数字信号处理实验二用FFT作谱分析报告.docx

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数字信号处理实验二用FFT作谱分析报告

西安郵電學院

 

数字信号处理课实验

报告书

 

系部名称

计算机系

学生

常成娟

专业名称

电子信息科学与技术

班级

0603

学号

04062095

时间

2008-11-23

实验二:

用FFT作谱分析

一、实验目的:

(1)进一步加深DFT算法原理和基本性质的理解(因为FFT只是DFT的一种快速算法,所以FFT的运算结果必然满足DFT的基本性质)。

(2)熟悉FFT算法原理和FFT子程序的应用。

(3)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,以便在实际中正确应用FFT。

二、实验步骤:

(1)复习DFT的定义、性质和用DFT作谱分析的有关容。

(2)复习FFT算法原理与编程思想,并对照DIT—FFT运算流图和程序框图,读懂本实验提供的FFT子程序。

(3)编制信号产生子程序,产生以下典型信号供谱分析用:

=R4(n)

=cos(pi/4*n)

=sin(pi/8*n)

=cos(pi*8*t)+sin(pi*16*t)+cos(20*pi*t)

应当注意,如果给出的是连续信号xa(t),则首先要根据其最高频率确定采样速率fs以及由频率选择采样点数N,然后对其进行软件采样(即计算x(n)=xa(nT),0<=n<=N-1),产生对应序列x(n)。

对信号x6(t),频率分辨率的选择要以能分辨开其中的三个频率对应的谱线为准则。

对周期序列,最好截取周期的整数倍进行分析,否则有可能产生较大的分析误差。

请实验者根据DFT的隐含周期性思考这个问题。

(4)编写主程序。

下图给出了主程序框图,供参考。

本实验提供FFT子程序和通用绘图子程序。

 

三、上机实验容

(1)对2中所给出的信号逐个进行谱分析。

下面给出针对各信号的FFT变换区间N以及对连续信号的采样频率fs。

,,,,:

N=8,16

fs=64(hz),N=16,32,64

实验结果:

1.=R4(n)

原程序:

n=[0:

7];

x=[11110000]

f1=fft(x,8)

f2=fft(x,16)

subplot(2,2,1)

stem(n,x);

axis([0802])

xlabel('n')

ylabel('x1(n)')

title('x1的波形')

subplot(2,2,4)

k=[0:

15]

stem(k,abs(f2));

axis([01605])

xlabel('k')

ylabel('|x1(k)|')

title('x1(n)的8点fft')

subplot(2,2,3)

k=[0:

7]

stem(k,abs(f1));

axis([01005])

xlabel('k')

ylabel('|x1(k)|')

title('x1(n)的8点fft')

得到的波形图如下:

2.

原程序:

n=[0:

7];

x=[12344321]

f1=fft(x,8)

f2=fft(x,16)

subplot(2,2,1)

stem(n,x);

axis([0804])

xlabel('n')

ylabel('x2(n)')

title('x2的波形')

subplot(2,2,4)

k=[0:

15]

stem(k,abs(f2));

axis([016020])

xlabel('k')

ylabel('|x2(k)|')

title('x2(n)的8点fft')

subplot(2,2,3)

k=[0:

7]

stem(k,abs(f1));

axis([010020])

xlabel('k')

ylabel('|x2(k)|')

title('x2(n)的8点fft')

波形图:

3.

原程序:

n=[0:

7];

x=[43211234]

f1=fft(x,8)

f2=fft(x,16)

subplot(2,2,1)

stem(n,x);

axis([0804])

xlabel('n')

ylabel('x3(n)')

title('x3的波形')

subplot(2,2,4)

k=[0:

15]

stem(k,abs(f2));

axis([016020])

xlabel('k')

ylabel('|x3(k)|')

title('x3(n)的8点fft')

subplot(2,2,3)

k=[0:

7]

stem(k,abs(f1));

axis([08020])

xlabel('k')

ylabel('|x3(k)|')

title('x3(n)的8点fft')

4.=cos(pi/4*n)

原程序:

n=[0:

7];

x=cos(0.25*pi*n)

f1=fft(x,8)

subplot(2,2,1)

stem(n,x);

axis([08-44])

xlabel('n')

ylabel('x4(n)')

title('x4的波形')

n=[0:

15]

x=cos(0.25*pi*n)

f2=fft(x,16)

subplot(2,2,2)

stem(n,x);

axis([016-44])

xlabel('n')

ylabel('x4(n)')

title('x4的波形')

subplot(2,2,4)

k=[0:

15]

stem(k,abs(f2));

axis([016020])

xlabel('k')

ylabel('|x4(k)|')

title('x4(n)的16点fft')

subplot(2,2,3)

k=[0:

7]

stem(k,abs(f1));

axis([08020])

xlabel('k')

ylabel('|x4(k)|')

title('x4(n)的8点fft')

波形图:

5.=sin(pi/8*n)

原程序:

n=[0:

7];

x=sin((pi*n)/8)

f1=fft(x,8)

subplot(2,2,1)

stem(n,x);

axis([08-44])

xlabel('n')

ylabel('x5(n)')

title('x5的波形')

n=[0:

15]

x=sin(0.125*pi*n)

f2=fft(x,16)

subplot(2,2,2)

stem(n,x);

axis([016-44])

xlabel('n')

ylabel('x5(n)')

title('x5的波形')

subplot(2,2,4)

k=[0:

15]

stem(k,abs(f2));

axis([016020])

xlabel('k')

ylabel('|x5(k)|')

title('x5(n)的16点fft')

subplot(2,2,3)

k=[0:

7]

stem(k,abs(f1));

axis([08020])

xlabel('k')

ylabel('|x5(k)|')

title('x5(n)的8点fft')

波形图:

6.=cos(pi*8*t)+sin(pi*16*t)+cos(20*pi*t)

原程序:

Ts=1/64;

n=0:

15;

Xa=cos(8*n*Ts*pi)+cos(16*n*Ts*pi)+cos(20*n*Ts*pi);

f1=fft(Xa,16);

subplot(3,2,1);

stem(n,Xa);

axis([015-23]);

xlabel('n');

ylabel('X6(n)');

title('X6(n)N=16');%显示x6(n)N=16

k=0:

15

subplot(3,2,2);

stem(k,abs(f1));

axis([016015]);

xlabel('k');

ylabel('|X6(k)|');

title('X6(n)N=16的16点FFT');%显示X6(n)的16点FFT

n=0:

31;

Xb=cos(8*n*Ts*pi)+cos(16*n*Ts*pi)+cos(20*n*Ts*pi);

f2=fft(Xb,32);

subplot(3,2,3);

stem(n,Xb);

axis([032-23]);

xlabel('n');

ylabel('X6(n)');

title('X6(n)N=32');%显示x6(n)N=32

subplot(3,2,4);

stem(abs(f2));

axis([032020]);

xlabel('k');

ylabel('|X6(k)|');

title('X6(n)N=32的32点FFT');%显示X6(n)的32点FFT

n=0:

63;

Xc=cos(8*n*Ts*pi)+cos(16*n*Ts*pi)+cos(20*n*Ts*pi);

f3=fft(Xc,64);

subplot(3,2,5);

stem(n,Xc);

axis([064-23]);

xlabel('n');

ylabel('X6(n)');

title('X6(n)N=64');%显示x6(n)N=64

subplot(3,2,6);

stem(abs(f3));

axis([064040]);

xlabel('k');

ylabel('|X6(k)|');

title('X6(n)N=64的64点FFT');%显示X6(n)的64点FFT

波形图:

(2)令,用FFT计算8点和16点离散傅立叶变换,,并根据DFT的对称性,由求出和并与

(1)中所得结果比较。

提示(取N=16时,,)

实验结果:

n=[0:

7];

x=cos(0.25*pi*n)+sin(0.125*pi*n)

f1=fft(x,8)

subplot(2,2,1)

stem(n,x);

axis([08-44])

xlabel('n')

ylabel('x7(n)')

title('x7的波形')

n=[0:

15]

x=cos(0.25*pi*n)+sin(0.125*pi*n)

f2=fft(x,16)

subplot(2,2,2)

stem(n,x);

axis([016-44])

xlabel('n')

ylabel('x7(n)')

title('x7的波形')

subplot(2,2,4)

k=[0:

15]

stem(k,abs(f2));

axis([016020])

xlabel('k')

ylabel('|x7(k)|')

title('x7(n)的16点fft')

subplot(2,2,3)

k=[0:

7]

stem(k,abs(f1));

axis([08020])

xlabel('k')

ylabel('|x7(k)|')

title('x7(n)的8点fft')

波形图:

n=[0:

15];

x=cos(0.25*pi*n)+sin(0.125*pi*n)

f1=fft(x,16)

Re=(f1+conj(f1))/2

Im=(f1-conj(f1))/2

subplot(2,2,1)

stem(n,abs(Re));

axis([016020])

xla

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