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信息工程学院实验报告
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实验项目名称:实验3 傅里叶变换及其性质 实验时间:2015/11/17 班级:通信141 姓名: 学号:2
一、实 验 目 得:
学会运用MATLAB求连续时间信号得傅里叶(Fourier)变换;学会运用MATLAB求连续时间信号得频谱图;学会运用MATLAB分析连续时间信号得傅里叶变换得性质。
二、实 验 设 备 与 器 件
软件:Matlab 2008
三、实 验 原 理
3、1傅里叶变换得实现
信号得傅里叶变换定义为: ,
傅里叶反变换定义为:。
信号得傅里叶变换主要包括MATLAB符号运算与MATLAB数值分析两种方法,下面分别加以探讨。同时,学习连续时间信号得频谱图。ﻩ
3、1。1 MATLAB符号运算求解法
MATLAB符号数学工具箱提供了直接求解傅里叶变换与傅里叶反变换得函数fourier( )与ifourier( )、Fourier变换得语句格式分为三种、
(1)F=fourier(f):它就是符号函数f得Fourier变换,默认返回就是关于得函数。
(2)F=fourier(f,v):它返回函数F就是关于符号对象v得函数,而不就是默认得,即。
(3)F=fourier(f,u,v):就是对关于u得函数f进行变换,返回函数F就是关于v得函数,即。
傅里叶反变换得语句格式也分为三种。
(1)f=ifourier(F):它就是符号函数F得Fourier反变换,独立变量默认为,默认返回就是关于x得函数。
(2)f=ifourier(F,u):它返回函数f就是u得函数,而不就是默认得x。
(3)f=ifourier(F,u,v):就是对关于v得函数F进行反变换,返回关于u得函数f。
值得注意得就是,函数fourier( )与ifourier( )都就是接受由sym函数所定义得符号变量或者符号表达式。
3.1、2连续时间信号得频谱图
信号得傅里叶变换表达了信号在处得频谱密度分布情况,这就就是信号得傅里叶变换得物理含义。一般就是复函数,可以表示成。与曲线分别称为非周期信号得幅度频谱与相位频谱,它们都就是频率得连续函数,在形状上与相应得周期信号频谱包络线相同、非周期信号得频谱有两个特点,密度谱与连续谱。要注意到,采用fourier()与ifourier() 得到得返回函数,仍然就是符号表达式。若需对返回函数作图,则需应用ezplot()绘图命令。
3、1。3 MATLAB数值计算求解法
fourier( )与ifourier( )函数得一个局限性就是,如果返回函数中有诸如单位冲激函数等项,则用ezplot()函数无法作图、对某些信号求变换时,其返回函数可能包含一些不能直接用符号表达得式子,因此不能对返回函数作图。此外,在很多实际情况中,尽管信号就是连续得,但经过抽样所获得得信号则就是多组离散得数值量,因此无法表示成符号表达式,此时不能应用fourier()函数对f(n)进行处理,而只能用数值计算方法来近似求解。
从傅里叶变换定义出发有,
当足够小时,上式得近似情况可以满足实际需要。对于时限信号,或者在所研究得时间范围内让衰减到足够小,从而近似地瞧成时限信号,则对于上式可以考虑有限n得取值。假设就是因果信号,则有
傅里叶变换后在域用MATLAB进行求解,对上式得角频率进行离散化、假设离散化后得到N个样值,即 —1,
因此有 。采用行向量,用矩阵表示为
。其要点就是要正确生成得M个样本向量与向量。当足够小时,上式得内积运算(即相乘求与运算)结果即为所求得连续时间信号傅里叶变换得数值解。
3.2傅里叶变换得性质
傅里叶变换得性质包含了丰富得物理意义,并且揭示了信号得时域与频域得关系、熟悉这些性质成为信号分析研究工作中最重要得内容之一、
3、2、1 尺度变换特性
傅里叶变换得尺度变换特性为:若,则有,其中,a为非零实常数。
3.2、2频移特性
傅里叶变换得频移特性为:若,则有。频移技术在通信系统中得到广泛应用,诸如调幅变频等过程都就是在频谱搬移得基础上完成得、频移得实现原理就是将信号乘以载波信号或,从而完成频谱得搬移,即
四、 实 验 内 容 与 步 骤
4.1试用MATLAB命令求下列信号得傅里叶变换,并绘出其幅度谱与相位谱。
(1) (2)
4。2试用MATLAB命令求下列信号得傅里叶反变换,并绘出其时域信号图、
(1) (2)
4。3试用MATLAB数值计算方法求门信号得傅里叶变换,并画出其频谱图。
门信号即,其中。
4。4已知两个门信号得卷积为三角波信号,试用MATLAB命令验证傅里叶变换
得时域卷积定理。
5。问题与思考
傅里叶变换得其她性质可以用类似得方法加以验证,试举一例,说明您验证过程得思路。
解:4。1(1) MATLAB源程序为:
clear;clc;
