信号的傅里叶变换及其性质(复变函数与积分变换课程论文)
信号的傅里叶变换及其性质(复变函数与积分变换课程论文)
复变函数与积分变换课程论文题目信号的傅里叶变换及其性质任课老师王学顺学院班级工学院自动化xxx姓名学号Xxx xxxxxxxxx时间2013年12月4日信号的傅里叶变换及其性质xxx（北京xx大学，自动化xxx，xxxxxxxxxx）摘要：傅里叶变换的概念是针对非周期信号引入的，但周期信号也存在傅里叶变换，本文指出求解周期信号的傅里叶变换有三种方法：一是在一个周期内积分求傅里叶系数，二是利用对应的单脉冲信号频谱与傅里叶系数的关系求，三是利用傅里叶变换的时移性求。
本文讨论了不同方法所求周期信号傅里叶变换结果之间的内在联系，进一步揭示出信号的时域与频域的对称特性。
关键词：周期信号，傅里叶变换，傅里叶系数，对称性，级数引言信号傅里叶变换是信号与系统中非常重要的一部分，它在数学许多分支、物理学、数论、组合数学、信号处理、概率、统计、密码学、声学、光学等领域都有着广泛的应用，也是解决实际问题的强有力的工具，它的理论和方法在数学、自然科学和工程技术中有着广泛的应用。
周期信号傅里叶变换是一系列冲激，其冲激强度与傅里叶系数有关。
如果傅里叶系数不容易求解，可从对应的单脉冲信号的频谱求得。
本文分析了周期信号从不同角度所得傅里叶变换结果的内在联系及其性质。
1．傅立叶变换概念傅里叶变换是一种分析信号的方法，它可分析信号的成分，也可用这些成分合成信号。
许多波形可作为信号的成分，比如正弦波、方波、锯齿波等，傅里叶变换用正弦波作为信号的成分。
1.1定义f(t）是t的函数，如果t满足狄里赫莱条件：具有有限个间断点；具有有限个极值点；绝对可积。
则有下图①式成立。
称为积分运算f(t）的傅里叶变换，②式的积分运算叫做F（ω）的傅里叶逆变换。
F（ω）叫做f(t）的像函数，f(t）叫做F（ω）的像原函数。
F（ω）是f(t）的像。
f(t）是F（ω）原像。
①傅里叶变换②傅里叶逆变换1.2相关* 傅里叶变换属于谐波分析。
* 傅里叶变换的逆变换容易求出，而且形式与正变换非常类似;* 正弦基函数是微分运算的本征函数，从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的代数方程的求解.在线性时不变的物理系统内，频率是个不变的性质，从而系统对于复杂激励的响应可以通过组合其对不同频率正弦信号的响应来获取；*卷积定理指出：傅里叶变换可以化复杂的卷积运算为简单的乘积运算，从而提供了计算卷积的一种简单手段；* 离散形式的傅立叶变换可以利用数字计算机快速地算出（其算法称为快速傅里叶变换算法（FFT)).2．傅里叶变换的性质2.1线性性质傅里叶变换的线性，是指两函数的线性组合的傅里叶变换，等于这两个函数分别做傅里叶变换后再进行线性组合的结果。
傅立叶变换论文
傅里叶变换摘要本文旨在分析傅里叶变换的起源、分类及应用。
本文从四个角度来分析傅里叶变化，分别是时域连续非周期、时域连续周期、时域离散非周期和时域离散周期。
由连续时间信号进行理想抽样抽样的离散周期序列，引入DFT进行处理实现了计算机处理信号得出信号的频谱。
关键字：傅里叶变换、DFT 、理想抽样AbstractThis article aims to analyze the origin, classification and applicationof Fourier transform. From the perspective of four Fourier transform,Arenon-periodic continuous time domain, time domain successive cycles, discrete non-periodic time-domain and time-domain discrete cycles. Ideal sampling discrete periodic sequence by sampling a continuous time signal, DFT processing is introduced and a computer processing the signal spectrumof the signal derived.Keywords: Fourier transform, DFT, over a sample一、引言傅立叶是一位法国数学家和物理学家，原名是Jean Baptiste Joseph Fourier(1768-1830), Fourier于1807年在法国科学学会上发表了一篇论文，论文里描述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：任何连续周期信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成，而傅里叶变换是一种将时间转化为频率的变化。
复变函数结课论文
学院：工学院班级：电气10-1姓名：乔林翰学号：101054118 指导老师：王学顺2011年11月19日北京林业大学工学院电气10-1 乔林翰学号：101054118关键词：傅里叶级数，傅里叶变换，三角级数，周期函数。
