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信号与系统_广工实验三_连续时间系统的时域分析

来源:网络收集 时间:2026-09-27
导读: 实验三 连续时间系统的时域分析 一、实验目的 1、掌握连续时间周期信号的傅里叶级数的物理意义和分析方法; 2、观察截短傅里叶级数而产生的“Gibbs现象”,了解其特点以及产生的原因; 3、掌握连续时间傅里叶变换的分析方法及其物理意义; 4、掌握各种典型的

实验三 连续时间系统的时域分析

一、实验目的

1、掌握连续时间周期信号的傅里叶级数的物理意义和分析方法;

2、观察截短傅里叶级数而产生的“Gibbs现象”,了解其特点以及产生的原因; 3、掌握连续时间傅里叶变换的分析方法及其物理意义;

4、掌握各种典型的连续时间非周期信号的频谱特征以及傅里叶变换的主要性质; 5、学习掌握利用MATLAB语言编写计算CTFS、CTFT和DTFT的仿真程序,并能利用这些程序对一些典型信号进行频谱分析,验证CTFT、DTFT的若干重要性质。

基本要求:掌握并深刻理傅里叶变换的物理意义,掌握信号的傅里叶变换的计算方法,掌握利用MATLAB编程完成相关的傅里叶变换的计算。

二、实验原理及方法

1、连续时间周期信号的傅里叶级数CTFS分析

任何一个周期为T1的正弦周期信号,只要满足狄利克利条件,就可以展开成傅里叶级数。

其中三角傅里叶级数为:

x(t) a0 [akcos(k 0t) bksin(k 0t)] 2.1

k 1

或: x(t) a0 其中 0

c

k 1

k

cos(k 0t k) 2.2

2

,称为信号的基本频率(Fundamental frequency),a0,ak,和bk分别是T1

信号x(t)的直流分量、余弦分量幅度和正弦分量幅度,ck、 k为合并同频率项之后各正弦谐波分量的幅度和初相位,它们都是频率k 0的函数,绘制出它们与k 0之间的图像,称为信号的频谱图(简称“频谱”),ck-k 0图像为幅度谱, k-k 0图像为相位谱。

三角形式傅里叶级数表明,如果一个周期信号x(t),满足狄里克利条件,那么,它就可以被看作是由很多不同频率的互为谐波关系(harmonically related)的正弦信号所组成,其中每一个不同频率的正弦信号称为正弦谐波分量 (Sinusoid component),其幅度(amplitude)为ck。也可以反过来理解三角傅里叶级数:用无限多个正弦谐波分量可以合成一个任意的非正弦周期信号。

指数形式的傅里叶级数为:

x(t)

k

ae

k

jk 0t

2.3

其中,ak为指数形式的傅里叶级数的系数,按如下公式计算:

1

ak

T1

T1/2

T1/2

jk 0t

x(t)edt 2.4

指数形式的傅里叶级数告诉我们,如果一个周期信号x(t),满足狄里克利条件,那么,它就可以被看作是由很多不同频率的互为谐波关系(harmonically related)的周期复指数信号所组成,其中每一个不同频率的周期复指数信号称为基本频率分量,其复幅度(complex amplitude)为ak。这里“复幅度(complex amplitude)”指的是ak通常是复数。

上面的傅里叶级数的合成式说明,我们可以用无穷多个不同频率的周期复指数信号来合成任意一个周期信号。然而,用计算机(或任何其它设备)合成一个周期信号,显然不可能做到用无限多个谐波来合成,只能取这些有限个谐波分量来近似合成。

假设谐波项数为N,则上面的和成式为:

N

x(t)

k N

ae

k

jk 0t

2.5

显然,N越大,所选项数越多,有限项级数合成的结果越逼近原信号x(t)。本实验可以比较直观地了解傅里叶级数的物理意义,并观察到级数中各频率分量对波形的影响包括“Gibbs”现象:即信号在不连续点附近存在一个幅度大约为9%的过冲,且所选谐波次数越多,过冲点越向不连续点靠近。这一现象在观察周期矩形波信号和周期锯齿波信号时可以看得很清楚。

