第2章_信號的頻域分析_2.5離散時間非周期信號的頻域分析.ppt

1、第2章 信號的頻域分析,2.5 離散時間非周期信號的頻域分析,離散時間周期信號能夠用具有諧波關系的復指數(shù)序列的線性組合來表示，稱為離散傅里葉級數(shù)。將這一概念推廣應用到離散時間非周期信號，認為離散時間非周期信號也能夠用具有諧波關系的復指數(shù)序列的線性組合來表示。 當離散時間周期信號的周期N趨于無窮大時，則離散時間周期信號就轉化為離散時間非周期信號，其離散頻譜就轉化為連續(xù)頻譜，稱為離散時間傅里葉變換（Discrete Time Fourier Transform，DTFT）。,2.5.1 離散時間傅里葉變換的定義,離散時間傅里葉正變換（分解公式）：,離散時間傅里葉反變換（合成公式）：,證明：與傅里葉

2、變換的證明類似。,以上兩式稱為傅里葉變換對，記作,說明： （1）頻譜密度函數(shù)的概念 對離散時間傅里葉反變換（合成公式）進行改寫,從此式可以看出，各次諧波exp(j n)的幅值為X()d /2，而該幅值的寬度是數(shù)字頻率的微分d （無窮小），因此離散時間傅里葉正變換 X()表示幅值的密度，稱為頻譜密度函數(shù)，簡稱頻譜。從此式可以看出，離散時間非周期信號x(n)的頻譜密度函數(shù)X()是數(shù)字頻率的連續(xù)函數(shù)。,（2）連續(xù)時間非周期信號的頻譜沒有周期性，而離散時間非周期信號的頻譜具有周期性，且周期為2。 證明：與前述類似，數(shù)字頻率的周期為2。,2.5.2 離散時間傅里葉變換的性質,離散時間傅里葉變換的性質與連

3、續(xù)時間傅里葉變換的性質類似。 共軛對稱與共軛反對稱性質：,例：非周期序列的頻譜分析 已知非周期序列：,2.5.3 非周期序列的離散時間傅里葉變換舉例,周期序列的時域波形：,采用 MATLAB計算該非周期序列的頻譜（DTFT）。,周期序列的頻譜：實部和虛部。,clear all; N=10;%設定序列長度，共10點。 n=0:1:N;%定義序列的離散變量。 a=0.5;%設定指數(shù)序列的底。 syms t w;%定義符號變量。 xt=at;%定義序列的符號表達式，xt為連續(xù)時間指數(shù)函數(shù)。 Xw=symsum(xt*exp(-j*w*t),t,0,N);%采用符號表達式symsum計算序列的DTFT

4、。 figure(1);%繪制非周期序列的時域波形散點圖。 xn=subs(xt,t,n);%將序列的符號表達式離散化，繪制序列的散點圖，共10點。 stem(n,xn,.); axis(0,N,0,1); xlabel(n); ylabel(x(n); grid; figure(2);%繪制非周期序列DTFT的實部和虛部。 subplot(2,1,1); ezplot(real(Xw);%實頻。序列的DTFT是以2*pi為周期的連續(xù)頻譜。 xlabel(); ylabel(Real Part of X(); grid; subplot(2,1,2); ezplot(imag(Xw);%虛頻。

5、序列的DTFT是以2*pi為周期的連續(xù)頻譜。 xlabel(); ylabel(Imaginary Part of X(); grid;,symsum Symbolic summation of series Syntax r = symsum(s) r = symsum(s,v) r = symsum(s,a,b) r = symsum(s,v,a,b) Description r = symsum(s) is the summation of the symbolic expression s with respect to its symbolic variable k as deter

6、mined by findsym from 0 to k-1. r = symsum(s,v) is the summation of the symbolic expression s with respect to the symbolic variable v from 0 to v-1. r = symsum(s,a,b) and r = symsum(s,v,a,b) are the definite summations of the symbolic expression from v=a to v=b.,Xw = 1+1/2*exp(-i*w)+1/4*exp(-2*i*w)+

7、1/8*exp(-3*i*w)+1/16*exp(-4*i*w)+1/32*exp(-5*i*w)+1/64*exp(-6*i*w)+1/128*exp(-7*i*w)+1/256*exp(-8*i*w)+1/512*exp(-9*i*w)+1/1024*exp(-10*i*w) Xw_real = 1+1/4*exp(-i*w)+1/8*exp(-2*i*w)+1/16*exp(-3*i*w)+1/32*exp(-4*i*w)+1/64*exp(-5*i*w)+1/128*exp(-6*i*w)+1/256*exp(-7*i*w)+1/512*exp(-8*i*w)+1/1024*exp(-

8、9*i*w)+1/2048*exp(-10*i*w)+1/2*conj(1/2*exp(-i*w)+1/4*exp(-2*i*w)+1/8*exp(-3*i*w)+1/16*exp(-4*i*w)+1/32*exp(-5*i*w)+1/64*exp(-6*i*w)+1/128*exp(-7*i*w)+1/256*exp(-8*i*w)+1/512*exp(-9*i*w)+1/1024*exp(-10*i*w) Xw_imag = -1/2*i*(1/2*exp(-i*w)+1/4*exp(-2*i*w)+1/8*exp(-3*i*w)+1/16*exp(-4*i*w)+1/32*exp(-5*

9、i*w)+1/64*exp(-6*i*w)+1/128*exp(-7*i*w)+1/256*exp(-8*i*w)+1/512*exp(-9*i*w)+1/1024*exp(-10*i*w)-conj(1/2*exp(-i*w)+1/4*exp(-2*i*w)+1/8*exp(-3*i*w)+1/16*exp(-4*i*w)+1/32*exp(-5*i*w)+1/64*exp(-6*i*w)+1/128*exp(-7*i*w)+1/256*exp(-8*i*w)+1/512*exp(-9*i*w)+1/1024*exp(-10*i*w),2.5.4 脈沖序列和階躍序列的離散時間傅里葉變換（1）

10、單位脈沖序列的離散時間傅里葉變換,證明：,根據(jù)離散時間傅里葉變換的時移性質，即可得出時移后的單位脈沖序列的離散時間傅里葉變換為,（2）周期為1的單位脈沖序列的離散時間傅里葉變換,證明：如圖所示，周期為1的單位脈沖序列也可以被稱為單位常數(shù)序列，并可以表示為,（3）周期為N的單位脈沖序列的離散時間傅里葉變換,證明：如圖所示，周期為N的單位脈沖序列也可以被稱為周期為N的單位常數(shù)序列，并可以表示為,（4）單位階躍序列的離散時間傅里葉變換,證明：,2.5.5 周期序列的離散時間傅里葉變換,周期序列： 復指數(shù)序列 余弦序列 正弦序列 一般周期序列 周期性單位脈沖序列,（1）復指數(shù)序列、余弦序列和正弦序列的離散時間傅里葉變換,證明：考慮下列結論即可得證。 單位常