傅里叶级数通俗解析
傅里叶变换最通俗的理解
傅里叶变换最通俗的理解傅里叶变换是一种数学工具，它可以将一个周期性信号分解成多个不同频率的正弦波，并且可以将非周期性信号转换成一个连续的频谱图。
在信号处理、图像处理、音频处理等领域中，傅里叶变换被广泛应用。
本文将从以下几个方面来解释傅里叶变换的原理和应用。
一、什么是傅里叶级数在介绍傅里叶变换之前，我们需要先了解傅里叶级数。
傅里叶级数是一种将周期性函数表示为无穷多个正弦和余弦函数之和的方法。
具体地说，给定一个周期为T的函数f(t)，可以表示为以下形式：f(t) = a0 + Σ(an*cos(nωt) + bn*sin(nωt))其中ω=2π/T，a0、an和bn是常数系数。
这个式子意味着，任何一个周期函数都可以被分解成由不同频率的正弦波组成的和。
这就是傅里叶级数的基本思想。
二、什么是离散时间傅里叶变换离散时间傅里叶变换（Discrete Fourier Transform, DFT）是一种将离散时间序列（例如数字信号）转换为频域表示的方法。
它可以将一个长度为N的离散时间序列x(n)转换成一个长度为N的复数序列X(k)，其中k=0,1,...,N-1。
具体地说，DFT可以用以下公式表示：X(k) = Σ(x(n)*exp(-j2πnk/N))其中j是虚数单位，n和k分别是时间和频率的索引。
这个式子意味着，任何一个离散信号都可以被分解成由不同频率的正弦波组成的和。
DFT将原始信号转换成了一组复数表示，其中每个复数表示了对应频率上正弦波和余弦波的振幅和相位。
三、什么是傅里叶变换傅里叶变换（Fourier Transform, FT）是一种将连续时间信号转换为频域表示的方法。
它可以将一个连续时间函数f(t)转换成一个连续频谱函数F(ω)，其中ω是角频率。
具体地说，FT可以用以下公式表示：F(ω) = ∫f(t)*exp(-jωt)dt这个式子意味着，任何一个连续信号都可以被分解成由不同角频率的正弦波组成的积分。
傅里叶级数通俗解析
傅里叶级数本文意在阐述傅里叶级数是什么，如何通过数学推导得出，以及傅里叶级数代表的物理含义。
1.完备正交函数集要讨论傅里叶级数首先得讨论正交函数集。
如果n个函数,…构成一个函数集，若这些函数在区间上满足如果是复数集，那么正交条件是为函数的共轭复函数。
有这个定义，我们可以证明出一些函数集是完备正交函数集。
比如三角函数集和复指数函数集在一个周期内是完备正交函数集。
先证明三角函数集：设，,把代入(1)得当n时===0 (n,m=1,2,3,…,n)当n=m时==再证两个都是正弦的情况设，,把代入(1)得当n时===0 (n,m=1,2,3,…,n)当n=m时==最后证明两个是不同名的三角函数的情况设，,把代入(1)得===0 (n,m为任意整数)因为两个三角函数相乘只有以上三种情况：两个皆为余弦函数相乘；两个皆为正弦函数相乘；一个为正弦函数，另一个为余弦函数相乘；三种情况皆满足正交函数集的定义，所以三角函数集为正交函数集。
至于三角函数集的完备性可以从n，m的取值为任意整数可以得出，三角函数集是完备正交函数集。
证毕。
由于三角函数集是完备正交函数集，而根据欧拉公式，我们容易联想到复指数函数集是否也是完备正交函数集呢。
接着是复指数函数集的证明设，,则把代入(2)得当n时，根据欧拉公式==0 (n,m=1,2,3,…,n)当n=m时，=1 (n,m=1,2,3,…,n)所以，复指数函数集也是正交函数集。
因为n，m的取值范围是所有整数，所以复指数函数集是完备的正交函数集。
明明是讨论傅里叶级数，为什么第一部分在阐述完备正交函数集呢。
因为，在自然界中，没有规则的信号，比如说找一个正弦信号，是完全不可能找到的。
有的是一堆杂乱的信号，无规律的波形。
