FFT谐波频谱相谱分析Matlab程序二则

FFT谐波频谱相谱分析Matlab程序二则
FFT谐波频谱相谱分析Matlab程序二则

FFT谐波频谱相谱分析Matlab程序二则

by ggihhimm

程序一:从Excel表中读取数据,然后分析其频谱、相谱和总谐波畸变率,并画出茎状图(stem),图示如下(测试数据含直流分量):

%该程序从Excel表中读取数据,然后分析其频谱、相谱和总谐波畸变率

%一组数据+采样率显示频谱下面的阀值应适当调大注意I1rms的定义

clear all;

close all;

clc;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%

y=xlsread('HCwithDI_2.xls'); %一列数据:excel表格的第一列要知道数据的采样率,为

%保证结果的准确性,最好为整数倍周期

L=length(y);

mdflag=1; %是否标点,1是,0否

del=1e-1; %删除的阀值,根据数据幅值大小来设置

Fs=50*L; %采样率

f0=50; %信号基波频率%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%

f=0:L-1;

f=f*Fs/L/f0; %输出图像横轴为谐波次数

yfft=fft(y);

yfft(L/2+1:L)=[];

f(L/2+1:L)=[];

mag=abs(yfft)/L*2; %各次谐波幅值

ang=angle(yfft)*180/pi;

mag(1)=mag(1)*0.5; %直流分量幅值

mag1=mag;

mag1(mag<=del)=[]; %去掉偶数次谐波

ang1=ang;

ang1(mag<=del)=[]; %去掉相应相角

f1=f;

f1(mag<=del)=[]; %去掉相应序号

L1=length(f1);

subplot(211);

hdl1=stem(f1(1:L1),mag1(1:L1),'b:o');

set(hdl1,'MarkerFaceColor','red','Marker','square'); ylabel('各次谐波幅值/A');

tem=get(gca,'XLim');

xwidth=tem(end)-tem(1);

x=zeros(1,L1);

zhi=zeros(2,L1);

dotstr=cell(2,L1);

xright=1.5; %右调因子x(1)=f1(1)+xwidth/100*xright; %调整位置

if f1(L1)

else

x(L1)=f1(L1)-xwidth/100*10; %左调

end

zhi(1,1)=mag1(1);

zhi(2,1)=ang1(1);

zhi(1,L1)=mag1(L1);

zhi(2,L1)=ang1(L1);

dotstr{1,1}=num2str(mag1(1),'%8.3f');

dotstr{2,1}=num2str(ang1(1),'%8.3f');

dotstr{1,L1}=num2str(mag1(L1),'%8.3f');

dotstr{2,L1}=num2str(ang1(L1),'%8.3f');

for i=2:L1-1

x(i)=f1(i)+xwidth/100*xright;

zhi(1,i)=mag1(i);

zhi(2,i)=ang1(i);

zhi(1,i)=mag1(i);

zhi(2,i)=ang1(i);

dotstr{1,i}=num2str(mag1(i),'%8.3f');

dotstr{2,i}=num2str(ang1(i),'%8.3f');

end

%计算Irms和THD

I1rms=max(mag1(abs(f1-1)<0.5))/sqrt(2);

Irms2=0.5*sum(mag1(2:L1).^2); %非直流分量平方和

if f1(1)==0 %有直流分量

Irms2=Irms2+mag1(1)^2;

dotstr{2,1}='';

else

Irms2=Irms2+0.5*mag1(1)^2;

end

Irms=sqrt(Irms2)

THD=sqrt(Irms2/I1rms^2-1)*100 %百分值

if mdflag

for i=1:L1

text(x(i),zhi(1,i),dotstr{1,i});

end

end

subplot(212);

hdl2=stem(f1(1:L1),ang1(1:L1),'m:o');

set(hdl2,'MarkerFaceColor','red','Marker','o');

ylabel('各次谐波相角/\circ');

if mdflag

for i=1:L1

text(x(i),zhi(2,i),dotstr{2,i});

end

end

程序二:从Excel表中读取数据,然后分析其频谱、相谱和总谐波畸变率,并画出图(plot),图示如下(测试数据含直流分量):

%该程序从Excel表中读取数据,然后分析其频谱、相谱和总谐波畸变率

%一组数据+采样率阀值可以调小一些注意I1rms的定义

clear all;

close all;

clc; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%

y=xlsread('HCwithDI_2.xls'); %一列数据

L=length(y);

del=1e-1; %删除的阀值,根据数据幅值大小来设置

Fs=1e4; %采样率

f0=50; %信号基波频率%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%

f=0:L-1;

f=f*Fs/L/f0; %输出图像横轴为谐波次数

yfft=fft(y);

yfft(L/2+1:L)=[];

f(L/2+1:L)=[];

mag=abs(yfft)/L*2; %各次谐波幅值

ang=angle(yfft)*180/pi;

mag(1)=mag(1)*0.5; %直流分量幅值

mag1=mag;

mag1(mag<=del)=[]; %去掉偶数次谐波

ang1=ang;

ang1(mag<=del)=[]; %去掉相应相角

f1=f;

f1(mag<=del)=[]; %去掉相应序号

L1=length(f1);

subplot(211);

plot(f1(1:L1),mag1(1:L1),'b:o');

ylabel('各次谐波幅值/A');

subplot(212);

plot(f1(1:L1),ang1(1:L1),'m:s');

ylabel('各次谐波相角/\circ');

%计算Irms和THD

I1rms=max(mag1(abs(f1-1)<0.5))/sqrt(2);

Irms2=0.5*sum(mag1(2:L1).^2); %非直流分量平方和if f1(1)==0 %有直流分量Irms2=Irms2+mag1(1)^2;

else

Irms2=Irms2+0.5*mag1(1)^2;

end

Irms=sqrt(Irms2)

THD=sqrt(Irms2/I1rms^2-1)*100 %百分值

基于matlab谐波抑制的仿真研究(毕设)

