 # Fourier(1).zip

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fourier transform based on matlab FFT Fourier(1).zip
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close all clear all %% Fourier transform using it with w(1)=0 for i1=1:10 %% change this line for different repetitions N0=24; s=i1; N=s*N0; t=linspace(1,N,N); w1=2*pi/N0; %nominal frequency of a cosine u0=cos(w1*t)+cos(2*w1*t); % sampling the signal every second. Then we should be able to see 4 peaks u=u0'; for rep=2:s u=[u;u0']; % Let us repeat the signal s times end %stem([1:N],u); U=zeros(N,1); for l=1:N for k=1:N U(l)=U(l)+u(k)*exp(-1i*(2*pi/N)*(l-1)*k); end end U=U/sqrt(N); %% normalization constant w=linspace(0,2*pi*(N-1)/N,N); % The frequency range only depends on the sampling time! stem(w,abs(U).^2) % once we plot the signal with respect to the frequency,... ...all peaks are obtained at the same frequency! hold on end xlabel('\omega (rad)') ylabel('Magnitude') % % % Alternative way to compute it with w(N)=0 % W=zeros(N0,N0); % for i1 = 1:N0 % for i2 = 1:N0 % W(i1,i2)=exp(-1i*2*pi/N0*i1*i2); % end % end % W*u' % % Alternative way to compute it with w(1)=0 % % W1=zeros(N0,N0); % for i1 = 1:N0 % for i2 = 1:N0 % W1(i1,i2)=exp(-1i*2*pi/N0*(i1-1)*i2); % end % end % W1*u'   相关推荐
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