1、k=0:Xk=xn*exp(-j*2*pi/N).(n*k); x=(Xk*exp(j*2*pi/N).(n*k)/N;subplot(2,2,1),stem(n,xn); title(x(n);subplot(2,2,2),stem(n,abs(x);IDFT|X(k)|subplot(2,2,3),stem(k,abs(Xk);|X(k)|subplot(2,2,4),stem(k,angle(Xk); arg|X(k)|运行图如下:从得到的结果可见,与周期序列不同的是,有限长序列本身是仅有N点的离散序列,相当于周期序列的主值部分。因此,其频谱也对应序列的主值部分,是含N点的离散序列。2、
2、 序列DFT与周期序列DFS已知周期序列的主值x(n)0,1,2,3,4,5,6,7,求x(n)周期重复次数为4次时的DFS。(1)画出原主值和信号周期序列信号。(2)画出序列傅里叶变换对应的和的图形。4*N-1;xn1=xn(mod(n,N)+1); Xk=xn1*exp(-j*2*pi/N).(nsubplot(2,2,1),stem(xn);原主值信号x(n)subplot(2,2,2),stem(n,xn1);周期序列信号运行结果如下:由这个周期序列的实验我们可以看出,有限长序列x(n)可以看成是周期序列的一个周期;反之,周期序列可以看成是有限长序列x(n)以N为周期的周期延拓。频域上
3、的情况也是相同的。从这个意义上说,周期序列只有有限个序列值有意义。3、 序列DFT与离散时间傅里叶变换DTFT的联系求x(n)0,1,2,3,4,5,6,7,0n7的DTFT,将(2p,2p)区间分成500份。(1)画出原信号。(2)画出由离散时间傅里叶变换求得的幅度谱X(ejw)和相位谱argX(ejw)图形。N-1;w=linspace(-2*pi,2*pi,500);X=xn*exp(-j*n*w);subplot(3,1,1),stem(n,xn,kylabel(subplot(3,1,2),plot(w,abs(X),axis(-2*pi,2*pi,1.1*min(abs(X),1.
4、1*max(abs(X);幅度谱subplot(3,1,3),plot(w,angle(X),axis(-2*pi,2*pi,1.1*min(angle(X),1.1*max(angle(X);相位谱由图12-3可以看出,两者有一定的差别。主要原因在于,该例进行DTFT时,X(ejw)在单位圆上取250个点进行分割;而图12-1进行DFT时,X(k)是在单位圆上N8的等间距点上取值,X(k)的序列长度与X(ejw)相比不够长。4仍然用x(n)0,1,2,3,4,5,6,7,将x(n)的有限长序列后面补足至N100,求其DFT,并与例3进行比较。N=100;xn=0,1,2,3,4,5,6,7,
5、zeros(1,N-8);subplot(2,1,1),stem(k,abs(Xk);subplot(2,1,2),stem(k,angle(Xk);二、序列的移位和周期延拓运算。已知,利用MATLAB生成并图示序列其中程序清单如下:N=24;M=8;m=3;xn=0.8.n.*(n=0 & n4;Xk1=fft(xn,N1);Xk2=fft(xn,N2);plot(w/pi,abs(Xw);序列x(n)的幅频曲线|X(ejomega)|stem(k1*2/N1,abs(Xk1),序列x(n)的8点DFTstem(k2,abs(Xk2),序列x(n)的16点DFT运行结果如下;四、利用DFT计
6、算线性卷积已知序列x1(n)=0.9n,n=0:11;h(n)=R9(n) 求x1(n)*h(n);x1(n)与h(n)的10点圆周卷积。程序源代码:n1=0:9;n2=0:m=0:n=0:N1-1;N=12;N1=10;x1=0.9.n2;x11=0.9.n1;x2=ones(1,9);x3=conv(x1,x2)x5=x11,zeros(1,N1-length(x11);x6=x2,zeros(1,N1-length(x2);H=zeros(N1,N1);x6=x6 zeros(1,N1-length(x6);for n=1:N1 H(n,:)=x6(mod(n-m-1,N1)+1);endx4=x5*H;subplot(221),stem(x1,原序列x1)axis(-1,14,0.6*min(x1),1.1*max(x1);subplot(222),stem(x2,原序列x2axis(-1,11,0,1.1*max(x2);subplot(223),stem(x3,x1卷积x2axis(-1,25,1.1*min(x3),1.1*max(x3);subplot(224),stem(x4,x1 10点圆周卷积x2axis(-1,15,0.975*min(x4),1.01*max(x4);
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