第6章Fourier变换
第一+二节(符号法,拉普拉斯变换)

1
§6.1
函数 ϕ (t )
符号法
运算微积的原始形式是符号法。 运算微积的原始形式是符号法。 符号法
d 在函数 ϕ (t ) 的n阶导数可以看成求导算符 p = 阶导数可以看成求导算符 dt n
作用n次的结果 作用 次的结果
1 积分算符 ϕ (t ) = ∫ ϕ (τ )dτ 0 p t τ1 1 1 2 例: 1 1 = t 1dτ 1 = ∫ ∫ 1dτdτ 1 = t 2 ∫0 0 0 p p 2
4
§6.2 拉普拉斯变换
(一) 拉普拉斯变换的定义
我们知道傅氏变换要求一个函数要满足狄氏条件,
同时这个函数还要满足在(− ∞, ∞ )内绝对可积. +
故傅氏变换的应用范围就受到相当大的限制.
拉普拉斯变换
存在的条件比傅里叶变换宽松的多
拉普拉斯变换常用于初始值问题 即已知某个物理量在初始 拉普拉斯变换常用于初始值问题,即已知某个物理量在初始 初始值问题 时刻t=0的值 求解初始时刻之后的变化情况f(t),至于初始 时刻 的值f(0),求解初始时刻之后的变化情况 的值 求解初始时刻之后的变化情况 至于初始 时刻之前的值,我们不感兴趣 可令 时刻之前的值 我们不感兴趣,可令 我们不感兴趣
0
t →∞
dt = f ( t ) e
− pt +∞ 0
−
+∞
∫
0
f ( t )d (e − pt )
取 Re p > σ 0 , lim e − pt f (t ) = 0 则
[ f ′(t )]
= − f (0) − ∫ f (t )d (e
0
∞
− pt
) = p ∫ f (t )e − pt dt − f (0)
第六章 第3节 Fourier变换性质及应用

(1.23)
§1.4
卷积
一.卷积的概念 1.定义 若已知函数f1(t), f2(t), 则积分
f1 ( ) f 2 ( t - ) d - 称为函数f1(t)与f2(t)的卷积, 记为f1(t)*f2(t),即
-
f1 ( )F2 ( t - )d
f1 ( t - v )* f 2 ( t - v ) f 3 (v )d v -
f1 (v )* f 2 (v ) f 3 ( t - v )d v -
4)不等式
| f1 (t ) f 2 (t ) || f1 (t ) | * | f 2 (t ) |
例6
若F(w)= ℱ [f(t)], 证明
1 f ( t )dt F (w ) F (0) (w ) jw
t
-
特别地,若t lim
u
u -
f (t )dt 0
则(积分性质)
t f ( t )d t 1 ℱ [ f (t )]. (1.24) - jw
-
w0 (w - )d
(w - ) | w0 (w w0 )
1 1 1 F (w ) (w - w0 ) (w w0 ) 2 j(w - w0 ) j(w w0 )
iw 2 (w - w0 ) (w w0 ) 2 w0 - w 2
0
1 u( t ) (w ) jw
e jw0t e - jw0t f ( t ) u( t ) 2 1 1 1 F (w ) (w - w0 ) (w w0 ) 2 j(w - w0 ) j(w w0 )
Fourier Transforms傅里叶变换 16页PPT

University of Texas at Austin CS384G - Computer Graphics Fall 2010 Don Fussell
Fourier transform
Ordinary frequency
M a c in to s h P IC T im a g e fo rm a t
Fourier Transforms
University of Texas at Austin CS384G - Computer Graphics Fall 2010 Don Fussell
Fourier series
To go from f( ) to f(t) substitute M a c in to s h P IC T im a g e fo rm a t is n o t s u p p o rte d M a c in to s h P IC T im a g e fo r m a t is n o t s u p p o r te d
1990, Chapter 2.