电力系统谐波抑制的仿真研究 目 录 1 绪论…………………………………………………………………………… 1.1 课题背景及目的………………………………………………………… 1.2国内外研究现状和进展………………………………………………… 1.2.1国外研究现状 …………………………………………………… 1.2.1国内研究现状 …………………………………………………… 1.3 本文的主要内容…………………………………………………………… 2 有源电力滤波器及其谐波源研究……………………………………………… 2.1 谐波的基本概念………………………………………………………… 2.1.1 谐波的定义……………………………………………………… 2.1.2谐波的数学表达………………………………………………… 2.1.3电力系统谐波标准………………………………………………… 2.2 谐波的产生……………………………………………………………… 2.3 谐波的危害和影响……………………………………………………… 2.4 谐波的基本防治方法…………………………………………………… 2.5无源电力滤波器简述…………………………………………………… 2.6 有源电力滤波器介绍…………………………………………………… 2.6.1 有源滤波器的基本原理.……………………………………… 2.6.2 有源电力滤波器的分类.……………………………… 2.7并联型有源电力滤波器的补偿特性…………………………………… 2.7.1谐波源………………………………………………………… 2.7.2有源电力滤波器补偿特性的基本要求…………………………… 2.7.3影响有源电力滤波器补偿特性的因素…………………………… 2.7.4并联型有源电力滤波器补偿特性……………………………… 2.8 谐波源的数学模型的研究……………………………………………… 2.8.1 单相桥式整流电路非线性负荷………………………………… 2.8.2 三相桥式整流电路非线性负荷.………………………………… 3 基于瞬时无功功率的谐波检测方法…………………………………………… 3.1谐波检测的几种方法比较…………………………………………… 3.2三相电路瞬时无功功率理论…………………………………………… 3.2.1瞬时有功功率和瞬时无功功率……………………………………… 3.2.2瞬时有功电流和瞬时无功电流……………………………………… 3.3 基于瞬时无功功率理论的p q -谐波检测算法.…………………… 3.4基于瞬时无功功率理论的p q i i -谐波检测法.…………………… 4并联有源电力滤波器的控制策略…………………………………………… 4.1并联型有源电力滤波器系统构成及其工作原理………………………… 4.2并联有源电力滤波器的控制研究.……………………………… 4.2.1并联有源电力滤波器直流侧电压控制…………………… 4.2.2有源电力滤波器电流跟踪控制技术…………………………… 4.2.2.1 PWM 控制原理………………………………………… 4.2.2.2滞环比较控制方式………………………………………… 4.2.2.3三角波比较方式………………………… 4.3有源电力滤波器的主电路设计 …………………………………………

应用FFT对信号进行频谱分析实验报告

实验 应用FFT 对信号进行频谱分析 一、实验目的 1、在理论学习的基础上,通过本次实验,加深对快速傅里叶变换的理解,熟悉FFT 算法及其程序的编写。 2、熟悉应用FFT 对典型信号进行频谱分析的方法。 3、了解应用FFT 进行新红啊频谱分析过程中可呢个出现的问题,以便在实际中正确应用FFT 。 二、实验原理 一个连续信号()a x t 的频谱可以用它的傅里叶变换表示为: ()()j t a a X j x t e dt +∞ -Ω-∞Ω=? (2-1) 如果对信号进行理想采样,可以得到离散傅里叶变换: ()()j n X e x n z ω +∞ --∞=∑ (2-2) 在各种信号序列中,有限长序列在数字信号处理中占有很重要的。无限长的序列往往可以用有限长序列来逼近。对于有限长的序列我们可以使用离散傅里叶变换(DFT ),这一序列可以很好的反应序列的频域特性,并且容易利用快速算法在计算机上实现当序列的长度是N 时,我们定义离散傅里叶变换为: 1 0()[()]()N kn N n X k DFT x n x n W -===∑ (2-3) DFT 是对序列傅里叶变换的灯具采样,因此可以用于序列的频谱分析。在利用DFT 进行频谱分析的时候可能有三种误差: (1)混叠现象 序列的频谱是采样信号频谱的周期延拓,周期是2/T π,因此当采样频率不满足奈奎斯特定理,即采样频率1/s f T =小于两倍的信号频率时,经过采样就会发生频谱混叠。这导致采样后的信号序列不能真实的反映原信号的频谱。 (2)泄漏现象 泄漏是不能和混叠完全分开的,因为泄漏导致频谱的扩展,从而造成混淆。为了减小混淆的影响,可以选择适当的窗函数使频谱的扩散减到最小。 (3)栅栏效应 因为DFT 是对单位圆上Z 变换的均匀采样,所以它不可能将频谱视为一个连续的函数。这样就产生了栅栏效应。减小栅栏效应的一个方法是在源序列的末端补一些零值,从而变动DFT 的点数。 三、实验内容和结果 1、观察高斯序列的时域和频域特性 (1)固定高斯序列()a x n 中的参数p=8,当q 为2,4,8时其时域和幅频特性分别如图 2.1,图2.2所示:

用MATLAB进行FFT频谱分析

用MATLAB 进行FFT 频谱分析 假设一信号: ()()292.7/2cos 1.0996.2/2sin 1.06.0+++=t t R ππ 画出其频谱图。 分析: 首先,连续周期信号截断对频谱的影响。 DFT 变换频谱泄漏的根本原因是信号的截断。即时域加窗,对应为频域卷积,因此,窗函数的主瓣宽度等就会影响到频谱。 实验表明,连续周期信号截断时持续时间与信号周期呈整数倍关系时,利用DFT 变换可以得到精确的模拟信号频谱。举一个简单的例子: ()ππ2.0100cos +=t Y 其周期为0.02。截断时不同的持续时间影响如图一.1:(对应程序shiyan1ex1.m ) 图 错误!文档中没有指定样式的文字。.1 140.0160.0180.02 截断时,时间间期为周期整数倍,频谱图 0.0250.03 0100200300400500600 7008009001000 20 40 60 80 100 截断时,时间间期不为周期整数倍,频谱图

