周期信号的傅里叶变换matlab

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/29 14:18:51
周期信号的傅里叶变换matlab
求助一段关于信号傅里叶变换的matlab程序

[y,Fs]=wavread('ringout.wav');y=y(:,1);sigLength=length(y);%从这里开始就好Y=fft(y,sigLength);%在sigLength这个有

离散时间信号的傅里叶变换与DFT的区别

1》x(n)做DTFT(离散时间信号的傅里叶变换)得X(ejω),它是连续周期的.2》对X(ejω)采样,造成x(n)周期沿拓.即DFS变换对:X1(k)→x1(n).X1(k)是X(ejω)采样后的

离散信号/周期信号/非周期信号三者的傅里叶变换的区别

离散信号的傅里叶变换是周期的函数;周期信号的傅里叶变换是离散的频谱(有限值);非周期信号的傅里叶变换是连续频谱.某一个域离散不离散映射到另外一个域就是周期与非周期!公式就不写了,看看信号与线性系统都应

怎么用MATLAB求连续信号的傅里叶变换

matlab里用fft求一个信号的快速傅里叶变换如:t=-pi:0.01:pi;a=sin(t);b=fft(a);subplot(211);plot(t,a);subplot(212);plot(b

如何用matlab实现矩形脉冲信号的傅里叶变换

首先产生矩形脉冲信号,可以使用rectpuls(t,w)函数产生一个幅值为1,以t=0为中心对称,半宽度为w/2的矩形脉冲然后傅里叶变换是用fft()命令的.如果要得到频谱的话还要再处理一下,具体就不

如图所示,周期信号的傅里叶级数的振幅谱是Fn,是有限值,而周期信号的傅里叶变换的振幅谱是冲击函数的集合.我不能理解的是,

楼主你要去看一下冲激函数的定义.冲激函数在某个点的值为无限大,在其他地方都为0.如果整个范围上做积分的话,所得的值是一个有限值.比如单位冲激函数,从负无穷到正无穷上的积分为1.这也是冲激函数的一种定义

离散时间信号的傅里叶变换是不是不能得到连续的频谱?

不是能不能,而是只能得到连续的频谱.离散时间傅里叶变换公式如下:可见,频域是连续的.当然,在数字信号处理中,我们往往采用离散傅里叶变换(如FFT),得到的就是离散的频谱.

用傅里叶变换的微分及积分特性求下图信号的频谱,

该函数图像可看做将单位阶跃函数u(t)图像关于原点对称后,再向右平移一个单位得到的.令g(t)为u(t)图像关于原点对称的函数,即g(t)=-u(-t).根据相似性定理,g(t)的傅里叶变换G(w)=

matlab对周期信号做傅里叶变换

在“f=(0:(length(y)-1))*fs/length(y);”后面插入一句代码“f=fftshift(f,2)-fs/2;”在fft变换后,必须做fftshift计算,不然是不对的.另外,f

信号与系统,求傅里叶变换~

您好,帮您做一下f6(t)=cos8πt{(1+t)[ε(t+1)-ε(t)]+(1-t)[ε(t)-ε(t-1)]}=cos8πt[(t+1)ε(t+1)-2tε(t)+(t-1)ε(t-1)]斜升

将周期信号展开成傅里叶级数和进行傅里叶变换有什么区别,他们求出的式子用图像表示怎么好像是一样的?

形状是一样的,但是一个是冲击序列,周期函数的FT由一系列δ函数组成画成图一个是点点一个是箭头~

信号与系统 傅里叶变换问题

应该是这样吧,第一式是一常数值,一常数的傅里叶变换应该只存在直流分量,即omega为零时的值(等于该常数).为什么叫做时间平均值呢,我估计是因为第二式等于第一式,而第一式就是一个时间平均值.

信号与系统傅里叶变换问题

tf(2t)前边补个2.用福利也变化的微分形式.,至于(t-2)f(-2t)分成两部分,一部分是tf(-2t)-2f(-2t).具体怎么做这也大不出来

两道信号与系统傅里叶变换的题目~

是我,给你发过照片去了,

信号与系统傅里叶变换的傅里叶变换是什么?

sinc函数是很特殊的函数,一般是区间函数的傅立叶变换,如F(x)=1,-a再问:其实我知道怎么做,只不过同学一定认为要套用周期信号傅里叶级数系数的公式做。我被她逼得没办法才问的。谢谢!

周期信号的傅里叶变换为什么不能用单周期的时移特性分别傅里叶变换再线性叠加求得?

没什么不对,但你得证明这样叠加起来的那个形式等价于冲激序列.

信号与系统中周期梯形波怎么求傅里叶变换?

如果是周期信号就是按傅里叶级数展开,而不是傅里叶变换.要根据波形图写出f(t)的数学解析式,然后套公式.

傅里叶变换在分析复杂周期信号频率中的意义

傅里叶变换的实质是将一个信号分离为无穷多多正弦/复指数信号的加成,也就是说,把信号变成正弦信号相加的形式——既然是无穷多个信号相加,那对于非周期信号来说,每个信号的加权应该都是零——但有密度上的差别,