栅栏效应分析
安全工作的栅栏效应
安全工作的栅栏效应引言安全工作对于各种组织和企业来说都是至关重要的。
无论是在办公室、工厂、车间还是在互联网上，安全工作都是必须要重视的。
安全通常指的是避免意外事件的发生，包括物质、资产和人员的安全。
为了保护这些东西，通常会通过设置控制措施来实现。
在信息技术领域，这些控制措施可以是防火墙、访问控制列表、身份验证和加密等措施。
这些措施通常被称为“安全栅栏”。
安全栅栏可以帮助保护组织不受任何种类的攻击或损害。
安全栅栏的原理安全栅栏是一个技术术语，指的是指控制措施。
安全栅栏通过限制对访问目标的访问，以保护该目标不受外界的侵犯。
它们可以用于保护桌面计算机和网络服务器，并可以在互联网上对所有设备进行保护。
安全栅栏的原理是利用多种技术来保护部署在任何地方的设备。
这些技术包括但不限于：•防火墙：防火墙是一种控制网络流量的设备。
它利用规则控制接收和发送网络数据的方式。
•负载均衡器：负载均衡器是一种网络设备，它可以在多个服务器之间平衡负载，防止过度负载引起的问题。
•VPN：虚拟专用网络（VPN）是一种安全方法，用于远程访问网络。
•身份验证：身份验证可通过检查用户名和密码等凭据来确认用户身份。
通过实施这些控制措施，安全栅栏可以有效地保护网络安全。
安全栅栏的弊端但是，安全栅栏也有很多问题。
一个非常明显的问题是，它们限制了人员的自由。
在所有接入点上部署安全栅栏可能需要用户输入多次密码，或因访问受限而被拒绝访问。
这可能会影响用户的工作效率和满意度。
另外，一些研究表明，安全栅栏的设置可能会导致人们误解安全措施。
人们可能会认为如果有安全栅栏，那么一切都是安全的，因此不再关注安全问题。
这将导致安全意识的缺失和安全工作的薄弱。
栅栏效应栅栏效应是指，在安全栅栏的具体实施中，由于操作者和安全人员之间的职责划分和信息共享不足，安全栅栏的作用可能会失效，从而导致安全漏洞的出现。
这种现象被称为“栅栏效应”。
在栅栏效应的情况下，安全栅栏的实施不仅仅是单一的技术措施，其背后还有许多其他因素。
fft 频谱 栅栏效应 修正
FFT（Fast Fourier Transform）是一种常用的频谱分析方法，它可以将时域信号转换为频域信号，并且在工程实践中具有广泛的应用。
然而，在进行频谱分析时，人们常常会遇到一些问题，比如频谱泄漏、频谱分辨率不足等。
其中，栅栏效应是频谱分析中的一种常见问题，它会对频谱分析结果造成一定的影响。
为了解决栅栏效应带来的问题，人们提出了一些修正方法，本文将对FFT频谱、栅栏效应以及其修正方法进行探讨。
一、FFT频谱分析1. 时域信号与频域信号时域信号是指随着时间变化而变化的信号，比如声音信号、振动信号等。
频域信号是指信号在频域上的表现，它可以展现出信号的频率成分、幅度大小等信息。
FFT可以将时域信号转换为频域信号，从而方便对信号的频率成分进行分析。
2. FFT算法原理FFT算法是一种快速计算离散傅里叶变换的算法，它可以高效地计算出时域信号的频率成分。
在工程实践中，FFT算法被广泛应用于信号分析、滤波器设计、通信系统等方面。
3. 频谱分辨率频谱分辨率是指能够区分两个不同频率成分的最小频率间隔，它决定了频谱分析的精度。
频谱分辨率越高，表示能够更准确地区分各个频率成分，对于频域信号的分析非常重要。
二、栅栏效应1. 栅栏效应的定义在进行频谱分析时，人们通常会使用FFT算法对时域信号进行频谱分析。
然而，当信号的周期与FFT窗口的周期不一致时，就会出现栅栏效应。
栅栏效应表现为频谱中出现虚假的频率成分，从而影响了频谱分析的准确性。
2. 栅栏效应的产生原因栅栏效应的产生主要是由于时域信号的周期与FFT窗口的周期不一致所导致的。
当时域信号的周期无法被FFT窗口整除时，就会出现栅栏效应。
这是因为FFT算法是将时域信号周期性延拓后再进行频谱分析的，如果时域信号的周期与FFT窗口的周期不一致，就会导致频谱分析结果出现偏差。
3. 栅栏效应的影响栅栏效应会使频谱分析结果出现虚假的频率成分，从而影响对信号频率成分的准确分析。
栅栏效应的基本原理
栅栏效应的基本原理
栅栏效应是指当人们将一个群体分为两个或以上的子群体时，他们往往会出现不同的行为和态度。