其次,采样频率的确定。 根据Shannon 采样定理,采样带限信号采样频率为截止频率的两倍以上,给定信号的采样频率应>1/7.92,取16。 再次,DFT 算法包括时域采样和频域采样两步,频域采样长度M 和时域采样长度N 的关系要符合M ≧N 时,从频谱X(k)才可完全重建原信号。 实验中信号R 经采样后的离散信号不是周期信号,但是它又是一个无限长的信号,因此处理时时域窗函数尽量取得宽一些已接近实际信号。 实验结果如图一.2:其中,0点位置的冲激项为直流分量0.6造成(对应程序为shiyan1.m ) 图 错误!文档中没有指定样式的文字。.2 ?ARMA (Auto Recursive Moving Average )模型: 将平稳随机信号x(n)看作是零均值,方差为σu 2的白噪声u(n)经过线性非移变系统H(z)后的输出,模型的传递函数为 020406080100120140160180200 0.4 0.50.60.7 0.800.050.10.150.20.250.30.350.40.450.5 50100 150

基于MATLAB的电力谐波分析

目录 摘要 (2) Abstract (2) 1:绪论 (2) 1.1课题背景 (2) 1.2谐波的产生 (3) 1.3电网中谐波的危害 (5) 1.4研究谐波的重要性 (5) 2:谐波的限制标准和常用措施 (7) 2.1国外谐波的标准和规定 (8) 2.1.1谐波电压标准 (8) 2.1.2谐波电流的限制 (9) 2.2我国谐波的标准和规定 (9) 2.2.1谐波电压标准 (10) 2.2.2谐波电流的限制 (11) 2.3谐波的限制措施 (12) 3:谐波的检测与分析 (15) 3.1电力系统谐波检测的基本要求 (15) 3.2国内外电力谐波检测与分析方法研究现状 (15) 3.3谐波的分析 (18) 3.3.1电力系统电压(或电流)的傅立叶分析 (19) 3.3.2基于连续信号傅立叶级数的谐波分析 (19) 4:电力谐波基于FFT的访真 (21) 4.1快速傅立叶变换的简要和计算方法 (21) 4.1.1快速傅立叶变换的简要 (21) 4.1.2快速傅立叶变换的计算方法 (21) 4.2 FFT应用举例 (22) 5:结论 (28) 附录: (28) 参考文献: (30) 致谢: (30)

基于MATLAB的电力谐波分析 学生: 指导老师: 电气信息工程学院 摘要:电力系统的谐波问题早在20世纪20年代就引起人们的注意,到了50年代和60年代,由于高压直流输电技术的发展,发表了有关换流器引起电力系统谐波问题的大量论文。70年代以来,由于电力电子技术的飞速发展,各种电力电子装置在电力系统、工业、交通及家庭中的应用日益广泛,谐波所造成的危害也日趋严重。世界各国都对谐波问题予以充分的关注。 本文首先对目前国内外电力谐波检测与分析方法进行了综述与展望,并对电力谐波的基本概念、性质和特征参数进行了详细的分析,给出了谐波抑制的措施。并得出基于连续信号傅立叶级数的各次谐波系数的计算公式,推导了该计算公式与MATLAB函数FFT计算出的谐波系数的关系。实例证明:准确测量各次谐波参数,对电力系统谐波分析和抑制具有很大意义,可确保系统安全、可靠、经济地运行。同时实验结果表明,该法对设备要求不高,易于实现。 关键字:MA TLAB电力谐波分析 Harmonic Analysis of Electric Power System Based On Matlab Student: Teacher: Electrical and Information Engineering Abstract:The harmonic problem of electric power system has caused the attention of people in1920s and 1930s.Until 1950s,owing to the development of high voltage direct current transportation electricity technology,people published a large number of theses about the electricity power system harmonic problem,which caused by the current transform device.Since 1970s,because of the speedly development of eletricity power electronics technology,the various electric power electronics devices were applied extensively in the electric power system,industry,traffic and family,but the harm which the harmonic creates was serious more and more.Many country of the world all pay attention to the harmonic problem. Summary and Prospects of the first domestic and international power harmonics detection and analysis methods, and power harmonics of the basic concepts of the nature and characteristic parameters of a detailed analysis, given a harmonic suppression measures. Obtained based on the

用FFT对信号作频谱分析 实验报告

实验报告 实验三:用FFT 对信号作频谱分析 一、 实验目的与要求 学习用FFT 对连续信号和时域离散信号进行谱分析的方法,了解可能出现的分析误差及其原因,以便正确应用FFT 。 二、 实验原理 用FFT 对信号作频分析是学习数字信号处理的重要内容,经常需要进行分析的信号是模拟信号的时域离散信号。对信号进行谱分析的重要问题是频谱分辨率D 和分析误差。频谱分辨率直接和FFT 的变换区间N 有关,因为FFT 能够实现的频率分辨率是2π/N ,因此要求2π/N 小于等于D 。可以根据此式选择FFT 的变换区间N 。误差主要来自于用FFT 作频谱分析时,得到的是离散谱,而信号(周期信号除外)是连续谱,只有当N 较大时,离散谱的包络才能逼近连续谱,因此N 要适当选择大一些。 三、 实验步骤及内容(含结果分析) (1)对以下序列进行FFT 分析: x 1(n)=R 4(n) x 2(n)= x 3(n)= 选择FFT 的变换区间N 为8和16两种情况进行频谱分析,分别打印出幅频特性曲线,并进行讨论、分析与比较。 【实验结果如下】: n+1 0≤n ≤3 8-n 4≤n ≤7 0 其它n 4-n 0≤n ≤3 n-3 4≤n ≤7 0 其它 n

