用matlab对信号进行傅里叶变换
2013-03-24 16:07
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傅氏变换分析是信号分析中很重要的方法,借助matlab可以很方便的对各类信号进行傅氏频域分析。本文介绍了集中离散的傅氏变换以及matlab实现方法。
1.离散序列的傅里叶变换DTFT(Discrete Time Fourier Transform)
代码:
结果:
分析:可见,离散序列的dtft变换是周期的,这也符合Nyquist采样定理的描述,连续时间信号经周期采样之后,所得的离散信号的频谱是原连续信号频谱的周期延拓。
2.离散傅里叶变换DFT(Discrete Fourier Transform)
与1中DTFT不一样的是,DTFT的求和区间是整个频域,这对计算机的计算来说是不可以实现的,DFT就是序列的有限傅里叶变换。实际上,1中我给的代码也只是对频域的-800----+800中间的1601点求了和,也不是无数次求和。
实现代码:
结果图:
分析:DFT只是DTFT的现实版本,因为DTFT要求求和区间无穷,而DFT只在有限点内求和。
3.快速傅里叶变换FFT(Fast Fourier Transform)
虽然DFT相比DTFT缩减了很大的复杂度,但是任然有相当大的计算量,不利于信息的实时有效处理,1965年发现的DFT解决了这一问题。
实现代码:
效果图:
分析:由图可见,fft变换的频率中心不在0点,这是fft算法造成的,把fft改为fftshift可以将频率中心移到0点。
1.离散序列的傅里叶变换DTFT(Discrete Time Fourier Transform)
代码:
N=8; %原离散信号有8点 n=[0:1:N-1] %原信号是1行8列的矩阵 xn=0.5.^n; %构建原始信号,为指数信号 w=[-800:1:800]*4*pi/800; %频域共-800----+800 的长度(本应是无穷,高频分量很少,故省去) X=xn*exp(-j*(n'*w)); %求dtft变换,采用原始定义的方法,对复指数分量求和而得 subplot(311) stem(n,xn); title('原始信号(指数信号)'); subplot(312); plot(w/pi,abs(X)); title('DTFT变换')
结果:
分析:可见,离散序列的dtft变换是周期的,这也符合Nyquist采样定理的描述,连续时间信号经周期采样之后,所得的离散信号的频谱是原连续信号频谱的周期延拓。
2.离散傅里叶变换DFT(Discrete Fourier Transform)
与1中DTFT不一样的是,DTFT的求和区间是整个频域,这对计算机的计算来说是不可以实现的,DFT就是序列的有限傅里叶变换。实际上,1中我给的代码也只是对频域的-800----+800中间的1601点求了和,也不是无数次求和。
实现代码:
N=8; %原离散信号有8点 n=[0:1:N-1] %原信号是1行8列的矩阵 xn=0.5.^n; %构建原始信号,为指数信号 w=[-8:1:8]*4*pi/8; %频域共-800----+800 的长度(本应是无穷,高频分量很少,故省去) X=xn*exp(-j*(n'*w)); %求dtft变换,采用原始定义的方法,对复指数分量求和而得 subplot(311) stem(n,xn); w1=[-4:1:4]*4*pi/4; X1=xn*exp(-j*(n'*w1)); title('原始信号(指数信号)'); subplot(312); stem(w/pi,abs(X)); title('原信号的16点DFT变换') subplot(313) stem(w1/pi,abs(X1)); title('原信号的8点DFT变换')
结果图:
分析:DFT只是DTFT的现实版本,因为DTFT要求求和区间无穷,而DFT只在有限点内求和。
3.快速傅里叶变换FFT(Fast Fourier Transform)
虽然DFT相比DTFT缩减了很大的复杂度,但是任然有相当大的计算量,不利于信息的实时有效处理,1965年发现的DFT解决了这一问题。
实现代码:
N=64; %原离散信号有8点 n=[0:1:N-1] %原信号是1行8列的矩阵 xn=0.5.^n; %构建原始信号,为指数信号 Xk=fft(xn,N); subplot(221); stem(n,xn); title('原信号'); subplot(212); stem(n,abs(Xk)); title('FFT变换')
效果图:
分析:由图可见,fft变换的频率中心不在0点,这是fft算法造成的,把fft改为fftshift可以将频率中心移到0点。
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