matlab实现dft和idft

以下是MATLAB实现DFT和IDFT的例子：

% DFT实现
x = [1, 2, 3, 4];
N = length(x);
n = 0:N-1;
k = n';
WN = exp(-1j*2*pi/N);
nk = n*k;
WNnk = WN .^ nk;
Xk = x * WNnk;
disp(Xk);

% IDFT实现
Xk = [10, -2+2j, -2, -2-2j];
N = length(Xk);
n = 0:N-1;
k = n';
WN = exp(1j*2*pi/N);
nk = n*k;
WNnk = WN .^ nk;
xn = (1/N) * Xk * WNnk;
disp(xn);

相关问题

matlab 编写dft和idft函数

MATLAB中可以使用fft函数来实现DFT和IDFT。

DFT函数的语法为：

Y = fft(X)

其中X为输入序列，Y为输出序列，表示X的DFT。

IDFT函数的语法为：

Y = ifft(X)

其中X为输入序列，Y为输出序列，表示X的IDFT。

需要注意的是，输入序列X的长度应该为2的幂次方，如果不是，则需要进行补零操作。

用matlab计算DFT和IDFT：非周期连续信号的傅里叶变换

对于非周期连续信号，我们可以使用离散傅里叶变换（DFT）和离散逆傅里叶变换（IDFT）来进行傅里叶变换。

首先，我们需要将信号离散化。假设我们有一个非周期连续信号 $x(t)$，我们可以将其离散化为 $N$ 个采样值：$x[n]=x(t_n)$，其中 $t_n=nT$，$T$ 是采样时间间隔。

然后，我们可以使用以下公式计算DFT：

$$ X[k] = \sum_{n=0}^{N-1} x[n] e^{-j2\pi nk/N} $$

其中，$X[k]$ 是频域中的第 $k$ 个采样点，$j$ 是虚数单位。

同样地，我们可以使用以下公式计算IDFT：

$$ x[n] = \frac{1}{N} \sum_{k=0}^{N-1} X[k] e^{j2\pi nk/N} $$

其中，$x[n]$ 是时域中的第 $n$ 个采样点。

在MATLAB中，我们可以使用以下代码计算DFT和IDFT：

% 计算DFT
N = length(x);
X = zeros(1, N);
for k = 0:N-1
    for n = 0:N-1
        X(k+1) = X(k+1) + x(n+1) * exp(-1j*2*pi*k*n/N);
    end
end

% 计算IDFT
x_recon = zeros(1, N);
for n = 0:N-1
    for k = 0:N-1
        x_recon(n+1) = x_recon(n+1) + X(k+1) * exp(1j*2*pi*k*n/N);
    end
    x_recon(n+1) = x_recon(n+1) / N;
end

其中，`x` 是离散化后的信号，`N` 是采样点数，`X` 是频域采样点值，`x_recon` 是通过IDFT计算重建的信号。