实验结果图形与理论分析相符。(2)对以下周期序列进行谱分析: x4(n)=cos[(π/4)*n]

x5(n)= cos[(π/4)*n]+ cos[(π/8)*n] 选择FFT的变换区间N为8和16两种情况进行频谱分析,分别打印出幅频特性曲线,并进行讨论、分析与比较。 【实验结果如下】: (3)对模拟周期信号进行频谱分析: x6(n)= cos(8πt)+ cos(16πt)+ cos(20πt) 选择采样频率Fs=64Hz,FFT的变换区间N为16、32、64三种情况进行频谱分析,分别打印出幅频特性曲线,并进行讨论、分析与比较。 【实验结果如下】:

基于Matlab的相关频谱分析程序教程

Matlab 信号处理工具箱 谱估计专题 频谱分析 Spectral estimation (谱估计)的目标是基于一个有限的数据集合描述一个信号的功率(在频率上的)分布。功率谱估计在很多场合下都是有用的,包括对宽带噪声湮没下的信号的检测。 从数学上看,一个平稳随机过程n x 的power spectrum (功率谱)和correlation sequence (相关序列)通过discrete-time Fourier transform (离散时间傅立叶变换)构成联系。从normalized frequency (归一化角频率)角度看,有下式 ()()j m xx xx m S R m e ωω∞ -=-∞ = ∑ 注:()()2 xx S X ωω=,其中()/2 /2 1lim N j n n N n N X x e N ωω→∞ =-=∑ πωπ-<≤。其matlab 近似为X=fft(x,N)/sqrt(N),在下文中()L X f 就是指matlab fft 函数的计算结果了 使用关系2/s f f ωπ=可以写成物理频率f 的函数,其中s f 是采样频率 ()()2/s jfm f xx xx m S f R m e π∞ -=-∞ =∑ 相关序列可以从功率谱用IDFT 变换求得: ()()()/2 2//2 2s s s f jfm f j m xx xx xx s f S e S f e R m d df f πωπ π ωωπ --= = ? ? 序列n x 在整个Nyquist 间隔上的平均功率可以表示为 ()()() /2 /2 02s s f xx xx xx s f S S f R d df f π π ωωπ --= = ? ? 上式中的

信号的频域分析及MATLAB实现.doc

《M A T L A B电子信息应用》 课程设计 设计五 信号的频域分析及MATLAB实现 学院: 专业: 班级: 姓名: 学号:

信号的频域分析及MATLAB实现 一、设计目的 通过该设计,理解傅里叶变换的定义及含义,掌握对信号进行频域分析的方法。 二、课程设计环境 计算机 MATLAB软件 三、设计内容及主要使用函数 快速傅里叶变换的应用 1)滤波器频率响应 对特定频率的频点或该频点以外的频率进行有效滤除的电路,就是滤波器。其功能就是得到一个特定频率或消除一个特定频率,滤波器是一种对信号有处理作用的器件或电路。主要作用是:让有用信号尽可能无衰减的通过,对无用信号尽可能大的。 滤波器的类型:巴特沃斯响应(最平坦响应),贝赛尔响应,切贝雪夫响应。 滤波器冲激响应的傅里叶变换就是该滤波器的频率响应。

2)快速卷积 卷积定理指出,函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积。即一个域中的卷积相当于另一个域中的乘积,例如时域中的卷积就对应于频域中的乘积。其中表示f 的傅里叶变换。 这一定理对拉普拉斯变换、双边拉普拉斯变换等各种傅里叶变换的变体同样成立。在调和分析中还可以推广到在局部紧致的阿贝尔群上定义的傅里叶变换。 利用卷积定理可以简化卷积的运算量。对于长度为n 的序列,按照卷积的定义进行计算,需要做2n - 1组对位乘法,其计算复杂度为;而利用傅里叶变换将序列变换到频域上后,只需要一组对位乘法,利用傅里叶变换的快速算法之后,总的计算复杂度为。这一结果可以在快速乘法计算中得到应用。 1. 信号的离散傅里叶变换 有限长序列的离散傅里叶变换公式为: kn N j N n e n x k X )/2(10)()(π--=∑= ∑==1_0)/2()(1)(N n kn N j e k X N n x π MATLAB 函数:fft 功能是实现快速傅里叶变换,fft 函数的格式为: ),(x fft y =返回向量x 的不连续fourier 变换。 若)6 cos()(πn n x =是一个N=12的有限序列,利用MATLAB 计算

频域分析实验报告

频域分析实验报告 班级: 学号: 姓名:

一、实验内容: 1利用计算机作出开环系统的波特图; 2、观察记录控制系统的开环频率特性; 3、控制系统的开环频率特性分析。 二、仿真原理: 对数频率特性图(波特图): 对数频率特性图包括了对数幅频特性图和对数相频特性图。横坐标为频率w,采用对数分度,单位为弧度/秒;纵坐标均匀分度,分别为幅值函数20lgA(w),以dB表示;相角,以度表示。MATLAB提供了函数bode()来绘制系统的波特图,其用法如下: (1)bode(num,den):可绘制出以连续时间多项式传递函数表示的系统的波特图。 (2)当带输出变量[mag,pha,w]或[mag,pha]引用函数时,可得到系统波特图相应的幅值mag、相角pha及角频率点w矢量或只是返回幅值与相角。相角以度为单位,幅值可转换为分贝单位:magdb=20×log10(mag) 二、实验验证 1、用Matlab作Bode图。要求:画出对应Bode图。 (1)G(S)=25/S2+4s+25 (7)G(S)=9(s2+0.2s+1)/s(s2+1.2s+9);

图 1 图 2 (1)G(S)=25/S2+4s+25 可以看成是一个比例环节和一个振荡环节组成,所以k=1,T1=0.04,因为v=0,所以在转折频率之前都为20lgk,因为k=1所以斜率为0,经过转折频率,分段直线斜率的变化量为-40db/dec。

