西安邮电大学MATLAB仿真实验：信号与频谱分析

"西安邮电大学的MATLAB仿真实验主要涵盖了信号的图形表示和傅里叶变换的应用。实验代码示例包括了使用MATLAB进行波形绘制和傅里叶变换的实践操作。" 在实验代码中，我们可以看到以下几个关键知识点： 1. **MATLAB绘图**： - `subplot` 函数：该函数用于在同一个图形窗口内创建子图，便于对比不同条件下的结果。例如，在2.1部分中，代码创建了一个2行4列的子图布局，并分别使用 `plot` 和 `stem` 函数画出正弦波形。 - `plot` 函数：用于绘制二维线图，此处用于显示连续的正弦波形。 - `stem` 函数：用于绘制离散点图，这里用于展示离散的正弦波形。 - 颜色和线条类型：如 'r' 表示红色，'m' 表示紫色，'b' 表示蓝色，'k' 表示黑色，用于区分不同条件的波形。 2. **用户输入交互**： - `input` 函数：允许用户在运行程序时输入值。在2.2部分中，用户可以输入 `N` 的值，影响后续计算。 3. **傅里叶变换**： - **离散傅里叶变换 (DFT)**：在2.2部分，通过输入的 `N` 计算离散傅里叶变换。公式 `Fn=(exp(-j*pi*n)-1)./(-2*pi*n*j)` 是DFT的数学表达，其中 `n` 是频率索引，`j` 是虚数单位。 - **逆离散傅里叶变换 (IDFT)**：在2.3部分，使用 `ifft` 函数进行逆离散傅里叶变换，将频域信号转换回时域信号。 - **采样率和时间轴**：`fs` 定义了采样率，`dt` 是采样间隔，`t` 是对应的时间轴，它们对于理解和重构信号至关重要。 - **窗函数**：虽然在给出的代码中没有明确提到，但在实际傅里叶变换应用中，窗函数通常用于减少旁瓣效应和改善频谱分辨率。 4. **数据处理**： - `fftshift` 函数：将傅里叶变换的结果按照中心对称进行平移，使得零频率成分位于中间位置，便于观察。 这些实验代码为学生提供了直观理解信号处理和频谱分析的基础，通过MATLAB实现，使理论学习与实践操作相结合，有助于提升学生的动手能力和理论知识的掌握。