实验二 应用FFT对信号进行频谱分析 一、实验目的 1
加深对离散信号的 DTFT和 DFT的及其相互关系的理解
在理论学习的基础上,通过本次实验,加深对快速傅立叶变换的理解,熟悉 FFT算法及其程序的编写
熟悉应用FFT对典型信号进行频谱分析的方法
了解应用FFT进行信号频谱分析过程中可能出现的问题,以便在实际中正确应用FFT
二、实验原理与方法 一个连续信号xa(t)的频谱可以用他的傅立叶变换表示为:= 如果对该信号进行理想采样,可以得到采样序列:x(n)=Xa(nT) 同 样 可 以 对该 序 列 进行Z 变 换 , 其 中 T 为 采 样 周 期 :X(z)= 当 Z=ejω 的 时 候 , 我 们 就 得 到 了 序 列 的 傅 立 叶 变 换 : X(ejω)= 其中称为数字频率,它和模拟域频率的关系为: 式中的 fs是采样频率,上式说明数字频率是模拟频率对采样频率fs的归一化
同模拟域的情况相似,数字频率代表了序列值变化的速率,而序列的傅里叶变换为序列的频谱
序列的傅里叶变换和对应的采样信号频率具有下式的对应关系
X(ejω)= 即序列的频谱是采样信号频谱的周期延拓
从上式可以看出,只要分析采样序列的频谱,就可以得到相应的连续信号频谱,就可以得到相应的连续信号的频谱
注意:这里的信号必须是带限信号,采样也必须满足 Nyquist定理
在各种信号序列中,有限长序列在数字信号处理中占有很重要的地位
无限长的序列也往往可以用有限长序列来逼近
对于有限长的序列我们可以使用离散傅里叶变换(DFT),这一变换可以很好地反映序列的频域特性,并且容易利用快速算法在计算机上实现当序列 的 长 度 是N 时 , 我 们 定 义 离 散 傅 里 叶 变 化 为 :X(k)=DFT[x(n)]= 其中,它的反变换定义为:x(n)=IDFT[X(k)]= 令 Z