周期信号的频谱分析

周期信号的频谱分析
周期信号的频谱分析

信号与系统

实验三周期信号的频谱分析

实验报告评分:______

实验三周期信号的频谱分析

实验目的:

1、掌握连续时间周期信号的傅里叶级数的物理意义和分析方法;

2、观察截短傅里叶级数而产生的“Gibbs 现象”,了解其特点以及产生的原因;

3、掌握各种典型的连续时间非周期信号的频谱特征。

实验内容:

(1)Q3-1 编写程序 Q3_1,绘制下面的信号的波形图:

其中,0 = 0.5π,要求将一个图形窗口分割成四个子图,分别绘制cos( 0t)、cos(3 0t)、cos(5 0t) 和 x(t) 的波形图,给图形加title,网格线和 x 坐标标签,并且程序能够接受从键盘输入的和式中的项数。

程序如下: clear,%Clear all variables

close all,%Close all figure windows

dt = 0.00001; %Specify the step of time variable t = -2:dt:4; %Specify the interval of time

w0=0.5*pi; x1=cos(w0.*t); x2=cos(3*w0.*t);

x3=cos(5*w0.*t);

N=input('Type in the number of the harmonic components N=');

x=0;

for q=1:N; x=x+(sin(q*(pi/2)).*cos(q*w0*t))/q;

end subplot(221) plot(t,x1)%Plot x1

axis([-2 4 -2 2]);

grid on, title('signal cos(w0.*t)') subplot(222) plot(t,x2)%Plot x2 axis([-2 4 -2 2]); grid on,

title('signal cos(3*w0.*t))') subplot(223)

plot(t,x3)%Plot x3 axis([-2 4 -2 2])

grid on,

title('signal cos(5*w0.*t))') subplot(224)

plot(t,x)%Plot xt axis([-2 4 -2 2])

grid on, title('signal xt')

(2)给程序 3_1增加适当的语句,并以 Q3_2存盘,使之能够计算例题 1中的周期方波信号的傅里叶级数的系数,并绘制出信号的幅度谱和相位谱的谱线图。

程序如下:

% Program3_1 clear, close all

T = 2;

dt = 0.00001;

t = -2:dt:2;

x1 = ut(t) - ut(t-1-dt);

x = 0;

for m = -1:1

x = x + ut(t-m*T) - ut(t-1-m*T-dt); end w0 = 2*pi/T;

N = 10;

L = 2*N+1;

for k = -N: N;

ak(N+1+k) = (1/T)*x1*exp(-j*k*w0*t')*dt; end

phi = angle(ak); subplot(211)'

k = -10:10;

stem (k,abs(ak),'k'); axis([-10,10,0,0.6]);

grid on; title('fudupu');

subplot(212);

k = -10:10 stem(k,angle(ak),'k'); axis([-10,10,-2,2]); grid on;

titie('xiangweipu'); xlabel('Frequency index x');

(3)反复执行程序 Program3_2,每次执行该程序时,输入不同的 N 值,并观察所合成的周期方波信号。通过观察,你了解的吉伯斯现象的特点是:

程序如下:

clear,close all

T = 2;

dt = 0.00001;

t = -2:dt:2;

x1 = ut(t)-ut(t-1-dt);

x = 0; for m = -1:1

x = x + ut(t-m*T) - ut(t-1-m*T-dt);

end

w0 = 2*pi/T;

N = input('Type in the number of the harmonic components N = :');

L = 2*N+1;

for k = -N:1:N;

ak(N+1+k) = (1/T)*x1*exp(-j*k*w0*t')*dt; end

phi = angle(ak);

y=0;

for q = 1:L;

y = y+ak(q)*exp(j*(-(L-1)/2+q-1)*2*pi*t/T); end;

subplot(221), plot(t,x),

title('The original signal x(t)'), axis([-2,2,-0.2,1.2]), subplot(223),

plot(t,y),

title('The synthesis signal y(t)'), axis([-2,2,-0.2,1.2]), xlabel('Time t'), subplot(222) k=-N:N;

stem(k,abs(ak),'k.'), title('The amplitude |ak| of x(t)'), axis([-N,N,-0.1,0.6])

subplot(224) stem(k,phi,'r.'), title('The phase phi(k) of x(t)'),

axis([-N,N,-2,2]), xlabel('Index k')

