数字信号处理00004Word文档下载推荐.docx

1、（2）、以Xa（t）为例，说明采样频率对频率响应的影响，分别采用fs=1000Hz和fs=5000Hz，绘出X（ejw）曲线。（1）代码:close allclear;clc;W=10;f=1000;n=-10:W-1;t=n/f;X=exp（-1000*abs（t）; subplot（1,2,1）;plot（t,X）; %画模拟信号曲线xlabel（t/s）;ylabel（xa（n）title（模拟信号 %标题模拟信号tf=10;N=100;dt=10/N;t=（1:N）*dt;wf=25;Nf=50;w1=linspace（0,wf,Nf）; %0-25之间分成50点dw=wf/（Nf-1

2、）; W1=-50:50;Xat=exp（-1000*abs（t）; %表达式F1=Xat*exp（-1i*t*w1）*dt; %傅立叶变换w=-fliplr（w1）,w1（2:Nf）; %负频率的频谱Y1=（exp（2）-1）./（exp（2）-exp（1-1i*W1）-exp（1+1i*W1）+1）;F=fliplr（F1）,F1（2:t=-fliplr（t）,t;subplot（1,2,2）;plot（w,F,linewidth,1）; %画傅立叶变换曲线w/piXa（j）傅里叶变换 %标题傅立叶变换结果：分析：模拟信号在-0.01，0.01区间为连续信号,其傅立叶变换曲线在-10，10

3、内为连续曲线。（2）代码：clearclc Dt=0.00005; %步长为0.00005st=-0.005:Dt:0.005;xa=exp（-1000*abs（t）; %取时间从-0.005s到0.005s这段模拟信号 Ts1=0.001;Ts2=0.0002; %周期n=-25:1:25;x1=exp（-1000*abs（n*Ts1）;x2=exp（-1000*abs（n*Ts2）;K=100;k=0:K;w=pi*k/K; %求模拟角频率X1=x1*exp（-j*n*w）; %求其傅立叶变换X2=x2*exp（-j*nX11=real（X1）;X12=real（X2）;w=-fliplr

4、（w）,w（2:101）; %将角频率范围扩展为从-到+X11=fliplr（X11）,X11（2:X12=fliplr（X12）,X12（2:subplot（2,1,1）;plot（w/pi,X11）;%画出fs=1000Hz的频率响应X1（jw）fs=1000Hz的DTFT %标题fs=1000Hz的DTFTsubplot（2,1,2）;plot（w/pi,X12）;%画出fs=5000Hz的频率响应X2（jw）fs=5000Hz的DTFT %标题fs=5000Hz的DTFT 当采样频率越大的时候，采样信号频谱越陡峭，而其失真情况也越来越小。题目2：已知时域信号 x（n） = cos（0.

5、48n） + cos（0.52n），求 下 面 5 种情况的 X （e j ）和X （k ） 。（1）取 x（n）的前 10 点数据，求 N = 10 点的 X （e j ）和 X （k ） ，并作图。（2）将（1）中的 x（n）补零至 100点，求 N = 100 点的 X （e j ）和 X （k ） ，并作图。（3）取 x（n）的前 100 点数据，求 N = 100 点的 X （e j ）和 X （k ） ，并作图。（4）取 x（n）的前 128 点数据，求 N = 128 点的 X （e j ）和 X （k ） ，并作图。（5）取 x（n）的前 50 点数据，求 N = 50 点的

6、X （e j ）和 X （k ） ，并作图。讨论以上 5 种情况的区别。（1） clcn=（0:9）;y=cos（0.48*pi*n）+cos（0.52*pi*n）;n1=（0:x=y（1:10）;subplot（3,1,1）;stem（n1,x）; %画出x（n）曲线x（n） （0=n=9） %标题0=9）nx（n）axis（0,10,-2.5,2.5）; %axis（xmin xmax ymin ymax）w=linspace（0,2*pi,length（x）; %0-2*pi区域分为10点 xw=x*exp（-j*1:length（x）magx=abs（xw）; %对xw取绝对值subp

7、lot（3,1,2）;plot（w,magx）; %画出x（jw）曲线DTFT %标题DTFTwx（jw）axis（0,2*pi,0,10）;subplot（3,1,3）;x1=fft（x）; %对x进行傅立叶变换magx1=abs（x1）; %对x1取绝对值stem（n1,abs（magx1）; %画出x（k）曲线DFT %标题DFTkx（k）axis（0,10,0,10）;由图可见，由于截断函数的频谱混叠作用，X（K）不能正确分辨w1=0.48*pi,w2=0.52*pi这两个频率分量。（2） 99）;x=y（1:10）,zeros（1,90）; %第10位到100位的数据都为0=9+90

8、zeros）=9+90zeros）axis（0,100,-2.5,2.5）; %0-2*pi区域分为100点 axis（0,100,0,10）; 由图可见，虽然x（n）补零至100点，X（K）的密度，截断函数的频谱混叠作用没有改变，这时的物理分辨率使X（K）仍不能正确分辨w1=0.48*pi,w2=0.52*pi这两个频率分量。（3）100）;=99）=99）axis（0,2*pi,0,54）;axis（0,100,0,54）; 由图可见，截断函数的加宽且为周期序列的整数倍，改变了频谱混叠作用，提高了“物理”分辨率使X（K）能正确分辨w1=0.48*pi,w2=0.52*pi这两个频率分量。（4）127）;128）;=127）=127）axis（0,128,-2.5,2.5）; %0-2*pi区域分为128点 pl