三、实验内容和要求

Q3-1 编写程序Q3_1,绘制下面的信号的波形图:

111n

x(t) cos( 0t) cos(3 0t) cos(5 0t) sin()cos(n 0t)

352n 1n

其中, 0 = 0.5π,要求将一个图形窗口分割成四个子图,分别绘制cos( 0t)、cos(3 0t)、cos(5 0t) 和x(t) 的波形图,给图形加title,网格线和x坐标标签,并且程序能够接受从键盘输入的和式中的项数。 代码如下:

clear,%Clear all variables

close all,%Close all figure windows

dt = 0.00001; %Specify the step of time variable

t = -2:dt:4; %Specify the interval of time w0=0.5*pi; x1=cos(w0.*t); x2=cos(3*w0.*t); x3=cos(5*w0.*t);

N=input('Type in the number of the harmonic components N=');

x=0; for q=1:N;

x=x+(sin(q*(pi/2)).*cos(q*w0*t))/q; end subplot(221) plot(t,x1)%Plot x1 axis([-2 4 -2 2]); grid on,

title('signal cos(w0.*t)') subplot(222) plot(t,x2)%Plot x2

axis([-2 4 -2 2]); grid on,

title('signal cos(3*w0.*t))') subplot(223) 仿真结果如下:

plot(t,x3)%Plot x3 axis([-2 4 -2 2]) grid on,

title('signal cos(5*w0.*t))')

Q3-2 给程序Program3_1增加适当的语句,并以Q3_2存盘,使之能够计算例题3-1中的

周期方波信号的傅里叶级数的系数,并绘制出信号的幅度谱和相位谱的谱线图。 代码如下: % Program3_1 clear, close all

T = 2; dt = 0.00001; t = -2:dt:2; x1 = u(t) - u(t-1-dt); x = 0;

for m = -1:1 % Periodically extend x1(t) to form a periodic signal x = x + u(t-m*T) - u(t-1-m*T-dt); end w0 = 2*pi/T;

N = 10; % The number of the harmonic components L = 2*N+1;

for k = -N: N; % Evaluate the Fourier series coefficients ak ak(N+1+k) = (1/T)*x1*exp(-j*k*w0*t')*dt; end

phi = angle(ak); % Evaluate the phase of ak subplot(211)' k = -10:10; stem (k,abs(ak),'k'); axis([-10,10,0,0.6]); grid on; title('fudupu'); subplot(212);

stem(k,angle(ak),'k'); axis([-10,10,-2,2]); grid on;

titie('xiangweipu'); xlabel('Frequency index x'); 仿真结果如下:

Q3-3 反复执行程序Program3_2,每次执行该程序时,输入不同的N值,并观察所得到 的周期方波信号。 吉伯斯现象的特点是: % Program3_3

% This program is used to compute the Fourier series coefficients ak of a periodic square wave clear,close all

T = 2; dt = 0.00001; t = -2:dt:2; x1 = u(t)-u(t-1-dt); x = 0; for m = -1:1

x = x + u(t-m*T) - u(t-1-m*T-dt); % Periodically extend x1(t) to form a periodic signal end w0 = 2*pi/T;

N = input('Type in the number of the harmonic components N = :'); L = 2*N+1; for k = -N:1:N;

ak(N+1+k) = (1/T)*x1*exp(-j*k*w0*t')*dt; end

phi = angle(ak); y=0;

for q = 1:L; % Synthesiz the periodic signal y(t) from the finite Fourier series y = y+ak(q)*exp(j*(-(L-1)/2+q-1)*2*pi*t/T); end;

plot(t,x), title('The original signal x(t)'), axis([-2,2,-0.2,1.2]), subplot(223),

plot(t,y), title('The synthesis signal y(t)'), axis([-2,2,-0.2,1.2]), xlabel('Time t'), subplot(222)

k=-N:N; stem(k,abs(ak),'k.'), title('The amplitude |ak| of x(t)'), axis([-N,N,-0.1,0.6]) subplot(224)

stem(k,phi,'r.'), …… 此处隐藏:7241字,全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……

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