常见傅里叶变换对照表
常用傅里叶变换表
常用傅里叶变换表傅里叶变换（Fourier Transform）是一种重要的信号处理方法，可以将一个信号表示为频域上的复合波。
在实际应用中，我们常常需要用到一些常用的傅里叶变换表来简化计算过程。
下面是常用的傅里叶变换表。
1. 频域采样点数与时间域采样点数的对应关系：当时间域采样点数为 N 时，对应的频域采样点数为 N/2+1。
采样点数越多，则频域分辨率越高，对于高频信号的分析会更准确。
2. 傅里叶变换对称性：傅里叶变换具有一定的对称性，包括对称性、共轭对称性和反对称性。
利用这些对称性，我们可以简化计算过程。
- 偶函数的频谱是实数，在频域中左右对称；- 奇函数的频谱是虚数，具有共轭对称；- 复合偶函数和复合奇函数的频谱会具有反对称性。
3. 常用信号的傅里叶变换表：以下是一些常见的信号的傅里叶变换表：- 矩形脉冲信号（Rectangular Pulse）的傅里叶变换：矩形脉冲信号在时域上是一个宽度有限且幅度为常数的信号。
其傅里叶变换在频域上是一个 sinc 函数，表达式为：F(w) = wwww(ww/2) / (ww/2)其中，w是信号的宽度，w是频率。
- 高斯函数（Gaussian Function）的傅里叶变换：高斯函数在时域上是一个钟形曲线，其傅里叶变换仍然是一个高斯函数。
傅里叶变换的表达式如下：F(w) = ww^(−w^2w^2/4w^2)其中，w是高斯函数的标准差，w是时间尺度。
- 正弦函数（Sine Function）的傅里叶变换：正弦函数在时域上是一个连续的周期函数。
其傅里叶变换也是一个周期函数，表达式为：F(w) = 0.5j (w(w−w)−w(w+w))其中，w是正弦函数的频率。
4. 傅里叶变换的性质：傅里叶变换具有很多重要的性质，包括线性性质、平移性质、尺度性质、卷积定理等。
这些性质在信号处理中起到了重要的作用，可以简化傅里叶变换的计算过程。
- 线性性质：傅里叶变换具有线性性质，即线性组合的函数的傅里叶变换等于各个函数的傅里叶变换之和。
常用傅里叶变换表
G ⑴ 1 2 3 g(M) 4 a a 5 6 7 2T T dt n 注释 5(0=| 盘・g ⑴+ b ・h(t\ 线性 QT 如吋G(f) 曲一。
） 时域平移 频域平移，变换2的频域对应 如果Ml 值较大，则ggt ）会收缩到原 会扩散并变得 b (-f) 阳刀切 傅里叶变换的微分性质 变换6的频域对应弧频率表示的 傅里叶变换 傅里叶变换的二元性性质。
通过交换 时域变量f 和频域变量 3得到. '用 G(f) 时域信号 「gg 叫才 J _8 点附近，而kl 扁平.当| a |趋向无穷时，成为 Delta 函数。
18 S ( 3 )代表狄拉克S函数分布• 这个变换展示了狄拉克S函数的重要性：该函数是常函数的傅立叶变换19 变换23的频域对应20 由变换3和24得到.21 cos(at)2223242526 sgn(t)27 u(f) 咐-卸+刃十知由变换1和25得到，应用了欧拉公式：cos( at) = ( e iat + e - iat) / 2.卩(于一薛)一d"十盏) 2i-仙*Sgll：/)一卅黑；'唧(f)"(刀由变换1和25得到这里,n是一个自然数.S (n)( 3 ) 是狄拉克S函数分布的n阶微分。
这个变换是根据变换7和24得到的。
将此变换与1结合使用，我们可以变换所有多项式。
此处sgn( 3)为符号函数；注意此变换与变换7和24是一致的.变换29的推广.变换29的频域对应.此处u(t)是单位阶跃函数；此变换根据变换1和31得到.。
常用傅里叶变换+定理+各种变换规律(推荐)
