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离散信号频谱分析方法,总结离散信号频谱的特点

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利用fft进行连续信号和离散-2/频谱分析，关于matlab 离散非周期/ 。MATLAB编程题离散 信号时域和频域分析把这两句话加起来分析频率分量Xfft(xn)；Plot(n，离散傅里叶变换模拟信号频谱分析工程实践中经常遇到的模拟信号xn(t) 。

1、数字 信号处理实验三报告数字 信号处理上机实验报告实验一系统响应与系统稳定性一、实验目的(1)掌握求系统响应的方法 。(2)掌握时域离散系统的时域特性 。(3) 分析观察并测试系统的稳定性 。二、实验内容(1)一个低通滤波器的差分方程给出为y(n)0.05x(n) 0.05x(n1) 0.9y(n1)输入信号x1(n)R8(n)x2(n)u(n)(a) 。

2、数字 信号处理的方法——DFT对我们来说，DFT更常用，因为它方便我们用计算机处理离散的有限序列 。信号spectrum分析使用DFT的过程:首先连续的信号被采样形成离散 信号 ， 并被截断一段时间(这会产生截断此时，模拟信号 /的周期连续函数的等间距采样值X(k)

3、关于matlab 离散非周期 信号的 频谱 分析一直有问题,麻烦大家帮帮忙 。1 。对于傅里叶变换，需要等时采样 ， 采样时间不相等，做不到 。即使能做到，如果需要时频对应也可以用短时傅里叶变换，但是时间分辨率和频率分辨率是矛盾的 。2.对于非等时采样，小波变换可用于分析，时频对应性很好，分辨率高 。好的，先通知我一声 。

4、什么是 信号的 频谱?周期 信号的 频谱有什么特点? 频谱是频谱密度的缩写 ， 是频率的分布曲线 。复杂振荡被分解成具有不同振幅和频率的谐波振荡 。这些谐波振荡的振幅按频率排列的图形称为频谱 。频谱广泛应用于声学、光学和无线电技术 。频谱-2/的研究是从时域引入到频域，从而带来更直观的理解 。把频谱分解成复杂的机械振动称为机械振动谱 ， 把频谱分解成声振动称为声谱，把频谱分解成光振动称为谱，而把频谱分解成电磁振动称为电磁谱 。

频率是反映振动现象的最基本的物理量，简单的周期振动只有一个频率 。复杂的运动不能用一个频率来描述，任何复杂的振动都可以分解成许多振幅和频率不同的简谐振动之和 。对于分析实际振动的性质，将振幅按其频率排列形成的图像称为这种复合振动的频谱 。在振动频谱中，横坐标表示局部振动的圆周频率，纵坐标表示局部振动的振幅 。

5、...说明dft 分析 信号的 频谱为什么只是一种近似的方法首先在了解这三个变量之前，你要知道DTFT:DTFT是离散时间傅立叶变换，用来表示连续的信号 频谱 。然后了解DFT:DFT是离散傅里叶变换，针对离散 信号和频谱 。DFT是DTFT的变化 ， 实际上是把连续时间t变成了nt 。为什么要这么做？由于计算机工作在数字环境中，看不到也处理不了真正的连续信号，只能算出离散，在现实中尽可能接近连续信号 。

然后了解FFT:记住FFT和DFT本质上没有区别，只是DFT的一种快速实现方法 。比如你需要用工具计算1024点分析one信号频谱，原来的DFT算法比FFT算法要慢很多 。从硬件的角度来看，相同点数的FFT比DFT速度更快，节省程序空间 。DSP书籍会解释为什么FFT实现起来更快 。

6、MATLAB编程问题 离散 信号的时域和频域 分析将这两句话添加到分析频率分量Xfft(xn)；Plot(n ， abs(X))但是结果估计并不是你所期望的 。原因是pi/5pi/210*pi/9是一个数字频率，特别是最后一个大于pi时，一定是采样频率不符合奈奎斯特采样定律 。建议你把这些频率写成W1W2W3，W12 * PI * F1/FS ， W22 * PI * F2/FS，W32 * PI * F3/FS 。

7、 离散傅里叶变换的用DFT对模拟 信号进行谱 分析simulation信号xn(t)在工程实践中经常遇到，其频谱函数xn (j ω)也是连续函数，为了谱xn(t)由DFT 分析，对于xn(t) ， X(k)是x(n)的傅里叶变换 。X(ejω)的FFT在频率区间Matlab中有1D和2D，FFT为信号 频谱即t-"f，如clear% 。写罗瑶fs1000t0:1/fs:0.6 。f1100f2300xsin(2 * pi * f1 * t) sin(2 * pi * F2 * t)；支线剧情(711)剧情(x)；title( f1(100Hz)\ F2(300Hz)信号，初始相位0 )xlabel( sequence(n))grid number 512 yft(x，
【离散信号频谱分析方法,总结离散信号频谱的特点】ABS(y))；Title(f1\f2 (512点)of sine信号off1 )xlabel(频率Hz)gridonxx randn(1，长度(x))；支线剧情(715)剧情(x)；title( F1信号(包含随机噪声))xlabel( sequence(n))Gridonift(x ， number)；n0:长度(y)1；FFS * n/长度(y)； 。

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