matlab进行fft变换

()82488,81314axnpqqqqpppp1.观察高斯序列的时域和频域特性(1)固定信号中参数，改变的值，使分别等于、、，观察它们的时域和频域特性，了解当取不同值时，对信号序列的时域和频域特性的影响；(2)固定，改变使分别等于、、，观察参数的变化对信号序列的时域和频域特性的影响，注意等于多少时，会发生明显的泄漏现象，混叠是否也随之出现？1.解答•源程序N=30,n=0:N-1,p=8,q=2,Xn=exp(-(n-p).^2/q)Xk=abs(fft(Xn,N))figure(1)subplot(211)stem(n,Xn)，gridontitle('Xn')subplot(212)stem(n,Xk),gridontitle('Xk')（1）p=8,q=205101520253000.20.40.60.81Xn0510152025300123Xkp=8,q=405101520253000.20.40.60.81Xn05101520253001234Xkp=8,q=805101520253000.20.40.60.81Xn0510152025300246Xk（2）q=8,p=805101520253000.20.40.60.81Xn0510152025300246Xkq=8,p=1305101520253000.20.40.60.81Xn0510152025300246Xkq=8,p=1405101520253000.20.40.60.81Xn0510152025300246Xkp=13时，发生明显泄露现象。无混叠0.1,0.0625,affp2.观察衰减正弦序列的时域和频域特性(1)，检查谱峰出现位置是否正确，注意频谱的形状，绘出幅频特性曲线；(2)改变使分别等于0.4375、0.5625，观察这两种情况下，频谱的形状和谱峰出现的位置，有无混叠和泄漏现象？说明产生的原因。解答•源程序N=30,n=0:N-1,a=0.1,f=0.0625Xbn=(exp(-(a*n))).*sin(2*pi*f*n)Xbk=abs(fft(Xbn,N))subplot(211)stem(n,Xbn),gridontitle('Xbn')subplot(212)stem(n,Xbk),gridontitle('Xbk')（1）a=0.1,f=0.0625051015202530-0.500.51Xbn0510152025300246Xbk（2）a=0.1,f=0.4375051015202530-1-0.500.51Xbn0510152025300246Xbka=0.1,f=0.5625051015202530-1-0.500.51Xbn0510152025300246Xbk8()()()()8cdcdNFFTxnxnxnxnNFFTFFT3.观察三角波和反三角波序列的时域和频域特性(1)用点分析序列和的幅频特性，观察两者的序列形状和频谱曲线有什么异同？(2)在和末尾补零，用点分析这两个信号的幅频特性，观察幅频特性发生了什么变化？两种情况下的频谱还有相同之处吗？这些变化说明了什么？3.解答：•源程序•N=8•Xcn=[0,1,2,3,4,3,2,1]•Xck=abs(fft(Xcn,N))•subplot(221)•stem(Xcn)•title('Xcn')•subplot(222)•stem(Xck)•title('Xck')•Xdn=[4,3,2,1,0,1,2,3]•subplot(223)•stem(Xdn)•title('Xdn')•Xdk=abs(fft(Xdn,N))•subplot(224)•stem(Xdk)•title('Xdk')（1）0246801234Xcn0246805101520Xck0246801234Xdn0246805101520Xdk（2）补零后010203001234Xcn0246805101520Xck010203001234Xdn0246805101520Xdk()sin(20.125)cos[2(0.125)]0,1,,11/161/64xnnfnnNNfNf4.一个连续信号含两个频率分量，经采样得已知=16，分别为和，观察其频谱；当=128，不变，其结果有何不同，为什么？解答：源程序N=16,n=0:N-1,f=1/16Xn=sin(2*pi*0.125*n)+cos(2*pi*(0.125+f)*n)Xk=abs(fft(Xn,N))subplot(211)stem(n,Xn)subplot(212)stem(n,Xk)N=16,f=1/16051015-2-101205101502468N=16,f=1/64051015-101205101502468N=128,f=1/16020406080100120140-2-1012020406080100120140010203040506070N=128,f=1/64020406080100120140-2-1012020406080100120140010203040506070()82()0.10.0625abxnpqxnaf5.用FFT分别计算（，）和（，）的16点循环卷积和线性卷积。5.解答•线性卷积源程序•N=16,n=0:N-1,p=8,q=2,a=0.1,f=0.0625•Xan=exp(-(n-p).^2/q)•Xak=abs(fft(Xan,N))•Xbn=(exp(-(a*n))).*sin(2*pi*f*n)•Xbk=abs(fft(Xbn,N))•subplot(221)•stem(n,Xak)•title('Xak')•subplot(222)•stem(n,Xbk)•title('Xbk')•Ylk=Xak.*Xbk•yn=ifft(Ylk)•subplot(223)•stem(yn)•title('yn')线性卷积0510150123Xak05101501234Xbk05101520-1012yn()82()0.10.0625abxnpqxnaf6.用FFT分别计算（，）和（，）的16点循环相关和线性相关。问一共有多少种结果，它们之间有何异同点？