基于MATLAB的系统傅里叶分析研究.doc
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1、目 录摘要ABSTRACT第1章 绪论11.1 问题的提出11.2 目的与意义11.3 本文的主要内容2第2章 傅立叶变换的研究32.1 周期信号的傅立叶级数32.1.1 三角函数形式的傅立叶级数32.1.2 指数形式的傅立叶级数42.2 傅里叶变换及其性质52.2.1 傅立叶变换52.2.2 傅立叶变换的性质62.3 基于MATLAB的连续时间系统的傅立叶分析7第3章 离散傅立叶变换的研究93.1 离散傅立叶变换93.2 离散傅立叶变换的性质93.3 基于MATLAB的离散时间系统的傅立叶分析11第4章 傅里叶变换的应用134.1 利用系统函数求响应134.2 调制与解调144.3 从抽样信
2、号中恢复连续时间信号144.4 脉冲编码调制154.5 频分复用与时分复用16第5章 系统函数的分析175.1 系统函数与系统特性175.2 利用MATLAB分析模拟滤波器的系统函数及其频率响应185.3 离散系统的频域响应分析215.4 利用MATLAB分析数字滤波器的系统函数及其频率响应23结论25谢辞26参考文献2727摘要傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。另外,由于MATLAB语言环境下的算法实现,比其他语言环境下的算法实现更简便、快速,因
3、此本文着重介绍结合MATLAB软件分析傅立叶变换,特别是通过对典型的二阶模拟滤波器和数字滤波器的分析,应用MATLAB讨论其系统函数和频率特性。结果表明:利用MATLAB分析傅里叶变换、系统函数及各种滤波器,简单灵活,操作者可以清晰地看到各种变换后图像的形状,加深对傅里叶变换概念和图像的理解。关键词:MATLAB;傅里叶分析;频率特性 AbstractFourier transform can show certain function, which satisfies controlled condition, into a trigonometric function (a sine or
4、 cosine function) or the linear combination of their integration. In different research field, Fourier transform has many different kinds of variant forms, such as continuous Fourier transform and dispersed Fourier transform. On the other hand, algorithm implement in the language environment of MATL
5、AB is more simple and convenient and faster than in the other language environment. Therefore this paper will emphasize how to analyze Fourier transform with MATLAB, especially analyzing typical second order analog filter and digital filter, using MATLAB to discuss system function and frequency char
6、acteristic. The result shows that it is more simple and flexible with MATLAB to analyze Fourier transform, system function and frequency characteristic. Operator can clearly see all kinds of the shape of the image after transforming, and deeply understand the concept of Fourier transform and the ima
7、ge.Keywords: MATLAB; Fourier transform; frequency characteristic 第1章 绪论1.1 问题的提出傅里叶变换在物理学、电子类学科、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域都有着广泛的应用(例如在信号处理中,傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量)。而现在滤波器的应用越来越广泛,通过学习傅立叶变换,我们可以清楚地了解到系统函数与滤波器的紧密联系。因而傅立叶变换应用于滤波器是如何地简便。在多学科领域都需要傅里叶变换来达到其所需要的目的。傅里叶变换是一种解决问题的方法,一种工具,