(7)G(S)=9(s2+0.2s+1)/s(s2+1.2s+9); 可以看成是一个二阶微分环节和一个积分环节和一个振荡环节组成,化常数为1后,v=1,t1=1,t2=1/3,所以我们可以看到,在起始阶段是-20*vdb/dec,所以一开始斜率为-20db/dec。当经过1/3的转折频率之后分段直线的改变量为40db/dec,当经过1的转折频率之后分段直线的改变量为-40db/dec。故图像如图所示。 第二题: 典型二阶系统Gs=Wn2/s2+2ζWns+Wn2,试绘制取不同值时的Bode图。取Wn=8,ζ=0.1,0.2,0.3,,0.5,0.6; 图 3 如图所示。

基于MATLAB的频谱分析及信号去噪仿真研究开题报告

辽宁石油化工大学 信息与控制工程学院 毕业设计(论文)开题报告 论文题目:基于MATLAB的频谱分析及信号去噪仿真研究 学生姓名:徐宏强 专业班级:信息0901 学号: 0903030123 指导教师:崔畅 2013 年 03 月 17日

填写说明: 1.题目的背景和意义 对题目的出处,背景和意义进行说明论述,不少于300字。2.题目研究现状概述 通过调研和查阅文献,对题目所涉及的技术、理论和研究成果进行说明论述,不少于1000字。 3.题目要完成的主要内容和预期目标 对题目要完成的主要内容进行说明,并说明达到的预期目标, 不少于300字 4.进度计划 从设计开始的教学周起,依据任务书的进度安排进行细化并以周为单位给出主要工作和完成的任务。 5.参考文献 对2引用的资料、论文或著作按照引用顺序列出参考文献(格式同论文《参考文献》)。不少于10篇(其中近3年的文献占1/3以上), 注:相应栏不够时自动加页。 排版要求:正文,宋体,小四,行距固定值20磅 要求学生在毕业设计(论文)开始后的第2周末完成《开题报告》,并交到指导教师评阅(交电子稿和双面打印稿)。

1.题目的背景和意义 随着时代的发展,信息的传输方式逐渐发展为通过信号的方式传送,信号在采集和传输的过程中,由于外界的影响及机器自身的原因难免会有噪声夹杂在其中,在这种情况下,会影响对信号的分析,尤其是对一些高精度数据影响更为巨大,所以对信号的去噪,提取出原始信号是一个重要课题,最为传统的去噪方式是让信号通过一个低通或者带通滤波器,通过这种方法滤去噪声,但是在这个过程中可能会使信号变得平滑失去突变信息,现今的数字滤波器分为有限冲激响应滤波器FIR和无限冲激响应滤波器IIR,在各种信号处理与分析的中,最重要的数学工具是傅立叶变换,而常用的处理工具是MATLAB,利用MATLAB设计滤波器,可以随时对比设计要求,并调整滤波器参数,这样更为直观简便,减轻工作量,有利于对滤波器的设计优化,对信号的去噪有更好的帮助。 2.题目研究现状概述 随着计算机的发展,数字信号处理的理论与技术得到飞速发展,20世纪60年代以来,我国形成了一系列的数字信号处理的理论与算法,比如,数字滤波器,快速傅立叶变换(FFT),这些都是数字信号处理的技术基础,随着信息科技的飞速发展,信号处理取得了重大的飞跃。信号的去噪是数字信号处理中的一个很重要的研究课题,在现今的各种信号中,噪声一般分为两类:相干噪声和随机噪声,相干噪声包括面波,多次波等,随机噪声包括测量误差,环境噪声等。而对信号滤除噪声的方法大致分为三种:基于傅立叶变换的去噪法,相干平均去噪法,和基于小波变换的去噪法。信号去噪在雷达的使用和通信中有着极大的作用,经过先辈们不断的研究与实验,运用滤波器进行信号去噪的方法已经相当完美了,数字滤波器, 是数字信号处理中及其重要的一部分。随着信息时代和数字技术的发展,受到人们越来越多的重视。数字滤波器可以通过数值运算实现滤波,所以数字滤波器处理精度高、稳定、体积小、重量轻、灵活不存在阻抗匹配问题,可以实现模拟滤波器无法实现的特殊功能,数字滤波器分为IIR数字滤波器和FIR数字滤波器。 信号处理基本涉及到所有的工程技术领域,而信号去噪是信号处理的一个非常重要的分支,而频谱分析又是信号处理中一个非常重要的分析手段,一般的频谱分析都依靠传统频谱分析仪来完成,价格昂贵,体积庞大,不便于工程技术人员的携带。而利用MATLAB就会免去以上的问题。信号去噪被用于从一堆波音资料中提取有用信息去除干扰,提高波音资料信噪比。为了提高信噪比,人们根据信号和噪声的各种特征差异,设计了许多去噪方法,并在应用中取得了很好的成果。信号去噪的很多方法都是利用短时傅立叶变换来滤波去噪,但是短时傅立叶变换不能同时兼顾时间分辨率和

MATLAB关于FFT频谱分析的程序

MATLAB关于FFT频谱分析的程序 %***************1.正弦波****************% fs=100;%设定采样频率 N=128; n=0:N-1; t=n/fs; f0=10;%设定正弦信号频率 %生成正弦信号 x=sin(2*pi*f0*t); figure(1); subplot(231); plot(t,x);%作正弦信号的时域波形 xlabel('t'); ylabel('y'); title('正弦信号y=2*pi*10t时域波形'); grid; %进行FFT变换并做频谱图 y=fft(x,N);%进行fft变换 mag=abs(y);%求幅值 f=(0:length(y)-1)'*fs/length(y);%进行对应的频率转换 figure(1); subplot(232); plot(f,mag);%做频谱图 axis([0,100,0,80]); xlabel('频率(Hz)'); ylabel('幅值');