University of Texas at Austin CS384G - Computer Graphics Fall 2010 Don Fussell
END
Let’s not use just discrete frequencies, n0 ,
we’ll allow them to vary continuously too
We’ll get there by setting t0=-T/2 and taking limits as T and n approach
where
M a c in to s h P IC T im a g e fo r m a t
随机振动--第6章-傅里叶变换

傅立叶变换的10大性质: j F ( ) f ( ) e d (5) 对称性定理: F [ F (t )] 2f ( ) 把F(w)的变量换成t, (6)时域微分定理 d n f (t ) n
F[ dt
t
倒频谱
n
] ( j ) F ( )
1 F [ f (at )] F ( ) a a
3、狄拉克δ函数(δ函数)
是一个广义函数,没有普遍意义下的函数值。 定义:满足下列条件的函数称为δ函数。
0 (1) (t ) (2) (t ) dt 1
当t 0 当t 0
推论一下:
0 (1) (t t 0) (2) (t t 0)dt 1
x (t )
n
c e
n
jnt
1 其中:c n T
T 2 T 2
x (t ) e
jnt
dt
2、傅立叶变换
狄氏条件: (1)函数f(t)连续或只有有限个第一 类间断点;(2)函数f(t) 只有有限个极值点。
傅立叶变换F ( )
f ( )e
j
d
1、傅立叶级数
1)傅立叶级数的实数形式
任一周期函数x(t),如在[-T/2,T/2] 区 间满足狄利克雷(狄氏)条件,都可 展开成傅立叶级数(傅氏级数)
狄氏条件:
(1)函数连续或只有有限个第一类间断点; (2)函数只有有限个极值点。
设一周期函数x(t ),周期为T,满足狄氏条件,则可将其展开成傅氏级数: a0 [ a n cos nt bn sin nt ] x(t ) 2 n 1
积分变换第1讲傅里叶(Fourier)级数展开

2 T 2
bm T sin mwt cos nwt d t
m 1
2 T
an T cos nwt d t an
2
2
T 2
-
2
即 an
2 T
T
2 T 2
-
f T (t ) cos nwt d t
同理, 为求bn, 计算[fT(t), sin nwt], 即
T
[ f , g]
2 T 2
f (t ) g (t ) d t
-
一个函数f(t)的长度为
T
|| f ||
[f, f]
2 T 2
f (t ) d t
2
-
而施瓦兹不等式成立 : [ f , g] f g
T T T
即
2 T 2
f (t ) g (t ) d t
-
2 T 2
f (t ) d t
p
-
p
e
j( n - m )
-p [e
j( n - m )p
-e
- j( n - m )p
]
e
- j( n - m )p
[e
j 2 ( n - m )p
- 1] 0
p cos( n - m )
p
-p
j sin( n - m ) d
p
-p
c o s( n - m ) d
-
fT ( t ) cos nw t d t - j
T
1
T 2 T 2
-
fT ( t ) sin nw t d t
短时傅里叶变换及其应用

短时傅里叶变换及其应用1 引言传统傅里叶变换(Fourier Transform)分析方法已经在众多的领域内产生巨大影响。
特别在1965年之后,快速傅里叶变换(FFT)算法的发现及改进使得离散傅里叶变换(DFT)实现了高效的数学实现,为数字信号处理技术应用于各种信号的实时处理创造了条件,加速了离散时间信号与系统分析技术的发展。
但长久以来,人们也发现了傅里叶分析方法存在的一些不足,正如詹姆斯·凯塞(James F. Kaiser)曾经说过,“最多被使用的信号处理工具是FFT,而最多被滥用的信号处理工具也是FFT”。
从20世纪80年代以来,数字信号处理技术在联合时频分析(Joint Time-frequency Analysis)方法方面有了很大的发展,各种联合时频分析方法得到了广泛的研究和应用,并逐渐形成了一套独特的理论体系。
它的主要研究对象是非平稳信号或时变信号,主要的任务是描述信号的频谱含量是怎样随时间变化的。
短时傅立叶变换(Short-time Fourier Transform,STFT)就是其中的一种最简单的联合时频分析方法。
本文具体研究了短时傅里叶分析与综合,测不准原理,STFT 的分辨率,STFT的优缺点和窗函数的相关内容,最后借助MATLAB进行了相应的仿真并对仿真结果进行分析。
2 传统傅里叶变换2.1 傅里叶变换的定义连续时间信号s(t)的傅里叶变换(Fourier Transform)的数学表达式:(2-1)式(2-1)所表示的傅里叶正变换也称为傅里叶分析。
