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  使用FFT分析方波三角波信号的频谱,讨论采样点数,采样频率对频谱分辨率的影响,对数据叠加白噪声再分析
作者: guoailing_10  01-01 08:00   回复  
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  回复:使用FFT分析方波三角波信号的频谱,讨论采样点数,采样频率对频谱分辨率的影响,对数据叠加白噪声再分析
作者: 许琭衎  01-01 08:00   回复  
 一个典型的DSP系统除了数字信号处理部分外,还包括A/D和D/A两部分。这是因为自然界的信号,如声音、图像等大多是模拟信号,因此需要将其数字化后进行数字信号处理,模拟信号的数字化即称为A/D转换。数字信号处理后的数据可能需还原为模拟信号,这就需要进行D/A转换。一个仅包括A/D和D/A两部分的简化数字信号处理系统功能如图1所示。



A/D转换包括三个紧密相关的过程,即抽样、量化和编码。A/D转换中需解决的以下几个重要问题:抽样后输出信号中还有没有原始信号的信息?如果有能不能把它取出来?抽样频率应该如何选择?



奈奎斯特抽样定理(即低通信号的均匀抽样定理)告诉我们,一个频带限制在0至fx以内的低通信号x(t),如果以fs≥2fx的抽样速率进行均匀抽样,则x(t)可以由抽样后的信号xs(t)完全地确定,即xs(t)包含有x(t)的成分,可以通过适当的低通滤波器不失真地恢复出x(t)。最小抽样速率fs=2fx称为奈奎斯特速率。

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作者: 游客  07-08 21:41   回复  
 F=input('三角波分辨率F=');
fh=input('三角波信号最高频率fh=');
T=1./(2*fh);
t=1./F;
N=t./T;
fs=(0:N-1)*2*fh/N;
n=linspace(0,t,N);
x=sawtooth(2*pi*fh*n,0.5);
y=fft(x);
figure;
subplot(2,1,1);
stem(fs,abs(y));
xlabel('fs');
ylabel('|X(K)|');
title('三角波离散幅频图');
subplot(2,1,2);
stem(fs,angle(y));
xlabel('fs');
ylabel('φ(K)');
title('三角波离散相频图');

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