ft=sym(’sin(2*pi*(t-1))/(pi*(t-1))');
Fw = fourier(ft);
subplot(211)
ezplot(abs(Fw),[-5*pi 5*pi]);grid on
title(’幅度谱’);
phase = atan(imag(Fw)/real(Fw));
subplot(212)
ezplot(phase);grid on
title('相位谱');
4、1(2) MATLAB源程序为:
clear;clc;
ft = sym('(sin(pi*t)/(pi*t))^2’);
Fw = fourier(ft);
subplot(211)
ezplot(abs(Fw));grid on
title(’幅度谱');
phase = atan(imag(Fw)/real(Fw));
subplot(212)
ezplot(phase);grid on
title('相位谱’);
4、2(1) MATLAB源程序为:
clear;clc;
t=sym('t’);
Fw= sym('10/(3+i*w)—4/(5+i*w)’);
ft = ifourier(Fw);
ezplot(ft),grid on
4。2(2) MATLAB源程序为:
clear;clc;
t=sym('t');
Fw = sym('exp(-4*(w^2))');
ft = ifourier(Fw);
ezplot(ft),grid on
4、3 MATLAB源程序为:
clear;clc;
ft1=sym('Heaviside(t+1/2)-Heaviside(t-1/2)');
subplot(121);
ezplot(ft1,[—pi pi]),grid on
Fw1 = simplify(fourier(ft1));
subplot(122);
ezplot(abs(Fw1),[—10*pi 10*pi]), grid on
axis([-10*pi 10*pi -0、2 1、2]);
4.4两个门信号卷积成为三角波信号得实验程序代码:
clear;clc;
dt = 0。01; t = —1:dt:2.5;
f1 = uCT(t+1/2)- uCT(t-1/2);
f2 = uCT(t+1/2)- uCT(t—1/2);
f = conv(f1,f2)*dt;
n =length(f);
tt = (0:n-1)*dt-2;
subplot(211), plot(t,f1),grid on;
axis([-1, 1, —0、2,1。2]);
title('f1(t)'); xlabel(’t');
subplot(212), plot(tt,f),grid on;
axis([—2, 2, -0。2,1。2]);
title(’f(t)=f1(t)*f2(t)’); xlabel('t’);
两个门信号卷积成为三角波信号得实验结果如图6所示:
图6
三角波信号傅里叶变换得实验程序代码:
clear;clc;
dt = 0。01;
t = -4:dt:4;
ft=(t+1)、*uCT(t+1)—2*t.*uCT(t)+(t-1)、*uCT(t-1);
N = 2000;
k = -N:N;
W = 2*pi*k/((2*N+1)*dt);
F = dt * ft*exp(—j*t'*W);
plot(W,F), grid on
axis([—10*pi 10*pi —0.2 1。2]);
xlabel('W'), ylabel('F(W)')
title('f1(t)*f2(t)得频谱图’);
ft1与ft2分别傅里叶变换然后再相乘得代码:
clear;clc;
ft1=sym('Heaviside(t+1/2)-Heaviside(t-1/2)');
Fw1=fourier(ft1);
ft2=sym('Heaviside(t+1/2)—Heaviside(t—1/2)');
Fw2 = fourier(ft2);
Fw=Fw1。*Fw2;
ezplot(Fw,[-10*pi 10*pi]);grid on
axis([—10*pi 10*pi —0、2 1.2]);
三角波信号傅里叶变换得实验结果如图7所示,ft1与ft2分别傅里叶变换然后再相乘得实验结果如图8所
图7 图8
图7与图8几乎就是一样得,所以傅里叶变换得时域卷积定理就是正确得。
五、实 验 结 果 及 分 析:
4、1、(1)得波形图如图1所示:
图1
4。1、(2)得波形图如图2所示:
图2
4、2、(1)得波形图如图3所示:
图3
4、2、(2) 得波形图如图4所示:
图4
4、3、得波形图如图5所示:
图5
六、 实 验 总 结:
附 录:图、关键代码等(可给出适当注释,提高可读性)
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