FFT频谱分析实验报告.docx 实验二：用 FFT 作谱分析 实验目 的 (1)进一步加深 DFT 算法原理和基本性质的理解 (因 为 FFT 只是 DFT 的一种快速算法， 所以 FFT 的运算结果 必然满足 DFT 的基本性质)。 (2) 熟悉 FFT 算法原理和 FFT 子程序的应用。 (3) 学习用 FFT 对连续信号和时域离散信号进行谱分 析的方法， 了解可能出现的分析误差及其原因， 以便在实 际中正确应用 FFT。 二、实验原理 读 读入长度 N 调用信号 调用信号产生子程序 产生实验信号 调用绘图子程序(函数) 绘制时间序列波形图 调用 FFT 子程序(函数) 计算信号的 DFT 调用绘图子程序(函数) 绘制IX(k) I 曲线 三、实验内容 (1)对 2 中所给出的信号逐个进行谱分析。 解: (1) n=0:3; xn 1=[1 1 1 1]; XK18=fft(xn1,8); XK116=fft(xn1,16); n1=0:7; n2=0:15; subplot(131); stem(n,xn1); xlabel(‘n’); ylabel(‘xn1’); subplot(132); stem(n1,abs(XK18)); xlabel(‘n1’); ylabel(‘XK18’); title(‘xn 的 8 点’); subplot(133); stem(n2,abs(XK116)); xlabel(‘n2’); ylabel(‘XK116’); title(‘xn 的 16 点’); xn 的 1 百点 4? 4? 4G EB nl (2) n1=0:7; n2=0:15; xn2=[1 2 3 4 4 3 2 1]; XK28=fft(xn2,8); XK216=fft(xn2,16); subplot(131); stem(n1,xn2); xlabel(‘n1’); ylabel(‘xn2’); subplot(132); stem(n1,abs(XK28)); xlabel(‘n1’); ylabel(‘XK28’); title(‘xn2 的 8 点’); subplot(133); stem(n2,abs(XK216)); xlabel(‘n2’); ylabel(‘XK216’); title(‘xn2 的 16 点’); xr*2的克xn xr*2的克 2Cr20 2Cr B 5 6 3 1 5 12 1 2- s Q: Q 16: 1 6 5 J Jr9 Jr Q 2 n (3) n1=0:7; n2=0:15; xn3=[4 3 2 1 1 2 3 4]; XK38=fft(xn3,8); XK316=fft(xn3,16); subplot(131); stem(n1,xn3); xlabel(‘nl’); ylabel(‘xn3’); subplot(132); stem(n1,abs(XK38)); xlabel(‘nl’); ylabel(‘XK38’); title(‘xn3 的 8 点’); subplot(133); stem(n2,abs(XK316)); xlabel(‘n2’); ylabel(‘XK316’); title(‘xn3 的 16 点’); xn 啲 8 20? 18 16 – 14 – 12 – 5 10 – x 8 6 4 2 0 – 沁的苗点 20? (4) n1=0:7; n2=0:15; xn4 仁 cos((pi/4)*n1); xn42=cos((pi/4)*n2); XK48=fft(xn41,8); XK416=fft(xn42,16); subplot(141); stem(n1,xn41); xlabel(‘n1’); ylabel(‘xn41’); subplot(142); stem(n2,xn42); xlabel(‘n2’); ylabel(‘xn42’); subplot(143); stem(n1,abs(XK48)); xlabel(‘nl’); ylabel(‘XK48’); title(‘xn4 的 8 点’); subplot(144); stem(n2,abs(XK416)); xlabel(‘n2’); ylabel(‘XK416’); title(‘xn4 的 16 点’); 7 7 5 10 m2 (5) n1=0:7; n2=0:15; xn51=sin((pi/8)*n1); xn52=sin((pi/8)*n2); XK58=fft(xn51
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