周期信号的傅里叶级数和频谱分析
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信号与系统实验报告实验三周期信号的频谱分析学院专业班级学号指导教师实验报告评分:_______实验三 周期信号的频谱分析一、实验目的1、掌握连续时间周期信号的傅里叶级数的物理意义和分析方法;2、观察截短傅里叶级数而产生的“Gibbs 现象”,了解其特点以及产生的原因;3、掌握各种典型的连续时间非周期信号的频谱特征。
二、实验容实验前,必须首先阅读本实验原理,读懂所给出的全部例程序。
实验开始时,先在计算机上运行这些例程序,观察所得到的信号的波形图。
并结合例程序应该完成的工作,进一步分析程序中各个语句的作用,从而真正理解这些程序。
实验前,一定要针对下面的实验项目做好相应的实验准备工作,包括事先编写好相应的实验程序等事项。
Q3-1 编写程序Q3_1,绘制下面的信号的波形图:-+-=)5cos(51)3cos(31)cos()(000t t t t x ωωω∑∞==10)cos()2sin(1n t n n nωπ其中,ω0 = 0.5π,要求将一个图形窗口分割成四个子图,分别绘制cos(ω0t)、cos(3ω0t)、cos(5ω0t) 和x(t) 的波形图,给图形加title ,网格线和x 坐标标签,并且程序能够接受从键盘输入的和式中的项数。
抄写程序Q3_1如下: clear,%Clear all variablesclose all,%Close all figure windowsdt = 0.00001; %Specify the step of time variable t = -2:dt:4; %Specify the interval of time w0=0.5*pi; x1=cos(w0.*t); x2=cos(3*w0.*t); x3=cos(5*w0.*t);N=input('Type in the number of the harmonic components N='); x=0; for q=1:N;x=x+(sin(q*(pi/2)).*cos(q*w0*t))/q; endsubplot(221)plot(t,x1)%Plot x1axis([-2 4 -2 2]);grid on,title('signal cos(w0.*t)')subplot(222)plot(t,x2)%Plot x2axis([-2 4 -2 2]);grid on,title('signal cos(3*w0.*t))')subplot(223)plot(t,x3)%Plot x3axis([-2 4 -2 2])grid on,title('signal cos(5*w0.*t))')执行程序Q3_1所得到的图形如下:Q3-2给程序Program3_1增加适当的语句,并以Q3_2存盘,使之能够计算例题1中的周期方波信号的傅里叶级数的系数,并绘制出信号的幅度谱和相位谱的谱线图。
实验四、周期信号的傅里叶级数和频谱分析1实验目的1)学会利用MATLAB 分析傅里叶级数展开,并理解傅里叶级数的物理含义; 2)学会利用MATLAB 分析周期信号的频谱特性。
2实验原理及实例分析2.1 周期信号的傅里叶级数(基本原理请参阅教材第四章的4.1节和4.2节。
)例1:周期方波信号)(t f 如图1所示,试求出该信号的傅里叶级数,利用MATLAB 编程实现其各次谐波的叠加,并验证Gibbs 现象。
f(t)t(sec)图1 周期方波信号)(t f 的波形图解:从理论分析可知,周期方波信号)(t f 的傅里叶级数展开式为)9sin 917sin 715sin 513sin 31(sin 4)(00000 +++++=t t t t t t f ωωωωωπ其中,ππω220==T。
则可分别求出1、3、5、9、19、39、79、159项傅里叶级数求和的结果,其MATLAB 程序如下,产生的图形如图2所示。