√
√
f
(t )
=
⎪⎧1 ⎨
−
t
⎪⎩
τ, t 0, t
<τ >τ
τSa 2
ωτ (
)
2
W Sa2 (Wt )
2π
2
F
(ω
)
=
⎪⎧1 ⎨
−
ω
⎪⎩
W,ω <W 0, ω > W
√ e−atu(t), Re{a} > 0
e −a t , Re{a} > 0 √
e−at cosω0tu(t), Re{a} > 0 √
)
√
时域微 分性质 时域积 分性质
√ 时域卷
积性质
√ 对称性
d f (t) dt
∫t f (τ )dτ −∞
f (t) * h(t)
f (−t) f * (t)
f * (−t)
jωF (ω)
F(ω) + πF (0)δ (ω) jω F (ω)H (ω)
F (−ω) F * (−ω ) F * (ω )
−∞ 1/ 2
= ∫ exp(− j2πux)dx
rect
x a
=
1, 0,
−1/ 2
=1
1/2
exp(− j2πux)
− j2πu
-1/2
= sin(πu) πu
结论：
x ≤a 2
其它
= sinc(u) rect（x） F.T. sinc（u）
5
普遍型
F
rect
x a
= a sin(πau) πau
2
2
2
+∞
2π ∑ Fkδ (ω − kω0 ) k =−∞
常用fourier变换表
常用fourier变换表傅里叶变换是一种重要的数学工具，常用于信号处理、图像处理、通信等领域。
以下是一些常用的傅里叶变换表：1.Fourier变换对：•时间域函数x(t) 的傅里叶变换X(f)：F{ x(t) } = X(f) = ∫[−∞, +∞] x(t) * exp(-j2πft) dt•频率域函数X(f) 的傅里叶逆变换x(t)：F^−1{X(f)} = x(t) = ∫[−∞, +∞] X(f) * exp(j2πft) df2.常见信号的傅里叶变换：•常数信号的傅里叶变换：F{1} = δ(f) （其中，δ(f) 表示狄拉克δ函数）•单频正弦信号的傅里叶变换：F{cos(2πf0t)} = 0.5 * [ δ(f - f0) + δ(f + f0) ]•矩形脉冲信号的傅里叶变换：F{rect(t / T)} = T * sin(πfT) / (πfT) （其中，rect(t / T) 表示矩形函数）•高斯函数的傅里叶变换：F{exp(-πt^2)} = exp(-πf^2)3.常见性质和公式：•傅里叶变换的线性性质：F{a * x(t) + b * y(t)} = a * X(f) + b * Y(f)•频率平移性质：F{ x(t - t0) } = X(f) * exp(-j2πft0)•时域和频域的缩放性质：F{ x(a * t) } = (1 / |a|) * X(f / a)•卷积定理：F{ x(t) * y(t) } = X(f) * Y(f) （其中* 表示卷积操作）这些是一些常见的傅里叶变换表中的内容，可以帮助我们理解信号在时域和频域之间的关系，进而应用到实际问题的分析和处理中。
请注意，这里只给出了部分常见的表达式和性质，实际的傅里叶变换表还包含更多的公式和变换对，具体的应用需要根据具体问题进行深入研究和理解。
常用傅里叶变换公式大全
常用傅里叶变换公式大全傅里叶变换是一种重要的数学工具，它可以将时域信号转换为频域信号，从而更好地理解信号的特性。
