这些数据的采集和处理方法则是人工智能领域的一个关键问题。
本文将详细介绍，并对其中的一些常用技术进行讨论和分析。
一、数据采集方法人工智能的数据采集通常分为两个主要的阶段：数据收集和数据清洗。
1. 数据收集数据收集是获取原始数据的过程，它包括了数据来源的选择、数据获取的方式以及数据量的控制。
（1）数据来源的选择：数据可以来自各个领域，包括互联网、传感器、摄像头、社交媒体等。
在选择数据来源时，需要考虑数据的质量、可靠性和适用性。
例如，在建立自然语言处理模型时，可以选择从各个网站爬取文本数据，或者使用已有的数据集。
（2）数据获取的方式：数据获取方式包括爬虫、传感器捕捉数据、API接口等。
爬虫是一种常见的数据获取方式，可以通过程序模拟用户操作来抓取网页数据。
传感器捕捉数据适用于物联网设备和传感器网络等场景。
而API接口则允许开发者通过接口获取特定的数据。
（3）数据量的控制：在数据收集过程中，需要控制数据的量。
不同的模型和应用可能需要不同数量的数据，因此需要根据应用的具体需求进行数据量的控制。
过多或过少的数据都可能对模型的训练产生负面影响。
2. 数据清洗数据清洗是在数据收集阶段之后对数据进行预处理的过程。
数据清洗的目的是去除噪音、纠正错误、处理缺失值等，以提高数据的质量和准确性。
数据清洗主要包括以下几个步骤：（1）去除重复值：重复值会对数据分析和模型训练产生不良影响，因此需要对数据集进行去重处理。
（2）处理缺失值：缺失值是指某些属性在样本中缺失的情况。
在处理缺失值时，可以采用删除、插补或使用其它方法进行处理。
（3）纠正错误：错误数据可能来自数据源的问题，或者是人工录入过程中的错误。
在进行数据清洗时，需要识别并纠正这些错误。
信息处理技术员中的数据采集与处理技术
信息处理技术员中的数据采集与处理技术数据采集与处理是信息处理技术员工作中的重要环节，对于提取和处理数据有着关键性的作用。
在信息处理技术员的工作中，数据采集与处理技术涉及到多个方面，如数据源的选择、数据的采集方法和数据的处理方式等。
本文将通过介绍数据采集与处理技术的原则、方法以及常见应用案例，帮助读者了解这一领域的基础知识。
一、数据采集技术数据采集是指从各种数据源中提取数据的过程。
合理选择数据源对于数据采集的成功至关重要。
常见的数据源包括传感器、仪表、数据库以及其他与数据相关的设备。
数据采集技术的目标是获取准确、可靠的数据，并确保数据的完整性和一致性。
1. 传感器数据采集传感器是最常用的数据采集设备之一。
传感器可以感知和测量各种物理量，如温度、湿度、压力等。
在数据采集过程中，技术员需要选择适合于具体应用的传感器，并进行传感器的安装和校准。
通过传感器的数据采集，可以收集到真实、精确的物理量数据，为后续的数据处理提供基础。
2. 仪表数据采集仪表数据采集是通过连接到仪表设备上，将仪表数据转换为数字信号，以便进行数据处理。
仪表数据采集需要技术员了解不同类型的仪表设备，包括流量计、压力表、电流表等，并掌握相应的连接与配置方法。
通过仪表数据采集，可以实时监测设备状态，及时掌握生产过程中的关键数据。
3. 数据库数据采集数据库是存储结构化数据的重要工具，数据处理技术员需要了解数据库的基本操作和查询语言。
通过数据库数据采集，可以方便地提取和处理大量的数据。
技术员可以通过SQL语句查询数据库，获取所需的数据，并进行进一步的处理和分析。
二、数据处理技术数据处理是将采集到的原始数据经过整理、清洗和加工，转化为可用的信息的过程。
数据处理技术的主要目标是提取有用的信息、发现其中隐藏的规律，并为决策提供支持。
1. 数据清洗数据清洗是数据处理的第一步，也是最为重要的一步。
在数据清洗过程中，技术员需要检查数据的完整性、一致性和准确性，并采取相应的措施进行纠正。
数据采集与处理技术
*t * **
此时： fS > 2× 100 Hz, 但是： fS < 2× 900 Hz,
fS < 2× 400 Hz,
x ( t)
**
f 1 = 100Hz
f S = 500Hz
Ts
0.002s
*t **
1／100 s=0.01s
图2-5 高频与低频的混淆
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2.4 频率混淆与消除频混的措施
输出一串在时间上离散的脉冲 信号xs(nTs )。
采样过程如图2-2所示。
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2.2 采样过程
xt
xS nTS
δTs t
xt
xS nTS
t
K
τ
TS 2TS 3TS …
t
TS
图2-2 采样过程
图2-2中：
xs nTs — 采样信号; 0, TS , 2TS — 采样时刻
τ — 采样时间； TS — 采样周期。
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2.6 模拟信号的采样控制方式
⑶ 直接存储器存取（DMA）方式 特点：由硬件完成数据的传送操作。
内存
CPU I／O
DMA控制器
外设
图2-10 DMA传送方式
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2.6 模拟信号的采样控制方式
采样控制方式的分类归纳如下：
无条件采样
定时采样 变步长采样
采样
条件采样
量化器的位数n↑,量化单位q↓。
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2.7 量化与量化误差
2. 量化方法
