рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Порядок виконання роботи

Порядок виконання роботи - раздел Философия, Елементарний вступ в MATLAB 1. Відтворити Програму Яка Демонструє Роботу Прямого Та Зворотного Шпф. ...

1. Відтворити програму яка демонструє роботу прямого та зворотного ШПФ.

2. Вивчити функції необхідні для виведення на екран графіків сигналів.

2.1. Короткі теоретичні відомості та методичні вказівки

Аналізом Фур'є називають сімейство математичних методів заснованих на розкладанні сигналів по синусоїдам. Дискретне Перетворення Фур'є (ДПФ) є членом сімейства, які використовуються з цифровими сигналами. ДПФ бувають речовими і комплексними.

Загальний термін Перетворення Фур'є може бути розбитий на 4 категорії, які утворюються від 4 типів сигналів. Сигнал може бути або безперервним або дискретним і він може бути або періодичним або аперіодичним.

Аперіодично-безперервна категорія включає, наприклад, загасаючу експоненту та криву Гаусса. Ці сигнали простягаються в позитивну та негативну нескінченність без повторення періодичного образу. Перетворення Фур'є цього типу сигналу називається просто перетворенням Фур'є.

Періодично-безперервна категорія включає: синусоїдальні хвилі, квадратні хвилі та будь-які коливання, які повторюються регулярно від негативної до позитивної нескінченності. Ця версія перетворення Фур'є називається рядом Фур'є.

Аперіодично-дискретна категорія визначена тільки для дискретних точок від негативної до позитивної нескінченності і не повторює себе періодично. Ця категорія названа перетворенням Фур'є дискретного часу.

Періодично-дискретна категорія визначена для дискретних сигналів повторюваних регулярно від негативної до позитивної нескінченності. Цей клас перетворення Фур'є називають Дискретне перетворення Фур'є (ДПФ).

Синусні та косинусні хвилі простягаються від негативної до позитивної нескінченності. Використовувати групу нескінченно довгих сигналів для синтезу чого-небудь кінцевого не можна.Щоб обійти цю дилему, потрібно зробити кінцеві дані схожими на нескінченний сигнал. Це робиться шляхом подання того, що сигнал має нескінченне число відліків ліворуч і праворуч від фактичного сигналу. Якщо всі ці "уявні" відліки дорівнюють нулю, то сигнал виглядає як дискретний і аперіодичний, і використовується перетворення Фур'є дискретного часу. В якості альтернативи можна уявити, що уявні відліки можуть бути повторенням фактичних точок. У цьому випадку, сигнал виглядає дискретним і періодичним. Цедозволяє використовувати ДПФ.

Розглянемо наведену нижче програму:

function MyDFFT

Fs = 1000; % Sampling frequency

T = 1/Fs; % Sample time

L = 1000; % Length of signal

t = (0:L-1)*T; % Time vector

% Sum of a 50 Hz sinusoid and a 120 Hz sinusoid

x = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t);

y = x + 2*randn(size(t)); % Sinusoids plus noise

plot(Fs*t(1:50),y(1:50));

title('Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise')

xlabel('time (milliseconds)')

grid on

pause;

NFFT = 2^nextpow2(L); % Next power of 2 from length of y

tic;

Y = fft(y,NFFT)/L;

toc

f = Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2);

% Plot single-sided amplitude spectrum.

plot(f,2*abs(Y(1:NFFT/2)))

title('Single-Sided Amplitude Spectrum of y(t)')

xlabel('Frequency (Hz)')

ylabel('|Y(f)|')

grid on

pause;

newy = ifft(Y,NFFT)*L;

plot(Fs*t(1:50),y(1:50))

hold on

plot(Fs*t(1:50),newy(1:50),'r--')

title('Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise')

xlabel('time (milliseconds)')

grid on

hold off

1. function MyDFFT – функція ШПФ.

2. Fs = 1000; -- частота дискретизации равна 1000 Гц.

3. T = 1/Fs; -- час дискретизації 1 мілісекунда (с*10-3).

4. L = 1000; -- к-сть точок сигналу рівне 1000.

5. t = (0:L-1)*T; -- Time vector для кожної точки сигналу.

