МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ, МОЛОДІ ТА СПОРТУ УКРАЇНИ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ „ЛЬВІВСЬКА ПОЛІТЕХНІКА” ІКТА Кафедра Захист інформації З В І Т До лабораторної роботи №2 з курсу: „ Засоби прийому та обробки інформації в системах технічного захисту ” на тему: „ ДИСКРЕТНЕ ПЕРЕТВОРЕННЯ ФУР’Є З ДОПОМОГОЮ ІНСТРУМЕНТАЛЬНИХ ЗАСОБІВ МАТЛАБ. ДИСКРЕТНЕ ОБЕРНЕНЕ ПЕРЕТВОРЕННЯ ФУР’Є ТА ФІЛЬТРАЦІЯ СИГНАЛІВ ” Мета роботи : вивчити засоби МАТЛАБ для визначення спектральних характеристик детермінованих дискретних сигналів та дослідити спектральні характеристики сигналу заданого варіанту. Вивчити засоби МАТЛАБ для визначення характеристик детермінованих сигналів із заданими спектральними властивостями та навчитися розв’язувати задачу фільтрації на основі обернене перетворення Фур’є. Завдання: Номер варіанту Тип сигналу Параметри сигналу    Амплітуда Частота, Гц Час квантування, с  1 Сходинка («скачок») 10 --------- 1   Лістинг програми: t=0:0.1:10; x=10.* (t>5); figure(1); plot(t,x); y = x + 2*randn(size(t)); %сигнал з помилкою figure(2); plot(1000*t(1:50),y(1:50)); %графік сигналу xlabel('time (milliseconds)'); Y = fft(y,512); %перетворення Фур’є Pyy = Y.* conj(Y) ; %модуль перетворення Фур’є f = 1000*(0:256)/512; %вектор половини частоти дискретизації figure(3); plot(f,Pyy(1:257)); %графік амплітудного спектру на половині частоти title('Frequency content of y') xlabel('frequency (Hz)') / Графік сигналу «сходинка» / Часова діаграма сигналу з помилкою / Графік амплітудного спектру сигналу на половині частоти t=0:0.1:10; x=10.* (t>5); figure(1); plot(t,x); y = fft(x); % перетворення Фур’є m = abs(y); %модуль комплексного спектру p = unwrap(angle(y)); %фаза комплексного спектру f = (0:length(y)-1)'*100/length(y); % частота в герцах %figure(2); subplot(2,1,1), plot(f,m), ylabel('Abs. Magnitude'), grid on %figure(3); subplot(2,1,2), plot(f,p*180/pi) ylabel('Phase [Degrees]'), grid on xlabel('Frequency [Hertz]') / t=0:0.1:10; x=10.* (t>5); figure(1); plot(t,x); y = x + 0*randn(size(t)); %сигнал с помилкою n=100; %кількість відрахунків figure(2) plot(t(1:n),y(1:n));grid; %графік сигналу title('Signal Corrupted with Zero-Mean Random Noise'); xlabel('time (milliseconds)'); Y = fft(y,n); % перетворення Фур’є Pyy = Y.* conj(Y) / n; %модуль перетворення Фур’є f = 1000*(0:n)/n; %половина частоти дискретизації figure(3) plot(f(1:100),Pyy(1:100)); grid; %график АЧХ title('Frequency content of y') xlabel('frequency (Hz)') %**************************** обернене перетворення Фур’є ************* N=100; Y1=[Y(1:N) zeros(1,n-N)]; %зрізування спектру сигналу figure(4) x1=ifft(Y1,n); %обернене перетворення Фур’є plot(t(1:n),2*x1(1:n),t(1:n),y(1:n)),grid; / / / Блок-схема генерації сигналу в системі СІМУЛІНК / Генерація в системі СІМУЛІНК / / Висновок: На цій лабораторній роботі я ознайомився із засобами МАТЛАБ для визначення спектральних характеристик детермінованих дискретних сигналів та дослідив спектральні характеристики сигналу.