我们要研究它，基本的思想是把它拆分，分解成一个一个有规律的可研究的波形，这些波形能用数学表达式准确表达出来。
把一个复杂的信号分解的过程，可以理解成用已知的可以准确表达的函数表示他，比如一个复杂的信号把它分解，就是其中，…是我们所熟悉的函数，比如二次函数，一次函数，三角函数，指数函数等等。
傅里叶级数
傅里叶级数（Fourier Series ）引言正弦函数是一种常见而简单的周期函数，例如描述简谐振动的函数 就是一个以ωπ2为周期的函数。
其中y 表示动点的位置，t 表示时间，A 为振幅，ω为角频率，ϕ为初相。
但在实际问题中，除了正弦函数外，还会遇到非正弦的周期函数，它们反映了较复杂的周期运动，我们也想将这些周期函数展开成由简单的周期函数例如三角函数组成的级数。
具体地说，将周期为)2(ωπ=T 的周期函数用一系列以T 为周期的正弦函数)sin(n n t n A ϕω+组成的级数来表示，记为其中),3,2,1(,,0 =n A A n n ϕ都是常数。
将周期函数按上述方式展开，它的物理意义就是把一个比较复杂的周期运动看成是许多不同频率的简谐振动的叠加。
在电工学上，这种展开称为谐波分析。
其中常数项0A 称为)(t f 的直流分量；)sin(11ϕω+t A 称为一次谐波（又叫做基波）；而)2sin(22ϕω+t A ， )3sin(33ϕω+t A 依次称为二次谐波，三次谐波，等等。
为了下面讨论方便起见，我们将正弦函数)sin(n n t n A ϕω+按三角公式变形，得 t n A t n A t n A n n n n n n ωϕωϕϕωsin cos cos sin )sin(+=+， 令x t A b A a A a n n n n n n ====ωϕϕ,cos ,sin ,200，则上式等号右端的级数就可以改写成这个式子就称为周期函数的傅里叶级数。
1.函数能展开成傅里叶级数的条件（1） 函数)(x f 须为周期函数；（2） 在一个周期内连续或只有有限个第一类间断点；（如果0x 是函数)(x f 的间断点，但左极限)0(0-x f 及右极限)0(0+x f 都存在，那么0x 称为函数)(x f 的第一类间断点）（3） 在一个周期内至多只有有限个极值点。
若满足以上条件则)(x f 能展开成傅里叶级数，且其傅里叶级数是收敛的，当x 是)(x f 的连续点时，级数收敛于)(x f ，当x 是)(x f 的间断点时，级数收敛于)]0()0([21++-x f x f 。
通俗浅谈傅里叶级数、傅里叶变换、拉普拉斯变换、z变换
通俗浅谈傅里叶级数、傅里叶变换、拉普拉斯变换、z变换中国航天科工集团二院706所宋晓秋一、傅里叶级数(1) 一个周期为2π的函数表示成不同周期的正弦函数、余弦函数之和。
f t=a02+a n cos nt+b n sin nt ∞n=1a n=1πf t cos nt dtπ−π,n=0,1,2,⋯b n=1πf t sin nt dtπ−π,n=1,2,3,⋯(2) 周期为T的函数怎么办？做下变换，令ω=2πTf t=a02+a n cos nωt+b n sin nωt ∞n=1a n=2Tf t cos nωt dtT2−T2,n=0,1,2,⋯b n=2Tf t sin nωt dtT2−T2,n=1,2,3,⋯(3) 时域、频域的概念f t是随时间t变化的函数，它转换成了不同频率(周期的倒数)三角函数的和，即对应成了反映频率特征的a n、b n。
直接分析f t那是时域分析，通过a n、b n分析那是频域分析。