Розглянемо роботу цієї команди докладніше:

>> A=1:2:10

A =

1 3 5 7 9

З прикладу видно, що ця форма запису використовується для завдання даних в діапазоні з потрібним кроком. Тут діапазон (1,10), а крок = 2. Якщо крок = 1 то масив задається простіше:

>> B=1:10

B =

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

6. x = 0.7*sin(2*pi*50*t) + sin(2*pi*120*t); -- тут виходить сигнал рівний сумі двох синусоїд з частотами 50 і 120 Гц.

Зверніть увагу – в дану команду підставляється відразу весь масив, який містить час для кожної точки сигналу. Крім того тут представлена одна з констант мови pi:

>> pi

ans =

3.1416 pi

Інші важливі константи мови i =, або j=.

7. y = x + 2*randn(size(t)); -- додавання шуму до основного сигналу.

8. plot(Fs*t(1:50),y(1:50)); - роздруківка перших 50-ти точок сигналу.

9. title('Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise') – заголовок.

10. xlabel('time (milliseconds)') – підпис до осі x.

11. grid on – завдання сітки.

12. pause; – пауза до натискання на будь-яку клавішу.

13. NFFT = 2^nextpow2(L);- розмірність ШПФ-перетворення.

14. tic;- функція включає таймер.

15. Y = fft(y,NFFT)/L;- ШПФ-перетворення.

16. toc – функція вимикає таймер.

17. f = Fs/2*linspace(0,1,NFFT/2); - створення масиву частот.

18. plot(f,2*abs(Y(1:NFFT/2))) – математика не дозволяє будувати графіки уявних чисел тому ви побачите тільки амплітудно-частотну характеристику сигналу.

19. title('Single-Sided Amplitude Spectrum of y(t)') - заголовок.

20. xlabel('Frequency (Hz)') – підпис до осі x.

21. ylabel('|Y(f)|') -- підпис до осі y.

22. grid on – завдання сітки.

23. pause; – пауза до натискання на будь-яку клавішу.

24. newy = ifft(Y,NFFT)*L; - зворотне ШПФ-перетворення.

25. plot(Fs*t(1:50),y(1:50)) - роздруківка перших 50-ти точок сигналу.

26. hold on – дозвіл додавати до поточного графіку нові.

27. plot(Fs*t(1:50),newy(1:50),'r--') - роздруківка перших 50-ти точок сигналу, 'r--' означає, що лінія буде червона та штрихова.

28. title('Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise') - заголовок

29. xlabel('time (milliseconds)') - підпис до осі x.

30. grid on – завдання сітки.

31. hold off – скасування команди hold on.

Червоним штрихом виділений сигнал отриманий після ШПФ, синім суцільним – вихідний сигнал.

Питання для самоперевірки

1. Що таке Перетворення Фур'є та які його категорії?

2. Що таке константи мови MATLAB pi, i, j?

3. Які функції потрібні для показу на екрані графіків сигналів?

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Елементарний вступ в MATLAB

МОЛОДІ ТА СПОРТУ УКРАЇНИ... Національний авіаційний університет... СПЕЦІАЛІЗОВАНІ АРХІТЕКТУРИ КОМП ЮТЕРІВ Лабораторний практикум для студентів напряму...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Порядок виконання роботи

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Порядок виконання роботи
1. Створити свою папку з англійською назвою, в якому вказати своє прізвище і номер групи. 2. У створеній папці створити папку LAB1. 3. Зайти в MATLAB. 4. У командному вік

Порядок виконання роботи
1. Початок роботи 2. Проектування фільтру 3. Перегляд інших характеристик фільтра 4. Зміна одиниць вимірювання осей 5. Відмітка точок даних 6. Оптимізац

Початок роботи
Створіть у своїй папці папку з назвою LAB3. Після відкриття MATLAB перейдіть працювати у свою папку. Надрукуйте fdatool в командному рядку MATLAB: >>fdatool З'являється діал

Порядок виконання роботи
1. Створити НІХ фільтрі Баттерворта за допомогою інструментів FDATool. 2. Ознайомитися з інструментом візуалізації фільтра Filter Visualization Tool (FVTool) 4.1. Створенн

Порядок виконання роботи
1. Зв'язок АЧХ з розташуванням нулів і полюсів. 2. Розрахунок частотних характеристик. 3. Побудова графіків фазочастотних характеристик. 5.1. Короткі теоретичні в

Розрахунок частотних характеристик
Нехай аналізований ланцюг має функцію передачі (5.4) Побудуємо його АЧХ і ФЧХ:

