傅里叶级数的推导
傅里叶基本公式及证明
傅里叶基本公式及证明三角函数形式的傅里叶级数f(t)=a_0+\sum_{n=1}^\infty[a_n\cos(n\omegat)+b_n\sin(n\omega t)]\\a_0=\frac{1}{T}\int_{t_0}^{t_0+T}f(t)\mathrm{d}t\\a_n=\frac{2}{T}\int_{t_0}^{t_0+T}f(t)\cos(n\omegat)\mathrm{d}t,\,\,b_n=\frac{2}{T}\int_{t_0}^{t_0+T}f(t )\sin(n\omega t)\mathrm{d}tf(t)=c_0+\sum_{n=1}^\infty c_n\cos(n\omega t+\phi_n)\\ a_n=c_n\cos\phi_n,\,\,b_n=-c_n\sin\phi_n\\ \tan\phi_n=-\frac{b_n}{a_n}指数形式的傅里叶级数由复变函数知识，即有以下变换： \cos(n\omegat)=\frac{e^{jn\omega t}+e^{-jn\omegat }}{2},\,\,\sin(n\omega t)=\frac{e^{jn\omega t}-e^{-jn\omega t}}{2j}代入三角形式傅里叶级数，整理后即可得：f(t)=a_0+\sum_{n=1}^\infty(\frac{a_n-jb_n}{2}e^{jn\omega t}+\frac{a_n+jb_n}{2}e^{-jn\omega t})\\令 F(n\omega)=\frac{1}{2}(a_n-jb_n) ，则有：f(t)=a_0+\sum_{n=1}^\infty[F(n\omega)e^{jn\omegat}+F(-n\omega)e^{-jn\omega t}]\\不妨令 F(0)=a_0 ， f(t) 即可简化为 f(t)=\sum_{n=-\infty}^{\infty}F(n\omega)e^{jn\omega t}同时可以得到F(n\omega)=\frac{1}{T}\int_{t_0}^{t_0+T}f(t)e^{-jn\omega t}\mathrm{d}t ，证明如下：\begin{aligned} F(n\omega)=&\frac{a_n-jb_n}{2}\\=&\frac{1}{2}[\frac{2}{T}\int_{t_0}^{t_0+T}f(t)\cos(n\ omega t)\mathrm{d}t-j\times\frac{2}{T}\int_{t_0}^{t_0+T}f(t)\sin(n\omega t)\mathrm{d}t]\\=&\frac{1}{T}[\int_{t_0}^{t_0+T}f(t)(cos(n\omega t)-j\sin(n\omega t))\mathrm{d}t]\\=&\frac{1}{T}[\int_{t_0}^{t_0+T}f(t)(\frac{e^{jn\omega t}+e^{-jn\omega t }}{2}-j\times\frac{e^{jn\omega t}-e^{-jn\omega t}}{2j}\mathrm{d}t]\\=&\frac{1}{T}\int_{t_0}^{t_0+T}f(t)e^{-jn\omegat}\mathrm{d}t \end{aligned}同时由 F(n\omega)=\frac{a_n-jb_n}{2} 可推知|F_n|=\frac{1}{2}\sqrt{a_n^2+b_n^2} ，利用此式可推帕塞瓦尔定理，即周期信号 f(t) 的平均功率 P 与傅里叶系数存在如下关系：P=\bar{f^2(t)}=\frac{1}{T}\int_{t_0}^{t_0+T}f^2(t)\mat hrm{d}t\\=a_0^2+\sum_{n=1}^\infty(a_n^2+b_n^2)=\sum_{-\infty}^{\infty}|F_n|^2利用三角函数的正交性质即可消去交叉项，从而得到倒数第二个等号的关系，再利用上述 |F_n| 与 a_n,b_n 的关系即可得到最后一个等号关系特殊周期信号的傅里叶级数•为偶函数，则仅含有余弦分量•为奇函数，则仅包含正弦分量•为奇谐函数，只含有奇次谐波分量•为偶谐函数，只含有偶次谐波分量非周期信号的傅里叶变换F(j\omega)=\int^\infty_{-\infty}f(t)e^{-j\omegat}\mathrm{d}t, f(t)=\frac{1}{2\pi}\int_{-\infty}^\infty F(j\omega)e^{j\omegat}\mathrm{d}\omega\\F(j\omega)=|F(j\omega)|e^{j\phi(\omega)}=R(\omega)+jX( \omega)傅里叶变换存在的充要条件:无限区间上的绝对可积性。
傅里叶变换推导详解
傅里叶变换推导详解三角函数标准形式为公式2.1所示f\left( t \right) = Asin\left( \omega t + \varphi\right)\ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ (2.1)\ \在物理意义上这个函数又称之为正弦信号(正弦波),其中的t为时间变量,A为波幅, ω为角速度, φ为相位，我们可以通过公式2.2求得这个正弦波的频率。
f = \frac{\omega}{2\pi}\ (2.2)根据等式2.2，角速度和正弦波的频率是正相关的。
同时，因为三角函数是周期函数，其在-π到π的积分必定为0，由此性质可写出式2.3，2.4\int_{- \pi}^{\pi}{\sin\left( \text{nx} \right){dx =0\ \ \ \ \ \ \ \ \ (2.3)}}\int_{- \pi}^{\pi}{\cos\left( \text{nx} \right){dx =0\ \ \ \ \ \ \ \ \ (2.4)}}设某三角函数为f\left( x \right) = \sin\left( \text{nx} \right)\ \ \ \ \ \ \ \ \ (2.5)在式2.5两边同时乘以 \sin\left( \text{mx} \right) 同时,对两边在-π到π内进行积分,得出\int_{- \pi}^{\pi}{f\left( x \right)sin(mx)dx} =\int_{- \pi}^{\pi}{\sin\left( \text{nx}\right)sin(mx)dx}\ \ \ \ \ (2.6)由三角函数的积化和差公式,上式可变形为\int_{- \pi}^{\pi}{f( x )\sin( \text{mx} )\text{dx}} = \frac{1}{2}\int_{- \pi}^{\pi}{{ \cos\lbrack ( m - n )x \rbrack - \cos\lbrack ( m + n )x \rbrack }\text{dx}} = \frac{1}{2}\int_{- \pi}^{\pi}{\cos\lbrack ( m - n )x \rbrack\text{dx}} - \frac{1}{2}\int_{-\pi}^{\pi}{\cos\lbrack ( m + n )x \rbrack\text{dx}}\ \ \ (2.7)依据上述推导方法我们可以继续推导出下列公式:\int_{-\pi}^{\pi}{\cos( \text{mx} )\cos( \text{nx} )}dx =\frac{1}{2}\int_{- \pi}^{\pi}{{ \cos\lbrack ( m - n )x \rbrack + \cos\lbrack ( m + nx ) \rbrack }\text{dx}} = \frac{1}{2}\int_{- \pi}^{\pi}{\cos\lbrack ( m - n )x \rbrack\text{dx}} + \frac{1}{2}\int_{-\pi}^{\pi}{\cos\lbrack ( m + n )x \rbrack\text{dx}}\ (2.8)\int_{-\pi}^{\pi}{\sin( \text{mx} )\cos( \text{nx} )}dx =\frac{1}{2}\int_{- \pi}^{\pi}{{ \sin\lbrack ( m - n )x \rbrack + \sin\lbrack ( m + n )x \rbrack }\text{dx}} = \frac{1}{2}\int_{- \pi}^{\pi}{\sin\lbrack ( m - n )x \rbrack\text{dx}} + \frac{1}{2}\int_{-\pi}^{\pi}{\sin\lbrack ( m + n )x \rbrack\text{dx}}\ \ \ (2.9)因为三角函数在-π到π内的积分为0,因此当 m \neq n 时,式2.7、2.8、2.9的结果必定为0，因此可以得出以下结论，频率不同的三角函数相乘在一个周期内(-π到π)的积分必定为0。
傅里叶级数公式推导
傅里叶级数公式推导
傅里叶级数是一种将周期函数表示为无穷级数的方法，其基本思想是将周期函数表示为具有不同频率的正弦和余弦函数的无穷级数。
以下是傅里叶级数公式的推导过程：
设f(x)是一个周期为T的周期函数，即f(x+T)=f(x)。
第一步，将f(x)在一个周期内进行离散化，即f(x)=∑n=−NNf(xn)δ(x−xn)，其中xn=nT/N，δ(x)是狄拉克δ函数。
第二步，利用三角恒等式sin2(θ)+cos2(θ)=1，将δ(x−xn)展开为正弦和余弦函数的无穷级数。
具体地，δ(x−xn)=2π1[cos(T2π(x−xn))+i sin(T2π(x−xn))]。
第三步，将第二步中的δ(x−xn)代入第一步中的f(x)，得到f(x)=2π1∑n=−NN f(xn)[cos(T2π(x−xn))+i sin(T2π(x−xn))]。
第四步，将第三步中的f(x)表示为傅里叶级数的形式。
由于f(x)是周期函数，因此可以将f(x)表示为无穷级数∑k=−∞∞ak cos(T2πkx)+bk sin(T2πkx)，其
中ak和bk是傅里叶系数。
综上，傅里叶级数公式可以表示为：f(x)=∑k=−∞∞ak cos(T2πkx)+bk sin(T2πk x)，其中ak和bk是傅里叶系数。
a的傅里叶变换推导过程
a的傅里叶变换推导过程全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：傅里叶变换是一种数学工具，用于将一个函数在时域（或空域）中的表达转换为在频域中的表达。
傅里叶变换在信号处理、通信系统、图像处理等领域有着广泛的应用。
在这篇文章中，我们将探讨关于傅里叶变换的推导过程，特别是针对复数形式的傅里叶级数。
我们需要了解傅里叶级数的定义。
给定一个周期为T的函数f(t)，它的傅里叶级数表示为：\[ f(t) = a_0 + \sum_{n=1}^{\infty} [a_n \cos(2 \pi n \nu t) + b_n \sin(2 \pi n \nu t)] \]a_0表示直流分量，a_n和b_n分别表示函数f(t)在时域中的余弦分量和正弦分量，\nu = 1/T 表示频率。
接着，我们将复数形式的傅里叶级数引入。
假设复数形式的傅里叶级数为：c_n为复数系数，e^{i\theta} = \cos(\theta) + i \sin(\theta)。
根据欧拉公式，我们知道任意函数f(t)可以表示为其实部和虚部的和，即：我们可以将傅里叶级数的复数形式表示为实部和虚部的形式，再进行简化处理，得到：|c_n|表示c_n的模，\angle c_n表示c_n的幅角。
这个形式更加简洁，对于分析傅里叶级数的性质更加方便。
接下来，我们推导傅里叶变换的定义。
假设我们有一个信号f(t)，对应的傅里叶变换为F(ν)：将f(t)进行傅里叶级数展开，并利用正交性质，我们可以得到傅里叶变换的表达式为：这个表达式说明了信号f(t)的频谱F(ν)可以表示为分量c_n在频域中的分布。
在实际应用中，我们可以利用这一性质对信号进行频谱分析和处理。
我们对复数形式的傅里叶级数和傅里叶变换的推导过程进行了简要说明。
傅里叶变换是一种强大的数学工具，能够帮助我们理解信号的频域特性，为信号处理和通信系统设计提供重要参考。
希望这篇文章能够帮助读者更好地理解傅里叶变换的原理和推导过程。
傅里叶级数的推导
傅里叶级数的推导————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期:傅里叶级数的推导201６年12月1４日0９：27:47傅里叶级数的数学推导首先，隆重推出傅里叶级数的公式,不过这个东西属于“文物”级别的,诞生于19世纪初,因为傅里叶他老人家生于17６8年，死于1830年。
但傅里叶级数在数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学等领域都有着广泛的应用,这不由得让人肃然起敬。
一打开《信号与系统》、《锁相环原理》等书籍，动不动就跳出一个“傅里叶级数”或“傅里叶变换”,弄一长串公式,让人云山雾罩。
如下就是傅里叶级数的公式:不客气地说，这个公式可以说是像“臭婆娘的裹脚布——又臭又长”，而且来历相当蹊跷，不知那个傅里叶什么时候灵光乍现,把一个周期函数f(ｔ)硬生生地写成这么一大堆东西。
单看那个①式，就是把周期函数f(ｔ）描述成一个常数系数a0、及1倍ω的sin和coｓ函数、2倍ω的sin和ｃｏs函数等、到n倍ω的ｓin和cos函数等一系列式子的和,且每项都有不同的系数,即An和Bn，至于这些系数,需要用积分来解得,即②③④式,不过为了积分方便,积分区间一般设为[-π, π］,也相当一个周期T的宽度。
能否从数学的角度推导出此公式，以使傅里叶级数来得明白些,让我等能了解它的前世今生呢？下面来详细解释一下此公式的得出过程:１、把一个周期函数表示成三角级数：首先，周期函数是客观世界中周期运动的数学表述,如物体挂在弹簧上作简谐振动、单摆振动、无线电电子振荡器的电子振荡等,大多可以表述为：ｆ(ｘ)=Ａ sin（ωt＋ψ)这里t表示时间，Ａ表示振幅，ω为角频率，ψ为初相（与考察时设置原点位置有关）。
然而，世界上许多周期信号并非正弦函数那么简单,如方波、三角波等。
傅叶里就想，能否用一系列的三角函数Ａn ｓｉn（nωt+ψ）之和来表示那个较复杂的周期函数f(t)呢?因为正弦函数ｓin可以说是最简单的周期函数了。
傅立叶变换的推导
1，傅里叶变换的基本结论
（1）三角形式的傅里叶级数
f
(t)
a0 2
an
n1
cos(n1t)
bn
sin(n1t)
（2）复数形式的傅里叶级数
f (t)
Fne jn1t
n
（3）傅里叶变换
f
(t)
F
(
f
)e
j
2
ftdf
QH2.1.2
2，三角形式的傅里叶级数的推导
f
(t)
a0 2
an
f
(t)
c0 2
cn
n1
cos(n1t
n)
其中： c0 a0
cn
an2 bn2
n
arc
t
a
n
(
bn an
)
被c称n 为频率谱， 被称为n 相位谱。
QH2.1.8
4，指数形式的傅里叶级数的推导
cos(n1t)
1 2
(e jn1t
e jn1t )
sin(n1t)
1 2j
(e jn1t
e
jn1t )
第二章 确定信号分析
第一节 确定信号的傅里叶变化及其推导 第二节 典型信号的傅里叶变换 第三节 傅里叶变换的性质 第四节 周期信号的傅里叶变换及抽样定理
QH2.0.2
第一节 确定信号的傅里叶变换 及其推导
1，傅里叶变换的基本结论 2，三角形式的傅里叶级数的推导 3，三角形式的傅里叶级数的分析 4，指数形式的傅里叶级数的推导 5，指数形式的傅里叶级数的分析 6，傅里叶变换的推导 7，傅里叶变换的分析
j sin(n1t)dt
1 T
T
傅里叶级数求解公式
傅里叶级数求解公式
傅里叶级数是一种将周期函数表示为一系列正弦和余弦函数的展开式。
其求解公式如下：
若给定一个周期为T的函数f(t)，其傅里叶级数展开形式为：f(t) = a0/2 + Σ[an*cos(nωt) + bn*sin(nωt)]
其中，a0为常数项，an和bn分别为傅里叶级数的系数，ω为角频率，n为正整数。
傅里叶级数的系数计算公式为：
a0 = (1/T) * ∫[f(t)]dt
an = (2/T) * ∫[f(t)*cos(nωt)]dt
bn = (2/T) * ∫[f(t)*sin(nωt)]dt
其中，∫表示积分运算，上下界分别为一个周期的起始和结束时间。
通过计算这些积分，可以得到傅里叶级数的系数，进而将周期函数表示为一系列正弦和余弦函数的和。
这样的展开形式可以方便地进行信号处理和频谱分析等操作。
傅里叶级数 公式
傅里叶级数公式傅里叶级数是一种用正弦函数和余弦函数表示周期函数的方法。
它由法国数学家傅里叶在19世纪提出，被广泛应用于信号处理、物理学、工程学等领域。
傅里叶级数的公式如下：\[f(x) = \frac{a_0}{2} + \sum_{n=1}^{\infty} (a_n \cos(nx) + b_n \sin(nx))\]在这个公式中，\(f(x)\)表示周期为\(2\pi\)的函数，\(a_0\)表示函数的直流分量，\(a_n\)和\(b_n\)分别表示函数的交流分量的系数。
傅里叶级数的优点在于可以将任意周期函数分解为一系列简单的正弦函数和余弦函数，从而更好地理解和分析周期性现象。
对于一个周期为\(2\pi\)的函数\(f(x)\)，我们可以通过计算其在一个周期内的积分来求解傅里叶系数。
具体的计算方法如下：\[a_0 = \frac{1}{\pi} \int_{-\pi}^{\pi} f(x)dx\]\[a_n = \frac{1}{\pi} \int_{-\pi}^{\pi} f(x)\cos(nx)dx\]\[b_n = \frac{1}{\pi} \int_{-\pi}^{\pi} f(x)\sin(nx)dx\]通过计算这些积分，我们可以得到傅里叶级数的系数。
根据这些系数，我们可以重新构造出原函数\(f(x)\)的近似值。
当我们取无限多个正弦函数和余弦函数时，傅里叶级数的近似值将趋近于原函数。
傅里叶级数的应用非常广泛。
在信号处理领域，傅里叶级数可以用来分析和合成信号。
通过将信号分解为一系列正弦函数和余弦函数，我们可以更好地理解信号的频谱特性，从而设计出更好的信号处理算法。
在物理学中，傅里叶级数可以用来描述波动现象，如声波、光波等。
通过将波动现象分解为一系列正弦函数和余弦函数，我们可以更好地理解波动的性质和传播规律。
在工程学中，傅里叶级数可以用来分析和设计电路、通信系统等。
通过将电路和信号分解为一系列正弦函数和余弦函数，我们可以更好地理解电路和信号的行为，从而设计出更好的工程方案。
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傅里叶级数的推导
2016年12月14日09:27:47
傅里叶级数的数学推导
首先，隆重推出傅里叶级数的公式，不过这个东西属于“文物”级别的，诞生于19世纪初，因为傅里叶他老人家生于1768年，死于1830年。
但傅里叶级数在数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学等领域都有着广泛的应用，这不由得让人肃然起敬。
一打开《信号与系统》、《锁相环原理》等书籍，动不动就跳出一个“傅里叶级数”或“傅里叶变换”，弄一长串公式，让人云山雾罩。
如下就是傅里叶级数的公式：
不客气地说，这个公式可以说是像“臭婆娘的裹脚布——又臭又长”，而且来历相当蹊跷，不知那个傅里叶什么时候灵光乍现，把一个周期函数f(t)硬生生地写成这么一大堆东西。
单看那个①式，就是把周期函数f(t)描述成一个常数系数a0、及1倍ω的sin和cos函数、2倍ω的sin和cos函数等、到n倍ω的sin和cos函数等一系列式子的和，且每项都有不同的系数，即An和Bn，至于这些系数，需要用积分来解得，即②③④式，不过为了积分方便，积分区间一般设为[-π, π]，也相当一个周期T的宽度。
能否从数学的角度推导出此公式，以使傅里叶级数来得明白些，让我等能了解它的前世今生呢？下面来详细解释一下此公式的得出过程：
１、把一个周期函数表示成三角级数：
首先，周期函数是客观世界中周期运动的数学表述，如物体挂在弹簧上作简谐振动、单摆振动、无线电电子振荡器的电子振荡等，大多可以表述为：
f(x)=A sin(ωt+ψ)
这里t表示时间，A表示振幅，ω为角频率，ψ为初相（与考察时设置原点位置有关）。
然而，世界上许多周期信号并非正弦函数那么简单，如方波、三角波等。
傅叶里就想，能否用一系列的三角函数An sin(nωt+ψ)之和来表示那个较复杂的周期函数f(t)呢？因为正弦函数sin可以说是最简单的周期函数了。
于是，傅里叶写出下式：（关于傅里叶推导纯属猜想）
这里，t是变量，其他都是常数。
与上面最简单的正弦周期函数相比，5式中多了一个n，且n从1到无穷大。
这里f(t)是已知函数，也就是需要分解的原周期函数。
从公式5来看，傅里叶是想把一个周期函数表示成许多正弦函数的线性叠加，这许许多多的正弦函数有着不同的幅度分量（即式中An）、有不同的周期或说是频率（是原周期函数的整数倍，即n）、有不同的初相角（即ψ），当然还有一项常数项（即A0）。
要命的是，这个n是从1到无穷大，也就是是一个无穷级数。
应该说，傅里叶是一个天才，想得那么复杂。
一般人不太会把一个简单的周期函数弄成这么一个复杂的表示式。
但傅里叶认为，式子右边一大堆的函数，其实都是最简单的正弦函数，有利于后续的分析和计算。
当然，这个式能否成立，关键是级数中的每一项都有一个未知系数，如A0、An等，如果能把这些系数求出来，那么5式就可以成立。
当然在5式中，唯一已知的就是原周期函数f(t),那么只需用已知函数f(t)来表达出各项系数，上式就可以成立，也能计算了。
于是乎，傅里叶首先对式5作如下变形：
这样，公式５就可以写成如下公式６的形式：
这个公式６就是通常形式的三角级数，接下来的任务就是要把各项系数an和bn 及a0用已知函数f(t)来表达出来。
２、三角函数的正交性：
这是为下一步傅里叶级数展开时所用积分的准备知识。
一个三角函数系：1，cosx , sinx , cos2x , sin2x , … , cosnx , sinnx, … 如果这一堆函数（包括常数1）中任何两个不同函数的乘积在区间[-π, π]上的积分等于零，就说三角函数系在区间[-π, π]上正交即有如下式子：
以上各式在区间[-π, π]的定积分均为0，第１第２式可视为三角函数cos和sin与１相乘的积分；第3-5式则为sin和cos的不同组合相乘的积分式。
除了这5个式子外，不可能再有其他的组合了。
注意，第4第5两个式中，k不能等于n，否则就不属于“三角函数系中任意两个不同函数”的定义了，变成同一函数的平方了。
但第3式中，k与n可以相等，相等时也是二个不同函数。
下面通过计算第4式的定积分来验证其正确性，第4式中二函数相乘可以写成：
可见在指定[-π, π]的区间里，该式的定积分为0。
其他式也可逐一验证。
３、函数展开成傅里叶级数：
先把傅里叶级数表示为下式，即⑥式：
对⑥式从[-π, π]积分，得：
这就求得了第一个系数a0的表达式，即最上边傅里叶级数公式里的②式。
接下来再求an和bn的表达式。
用cos(kωt)乘⑥式的二边得：
至此，已经求得傅里叶级数中各系数的表达式，只要这些积分都存在，那么⑥式等号右侧所表示的傅里叶级数就能用来表达原函数f(t)。
上述过程就是整个傅里叶级数的推导过程。
事实上，如果能够写出⑥式，不难求出各个系数的表达式，关键是人们不会想到一个周期函数竟然可以用一些简单的正弦或余弦函数来表达，且这个表达式是一个无穷级数。
这当然就是数学家傅里叶的天才之作了，我等只有拼命理解的份了。
综上，傅里叶级数的产生过程可以分为以下三步：
1、设想可以把一个周期函数f(t)通过最简单的一系列正弦函数来表示，即5式；
2、通过变形后用三角级数（含sin和cos）来表示；
3、通过积分，把各未知系数用f(t)的积分式来表达；
4、最后得到的4个表达式就是傅里叶级数公式。
在电子学中，傅里叶级数是一种频域分析工具，可以理解成一种复杂的周期波分解成直流项、基波（角频率为ω）和各次谐波（角频率为nω）的和，也就是级数中的各项。
一般，随着n的增大，各次谐波的能量逐渐衰减，所以一般从级数中取前n项之和就可以很好接近原周期波形。
这是傅里叶级数在电子学分析中的重要应用。