(4) 傅里叶级数的复数表达形式基础知识：复数e ix=cos x+i sin x，可知cos nωt=12e inωt+e−inωtsin nωt=12ie inωt−e−inωt将其代入下式的傅里叶级数（这里ω=2πT）f t=a02+a n cos nωt+b n sin nωt ∞n=1a n=2Tf t cos nωt dtT2−T2,n=0,1,2,⋯b n=2Tf t sin nωt dtT2−T2,n=1,2,3,⋯得到傅里叶级数的复数表达形式f t=F n e inωt∞n=−∞F n=1Tf(t)e−inωt dtT2−T2,n=⋯,−2,−1,0,1,2,⋯同理，直接分析f t那是时域分析，通过F n分析那是频域分析。
记住周期函数的傅里叶级数复数表达形式，由此引出傅里叶变换。
二、傅里叶变换对于非周期函数怎么办？当然是让T→∞了,可以证明此时有f t=F n e inωt∞n=−∞→12πF(iΩ)e iΩt dΩ∞−∞F n T = f (t )e −inωt dt T 2−T 2→ f (t )e −iΩt dt ∞−∞=F (iΩ)直接分析 f t 那是时域分析，通过 F (iΩ)分析那是频域分析。
数学分析课件 傅里叶级数
03
工程学
在工程学中，傅里叶级数可以用于分析和设计各种周期性结构，例如在
机械工程和土木工程等领域中，可以通过傅里叶级数来描述和分析周期
性振动和波动等问题。
02
傅里叶级数的基本性质
三角函数的正交性
三角函数的正交性是指在一周期内，任何两个不同的三角函 数都不相交，即它们的乘积在全周期内的积分值为零。这一 性质在傅里叶级数的展开和重构中起到关键作用，确保了频 谱的纯净性和分离性。
三角函数的周期性使得我们能够将无限长的信号转化为有限长的频谱，从而方便 了信号的分析和处理。
傅里叶级数的收敛性
傅里叶级数的收敛性是指一个信号的傅里叶级数展开在一 定条件下能够无限接近原信号。这一性质保证了傅里叶级 数展开的精度和可靠性，使得我们能够通过有限项的级数 展开来近似表示复杂的信号。
收敛性的判定是数学分析中的重要问题，涉及到级数的收 敛半径、收敛域等概念。在实际应用中，我们需要根据信 号的特性和精度要求来选择合适的收敛域和级数项数，以 保证傅里叶级数展开的准确性。
首先，确定函数的周期和定义域；其次，计算正弦和余弦函数的系数；最后，将得到的系数代入正弦和余弦函数的线 性组合中，得到函数的傅里叶级数表示。
傅里叶级数的表示方法的优缺点
傅里叶级数具有简洁、易计算等优点，能够将复杂的周期函数分解为简单的正弦和余弦函数。然而，傅 里叶级数也存在着一些缺点，例如在非周期函数的情况下，傅里叶级数可能无法得到正确的结果。
图像增强
利用傅里叶级数，可以对图像进行增 强处理，如锐化、降噪等，提高图像 的视觉效果。
数值分析中的傅里叶级数
数值逼近
傅里叶级数可以用于求解某些函数的 数值逼近问题，如求解函数的零点、 极值等。
什么是傅里叶傅里叶级数和傅里叶变换,并说明两者的区别与联系
什么是傅里叶级数和傅里叶变换,两者的区别与联系傅里叶级数和傅里叶变换都是将信号从时域转换到频域的数学工具。
傅里叶级数：傅里叶级数是针对周期函数的，它用一组正交函数将周期信号表示出来。
具体来说，所有周期信号都可以分解为不同频率的各次谐波分量。
这意味着周期波都可分解为n次谐波之和。
傅里叶变换：傅里叶变换则是用来处理非周期函数的，它可以用一组正交函数将非周期信号表示出来。
与傅里叶级数不同的是，非周期信号可以看作不同频率的余弦分量叠加，其中频率分量可以是从0到无穷大任意频率，而不是像傅里叶级数一样由离散的频率分量组成。
傅里叶级数和傅里叶变换都是数学工具，用于将信号从时域转换到频域。
但它们之间存在明显的区别和联系：1. 本质不同：傅里叶级数是周期信号的另一种时域表达方式，可以看作是正交级数，即不同频率的波形的叠加。
而傅里叶变换是完全的频域分析，它可以将非周期信号转换为频域表示。
