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:

描述线性非移变系统的方式： 线性常系数差分方程、单位取样响应、频率响应描述、系统函数

8.1 概述 8.2 四叉树 8.3 信息有关的基本概念 8.4 可逆保真编码 8.5 有限失真编码 8.6 图象帧间编码 8.7 JPEG与MPEG压缩

2.1，2.2，2.3，2.5，2.7，2.8， 2.12，2.13，2.18，2.20，2.21(3)， 2.22(4)，2.28(2)，2.30，2.32，2.34 交作业时间：第四周周四（9月26日）上课时

一个离散时间系统在数学上的定义是将输入序列x(n)映射成 输出序列y(n)的唯一性变换或运算。它的输入是一个序列,输 出也是一个序列,其本质是将输入序列转变成输出序列的一个 运算

• 3.1 序列信号的周期性和频率 • 3.2 离散时间傅立叶变换(DTFT) • 3.3 离散系统的频率特性 • 3.4 周期序列的频谱—离散傅立叶级数 • 3.5 离散傅立叶变换(DFT) • 3.6 DFT的特性 • 3.7 用DFT计算线性卷积

一、电源配置 二、时钟设计 三、复位电路设计 四、片间信号的阻抗匹配 五、驱动、隔离与电平转换 六、SP仿真口设计

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

一、序列的Z变换 二、序列的傅里叶变换 三、序列的Z变换与连续时间信号的拉普拉斯变换、傅里叶变换的关系

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