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文档简介

1、3.8 利用DFT对连续(linx)时间信号的逼近 利用计算机和DFT算法是对实际信号进行分析和合成的主要应用方法。 1)对连续时间(shjin)非周期信号的傅立叶变换的DFT逼近; 2)对连续时间周期信号的傅立叶级数的DFS逼近 3)利用DFT对非周期信号傅立叶变换的DFT逼近图解; 4)利用DFT计算连续时间信号(模拟信号)时可能出现的几个问题。7/22/20221共十九页3.8 利用(lyng)DFT对连续时间信号的逼近1)、对连续时间(shjin)非周期信号的傅立叶变换的DFT逼近 连续时间非周期信号x(t)的傅立叶变换对为:特点:时域连续、频域连续。7/22/20222共十九页3.8

2、 利用DFT对连续(linx)时间信号的逼近用DFT公式计算这一对变换的方法如下(rxi): (1)时域信号x(t)采样,采样周期(间隔)为T,则频谱密度近似为 (2)时域采样信号x(nT)截短,n=0N-1。时域离散化,造成频域周期化7/22/20223共十九页3.8 利用DFT对连续时间(shjin)信号的逼近 (3)频域 离散化,在一个(y )延拓周期内采样N个点,即采样周期 则有: 代入:7/22/20224共十九页3.8 利用DFT对连续时间信号(xnho)的逼近 代入:7/22/20225共十九页3.8 利用(lyng)DFT对连续时间信号的逼近 所以(suy), DFT逼近连续时

3、间非周期信号的傅立叶变换公式:7/22/20226共十九页3.8 利用(lyng)DFT对连续时间信号的逼近二、对连续时间周期信号(xnho)的傅立叶级数的DFS逼近 推理: (略) 公式:7/22/20227共十九页三、利用(lyng)DFT对非周期信号傅立叶变换的DFT逼近图解 抽样截短周期延拓取一周期FTDTFTDTFTDFTDFS卷积抽样周期延拓取一周期周期延拓周期延拓3.8 利用DFT对连续(linx)时间信号的逼近7/22/20228共十九页3.8 利用DFT对连续时间(shjin)信号的逼近7/22/20229共十九页3.8 利用(lyng)DFT对连续时间信号的逼近7/22/2

4、02210共十九页3.8 DFT计算连续时间(shjin)信号几个问题四、利用DFT计算连续时间信号(模拟信号)时可能(knng)出现的几个问题。1、混叠失真 为避免混叠,由抽样定理可知,须满足 其中, 为抽样频率; 为信号的最高频率分量; 或者 ,其中T为抽样间隔。 减少混叠失真的方法在采样前加一个防混叠滤波器。7/22/202211共十九页3.8 DFT计算连续时间(shjin)信号几个问题附:x(nT)=x(n)t0 1 2 N n0 T 2T 3T NT0 0 1 2 N-1k7/22/202212共十九页3.8 DFT计算连续时间信号(xnho)几个问题例 有一频谱分析用的FFT处理

5、器,其抽样点数必须是2的整数幂。假定没有采用任何特殊的数据处理措施,已知条件为 (1)频率分辨率为 , (2)信号的最高频率 , 试确定以下参量: (1)最小记录长度T0; (2)抽样点间的最大时间(shjin)间隔T; (3)在一个记录中的最小点数N。7/22/202213共十九页3.8 DFT计算连续时间信号几个(j )问题解: (a) 最小记录(jl)长度(b)最大的抽样时间间隔T(c)最小记录点数N7/22/202214共十九页3.8 DFT计算连续时间信号几个(j )问题归纳参数选择关系: (1)信号(xnho)最高频率决定采样频率(周期); (2)频率分辨率决定最小采样时间(3)时

6、域、频域采样点数7/22/202215共十九页3.8 DFT计算(j sun)连续时间信号几个问题2、频谱泄漏 在实际应用中,通常将所观测的信号 限制在一定的时间间隔内(截短),或称作加时间窗,亦即用时间窗函数乘以信号。 由卷积定理可知,时域相乘,频域为卷积,这就造成(zo chn)拖尾现象(频谱向实际谱线的两侧扩散),称之为频谱泄漏。减少频谱泄漏是加长时间窗,或使用加权的时间窗。如汉明窗等。7/22/202216共十九页0n0nn7/22/202217共十九页3.8 DFT计算(j sun)连续时间信号几个问题3、栅栏效应 用DFT计算频谱时,只是知道为频率 的整数倍处的频谱。在两个(lin

7、 )谱线之间的情况就不知道了,这相当通过一个栅栏观察景物一样,故称作栅栏效应。 在x(n)后面补零点可增加点数N,可使F0变小,谱线变密,从而减少栅栏效应。7/22/202218共十九页内容摘要3.8 利用DFT对连续(linx)时间信号的逼近。3.8 利用DFT对连续(linx)时间信号的逼近。1)对连续(linx)时间非周期信号的傅立叶变换的DFT逼近。2)对连续(linx)时间周期信号的傅立叶级数的DFS逼近。3)利用DFT对非周期信号傅立叶变换的DFT逼近图解。1/24/2022。1)、对连续(linx)时间非周期信号的傅立叶变换的DFT逼近。特点:时域连续(linx)、频域连续(linx)。时域离散化,造成频域周期化。二、对连续(linx)时间

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