%用二重循环实现DFT:
function xk=dt_0(xn); %define a function
N=length(xn); %caculate the length of the variable
WN=exp(-j.*2.*pi./N);
xk=zeros(1,N); %define a non-zero 一维矩阵
sum=zeros(1,N); %define a non-zero 一维矩阵
for k=1:N %二重循环实现离散傅里叶变换DFT
for n=1:N
sum(n)=xn(n).*WN.^(k.*n);
xk(k)=xk(k)+sum(n);
end
end
end
%用一重循环和内积实现DFT:
function xk=dt_1(xn);
N=length(xn);
WN=exp(-j.*2.*pi./N);
xk=zeros(1,N);
n=[0:N-1];
for k=0:1:N-1;
xk(k+1)=xn*WN.^(k.*n'); %此处下标一定得从1开始,因为matlab的下标是从1开始的
end
end
%不用循环,仅有内积相乘实现DFT:
function xk=dt_2(xn);
N=length(xn);
WN=exp(-j*2*pi/N);
n=0:1:N-1; %定义一个一维矩阵,即行向量,从0到N-1
k=0:1:N-1;
nk=k'*n; %行向量k变换为列向量 乘上 行向量n ,得到一个N x N的矩阵
WNnk=WN.^(nk); %做幂运算后的参数仍为一个 N x N的系数矩阵
xk=xn*WNnk; %行向量 乘以 N x N的系数矩阵 即为DFT变换后的矩阵
end
以下是输入一个行向量xn=[1,2,3,4],MATLAB中用以上三种方法进行DFT的结果如下图所示: