第二章连续时间傅里叶变换
傅里叶变换(对弄懂傅里叶变换很有帮助)

2、连续时间傅里叶级数
连续时间信号的傅里叶级数:
2 jk 0 t , 0 x (t ) a k e T0 k jk 0 t a 1 x (t )e dt k T0 T0
其中系数 a k 往往又称为 x (t ) 的频谱系数,它对信号 x (t ) 中 的每一个谐波分量的大小和初始相位作出度量。系数 a 0 就 是 x (t ) 中的直流或常数分量,也称为平均分量:
k 0
k
k 0 t C k sin k 0 t ) cos k 0 t C k sin k 0 t )
B0
(B
k 1
k
2、连续时间傅里叶级数
系数 a k 的确定:
x (t ) e
jn 0 t
ake
k
jk 0 t
e
jn 0 t
将上式两边从0到
T 0 2 / 0
T0
对 t 积分,有
jk 0 t
0
T0
x (t ) e
jn 0 t
dt 0 ( a k e
k
e
jn 0 t
) dt
0
T0
x (t )e
jn 0 t
dt a k ( 0 e
1 2
k
X ( jk 0 ) e
jk 0 t
0
3、连续时间傅里叶变换
随着T 0 或者 0
2 T0 0 ,x ( t ) 趋近于 x (t )
~
:
X ( jk 0 ) e
jk 0 t
信号与系统分析第二章 连续时间系统的时域分析

第二章 连续时间系统的时域分析
2.1.1
对系统进行分析时, 首先要建立系统的数学模型。 对于电的系统, 只要利用理想的电路元件, 根据基尔霍 夫定律, 就可以列出一个或一组描述电路特征的线性 微分方程。 现举例来说明微分方程的建立方法。
第二章 连续时间系统的时域分析
例2.1 图2.1所示为RLC串联电路, 求电路中电流i(t) 与激励e(t)之间的关系。
第二章 连续时间系统的时域分析
(3)
y(t) C 1 e t C 2 e 6 t5 2c 0 1o 2 t)s 5 3 (s0i2 n t) (
D(p)y(t)=N(p)f(t)
y(t) N(p) f (t) D(P)
式(2.15)中的 N ( p ) 定义为转移算子, 用H(p)表示,
D (P)
(2.14) (2.15)
H (p ) N D ( (P p ) ) b a m n p p m n a b n m 1 1 p p n m 1 1 a b 1 1 p p a b 0 0 (2.16)
t0
解 (1) 齐次解。 由例2.4 yh (t)=C1e-t+C2e-6t
第二章 连续时间系统的时域分析
(2) 特解。 查表2.2, yp(t)=B1cos (2t)+B2sin(2t)
-14B1+2B2-6=0 2B1+14B2=0
于是,
B15201,
B2530
yp(t)5 20 c 1o2ts) (530 si2 nt)(
第二章 连续时间系统的时域分析
3. 用算子符号表示微分方程, 不仅书写简便, 而且在建 立系统的数学模型时也很方便。 把电路中的基本元件R、 L、 C的伏安关系用微分算子形式来表示, 可以得到相应 的算子模型, 如表2.1所示。
连续时间傅里叶变换

连续时间傅里叶变换连续时间傅里叶变换(Continuous-Time Fourier Transform,CTFT)是傅里叶变换(Fourier Transform,FT)的一种,它适用于连续信号。
它能够将连续时间信号表示为一系列相同时间周期内信号幅度和相位不同的空间频率组份,即信号可以按其频率分解为更加精细的空间组份,这也是傅里叶级数的基础。
CTFT可以将任意连续时间信号表示成一组正弦信号的和,即可以将一种信号表示为正弦信号组成的线性组合,这样就可以将信号的复杂性减简,并用数学方法对它进行分析。
