经典谱分析
经典液相色谱法平面色谱分析

18.6 纸色谱法
18.6.1 纸色谱法的分离原理 paper chromatography
~是以纸为载体的色谱法,分离原理
属于分配色谱的范畴。
固定相:纸纤维上吸附的水分。(或甲酰胺、 缓冲液等滤纸可以吸留的物质。) 流动相:不与水相混溶的有机溶剂。或可与 水混溶的溶剂。
l2、l1分别为原点至两斑点中 心的距离, d为两斑点中心间的距离 ,W1、W2为斑 点的宽度。
分离数 定义在相邻斑点分离度为1.177时,在
Rf 0和Rf 1两种组分斑点之间能容纳的 色谱斑点数。
SN l0 /b0 b1 1
其中,b0、b1为Rf 0和1时组分的半峰宽, 二者由外推法获得。
c.点样方法 吸取一定量的样液,轻轻接触于薄层的
点样线上,点样线一般距薄层底边 1.5~2cm, 点间距约0.8~1.5cm(新药典规定为1.5~2.0 cm)。点样后形成的原点面积越小越好,一 般原点直径不超过2~4mm为宜。
展开和展开剂的流速
展开
先预饱和。展开前,将薄层板置于盛有展 开剂的色谱缸内饱和15~30min,此时薄板不与 展开剂直接接触,当色谱缸内展开剂蒸汽、薄 层与缸内大气达到动态平衡时,即饱和时,再 将薄层板浸入展开剂中,称预饱和。
常用展开剂:水饱和的正丁醇、正戊醇、 酚等,即含水的有机溶剂。
为了防止弱酸、弱碱的离解,加入少量 的酸或碱。如甲酸、醋酸、吡啶等。
纸色谱的操作步骤有点样、展开、显色、 定性定量分析几个步骤。
复习题
1、在硅胶薄层板A上,以苯-甲苯(1:3)为 展开剂,某物质的Rf值为0.50,在硅胶板B 上,用相同的展开剂,此物质的Rf值为0.40, 问哪块板的活度大?
nuttall法经典谱估计

nuttall法经典谱估计
Nuttall法是一种经典的谱估计方法,用于信号处理和频谱分析。
该方法基于离散傅立叶变换(DFT),旨在估计信号的频谱特性。
Nuttall法的主要思想是通过对信号进行加窗处理,然后进行傅立
叶变换来获得信号的频谱信息。
在Nuttall法中,通常使用Nuttall窗(也称为Nuttall氏窗)来对信号进行加窗处理。
Nuttall窗是一种平滑的窗函数,其主要
特点是具有较低的旁瓣峰值和较窄的主瓣宽度,这有助于减小频谱
泄漏和提高频谱分辨率。
加窗后的信号可以减小频谱泄漏,使得频
谱估计更加准确。
接下来,对加窗后的信号进行DFT,就可以得到信号的频谱估计。
Nuttall法在频谱分析中被广泛应用,特别是在需要准确估计
信号频谱特性的场合。
它在信号处理、通信系统、雷达系统等领域
都有着重要的应用价值。
需要注意的是,Nuttall法作为一种经典的谱估计方法,虽然
在一定程度上能够提供准确的频谱估计,但也存在一些局限性。
例如,在信噪比较低的情况下,频谱估计可能会受到较大的干扰,导
致估计结果不够准确。
因此,在实际应用中,需要根据具体情况综合考虑Nuttall法的优缺点,选择合适的频谱估计方法。
总之,Nuttall法作为一种经典的谱估计方法,在信号处理和频谱分析领域发挥着重要作用。
通过加窗和DFT处理,可以获得准确的信号频谱估计,为各种工程应用提供支持。
然而,也需要注意其局限性,并在实际应用中进行合理选择和调整。
经典色谱法分析技术—薄层色谱法(分析化学课件)

小
极性
大
薄层色谱固定相和流动相选择
2. 流动相展开剂的选择要求
薄层色谱分离中一般要求各斑点的Rf值在0.2~0.8之间,Rf值之 间应相差0.05以上.
3. 流动相展开剂的选择方法
如果单一展开剂分离效果不好,可用两种或两种以上的单一溶剂按 照一定比例混合而成的溶剂展开,可以达到较好的分离效果.
薄层色谱固定相和流动相选择 被测组分、吸附剂和展开剂的选择原则
常用溶剂的极性顺序为:
常用吸附剂的极性顺序为:
增
增
大
大
薄层色谱固定相和流动相选择
多糖、蛋白质等大分子、生物碱盐
极 性
苷类(皂苷、黄酮苷、蒽醌苷)
渐 黄酮、蒽醌等苷元、有机酸
小
香豆素、萜类、挥发油等亲脂性成分
烷烃<烯烃
<二甲胺<酯类<酮
<醚<硝基化合物
类<醛类<硫醇<胺 类
<酰胺类<醇 类<酚类<羧 酸类
分离原理
吸附薄层色谱分离原理
展开(分离)
分离过程:
制板→点样→展开→显色→定性定量分析
固定相--吸附剂
薄层色谱的固定相所用的吸附剂
流动相---展开剂
薄板的底端浸入到适当的流动相溶剂
吸附薄层色谱分离原理
薄 层 色 谱
点样
展开剂
吸附薄层色谱分离原理
分离原理:
展开剂在毛细管的 浸润作用下,带着 各组分沿着薄板向
薄层色谱固定相和流动相的选择
薄层色谱固定相和流动相选择
一、固定相(吸附剂)的选择
1. 选择原则 根据被分离组分的极性选择吸附剂:
被分离组分的极性强——弱极性吸附剂; 被分离组分的极性弱——强极性吸附剂;
薄层色谱固定相和流动相选择
第九章 动态测量系统误差溯源的理论与方法

下面举一个例子。 例:分析一个简单的机械系统。
系统图
分离体图
选择弹簧伸长量x和物体运动速度v作为状态变量。
n
由 fi (t) 0 i 1
(作用于不变质量上的所有力的合力为零。)
根据分离体图,可得:
•
M v Bv kx fa (t) 0
(1)
又已知速度是位移的导数,可得:
•
xv
(2)
根据式(1)和式(2),得到该系统的状态变量方程为:
首先在特性曲线上读出ωg1 和ωg2;再根据式(13) 和(14)求出系统参数ζ和ωn。
2)线性系统传递函数的频率域辨识法 单输入、单输出的线性系统的传递函数为:
H (S )
Y (S ) X (S)
bmS m bm1S m1 anS n abn1S n1
... b1S ... a1S
b0 a0
对于无峰值的实验幅频特性曲线满足式(13)和 (14):
n2 g1g 2
1 E2 c2 c1E 2
(13)
1
1
1
1
2 2 E
c2 c1E 2 1 E2
c1E
c2 c1E 2 1 E2
1/ 2
(14)
式中:E= g 2 / g1 ;c1、c2为与幅值误差ΔA有关的系数,当取 ΔA=±0.1和ΔA=±0.05时,c1=-0.235,c2=-0.108。
状态变量方法将系统看成是由各个不同的物理元件组成, 常用的物理元件有:机械元件、线性电子元件、非线性电 子元件、电磁元件等。
常用的动态测量系统是由上述物理元件遵循一定的元件定 律,以不同的方式组装在一起,来实现不同的测试功能。 常用的物理元件定律主要有: 机械系统需遵循的牛顿第二定律和牛顿第三定律; 电路系统需遵循的基尔霍夫电压定律和电流定律; 电磁系统必须遵循的法拉第电磁定律等。
色谱分析—经典色谱(分析化学课件)

二甲基黄与罗丹明B的薄层色谱的鉴别
实验原理 实验仪器 与试剂
实验数据 实验步骤 的处理
二甲基黄与罗丹明B的薄层色谱的鉴别
一、实验原理: 薄层吸附色谱是将吸附剂均匀地涂在玻璃板上做固定相,经干燥活化
后点上样品,以适当极性的有机溶剂作为展开剂。由于组分的性质差异, 易被固定相吸附的组分移动慢,难被固定相吸附组分移动快。经过一段 时间的展开后,不同组分彼此分开,形成相互分离的斑点。
纸色谱法
二、操作方法 1.点样 用内径为0.5mm的平头毛细管或微量注射器点样,将1~2μL样品溶 液点在起始线原点上,可反复点几次,点样后用红外灯或电吹风迅速 干燥。 2.展开 展开剂的选择 选择展开剂主要根据样品组分在两相中的溶解度,即 分配系数来考虑。
纸色谱法
3.斑点的定位 展开完毕后,取出滤纸,在展开剂到达的位置划一条前沿线,观察有无色 斑,然后置紫外灯下观察荧光斑点,标出位置、颜色、记录大小和强度。
氨基酸的纸色谱分析
三、实验步骤: 点样 展开 显色 计算Rf值。 将展开完毕的滤纸,用电吹风吹干,使展开剂挥发。然后喷上
0.1%水合茚三酮-正丁醇溶液,再用电吹风热风吹干,即出现氨基 酸的色斑。
氨基酸的纸色谱分析
四、数据处理: 分别计算丙氨酸和亮氨酸的Rf值。
纸色谱法
一、概论 分离原理:以滤纸为载体的色谱法; 固定相:纸纤维吸附的水(或以氢键结合的水); 流动相:与水不互溶的有机(或与水相混溶的 )溶剂; 分离机制:同液-液分配色谱,利用样品中各组分在两相互不相溶的溶 剂间分配系数不同实现分离的方法; 定性参数:比移值Rf 、相对比移值Rs; 正相分配纸色谱:极性大的组分,移动速度慢,Rf 小。
铺板
点样 展开 计算Rf值
卡农钢琴谱分析

卡农钢琴谱分析作为古典音乐中的经典作品,卡农(Canon in D)是巴赫创作的一首钢琴曲。
它以其优美的旋律和复杂的和声结构而闻名,至今仍受到众多音乐爱好者的喜爱。
卡农钢琴谱的基本结构如下:1. 引子(Introduzione):卡农的引子以D大调进行,由简单的和弦模式组成,创造出平静而庄重的氛围,为整首曲子的铺垫打下基础。
2. 主题(Theme):卡农的主题采用了迭代(repetition)的编曲技巧。
它由一个简短的旋律构成,以单音和双音的形式交替出现,并在不同的声部间进行演奏。
这种循环的结构使得卡农的演奏具有不断变化的层次感。
3. 进一步的发展(Development):卡农的发展部分是整首曲子的亮点之一,它将主题进行了进一步的变奏和发展。
这部分的特点是各声部同时进行演奏,旋律和和声在不同的声部之间组合,创造出错综复杂的效果。
这种多声部并行的演奏方式,使得卡农在钢琴上的表现更加丰富多样。
4. 尾声(Coda):卡农的尾声以一个激动人心的高潮结束。
各声部的旋律和和声在此处达到高度统一,形成庄严而激昂的氛围。
尾声部分的音乐动机较短,由一个简单的旋律构成,此后逐渐减弱,直至曲终。
卡农钢琴谱的演奏要求:1. 手位的选择:由于卡农的和声结构较复杂,演奏者需要选择适合的手位,以确保各声部的旋律和和声能够顺利进行。
演奏者可以根据自己的手型和技巧,寻找最佳的手位。
2. 运用断奏(Staccato)和连奏(Legato):卡农中的旋律多变,有时需要运用断奏和连奏来突出不同声部之间的对位关系。
演奏者可以根据曲子的整体风格和自己的艺术感觉,适时运用断奏和连奏手法。
3. 控制节奏和速度:卡农的演奏节奏一般较稳定,但在一些特定的地方可能会有一些临时加速或减速的要求。
演奏者需要准确把握这些节奏变化,并通过技术手段来表达出音乐的意境。
4. 注意和声的平衡:卡农的声部较多,每个声部都具有独立的旋律和和声,因此在演奏时需要注意各声部之间的平衡。
经典色谱法分析技术—经典柱色谱法(分析化学课件)

柱色谱法的分离机制与分类
不同离子的交换能力不同,导致在柱内的迁移速度不同而得到分离。 如图示:Na+和Ca2+
柱色谱法的分离机制与分类
空间排阻色谱法又称为分子排阻色谱法,是利用被分离组 分分子的大小(或渗透系数的大小)差异来进行分离。其 固定相为多孔性凝胶,故又称为凝胶色谱法。
按分离机理分类:
吸附柱色谱法
分配柱色谱法 离子交换色谱
法
空间排阻色谱法
柱色谱法的分离机制与分类
柱色谱法的分离机制
吸附柱色谱法
定义:以吸附剂为固定相,液体为流动相, 利用吸附剂对不同组分的吸附能力不同,而 进行分离的色谱法。
柱色谱法的分离机制与分类
吸附色谱体系是由吸附剂、流动相和试样三者构成的,试样在吸附剂和流动相作用下, 反复地在柱中进行吸附-解吸附-吸附-解吸附的过程,由于在两相吸附能力的差异, 不同组分依次从柱中流出而得到分离。
柱色谱法的分离机制与分类
基本原理与液—液萃取原理相似,当流动相 携带样品流经固定相(固定液)时,各组分 在两相间不断地进行溶解、萃取,再溶解、 再萃取……,由于不同组分的分配系数不同, 产生差速迁移,最终组分得以分离。
分配系数:
柱色谱法的分离机制与分类
定义:离子交换柱色谱法是利用被分离混合物中不同组分 离子交换能力的差别而实现分离的。适用于离子型化合物 的分离分析。
吸附剂:多孔性物质,表面有许多吸附中心。
吸附:组分的分子与流动相的分子竞争占 据吸附剂表面活性中心的过程。
柱色谱法的分离机制与分类
流动相分子
吸附剂
流动相
柱色谱法的分离机制与分类
当吸附达到平衡时,可用吸附平衡常数K来表示:
经典谱估计(自相关法)

经典谱估计(自相关法)
经典谱估计是一种常用的信号处理方法,其中自相关法是其中一种常见的实现方式。
经典谱估计的主要目的是通过对信号的自相关函数进行分析来估计信号的频谱特性。
自相关函数描述了信号与自身在不同时间点的相关性,通过对自相关函数进行合适的处理,可以得到信号的频谱信息。
自相关法的基本原理是利用信号的自相关函数来估计信号的频谱特性。
自相关函数描述了信号在不同时间点上的相关性,它可以通过计算信号与其自身在不同时间延迟下的乘积来得到。
在实际应用中,可以使用不同的自相关函数估计方法,如周期图谱法、傅里叶变换法等。
在进行自相关法时,需要考虑一些关键因素。
首先是选择合适的信号长度和时间窗口大小,这会影响到自相关函数的准确性和分辨率。
其次是对信号进行预处理,如去除噪声、进行平滑处理等,以提高自相关函数的稳定性和可靠性。
另外,还需要考虑自相关函数的计算方法和参数选择,以确保得到准确的频谱估计结果。
自相关法在实际应用中有着广泛的应用,特别是在信号处理、
通信系统和频谱分析等领域。
它可以用于估计信号的频谱特性,如频率成分、功率谱密度等,对于信号的特征提取和分析具有重要意义。
同时,自相关法也可以用于信号的调制识别、信道估计和系统建模等方面,为工程实践提供了有力的工具和方法。
总的来说,经典谱估计中的自相关法是一种重要的信号处理方法,通过对信号的自相关函数进行分析来估计信号的频谱特性。
在实际应用中,需要综合考虑信号处理的各个环节,合理选择方法和参数,以获得准确可靠的频谱估计结果。
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ck = Ak e−iθk ,
√ 1 bk 2 a2 θk = tan−1 . k + bk , 2 ak Ak 关于fk 的图像即为振幅谱,θk 关于fk 的图像即为相位谱,其中fk = k/T . ∗ 定义Sk = A2 k = ck ck ,根据Parseval等式(证明详见附录B): ∫ T ∞ ∑ 2 1 2 ck c∗ f (t)dt = k. T −T 2 k=−∞ Ak =
∞ ∑ k=−∞
ck δ (ω − ωk ).
• 对于定义在[0, T )上的非周期函数f (t),除了利用Fourier积分计算F (ω )外, 上文还介绍了利用周期延拓的来计算ck ,两者之间的关系为: ck = F (ωk ) . T
这说明利用周期延拓方法做Fourier展开,只能反映非周期函数在ωk = 2πk 处的频率结构. T • 与Fourier级数相似,Fourier积分只有在连续点处才收敛于f (t),即(7) 和(8)式只在连续点处成立,而在间断点处有 ∫ ∞ 1 f (t0 − 0) + f (t0 + 0) = F (ω )eiωt dω. 2 2π −∞ 3
令ωk = 2πk/T = 2πfk ,于是有 △ωk = ωk+1 − ωk = 因此, 2π . T
∫ T ∞ ∑ △ω 2 f (t) = f (λ)eiωk (t−λ) dλ 2π − T 2 k=−∞ 1 f (t) = 2π ∫
∞
当T → ∞时,上式变为:
∫ e
iωt
∞ −∞
dω
f (λ)e−iωλ dλ.
−∞
(15)
与上面的证明步骤相似,可以证明E (ω )与R(τ )也构成Fourier变换对: ∫ ∞ 1 R(τ ) = E (ω )eiωτ dω 2π −∞ ∫ ∞ E (ω ) = R(τ )e−iωτ dτ
−∞
由于R(τ )是偶函数,上式还可写成如下的形式: ∫ 1 ∞ E (ω ) cos(ωτ )dω R(τ ) = π 0 ∫ ∞ E (ω ) = 2 R(τ ) cos(ωτ )dτ.