N=1

N=3

对正弦信号的采样频谱分析.doc

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');

非周期信号的频谱分析

非周期信号的频谱分析 一、 实验目的 1) 掌握用MATLAB 编程,分析门信号的频谱; 2) 掌握用MATLAB 编程,分析冲击信号的频谱; 3) 掌握用MATLAB 编程,分析直流信号的频谱; 4) 掌握用MATLAB 编程,分析阶跃信号的频谱; 5) 掌握用MATLAB 编程,分析单边信号的频谱; 二、 实验原理 常见的非周期信号有: 1、 门信号 门信号的傅里叶变换对为: 12sin( ) 2 2 ()()2 02 t g t F j Sa t ττ ωτ ωτ ωττ ω ? ?? 它的幅度频谱和相位频谱分别为 ()2F j Sa ωτωτ??= ??? 0sin()02 ()sin()0 2 ωτ?ωωτπ? >??=??

三、涉及的MATLAB函数 1、fourier函数 2、ifourier函数 四、实验内容与方法 1、验证性试验 1)门信号的傅里叶变换 MATLAB程序: Clear all; syms t w ut=sym('heaviside(t+0.5)-heaviside(t-0.5)'); subplot(2,1,1); ezplot(ut) hold on axis([-1 1 0 1.1]); plot([-0.5 -0.5],[0,1]); plot([0.5 0.5],[0,1]); Fw=fourier(ut,t,w); FFP=abs(Fw); subplot(2,1,2); ezplot(FFP,[-10*pi 10*pi]); axis([-10*pi 10*pi 0 1.1]); 程序运行结果图 2)冲激信号的傅里叶变换 MATLAB程序: clear all syms t w ut1=sym('heaviside(t+0.5)-heaviside(t-0.5)'); subplot(2,1,1); ezplot(ut1); title('脉宽为1的矩形脉冲信号') xlabel('t') hold on

周期信号频谱的特点

周期信号频谱的特点 在结构施工测量中,按装修工程要求将装饰施工所需要的控制点、线及时弹在墙、板上,作为装饰工程施工的控制依据。 1.地面面层测量 在四周墙身与柱身上投测出100cm水平线,作为地面面层施工标高控制线。 根据每层结构施工轴线放出各分隔墙线及门窗洞口的位置线。 2.吊顶和屋面施工测量 以1000m线为依据,用钢尺量至吊顶设计标高,并在四周墙上弹出水平控制线。对于装饰物比较复杂的吊顶,应在顶板上弹出十字分格线,十字线应将顶板均匀分格,以此为依据向四周扩展等距方格网来控制装饰物的位置。 屋面测量首先要检查各方向流水实际坡度是否符合设计要求,并实测偏差,在屋面四周弹出水平控制线及各方向流水坡度控制线。 3.墙面装饰施工测量 内墙面装饰控制线,竖直线的精度不应低于1/3000,水平线精度每3m两端高差小于±1mm,同一条水平线的标高允许误差为±3mm。外墙面装饰用铅直线法在建筑物四周吊出铅直线以控制墙面竖直度、平整度及板块出墙面的位置。 4.电梯安装测量 在结构施工中,从电梯井底层开始,以结构施工控制线为准,及时测量电梯井净空尺寸,并测定电梯井中心控制线。 测设轨道中心位置,并确定铅垂线,并分别丈量铅垂线间距,其相互偏差(全高)不应超过1mm。 每层门套两边弹竖直线,并保证电梯门坎与门前地面水平度一致。 5. 玻璃幕墙的安装测量 结构完工后,安装玻璃幕墙时,用铅垂钢丝的测法来控制竖直龙骨的竖直度,幕墙分格轴线的测量放线应以主体结构的测量放线相配合,对其误差应在分段分块内控制、分配、消化,不使其积累。幕墙与主体连接的预埋件,应按设计要求埋设,其测量放线偏差高差不大于±3mm,埋件轴线左右与前后偏差不大于10mm。 精度要求 轴线竖向投测精度不低于1/10000。平面放线量距精度不低于1/8000,标高传递精度主楼、裙房分别不超过±15mm、±10mm。 仪器选用 该工程测量选用TOPCON电子全站仪一台,2"级经纬仪两台,DS3水准仪两台,50m钢卷尺两把。激光铅直仪一台。 每次放线前,均应仔细看图,弄清楚各个轴线之见的关系。放线时要有工长配合并检查工作。放线后,质检人员要及时对所放的轴线进行检查。重要部位要报请监理进行验线,合格后方可施工。 所有验线工作均要有检查记录。 对验线成果与放线成果之间的误差处理应符合《建筑工程施工测量规程》的规定: 1. 当验线成果与放线成果之差小于1/√2 倍的限差时,放线成果可评为优良; 2. 当验线成果与放线成果之差略小于或等于√2 限差时,对放线工作评为合格(可不必改正放线成果或取两者的平均值); 3. 当验线成果与放线成果之差超过√2 限差时,原则上不予验收,尤其是重要部位,

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】:

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

实验二连续时间信号的频域分析

实验二 连续时间信号的频域分析 一、实验目的 1、掌握连续时间周期信号的傅里叶级数的物理意义和分析方法; 2、观察截短傅里叶级数而产生的“Gibbs 现象”,了解其特点以及产生的原因; 3、掌握连续时间傅里叶变换的分析方法及其物理意义; 4、掌握各种典型的连续时间非周期信号的频谱特征以及傅里叶变换的主要性质; 5、学习掌握利用Matlab 语言编写计算CTFS 、CTFT 和DTFT 的仿真程序,并能利用这些程序对一些典型信号进行频谱分析,验证CTFT 、DTFT 的若干重要性质。 基本要求:掌握并深刻理傅里叶变换的物理意义,掌握信号的傅里叶变换的计算方法,掌握利用Matlab 编程完成相关的傅里叶变换的计算。 二、原理说明 1、连续时间周期信号的傅里叶级数CTFS 分析 任何一个周期为T 1的正弦周期信号,只要满足狄利克利条件,就可以展开成傅里叶级数。 三角傅里叶级数为: ∑∞ =++=1 000)]sin()cos([)(k k k t k b t k a a t x ωω 2.1 或: ∑∞=++=1 00)cos()(k k k t k c a t x ?ω 2.2 其中1 02T πω=,称为信号的基本频率(Fundamental frequency ),k k b a a ,和,0分别是信号)(t x 的直流分量、 余弦分量幅度和正弦分量幅度,k k c ?、为合并同频率项之后各正弦谐波分量的幅度和初相位,它们都是频率0ωk 的函数,绘制出它们与0ωk 之间的图像,称为信号的频谱图(简称“频谱”),k c -0ωk 图像为幅度谱,k ?-0ωk 图像为相位谱。 三角形式傅里叶级数表明,如果一个周期信号x(t),满足狄里克利条件,就可以被看作是由很多不同频率的互为谐波关系(harmonically related )的正弦信号所组成,其中每一个不同频率的正弦信号称为正弦谐波分量 (Sinusoid component),其幅度(amplitude )为k c 。也可以反过来理解三角傅里叶级数:用无限多个正弦谐波分量可以合成一个任意的非正弦周期信号。 指数形式的傅里叶级数为:

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

周期信号的频谱分析

信号与系统 实验报告 实验三周期信号的频谱分析 实验报告评分:_______ 实验三周期信号的频谱分析 实验目的: 1、掌握连续时间周期信号的傅里叶级数的物理意义和分析方法; 2、观察截短傅里叶级数而产生的“Gibbs现象”,了解其特点以及产生的原因;

3、掌握各种典型的连续时间非周期信号的频谱特征。 实验内容: (1)Q3-1 编写程序Q3_1,绘制下面的信号的波形图: 其中,0 = 0.5π,要求将一个图形窗口分割成四个子图,分别绘制cos( 0t)、cos(3 0t)、cos(5 0t)和x(t) 的波形图,给图形加title,网格线和x坐标标签,并且程序能够接受从键盘输入的和式中的项数。 程序如下: clear,%Clear all variables close all,%Close all figure windows dt = 0.00001; %Specify the step of time variable t = -2:dt:4; %Specify the interval of time w0=0.5*pi; x1=cos(w0.*t); x2=cos(3*w0.*t); x3=cos(5*w0.*t); N=input('Type in the number of the harmonic components N='); x=0; for q=1:N; x=x+(sin(q*(pi/2)).*cos(q*w0*t))/q; end subplot(221) plot(t,x1)%Plot x1 axis([-2 4 -2 2]); grid on, title('signal cos(w0.*t)') subplot(222) plot(t,x2)%Plot x2 axis([-2 4 -2 2]); grid on, title('signal cos(3*w0.*t))') subplot(223) plot(t,x3)%Plot x3 axis([-2 4 -2 2])

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)];

应用MATLAB对信号进行频谱分析

数字信号处理课程设计报告书 2011年7 月 1日 课题名称 应用MATLAB 对信号进行频谱分析 姓 名 张炜玮 学 号 20086377 院、系、部 电气系 专 业 电子信息工程 指导教师 刘鑫淼 ※※※※※※※※※ ※※ ※※ ※※ ※※ ※※※※※ ※※ 2008级数字信号处理课程设计

应用MATLAB对信号进行频谱分析 20086377 张炜玮 一、设计目的 用MATLAB语言进行编程,绘出所求波形,并且运用FFT求对连续信号进行分析。 二、设计要求 1、用Matlab产生正弦波,矩形波,并显示各自的时域波形图; 2、进行FFT变换,显示各自频谱图,其中采样率、频率、数据长度自选,要求注明; 3、绘制三种信号的均方根图谱; 4、用IFFT回复信号,并显示恢复的正弦信号时域波形图。 三、系统原理 用FFT对信号作频谱分析是学习数字信号处理的重要内容。经常需要进行频谱分析的信号是模拟信号和时域离散信号。频谱分辨率直接和FFT的变换区间N 有关,因为FFT能够实现频率分辨率是2π/N。 x(n)是一个长度为M的有限长序列,则x(n)的N点离散傅立叶变换为: X(k)=DFT[x(n)]= kn N W N n n x ∑ - = 1 ) ( ,k=0,1,...,N-1 N j e N Wπ2- = 逆变换:x(n) =IDFT[X(k)]= kn N W k X N n N - ∑ - = 1 ) ( 1 ,k=0,1,...,N-1 但FFT是一种比DFT更加快速的一种算法,提高了DFT的运算速率,为数字信号处理技术应用于各种信号处理创造了条件,大大提高了数字信号处理技术的发展。本实验就是采用FFT,IFFT对信号进行谱分析。 四、程序设计 fs=input('please input the fs:');%设定采样频率 N=input('please input the N:');%设定数据长度 t=0:0.001:1; f=100;%设定正弦信号频率 %生成正弦信号 x=sin(2*pi*f*t);

连续非周期信号频谱分析及Matlab实现

《信号与系统A(1)》课程自学报告 实施报告 题目:连续非周期信号频谱分析及Matlab实现学号: 姓名: 任课教师: 联系方式:

第一部分. 理论自学内容阐述 (一) 系统物理可实现性、佩利-维纳准则 通过之前的学习我们知道,理想低通滤波器在物理上是不可能实现的,但是我们却可以做出传输特性接近理想特性的网络。 如下图是一个低通滤波器,其中 R =√RC 图1-1 一个低通滤波网络 则其网络传递函数为: (式1-1) 引入符号 ωc =1√LC ,则(式1-1)改为: 其中 ) (1t v C R L )(2t v - - ++()()()R L LC C R L C R V V H ω ωωωωωωωj 11 j 11j j 1 1 j j j 2 12+-=+++==()()()ω?ωωωωωωωωωωωj 22 2e j 3j 33j 11j H H c c c c c c =??? ? ??+??? ???+???? ??-=2+222=()()?? ?? ? ????????????? ??--=??? ? ??+???????????? ??-= 2c c 2c 22c 1arctan 11j ωωωωω?ωωωωωH

求出其冲激响应为: h (t )= 2ωc √3 e ? ωc 2sin (√3ωct ) 画出波形图及频谱图如下: 图1-2 h(t)的波形图 幅度特性 相位特性 图1-3 幅度特性和相位特性 可以看出这些曲线与理想低通滤波器有相似之处,但是同时也有不同之处。这个电路的幅度特性不可能出现零值,冲激响应的起始时刻在t=0处。 那么究竟什么样的系统数学模型可以在物理上实现呢? 就时间域特性而言,一个物理可实现网络的冲激响应h(t)在t<0时必须为0。那么由于理想低通滤波器不是一个因果系统,所以它是不可能在物理上实现的。 从频域特性来看,|H(jw)| 要满足平方可积条件。佩利和维纳证明了对于幅

连续时间信号的频域分析(信号与系统课设).

福建农林大学计算机与信息学院 信息工程类 课程设计报告 课程名称:信号与系统 课程设计题目:连续时间信号的频域分析 姓名: 系:电子信息工程 专业:电子信息工程 年级:2008 学号: 指导教师: 职称: 2011 年 1 月10 日

福建农林大学计算机与信息学院信息工程类 课程设计结果评定

目录 1课程设计的目的 (1) 2课程设计的要求 (1) 3课程设计报告内容.....................................................................1-13 3.1连续信号的设计..................................................................1-11 3.2验证傅里叶变换的调制定理 (11) 3.3周期信号及其频谱 (12) 4总结 (13) 参考文献 (14)

连续时间信号的频域分析 1.课程设计的目的 (1)熟悉MATLAB语言的编程方法及MATLAB指令; (2)掌握连续时间信号的基本概念; (3)掌握门函数、指数信号和抽样信号的表达式和波形; (4)掌握连续时间信号的傅里叶变换及其性质; (5)掌握连续时间信号频谱的概念以及幅度谱、相位谱的表示; (6)掌握利用MATLAB进行信号的傅里叶变换以及时域波形和频谱的表示;(7)通过连续时间信号的频域分析,更深刻地理解了连续时间信号的时域和频域间的关系,加深了对连续时间信号的理解。 2.课程设计的要求 (1)自行设计以下连续信号:门函数、指数信号和抽样信号。要求:(a)画出以上信号的时域波形图; (b)实现以上信号的傅里叶变换,画出以上信号的幅度谱及相位谱,并对相关结果予以理论分析; (c)对其中一个信号进行时移和尺度变换,分别求变换后信号的傅里叶变换,验证傅里叶变换的时移和尺度变换性质。 (2)自行设计信号,验证傅里叶变换的调制定理。 (3)自行设计一个周期信号,绘出该信号的频谱,并观察周期信号频谱的特点。 3.课程设计报告内容 3.1(a)①门函数(矩形脉冲): MATLAB中矩形脉冲信号用rectpuls函数表示: y=rectpuls (t,width) %width缺省值为1 >> t=-2:0.001:2; T=2; yt=rectpuls (t,T); plot(t,yt); axis([-2,2,0,1.5]); grid on; %显示格线

