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文档简介
1、实验一用FFT进行信号谱分析一. 实验目的:A. 进一步加深DFT算法原理和基本性质的理解(因为FFT只是DFT的一种快速算法,所以FFT的运算结果必然使DFT得基本性质)。B. 熟悉FFT算法原理和FFT子程序的应用。C. 学习用FFT对连续信号和时域离散信号进行谱分析的算法,了解可能出现的分析误差及其原因,以便在实际中正确应用FFT。二. 实验原理:DFT是离散傅里叶级数(DFS)在时域和频域内的两个主值序列构成的变换对:Xk=DFTxn=n=0N-1xn 0kN-1xn=IDFTXk=1Nk=0N-1XkWn-kn 0kN-1用DFT来分析有限长序列的频谱特性。FFT是DFT的快速算法,
2、常用的两种快速算法有按时间抽取的FFT算法和按频率抽取的FFT算法,其中按时间抽取的FFT算法如下式:Xk=X1k+WNkX2k k=0,1,2N2-1Xk+N2=X1k-WNkX2k k=0,1,2N2-1按频率抽取的FFT算法如下:Xk=n=0N2-1xn+-1kxn+N2WNk k=0,1,2N-1三. 实验数据1、x1(n)及其8点和16点DFT2、x2(n)及其8点和16点DFT3、x3(n)及其8点和16点DFT4、x4(n)的8点和16点波形及其DFT5、x5(n)的8点和16点波形及其DFT6、x6(n)的16点、32点和64点采样序列波形及其DFT选7时,计算并图示x7n=x
3、4n+x5n*R8(n)和x7n=x4n+x5n*R16(n)及其DFT。程序自动计算并绘图验证DFT的共轭对称性。当N=16时, x4n=x4N-n,x5n=x5N-n。即x4n为x7n的共轭对称分量,而x5n是x7n的共轭反对称分量。根据DFT的共轭对称性,应有以下结果:x7k=DFTx7n16点=ReX7k+jImX7kx7n=x4n+x5n的8点和16点波形及其DFTx4k=DFTx4n16点=ReX7kx5k=DFTx5n16点=jImX7k绘出ReX7k和jImX7k的模。它们正是图中16点的|X4k|和|X5k|。选8时,计算并图示x8n=x4n+jx5n*R8(n)和x8n=x
4、4n+jx5n*R16(n)及其DFT。程序自动计算并绘图验证DFT的共轭对称性的第二种形式:如果xn=xrn+jxin, Xk=DFTxn=Xepk+Xopk,则Xepk=DFTxrn,Xopk=DFTjxin。其中Xepk=12Xk+X*N-k, Xopk=12Xk-X*N-k。x8n的8点和16点DFT程序计算结果如下:X8ek=12|X8k+X8*N-k|及x4n=x8rn=IDFTX8ek,正好与图中x4n的16点|x4n|及x4n相同。jX8ok=12|X8k-X8*N-k|及x5n=x8in=IDFTX8ekj,正好与图中16点的|x5n|及x5n相同。四. 思考题(1)当N=8
5、时,x1n和x2n的幅频特性会相同吗?为什么?N=16 呢?(2)对于周期序列,如果周期不知道,如何用FFT进行谱分析? 答:(1)当N=8时,x1n和x2n的幅频特性会相同. 当N=16时,x1n和x2n的幅频特性会不相同。(2)、如果xn的周期预先不知道,可截取M点进行DFT,即xMn=xnRMn XMn=DFTxMn 0kM-1 再将截取长度扩大1倍,截取x2Mn=R2Mn X2Mn=DFTx2Mn 0k2M-1 比较xMk和x2Mk,如果两者的主谱差别满足分析误差要求,则以xMk或x2Mk近似表示 xn的频谱,否则,继续将截取长度加倍,直至前后两次分析所得主谱频率差别满足误差要求。设最
6、后截取长度为iM,则xiMk0表示=2iMk0点的谱线强度。通过实验,我知道了用FFT对信号作频谱分析是学习数字信号处理的重要内容。经常需要进行谱分析的信号是模拟信号和时域离散信号。对信号进行谱分析的重要问题是频谱分辨率D和分析误差。频谱分辨率直接和FFT的变换区间N有关,因为FFT能够实现的频率分辨率是2ND。可以根据此式选择FFT的变换区间N。误差主要来自于用FFT作频谱分析时,得到的是离散谱,而信号(周期信号除外)是连续谱,只有当N较大时,离散谱的包络才能逼近于连续谱,因此N要适当选择大一些。周期信号的频谱是离散谱,只有用整数倍周期的长度作FFT,得到的离散谱才能代表周期信号的频谱。如果不知道信号周期,可以尽量
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