信号实验报告DFT与FFT文档格式.docx

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10];

x=（0.9*exp（j*pi/3））.^n;

k=[-200:

200];

w=（pi/100）*k;

X=x*（exp（-j*pi/100））.^（n'

*k）;

magX=abs（X）;

angX=angle（X）;

subplot（2,1,1）;

plot（w/（2*pi）*1,magX,'

r'

）;

grid;

axis（[-1,1,0,8]）;

xlabel（'

Frequency（HZ）'

ylabel（'

|X|'

title（'

MagnitudePart'

subplot（2,1,2）;

plot（w/（2*pi）*1,angX/pi,'

axis（[-1,1,-0.5,0.5]）;

Angel（X）（\pirads）'

PhasePart'

2）已知

n=[-10:

x=2.^n;

axis（[-1,1,500,2500]）;

axis（[-1,1,-1,1]）;

2．已知序列

，

，绘制

及其离散傅立叶变换

的幅度、相位图。

matlab源程序

clf;

clc;

N=51;

n=[0:

N-1];

xn=cos（0.82*pi*n）+2*sin（pi*n）;

Xk=dft（xn,N）;

magXk=abs（Xk）;

angleXk=angle（Xk）;

figure

（1）;

plot（xn）;

n'

x（n）'

x（n）N=51'

figure

（2）;

k=0:

length（magXk）-1;

plot（k,magXk）;

k'

|Xk|'

|Xk|51'

figure（3）;

plot（k,angleXk）;

angle（X（k））'

angle（X（k））N=51'

3．设

其中，randn（n）为高斯白噪声。

求出

，m=2,3,4的matlab采用不同算法的执行时间。

matlab源程序

function[dft_timefft_time]=run_time（m）

N=4^m;

xn=sin（0.2*pi*n）+randn（1,N）;

dft_time=0;

fft_time=0;

t1=clock;

fft（xn）;

fft_time=etime（clock,t1）;

t2=clock;

dft（xn,N）;

dft_time=etime（clock,t2）;

>

[dft_timefft_time]=run_time

（2）

dft_time=0.0010

fft_time=0

[dft_timefft_time]=run_time（3）

dft_time=0.0090

[dft_timefft_time]=run_time（4）

dft_time=0.1430

fft_time=0

4．研究高密度频谱和高分辨率频谱。

设有连续信号

∙以采样频率

对信号x（t）采样，分析下列三种情况的幅频特性。

∙采集数据长度N=16点，做N=16点的FFT，并画出幅频特性。

∙采集数据长度N=16点，补零到256点，做N=256点的FFT，并画出幅频特性。

∙采集数据长度N=256点，做N=256点的FFT，并画出幅频特性。

观察三种不同频率特性图，分析和比较它们的特点以及形成的原因。

4.1matlab源程序

clf;

N=16;

Ts=1/32000;

xn=cos（2*pi*6.5*1000*n*Ts）+cos（2*pi*7*1000*n*Ts）+cos（2*pi*9*1000*n*Ts）;

Xk=fft（xn,N）;

|Xk|N=16'

4.2matlab源程序

M=256;

n1=0:

N-1;

xn1=cos（2*pi*6.5*1000*n1*Ts）+cos（2*pi*7*1000*n1*Ts）+cos（2*pi*9*1000*n1*Ts）;

n2=0:

M-1;

xn2=[xn1,zeros（1,M-N）];

Xk=fft（xn2,M）;

stem（k,magXk）;

|Xk|M=16N=256'

4.3matlab源程序

N=256;

n=0:

Xk=fft（xn,256）;

|Xk|N=256'