从理论上讲,CTFT可以将任意的空间信号表示为一组正弦信号的和,这也是CTFT的核心特性之一,也是CTFT的优势所在。
CTFT的公式可以用以下方式表示:X(ω)=∫-∞σ(t)e-^{jωt} dt其中ω为频率,s(t)为连续时间信号,X(ω)表示其傅里叶变换。
具体而言,CTFT既能够反映信号的时间变化,也能够反映其频域变化,可以将信号从时域变换到频域,允许我们从不同的角度看待信号,从而更好地理解信号。
如果将CTFT与频域分析进行比较,CTFT能够更精确地捕捉信号特征,可以更精确地确定频率、幅度和相位,因此它在信号处理、声学分析和时域分析等方面具有重要作用。
CTFT能够有效应用于维纳滤波器(Wiener Filters)、短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)和抗谐波滤波(Notch Filters)等方面,通过CTFT的应用,可以利用频域的信号表示技术来提高信号分析的精度和效率。
总的来说,CTFT是一种非常实用的时域分析工具,它能够密切捕捉信号的复杂性,在信号处理,时域分析和声学分析等方面都有着广泛的应用,为更好地获取信号中的有价值信息提供了重要的视角。
信号与系统第2章

第二章 傅立叶变换
(5) 微分特性 如果 那么
(6)积分特性 如果 那么
如果F(0)=0
第二章 傅立叶变换
(7)卷积定理 1.时域卷积定理 如果 那么 (8)频域卷积定理 如果
那么
第二章 傅立叶变换
11周期信号的傅里叶变换
周期信号的频谱------用傅里叶级数表示。 非周期信号的频谱——用傅里叶变换表示。 周期信号的频谱可以用傅里叶变换表示吗? (1)正弦、余弦信号的傅里叶变换 直流信号的博立叶变换为
n1 ) 2 n1 2
2 E sin( An T
2 E sin( An T
2
)
2
这里
2 1 T
Hale Waihona Puke n1第二章 2 E sin( An T
傅立叶变换
2
)
2
若: 2 An 0 (1) 2 (2) 2
该式表明:周期信号f(t)的傅里叶变换F(ω )是由一些冲击函数组成的, 并位于基波ω 1的整数倍处,冲击强度为f(t)的指数傅里叶级数的系数Cn 的2π 倍。
第二章 傅立叶变换
例4. 求周期单位冲激序列的傅里叶级数与傅里叶变换。
傅里叶级数为
第二章 傅立叶变换
例5. 求周期矩形脉冲信号的傅里叶级数和傅里叶变换 矩形脉冲信号f(t)的 傅里叶系数为:
第二章 傅立叶变换
例1已知矩形脉冲f1(t)如图(a)所示,其相位谱如图(b)所示, 将f1(t)右移τ /2得到如图(c)所示f2(t),试画出其相位谱。
由题意可知
根据时移特性,可得f2(t)的频谱函数 为
第二章 傅立叶变换
f2(t)幅度谱没有变化,其相位谱比图(b)滞后τ ω /2、如图(d)所示。要
傅里叶变换公式

连续时间周期信号傅里叶级数:⎰=T dt t x Ta )(1⎰⎰--==T tTjkT tjk k dt et x Tdt et x Ta πω2)(1)(1离散时间周期信号傅里叶级数:[][]()∑∑=-=-==Nn nN jk Nn njkwk e n x Ne n x Na /2110π连续时间非周期信号的傅里叶变换:()⎰∞∞--=dt e t x jw Xjwt )(连续时间非周期信号的傅里叶反变换:()dw e jw X t x jwt ⎰∞∞-=π21)(连续时间周期信号傅里叶变换:∑+∞-∞=⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=k k kw a jw X T 22)(πδπ连续时间周期信号傅里叶反变换:()dw e w w t x jwt ⎰∞∞--=0221)(πδπ离散时间非周期信号傅里叶变换:∑∞-∞=-=nnj e n x eX ωωj ][)(离散时间非周期信号傅里叶反变换:⎰=π2d e )(e π21][ωωωn j j X n x离散时间周期信号傅里叶变换:∑+∞-∞=-=kk k a X )(π2)e (0j ωωδω离散时间周期信号傅里叶反变换:[]ωωωδωd e n n j ⎰--=π20πl)2(π2π21][x拉普拉斯变换:()dt e t s Xst -∞∞-⎰=)(x拉普拉斯反变换:()()s j21t x j j d e s X st ⎰∞+∞-=σσπZ 变换:∑∞-∞=-=nnz n x X ][)z (Z 反变换: ⎰⎰-==z z z X r z X n x n nd )(πj21d )e ()(π21][1j π2ωω。
《信号、系统与数字信号处理》第二章 连续时间信号与系统的频域分析

0 21
/4
/2
(b)相位图
图2.1-2例2.1-2的频谱图
二、指数形式的傅里叶级数
利用欧拉公式将三角形式的傅里叶级数,表示为 复指数形式的傅氏级数
其中
f t F n1 e jn1t
n
F n1
1 T
t0 T t0
f t e jn1tdt
F n1 是复常数,通常简写为 Fn 。
21t
5
4
2
sin
1t
1 2
sin
31t
解:将 f t 整理为标准形式
f
(t)
1
2cos 1t来自4cos 21t
5
4
1 2
cos
31t
2
1
2
cos
1t
4
cos
21t
4
1 2
cos
31t
2
振幅谱与相位谱如图2-1所示。
cn
2
1
1
1/2
0 1 21 31
(a) 振幅图
n
/4
31
第二章 连续时间信号与系统的频域分析 ——Fourier变换
2. 1 周期信号的傅里叶级数分析 2. 2 非周期信号的频谱--傅里叶变换 2. 3 傅里叶变换的性质及定理 2. 4 系统的频域分析方法 2. 5 无失真传输系统与滤波
LTI系统分析的一个基本任务,是求解系统对任意 激励信号的响应,基本方法是将信号分解为多个基本信 号元。
一、三角形式傅里叶级数
周期信号: f t f t nT
其中
T
是信号的最小重复时间间隔,f1
1 是信号的基波频率。 T
若 f t 满足狄里赫利条件,则 f t 可以展开为三角形
连续时间信号的傅里叶变换的对称

连续时间信号的傅里叶变换的对称傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的数学工具。
在信号处理和通信系统中,傅里叶变换广泛应用于信号的分析与处理。
对于连续时间信号而言,傅里叶变换可以用于将信号从时域表示转换到频域表示,并且在频域中可以观察到信号的频谱特性。
连续时间信号的傅里叶变换的对称性是指在频域中存在一些特殊的对称关系。
具体来说,连续时间信号的傅里叶变换具有以下几种对称性:偶对称、奇对称和周期性对称。
偶对称性是指当信号在时域中关于原点对称时,在频域中的傅里叶变换具有偶对称性。
换句话说,如果一个信号在时域中满足x(t) = x(-t),那么它的傅里叶变换X(jω)具有偶对称性,即X(jω) = X(-jω)。
具体来说,对于偶对称信号,其频谱在负频率部分与正频率部分是镜像对称的。
奇对称性是指当信号在时域中关于原点对称时,在频域中的傅里叶变换具有奇对称性。
换句话说,如果一个信号在时域中满足x(t) = -x(-t),那么它的傅里叶变换X(jω)具有奇对称性,即X(jω) = -X(-jω)。
具体来说,对于奇对称信号,其频谱在负频率部分与正频率部分是关于坐标轴对称的。
周期性对称性是指当信号在时域中具有周期性时,在频域中的傅里叶变换也具有周期性。
