FFT算法(用matlab實現)

數字信號處理實驗報告

(一)實驗目的：理解離散傅立葉變換時信號分析與處理的一種重要變換，特別是FFT在數字信號處理中的高效率應用。(二)實驗原理：

1、有限長序列x(n)的DFT的概念和公式：

2、FFT算法

調用格式是

X= fft(x)或 X=fft(x,N)

對前者，若x的長度是2的整數次冪，則按該長度實現x的快速變換，否則，實現的是慢速的非2的整數次冪的變換；對后者，N應為2的整數次冪，若x的長度小于N，則補零，若超過N，則舍棄N以后的數據。Ifft的調用格式與之相同。(三)實驗內容

1、題一：若x(n)=cos(n*pi/6)是一個N=12的有限序列，利用MATLAB計算它的DFT并畫出圖形。

源程序：clc;

N=12;

n=0:N-1;

k=0:N-1;

xn=cos(n*pi/6);

W=exp(-j*2*pi/N);

kn=n'*k

Xk=xn*(W.^kn)

stem(n,Xk);

xlabel('k');

ylabel('Xk');

grid on;

也可用FFT算法直接得出結果，程序如下：

clc;

N=12;

n=0:N-1;

xn=cos(n*pi/6);

Xk=fft(xn,N);

stem(n,Xk);

xlabel('k');

ylabel('Xk');

grid on;

實驗結果：

分析實驗結果：

2、源程序：

clc;

fs=1000;

N=1024;

n=0:N-1;

t=n/fs;

x=sin(2*pi*50*t)+sin(2*pi*120*t)+rand(1,N);

y=fft(x,N);

mag=abs(y);

f=n*fs/N;

subplot(1,2,1),plot(f,mag);

xlabel('/Hz');

ylabel('振幅');title('N=1024');grid on;

subplot(1,2,2),plot(f(1:N/2),mag(1:N/2));

xlabel('頻率/Hz');

ylabel('振幅');title('N=1024');grid on;

實驗結果：

分析實驗結果：

用FFT運算，將序列轉變到頻域上，雖然信號受到均值隨機噪聲的干擾，但分析頻譜可清楚看到原信號的頻率，50Hz 120Hz。3、題三：源程序：

clc;

load mtlb % Load data

N=512;

subplot(2,2,1)

plot([1:N],mtlb(1:N));

title('原始語音信號'); grid;

y=fft(mtlb(1:N));

subplot(2,2,2)

plot([1:N],y);

title('原始語音信號FFT變換'); grid;

y(y<1)=0;

subplot(2,2,3)

plot([1:N],y);

title('去掉幅值小于1的FFT變換值'); grid;

subplot(2,2,4)

plot([1:N],ifft(y));

title('重構語音信號'); grid;實驗結果：

分析實驗結果：

去掉幅值小于1的FFT變換值(四)心得體會：通過Matlab的仿真，形象地得出了離散序列。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的fft算法matlab程序,FFT算法(用matlab实现).doc的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。