常用的连续傅里叶变换对及连续傅里叶变换性质
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傅里叶变换及反变换

卷积 相乘 时域 频域
1 2{F [j(0) ]F [j(0) ] }
F ( j )
1
m 0 m
P( j)
( )
( )
0
0
0
R( j)
1 2
0
0
0
F ( j )
1
m 0 m
f (t)
r(t)
y1(t)
低通
滤波
y(t)
cos(0t) cos(0t)
R( j)
1 2
0 ( )
0
P( j)
0 ( )
§4.5 连续时间傅里叶变换的性质
复习
F(j)= f(t)ejtdt
f(t)21 F(j)ejtd
1 唯一性: 2 线性特性: 3 奇偶特性: 4 共轭特性: 5 对称特性: 6 时域展缩特性: 7 时移特性:
9 时域微分特性: 10 频域微分特性: 11 时域卷积定理: 12 频域卷积定理:
偶信号的频谱是偶函数,奇信 号的频谱是奇函数。
F(j) f(t)ejtdt令t
f()ejd f()关e于jtd F(j)
f(t) F (j) , 则 f* (t) F * ( j)
证F (: j)= f (t)ejtd可 t F 得 *(j)= f*(t)ejtdt
F *(j)= f *(t)ejtdt
0
1 4
20
0
0
Y1( j)
1
1
2
4
0
20
Y ( j) 1
2
0
4.7 傅里叶反 变换
要解决的问题:由F( jw)求 f(t)
f(t)21 F (j)ejtd
利用傅里叶变换的互易对称性 部分分式展开
1 2{F [j(0) ]F [j(0) ] }
F ( j )
1
m 0 m
P( j)
( )
( )
0
0
0
R( j)
1 2
0
0
0
F ( j )
1
m 0 m
f (t)
r(t)
y1(t)
低通
滤波
y(t)
cos(0t) cos(0t)
R( j)
1 2
0 ( )
0
P( j)
0 ( )
§4.5 连续时间傅里叶变换的性质
复习
F(j)= f(t)ejtdt
f(t)21 F(j)ejtd
1 唯一性: 2 线性特性: 3 奇偶特性: 4 共轭特性: 5 对称特性: 6 时域展缩特性: 7 时移特性:
9 时域微分特性: 10 频域微分特性: 11 时域卷积定理: 12 频域卷积定理:
偶信号的频谱是偶函数,奇信 号的频谱是奇函数。
F(j) f(t)ejtdt令t
f()ejd f()关e于jtd F(j)
f(t) F (j) , 则 f* (t) F * ( j)
证F (: j)= f (t)ejtd可 t F 得 *(j)= f*(t)ejtdt
F *(j)= f *(t)ejtdt
0
1 4
20
0
0
Y1( j)
1
1
2
4
0
20
Y ( j) 1
2
0
4.7 傅里叶反 变换
要解决的问题:由F( jw)求 f(t)
f(t)21 F (j)ejtd
利用傅里叶变换的互易对称性 部分分式展开
常用的傅里叶变换+定理+各种变换的规律(推荐)

਼ᰦ F ^g x exp j 2Sf a x ` G f x f a ࠭ᮠ൘オฏѝⲴ〫ˈᑖᶕ仁ฏѝⲴᒣ〫
㪉
[ f ( x)] F (P ) ᷍ x0 㬨⤜㸋㒄⭥㬖⧄㭞᷍䋓䇱
[ f ( x r x0 )] exp(r j 2SP x0 ) F (P ) ᷉㠞䄧㾵䐫᷊ [exp p(r j 2SP0 x) f ( x)] F (P P0 ) ᷉㼁䄧㾵䐫᷊
重 要
名称
连续傅里叶变换对 傅里叶变换 F (ω ) 连续时间函数 f (t )
= sinc ( u)
2
结论: 三角形函数的傅里叶变换是 sinc 函数的平方
9
七、符号函数的傅里叶变换
1 F [sgn( x )] = jπ u
二维 留待推算
1 1 F [sgn( x )sgn( y )] = • jπ u jπ v
八、exp[ jπx ] 函数的傅里叶变换 1 F {exp[ jπx ]} = δ ( u − ) 2
3
二、梳状函数的傅里叶变换
F [comb( x )] = comb( u)
普遍型
x F comb = a comb( au) a
结论
comb 函数的
傅里叶变换 仍是
二维情况
x y F comb comb a b = ab comb( au) comb( bv )
= sinc( u)
−1 / 2
∫ exp(− j 2πux )ห้องสมุดไป่ตู้x
a x ≤ 2 其它
rect(x)
F.T.
