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发表于 2012-2-10 11:09:21
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本帖最后由 eecsseudl 于 2012-2-11 09:42 编辑
希望能够给你一个清楚的解释:
注意傅里叶变换,性质1和性质2为假设命名,有
性质1:离散非周期序列----离散时间傅里叶变换--->连续周期函数 ,
性质2:离散非周期序列---傅里叶级数----> 连续周期序列
假设:x=[3,11,7,0,-1,4,2];h= h=[2,3,0,-5,2,1] ;必然有两者卷积为:y=conv(x,h),长度为length(x)+length(h)-1,即12个。因为x,y,h是有限长序列,故X,Y,H在频域应该是连续的周期函数,但是采用FFT算法实现,故在FFT变换时,因为X,Y,H都是周期函数,长度都应是最长的那个序列的长度,那么所有的信息不会发生变化。进行如下运算:
X=fft(x,length(y));Y=FFT(y) ;H=Y./X ;
此处到的一个长度为length(y)的信道响应H的信息,将此H进行采用IFFT进行逆傅里叶级数变换,得到的是一个长度为length(y)的时域信道响应特征,其前length(h)个变量为h,后部length(y)-length(h)的数据位零。 |
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