找回密码
 注册
关于网站域名变更的通知
查看: 573|回复: 3
打印 上一主题 下一主题

MATLAB ------- 用不同样本数的同一个有限长序列作 DTFT 比对

[复制链接]

该用户从未签到

跳转到指定楼层
1#
发表于 2019-12-9 11:16 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |正序浏览 |阅读模式

EDA365欢迎您登录!

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?注册

x
8 L# ~0 L8 L  C
上篇我们讨论了:
MATLAB ------- 用 MATLAB 得到高密度谱和高分辨率谱的方式比对(附MATLAB脚本)
% z# N. A4 J1 g2 y/ x4 v  \3 U1 b$ N; w' ?
可是还是觉得不过瘾,还有下面的情况需要比对。于是就有了这篇。
6 P; t& p$ ?% b. o% z2 @4 Z: U: _: W6 h9 X
案例:
' x4 @/ \, O0 _/ `3 U8 F/ ?& E5 M. e: O( `* B% ~- D; [% m6 [

* x* V+ t. W3 [3 u4 k' A! R5 J# u3 ?! o, H/ d( g# u- M
想要基于有限样本数来确定他的频谱。
! k. W# N+ O0 }0 |7 X: F9 o2 V4 ~6 G- |) C1 @; s) j
下面我们分如下几种情况来分别讨论:; q9 B7 Z+ G8 ]6 H# X
6 t( R: M* u2 K$ m* [3 [
a. 求出并画出
的DTFT;5 }$ R. y, ~  j' V

9 j$ T; N0 H, F) R' q6 W: m1 ^b. 求出并画出
的DTFT;
" A5 k3 s# ^5 e& K3 u5 g/ `. ^
, f( l; n  w2 ~9 _8 |# u+ R! N
  • clc;clear;close all;
  • n = 0:99;
  • x = cos(0.48*pi*n) + cos(0.52*pi*n);
  • n1 = 0:9;
  • y1 = x(1:10);
  • subplot(2,2,1)
  • stem(n1,y1);
  • title('signal x(n), 0 <= n <= 9');
  • xlabel('n');ylabel('x(n) over n in [0,9]');
  • Y1 = dft(y1,10);
  • magY1 = abs(Y1);
  • k1 = 0:1:9;
  • N = 10;
  • w1 = (2*pi/N)*k1;
  • subplot(2,2,2);
  • % stem(w1/pi,magY1);
  • % title('DFT of x(n) in [0,9]');
  • % xlabel('frequency in pi units');
  • %In order to clearly see the relationship between DTFT and DFT, we draw DTFT on the same picture.
  • %Discrete-time Fourier Transform
  • K = 500;
  • k = 0:1:K;
  • w = 2*pi*k/K; %plot DTFT in [0,2pi];
  • X = y1*exp(-j*n1'*w);
  • magX = abs(X);
  • % hold on
  • plot(w/pi,magX);
  • % hold off
  • subplot(2,2,3)
  • stem(n,x);
  • title('signal x(n), 0 <= n <= 99');
  • xlabel('n');ylabel('x(n) over n in [0,99]');
  • Xk = dft(x,100);
  • magXk = abs(Xk);
  • k1 = 0:1:99;
  • N = 100;
  • w1 = (2*pi/N)*k1;
  • subplot(2,2,4);
  • % stem(w1/pi,magXk);
  • % title('DFT of x(n) in [0,99]');
  • % xlabel('frequency in pi units');
  • %In order to clearly see the relationship between DTFT and DFT, we draw DTFT on the same picture.
  • %Discrete-time Fourier Transform
  • K = 500;
  • k = 0:1:K;
  • w = 2*pi*k/K; %plot DTFT in [0,2pi];
  • X = x*exp(-j*n'*w);
  • magX = abs(X);
  • hold on
  • plot(w/pi,magX);
  • hold off

  • " Q( D/ m8 L' {7 j# ^; M: G
   
; l5 ^9 c- }. e6 `1 N6 _# r  p

' T5 r6 u6 S$ u* x1 Z  a3 x
+ y% I3 Y* Z# ]  H7 C( L& P$ F, c* d/ W- l  n+ ?
可见,b问这种情况,拥有x(n)的更多数据,所以得到的DTFT更加的准确,正如我们所料,频谱在w = 0.48pi以及0.52pi处取得峰值。而a问中的图就看不出这种关系,因为获得序列数据太少,已经严重影响到了频谱的形状。

5 h3 Q6 C2 h1 V, H2 R

( J8 ^) R% w# ]" S2 \# W
. g) r6 b) o8 W9 ?7 s5 O2 c# b

. Q. E# v7 N% K! W& q) Z
' \/ Z8 T/ n* R7 r$ W
2 `# P/ R, S8 n6 Z
( M4 d6 C% k  I7 x/ j7 E6 Q
您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册

本版积分规则

关闭

推荐内容上一条 /1 下一条

EDA365公众号

关于我们|手机版|EDA365电子论坛网 ( 粤ICP备18020198号-1 )

GMT+8, 2025-11-23 22:59 , Processed in 0.171875 second(s), 27 queries , Gzip On.

深圳市墨知创新科技有限公司

地址:深圳市南山区科技生态园2栋A座805 电话:19926409050

快速回复 返回顶部 返回列表