5. Пилообразный сигнал

Все рассуждения и расчеты аналогичны предыдущему пункту. Результаты занесли в таблицу 5. Исходный сигнал и его спектр можно наблюдать на рисунках 10 и 11.

Рисунок 10. Пилообразный сигнал

Рисунок 11. Спектр пилообразного сигнала

Таблица 5. Главные лепестки спектра сигнала пилообразной формы

№ лепестка	Рассчитанные амплитуда и частота лепестков		Полученные амплитуда и частота лепестков
	Частота, кГц	Амплитуда, дБВ	Частота, кГц	Амплитуда, дБВ
1	7	7.0467	7	6,25
2	14	1.0261	13	-0,149
3	21	-2.4957	20	-2,55
4	28	-4.9945	28	-4,95
5	35	-6.9327	35	-7,75

0.3279

6. Сигнал сложной формы (sinc)

Рисунок 12. Сигнал sinc

Рисунок 13. Спектр сигнала sinc

Все рассуждения и расчеты аналогичны предыдущему пункту. Результаты занесли в таблицу 6. Исходный сигнал и его спектр можно наблюдать на рисунках 12 и 13.

Таблица 6. Главные лепестки спектра sinc сигнала

№ лепестка	Рассчитанные амплитуда и частота лепестков		Полученные амплитуда и частота лепестков
	Частота, кГц	Амплитуда, дБВ	Частота, кГц	Амплитуда, дБВ
1	7	-7.676	7	-7,35
2	14	-7.676	13	-7,75
3	21	-7.676	20	-6,95
4	28	-7.676	28	-6,55
5	35	-7.676	35	-7,35

0,2837

3. Вывод

В данной работе мы раскладывали различные сигналы при помощи ряда Фурье. Быстрое преобразование Фурье является алгоритмом для ускоренного расчёта дискретного преобразования Фурье при помощи сокращения числа операций. Для каждого сигнала мы использовали окно видов Hanning и Flattop, для более точного определения частоты и амплитуды пиков соответственно. Тем не менее обнаружилось некоторое смещение от рассчитанных частот и амплитуд на каждом виде сигнала.

По итогам измерений можно сказать, что измеренные значения близки к вычисленным. Отклонения амплитуд и частот вызваны вычислениями интегралов в среде MatLab и ошибками оператора при получении результатов наблюдения.