時域采樣及頻域采樣(文件)
【正文】 M1。xnt=A*exp(alph*n*T).*sin(omega*n*T)。subplot(3,2,1)。(a) Fs=1000Hz39。subplot(3,2,2)。)。ylabel(39。實驗結果分析：由圖可見，采樣序列的頻譜的確是以采樣頻率為周期對模擬信號頻譜的周期延拓。對連續(xù)時間函數對采樣使其離散化處理時，必須滿足時域采樣定理的要求，否則，必將引起頻域的混疊。clear all。n=0:M。Xk=fft(xn,1024)。 %隔點抽取X32k得到X16(K)x16n=ifft(X16k,N/2)。)。xlabel(39。x(n)39。 subplot(3,2,1)。)。ylabel(39。subplot(3,2,3)。box ontitle(39。k39。)。.39。)。ylabel(39。subplot(3,2,5)。box ontitle(39。k39。)。.39。)。ylabel(39。對信號x(n)的頻譜函數X(ejω)在[0，2π]上等間隔采樣N=16時， N點IDFT[]得到的序列正是原序列x(n)以16為周期進行周期延拓后的主值區(qū)序列：由于NM，所以發(fā)生了時域混疊失真，因此。由實驗內容2的結果可知，對一個信號的頻譜進行采樣處理時，必須嚴格遵守頻域采樣定理，否則，用采樣的離散頻譜恢復原序列信號時，所得的時域離散序列是混疊失真，得不到原序列。當N=32時，(c)和(d)所示，由于NM，頻域采樣定理，所以不存在時域混疊失真，因此。)。n39。box ontitle(39。subplot(3,2,6)。ylabel(39。)。.39。)。n39。box ontitle(39。subplot(3,2,4)。ylabel(39。)。.39。)。\omega/\pi39。title(39。axis([0,32,0,20])k=0:1023。)。(b) 三角波序列x(n)39。stem(n,xn,39。%32點FFT[x(n)]x32n=ifft(X32k)。 xb= ceil(M/2)1:1:0。M=
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