信号s(t)的傅里叶变换的逆变换的数学表达式:(2-2)- 1 -式(2-2)所表示的傅里叶逆变换也称为傅里叶综合。
2.2 傅里叶变换的意义热的传播与扩散现象是导致傅里叶研究成果的实际物理背景。
由式(2-1)可以看出傅里叶变换是一种线性的积分变换,它能够将满足一定条件的某个函数表示成为一组复指数函数的积分。
由式(2-2)可以看出S(jω)告诉我们将s(t)表示为不同频率正弦信号的线性组合(就是积分)所需要的信息。
fourier变换及逆变换

fourier变换及逆变换
Fourier变换是一种常用于信号和图像处理的数学工具,它将一个信号在时域中的表示转换为在频域中的表示。
Fourier变换能够将信号分解成一系列正弦和余弦函数的组合,从而分析信号的频谱特性。
在数学上,Fourier变换定义为:
F(ω) = ∫f(t)e^(-iωt)dt
其中,F(ω)表示在频域中的信号表示,f(t)表示在时域中的信号表示,e^(-iωt)表示复指数函数,ω表示角频率。
Fourier逆变换是Fourier变换的逆操作,它将在频域中的信号表示转换回时域中的信号表示。
逆变换定义为:
f(t) = (1/2π)∫F(ω)e^(iωt)dω
其中,f(t)表示在时域中的信号表示,F(ω)表示在频域中的信号表示,e^(iωt)表示复指数函数,ω表示角频率。
通过Fourier变换和逆变换,我们可以在信号的时域和频域之间进行转换,并分析信号的频谱特性,包括频率分量、幅度和相位。
这对于信号处理、滤波、图像处理等应用非常重要。
Fourier变换

Fourier 变换①从Fourier 级数(对周期函数而言)到Fourier 积分(对非周期函数而言); 基于基频频率02Tπω=,当为周期函数时,T 是有限大小,可以将周期函数分解成为基频及基频整数倍的频率信号;当为非周期信号时,即T 是无限大时,基频将会变得非常小,以至于频率分量取遍所有的频率。
②从Fourier 级数的三角表示到Fourier 级数的复数表示 基于欧拉公式:cos jsin j e θθθ=+,cos θ和sin θ可以表示为:cos 2sin 2j j j j e e e e θθθθθθ--+=-=Fourier 级数的复指数形式:0(t)jn t T n n f c e ω+∞=-∞=∑其中0/2/21(t)e T jn t nT T c f dt Tω--=⎰。
③此时可以得到非周期函数的Fourier 变换为:()(t)e 1(t)()2j t j tF f dtf F e d ωωωωωπ+∞--∞+∞-∞==⎰⎰④Fourier 级数和Fourier 变换以不同的形式反映了周期函数与非周期函数的频谱特性,通过单位脉冲函数δ函数将两者统一起来表示,形成广义的Fourier 变换。
基于δ函数的几个基本性质: 定义:当0t ≠时,(t)0δ=;(t)dt 1δ+∞-∞=⎰.筛选性质:00(t t )f(t)dt (t )f δ+∞-∞-=⎰偶函数:(t)(t)δδ=-单位阶跃函数与脉冲函数关系:[u(t)](t)dt (t),(t)td u dtδδ-∞==⎰ δ函数表示方法:δ函数的Fourier 变换基于以下几个基本的变换,可以将非周期与周期信号统一起来:()(t)e1j tj tt F dt eωωωδ+∞--=-∞===⎰;11[1](t)2j t F e d ωωδπ+∞--∞==⎰得到最重要的公式:2(t)j t e d ωωπδ+∞-∞=⎰ ⑤Fourier 变换的基本性质 位移性质:00010[f(t t )]e ()F [F()]e(t)j t j tF F f ωωωωω---=-=物理意义:当一个函数(或信号)沿时间轴移动后,它的各频率成分的大小不变,但是相位发生变化;逆变换则是用来进行频谱搬移,对信号进行旋转变换,得到信号频率的移动。
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nπ nπ f ( x ) ~a0 + ∑ an cos x + bn sin l l n =1
∞
x
1 l a0 = ∫ f (ξ )dξ , 2l −l
1 l nπ an = ∫ f (ξ ) cos ξdξ , −l l l
1 l nπ bn = ∫ f (ξ )sin ξdξ l −l l
∆ω=
ωn =
nπ l
积分与Fourier变换 第二节 Fourier积分与 积分与 变换
函数 f(x) 的实形式的Fourier积分表达式
f ( x) = ∫
+∞ 0
A(ω ) cos(ωx)dω + ∫
π∫ π∫
1 l nπ an = ∫ f (ξ ) cos ξdξ , −l l l
1 l nπ bn = ∫ f (ξ )sin ξdξ −l l l
第一节 Fourier级数 级数
例子
例1:设 f(x) = x+1, x (0,l),试将其展开成正弦级数.
