matlab实现频谱.docx
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matlab实现频谱
Matlab语言实现信号频谱分析
姓名：
蒋政胜 学号：
14092202959 序号：
40
这个学期我们初步接触了Matlab的学习，开始懂得用Matlab画图以及信号与系统仿真，在几个星期的学习下，老师叫我们完成一篇关于信号处理领域当中应用Matlab语言的论文，我选择了Matlab语言实现信号与频谱分析方面的论题，因为随着计算机的普及应用以及科技的发达，现代社会是信息的社会，对信息的研究变得非常重要，而对信号波形的模拟可以方便研究人员研究。
以前的信号模拟是用硬件，对仪器和实验室的要求较高，不便于广泛应用，而且信号处理具有内容繁多、概念抽象、设计复杂等特点，学生在学习时常常会感到枯燥，难以理解和掌握。
硬件模拟信号波形对设备要求较高，有时候受仪器或操作不对等因素的影响将无法正确直观的看到波形，参数改变时不能立即看到波形变化。
而用软件的形式对信号波形进行仿真有着界面可视性强，操作简单方便；便于数据修改，文件保存，实验效率高，实验内容丰富，结果直观易懂，便于分析；而且系统容易扩展新的实验项目,所以信号仿真很有必要而且急为迫切，对连续信号的处理及分析更加便捷
Matlab在全世界内都很是流行，特别是在工程计算领域。
近年来越来越多的国人也喜爱上了这一套软件。
Matlab的toolbox中也含有概率统计方面的库函数。
概率方面的库函数主要有各种常见分布的分布函数、概率密度、分布率以及生成服从各种分布随机数的函数．统计方面的库函数含盖了简单随机样本下常见的参数估计（点估计、区间估计），假设检验等等。
通过实验,加强学生对信号与系统课程的理解和掌握。
介绍了信号之间相互转换的基本原理,并结合仿真程序的开发实例,重点讨论了典型的连续信号的基本运算:
时移、折叠和尺度的关键步骤和代码,最后,给出了调制的仿真结果。
Matlab是一种高性能的用于工程计算的编程软件,它具有强大的数学计算、算法推导、建模仿真、图形绘制等功能。
文中提出了用典型信号——正弦信号的波形转换的方案,解决了连续信号的频谱分析,使得其他连续信号的执行更加便利。
Matlab作为编程语言和可视化工具,用Matlab开发的实验为学生提供了“信号分析”、“信号抽样”、“系统仿真”、“系统特性”、“滤波器设计”及“傅立叶变换”等实验模块。
它的界面演示框如同通用示波器,显示了信号分析与系统设计的动态仿真过程,给人以直观的感受。
在教学中它能为同学们提供了大量的实例,同时它也留下了在实验中同学们可以改变信号、模块、仿真子系统等的参数,并观察信号与系统的相应变化.在实验过程中,同学们对所学的书本知识会有感性的认识和直观的验证,加深对“信号与系统”原理的理解。
1.基本信号产生模块的窗体创建
启动matlab7.0,在命令窗口输入guide,打开GUI制作窗口，在窗体上有界面制作工具。
在pushbutton下单击右键callback,打开callbackfunction,调用MATLAB内部提供的函数，square函数,sawtooth函数,sinc函数,diric函数,rectpuls函数,tripuls函数,pulstran函数,chip函数
在GUI制作窗口，axes是用来显示图形，当单击pushbutton,运行结果，会在axes中显示出来。
简单函数基本性质的模块，通过人机交互方式进行设计，在信号1和信号2中输入幅值，频率，初相，移位不同的值，对其信号相加，信号相乘，信号移位使信号在axes窗口中，显示出来。
仿真的波形有正弦波，三角波，指数函数，抽样函数，脉冲函数等。
Popupmenu函数中用switchval1case1来调用不同的波形，）设置句柄get（handles.popupmenu）用strdouble（get（handles.edit,’string’）来输入测试数据,达到直观仿真模拟图.
2：
用Matlab实现正弦信号的频谱、功率谱以及反变换
例一：
正弦信号时域波形
a．正弦信号的公式。
正弦信号，一般写做
（5-3）
式中K为振幅，
是角频率，
为初相位。
弦信号是周期信号，其周期T与角频率
和频率
满足下列关系式
（5-4）
b．正弦信号的运行结果如图所示：
c.程序代码
fs=1000;%设定采样频率
N=1024;%设定数据长度
i=0:
N-1;
t=i/fs;
f=100;%设定正弦信号频率
%生成正弦信号
x=sin（2*pi*f*t）;
subplot（231）;
plot（t,x）;%作正弦信号的时域波形
axis（[0,0.01,-1,1]）;
xlabel（'t'）;
ylabel（'y'）;
title（'正弦信号时域波形'）;
●例二：
正弦信号幅度频谱图
a．运行结果如图5-12所示：
图5-12正弦信号幅频谱图
c．部分程序：
fs=1000;%设定采样频率
N=1024;%设定数据长度
i=0:
N-1;
t=i/fs;
f=100;%设定正弦信号频率
%生成正弦信号
y=fft（x,N）;%进行fft变换
mag=abs（y）;%求幅值
f=（0:
N-1）*fs/N;%横坐标频率的表达式为f=（0:
M-1）*Fs/M;
plot（f,mag）;%做频谱图
axis（[0,100,0,80]）;
xlabel（'频率（Hz）'）;
ylabel（'幅值'）;
title（'正弦信号幅频谱图'）;
grid;
●例三：
正弦信号功率谱
a．正弦信号功率谱运行界面如图5-14所示
图5-14 正弦信号功率谱图
b．部分程序:
fs=1000;%设定采样频率
N=1024;%设定数据长度
i=0:
N-1;
t=i/fs;
f=100;%设定正弦信号频率
%生成正弦信号
y=fft（x,N）;%进行fft变换
mag=abs（y）;%求幅值
f=（0:
N-1）*fs/N;%横坐标频率的表达式为f=（0:
M-1）*Fs/M;
axis（[0,100,0,80]）;
sq=abs（y）;
power=sq.^2;
plot（f,power）;
xlabel（'频率（Hz）'）;
ylabel（'功率谱'）;
title（'正弦信号功率谱'）;
grid;
●例四：
通过IFFT转换的正弦信号波形
a.通过IFFT转换的正弦信号波形运行界面如图5-16所示
图5-16 通过IFFT转换的正弦信号波形图
b．部分程序:
fs=1000;%设定采样频率
N=1024;%设定数据长度
i=0:
N-1;
t=i/fs;
f=100;%设定正弦信号频率
%生成正弦信号
y=fft（x,N）;%进行fft变换
mag=abs（y）;%求幅值
f=（0:
N-1）*fs/N;%横坐标频率的表达式为f=（0:
M-1）*Fs/M;
axis（[0,100,0,80]）;
sq=abs（y）;
power=sq.^2;
grid;
ln=log（sq）;
xifft=ifft（y）;
magx=real（xifft）;
ti=[0:
length（xifft）-1]/fs;
plot（ti,magx）;
xlabel（'t'）;
ylabel（'y'）;
title（'通过IFFT转换的正弦信号波形'）;
grid;
从以上几个简单的图中，可以看到用Matlab实现信号领域的分析非常方便，在万力老师的指导下，本次Matlab论文，就要画上一个句号了，通过对信号的频谱分析这个课题的研究，我在编程能力上有了实质性地提高。
鉴于本文设计的信号频谱分析平台为个人计算机，其性能有限，故暂不能做大规模的精确系统测试。
虽然连续信号的频谱分析已经顺利完工并能够正常运行，但想要成为一个能够在大范围内广泛应用的此类设计，本系统还需要投入更多的精力去学习和完善。
Matlab实验平台发展到现在，虽然时间不长，然现如今已经发展成为信息产业中一个大的研究热点。
更是由于次实验系统的复杂性和所具有的挑战性，才使得有更多的Matlab爱好者投身其中，为基于Matlab的信号与系统实验平台的发展贡献力量。
要在最短的时间内写出最成功的论文，不仅靠课堂上的知识，还要靠平时的积累，和课外阅读的素材。
MATLAB有很好的图象处理功能,其特点是开发效率高，接受能力快，所以选择Matlab软件来实现对信号频谱分析具有很大优势，我以后还会通过更深层次的学习来掌握Matlab，从而解决信号领域的一些难题，使信号领域的学习更加清晰，更加轻松！
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