close all;clear all; clct = -2:0.0001:2; omega = 2 * pi;y = square(2 * pi * t,50); n_max = [1 3 5 9 19 39 79 159]; N = length(n_max); for k = 1:Nfk = zeros(1,length(t)); for n = 1:2:n_max(k) bn = 4 / (pi * n);fk = fk + bn * sin(n * omega * t); endfigure; plot(t,y,t,fk,'Linewidth',2); xlabel('t(sec)');ylabel('部分和的波形'); String = ['最大谐波数=',num2str(n_max(k))];axis([-2 2 -3 3]);grid; title(String);disp([String,'时,在信号跳变点附近的过冲幅度(%)']);f_max = (max(fk) - max(y)) / (max(y) - min(y)) * 100 endt(sec)部分和的波形最大谐波数=1t(sec)部分和的波形最大谐波数=3t(sec)部分和的波形最大谐波数=5t(sec)部分和的波形最大谐波数=9t(sec)部分和的波形最大谐波数=19t(sec)部分和的波形最大谐波数=39t(sec)部分和的波形最大谐波数=79t(sec)部分和的波形最大谐波数=159图2 例1程序产生的图形程序输出的用于验证Gibbs 现象的数值分别为:13.6620 10.0211 9.4178 9.1164 8.9907 8.9594 8.9484 8.94642.2周期信号的频谱分析(基本原理请参阅教材第四章的4.3节。
实验三周期信号的傅里叶级数分析一、实验目的熟悉连续时间周期信号的傅里叶级数分解原理及方法,掌握周期信号的傅里叶频谱的概念及计算方法,熟悉相应MATLAB 函数的调用格式和作用,掌握利用MATLAB 计算傅里叶级数系数及绘制频谱图的方法。
二、实验原理(一)周期信号的傅里叶级数分析原理按傅里叶分析的原理,任何周期信号都可以用一组三角函数)}cos(),{sin(t n t n ΩΩ的组合表示。
1、三角函数形式的傅里叶级数∑∞=Ω+Ω+=+Ω+Ω+Ω+Ω+=1022110)]sin()cos([2...)2sin()2cos()sin()cos(2)(n n n t n b t n a a t b t a t b t a a t f (1) 式中,n n b a a ,,0称为傅里叶系数。
()dt t f T a TT ⎰-=22012()...3,2,1)cos(222=Ω=⎰-n dt t n t f T a TT n ,(),...3,2,1,)sin(222=Ω=⎰-n dt t n t f T b TT n即可以用一组正弦波和余弦波合成任意的周期信号。
式(1)的三角函数形式傅里叶级数可以写成余弦函数的形式:∑∞=+Ω+=10)cos(2)(n n n t n A A t f ϕ其中:00a A =,22n n n b a A +=,nn n a b arctan -=ϕ 2、指数函数形式的傅里叶分析其中系数3、周期信号的频谱(1)三角函数形式频谱w A n ~关系曲线称为幅度频谱图关系曲线称为相位频谱图(2)指数函数形式频谱 w F n ~关系曲线称为幅度频谱图关系曲线称为相位频谱图(二)周期信号的傅里叶级数的MATLAB 实现例1:试用MATLAB 求如图1所示的周期方波信号的傅里叶级数分解。
解:周期方波信号是一个偶函数,又是一个奇谐函数,因此其傅里叶级数只含有奇次谐波的余弦项,即周期方波信号可以分解为: ()...5,3,1)cos(5.04)cos(244-22=Ω=Ω=⎰⎰-n dt t n T dt t n t f T a TT T T n , 求傅里叶系数的程序如下:syms t n T;∑∞-∞==n t jn n F t f Ωe )(⎰-=22-Ωd e )(1T T t jn n t t f T F w n ~ϕw n ~ϕy=0.5*cos(n*2*pi/T*t);an=(4/T)*int(y,-T/4,T/4);运行结果为:an=2*sin(1/2*pi*n)/pi/n则此周期方波信号可以分解为:)(,...5,3,1)2sin(2,0===n n n a b n n ππ 将其展开为三角函数形式的傅里叶级数:,...)3,2,1()cos(2sin 2)(...])5cos(51)3cos(31)[cos(2(12==-+-=∑∞-=j nwt n n t f wt wt wt t f j n πππ) 例2:根据例1的结果,试用正弦信号的叠加近似合成一频率为50Hz ,幅值为3的方波。