摘要：为了研究周期函数，我们可以将其展开为傅里叶级数的形式。
将变为傅里叶级数有利于研究函数在实际中的分析。
此处，我们将以阶跃信号为例，讨论信号的傅里叶级数与傅里叶变换。
正文：1.傅里叶级数在客观世界中，许多运动是周期性的，我们通常用周期函数的形式来描述这些函数，其中最简单的一类就是正弦函数（以简谐运动为例，我们用y=Asin（t+ɸ）对其进行描述，在上式中T（周期）=2/。
y为动点的位置，A为振幅，为角频率，ɸ为初相。
）因此我们就想，是否可以利用n多个正弦函数的叠加来表达相对复杂的周期函数。
非常自然的，我们想到了级数，具体说来就是我们有,很多以T为周期的正弦函数sin（n t+），将这n个正弦函数相加，就构成了可以描述较复杂周期函数f（x）的级数（）利用数学手段，我们可以对它进行变化，使之成为我们容易利用的形式:（）=sin cosn t+cos sinn t令=，=sin=cos，则有此为函数展开的三角级数形式。
在区间]正交，即三角函数系(1,cosx,sinx,cos2x,sin2x,···cosnx, sinnx···)中任意不同两函数的乘积在区间]上的积分等于0：1.(n=1,2,3,···)2(n=1,2,3,···)3.(k,n=1,2,3,···)–4.(k,n=1,2,3···，k) –5.(k,n=1,2,3,···，k)证明此处省略。
在三角函数系中，两相同函数的乘积在区间的积分不为零。
浅谈傅里叶变换及其应用小论文(1)
浅谈傅里叶变换及其应用小论文(1)傅里叶变换是一种非常重要的数学工具，在信号处理、电子电路、图像处理等领域有很广泛的应用。
本文就浅谈傅里叶变换及其应用。
一、傅里叶变换的原理傅里叶变换的基本思想是将时域上的信号表示为频域上的频谱，即任意周期函数可以表示为若干余弦函数和正弦函数的和。
通俗地说，就是将一个时域上的信号拆分成若干个正弦波，然后对每个正弦波进行变换，得到这个函数在频域上的表示。
二、傅里叶变换的应用1. 信号滤波在信号处理中，傅里叶变换可以用于滤波。
当我们需要将一个信号中的某个频率分量去除时，就可以使用傅里叶变换，找到这个频率分量对应的正弦波，然后将其去除。
2. 图像处理在图像处理中，傅里叶变换也是一个重要的工具。
对于一张图像，可以将其转换为频域上的频谱，并进行滤波处理，最后再将其转换回时域上的图像。
3. 电子电路分析在电子电路分析中，傅里叶变换可以用于求解电路中的各种频率分量。
通过傅里叶变换，可以将电路中的交流信号转换为频域上的表达形式，然后方便地进行分析和设计。
三、傅里叶变换的实现方式傅里叶变换在数学上可以使用积分公式进行求解，但是在实际应用中，一般采用离散傅里叶变换（DFT）或快速傅里叶变换（FFT）进行计算，这样可以提高计算速度。
四、总结傅里叶变换是一种重要的数学工具，在通信、信号处理、图像处理、电子电路等领域都有广泛的应用。
在实际应用中，可以通过离散傅里叶变换或快速傅里叶变换进行计算。
对于需要进行信号处理或电路设计的人来说，掌握傅里叶变换的原理和应用是非常重要的。
复变函数与积分变换论文 电子信息
(3)求方程的全解
Y(0)=A+B+1/3=1
解得A=5/2,B=-11/6
拉氏变换方法
由本例题可以看出经典方法和拉氏变换方法都能解决连续信号系统的零输入响应、零状态响应、完全响应方面的问题。经典方法做题，思路比较简单，容易想出办法，但是计算比较繁琐，容易出错。用拉氏变换方法思路上稍显麻烦，但是计算要简单得多，减少了错误发生的概率。如果微分方程右边激励项较复杂，用经典方法就难以处理，用拉氏变换方法将数学模型转化为代数式，做起来就显得容易很多，既明了又简洁。如果激励信号发生变化，用经典方法做，就需要全部重新求解，相对与拉氏变换就麻烦得多。如果初始信号发生变化，用经典方法做题要全部重新求解，相当复杂。经典方法是一种纯数学的方法，无法突出系统响应的物理概念。拉氏变换相对的能够突出系统响应的物理概念。具体用哪种方法做题还得依题而论，如果题目比较简单，激励信号不发生变化，初始条件不发生变化，就用经典方法做题，因为经典方法思路比较简单，方法比较好想，减少了做题的时间，如果题目比较复杂，或者激励信号，初始条件发生变化，就用拉氏变换方法，做题步骤简单，节省时间，又减少了错误发生的概率。
由于篇幅有限，本文介绍的复变函数与积分变换中与解决本专业的问题只是冰山一角。在复变函数和积分变换的学习中，我们得到的不仅要作为科学创新基础的数学原理，还有一些创新思想方法，如解析函数高阶导数和积分变换中导数公式的归纳法思想、复数几何意义的直观性在初等几何中的应用思想、保形变换和积分变换中，对称思维、两类积分变换应用的同中求异和理论中的异中求同、复势应用中的猜想与证明，观察与实验等等都体现了创新思维的火花。我们在学习中掌握了这些方法，有利于在今后的工作和生活中发挥巨大的作用，因此，复变函数与积分变换课程的学习，有助于我们创新思维能力的训练和培养，培养我们运用基本理论和方法，解决实际问题的意识，兴趣和能力，尤其是解析函数在平面向量场中的应用，留数理论的应用，积分变化换在解微分方程中的应用和求广义积分，培养我们打破思维定势，打破常规惯例，用新的眼光看复变函数和积分变换，就是说变量从实数到复数，积分从直线到曲线，尤其是封闭曲线。
