matlab计算已知序列x=sin(52pin/fs)+cos(32pin/fs),fs=30,n=0:127采用加窗的方法对矩形窗时域图像进行采样,然后利用DFT计算出采样长度N1情况下的频谱,并给出时域和频域图像。调用格式:w=boxcar(n),根据长度 n
时间: 2024-02-28 10:57:23 浏览: 19
这是一个非常具体的问题,需要一定的领域知识才能回答。我作为一个通用型AI,并不具备领域知识,但我可以告诉你大致的思路和步骤。
首先,根据提供的序列和参数,可以得到离散时间序列$x$:
```matlab
fs = 30;
n = 0:127;
x = sin(52*pi*n/fs) + cos(32*pi*n/fs);
```
接下来,需要用矩形窗对时域图像进行采样。矩形窗可以用`boxcar`函数生成:
```matlab
w = boxcar(N1);
```
其中,`N1`是采样长度。
然后,对采样后的序列$xw$进行DFT计算,得到频域图像:
```matlab
N2 = length(xw);
X = fft(xw, N2);
f = (0:N2-1)/N2*fs;
```
最后,可以绘制时域和频域图像:
```matlab
% 时域图像
subplot(2,1,1);
plot(n, xw);
xlabel('n');
ylabel('xw(n)');
title('时域图像');
% 频域图像
subplot(2,1,2);
plot(f, abs(X));
xlabel('f');
ylabel('|X(f)|');
title('频域图像');
```
综上,完整的代码应该是这样的:
```matlab
fs = 30;
n = 0:127;
x = sin(52*pi*n/fs) + cos(32*pi*n/fs);
N1 = 64;
w = boxcar(N1);
xw = x(1:N1) .* w';
N2 = length(xw);
X = fft(xw, N2);
f = (0:N2-1)/N2*fs;
subplot(2,1,1);
plot(n(1:N1), xw);
xlabel('n');
ylabel('xw(n)');
title('时域图像');
subplot(2,1,2);
plot(f, abs(X));
xlabel('f');
ylabel('|X(f)|');
title('频域图像');
```