实验:典型信号频谱分析

实验3.2 典型信号频谱分析 一、 实验目的 1. 在理论学习的基础上,通过本实验熟悉典型信号的波形和频谱特征,并能够从信号频谱中读取所需的信息。 2. 了解信号频谱分析的基本方法及仪器设备。 二、 实验原理 1. 典型信号及其频谱分析的作用 正弦波、方波、三角波和白噪声信号是实际工程测试中常见的典型信号,这些信号时域、频域之间的关系很明确,并且都具有一定的特性,通过对这些典型信号的频谱进行分析,对掌握信号的特性,熟悉信号的分析方法大有益处,并且这些典型信号也可以作为实际工程信号分析时的参照资料。本次实验利用DRVI 快速可重组虚拟仪器平台可以很方便的对上述典型信号作频谱分析。 2. 频谱分析的方法及设备 信号的频谱可分为幅值谱、相位谱、功率谱、对数谱等等。对信号作频谱分析的设备主要是频谱分析仪,它把信号按数学关系作为频率的函数显示出来,其工作方式有模拟式和数字式二种。模拟式频谱分析仪以模拟滤波器为基础,从信号中选出各个频率成分的量值;数字式频谱分析仪以数字滤波器或快速傅立叶变换为基础,实现信号的时—频关系转换分析。 傅立叶变换是信号频谱分析中常用的一个工具,它把一些复杂的信号分解为无穷多个相互之间具有一定关系的正弦信号之和,并通过对各个正弦信号的研究来了解复杂信号的频率成分和幅值。 信号频谱分析是采用傅立叶变换将时域信号x(t)变换为频域信号X(f),从而帮助人们从另一个角度来了解信号的特征。时域信号x(t)的傅氏变换为: 式中X(f)为信号的频域表示,x(t)为信号的时域表示,f 为频率。 3. 周期信号的频谱分析 周期信号是经过一定时间可以重复出现的信号,满足条件: dt e t x f X ft j ?+∞ ∞--=π2)()(

信号的频谱分析

实验4 信号的频谱分析 一、 实验目的: 1. 掌握连续时间周期信号的傅里叶级数的分析方法及其物理意义; 2. 观察截短的傅里叶级数而产生的“Gibbs 现象”,了解其特点以及产生的原因; 3. 掌握连续时间傅里叶变换的分析方法及其物理意义; 二、 实验内容及要求 1. 设上例中12;2T E π==,请用付立叶三角级数的方法绘制出上例中周期函数f(t) 的一个周期,选择适当的不同谐波次数N ,观察这两个信号用有限项谐波合成后的时域波形中是否有Gibbs 现象产生,Gibbs 现象有何规律,用文字说明你观察到的结果及相关分析或说明。尝试改变各频率分量的幅值或相位,观察周期函数波形所受的影响。 (1)程序代码

(2)实验结果 (3)实验分析 1、将具有不连续点如矩形脉冲进行傅立叶级数展开后,选取有限项进行合成。在逼近信号的断点处出现了明显的振荡现象,随着谐波次数的增加,振荡并没有消失,反而更加的集中在断点附近。 2、当改变周期信号各频率上的幅值和相位时,周期函数的波形随幅值和相位发生对应的变化。例:E=4,1Φ=,则图形的幅值就变成2,且向右平移一个单位。 2.采用数值计算算法分别计算非周期连续时间信号1f 的傅里叶变换. ()()16f t g t =

采用数值计算算法的理论依据是: ()()()j t j nT n F j f t e dt f nT e T ωωω∞ ---∞==∑? ,用绘图函数将时 间信号f(t),信号的幅度谱|F(j w )|和相位谱∠F (j w )分别以图形的方式表现出来,并对图形加以适当的标注。观察结果与理论推导是否相符,试图查找原因,并在一定程度上加以改善。 理论分析: ()()6(3)j t F jw f t e dt Sa w ω∞ --∞==? (1)程序代码 (2)实验结果

