1、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。
(1) 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;
(2) 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。 2、实验原理与方法
1)时域采样定理的要点:
a)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:。b) 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t=n*T时,才有非零值,因此:,上式中,在数值上,再将代入,得到,上式中的右边就是序列的傅里叶变换,即,上式说明理想采样信号的傅里叶变换可用相应的采样序列的傅里叶变换得到,只要将自变量用代替即可。
2、 频域采样定理的要点:
a) 对信号x(n)的频谱函数在[0,2π]上等间隔采样N点,得到 则N点IDFT[XN(k)]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:
b) 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N≥M),才能使时域不产生混叠,则N点IDFT[XN(k)]得到的序列xN(n)就是原序列x(n),即xN(n)=x(n)。如果N>M,xN(n)比原序列尾部多N-M个零点;如果N 因为采样频率不同,得到的x1(n),x2(n),x3(n)的长度不同,长度(点数)用公式N=TpFs计算。选FFT的变换点数为M=,序列长度不够的尾部加零。 ,式中,k代表的频率为要求:编写实验程序,计算x1(n)、x2(n)和x3(n)的幅度特性,并绘图显示。观察分析频谱混叠失真。解: >> syms Fs; Tp=/1000;%观察时间msfor i=1:3 sprintf('请输入第%d次采样频率:',i)Fs=input('')figure; T=1/(Fs);%采样频率和采样周期 M=Tp*(Fs);n=0:M-1;%产生M点采样序列 A=444.128;alph=pi*50*2^0.5;omega=pi*50*2^0.5;xnt=A*exp(-alph*n*T).*sin(omega*n*T);Xk=fft(xnt,M);%快速傅里叶变换subplot(3,1,1); stem(xnt,'.');%产生n点离散序列 xlabel('n');ylabel('xnt');title('产生n点离散序列');grid on; k=0:M-1;fk=k/Tp;subplot(3,1,2); plot(fk,abs(Xk)); xlabel('fk');ylabel('abs(Xk)');title('用plot函数画出频率曲线');grid on; subplot(3,1,3); stem(fk,abs(Xk),'.'); xlabel('fk');ylabel('abs(Xk)');title('用stem函数画出频率曲线');grid on;i=i+1;end 请输入第1次采样频率:200Fs = 200 请输入第2次采样频率:300Fs = 300 请输入第3次采样频率:1000 Fs = 1000 分析: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。 由实验图像可以看出,时域非周期对应着频域连续。对连续时间函数对采样使其离散化处理时,必须满足时域采样定理的要求,否则,必将引起频域的混叠。要满足要求信号 的最高频率Fc不能采样频率的一半(Fs/2),不满足时域采样定理,频率将会在ω=π 附近或者f=Fs/2混叠而且混叠得最严重。 分析: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。 由实验图像可以看出,时域非周期对应着频域连续。对连续时间函数对采样使其离散化处理时,必须满足时域采样定理的要求,否则,必将引起频域的混叠。要满足要求信号的最高频率Fc不能采样频率的一半(Fs/2),不满足时域采样定理,频率将会在ω=π 附近或者f=Fs/2混叠而且混叠得最严重。 (2)频域采样理论的验证 给定信号如下 ,编写程序分别对频谱函数X(e^(jw))=FT[x(n)]在区间[0,2pi]上等间隔采样32点和16点,得到X32(k)和X16(k):X32(k)=X(e^jw)|w=2pi/32*k k=0,1,2,3...31 X16(k)=X(e^jw)|w=2pi/16*k k=0,1,2,3...15分别对X32(k)和X16(k)进行32点和16点IFFT,得到x32(n)和x16(n):x32(n)=IFFT[X32(k)]32 n=0,1,2...31 x16(n)=IFFT[X16(k)]16 n=0,1,2,3...15分别画出X(e^jw)、X32(k)和X16(k)的幅度谱,并绘图显示x(n)、x32(n)和 x16(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 X32(k)=FFT[x(n)]32就得到X(e^jw)在[0,2pi]的32点频率域采样 2)抽取X32(k)的偶数点即可得到X(e^jw)在[0,2pi]的16点频率域采样 X16(k),即X16(k)=X32(2k),k=0,1,2,,15。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X(e^jw)在[0,2pi]的16点频率域采样X16(k)。解: >> syms n ii=1;N=32; figure(1);for n=-32:1:32if n>=0&n<=13 xn=n+1;end if n>=14&n<=26 xn=27-n;end if n<0|n>26 xn=0;end stem(n,xn,'.');%画出xn序列 a(i)=xn;%将每一个n对应的xn值赋值给a(i)i=i+1; hold on;%当画出第一个n对应的xn时在此基础上继续画图end xlabel('n');ylabel('xn');title('xn序列图形');grid on; i=33:1:59;%i在此范围内有非零值b=[a(i)];%xn的非零值赋给b X32k=fft(b,N);%此处b对应xn不为零时的xn并作32点离散傅里叶变换x32n=ifft(X32k,N);X16k=fft(b,N/2);x16n=ifft(X16k,N/2);figure(2) subplot(2,2,1);k=0:N-1; stem(k,abs(X32k),'.'); xlabel('k');ylabel('X32k');title('X32k序列图形');grid on; subplot(2,2,2);stem(x32n,'.'); xlabel('n');ylabel('x32n');title('x32n序列图形');grid on; subplot(2,2,3);k=0:N/2-1; stem(k,abs(X16k),'.'); xlabel('k');ylabel('X16k');title('X16k序列图形');grid on; subplot(2,2,4); stem(x16n,'.'); xlabel('n');ylabel('x16n');title('x16n序列图形');grid on; 分析: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 X(e^jw)在[0,2π] 上等间隔采样N=16时, N点IDFT[XN(k)]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;由于N 通过此次实验,对时域采样和频域采样的理论、定理的理解更加深入。采样是模/数中最重要的一步,采样方法的正确与否,关系到信号处理过程的成功与否。所以,无论是在时域还是频域,对信号采样必须仔细考虑采样的参数:采样频谱、采样周期、采样点数。对一个域进行采样,必将引起另一个域的周期延拓,所以,我们要做,就是选取好采样的参数,避免另一个域周期延拓时发生混叠,否则,我们采样所得的数据肯定丢失一部分原信号的信息,我们便无法对原信号对原信号进行恢 复和正确分析。此次实验所遇到的问题:主要是时域非周期对应频域连续,频域周期对应着时域离散(DFT隐含周期性),频域非周期对应时域连续。对时域与频域的关系,还没彻底弄懂,stem和plot绘图函数有时会用错。5、 思考题 如果序列x(n)的长度为M,希望得到其频谱X(e^jw)在[0,2pi]上的N点等间隔采样,当N 因篇幅问题不能全部显示,请点此查看更多更全内容
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