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关于DFT(离散傅里叶变换)的原理和matlab实现

已有 11722 次阅读| 2013-3-20 20:02 |个人分类:DSP相关

DSP背景下,DFT是应用最广泛、最基本的理论之一(也许可以不带之一)。我们的设计中有太多它的影子,让本人不得不实践一下其意义。

 

首先DFT的理论:

http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%A6%BB%E6%95%A3%E5%82%85%E9%87%8C%E5%8F%B6%E5%8F%98%E6%8D%A2

 

现在假设N=8,输入是一个正玄波:

xn = [0 0.707 1 0.707 0 -0.707 -1 -0.707];  %k=1,f=1/8

%xn = [0 1 0 -1 0 1 0 -1 ];                  %k=2,f=2/8

 

N = length(xn);

n = 0:N-1;

k = 0:N-1;

Xk = xn*exp(-j*2*pi/N).^(n'*k);

x = (Xk*exp(j*2*pi/N).^(n'*k))/N;

figure,subplot(2,2,1),stem(n,xn);

title('x(n)');

subplot(2,2,2),stem(n,abs(x));

title('IDFT|X(k)|');

subplot(2,2,3),stem(k,abs(Xk));

title('|X(k)|');

subplot(2,2,4),stem(k,angle(Xk));

title('arg|X(k)|');

axis([0,N,1.1*min(angle(Xk)),1.1*max(angle(Xk))])

 

 

 

xn = [0 0.707 1 0.707 0 -0.707 -1 -0.707];  %k=1,f=1/8

输出如下,可见Xk在第二个点和第八个点有能量,其实只有第二个点是真实的,第八个点是其镜像。因为当k=7时,频率f=7/8fs=1 , 不满足fs>=2f

 

[0 1 0 -1 0 1 0 -1 ];                  %k=2,f=2/8

输出如下,可见Xk在第三个点和第七个点有能量,其实只有第三个点是真实的,第七个点是其镜像。因为当k=6时,频率f=6/8fs=1 , 不满足fs>=2f

 

 

 

结论:对于NDFT变换中:

k代表的是频率,其频率Fk与采样频率Fs的关系是:

Fk/N=Fs,

k=1时,Fk=(1/N)Fs,是基波频率

 

 


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