% 时域采样理论验证程序exp2a.m Tp=64/1000; %观察时间Tp=64微秒 %产生M长采样序列x(n) % Fs=1000;T=1/Fs; Fs=1000;T=1/Fs; M=Tp*Fs;n=0:M-1; A=444.128;alph=pi*50*2^0.5;omega=pi*50*2^0.5; xnt=A*exp(-alph*n*T).*sin(omega*n*T); Xk=T*fft(xnt,M); %M点FFT[xnt)] yn='xa(nT)';subplot(3,2,1); tstem(xnt,yn); %调用自编绘图函数tstem绘制序列图 box on;title('(a) Fs=1000Hz'); k=0:M-1;fk=k/Tp; subplot(3,2,2);plot(fk,abs(Xk));title('(a) T*FT[xa(nT)],Fs=1000Hz'); xlabel('f(Hz)');ylabel('幅度');axis([0,Fs,0,1.2*max(abs(Xk))]) %================================================= % Fs=300Hz和 Fs=200Hz的程序与上面Fs=1000Hz完全相同。
时间: 2023-09-06 13:07:58 浏览: 110
数字信号处理-实验二-时域采样和频域采样(含能力提升和结果分析)
这似乎不是一个问题,而是一段MATLAB代码。这段代码产生一个长度为M的采样序列x(n),然后对其进行FFT变换得到频域序列Xk。最后,使用自编绘图函数tstem绘制序列图和频谱图。这个程序实际上是用来验证采样定理的,对于不同的采样频率Fs,可以观察到不同的采样效果。其中,Tp表示观察时间,A、alph、omega分别是幅度、衰减因子和频率。
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