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题目:
已知信号
这里,N=25,Q= 0.9+j0.3。可以推导出 ,
首先根据这个式子计算X(k) 的理论值,然后计算输入序列x(n) 的32个值,再利用基2时间抽选的FFT算法,计算x(n) 的DFT X(k),与X(k) 的理论值比较(要求计算结果最少6位有效数字)。
format long
Q=0.9+0.3*1i;
wn=exp(-2*1i*pi/25);
x=[];
for n=0:24
x0=Q.^n;
x=[x x0];
end
x = [x 0 0 0 0 0 0 0 ];
X1=[];
for k=0:24
x0=(1-Q^25)./(1-Q*(wn.^k));
X1=[X1 x0];
end
X2=[];
X2=fft(x,32);
X1=[X1 0 0 0 0 0 0 0 ];
d=abs(X2)-abs(X1);
subplot(3,1,1)
title(公式法结论);
xlabel(k),ylabel(X1(k));
ylabel(|X1(k)|);
stem(abs(X1));
subplot(3,1,2);
title(FFT法);
xlabel(k),ylabel(|X2(k)|);
stem(abs(X2));
subplot(3,1,3);
title(误差);
xlabel(k),ylabel(d(k));
stem(abs(d));
结果分析:由以上结果可知,由基2时间抽选的FFT算法所得到的DFT结果与利用公式法所得的理论值稍有偏差,但误差较小,故而用计算机FFT处理数据在精度上是可以接受的。产生误差的主要原因可能是在计算机进行FFT算法函数的过程中几次蝶形运算所得的中间值会产生舍位上的误差,故而与理论值产生一定的偏差?
题目:
假设信号 x(n) 由下述信号组成:
这个信号有两根主谱线 0.3pi 和 0.302pi 靠的非常近,而另一根谱线 0.45pi 的幅度很小,请选择合适的长度 N 和窗函数,用 DFT 分析其频谱,得到清楚的三根谱线。
n=0:999;
x=0.001*cos(0.45*pi*n)+sin(0.3*pi*n)-cos(0.302*pi*n-pi/4);
X=fft(x,1000);
subplot(2,1,1)
stem(n,x);
xlabel(n),ylabel(x(n))
title(x(n))
subplot(2,1,2)
stem(n,X);
stem(n,abs(X));
axis([140,240,0,2])
xlabel(n),ylabel(|X(k)|)
title(|X(k)|);
xlabel(k)
结论:?
由上图及过程可知,当DFT变换长度为1000时所得到的谱线非常理想。由此可知当DFT变换长度N为多个数字频率公倍数时,即数字频率正好位于子带的中心频率上时,得到理想的谱线。?
3.总结?
通过这次实验,让我增强了使用matlab的能力,同时增强了我对FFT、DFT等相关概念的理解,对课本上的理论有了更加深入的认识。Matlab作为一个软件,在数字信号处理中有十分重要的作用,要想学好数字信号处理,并将有关知识用于以后的工作中,掌握好matlab是十分必要的。?
在本次实验中,不管是问题解决方法的构思还是程序的编写方面,或多或少都存在一些问题。出现这些问题也是很正常的,而我要做的,就是在下次实验中吸取教训,比如在编程的错误、算法的错误上。?
另外,合作也是非常重要的。在这次实验中,我也注意了和同学进行讨论,集体的智慧是巨大的。我觉得,一个人有时只会陷入思维的死胡同,只有和大家交流才会产生新的想法,才会激发自己的创造力。?
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