具体来说,如果一个信号在时域中具有周期性,那么它的傅里叶变换在频域中也具有相应的周期性。
周期性对称性在信号处理中有着重要的应用,可以用于分析周期性信号的频谱特性。
这些对称性的存在使得我们可以通过观察傅里叶变换的对称性来判断信号在时域中的对称性或周期性。
通过对信号的傅里叶变换进行分析,我们可以得到信号的频谱信息,进而了解信号的频率成分和特征。
而傅里叶变换的对称性则为我们提供了一种便捷的方法来判断信号的对称性或周期性,从而更好地理解信号的特性。
总结起来,连续时间信号的傅里叶变换具有偶对称性、奇对称性和周期性对称性。
这些对称性的存在使得我们可以通过观察傅里叶变换的对称性来判断信号在时域中的对称性或周期性。
傅里叶变换

傅里叶变换的变换对对于N点序列{x[n ]} 0 ≤ n < N ,它的离散傅里叶变换(DFT)为? x [k ] = N - 1 Σ n = 0 e - i 2 π –––––N n k x[n ] k = 0,1, …,N-1. 其中e 是自然对数的底数,i 是虚数单位。
通常以符号F表示这一变换,即? x = Fx 离散傅里叶变换的逆变换(IDFT)为:x[n ] = 1 ––N N - 1 Σ k = 0 e i 2 π –––––N nk ? x [k ] n = 0,1, …,N-1. 可以记为:x = F -1 ? x 实际上,DFT和IDFT变换式中和式前面乘上的归一化系数并不重要。
在上面的定义中,DFT和IDFT前的系数分别为 1 和1/N。
有时会将这两个系数都改成1/ √ ––N ,这样就有x = FFx,即DFT成为酉变换。
从连续到离散连续时间信号x(t) 以及它的连续傅里叶变换(CT)? x ( ω) 都是连续的。
由于数字系统只能处理有限长的、离散的信号,因此必须将x 和? x 都离散化,并且建立对应于连续傅里叶变换的映射。
数字系统只能处理有限长的信号,为此假设x(t)时限于[0, L],再通过时域采样将x(t) 离散化,就可以得到有限长的离散信号。
设采样周期为T,则时域采样点数N=L/T。
x discrete (t) = x (t) N - 1 Σ n = 0 δ(t-nT) = N - 1 Σ n = 0 x (nT) δ(t-nT) 它的傅里叶变换为? x discrete ( ω) = N - 1 Σ n = 0 x (nT)F δ(t-nT) = 1 ––T N - 1 Σ n = 0 x (nT)e - i 2 π n ω T 这就是x(t)时域采样的连续傅里叶变换,也就是离散时间傅里叶变换,它在频域依然是连续的。
类似的,频域信号也应当在带限、离散化之后才能由数字系统处理。
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(2)频谱密度函数 的逆傅里叶变换为:
(3)称 为FT的变换核函数, 为IFT的变换核函数。
(4)FT与IFT具有唯一性。如果两个函数的FT或IFT相等,则这两个函数必然相等。
(5)FT具有可逆性。如果 ,则必有 ;反之亦然。
(6)信号的傅里叶变换一般为复值函数,可写成
表示按自变量进行傅里叶变换,结果是t的函数。
IFT可以通过FT来实现。
FT的对偶特性:
若 为偶函数,则 ;
若 为奇函数,则 。
(5)尺度变换特性:
此性质表明:时域压缩对应频域扩展、时域扩展对应频域压缩。
(6)时移特性:
时移不影响幅度谱,只在相位谱上叠加一个线性相位。
与尺度变换特性综合:
(7)频移特性:
(5)冲激信号:
均匀谱/白色谱:频谱在任何频率处的密度都是均匀的。
强度为E的冲激函数的频谱是均匀谱,密度就是冲激的强度。
单位冲激信号及直流信号的频谱函数总结:
FT定义
FT可逆性
