普通透镜和傅里叶透镜的区别.

普通透镜和傅里叶透镜的区别.

普通透镜要求共轭面无像差,为此要消除各种像差。由几何关系可计算平行光入射在透镜后焦面得到的像高:,因为,傅里叶变换透镜:频谱面上能够获得有线性特征的位置与空间频率关系:。

普通透镜和傅里叶透镜对平行光输入在后焦面上光点的位置差:

称频谱畸变。

普通透镜只有在很小时才符合傅里叶变换透镜的要求。要专门设计消除球差和慧差,适当保留畸变以抵消频谱畸变。

普通透镜(即使无像差),也只有在很小范围内才能得到准确的傅里叶谱,但对于谱点性质没有要求的场合,像差得到校正的普通透镜也是适合于作傅里叶变换用的。

为了克服普通透镜完成傅里叶变换所受到的限制,必须专门设计一种傅里叶变换透镜,它具有完成准确傅里叶变换的功能。为了保证频谱的准确分布,必须让傅里叶透镜能产生一个与谱点非线性误差大小相等符号相反的畸变值。如果不按常规对透镜进行校正像差,而保留适当的畸变,但消除透镜球差和慧差,即要求满足正弦条件,对于平行光轴出射的无限远正弦条件为:

上式表明,当出射光线满足正弦条件时,像点坐标与空间频率成线性关系。由像差理论可知,当消除的球差和慧差时,必然剩余一定的畸变量。这正是傅里叶透镜与普通成像透镜之间的区别。

傅里叶(Fourier)级数的指数形式与傅里叶变换

傅里叶(Fourier )级数的指数形式与傅里叶变换 专题摘要:根据欧拉(Euler )公式,将傅里叶级数三角表示转化为指数表示,进而得到傅里叶积分定理,在此基础上给出傅里叶变换的定义和数学表达式。 在通信与信息系统、交通信息与控制工程、信号与信息处理等学科中,都需要对各种信号与系统进行分析。通过对描述实际对象数学模型的数学分析、求解,对所得结果给以物理解释、赋予其物理意义,是解决实际问题的关键。这种数学分析方法主要针对确定性信号的时域和频域分析,线性时不变系统的描述以及信号通过线性时不变系统的时域分析与变换域分析。所有这些分析方法都离不开傅里叶变换、拉普拉斯变换和离散时间系统的z 变换。而傅里叶变换的理论基础是傅里叶积分定理。傅里叶积分定理的数学表达式就是傅里叶级数的指数形式。 不但傅里叶变换依赖于傅里叶级数,就是纯数学分支的调和分析也来源于函数的傅里叶级数。因此,傅里叶级数无论在理论研究还是在实际应用中都占有非常重要的地位。我们承认满足狄里克莱(Dirichlet )条件下傅里叶级数的收敛性结果,不去讨论和深究傅里叶展式的唯一性问题。 傅里叶级数的指数形式 一个以T 为周期的函数)(t f ,在]2 ,2[T T 上满足狄里克莱条件:1o

)(t f 连续或只有有限个第一类间断点;2o 只有有限个极值点。那么)(t f 在]2 ,2[T T - 上就可以展成傅里叶级数。在连续点处 ∑∞ =++=1 )sin cos (2)(n n n t n b t n a a t f ωω, (1) 其中 T πω2= , ),2,1,0(,cos )(2 22Λ==?-n dt t n t f T a T T n ω, (2) ),3,2,1(,sin )(2 22 Λ==?-n dt t n t f T b T T n ω, (3) 根据欧拉(Euler )公式:θθθsin cos j e j +=,(1)式化为 ∑∞=--?? ????-+++=10222)(n t jn t jn n t jn t jn n j e e b e e a a t f ωωωω ∑∞=-?? ? ???++-+=10222n t jn n n t jn n n e jb a e jb a a ωω, (4) 若令 dt t f T c T T ?-=22 0)(1 Λ,3,2,1,)(1 ]sin )[cos (1 sin )(1cos )(1222 2222 22==-=-=-=????-----n dt e t f T dt t n j t n t f T dt t n t f T j dt t n t f T jb a c T T t jn T T T T T T n n n ωωωωω Λ,3,2,1,)(1 22 ==?--n dt e t f T c T T t jn n ω 综合n n c c c -,,0,可合并成一个式子 Λ,2,1,0,)(1 22 ±±==?--n dt e t f T c T T t jn n ω, (5)

傅里叶变换与傅里叶级数

重温傅里叶—笔记篇 本文记录的大多是基础的公式,还有一些我认为比较重要的有参考价值的说明。(如果对这些公式已经很熟悉,可以直接看第三部分:总结性说明) 重温傅里叶—笔记篇 一、傅里叶级数 $关于三角函数系的正交性: 三角函数系包括: 1,cos x,sinx,cos2x,sin 2x,……cos nx,sinnx,…… “正交性”是说,三角函数系中的任何一项与另一项的乘积,在(-π, π) 区间内的积分为0。(任何两相的积总可以展成两个频率为整数倍基频的正余弦函数之和或差,而这两个展开后的正余弦在(-π, π)上积分都为0)。 不同频率(但都是整数倍基频)的两个正弦函数之积,在(-π, π)上积分恒为0。 同频率的两个正弦函数之积,只有在这两个正弦的相位正交时,其在(-π, π)上积分才是0。 三角函数系中除“1”以外的任何一项的平方,在(-π, π)上的积分恒为π,“1”在这个区间上的积分为2π。