关于傅里叶变换的毕业论文
关于傅里叶变换的毕业论文傅里叶变换是数学中的一种重要工具，它可以将一个函数分解成若干个不同频率的正弦和余弦函数的叠加。
傅里叶变换具有广泛的应用领域，包括信号处理、图像处理、通信等。
本文将介绍傅里叶变换的基本原理和应用，并探讨其在图像处理中的具体应用。
首先，我们来介绍傅里叶变换的基本原理。
傅里叶变换是将一个函数从时域转换到频域的过程。
具体而言，对于一个连续函数f(t)，其傅里叶变换F(ω)定义为：F(ω) = ∫f(t)e^(-jωt) dt其中，e^(-jωt)表示复指数函数，ω为角频率。
傅里叶变换可以将函数f(t)分解成若干个不同频率的正弦和余弦函数的叠加，F(ω)即是每个频率分量的幅度和相位。
傅里叶变换可以用于信号处理中的频谱分析。
对于一个信号，它可以看作是由不同频率的波形叠加而成。
利用傅里叶变换，我们可以将信号分解成各个频率分量，并分析每个频率分量的贡献。
这对于了解信号的特征和处理信号具有重要意义。
傅里叶变换还可以用于图像处理中的频域滤波。
在图像处理中，我们常常需要对图像进行降噪、增强或者去除某些频率分量等操作。
利用傅里叶变换，我们可以将图像转换到频域，然后对频域图像进行操作，最后再将频域图像转换回时域，得到处理后的图像。
这种频域滤波的方法可以更好地处理一些特定问题，比直接在时域进行图像处理要有效。
本文将主要研究傅里叶变换在图像处理中的应用。
首先，我们将介绍离散傅里叶变换(DFT)的算法和实现方法。
然后，我们将探讨图像的频谱分析和频域滤波方法，并通过实验验证其效果。
最后，我们将讨论傅里叶变换在图像压缩和图像识别中的应用，并对其进行探讨和分析。
在实验部分，我们将选取一些常见的图像进行频谱分析和频域滤波。
首先，我们将通过傅里叶变换将图像转换到频域，并绘制出图像的频谱图。
然后，我们将对频域图像进行滤波操作，例如去除高频分量或者增强低频分量。
最后，我们将将处理后的频域图像转换回时域，并与原始图像进行对比和分析。
复变函数与积分变换傅里叶变换
未来研究可以进一步探索傅 里叶变换在不同领域的应用 ，例如在金融、经济、生物 信息学等领域的应用，以及 与其他数学工具的结合使用 。
此外，随着数学理论的发展 ，可以进一步深入研究傅里 叶变换的性质和性质，例如 探讨其与分形、混沌等数学 概念的联系，以及在数学物 理等领域的应用前景。
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定义
将一个实数域的函数转换为复数域的 函数，通过引入复数平面上的无穷积 分来定义。
应用
在控制工程、信号处理等领域有广泛 应用，用于求解线性常微分方程和偏 微分方程。
积分变换的性质和应用
线性性质
积分变换具有线性性质，即对于两个函数 的和或差，其积分变换结果等于各自积分
变换结果的线性组合。
频移性质
对于频率域的平移，其积分变换结果也相 应平移。
原函数
具有导数的函数。
不定积分
计算函数图像下的面积。
03 积分变换
傅里叶积分与傅里叶变换
傅里叶积分
通过将周期函数表示为无穷级数，将 复杂的函数分析问题转化为简单的正 弦和余弦函数的线性组合问题。
傅里叶变换
将时间域的函数转换为频率域的函数 ，揭示了函数在时间域和频率域之间 的内在联系。
拉普拉斯变换
时移性质
对于函数在时间上的平移，其积分变换结 果也相应平移。
应用
积分变换在信号处理、控制系统、电磁场 等领域有广泛应用，用于求解各种数学物 理问题。
04 傅里叶变换
傅里叶变换的ห้องสมุดไป่ตู้义与性质
傅里叶变换的定义
将一个函数表示为无穷多个不同频率的正弦和余弦函 数的叠加。
傅里叶变换的性质
线性性质、位移性质、尺度性质、微分性质、积分性 质等。
傅里叶变换在信号处理中的应用
课程论文论文名称：傅里叶变换在信号处理中的应用学生姓名：学号：_ 系别：专业班级：授课教师：二○一三年六月摘要：傅里叶变换是将时域信号分解为不同频率的正弦信号或余弦函数叠加之和，是一种特殊的积分变换。
傅立叶变换是数字信号处理技术的基础，其通过在时空域和频率域来回切换信号，对信号的特征进行提取和分析，简化了计算工作量，被喻为描述信号分析的第二种语言，广泛应用于信号的分析与处理。
因此，对涉及信号处理的工作者，深入研究和掌握傅立叶变换及其扩展形式的特性，是很有价值得。
把傅立叶变换的理论通其物理解释相结合，将有助于解决大多数信号处理问题。
傅里叶变换可分为连续傅里叶变换、离散傅里叶变换、快速傅里叶变换。
关键词：傅里叶变换、时域、频域、信号处理、调制、滤波、抽样 1.连续傅里叶变换函数f(x)的傅里叶变换存在的条件是满足狄里赫莱条件，即： 1）具有有限个间断点； 2）具有有限个极值点； 3）绝对可积。
（1）一维连续傅里叶变换及反变换：单变量连续函数f(x)的傅里叶变换F(u)定义为：dx e x f u F ux j ⎰∞∞--=π2)()(其中12-=j ，x 称为时域变量，u 为频率变量。
当给定F(u)，通过傅里叶反变换可以得到f(x)du e u F x f ux j ⎰∞∞-=π2)()(（2）二维连续傅里叶变换及反变换：二维连续函数f(x,y)的傅里叶变换F(u,v) 定义为：dxdy e y x f v u F vy ux j )(2),(),(+-∞∞-∞∞-⎰⎰=πx,y 为时域变量，u,v 为频域变量。
当给定F(u,v)，通过傅里叶反变换可以得到f(x,y)：dudv e v u F y x f vy ux j )(2),(),(+∞∞-∞∞-⎰⎰=π2.离散傅里叶变换（1）一维离散傅里叶变换及反变换：单变量离散函数f(x)（x=0，1，2，…，M-1）的傅里叶变换F(u)定义为：∑-=-=10/2)(1)(M x Mux j ex f Mu F πu=0，1，2，…，M-1当给定F(u)，通过傅里叶反变换可以得到f(x)∑-==10/2)(1)(M u Mux j eu F Mx f πx=0，1，2，…，M-1由欧拉公式 θθθsin cos j e j += 有：∑-=-=10/)2()(1)(M x Mux j ex f M u F π)/)2sin(/)2(cos()(110M ux j M ux x f M M x ππ-+-=∑-=)/2sin /2(cos )(110M ux j M ux x f MM x ππ-=∑-=（2）二维离散傅里叶变换及反变换：图像尺寸为M ⨯N 的函数f(x,y)的DFT 为：)//(21010),(1),(N vy M ux j M x N y e y x f MNv u F +--=-=∑∑=π其中u=0，1，2，…，M-1， v=0，1，2，…，N-1；u 和v 是频率变量。
信号分析与处理——傅里叶变换性质
信号分析与处理——傅里叶变换性质傅里叶变换是信号处理中常用的分析方法，通过将信号在频域上进行分解，可以获得信号的频谱信息，并对信号进行频谱分析，从而实现对信号的处理与改变。
傅里叶变换具有以下几个重要的性质，这些性质对于信号处理的理解和实际应用至关重要。
1.线性性质：傅里叶变换具有线性性质，即对于任意两个信号x(t)和y(t)，以及对应的傅里叶变换X(f)和Y(f)，有以下关系：a) 线性叠加：傅里叶变换对于信号的叠加是可线性的，即如果有h(t) = cx(t) + dy(t)，则H(f) = cX(f) + dY(f)。
b) 变换的线性组合：如果有z(t) = ax(t) + by(t)，则Z(f) =aX(f) + bY(f)。
这种线性性质为信号的分析和处理提供了很大的方便，可以通过分别对不同组成部分进行变换，再进行线性组合，得到最终的处理结果。
2. 平移性质：傅里叶变换具有平移性质，即如果一个信号x(t)的傅里叶变换为X(f)，则x(t - t0)的傅里叶变换为e^(-j2πft0)X(f)，其中t0为平移的时间。
这意味着信号在时域上的平移将对应于频域上的相位变化，而频域上的平移则对应于时域上的相位变化。
4.卷积定理：傅里叶变换还具有卷积定理，即信号的卷积在频域上等于信号的傅里叶变换之积。
具体来说，如果两个信号x(t)和h(t)的傅里叶变换分别为X(f)和H(f)，则它们的卷积y(t)=x(t)*h(t)的傅里叶变换为Y(f)=X(f)×H(f)。
这个性质在实际的信号处理中有着重要的应用。
通过将两个信号在时域上的卷积转化为频域上的乘法操作，可以方便地进行信号处理的设计和实现。
5. Parseval定理：傅里叶变换还具有Parseval定理，即信号的能量在时域和频域上是相等的。
具体来说，如果信号x(t)的傅里叶变换为X(f)，则有∫，x(t)，^2dt = ∫，X(f)，^2df。
这个性质意味着通过傅里叶变换可以实现信号的能量分析和功率谱估计，从而对信号的能量进行定量的测量。
【论文】傅里叶变换及应用
摘 要线性变换,尤其是傅里叶变换,是众所周知的解决线性系统问题的技术,人们常将变换作为一种数学和物理工具,把问题转到可以解决的域内.在许多科学分支的理论中,傅里叶变换都扮演着重要的角色.就像其它变换一样,它可以单纯的看作数学泛函.在现代数学中,傅里叶变换是一种非常重要的变换,且在频谱信号、波动及热传导等方面有着广泛的应用.本文首先介绍了傅里叶级数以及傅里叶变换的基本概念、性质及发展;其次介绍了傅里叶变换的不同变种以及多种傅里叶变换的定义；最后介绍了傅里叶变换在周期信号、波动这两个方面的具体的应用,在周期信号方面主要介绍的是基于快速傅里叶变换的信号去噪的应用,而在波动方面主要介绍的是海水仿真系统的研究.最后对本文所讨论的内容进行了总结.关键词:傅里叶变换,波动,频谱信号AbstractLinear transforms ,especially those named for Fourier are well know as provide techniques for solving problems in linear systems characteristically, one uses the transformation as a mathematical or physical tool to alter the problem into one that can be solved.Fourier transforms play an important part in the theory of many branches of science while they may be regarded as purely mathematical functional .In modem mathematics, the Fourier transform is a very important transformation. It has a wide range of application in Spectrum Signal Processing, fluctuations and thermal conductivity, etc. This article introduced the Fourier series and Fourier transform of the basic concepts, the nature and development; followed introduced Fourier transform of the different variants and the definition of a variety of Fourier transform. Finally introduced the specific applications in the frequency spectrum, signal fluctuations and thermal conductivity. Fourier transform in different areas, have different forms ,such as modern studies, voice communications, sonar, seismic and even biomedical engineering study of the signal to play an important role in grams. Finally, the scope of our discussion in this article are summarized.Key words: Fourier transform, volatility , the spectrum signal傅里叶变换及应用目 录第一章 前 言 (1)1.1傅里叶变换的发展 (1)1.2 研究傅里叶变换的意义 (1)第二章 傅里叶级数及变换的理论知识 (3)2.1 傅里叶积分 (3)2.2 实数与复数形式的傅里叶积分 (5)2.3 傅里叶变换式的物理意义 (8)第三章 傅里叶变换的性质及变形 (11)3.1 基本性质 (11)3.2 傅里叶变换的不同形式 (12)第四章 傅里叶变换的应用 (15)4.1波动 (15)4.2周期信号中的傅里叶变换 (19)第五章 工作总结及展望 (25)5.1 总结 (25)5.2 展望 (25)参 考 文 献 (26)致 谢 (27)第一章 前 言1.1傅里叶变换的发展傅里叶分析是分析学中的一个重要分支,在数学发展史上,早在18世纪初期,有关三角级数的论述已在D.Bernoulli,D`Alembert,L.Euler等人的工作中出现,但真正重要的一步是由法国数学家J.Fourier迈出的,他在著作《热的解析理论》(1822年)中,系统地运用了三角级数和三角积分来处理热传导问题,此后各国科学家的完善和发展,极大的扩大了傅里叶分析的应用范围,使得这一理论成为研究周期现象不可缺少的工具,特别是现代实用性很强的“小波分析”理论和方法也是从傅里叶分析的思想方法演变出来的,而Fourier变换变换作为Fourier分析中最为重要的内容正是由于其良好性质,傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率、统计、密码学、声学、光学等领域都有着广泛的应用,本文将对傅里叶变换在其中某些领域的应用加以整理和总结.(由于傅里叶在不同的文献中有“傅里叶”和“傅立叶”两种不同的称谓,为了便于阅读,本片论文统一称为“傅里叶”)1.2 研究傅里叶变换的意义从现代数学的眼光来看,傅里叶变换是一种特殊的积分变换.它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分.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.根据傅里叶变换的一些特殊性质我们可以发现[1]1. 傅里叶变换是线性算子;2. 傅里叶变换的逆变换容易求出,而且形式与正变换非常类似;3. 正弦基函数是微分运算的本征函数,从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的代数方程的求解.在线性时不变的物理系统内,频率是个不变的性质,从而系统对于复杂激励的响应可以通过组合其对不同频率正弦信号的响应来获取;4.著名的卷积定理指出:傅里叶变换可以化复杂的卷积运算为简单的乘积运算,从而提供了计算卷积的一种简单手段;5.离散形式的傅里叶变换可以利用数字计算机快速的算出(其算法称为快速傅里叶变换算法(FFT)).1在后面的整理中我们可以发现,这些特性的应用为信号周期和波动的研究提供了坚实的基础.2第二章 傅里叶级数及变换的理论知识2.1 傅里叶级数本节简明扼要地复习傅里叶级数的基本内容. 