FT可逆性
IFT定义
(6)阶跃信号:不满足绝对可积条件,但存在FT
在 处有一个冲激,该冲激来自 中的直流分量。
单位阶跃信号及其幅度谱如图6所示。
(vii)连接谱线顶点的虚曲线称为包络线,反映了各谐波处FS频谱、幅度谱和相位谱随分量的变化情况。
(viii)称 为单边谱,表示了信号在谐波处的实际分量大小。
(ix)称 为双边谱,其负频率项在实际中是不存在的。正负频率的频谱幅度相加,才是实际幅度。
(8)周期矩形脉冲序列的FS谱的特点:
(i)谱线包络线为Sa函数;
(i)设周期为 的周期信号 在第一个周期内的函数为 ,则
(ii)周期单位冲激序列的FT:
(a)FT的对偶性( )
(b)冲激串FS为:
(c)
(d)FT的线性性
(iii)一般周期信号的FT:
(iv)
(v)关系图:
图8非周期信号FT与周期信号FS/FT比较
6
(1)抽样信号的FT:
(2)理想抽样前后信号频谱的变化如图9所示:
(i)称 为幅度频谱密度函数,简称幅度谱,表示信号的幅度密度随频率变化的幅频特性;
(ii)称 为相位频谱密度函数,简称相位谱函数,表示信号的相位随频率变化的相频特性。
(7)FT频谱可分解为实部和虚部:
(8)FT存在的充分条件:时域信号 绝对可积,即 。
注意:这不必要条件。有一些并非绝对可积的信号也有FT。
图6单位阶跃函数及其幅度谱
4 FT
(1)线性性:
线性性包括:齐次性 ;叠加性 。
(2)奇偶虚实性:
偶 偶
奇 奇
实偶 实偶(FT可变为余弦变换)
实奇 虚奇(FT可变为正弦变换)
实信号的FT:(实信号可分解为:实偶+实奇)
实部是偶函数,虚部是奇函数:实 实偶+j实奇
偶共扼对称:
幅度谱为偶函数,相位谱为奇函数:实 实偶EXP(实奇)
(2)偶双边指数信号:
,为实偶函数。
幅度谱:
相位谱:
偶双边指数信号及其频谱如图2所示。
图2 (a)偶双边指数信号(b)频谱
(3)矩形脉冲信号: (脉宽为、脉高为E)
,为实函数。
幅度谱:
相位谱:
矩形脉冲信号及其频谱如图3所示。
图3 (a)矩形脉冲信号(b)频谱
矩形脉冲FT的特点:
(i) FT为Sa函数,原点处函数值等于矩形脉冲的面积;
(4)从抽样信号恢复原始信号的方法:
(i)理论上:
(ii)工程上:将 通过截止频率为 、放大倍数为 的低通滤波器。
(ii) FT的过零点位置为 ;
(iii)频域的能量集中在第一个过零点区间 之内
(iv)带宽为 或 ,只与脉宽 有关,与脉高E无关。
信号等效脉宽:
信号等效带宽:
图4 (a)信号的等效脉宽(b)等效带宽
(4)符号函数:不满足绝对可积条件,但存在FT。
幅度谱:
相位谱:
符号函数及其频谱如图5所示。
图5 (a)符号函数(b)频谱
(3)结论1:按间隔 进行冲激串抽样后信号的傅里叶变换,是周期函数,是原函数傅里叶变换的 分之一按周期 所进行的周期延拓。
(4)结论2:时域离散频域周期
图9理想抽样信号的FT
7
(1)抽样定理:要保证从信号抽样后的离散时间信号无失真地恢复原始时间连续信号(即抽样不会导致任何信息丢失),必须满足:信号是频带受限的(信号频率区间有限);采样率 至少是信号最高频率的两倍。
(vi)傅里叶系数之间的关系:
(a)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
(g)
(5)复指数形式的FS:
(i)展开式:
(ii)系数计算:
(iii)系数之间的关系:
(iv) 关于n是共扼对称的,即它们关于原点互为共轭。
(v)正负n(n非零)处的 的幅度和等于 或 的幅度。
(6)奇偶信号的FS:
(i)偶信号的FS:
(ii)谱线包络线过零点:(其中 为谱线间隔):
,或 ,
即当 时, 。