Порядок виконання роботи
1. Розрахунок аналогових фільтрів-прототипів. 2. Частотні перетворення фільтрів. Короткі теоретичні відомості та методичні вказівки Дана Лабораторна робо

Преобразование ФНЧ в ФВЧ
Перетворення ФНЧ-прототипу в ФВЧ - це інверсія частотної осі. У MATLAB таке перетворення здійснюється функцією lp2hp: [b1, a1] = lp2hp (b, a, w0). В якості прикладу розраховується ФВЧ Чебишева перш

Теорема Котельникова
Будь-який сигнал s(t), спектр якого не містить складових з частотами вище деякого значення може бути б

Імпульс з обмеженою смугою частот
Для формування сигналу, що має прямокутний, тобто обмежений по частоті спектр, служить функція sinс: у = sinc(t). Єдиним вхідним параметром є вектор значень часу t. Повертаєтьс

Порядок виконання роботи
1. Генерація послідовності імпульсів. 2. Функції генерації періодичних сигналів. 3. Генерація сигналу з мінливою частотою. 4. Формування випадкових сигналів.

Порядок виконання роботи
1. Сутність лінійної дискретної обробки 2. Зв'язок АЧХ з розташуванням нулів і полюсів 3. Всепропускающіе фільтри 4. Фільтри першого порядку 9.1. Короткі

Імпульсна характеристика
У випадку лінійних систем з постійними параметрами для аналізу проходження будь-якого сигналу достатньо знати результат проходження елементарного імпульсу у вигляді дельта-функції. Для дискретних с

Порядок виконання роботи
1. Зв'язок ДПФ і спектру дискретного аналізу. 2. Взаємозв'язок ДПФ і фільтрації. 3. Дискретна фільтрація за допомогою ДПФ. 11.1. Короткі теоретичні відомості та м

Порядок виконання роботи
1. Функція fftshift. 2. Вікна 3. Функції непараметричного спектрального аналізу 4. Розрахунок періодограмми 5. Функції авторегресійного спектрального аналізу

Матриця ДПФ
У MATLAB розрахунок матриці прямого ДПФ реалізується за допомогою функції dftmtx. Синтаксис її виклику наступний: А = dftmtx(n). Тут n - розмірність ДПФ. Матриця зворотного ДПФ ві

Порядок виконання роботи
1. Метод інваріантної імпульсної характеристики 2. Прямі методи синтезу 3. Субоптимальний синтез нерекурсивних фільтрів з використанням вікон 4. Фільтри з косінусоідально

Порядок виконання роботи
1. Функції синтезу стандартних фільтрів 2. Функції вибору порядку фільтрів 3. Функції прямого синтезу рекурсивних фільтрів     14.1. К

Функции выбора порядка фильтров
Вибрати мінімально необхідний порядок фільтра дозволяють такі однотипні функції пакету Signal Processing: [n,Wn]=buttord(Wp, Ws, Rp, Rs) [n,Wn]=cheb1ord(Wp, Ws, Rp, Rs) [

Порядок виконання роботи
1. Амплітудна модуляція (АМ) 2. Однотональна AM 3. АМ-сигнал у загальному випадку 4. Енергетичні співвідношення в АМ-сигналі 5. Демодуляція AM 1

Однотональна AM
Для розуміння суті амплітудної модуляції і спектральної структури АМ-сигналу корисно докладніше розглянути окремий випадок, коли модулюючий сигнал є гармонійним. Відношення між амплітудами модулююч

Порядок виконання роботи
1. AM з пригніченою несучою 2. Односмугова модуляція 3. Демодуляція однополосного сигналу 4. Полярна модуляція 5. Кутова модуляція (КМ) 6. Демодуляція К

Порядок виконання роботи
1. Частотна маніпуляція 2. Амплітудна маніпуляція 3. Фазова маніпуляція Короткі теоретичні відомості та методичні вказівки

Порядок виконання роботи
1. Квадратурна маніпуляція 2. Демодуляція 3. Формування спектру Короткі теоретичні відомості та методичні вказівки 18.1. Квадратурна ман

Формування спектру
Якщо параметри модуляції аналогового сигналу підтримуються постійними протягом символьного такту і на початку нового такту змінюються стрибкоподібно, це призводить до появи стрибків і у сформованом

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги