周期信号的频谱分析——傅里叶级数
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第9章周期信号的傅里叶级数分析9.1已知周期半波余弦信号和周期全波余弦信号的波形分别如图所示,用MATLAB编程求出它们的傅里叶系数,绘出其直流,一次,二次,三次,四次及五次谐波叠加后的波形图,并将其与原周期信号的时域波形进行比较,观察周期信号的分解与合成过程。
实验代码如下:% 观察周期余弦半波信号的分解和合成% m:傅立叶级数展开的项数display('Please input the value of m (傅立叶级数展开的项数)');m=input('m = ');t=-2.5*pi:0.01:2.5*pi;t1=-0.5*pi:0.01:0.5*pi;n=round(length(t)/5);f=[cos(t1)';zeros(n-1,1);cos(t1)';eros(n-1,1);cos(t1)'];y=zeros(m+1,max(size(t)));y(m+1,:)=f';subplot((m+2),1,1)plot(t/pi,y(m+1,:));grid;axis([-2.5 2.5 -0.5 1.5]);title('期半波余弦信号'); xlabel('t/pi','Fontsize', 8);x=zeros(size(t)); kk='1';%计算系数syms tx nT=2*pi;fx=sym('cos(tx)');Nn=30;an=zeros(m+1,1);bn=zeros(m+1,1);A0=2*int(fx,tx,-T/4,T/4)/T;An=2*int(fx*cos(2*pi*(n+eps/2)*tx/T),tx,-T/4,T/4)/T;Bn=2*int(fx*sin(2*pi*(n+eps/2)*tx/T),tx,-T/4,T/4)/T;an(1)=double(vpa(A0,Nn)); an(2)=0.5;for k=2:man(k+1)=double(vpa(subs(An,n,k),Nn));bn(k+1)=double(vpa(subs(Bn,n,k),Nn));end%计算直流分量pause;x=an(1)*cos(0*t)/2;plot(t/pi,y(m+1,:));hold on;plot(t/pi,x);grid;hold off;axis([-2.5 2.5 -0.5 1.5]);title('直流分量');xlabel('t/pi','Fontsize', 8);%各次谐波叠加for k=1:mpause;x=x+an(k+1).*cos(k*t);y(k,:)=x;subplot((m+2),1,k+1);plot(t/pi,y(m+1,:));hold on;plot(t/pi,y(k,:));hold off;grid;axis([-2.5 2.5 -0.5 1.5]);title(strcat('第',kk,'次谐波叠加'));xlabel('t/pi','Fontsize', 8);kk=strcat(kk,'、',num2str(k+1));end pause;subplot((m+2),1,m+2)plot(t/pi,y(1:m+1,:));grid;axis([-2.5 2.5 -0.5 1.5]);title('各次谐波叠加波形');xlabel('t/pi','Fontsize', 8);% End% 观察周期余弦全波信号的分解和合成% m:傅立叶级数展开的项数display('Please input the value of m (傅立叶级数展开的项数);t = -2.5*pi:0.01:2.5*pi;t1=-0.5*pi:0.01:0.5*pi-0.01;n = round(length(t)/5);f = [cos(t1)';cos(t1)';cos(t1)';cos(t1)';cos(t1)';0];y = zeros(m+1,max(size(t)));y(m+1,:)=f';subplot(m+2,1,1)plot(t/pi,y(m+1,:));grid on;axis([-2.5 2.5 -0.2 1.2]);title('周期全波余弦信号');xlabel('t/pi','Fontsize', 8);x=zeros(size(t));kk = '1';%计算系数syms tx nT=pi;fx=sym('cos(tx)');Nn=32;an=zeros(m+1,1);bn=zeros(m+1,1);A0=2*int(fx,tx,-T/2,T/2)/T;An=2*int(fx*cos(2*pi*(n+eps/2)*tx/T),tx,-T/2,T/2)/T;Bn=2*int(fx*sin(2*pi*(n+eps/2)*tx/T),tx,-T/2,T/2)/T;an(1) = double(vpa(A0,Nn));for k=1:man(k+1)=double(vpa(subs(An,n,k),Nn));bn(k+1)=double(vpa(subs(Bn,n,k),Nn));End%求直流信号pause;x=an(1)*cos(0*t)/2;subplot(m+2,1,1)plot(t/pi,y(m+1,:));hold on;plot(t/pi,x);grid on;hold off;axis([-2.5 2.5 -0.2 1.2]);title('周期全波余弦信号');xlabel('t/pi','Fontsize', 8);%各次谐波叠加for k=1:mpause;x=x+an(k+1).*cos(2*k*t);y(k,:) = x;subplot(m+2,1,k+1) plot(t/pi,y(m+1,:));hold on;plot(t/pi,y(k,:));hold off;grid on;axis([-2.5 2.5 -0.2 1.2]);title(strcat('第',kk,'次谐波叠加')); xlabel('t/pi','Fontsize', 8);kk = strcat(kk,'、',num2str(k+1)); end pause;subplot(m+2,1,m+2)plot(t/pi,y(1:m+1,:));grid on;axis([-2.5 2.5 -0.2 1.2]);title('各次次谐波叠加波形'); xlabel('t/pi','Fontsize', 8);% End实验截图如下:9.2试用MATLAB编程出题9.1中所示周期信号的幅度频谱,要求交互输入信号周期观察分析周期信号与频谱的关系。
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。
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、原理说明:1、连续时间周期信号的傅里叶级数分析任何一个周期为T 1的正弦周期信号,只要满足狄利克利条件,就可以展开成傅里叶级数。
其中三角傅里叶级数为:∑∞=++=1000)]sin()cos([)(k k k t k b t k a a t x ωω 2.1或: ∑∞=++=100)cos()(k k kt k ca t x ϕω 2.2其中102T πω=,称为信号的基本频率(Fundamental frequency ),k k b a a ,和,0分别是信号)(t x 的直流分量、余弦分量幅度和正弦分量幅度,k k c ϕ、为合并同频率项之后各正弦谐波分量的幅度和初相位,它们都是频率0ωk 的函数,绘制出它们与0ωk 之间的图像,称为信号的频谱图(简称“频谱”),k c -0ωk 图像为幅度谱,k ϕ-0ωk 图像为相位谱。
三角形式傅里叶级数表明,如果一个周期信号x(t),满足狄里克利条件,那么,它就可以被看作是由很多不同频率的互为谐波关系(harmonically related )的正弦信号所组成,其中每一个不同频率的正弦信号称为正弦谐波分量 (Sinusoid component),其幅度(amplitude )为k c 。
也可以反过来理解三角傅里叶级数:用无限多个正弦谐波分量可以合成一个任意的非正弦周期信号。
指数形式的傅里叶级数为:∑∞-∞==k tjk kea t x 0)(ω 2.3其中,k a 为指数形式的傅里叶级数的系数,按如下公式计算:⎰--=2/2/1110)(1T T tjk k dt et x T a ω 2.4指数形式的傅里叶级数告诉我们,如果一个周期信号x(t),满足狄里克利条件,那么,它就可以被看作是由很多不同频率的互为谐波关系(harmonically related )的周期复指数信号所组成,其中每一个不同频率的周期复指数信号称为基本频率分量,其复幅度(complex amplitude )为k a 。