MATLAB——DFT(离散傅里叶变换)
题目1:
已知有限长序列x(n)为:
x(n)=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],求x(n)的DFT和IDFT。要求
1)画出序列傅里叶变换对应的|X(k)|和arg[X(k)]图形。
2)画出原信号与傅里叶逆变换IDFT[X(k)]图形进行比较。
知识点:
DFT(Discrete Fourier Transform)和IDFT(Inverse Discrete Fourier Transform)是互为逆运算的变换。
给定一个长度为 NNN 的复数序列 x0,x1,x2,…,xN−1x_0, x_1, x_2, \dots, x_{N-1}x0,x1,x2,…,xN−1,DFT 将其转换为另一个长度为 NNN 的复数序列 X0,X1,X2,…,XN−1X_0, X_1, X_2, \dots, X_{N-1}X0,X1,X2,…,XN−1:
Xk=∑n=0N−1xne−j2πkn/N,k=0,1,2,…,N−1X_k=\sum_{n=0}^{N-1}x_n e^{-j2\pi kn/N}, \quad k=0,1,2,\dots,N-1Xk=n=0∑N−1xne−j2πkn/N,k=0,1,2,…,N−1
IDFT 则将 X0,X1,X2,…,XN−1X_0, X_1, X_2, \dots, X_{N-1}X0,X1,X2,…,XN−1 转换回 x0,x1,x2,…,xN−1x_0, x_1, x_2, \dots, x_{N-1}x0,x1,x2,…,xN−1:
xn=1N∑k=0N−1Xkej2πkn/N,n=0,1,2,…,N−1x_n=\frac{1}{N}\sum_{k=0}^{N-1}X_k e^{j2\pi kn/N}, \quad n=0,1,2,\dots,N-1xn=N1k=0∑N−1Xkej2πkn/N,n=0,1,2,…,N−1
程序:
主要是根据变换公式来的,不要忘了逆变换要除以N,有了前面 DFS的基础,这个代码相对比较简单。
xn=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9];
N=length(xn);
n=0:N-1;
k=0:N-1;
WN=exp(-2*j*pi/N);XK=xn*WN.^(n'*k);
x=XK*WN.^(-n'*k)/N;
subplot(221);
stem(n,xn);
subplot(222);
stem(k,abs(XK));
subplot(223);
stem(k,angle(XK));
subplot(224);
stem(n,x);
运行结果:

题目2:
有限长序列DFT与周期序列DFS的联系
已知周期序列的主值x(n)=[0,1,2,3,4,5],求x(n)周期重复次数为4次时的DFS。要求
1)画出原主值序列和信号周期序列;
2)画出序列傅里叶变换对的图形。
知识点:
我们知道,在时域上。周期序列可以看做是有限长序列的周期延拓。在频域上是否也这样呢。答案是肯定的,现在来进行验证。
代码:
x0=[0,1,2,3,4,5];
N0=length(x0);
n0=0:N0-1;
k0=0:N0-1;
x1=x0';%转置
xn=x1*ones(1,4);
xn=xn(:)';
NN=length(xn);
nn=0:NN-1;
kn=0:NN-1;
%nn=0:4*N0-1;
%kn=0:4*N0-1;
%xn=x0(mod(nn,N0)+1);
subplot(231);
stem(n0,x0);
title('原序列');
subplot(232);
stem(nn,xn);
title('时域周期延拓');%求原序列的DFT
WN0=exp(-2*j*pi/N0);
X0K=x0*WN0.^(n0'*k0);
subplot(233);
stem(k0,abs(X0K));
title('原序列DFT幅值');
subplot(234);
stem(k0,angle(X0K));
title('原序列DFT相角');%延拓的DFS
WNN=exp(-2*j*pi/N0);
%一定要注意这个地方除N0,虽然进行了周期延拓,但是一个周期上的采样点数,没有变
XNK=xn*(WNN.^(nn'*kn));
subplot(235);
stem(kn,abs(XNK));
title('周期序列DFS幅值');
subplot(236);
stem(kn,angle(XNK));
title('周期序列DFS相角');
XN=dfs(xn,NN);
运行结果:

相关文章:
MATLAB——DFT(离散傅里叶变换)
题目1: 已知有限长序列x(n)为: x(n)[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],求x(n)的DFT和IDFT。要求 1)画出序列傅里叶变换对应的|X(k)|和arg[X(k)]图形。 2)画出原信号与傅里叶逆变换IDFT[X(k)]图形进行比较。 知识点: DF…...
高端Zynq ultrascale+使用GTH回环测试 提供2套工程源码和技术支持
这目录1、前言2、GTH 高速收发器介绍GTH 高速收发器结构参考时钟的选择和分配GTH 发送端GTH 接收端3、vivado工程详解4、上板调试验证5、福利:工程代码的获取1、前言 Xilinx系列FPGA内置高速串行收发器,配有可配置的IP方便用户调用,按照速度…...
入门(Createing a scene)
这一部分将对three.js来做一个简要的介绍 首先将开始搭建一个场景,其中包含一个正在旋转的立方体 梦开始的地方 在开始使用threeJS之前,我们需要创建一个HTML文件来显示它(将下列HTML代码保存为你电脑上的一个HTML文件然后在你的浏览器中打…...
Unity入门精要03---透明效果
本节知识架构 1.渲染顺序与渲染队列 如果采用了透明度混合即要是实现半透明效果,那么就要关闭深度写入,那么此时渲染顺序就会变得非常非常重要,不然会出现不正确的遮挡效果。具体的分析可见书中解释 一句话概括就是因为没有写入深度…...
一文解码:如何在人工智能热潮下实现产业“智”变
近期由ChatGPT有关人工智能的话题引发了全民热议,在这股子浪潮下,讨论最多的话题就是ChatGPT的出现会为我们带来怎样的技术变革?是否会改变我们目前的生产方式?对于未来人工智能技术的发展,我们该如何客观看待…...
webshell管理工具-菜刀的管理操作
什么是webshell Webshell是一种运行在Web服务器上的脚本程序,通常由黑客使用来绕过服务器安全措施和获取对受攻击服务器的控制权。Webshell通常是通过利用Web应用程序中的漏洞或者弱密码等安全问题而被植入到服务器上的。 一旦Webshell被植入到服务器上࿰…...
dl----算法常识100例
1.depthwise卷积&&Pointwise卷积 depthwise与pointwise卷积又被称为Depthwise Separable Convolution,与常规卷积不同的是此卷积极大地减少了参数数量,同时保持了模型地精度,depthwise操作是先进行二维平面上地操作,然后利…...
京东百亿补贴,不要把方向搞偏了
出品 | 何玺 排版 | 叶媛 我吐槽来了。 3月6日0时,京东正式加入百亿补贴战局。那么,京东百亿补贴力度如何?用户又有什么反馈?我们一起来看看。 01 京东百亿补贴实测 京东百亿补贴上线的第一天,玺哥就亲自进行了体…...
Java中的static与final关键字
一、static关键字 static修饰位置表示含义变量表示这是一个类变量,类加载时分配在堆中方法静态方法,不依赖于对象可直接通过类标识访问代码块静态代码块,只在类加载初始化阶段时执行一次内部类静态嵌套类,表示只是放在外部类的文…...
开学新装备 - 学生党是否该入手 MacBook
学生党是否该入手 macbook 这个问题,相信许多人在许多社区都有看到过类似讨论。只不过,许多讨论都掺杂了信仰、智商税、不懂、不熟悉未来需求等各种因素,导致内容空洞价值不大。这篇文章,抛开了所有非理性因素,详细的告…...
【前端技巧】ESLint忽略检查行和文件
Author:Outman Date:2023-03-10 ESLint忽略检查行和文件 一、注释方式 1.注释忽略 —— 块注释 /* eslint-disable */ console.log(test); /* eslint-enable */2.注释忽略 —— 忽略指定规则项 /* eslint-disable no-alert, no-console */ alert(tes…...
单片机学习笔记之点阵(8x8)
心血来潮,想捡一下丢了很久的单片机,纪录一下单片机学习简单的点阵显示,及踩到的䟘,找到吃灰很久的普中科技开发板(非广告,为毕设学习买的)。 1. 使用工具 使用开发板: 普中科技开发…...
我一个普通程序员,光靠GitHub打赏就年入70万,
一个国外程序员名叫 Caleb Porzio在网上公开了自己用GitHub打赏年入70万的消息和具体做法。 Caleb Porzio 发推庆祝自己靠 GitHub 打赏(GitHub Sponsors)赚到了 10 万美元。 GitHub Sponsors是 GitHub 2019 年 5 月份推出的一个功能,允许开发…...
剖析Spring MVC如何将请求映射到Controller
Spring MVC是一种基于Java的Web框架,可以帮助开发者快速地构建Web应用程序。在Spring MVC中,请求将会被映射到对应的Controller中进行处理。本文将会介绍Spring MVC如何将请求映射到Controller的过程。 DispatcherServlet DispatcherServlet是Spring M…...
设计模式之美-工厂模式
分类:简单工厂模式(静态工厂模式),工厂方法模式,抽象工厂模式。 这种设计模式也是 Java 开发中最常见的一种模式,它的主要意图是定义一个创建对象的接口,让其子类自己决定实例化哪一个工厂类&a…...
A Star算法最通俗易懂的一个版本
01-概述虽然掌握了 A* 算法的人认为它容易,但是对于初学者来说, A* 算法还是很复杂的。02-搜索区域(The Search Area)我们假设某人要从 A 点移动到 B 点,但是这两点之间被一堵墙隔开。如图 1 ,绿色是 A ,红色是 B &…...
