Информационных процессов и технологий»

МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ И ЗАДАНИЯ

ДЛЯ ЛАБОРАТОРНОЙ РАБОТЫ

Ростов-на-Дону

Составил: проф., к.т.н. Каныгин Г.И.

Задания и методические указания к выполнению контрольных работ по курсу «Методы исследования и моделирование». – ДГТУ, Ростов-на-Дону, 2012, 24 с.

Методические указания предназначены для освоения технологий моделирования различных объектов и содержат варианты лабораторных работ по курсу «Методы исследования и моделирование» и рекомендации по их выполнению.

Научный редактор: проф. д.т.н. Соболь Б.В.

Лабораторная работа 5

Дискретное преобразование Фурье

5.1. Цель работы: изучение методов частотного анализа дискретных сигналов с помощью дискретного преобразования Фурье.

Теоретические сведения.

Многие сигналы удобно анализировать, раскладывая их на синусоиды (гармоники). Тому есть несколько причин. Например, подобным образом работает человеческое ухо. Оно раскладывает звук на отдельные колебания различных частот. Кроме того, синусоиды являются «собственными функциями» линейных систем (т.к. они проходят через линейные системы, не изменяя формы, а могут изменять лишь фазу и амплитуду).

Пусть дискретный сигнал имеет период N точек. В этом случае его можно представить в виде конечного ряда (т.е. линейной комбинации) дискретных синусоид:

(ряд Фурье).

Эквивалентная запись (каждый косинус раскладываем на синус и косинус, но теперь – без фазы):

(ряд Фурье).

Базисные синусоиды имеют кратные частоты. Первый член ряда (k=0) – это константа, называемая постоянной составляющей (DC offset) сигнала. Самая первая синусоида (k=1) имеет такую частоту, что ее период совпадает с периодом самого исходного сигнала. Самая высокая составляющая (k=N/2) имеет такую частоту, что ее период равен двум отсчетам. Коэффициенты и называются спектром сигнала (spektrum). Они показывают амплитуды синусоид, из которых состоит сигнал. Шаг по частоте между двумя соседними синусоидами из разложения Фурье называется частотным разрешением спектра.

На рис.5.1 показаны синусоиды, по которым происходит разложение дискретного сигнала из 8 точек. Каждая из синусоид состоит из 8 точек, то есть является обычным дискретным сигналом. Непрерывные синусоиды показаны на рисунке для наглядности.

Рис.5.1. Базовые функции ряда Фурье для 8-точечного дискретного сигнала.

Слева - косинусы, справа - синусы. Частоты увеличиваются сверху вниз.

Зная коэффициенты и , можно однозначно восстановить исходный сигнал, вычислив сумму ряда Фурье в каждой точке. Разложение сигнала на синусоиды (т.е. получение коэффициентов) называется прямым преобразование Фурье. Обратный процесс – синтез сигнала по синусоидам – называется обратным преобразованием Фурье.

Рассмотрим алгоритм прямого преобразования Фурье, т.е нахождения коэффициентов и

Задание.

1. Согласно варианту задания (табл.5.1) средствами Matlab задать функцию тестового сигнала.

2. Провести процедуру прямого и обратного с использованием алгоритма быстрого преобразования Фурье (БПФ).

3. Вывести результаты в виде графиков:

· Функция сигнала (в зависимости от числа отсчетов);

· Прямое преобразование Фурье (в зависимости от частоты);

· Обратное преобразование Фурье (в зависимости от числа отсчетов).

Таблица 5.1

Вариант	Тестовый сигнал	Коэффициенты

Пример выполнения работы.

Задан тестовый сигнал

где

Воспользуемся пакетом Matlab. В этом пакете прямое и обратное преобразование Фурье осуществляется встроенными функциями:

· fft(y) – вектор прямого преобразования Фурье;

· ifft(v) – вектор обратного преобразования Фурье,

здесь y - вектор действительных данных, взятых через равные промежутки значений

аргумента;

v - вектор действительных данных Фурье-спектра, взятых через равные

промежутки значений частоты.

На рис.5.2 показан фрагмент среды Matlab, на котором проиллюстрирована математическая реализация данного примера.

Рис.5.2

В результате решения задачи получили графики (рис.5.3): исходного сигнала(а), прямого преобразования Фурье (б), обратного преобразования Фурье (в).

Рис.5.3

Лабораторная работа 6

⇐ Предыдущая 123 4 5 Следующая ⇒