title('正弦信号y=2*pi*10t幅频谱图N=128'); grid; %求均方根谱 sq=abs(y); figure(1); subplot(233); plot(f,sq); xlabel('频率(Hz)'); ylabel('均方根谱'); title('正弦信号y=2*pi*10t均方根谱'); grid; %求功率谱 power=sq.^2; figure(1); subplot(234); plot(f,power); xlabel('频率(Hz)'); ylabel('功率谱'); title('正弦信号y=2*pi*10t功率谱'); grid; %求对数谱 ln=log(sq); figure(1); subplot(235); plot(f,ln);

matlab信号仿真谐波

综合训练① 实验内容:利用matlab绘制频率自定的正弦信号(连续时间和离散时间),复指数信号(连续时间),并举例实际中哪些物理现象可以用正弦信号,复指数信号来表示。绘制成谐波关系的正弦信号(连续时间和离散时间),分析其周期性和频率之间的关系。实验步骤: 一、绘制谐波关系的正弦信号 分析:由于正弦信号可以表示成两个共轭的复指数信号相减,然后再除去两倍的单位虚数得到,故,我们将正弦信号设置为 X=exp(j*pi*n/4)-exp(-j*pi*n/4))/(2*j) 此信号就相当于 x=sin(pi*n/4) 设计程序如下: n=[0:32]; %设置n的取值 x=(exp(j*pi*n/4)-exp(-j*pi*n/4))/(2*j); %限定离散正弦信号 stem(n,x) %绘制该离散正弦信号 通过Matlab所得图形如下:

分析:同样的连续型的正弦信号同样也可以用类似方式绘制. x=sym('(exp(j*pi*t/T)+exp(-j*pi*t/T))/2');%函数表示正弦信号 x5=subs(x,5,'T'); %设置周期大小ezplot(x5,[0,10]) %绘制图形 所得结果如下:

二、绘制复指数信号 分析:由于复指数信号有实数部分和虚数部分,所以绘制其图形,我们采取了分别绘制的方法,将实数和虚数分别画出。 实验程序如下: t=[0:.01:10]; %产生时间轴的等差点 y=exp((1+j*10)*t); %设置复指数信号 subplot(211),plot(t,real(y)); %绘制实数信号图形 grid subplot(212),plot(t,imag(y)); %绘制虚数部分图形 grid 实验所得结果如下:

控制系统的频域分析实验报告

实验名称: 控制系统的频域分析 实验类型:________________同组学生姓名:__________ 一、实验目的和要求 用计算机辅助分析的方法,掌握频率分析法的三种方法,即Bode 图、Nyquist 曲线、Nichols 图。 二、实验内容和原理 (一)实验原理 1.Bode(波特)图 设已知系统的传递函数模型: 1 1211121)(+-+-+???+++???++=n n n m m m a s a s a b s b s b s H 则系统的频率响应可直接求出: 1 1211121)()()()()(+-+-+???+++???++=n n n m m m a j a j a b j b j b j H ωωωωω MATLAB 中,可利用bode 和dbode 绘制连续和离散系统的Bode 图。 2.Nyquist(奈奎斯特)曲线 Nyquist 曲线是根据开环频率特性在复平面上绘制幅相轨迹,根据开环的Nyquist 线,可判断闭环系统的稳定性。 反馈控制系统稳定的充要条件是,Nyquist 曲线按逆时针包围临界点(-1,j0)p 圈,为开环传递函数位于右半s 一平面的极点数。在MATLAB 中,可利用函数nyquist 和dnyquist 绘出连续和离散系统的乃氏曲线。 3.Nicho1s(尼柯尔斯)图 根据闭环频率特性的幅值和相位可作出Nichols 图,从而可直接得到闭环系统的频率特性。在 MATLAB 中,可利用函数nichols 和dnichols 绘出连续和离散系统的Nichols 图。 (二)实验内容 1.一系统开环传递函数为 ) 2)(5)(1(50)(-++=s s s s H 绘制系统的bode 图,判断闭环系统的稳定性,并画出闭环系统的单位冲击响应。 2.一多环系统 ) 10625.0)(125.0)(185.0(7.16)(+++=s s s s s G 其结构如图所示 试绘制Nyquist 频率曲线和Nichols 图,并判断稳定性。 (三)实验要求

基于MATLAB的信号频谱分析仪的实现

基于的信号频谱分析仪的实现 一、概述 信号处理几乎涉及到所有的工程技术领域,而频谱分析又是信号处理中一个非常重要的分析手段。一般的频谱分析都依靠传统频谱分析仪来完成,价格昂贵,体积庞大,不便于工程技术人员的携带。虚拟频谱分析仪改变了原有频谱分析仪的整体设计思路,用软件代替了硬件,使工程技术人员可以用一部笔记本电脑到现场就可轻松完成信号的采集、处理及频谱分析。 在工程领域中,是一种倍受程序开发人员青睐的语言,对于一些需要做大量数据运算处理的复杂应用以及某些复杂的频谱分析算 法显得游刃有余。本文将重点介绍基于的虚拟频谱分析仪的设计。本文设计的虚拟频谱分析仪的功能包括: () 音频信号信号输入。输入的途径包括从声卡输入、从文件输入、从信号发生器输入; () 信号波形分析。包括幅值、频率、周期、相位的估计,并计算统计量的峰值、均值、均方值和方差等信息; () 信号频谱分析。频率、周期的估计,图形显示幅值谱、相位谱和功率谱等信息的曲线。

二、实验原理 时域抽样定理 时域抽样定理给出了连续信号抽样过程中信号不失真的约束条件:对于基带信号,信号抽样频率 大于等于倍的信号最高频 率 ,即 。时域抽样是把连续信号 变成适于数字 系统处理的离散信号 。对连续信号 以间隔抽样,则可得到 的离散序列为 。 图 连续信号抽样的离散序列 若 ,则信号 与 的频谱之间存在: 其中: 的频谱为 , 的频谱为 。 可见,信号时域抽样导致信号频谱的周期化。 ()为抽 样角频率, 为抽样频率。数字角频率Ω与模拟角频率ω的关系为:Ωω。 离散傅立叶变换() 有限长序列)(n x 的离散傅立叶变换()为 )e (j Ω X ()∑∞ -∞=-=n n X T )(j 1sam ωω)e (j ΩX []k X )e (j ωX )j (ωX T sam /2πω=[]k X ()t X []()kT t kT X X ==k ()t X []k X ()t X []()kT t kT X X ==k m sam f f 2≥sam f m f T f sam 1=