周期信号的频谱测试

实验一 周期信号的频谱测试 一、实验目的: 1、掌握周期信号频谱的测试方法; 2、了解典型信号频谱的特点,建立典型信号的波形与频谱之间的关系。 二、实验原理及方法: 1、信号的频谱可分为幅度谱、相位谱和功率谱,分别是 将信号的基波和各次谐波的振幅、相位和功率按频率的高低依次排列而成的图形。 2、周期连续时间信号的频谱具有离散性、谐波性、收敛性三个特点。例如正弦波、周期矩形脉冲、三角波的幅度谱分别如图1-1,1-2,1-3所示: 1 2 3 4 5 6 7 -1-0.8-0.6-0.4-0.200.2 0.40.60.81t s i n (t ) n C 1 ωω 图1-1(a) 正弦波信号 图1-1(b) 相应的幅度谱 f(t) T A 0τ/2 n C 14ω1 5ω13ω12ω1ωω 图1-2(a) 周期矩形脉冲 图1-2(b) 相应的幅度谱 因此,信号的频谱测试方法可用频谱分析仪直接测量亦可用逐点选频测量法进行测量。本实验使用GDS-806C 型号的数字存储示波器直接测试幅度谱。

用示波器直接测试,就是将其与EE1460C 函数信号发生器连好。分别输入相应频率(重复频率)和幅度的正弦波,三角波和矩形波,此时示波器将显示按频率由低到高的各输入信号的谐波分量。GDS-806C 数字存储示波器测频谱的方法,就是将MATH 键按下,F1键选择FFT(快速傅立叶转换)功能可以将一个时域信号转换成频率构成,显示器出现一条红颜色的频谱扫描线。当示波器输入了不同信号的波形时就显示它们相应的频谱, 参数的测量由调试水平(即频率)与垂直(即增益)游标获取,从而得到输入信号的频谱图。 三、实验原理图: 图1-4 实验原理图 四、实验内容及步骤: 1、测试正弦波的幅度频谱 将信号源、示波器、按图1-4连接好;信号源CH1的输出波形调为正弦波,输出频率自选,输出信号幅度自选 ,并记录幅度与频率的参数.测出前五次谐波分量.将其数据填入表一。 表一:正弦波前五次谐波的幅度谱 f/Hz 1K 2K 3K 4K 5K Cn/dB 55.2 2、测试三角波的幅度频谱 在实验步骤1的基础上将信号源CH1的输出波形调为三角波(T) ,频率自选,幅度自选.并记录幅度和周期的参数.测出前五次谐波分量。将测量数据填入表二。 表二:三角波前五次谐波的幅度谱 f/Hz 1k 3k 5k 7k 9k Cn/dB 52.8 33.6 24.8 19.2 14.4 t f(t)T1 A T1/2 n C 14ω15ω13ω12ω1ω16ω1 7ω 图1-3(a) 三角波 1-3(b) 相应的幅度谱

典型信号频谱分析

实验一典型信号频谱分析 一.实验要求 1.在理论学习的基础上,通过本实验熟悉典型信号的波形和频谱特征,并能够从信号频谱中读取所需的信息。 2.了解信号频谱分析的基本方法及仪器设备。 二.实验原理提示 1.典型信号及其频谱分析的作用 正弦波、方波、三角波和白噪声信号是实际工程测试中常见的典型信号,这些信号时域、频域之间的关系很明确,并且都具有一定的特性,通过对这些典型信号的频谱进行分析,对掌握信号的特性,熟悉信号的分析方法大有益处,并且这些典型信号也可以作为实际工程信号分析时的参照资料。本实验利用labVIEW虚拟仪器平台可以很方便的对上述典型信号作频谱分析。 2.频谱分析的方法及设备 信号的频谱可分为幅值谱、相位谱、功率谱、对数谱等等。对信号作频谱分析的设备主要是频谱分析仪,它把信号按数学关系作为频率的函数显示出来,其工作方式有模拟式和数字式二种。模拟式频谱分析仪以模拟滤波器为基础,从信号中选出各个频率成分的量值;数字式频谱分析仪以数字滤波器或快速傅立叶变换为基础,实现信号的时-频关系转换分析傅立叶变换是信号频谱分析中常用的一个工具,它把一些复杂的信号分解为无穷多个相互之间具有一定关系的正弦信号之和,并通过对各个正弦信号的研究来了解复杂信号的频率成分和幅值。 信号频谱分析是采用傅立叶变换将时域信号x(t)变换为频域信号X(f),从而帮助人们从另一个角度来了解信号的特征。时域信号x(t)的傅氏变换为: 式中X(f)为信号的频域表示,x(t)为信号的时域表示,f为频率。用傅立叶变换将信号变换到频率域,其数学表达式为: 式中Cn画出信号的幅值谱曲线,从信号幅值谱判断信号特征。 本实验利用labVIEW平台上搭建的频谱分析仪来对信号进行频谱分析。由虚拟信号发生器产生一个典型波形的电压信号,用频谱分析仪对该信号进行频谱分析,得到频谱特性数据。分析结果用图形在计算机上显示出来,也可以通过打印机打印出来。