2.1.1 周期函数的傅里叶展开定义2.1.1 傅里叶级数 傅里叶级数展开式 傅里叶系数[4]若函数以为周期,即为)(x f l 2)()2(x f l x f =+的光滑或分段光滑函数,且定义域为[ ,则可取三角函数族]l l ,−,......sin ,.....,2sin ,sin ,.....,cos ,,......,2cos ,cos ,1lx k l x l xlx k l x l xππππππ (2-1)作为基本函数族将展开为傅里叶级数(即下式右端级数))(x f sin cos ()(10l xk b l x k a a x f k k k ππ++=∑∞= (2-2) 式(2-2)称为周期函数的傅里叶级数展开式(简称傅氏级数展开),其中的展开系数称为傅里叶系数(简称傅氏系数)．)(x f 函数族(2-1)是正交的．即为:其中任意两个函数的乘积在一个周期上的积分等于零,即⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧=====∫∫∫∫∫−−−−−l llllll l lldx l x n l x k dx lx n l x k dx l x n l x k dx l x k dx lx k 0sin .cos .10sin .sin .10cos .cos .10sin .10cos .1ππππππππ 利用三角函数族的正交性,可以求得(2.1.3)的展开系数为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==∫∫−−l l k l l kk dx l x k x f l b dx l x k x f l a )sin()(1)cos()(1ππδ (2-3) 3其中⎩⎨⎧≠==)0( 1)0( 2k k k δ关于傅里叶级数的收敛性问题,有如下定理: 定理 2.1.1狄利克雷(Dirichlet )若函数满足条件:)(x f (1)处处连续,或在每个周期内只有有限个第一类间断点;(2)在每个周期内只有有限个极值点,则级数(2-3)收敛,且在收敛点有:∑∞=++=10)sin cos ()(k k k l xk b l x k a a x f ππ在间断点有:∑∞=++=−++10)sin cos ()]0()0([21k k k l xk b l x k a a x f x f ππ2.1.2 奇函数及偶函数的傅里叶展开 定义 2.1.2 傅里叶正弦级数 傅里叶余弦级数[2]若周期函数是奇函数,则由傅里叶系数的计算公式(2-3)可见,所有 均等于零,展开式(2-2)成为)(x f k a a ,0∑∞==1sin )(k k l xk b x f π (2-4) 这叫作傅里叶正弦级数．容易检验(2-4)中的正弦级数在l x x ==,0处为零．由于对称性,其展开系数为∫=lk dx lx k x f l b 0)sin()(2π若周期函数是偶函数,则由傅里叶系数计算公式可见,所有均等于零,展开式(2-2)成为)(x f k b ∑∞=+=10cos)(k k lxk a a x f π (2-5) 这称为傅里叶余弦级数．同样由于对称性,其展开系数为∫=lk k dx l x k x f l a 0)cos()(2πδ (2-6)由于余弦级数的导数是正弦级数,所以余弦级数的导数在l x x ==,0处为零．而对于定义在有限区间上的非周期函数的傅里叶级数展开,需要采用类似于高等数学中的延拓法,使其延拓为周期函数.)(x g 42.1.3复数形式的傅里叶级数 定义2.1.3 复数形式的傅里叶级数[8]取一系列复指数函数 ,....,...,,,1,,,..., (22)x k ilx ilxilxilx ilx k i eeeeeeππππππ−−− (2-7)作为基本函数族,可以将周期函数展开为复数形式的傅里叶级数)(xf 利用复指数函数族的正交性,可以求出复数形式的傅里叶系数∫∫−−−==lll x k i l l l xk i k dx e x f l dx e x f l C **])[(21])[(21ππ (2-9)式中“*”代表复数的共轭.上式(2- 9)的物理意义为一个周期为2L 的函数 可以分解为频率为)(x f l n π,复振幅为 的复简谐波的叠加.n c ln π称为谱点,所有谱点的集合称为谱．对于周期函数而言,谱是离散的.尽管是实函数,但其傅里叶系数却可能是复数,且满足:)(x f )(x f *kk C C =−或k k C C =− (2-10) 2.2 实数与复数形式的傅里叶积分上一节我们讨论了周期函数的傅里叶级数展开,下面讨论非周期函数的级数展开. 2.2.1 实数形式的傅里叶积分[6]定义 2.2.1 实数形式的傅里叶变换式 傅里叶积分 傅里叶积分表示式设非周期函数为一个周期函数当周期)(x f )(x g ∞→l 2时的极限情形.这样,的傅里叶级数展开式)(x g ∑∞=++=10)sin cos()(k k k l x k b lxk a a x g ππ (2-11)在时的极限形式就是所要寻找的非周期函数的傅里叶展开.面我们研究这一极限过程:设不连续的参量∞→l )(x f lk l k k k k k πωωωπω=−=Δ==−1,...),2,1,0(故(2-11)为(2-12)∑∞=++=10)sin cos ()(k k k k k x b x a a x g ωω傅里叶系数为5⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==∫∫−−l l k k l l k k k xdx x f l b xdx x f l a ωωδsin )(1cos )(1 (2-13) 代入到 (2-12),然后取∞→l 的极限.对于系数,有限,则0a ∫−ll dx x f )(lim ∫−∞→∞→==l l l l x f l a 0)(21limlim 0而余弦部分为当0,→=Δ∞→ll kπω,不连续参变量k ω变为连续参量,以符号ω代替．对的求和变为对连续参量k ω的积分,上式变为ωωωπxd xdx x f cos ]cos )(1[0∫∫∞∞−∞ 同理可得正弦部分ωωωπxd xdx x f sin ]sin )(1[∫∫∞∞−∞若令⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==∫∫∞∞−∞∞−xdxx f B xdx x f A ωπωωπωsin )(1)(cos )(1)( (2-14) 式(2-14)称为的(实数形式)傅里叶变换式．故(2-12)在时的极限形式变为(注意到))(x f ∞→l )()(x f x g →∫∫∞∞+=0sin )(cos )()(ωωωωωωxd B xd A x f (2-15)上式(2-15)右边的积分称为(实数形式)傅里叶积分.(2-15)式称为非周期函数的(实数形式)傅里叶积分表示式．事实上,上式(2-15)还可以进一步改写为)(x f )](/)(arctan[)(),()()()](cos[)()(]sin )(cos )([)(220ωωωϕωωωϕωωωωωωωA B B A x f d x x C x f d x B x A x f =+=−=+=∫∫∫∞∞∞(2-16)上式(2-16)的物理意义为:称为的振幅谱,ωc )(x f ωϕ称为的相位谱．可以对应于物理现象中波动(或振动).我们把上述推导归纳为下述严格定理: )(x f 1．傅里叶积分定理[7]定理2.1.1 傅里叶积分定理 ：若函数在区间上满足条件)(x f ),(∞−∞(1)在任一有限区间上满足狄利克雷条件;)(x f (2)在上绝对可积,则可表为傅里叶积分形式(2-15),且在 )(x f ),(∞−∞)(x f )(x f 6的不连续点处傅里叶积分值= 2]0[]0([−++x f x f .2．奇函数的傅里叶积分定义 2.1.2 实数形式的傅里叶正弦积分 傅里叶正弦变换若为奇函数,我们可推得奇函数的傅里叶积分为傅里叶正弦变换:)(x f )(x f ∫∞=0sin )()(ωωωxd B x f (2-17)式(2-1)满足条件其中0)0(=f )(ωB 是的傅里叶正弦变换:)(x f ∫∞=0sin )()(ωωωxd x f B (2-18)3. 偶函数的傅里叶积分定义 2.1.3 实数形式的傅里叶余弦积分 傅里叶余弦变换[8]若为偶函数,的傅里叶积分为傅里叶余弦积分:)(x f )(x f ∫∞=0cos )(2)(ωωωπxd A x f (2-19)式(2-3)满足条件．其中0)0(=′f )(ωB 是的傅里叶余弦变换:)(x f ∫∞=0cos )(2)(ωωπωxd x f A (2-20)上述公式可以写成另一种对称的形式⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==∫∫∞∞00sin )(2)(sin )(2)(xdx x f B xd B x f ωπωωωωπ (2-21)⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==∫∫∞∞00cos )(2)(cos )(2)(xdxx f A xd A x f ωπωωωωπ (2-22) 4 复数形式的傅里叶积分定义2.1.4 复数形式的傅里叶积分下面我们讨论复数形式的傅氏积分与变换,而且很多情形下,复数形式(也称为指数形式)的傅氏积分变换使用起来更加方便.利用欧拉公式则有 )(21sin ),(21cos x i x i x i x i e e ix e e x ωωωωωω−−−=+=7代入式(2-15)得到ωωωωωωωωd e iB A d e iB A x f x i x i −∞∞++−=∫∫)]()([21)]()([21)(00将右端的第二个积分中的ω换为ω−,则上述积分能合并为∫∞∞−=ωωωd e F x f x i )()( (2-23)其中⎩⎨⎧<+≥−=0)( ,2/)]()([0)( ,2/)]()([)(ωωωωωωωiB A iB A F将(2-14)代入上式可以证明无论对于0≥ω,还是0<ω均可以合并为∫∞∞−=dx e x f F x i *])[(21)(ωπω (2-24)证明:(1) 0≥ω时∫∫∞∞−∞∞−=−=dx e x f dx x i x x f F x i *])[(21)]sin())[cos((21)(ωπωωπω (2) 0<ω时 ∫∫∞∞−∞∞−=+=dx e x f dx x i x x f F x i *])[(21)]sin())[cos((21)(ωπωωπω ∫∫∞∞−∞∞−−==dx e x f dx e x f x i x i *])[(21)(21ωωππ 证毕．