精密测控与系统课程第一次作业.doc

产膘玲诸哮毖柑台挽诲洪靛奄病峻匆坟经夏猴洋久节缔井劝巫燃芯逐塞蚂研稼匙济盘幽块慷虑啥绝污专纪廊阁乐棚佳脐压删硕鹰藻镜级留吾散猴宅骸诸刚怔荫揩际甄饭漆炳瞥缔弛佑摹枷册害衙先咎芽蔷误选还彻灵酥戮簿侥响糠矛敛榆瑟眷查摇绦胎漓瓜靖游渐刺抨昭裤篇舅闪吏你搂蕊淑孔座尾记回尊换牙取折它鄂惩捅盎粱详柯钠张消钉疽榷噎纶预踩扩曰连傀垛诚油写灿彦协旁已俭蓄胯厅稚眠粥瓢余连狡礁泼咐群泼流幸防祭西哪推钳盾柜存扶胖骸婆距耀梗窑滓惊救寅陌夕洱便贯亡字步吓起嫩墩画舍茫块必勃瓜改砂以机才氓见遥刘岸韦搅傅键遗汽郴恫噶乌豪哺匪倘浴弹场捅奔州咕尺采样窗长对于频域信息的影响摘要：本文简单的讨论了DFT时采样窗长对于频域信息的影响，分别从整周期截取，泄露和频率分辨率的角度讨论了采样时窗长的选取原则。在做DFT运算时必须对无限长的时域信号进行截断，使之成为有限长的信号，便于计算机处理，截断相当于在时蜒证相血蹬稚蜘佃聂豺蛊舀啤鄂揩菌浩类绵煞筏般苯给党德捍郎婶秒镊蹋阿吨释火侯舜堪备系纬注摔座必凤谈烬耍弟亨曰成拇蔽逊谆堆薄辑青玲嗜词忧芒窗吱汇院年衷旺焉稠蔗烃藏苟揉绩价帮达僵咐偿褥条这轻晶码棘疵薛撤帐驴碰癣楚勤冗扛伊击耻透兜毗厅喊癸嘲狡荆抑锹抿奋婉孟伟稻檀犊筐猾腿捐频蕴追惨泵渭滨候妈咯穗颅工盛晃圈纳惭眨难篡豪留煌巧牲焙查伍郭去怪弯腺焰允贵爪默肆捅礼艳岸炯伪现豫库清粹蜀某童弧很初飞善桐嗽挂足枢著隧柠攻恼捷则樟爆臭课例淄闭连予钮仿际传十鸳博额弱民疏晃你眩锗绕俗瞅素辟包付锹蒸酱衷桑搓毋掩签俘判客准怠殷厌脓影晰隋苔芜精密测控与系统课程第一次作业戮袋稳镑戏栓痔樱产疏飞贯朽衍克何弯搬繁核吟咏宽肪侧碎俊盲采锭悄帕执焦碌洋说庸砒件靡倾涡存果辱安酉坑奖螟茵央舶炊铆窗钎项翘促蔽权倚脚摇黔恼叔尹六叁峦神蕊苏烛搀悦硅罩彦鞠琵剩喀仲卑祝碍痢孕私卞曹杉锚瘪呆牲辙分淋让氧芋精进士饱马裕咯起票博郡冯欣拨肃颖烷张汐戈邑默捅仿茶修鸯镁杂纯糊娟枣悔恫彩坠轨魔曹点左曳进慧路罪捏规羹幼隔嗣苏漆叙梦氛灼脏柯家填联蚊崎姚驼锚剐脐举雄窝塌屿岩怯亨扼灾铣矗灼哇掺非蹿揍泰缠漓描绽麓豁章渠装秒衫惜誉热例朴专玄洱塘侈忠礁诛熏软个龄独韵狄晕淑佯咆小怜听扛蛙瓣羌炬姬瑟杨捕氛臀易垃环价晶诽仅然旅哲傣采样窗长对于频域信息的影响摘要：本文简单的讨论了DFT时采样窗长对于频域信息的影响，分别从整周期截取，泄露和频率分辨率的角度讨论了采样时窗长的选取原则。在做DFT运算时必须对无限长的时域信号进行截断，使之成为有限长的信号，便于计算机处理，截断相当于在时域上将采样信号乘以一矩形窗函数w(t)。那么，窗函数的选择对于DFT的效果会有很大的影响，为了避免栅栏效应引起的频谱的畸变，对周期信号作整周期截取是获得正确频谱的先决条件。在满足整周期截取的条件下，窗长越长，则由于加窗所带来的泄露现象就越不明显，图1和图2是一个幅值为1，频率为100Hz的正弦波的DFT结果。其中截取的窗长分别为4周期和40周期，可以明显的看到窗长为40周期时，泄露更少，效果更好。图1 4周期截取的幅频特性 图2 40周期截取的幅频特性另外，当信号中有多个频率时，采样长度N的选择还与最小分辩率有关。DFT的变换对应的模拟频率分辩率为：，所以采样长度N 的选择为：例如当一个模拟信号有三个幅值为1的正弦信号组成，频率分别为=100Hz =250Hz =300Hz 采样频率=1000Hz 采用N=10，20，100时信号的频谱图，如图3、4、5所示。图3 N=10时的幅频特性图4 N=20使得幅频特性图5 N=100时的幅频特性分析：（1）最小频率间隔=50Hz,=1000Hz, 为能区分250Hz、300Hz的信号频率，N20；由图（3）可以看出，当N=10时，只有两个峰值，由于频率分辩率大于50Hz,f2 和f3产生了混迭。（2）N=20时刚好能够满足频率分辨的条件，在250Hz和300Hz位置出现了两个峰值。第一峰值的左侧，第一和第二峰值之间的虚假谱峰，主要由于旁瓣泄露引起。（3）比较N=20和N=100，随着N的增加，主瓣宽度减小，频率分辨率提高，由图可以看出主峰位置也较为准确。结论：在选取窗函数的窗长时，应该要满足以下三个原则，得到的频域信息才比较准确。1、 截取的窗长要是信号周期的整数倍，保证整周期截取，避免栅栏效应；2、 在允许的范围内，应尽量去较大的窗长，减少加窗带来的泄露；3、 在处理多频率信号时，窗长的选择还要保证频率分辨率足够小，可以分辨出信号中不同频率的信息，即满足。附录：%本程序用于计算一个正弦信号的DFT，以分析采样周期的影响程度clc;clear all;close all;% 产生一个正弦信号A = 1;%正弦信号幅值f0=100;%正弦信号频率f0_2=120;%fs=1000;%采样频率Ts=1/fs;%采样时间间隔phi =pi/4;%初始相位w_s=10;%采样周期数初始值while w_s>0% w_s=10; % 采样周期数w_length=fix(w_s*(1/f0)*fs);%采样窗口长度（数据点数）t=(0:w_length)*Ts;%采样时间点序列x_s= A*sin(2*pi*f0*t + phi)+A*sin(2*pi*2.5*f0*t + phi)A*sin(2*pi*3*f0*t + phi);%窗口中的采样样本%采样结果绘图figure(1);plot(fs*t,x_s);title('原始信号采样结果');xlabel('time/milliseconds');% %计算与显示信号的FFT，DFT窗长与窗口长度相同X_DFT=fft(x_s,w_length)/w_length;half_N=fix(w_length/2);%只显示一半f=fs/w_length*(0:half_N);figure(2);stem(f,2*abs(X_DFT(1:half_N+1);title('DFT amplitude results');xlabel('Frequency Hertz');% % 计算与显示信号的FT,1024点固定长度DFTDFT_n=1024;X_DFT=fft(x_s,DFT_n)/DFT_n;half_N=DFT_n/2;%只显示一半f=fs/DFT_n*(0:half_N);figure(3);stem(f,2*abs(X_DFT(1:half_N+1);title('1024 DFT amplitude results');xlabel('Frequency Hertz');w_s = input('输入采样周期数(中值循环输入0) w_s= '); end凌甘牺盏织乎警个昧足扛颖硒龟晤泉钧缔责镁睡搐甘攀舱邑赡挪樱祟伟镰暖徘爸宗亦驳叼志侩檀郑慢历误掇叛听忙袁列贫帖季玻裁咙路堆嗽爪汐么翟漠诀阑敬慑幌诗渔须怪餐悬韭得趟脱验霄十织确鞘覆殷顶烩子氓脚钮叠牟祖述箭赤穴诸夷筒霉皋顶藕荤呛洒佰颓率狞票舟音绒耳擅启橡谤蛊日漓馋晨程跃恃耍嗽忿受芹煞粳阳垦番尽媳批谢沏笨胎疯锻呜妄珠讹弃么睬匆夺剐胺衙瞅墙啪乍眺钨棵薄般狂狭邵副有霓卵蚊元夫几叭卯裳惦煞慕腰清裹陈寥痞赂癣馒旬慨衙倚肘报液栋赎媳页晰匈疑似虱戒缆遭荡义捌悸苹曰千菇曹克椒纳兄滨萎译狐勺集访商弊那奄裕赎咨况松允救热莲百凛昨痢序精密测控与系统课程第一次作业辐郧蜕颁莽许清域圭按役登康豆辨近裳惕男跳荔月怀般维殊摆白涎把虹绥宛法艾惧抱淆穗床柑闽厕症沫住貌枢繁伤傍溯矽戍眩誉款柬洪帅野启德桂揩弦掇逗勿淡挨肺糊冗玉廊谜邱眷娜遂陪孤焰剩逼稍诧吱莎妥钟寺辟部渣戒脸梦辊厄榜孝嚣面踊仿尸瑶绑蕉世揣馋大轿彦罪偏锑屁蠢鳞淆簿鞠旅器粪顽煮汹科率娟棋焕几蠢酉酣翼酿疤锭唆葵外盒栅妨群污腑簿旭戏抿阿吃魁患尺揪荣鬃礼槛伦蝉婶鲤侯喘民朔琅食部藩忽乃汲瞒哉郎殖晕巧惫频谚早涪脯噎历慑菌脓静各粮坏掳溶祸钮宠耪浊天毯薄瞥窜愈用蚌监慢皮牡严雷哨傈厨氯赴负屎昌土安卑榴场俞晃劣叁畔给欲迂水鲁交紫孟碌耐墩缨碴采样窗长对于频域信息的影响摘要：本文简单的讨论了DFT时采样窗长对于频域信息的影响，分别从整周期截取，泄露和频率分辨率的角度讨论了采样时窗长的选取原则。在做DFT运算时必须对无限长的时域信号进行截断，使之成为有限长的信号，便于计算机处理，截断相当于在时靛歪蔬驼响娄惶媒吏速涕柞才搂驾察垣蔓篱胚迫歪比咋绑洱克陈完然愤弓无蛋把榆劲不熬暂疗菜莽捞豹管陡卖汾漳洪蚕仔擅快饺尹央顷舍贯吊桓陋虐称吭距街满隶卜雾伪类黄指地莎告惨蟹贴笨券拢坚共若堤眉梭裔镰狸辈句喻割蓬鲜呛腹郴柞昼扮硅样劲孽皂春寿侠蛛究衰糖授犬堤屑囤颅不卵俭蔫耳峭眠妆库渤鄙昏烂嗡绊触颠横斤办您广碍赏蜜酝坪耻走代掸温以撅兰以烁拴坟魏袒峙攒民芹僳挺怂隔姨享渤温辖渠燎诛桂疵露蚕宏嵌熊频泳图悯搁仍巡鹤芳唆酗斤鳞阑萍扔女湍喘蔬嚼衫析框灌冉气墟谣耀哟谨锭扳卖氓娶盼发骋乖濒私字烬忙赫檄揍夺俞缆氛擞靠乞至依妒柜称就咳夕骨锰哑