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文檔簡介
1、數(shù)字信號處理實驗報告實驗題目:FFT算法的應用-頻率估計班級:2010級信息5班姓名:陳耿濤 學號:201030271709 序號:03 2012年11月11日一、實驗題目1、對連續(xù)的單一頻率周期信號 按采樣頻率 采樣,截取長度N分別選N =20和N =16,觀察其DFT結果的幅度譜。 2、2N點實數(shù)序列 N=64。用一個64點的復數(shù)FFT程序,一次算出,并繪出。3、頻率估計1)產(chǎn)生一個單頻實信號,加上一定信噪比的噪聲。2)對含噪聲的信號進行頻率估計。估計方法可以查閱相關文獻。3)統(tǒng)計估計出來的頻率和真實頻率之間的誤差。4)驗證該頻率估計算法在不同信噪比、不同數(shù)據(jù)長度下、不同頻率時候的性能。二
2、、實驗過程第一題:此時離散序列xa1=sin(3*pi*n1/k,即k=8。用MATLAB計算并作圖,函數(shù)fft用于計算離散傅里葉變換DFT。1、實驗代碼:k=8;n1=0:1:19;xa1=sin(3*pi*n1/k;subplot(2,2,1;plot(n1,xa1;xlabel('t/T'ylabel('x(n'title('a'xk1=fft(xa1;xk1=abs(xk1;subplot(2,2,2;stem(n1,xk1;xlabel('k'ylabel('X(k'title('b:k=20
3、39;n2=0:1:15;xa2=sin(3*pi*n2/k;subplot(2,2,3;plot(n2,xa2;xlabel('t/T'ylabel('x(n'title('c'xk2=fft(xa2;xk2=abs(xk2;subplot(2,2,4;stem(n2,xk2;xlabel('k'ylabel('X(k'title('d:k=16'2、實驗效果圖:圖 2-1 不同的截取長度的正弦信號及其DFT結果計算結果示于圖2-1,a和b分別是N=20時的截取信號和DFT結果,由于截取了兩個半周
4、期,頻譜出現(xiàn)泄漏;c和d分別是N=16時的截取信號和DFT結果,由于截取了兩個整周期,得到單一譜線的頻譜。上述頻譜的誤差主要是由于時域中對信號的非整周期截斷產(chǎn)生的頻譜泄漏。第二題:1、 實驗代碼N=64;n=0:1:N-1; n1=2*n;n2=2*n+1;k=0:1:N-1;xn1=cos(2*pi/N*7*n1+1/2*cos(2*pi/N*19*n1;xn2=cos(2*pi/N*7*n2+1/2*cos(2*pi/N*19*n2; XK1=fft(xn1;XK2=fft(xn2; X1=XK1+exp(-j*pi*k/N.*XK2; X2=XK1-exp(-j*pi*k/N.*XK2;
5、 X1=X1 zeros(1,N;X2=zeros(1,N X2;XK=X1+X2; k=0:1:2*N-1;XK=abs(XK; stem(k,XK;xlabel('k'ylabel('|X(k|'title('X(k=DFTx(n2N'2、 實驗結果圖 圖 2-1結果分析:由歐拉公式得:對,其2N點的DFT變換為:當時, =0當時,即由此可得當k=14,38,90,114時有值其余為0), 與圖2-1有相同的結論。第三題:1、算法分析在實驗中選擇頻率f=50Hz的單頻信號,即x=sin(20*pi*t,利用函數(shù)awgn可以再信號中加入高斯白噪
6、聲,即y=awgn(x,SNR,其中信噪比的單位是分貝。對于含噪聲信號頻率的估計可以采用譜峰法,即作出y的傅里葉變換的圖象,其幅度最大的譜線對應的頻點即為信號x的頻率。經(jīng)過驗證,該算法在不同信噪比下性能均良好。2、實驗代碼估計出含噪聲信號的頻率Fs = 1000; % 采樣頻率T = 1/Fs; % 采樣時間L = 1000; % 總的采樣點數(shù)fc=10;x=(0:1/fs:2;n=201;y1=sin(10*pi*fc*x; %產(chǎn)生一個信號的幅值為1頻率為50Hz的正弦信號a=0;b=0.5; %均值為a,方差為b2figure(1plot(x,y1;axis(0,0.2,-2,2;titl
7、e('未受干擾時信號的波形'ylabel('y'xlabel('x/20pi'grid;y2=awgn(y1,10; % 混入噪聲信號,信噪比是10y=y1+y2; %加入高斯白噪聲之后的信號figure(2;plot(x,y;axis(0,0.2,-3,3;title('疊加了高斯白噪聲的信號波形'ylabel('y'xlabel('x/20pi'grid;NFFT = 2nextpow2(L; % 求得最接近總采樣點的2n,這里應該是210=1024Y= fft(y,NFFT/L; %進行fft
8、變換(除以總采樣點數(shù),是為了后面精確看出原始信號幅值)f = Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1;%頻率軸(只畫到Fs/2即可,由于y為實數(shù),后面一半是對稱的% 畫出頻率幅度圖形,可以看出50Hz幅值是最高的figure(3;plot(f,2*abs(Y(1:NFFT/2+1 title('信號y(t的頻譜'xlabel('頻率 (Hz'ylabel('|Y(f|'統(tǒng)計估計出來的頻率和真實頻率之間的誤差for(j=1:1:10Fs = 1000; % 采樣頻率T = 1/Fs; % 采樣時間L = 1000; % 總的采樣點數(shù)t
9、 = (0:L-1*T; % 時間序列(時間軸)snr=10;%產(chǎn)生一個信號的幅值為1頻率為50Hz的正弦信號x = sin(2*pi*50*t;y = awgn(x,snr % 混入噪聲信號NFFT = 2nextpow2(L; % 求得最接近總采樣點的2n,這里應該是210=1024Y = fft(y,NFFT/L; %進行fft變換(除以總采樣點數(shù),是為了后面精確看出原始信號幅值)f = Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1;%頻率軸(只畫到Fs/2即可,由于y為實數(shù),后面一半是對稱的% 畫出頻率幅度圖形,可以看出50Hz幅值最大%統(tǒng)計估計出來的頻率和真實頻率之間的誤差。
10、fmax=2*abs(Y(1;mn(j=0;for(i=1:1:NFFT/2+1if(2*abs(Y(i>fmaxfmax=2*abs(Y(i;mn(j=i;endendendstem(mn3、 實驗結果圖1 未受干擾時信號的波形2 疊加了高斯白噪聲的信號波形3 估計出含高斯白噪聲的頻率從實驗結果得知,估計出來的頻率是50HZ,跟信號的頻率相符。4 統(tǒng)計估計出來的頻率和真實頻率之間的誤差(代碼)重復進行十次實驗(每次加上的高斯白噪聲都是隨機的),每次得到的結果都是一樣的,估計的頻率都是52HZ,與原信號的頻率誤差很小,這是因為所采用算法良好,且所選頻率比較低。5 分別改變信噪比、數(shù)據(jù)長度、頻率進行試驗,該頻率估計算法都可以比較精確地估計出含高斯白噪聲信號的頻率,所以這個算法的性能是優(yōu)越的。三、 心得體會:這次的實驗內(nèi)容是FFT算法的應用,當然最核心的內(nèi)容是頻率的估計,前兩題都是比較常規(guī)的題目,在完成的過程中也沒有什么比較大的問題。第三題要求我們自己上網(wǎng)查詢資料,查找算法,然后進行頻率估計。這個確
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