实验6FFT算法的应用 实验目的:加深对离散信号的DFT的理解及其FFT算法的运用。 实验原理:N点序列的DFT和IDFT变换定义式如下: n=0 N k=0 利用旋转因子W=e具有周期性,可以得到快速算法 (FFT)。 在 MATLAB中,可以用函数x=fft(x,n)和=ifft(N)计算 N点序列的DFT正、反变换。 实验内容:

DFT在实际应用中很重要:可以计算信号的频 谱、功率谱和线性卷积等。 直接按DFT变换进行计算,当序列长度N很 大时,计算量非常大,所需时间会很长。 FFT并不是一种与DFT不同的变换,而是 DFT的一种快速计算的算法

7.1 电路 7.2 信号与系统课程 7.3 数字信号处理 7.4 静力学 7.5 运动学 7.6 测量学 7.7 文献管理 7.8 经济管理

7.1 短时Fourier变换与Gabor变换 7.2 小波变换 7.3 离散小波变换的快速算法——Mallat算法 7.4 常用小波函数 7.5 小波变换的应用

1.为什么用DSP 2.DSP特点 3.DSP的种类 4.TI的DSP 5.DSP应用领域 6.DSP系统开发步骤 7.DSP知识平台 8.“DSP实验”课程内容 9.教学模式

一、问题的提出 二、解决问题的思路与方法 三、基2时间抽取FFT算法 四、基2时间抽取FFT算法的计算复杂度 五、基2时间抽取FFT算法流图规律 六、基2频率抽取FFT算法 七、FFT算法的实际应用

实验一：离散时间信号分析. 1 实验二：离散时间系统分析. 5 实验三：离散系统的 Z 域分析. 11 实验四：FFT 频谱分析及应用. 16 实验五：IIR 数字滤波器的设计. 19 实验六：FIR 数字滤波器的设计. 23 附录： MATLAB 基本操作及常用命令. 26

◆理解数字滤波器的基本概念 ◆了解最小相位延时系统 ◆理解全通系统的特点及应用 ◆掌握冲激响应不变法 ◆掌握双线性变换法 ◆掌握 Butterworth、 Chebyshev低通滤波器的特点 ◆了解利用模拟滤波器设计IIR数字滤波器的设计过程 ◆了解利用频带变换法设计各种类型数字滤波器的方法

离散傅里叶变换在实际应用中是非常重要的，利用它可以计算信 号的频谱、功率谱和线性卷积等。但是，如果使用定义式(3.20)来 直接计算DFT，当N很大时，即使使用高速计算机，所花的时间也 太多。因此，如何提高计算DFT的速度，便成了重要的研究课题

第3章离散傅里叶变换(DFT) 3.1离散傅里叶变换的定义 3.2离散傅里叶变换的基本性质 3.3频率域采样 3.4DFT的应用举例