MATLAB实验四docWord格式.docx

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成绩

实验人:

学号:

指导教师:

实验目的:

1、进一步加深离散傅立叶变换DFT算法原理和基本性质的理解

2、掌握离散傅立叶变换DFT的MATLAB实现,理解DFT的频谱泄漏和分辨率问题。

实验内容:

xn=input('

xn='

);

N=length(xn);

subplot(211);

stem([0:

N-1],xn);

grid;

X=zeros(1,N);

fork=0:

N-1

forn=0:

X(k+1)=X(k+1)+xn(n+1)*exp(-j*2*pi*n*k/N);

%按定义式计算序列的DFT

end;

subplot(212);

N-1],abs(X));

实验结果分析

1.1xn=[1+[0:

3],8-[4:

7]]

1.1.1xn=[1+[0:

7],0*[8:

15]]或xn=[1+[0:

7],zeros(1,8)]

1.1.2xn=[4-[0:

3],[4:

7]-3,0*[8:

15]]或xn=[4-[0:

7]-3,zeros(1,8)]

1.2.1xn=[4-[0:

7]-3]

1.2.2xn=sin(pi*[0:

7]/8)

1.2.3xn=sin(pi*[0:

15]/8)

1.3.1xn=cos(8*pi*[0:

15]/64)+cos(16*pi*[0:

15]/64)+cos(20*pi*[0:

15]/64)

1.3.2xn=cos(8*pi*[0:

31]/64)+cos(16*pi*[0:

31]/64)+cos(20*pi*[0:

31]/64)

1.3.3xn=cos(8*pi*[0:

63]/64)+cos(16*pi*[0:

63]/64)+cos(20*pi*[0:

63]/64)

1.4.1令x(n)=x2(n)+x3(n),计算其8离散傅里叶变换,X(k)=DFT[x(n)]

xn=x2(n)+x3(n)=sin(pi*[0:

7]/8)+[4-[0:

1.4.2令x(n)=x2(n)+x3(n),计算其8离散傅里叶变换,X(k)=DFT[x(n)]

xn=sin(pi*[0:

15]/8)+[4-[0:

15]]

2.1.1给定正弦信号

现对其进行抽样,设抽样点数N=16,给定抽样频率

.xn=sin(2*pi*50*[0:

15]/150)

2.1.2给定正弦信号

时,观察16点DFT的频谱。

xn=sin(2*pi*50*[0:

15]/200)

2.2给定正弦信号

取fs=200HZ,N=32时观察32点DFT的频谱。

31]/200)

2.

(2)xn=sin(2*pi*50*[[0:

15],0*[16:

31]]/200)

时,在抽样点后再补N个零,观察32点DFT的频谱。

2.

(1):

Fs=150;

f0=50;

N=16;

n=0:

N-1;

xn=sin(2*pi*f0*n);

D=2*pi*Fs/N;

k=floor(-(N-1)/2:

(N-1)/2);

X=fftshift(fft(xn,N));

subplot(221);

plot(k*D,abs(X));

title('

幅度频谱'

xlabel('

rad/s'

subplot(222);

相位频谱'

(2).

N=32;

Nx=16;

xn=[sin(2*pi*f0*n),zeros(1,N-Nx-1)];

思考题解答

实验1中序列1和序列2在N=8时的幅频特性是否相同,为什么?

N=16呢?

由以上图像可知序列1和序列2在N=8时的幅频特性相同,因为周期拓展,它们的图像有一部分相同,当抽样段不同他们的幅频特性就可以相同。

当N=16时是周期的整数倍,此时它们的幅频特性就不相同,如1.1.1图和1.1.2图所示。

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