这种现象可以用一个简单的实验来说明：将一堆鼠标放在一起，它们会自然地形成一个社群；但是，如果在它们中间竖起一面隔板，将它们分成两组，你会发现它们的行为和态度往往会有很大的差异。
栅栏效应的基本原理是人们在分组时往往会考虑一些明显的特征，例如种族、性别、文化背景等，而这些特征往往与个体的行为和态度无关。
这种分组会导致人们对自己所处的群体产生偏见和成见，认为自己的群体更好、更聪明、更有品位等等。
这种偏见和成见进一步加剧了群体分裂和对立的现象。
栅栏效应对我们的生活产生了重大的影响。
在学校、工作场所、社区和政治场合，我们常常遇到这种现象。
了解栅栏效应的基本原理，可以帮助我们更好地处理群体之间的关系，避免产生偏见和成见，建立和谐的社会环境。
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食品工艺学导论试卷答案
《食品工艺学导论》试卷一、名词解释1．栅栏效应：影响食品保藏的各个栅栏因子单独或相互作用，形成特有的防止食品腐烂变质的“栅栏”使食品中的微生物在这些因子的作用下被杀灭或抑制，这就是所谓的栅栏效应。
2．干耗：冻结食品冻藏过程中因温度的变化造成水蒸气压差，出现冰结晶的升华作用引起的食品表面干燥，质量减少的现象称为干耗。
3．热力致死时间：是指在特定热力致死温度下，将食品中的某种微生物恰好全部杀死所需要的时间。
4．胀罐：正常情况下罐头底盖平坦或呈内凹状，由于物理、化学和微生物等因素致使罐头出现凸状，这种现象称为胀罐或胖听。
5．复水比：是复水后沥干质量与干制品质量的比值。
6．渗透：溶剂从浓度较低的溶液一侧经过半透膜向浓度较高的一侧扩散的过程。
7．发酵：是指酵母菌在无氧条件下利用果汁或麦芽谷物进行酒精发酵产生CO2并引起翻动的现象。
8．固态发酵：是指微生物在固态培养基上的发酵过程。
9．固定化酶：是指在一定空间内呈闭锁状态存在的酶，能连续地进行反应，反应后的酶可以回收重复利用。
10．食品辐射保藏：是利用原子能射线的辐射能量照射食品或原材料，进行杀菌、杀虫、消毒、防霉等加工处理，抑制根类食品的发芽和延迟新鲜食物生理过程，以达到延长食品保藏期的方法和技术。
二、填空1．食品按其加工处理的方法可以分为低温保藏食品、罐藏食品、干藏食品、腌制食品、烟熏食品和辐射食品。
根据原料的不同可以分为果蔬制品、粮油制品、肉禽制品、乳制品等。
2．引起食品变质腐败的微生物种类很多，一般可以分为细菌、酵母菌和霉菌三大类。
3．影响微生物生长发育的主要因子由pH值、氧气、水分、营养成分和温度等。
4．脂肪自动氧化过程可以分为三个阶段，即诱发期、增殖期和终止期。
5．食品的保藏原理有无生机原理、假死原理、生机原理和完全生机原理。
6．化学药剂的杀菌作用按其作用方式可以分为两类，即抑菌和杀菌。
7．在食品的加工和保藏过程中，食品将可能发生四中褐变反应，分别是美拉德反应、焦糖化、抗坏血酸氧化和酶促褐变。
栅栏效应和分辨率
(一) 连续时间信号经采样、截断后的序列为Xn(n)，其频谱函数XN(ejw)，并不随序列末端补零而改变，信号的频率分辨率为Fs/N.序列末端补零只能提高信号频谱显示的分辨率。
换句话说，如果连续时间信号在离散化或时域加窗截断过程中，由于频谱泄漏或混叠等原因已造成信号频谱中信息的失真，则无论怎么补零做DFT，都无法再恢复已损失的信息。
提高信号的频率分辨率只有提高信号的采样频率或增加序列的截断长度N(信号的持续时间加长)。
1）数据后面补零-------不能提高信号的频率分辨率序列末端补零后，尽管信号的频谱不会变化，但对序列做补零后L点DFT后，计算出的频谱实际上是原信号频谱在[0,2*pi)区间上L个等间隔采样，从而增加了对真实频谱采样的点数，并改变了采样点的位置，这将会显示出原信号频谱的更多的细节。
故而数据后面补零可以克服栅栏效应。
2）数据间隔补零-------不能提高信号的频率分辨率3）数据插值相当于提高了信号的采样率，可以提高信号的频率分辨率（二）【原创】补零与离散傅里叶变换的分辨率[DSP] 发布时间：2009-11-21 19:57:52 离散傅里叶变换(DFT)的输入是一组离散的值，输出同样是一组离散的值。
在输入信号而言，相邻两个采样点的间隔为采样时间Ts。
在输出信号而言，相邻两个采样点的间隔为频率分辨率fs/N，其中fs为采样频率，其大小等于1/Ts，N为输入信号的采样点数。