JavaWeb--ListenerAjaxaxiosjson
Listener&Ajax&axios1 Listener1.1 概述1.2 分类1.3 代码演示2 Ajax2.1 概述2.1.1 作用2.1.2 同步和异步2.2 快速入门2.2.1 服务端实现2.2.2 客户端实现2.2.3 测试2.3 案例2.3.1 分析2.3.2 后端实现2.3.3 前端实现2.4 测试3 axios3.1 基本使用3.2 快速入门3.2.1 后端实…...
NoneBot2,基于Python的聊天机器人
NoneBot2,基于Python的聊天机器人第一步,配置python第二步,配置[go-cqhttp](https://github.com/Mrs4s/go-cqhttp)第三步,配置[NoneBot](https://61d3d9dbcadf413fd3238e89--nonebot2.netlify.app/)NoneBot2 是一个现代、跨平台、…...
java反射机制及其详解
反射反射机制反射调用优化有时候我们做项目的时候不免需要用到大量配置文件,就拿框架举例,通过这些外部文件配置,在不修改的源码的情况下,来控制文件,就要用到我们的反射来解决 假设有一个Cat对象 public class Cat …...
Leetcode—环形链表
前言:给定一个链表,判断是否为循环链表并找环形链表的入口点 首先我们需要知道什么是双向循环链表,具体如下图所示。 对于链表,我们如何去判断链表是循环链表呢?又寻找入环点呢?我们可以利用快慢指针的方法…...
Zustand 状态管理库:极简而强大的解决方案
Zustand 是一个轻量级、快速和可扩展的状态管理库,特别适合 React 应用。它以简洁的 API 和高效的性能解决了 Redux 等状态管理方案中的繁琐问题。 核心优势对比 基本使用指南 1. 创建 Store // store.js import create from zustandconst useStore create((set)…...
【CSS position 属性】static、relative、fixed、absolute 、sticky详细介绍,多层嵌套定位示例
文章目录 ★ position 的五种类型及基本用法 ★ 一、position 属性概述 二、position 的五种类型详解(初学者版) 1. static(默认值) 2. relative(相对定位) 3. absolute(绝对定位) 4. fixed(固定定位) 5. sticky(粘性定位) 三、定位元素的层级关系(z-i…...
postgresql|数据库|只读用户的创建和删除(备忘)
CREATE USER read_only WITH PASSWORD 密码 -- 连接到xxx数据库 \c xxx -- 授予对xxx数据库的只读权限 GRANT CONNECT ON DATABASE xxx TO read_only; GRANT USAGE ON SCHEMA public TO read_only; GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO read_only; GRANT EXECUTE O…...
BCS 2025|百度副总裁陈洋:智能体在安全领域的应用实践
6月5日,2025全球数字经济大会数字安全主论坛暨北京网络安全大会在国家会议中心隆重开幕。百度副总裁陈洋受邀出席,并作《智能体在安全领域的应用实践》主题演讲,分享了在智能体在安全领域的突破性实践。他指出,百度通过将安全能力…...
【碎碎念】宝可梦 Mesh GO : 基于MESH网络的口袋妖怪 宝可梦GO游戏自组网系统
目录 游戏说明《宝可梦 Mesh GO》 —— 局域宝可梦探索Pokmon GO 类游戏核心理念应用场景Mesh 特性 宝可梦玩法融合设计游戏构想要素1. 地图探索(基于物理空间 广播范围)2. 野生宝可梦生成与广播3. 对战系统4. 道具与通信5. 延伸玩法 安全性设计 技术选…...
ABAP设计模式之---“简单设计原则(Simple Design)”
“Simple Design”(简单设计)是软件开发中的一个重要理念,倡导以最简单的方式实现软件功能,以确保代码清晰易懂、易维护,并在项目需求变化时能够快速适应。 其核心目标是避免复杂和过度设计,遵循“让事情保…...
《C++ 模板》
目录 函数模板 类模板 非类型模板参数 模板特化 函数模板特化 类模板的特化 模板,就像一个模具,里面可以将不同类型的材料做成一个形状,其分为函数模板和类模板。 函数模板 函数模板可以简化函数重载的代码。格式:templa…...
智能AI电话机器人系统的识别能力现状与发展水平
一、引言 随着人工智能技术的飞速发展,AI电话机器人系统已经从简单的自动应答工具演变为具备复杂交互能力的智能助手。这类系统结合了语音识别、自然语言处理、情感计算和机器学习等多项前沿技术,在客户服务、营销推广、信息查询等领域发挥着越来越重要…...
算法:模拟
1.替换所有的问号 1576. 替换所有的问号 - 力扣(LeetCode) 遍历字符串:通过外层循环逐一检查每个字符。遇到 ? 时处理: 内层循环遍历小写字母(a 到 z)。对每个字母检查是否满足: 与…...
使用LangGraph和LangSmith构建多智能体人工智能系统
现在,通过组合几个较小的子智能体来创建一个强大的人工智能智能体正成为一种趋势。但这也带来了一些挑战,比如减少幻觉、管理对话流程、在测试期间留意智能体的工作方式、允许人工介入以及评估其性能。你需要进行大量的反复试验。 在这篇博客〔原作者&a…...
