傅里叶变换基础知识

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傅立叶变换知识点总结

傅立叶变换知识点总结

傅立叶变换知识点总结一、傅立叶级数傅立叶变换的基础是傅立叶级数,它是一种将周期性信号表示为一组基本正弦和余弦函数的方法。

傅立叶级数的表达式为:其中,a和b分别为信号的系数,n为频率。

傅立叶级数的这种表示方法是非常有用的,因为它可以将任意周期性函数分解为无穷多个基本正弦和余弦函数的叠加。

二、傅立叶变换的定义傅立叶变换是将一个时间域或空间域中的信号经过傅立叶变换得到其频率域表示的过程。

傅立叶变换的定义为:其中,F(ω)为信号在频率域的表示,f(t)为信号在时间域的表示。

傅立叶变换将信号从时间域转换到频率域,这样可以更容易地对信号进行分析和处理。

三、傅立叶变换的性质傅立叶变换具有许多重要的性质,这些性质对于理解和应用傅立叶变换非常重要。

以下是傅立叶变换的一些主要性质:1. 线性性质:傅立叶变换是线性的,即对于两个信号f1(t)和f2(t),它们的傅立叶变换分别为F1(ω)和F2(ω),那么它们的和的傅立叶变换为F1(ω) + F2(ω)。

2. 积分性质:傅立叶变换可以表示为一种积分形式,即:3. 时移性质:如果信号f(t)的傅立叶变换为F(ω),那么延迟τ秒的信号f(t-τ)的傅立叶变换为F(ω)exp(-jωτ)。

4. 频移性质:如果信号f(t)的傅立叶变换为F(ω),那么频率为ω0的信号f(t)exp(jω0t)的傅立叶变换为F(ω-ω0)。

5. 对称性质:如果信号f(t)是实值函数,那么它的傅立叶变换的实部和虚部是奇函数和偶函数。

以上是傅立叶变换的一些主要性质,它们对于理解和应用傅立叶变换非常重要。

四、傅立叶变换的应用傅立叶变换在信号处理、图像处理和其他领域中有着广泛的应用,下面我们将从几个方面来介绍傅立叶变换的应用:1. 信号分析:傅立叶变换可以将一个信号从时间域转换到频率域,从而可以更容易地对信号进行分析,比如分析信号的频谱、功率谱等。

这对于理解和处理信号非常有用,比如在通信、音频处理等领域中广泛应用。

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。

简述傅里叶变换

简述傅里叶变换

简述傅里叶变换傅里叶变换是现代数学、物理及工程学的基石之一,它能将一个时间域信号转换成一个频域信号,为各种信号处理、控制、通信、图像处理等领域提供了有力的工具,是第一次把两个物理量之间的变换相结合,并在证明中使用了一些非常复杂的数学方法以及接近两个世纪的科学发展而发明的。

一、傅里叶变换的定义傅里叶变换是指将一个时间域函数f(x)转换成一个频域函数F(u)的过程。

其定义是:$$F(u) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}}\int_{-\infty}^{+\infty}f(x)e^{-jux}dx$$其中,j为虚数单位,u为频率,f(x)为原信号,F(u)为转换后的频率信号。

该公式中,积分的上下限为负无穷到正无穷。

分析以上公式,可以发现傅里叶变换有以下几个特点:1. 将原信号f(x)从时域转换到频域;2. 傅里叶变换公式是一个积分表达式,波形的具体形式决定了计算的难度;3. 积分变量是虚数u,表示频率;4. 傅里叶变换是线性的。

二、傅里叶变换的性质1. 时间移位性质该性质指的是如果将函数f(x)向右移动a单位,则傅里叶变换的频域函数F(u)将乘以e^-j2πau:$$FT(f(x-a)) = F(u) \cdot e^{-j2\pi ua}$$2. 频率移位性质该性质是当函数f(t)乘以一个复指数时,经傅里叶变换后,其频率也将发生移位。

$$FT(e^{j2\pi Tu}f(t)) = F(u-T) $$其中T是一个常数,表示频域移位的量。

3. 线性性质傅里叶变换是线性的,即对于任何两个函数f1(t)和f2(t),有:$$FT(af_1(t)+bf_2(t)) = aF_1(u)+bF_2(u)$$其中a和b是任何常数。

4. 傅里叶变换的共轭对称性傅里叶变换具有共轭对称性,即:$$F^*(u) = F(-u)$$5. 卷积定理该性质的表述是:f和g的卷积时f和g的傅里叶变换的乘积。

即:$$FT(f*g) = FT(f)\cdot FT(g)$$其中“*”表示卷积操作。

基础知识积累—傅里叶变换

基础知识积累—傅里叶变换

三、傅里叶变换
傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数 (正弦函数或余弦 函数)或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不 同的变体形式, 如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。最初傅里叶分析是作为热 过程的解析分析的工具被提出的。
变换提出
傅里叶是一位法国数学家和物理学家的名字,英语原名是 Jean Baptiste Joseph Fourier(1768-1830), Fourier 对热传递很感兴趣,于 1807 年在法国科学 学会上发表了一篇论文,运用正弦曲线来描述温度分布,论文里有个在当时具有 争议性的决断: 任何连续周期信号可以由一组适当的正弦曲线组合而成。当时审 查这个论文的人,其中有两位是历史上著名的数学家拉格朗日(Joseph Louis Lagrange, 1736-1813)和拉普拉斯(Pierre Simon de Laplace, 1749-1827),当拉 普拉斯和其它审查者投票通过并要发表这个论文时,拉格朗日坚决反对,在他此 后生命的六年中,拉格朗日坚持认为傅里叶的方法无法表示带有棱角的信号, 如 在方波中出现非连续变化斜率。 法国科学学会屈服于拉格朗日的威望,拒绝了傅 里叶的工作,幸运的是,傅里叶还有其它事情可忙,他参加了政治运动,随拿破
的傅里叶变换为
,且其导函数
的傅里叶变换存在,则
即导函数的傅里叶变换等于原函数的傅里叶变换乘以因子 。更一般地,若 的 阶导数 的傅里叶变换存在,则
即 阶导数的傅里叶变换等于原函数的傅里叶变换乘以因子

卷积特性
若函数 以及 都在 上绝对可积,则卷积函数为:
即傅里叶变换存在,且 Parseval 定理以及 Plancherel 定理 若函数 有: 以及 平方可积,二者的傅里叶变换分别为 与 ,则

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。

傅里叶变换常用公式

傅里叶变换常用公式

傅里叶变换常用公式1. 简介傅里叶变换是一种重要的数学工具,用于将一个信号从时域转换到频域。

它常被应用于信号处理、图像处理、通信等领域。

本文将介绍傅里叶变换的基本概念和常用公式。

2. 傅里叶级数傅里叶级数是傅里叶变换的基础,它用于将周期信号表示为一系列正弦和余弦函数的和。

傅里叶级数的公式如下:傅里叶级数公式傅里叶级数公式在上述公式中,f(t)表示周期为T的函数,a0是直流成分,ak和bk是傅里叶系数。

3. 傅里叶变换傅里叶变换是将非周期信号表示为一组连续的频谱的过程。

傅里叶变换的公式如下:傅里叶变换公式傅里叶变换公式在上述公式中,F(w)表示频域信号,f(t)表示时域信号,j是虚数单位。

4. 反傅里叶变换反傅里叶变换是将频域信号恢复为时域信号的过程。

反傅里叶变换的公式如下:反傅里叶变换公式反傅里叶变换公式在上述公式中,F(w)表示频域信号,f(t)表示时域信号。

5. 常见傅里叶变换公式下面列举了一些常见的傅里叶变换公式:5.1 正弦函数的傅里叶变换正弦函数的傅里叶变换的公式如下:正弦函数的傅里叶变换公式正弦函数的傅里叶变换公式在上述公式中,f(t)是正弦函数,F(w)是其频域信号。

5.2 余弦函数的傅里叶变换余弦函数的傅里叶变换的公式如下:余弦函数的傅里叶变换公式余弦函数的傅里叶变换公式在上述公式中,f(t)是余弦函数,F(w)是其频域信号。

5.3 矩形脉冲的傅里叶变换矩形脉冲的傅里叶变换的公式如下:矩形脉冲的傅里叶变换公式矩形脉冲的傅里叶变换公式在上述公式中,f(t)是矩形脉冲,F(w)是其频域信号。

5.4 高斯函数的傅里叶变换高斯函数的傅里叶变换的公式如下:高斯函数的傅里叶变换公式高斯函数的傅里叶变换公式在上述公式中,f(t)是高斯函数,F(w)是其频域信号。

6. 结论傅里叶变换是一种非常强大的数学工具,用于将信号从时域转换到频域。

本文介绍了傅里叶级数、傅里叶变换和反傅里叶变换的基本公式,并列举了一些常见的傅里叶变换公式。

常见的傅里叶变换

常见的傅里叶变换

常见的傅里叶变换
傅里叶变换(FourierTransformation)是在数学术语中指任何将时域信号转换成频域信号(包括反向转换)的一种算法。

它可以将任何时域函数转换为复杂的频率函数,并使用它来衡量信号的性质。

这种变换的另一种表达形式是“Fourier分析”,它可以用于分析和解释复杂的信号,以及从中提取有关信号频率和振幅的信息。

傅里叶变换的主要用途是将复杂的时域信号转换为频域信号,以便快速获取信号的性质。

它也被广泛用于信号处理,数字信号处理,图像处理,科学可视化,生物信号处理,信号检测,滤波器设计等领域。

它可以提取有关信号的重要特征,包括频率,振幅,相位等,这些特征在信号分析,处理和重构方面非常重要。

在数学中,傅里叶变换可以用来进行积分及其反向变换,以及用于传输函数系统的稳定性分析。

此外,它也可以用于语音处理,设计滤波器,图像处理等方面。

常见的傅里叶变换有:
1. 傅里叶变换(Fourier Transform):这是最基本的傅里叶变换,它用于将时域函数转换为频域函数。

2. 快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform):它是基于傅里叶变换的优化算法,可以将复杂信号的傅里叶变换运算时间减少到计算机可承受的最低水平。

3. 非负傅里叶变换(Non-negative Fourier Transform):它是一种特殊的傅里叶变换,它只用非负数来表示傅里叶变换的系数,这
样可以更加精确地表示一个原始信号的复杂结构。

4. 小波变换(Wavelet Transform):它是一种相对傅里叶变换而言的更加复杂的算法,它可以更精确地描述复杂信号,更有效地提取信号特征。

傅里叶变换的基础知识

傅里叶变换的基础知识

傅里叶变换的基础知识傅里叶变换是一项基础的数学工具,广泛应用于物理学、工程学、计算机科学、信号处理等领域。

本文将介绍傅里叶变换的基本概念,其中包括连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。

1. 连续傅里叶变换在介绍傅里叶变换之前,我们需要先了解两个概念:周期函数和Fourier 级数。

周期函数是指在一定区间内具有重复特征的函数,而 Fourier 级数是将一个周期函数表示为正弦和余弦函数的和。

傅里叶变换是将一个函数表示为一系列不同频率的正弦和余弦函数的和,可以理解为是将 Fourier 级数推广到了一般的非周期函数上。

具体来说,若一个函数 f(x) 满足某些条件,那么它可以被表示为如下形式:F(ω) = ∫ f(x) e^(-iωx) dx其中,F(ω) 是函数 f(x) 的傅里叶变换,ω 表示角频率,即单位时间内变化的弧度数。

从公式可以看出,傅里叶变换将函数 f(x) 转化成一个复数F(ω),表示了该函数在不同频率下的振幅和相位信息。

特别地,若函数f(x) 是实函数且满足对称性条件,那么它的傅里叶变换F(ω) 是一个实函数。

2. 离散傅里叶变换连续傅里叶变换适用于连续信号的处理,但在实际应用中,我们往往处理的是数字信号,即离散信号。

为了将连续傅里叶变换推广到离散信号上,人们发明了离散傅里叶变换。

离散傅里叶变换的定义如下:F_k = ∑_{n=0}^{N-1} f_n e^{(-i2πkn)/N}其中,f_n 表示离散信号在第 n 个采样点处的取值,N 表示采样点数量,k 表示在 K 点处的频率。

离散傅里叶变换是计算机领域中常用的算法,广泛应用于音频、图像等信号处理领域。

它可以将复杂的信号分解成一组频率,从而实现信号的压缩、降噪等处理操作。

需要注意的是,离散傅里叶变换对于周期信号是有局限性的,因为在离散信号中,我们无法表示无穷长的周期函数,因此在处理周期信号时,我们需要采用其他方法。

3. 傅里叶变换的应用傅里叶变换广泛应用于多个领域,下面简要介绍几个应用场景:(1) 信号处理:傅里叶变换可以将一个信号分解成它的频率成分,从而实现信号降噪、信号压缩等处理操作。

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傅里叶变换基础知识
1. 傅里叶级数展开
最简单有最常用的信号是谐波信号,一般周期信号利用傅里叶级数展开成多个乃至无穷多个不同频率的谐波信号,即一般周期信号是由多个乃至无穷多个不同频率的谐波信号线性叠加而成。

1.1 周期信号的傅里叶级数
在有限区间上,任何周期信号()x t 只要满足狄利克雷(dirichlet )条件,都可以展开成傅里叶级数。

1.1.1 狄利克雷(dirichlet )条件
狄利克雷(dirichlet )条件为:
(1)信号()x t 在一个周期内只有有限个第一类间断点(当t 从左或右趋向于这个间断点时,函数有左极限值和右极限值);
(2)信号()x t 在一周期内只有有限个极大值和极小值;
(3)信号在一个周期内是绝对可积分的,即00/2/2
()dt T T x t -⎰
应为有限值。

1.1.2 间断点
在非连续函数()y f x =中某点处0x 处有中断现象,那么,0x 就称为函数的不连续点。

(1)第一类间断点(有限型间断点):
a. 可去间断点:函数在该点左极限、右极限存在且相等,但不等于该点函数值或函数在该点无定义(0x 令分母为零时等情况);
b. 跳跃间断点:函数在该点左极限、右极限存在,但不相等(0/y x x =在点0x =处等情况)。

(2)第二类间断点:除第一类间断点的间断点。

1.1.3 傅里叶级数三角函数表达式
傅里叶级数三角函数表达式为
式中:0a 为信号的常值分量;n a 为信号的余弦信号幅值;n b 为信号的正弦信号幅值。

0a 、n a 、n b 分别表示为:
式中:0T 为信号的周期;0ω为信号的基频,即角频率,002/T ωπ=,1,2,3...n =。

合并同频项也可表示为
式中:信号的幅值n A 和初相位n θ分别为
1.1.4 频谱的相关概念
(1)信号的频谱(三角频谱):构成信号的各频率分量的集合,表征信号的幅值和相位随频率的变化关系,即信号的结构,是n A ω-(或n A f -)和n θω-(或n f θ-)的统称;
(2)信号的幅频谱:周期信号幅值n A 随ω(或f )的变化关系,用n A ω-(或n A f -)表示;
(3)信号的相频谱:周期信号相位n θ随ω(或f )的变化关系,用n θω-(或n f θ-)表示;
(4)信号的频谱分析:对信号进行数学变换,获得频谱的过程; (5)基频:0ω或0f ,各频率成分都是0ω或0f 的整数倍; (6)基波:0ω或0f 对应的信号;
(7)n 次谐波: 0(n 2,3,...)n ω=或0(n 2,3,...)nf =的倍频成分0c o s ()
n n A n t ωϕ+或0cos(2)n n A nf t πθ+;
1.1.5 周期信号的傅里叶级数的复指数函数展开
根据欧拉公式cos sin (j t
e t j t j ωωω±=±=,则1
cos ()
21sin j()
2
j t j t j t
j t t e e t e e ωωωωωω--=+=- 因此,傅里叶级数三角函数表达式()0001
()cos sin n n n x t a a n t b n t ωω∞
==++∑可改写成
令 则 或
这就是周期信号的傅里叶复指数形式的表达式。

将0000/20/20/20/202()cos 2()sin T n T T n T a x t n tdt T b x t n tdt
T ωω--⎧=⎪⎪⎨⎪=⎪⎩
⎰⎰代入()12n n n C a jb =-,则000/2
/2
01()T jn t n T C x t e dt T ω--=

在一般情况下n C 是复数,可以写成n j n nR nI n C C jC C e ϕ=+= 式中
由n j n nR nI n C C jC C e ϕ=+=,()12n n n C a jb =-,()1
2
n n n C a jb -=+可表示为 则0() 0,1,2,jn t
n
n x t C e
n ω∞
=-∞
=
=±±⋅⋅⋅∑ 变为
由此可见,周期信号用复指数形式展开,相当于在复平面内用一系列旋转矢量()
00n j n t C e ωϕ±来
描述,但是,负频率的出现,仅仅是数学推导的结果,并无实际物理意义。

1.1.6 傅里叶级数的复指数与三角函数展开关系
由()1
2
n n n C a jb =
-,n j n nR nI n C C jC C e ϕ=+=可知:
综合n A
n C 即双边频谱的幅值n C 是单边频谱幅值n A 的一半。

由arctan
nI
n
C C ϕ=,/2nR n C a =,/2nI n C b =-可知:
2 傅里叶变换
出准周期函数之外的非周期信号称为一般周期信号,也就是瞬态信号。

瞬态信号具有瞬变性,例如锤子敲击力的变化、承载缆绳断裂的应力变化、热电偶插入加热的液体中温度的变化过程等信号均属于瞬态信号。

瞬态信号是非周期信号,可以看作一个周期的周期信号,即周期
T →∞。

因此,可以把瞬态信号看作周期趋于无穷大的周期信号。

2.1 傅里叶变换
设有一周期信号()x t ,则其在[]/2,/2T T -区间内的傅里叶级数的复指数形式的表达式为
0()jn t
n
n x t C e
ω∞
=-∞
=
∑,
式中
当0T →∞时,积分区间[][]/2,/2,T T -→-∞∞
;谱线间隔002/T d ωωπω∆==→, 0n ωω→离散率连续变量频,所以000/2
/2
1
()T jn t n T C x t e dt T ω--=

变为
该式积分后将是ω的函数,且一般为复数,用()X j ω或()X ω表示为
式中:()X j ω称为信号()x t 的傅里叶积分变换或简称傅里叶变换(Fouier Transform ,FT ),是把非周期信号看成周期趋于无穷大的周期信号来处理的,显然
即()X j ω为单位频宽上的谐波幅值,具有“密度”的含义,故把()X j ω称为瞬态信号的“频谱密度函数”,或简称“频谱函数”。

由()000lim lim
n
n T f C X j C T f
ω→∞
→=⋅=得 代入0()jn t
n
n x t C e
ω∞
=-∞
=
∑得
当0T →∞时,002/T d ωπω==, 0n ωω→离散率连续变量频,→∑求和积分。


()x t 称为()X j ω的傅里叶逆变换或反变换(Inverse Fourier Transform ,IFT )。

()()j t X j x t e dt ωω∞
--∞
=⎰和()()12j t x t X j e d ωωωπ

-∞
=

构成了傅立叶变换对
一般地,使用FT
IFT
⇔或⇔表示信号之间的傅立叶变换及其逆变换之间的关系。

由于2f ωπ=,
所以()()j t X j x t e dt ωω∞
--∞=⎰和()()12j t x t X j e d ωωωπ∞
-∞
=
⎰可变为 这就避免了在傅里叶变换中出现1/2π的常数因子,使公式形式简化。

由式()()2j ft X jf x t e dt π∞
--∞
=⎰可知,非周期信号能够用傅里叶函数来表示,。

而周期信号可
由傅里叶级数0()jn t n n x t C e ω∞
=-∞
=
∑来表示。

()()2j ft X jf x t e dt π∞
--∞
=⎰是一般复数形式,可表示为
式中:()Re X jf 为()X jf 的实部;()Im X jf 为()X jf 的虚部;()X jf 为信号()x t 的连续幅
频谱;()jf ϕ为信号()x t 的连续相频谱。

比较周期信号和非周期信号的频谱可知:首先,非周期信号幅值()X jf 随f
变化时连续的,
即为连续频谱,而周期信号的幅值n C 随f 变化时离散的,即为离散频谱。

其次,n C 的量纲和信号幅值的量纲一致,而()X jf 的量纲相当于/n
C f ,为单位频宽上的幅值,即为“频谱密度
函数”。

2.2 傅里叶变换的主要性质
一个信号可以进行时域描述和频域描述。

两种描述通过傅里叶变换来确立彼此一一对应的关系,因此,熟悉傅里叶变换的一些主要性质十分必要。

2.3 几种典型信号
(1)举行窗函数
(2)单位脉冲函数(δ函数) (3)正、余弦信号 (4)一般周期信号 (5)周期单位脉冲序列。

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