sinc(u)
5
普遍型
x F rect a
傅里叶变换及其性质

αt
1
单边指数函数e-αt; (b) e-αt
的幅度谱
o
(b)
F(j) f(t)ejtdt etejtdt
01 02 e(j)t (j)
01j
1
ja rcta n
ea
a22
其振幅频谱及相位频谱分
解
别为
F ( ) 1
2 2
( ) arctan
例 2.4-3 求图 2.43(a)所示 双边指数 函数的频 谱函数。
02 或
2
B
2(rad/s)
1
Bf
(Hz)
周期信号的能量是无限的,而其平均功率是有界的, 因而周期信号是功率信号。为了方便,往往将周期信 号在1Ω电阻上消耗的平均功率定义为周期信号的功率。 显然,对于周期信号f(t), 无论它是电压信号还是电
流信号,其平均功率均为 T
12 2
P f (t)dt 2.3.3 周期信号的功率T T2
( )
02
-
4
-
2
o
门函数; (b) 门函数的频谱;- 4(c)-幅2 度谱; (d) 相位谱
o 2 4
2 4
-
(c)
(d )
f
(t)
e at
0
f (t)
例 2.4-2 求指数函数f(t)
的1频 谱 函 数 。 e-t (>0)
o
t
(a)
t 0 ( 0)
t 0
图 2.4-2 单边指F(数)函数e-
性。
2.2 周期信号的连续时间傅里叶级数
f (t) Fnejnt
2.2.1 指数形式的傅里叶级数 n
满足Dirichlet条件的周期函数可以展成复指数形式的傅里叶级数:
4种傅里叶变换

copyright©赵越 ise_zhaoy1@
4种傅里叶变换
DFT的变换 的变换
x(nT)=x(n)
Tp = 1 F
Tp = NT
x(e jkΩ0T ) x(k)
0 T 2T 1 2
Ωs = 2 π T 1 fs = T
NT
N
Ω0 =
2 π =2 F π Tp
t n
Ωs = N 0 Ω
( )
--Ω
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4种傅里叶变换
4.离散傅里叶变换 离散傅里叶变换(DFT) 离散傅里叶变换
周期性离散时间信号从上可以推断: 周期性离散时间信号从上可以推断: 从上可以推断 周期性时间信号可以产生频谱是离散的 离散时间信号可以产生频谱是周期性的。 离散时间信号可以产生频谱是周期性的。 得出其频谱为周期性离散的 得出其频谱为周期性离散的。 周期性离散
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4种傅里叶变换
四种傅里叶变换形式的归纳
copyright©赵越 ise_zhaoy1@
Ω
正: X(e jω ) =
1 反 : x(n) = 2π
n=−∞
x(n)e − jnω ∑
∞
∫π
−
π
X(e jπ )e jnω dω
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4种傅里叶变换
对称性
时域信号 离散的 非周期的 频域信号 周期的 连续的
时域:非周期、离散(取样间隔为T 时域:非周期、离散(取样间隔为T) 频域:连续、周期( 频域:连续、周期(周期为 Ω = 2π ) s
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基础知识积累—傅里叶变换

三、傅里叶变换
傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数 (正弦函数或余弦 函数)或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不 同的变体形式, 如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。最初傅里叶分析是作为热 过程的解析分析的工具被提出的。
变换提出
傅里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,在他此 后生命的六年中,拉格朗日坚持认为傅里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 里叶的工作,幸运的是,傅里叶还有其它事情可忙,他参加了政治运动,随拿破
的傅里叶变换为
,且其导函数
的傅里叶变换存在,则
即导函数的傅里叶变换等于原函数的傅里叶变换乘以因子 。更一般地,若 的 阶导数 的傅里叶变换存在,则
即 阶导数的傅里叶变换等于原函数的傅里叶变换乘以因子
。
卷积特性
若函数 以及 都在 上绝对可积,则卷积函数为:
即傅里叶变换存在,且 Parseval 定理以及 Plancherel 定理 若函数 有: 以及 平方可积,二者的傅里叶变换分别为 与 ,则
信息光学基础1-6傅里叶变换性质

2
f
b 2
e
j
2
f
b 2
]
Hale Waihona Puke j2 f b e j2 fa sin( bf ) bf
b e j2 fa sin c(bf )
解法二: 比例和位移性质
F sin(2
f0 x)
1 2j
[d (
fx
f0 )
d
(
fx
f0 )]
F cos(2
f0 x)
b
解法一:根据傅里叶变换的定义
F 1{rect( x a )} rect( x a ) e j2 fx dx
b
b
b 2
a
e j2 fxdx
b 2
a
j 2 fx
b 2
a
[e ]
b 2
a
j2 f
e j2 fa
[e
j
d(x)
x
d (x a)g(x)dx g(a)
d(x)函数的筛选性质
1 ei2 fxdf d (u)
2)rect 函数的傅里叶变换
f
(x,
y)
rect(x,
y)
1
0
x
1 2
,
y
1 2
其它
解:F{rect(x)}
rect(x)exp(i2 fx)dx
1 2
(ei 2
f0x
ei 2
) f0 x
1 F{ei2 f0x} 1 F{ei2 } f0x
连续与离散信号三大变换(傅立叶、拉斯、Z变换)性质总结

一、连续傅里叶变换性质
连续傅里叶变换对
相对偶的连续傅里叶变换对
名称
连续时间函数
傅里叶变换
名称
连续时间函数
傅里叶变换
线性
对称性
尺度变换
时移
频移
时域微分
频域微分
时域积分
频域积分
时域卷积
频域卷积
时域抽样
频域抽样
希尔伯特变换
帕什瓦尔公式
, :能量谱密度
二、离散傅里叶变换性质
连续傅里叶变换对
相对偶的连续傅里叶变换对
名称
连续时间函数
傅里叶变换
名称
连续时间函数
傅里叶变换
线性
对称性
尺度变换
为整数
时移
频移
频域微分
差分
时域卷积
频域卷积
时域对偶
频域对偶
帕什瓦尔公式
, :能量谱密度
三、拉氏变换与
双边拉氏变换对
双边 变换对
连续时间函数
像函数
离散时间序列
像函数
1
1
,
,
,
,
,
,,Βιβλιοθήκη ,四、拉氏变换性质
连续拉普拉斯变换对
相对偶的连续拉普拉斯变换对
1
1
七、
变换对
相对偶的 变换对
名称
离散时间函数
变换
名称
离散时间函数
变换
线性
收敛域
收敛域
尺度变换
收敛域:
收敛域:
时移
频移
收敛域:
收敛域:
收敛域:
收敛域:
Z域微分
时域卷积
Z域卷积
初值定理
若 是因果序列,则
连续傅里叶变换对
相对偶的连续傅里叶变换对
名称
连续时间函数
傅里叶变换
名称
连续时间函数
傅里叶变换
线性
对称性
尺度变换
时移
频移
时域微分
频域微分
时域积分
频域积分
时域卷积
频域卷积
时域抽样
频域抽样
希尔伯特变换
帕什瓦尔公式
, :能量谱密度
二、离散傅里叶变换性质
连续傅里叶变换对
相对偶的连续傅里叶变换对
名称
连续时间函数
傅里叶变换
名称
连续时间函数
傅里叶变换
线性
对称性
尺度变换
为整数
时移
频移
频域微分
差分
时域卷积
频域卷积
时域对偶
频域对偶
帕什瓦尔公式
, :能量谱密度
三、拉氏变换与
双边拉氏变换对
双边 变换对
连续时间函数
像函数
离散时间序列
像函数
1
1
,
,
,
,
,
,,Βιβλιοθήκη ,四、拉氏变换性质
连续拉普拉斯变换对
相对偶的连续拉普拉斯变换对
1
1
七、
变换对
相对偶的 变换对
名称
离散时间函数
变换
名称
离散时间函数
变换
线性
收敛域
收敛域
尺度变换
收敛域:
收敛域:
时移
频移
收敛域:
收敛域:
收敛域:
收敛域:
Z域微分
时域卷积
Z域卷积
初值定理
若 是因果序列,则
连续时间系统傅里叶变换的性质

第4章 连续时间信号的傅立叶变换
FT [ x (t ) cos 0t ]
FT [ x( t )] X ( )
X ( )
1 j 0t j 0 t x (t )[e e ] 2
频 移 特 性
1 2
0
1 2
X ( 0 )
X ( )
X ( 0 )
0
0
1 [ X ( 0 ) X ( 0 )] 2
1
2 X ( w ) F { xe ( )} F { xo ( )} j
第4章 连续时间信号的傅立叶变换
3、时移特性
若 则
x( t ) X ( )
x(t t0 ) X ( )e
j t 0
例4 11 : 求移位冲激函数的频谱 函数
(t ) 1
第4章 连续时间信号的傅立叶变换
例4 13 : 已知x(t)为三角形调幅信号,试 求其频谱
T 1 2
x1 ( t )
T1 2
T 1 2
x( t )
T1 2
x(t ) x1 (t ) cos0t
T1 2 T1 X 1 ( ) Sa ( ) 2 4
P147
T1 2 ( 0 )T1 2 ( 0 )T1 X ( ) [ Sa Sa ] 4 4 4
( j )
(t t0 ) e
(t t0 ) e
jt 0
jt 0
t 0
第4章 连续时间信号的傅立叶变换
思考:下列信号的傅立叶变换
x( t )
1
t
2
X ( w) 2e
jw
sinc( w)
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ωτ
2
)
ωc
π
Sa(ωc t )
⎧ 1, ω < ωc ⎪ ⎪0, ω ≥ ωc ⎩
√
√
三角 f (t ) = ⎨
⎧1 − t τ , t < τ ⎪ t ≥τ ⎪0, ⎩
τ Sa 2 (
ωτ
2
)
ωc
2π
Sa 2 ( 1
ωc t
2
)
⎧1 − ω ωc , ω < ωc ⎪ F (ω ) = ⎨ ω ≥ ωc ⎪0, ⎩
√ √ √ √
F (t ) ↔ 2πf (−ω )
f (t )e jω0 t (− jt ) f (t ) πf (0)δ (t ) + f (t ) p(t ) f (t ) − jt F (ω − ω 0 ) F '(ω )
f (t − t 0 )
f '(t )
F (ω )e − jωt0 jω F (ω ) πF (0)δ (ω ) + F (ω ) jω
T1
T T ⎤ ⎡ f 0 (t ) = f ( t ) ⎢ u (t + 1 ) − u ( t − 1 ) ⎥ ↔ F0 (ω ) 2 2 ⎦ ⎣
连续傅里叶变换性质及其对偶关系
f (t ) = 1 +∞ F (ω )e jωt dω 2π ∫3;∞
−∞
f (t )e − jωt dt
⎣ 2 2 ⎦
(ω + ω0 )τ (ω − ω0 )τ ⎤ + Sa ⎥ 2 2 ⎦
+∞
f (t ) =
n =−∞
∑ F (nω )e
1
+∞
jnω1t
F (ω ) = 2π ∑ F ( nω1 )δ (ω − nω1 ) , F ( nω 1 ) = 1 F0 (ω )
n = −∞
,
ω = nω1
+∞
f (0) =
1 +∞ F (ω )dω 2π ∫−∞
F (0) = ∫−∞ f (t )dt
连续傅里叶变换对
重 要 名称 线性 尺度 变换 对偶性 时移 时域 微分 时域 积分 时域 卷积 连续时间函数 f (t ) 傅里叶变换 F (ω ) 名称
对偶的连续傅里叶变换对
连续时间函数 f (t ) 傅里叶变换 F (ω ) 重 要
f (−1) (t) = ∫ f (τ )dτ
−∞
t
∫
ω
−∞
F (σ )dσ
f (t ) * h(t )
F (ω ) H (ω )
1 F (ω ) * P (ω ) 2π F (ω) = R(ω) + jX (ω)
实部 R(ω ) 为偶函数 虚部 X (ω ) 为奇函数
√
反褶
f (−t ) 时域反褶
F (−ω ) 频域反褶 F * (−ω ) 共轭取反 F * (ω ) 共轭
奇偶 虚实 性
f (t ) 为实函数
fe (t) = even{ f (t)} 实偶 fo (t) = odd{ f (t)} 实奇
√
共轭 对称 性
f * (t ) 共轭 f * (−t ) 共轭取反
F (ω ) = R(ω ) 实偶 F (ω ) = jX (ω ) 虚奇
√ √ √ √
单边指数 e − at u (t ), a > 0 双边指数 e
−a t
1 a + jω 2a a2 + ω 2 a + jω 2 ( a + j ω ) 2 + ω0
τ − jt τ
t 2 +τ 2
2πe−τω u (ω ),τ > 0
πe
−τ ω
,a > 0
,τ > 0
e − at cos(ω0 t )u (t ), a > 0
1
ωs
n =−∞
∑
+∞
f (t − nTs )
F (ω ) ∑ δ (ω − nωs )
n =−∞
+∞
∫
∞
−∞
f (t ) dt =
2
2 1 ∞ ∫−∞ F (ω ) dω 2π
2πδ (ω − ω0 ) 2 cos(t0ω ) j2sin(t0ω )
低通 G2ω (ω ) = ⎨ c
√
δ (t + t0 ) + δ (t − t0 ) δ (t + t 0 ) − δ (t − t0 )
抽样脉冲
⎧1, t < τ / 2 ⎪ 门脉冲 Gτ (t) = ⎨ ⎪0, t ≥ τ / 2 ⎩
e − at sin(ω0 t )u (t ), a > 0
指数脉冲 te − at u (t ), a > 0
ω0 2 ( a + j ω ) 2 + ω0
1 ( a + jω ) 2 1 ( a + jω ) k 1 ,τ > 0 (τ − jt ) 2 2πω e −τω u (ω )
t k −1e − at u (t ), a > 0 (k − 1)!
抽样函数 τ Sa(
傅里叶变换 F (ω )
2πδ (ω ) 2πjδ '(ω )
重 要
√ √
√
t
tn
δ ( n ) (t )
√
阶跃 u (t ) 单位斜变 tu (t )
2πjnδ ( n ) (ω )
u (ω )
1 jω 1
1 1 δ (t ) − 2 2πjt
ω2
1 ,t ≠ 0 πt
复指数信号 e
√ √ √ √ √ √ √
αf 1 (t ) + βf 2 (t )
f (at ), a ≠ 0
αF1 (ω ) + βF2 (ω )
1 ω F( ) a a f (t ) ↔ F (ω )
尺度 + 时移 互易性 频移 频域 微分 频域 积分 频域 卷积
f (at − b), a ≠ 0
1 ω − jω b F( ) e a a a
直流 1
连续时间函数 f (t )
冲激 δ (t ) 冲激偶 δ '(t )
傅里叶变换 F (ω ) 1 jω
( jω ) n
πδ (ω ) + jπδ '(ω ) − 2 jω e − jωt0 π[δ (ω + ω0 ) + δ (ω − ω0 )] jπ[δ (ω + ω0 ) − δ (ω − ω0 )]
常用的连续傅里叶变换对及其对偶关系
f (t ) = 1 +∞ F (ω )e jωt dω 2π ∫−∞ 1 +∞ F (ω )dω 2π ∫−∞ F (ω ) = ∫
+∞ −∞
f (t )e − jωt dt
+∞
f (0) =
F (0) = ∫−∞ f (t )dt
连续傅里叶变换对
重 要
对偶的连续傅里叶变换对 连续时间函数 f (t )
jω0 t
√ √ √ √ √
⎧ 1, t > 0 ⎪ 符号 sgn(t ) = ⎨ 0, t = 0 ⎪−1, t < 0 ⎩
冲激延时 δ (t − t 0 ) 余弦 cos(ω0 t ) 正弦 sin(ω0 t )
⎧− j, ω > 0 ⎪ F (ω ) = ⎨ 0, ω = 0 ⎪ ⎩ j, ω < 0
√
希尔伯 特变换
F (ω ) = R(ω ) + jI (ω ) f (t ) = f (t )u (t )
f (t ) ∑ δ (t − nTs )
n =−∞ +∞
R (ω ) = I (ω ) *
1 Ts
+∞
1 πω
频域 抽样
√ √
时域 抽样 帕塞瓦 尔定理
n =−∞
∑ F (ω − nω )
s
√ √ √ √
时域周期冲激序列 δ T1 (t ) =
t − ( )2
n =−∞
∑ δ (t − nT1 ) ↔ ω1 ∑ δ (ω − nω1 ) = δω (ω ) 频域周期冲激序列
n =−∞
1
+∞
+∞
√
钟形脉冲 e
τ
钟形脉冲 πτ e
τ⎡
Sa 2⎢ ⎣
−(
ωτ
2
)2
矩形调幅 cos ω0t ⎡u(t +τ ) −u(t −τ )⎤ ⎢ ⎥