(iii)在频域,能量集中在第一个过零点之内。
(iv)带宽 或 只与矩形脉冲的脉宽 有关,而与脉高和周期均无关。(定义 为周期矩形脉冲信号的频带宽度,简称带宽)
(9)周期信号的功率:
(10)帕斯瓦尔方程:
2
(1)信号f(t)的傅里叶变换:
(2)概念(名词):
抽样周期:进行理想采样的冲激串的周期 。
抽样频率:
抽样角频率:
奈奎斯特率:无失真恢复原信号条件允许的最小抽样率 或
奈奎斯特间隔:所允许的最大抽样周期
奈奎斯特频率(折叠频率):信号经采样后,采样率的一半 或 )
奈奎斯特区间: 或
(3)性质:在连续信号的抽样满足抽样定理时,奈奎斯特频率 是信号频率的上限。
第二章连续时间傅里叶变换
第二章
1
(1)狄义赫利条件:在同一个周期 内,间断点的个数有限;极大值和极小值的数目有限;信号绝对可积 。
(2)傅里叶级数:正交函数线性组合。
正交函数集可以是三角函数集 或复指数函数集 ,函数周期为T1,角频率为 。
(3)任何满足狄义赫利条件周期函数都可展成傅里叶级数。
(4)三角形式的FS:
; ;
( 实,偶对称); ;
(ii)偶的周期信号的FS系数只有直流项和余弦项。
(iii)奇信号的FS:
; ; ;
( 纯虚,奇对称); ;
(iv)奇的周期信号的FS系数只有正弦项。
(7)周期信号的傅里叶频谱:
(i)称 为信号的傅里叶复数频谱,简称傅里叶级数谱或FS谱。
(ii)称 为信号的傅里叶复数幅度频谱,简称FS幅度谱。
(9)FT及IFT在赫兹域的定义:
;
(10)比较FS和FT:
FS
FT
分析对象
周期信号
非周期信号
频率定义域
离散频率,谐波频率处
连续频率,整个频率轴
函数值意义
频率分量的数值
频率分量的密度值
3
(1)单边指数信号:
幅度谱:
相位谱:
单边指数信号及其幅度谱、相位谱如图1所示。
图1 (a)单边指数信号(b)幅度谱(c)相位谱
(i)展开式:
(ii)系数计算公式:
(a)直流分量:
(b)n次谐波余弦分量:
(c)n次谐波的正系数。
(iv)称 为信号的基波、基频; 为信号的n次谐波。
(v)合并同频率的正余弦项得:
(a)
(b)
和 分别对应合并后n次谐波的余弦项和正弦项的初相位。
(iii)称 为傅里叶复数相位频谱,简称FS相位谱。
(iv)周期信号的FS频谱仅在一些离散点角频率 (或频率 )上有值。
(v)FS也被称为傅里叶离散谱,离散间隔为 。
(vi)FS谱、FS幅度谱和相位谱图中表示相应频谱、频谱幅度和频谱相位的离散线段被称为谱线、幅度谱线和相位谱线,分别表示FS频谱的值、幅度和相位
频域卷积定理:
(11)时域相关性定理:
若 是实偶函数,则 。此时,相关性定理与卷积定理一致。
自相关的傅里叶变换: 。即函数的自相关函数与其幅度谱的平方是一对傅里叶变换对)。
(12)帕斯瓦尔定理:
5
(1)正余弦信号的FT:
余弦信号和正弦信号的频谱如图7所示:
图7余弦信号和正弦信号的FT
(2)一般周期信号的FT:
虚信号的FT具有奇共扼对称性:
偶共轭对称或奇共轭对称的函数满足幅度对称: 。
实信号或虚信号的FT幅度谱偶对称,幅度谱函数是偶函数。
(3)反褶和共轭性:
时域
频域
原信号
f(t)
F()
反褶
f(-t)
F(-)
共扼
f*(t)
F*(-)
反褶+共扼
f*(-t)
F*()
(4)对偶性:
傅里叶正逆变换的变换核函数是共轭对称的: ;
与尺度变换特性综合:
频谱搬移:时域信号乘以一个复指数信号后,频谱被搬移到复指数信号的频率位置处。利用欧拉公式,通过乘以正弦或余弦信号达到频谱搬移目的。
(8)微分特性:
时域微分:
频域微分:
如果连续运用微分特性,则
(9)积分特性:
时域积分:
如果 在 处有界(或 ),则
频域积分:
(10)卷积定理:
时域卷积定理: