常用信号地频谱分析报告及时域采样定理
实验2 信号的时域采样与频域采样(讲稿)

实验2 时域采样与频域采样知识要点:(1)时域采样定理和频域采样定理(2)信号的采样方法连续时间信号的采样方法为T ()()s t n f t f t ==,理想采样信号的傅立叶变换可用相应的采样序列的傅立叶变换得到,即ˆ()()j aTX j X e ωω=ΩΩ=,用DFT 近似计算连续信号频谱的方法为()T DFT[()]a X k x n =⋅。
连续谱的离散化方法为在一个周期内对连续频谱进行N 点等间隔采样,即2k k Nπω=,用DFT 计算离散信号频谱的方法为()DFT[()]X k x n =。
(3)用FFT 计算有限长采样序列的傅立叶变换(DFT )(4)连续时间信号的采样点数用公式p s N T F =⨯计算(5)频域采样时,频率分辨率为p F=1,各采样点上的频率为(1)k p f T k =。
(6)FFT 函数的基本用法FFT 函数格式为Xk= fft(xnt,M),其中M 表示FFT 的点数。
实验内容1:时域采样理论的验证(非周期连续信号)给定模拟信号0()sin()()t a x t Ae t u t α-=Ω式中444.128A =,α=,0rad s Ω=。
用DFT (FFT )求该模拟信号的幅频特性,以验证时域采样理论。
选取三种采样频率,即1kHz,300Hz 200Hz s F =,。
观测时间选64p T ms =。
采样点数用公式p s N T F =⨯计算。
设计方法:(1)初始化设置(如观测时间、采样频率、采样间隔等)。
(2)计算时域采样点数。
(3)生成时域抽样信号。
(4)用fft 函数计算频谱。
(5)计算频域采样点上的频率,绘制频谱图。
程序运行结果:(1)采样频率1000Hz s F =nx a (n T )(a) F s =1000Hz,采样点数=645001000(b) DFT[x a (nT)],F s =1000Hz f(Hz)幅度5001000(c) T*DFT[x a (nT)],F s =1000Hz f(Hz)幅度图2-1 采样频率1kHz s F =(2)采样频率300Hz s F =nx a (n T )(a) F s =300Hz,采样点数=19100200300(b) DFT[x a (nT)],F s =300Hz f(Hz)幅度100200300(c) T*DFT[x a (nT)],F s =300Hzf(Hz)幅度图2-2 采样频率300Hz s F =(3)采样频率200Hz s F =nx a (n T )(a) F s =200Hz,采样点数=1350100150200(b) DFT[x a (nT)],F s =200Hzf(Hz)幅度5010015020000.20.40.60.8(c) T*DFT[x a (nT)],F s =200Hz f(Hz)幅度图2-3 采样频率200Hz s F =实验结果分析:时域采样理论的验证程序运行结果如图2-1至2-3所示。
时域采样定理(范文4篇)

时域采样定理(范文
以下是网友分享的关于时域采样定理的资料4篇,希望对您有所帮助,就爱阅读感谢您的支持。时域采样定理(1)电子信息工程学系实验报告课程名称:数字信号处理实验项目名称;时域采样定理实验时间:2013.05.08班级:通信102姓名:学号:0107052一、实验目的:熟悉并加深采样定理的理解,了解采样信号的频谱和模拟信号频谱之间的关系。二、实验环境:计算机、MATLAB软件。三、实验内容和步骤1.给定模拟信号如下:at(t)Aesin(0t)u(t) xa假设式中A444.128,2,02rad/s,将这些参数代入式中,对xa(t)进行傅立叶变换,得到Xa(j),并可画出它的幅频特性Xa(jf)~f;根据该曲线可以选择采样频率。2.按照选定的采样频率对模拟信号进行采样,得到时域离散信号x(n):x(n)xa(nT)AeanTsin(0nT)u(nT)这里给定采样频率如下:fs=1 kHz、300 Hz、200 Hz。分别用这些采样频率形成时域离散信号,按顺序分别用x1(n)、x2(n)、x3(n)表示。选择观测时间Tp50ms。3.计算x(n)的傅立叶变换X(e):jX(e)FT[x(n)]AeanTisin(0nTi)ejn(5)jn0ni1式中,i1,2,3,分别对应三种采样频率的情况111s,T2s,T3s。采样点数以下式计算:T11000300200ni式中,TpTi(6)是连续变量。为用计算机进行数值计算,改用下式计算:第1页共3页ni1n0X(e式中,kjk)DFT[x(n)]MAeanTsin(0
信号的频域分析及采样定理

专题一 信号的频域分析及采样定理
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信号的频域分析及采样定理
信号的分类 确定性信号的特性
连续信号的时域分析
连续信号的频域分析 离散信号的频域分析 信号的时频对应关系 采样定理
信号的频域分析及采样定理——信号的分类
x(t )
x(t ) h(t )
y(t )
信号的频域分析及采样定理 ——连续信号的时域分析 x(t) LTI y(t)
h(t)
y(t ) x(t ) h(t )
卷积的物理意义:线性时不变系统的零 状态响应等于系统的输入同系统的单位 冲激响应之卷积。
信号的频域分析及采样定理 ——连续信号的时域分析
卷积的性质
x1 (t ) x2 (t ) x2 (t ) x1 (t )
x1 (t ) [ x2 (t ) x3 (t )] x1 (t ) x2 (t ) x1 (t ) x3 (t )
[ x1 (t ) x2 (t )] x3 (t ) x1 (t ) [ x2 (t ) x3 (t )]
若分解成三角函数或指数函数集,则为“傅 里叶级数”
信号的频域分析及采样定理 ——连续信号的频域分析 三角形式的傅里叶级数
f (t ) a0 (an cos n1t bn sin n1t )
n 1
经三角变换:
f (t ) a0 cn cos n1t n) (
信号的频域分析及采样定理 ——确定性信号的特性 时域和频域
不同频率信号的时域图和频域图
信号分析的基本思想:将一复杂信号分解为若
时域采样定理频带为F的连续信号 f

常用信号的频谱分析及时域采样定理

常用信号的频谱分析及时域采样定理开课学期 2016-2017 学年第 2 学期实验课程信号与系统仿真实验实验项目常用信号的频谱分析及时域采样定理班级学号学生姓名实验时间实验台号A11 操作成绩报告成绩一、实验目的1.掌握常用信号的频域分析方法;2.掌握时域采样定理;3.掌握时域采样信号恢复为原来连续信号的方法及过程。
二、实验性质验证性三、预习内容1.时域采样定理的内容及信号时域采样过程;2.连续信号经时域采样后,信号的频谱发生的变化;3.时域采样信号恢复为原来连续信号的方法及过程。
四、实验内容(编写程序,绘制实验结果)1.实现周期信号的频谱f(t)=sin( 2*80t)程序:fa='sin(2.*pi.*80.*t)';%原信号fs0=10000; %采样频率tp=0.1;%时间范围t=[-tp:1/fs0:tp];%信号持续时间范围k1=0:999;k2=-999:-1;m1=length(k1);m2=length(k2);f=[fs0*k2/m2,fs0*k1/m1];%信号频率范围w=[-2*pi*k2/m2,2*pi*k1/m1];fx1=eval(fa);%把文本fa赋值给信号fx1FX1=fx1*exp(-j*[1:length(fx1)]'*w);%进行傅立叶变换figuresubplot(2,1,1),plot(t,fx1,'r');title('原信号');xlabel('时间t(s)');%原信号的时域波形图axis([min(t),max(t),min(fx1),max(fx1)]);subplot(212),plot(f,abs(FX1),'r');title('原信号频谱');xlabel ('频率f(Hz)');%频域波形图axis([-100,100,0,max(abs(FX1))+5]);2.实现非周期信号的频谱,要求记录结果并对结果进行分析讨论.(1)门函数信号)(t g τ的频谱分析,(2)尺度变换之后门函数)(at g τ的频谱分析. 程序:令tao=1 syms tx=heaviside(t+0.5)-heaviside(t-0.5); F=fourier(x); subplot(211);ezplot(x,[-2,2]); subplot(212);ezplot(F,[-10,10]);程序:令tao=1,a=4syms tx=heaviside(t+(1/8))-heaviside(t-(1/8)); F=fourier(x);subplot(211);ezplot(x,[-2,2]);axis([-2,2,-1,2])subplot(212);ezplot(F);axis([-5,5,-0.5,0.5]);分析:经过尺度变换,门函数的时间常数tao改变了,tao从1变成了1/4,门函数的幅度保持不变,但频谱变化幅度比尺度变换前缓慢,频谱的基波分量降低了3.时域采样及其恢复运行给定实验程序,绘制运行实验结果,总结实验结果,说明采样过程及恢复原信号的原理。
连续时间系统的频谱分析抽样定理

抽样定理的证明基于傅里叶分析的基本原理,即任何连续时间信号都可 以表示为无穷多个正弦波和余弦波的叠加。
研究不足与展望
虽然抽样定理在理论上是完美的,但在实际应用中,由于受到硬件设备、信号噪声和量化误差等因素 的影响,抽样定理的实现存在一定的难度。
目前对于非线性抽样和非均匀抽样的研究还不够深入,这些情况下抽样定理的应用需要进一步探讨。
频谱分析的重要性
01
02
03
信号识别
通过频谱分析可以识别信 号中的主要频率成分,从 而了解信号的性质和特征 。
噪声抑制
在通信和语音处理等领域 ,频谱分析有助于识别和 抑制噪声,提高信号的清 晰度和可懂度。
系统优化
在电子和控制系统等领域 ,频谱分析有助于优化系 统性能,提高系统的稳定 性和可靠性。
频谱分析的基本原理
连续时间系统的频谱分析抽 样定理
目录
• 连续时间系统的频谱分析 • 抽样定理 • 连续时间系统的频谱分析抽样定
理 • 抽样定理的验证与实验 • 结论与展望
01
连续时间系统的频谱分析
频谱分析的定义
频谱分析
将信号分解成不同频率分量的过 程,通常通过将信号与正弦波进 行比较来获得。
频谱图
表示信号中各个频率分量强度的 图形,通常以频率为横轴,幅度 为纵轴。
原始信号。
02
定理的数学表述
假设信号$f(t)$的频谱为$F(omega)$,如果采样频率$f_s$满足$f_s
geq 2B$,其中$B$为信号的带宽,则可以由采样信号恢复出原始信号
。
03
定理的物理意义
频谱分析抽样定理揭示了时间和频率之间的关系,即时间和频率是信号
的两个基本属性,它们之间可以通过傅里叶变换相互转换。
常用信号的频谱分析及时域采样定理

常用信号的频谱分析及时域采样定理开课学期 2016-2017 学年第 2 学期实验课程信号与系统仿真实验实验项目常用信号的频谱分析及时域采样定理班级学号学生姓名实验时间实验台号A11 操作成绩报告成绩一、实验目的1.掌握常用信号的频域分析方法;2.掌握时域采样定理;3.掌握时域采样信号恢复为原来连续信号的方法及过程。
二、实验性质验证性三、预习内容1.时域采样定理的内容及信号时域采样过程;2.连续信号经时域采样后,信号的频谱发生的变化;3.时域采样信号恢复为原来连续信号的方法及过程。
四、实验内容(编写程序,绘制实验结果)1.实现周期信号的频谱f(t)=sin( 2*80t)程序:fa='sin(2.*pi.*80.*t)';%原信号fs0=10000; %采样频率tp=0.1;%时间范围t=[-tp:1/fs0:tp];%信号持续时间范围k1=0:999;k2=-999:-1;m1=length(k1);m2=length(k2);f=[fs0*k2/m2,fs0*k1/m1];%信号频率范围w=[-2*pi*k2/m2,2*pi*k1/m1];fx1=eval(fa);%把文本fa赋值给信号fx1FX1=fx1*exp(-j*[1:length(fx1)]'*w);%进行傅立叶变换figuresubplot(2,1,1),plot(t,fx1,'r');title('原信号');xlabel('时间t(s)');%原信号的时域波形图axis([min(t),max(t),min(fx1),max(fx1)]);subplot(212),plot(f,abs(FX1),'r');title('原信号频谱');xlabel ('频率f(Hz)');%频域波形图axis([-100,100,0,max(abs(FX1))+5]);2.实现非周期信号的频谱,要求记录结果并对结果进行分析讨论.(1)门函数信号)(t g τ的频谱分析,(2)尺度变换之后门函数)(at g τ的频谱分析. 程序:令tao=1 syms tx=heaviside(t+0.5)-heaviside(t-0.5); F=fourier(x); subplot(211);ezplot(x,[-2,2]); subplot(212);ezplot(F,[-10,10]);程序:令tao=1,a=4syms tx=heaviside(t+(1/8))-heaviside(t-(1/8)); F=fourier(x);subplot(211);ezplot(x,[-2,2]);axis([-2,2,-1,2])subplot(212);ezplot(F);axis([-5,5,-0.5,0.5]);分析:经过尺度变换,门函数的时间常数tao改变了,tao从1变成了1/4,门函数的幅度保持不变,但频谱变化幅度比尺度变换前缓慢,频谱的基波分量降低了3.时域采样及其恢复运行给定实验程序,绘制运行实验结果,总结实验结果,说明采样过程及恢复原信号的原理。
