傅里叶级数及频谱
合集下载
信号与系统第4章 周期信号的频域分析(3学时)

T0 /2
0
x(t )sin(n 0t )dt
四、信号对称性与傅里叶系数的关系
3、半波重迭信号
~ x (t ) ~ x (t T0 / 2)
~ x (t )
A t
T0
T0 / 2 0
T0 / 2
T0
特点: 只含有正弦与余弦的偶次谐波分量,而无奇次谐波分量。
四、信号对称性与傅里叶系数的关系
~ x (t )
2 1 -4 -3 -2 -1 1 2 3 4
~ x (t ) ~ x1 (t ) ~ x2 (t )
nπ nπt t~ x (t ) 1.5 Sa ( ) cos( ) 2 2 n 1
~ x1 (t )
2
x 1(t ) 2
1 2 3 4
-4 -3 -2 -1
三、周期信号的功率谱
一、周期信号频谱的概念
连续时间周期信号可以表示为虚指数信号之和,其 中Cn 为傅里叶系数 。
~ x (t )
n =
Cn e
jn0t
1 Cn T0
T0 t 0
t0
~ x (t )e jn 0t dt
问题1:不同信号的傅里叶级数形式是否相同? 相同 问题2:不同信号的傅里叶级数不同表现在哪里? 系数
例3 课本P129
例4 已知连续周期信号的频谱如图,试写出信号的 Fourier级数表示式。 Cn
3 2 1 1 3 4 3 2
9
6
0
3
6
9
n
解: 由图可知 C0 4
C 1 3
C2 1
C 3 2
~ x (t )
通信第三章 常见函数的傅里叶变换

(t)
…
-T0 O T0 2T0 t
求T0 (t) 的指数傅里叶级数和三角傅里叶级数。
解
Fn
1 T0
T0 2
T0 2
(t)e jn0tdt
1 T0
T0 (t)
1 T0
e jn0t
n
a0
1 T0
又
an
2 T0
T0 2
T0 2
(t) cos
n0tdt
2 T0
bn 0
T0 (t)
的三角傅里叶级数为:T0
第3章 傅里叶变换
重点:
1.傅里叶级数定义及适用条件 2.常见周期信号的频谱,非周期性信号的频谱 3.傅里叶变换的定义及适用条件及性质 4.周期信号的傅里叶变换 5.抽样定理 6.功率频谱与能量频谱 7.系统频域分析法 8.希尔伯特变换
3.1 傅里叶变换的产生
傅里叶1768年生于法国,1807年提 出“任何周期信号都可用正弦函数 级数表示”, 1822年在“热的分析 理论”一书中再次提出。1829年 狄里赫利给出傅里叶变换收敛条件。 傅里叶变换得到大规模的应用,则 是到了上世纪60年代之后。
nT0 )
n
[ A
A T0
(t
nT0 )][u(t
nT0 )
u(t
(n
1)T0 )]
将 f (t) 去除直流分量,则仅剩交流分量 fAC (t)
fAC (t)
f
(t)
A [u(t
T n 0
nT0 ) u(t
(n 1)T0 )]
n
[
A
A T0
(t
nT0
)]{
(t
nT0
)
(2)利用直接法求解
电路分析原理第十章 傅里叶分析

2.奇、偶函数的基本性质
2.奇、偶函数的基本性质
二、 1.波形特点
关于纵轴对称的波形
2.傅氏级数
3. ak计算
1.波形特点 将右半平面波形关于纵轴旋转180°, 与左半平面波形重叠
(图10-3a波形是关于纵轴对称的), 数学表达式由式(10-7)给出。
纵轴对称波形的函数是偶函数。
2.傅氏级数
2.同时对称于原点与横轴的波形
表10-1 几种对称波形的傅氏级数及其系数计算公式
2.同时对称于原点与横轴的波形
图10-7 纵轴对称波形及其频谱图 a) 纵轴对称波形 b) 幅值频谱 c) 初相频谱
2.同时对称于原点与横轴的波形
图10-8 纵、横轴对称波形及其频谱图 a) 纵、横轴对称波形 b) 幅值频谱 c) 初相频谱
3. ak计算
三、 1.波形特点
关于原点对称的波形
2.傅氏级数
3. bk计算
1.波形特点 将右半平面波形关于纵轴旋转180°, 再关于横轴旋转180°,
与左半平面波形重叠(图10-3b波形是关于原点对称的), 数学
表达式由式(10-8)给出。原点对称波形的函数是奇函数。
2.傅氏级数
要满足式(10-8)给出的f(t)=-f(-t)这个条件, 比较式(10-1)与 式(10-14), 必须有a0=0 ak=0 由此得原点对称波形的傅氏级数为 f(t)=∑∞k=1bksinkω1t(10-16) 图10-4 关于横轴对称的波形3. bk计算 f(t)为奇函数, f(t)sinkω1t为偶函数, 这样由式(10-3)与 式(10-12)得 bk=4T∫T/20f(t)sinkω1tdt
二、 关于纵轴对称的波形
一、 1.函数的奇、偶性
第章_傅里叶变换和系统的频谱分析

2019/7/26
3
第四章 傅里叶变换和系统频域分析 4.1 信号分解为正交函数
信号的分量和信号的分解
正交信号空间
设n个函数 1(t),2(t), n (t) 构成一函数集,如在区间 (t1, t2 )
内满足下列特性:
t2 t1
i
(t)
j
(t)dt
0
t2 t1
i2
(t
)dt
Ki
(i j)
——常数
则称此函数集为正交函数集,这n
个
i
(t
)
构成一个n维
正交信号空间。
任意一个代表信号的函数 f(t),在区间
(t ,t ) 内可以用 12
组成信号空间的这n个正交函数的线性组合来近似。
n
f (t) c (t) ii
i 1
2019/7/26
4
第四章 傅里叶变换和系统频域分析 4.1 信号分解为正交函数
1822年法国数学家傅里叶(1768-1830)在研究 热传导理论时发表了“热的分析理论”著作,提出 并证明了将周期函数展开为三角函数的无穷级数的 原理。
2019/7/26
9
第四章 傅里叶变换和系统频域分析 4.2 傅里叶级数
1829年, Dirichlet给出了补充,只有当周期信号 f (t) 满足Dirichlet条件时,才能展开为傅立叶级数。 (电子技术中的周期信号大都满足条件。)
t0
cos
mt
cos
nt
d
t
T
2
,
mn0
T , m n 0
Sin 0=0 不包含在 三角函数
信号与系统第三章-周期信号的傅里叶级数表示

一. 连续时间傅里叶级数
成谐波关系的复指数信号集:
k(t) { ejk 0 t}k 0 , 1 , 2 ,
其中1. 每个信号都是以 2 为周期的.
2.公共周期为
2 0
k 0
,且该集合中所有的信号都
是彼此独立的。
若将信号集 k (中t ) 所有的信号线性组合起来
有 x(t) akejk0t, k0,1 , 2
——傅里叶级数的三角函数表示式
若令 ak Bk jCk 则
x (t) a 0 1(B k jC k)e jk 0 t (B k jC k)e jk 0 t
k
k 1
a 0 (B k jC k)e jk 0 t (B k jC k)e jk 0 t k 1
ak* ak
k1
a k * a k A k e jk A k e j k
即: Ak Ak
k k
结论: 若 x ( t ) 是实信号,则有:
a k 的模关于k 偶对称,幅角关于 k 奇对称。
x(t)a 0[A kejk0 tejkA kejk0 tejk] k 1
a02 Akcos(k0tk) k1
B kjC kB kjC k
因此 Bk Bk
Ck Ck
结论: 若 x ( t ) 是实信号,则有:
a k 的实部关于 k 偶对称,虚部关于 k 奇对称。
将关系 Bk Bk , Ck Ck 代入,可得到
x (t) a 0 (B k jC k)e jk 0 t (B k jC k)e jk 0 t k 1 a 0 (B kjC k)ejk 0 t (B kjC k)ejk 0 t k 1 a02 B kcosk0tC ksink0t k1
第四章周期信号傅里叶级数

2
f(t)1.5 S(anπ)conπ st()
n1 2
2
t
f (t) = f1(t) f2(t)
-4 -3 -2 -1
1 2 34
f 2 (t )
1
-4 -3 -2 -1 1 2 3 4
t
f2(t)0.5n 1S(an2π)con2 π st()
t
说明:某些信号波形经上下或左右平移 后,才呈现出某种对称特性,也有某些 信号波形可以由我们熟悉的基本信号的 波形进行简单的计算得到。因此,我们 可以利用傅里叶性质简化傅里叶级数的 计算。教材P147例3.6、例3.7
n 1
C 0
C nejn0t C nejn0t
C nejn0t和 C nejn0t共 轭
n1
C02 ReC(nejn0t )
n1
令
Cn
an
jbn 2
由于C0是实的,所以b0=0,故
C0
a0 2
由此可以推出:
三角形式傅立叶级数
连续时间周期信号三角形式傅立叶级数为:
f(t)a 2 0n 1anco n0 stn 1b nsinn0t
1(t e j n 0 t 00 e j n 0 td tt e j n 0 t 1 1 e j n 0 td )t
2 jn 0
1 1
00
(n1)2 (cons1)
0
2
T
例2 试计算图示周期三角脉冲信号的傅里叶级数 展开式。
f (t)
-2 1 0 2
t
解: 该周期信号f (t)显然满足狄里赫勒的三个条件,Cn存在
n ()
Cn
1
n1
n1
1
例1 周期矩形脉冲信号的频谱图
f(t)1.5 S(anπ)conπ st()
n1 2
2
t
f (t) = f1(t) f2(t)
-4 -3 -2 -1
1 2 34
f 2 (t )
1
-4 -3 -2 -1 1 2 3 4
t
f2(t)0.5n 1S(an2π)con2 π st()
t
说明:某些信号波形经上下或左右平移 后,才呈现出某种对称特性,也有某些 信号波形可以由我们熟悉的基本信号的 波形进行简单的计算得到。因此,我们 可以利用傅里叶性质简化傅里叶级数的 计算。教材P147例3.6、例3.7
n 1
C 0
C nejn0t C nejn0t
C nejn0t和 C nejn0t共 轭
n1
C02 ReC(nejn0t )
n1
令
Cn
an
jbn 2
由于C0是实的,所以b0=0,故
C0
a0 2
由此可以推出:
三角形式傅立叶级数
连续时间周期信号三角形式傅立叶级数为:
f(t)a 2 0n 1anco n0 stn 1b nsinn0t
1(t e j n 0 t 00 e j n 0 td tt e j n 0 t 1 1 e j n 0 td )t
2 jn 0
1 1
00
(n1)2 (cons1)
0
2
T
例2 试计算图示周期三角脉冲信号的傅里叶级数 展开式。
f (t)
-2 1 0 2
t
解: 该周期信号f (t)显然满足狄里赫勒的三个条件,Cn存在
n ()
Cn
1
n1
n1
1
例1 周期矩形脉冲信号的频谱图
数学分析课件 傅里叶级数

03
工程学
在工程学中,傅里叶级数可以用于分析和设计各种周期性结构,例如在
机械工程和土木工程等领域中,可以通过傅里叶级数来描述和分析周期
性振动和波动等问题。
02
傅里叶级数的基本性质
三角函数的正交性
三角函数的正交性是指在一周期内,任何两个不同的三角函 数都不相交,即它们的乘积在全周期内的积分值为零。这一 性质在傅里叶级数的展开和重构中起到关键作用,确保了频 谱的纯净性和分离性。
三角函数的周期性使得我们能够将无限长的信号转化为有限长的频谱,从而方便 了信号的分析和处理。
傅里叶级数的收敛性
傅里叶级数的收敛性是指一个信号的傅里叶级数展开在一 定条件下能够无限接近原信号。这一性质保证了傅里叶级 数展开的精度和可靠性,使得我们能够通过有限项的级数 展开来近似表示复杂的信号。
收敛性的判定是数学分析中的重要问题,涉及到级数的收 敛半径、收敛域等概念。在实际应用中,我们需要根据信 号的特性和精度要求来选择合适的收敛域和级数项数,以 保证傅里叶级数展开的准确性。
首先,确定函数的周期和定义域;其次,计算正弦和余弦函数的系数;最后,将得到的系数代入正弦和余弦函数的线 性组合中,得到函数的傅里叶级数表示。
傅里叶级数的表示方法的优缺点
傅里叶级数具有简洁、易计算等优点,能够将复杂的周期函数分解为简单的正弦和余弦函数。然而,傅 里叶级数也存在着一些缺点,例如在非周期函数的情况下,傅里叶级数可能无法得到正确的结果。
图像增强
利用傅里叶级数,可以对图像进行增 强处理,如锐化、降噪等,提高图像 的视觉效果。
数值分析中的傅里叶级数
数值逼近
傅里叶级数可以用于求解某些函数的 数值逼近问题,如求解函数的零点、 极值等。
《傅里叶级数》课件

FFT基于分治策略,将大问题分解为小问题,从而显著提高了计算效率。
FFT的出现极大地促进了数字信号处理领域的发展,尤其在实时信号处理 和大数据分析方面。
小波变换与傅里叶级数的关系
01
小波变换是一种时间和频率的局部化分析方法,用于多尺度信 号处理和分析。
02
小波变换与傅里叶级数都是信号的频域表示方法,但小波变换
频域处理
傅里叶变换将图像从空间域转换到频域,使得图 像的频率特征更加明显,便于进行滤波、增强等 操作。
图像压缩
通过分析图像的频谱,可以去除不重要的频率成 分,从而实现图像的压缩,节省存储和传输资源 。
图像去噪
傅里叶变换在图像去噪中发挥了重要作用,通过 滤除噪声对应的频率成分,可以有效去除图像中 的噪声。
傅里叶级数提供了一种将 复杂信号分解为简单正弦 波的方法,有助于理解和 处理信号。
频谱分析
通过傅里叶变换,可以分 析信号的频率成分,这在 通信、音频处理等领域有 广泛应用。
滤波器设计
利用傅里叶级数或其变换 形式,可以设计各种滤波 器,用于提取特定频率范 围的信号或抑制噪声。
图像处理中的应用
1 2 3
数值分析中的应用
求解微分方程
傅里叶级数在数值分析中常用于 求解初值问题和偏微分方程,通 过离散化和变换,将复杂问题转 化为易于处理的简单问题。
数值积分与微分
傅里叶级数在数值积分和微分中 也有应用,可以将复杂的积分或 微分运算转换为易于计算的离散 形式。
插值与拟合
傅里叶级数可以用于多项式插值 和函数拟合,通过选取适当的基 函数,可以构造出精度较高的插 值函数或拟合模型。
04
傅里叶级数的扩展知识
离散傅里叶变换
离散傅里叶变换(DFT)是连续傅里叶变换的离 散化形式,用于将时域信号转换为频域信号。
FFT的出现极大地促进了数字信号处理领域的发展,尤其在实时信号处理 和大数据分析方面。
小波变换与傅里叶级数的关系
01
小波变换是一种时间和频率的局部化分析方法,用于多尺度信 号处理和分析。
02
小波变换与傅里叶级数都是信号的频域表示方法,但小波变换
频域处理
傅里叶变换将图像从空间域转换到频域,使得图 像的频率特征更加明显,便于进行滤波、增强等 操作。
图像压缩
通过分析图像的频谱,可以去除不重要的频率成 分,从而实现图像的压缩,节省存储和传输资源 。
图像去噪
傅里叶变换在图像去噪中发挥了重要作用,通过 滤除噪声对应的频率成分,可以有效去除图像中 的噪声。
傅里叶级数提供了一种将 复杂信号分解为简单正弦 波的方法,有助于理解和 处理信号。
频谱分析
通过傅里叶变换,可以分 析信号的频率成分,这在 通信、音频处理等领域有 广泛应用。
滤波器设计
利用傅里叶级数或其变换 形式,可以设计各种滤波 器,用于提取特定频率范 围的信号或抑制噪声。
图像处理中的应用
1 2 3
数值分析中的应用
求解微分方程
傅里叶级数在数值分析中常用于 求解初值问题和偏微分方程,通 过离散化和变换,将复杂问题转 化为易于处理的简单问题。
数值积分与微分
傅里叶级数在数值积分和微分中 也有应用,可以将复杂的积分或 微分运算转换为易于计算的离散 形式。
插值与拟合
傅里叶级数可以用于多项式插值 和函数拟合,通过选取适当的基 函数,可以构造出精度较高的插 值函数或拟合模型。
04
傅里叶级数的扩展知识
离散傅里叶变换
离散傅里叶变换(DFT)是连续傅里叶变换的离 散化形式,用于将时域信号转换为频域信号。
- 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)。
三角形式的傅里叶级数 周期信号可表示为
x(t ) = x(t + mT )(m = 0,±1,±2,L)
任何周期函数在满足狄义赫利的条件下,可以展成正交函 任何周期函数在满足狄义赫利的条件下, 数线性组合的无穷级数。 数线性组合的无穷级数。如果正交函数集是三角函数集或指数 函数集,此时周期函数所展成的级数就是“傅里叶级数” 函数集,此时周期函数所展成的级数就是“傅里叶级数”。
∫
T0 2 T − 0 2
x (t )d t
2 an = T0
bn 2 = T0
∫
∫
T0 2 T − 0 2
x ( t ) c o s n ω 0 td t
x (t ) s in nω 0td t
T0 2 T − 0 2
T0 T0 ~ 以上各式中的积分限一般取: 以上各式中的积分限一般取: 0 ~ T0 或 − 2 2 三角形式的傅里叶级数也可表示成: 三角形式的傅里叶级数也可表示成:
( n = 2 , 4 ,6 L ) ( n = 1,3,5 L )
可见,在奇谐函数的傅里叶级数中,只会含有基波和奇次 谐波的正弦、余弦分量,而不会包含直流和偶次谐波分量。
(4)偶谐函数 )
T1 f (t ± ) = f (t ) 2 f (t )
L
T1 T1 − − 2 4 T1 4 T1 2
L
0t
这就是傅立叶级数的指数形式
0
1 ∞ x (t ) = ∑ An e jϕ n e jn ω 0 t = 2 n = −∞
n = −∞
∑ X (nω
∞
)e
jn ω 0 t
1 X (nω 0 ) = An e jϕn 2
2 an = T0 ∫ 可求得如下
T0 2 T − 0 2
2 x ( t ) co s nω 0 td t bn = T0
∫
T 2 0
cos n ω 0 tdt = 0
2 bn = T0 2 = T
0
∫
T0 2 T − 0 2
f (t ) sin n ω 0 tdt
2 ∫− T2 ( − 1) sin n ω 0tdt + T 0
∫
T 2 0
sin n ω 0 tdt
T 2 1 2 1 = sin n ω 0 t T + ( − cos n ω 0t ) 2 T nω 0 T nω0 − 0 2 0 , n = 2 , 4 ,6 L 2 = (1 − cos n π ) = 4 nπ n π , n = 1,3,5 L 4 1 1 1 f (t ) = [sin ω 0 t + sin 3ω 0 t + sin 5ω 0 t + L + sin n ω 0 t ] π 3 5 n
n = 1,3,5 L
信号的三角函数描述,运算不方便,我们一般用指数的形式表示
∞ A0 x (t ) = + ∑ An cos( nω 0 t + ϕ n ) 2 n =1
A0 x (t ) = + 2 A0 1 = + 2 2
∑
∞
n =1
A n j ( nω 0 t + ϕ n ) [e + e − j ( nω 0 t + ϕ n ) ] 2 1 + 2
其中
2 n
A0 ∞ x(t) = + ∑ An cos(nω0t + ϕn ) 2 n=1
(2)
A = a +b
2 n
2 n
bn ϕn = arctan(− ) an
A0 = a0
例1 求题图所示的周期矩形信号的三角形式与指数形式的傅
里叶级数。 里叶级数。
f (t )
解:一个周期内 f (t ) 的表达式为:
T1
L t
E −τ <t < τ x(t ) = 2 2 0 其他
可求傅立叶系数
1 X (nω 0 ) = T0
∫
T0 2 T − 0 2
1 − jnω0t x(t )e dt = T0
∫
T0 2 T − 0 2
Ee − jnω0t dt
1 E = e − jnω0t T0 − jnω 0
f (t ) = f (−t )
2 bn = T1
∫
T1 2 T − 1 2
f ( t ) sin n ω 1 td t = 0
T1 2 0
1 2 a0 = ∫ f (t ) dt = ∫ f (t ) dt T1 T1 T1 T1 2 2 4 2 a n = ∫ T1 f (t ) cos nω 1tdt = ∫ f (t ) cos nω1tdt T1 − 2 T1 0
(3)奇谐函数 ) 例如
T1 − f (t ± ) = f (t ) 2
f (t )
T1
− T1 2 T1 2
T1 f (t + ) 2
T1 2 T1 2
−
t
− T1
t
T1 − f (t + ) = f (t ) 2
T1
− T1 2 T1 2
t
a0 = 0
0 a n = 4 T21 T ∫0 f ( t ) cos n ω 1tdt 1 0 b n = 4 T21 T ∫0 f ( t ) sin n ω 1tdt 1 ( n = 2 , 4 ,6 L ) ( n = 1,3,5 L )
设周期信号为x(t), 其重复周期是T0,角频率 ω
0
= 2π f0 =
2π T0
a0 ∞ x(t ) = + ∑(an cos nω0t + bn sin nω0t ) 2 n=1
()
直流分量: 直流分量: 余弦分量的幅度: 余弦分量的幅度: 正弦分量的幅度: 正弦分量的幅度:
a0
2 = T0
2 a0 = T0 2 = T an = 2 = T
0
1
T 2 − T 2
∫
T0 2 T − 0 2
f (t ) dt
T
0
t
2 ∫− T2 ( − 1) dt + T 2 T0
0
∫
T 2 0
1dt = 0
−1
∫
T0 2 T − 0 2
f (t ) cos n ω 0 tdt
2 ∫− T2 ( − 1) cos n ω 0tdt + T
出现
1 sin nω 0τ Eτ 2 2 = − τ T0 1 nω 0τ 2 2
τ
sin( x) 形式的函数, 在信号理论中称为取样函数记为S a ( x) x
于是
X (nω 0 )可写为 nω 0τ Eτ X ( nω 0 ) = Sa ( )(n = 0,±1,±2,L) T0 2
波形的对称性与谐波特性的关系 已知信号f(t)展为傅里叶级数的时候,如果f(t)是实函数而且 它的波形满足某种对称性,则在傅里叶级数中有些项将不出现, 留下的各项系数的表示式也将变得比较简单。波形的对称性有 两类,一类是对整周期对称;另一类是对半周期对称。 (1)偶函数 )
∫ ∫
T0 2 T − 0 2 T0 2 T − 0 2
x(t )[cos nω0t − j sin nω0t ]dt x(t )e− jnω0t dt (n = 0, ±1, ±2,L)
周期矩形脉冲信号 (1) 周期矩形脉冲信号的傅里叶级数
E
f (t )
L
− T1 − T1 − τ 2 2
τ
2
T1 2
t
在偶谐函数的傅里叶级数中,只会含有(直流)与偶次 谐波的正弦、余弦分量,而不会包含奇次谐波分量。
(5)周期锯齿脉冲信号 ) f(t) E/2 T1/2 -E/2
-T1/2
t
f (t ) =
∑ (−1) π
n =1
E
∞
n +1
1 sin nω 1t n
周期锯齿脉冲信号的频谱只包含正弦分量,谐波的幅度以1/n的 规律收敛。
所以,在偶函数的傅里叶级数中不会有正弦项,只可能 含有(直流)和余弦分量。
T1 2 T − 1 2
(2)奇函数 )
f (t ) = − f (−t )
1 21 a0 = ∫ T1 f (t ) dt = 0 T1 − 2 T 2 21 an = ∫ T1 f (t ) cos nω1tdt = 0 T1 − 2
∑
∞
An是n的偶函数, n 是n的奇函数,上式可写为 的偶函数, 的偶函数 ϕ 的奇函数, 的奇函数
n =1
A n e jnω 0 t e jϕ n
∑
∞
n =1
A n e − jnω 0 t e − jϕ n
ϕ0 = 0 A = A e jϕ e jn ω 0 0
0
A0 1 ∞ 1 −∞ x (t ) = + ∑ An e jnω 0t e jϕ n + ∑ An e jnω 0t e jϕ n 2 2 n =1 2 n =−1`
∫
T0 2 T − 0 2
x (t ) sin nω 0 tdt
1 1 1 jωn X (nω0 ) = An e = [ An cos ϕn + jAn sin ϕn ] = (an − jbn ) 2 2 2 T0 T0 1 2 1 2 = ∫ T0 x(t )cos nω0tdt − j ∫ T0 x(t )sin nω0tdt T0 − 2 T0 − 2 1 = T0 1 = T0
周期信号的频谱分析——傅里叶级数 傅里叶级数 周期信号的频谱分析
由于三角函数是正交函数集,任意信号都可以分解成三角函 由于三角函数是正交函数集, 数的形式,即任意信号都可以视为一系列正弦信号的组合, 数的形式,即任意信号都可以视为一系列正弦信号的组合, 这些正弦信号的频率相位等特性体现原信号的特性。 这些正弦信号的频率相位等特性体现原信号的特性。这样出 现用频率域的特性来描述时间域信号的方法即频域分析法 现用频率域的特性来描述时间域信号的方法即频域分析法 我们由时域分析进入频域分析,在频域分析中, 我们由时域分析进入频域分析,在频域分析中,首先讨 论周期信号的频域分析,然后讨论非周期信号的频域分析。 论周期信号的频域分析,然后讨论非周期信号的频域分析。 傅里叶变换是在傅里叶级数的基础上发展而产生的, 傅里叶变换是在傅里叶级数的基础上发展而产生的,这方面 的问题统称为傅里叶分析。 的问题统称为傅里叶分析。