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5 i8 g( _$ ?- s% z; j7 _
这篇中使用的模拟信号为上篇:使用 MATLAB 实现模拟信号的近似及其连续傅里叶变换
+ G# k$ p7 s6 i+ c X2 ~+ E O- Q# z! S- B
中使用的模拟信号:7 m' c0 Q. t& m# E
1 ]5 {) {5 }3 E
3 R% h0 Z2 q/ K3 M3 T" I% m1 Z5 P, u+ z) t3 F4 \$ e* N
为了研究在频域数量上的采样效果,对该信号使用两种不同的采样频率采样。 u6 {! p% ?9 A: g0 J- V% D
9 B& h) W1 E. e X9 R$ |a. 在 fs = 5000 对信号进行采样,求出并画出其离散时间傅里叶变换;7 v) F6 q' d6 y
9 a- d& V4 W% x w/ Db. 在 fs = 1000 对信号采样,求出并画出其离散时间傅里叶变换。
: [0 H. N( m7 n8 N( C/ e/ J8 u) u) E+ H: r4 k
题解:% V1 b* c- j$ f* I# [; y6 [ N6 U
- H2 W( D6 Z5 T" k0 w$ i
上篇也分析了,信号的带宽为2kHz,奈奎斯特频率就为 4000 样本/s,它小于第一问给出的采样频率,所以频谱混叠几乎不存在。
1 t, ]; R% Z9 [. W# w* [$ {( q+ @
我们通过MATLAB验证下:
) `8 C1 E5 F/ N0 z8 N g! m9 u F& }2 q
- clc
- clear
- close all
- % Analog signal
- Dt = 0.00005;
- t = - 0.005:Dt:0.005;
- xa = exp(-1000 * abs(t));
- % Discrete-time signal
- Ts = 0.0002;
- n = -25:25;
- x = exp(-1000*abs(n*Ts));
- %Discrete-time Fourier Transform
- K = 500;
- k = 0:1:K;
- w = pi*k/K;
- X = x*exp(-j*n'*w);
- X = real(X);
- w = [-fliplr(w),w(2:K+1)];
- X = [fliplr(X),X(2:K+1)];
- subplot(2,1,1);
- plot(t*1000,xa);
- xlabel('t in msec');ylabel('x(n)');
- title('Discrete signal');
- hold on
- stem(n*Ts*1000,x);
- gtext('Ts = 0.2msec');
- hold off
- subplot(2,1,2);
- plot(w/pi,X);
- xlabel('Frequency in pi units');ylabel('X(w)');
- title('Discrete - time Fourier Transform');
" a+ r/ U! z/ |+ w8 q0 A9 T
+ ~+ f/ [2 J' A* ?
( a7 f+ s& b& h: l5 E! z' V- i
# i" \- i! E# [1 i$ ?6 ^继续作答第二问,将采样间隔改为0.001s,10ms时间区间内能采样11个点。, {: p1 d& [5 N- {" F1 O
! f- @6 Q* ]- `$ w- clc
- clear
- close all
- % Analog signal
- Dt = 0.00005;
- t = - 0.005:Dt:0.005;
- xa = exp(-1000 * abs(t));
- % Discrete-time signal
- Ts = 0.001;
- n = -5:5;
- x = exp(-1000*abs(n*Ts));
- %Discrete-time Fourier Transform
- K = 500;
- k = 0:1:K;
- w = pi*k/K;
- X = x*exp(-j*n'*w);
- X = real(X);
- w = [-fliplr(w),w(2:K+1)];
- X = [fliplr(X),X(2:K+1)];
- subplot(2,1,1);
- plot(t*1000,xa);
- xlabel('t in msec');ylabel('x(n)');
- title('Discrete signal');
- hold on
- stem(n*Ts*1000,x);
- gtext('Ts = 1msec');
- hold off
- subplot(2,1,2);
- plot(w/pi,X);
- xlabel('Frequency in pi units');ylabel('X(w)');
- title('Discrete - time Fourier Transform');
p% J$ H. y# n+ X4 ]- Y
6 D8 ]% Z8 E& }& D G7 B5 g
* q& r& y7 H5 |) Y* u& Y7 y
很明显,这个DTFT7已经变了,也就是发生了频谱混叠。
$ q5 M: _( v$ S" D6 g3 T* a. i* ^3 Y/ _7 w' F% g+ W2 `7 M/ W% S6 T
- ^6 C) `6 {. Q* C5 |6 |$ e( D# G |
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