$ 上公式! ①当周期为2π时: 式(1): 上式成立的条件是f(x)满足狄立克雷充分条件: 1.在任意有限区间内连续,或只有有限多个第一类间断点; 2.任意的有限区间,都可被分成有限多个单调区间(另一种说法是:任意有限区间内只有有限多个极值点,其实是一样的)

式(1)第一行中的a0/2 就是f(x)的周期平均值,而且第一行的式子只对f(x)是连续函数的情况成立;如果f(x)不连续,则应表示成“(1/2) ×[f(x-0)+f(x+0)]”,即f(x)左右极限的算术平均。下面的类似情况都是这样,之后就不再专门说明,这些大家应该都懂。 第三、四行中,n的取值都是:1,2,3,4,……n,……(都为正,且不包含0)。 ②当周期为2L时(这也是最一般的情形): 式(2): 第一行中的a0/2 就是f(x)的周期平均值; 第三、四行中,n的取值都是:1,2,3,4,……n,……(都为正,且不包含0)。

傅里叶变换性质证明

傅里叶变换性质证明 Company number:【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】

傅里叶变换的性质 2.6.1线性 若信号和的傅里叶变换分别为和, 则对于任意的常数a和b,有 将其推广,若,则 其中为常数,n为正整数。

由傅里叶变换的定义式很容易证明线性性质. 显然傅里叶变换也是一种线性运算,在第一章我们已经知道了,线性有两个含义:均匀性和叠加性。均匀性表明,若信号乘以常数a,则信号的傅里叶变换也乘以相同的常数a,即 叠加性表明,几个信号之和的傅里叶变换等于各个信号的傅里叶变换之和 ? 2.6.2 反褶与共轭性 设f(t)的傅里叶变换为,下面我们来讨论信号反褶、共轭以及既反褶又共轭后,新信号的傅里叶变换。

(1)反褶 f(-t)是f(t)的反褶,其傅里叶变换为 (2)共轭 (3)既反褶又共轭 本性质还可利用前两条性质来证明: 设g(t)=f(-t),h(t)=g*(t),则 在上面三条性质的证明中,并没有特别指明f(t)是实函数还是复函数,因此,无论f(t)为实信号还是复信号,其傅里叶变换都满足下面三条性质2.6.3 奇偶虚实性 已知f(t)的傅里叶变换为。在一般情况下,是复函数,因此可以把它表示成模与相位或者实部与虚部两部分,即 ? 根据定义,上式还可以写成 下面根据f(t)的虚实性来讨论F()的虚实性。 (1) f(t)为实函数对比式(2-33)与(2-34),由FT的唯一性可得 ()f(t)是实的偶函数,即f(t)=f(-t)

X()的积分项是奇函数,而奇函数在对称区间内的积分为零,故 这时X()=0,于是 可见,若f(t)是实偶函数,则F()也是实偶函数,即 左边反褶,右边共轭 ()f(t)是实的奇函数,即-f(t)=f(-t) R()的积分项是奇函数,而奇函数在对称区间内的积分为零,故 这时R()=0,于是 可见,若f(t)是实奇函数,则F()是虚奇函数,即 左边反褶,右边共轭 有了上面这两条性质,下面我们来看看一般实信号(即可能既不是偶信号,又不是奇信号,反正不清楚,或者说是没有必要关心信号的奇偶特性)的FT频谱特点。 2.6.4对称性

傅里叶级数及变换的本质解释和形象阐述

傅里叶级数及变换的本质解释和形象阐述 ——老师不会这么讲,书上也不会讲很多人学信号与系统、数字信号处理学了几年,关于傅里叶级数和傅里叶变换可能还是一知半解,只能套用公式,根本不理解为什么要这么算,也就是有什么实际含义——可以说,几乎所有信号与系统里面的数学公式都是有实实在在的物理含义的!那么,什么是傅里叶变换,它是怎样一种变换,具体有怎么变换,有没有确切一点或者形象一点的物理解释呢?下面笔者将尝试将自己的理解比较本质和形象地讲出来,形式是思考探讨渐进的模式,也就是我自己的思考过程,希望对大家有所帮助。 首先,要知道傅里叶变换是一种变换,准确点说是投影。傅里叶变换的投影问题,一直想不明白那一系列的正交函数集,到底是什么样一个函数集合,或者说是怎么样的一个空间。所谓三角傅里叶级数当成谐波分析的时候很好理解——同一个时间轴,也就是说同一个维度的分解和叠加,肯定没错,也很实用。但是要是从投影(或者说变换)的角度来说,怎么解释呢?这一系列正弦余弦的函数,在一个区间内,是一个完备的正交函数集,每一个函数所带的系数(或者叫权重),就是原函数在这个函数的方向上的一个投影(说方向不准确,但找不到其他的词)。那么,原函数到底是一个什么样的函数,和各正交基函数又是怎样的一种关系呢?这个投影又是怎么投的呢?三维或者二维空间,一个矢量在各正交基的投影很好理解,那么,傅里

叶变换的正交基函数,也是这样一种相互垂直的关系么???投影也是取余弦值么? 这可以很容易地想清,我们只用余弦或者只用正弦就可以,如cos(2pi*nf0)系列,显然每两个函数图像之间不可能是垂直关系,相反可以看出这是在同一个维度里面的!所以上面两个答案是否定的。 那么,到底是怎么正交、怎么投影的呢。出现这个问题,是因为开始看书的时候我看得太粗心太浅显,没有认真透彻地理解函数正交的含义,没想到那才是最重要最根本的,从那里面再深刻理解一下,问题就迎刃而解。 函数正交和矢量正交完全不一样,是两个概念。函数正交是两个函数,一个不变另一个取共轭值然后逐点相乘再求积分的结果,积分就涉及到一个区间,这也很重要。如果满足:当这两个函数不同时,积分值为0;当两函数相同,积分值不为0。那么这两个函数在这个区间上正交。现在再回过头去看正弦或者余弦函数序列,在各个周期内,都满足上述条件,在正弦和余弦函数之间同样满足,所以这些函数是正交的。至于完备,很明显看出,不去证明了。 第一个问题解决了,现在看怎么去投影了。为更易于理解,我们取指数傅里叶变换为例。众所周知exp(jwt)表示的是一个圆周,我们用来作傅里叶变换的因子,正是这个形式(exp(-jwt)),这里我们还要理解一下傅里叶变换和傅里叶级数的区别,前者求的是复指数傅里叶级数的系数,即每个正交函数的系数(权重),复指数傅里叶级数的正交函数集正是exp(jwt),所以求系数刚好乘以一个共轭

傅里叶变换性质证明

傅里叶变换的性质 2.6.1线性 若信号和的傅里叶变换分别为和, 则对于任意的常数a和b,有 将其推广,若,则 其中为常数,n为正整数。 由傅里叶变换的定义式很容易证明线性性质. 显然傅里叶变换也是一种线性运算,在第一章我们已经知道了,线性有两个含义:均匀性和叠加性。均匀性表明,若信号乘以常数a,则信号的傅里叶变换也乘以相同的常数a,即

叠加性表明,几个信号之和的傅里叶变换等于各个信号的傅里叶变换之和 2.6.2 反褶与共轭性 设f(t)的傅里叶变换为,下面我们来讨论信号反褶、共轭以及既反褶又共轭后,新信号的傅里叶变换。 (1)反褶 f(-t)是f(t)的反褶,其傅里叶变换为 (2)共轭 (3)既反褶又共轭

本性质还可利用前两条性质来证明: 设g(t)=f(-t),h(t)=g*(t),则 在上面三条性质的证明中,并没有特别指明f(t)是实函数还是复函数,因此,无论f(t)为实信号还是复信号,其傅里叶变换都满足下面三条性质 2.6.3 奇偶虚实性 已知f(t)的傅里叶变换为。在一般情况下,是复函数,因此可以把它表示成模与相位或者实部与虚部两部分,即 根据定义,上式还可以写成 下面根据f(t)的虚实性来讨论F()的虚实性。

(1) f(t)为实函数 对比式(2-33)与(2-34),由FT的唯一性可得 ()f(t)是实的偶函数,即f(t)=f(-t) X()的积分项是奇函数,而奇函数在对称区间内的积分为零,故 这时X()=0,于是 可见,若f(t)是实偶函数,则F()也是实偶函数,即 左边反褶,右边共轭 ()f(t)是实的奇函数,即-f(t)=f(-t) R()的积分项是奇函数,而奇函数在对称区间内的积分为零,故 这时R()=0,于是 可见,若f(t)是实奇函数,则F()是虚奇函数,即 左边反褶,右边共轭 有了上面这两条性质,下面我们来看看一般实信号(即可能既不是偶信号,又不是奇信号,反正不清楚,或者说是没有必要关心信号的奇偶特性)的FT频谱特点。 2.6.4对称性 傅里叶变换与傅里叶反变换之间存在着对称关系,称为傅里叶变换的对称性质。若已知

傅里叶变换和傅里叶级数的收敛问题

1、傅里叶变换和傅里叶级数的收敛问题 由于傅里叶级数是一个无穷级数,因而存在收敛问题。这包含两方面的意思:是否任何周期信号都可以表示为傅里叶级数;如果一个信号能够表示为傅里叶级数,是否对任何t 值级数都收敛于原来的信号。关于傅里叶级数的收敛,有两组稍有不同的条件。 第一组条件:如果周期信号()t x 在一个周期内平方可积,即 ()∞

吉布斯现象: 当简单地把信号频谱截断时,相当于给信号频谱加上了一个矩形窗口函数,正是由于矩形窗口函数的时域特性导致了在间断点处的吉布斯现象的产生。 2、周期序列的傅里叶级数展开和傅里叶变换之间的问题 假定()t x 是一个长度为N 的有限长序列,将()t x 以N 为周期延拓而成的周期序列为()n x ~,则有 ()()∑∞-∞=-= r rN n x n x ~ 或表示为()()()N n x n x =~。于是()n x ~ 与()n x 的关系表示为: ()()()N n x n x =~ ()()()n R n x n x N ~= 将()n x ~表示为离散时间傅里叶级数有: ()()kn N N n W k X N n x --=?=∑10~~ 1 ()()kn N N n W n x k X ?=∑-=10~ ~ 其中()k X ~是傅里叶级数的系数,这样做的目的是使其表达形式与离散时间傅里叶变换的形式相类似。如果将()k X ~的主值周期记为()k X ,10-≤≤N k ,由于以上两式中的求和范围均取为区间0~N-1,在次区间内()n x ~ =()n x ,因此可以得到: ()()kn N N n W n x k X ∑-==10~, 10-≤≤N k ()()kn N N n W k X N n x --=∑=10~1, 10-≤≤N n 表明时域N 点有限长序列()n x 可以变换成频域N 点有限长序列()k X 。显然,DFT 与DFS 之间存在以下关系: ()()()N k X k X =~

傅里叶变换推导

2.3 快速傅立叶变换问题 1) 问题背景 在数值电路的传输中,为了避免信号干扰,需要把一个连续信号 x(t)先通过取样离散化为一列数值脉冲信号x(0), x(1), …… ,然后再通过编码送到传输电路中。如果取样间隔很小,而连续信号的时间段又很长,则所得到的数值脉冲序列将非常庞大。因此,传输这个编码信号就需要长时间的占用传输电路,相应地也需要付出昂贵的电路费用。 那么能否经过适当处理是使上述的数值脉冲序列变短,而同时又不会丧失有用的信息?的经过研究,人们发现,如果对上述数值脉冲序列作如下的变换处理: ∑-=--=-==1 0/21 ,1,...,1,0,)()(N k N nki i N n e k x n X π (1) 则所得到的新序列X(0), X(1) , ……将非常有序,其值比较大的点往往集中在某一很狭窄的序列段内,这将非常有利于编码和存储,从而达到压缩信息的目的。 公式(1)就是所谓的离散傅立叶变换,简称DFT 。现在我们来分析一下计算DFT 所需要的工作量。如果我们不考虑公式(7.1)中指数项的运算,那么计算其每一个点X (n) 需要N 次复数乘法和N-1次的复数加法。显然当N 很大时,这个工作量也非常巨大。正是由于这个原因,使得DFT 的应用范围在过去很长的时间里受到了严格的限制。注意到公式(1)是非常有规律性的,那么能否利用这种规律性来降低DFT 的计算时间? 1965年,凯莱和塔柯的提出了一种用于计算DFT 的数学方法,大大减少了DFT 的计算时间,同时又特别适用于硬件处理,这就是所谓的快速傅里叶变换,简称FFT 。鉴于DFT 的数据结构可以通过傅立叶变换的离散化获得,亦可通过三角插值得到,而本质上又同连续傅里叶分析有着极为密切的关系。下面我们从傅立叶级数级数和傅立叶积分入手,导出DFT 结构的来源和FFT 的工作原理。 2) 傅立叶变换 如果x(t)是定义在整个实轴上的实值或复值函数,则其傅立叶变换可由下式给出: ?∞ ∞ ---==1 ,)()(/2i dt e t x f X T nift (2)

傅里叶变换的对称性证明

一. 序列的傅里叶变换(DTFT )的对称性 已知: [()]()j DTFT x n X e ω= **[()]()j DTFT x n X e ω-= **[()]()j DTFT x n X e ω-=(由Z 变换的性质可推出) 共轭对称序列:()()*e e x n x n =-实部是偶对称序列,虚部是奇对称序列 共轭反对称序列: ()()*o o x n x n =--实部是奇对称序列,虚部是偶对称序列 任一序列总可以表示成共轭对称序列和共轭反对称序列之和: ()()()()()()()()() **12 12e e o o x n x n x n x n x n x n x n x n x n ???=+-????=+? ???=--? ??? ()()()()()()()()()**1212j j j e j j j e o j j j o X e X e X e X e X e X e X e X e X e ω ωωωωωωωω--???=+?? ??=+? ???=-? ??? 求证: [Re(())]() [Im(())]()j e j o DTFT x n X e DTFT j x n X e ωω ?=?=? or [()]Re(()) [()]Im(())j e j o IDTFT X e x n IDTFT X e j x n ωω ?=?=? [()]Re(()) [()]Im(())j e j o DTFT x n X e DTFT x n j X e ωω ?=?=? or [Re(())]() [Im(())]()j e j o IDTFT X e x n IDTFT j X e x n ωω ?=?=? 证明: ()()()[][] ** 1 21()()21 2Re(())2 Re(())j j j e X e X e X e DTFT x n x n DTFT x n DTFT x n ωωω-?? = +? ???= +??== ()()( )[][]* * 121()()2 1 2I m (())2 I m (())j j j o X e X e X e D T F T x n x n D T F T j x n D T F T j x n ωω ω- ??= -? ? ??= -??==

