基于DFT信号频谱分析研究性学习报告.pdfVIP

DFT近似计算信号专题专题研讨

【目的】

(1)掌握利用DFT估算计算不同类型信号的差异的原理和方法。(2)了解间

隙产生的及缩小间隙的方法。(3)学生自主学习能力，以及发现问题、

分析问题和解决问题的能力培养。

【研讨题目】

1.利用DFT分析x(t)Acos(2ft)+Bcos(2ft)的服饰，其中f=100Hz,f=120Hz。

1212

(1)AB=1;(2)A=1,B=0.2。

【题目分析】

分析问题，给出合适的DFT参数

【仿真结果】(1)AB=1;

第一体汉书(270,0.12,30)

9

8

7

6

5

4

3

2

1

0

010203040506070

(2)A=1,B=0.2。

diyitihanshu(270,0.2,30)

0102030405060708090

【结果分析】

加窗对谱分析有何影响？如何选择合适的窗函数？

合适的窗函数：

①窗宽N

获取信号的长度越长，能分辨的谱峰间隔就越小

Reducethemainripplewidthofwindowfunction（increaseN）

能分辨相邻频谱所需的最少样本数

②窗型矩形、Hamming

由于泄漏使得信号中幅度小的频率分量难以检测

选择旁瓣幅度小的窗函数

加窗处理对频谱分析主要有两个方面的影响：

①频谱中出现多余的高频分量，这是由于窗函数的突然截断而引起的→频率（增加

信号的长度将使频谱中的主瓣和旁瓣的幅度同比例增加，故增加信号的长度不能减少频

率的）

②谱线变成了具有一定宽度的谱峰，谱峰的宽度与信号的长度成反比，所取信号的长度越

长谱峰宽度越窄。当信号中两个不同频率分量的频率差小于谱峰宽度是，计算出的频谱

可能显示不出两个明显的峰值。

选择合适DFT参数的原则？

f、T和N

sP

1)选取合适的f以减小频谱混叠

s

2)增加T以提高频率分辨率

P

3)增加DFT点数N以显示频谱细节

【自主学习内容】

用Matlab分析信号频谱代码

【阅读文献】

《数字信号处理》陈后金

【发现问题】(专题研讨或相关知识点学习中发现的问题)：

当抽样频率使用理论上可以的240Hz时两个谱峰仍然不那么好分辨

【问题探究】

当抽样频率增大到270Hz时，结果特别好。中给出的抽样频率应该大于等于