dtft

Matlab中FFT有1D和2D的,FFT得到的是信号的频谱即t－》f如clear%编写骆遥fs=1000t=0:1/fs:0.6;f1=100;f2=300;x=sin(2*pi*f1*t)+sin

对于一般的周期信号可以用一系列（有限个或者无穷多了）正弦波的叠加来表示.这些正弦波的频率都是某一个特定频率的倍数如5hz、2*5hz、3*5hz……（其中的5hz叫基频）.这是傅立叶级数的思想.所以说

进行FT我做出如下方案：f1=1.9;f2=2;f3=2.05;symstw;x=sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t)+sin(2*pi*f3*t);X=fourier(x,t,

数字频率w=2*pai*f/fsf是模拟频率,fs=抽样频率；f=0.3/2*fs=0.3*5K=1.5KHz对连续信号进行抽样,所得的采样信号的频谱是以2pai为周期的,连续信号频谱的周期延拓,周期

w=-4*pi:2*pi/255:4*pi;x1=[1357911131517];x2=[1-11-11-11-11];y=x1.*x2;h1=freqz(x1,1,w);h2=freqz(x2,1,

对于一般的周期信号可以用一系列（有限个或者无穷多了）正弦波的叠加来表示.这些正弦波的频率都是某一个特定频率的倍数如5hz、2*5hz、3*5hz……（其中的5hz叫基频）.这是傅立叶级数的思想.所以说

DTFT是离散时间傅里叶变换,针对的是连续的信号和频谱.DFT是离散傅里叶变换,针对的是离散的信号和频谱.DFT是DTFT变化而来,其实就是将连续时间t变成了nT.为什么要这样做呢,因为计算机是在数字

离散时间傅里叶变换有时也称为序列傅里叶变换.离散时间傅里叶变换实质上就是单位圆上的(双边)Z变换.当时域信号为连续信号时,用连续时间傅里叶变换；为离散信号时,用离散时间傅里叶变换.离散时间傅里叶变换（

DFS是周期序列的离散傅里叶级数DTFT是非周期序列的傅里叶变换,称离散时间傅里叶变换,其频谱是连续的函数DFT是有限长序列的离散傅里叶变换,是对其DTFT的等间隔抽样,是离散的频谱

离散时间傅里叶变换有时也称为序列傅里叶变换.离散时间傅里叶变换实质上就是单位圆上的(双边)Z变换.当时域信号为连续信号时,用连续时间傅里叶变换；为离散信号时,用离散时间傅里叶变换.离散时间傅里叶变换（

给你举个例子吧,利用MATLAB语句：x=firls(511,[00.40.4041],[1100])产生一个512点得序列x[k],并画出该序列的频谱.clear;b=[00.40.4041];a=

你可以用fft做然后直接画幅度,或者用freqz直接做.后者相当于做DFT,算起来会慢一些.[H1,w]=freqz(y,1,N);z=fft(y,N);两种方式是一样的.

fuction应该为function文件第一行也写上functiontest,并存为test.m