傅里叶变换光学

中山大学光信息专业实验报告:傅里叶光学变换系统 一、实验目的和内容 1、了解透镜对入射波前的相位调制原理。 2、加深对透镜复振幅、传递函数、透过率等参量的物理意义的认识。 3、观察透镜的傅氏变换(FT )图像,观察4f 系统的反傅氏变换(IFT )图像,并进行比较。 4、在4f 系统的变换平面(T )插入各种空间滤波器,观察各种试件相应的频谱处理图像。 二、实验原理 1、透镜的FT 性质及常用函数与图形的关学频谱分析 透镜由于本身厚度的不同,使得入射光在通过透镜时, 图1 点的厚度。设原复振幅分布为(,)L U x y 的光通过透镜后,幅分布受到透镜的位相调制,附加了一个位相因子(,)x y ?为(,)L U x y ': 图1 (,)(,)exp[(,)]L L U x y U x y j x y ?'= (1) 若对于任意一点(x ,y )透镜的厚度为(,)D x y ,透镜的中心厚度为0D 。光线由该点通过透镜时在透镜中的距离为(,)D x y ,空气空的距离为0D -(,)D x y ,透镜折射率为n ,则该点的总的位相差为: 00(,)[(,)](,)(1)(,)x y k D D x y knD x y kD k n D x y ?=-+=+- (2) (2)中的k =2π/λ,为入射光波波数。 用位相延迟因子(,)t x y 来表示即为: 0(,)exp()exp[(1)(,)]t x y jkD jk n D x y =- (3) 由此可见只要知道透镜的厚度函数(,)D x y 就可得出其相位调制。在球面镜傍轴区域,用抛物面近似球面,可以得到球面透镜的厚度函数为:

傅里叶级数与傅里叶变换关系与应用

论文题目傅里叶级数与傅里叶变换的关系与应用 目录 摘要: 0 关键词 0 Abstract 0 1绪论 (1) 2傅里叶级数的概念 (1) 2.1周期函数 (2) 2.2傅里叶级数的定义 (2) 3 傅里叶变换的概念及性质 (10) 3.1傅里叶变换的概念 (10) 3.2傅立叶变换的性质 (11) 4傅里叶变换与傅里叶级数之间的区别与联系 (12) 5傅里叶级数和傅里叶变换的应用 (12) 5.1傅里叶级数的应用 (12) 5.2傅里叶变换的应用 (13) 参考文献 (15)

傅里叶级数与傅里叶变换的关系与应用 摘要:傅里叶级数是对周期性现象做数学上的分析,而傅里叶变换则可以看作傅里叶级数的极限形式,它也可以看作是对周期现象进行数学上的分析。除此之外,傅里叶变换还是处理信号领域的一种很重要的算法。 傅里叶变换是一种分析信号的方法,它可分析信号的成分,也可用这些成分合成信号。很多波形可以作为信号的成分,例如余弦波,方波,锯齿波等等,傅里叶变换作为信号的成分。在电子类学科,物理学科,信号处理学科等众多领域都有着广泛的应用。 傅里叶级数针对的是周期性函数,傅里叶变换针对的是非周期性函数,它们在本质上都是一种把信号表示成复正选信号的叠加,存在相似的特性。 关键词:傅里叶级数;傅里叶变换;周期性 Fourier series And Fourier Transforms Abstract: Fourier series is made mathematical analysis to cyclical phenomenon, and Fourier transform can be seen as the limit form of Fourier series, it also can be regarded as a mathematical analysis of cycle phenomenon. In addition, the Fourier transform is a kind of very important in the field of signal processing algorithms. Fourier transform is a method of signal analysis, it can analyze signal component, also can use these ingredients synthetic signal. Many waveform can be used as a signal of ingredients, such as cosine wave, square wave, sawtooth wave, etc., the Fourier transform as a signal of composition. In electronics disciplines, physics, signal processing disciplines etc many fields have a wide range of applications. Fourier series is for periodic function, Fourier transform for is a periodic function, they are in essence a kind of papers said the signal into a complex signal superposition, similar features. Key words: Fourier series; Fourier Transform; Periodic