日常生活中,在计算某个货物的价值时， 对不到一分钱的剩余部分，
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哈尔滨理工大学研究生考试试卷考试科目：数据采集与信号处理阅卷人：专业：姓名：2013年06月21日一、基本内容：基于FFT的功率谱分析程序设计与应用1．基本要求1）对一个人为产生的信号进行采用FFT变换方法进行功率谱分析。
已知信号x(n)=80.0*COS(2*3.14*SF*n/FS)式中：n=0,1,2 ……N-1SF---信号频率FS---采样频率其FFT变换结果X(k)可用下面提供的FFT子程序求出，计算功率谱的公式为：W（k）=2(XR(k)2 +XI(k)2)/N式中：k=0,1,2 ……N/2-1XR(k)--- X(k)的实部XI(k)--- X(k)的虚部请用VB,VC或C++Builder编译器编程，或采用MATLAB计算，或采用高级语言调用MATLAB计算。
处理结果为采用窗口显示时域波形和频域波形。
此信号的时域谱，频域谱，功率谱如下图所示：其MA TLAB代码为：FS=200;SF=10;N=1024;n=0:N-1;t=n/FS;x=80.0*cos(2*3.14*SF*t);subplot(221);plot(t,x);xlabel('t');ylabel('y');title('x=80.0*cos(2*3.14*SF*t)时域波形');grid;y=fft(x,N);mag=abs(y);f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);%进行对应的频率转换subplot(222);plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));%做频谱图xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');title('x=80.0*cos(2*3.14*SF*t)幅频谱图N=1024');grid;Py =2*(y.*conj(y))/N; %计算功率谱密度Pysubplot(223)plot(f(1:N/2),Py(1:N/2));xlabel('频率(Hz)');ylabel('功率谱密度');title('x=80.0*cos(2*3.14*sf*t)功率谱密度');grid;二. 对一个用A/D数据采集板采集的信号进行频谱分析1）方波的频谱分析图像和程序%fangbopufenxifid = fopen('F:\研究生信号处理\fanbo_45HZ_1024_1000HZ\fanbo _45HZ_1024_1000HZ '); %读入方波信号SF=1000; %采样频率为1000HZ[a,N]= fscanf(fid,'%f');fclose(fid); %关闭打开的方波文件y=fft(a,N); %进行快速傅里叶运算Pyy =sqrt(y.*conj(y))*2.0/N; %取功率普密度f=(0:length(Pyy)-1)*SF/length(Pyy);LPyy=20*log10(Pyy);plot(f(1:N/2),Pyy(1:N/2),'black'); %输出FS/2点幅频谱图grid;2）三角波的频谱分析图像和程序%sanjiaobopufenxifid = fopen('F:\研究生信号处理\fanbo_45HZ_1024_1000HZ\sanjiao_45HZ_1024_1000HZ'); %读入三角波信号SF=1000; %采样频率为1000HZ[a,N]= fscanf(fid,'%f');fclose(fid); %关闭打开的三角波文件y=fft(a,N); %进行快速傅里叶运算Pyy =sqrt(y.*conj(y))*2.0/N; %取功率普密度f=(0:length(Pyy)-1)*SF/length(Pyy);LPyy=20*log10(Pyy);plot(f(1:N/2),Pyy(1:N/2),'black'); %输出FS/2点幅频谱图grid;3）正弦波的频谱分析图像和程序%zhengxianbopufenxifid = fopen('F:\研究生信号处理\fanbo_45HZ_1024_1000HZ\sin_45HZ_1024_1000HZ'); %读入三角波信号SF=1000; %采样频率为1000HZ[a,N]= fscanf(fid,'%f');fclose(fid); %关闭打开的三角波文件y=fft(a,N); %进行快速傅里叶运算Pyy =sqrt(y.*conj(y))*2.0/N; %取功率普密度f=(0:length(Pyy)-1)*SF/length(Pyy);LPyy=20*log10(Pyy);plot(f(1:N/2),Pyy(1:N/2),'black'); %输出FS/2点幅频谱图grid;由上面的三幅图我们可以看出，在三角波、正弦波和方波这三种相同频率波的频谱分析中，方波的谐波特性最明显而且都是频率的奇数倍，三角波的谐波特性次之，正弦波的最不明显。
三、讨论1) 信号经过均值化处理或不经过均值化处理的结果比较204060801000200040006000含有直流分量的余弦曲线未均值化的功率谱波形图频率(Hz)幅值2040608010001000200030004000含有直流分量的余弦曲线均值化后的功率谱波形图频率(Hz)幅值通过以上两个图的分析，我们可以看出均值化处理后的频谱的低频段消失，这就去去除了常规的干扰频谱，如环境噪声等，对我们进行频谱分析有很大作用。