8、一种看待问题的角度。而傅里叶变换在计算运用中比较繁琐,容易出误差,因此就需要一种使其变得简单的方法。所以引进MATLAB软件来进行傅里叶变换,可使傅里叶变换变得简单易懂,更加适合多数人群的需求。MATLAB是矩阵实验室(Matrix Laboratory)的简称,是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。此高级语言可用于技术计算;此开发环境可对代码、文件和数据进行管理;交互式工具可以按迭代的方式探查、设计及求解问题;数学函数可用于线性代数、统计、傅立叶分析、筛选、
9、优化以及数值积分等。MATLAB在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。所以,本文利用MATLAB来分析所提出的问题,特别是对典型的二阶模拟滤波器和数字滤波器的分析,以及应用MATLAB讨论其频率特性。1.2 目的与意义傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦或余弦函数)或者它们积分的线性组合。在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同的变换形式,如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。一方面,
10、很多关于电、通信的领域都需要傅里叶变换。比如:网络理论、信号与系统等课程,关键用于对信号的分解,就是说一个复杂的信号经分解,我们可以得到多级的正弦波的叠加,一个连续的信号可以看作是一个个小信号的叠加,从时域叠加与从频域叠加都可以组成原来的信号,将信号经过上述分解后有助于对信号进行处理和分析。另一方面,傅里叶变换就是将一个信号的时域表示形式映射到一个频域表示形式,逆傅里叶变换恰好相反。这都是一个信号的不同表示形式。研究傅里叶变换有助于更好的使傅里叶变换发挥出它在各个学科中的作用,了解了傅里叶变换后,就需要一个使其发挥出作用的一个工具,就是MATLAB。最后,我们将两者结合起来,运用傅立叶变换分析
11、二阶的数字滤波器和模拟滤波器,并利用MATLAB软件去实现。这便是既简便又快速的分析方法,1.3 本文的主要内容本文主要介绍了连续傅立叶变换与离散傅立叶变换。概括出了傅里叶函数的概念以及傅里叶变换的概念,了解了连续傅里叶变换的有关性质以及离散傅立叶变换的相关性质等,叙述了连续傅立叶变换与离散傅立叶变换的应用。另外,用较大篇幅介绍了连续时间系统与离散时间系统的系统函数,二阶模拟与数字滤波器。重要的是应用了MATLAB软件,简化了实现过程。详细介绍了MATLAB的功能及其编程方法,如何在MATLAB上进行傅里叶变换,如何形象的表示出一个傅里叶变换,显示出它的图像。如何应用MATLAB分别对连续时间
12、系统和离散时间系统进行傅里叶分析研究,并对典型的数字滤波器与模拟滤波器进行分析与研究,利用MATLAB分析其频率特性,这是本文的重点。第2章 傅立叶变换的研究2.1 周期信号的傅立叶级数2.1.1 三角函数形式的傅立叶级数傅里叶变换是对信号的正交分解,经过现行时不变系统后输出信号的形式不变,这无论在理论上还是实践上都有很大的意义。在数字信号出现后,DFT的快速形式FFT实现了计算机处理信号,提高了它的实用价值。按照傅立叶级数的定义,周期函数可由三角函数的线性组合来表示,一个以T为周期的函数,傅立叶级数展开式为: (2-1)其中, 为方便起见,通常积分区间取为或。三角函数集是一组完备的正交函数集
13、,被展开的函数需要满足一组充分条件,即满足狄利克雷条件:1) 在一周期内,如果有间断点存在,则间断点的数目应是有限个;2) 在一个周期内,极大值和极小值的数目应是有限个;3) 在一个周期内,信号是绝对可积的,即在无限区间绝对可积,等于有限值。若函数在上满足:(1) 在任一有限区间上满足狄利克雷条件,(2) 在无限区间绝对可积,则有 成立。设 (2-2) 则 (2-3) 从上面两式可以看出,和通过指定的积分运算可以相互表达,式(2-2)称为的傅氏变换,称为的像函数,式(2-3)称为的傅氏逆变换,称为的像原函数。2.1.2 指数形式的傅立叶级数周期信号的傅立叶级数展开也可以表示为指数形式,已知 (
14、2-4)由欧拉公式:,式(1)可改写为 令则上式可写为其中 在的表达式中取即得,而 ,这样的表达式可合写为一个式子 于是得到傅氏级数的复数形式 如果是定义在上的非周期函数,则可把看作是周期为的函数当时的极限形式,即下面我们来讨论非周期函数的展开问题。2.2 傅里叶变换及其性质2.2.1 傅立叶变换若记,则(2)式可写为其中, ,即: 由于非周期函数可看作周期函数当时的极限,因此在上式中令,所得到的极限就可看作是的展开式,即当n取一切整数时,所对应的点便均匀地分布在整个数轴上,若相邻两点的距离以表示,即:则当时,因此上式又可写成其中当时,上述积分的下限和上限分别变成 ,变成,离散变量变成了连续变
15、量,于是上述积分就成为再由定积分的定义,有这就是非周期函数的傅里叶积分公式,简称傅氏积分公式,而等号右端的积分式称为的傅里叶积分。2.2.2 傅立叶变换的性质(1)对称特性若,则(2)线性特性若 ,则式中,和为任意常数。(3)展缩特性若,则式中为非零的实常数。(4) 时移特性若,则(5)频移特性若,则(6)时域卷积定理若 和 ,则2.3 基于MATLAB的连续时间系统的傅立叶分析设函数 ,根据MATLAB傅里叶变换可得:函数的傅里叶变换:函数的傅里叶变换为:其MATLAB程序如下:syms tx1=exp(-2*abs(t);x2=exp(-0.5 *abs(t);F1=fourier(x1)
16、;F2=fourier(x2);subplot(221);ezplot(x1);xlabel(t);ylabel( f1(t);title(函数 f1(t)的图像)grid onsubplot(222);ezplot(x2);xlabel(t);ylabel( f2(t);title(函数f2(t)的图像)grid onsubplot(223);ezplot(F1);xlabel(w);ylabel(F1(iw);title(函数F1(iw)的图像)grid onsubplot(224);ezplot(F2);xlabel(w);ylabel(F2(iw);title(函数F2(iw)的图像)
17、grid on可得, ,的图像如下:图2-1 连续函数及其频谱图由图2-1可以清晰地看到两个函数用MATLAB语言实现后的图像,比我们直接在频域中画图要简单许多。第3章 离散傅立叶变换的研究3.1 离散傅立叶变换离散傅里叶变换(DFT),是连续傅里叶变换在时域和频域上都离散的形式,将时域信号的采样变换为在离散时间傅里叶变换(DTFT)频域的采样。在形式上,变换两端(时域和频域上)的序列是有限长的,而实际上这两组序列都应当被认为是离散周期信号的主值序列。即使对有限长的离散信号作DFT,也应当将其看作经过周期延拓成为周期信号再作变换。设长度为N的有限长序列的区间为0,N-1,其余各处皆为零,即,为
18、了引用周期序列的有关概念,将有限长序列延拓成周期为N的周期序列,即(取整数)或者把有限长序列看成周期序列的一个周期,即:则离散傅立叶变换的定义为3.2 离散傅立叶变换的性质(1)线性两序列都是N点时,若,则有:但是若长度为N1和N2时,选择为变换长度,短者进行补零达到N点。(2)序列的圆周移位时域圆周移位定理:频域圆周移位定理:(3)共轭对称性如果: 则 : 如果: 则: 如果: ,则: 如果: 则: (4) 圆周卷积和时域卷积定理设x1(n)和x2(n)均为长度为N的有限长序列,且有 和,如果,则有: =(5)有限长序列的线性卷积与圆周卷积 1)线性卷积的长度为,的长度为,它们线性卷积为2)
19、 用圆周卷积计算线性卷积x1(n)的长度为N1, x2(n) 的长度为N2 ,现构造长度均为L长的序列, 即将 x1(n)和 x2(n)补零点;然后再对它们进行周期延拓 ,得到:,计算周期卷积:3.3 基于MATLAB的离散时间系统的傅立叶分析已知x(n)=R4(n),X(ej)=FTx(n),绘制相应的幅频和相频曲线,并计算N=8,N=16时的DFT。程序如下:N1=8;N2=16;n=0:N1-1;k1=0:N1-1;k2=0:N2-1;w=2*pi*(0:2047)/2048;Xw=(1-exp(-j*4*w)./(1-exp(-j*w);xn=(n=0)&(n4);X1k=fft(xn
20、,N1);X2k=fft(xn,N2);subplot(3,2,1);plot(w/pi,abs(Xw);xlabel(w/)subplot(3,2,2);plot(w/pi,angle(Xw);axis(0,2,-pi,pi);line(0,2,0,0);xlabel(w/)subplot(3,2,3);stem(k1,abs(X1k),.);xlabel(k(w=2k/N1);ylabel(|X1(k)|);hold onplot(N1/2*w/pi,abs(Xw)subplot(3,2,4);stem(k1,angle(X1k);axis(0,N1,-pi,pi);line(0,N1,0
21、,0);xlabel(k(w=2k/N1);ylabel(Arg|X1(k)|);hold onplot(N1/2*w/pi,angle(Xw)subplot(3,2,5);stem(k2,abs(X2k);axis(0,N1,-pi,pi);line(0,N1,0,0);xlabel(k(w=2k/N2);ylabel(|X2(k)|);hold onplot(N2/2*w/pi,abs(Xw)subplot(3,2,6);stem(k2,angle(X2k),.);xlabel(k(w=2k/N2);ylabel(|X2(k)|);hold onplot(N2/2*w/pi,angle(X
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