第五章傅里叶变换的性质及其揭示的时域和频域间的关系
傅里叶变换性质傅里叶变换的性质证明
F ( ) R ( ) j X ( ) R () jX () F * ()
五．时移特性
若 f(t) F (),
则 f(t t0 ) F ()e j t0 ;
若 F ()F ()ej() 则 f ( t t 0 ) F () e j ( ) t 0
utF 直流 12
余下部 f2(t)分 u(t)1 21 2sgtn),( utj1
f2t微f分 2tt1, f2(t)j1
ut
f1 t
dut f1t
1
dt
1 2
1
o
t
o
t
o
t
2．频域微分性质
若 f(t) F (),则 t( t f ) jF d d
或 j t( t f ) d F d
显然
R ftc ostdt
X
fts
intdt
R R
关于 的奇函数
X X
F F
已 F f t 知 F
F f t F
证明
当 F 1 a 0 时 ,设 f(a a b b t)t e j x t,d 则 tt x b ,d t 1 d x
aa
F 1 f(x )e j axeja ba 1d xa1Faejab
2 E ej24 E 2 E e j2 j2 F 2 F
F 1 2 2 E e j 2 4 E 2 E e j 2
122 E ej2 2 e j2
2 E 2 e j 4 e j 4 2 2 E 2 2 jsi4 n 2
2
对压 所 2 ： f缩 2 有 t 5 E S a e j 5 2
傅里叶变换从空间域到频域
傅里叶变换从空间域到频域
摘要：
1.傅里叶变换的概念与意义
2.空间域与频域的定义与关系
3.傅里叶变换的作用与应用
4.傅里叶变换的局限性与发展
正文：
一、傅里叶变换的概念与意义
傅里叶变换是一种重要的数学工具，它可以将一个信号从空间域转换到频域。
在空间域中，信号以时间和空间的形式存在，而频域则是以频率和幅度的形式表示信号。
傅里叶变换可以让我们更直观地分析信号在不同频率下的能量分布，从而更好地理解和处理信号。
二、空间域与频域的定义与关系
空间域是指信号在时间和空间上的分布情况，通常用一个二维坐标系表示。
而频域则是指信号在频率和幅度上的分布情况，通常用一个二维坐标系表示。
空间域和频域是信号存在的两种不同表现形式，它们之间有着密切的关系。
三、傅里叶变换的作用与应用
傅里叶变换的作用是将一个信号从空间域转换到频域。
在频域中，我们可以更直观地分析信号的频率成分和能量分布，从而更好地理解和处理信号。
傅里叶变换在许多领域都有广泛的应用，如信号处理、图像处理、通信等。
四、傅里叶变换的局限性与发展
傅里叶变换虽然具有很多优点，但也存在一些局限性。
例如，对于非平稳信号，傅里叶变换的结果可能不准确；此外，傅里叶变换处理的信号长度必须是2 的整数次幂，这也限制了它的应用范围。
傅里叶变换的性质及其揭示的时域和频域间的关系
1
Y (k0 ) T
T
T
~x1( )~x2 (t
)d
e j0t dt
T
1 T
T
~x1
(
)e
j0
d
1 T
T
~x2
(t
)e
j0
(t
)
dt
TX1(k0 ) X 2 (k0 )
CFT
(t) 1
CFT
1 2 ()Leabharlann CFTsgn(t)
2
j
CFT
u(t) ( )
1
j
CFT
e jΩ0t 2 (Ω-Ω0 )
CFT
(k) (t) ( j )k
CFT
(t - nT ) 0 ( k0 )
n
k
电器信息工程学院 蔡超峰
引言
正变换
反变换
CFS
X
(kΩ0
)
1 T
~x (t)e jkΩ0t dt
T
~x (t)
X (kΩ0 )e jkΩ0t
k
DFS
X~(k0)
~x (n)e jk0n
nN
~x (n)
1 N
X~ (k0 )e jk0n
kN
CFT
X ( jΩ) x(t)e jΩtdt
x(t) 1 X ( jΩ)e jΩtdΩ
2
时域
连续 周期 离散 周期
连续 非周期
DTFT
X~( j)
信号分析与处理——傅里叶变换性质
信号分析与处理——傅里叶变换性质傅里叶变换是信号处理中常用的分析方法，通过将信号在频域上进行分解，可以获得信号的频谱信息，并对信号进行频谱分析，从而实现对信号的处理与改变。
傅里叶变换具有以下几个重要的性质，这些性质对于信号处理的理解和实际应用至关重要。
