深入浅出的讲解傅里叶变换

深入浅出的讲解傅里叶变换
深入浅出的讲解傅里叶变换

深入浅出的讲解傅里叶变换

我保证这篇文章和你以前看过的所有文章都不同,这是12年还在果壳的时候写的,但是当时没有来得及写完就出国了……于是拖了两年,嗯,我是拖延症患者……

这篇文章的核心思想就是:

要让读者在不看任何数学公式的情况下理解傅里叶分析。

傅里叶分析不仅仅是一个数学工具,更是一种可以彻底颠覆一个人以前世界观的思维模式。但不幸的是,傅里叶分析的公式看起来太复杂了,所以很多大一新生上来就懵圈并从此对它深恶痛绝。老实说,这么有意思的东西居然成了大学里的杀手课程,不得不归咎于编教材的人实在是太严肃了。(您把教材写得好玩一点会死吗?会死吗?)所以我一直想写一个有意思的文章来解释傅里叶分析,有可能的话高中生都能看懂的那种。所以,不管读到这里的您从事何种工作,我保证您都能看懂,并且一定将体会到通过傅里叶分析看到世界另一个样子时的快感。至于对于已经有一定基础的朋友,也希望不要看到会的地方就急忙往后翻,仔细读一定会有新的发现。

————以上是定场诗————

下面进入正题:

抱歉,还是要啰嗦一句:其实学习本来就不是易事,我写这篇文章的初衷也是希望大家学习起来更加轻松,充满乐趣。但是千万!千万不要把这篇文章收藏起来,或是存下地址,心里想着:以后有时间再看。这样的例子太多了,也许几年后你都没有再打开这个页面。无论如何,耐下心,读下去。这篇文章要比读课本要轻松、开心得多……

一、嘛叫频域

从我们出生,我们看到的世界都以时间贯穿,股票的走势、人的身高、汽车的轨迹都会随着时间发生改变。这种以时间作为参照来观察动态世界的方法我们称其为时域分析。而我们也想当然的认为,世间万物都在随着时间不停的改变,并且永远不会静止下来。但如果我告诉你,用另一种方法来观察世界的话,你会发现世界是永恒不变的,你会不会觉得我疯了?我没有疯,这个静止的世界就叫做频域。

先举一个公式上并非很恰当,但意义上再贴切不过的例子:

在你的理解中,一段音乐是什么呢?

这是我们对音乐最普遍的理解,一个随着时间变化的震动。但我相信对于乐器小能手们来说,音乐更直观的理解是这样的:

好的!下课,同学们再见。

是的,其实这一段写到这里已经可以结束了。上图是音乐在时域的样子,而下图则是音乐在频域的样子。所以频域这一概念对大家都从不陌生,只是从来没意识到而已。

现在我们可以回过头来重新看看一开始那句痴人说梦般的话:世界是永恒的。

将以上两图简化:

时域:

频域:

在时域,我们观察到钢琴的琴弦一会上一会下的摆动,就如同一支股票的走势;而在频域,只有那一个永恒的音符。

所(前方高能!~~~~~~~~~~~非战斗人员退散~~~~~~~)

以(~~~~~~~~~~~~~~~前方高能预警~~~~~~~~~~~~~~前方高能~~~~~~~~)

你眼中看似落叶纷飞变化无常的世界,实际只是躺在上帝怀中一份早已谱好的乐章。

(众人:鸡汤滚出知乎!)

抱歉,这不是一句鸡汤文,而是黑板上确凿的公式:傅里叶同学告诉我们,任何周期函数,都可以看作是不同振幅,不同相位正弦波的叠加。在第一个例子里我们可以理解为,利用对不同琴键不同力度,不同时间点的敲击,可以组合出任何一首乐曲。

而贯穿时域与频域的方法之一,就是传中说的傅里叶分析。傅里叶分析可分为傅里叶级数(Fourier Serie)和傅里叶变换(Fourier Transformation),我们从简单的开始谈起。

二、傅里叶级数(Fourier Series)

还是举个栗子并且有图有真相才好理解。

如果我说我能用前面说的正弦曲线波叠加出一个带90度角的矩形波来,你会相信吗?你不会,就像当年的我一样。但是看看下图:

第一幅图是一个郁闷的正弦波cos(x)

第二幅图是2个卖萌的正弦波的叠加cos(x)+a.cos(3x)

第三幅图是4个发春的正弦波的叠加

第四幅图是10个便秘的正弦波的叠加

随着正弦波数量逐渐的增长,他们最终会叠加成一个标准的矩形,大家从中体会到了什么道理?

(只要努力,弯的都能掰直!)

随着叠加的递增,所有正弦波中上升的部分逐渐让原本缓慢增加的曲线不断变陡,而所有正弦波中下降的部分又抵消了上升到最高处时继续上升的部分使其变为水平线。一个矩形就这么叠加而成了。但是要多少个正弦波叠加起来才能形成一个标准90度角的矩形波呢?不幸的告诉大家,答案是无穷多个。(上帝:我能让你们猜着我?)

不仅仅是矩形,你能想到的任何波形都是可以如此方法用正弦波叠加起来的。这是没有接触过傅里叶分析的人在直觉上的第一个难点,但是一旦接受了这样的设定,游戏就开始有意思起来了。

还是上图的正弦波累加成矩形波,我们换一个角度来看看:

在这几幅图中,最前面黑色的线就是所有正弦波叠加而成的总和,也就是越来越接近矩形波的那个图形。而后面依不同颜色排列而成的正弦波就是组合为矩形波的各个分量。这些正弦波按照频率从低到高从前向后排列开来,而每一个波的振幅都是不同的。一定有细心的读者发现了,每两个正弦波之间都还有一条直线,那并不是分割线,而是振幅为0的正弦波!也就是说,为了组成特殊的曲线,有些正弦波成分是不需要的。

这里,不同频率的正弦波我们成为频率分量。

好了,关键的地方来了!!

如果我们把第一个频率最低的频率分量看作“1”,我们就有了构建频域的最基本单元。

对于我们最常见的有理数轴,数字“1”就是有理数轴的基本单元。

(好吧,数学称法为——基。在那个年代,这个字还没有其他奇怪的解释,后面还有正交基这样的词汇我会说吗?)

时域的基本单元就是“1秒”,如果我们将一个角频率为的正弦波cos(t)看作基础,那么频域的基本单元就是。

有了“1”,还要有“0”才能构成世界,那么频域的“0”是什么呢?cos(0t)就是一个周期无限长的正弦波,也就是一条直线!所以在频域,0频率也被称为直流分量,在傅里叶级数的叠加中,它仅仅影响全部波形相对于数轴整体向上或是向下而不改变波的形状。

接下来,让我们回到初中,回忆一下已经死去的八戒,啊不,已经死去的老师是怎么定义正弦波的吧。

正弦波就是一个圆周运动在一条直线上的投影。所以频域的基本单元也可以理解为一个始终在旋转的圆

不能传动态图真是太让人惋惜了……

想看动图的同学请戳这里:

File:Fourier series square wave circles animation.gif以及这里:

File:Fourier series sawtooth wave circles animation.gif点出去的朋友不要被wiki拐跑了,wiki写的哪有这里的文章这么没节操是不是。

介绍完了频域的基本组成单元,我们就可以看一看一个矩形波,在频域里的另一个模样了:

这是什么奇怪的东西?

这就是矩形波在频域的样子,是不是完全认不出来了?教科书一般就给到这里然后留给了读者无穷的遐想,以及无穷的吐槽,其实教科书只要补一图就足够了:频域图像,也就是俗称的频谱,就是——

再清楚一点:

可以发现,在频谱中,偶数项的振幅都是0,也就对应了图中的彩色直线。振幅为0的正弦波。

动图请戳:

File:Fourier series and transform.gif老实说,在我学傅里叶变换时,维基的这个图还没有出现,那时我就想到了这种表达方法,而且,后面还会加入维基没有表示出来的另一个谱——相位谱。

但是在讲相位谱之前,我们先回顾一下刚刚的这个例子究竟意味着什么。记得前面说过的那句“世界是静止的”吗?估计好多人对这句话都已经吐槽半天了。想象一下,世界上每一个看似混乱的表象,实际都是一条时间轴上不规则的曲线,但实际这些曲线都是由这些无穷无尽的正弦波组成。我们看似不规律的事情反而是规律的正弦波在时域上的投影,而正弦波又是一个旋转的圆在直线上的投影。那么你的脑海中会产生一个什么画面呢?

我们眼中的世界就像皮影戏的大幕布,幕布的后面有无数的齿轮,大齿轮带动小齿轮,小齿轮再带动更小的。在最外面的小齿轮上有一个小人——那就是我们自己。我们只看到这个小人毫无规律的在幕布前表演,却无法预测他下一步会去哪。而幕布后面的齿轮却永远一直那样不停的旋转,永不停歇。这样说来有些宿命论的感觉。说实话,这种对人生的描绘是

我一个朋友在我们都是高中生的时候感叹的,当时想想似懂非懂,直到有一天我学到了傅里叶级数…

上一篇文章《深入浅出的讲解傅里叶变换1》发出来之后,为了掐死我,大家真是很下工夫啊,有拿给姐姐看的,有拿给妹妹看的,还有拿给女朋友看的,就是为了听到一句“完全看不懂啊”。幸亏我留了个心眼,不然就真的像标题配图那样了。我的文章题目是,如果看了这篇文章你“还”不懂就过来掐死我,潜台词就是在你学了,但是没学明白的情况下看了还是不懂,才过来掐死我。

另外,想跟很多人抱歉,因为评论太多了,时间有限,不能给每个人回复,还望大家谅解。但是很感一直在评论区帮忙解答读者问题的各位,就不一一了。

这里重感海事大学的吴楠老师,一位学识渊博、备课缜密、但授课不拘一格的年轻教师!当时大三他教我通信原理,但是他先用了4结课帮我们复习了很多信号与系统的基本概念,那个用乐谱代表频域的概念就是他讲的,一下子让我对这门课豁然开朗,才有了今天的这篇文章。

————————————今天的定场诗有点长——————————

下面继续开始我们无节操的旅程:

上次的关键词是:从侧面看。这次的关键词是:从下面看。

在第二课最开始,我想先回答很多人的一个问题:傅里叶分析究竟是干什么用的?这段相对比较枯燥,已经知道了的同学可以直接跳到下一个分割线。

先说一个最直接的用途。无论听广播还是看电视,我们一定对一个词不陌生——频道。频道频道,就是频率的通道,不同的频道就是将不同的频率作为一个通道来进行信息传输。下面大家尝试一件事:

先在纸上画一个sin(x),不一定标准,意思差不多就行。不是很难吧。

好,接下去画一个sin(3x)+sin(5x)的图形。

别说标准不标准了,曲线什么时候上升什么时候下降你都不一定画的对吧?

好,画不出来不要紧,我把sin(3x)+sin(5x)的曲线给你,但是前提是你不知道这个曲线的方程式,现在需要你把sin(5x)给我从图里拿出去,看看剩下的是什么。这基本是不可能做到的。

但是在频域呢?则简单的很,无非就是几条竖线而已。

所以很多在时域看似不可能做到的数学操作,在频域相反很容易。这就是需要傅里叶变换的地方。尤其是从某条曲线中去除一些特定的频率成分,这在工程上称为滤波,是信号处理最重要的概念之一,只有在频域才能轻松的做到。

再说一个更重要,但是稍微复杂一点的用途——求解微分方程。(这段有点难度,看不懂的可以直接跳过这段)微分方程的重要性不用我过多介绍了。各行各业都用的到。但是求解微分方程却是一件相当麻烦的事情。因为除了要计算加减乘除,还要计算微分积分。而傅里叶变换则可以让微分和积分在频域中变为乘法和除法,大学数学瞬间变小学算术有没有。

傅里叶分析当然还有其他更重要的用途,我们随着讲随着提。

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下面我们继续说相位谱:

通过时域到频域的变换,我们得到了一个从侧面看的频谱,但是这个频谱并没有包含时域中全部的信息。因为频谱只代表每一个对应的正弦波的振幅是多少,而没有提到相位。基础的正弦波A.sin(wt+θ)中,振幅,频率,相位缺一不可,不同相位决定了波的位置,所以对于频域分析,仅仅有频谱(振幅谱)是不够的,我们还需要一个相位谱。那么这个相位谱在哪呢?我们看下图,这次为了避免图片太混论,我们用7个波叠加的图。

鉴于正弦波是周期的,我们需要设定一个用来标记正弦波位置的东西。在图中就是那些小红点。小红点是距离频率轴最近的波峰,而这个波峰所处的位置离频率轴有多远呢?为了看的更清楚,我们将红色的点投影到下平面,投影点我们用粉色点来表示。当然,这些粉色的点只标注了波峰距离频率轴的距离,并不是相位。

这里需要纠正一个概念:时间差并不是相位差。如果将全部周期看作2Pi或者360度的话,相位差则是时间差在一个周期中所占的比例。我们将时间差除周期再乘2Pi,就得到了相位差。

在完整的立体图中,我们将投影得到的时间差依次除以所在频率的周期,就得到了最下面的相位谱。所以,频谱是从侧面看,相位谱是从下面看。下次偷看女生裙底被发现的话,可以告诉她:“对不起,我只是想看看你的相位谱。”

注意到,相位谱中的相位除了0,就是Pi。因为cos(t+Pi)=-cos(t),所以实际上相位为Pi的波只是上下翻转了而已。对于周期方波的傅里叶级数,这样的相位谱已经是很简单的了。另外值得注意的是,由于cos(t+2Pi)=cos(t),所以相位差是周期的,pi和

3pi,5pi,7pi都是相同的相位。人为定义相位谱的值域为(-pi,pi],所以图中的相位差均为Pi。

最后来一大集合:

好了,你是不是觉得我们已经讲完傅里叶级数了?

抱歉让你失望了,以上我们讲解的只是傅里叶级数的三角函数形式。接下去才是最究极的傅里叶级数——指数形式傅里叶级数。但是为了能更好的理解指数形式的傅里叶级数,我们还需要一个工具来帮忙——欧拉公式。

欧拉公式,以及指数形式的傅里叶级数,我们下一讲再讲。大家(鞠躬)。

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今天讲的部分不多,但是我希望大家能够理解,我也有自己的生活,留给知乎的时间并不多,但是我很喜欢在知乎与别人交流的过程。上一次的那些文章大家知道我当时写了多久么?四天,每天写6小时那种,而且当时还是在假期。主要是图太不好做了,有人问到作图的方法,其实就是简单的MATLAB+PHOTOSHOP,作图的确是很费时间,但是我相信做出这些图是值得的,因为我相信图一定比文字更好理解。也希望可以将这些自己学习时的感受和经验更完整的分享给需要的人。

所以请大家稍微有点耐心,我会认真把这个故事讲完。也大家的理解和支持。

离散傅里叶变换的分析与研究

XXXX大学 2012届学士学位论文 离散傅里叶变换的分析与研究 学院、专业物理与电子信息学院 电子信息工程 研究方向数字信号处理 学生姓名XX 学号 XXXXXXXXXXX 指导教师姓名XXX 指导教师职称讲师 2012年4月26日

离散傅里叶变换的分析与研究 XX 淮北师范大学物理与电子信息学院 235000 摘要离散傅里叶变换是连续傅里叶变换在时域和频域上都离散的形式,是对连续时间信号频谱分析的逼近。离散傅里叶变换不仅在理论上有重要意义,而且在各种信号的处理中亦起着核心作用。 本文首先介绍了离散傅里叶变换的定义及性质,然后介绍了离散傅里叶变换的应用,主要包括对线性卷积的计算和对连续信号的谱分析。在理解理论的基础上,在matlab环境下实现了线性卷积和对连续信号频谱分析的仿真。仿真结果表明:当循环卷积长度大于或等于线性卷积长度时,可利用循环卷积计算线性卷积;利用DFT对连续信号进行频谱分析必然是近似的,其近似的结果与信号带宽,采样频率和截取长度都有关。 关键词离散傅里叶变换;线性卷积;谱分析

The Analysis and Research of Discrete Fourier Transform XX School of Physics and Electronic Information, Huai Bei Normal University, Anhui Huaibei, 235000 Abstract The discrete Fourier transform is the form that the continuous Fourier transform are discrete both in the time domain and frequency domain,it is a approach to the analysis of continuous time signal spectrum . The discrete Fourier transform not only has important significance in theory, but also plays a central role in all kinds of signal processing . This paper introduced the definition and properties of the discrete Fourier transform first of all.Then introduced the application of the discrete Fourier transform, which mainly including the calculation of linear convolution and analysis of continuous signal the spectral. On the basement of understanding theory, we realized the linear convolution and analysis of continuous signal spectrum on the Matlab environment . The simulation results show that when the length of the cyclic convolution is equal to or greater than linear convolution,we can use cyclic convolution to calculate linear convolution;It is approximately use continuous DFT spectrum to analyze the frequency domain of continuous time signal, the approximation of the results is related to the signal bandwidth, sampling frequency and intercept length. Keywords The discrete Fourier transform; Linear convolution; Spectrum analysis

一、傅立叶变换的由来

写在最前面:本文是我阅读了多篇相关文章后对它们进行分析重组整合而得,绝大部分内容非我所原创。在此向多位原创作者致敬!!! 为什么要进行傅立叶变换?傅立叶变换究竟有何意义?如何用Matlab实现快速傅立叶变换?来源:张宗帅.docx的日志 一、傅立叶变换的由来 关于傅立叶变换,无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述,但是大都是些故弄玄虚的文章,太过抽象,尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列,让人很难能够从感性上得到理解,最近,我偶尔从网上看到一个关于数字信号处理的电子书籍,是一个叫Steven W. Smith, Ph.D.外国人写的,写得非常浅显,里面有七章由浅入深地专门讲述关于离散信号的傅立叶变换,虽然是英文文档,我还是硬着头皮看完了有关傅立叶变换的有关内容,看了有茅塞顿开的感觉,在此把我从中得到的理解拿出来跟大家分享,希望很多被傅立叶变换迷惑的朋友能够得到一点启发,这电子书籍是免费的,有兴趣的朋友也可以从网上下载下来看一下,URL地址是: https://www.360docs.net/doc/3d11962916.html,/pdfbook.htm 要理解傅立叶变换,确实需要一定的耐心,别一下子想着傅立叶变换是怎么变换的,当然,也需要一定的高等数学基础,最基本的是级数变换,其中傅立叶级数变换是傅立叶变换的基础公式。 二、傅立叶变换的提出 让我们先看看为什么会有傅立叶变换?傅立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,在近50年的时间里,拉格朗日坚持认为傅立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,拒绝了傅立叶的工作,幸运的是,傅立叶还有其它事情可忙,他参加了政治运动,随拿破仑远征埃及,法国大革命后因会被推上断头台而一直在逃避。直到拉格朗日死后15年这个论文才被发表出来。 谁是对的呢?拉格朗日是对的:正弦曲线无法组合成一个带有棱角的信号。但是,我们可以用正弦曲线来非常逼近地表示它,逼近到两种表示方法不存在能量差别,基于此,傅立叶是对的。 为什么我们要用正弦曲线来代替原来的曲线呢?如我们也还可以用方波或三角波来代替呀,分解信号的方法是无穷的,但分解信号的目的是为了更加简单地处理原来的信号。用正余弦来表示原信号会更加简单,因为正余弦拥有原信号所不具有的性质:正弦曲线保真度。一个正弦曲线信号输入后,输出的仍是正弦曲线,只有幅度和相位可能发生变化,但是频率和波的形状仍是一样的。且只有正弦曲线才拥有这样的性质,正因如此我们才不用方波或三角波来表示。

傅里叶变换性质证明

傅里叶变换性质证明 Company number:【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】

傅里叶变换的性质 2.6.1线性 若信号和的傅里叶变换分别为和, 则对于任意的常数a和b,有 将其推广,若,则 其中为常数,n为正整数。

由傅里叶变换的定义式很容易证明线性性质. 显然傅里叶变换也是一种线性运算,在第一章我们已经知道了,线性有两个含义:均匀性和叠加性。均匀性表明,若信号乘以常数a,则信号的傅里叶变换也乘以相同的常数a,即 叠加性表明,几个信号之和的傅里叶变换等于各个信号的傅里叶变换之和 ? 2.6.2 反褶与共轭性 设f(t)的傅里叶变换为,下面我们来讨论信号反褶、共轭以及既反褶又共轭后,新信号的傅里叶变换。

(1)反褶 f(-t)是f(t)的反褶,其傅里叶变换为 (2)共轭 (3)既反褶又共轭 本性质还可利用前两条性质来证明: 设g(t)=f(-t),h(t)=g*(t),则 在上面三条性质的证明中,并没有特别指明f(t)是实函数还是复函数,因此,无论f(t)为实信号还是复信号,其傅里叶变换都满足下面三条性质2.6.3 奇偶虚实性 已知f(t)的傅里叶变换为。在一般情况下,是复函数,因此可以把它表示成模与相位或者实部与虚部两部分,即 ? 根据定义,上式还可以写成 下面根据f(t)的虚实性来讨论F()的虚实性。 (1) f(t)为实函数对比式(2-33)与(2-34),由FT的唯一性可得 ()f(t)是实的偶函数,即f(t)=f(-t)

X()的积分项是奇函数,而奇函数在对称区间内的积分为零,故 这时X()=0,于是 可见,若f(t)是实偶函数,则F()也是实偶函数,即 左边反褶,右边共轭 ()f(t)是实的奇函数,即-f(t)=f(-t) R()的积分项是奇函数,而奇函数在对称区间内的积分为零,故 这时R()=0,于是 可见,若f(t)是实奇函数,则F()是虚奇函数,即 左边反褶,右边共轭 有了上面这两条性质,下面我们来看看一般实信号(即可能既不是偶信号,又不是奇信号,反正不清楚,或者说是没有必要关心信号的奇偶特性)的FT频谱特点。 2.6.4对称性

深入浅出的讲解傅里叶变换

深入浅出的讲解傅里叶变换 我保证这篇文章和你以前看过的所有文章都不同,这是12年还在果壳的时候写的,但是当时没有来得及写完就出国了……于是拖了两年,嗯,我是拖延症患者…… 这篇文章的核心思想就是: 要让读者在不看任何数学公式的情况下理解傅里叶分析。 傅里叶分析不仅仅是一个数学工具,更是一种可以彻底颠覆一个人以前世界观的思维模式。但不幸的是,傅里叶分析的公式看起来太复杂了,所以很多大一新生上来就懵圈并从此对它深恶痛绝。老实说,这么有意思的东西居然成了大学里的杀手课程,不得不归咎于编教材的人实在是太严肃了。(您把教材写得好玩一点会死吗?会死吗?)所以我一直想写一个有意思的文章来解释傅里叶分析,有可能的话高中生都能看懂的那种。所以,不管读到这里的您从事何种工作,我保证您都能看懂,并且一定将体会到通过傅里叶分析看到世界另一个样子时的快感。至于对于已经有一定基础的朋友,也希望不要看到会的地方就急忙往后翻,仔细读一定会有新的发现。 ————以上是定场诗———— 下面进入正题: 抱歉,还是要啰嗦一句:其实学习本来就不是易事,我写这篇文章的初衷也是希望大家学习起来更加轻松,充满乐趣。但是千万!千万不要把这篇文章收藏起来,或是存下地址,心里想着:以后有时间再看。这样的例子太多了,也许几年后你都没有再打开这个页面。无论如何,耐下心,读下去。这篇文章要比读课本要轻松、开心得多…… 一、嘛叫频域 从我们出生,我们看到的世界都以时间贯穿,股票的走势、人的身高、汽车的轨迹都会随着时间发生改变。这种以时间作为参照来观察动态世界的方法我们称其为时域分析。而我们也想当然的认为,世间万物都在随着时间不停的改变,并且永远不会静止下来。但如果我告诉你,用另一种方法来观察世界的话,你会发现世界是永恒不变的,你会不会觉得我疯了?我没有疯,这个静止的世界就叫做频域。 先举一个公式上并非很恰当,但意义上再贴切不过的例子: 在你的理解中,一段音乐是什么呢?

傅里叶变换与傅里叶级数

重温傅里叶—笔记篇 本文记录的大多是基础的公式,还有一些我认为比较重要的有参考价值的说明。(如果对这些公式已经很熟悉,可以直接看第三部分:总结性说明) 重温傅里叶—笔记篇 一、傅里叶级数 $关于三角函数系的正交性: 三角函数系包括: 1,cos x,sinx,cos2x,sin 2x,……cos nx,sinnx,…… “正交性”是说,三角函数系中的任何一项与另一项的乘积,在(-π, π) 区间内的积分为0。(任何两相的积总可以展成两个频率为整数倍基频的正余弦函数之和或差,而这两个展开后的正余弦在(-π, π)上积分都为0)。 不同频率(但都是整数倍基频)的两个正弦函数之积,在(-π, π)上积分恒为0。 同频率的两个正弦函数之积,只有在这两个正弦的相位正交时,其在(-π, π)上积分才是0。 三角函数系中除“1”以外的任何一项的平方,在(-π, π)上的积分恒为π,“1”在这个区间上的积分为2π。

$ 上公式! ①当周期为2π时: 式(1): 上式成立的条件是f(x)满足狄立克雷充分条件: 1.在任意有限区间内连续,或只有有限多个第一类间断点; 2.任意的有限区间,都可被分成有限多个单调区间(另一种说法是:任意有限区间内只有有限多个极值点,其实是一样的)

式(1)第一行中的a0/2 就是f(x)的周期平均值,而且第一行的式子只对f(x)是连续函数的情况成立;如果f(x)不连续,则应表示成“(1/2) ×[f(x-0)+f(x+0)]”,即f(x)左右极限的算术平均。下面的类似情况都是这样,之后就不再专门说明,这些大家应该都懂。 第三、四行中,n的取值都是:1,2,3,4,……n,……(都为正,且不包含0)。 ②当周期为2L时(这也是最一般的情形): 式(2): 第一行中的a0/2 就是f(x)的周期平均值; 第三、四行中,n的取值都是:1,2,3,4,……n,……(都为正,且不包含0)。

离散傅里叶变换和快速傅里叶变换

实验报告 课程名称: 信号分析与处理 指导老师: 成绩:__________________ 实验名称:离散傅里叶变换和快速傅里叶变换 实验类型: 基础实验 同组学生姓名: 第二次实验 离散傅里叶变换和快速傅里叶变换 一、实验目的 1.1掌握离散傅里叶变换(DFT )的原理和实现; 1.2掌握快速傅里叶变换(FFT )的原理和实现,掌握用FFT 对连续信号和离散信号进行谱分析的方法。 1.3 会用Matlab 软件进行以上练习。 二、实验原理 2.1关于DFT 的相关知识 序列x (n )的离散事件傅里叶变换(DTFT )表示为 n j n j e n x e X Ω-∞ -∞ =Ω ∑= )()(, 如果x (n )为因果有限长序列,n =0,1,...,N-1,则x (n )的DTFT 表示为 n j N n j e n x e X Ω--=Ω ∑=1 )()(, x (n )的离散傅里叶变换(DFT )表达式为 )1,...,1,0()()(21 -==--=∑N k e n x k X nk N j N n π, 序列的N 点DFT 是序列DTFT 在频率区间[0,2π]上的N 点灯间隔采样,采样间隔为2π/N 。通过DFT ,可以完成由一组有限个信号采样值x (n )直接计算得到一组有限个频谱采样值X (k )。X (k )的幅度谱为 )()()(22k X k X k X I R += ,其中下标R 和I 分别表示取实部、虚部的运算。X (k )的相位谱为 ) () (arctan )(k X k X k R I =?。 离散傅里叶反变换(IDFT )定义为 )1,...,1,0()(1)(21 -==∑-=N n e k X N n x nk N j N n π 。 2.2关于FFT 的相关知识 快速傅里叶变换(FFT )是DFT 的快速算法,并不是一个新的映射。FFT 利用了n N j e π2-函数的周期性 和对称性以及一些特殊值来减少DFT 的运算量,可使DFT 的运算量下降几个数量级,从而使数字信号处 装 订 线

傅里叶变换本质及其公式解析

傅里叶变换的本质 傅里叶变换的公式为 dt e t f F t j ?+∞ ∞ --= ωω)()( 可以把傅里叶变换也成另外一种形式: φπt j e t f F ωπ ω),(21 )(= 可以看出,傅里叶变换的本质是内积,三角函数是完备的正交函数集,不同频率的三角函数的之间的内积为0,只有频率相等的三角函数做内积时,才不为0。 )(2,21)(2121Ω-Ω==?Ω-ΩΩΩπδdt e e e t j t j t j φπ 下面从公式解释下傅里叶变换的意义 因为傅里叶变换的本质是内积,所以f(t)和t j e ω求内积的时候,只有f(t)中频率为ω的分量 才会有内积的结果,其余分量的内积为0。可以理解为f(t)在t j e ω上的投影,积分值是时间从负 无穷到正无穷的积分,就是把信号每个时间在ω的分量叠加起来,可以理解为f(t)在t j e ω上的投 影的叠加,叠加的结果就是频率为ω的分量,也就形成了频谱。 傅里叶逆变换的公式为 ωωπ ωd e F t f t j ? +∞ ∞ -= )(21 )( 下面从公式分析下傅里叶逆变换的意义 傅里叶逆变换就是傅里叶变换的逆过程,在)(ωF 和t j e ω-求内积的时候,)(ωF 只有t 时 刻的分量内积才会有结果,其余时间分量内积结果为0,同样积分值是频率从负无穷到正无穷的积分,就是把信号在每个频率在t 时刻上的分量叠加起来,叠加的结果就是f(t)在t 时刻的值,这就回到了我们观察信号最初的时域。 对一个信号做傅里叶变换,然后直接做逆变换,这样做是没有意义的,在傅里叶变换和傅里叶逆变换之间有一个滤波的过程。将不要的频率分量给滤除掉,然后再做逆变换,就得到了想要的信号。比如信号中掺杂着噪声信号,可以通过滤波器将噪声信号的频率给去除,再做傅里叶逆变换,就得到了没有噪声的信号。 优点:频率的定位很好,通过对信号的频率分辨率很好,可以清晰的得到信号所包含的频率成分,也就是频谱。 缺点:因为频谱是时间从负无穷到正无穷的叠加,所以,知道某一频率,不能判断,该频率的时间定位。不能判断某一时间段的频率成分。 例子: 平稳信号:x(t)=cos(2*pi*5*t)+cos(2*pi*10*t)+cos(2*pi*20*t)+cos(2*pi*50*t)

(完整版)傅里叶变换分析

第一章 信号与系统的基本概念 1.信号、信息与消息的差别? 信号:随时间变化的物理量; 消息:待传送的一种以收发双方事先约定的方式组成的符号,如语言、文字、图像、数据等 信息:所接收到的未知内容的消息,即传输的信号是带有信息的。 2.什么是奇异信号? 函数本身有不连续点或其导数或积分有不连续点的这类函数统称为奇异信号或奇异函数。例如: 单边指数信号 (在t =0点时,不连续), 单边正弦信号 (在t =0时的一阶导函数不连续)。 较为重要的两种奇异信号是单位冲激信号δ(t )和单位阶跃信号u(t )。 3.单位冲激信号的物理意义及其取样性质? 冲激信号:它是一种奇异函数,可以由一些常规函数的广义极限而得到。 它表达的是一类幅度很强,但作用时间很短的物理现象。其重要特性是筛选性,即: ()()()(0)(0)t x t dt t x dt x δδ∞ ∞ -∞ -∞ ==? ? 4.什么是单位阶跃信号? 单位阶跃信号也是一类奇异信号,定义为: 10()00t u t t >?=?

12()()()x t ax t bx t =+,其中a 和b 是任意常数时, 输出信号()y t 是1()y t 和2()y t 的线性叠加,即:12()()()y t ay t by t =+; 且当输入信号()x t 出现延时,即输入信号是0()x t t -时, 输出信号也产生同样的延时,即输出信号是0()y t t -。 其中,如果当12()()()x t x t x t =+时,12()()()y t y t y t =+,则称系统具有叠加性; 如果当1()()x t ax t =时,1()()y t ay t =则称系统具有均匀性。 线性时不变系统是最基本的一类系统,是研究复杂系统,如非线性、时变系统的基础。 6.线性时不变系统的意义与应用? 线性时不变系统是我们本课程分析和研究的主要对象,对线性时不变性进行推广,可以得到线性时不变系统具有微分与积分性质,假设系统的输入与输出信号分别为()x t 和()y t ,则 当输入信号为 ()dx t dt 时,输出信号则为() dy t dt ; 或者当输入信号为()t x d ττ-∞ ?时,输出信号则为()t y d ττ-∞ ?。 另外,线性时不变系统对信号的处理作用可以用冲激响应(或单位脉冲响应)、系统函数或频率响应进行描述。而且多个系统可以以不同的方式进行连接,基本的连接方式为:级联和并联。 假设两个线性时不变系统的冲激响应分别为:1()h t 和2()h t , 当两个系统级联后,整个系统的冲激响应为:12()()*()h t h t h t =; 当两个系统并联后,整个系统的冲激响应为:12()()()h t h t h t =+; 当0t <时,若()0h t =, 则此系统为因果系统; 若|()|h t dt ∞ -∞<∞?, 则此系统为稳定系统。 第二章 连续时间系统的时域分析 1.如何获得系统的数学模型? 数学模型是实际系统分析的一种重要手段,广泛应用于各种类型系统的分析和控制之中。 不同的系统,其数学模型可能具有不同的形式和特点。对于线性时不变系统,其数学模型

用Matlab对信号进行傅里叶变换实例

目录 用Matlab 对信号进行傅里叶变换 (2) Matlab 的傅里叶变换实例 (5) Matlab 方波傅立叶变换画出频谱图 (7)

用 Matlab 对信号进行傅里叶变换 1. 离散序列的傅里叶变换 DTFT(Discrete Time Fourier Transform) 代码: %原离散信号有 8 点 %原信号是 1行 8列的矩阵 %构建原始信号,为指数信号 %频域共-800 +800 的长度(本应是无穷, 高 %求 dtft 变换,采用原始定义的方法,对复指 7 subplot(311) 8 stem(n,xn); 9 title('原始信号(指数信号 )'); 10 subplot(312); 11 plot(w/pi,abs(X)); 12 title('DTFT 变换 ') 结果: 分析:可见,离散序列的 dtft 变换是周期的,这也符合 Nyquist 采样 定理的描述, 连续时间信号经周期采样之后, 所得的离散信号的频谱 是原连续信号频谱的周期延拓。 2. 离散傅里叶变换 1 N=8; 2 n=[0:1:N-1] 3 xn=0.5.^n; 4 5 w=[-800:1:800]*4*pi/800; 频分量很少,故省去) 6 X=xn*exp(-j*(n'*w)); 数分 量求和而得

与 1 中 DTFT 不一样的是, DTFT 的求和区间是整个频域,这对 N=8; % 原离散信号有 8 点 n=[0:1:N-1] %原信号是 1行 8列的矩阵 xn=0.5.^n; %构建原始信号,为指数信号 w=[-8:1:8]*4*pi/8; %频域共 -800 +800 的长度(本应是无穷, 高频分量很少, 故省去) X=xn*exp(-j*(n'*w)); %求 dtft 变换,采用原始定义的方法,对复指数分量求和而得 subplot(311) stem(n,xn); w1=[-4:1:4]*4*pi/4; X1=xn*exp(-j*(n'*w1)); title(' 原始信号 (指数信号 )'); subplot(312); stem(w/pi,abs(X)); title(' 原信号的 16 点 DFT 变换 ') subplot(313) stem(w1/pi,abs(X1)); title(' 原信号的 8 点 DFT 变换 ') 计算机的计算来说是不可以实现的, DFT 就是序列的有限傅里叶变换。 实际上, 1 中代码也只是对频域的 -800 +800 中间的 1601 结果图: 分析: DFT 只是 DTFT 的现实版本,因为 DTFT 要求求和区间无穷, 而 DFT 只在有限点内求和。 3. 快速傅里叶变换 FFT ( Fast Fourier Transform ) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

第二讲 Part3 离散傅里叶变换_难点

第三讲 Part3 DFT 的理论难点 1、抽样定理 连接离散信号与连续信号的桥梁。 ()(){ ()()j t a a j j n s n X j x t e dt X e x nT e ω ω∞ -Ω-∞ ∞ -=-∞ Ω== ?∑ 根据频域卷积定理推导 () ()()() {1()()()()()2j j j j j y n x n h n Y e X e H e X e H e d πωωωθωθπ θ π--==*=? 得到:1 ()()j a s k s X e X j jk T ω ∞ =-∞ = Ω-Ω∑ 2、FT 中的待研究的理论难点与关键之处 2.1 DFT 与DTFT 的关系 两种论述方法: 方法1:书P119-P120的论述;请同学看书后,上黑板叙述推演相关的过程。 方法2:书P121,连续频谱的抽样也必然使原来的时域信号变成周期的。 2.2 DFT 的()X k 是“()x n 的傅里叶变换”的某种程度上的近似。 用DFT 对连续信号和离散信号进行谱分析的基本原理和方法 2.2.1 怎样理解DFT 对FT 的近似? 由于用DFT 对连续信号做频谱分析的过程中隐含了频域和时域的两个周期延拓,又由于信号时宽和带宽的制约关系,因此,做DFT 得到的()N X k ,及由()N X k 做IDFT 得到的 ()N x n 都是对原()a X j Ω及()a x t 的某种近似。 如果s T 选得足够小,则式1 ()|()s j a T a s l s X e X j jl T ω ω∞ =Ω=-∞ = Ω-Ω∑ 中将避免或大大减轻 频域的混叠。 如果N 选得足够大,一方面可以减轻式()()*()j j j a X e X e D e ω ω ω =的窗口效应,另一方面也会减轻式()(),0,1, (1) l x n x n lN n N ∞ =-∞ = +=-∑的时域混叠。 结论:在这两个条件均满足的情况下,上述的近似误差将减小到可接受的程度,从而

离散傅里叶变换应用举例

x=[1,1,1,1];w=[0:1:500]*2*pi/500; [H]=freqz(x,1,w); magH=abs(H);phaH=angle(H); subplot(2,1,1);plot(w/pi,magH);grid;xlabel('');ylabel('|X|'); title('DTFT的幅度') subplot(2,1,2);plot(w/pi,phaH/pi*180);grid; xlabel('以pi为单位的频率');label('度'); title('DTFT的相角')

N=4;w1=2*pi/N;k=0:N-1; X=fft(x,N); magX=abs(X);phaX=angle(X)*180/pi; subplot(2,1,1);plot(w*N/(2*pi),magH,'--');axis([-0.1,4.1,0,5]);hold on; stem(k,magX);ylabel('|X(k)|');title('DFT的幅度:N=4');text(4.3,-1,'k'); hold off; subplot(2,1,2);plot(w*N/(2*pi),phaH*180/pi,'--');axis([-0.1,4.1,-200,200]); hold on; stem(k,phaX);ylabel('度');title('DFT的相角:N=4');text(4.3,-200,'k')

n=(0:1:9);x=cos(0.48*pi*n)+cos(0.52*pi*n); w=[0:1:500]*2*pi/500; X=x*exp(-1i*n'*w); magx=abs(X); x1=fft(x);magx1=abs(x1(1:1:10)); k1=0:1:9;w1=2*pi/10*k1; subplot(3,1,1);stem(n,x);title('signalx(n),0<=n<=9'); axis([0,10,-2.5,2.5]);line([0,10],[0,0]); subplot(3,1,2);plot(w/pi,magx);title('DTFT幅度');xlabel('w');axis([0,1,0,10]); subplot(3,1,3);stem(w1/pi,magx1);title('DFT幅度'); xlabel('频率(单位:pi)');axis([0,1,0,10]) 实验总结:补零运算提供了一个较密的频谱和较好的图示形式,但因为在信号中只是附加了零,而没有增加任何新的信息,因此不能提供高分辨率的频谱。

详解FFT(快速傅里叶变换FFT.

kn N W N N 第四章 快速傅里叶变换 有限长序列可以通过离散傅里叶变换(DFT)将其频域也离散化成有限长 序列.但其计算量太大,很难实时地处理问题,因此引出了快速傅里叶变换 (FFT). 1965 年,Cooley 和 Tukey 提出了计算离散傅里叶变换(DFT )的快 速算法,将 DFT 的运算量减少了几个数量级。从此,对快速傅里叶变换(FFT ) 算法的研究便不断深入,数字信号处理这门新兴学科也随 FFT 的出现和发 展而迅速发展。根据对序列分解与选取方法的不同而产生了 FFT 的多种算 法,基本算法是基2DIT 和基2DIF 。FFT 在离散傅里叶反变换、线性卷积 和线性相关等方面也有重要应用。 快速傅里叶变换(FFT )是计算离散傅里叶变换(DFT )的快速算法。 DFT 的定义式为 N ?1 X (k ) = ∑ x (n )W N R N (k ) n =0 在所有复指数值 W kn 的值全部已算好的情况下,要计算一个 X (k ) 需要 N 次复数乘法和 N -1 次复数加法。算出全部 N 点 X (k ) 共需 N 2 次复数乘法 和 N ( N ? 1) 次复数加法。即计算量是与 N 2 成正比的。 FFT 的基本思想:将大点数的 DFT 分解为若干个小点数 DFT 的组合, 从而减少运算量。 W N 因子具有以下两个特性,可使 DFT 运算量尽量分解为小点数的 DFT 运算: (1) 周期性: ( k + N ) n N = W kn = W ( n + N ) k (2) 对称性:W ( k + N / 2 ) = ?W k N N 利用这两个性质,可以使 DFT 运算中有些项合并,以减少乘法次数。例子: 求当 N =4 时,X(2)的值

实验3 傅里叶变换及其性质

实验3 傅里叶变换及其性质 1. 实验目的 学会运用MATLAB 求连续时间信号的傅里叶(Fourier )变换;学会运用MATLAB 求连续时间信号的频谱图;学会运用MATLAB 分析连续时间信号的傅里叶变换的性质。 2. 实验原理及实例分析 傅里叶变换的实现 信号()f t 的傅里叶变换定义为: ()[()]()j t F F f t f t e dt ωω∞ --∞==?, 傅里叶反变换定义为:11()[()]()2j t f t F F f e d ωωωωπ ∞--∞==?。 信号的傅里叶变换主要包括MATLAB 符号运算和MATLAB 数值分析两种方 法,下面分别加以探讨。同时,学习连续时间信号的频谱图。 MATLAB 符号运算求解法 MATLAB 符号数学工具箱提供了直接求解傅里叶变换与傅里叶反变换的函 数fourier( )和ifourier( )。Fourier 变换的语句格式分为三种。 (1) F=fourier(f):它是符号函数f 的Fourier 变换,默认返回是关于ω的函数。 (2) F=fourier(f,v):它返回函数F 是关于符号对象v 的函数,而不是默认的ω, 即()()jvt F v f t e dt ∞ --∞=?。 (3) F=fourier(f,u,v):是对关于u 的函数f 进行变换,返回函数F 是关于v 的 函数,即()()jvu F v f t e du ∞ --∞=?。 傅里叶反变换的语句格式也分为三种。 (1) f=ifourier(F):它是符号函数F 的Fourier 反变换,独立变量默认为ω,默 认返回是关于x 的函数。 (2) f=ifourier(F,u):它返回函数f 是u 的函数,而不是默认的x 。 (3) f=ifourier(F,u,v):是对关于v 的函数F 进行反变换,返回关于u 的函数f 。 值得注意的是,函数fourier( )和ifourier( )都是接受由sym 函数所定义的符号 变量或者符号表达式。

用快速傅里叶变换对信号进行频谱分析

实验二 用快速傅里叶变换对信号进行频谱分析 一、实验目的 1.理解离散傅里叶变换的意义; 2.掌握时域采样率的确定方法; 3.掌握频域采样点数的确定方法; 4.掌握离散频率与模拟频率之间的关系; 5.掌握离散傅里叶变换进行频谱分析时,各参数的影响。 二、实验原理 序列的傅里叶变换结果为序列的频率响应,但是序列的傅里叶变换是频率的连续函数,而且在采用计算机计算时,序列的长度不能无限长,为了便于计算机处理,作如下要求:序列x (n )为有限长,n 从0~N -1,再对频率ω在0~2π范围内等间隔采样,采样点数为N ,采样间隔为2π/N 。第k 个采样点对应的频率值为2πk /N 。可得离散傅里叶变换及其逆变换的定义为 ∑-=-=1 02)()(N n n N k j e n x k X π (1) ∑-==1 02)(1)(N k k N n j e k X N n x π (2) 如果把一个有限长序列看作是周期序列的一个周期,则离散傅里叶变换就是傅里叶级数。离散傅里叶变换也是周期的,周期为N 。 数字频率与模拟频率之间的关系为 s f f /2πω=,即s s T f f πωπω22== (3) 则第k 个频率点对应的模拟频率为 N kf NT k T N k f s s s k ==?=ππ212 (4) 在用快速傅里叶变换进行频谱分析时,要确定两个重要参数:采样率和频域采样点数,采样率可按奈奎斯特采样定理来确定,采样点数可根据序列长度或频率分辨率△f 来确定 f N f s ?≤,则f f N s ?≥ (5) 用快速傅里叶变换分析连续信号的频谱其步骤可总结如下: (1)根据信号的最高频率,按照采样定理的要求确定合适的采样频率f s ; (2)根据频谱分辨率的要求确定频域采样点数N ,如没有明确要求频率分辨率,则根据实际需要确定频率分辨率; (3)进行N 点的快速傅里叶变换,最好将纵坐标根据帕塞瓦尔关系式用功率来表示,

实验六傅里叶变换及其反变换

实验六 傅里叶变换及其反变换 6.1实验目的 1.学会运用MATLAB 求连续时间信号的傅里叶变换; 2.学会运用MATLAB 求连续时间信号的傅里叶反变换; 3.学会运用MATLAB 求连续时间信号的频谱图。 6.2实验原理及实例分析 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)()( 6.1 ?∞∞-=ωωπωd e j X t x t j )(21)( 6.2 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。按照教材中的说法,任意非周期信号,如果满足狄里克利条件,那么,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(frequency component ),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,而∠X(j ω)则称为x(t)的相位谱。 给定一个连续时间非周期信号x(t),它的频谱也是连续且非周期的。对于连续时间周期信号,也可以用傅里变换来表示其频谱,其特点是,连续时间周期信号的傅里叶变换时有冲激序列构成的,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.用MATLAB 实现CTFT 的计算 MATLAB 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。 1) MATLAB 符号运算求解法 MATLAB 符号数学工具箱提供了直接求解傅里叶变换与傅里叶反变换的函数fourier( )及ifourier( )。常用的是:F=fourier(f) 默认返回值是关于ω的函数。 f=fourier(F,t) 返回值是关于t 的函数 例:利用MATLAB 求单边指数信号f(t) = e -2t u(t)的傅里叶变换,画出f(t)及其幅度谱和相位谱图。 syms t v w x phase im re ; %定义符号变量 f = exp(-2*t)*sym('Heaviside(t)'); %f(t)=exp(-2*t)*u(t) Fw = fourier(f); %求傅里叶变换 subplot(311); ezplot(f); %绘制f(t)的时域波形 axis([-1 2.5 0 1.1]); subplot(312); ezplot(abs(Fw)); %绘制幅度谱 im = imag(Fw); %计算F(w)的虚部

离散系统分析和离散傅里叶变换讲解

第四章 离散系统分析和离散傅里叶变换 4-1概述 在上一章中我们已经介绍了连续时间信号(周期的或非周期的)的傅里叶变换。在第一、二章中介绍了离散信号和离散系统的概念,在这一章中主要讨论离散信号的傅里叶变换。 4-2离散信号的傅里叶变换 时域抽样定理告诉我们,连续时间信号可以由它的样本值恢复出来,即 ]2 ) ([ )()(∑ ∞ -∞ =-Ω= n s nT t Sa nT f t f 当抽样频率s Ω给定时,抽样函数]2 ) ([ nT t Sa s -Ω就确定了,唯一与信号相关的是信号的样本值)(nT f ,换句话说传载)(t f 中信息的是样本值)(nT f 。因此研究连续时间信号)(t f 中的信息,就转 变为研究样本值)(nT f 中的信息。当抽样频率s Ω给定时,T 也就一定了,样本值)(nT f 就可以抽象为序列)(n f ,也就是说离散信号的数学抽象是序列。以后我们就用序列)(n f 表示离散信号(样本值)。 由于序列的变量是整数变量,与连续信号的变量不同,因此对序列的处理方法与连续时间变量的处理方法也必定不同。先来看看序列的傅里叶变换,连续非周期时间信号)(t f 的傅里叶变换为 ? ∞ ∞ -Ω-= =Ωdt e t f t f F t j )(])([)(F ? ∞ ∞ -ΩΩΩ= Ω=d e F F t f t j -)(21 )]([)(1 π F 假定)(n f 是非周期的,仿照连续时间信号的傅里叶变换形式可以定义序列的傅里叶变换: ∑∞ -∞ =-= n jn j e n f e F ω ω )()( (4-1) ?- = π πωω ωπ d e e F n f jn j )(21 )( (4-2) 式中ω为数字角频率。(4-1)式和(4-2)式构成了序列的傅里叶变换对,前者称为序列的傅里叶正变换,后者称为序列的傅里叶逆变换。注意到序列傅里叶正变换公式是个和式,这是因为序列)(n f 的变量是离散的整数,序列的傅里叶逆变换公式是个积分式,由此也说明序列的傅里叶变换是ω的连续函数,也就是说,离散信号的傅里叶变换是频域中连续的函数。此外因

[大全]傅里叶变换实质及其公式解析

[大全]傅里叶变换实质及其公式解析傅里叶变换的本质 傅里叶变换的公式为 ,,j,t, F(,),f(t)edt,,, 可以把傅里叶变换也成另外一种形式: 1j,t, F(),,f(t),e,,2 可以看出,傅里叶变换的本质是内积,三角函数是完备的正交函数集,不同频率的三角函数的之间的内积为0,只有频率相等的三角函数做内积时,才不为0。 ()j,tj,tj,,,t1212 ,e,e,,edt,2,,(,,,)12, 下面从公式解释下傅里叶变换的意义 j,t因为傅里叶变换的本质是内积,所以f(t)和求内积的时候,只有f(t)中频率为的分量e, j,t才会有内积的结果,其余分量的内积为0。可以理解为f(t)在e上的投影,积分值是时间从负 j,t无穷到正无穷的积分,就是把信号每个时间在的分量叠加起来,可以理解为f(t)在e上的投, 影的叠加,叠加的结果就是频率为的分量,也就形成了频谱。 , 傅里叶逆变换的公式为 ,,1j,t f(t),F(,)ed,,2,,, 下面从公式分析下傅里叶逆变换的意义 ,j,te傅里叶逆变换就是傅里叶变换的逆过程,在和求内积的时候,只有t时F(,)F(,)刻的分量内积才会有结果,其余时间分量内积结果为0,同样积分值是频

率从负无穷到正无穷的积分,就是把信号在每个频率在t时刻上的分量叠加起来,叠加的结果就是f(t)在t时刻的值,这就回到了我们观察信号最初的时域。 对一个信号做傅里叶变换,然后直接做逆变换,这样做是没有意义的,在傅里叶变换和傅里叶逆变换之间有一个滤波的过程。将不要的频率分量给滤除掉,然后再做逆变换,就得到了想要的信号。比如信号中掺杂着噪声信号,可以通过滤波器将噪声信号的频率给去除,再做傅里叶逆变换,就得到了没有噪声的信号。 优点:频率的定位很好,通过对信号的频率分辨率很好,可以清晰的得到信号所包含的频率成分,也就是频谱。 缺点:因为频谱是时间从负无穷到正无穷的叠加,所以,知道某一频率,不能判断,该频率的时间定位。不能判断某一时间段的频率成分。 例子: 平稳信 号:x(t)=cos(2*pi*5*t)+cos(2*pi*10*t)+cos(2*pi*20*t)+cos(2*pi*50*t) 傅里叶变换的结果:

傅里叶变换 讲解最通俗易懂的一片

【纯技术帖】为什么要进行傅立叶变换?傅立叶变换究竟有何意义?如何用Matlab实现快速傅立叶 变换?来源:胡姬的日志 写在最前面:本文是我阅读了多篇相关文章后对它们进行分析重组整合而得,内容非我所原创。在此 向多位原创作者致敬!!! 一、傅立叶变换的由来 关于傅立叶变换,无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述,但是大都是些故弄玄虚的文章,太过抽象,尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列,让人很难能够从感性上得到理解,最近,我偶尔从网上看到一个关于数字信号处理的电子书籍,是一个叫Steven W. Smith, Ph.D.外国人写的,写得 非常浅显,里面有七章由浅入深地专门讲述关于离散信号的傅立叶变换,虽然是英文文档,我还是硬着头皮看完了有关傅立叶变换的有关内容,看了有茅塞顿开的感觉,在此把我从中得到的理解拿出来跟大家分享,希望很多被傅立叶变换迷惑的朋友能够得到一点启发,这电子书籍是免费的,有兴趣的朋友也可以从网上下载下来看一下,URL地址是: https://www.360docs.net/doc/3d11962916.html,/pdfbook.htm 要理解傅立叶变换,确实需要一定的耐心,别一下子想着傅立叶变换是怎么变换的,当然,也需要一定的高等数学基础,最基本的是级数变换,其中傅立叶级数变换是傅立叶变换的基础公式。 二、傅立叶变换的提出 让我们先看看为什么会有傅立叶变换?傅立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,在近50年的时间里,拉格朗日坚持认为傅立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,拒绝了傅立叶的工作,幸运的是,傅立叶还有其它事情可忙,他参加了政治运动,随拿破仑远征埃及,法国大革命后因会被推上断头台而一直在逃避。直到拉格朗日死后15年这个论文才被发表出来。 谁是对的呢?拉格朗日是对的:正弦曲线无法组合成一个带有棱角的信号。但是,我们可以用正弦曲线来非常逼近地表示它,逼近到两种表示方法不存在能量差别,基于此,傅立叶是对的。 为什么我们要用正弦曲线来代替原来的曲线呢?如我们也还可以用方波或三角 波来代替呀,分解信号的方法是无穷的,但分解信号的目的是为了更加简单地处理原来的信号。用正余弦来表示原信号会更加简单,因为正余弦拥有原信号所不具有的性质:正弦曲线保真度。一个正弦曲线信号输入后,输出的仍是正弦曲线,

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