-l
l
第一节 Fourier级数 级数
例2:设 f(x) = x, x (0,l),试将其展开成余弦级数.
∞
其中
f ( x ) x∈( − l ,l )
a0 =
1 l ∫−l f (ξ )dξ 2l
1 an = l
∫
l
−l
nπ f (ξ ) cos ξdξ l
1 bn = l
∫
l
−l
f (ξ ) sin
nπ ξdξ l
∞ 1 l nπ nπ 1 l nπ nπ 1 l = ∫ f ( ξ ) d ξ + ∑ ∫ f ( ξ ) cos ξd ξ cos x + ∫ f ( ξ ) sin ξd ξ sin x 2l − l l l l −l l l l −l n =1
His works cover many aspects of mathematics; However, those on number theory, analysis, and potential theory are most famous.
In analysis, he gave Dirichlet condition for the convergence of trigonometric series; In potential theory, he dealt with the Dirichlet problem concerning the existence of harmonic functon; In number theory, he created the Dirichlet series.
∞
1 l a0 = ∫ f (ξ )dξ , 2l −l
1 l nπ an = ∫ f (ξ ) cos ξdξ , l −l l
1 l nπ bn = ∫ f (ξ )sin ξdξ l −l l
−i nπ x l
写成复形式
f ( x ) = c0 + ∑ cn e
n =1 ∞ i nπ x l
+ ∑ c− n e
1 l 1 ∞ = ∫ f ( ξ ) d ξ + ∑ ∆ω 2l − l π n =1
(∫
π l
l
−l
f ( ξ ) cos ωn ξd ξ cos ωn x + ∫ f ( ξ ) sin ωn ξd ξ sin ωn x
l −l
)
f ( x) =
∞ 1 ∞ ∞ f ( ξ ) cos ωξd ξ cos ωx + ∫ f ( ξ ) sin ωξd ξ sin ωx d ω −∞ π ∫0 ∫−∞
Jean Baptiste Joseph Fourier, 1768~1830 ~
生于法国中部欧塞尔一个裁缝家庭。1795年任巴黎综合工科 大学助教,1798年随拿破仑军队远征埃及,受到拿破仑器重, 回国后被任命为格伦诺布尔省省长。由于对热传导理论的贡 献于1817年当选为巴黎科学院院士,1822年成为科学院终身 秘书。 1807年写成关于热传导的基本论文,但经拉格朗日、拉普拉斯和勒让德审阅 后被科学院拒绝。1811年又提交了经修改的论文,该文获科学院大奖,却未 正式发表。1822年出版了专著《热的解析理论》(Theorie ana1ytique de la Cha1eur,Didot,Paris,1822)。这部经典著作将欧拉、伯努利等人在 一些特殊情形下应用的三角级数方法发展成内容丰富的一般理论,三角级数 后来就以傅里叶的名字命名。傅里叶应用三角级数求解热传导方程,同时为 了处理无穷区域的热传导问题导出了“傅里叶积分”,这些研究成果极大地 推动了偏微分方程边值问题的研究。然而傅里叶的工作意义远不止此,它迫 使人们对函数概念作修正、推广,特别是引起了对不连续函数的探讨;三角 级数收敛性问题更刺激了集合论的诞生。因此,《热的解析理论》影响了整 个19世纪分析严格化的进程。
nπ nπ 1, cos x, sin l l x n =1
∞
nπ 1, cos l
x = 0,
nπ x = 0, 1, sin l
nπ mπ x , sin x = 0 cos l l
(1,1) = 2l ,
f ( x) 在连续点 x 函数f ( x )的 Fourier展开 = 1 2 [ f ( x − 0) + f ( x + 0)] 在间断点 x
-l
l
第一节 Fourier级数 级数
例子: 例子:
设 f(x) = x+x2, x (- , ),试将其展开成Fourier级 数. 并验证: 1 1 1 π2 1+ 2 + 2 +L+ 2 +L = 2 3 n 6
z
r k
r P r j y
r i
x
r r r r P = xi + yj + zk r r x = (i , P ) r r y = ( j , P) r r z = (k , P)
R n ≡ {x | x = ( x1 , x2 , L, xn ), xm ∈ R, m = 1,2, L, n}
( x, y ) = ∑ xm y m
( x, y ) = ∑ xm y m
m =1
n
( f ( x), g ( x) ) = ∫a
∞ m =1
b
f ( x) g ( x)dx
x = ∑ xm e m
m =1
n
f ( x ) = ∑ cm e m ( x )
第一节 Fourier级数 级数
Fourier展开 展开
L2[-l, l]空间的概念 基本函数族
nπ mπ cos x, cos l l
0, n ≠ m x = , l , n = m
nπ mπ sin x, sin l l
0, n ≠ m x = l , n = m
第一节 Fourier级数 级数
函数 f(x) 的Fourier展开式
积分与Fourier变换 第二节 Fourier积分与 积分与 变换
无限区域上的Fourier展开
积分与Fourier变换 第二节 Fourier积分与 积分与 变换
实形式的Fourier积分与 积分与Fourier变换 实形式的 积分与 变换
设 f(x)是定义在区域(- , + )上的函数
nπ nπ f ( x ) x∈( − l ,l ) = a0 + ∑ an cos x + bn sin x l l n =1
完备性的概念
nπ nπ f ( x )? = a0 + ∑ an cos x + bn sin x l l n =1
∞
第一节 Fourier级数 级数
Dirichlet定理 定理-Fourier展开收敛定理 定理 展开收敛定理
若 f(x) 满足: (1)处处连续,或在每个周期内只有有限个第一类间断点; (2) 在每个周期内只有有限个极值点, 则
n m =1
x = x1e1 + x2e 2 + L + xne n
第一节 Fourier级数 级数
无限维空间的结构-Hilbert空间 空间 无限维空间的结构
空间的范围 如何去构造
R n ≡ {x | x = ( x1 , x2 , L , xn )}
H ≡ { f ( x) | x ∈ [a, b]}
设 f(x) 是定义在 处理 处理1:将 f(x) 区域(a,b)内的函 转化为 (-l, l) 内 数,其中a和b是 的函数 有限数 2l ( x − a) − l ⇒ x b−a 处理2:周期化为整个实数 处理 轴上的以2l为周期的周期函 数
a
b
-l
l
-l
l
第一节 Fourier级数 级数
有限维空间的结构-n维欧几里德空间 有限维空间的结构 维欧几里德空间
第六章 Fourier变换 变换
第一节 Fourier级数 级数 积分与Fourier变换 第二节 Fourier积分与 积分与 变换 函数 第三节 -函数
第一节 Fourier级数 级数
有限区域上的Fourier展开 或周期函数的Fourier展开
第一节 Fourier级数 级数
有限区域上的函数周期化的处理方法
n =1
∞
c0 = a0 1 1 cn = ( an − ibn ) , c− n = ( an + ibn ) , n = 1, 2,L 2 2