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x
& B# B# f7 x5 E1 }
先给出离散时间傅里叶变换的简单介绍:
( R( L5 [+ z2 \) _4 s/ I7 T' q% ~9 _- s8 `4 @6 q) ]( F
如果 x(n) 是绝对可加的,即8 L: U' w3 N8 P5 J
: K9 s! R' s8 p- q S' l; N
6 b0 S$ c$ t+ }7 t6 `: J2 s" y$ E. B9 x7 ^# F
那么它的离散时间傅里叶变换给出为:5 ~$ w [" b% s% d/ y$ f3 }: I
9 Q1 C2 }6 }0 t4 C! b1 A! J
) N) \" a+ c9 p5 n3 W
; ~" T6 @2 O0 t0 G* n5 T5 kw 称为数字频率,单位是每样本 rad(弧度)或 (弧度/样本)(rad/sample); T1 I" R8 {0 K
0 n ?8 J2 I5 s5 r! }6 e, y案例1:
$ }3 M: ?* ^ h2 l求
的离散时间傅里叶变换
,并用MATLAB将
在
之间的501个等分点上求值,并画出它的幅度、相位、实部和虚部。4 } T9 `* ^9 \! b, i
) y( Z1 _9 W* h* D8 i
题解:6 d# ]" L+ b& S$ J. y. L
; f+ w* K# e+ _9 G: q由于x(n)是无限长的序列,所以不能直接用MATLAB直接从x(n)得到
。然而,我们可以用它对表达式
在
频率点上求值,然后画出它的幅度和相位(实部或虚部)。
: _7 E% _/ W- ^2 F! K& y- I% c1 l! G5 G" r# b
) k$ Q7 \& P, N% {8 d& S( n9 ]- O* u2 W+ t+ W7 L( ] Y: F
2 K0 i* w+ n( i; W4 o9 X
% [( s& ?) j7 X2 y1 g* J, F0 Y- {9 i, I7 Z$ W
脚本:" V- Z, k0 y2 P7 p
& Z; E5 U+ q _) I/ w2 F( {- \0 [- clc
- clear
- close all
- w = [0:500]*pi/500; %[0,pi] axis divided into 501 points
- X = exp(j*w)./( exp(j*w) - 0.5*ones(1,501) );
- magX = abs(X);
- angX = angle(X);
- realX = real(X);
- imagX = imag(X);
- subplot(2,2,1)
- plot(w/pi,magX);
- grid;
- title('Magnitude Part');
- xlabel('frequency in pi units');ylabel('Magnitude');
- subplot(2,2,2)
- plot(w/pi,angX);
- grid;
- title('Angle Part')
- xlabel('frequency in pi units');ylabel('Radians');
- subplot(2,2,3)
- plot(w/pi,realX);
- grid
- title('Real Part');
- xlabel('frequency in pi units');ylabel('Real');
- subplot(2,2,4);
- plot(w/pi,imagX);
- grid;
- title('Imaginary Part');
- xlabel('frequency in pi units');ylabel('Imaginary');
5 l' p& _ [8 m, _+ l- u5 t & @# i! o* [- l# P
- Z( `0 K" J% Z/ F( A
; O* r2 K5 E# C- B4 d" O$ f% e: t2 L6 s8 g! \' W5 T0 {: K% R
案例2:4 D2 x6 V9 m. B \5 i0 u
求下面有限长序列的离散时间傅里叶变换:
8 e+ g n0 b* c+ i& q) T. X, Z/ z! X# d& Y$ e$ D; ?; J% n
, B* q- M* D1 @' {
, g' K/ r) `. [+ G! a- Y; e/ ]* d3 o
在[0,pi]之间的501个等分频率上进行数值求值。
& L7 Q/ [# j! J' e" X6 X6 l6 T- @, v6 h1 j: H q1 J0 o" ?- L. J
题解:! }" x# M2 C( [
- A: S1 Q; y6 y
+ i2 U9 z* @ Z- ^2 c
; E' t. @$ z; m- m我们可以直接对上式进行MATLAB编程,但是这种方法在有限长序列的DTFT中不是太方便,我们可以直接由 x(n) 来求它的DTFT。$ X/ ]- m0 i) A) M$ I
' T" h8 h" t6 X O1 }我们使用向量化的编程方法,最后得到一个通用的公式。推导如下:
( U* \4 r" f5 x# t' R) Y5 r( G; f! I- N) e$ e5 g
: \2 s3 Y: W3 g' t
, a5 U) A4 O3 c$ x. P- y+ {. t8 F
$ f8 ?* n, \! h& }+ ~% L) C i
用MATLAB实现如下:
2 C* \+ o' M5 x. K1 s, L4 G- j+ b! s
- k = [0:M];
- n = [n1:n2];
- X = x * (exp(-j * pi/M)).^(n'*k);. }+ m8 @& w4 b, R6 |, T% [
; @, {. ~7 J6 n4 S" @
+ y& O- f E `2 N+ M; R4 ]4 ~3 K: J给出MATLAB脚本语言如下:
1 k, u. i/ y0 m# h; n# @: v+ F+ R) |2 p3 h$ m' ~* c
- clc
- clear
- close all
- n = -1:3;
- x = 1:5;
- k = 0:500;
- w = (pi/500)*k;
- X = x * (exp(-j * pi/500)).^(n' * k);
- magX = abs(X);
- angX = angle(X);
- realX = real(X);
- imagX = imag(X);
- subplot(2,2,1);
- plot(w/pi,magX);
- title('Magnitude Part');
- xlabel('w/pi');ylabel('Magnitude');
- subplot(2,2,2);
- plot(w/pi,angX);
- title('Angle Part');
- xlabel('w/pi');ylabel('Radians');
- subplot(2,2,3);
- plot(w/pi,realX);
- title('Real part');
- xlabel('w/pi');ylabel('Real');
- subplot(2,2,4);
- plot(w/pi,imagX);
- title('Imaginary Part');
- xlabel('w/pi');ylabel('Imaginary');* T! P! J$ |4 r7 \) J
* K& n! s7 K3 P y
, g9 o" V$ [7 Y1 i2 M5 | : A: t& Y! @+ Z t
$ p6 M! R$ u' H
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