−∞
(8)
说明: • 与Fourier 级数类似(7)和(8)式的成立要求满足Dirichlet条件条件; • 对于周期为T 的函数,kT (k = ±1, ±2, · · · , ±∞)也是它的周期,因此 它也可以被看作是周期为∞的函数,Fourier积分也适用. 将(3)式代入 (7)式,可以得到周期函数的Fourier变换为: F (ω ) = 2π
−T 2
(10)
∫
T 2
f (t)e−iωt dt.
1 |F (ω, T )|2 , T →+∞ T 根据(10)式可知S (ω )表示单位角频率内的谐波成份对平均功率的贡献. S (ω )称 为功率谱密度,S (ω )关于ω 的图像(或S (f )关于f 的图像)称为功率谱. 谱密度S (ω )在(−∞, ∞)上有定义,也称为双边功率谱密度. 有时用到单边功 率谱密度G(ω ),其定义为2 S (ω ) = lim G(ω ) = 2S (ω ), ω ≥ 0.
N∑ −1−r 1 Rr = fn fn+r N − r n=0
(12)
其中T = N △t,t = n△t,fn = f (t),并且τ = r△t,r = 0, 1, 2, · · · , m,fn+r = f (t + τ ). 因为R(τ )是偶函数,因此R−r = Rr . 根据F (ω, T )的定义式,有: ∫ 1 T /2 R(τ ) = lim f (t)f (t + τ )dt T →+∞ T −T /2 [ ∫ ∞ ] ∫ 1 1 T /2 iω (t+τ ) = lim f (t) F (ω, T )e dω dt T →+∞ T −T /2 2π −∞ [ ] ∫ ∞ ∫ 1 1 T /2 = F (ω, T ) lim f (t)eiωt dt eiωτ dω T → + ∞ 2 π T −∞ −T /2 ∫ ∞ 1 1 lim F (ω, T )F ∗ (ω, T )eiωτ dω = 2π −∞ T →+∞ T ∫ ∞ 1 1 = lim |F (ω, T )|2 eiωτ dω 2π −∞ T →+∞ T ∫ ∞ 1 = S (ω )eiωτ dω 2π −∞ 因此S (ω )与R(τ )构成Fourier变换对: ∫ ∞ 1 R(τ ) = S (ω )eiωτ dω 2π ∫ ∞ −∞ S (ω ) = R(τ )e−iωτ dτ
2
也有的定义为 G(ω ) =
{
2S (ω ) S (ω )
ω>0 ω=0
Matlab中用的即是此定义。
4
3、 自相 关 函 数 与 功 率 谱 以 及 能 谱 的 关 系 为: 当总能量无限且平均功率有限时,定义时间函数f (t)(t ≥ 0)的自相关函数 1 R(τ ) = lim T →+∞ T ∫
(6)
−∞
由(6)式可以得到Fourier积分:
∫ ∞ 1 F (ω )eiωt dω f (t) = 2π −∞ ∫ ∞ F (ω ) = f (t)e−iωt dt.
−∞
(7)
由于ω = 2πf ,故而Fourier积分又可写成下面的形式: ∫ ∞ f (t) = F (f )ei2πf t df ∫−∞ ∞ F (f ) = f (t)e−i2πf t dt.
定义
这个定义利用了S (ω )是偶函数的性质,保证了G(ω )对角频率积分而总能量保持 不变。 说明: • 非周期函数的能谱和功率谱均为连续谱; • 当总能量有限时,计算能谱密度才有意义,而计算功率谱密度没有意义, 此时它恒等于0;当总能量无限且平均功率有限时,计算功率谱密度才有 意义,而计算能谱密度没有意义,此时它总是发散. • 由于|F (ω, T )|2 = F (ω, T )F (−ω, T ),故而: E (ω ) = E (−ω ), S (ω ) = S (−ω ). 这说明能谱密度和功率谱密度都为偶函数.