实验五 用FFT对信号做频谱分析(数字信号实验)

备注:(1)、按照要求独立完成实验内容。 (2)、实验结束后,把电子版实验报告按要求格式改名,由实验教师批阅记录后;实验室 统一刻盘留档。 实验五 用FFT 对信号做频谱分析 一、实验目的 学习用FFT 对连续信号和时域离散信号进行谱分析的方法,了解可能出现的分析误差及其原因,以便正确应用FFT 。 二、实验原理 用FFT 对信号作频谱分析是学习数字信号处理的重要内容。经常需要进行谱分析的信号是模拟信号和时域离散信号。对信号进行谱分析的重要问题是频谱分辨率D 和分析误差。频谱分辨率直接和FFT 的变换区间N 有关,因为FFT 能够实现的频率分辨率是 ,因此要求 。可以根据此式选择FFT 的变换区间N 。误差主要来自于用FFT 作频谱分析时,得到的是离散谱,而信号(周期信号除外)是连续谱,只有当N 较大时离散谱的包络才能逼近于连续谱,因此N 要适当选择大一些。 周期信号的频谱是离散谱,只有用整数倍周期的长度作FFT ,得到的离散谱才能代表周期信号的频谱。如果不知道信号周期,可以尽量选择信号的观察时间长一些。 对模拟信号进行谱分析时,首先要按照采样定理将其变成时域离散信号。如果是模拟周期信号,也应该选取整数倍周期的长度,经过采样后形成周期序列,按照周期序列的谱分析进行。 三、实验内容(包括代码与产生的图形及分析讨论) 1. 对以下序列进行谱分析: 1423()() 1,03 ()8,47 0, 4,03()3, 470, x n R n n n x n n n n n n x n n n n =+≤≤?? =-≤≤???-≤≤?? =-≤≤???

选择FFT 的变换区间N 为8和16 两种情况进行频谱分析。分别打印其幅频特性曲线, 并进行对比、分析和讨论。 解:(1))(1n x 代码如下: x1n=[ones(1,4)]; X1k8=fft(x1n,8); X1k16=fft(x1n,16); subplot(2,1,1);mstem(X1k8); title('(1a) 8μ?DFT[x_1(n)]');xlabel('|?/|D');ylabel('·ù?è'); axis([0,2,0,1.2*max(abs(X1k8))]) subplot(2,1,2);mstem(X1k16); title('(1b)16μ?DFT[x_1(n)]');xlabel('|?/|D');ylabel('·ù?è'); axis([0,2,0,1.2*max(abs(X1k16))]) 图形如下: ω/π 幅度 (1a) 8点DFT[x 1(n)] ω/π 幅度 (1b)16点DFT[x 1(n)] (2))(2n x 代码如下: M=8;xa=1:(M/2); xb=(M/2):-1:1; x2n=[xa,xb];

用Matlab进行信号与系统的时、频域分析

课程实验报告 题目:用Matlab进行 信号与系统的时、频域分析 学院 学生姓名 班级学号 指导教师 开课学院 日期 用Matlab进行信号与系统的时、频域分析 一、实验目的 进一步了解并掌握Matlab软件的程序编写及运行; 掌握一些信号与系统的时、频域分析实例; 了解不同的实例分析方法,如:数值计算法、符号计算法; 通过使用不同的分析方法编写相应的Matlab程序; 通过上机,加深对信号与系统中的基本概念、基本理论和基本分析方法的理解。 二、实验任务 了解数值计算法编写程序,解决实例; 在Matlab上输入三道例题的程序代码,观察波形图; 通过上机实验,完成思考题; 完成实验报告。 三、主要仪器设备

硬件:微型计算机 软件:Matlab 四、 实验内容 (1) 连续时间信号的卷积 已知两个信号)2()1()(1---=t t t x εε和)1()()(2--=t t t x εε,试分别画出)(),(21t x t x 和卷积)()()(21t x t x t y *=的波形。 程序代码: T=0.01; t1=1;t2=2; t3=0;t4=1; t=0:T:t2+t4; x1=ones(size(t)).*((t>t1)-(t>t2)); x2=ones(size(t)).*((t>t3)-(t>t4)); y=conv(x1,x2)*T; subplot(3,1,1),plot(t,x1); ylabel('x1(t)'); subplot(3,1,2),plot(t,x2); ylabel('x2(t)'); subplot(3,1,3),plot(t,y(1:(t2+t4)/T+1)); ylabel('y(t)=x1*x2'); xlabel('----t/s'); (2)已知两个信号)()(t e t x t ε-=和)()(2/t te t h t ε-=,试用数值计算法求卷积,并分别画出)(),(t h t x 和卷积)()()(t h t x t y *=的波形。 程序代码: t2=3;t4=11; T=0.01; t=0:T:t2+t4; x=exp(-t).*((t>0)-(t>t2)); h=t.*exp(-t/2).*((t>0)-(t>t4)); y=conv(x,h)*T; yt=4*exp(-t)+2*t.*exp(-1/2*t)-4*exp(-1/2*t); subplot(3,1,1),plot(t,x); ylabel('x(t)'); subplot(3,1,2),plot(t,h); ylabel('h(t)'); subplot(3,1,3),plot(t,y(1:(t2+t4)/T+1),t,yt,'--r'); legend('by numberical','Theoretical'); ylabel('y=x*h'); xlabel('----t/s'); (3)求周期矩形脉冲信号的频谱图,已知s T s A 5.0,1.0,1===τ

