数字信号处理实验二：FFT算法的MATLAB实现

数字信号处理实验二：FFT算法的MATLAB实现

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此文档包含了使用MATLAB实现快速傅里叶变换（FFT）算法的三个实验题目。FFT算法是数字信号处理中一种重要的算法，能够有效地对信号进行频谱分析。

实验内容

题一：DFT计算与图形绘制

对于有限序列 ( x(n) = \cos(n \pi / 6) ) 且 ( N = 12 )，利用MATLAB计算其离散傅里叶变换（DFT）并绘制相应的图形。

题二：含噪信号频率分析

分析一个由50Hz和120Hz正弦波构成的信号，该信号受到均值随机噪声干扰。使用MATLAB进行FFT变换，以分析信号所包含的频率成分。

题三：语音信号的FFT处理

调用原始语音信号mtlb，执行FFT变换后移除幅值小于1的变换值，最后重构语音信号。要求在同一图形窗口中比较以下四幅语音信号的频谱图：

1. 原始语音信号的频谱图
2. FFT变换后的频谱图
3. 去掉幅值小于1的FFT变换值后的频谱图
4. 重构后的语音信号的频谱图

注意事项

• 请确保您的MATLAB环境已经搭建好，并且拥有处理上述实验所需的工具箱。
• 遵循实验步骤，逐步实现FFT算法，并准确绘制相关图形。
• 在进行信号处理时，注意采样率和信号频率的关系，避免出现混叠现象。

通过完成这些实验，您将加深对FFT算法的理解，并掌握如何利用MATLAB进行信号处理和频谱分析。

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