简而言之，傅里叶级数是用一组正交函数将周期信号表示出来，而傅里叶变换是用一组正交函数将非周期信号表示出来。
2. 适用范围不同：傅里叶级数主要适用于对周期性现象做数学上的分析。
而傅里叶变换可以看作傅里叶级数的极限形式，也可以看作是对周期现象进行数学上的分析，同时也适用于非周期性现象的分析。
3. 周期性不同：傅里叶级数是一种周期变换，它以三角函数为基对周期信号的无穷级数展开。
而傅里叶变换是一种非周期变换，它可以将非周期信号转换为频域表示。
4. 联系：傅里叶级数可以视作傅里叶变换的特例。
当周期信号的周期趋于无穷大时，傅里叶级数可以取极限得到傅里叶变换。
此外，无论是傅里叶级数还是傅里叶变换，都是为了将信号从时域转到频域。
傅里叶级数和傅里叶变换都是强大的数学工具，用于分析和处理信号，但它们的应用范围和性质有所不同。
傅里叶级数的定义与公式
傅里叶级数的定义与公式傅里叶级数是分析函数周期性的重要工具，它在信号处理、图像处理、物理学等领域广泛应用。
在数学上，傅里叶级数可以将一个周期函数表示为一系列的正弦和余弦函数的线性组合。
通过傅里叶级数，我们可以将任意周期函数进行频域分解，从而更好地理解信号的频谱特性。
傅里叶级数的定义如下：假设函数f(x)是一个以T为周期的连续函数，在周期T上可展开成如下的正弦余弦级数：f(x) = a0 + Σ(an*cos(nω0x) + bn*sin(nω0x))其中，n为正整数, ω0=2π/T是基本频率，an和bn为函数f(x)的傅里叶系数。
而a0是傅里叶级数中的直流分量，表示函数的平均值。
要计算函数f(x)的傅里叶系数，我们可以利用傅里叶级数的公式：an = (2/T) * ∫[0,T] (f(x)*cos(nω0x)dx)，n≥1bn = (2/T) * ∫[0,T] (f(x)*sin(nω0x)dx)，n≥1其中，∫[0,T]表示对周期T内的函数进行积分。
傅里叶级数的计算过程可以通过数值积分方法等多种途径实现。
计算出傅里叶系数之后，我们可以通过将级数的每一项相加，逐渐逼近原始函数f(x)。
这样可以实现对任意周期函数进行分析和重建。
傅里叶级数的应用非常广泛。
在信号处理领域，傅里叶级数可用于时域和频域的转换，从而实现滤波、频谱分析和频谱合成等任务。
在图像处理领域，傅里叶级数可以用来进行图像的压缩和频域滤波等操作。
在物理学领域，傅里叶级数可以用来解决波动方程、热传导方程等偏微分方程的初值问题。
在学习和应用傅里叶级数时，我们需要注意一些问题。
首先，要判断函数是否满足周期性条件，周期必须是确定的。
其次，要注意函数的奇偶性，奇函数的傅里叶级数只包括正弦项，偶函数的傅里叶级数只包括余弦项。
此外，对于非周期函数，我们可以通过周期延拓的方式来逼近其傅里叶级数。
总之，傅里叶级数是一种重要的分析工具，可以将周期函数展开成具有不同频率的正弦和余弦函数的线性组合。
傅里叶级数的展开与应用
傅里叶级数的展开与应用傅里叶级数是数学中一种重要的函数展开方法，可以将周期函数分解成一系列正弦和余弦函数的线性组合。
它在信号处理、图像处理、物理学等领域中有着广泛的应用。
本文将介绍傅里叶级数的定义、展开公式以及其在不同领域的实际应用。
一、傅里叶级数的定义及展开公式傅里叶级数的基本思想是将一个周期为T的函数表示为一系列正弦和余弦函数的和，具体的定义如下：设f(t)是一个周期为T的函数，则其傅里叶级数可表示为：f(t) = a0/2 + Σ(an*cos(nω0t) + bn*sin(nω0t))其中，a0、an、bn为待定系数，ω0 = 2π/T是角频率，n为任意正整数。
傅里叶级数的展开公式包含了一个直流分量a0/2以及多个谐波成分(an*cos(nω0t)和bn*sin(nω0t))。
