东大matlab实践课一.pdf
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在这些MATLAB实践课程中,主要涉及了离散时间傅里叶变换(DTFT)、快速傅里叶变换(FFT)以及连续时间信号的傅里叶变换。这些是数字信号处理和频谱分析的基础概念。 `dtft.m`函数展示了离散时间傅里叶变换(DTFT)的计算过程。DTFT将一个离散序列转换为连续频率域的表示,公式为 `X(e^(jwt)) = sum(x[n] * e^(-jwt*n), n, -inf, inf)`,其中 `x[n]` 是离散序列,`X(e^(jwt))` 是对应的频谱。在代码中,通过循环计算了DTFT的幅度和相位频谱,这在MATLAB中分别用`abs()`和`angle()`函数表示。 接着,`S322.m`和`S323.m`文件涉及到快速傅里叶变换(FFT),这是一种计算离散傅里叶变换(DFT)的高效算法。在MATLAB中,`fft()`函数用于执行FFT。这两个脚本创建了一组不同的离散序列,并使用`fft()`计算其幅度和相位频谱,然后通过`stem()`函数进行可视化。`S323.m`还展示了一个更复杂的例子,其中包括零值填充以提高频谱分辨率。 然后,`f1.m`和`f2.m`函数以及相关的代码段展示了如何计算连续时间信号的傅里叶变换。这些例子使用了MATLAB的`quad()`函数来积分,这在连续时间信号的频谱分析中是必要的。`f1.m`中的函数`f1(t)`定义了一个带限信号,而`f2.m`中的`f2(t)`是定义在`[-100, 100]`区间内的三角波形。计算出的幅度和相位频谱同样通过`plot()`函数进行可视化。 这些MATLAB实践课的标签虽然是“互联网”,但实际内容与之关系不大,主要关注的是信号处理和频谱分析的基本方法。学习者可以从中了解到如何在MATLAB环境中实现DTFT、FFT以及连续时间信号的傅里叶变换,并理解如何解析和可视化得到的频谱结果。这对于理解和应用数字信号处理技术,如滤波、调制解调等,是非常重要的。
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