这也就是说，DFT的频域分辨率不仅与采样频率有关，也与信号的采样点数有关。
那么，如果保持输入信号长度不变，但却对输入信号进行补零，增加DFT的点数，此时的分辨率是变还是不变？答案是此时分辨率不变。
从时域来看，假定要把频率相差很小的两个信号区分开来，直观上理解，至少要保证两个信号在时域上相差一个完整的周期，也即是相位相差2*pi。
举个例子，假定采样频率为1Hz，要将周期为10s的正弦信号和周期为11s的正弦信号区分开来，那么信号至少要持续110s，两个信号才能相差一个周期，此时周期为10s的那个信号经历的周期数为11，而11s的那个信号经历的周期书为10。
栅栏效应基础知识
栅栏效应，频谱泄露，旁瓣效应栅栏效应：对采样信号的频谱,为提高计算效率,通常采用FF T算法进行计算,设数据点数为N = T/dt = T.fs则计算得到的离散频率点为Xs(fi) , fi = i.fs/N , i = 0,1,2,…,N/2这就相当于透过栅栏观赏风景,只能看到频谱的一部分,而其它频率点看不见,因此很可能使一部分有用的频率成分被漏掉,此种现象被称为栅栏效应.不管是时域采样还是频域采样，都有相应的栅栏效应。
只是当时域采样满足采样定理时，栅栏效应不会有什么影响。
而频域采样的栅栏效应则影响很大，“挡住”或丢失的频率成分有可能是重要的或具有特征的成分，使信号处理失去意义。
减小栅栏效应可用提高采样间隔也就是频率分辨力的方法来解决。
间隔小，频率分辨力高，被“挡住”或丢失的频率成分就会越少。
但会增加采样点数，使计算工作量增加。
解决此项矛盾可以采用如下方法：在满足采样定理的前提下，采用频率细化技术(ZOOM），亦可用把时域序列变换成频谱序列的方法。
例如：505Hz正弦波信号的频谱分析来说明栅栏效应所造成的频谱计算误差。
设定采样频率fs=5120Hz，软件中默认的FFT计算点数为512，其离散频率点为fi = i.fs/N = i.5120/512=10×i ， i= 0，1，2，…，N/2位于505H z 位置的真实谱峰被挡住看不见，看见的只是它们在相邻频率500H z或510Hz处能量泄漏的值。
若设 fs=2560Hz，则频率间隔d f=5Hz，重复上述分析步骤，这时在505位置有谱线，我们就能得到它们的精确值。
从时域看，这个条件相当于对信号进行整周期采样，实际中常用此方法来提高周期信号的频谱分析精度。
频谱泄露：截断信号时域上相当于是乘以了re ctang ularwindow，于是造成了频谱泄漏的问题。
栅栏效应的产生和解决方法
栅栏效应的产生和解决方法栅栏效应是指由于人们的思维方式不同，或者身份认同、文化背景、性别、年龄等因素的不同而产生的沟通障碍与误解现象。
栅栏效应的存在在跨文化交际中尤为明显，容易引起误解、偏见和歧视等恶劣后果。
本文将从栅栏效应的产生原因和解决方法两方面进行探讨。
1.文化背景不同不同的文化背景往往会对人们的思维方式产生深远的影响，从而导致不同的认知方式和观念理解。
例如，西方文化倾向于直截了当、强调个人独立自主，而东方文化则更加注重礼仪和隐晦概括，注重集体利益和和谐相处。
这些差异造成的误解和沟通障碍类似于语言障碍，需要通过多方位了解和交流来缩小差距。
2.身份认同不同人们对自己的身份认同也会影响对外界的认知和理解。
例如性别因素，男女对同一事物可能会有不同的评价和判断，从而出现沟通上的误解和偏见。
3.角色不同人们在不同的角色身份下往往会有不同的表现和态度。
例如，上司和下属在沟通中的表达方式不同，出现理解偏差的情况是常见的事情。
1.深入了解对方的文化背景和行为习惯跨文化交际中，要注意尊重并深入了解对方的文化习惯和行为习惯，包括宗教信仰、礼仪和风俗等，提高自我素养和文化素质，将各种差异化视为学习和交流的机遇。
2.以对话方式促进沟通交流在沟通交流中，采取平等对话的方式，询问对方的看法和观点，探究彼此思考方式和表达习惯的不同之处，用理性和理解来化解障碍。
3.尝试抛开角色身份在沟通交流中，尽量避免过多地陷入角色身份，而是关注问题本身，特别是在协商、谈判、会议以及解决冲突的情景下，采用更为平等的交流方式，迫使双方思考共同的目标和利益，以达到更好的沟通和交流效果。
