燕山大学数字数字信号处理课程设计基于da转换的信号发生与分析(编辑修改稿)内容摘要:

fun\@instrument。 (一定要替换 , ) 希望观 察的节点可查看该节点的数据波形图。 此程序有针对目前使用的“节点上有五个传感器”的 instrcallback 时就会调用此函 callbackDealWithData据解析、保存、数 据滤波、画图、实时跟踪等功能。 文件是启动本采集系统的关按钮为代码中的 b1 b1callback 函数。 有限长序列可以通过离散傅里叶变换 (DFT)将其频域也离散化成有限长序列 .但其计算量太大 ,很难实时地处理问题 ,因此引出了快速傅里叶变换 (FFT). 1965 年, Cooley 和 Tukey 提出了计算离散傅里叶变换( DFT)的快速算法,将 DFT 的运算量减少了几个数量级。 从此,对快速傅里叶变换( FFT)算法的研究便不断深入,数字信号处理这门新兴学科也随FFT 的出现和发展而迅速发展。 根据对序列分解与选取方法的不 同而产生了 FFT 的多种算法,基本算法是基2 DIT 和基2 DIF。 FFT 在离散傅里叶反变换、线性卷积和线性相关等方面也有重要应用。 快速傅氏变换( FFT),是离散傅氏变换的快速算法,它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性,对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。 它对傅氏变换的理论并没有新的发现,但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换,可以说是进了一大步。 设 x(n)为 N 项的复数序列,由 DFT 变换,任一 X( m)的计算都需要N 次复数乘法和 N1 次复数加法,而一次复数乘法等于四次实数乘法和两次实数加 法,一次复数加法等于两次实数加法,即使把一次复数乘法和一次复数加法定义成一次“运算”(四次实数乘法和四次实数加法),那么求出 N项复数序列的 X( m) ,即 N点 DFT 变换大约就需要 N^2次运算。 当 N=1024 点甚至更多的时候,需要 N2=1048576 次运算,在 FFT 中,利用 WN 的周期性和对称性,把一个 N 项序列(设 N=2k,k 为正整数),分为两个 N/2 项的子序列,每个 N/2 点 DFT 变换需要( N/2) 2 次运算,再用N 次运算把两个 N/2 点的 DFT 变换组合成一个 N 点的 DFT 变换。 这样变换以后,总的运算次数就变成 N+2( N/2) 2=N+N2/2。 继续上面的例子,N=1024 时,总的运算次数就变成了 525312 次,节省了大约 50%的运算量。 而如果我们将这种“一分为二”的思想不断进行下去,直到分成两两一组的 DFT 运算单元,那么 N 点的 DFT 变换就只需要 Nlog2N 次的运算, N 在 1024 点时,运算量仅有 10240 次,是先前的直接算法的 1%,点数越多,运算量的节约就越大,这就是 FFT的优越性。 离散傅里叶变换 X(k)可看成是 z 变换在单位圆上的等距离采样值。 同样, X(k)也可看作是序列傅氏变换  jeX 的采样,采样间隔为ω N=2π /N。 由此看出,离散傅里叶变换实质上是其频谱的离散频域采样,对频率具有选择性 (ω k=2π k/N),在这些点上反映了信号的频谱。 根据采样定律,一个频带有限的信号,可以对它进行时域采样而不丢失任何信息, FFT 变换则说明对于时间有限的信号 (有限长序列 ),也可以对其进行频域采样,而不丢失任何信息。 所以只要时间序列足够长,采样足够密,频域采样也就可较好地反映信号的频谱趋势,所以 FFT 可以用以进行连续信号的频谱分析。 第三章 MATLAB处理流程 (1)打开 MATLAB,新建一个空白的图形界面文件,计算需要添加的 控件种类及个数并设计它们的布局。 ( a) 添加 2个 axes控件,用于显示时域波形和频谱分析; ( b) 添加 5个 static text 控件作为窗口说明使用; ( c) 添加 4个 static text控件用于显示幅值、均值等信号信息; ( e) 添加 4个 push button 空间用于各种操作的开始控制; 双击各个控件并修改其颜色、大小及 string属性。 得到界面如下: ( 2)各控件对应的回调函数的编辑 界面控件及布局创建完成以后,自动生成包含各控 件回调函数在内的 m文件。 点击保存时可以修改 fig 及 m文件名。 系统自动生成的 m文件包括: function varargout = xiaojian01(varargin) gui_Singleton = 1。 gui_State = struct(39。 gui_Name39。 , mfilename, ... 39。 gui_Singleton39。 , gui_Singleton, ... 39。 gui_Open。
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