这些谐波成分的频率是基频f0=1/T的整数倍，并且其振幅和相位由系数an和bn决定。
二、傅里叶级数的应用1. 信号处理中的应用傅里叶级数在信号处理中有着广泛的应用。
通过对信号进行傅里叶级数展开，可以将信号分解成不同频率的谐波成分，方便进行频域分析。
例如，在音频处理中，可以使用傅里叶级数将复杂的声音信号分解成一系列的基波和谐波，进而实现声音合成、滤波以及音频效果的提取。
2. 图像处理中的应用在图像处理中，傅里叶级数同样扮演着重要的角色。
通过对图像进行傅里叶变换，可以将其转换到频域，从而实现图像的频域滤波、频谱分析和图像增强等操作。
傅里叶级数的展开公式为图像处理提供了一种有效的数学表示方法，为图像的压缩编码、变换以及特征提取提供了基础。
3. 物理学中的应用在物理学中，傅里叶级数的应用广泛而深入。
通过将物理量表示为傅里叶级数的形式，可以简化问题的处理，并得到物理系统的稳定解。
例如，在波动力学中，可以利用傅里叶级数展开波函数，从而研究波的传播与干涉；在热传导中，可以使用傅里叶级数解析热量的传递与分布。
4. 工程中的应用傅里叶级数在工程中也有着广泛的应用。
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=
=
=0 (n,m=1,2,3,…,n ) 当 n=m 时
=
= 最后证明两个是不同名的三角函数的情况
设
，
,把
代入(1)得
=
=
=0
(n,m 为任意整数)
因为两个三角函数相乘只有以上三种情况：两个皆为余弦函数相乘；两个
皆为正弦函数相乘；一个为正弦函数，另一个为余弦函数相乘；三种情况皆满
足正交函数集的定义，所以三角函数集为正交函数集。至于三角函数集的完备
息就喷涌而出。根据所叠加的不同三角函数的 不同，我们可以以 为 x 轴，作
频率谱线，研究一个信号所叠加的不同频率。根据所叠加的不同三角函数的 不
同，我们还可以以 为 x 轴，作相位谱线，研究一个信号中的不同相位角。
7
本人才疏学浅，在学习和理解的时候借助了网络的一些图片以及文集，得 到了启发。我摘抄了网上的一张图片，希望能形象的阐明傅里叶级数在物理中 的意义。
傅里叶级数通俗解析
-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1
傅里叶级数
本文意在阐述傅里叶级数是什么，如何通过数学推导得出，以及傅里叶级 数代表的物理含义。
1.完备正交函数集
要讨论傅里叶级数首先得讨论正交函数集。如果 n 个函数
,… 构成一个函数集，若这些函数在区间
上满足
如果是复数集，那么正交条件是
杨煜基 2016 年 3 月
8
用
化简合并得到
(8) 对于(8)式。其中的参数有
和
另
(8)式可化成
(9) 6
(9)式就是傅里叶级数的复指数形式。 现在求 ，将上式两边同乘 ，并在一个周期内求积分得：
当 m=n 时
当 时，
欧拉展开
三角函数在其周期内积分为 0
0
各复指数项的系数
= 推广到一般周期的情况
=
3. 傅里叶级数的物理意义
傅里叶级数的重要性不仅仅在于它能把复杂的周期信号分解成一个个简单 的函数的线性叠加，更重要的是，它提供一种分析信号的新思路——换一个角 度来研究。当我们在作图的时候，把 x 轴作为时间轴时候，我们硬性思维地把 信号作为时间的函数，研究随着时间的不同，信号的变化情况。尽管我们把一 个信号再变化，也再难深入研究了，因为只在时间这个角度，难以挖掘更多关 于这个信号的信息了。但当我们把信号变成三角函数的叠加的时候，信号的信
性可以从 n，m 的取值为任意整数可以得出，三角函数集是完备正交函数集。
证毕。
由于三角函数集是完备正交函数集，而根据欧拉公式，我们容易联想到复
指数函数集是否也是完备正交函数集呢。
接着是复指数函数集的证明
设
，
,则
把
代入(2)得
当 n 时，根据欧拉公式 3
=
=0 (n,m=1,2,3,…,n ) 当 n=m 时，
5
从而有： 推广到一般周期的情况：
同理，用
乘（3）可以求得
推广到一般周期的情况：
以上就是三角形式傅里叶级数的参数推导。 复指数形式傅里叶级数
接着研究复指数形式傅里叶级数。
根据欧拉公式：
(4)
(5) [(4)+(5)]/2 得
(6) [(4)-(5)]/2 得
(7) 把(6),(7)代人(3)。可以得出复指数形式的傅里叶级数公式
图一
图二 在没有傅里叶级数之前，我们研究信号，看到的是图二的时域图像，当我 们把时域的图像信息挖掘殆尽之后，这个信号就被研究透彻了。然而并不是这 样的。用傅里叶级数，我们从图一的红色箭头方向看图。得出频域图像，这能 让我们分清晰一个信号里面所包含的各种不同的频率。 时域和频域对于研究一个信号来说，同等的重要。傅里叶级数为我们研究 信号提供了一种新的思想，我们能更全面地去认识一个信号。
既然三角函数集和复指数函数集是完备的正交函数集，那么用其中的一种 函数集都可以表达周期信号。
用复指数函数集来表示一个复杂信号 ：
=
其中，
(n=1,2,3,…,n)。
用三角函数集表示一个复杂信号 ：
4
这就是三角形式的傅里叶展开式。
2.傅里叶级数
上面说到，三角函数集和复指数函数集都是正交完备函数集，那么对信号 的分解任务简化成求三角函数或者复指数函数前面的系数问题了。下面首先研 究三角形式的傅里叶级数
为函数 的共轭复函数。
有这个定义，我们可以证明出一些函数集是完备正交函数集。比如三角函 数集和复指数函数集在一个周期内是完备正交函数集。
先证明三角函数集：
设
，
,把
代入(1)得
当n 时
=
=
=0 (n,m=1,2,3,…,n ) 当 n=m 时
=
= 再证两个都是正弦的情况
设
，
,把
代入(1)得
2
当n 时
=1 (n,m=1,2,3,…,n )
所以，复指数函数集也是正交函数集。因为 n，m 的取值范围是所有整 数，所以复指数函数集是完备的正交函数集。
明明是讨论傅里叶级数，为什么第一部分在阐述完备正交函数集呢。因 为，在自然界中，没有规则的信号，比如说找一个正弦信号，是完全不可能找 到的。有的是一堆杂乱的信号，无规律的波形。我们要研究它，基本的思想是 把它拆分，分解成一个一个有规律的可研究的波形，这些波形能用数学表达式 准确表达出来。
把一个复杂的信号分解的过程，可以理解成用已知的可以准确表达的函数
表示他，比如一个复杂的信号 把它分解，就是
其中 ， …是我们所熟悉的函数，
比如二次函数，一次函数，三角函数，指数函数等等。我们的任务就是求出所 分解出来的函数，以及前方的系数 n，然后对其研究。那么怎么求呢。完备正 交函数集给了我们提供了一种方法。完备正交函数集就像是空间直角坐标系， 集合里面的每一个元素相当于坐标系的一条轴，我们知道空间直角坐标系只有 3 条轴，3 条轴，足够表示空间上所有点的位置，不需要再多一条，但是如果只 有两条轴，又不能准确地表达立体空间上所有的点，所以 3 条就是完备的。对 于一个函数集的完备性也可以这么理解，表达任意一个周期信号只需要用不多 于函数集里面元素的函数就可以表达清楚。再说其正交性，所谓正交，就是函 数集里两个不同函数之乘积的积分为 0，正交性可以理解成函数集内任意两函 数不相关。
我们知道满足狄里赫利关系的周期信号 ，可以展开成
这种形式，现在我们来求各基函数前面的系数。 先求 。把三角形式的傅里叶展开式写成如下形式：
(3)
对上式在
内积分，得
推广到一般周期的情况：
求 和 。用
乘（3），再对其两边在
内积分，得
因为三角函数集是完备正交函数集，上式右边第一第三项均为 0；第二项 只有当 k=n 这一项积分不为 0。所以