下面就是常用的傅里叶变换公式大全：1、傅里叶变换：$$F(u)=\int_{-\infty}^{\infty}f(x)e^{-2\pi iux}dx$$2、傅里叶反变换：$$f(x)=\int_{-\infty}^{\infty}F(u)e^{2\pi iux}du$$3、离散傅里叶变换：$$F(u)=\sum_{n=-\infty}^{\infty}f(n)e^{-2\pi iun}$$4、离散傅里叶反变换：$$f(n)=\frac{1}{N}\sum_{u=-\infty}^{\infty}F(u)e^{2\pi iun}$$5、快速傅里叶变换：$$F(u)=\sum_{n=0}^{N-1}f(n)W_N^{nu}$$6、快速傅里叶反变换：$$f(n)=\frac{1}{N}\sum_{u=0}^{N-1}F(u)W_N^{-nu}$$7、离散余弦变换：$$F(u)=\sum_{n=0}^{N-1}f(n)\cos\frac{(2n+1)u\pi}{2N}$$8、离散余弦反变换：$$f(n)=\frac{1}{N}\sum_{u=0}^{N-1}F(u)\cos\frac{(2n+1)u\pi}{2N}$$9、离散正弦变换：$$F(u)=\sum_{n=0}^{N-1}f(n)\sin\frac{(2n+1)u\pi}{2N}$$10、离散正弦反变换：$$f(n)=\frac{1}{N}\sum_{u=0}^{N-1}F(u)\sin\frac{(2n+1)u\pi}{2N}$$以上就是常用的傅里叶变换公式大全，它们可以帮助我们更好地理解信号的特性，并且可以用来解决许多实际问题。
因此，傅里叶变换在科学研究和工程应用中都有着重要的作用。
常用傅里叶变换表
弧频率表示的时域信号注释傅里叶变换线性1时域平移2频域平移3, 变换2的频域对应会收缩值较大，则如果4会扩而到原点附近，a趋向 | | . 散并变得扁平当无穷时，成为函数。
Delta 通过傅里叶变换的二元性性质。
5交换时域变量和频域变量.得到6傅里叶变换的微分性质变换76的频域对应表示和的卷积—这8就卷积定9矩形脉冲和归一化的sinc函数变换10的频域对应。
矩形函数是理想的低通滤波器，sinc函数是这类10 滤波器对反因果冲击的响应。
tri是三角形函数 1112变换12的频域对应2t) ?α的傅里叶变 exp( 高斯函数换是他本身. 只有当 Re(α) 13> 0时，这是可积的。
1415a>0 1617变换本身就是一个公式δ(ω) 代表狄拉克δ函数分布.这个变换展示了狄拉克18δ函数的重要性：该函数是常函数的傅立叶变换19变换23的频域对应20由变换3和24得到.由变换1和25得到，应用了欧拉公21iat?iat eeat) / 2.式: cos() = ( +22由变换1和25得到n)(n(ω) . δ这里, 自然数是一个n阶微分。
函数分布的是狄拉克δ这个变换是根据变换237和24得到的。
将此变换与1结合使用，我们可以变换所有多项式。
此处sgn(ω)为符号函数；注意此变24换与变换7和24是一致的.25变换29的推广.26变换29的频域对应.ut)是单位阶跃函数此处(; 此变换27根据变换1和31得到.uta > 0.，且()是单位阶跃函数28狄拉克梳状函数——有助于解释或34 理解从连续到离散时间的转变.。
常用傅里叶变换表
14
cos(af2)
V2/27r\
、也-2丿
15
sill (tzf2ຫໍສະໝຸດ 162a~|a2+47T2/3
a>0
17
1
1 1
J/||
变换本身就是一个公式
S(3)代表狄拉克S函数分布•
这个变换展示了狄拉克S函数的重
要性：该函数是常函数的傅立叶变换
24
1
一加-sgn(H
此处sgn(3)为符号函数：注意此变
换与变换7和24是一致的.
时域信号
弧频率表示的
傅里叶变换
注释
1/oo .
——I血
©(£)^\/2^J_w
日(/)』＞ 忙叫1
1
a・5(i)+b•h(t.)