傅里叶级数及变换的本质解释和形象阐述

傅里叶级数及变换的本质解释和形象阐述(更正版) ——老师不会这么讲,书上也不会讲 注:原来上传到百度文库的文档有较多问题,或者阐述不清楚,因原文档无法删除,只能重新上传一次了。此为更正版。 很多人学信号与系统、数字信号处理学了几年,关于傅里叶级数和傅里叶变换可能还是一知半解,只能套用公式,根本不理解为什么要这么算,也就是有什么实际含义——可以说,几乎所有信号与系统里面的数学公式都是有实实在在的物理含义的!那么,傅里叶变换到底是怎样一种变换?具体又怎么变换?有没有确切一点,或者形象一点的物理解释呢?下面笔者将尝试从以一种可理解的、物理的方式来解释,并尽量形象地讲出来,形式是探究、渐进的模式,也就是我自己的思考过程,希望对大家有所帮助。 首先,要知道傅里叶变换是一种变换,准确点说是投影。傅里叶变换的投影问题,一直想不明白那一系列的正交函数集,到底是什么样一个函数集合,或者说是怎么样的一个空间。所谓三角傅里叶级数当成谐波分析的时候很好理解——同一个时间轴,也就是说同一个维度的分解和叠加,肯定没错,也很实用。但是要是从投影(或者说变换)的角度来说,怎么解释呢?书上说:这一系列正弦余弦的函数,在一个区间内,是一个完备的正交函数集,每一个函数所带的系数(或者叫权重),就是原函数在这个函数的方向上的一个投影(说方向不准确,但找不到其他的词)。那么,原函数到底是一个什么样的函数,和各正交基函数又是怎样的一种关系呢?这个投影又是怎么投的呢?三维或者二维空间,一个矢量在各正交基上的投影很好理解,因为各矢量正交基在空间是垂直关系,原矢量在各正交基上的投影就是其模值乘以与各正交基夹角余弦值。那么,傅里叶变换的正交基函数,也是这样一种相互垂直的关系么?投影也是取余弦值么?

傅里叶变换光学

中山大学光信息专业实验报告:傅里叶光学变换系统 一、实验目的和内容 1、了解透镜对入射波前的相位调制原理。 2、加深对透镜复振幅、传递函数、透过率等参量的物理意义的认识。 3、观察透镜的傅氏变换(FT )图像,观察4f 系统的反傅氏变换(IFT )图像,并进行比较。 4、在4f 系统的变换平面(T )插入各种空间滤波器,观察各种试件相应的频谱处理图像。 二、实验原理 1、透镜的FT 性质及常用函数与图形的关学频谱分析 力。图1 在该点的厚度。设原复振幅分布为(,)L U x y 其复振幅分布受到透镜的位相调制,附加了一个位相因(,)x y ?后变为(,)L U x y ': 图1 (,)(,)exp[(,)]L L U x y U x y j x y ?'= (1) 若对于任意一点(x ,y )透镜的厚度为(,)D x y ,透镜的中心厚度为0D 。光线由该点通过透镜时在透镜中的距离为(,)D x y ,空气空的距离为0D -(,)D x y ,透镜折射率为n ,则该点的总的位相差为: 00(,)[(,)](,)(1)(,)x y k D D x y knD x y kD k n D x y ?=-+=+- (2) (2)中的k =2π/λ,为入射光波波数。 用位相延迟因子(,)t x y 来表示即为: 0(,)exp()exp[(1)(,)]t x y jkD jk n D x y =- (3) 由此可见只要知道透镜的厚度函数(,)D x y 就可得出其相位调制。在球面镜傍轴区域,用抛物面近似球面,可以得到球面透镜的厚度函数为:

22012 111(,)()()2D x y D x y R R =-+- (4) 其中1R 、2R 是构成透镜的两个球面的曲率半径。公式(4)对双凹、双凸、或凹凸透镜都成立。引入焦距f ,其定义为: 12 111(1)()n f R R =-- (5) 代入(3)得: 220(,)exp()exp[()]2k t x y jknD j x y f =-+ (6) 式(6)即是透镜位相调制的表达式,它表明复振幅(,)L U x y 通过透镜时,透镜各点都发生位相延迟。 从式(6)容易看出第一项位相因子0exp()jknD 仅表示入射光波的常量位相延迟,不影响位相的空间分布,即波面形状,所以在运算过程中可以略去。第二项22exp[()]2k j x y f -+是具有调制作用的因子,它表明光波通过透镜的位相延迟与该点到透镜中心的距离的平方成正比。而且与透镜的焦距有关。当考虑透镜孔径后,有: 22(,)exp[()](,)2k t x y j x y p x y f =-+ (7) 其中的(,)p x y 为透镜的光瞳函数,表达式为: 1(,)0p x y ?=?? 孔径内 其 它 (8) 2、透镜的傅里叶变换性质 在单色平面波垂直照射下,夫琅和斐衍射光场的复振幅分布正比于衍射屏透射系数的傅里叶变换。衍射图像的强度分布正比于衍射屏的功率谱分布。一般情况下,我们是将夫朗和斐衍射图像成像到透镜的像方焦平面出,这就是说,作为成像元件的透镜,就相当于傅里叶变换器。 如图2所示,设单位振幅的单色平面光垂直照射一透射系数为(,)t x y 的衍射屏,与衍射屏相距Z 处放置一焦距为f 的薄透镜L ,先观察其像方平面L 的光场分布。为了讨论方便,这里我们忽略透镜材料的吸收、散射、透镜表面的反射以及透镜孔径大小等因素的影响。