心电信号的频谱分析-FFT分析

课程设计任务书 (指导教师填写) 课程设计名称微机应用技术课程设计学生姓名专业班级设计题目心电信号的频谱分析-FFT分析 一、课程设计目的 1.了解心电信号的特点; 2.熟悉MATLAB程序设计方法; 3.理解频谱分析的作用和相关概念; 二、设计内容、技术条件和要求 1.采样点数N=1000,采样频率f=360HZ 和100HZ; 2.利用Matlab软件对心电信号进行时域分析(包括均值,方差,标准差,峰峰值,极大值和极小值)和频域分析(FFT),其中涉及的参数根据需要自主选择; 三、时间进度安排 第1周:查阅资料; 第2周:实现设计内容 第3周:整理资料,撰写课程设计任务书 四、主要参考文献 参考《模拟电子技术》、《Matlab信号处理与应用》和《医学仪器》教材

指导教师签字:年月日

目录 摘要······································错误!未定义书签。引言······································错误!未定义书签。 一、心电信号的特点·····················错误!未定义书签。 二、MATLAB软件介绍·················错误!未定义书签。 三、心电信号的分析方法 (6) 3.1时域分析 (6) 3.2频域分析 (6) 3.3 FFT分析 (7) 四、心电信号的Matlab实现 (9) 4.1 Matlab编程实现 (9) 4.2 Matlab时域分析结果 (10) 4.3 Matlab频域分析结果...................错误!未定义书签。心得体会. (12) 参考文献 (13)

DFT分析连续时间信号频谱

在matlab 中对信号111()cos()cos(2)s t t f t π=Ω进行采样,其中f1=1000Hz ,根据奈奎斯特采样定理,采样频率f>=2*f1,在此我们取f=3000Hz 在matlab 中仿真也好,实际中处理的信号也罢,一般都是数字信号。而采样就是将信号数字化的一个过程,设将信号s1(t)数字化得到信号s1(n)=cos(2*pi*f1/f*n),其中n=[0…N -1],N 为采样点数。 为什么说s1(n)=cos(2*pi*f1/f*n)表示以采样率f 对频率为f1的信号进行采样的结果呢? 采样,顾名思义,就是对信号隔一段时间取一个值,而隔的这段时间就是采样间隔,取其倒数就是采样率了,那们我们看s1(n)=cos(2*pi*f1/f*n),将前面的参数代入,当n=0时,s1(0)=cos(0),当n=1时,s1(1)=cos(2*pi*1000/3000*1),当n=2时, s1(2)=cos(2*pi*1000/3000*2),当n=3时,s1(3)=cos(2*pi*1000/3000*3),这是不是想当于对信号s1(t)的一个周期内采了三个样点呢?对一个频率为1000Hz 的信号每周期采三个样点不就是相当于以3倍于频率的采样率进行采样呢?注意,当n=3时相当于下一个周期的起始了。 我们取采样点数N=64,即对64/3=21.3个周期,共计64/3/f1=21.3ms 时长。 我们在matlab 中输入以下命令: >> n=0:63; >> f1=1000;f=3000; >> s1=cos(2*pi*f1/f*n); >> plot(abs(fft(s1)));

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