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使用 MATLAB 实现模拟信号的近似及其连续傅里叶变换

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发表于 2021-5-27 15:28 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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本帖最后由 mytomorrow 于 2021-5-27 15:29 编辑 $ v$ I) W3 i) Z. x  s
; E, U! ]1 B$ [$ P
严格来说,利用MATLAB是不可能用来分析模拟信号的。然而,如果有足够小的时间增量在足够细的栅格上对 采样而产生一种平滑的图,并有足够大的时间来展示所有的模式,那么就能对模拟信号作近似分析。令 是栅格间隔并且有 ,那么
) m; Z6 c3 F1 |2 t5 |" R5 ?0 Y" l; r- {+ H4 {  k0 Q: c
5 Y8 j6 I6 l% Z
- Z" z2 ~; F$ p2 d& Z
就能用作一个数组对一个模拟信号进行仿真。不应该将采样间隔Ts与栅格间隔 混淆, 是严格用来在MATLAB中表示一个模拟信号的。类似的,连续时间傅里叶变换(CTFT):+ s' K& y# y; L

1 f% V7 v* L$ O
( R9 j  R9 f8 B0 B2 o3 t, c9 a# {$ Q% s" b
也可以是近似的,如下所示:
% N2 {2 I. i+ r% o6 L7 z2 E" Q- P
4 `, \5 i& A' U5 m; ^1 f. U, ~" p
) d$ K6 w; d- Q8 S; X
* w. V, q5 O7 C# k现在,如果 为有限长,那么上式:! h- N. Z2 h& q! l* j

; g% O+ g2 T) i4 s! J7 x
( L' o9 |7 b7 ?' D; M/ K5 _$ A; t! g! G0 E& B3 u9 E* N0 T( h; z
就类似于离散时间傅里叶变换关系,离散时间傅里叶关系,之前有对此总结:用 MATLAB 实现离散时间傅里叶变换(DTFT)的两个案例分析
" N- g' u" \2 C. A& D; |% |+ l( B
这篇中的第二个案例。1 s) w2 D& h' G6 x* M

' K: F0 W" U6 @; x3 p6 K) s* M
  • k = [0:M];
  • n = [n1:n2];
  • X = x * (exp(-j * pi/M)).^(n'*k);
  • 5 _0 a& w* o$ e: @2 [8 s0 T' w9 Y4 O

$ T" {/ T) w6 T) s6 C5 N
6 O$ D/ ~& L+ n3 u; o下面给出一个案例:
5 k8 L& Z( G/ ~+ I) O5 o: ]1 h
1 `8 Y- x* C! c$ S $ L! }( }9 C- K' k+ q

& M2 O3 }/ H) }$ ~使用MATLAB求出并画出它的傅里叶变换。
- }% z2 f* i% F/ ?4 }
: @" T* j% C& U& a% ^! M题解:7 i' K5 f: P& J% \. r  U1 H

  v- o: L* ?% n% x0 _+ o+ `通过公式计算,可以得出:
3 y/ G) e( \8 ?! E# E: H& j3 p1 E" R0 O( }! |
                        (1), F: T1 F9 r% v

. H8 C/ F  p6 K1 w8 A! `. w这里,估计出栅格间隔以及信号的带宽最为重要。- D: L5 z) y0 p+ T  a4 p+ }# ]; @0 w0 Y
/ C$ p4 g6 e, z+ b
为了对 作数值计算,必须首先用一个有限长的栅格序列 近似 .
, u  u+ S1 T) R: a, p
/ i5 i+ L2 @# N* j2 k0 K利用近似式 ,可以注意到 可以近似为在[-0.005,0.005](或等效为在[-5,5]毫秒上)的有限长信号。同样,根据(1)式, ,这意味着信号的带宽为2000Hz,所以选栅格间隔
5 r+ x# e6 P9 Y
* S: g9 M$ }: K
# n& l5 N9 h. n- E' x: }. g' [9 z8 }! d% c
这里解释下,上面的1/2(2000)代表的是采样间隔,栅格间隔要远小于采样间隔。' y  Q! \1 q# v3 H+ P3 [* h

$ k6 J; j. }0 h9 ^这样,我们就可以给出MATLAB脚本了:
6 G+ k4 y2 P; Q8 M! ~8 f% v( a8 J/ h' Q) h) r2 v
  • clc
  • clear
  • close all
  • % Analog signal
  • Dt = 0.00005;
  • t = - 0.005:Dt:0.005;
  • xa = exp(-1000 * abs(t));
  • % Continuous_time Fourier Transform
  • Wmax = 2*pi*2000;
  • K = 500;
  • k = 0:1:K;
  • W = k*Wmax/K;
  • Xa = xa * exp(-j * t' * W)*Dt;
  • Xa = real(Xa);
  • W = [-fliplr(W),W(2:501)];
  • Xa = [fliplr(Xa),Xa(2:501)];
  • subplot(2,1,1)
  • plot(t*1000,xa);
  • xlabel('t in msec');ylabel('xa(t)');
  • title('Analog signal');
  • subplot(2,1,2)
  • plot(W/(2*pi*1000),Xa*1000);
  • xlabel('frequency in KHz');ylabel('Xa(jW)*1000');
  • title('Continuous-time Fourier Transform');9 C) V  u3 g4 \8 z1 b
    1 m! A+ ~% P$ d! A- ~, F9 r

. L9 T% {8 k6 A& e" Y) A3 ^6 C" O ! W2 P( t, q7 X) f: Q

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发表于 2021-5-27 17:02 | 只看该作者
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