总之，栅栏效应是跨文化交际中的一种沟通障碍，要求我们增强文化素质和多元文化的理解，通过对话和交流的方式，解决在沟通交流中出现的偏见和误解。
只有在相互尊重和理解的基础上，才能顺利开展中外文化的交流，不断拓宽自己的视野和思维。
吉布斯效应 频偏泄露 栅栏效应
在当今数字化时代，信息泄露和数据安全已经成为社会各界关注的焦点。
其中，吉布斯效应、频偏泄露和栅栏效应作为信息安全领域的重要概念，对于我们理解信息泄露和数据安全具有重要意义。
本文将围绕这三个概念展开深入探讨，并结合个人观点和理解进行分析。
一、吉布斯效应吉布斯效应源于热力学中的概念，指的是系统在达到热平衡时，由于局部微观结构的存在而导致宏观性质的畸变现象。
在信息安全领域，吉布斯效应被引申为指网络数据中的频繁事件或模式，可能会泄露有关数据内容的部分信息。
这种泄露虽然微小，但却可能成为信息安全的漏洞，给数据的安全性带来威胁。
在实际应用中，吉布斯效应的频偏泄露问题时常出现在数据加密和压缩的过程中。
当数据被加密或压缩后，通过统计分析可以发现数据中的频繁事件或模式，从而推断出部分信息内容。
这种信息泄露可能被黑客或恶意攻击者利用，进而危害数据的安全性。
为了应对吉布斯效应引发的频偏泄露问题，我们需要借助先进的数据加密算法和压缩技术，以及有效的数据混淆和隐藏手段来提高数据的安全性。
加强对吉布斯效应和频偏泄露现象的研究，加深对其内在机理的理解，也是保护数据安全的重要途径。
二、频偏泄露频偏泄露是指在数字通信中由于各种系统误差或干扰引起信号频率发生偏移，从而导致信息泄露的现象。
在无线通信和网络传输中，频偏泄露可能会被恶意窃听者利用，窃取传输中的敏感信息，造成数据安全的风险。
尤其是在物联网和5G时代，频偏泄露的隐患更加突出，需要引起高度重视。
为了有效防范频偏泄露带来的数据安全问题，需要从技术和管理两方面入手。
可以采用频率捷变技术、频率跳变技术等手段来降低频偏泄露的可能性，提高数据传输的安全性。
另也需要加强对网络通信设备的监管和管理，强化网络安全意识，防止频偏泄露成为数据泄露的入口。
三、栅栏效应栅栏效应是信息科学中的重要概念，指的是在一定条件下，数据传输过程中存在的传输速率限制问题。
栅栏效应在数据通信和网络传输中具有重要意义，对数据安全性有着直接影响。
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燕山大学课程设计说明书题目： DFT栅栏效应分析学院（系）：电气工程学院年级专业： ____________ _ 学号： ____________ 学生姓名： ______ 指导教师： ______ __ 教师职称： _______电气工程学院《课程设计》任务书课程名称：数字信号处理课程设计说明：1、此表一式四份，系、指导教师、学生各一份，报送院教务科一份。
2、学生那份任务书要求装订到课程设计报告前面。
电气工程学院教务科目录摘要................................................. - 4 - 1.设计任务及分析..................................... - 5 -1.1设计技术参数：................................. - 5 -1.2设计要求： .................................... - 5 -1.3设计分析： .................................... - 5 - 2原理分析 ........................................... - 6 -2.1栅栏效应 ...................................... - 6 -2.1.1栅栏效应的定义............................ - 6 -2.1.2栅栏效应的成因以及危害.................... - 6 -2.1.3降低栅栏效应的方法........................ - 7 -2.2 频率分辨率.................................... - 7 -3.MATLAB编程 ........................................ - 8 -3.1 MATLAB软件简介................................ - 8 -3.2信号分析常用指令表............................. - 8 -3.3程序清单 ...................................... - 9 -3.4 仿真结果分析................................. - 12 -4.心得体会.......................................... - 15 -5.参考文献.......................................... - 16 -摘要在数字信号处理中，有限长序列占有很重要的地位，其频域分析方法既有Z变换也有序列的傅里叶变换，但ZT与DTFT的共同特点是：频域变换函数X(Z)和X(e jωt)是连续函数，不适于计算机或数字处理。
因此，本文将介绍一种更为重要的数学变换——D离散傅里叶变换（简称DFT），其实质是有限长序列傅里叶变换的有限点离散采样，从而开辟了频域离散化的道路，使数字信号处理可以在频域采用数字运算的方法进行，从而大大增加了数字信号处理的灵活性，同时也奠定了DFT在在信号处理中的核心地位。
DFT是在时域和频域上均已离散的变换，适合数值运算且有快速算法，因而成为分析离散信号和系统的有力工具。
本文介绍了利用DFT分析信号频谱的流程，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。
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栅栏效应，并提出了相应的改进方法。
关键字：离散傅里叶变换（DFT)、栅栏效应、频谱特性、改进方法1.设计任务及分析1.1设计技术参数：信号包含三种频率成分，分别为20HZ，20.5HZ，40HZ，采样频率100HZ。
1.2设计要求：（1）在记录中最少点数。
（2）求x（n）的128点DFT的X（k）。
（3）将上述x（n）补零到512后求DFT的X（k）。
（4）求x（n）的512点DFT的X（k）。
编写并运行程序，并分析运行结果。
1.3设计分析：由于N=Fs/（20.5-20）=200，可求出最少记录点数为200。
因此当频域采样点数N>=200时，不出现栅栏效应；而当N<200时，会有栅栏效应误差出现。
为了更好的分析DFT栅栏效应，DFT分三种情况：在128点有效数据不补零情况下的分辨率；在128点有效数据且补零至512点情况下分辨率；在512点有效数据下分辨率。
然后比较三次仿真结果的异同，进而对其进行比较分析。
2原理分析2.1栅栏效应2.1.1栅栏效应的定义由于()a x t 为非周期的连续信号，它的频谱是连续的，但将()a x t 采样，截断然后进行DFT 分析时，得到的仅仅是连续信号频谱上的有限个点，而有一部分频谱分量将被挡住，好像是通过栅栏观察频谱，这种现象称为栅栏效应。
不管是时域采样还是频域采样，都有相应的栅栏效应。
只是当时域采样满足采样定理时，栅栏效应不会有什么影响。
而频域采样的栅栏效应则影响很大，“挡住”或丢失的频率成分有可能是重要的或具有特征的成分，使信号处理失去意义。
减小栅栏效应可用提高采样间隔也就是频率分辨力的方法来解决。
间隔小，频率分辨力高，被“挡住”或丢失的频率成分就会越少。
但会增加采样点数，使计算工作量增加。
2.1.2栅栏效应的成因以及危害栅栏效应是制约频谱分析谐波分析精度的一个瓶颈。
栅栏效应在非同步采样的时候，影响尤为严重。
在非同步采样时，由于各次谐波分量并未能正好落在频率分辨点上，而是落在两个频率分辨点之间。
这样通过FFT 不能直接得到各次谐波分量的准确值，而只能以临近的频率分辨点的值来近似代替，这就是栅栏效应降低频谱分析精度的原因。
2.1.3降低栅栏效应的方法根据前面分辨率的讨论，减小栅栏效应可用提高采样间隔也就是频率分辨力的方法来解决。
间隔小，频率分辨力高，被“挡住”或丢失的频率成分就会越少。
针对于有限长序列，为了克服栅栏效应，即检测出被遮挡的频率分量，可以通过对序列尾部补零的方式进行。
这相当于栅栏效应的缝隙间隔缩短了，因此栅栏效应有所改善。