其MA TLAB 代码为%含直流分量而未均值化的信号 FS=200; %采样频率 n=0:1:200;SF=10; %信号频率xn=80.0*cos(2*pi*SF*n/FS)+70; %产生波形序列 window=boxcar(length(xn)); %矩形窗 nfft=512; %采样点数[Pxx,f]=periodogram(xn,window,nfft,FS); %直接法 subplot(211);plot(f,Pxx);title('含有直流分量的余弦曲线未均值化的功率谱波形图'); xlabel('频率(Hz)'); ylabel('幅值'); grid;%含直流分量而经均值化处理的信号 z=mean(xn); h=xn-z;[Pxx1,f]=periodogram(h,window,nfft,FS); %直接法 subplot(212);plot(f,Pxx1);title('含有直流分量的余弦曲线均值化后的功率谱波形图'); xlabel('频率(Hz)'); ylabel('幅值'); grid;2）采用不同窗函数时的谱结果（矩形窗函数, 汉宁窗函数，汉明窗）00.20.40.60.81 1.2 1.4ty汉宁窗时域波形204060801000100200300400500600700800900频率(Hz)幅值汉宁窗频域特性0.20.40.60.811.21.4-80-60-40-20020406080t y汉明窗时域波形20406080100050010001500200025003000350040004500频率(Hz)幅值汉明窗频域特性0.20.40.60.811.21.4-80-60-40-20020406080t y矩形窗时域波形2040608010000.511.522.533.544.5x 104频率(Hz)幅值矩形窗频域特性其MA TLAB 代码为：y=fft(x,N); mag=abs(y);f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);%进行对应的频率转换w_han=(hanning(N))'; y1=x.*w_han; figure; plot(t,y1); xlabel('t'); ylabel('y');title('汉宁窗时域波形'); grid;y2=mag.*w_han; figure;plot(f(1:N/2),y2(1:N/2)); xlabel('频率(Hz)'); ylabel('幅值');title('汉宁窗频域特性'); grid;w_rect=(rectwin(N))';y3=x.*w_rect;figure;plot(t,y3);xlabel('t');ylabel('y');title('矩形窗时域波形');grid;y4=mag.*w_rect;figure;plot(f(1:N/2),y4(1:N/2));xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');title('矩形窗频域特性');grid;w_ham=(hamming(N))';y5=x.*w_ham;figure;plot(t,y5);xlabel('t');ylabel('y');title('汉明窗时域波形');grid;y6=mag.*w_ham;figure;plot(f(1:N/2),y6(1:N/2));xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');title('汉明窗频域特性');grid;3）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）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subplot(211);plot(w);title('矩形窗函数的时域波形图');axis([0,260,0,2]);grid on;y=fft(w,N); %FFT运算mag=abs(y); %取幅值f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);subplot(212);plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %输出FS/2点幅频谱图title('矩形窗函数频域波形图');grid;xlabel('频率');ylabel('幅值');t=0:0.001:0.2;N=256;FS=300;w=hanning(N); %产生信号subplot(211);plot(w);title('汉宁窗函数的时域波形图');grid