信号与系统实验报告实验三 连续时间LTI系统的频域分析

实验三 连续时间LTI 系统的频域分析 一、实验目的 1、掌握系统频率响应特性的概念及其物理意义; 2、掌握系统频率响应特性的计算方法和特性曲线的绘制方法,理解具有不同频率响应特性的滤波器对信号的滤波作用; 3、学习和掌握幅度特性、相位特性以及群延时的物理意义; 4、掌握用MA TLAB 语言进行系统频响特性分析的方法。 基本要求:掌握LTI 连续和离散时间系统的频域数学模型和频域数学模型的MATLAB 描述方法,深刻理解LTI 系统的频率响应特性的物理意义,理解滤波和滤波器的概念,掌握利用MATLAB 计算和绘制LTI 系统频率响应特性曲线中的编程。 二、实验原理及方法 1 连续时间LTI 系统的频率响应 所谓频率特性,也称为频率响应特性,简称频率响应(Frequency response ),是指系统在正弦信号激励下的稳态响应随频率变化的情况,包括响应的幅度随频率的变化情况和响应的相位随频率的变化情况两个方面。 上图中x(t)、y(t)分别为系统的时域激励信号和响应信号,h(t)是系统的单位冲激响应,它们三者之间的关系为:)(*)()(t h t x t y =,由傅里叶变换的时域卷积定理可得到: )()()(ωωωj H j X j Y = 3.1 或者: ) () ()(ωωωj X j Y j H = 3.2 )(ωj H 为系统的频域数学模型,它实际上就是系统的单位冲激响应h(t)的傅里叶变换。即 ? ∞ ∞ --= dt e t h j H t j ωω)()( 3.3

由于H(j ω)实际上是系统单位冲激响应h(t)的傅里叶变换,如果h(t)是收敛的,或者说是绝对可积(Absolutly integrabel )的话,那么H(j ω)一定存在,而且H(j ω)通常是复数,因此,也可以表示成复数的不同表达形式。在研究系统的频率响应时,更多的是把它表示成极坐标形式: ) ()()(ω?ωωj e j H j H = 3.4 上式中,)j (ωH 称为幅度频率相应(Magnitude response ),反映信号经过系统之后,信号各频率分量的幅度发生变化的情况,)(ω?称为相位特性(Phase response ),反映信号经过系统后,信号各频率分量在相位上发生变换的情况。)(ωj H 和)(ω?都是频率ω的函数。 对于一个系统,其频率响应为H(j ω),其幅度响应和相位响应分别为)(ωj H 和)(ω?,如果作用于系统的信号为t j e t x 0)(ω=,则其响应信号为 t j e j H t y 0)()(0ωω= t j j e e j H 00)(0)(ωω?ω=))((000)(ω?ωω+=t j e j H 3.5 若输入信号为正弦信号,即x(t) = sin(ω0t ),则系统响应为 ))(sin(|)(|)sin()()(00000ω?ωωωω+==t j H t j H t y 3.6 可见,系统对某一频率分量的影响表现为两个方面,一是信号的幅度要被)(ωj H 加权,二是信号的相位要被)(ω?移相。 由于)(ωj H 和)(ω?都是频率ω的函数,所以,系统对不同频率的频率分量造成的幅度和相位上的影响是不同的。 2 LTI 系统的群延时 从信号频谱的观点看,信号是由无穷多个不同频率的正弦信号的加权和(Weighted sum )所组成。正如刚才所述,信号经过LTI 系统传输与处理时,系统将会对信号中的所有频率分量造成幅度和相位上的不同影响。从相位上来看,系统对各个频率分量造成一定的相位移(Phase shifting ),相位移实际上就是延时(Time delay )。群延时(Group delay )的概念能够较好地反

FFT详细分析

MATLAB中FFT的使用方法 2009-08-22 11:00 说明:以下资源来源于《数字信号处理的MATLAB实现》万永革主编 一.调用方法 X=FFT(x); X=FFT(x,N); x=IFFT(X); x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性。 例: N=8; n=0:N-1; xn=[4 3 2 6 7 8 9 0]; Xk=fft(xn) → Xk = 39.0000 -10.7782 + 6.2929i 0 - 5.0000i 4.7782 - 7.7071i 5.0000 4.7782 + 7.7071i 0 + 5.0000i -10.7782 - 6.2929i Xk与xn的维数相同,共有8个元素。Xk的第一个数对应于直流分量,即频率值为0。 (2)做FFT分析时,幅值大小与FFT选择的点数有关,但不影响分析结果。在IFFT时已经做了处理。要得到真实的振幅值的大小,只要将得到的变换后结果乘以2除以N即可。 二.FFT应用举例 例1:x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t)。采样频率fs=100Hz,分别绘制N=128、1024点幅频图。 clf; fs=100;N=128; %采样频率和数据点数 n=0:N-1;t=n/fs; %时间序列

x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t); %信号 y=fft(x,N); %对信号进行快速Fourier变换 mag=abs(y); %求得Fourier变换后的振幅 f=n*fs/N; %频率序列 subplot(2,2,1),plot(f,mag); %绘出随频率变化的振幅 xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=128');grid on; subplot(2,2,2),plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅 xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=128');grid on; %对信号采样数据为1024点的处理 fs=100;N=1024;n=0:N-1;t=n/fs; x=0.5*sin(2*pi*15*t)+2*sin(2*pi*40*t); %信号 y=fft(x,N); %对信号进行快速Fourier变换 mag=abs(y); %求取Fourier变换的振幅 f=n*fs/N; subplot(2,2,3),plot(f,mag); %绘出随频率变化的振幅 xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=1024');grid on; subplot(2,2,4) plot(f(1:N/2),mag(1:N/2)); %绘出Nyquist频率之前随频率变化的振幅xlabel('频率/Hz'); ylabel('振幅');title('N=1024');grid on; 运行结果:

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