对无限长序列，可以增加取样点数，即增加数据的有效长度来提高分辨率来降低栅栏效应的影响。
2.2 频率分辨率根据公式：11 F=2s p f N NT T π∆Ω∆=== （2-1） 其中，数据时间长度Tp 、时域采样频率fs 、时域采样间隔T 、频域采样点数N 、频域采样间隔△F 。
△F 越小，说明分辨率越高，△F 仅与信号的实际长度成反比，信号持续时间越长，频率分辨率越高。
由式（2-1）可知，增加采样点数，增加了输入序列的阶次，延长信号长度均可使频率间隔变小。
3.MATLAB编程3.1 MATLAB软件简介MATLAB是美国Mathworks公司推出的数学工具软件，它是一种直观、高效的计算机语言，同时又是一个科学计算平台。
它为数据分析和数据可视化、算法提供了最核心的数学和高级图形工具。
多达几百个数学函数和工程函数，极大地降低了对使用者的数学基础和计算机语言知识的要求，编程效率和计算效率极高。
目前，MATLAB 已经成为国际上最流行的科学与工程计算软件工具。
MATLAB集科学计算、图像处理、声音处理于一身，是一个高度的集成系统，有良好的用户界面，并有良好的帮助功能。
MATLAB不仅流行于控制界，在机械工程、生物工程、语音处理、图像处理、信号分析、计算机技术等各行各业中都有极广泛的应用。
3.2信号分析常用指令表3.3程序清单N1=128;%信号长度128点N1N2=512;%信号长度512点N2n1=1:N1;%时间轴1n2=1:N2;%时间轴2f1=20;%信号频率f2=20.5; %信号频率f3=40; %信号频率fs=100;%采样频率xn1=sin(2*pi*f1*n1/fs)+sin(2*pi*f2*n1/fs)+sin(2*pi*f3*n1/fs); %三个正弦信号叠加在128点有效数据不补零情况下的分辨率：y1=fft(xn1,N1);%128点DFTk1=n1*fs/128;%频率轴Y1=abs (y1)/max (abs(y1));%幅度归一化figure(1);subplot (2,1,1);%将图像分为2行1列，将图像画在第1块plot(n1,xn1/max (xn1));xlabel('时间');ylabel('幅度谱');subplot(2,1,2);plot(k1,Y1);axis([15 50 0 1]);%设置坐标xlabel('频率HZ');ylabel('幅度谱');%在128点有效数据且补零至512点情况下分辨率:y2=fft(xn1,N2);k2=n2*fs/N2;Y2=abs(y2)/max(abs(y2)); %幅度归一化figure(2);subplot(2,1,1);xn2=[xn1 zeros(1,N2-N1)];plot(n2,xn2/max(xn2));xlabel('时间');ylabel('幅度谱');subplot(2,1,2);plot(k2,Y2);axis([15 50 0 1]);xlabel('频率（HZ）');ylabel('幅度谱');%在512点有效数据下分辨率xn3=sin(2*pi*f1*n2/fs)+sin(2*pi*f2*n2/fs)+sin(2*pi*f3*n2/fs);y3=fft(xn3,N2);k3=n2*fs/N2;Y3=abs(y3)/max(abs(y3)); figure(3);subplot(2,1,1);plot(n2,xn3/max(xn3)); xlabel('时间');ylabel('幅度谱'); subplot(2,1,2);plot(k3,Y3),axis([15 50 0 1]);xlabel('频率（HZ）'); ylabel('幅度谱');3.4 仿真结果分析将程序输入MATLAB后，共出现三个图，分析如下：通过观察图1可以看出，在128点有效数据不补零的情况下进行快速傅里叶变化，只有20.5HZ和40HZ的频率时有幅度值，而20HZ 时却没有出现幅度值，所以出现了栅栏效应。
图1 未补零序列及其128点DFT结果图通过观察图2可以看出，在128点有效数据且补零至512点的情况下进行快速傅里叶变化，图2相对于图1得到了高密度的频谱采样，却没有得到频谱的更多详细深层的信息，并且频率为20Hz时的幅度值仍没有显示，栅栏效应依旧存在着。