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MATLAB中DTFT和DFT的实现。

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简介：
DTFT是一种将原始信号在时域上进行离散化的过程，而DFT则是对DTFT结果在频域上的进一步离散化操作。 简而言之，该程序同时对同一序列数据执行了DFT和DTFT的仿真模拟，从而对原始信号在时域和频域上的离散特性进行了全面的考察。

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  • 利用MATLAB实现DTFT和DFT
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    本文章介绍了如何使用MATLAB软件来计算并绘制离散时间傅里叶变换（DTFT）和离散傅里叶变换（DFT），帮助读者深入理解信号处理中的这两种重要变换。 使用MATLAB实现离散时间傅里叶变换（DTFT）和离散傅里叶变换（DFT）。实验目的如下： 1. 深刻理解离散时间信号的傅里叶变换定义及其与连续傅里叶变换之间的关系。 2. 理解序列频谱的性质，包括其连续性和周期性等特征。 3. 能够利用MATLAB编写程序来实现序列的DTFT，并且能够展示出幅频和相频曲线图。 4. 深刻理解DFT定义、DFT谱的物理意义以及它与DTFT之间的关系。 5. 掌握使用MATLAB编程的方法，从而可以对有限长度序列进行有效的DFT运算处理。 6. 了解循环卷积的过程，并能在MATLAB中编写程序来实现这种类型的卷积操作。
     
  • DTFT与DFT的MATLAB实现方法
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    本文介绍了离散时间傅里叶变换（DTFT）和离散傅里叶变换（DFT）在MATLAB中的具体实现方式，包括代码示例及分析。 DTFT是对原信号在时域上的离散处理，而DFT则是对DTFT结果在频域上进行的进一步离散化处理，相当于对原始信号同时进行了时域与频域的离散化操作。本程序分别针对同一离散序列完成了DFT和DTFT的仿真分析。
     
  • DTFT、DFT和FFT的原理与编程示例
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    本教程深入浅出地讲解了离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法FFT的基本原理，并提供了实用的编程实例。 本段落讲解了DTFT（离散时间傅里叶变换）、DFT（离散傅里叶变换）以及FFT（快速傅里叶变换），并提供了多个编程实例以帮助加深对这些概念的理解。文档可以作为学习参考资料，同时也适用于复习使用。
     
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  • MATLAB中DFT的源程序实现
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    本课程探讨了数字信号处理中关键概念和技术，包括离散时间傅里叶变换(DTFT)、离散傅里叶变换(DFT)以及快速傅里叶变换(FFT)，并深入分析了加窗技术及其带来的误差问题。 数字信号处理中的DTFT（离散时间傅里叶变换）、DFT（离散傅里叶变换）、FFT（快速傅里叶变换）以及加窗误差分析是重要的概念和技术。这些技术在信号处理领域有着广泛的应用，对于深入理解和掌握数字信号处理具有重要意义。
     
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    本资源提供DFT和FFT算法的Matlab与Python代码，涵盖DFT、IDFT、FFT、IFFT的应用实践，适合信号处理学习者参考。 DFT的Matlab源代码实现及Python中的DFT、iDFT、FFT、iFFT实现 数字图像处理课程2019年春季小作业3（并不小） 教师：彭玉鑫 前置要求： ``` pip install -r requirements.txt ``` 参考资料： - 课程PPT作为主要参考材料，在相应文件夹中可以找到。
     
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