on;y=fft(w,N); %FFT运算mag=abs(y); %取幅值f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);subplot(212);plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %输出FS/2点幅频谱图title('汉宁窗函数频域波形图');grid;xlabel('频率');ylabel('幅值');t=0:0.001:0.2;N=256;FS=300;w=1; %产生信号y=fft(w,N); %FFT运算mag=abs(y); %取幅值f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %输出FS/2点幅频谱图title('直线频域波形图');grid;xlabel('Frequency(Hz)');ylabel('Magnitude');%阶跃函数的频域波形图clc;clf;t=0:0.001:0.2;N=256;FS=300;w=ones(1,N); %产生信号subplot(211);plot(w);title('阶跃函数的时域波形图');grid;y=fft(w,N); %FFT运算mag=abs(y); %取幅值f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);subplot(212);plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %输出FS/2点幅频谱图title('阶跃函数的频域波形图');grid;xlabel('频率');ylabel('幅值');t=0:0.001:0.2;N=256;FS=300;w=zeros(1,N);w(1)=1; %产生信号subplot(211);plot(w);grid;title('δ函数的时域波形图');y=fft(w,N); %FFT运算mag=abs(y); %取幅值f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);subplot(212);plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %输出FS/2点幅频谱图title('δ函数的频域波形图');grid;xlabel('频率');ylabel('幅值');t=0:0.001:0.2;N=256;FS=300;w=square(2*pi*50*t); %产生信号subplot(211);plot(t,w);title('方波的时域波形图');axis([0,0.2,-0.2,1.2]);grid;y=fft(w,N); %FFT运算mag=abs(y); %取幅值f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);subplot(212);plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %输出FS/2点幅频谱图 title('方波的频域波形图');grid; xlabel('频率');ylabel('幅值');t=0:0.001:0.2; N=256; FS=300;w=sawtooth(2*pi*50*t,0.5); subplot(211);plot(t,w); grid;title('三角波的时域波形图');%产生信号y=fft(w,N); %FFT 运算 mag=abs(y); %取幅值 f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);subplot(212);plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %输出FS/2点幅频谱图 title('三角波的频域波形图');grid; xlabel('频率');ylabel('幅值');4）整周期和非整周期采样时两者的比较00.20.40.60.81-100-50050100ty整周期时域波形0100200300400500600246x 104频率(Hz)幅值整周期)幅频谱图N=102400.20.40.60.81 1.2 1.4-100-50050100ty非整周期时域波形050100150200250300350400450244频率(Hz)幅值非整周期幅频谱图N=1024此部分的MATLAB 代码为： FS=900; SF=10; N=1024; n=0:N-1; t=n/FS;x=80*cos(2*3.14*SF*t);subplot(211); plot(t,x); xlabel('t'); ylabel('y');title('非整周期时域波形'); grid;y=fft(x,N); mag=abs(y);f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);%进行对应的频率转换subplot(212);plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));%做频谱图xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');title('非整周期幅频谱图N=1024');grid;FS=1024;SF=10;N=1024;n=0:N-1;t=n/FS;x=80.0*cos(2*3.14*SF*t);subplot(211);plot(t,x);xlabel('t');ylabel('y');title('整周期时域波形');grid;y=fft(x,N);mag=abs(y);f=(0:length(y)-1)*FS/length(y);%进行对应的频率转换subplot(212);plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));%做频谱图xlabel('频率(Hz)');ylabel('幅值');title('整周期)幅频谱图N=1024');grid;5）讨论实验结果通过以上分析，采用整周期采样能够去除频谱中的干扰成分，容易得到准确的频率。