吉布斯现象的matlab仿真,吉布斯现象matlab代码

信号与系统实验
一:实验题目
运用matlab验证吉布斯现象 二:实验原理
对于具有不连续点(跳变点)的波形,所取级数项数越多,近似波形的方均误差虽可减小,但在跳变点处的峰起(上冲)值不能减小,此峰起随项数增多向跳变点靠近。(详见课本279页) 三:实验内容
1.计算N取不同值时的方均误差EN的值 2.用matlab画出N取不同值时
S(t)=a0??[ancos(n?1t)?bnsin(n?1t)]的图。
n?1N
四:实验过程
我们取课本99页的函数f(t)作为实验的目标函数
? -E/2 (?T/2?t??T/4)
?
f(t)=?E/2(?T/4?t?T/4)
?-E/2(T/4?t?T/2)?
matlab有专门产生矩形波的函数square(t),为了显示对称波形,
将它移动四分之一个周期,即square(t+T/2),然后再乘上我们此题中的振幅,因此得到
f_t=(E/2)*square(t+T/2);
E2
已知周期函数f(t)的傅里叶级数为
f(t)=a0??[ancos(n?1t)?bnsin(n?1t)]
n?1
?
因为此题的函数既是偶函数,又是奇谐函数。因此在它的傅里叶级数中只可能含有奇次谐波的余弦项。所以于是
f(t)?
2E
an?
2En?sin()n?2
11
[cos(?1t)?cos(3?1t)?cos(5?1t)??]?35
若取傅里叶级数的前(2N?1)项来逼近周期函数f(t),则有限项傅里叶级数为
S(t)=a0??[ancos(n?1t)?bnsin(n?1t)]
n?1N
2E2N?1sin(nt)
SN??Tnn?1进一步简化为
为了得到对称波形,将它移动四分之一个周期,即
2E
T
2N?1sin(nt?
SN?
?
n?1
n
n?T
)
这样用S(t)逼近f(t)引起的误差函数为?N(t)?f(t)?S(t) 方均误差等于
2
EN??N(t)?
SN就是代码中的S
1t0?T12
?N(t)dt?t0T1
在程序中我们取t=-T:0.0001:T;将t等分成多份,所以不能直接用积分函数int(即不连续),所以依据定义的方法来求积分(极限法)
lim(??(t1)?t)因为均分所以积分变为?t?
2
N
t1??TT
?t?0
t1??T
??
T
2N
2
其中??N为
t1??T
T
2
所有分量t1对应的?N值的总和
求EN时应除以总周期即2T数,matlab中为
?t
即是将区间分为多少等份的倒2T
1
,其中length(t)为将区间分成的等份数。
length(t)
综上 ,我们得EN?
t1??T
??
T
2N
length(t)
?
sum((f_t-S).^2)
(后面是用在
length(t)
matlab 中的计算方法)
第一问:
运行matlab分别令N?1;N?3;N?5 得n?2N?1,n为En的计数,出E1?0.7577;E2?0.3975;E3?0.2678…………如下表1
表1 方均误差
第二问:
3
2
相应的函数值f(t)和S(t)
1
-1
-2
-3-4
-3-2-1
0时间t
1234
有限级数 S2
3
2
相应的函数值f(t)和S(t)
1
-1
-2
-3-4
-3-2-1
0时间t
1234
3
2
相应的函数值f(t)和S(t)
1
-1
-2
-3-4
-3-2-1
0时间t
1234
有限级数 S20
相应的函数值f(t)和S(t)
-4
-3-2-1
0时间t
1234
放大跳变点附近的图像得到下图
有限级数 S20
2.352.32.252.22.152.12.051.3
1.35
1.4
1.45
1.51.55时间t
1.6
1.65
1.7
1.75
相应的函数值f(t)和S(t)
五:实验结论与分析
由第一问的表1和第二问的图像可知,随着N的增大,即随着所取级数项数的增多,进似方均误差减小,且峰起随着项数的增多向跳变点靠近,并且从有限级数S20跳变点附近的放大图可知峰起值趋于相同(峰起值趋近于跳变值的9%,这里不再予以验证)。 代码如下:
clear;
E=4; T=pi;
t=-T:0.0001:T;%周期 N=input(\’N\’); i=1;
for i=1:N%设出i,让它变化,从而绘出S1,S2,S3……SN a=0;
for n=1:2:i
b=(E/2)*sin(n*t+n*T/2)/n;%移动四分之一周期以显示对称波形 a=a+b; end
S(i,:)=4*a/T;
f_t=(E/2)*square(t+T/2); plot(t,S,t,f_t) xlabel(\’时间t\’)
ylabel(\’相应的函数值f(t)和S(t)\’) title(\’有限级数 S20\’) end
E_N=sum((f_t-S(N,:)).^2)/length(t)
22725274
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