1.线性性质：傅里叶变换具有线性性质，即对于任意两个信号x(t)和y(t)，以及对应的傅里叶变换X(f)和Y(f)，有以下关系：a) 线性叠加：傅里叶变换对于信号的叠加是可线性的，即如果有h(t) = cx(t) + dy(t)，则H(f) = cX(f) + dY(f)。
b) 变换的线性组合：如果有z(t) = ax(t) + by(t)，则Z(f) =aX(f) + bY(f)。
这种线性性质为信号的分析和处理提供了很大的方便，可以通过分别对不同组成部分进行变换，再进行线性组合，得到最终的处理结果。
2. 平移性质：傅里叶变换具有平移性质，即如果一个信号x(t)的傅里叶变换为X(f)，则x(t - t0)的傅里叶变换为e^(-j2πft0)X(f)，其中t0为平移的时间。
这意味着信号在时域上的平移将对应于频域上的相位变化，而频域上的平移则对应于时域上的相位变化。
4.卷积定理：傅里叶变换还具有卷积定理，即信号的卷积在频域上等于信号的傅里叶变换之积。
具体来说，如果两个信号x(t)和h(t)的傅里叶变换分别为X(f)和H(f)，则它们的卷积y(t)=x(t)*h(t)的傅里叶变换为Y(f)=X(f)×H(f)。
这个性质在实际的信号处理中有着重要的应用。
通过将两个信号在时域上的卷积转化为频域上的乘法操作，可以方便地进行信号处理的设计和实现。
5. Parseval定理：傅里叶变换还具有Parseval定理，即信号的能量在时域和频域上是相等的。
具体来说，如果信号x(t)的傅里叶变换为X(f)，则有∫，x(t)，^2dt = ∫，X(f)，^2df。
这个性质意味着通过傅里叶变换可以实现信号的能量分析和功率谱估计，从而对信号的能量进行定量的测量。
理解傅里叶变换以及时域频域概念
理解傅⾥叶变换以及时域频域概念傅⽴叶变换（的三⾓函数形式）的基本原理是：多个正余弦波叠加（蓝⾊）可以⽤来近似任何⼀个原始的周期函数（红⾊）你可以简单地理解为，我们去菜市场买菜的时候，⽆论质量如何奇怪，都可以转变为“5个 1 ⽄的砝码，2个 1 两的砝码”来表⽰出来，那么上⾯的图我们也可以近似地想象成周期函数就是质量特别奇怪的物品，⽽正余弦波就是想像成成“我⽤了5个1号波、3个2号波”来表⽰这个周期函数。
我们⽇常遇到的琴⾳、震动等都可以分解为正弦波的叠加，电路中的周期电压信号等信号都可以分解为正弦波的叠加。
那么接下来，我们再深⼊讲⼀下，我们再来了解两个概念，时间是永远在流动的花谢花开、潮来潮往，世界永远在不停地变化，⽽以时间为参照系去看待这个世界，我们就叫它时域分析。
就好像⼼电图⼀样，⼼电图是记录⼼脏每⼀⼼动周期所产⽣的电活动变化，所以随着时间变化⼼电图也会变化。
这就是时域。
⽽频域呢，就是描述信号在频率⽅⾯特性时⽤到的⼀种坐标系，频域就是装着正弦函数的空间，⾃然⽽然的，正余弦波是频域中唯⼀存在的波形。
我们从时域我们可以观察到⼼脏随着时间变化在不停地跳动的情形，但是从频域来看，就是⼀个简单的⼼电图符号。
如果时域是运动永不停⽌的，那么频域就是静⽌的。
在很多领域我们都可以⽤到时域和频域，在时域，我们观察到钢琴的琴弦⼀会上⼀会下的摆动，就如同⼀⽀股票的⾛势；⽽在频域，只有那⼀个永恒的⾳符。
刚刚我们讲了多个正余弦波叠加可以⽤来近似任何⼀个原始的周期函数，我们⼼脏不同时间、不同强度的跳动就成了我们所看到的⼼电图。
就可以看作正余弦波叠加成的周期函数。
同样的，利⽤对不同琴键不同⼒度，不同时间点的敲击，可以组合出任何⼀⾸乐曲，也可以看作余弦波叠加成的周期函数。
⽽对于信号来说，信号强度随时间的变化规律就是时域特性，信号是由哪些单⼀频率的信号合成的就是频域特性傅⾥叶变换实质涉及的是频域函数和时域函数的转换。
那么正余弦波是如何叠加成周期函数的呢？随着正弦波数量逐渐的增长，他们最终会叠加成⼀个标准的矩形，不仅仅是矩形，你能想到的任何波形都是可以如此⽅法⽤正余弦波叠加起来的。
第五章傅里叶变换的性质及其揭示的时域和频域间的关系
CFT ( ) 1 0 e r ( t ) [ 2 ( )] [ Sa ( )] Sa 0 2 2 2
( ) 1 e r ( t ) [ 2 ( )] [ Sa ( )] Sa 2 2 2
（注意：N ≥ M1， N ≥ M2）分别为 X1(k) 和 X2(k) ，对于任意
复常数 α 和 β，则有
பைடு நூலகம் x ( n ) x ( n ) X () k X () k
D F T 1 2 1 2
