非周期信号的频谱分析
实验四非周期信号频域分析
实验四 非周期信号频域分析1 实验目的(1) 掌握傅里叶变换的分析方法及其物理意义。
(2) 掌握各种典型的连续时间非周期信号的频谱特征以及傅里叶变换的主要性质。
(3) 学习掌握利用MA TLAB 语言编写计算CTFT 的仿真程序，并能利用这些程序对一些典型信号进行频谱分析，验证CTFT 的若干重要性质。
2 实验原理及方法2.1连续时间信号傅里叶变换——CTFT傅里叶变换在信号分析中具有非常重要的意义，它主要是用来进行信号的频谱分析的。
傅里叶变换和其逆变换定义如下：⎰∞∞--=dt e t x j X t j ωω)()( 4-1 ⎰∞∞-=ωωπωd e j X t x t j )(21)( 4-2连续时间傅里叶变换主要用来描述连续时间非周期信号的频谱。
任意非周期信号，如果满足狄里克利条件，它可以被看作是由无穷多个不同频率(这些频率都是非常的接近)的周期复指数信号e j ωt 的线性组合构成的，每个频率所对应的周期复指数信号e j ωt 称为频率分量，其相对幅度为对应频率的|X(j ω)|之值，其相位为对应频率的X(j ω)的相位。
X(j ω)通常为关于ω的复函数，可以按照复数的极坐标表示方法表示为：X(j ω)=| X(j ω)|e j ∠ X(j ω)其中，| X(j ω)|称为x(t)的幅度谱， ∠X(j ω)称为x(t)的相位谱。
给定一个连续时间非周期信号x(t)，它的频谱是连续且非周期的。
对于连续时间周期信号，也可以用傅里叶变换来表示其频谱，其特点是，连续时间周期信号的傅里叶变换是由冲激序列构成的，是离散的——这是连续时间周期信号的傅里叶变换的基本特征。
2.2 用MA TLAB 实现CTFT 及其逆变换2.2.1 用MATLAB 实现CTFT 的计算MA TLAB 进行傅里叶变换有两种方法，一种利用符号运算的方法计算，另一种是数值计算，本实验采用数值计算的方法。
严格来说，用数值计算的方法计算连续时间信号的傅里叶变换需要有个限定条件，即信号是时限信号，也就是当时间|t|大于某个给定时间时其值衰减为零或接近于零，这个条件与前面提到的为什么不能用无限多个谐波分量来合成周期信号的道理是一样的。
2.5信号的频域分析(非周期信号)2.6傅立叶变换的性质
能 量 谱
由此最后得
E = ∫ x2 (t )dt =
−∞ ∞
1 ∞ 2 X(ω) dω 2π ∫−∞
(16)
式（15）亦称巴塞伐尔方程或 能量等式。它表示，一个非周 期信号x(t)在时域中的能量可由 它在频域中连续频谱的能量来 表示。 式（15）亦可写成
E= 1 ∞ 2 X(ω) dω 2π ∫−∞ 1 ∞ 2 = ∫ X(ω) dω = ∫ S(ω)dω
证明： 由欧拉公式
X (ω) = ∫ x(t)e
−∞
∞ −∞
∞
− jωt
dt
∞ −∞
X (ω) = ∫ x(t) cosωtdt − j∫ x(t) sin ωtdt
= Re X (ω) + j Im X (ω)
若x(t)为实函数
Re X (ω) = Re X (−ω) Im X (ω) = − Im X (−ω)
x(t) = Arect
(t − t0 )
T
图2.30 具有时移t0的矩形脉冲
X( f ) = AT sin c(πfT) sin c(πfT) > 0 − 2πt0 f , ϕ( f ) = − 2πt0 f ±π , sin c(πfT) < 0
测试技术
2.6傅里叶变换的性质 2.6傅里叶变换的性质
∫
∞
−∞
x(t) dt < ∞
但上述条件并非必要条件 必要条件。因为当引入广义函数概 必要条件 念之后，许多原本不满足绝对可积条件的函数也能进行傅 里叶变换。 若将上述变换公式中的角频率ω用频率f来替代，则由 于ω=2πf，式（5）和（6）分别变为
X( f ) = ∫ x(t)e− j 2πft dt
信号分析基础非周期信号频域分析
浙江工业大学
矩形脉冲函数的表达式：
x(t)
?
??1, t
? ??
0
,
t
?? ??
x(t)
1
t ?? 0 ?
矩形脉冲信号可视为一个周期 T趋近于无穷大的
方波信号 .
由于： T ? ? ，? w ? dw ， ? ? ? 所以：
非周期信号的频谱
浙江工业大学
?
? x(t) ?
Cne jn? 0t ,(n ? 0,? 1,? 2,...)
?T0 / 2
当T0→∞时， ①积分区间由[- T0/2,T0/2]变为(-∞,∞)；
② ω0=2π/T0 →0， →离散频率nω0→连续变量ω。
? lim
T0 ? ?
Cn
?T0
?
? x(t)e? j? t dt
??
浙江工业大学
? 非周期信号： ? 周期T0 →∞的周期信号 ? 周期信号 x(t)，周期为 T0，则其频谱是离散谱，而相邻谐波之间的
非周期信号的频谱
浙江工业大学
与周期信号相似，非周期信号也可以分解为 许多不同频率分量的谐波和，所不同的是，由于 非周期信号的周期 T?∞，基频 f?df，它包含了
从零到无穷大的所有频率分量，各频率分量的幅 值为 X(f)df ，这是无穷小量，所以频谱不能再用 幅值表示，而必须用幅值密度函数描述。
另外，与周期信号不同的是，非周期信号的谱
? ? 3? 0 ? 2? 0 ? ? 0 0
? 0 2? 0 3? 0 ? ?
非周期信号的频谱
浙江工业大学
? lim
T0 ? ?
Cn
?T0
?
? x(t)e? j? t dt
非周期信号的频谱分析第三节连续时间Fourier变换的课件.ppt
F( j)
πF (0)
()
若信号不存在直流分量即F(0)=0
则t
f
( )d
F
1
j
F( j)
18
例3 试利用积分特性求图示信号f(t)的频谱函数。
f(t) 1
y(t)=p(t0.5) 1
t
0
1
t
0
1
解： f (t) = t p(t 0.5)dt = t y(t)dt
由于 p(t 0.5) F Y ( j) = Sa (0.5)e j0.5
F F1 ( j)
1 Sa (0.5)e j0.5 j
利用修正的微分特性，可得
F( j) = π( f () f ()) () F1 ( j) j
= 3π () 1 Sa (0.5)ej0.5 j
与例4结果 一致！ 24
23
10. 频域微分积分特性
若f (t) F( j)
则( jt)n f (t) F (n) ( j)
由上式利用时域微分特性，得
2
F[ f '(t)] = (j)F(j) = A 2jsin( )
2
因此有
F( j) = 2A sin( ) = ASa( )
2
2
21
20
例6 试利用微分特性求图示信号f(t)的频谱函数。
f(t) 2 1
f '(t) 1
t
0
1
t
0
1
解： f '(t) = p(t 0.5) F Sa(0.5)e j0.5
f1(t) d n f (t
f )
2 (t) F F ( j)
1
2π n
[F1( j) F( j)
2.4典型非周期信号的频谱
π −2 τ
O 2 τ π
4 τ π
ω
幅度 频谱
E τ
F(ω)
F(ω) = E Sa ωτ τ
ω
(
2
)
π −2 τ O
2 τ π
4 τ π
相位 频谱
ϕ(ω) π π −2 τ
0
2 τ4 τ π π
频宽： 频宽： 2 π 1 B ≈ 或f ≈ B ω τ τ
ω
X
−π
第
二．单边指数信号
E −α t t >0 α >0 e f ( t) = 0 t <0
E ↔2 E (ω) π δ
E
f (t)
不满足绝对可积 条件， 条件，不能直接 用定义求 F(ω)
t
0
τ →∞
f1(t) E
−τ
O
τ
t
X
第
推导
F(ω) =lim E −jωt dt ∫ e
τ→ ∞
−τ
6 页
τ
F(ω)
e−jωt τ = Elim − jω − ∞ τ→ τ
(2πE)
E
F(ω) = ∫ f ( t)e−jωt dt
−∞
∞
E 2
−τ
E π t −jωt =∫ 1+cos τ e dt τ − 2
τ
−
τ O
2
τ
2
τ
t
E τ −jωt E τ jπ t −jωt E τ −jπ t −jωt = ∫ e dt + ∫ e τ e dt + ∫ e τ e dt 2 −τ 4 −τ 4 −τ τ π E τ π E = E Sa(ω ) + Saω− τ + Saω+ τ τ τ 2 τ 2 τ
离散非周期信号的频谱
离散非周期信号的频谱频谱是任何信号的一个非常重要的特性，它决定了信号中能量的分布。
离散非周期信号的频谱研究一直是信号处理的重要领域之一。
本文将介绍离散非周期信号的频谱特性和分析方法，并以实际应用为例进行说明。
一、离散非周期信号的频谱特性频谱是一种信号分析方法，可用来确定信号中能量的分布，以便更好地描述信号的特性。
离散非周期信号指的是，信号永远不能重复，有时也叫离散调制信号。
离散非周期信号特别适合用傅立叶变换分析，其频谱具有特殊的结构，表现为频率峰峰值（频域谱线中的峰值）的带状构造。
这种带状结构是由信号的离散性造成的，因此，它决定了信号的能量集中在一定频率和其附近的带宽中。
理论上，对于离散非周期信号，频率峰值带状结构可以无限放大，这说明了离散非周期信号具有较大的带宽，因此，有关离散非周期信号频谱的研究非常有价值。
二、离散非周期信号的频谱分析方法离散非周期频谱分析通常采用傅立叶变换。
傅立叶变换可以将时域上的离散信号转换为频域上的离散信号，从而可以研究离散非周期信号的频谱特性。
傅立叶变换的另一个优点是，它可以将时域的正弦信号转换为频域的峰峰值形式。
另外，通过幅度谱和相位谱，可以更清楚地分析信号的频率特性，从而可以更轻松地分析信号中能量的分布情况。
三、实际应用离散非周期信号频谱的实际应用十分广泛，在通信、声学和多媒体中都有应用。
例如，图像处理的最终结果是一个离散非周期信号，它的傅立叶变换可以帮助我们更加准确地确定图像中能量的分布。
同样，在语音信号处理中，人类语音的本质也是一个离散非周期信号，可以利用傅立叶变换更加准确地分析语音特性，从而提高语音识别和合成的效果。
最后，离散非周期信号频谱在多媒体中也有重要作用，可以用来更准确地表示多媒体信号，帮助我们更好地处理多媒体信号。
综上所述，离散非周期信号的频谱分析是信号处理的重要内容，它的研究与实际应用都有很多价值。
不仅可以用来理论研究，还可以用来实际应用，并在各种领域中得到广泛应用。
§3-3 非周期信号的频谱分析
x(t)
E
T
2
2
T
t
x(t)
E
T
2
2
T
t
x(t)
E
2
2
t
TA k E
0 1
2
k1
TA k E
0 1
2
k1
TA k E
0
2
对应的傅里叶级数展开式
x(t)
Ak e jk1t
k
TAk e jk1t
我们将X(jΩ)表示非周期信号的频谱，即是傅里叶正变 换
X ( j) x(t)e jt dt
式
x(t)
1
X ( j)e jt d
2
即是傅里叶反变换。上两式称作傅里叶变换对，常表示为
x(t) FT X ( j) ℱ x(t)
x(t) ℱ -1 X ( j)
k
1 T
1 2
TAk e jk1t
k
2 T
当T→∞的时候，
lim x(t)
T
1 2
TAk e
k
jk1t
2 T
lim
T
1 2
TAk e
k
jk1t
1
1
X ( j)e jt d
2
T
E
T
2
2
T
t
0 1
2
k1
x(t)
E
T
2
2
非周期信号的频谱
(2) 若f(t)为t的奇函数，即f(-t)=-f(t)，则f(t)的频 谱函数F(jω)为ω的虚函数，且为ω的奇函数。
与周期信号类似，也可将非周期信号的傅里叶变
换表示式改写成三角函数的形式，即
.
6
f(t)21
F(j)ejtd
21
F(j)ej[t()]d
2 1 F (j)co ts [()d ]
2
0
2
t
实偶
4
2
0
2
4
实偶
图 3.4-1 门函数及其频谱
一般而言，信号的频谱函数需要用幅度谱 F( j)和相位
谱 ( )两个图形才能将它完全表示出来。但如果频谱
函数是实函数或虚函数，那么只用一条曲线即可。
F(j) 为负代表相位为 ，
0
.
F(为j正) 代表相位为 。
11
由图可见，第一个零值的角频率为 2 （频率 1 ）。
为了描述非周期信号的频谱特性，引入频谱密度的 概念。
令
F(j)T l i m 1F /n TT l i m FnT
称 F(j)为频谱密.度函数。
2
如何求频谱密度函数？ F(j)T l i m 1F /n TT l i m FnT
由式
f(t) Fnejnt
n
，Fn
1 T
T
2 T
2
f(t)ej ntd t可得
可知
'(t)ejtd tdejt j
dt t 0
即 ℱ 'tj
同理可得 ℱ [(n)(t). ](j)n
23
例3.4-6 求单位直流信号的频谱
f(t)1 - t
显然，该信号不满足绝对可积条件，但其傅里叶变换
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
周期为T宽度为t 的周期矩形脉冲的Fourier系数为
n0t Cn Sa( ) T 2
tA
Cn lim lim TCn F ( j ) T f T 0
3
一、从傅里叶级数到傅里叶变换
1 T C n 2T f T (t )e jn0 t dt T 2 1 T 1 jn0t lim C n lim 2T f T (t )e dt lim f (t )e jt dt T T T T T 2
jt
dt 2t A e
2
t
jt
dt
tA
At Sa(
t
2
)
2π 2π
9
t
t
分析：
1. 非周期矩形脉冲信号的频谱是连续频谱，其形状 与周期矩形脉冲信号离散频谱的包络线相似。 2. 周期信号的离散频谱可以通过对非周期信号的 连续频谱等间隔取样求得 3. 信号在时域有限，则在频域将无限延续。 4. 信号的频谱分量主要集中在零频到第一个过零点 之间，工程中往往将此宽度作为有效带宽。 5. 脉冲宽度t越窄，有限带宽越宽，高频分量越多。 即信号信息量大、传输速度快，传送信号所占用 的频带越宽。
1 j t f (t ) F ( j ) e d 2π
物理意义：非周期信号可以分解为无数个频率为， 复振幅为[F(j)/2p]d 的虚指数信号ej t的线性组合。 6
傅立叶正变换： F ( j)
f (t )e jt dt
1 傅立叶反变换： f (t ) F ( j)e jωt d 2π
F ( j) f (t )e jt dt 0 e at e jt dt
e (a j )t 1 (a j ) 0 a j
幅度频谱为 相位频谱为
a 2 2 () arctan( ) a
12
F ( j )
傅里叶变换：
F ( j ) lim TCn T
f (t )e j t dt
物理意义: F(j)是单位频率所具有的信号频谱， 称之为非周期信号的频谱密度函数，简称频谱函数。
4
二、周期和非周期信号频谱函数的区别
（1）周期信号的频谱为离散频谱， 非周期信号的频谱为连续频谱。 （2）周期信号的频谱为Cn的分布，表示每个谐波 分量的复振幅； 非周期信号的频谱为T Cn的分布， 两者关系： F ( j ) lim TCn
符号表示：
或
F ( j ) F [ f (t )] f (t ) F 1 [ F ( j )]
F f (t ) F ( j)
7
狄里赫莱条件
（1）非周期信号在无限区间上绝对可积
f (t ) dt
（2）在任意有限区间内，信号只有有限个最大值 和最小值。 （3）在任意有限区间内，信号仅有有限个不连续点， 且这些点必须是有限值。 狄里赫莱条件是充分不必要条件
14
一、常见非周期信号的频谱
3. 单位冲激信号d(t)
F[d (t )]
f (t )e
jt
dt d (t )e
jt
dt 1
取样性
d (t )
(1)
1
F ( j )
0
t
0
单位冲激信号及其频谱
15
一、常见非周期信号的频谱
4. 直流信号f(t)=1,<t<
直流信号不满足绝对可积条件，可采用极限的 方法求出其傅里叶变换。 0 2 | t| ] 2 πd ( ) F [1] lim F [1 e ] lim[ 2 2 0 0
非周期信号的频域分析
连续非周期信号的频谱
常见连续时间信号的频谱
连续时间Fourier变换的性质
离散周期信号的频域分析
离散非周期信号的频域分析
1
连续非周期信号的频谱
从傅里叶级数到傅里叶变换 周期和非周期信号频谱函数的区别 傅里叶反变换 非周期矩形脉冲信号的频谱分析
2
一、从傅里叶级数到傅里叶变换
1
一、常见非周期信号的频谱
1. 单边指数信号
F ( j ) 1
f (t ) e at u(t )，a 0，
() arctan( ) a
F( j)
1/ a
( )
π/2
a 2 2
单边指数信号及其幅度频谱与相位频谱
f (t ) 1
0
0 t
0
π/2
13
一、常见非周期信号的频谱
10
常见连续时间信号的频谱
常见非周期信号的频谱(频谱密度) 单边指数信号 双边指数信号ea|t| 单位冲激信号d(t) 直流信号 符号函数信号 单位阶跃信号u(t) 常见周期信号的频谱密度 虚指数信号 正弦型信号 单位冲激串
11
一、常见非周期信号的频谱
1. 单边指数信号
f (t ) e at u(t )，a 0，
8
例 试求图示非周期矩形脉冲信号的频谱 函数。
解： 非周期矩形脉冲信号f(t)的时域表示式为
A， f (t ) 0， | t | t / 2 | t | t / 2
F ( j )
f (t ) A
t
2
t
2
t
由傅里叶正变换定义式，可得
F ( j )
f (t )e
T
F ( j) Cn T
n0
5
三、傅里叶反变换
f (t ) lim f T (t ) lim Cn e jn0 t
T
T n =-
lim
T
n =-
F ( j )0 jn0 t e 2π
T , 记 n0 = , 0 = 2p/T = d,
2. 双边指数信号 ea|t|
F ( j ) e e
0
a0
1 1 dt a j a j
a t jtdt e e0a t jt
2a 2 a 2
幅度频谱为 相位频谱为
2a F ( j ) 2 a 2
( ) 0