(一)时域采样及其频谱

(一)时域采样及其频谱一.实验目的:1.熟悉Matable的实验环境,并学会如何利用其进行对信号处理进行图形分析.2.编程计算于模拟信号的连续频谱和离散采样信号的连续频谱,实现时域采样及其频谱分析,充分理解时域采样的特点及定理,并在实验过程中体会奈奎斯定理. 二.实验环境: MA TABE软件平台三.实验步骤:(一)进入MA TABE编程1.启动MATABLE,进入命令窗口,点击File-New-M-File,进入M文件的编辑窗口,进行M文件的编程和调试.2.利用系统提供的各种函数或自编函数进行编程.3.学会使用Help在线查询.(二)Sa2的编程及上机运行观察并分析结果.编程思路:(1)原模拟信号为Xa(t)=A*exps(-at)*sin(*O. t)*u (t).当fs足够大时可以逼近模拟信号.同样对于模拟信号的连续频谱和离散采样信号的连续频谱也要自编计算离散傅立叶级数的子程序dtft()函数来计算连续频谱.(2)采样间隔直接用赋值语句设定.(3)绘图时先用supplot()函数进行多个子图的布局规划,再分别用stem()函数画离散信号的杆状图和用plot()函数画连续频谱波形的曲线图.(三)实验内容及程序分析:sa2%时域采样及其频谱clear;close all; %内部命题语句:清除内存,关闭所有窗口fs=10000;fs1=1000;fs2=300;fs3=200; %fs20倍高速逼近,fs1不混逆正常逼近,fs2,3混逆逼近t=0:1/fs:0.1; %采样时间为0到0.1s,长度为0.1s,间隔1/fs即1/10000n1=0:1/fs1:0.1;n2=0:1/fs2:0.1;n3=0:1/fs3:0.1;%长度0.1,间隔分别为1/1000,1/300,1/200。
A=444.128;a=50*sqrt(2)*pi; b=a; %A为模拟信号弧度,a角频率xa=exp(-a*t).*sin(b*t); %正弦振荡模拟信号高速数字逼近采样,xa为运算对象.k=0:511;f=fs*k/512; %频谱分点长度为512.Xa=dtft(xa,2*pi*k/512); % dtft为高速采样,计算连续采样序列的连续频率. 512 个划度划分,数字角频率为2*pi*k/512.T1=1/fs1;t1=0:T1:0.1; %T1第一个采样信号的间隔,是频率fs1的倒数;t1为采样时间从0到0.1s间隔为T1.x1=A*exp(-a*t1).*sin(b*t1); % 离散采样X1=dtft(x1,2*pi*k/512); %计算x1的离散采样序列的连续频谱T2=1/fs2;t2=0:T2:0.1;x2=A*exp(-a*t2).*sin(b*t2);X2=dtft(x2,2*pi*k/512);T3=1/fs3;t3=0:T3:0.1;x3=A*exp(-a*t3).*sin(b*t3);X3=dtft(x3,2*pi*k/512);figure(1); %另开窗口subplot(4,2,1);第一个图象,,4行2列.plot(t,xa); %画出原始波形axis([0,max(t),min(xa),max(xa)]); %时间坐标设定语句,X轴起点为0终点为max(t);Y轴的起点为min(xa),终点为max(xa).title('模拟信号');xlabel('t');ylabel('Xa(t)'); %横坐标标t,纵坐标标Xa(t).line([0,max(t)],[0,0]); %行排列最小为0最大为max(t),纵坐标不变.subplot(4,2,2);plot(f,abs(Xa)/max(abs(Xa)));%第二个图.画规划频谱图axis([0,500,0,1]);title('模拟信号的幅度谱');xlabel('f(Hz)');ylabel('|Xa(jf)|');subplot(4,2,3);stem(n1,x1,'.');%第三个图,stem画棒状图,顶端是".",如果不注明则是"。
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2.实现非周期信号的频谱,要求记录结果并对结果进行分析讨论.
(1)门函数信号)(t g τ的频谱分析,(2)尺度变换之后门函数)(at g τ的频谱分析. 程序:令tao=1 syms t
x=heaviside(t+0.5)-heaviside(t-0.5); F=fourier(x); subplot(211);
ezplot(x,[-2,2]); subplot(212);
ezplot(F,[-10,10]);
程序:令tao=1,a=4
syms t
x=heaviside(t+(1/8))-heaviside(t-(1/8)); F=fourier(x);
subplot(211);
ezplot(x,[-2,2]);
axis([-2,2,-1,2])
subplot(212);
ezplot(F);
axis([-5,5,-0.5,0.5]);
分析:
经过尺度变换,门函数的时间常数tao改变了,tao从1变成了1/4,门函数的幅度保持不变,但频谱变化幅度比尺度变换前缓慢,频谱的基波分量降低了
3.时域采样及其恢复
运行给定实验程序,绘制运行实验结果,总结实验结果,说明采样过程及恢复原信号的原理。
程序:
syms t w f; %定义符号变量
f=(1-2*abs(t))*exp(-j*w*t); %计算被积函数
F=int(f, t, -1/2, 1/2); %计算傅里叶系数F(w)
F=simple(F);F %化简
subplot(3, 1, 1), %绘制三角波的幅频特性曲线F(w)
low=-26*pi;high=-low; %设置w的上界和下界
ezplot(abs(F), [low:0.01:high]);
axis([low high -0.1 0.5]); xlabel('');
title('三角波的频谱');
subplot(3, 1, 2), %绘制经过截止频率为4*pi低通滤波器后的频谱Y1(w)
ezplot(abs(F), [-4*pi:0.01:4*pi]);
axis([low high -0.1 0.5]);
title('低通滤波后的频谱');
%采样信号的频谱是原信号频谱的周期延拓,延拓周期为(2*pi)/Ts
%利用频移特性F[f(t)*exp(-j*w0*t)]=F(w+w0)来实现
subplot(3, 1, 3); %绘制采样后的频谱Y(w)
Ts=0.2; %采样信号的周期
w0=(2*pi)/Ts; %延拓周期10*pi
for k=-2:2
ft=f*exp(-j*w0*k*t);
FT=int(ft, t, -1/2, 1/2);
ezplot((1/Ts)*abs(FT), [(-4*pi-k*w0):0.01:(4*pi-k*w0)]); hold on
end
axis([low high -0.1 2.5]); xlabel('');
title('采样后的频谱');
F =
(8*sin(w/4)^2)/w^2
clc;
close all;
%原信号
fa='sin(2.*pi.*60.*t)';%原信号
fs0=10000; %采样频率
tp=0.1;%时间范围
t=[-tp:1/fs0:tp];%信号持续时间范围
k1=0:999;k2=-999:-1;
m1=length(k1);m2=length(k2);
axis([-100,100,0,max(abs(FH))+5]);
总结:采样信号在一定条件下可以恢复为原来的信号,只需用截止频率等同于原信号频谱中最高频率fn的低通滤波器,滤去信号中所有的高频分量,就得到只包含原信号的频谱。
采样信号是指模拟信号由采样器按照一定时间间隔采样获得时间上离散的信号,要获取采样信号,最基本的方法是对其进行傅里叶变换。
具体方法为:如果信号xa(t)是实带限信号,且最高频谱不超过Ws/2,即基带频谱以及各次谐波调制频谱彼此不重叠,可以用带宽为Ws/2的理想低通滤波器将各次谐波调制频谱滤去,保留不失真的基带频谱,从而不失真地还原出原来的信号。