习题：求正弦信号 cos(Ω0t) 和 sin(Ω0t) 的傅里叶变换。
解答：利用欧拉公式，分别有 cos(Ω0t)=(ejΩ0t + e-jΩ0t )/2
CFT
和
sin(Ω0t)=(ejΩ0t - e-jΩ0t )/2j
e
j Ω t 0 CFT
再利用傅里叶变换的线性性质，则有
cos( t ) [ ( ) ( )] 0 0 0 sin( t ) j [ ( ) ( )] 0 0 0
CFT
2 ( Ω -Ω ) 0
卷积性质包括时域卷积性质和频域卷积性质。先考察时域卷积
性质。以 CFT 为例：
t) X ) x ( t) X (j ) x 2( 2(j 1 1
CFT
CFT
x ( t ) x ( t ) X ( j ) X ( j ) 1 2 1 2
DFT：
x(n) X(k)
y ( n ) X ( k ) e
DFT 2 jk n 0 N
DFT
~ ( n ) x ( n n ) r ( n ) 其中 y 0 N
傅里叶变换的基本性质和应用
傅里叶变换的基本性质和应用傅里叶变换，是20世纪初法国数学家傅里叶的发明，是将一个时间函数或空间函数的复杂波形分解成一系列简单的正弦波的工具。
它是信号处理和图像处理领域非常重要的一种数学变换，广泛应用于通信、图像、音频等领域。
一、傅里叶变换的基本概念傅里叶变换是一种将时域信号（即关于时间的函数）转换为频域信号（即关于频率的函数）的数学工具。
在时域中，信号可以表示为一个随着时间变化而变化的函数；在频域中，信号可以表示为它的频谱分布，即各个频率成分的大小。
傅里叶变换是互逆的，也就是说，将一样以频率表示的信号进过傅里叶逆变换，可以得到原始的时域信号。
傅里叶变换和傅里叶逆变换的基本公式分别如下：$$ F(\omega) = \int_{-\infty}^{\infty}f(t)e^{-i\omega t}dt $$$$ f(t) = \frac{1}{2\pi} \int_{-\infty}^{\infty}F(\omega)e^{i\omega t}d\omega $$其中，$f(t)$ 是时域信号，$F(\omega)$ 是频域信号，$\omega$ 是角频率。
傅里叶变换可以看作一种基变换，将时域信号换到频域进行分析，从而可以更好地理解信号的性质。
二、傅里叶变换的基本性质1. 线性性质傅里叶变换是线性的，即对于一个常数乘以一个时域信号进行傅里叶变换，等价于将该常数乘以该信号的傅里叶变换。
即：$$ F(cf(t)) = cF(f(t)) $$其中，$c$ 是常数。
此外，傅里叶变换具有加权叠加的特性，也就是说，将两个时域信号求和再进行傅里叶变换，等价于分别对这两个信号进行傅里叶变换后再相加。
即：$$ F(f(t) + g(t)) = F(f(t)) + F(g(t)) $$2. 时移性质傅里叶变换具有时移性质，也就是说，在时域中将一个信号向右或向左平移 $\tau$ 个单位，它的傅里叶变换相位也会相应发生$\tau$ 的变化。
傅里叶变换的性质
1 0 1
21 31
即：
T
t
1 e jn1t T n
再求这个级数的傅氏变换
F
1 T n
e
j
n1t
2
T
n
n1
1 n1
n
T t 的频谱函数如图2-25b所示。 F
1
1
0 1
21 31
单位周期冲激序列的傅氏变换仍为周期冲激序列。
9、奇、偶、虚、实性
f t为实函数时， F 的模与幅角、实部与虚部表示形式
-1
0
0
0
/2
0
0
0
/2
例2-5 求如图2.-18所示
f t 的 F 并作图。
f t
A
t
2
2
-A
解 令 f1t Ag t ， f t f1tcos0t 0 2 /
图 2 .
F1 ASa / 2
3
4
则
F
1 2
F1
0
F1
0
A
2
S
a
0 2
Sa
0 2
其中 0 2 /
F1以及 F 如图2-19所示。
a a
特别地，当 a 1 时，得到 其频谱亦为原频谱的折叠，即
f t 的折叠函数 f t ，
f t F 。
尺度特性说明，信号在时域中压缩，频域中就扩展；反 之，信号在时域中扩展，在频域中就一定压缩；即信号 的脉宽与频宽成反比。一般来说时宽有限的信号，其频 宽无限，反之亦然。
可以理解为信号波形压缩（扩展）
为
F f te jtdt
f
t co std t
j
f tsin tdt
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