简述频谱泄露原因 为什么dft能进行连续时间信号的频谱分析？

为什么dft能进行连续时间信号的频谱分析？

DFT信号分析过程如下：1。首先截获接收到的信号x（T），它通常是无限的并且不能被处理。例如，周期信号被截获至少一个周期，否则信息量将丢失。截获后得到有限长信号Xa（t），持续时间为TP2。模拟信号Xa（T）通过间隔为T的理想采样获得。在这种情况下，采样点数由第一步的截获时间n＝TP／T3决定。此时，它仍然是一个脉冲序列。结果，脉冲序列转换器将成为采样值数字信号Xa（NT），其也可被视为数字信号Xa（n）4。之后，将对数字信号执行N点DFT。注意，DFT点数与之前的时域采样点数相同，即n。回到问题上来，为什么会有别名？因为在第一步之后，Xa（T）已经是一个有限长度的信号。此时，它的光谱是无限长的，因此无论使用多少个点进行采样，都会出现混叠，除非使用无限点进行采样。但是，它相当于没有采样，这也是不可能的，所以它经常会引起混叠，但是信号的高频分量往往很小，少量的混叠也是可以允许的。以上只是我个人的观点。如果有任何错误，希望所有的学生和老师都能积极的批评和纠正

及时的参考｜围栏｜效果意味着DFT只能计算一些离散点的相位，而在相位要求非常严格的情况下通常使用贝塞尔滤波器。在用窗函数法设计FIR滤波器时，窗函数窗谱最重要的性能指标是过渡带宽和阻带最小衰减。需要根据时间1/2Nlog2N乘以乘以次数之和2Nlog2N，用抽取的基2 FFT算法计算n个点（n=2L，l为整数）的DFT。当记录长度为Ta时，频率分辨率等于1/Ta，线性系统满足可加性和比例性。关于H（z）H（z-1）的零点和极点相对于单位圆镜对称性的分布。2n U（n）*δ（n-1）=；0.8 n U（n）*U（n）=输入x（n）=cos（ω0n）仅包含频率为ω0的信号，输出y（n）=x（n）cos（n）包含频率为ω0Ω0 1Ω0-1Ω的信号，列傅里叶变换与其z变换的关系是：傅里叶变换等于单位圆上的z变换。DFT是DFS的频域等间隔采样。

如何利用dft分析四种信号的频谱？

DFT谱分析是一种时域和频域的离散变换，适用于数值运算，是分析离散信号和系统的有力工具。在工程实践中，连续信号Xa（T）的谱函数Xa（JW）也是一个连续函数。该函数在实际中很难处理，因此采用DFT近似连续时间信号的傅里叶变换，然后对连续时间信号进行频谱分析，解决了连续信号和系统的傅里叶分析不便于计算机直接计算的问题。

简述频谱泄露原因 求有限长序列的4点dft 计算序列的4点DFT

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。