由以上三幅图看出：不能对(1)中的64点信号补零而分辨出两个谱峰，这样的方法只能改变屏幕分辨率，但可以通过加hamming窗来实现对谱峰的分辨。 程序代码
W0=2*pi/15; W1=2.3*pi/15; N=64; L=1024; k=0:N-1;
x=cos(W0*k)+0.75*cos(W1*k); X=fft(x,L);
plot((0:L-1)/N,abs(X)); grid on;
title('1024点FFT');
M2-5 已知一连续信号为x(t)=exp(-3t)u(t)，试利用DFT近似分析
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其频谱。若要求频率分辨率为1Hz，试确定抽样频率fsam、抽样点数N以及持续时间Tp。
解：
本题使用矩形窗，则N?fsamfsam1??fsam，Tp??1 ?f1?f
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由以上三幅图可以看出当fsam越来越大时，近似值越来越接近
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于实际值。即fsam越大拟合效果越好，造成的混叠也是在可以允许的范围内。 程序代码
fs=100; ws=2*pi*fs; Ts=1/fs; N=fs;
x=exp(-3*Ts*(0:N-1)); y=fft(x,N); l=length(y);
k=linspace(-ws/2,ws/2,l);
plot(k,Ts*fftshift(abs(y)),'b:'); hold on;
w=linspace(-ws/2,ws/2,1024); y1=sqrt(1./(9+w.^2)); plot(w,y1,'r')
title('fs=100Hz时的频谱') legend('近似值','实际值);
M2-6 试用DFT近似计算高斯信号g(t)?exp(?dt2)的频谱抽样值。
π?2通过和频谱的理论值G(j?)?exp(?)比较，讨论如何根据时域的信
d4d号来恰当地选取截短长度和抽样频率使计算误差能满足精度要求。
解：
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