数字信号处理实验报告二时域采样与频域采样

1、实验二: 时域采样与频域采样姓名： 班级： 学号：一、实验目的时域采样理论与频域采样理论是数字信号处理中的重要理论。要求掌握模拟信号采样前后频谱的变化，以及如何选择采样频率才能使采样后的信号不丢失信息；要求掌握频率域采样会引起时域周期化的概念，以及频率域采样定理及其对频域采样点数选择的指导作用。二、实验原理与方法时域采样定理的要点：（1）对模拟信号以间隔T进行时域等间隔理想采样，形成的采样信号的频谱是原模拟信号频谱以采样角频率（）为周期进行周期延拓。公式为： （2）采样频率必须大于等于模拟信号最高频率的两倍以上，才能使采样信号的频谱不产生频谱混叠。利用计算机计算上式并不方便，下面我们导出另外一

2、个公式，以便用计算机上进行实验。 理想采样信号和模拟信号之间的关系为： 对上式进行傅立叶变换，得到： 在上式的积分号内只有当时，才有非零值，因此：15 / 15文档可自由编辑 上式中，在数值上，再将代入，得到： 上式的右边就是序列的傅立叶变换，即 上式说明理想采样信号的傅立叶变换可用相应的采样序列的傅立叶变换得到，只要将自变量用代替即可。频域采样定理的要点：（1）对信号x(n)的频谱函数X(ej)在0，2上等间隔采样N点，得到则N点IDFT得到的序列就是原序列x(n)以N为周期进行周期延拓后的主值区序列，公式为： （2）由上式可知，频域采样点数N必须大于等于时域离散信号的长度M(即NM)，才能

3、使时域不产生混叠，则N点IDFT得到的序列就是原序列x(n),即=x(n)。如果NM，比原序列尾部多N-M个零点；如果NM，z则=IDFT发生了时域混叠失真，而且的长度N也比x(n)的长度M短，因此。与x(n)不相同。 在数字信号处理的应用中，只要涉及时域或者频域采样，都必须服从这两个采样理论的要点。 对比上面叙述的时域采样原理和频域采样原理，得到一个有用的结论，这两个采样理论具有对偶性：“时域采样频谱周期延拓，频域采样时域信号周期延拓”。因此放在一起进行实验。三、实验内容及步骤（1）时域采样理论的验证：给定模拟信号， 式中A=444.128，=50，=50rad/s，它的幅频特性曲线如图2.

4、1 图2.1 的幅频特性曲线 现用DFT(FFT)求该模拟信号的幅频特性，以验证时域采样理论。 安照的幅频特性曲线，选取三种采样频率，即=1kHz，300Hz，200Hz。观测时间选。 为使用DFT，首先用下面公式产生时域离散信号，对三种采样频率，采样序列按顺序用，表示。 因为采样频率不同，得到的，的长度不同， 长度（点数）用公式计算。选FFT的变换点数为M=64，序列长度不够64的尾部加零。X(k)=FFTx(n) ， k=0,1,2,3,-,M-1式中k代表的频率为 。要求： 编写实验程序，计算、和的幅度特性，并绘图显示。观察分析频谱混叠失真。（2）频域采样理论的验证：给定信号如下： 编写

5、程序分别对频谱函数在区间上等间隔采样32和16点，得到： 再分别对进行32点和16点IFFT，得到： 分别画出、的幅度谱，并绘图显示x(n)、的波形，进行对比和分析，验证总结频域采样理论。提示：频域采样用以下方法容易变程序实现。（1）直接调用MATLAB函数fft计算就得到在的32点频率域采样（2）抽取的偶数点即可得到在的16点频率域采样，即。（3） 当然也可以按照频域采样理论，先将信号x(n)以16为周期进行周期延拓，取其主值区（16点），再对其进行16点DFT(FFT),得到的就是在的16点频率域采样。四、实验结果(1) 实验源程序%内容一：时域采样理论程序% 采样频率Fs=1000Hz;

6、Tp=64/1000; % 观察时间Tp=64微秒%产生M长采样序列x(n)Fs=1000;T=1/Fs;M=Tp*Fs;n=0:M-1;A=444.128;alph=pi*50*20.5;omega=pi*50*20.5;xnt=A*exp(-alph*n*T).*sin(omega*n*T);Xk=T*fft(xnt,M); % M点FFTxnt)subplot(3,2,1);n=0:length(xnt)-1; stem(n,xnt,.); % 调用绘图函数stem绘制序列图xlabel(n;(a)采样频率Fs=1kHz);ylabel(y(n); axis(0,n(end),min(x