经典谱分析
科研菜鸟
第一稿完成于2008年1月6日,第一次修改于2009年7月6日-18日
( 一)周 期 函 数 的 Fourier级 数 展 开 1、 Fourier级 数 对任一周期为T 的时间函数f (t),只要其满足Dirichlet条件,就可以展开成 如下形式的Fourier级数[1]: ) ∞ ( 2πk 2πk a0 ∑ f (t) = + ak cos t + bk sin t , 2 T T k=1 其中k 为正整数,且: a0 ak bk 2 = T 2 = T 2 = T ∫ ∫ ∫
T 2
(1)
f (t)dt
−T 2
T 2
f (t) cos
−T 2
T 2
2πk tdt T 2πk tdt. T
(2)
f (t) sin
−T 2
式(1)很容易写成下面复数形式: f (t) = 其中: 1 ck = T 说明: • (2)和(4)式中的积分上下限不一定为[− T , T ],只要积分区间为T ,这 2 2 些等式依然成立,详细推导参见附录A; • Dirichlet条件为:f (t)在一个周期内(1)处处连续或只有有限个第一类间 断点1 ,(2)只存在有限个极大和极小值,也就是函数不作无限次振动; • Fourier级数只有在连续点处才收敛于f (t),即(1)和(3)式只在连续点 处成立,而在间断点处则收敛于该点左极限与右极限的算术平均值,即
2、 能谱 与 功 率 谱 与式(5)相同,非周期函数的Parseval等式为(详细推导参见附录B): ∫ ∞ ∫ ∞ 1 2 |F (ω )|2 dω. f (t)dt = (9) 2π −∞ −∞ 定义 E (ω ) = |F (ω )|2 , 根据(9)式可知E (ω )表示单位角频率内的谐波成份对总能量的贡献. E (ω )称为 能谱密度,E (ω )关于ω 的图像(或E (f )关于f 的图像)称为能谱. 但是,有很多重要的时间函数总能量是无限的,例如正弦函数. 这时,我们 引入x(t)的平均功率: ∫ T 2 1 lim f 2 (t)dt. T →+∞ T − T 2 可以证明(详见附录B): ∫ ∫ ∞ 1 1 1 ∞ 2 f (t)dt = lim |F (ω, T )|2 dω, lim T →+∞ T −∞ 2π −∞ T →+∞ T 其中: F (ω, T ) =
∞ ∑ 2πk f (t0 − 0) + f (t0 + 0) = ck ei T t . 2 k=−∞ ∞ ∑ k=−∞
c k ei
2πk t T
,
(3)
∫
T 2
f (t)e−i
2πk t T
dt.
(4)
−T 2
所谓第一类间断点,指的是函数在该点t0 的左极限f (t0 − 0)和右极限f (t0 + 0)存在但不相 等,或者相等但不等于f (t0 )的点
−∞
由于R(τ )是偶函数,上式还可写成如下的形式: ∫ 1 ∞ S (ω ) cos(ωτ )dω R(τ ) = π 0 ∫ ∞ S (ω ) = 2 R(τ ) cos(ωτ )dτ
0
(13) (14)
5
当总能量有限时,定义f (t)的自相关函数为: ∫ ∞ f (t)f (t + τ )dt. R(τ ) =
T /2
f (t)f (t + τ )dt.
−T /2
(11)
R(τ )是偶函数. 证明如下:令t = t′ − τ ,代入上式,于是: ∫ 1 T /2 R(τ ) = lim f (t′ − τ )f (t′ )dt′ = R(−τ ), T →+∞ T −T /2 证毕. 此外,f (t)的时间序列只在t ∈ (0, T ]给出时,可得R(τ )近似估计式为: ∫ T −τ 1 ˆ R(τ ) ≈ R(τ ) = f (t)f (t + τ ) dt T −τ 0 其中0 ≤ τ < T . 上式可离 期 函 数 进 行 Fourier级 数 展 开 Fourier级数展开只对周期函数有效,要想对非周期函数进行Fourier级数 展开,首先必须将非周期函数转变为周期函数,转变方法如下:选择一个 长度为T 的区间[a, b],将这个区间内的非周期函数f (t)沿时间轴左右平移kT 个 长 度 (k = ±1, ±2, · · · , ±∞) , 这 样 就 构 造 了 一 个 周 期 为T 的 函 数f ′ (t), 这 个方法称为 周期延拓. 接着对f ′ (t)进行Fourier级数展开,并注意到只有在区 间[a, b]内,Fourier级数才收敛于f (t). 3、 振幅 谱 、 相 位 谱 和 功 率 谱 式(4)中的ck 是复数,并且有: c0 = 将ck 表示成如下形式: 于是有: a0 , 2 ck = ak − ibk . 2