周期信号频谱分析作者:王慧申志平程晨来源:《科技与创新》2014年第14期摘要:周期信号频谱分析在信号与系统这一学科中占有极其重要的地位。
满足狄里赫利条件的非正弦周期函数可以展开为傅里叶级数,基于此事实,以傅里叶变化作为信号分析的理论基础,可以将非正弦周期信号视为一个直流分量与若干个不同频率的正弦分量之和。
通过对频谱宽带的理解,研究了矩形脉冲波形的变化对其频谱的影响。
关键词:周期信号;频谱;矩形脉冲;波形中图分类号:TN911.6 文献标识码:A 文章编号:2095-6835(2014)14-0139-011 实验原理与说明为了直观、方便地表达信号分解后所包含的频率分量和各分量所占的“比重”,将长度与各频率分量的振幅大小相对应的线段按频率高低依次排列,就得到了周期信号的振幅频谱图。
与此类似,将长度与各频率分量的初相相对应的线段按频率高低依次排列起来,就得到了周期信号的相位频谱图。
对周期信号进行傅里叶展开,基波的频率即为原周期信号的频率。
而频谱图中的谱线间隔为基波频率,所以,随着周期信号周期的增大,频谱的谱线将渐趋密集。
进一步分析可知,随着周期信号周期的增大,频谱的幅度将渐趋减小。
从理论上讲,周期信号的谐波分量是无限多的,所取的谐波分量越多,叠加后的波形越接近原信号的波形。
谐波振幅具有收敛性,这类信号能量的主要部分集中在低频分量中,所以可以忽略谐波次数过高的频率分量。
对于一个信号,自零频率开始到需要考虑的最高频率之间的频率范围是信号所占有的频带宽度。
对于一般的频谱,也常把自零频率开始到频谱振幅降为包络线最大值的101倍时的频率之间的频率范围定义为信号的频带宽度。
可以证明,对于矩形脉冲信号而言,频谱频带宽度与脉冲时间宽度成反比。
2 实验内容与方法2.1 单频正弦量的频谱观察单频正弦量的频谱观察的步骤主要有:①设置信号发生器为正弦波,频率为500 Hz,幅值为2 V。
②启动仿真开关,通过示波器观测波形。
实验报告
课程名称信号与线性系统分析
实验名称周期信号的傅里叶级数和频谱分析实验类型验证(验证、综合、设计、创新)
3日实验四、周期信号的傅里叶级数和频谱分析1实验目的
1)学会利用MATLAB分析傅里叶级数展开,并理解傅里叶级数的物理含义;
2)学会利用MATLAB分析周期信号的频谱特性。
2实验原理及实例分析
周期信号可以再函数的区间里展成在完备正交信号空间中的无穷级数。
如果完备的正交函数集是三角函数集或指数函数集,那么,周期信号所展开的无穷级数就分别成为“三角型傅里叶级数”或“指数型傅里叶级数”,统称为傅里叶级数。
2.1周期信号的傅里叶级数
(基本原理请参阅教材第四章的4.1节和4.2节。
)
例1:周期方波信号)(t f 如图1所示,试求出该信号的傅里叶级数,利用MATLAB 编程实现其各次谐波的叠加,并验证Gibbs 现象。
图1 周期方波信号)(t f 的波形图
解:从理论分析可知,周期方波信号)(t f 的傅里叶级数展开式为
)9sin 9
1
7sin 715sin 513sin 31(sin 4
)(00000 +++++=
t t t t t t f ωωωωωπ 其中,ππ
ω220==
T。
则可分别求出1、3、5、9、19、39、79、159项傅里叶级数求和的结果,其MATLAB 程序如下,产生的图形如图2所示。
close all;clear all; clc
t = -2:0.0001:2; omega = 2 * pi;
y = square(2 * pi * t,50); n_max = [1 3 5 9 19 39 79 159]; N = length(n_max); for k = 1:N
fk = zeros(1,length(t)); for n = 1:2:n_max(k) bn = 4 / (pi * n);
fk = fk + bn * sin(n * omega * t); end
figure;plot(t,y,t,fk,'Linewidth',2); xlabel('t(sec)');ylabel('部分和的波形');
f(t)
t(sec)
String = ['最大谐波数=',num2str(n_max(k))];
axis([-2 2 -3 3]);grid;title(String);
disp([String,'时,在信号跳变点附近的过冲幅度(%)']); f_max = (max(fk) - max(y)) / (max(y) - min(y)) * 100 end
t(sec)
部分和的波形
t(sec)
部分和的波形
t(sec)
部分和的波形
t(sec)
部分和的波形
t(sec)
部分和的波形
t(sec)
部分和的波形
t(sec)
部分和的波形
图2 例1程序产生的图形
程序输出的用于验证Gibbs 现象的数值分别为:
13.6620 10.0211 9.4178 9.1164 8.9907 8.9594 8.9484 8.9464
2.2周期信号的频谱分析
(基本原理请参阅教材第四章的4.3节。
)
例2:已知周期矩形脉冲信号)(t f 的脉冲幅度为1=A ,宽度为τ,重复周期为T (角频率T
π
ω20=
)。
将其展开为复指数形式的傅里叶级数,研究周期矩形脉冲的宽度τ和周期T 变化时,对其频谱的影响。
解:根据傅里叶级数理论可知,周期矩形脉冲信号的傅里叶系数为
⎪⎭
⎫
⎝⎛=⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎭⎫ ⎝⎛Ω=T n A T n Sa A T n Sa A n Sa A F n ττπτττπτττsinc 222
各谱线之间的间隔为T
π
2=
Ω。
图3画出了1=τ、10=T ,1=τ、5=T 和2=τ、10=T 三种情况下的傅里叶系数。
MATLAB 程序如下。
close all clear all clc
tau = 1; T = 10;
w1 = (-8 * pi) : (2 * pi / T) : (8 * pi); fn = tau * sinc(w1 / pi * tau / 2); subplot(311);stem(w1, fn);grid; title('\tau = 1,T = 10'); axis([-25 25 -0.5 2]); tau = 1; T = 5;
t(sec)
部分和的波形
w2 = (-8 * pi) : (2 * pi / T) : (8 * pi);
fn = tau * sinc(w2 / pi * tau / 2);
subplot(312);stem(w2,fn);grid;
title('\tau = 1, T = 5');
axis([-25 25 -0.5 2]);
tau = 2; T = 10;
w3 = (-8 * pi) : (2 * pi / T) : (8 * pi);
fn = tau * sinc(w3 / pi * tau / 2);
subplot(313);stem(w3,fn);grid;
title('\tau = 2, T = 10');
axis([-25 25 -0.5 2]);
τ = 1,T = 10
τ = 1, T = 5
图3 例2程序产生的波形图
3实验报告与要求
请简要说明对信号进行傅里叶级数展开的原理及其物理意义,简要说明Gibbs现象,并解释周期信号频谱与脉冲宽度τ和周期T之间的关系。
答:吉布斯现象:合成波所包含的谐波分量越多时,除间断点附近外,它月接近于原方波信号。
在间断点附近,随着所含谐波次数的增高,合成波形的尖峰越靠近间断点,单尖峰幅度并未减小。
可以证明,即使合成波形所含的谐波次数趋于无穷时,在间断点仍有9%的偏差,这种现象就叫做吉布斯现象。
周期信号频谱与脉冲宽度和周期间的关系:
由1,3图可见,周期相同时,相邻频谱线的间隔相同;脉冲宽度越窄,起频谱包络先第一个零点频率越高,信号带宽越宽;可见,信号的频带宽度与脉冲
宽度成反比。
有1,2图可见,这时的频谱包络线的零点所在位置不变,而当周期增长时,相邻谱线的间隔减小,频谱变密。
如果周期信号无限增长,那么相邻谱线的间隔将趋于零,周期信号的离散频谱就过渡为飞周期信号的连续频谱。
实验总结:
学会了用MATLAB分析傅里叶级数的展开,并理解起含义。
并学会将周期函数转换成傅里叶级数,将方波信号变为傅里叶的展开,傅里叶的扩充,有信号信息推出原信号。
还验证了吉布斯现象;通过将周期信号变为复数形式的傅里叶展开式,弄清了周期信号频谱与脉冲宽度和周期间的关系。
并了解到信号波动的变化随系统信号的增加,位置越靠近端点。