7、nt),1.2*max(xnt);k=0:M-1;fk=k/Tp;subplot(3,2,2);plot(fk,abs(Xk);xlabel(f(Hz);(a)T*FTxa(nT),Fs=1kHz);ylabel(幅度);axis(0,Fs,0,1.2*max(abs(Xk)% 采样频率Fs=300Hz;Fs=300;T=1/Fs;M=Tp*Fs;n=0:M-1;xnt=A*exp(-alph*n*T).*sin(omega*n*T);Xk=T*fft(xnt,M); % M点FFTxnt)subplot(3,2,3);n=0:length(xnt)-1; stem(n,xnt,.); % 调

8、用绘图函数stem绘制序列图xlabel(n;(b)采样频率Fs=300Hz);ylabel(y(n); axis(0,n(end),min(xnt),1.2*max(xnt);k=0:M-1;fk=k/Tp;subplot(3,2,4);plot(fk,abs(Xk);xlabel(f(Hz);(b)T*FTxa(nT),Fs=300Hz);ylabel(幅度);axis(0,Fs,0,1.2*max(abs(Xk)% 采样频率Fs=200Hz;Fs=200;T=1/Fs;M=Tp*Fs;n=0:M-1;xnt=A*exp(-alph*n*T).*sin(omega*n*T);Xk=T*ff

9、t(xnt,M); % M点FFTxnt)subplot(3,2,5);n=0:length(xnt)-1; stem(n,xnt,.); % 调用绘图函数stem绘制序列图xlabel(n;(c)采样频率Fs=200Hz);ylabel(y(n); axis(0,n(end),min(xnt),1.2*max(xnt);k=0:M-1;fk=k/Tp;subplot(3,2,6);plot(fk,abs(Xk);xlabel(f(Hz);(f)T*FTxa(nT),Fs=200Hz);ylabel(幅度);axis(0,Fs,0,1.2*max(abs(Xk)% 内容二：频域采样理论程序M=

10、27;N=32;n=0:M;xa=0:floor(M/2);xb= ceil(M/2)-1:-1:0;xn=xa,xb;Xk=fft(xn,1024); % 1024点FFTx(n), 用于近似序列x(n)的FTX32k=fft(xn,32); % 32点FFTx(n)x32n=ifft(X32k); % 32点IFFTX32(k)得到x32(n)X16k=X32k(1:2:N); % 隔点抽取X32k得到X16(K)x16n=ifft(X16k,N/2); % 16点IFFTX16(k)得到x16(n)subplot(3,2,2);stem(n,xn,.);box ontitle(b)三角波

11、序列x(n);xlabel(n);ylabel(x(n);axis(0,32,0,20)k=0:1023;wk=2*k/1024;subplot(3,2,1);plot(wk,abs(Xk);title(a)FTx(n);xlabel(omega/pi);ylabel(|X(ejomega)|);axis(0,1,0,200)k=0:N/2-1;subplot(3,2,3);stem(k,abs(X16k),.);box ontitle(c)16点频域采样);xlabel(k);ylabel(|X_1_6(k)|);axis(0,8,0,200)n1=0:N/2-1;subplot(3,2,4

12、);stem(n1,x16n,.);box ontitle(d)16点IDFTX_1_6(k);xlabel(n);ylabel(x_1_6(n);axis(0,32,0,20)k=0:N-1;subplot(3,2,5);stem(k,abs(X32k),.);box ontitle(e)32点频域采样);xlabel(k);ylabel(|X_3_2(k)|);axis(0,16,0,200)n1=0:N-1;subplot(3,2,6);stem(n1,x32n,.);box ontitle(f)32点IDFTX_3_2(k);xlabel(n);ylabel(x_3_2(n);axis

13、(0,32,0,20) （2）实验运行结果 1.实验内容一：时域采样理论的验证实验结论：时域采样理论的验证程序运行结果exp2a.m如图10.3.2所示。由图可见，采样序列的频谱的确是以采样频率为周期对模拟信号频谱的周期延拓。当采样频率为1000Hz时频谱混叠很小；当采样频率为300Hz时，在折叠频率150Hz附近频谱混叠很严重；当采样频率为200Hz时，在折叠频率110Hz附近频谱混叠更很严重。实验内容二：频域采样理论的验证实验结论：该图验证了频域采样理论和频域采样定理。对信号x(n)的频谱函数在0，2上等间隔采样N=16时,N点得到的序列正是原序列x(n)以16为周期进行周期延拓后的主值区序列：当N=16时，由于NM，频域采样定理，所以不存在时