“GV) + b・H⑴
线性
2
g(£-a)
e一伽可GJ)
时域平移
3
宀(t)
F(V)
频域平移，变换2的频域对应
4
—
Iff(at)
|a|G(J
如也皿值较大，则畑会收缩
LLg?^]_
1忆
…sine
a
矩形脉冲和归一化的sine函数
10
sinc(at)
1
…rcct
(9
变换10的频域对应。矩形函数是理 想的低通滤波器，sine函数是这类 滤波器对反因果冲击的响应。
11
sine2(<zt)
1
「(
i]
tri是三角形函数
12
tri(at)
1
严(£
变换12的频域对应
常用傅里叶变换表
常用傅里叶变换表在数学和工程领域，傅里叶变换是一种极其重要的工具，它能够将复杂的时域信号转换为频域表示，从而帮助我们更好地理解和处理各种信号。
而了解常用的傅里叶变换表，则能让我们在解决实际问题时更加得心应手。
傅里叶变换的基本概念可以简单地理解为：任何一个周期函数都可以表示为一系列正弦和余弦函数的叠加。
而傅里叶变换就是找到这些正弦和余弦函数的频率、振幅和相位的过程。
下面我们来看看一些常见的函数及其对应的傅里叶变换：1、单位冲激函数（狄拉克δ函数）单位冲激函数在时域中只在一个瞬间有值，其他时间为 0。
其傅里叶变换是常数 1。
这意味着单位冲激函数包含了所有频率的成分，且各个频率成分的幅度相同。
2、单位阶跃函数单位阶跃函数在 t ＜ 0 时为 0，在t ≥ 0 时为 1。
它的傅里叶变换是1 ／（jω) ＋πδ(ω) ，其中 j 是虚数单位，ω 是角频率，δ(ω) 是狄拉克δ函数。
3、正弦函数对于正弦函数sin(ω₀t) ，其傅里叶变换是π δ(ω ω₀) δ(ω ＋ω₀) 。
这表明正弦函数在频域中只在正负ω₀处有值。
4、余弦函数余弦函数cos(ω₀t) 的傅里叶变换是π δ(ω ω₀) ＋δ(ω ＋ω₀) 。
5、矩形脉冲函数矩形脉冲函数在一个有限的时间区间内有值，其他时间为 0。
其傅里叶变换是一个 sinc 函数，即Sa(ω) ，其中Sa(ω) ＝sin(ω) ／ω 。
6、指数函数指数函数 e^（at) （a ＞ 0）的傅里叶变换是 1 ／（a ＋jω) 。
这些只是常见傅里叶变换中的一部分，掌握它们对于解决信号处理、通信、控制等领域的问题非常有帮助。
在实际应用中，傅里叶变换有着广泛的用途。
例如，在通信系统中，我们需要对信号进行调制和解调，傅里叶变换可以帮助我们理解信号在频域的特性，从而设计更有效的调制方式和滤波器。
在图像处理中，傅里叶变换可以用于图像的滤波、增强和压缩等操作。
通过对傅里叶变换表的熟悉和运用，我们能够从不同的角度分析和处理问题，揭示隐藏在复杂信号背后的规律和特征。
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常见傅里叶变换对照表
常见傅里叶变换对照表
傅里叶变换是一种将信号从一个域（时间域或空间域）转换到另一个
域（频率域或波数域）的方法，它在各个领域中都有广泛应用。
下面
是一份常见傅里叶变换对照表，供大家参考。
一、离散时间傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）
离散时间傅里叶变换是一种将离散时间域信号转换为频率域信号的方法。
它在数字信号处理、通信等领域广泛应用。
DFT可以通过FFT
（快速傅里叶变换）算法高效地实现。
二、快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）
快速傅里叶变换是一种将信号从时间域转换到频率域的算法。
它是
DFT的一种优化，能够在O(n log n)的时间复杂度内完成。
FFT在图像
处理、语音信号处理、音频信号处理等领域都有广泛应用。
三、离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）
离散余弦变换是一种将信号从时域转换到频域的方法，它在数字信号
压缩、音频信号处理、图像处理等领域中广泛应用。
DCT与DFT相比，具有更好的压缩性能，因此在多媒体领域中更常用。
四、小波变换（Wavelet Transform）
小波变换是一种将信号分解成多个不同频率的小波形式的方法。
它在
信号处理、压缩、去噪、模式识别等领域中被广泛用于分析。
五、海森矩阵变换（Haar Transform）
海森矩阵变换是小波变换的一种变体，它将输入信号分解成长度为2
的小块，并对每个小块进行平均和差分运算。
海森矩阵变换在压缩、
减少存储需求等方面有应用。
综上所述，傅里叶变换及其衍生算法在数字信号处理、音频信号处理、图像处理、通信等领域中有广泛的应用。
不同的变换方法适用于不同
的信号处理任务，因此了解不同的变换方法及其应用场景是十分必要的。