傅里叶变换性质证明

2.6 傅里叶变换的性质 2.6.1线性 若信号和的傅里叶变换分别为和, 则对于任意的常数a和b,有 将其推广,若,则 其中为常数,n为正整数。 由傅里叶变换的定义式很容易证明线性性质. 显然傅里叶变换也是一种线性运算,在第一章我们已经知道了,线性有两个含义:均匀性和叠加性。均匀性表明,若信号乘以常数a,则信号的傅里叶变换也乘以相同的常数a,即 叠加性表明,几个信号之和的傅里叶变换等于各个信号的傅里叶变换之和 2.6.2 反褶与共轭性 设f(t)的傅里叶变换为,下面我们来讨论信号反褶、共轭以及既反褶又共轭后,新信号的傅里叶变换。 (1)反褶

f(-t)是f(t)的反褶,其傅里叶变换为 (2)共轭 (3)既反褶又共轭 本性质还可利用前两条性质来证明: 设g(t)=f(-t),h(t)=g*(t),则 在上面三条性质的证明中,并没有特别指明f(t)是实函数还是复函数,因此,无论f(t)为实信号还是复信号,其傅里叶变换都满足下面三条性质

2.6.3 奇偶虚实性 已知f(t)的傅里叶变换为。在一般情况下,是复函数,因此可以把它表示成模与相位或者实部与虚部两部分,即 根据定义,上式还可以写成 下面根据f(t)的虚实性来讨论F()的虚实性。 (1) f(t)为实函数 对比式(2-33)与(2-34),由FT的唯一性可得 (1.1)f(t)是实的偶函数,即f(t)=f(-t) X()的积分项是奇函数,而奇函数在对称区间内的积分为零,故这时X()=0,于是 可见,若f(t)是实偶函数,则F()也是实偶函数,即 左边反褶,右边共轭 ( 1.2)f(t)是实的奇函数,即-f(t)=f(-t) R()的积分项是奇函数,而奇函数在对称区间内的积分为零,故这时R()=0,于是

离散傅里叶变换性质证明

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傅里叶Fourier级数的指数形式与傅里叶变换

(4) 2 T 2 T f (t)dt 傅里叶(Fourier )级数的指数形式与傅里叶变换 专题摘要:根据欧拉(Euler )公式,将傅里叶级数三角表示转化为指数表示,进而得到傅 里叶积分定理,在此基础上给出傅里叶变换的定义和数学表达式。 在通信与信息系统、交通信息与控制工程、信号与信息处理等学科中,都需要对各种 信号与系统进行分析。 通过对描述实际对象数学模型的数学分析、 求解,对所得结果给以物 理解释、赋予其物理意义,是解决实际问题的关键。这种数学分析方法主要针对确定性信号 的时域和频域分析,线性时不变系统的描述以及信号通过线性时不变系统的时域分析与变换 域分析。所有这些分析方法都离不开傅里叶变换、拉普拉斯变换和离散时间系统的 z 变换。 而傅里叶变换的理论基础是傅里叶积分定理。 傅里叶积分定理的数学表达式就是傅里叶级数 的指数形式。 不但傅里叶变换依赖于傅里叶级数,就是纯数学分支的调和分析也来源于函数的傅里 叶级数。因此,傅里叶级数无论在理论研究还是在实际应用中都占有非常重要的地位。 我们 承认满足狄里克莱(Dirichlet )条件下傅里叶级数的收敛性结果,不去讨论和深究傅里叶展 式的唯一性问题。 傅里叶级数的指数形式 一个以T 为周期的函数f (t ),在[-T ,T ]上满足狄里克莱条件:1o f (t )连续或只有 2 2 数。在连续点处 有限个第一类间断点; 2。 只有有限个极值点。 那么f (t )在nT,T ]上就可以展成傅里叶级 f(t) a 0 ,. (a n cosn ?t b n sin n ?t) (1) 其中 a n T 2 f (t) cosn tdt, (n 二 0,1,2,), _2 根据欧拉(Euler )公式: b n ;认)州艸(n=1,2,3,), (3) e" - cos : j si , (1)式化为 f(t)二色二 a 2 J e jn e" n jn ? £ j jn ? t +b e —e M n 2j 若令 a n - j b n 一 2 jn ;.-:t . a n jb n ?弓曲 2 」,

傅里叶(Fourier)级数的指数形式与傅里叶变换复习过程

傅里叶(F o u r i e r)级数的指数形式与傅里 叶变换

傅里叶(Fourier )级数的指数形式与傅里叶变换 专题摘要:根据欧拉(Euler )公式,将傅里叶级数三角表示转化为指数表示,进而得到傅里叶积分定理,在此基础上给出傅里叶变换的定义和数学表达式。 在通信与信息系统、交通信息与控制工程、信号与信息处理等学科中,都需要对各种信号与系统进行分析。通过对描述实际对象数学模型的数学分析、求解,对所得结果给以物理解释、赋予其物理意义,是解决实际问题的关键。这种数学分析方法主要针对确定性信号的时域和频域分析,线性时不变系统的描述以及信号通过线性时不变系统的时域分析与变换域分析。所有这些分析方法都离不开傅里叶变换、拉普拉斯变换和离散时间系统的z 变换。而傅里叶变换的理论基础是傅里叶积分定理。傅里叶积分定理的数学表达式就是傅里叶级数的指数形式。 不但傅里叶变换依赖于傅里叶级数,就是纯数学分支的调和分析也来源于函数的傅里叶级数。因此,傅里叶级数无论在理论研究还是在实际应用中都占有非常重要的地位。我们承认满足狄里克莱(Dirichlet )条件下傅里叶级数的收敛性结果,不去讨论和深究傅里叶展式的唯一性问题。 傅里叶级数的指数形式 一个以T 为周期的函数)(t f ,在]2 ,2[T T -上满足狄里克莱条件:1o )(t f 连续或只有有限个第一类间断点;2o 只有有限个极值点。那么)(t f 在]2 ,2[T T -上就 可以展成傅里叶级数。在连续点处 ∑∞ =++=1 )sin cos (2)(n n n t n b t n a a t f ωω, (1) 其中 T πω2= ,

傅里叶变换性质证明

2。6 傅里叶变换得性质 2。6.1线性 若信号与得傅里叶变换分别为与,??? 则对于任意得常数a与b,有? ? 将其推广,若,则??? 其中为常数,n为正整数。? 由傅里叶变换得定义式很容易证明线性性质、 ?显然傅里叶变换也就是一种线性运算,在第一章我们已经知道了,线性有两个含义:均匀性与叠加性。均匀性表明,若信号乘以常数a,则信号得傅里叶变换也乘以相同得常数a,即 ???叠加性表明,几个信号之与得傅里叶变换等于各个信号得傅里叶变换之与?? 2.6.2 反褶与共轭性 设f(t)得傅里叶变换为,下面我们来讨论信号反褶、共轭以及既反褶又共轭后,新信号得傅里叶变换。 (1)反褶 f(-t)就是f(t)得反褶,其傅里叶变换为 (2)共轭 (3)既反褶又共轭 本性质还可利用前两条性质来证明: 设g(t)=f(-t),h(t)=g*(t),则 在上面三条性质得证明中,并没有特别指明f(t)就是实函数还就是复函数,因此,无论f(t)为实信号还就是复信号,其傅里叶变换都满足下面三条性质

2。6.3 奇偶虚实性 已知f(t)得傅里叶变换为。在一般情况下,就是复函数,因此可以把它表示成模与相位或者实部与虚部两部分,即 根据定义,上式还可以写成 下面根据f(t)得虚实性来讨论F()得虚实性、 (1) f(t)为实函数?对比式(2-33)与(2—34),由FT得唯一性可得 (1、1)f(t)就是实得偶函数,即f(t)=f(—t) X()得积分项就是奇函数,而奇函数在对称区间内得积分为零,故 这时X()=0,于就是??可见,若f(t)就是实偶函数,则F()也就是实偶函数,即 左边反褶,右边共轭 (1、2)f(t)就是实得奇函数,即-f(t)=f(-t)?R()得积分项就是奇函数,而奇函数在对称区间内得积分为零,故 这时R()=0,于就是 可见,若f(t)就是实奇函数,则F()就是虚奇函数,即 左边反褶,右边共轭 有了上面这两条性质,下面我们来瞧瞧一般实信号(即可能既不就是偶信号,又不就是奇信号,反正不清楚,或者说就是没有必要关心信号得奇偶特性)得FT频谱特点、

傅里叶变换与傅里叶级数

重温傅里叶—笔记篇 本文记录得大多就是基础得公式,还有一些我认为比较重要得有参考价值得说明、(如果对这些公式已经很熟悉,可以直接瞧第三部分:总结性说明) 重温傅里叶—笔记篇 一、傅里叶级数 $关于三角函数系得正交性: 三角函数系包括: 1, cosx, sinx , cos2x, sin 2x, ……cos nx, sin nx, …… “正交性"就是说,三角函数系中得任何一项与另一项得乘积,在(-π, π) 区间内得积分为0。(任何两相得积总可以展成两个频率为整数倍基频得正余弦函数之与或差,而这两个展开后得正余弦在(—π,π)上积分都为0)。 不同频率(但都就是整数倍基频)得两个正弦函数之积,在(-π, π)上积分恒为0。 同频率得两个正弦函数之积,只有在这两个正弦得相位正交时,其在(-π,π)上积分才就是0、 三角函数系中除“1”以外得任何一项得平方,在(—π,π)上得积分恒为π,“1”在这个区间上得积分为2π。 $

上公式! ①当周期为2π时: 式(1): 上式成立得条件就是f(x)满足狄立克雷充分条件: 1。在任意有限区间内连续,或只有有限多个第一类间断点; 2. 任意得有限区间,都可被分成有限多个单调区间(另一种说法就是:任意有限区间内只有有限多个极值点,其实就是一样得) 式(1)第一行中得a0/2 就就是f(x)得周期平均值,而且第一行得式子只对f(x)就是连续函数得情况成立;如果f(x)不连续,则应表示成“(1/2)×[f(x—0)+f(x+0)]”,即

f(x)左右极限得算术平均。下面得类似情况都就是这样,之后就不再专门说明,这些大家应该都懂。 第三、四行中,n得取值都就是:1,2,3,4,……n,……(都为正,且不包含0)。 ②当周期为2L时(这也就是最一般得情形): 式(2): 第一行中得a0/2 就就是f(x)得周期平均值; 第三、四行中,n得取值都就是:1,2,3,4,……n,……(都为正,且不包含0)。 $ 傅里叶级数得复数表达方式

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