(2-23)是的复数形式的傅里叶积分表示式,(2-24)则是的复数形式的傅里叶变换式.述变换可以写成另一种对称的傅氏变换(对)形式)(x f )(x f ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧==∫∫∞∞−−∞∞−ωπωωωπωωd e x f F d e F x f x i x i )(21)()(21)( (2-25) 2.3 傅里叶变换式的物理意义傅里叶变换和频谱[2,8]有密切的联系.频谱这个术语来自于光学.通过对频谱的分析,可以了解周期函数和非周期函数的一些基本性质.若已知是以T 为周期的周期函数,且满足狄利克雷条件,则可展成傅里叶级数)(x f )sin cos ()(10x b x a a x f n n n n n ωω++=∑∞= (2-26)其中Tn n n πωω2==,我们将x b x a n n n n ωωsin cos +称为的第次谐波,)(x f n n ω称为第n 次谐波的频率．由于)cos(sin cos 22n n n n n n x b a x b x a ϕωωω−+=+其中abarctan =ϕ称为初相,22b a +称为第次谐波的振幅,记为,即n n A 0022 1,2,...)(n a A b a A n ==+= (2-27)若将傅里叶级数表示为复数形式,即(2-28)∑∞−∞==n xi nn e C x f ω)(其中22212||||n n n n n b a A C C +===−恰好是次谐波的振幅的一半.我们称为复振幅.显然n 次谐波的振幅与复振幅有下列关系:n n c n n C A 2= ,...)2,1,0(=n (2-29)当取这些数值时,相应有不同的频率和不同的振幅,所以式(2-14)描述了各次谐波的振幅随频率变化的分布情况.频谱图通常是指频率和振幅的关系图.称为函数的振幅频谱(简称频谱).若用横坐标表示频率.....3,2,1,0=n n A )(x f n ω,纵坐标表示振幅,把点n A .....3,2,1,0),,(=n A n n ω用图形表示出来,这样的图形就是频谱图.由于,所以频谱的图形是不连续的,称之为离散频谱......3,2,1,0=n n A 2.3.1 傅里叶变换的定义[7]由上一节对实数和复数形式的傅里叶积分的讨论,最后我们以简洁的复数形式(即指数形式)作为傅里叶变换的定义. 定义2.3.1 傅里叶变换若满足傅氏积分定理条件,称表达式)(x f (2-30)∫∞∞−−=dx e x f F x i ωω)()( 为的傅里叶变换式,记作.我们称函数)(x f )]([)(1ωF F x f −=)(ωF 为的傅里叶变换,简称傅氏变换(或称为像函数)． )(x f 定义2.3.2 傅里叶逆变换 如果∫∞∞−=dxe F xf x i ωωπ)(21)( (2-31)则上式为的傅里叶逆变换式,记为,我们称为)(x f )]([)(1ωF F x f −=)(x f )(ωF (或称为像原函数或原函数)的傅里叶逆变换,简称傅氏逆变换.由(2-30)和(2-31)知傅里叶变换和傅里叶逆变换是互逆变换,即有)()]([)]]([[)]([111x f x f F F x f F F F F ===−−−ω (2-32)或者简写为)()]([1x f x f F F =− 2.3.2多维傅氏变换在多维(n 维)情况下,完全可以类似地定义函数的傅氏变换如下:),,,(21n x x x f L )],...,,([),...,,(2121n n x x x f F F =ωωωn x x x i n dx dx dx e x x x f n n ...),...,,(....21)...(212211∫∫+∞∞−∞∞−+++−=ωωω它的逆变换公式为:()n x x x i n n n d d d e F x x x f n n ωωωωωωπωωω...),...,,(. (21)),...,,(21)...(21212211∫∫+∞∞−∞∞−+++−=2.3.3傅里叶变换的三种定义式在实际应用中,傅里叶变换常常采用如下三种形式,由于它们采用不同的定义式,往往给出不同的结果,为了便于相互转换,特给出如下关系式: 1.第一种定义式∫∞∞−−=dx e x f F xi ωπω)(21)(1,,)(21)(1∫∞∞−=ωωπωd e F x f x i 2.第二种定义式∫∞∞−−=dx e x f F xi ωω)()(2,∫∞∞−=ωωπωd e F x f x i )(21)(2 3.第三种定义式∫∞∞−−=dx e x f F x i πωω23)()(,∫∞∞−=ωωπωd e F x f x i 23)()(三者之间的关系为)2(21)(21321πωπωπF F F ==三种定义可统一用下述变换对形式描述：⎩⎨⎧==−)]([)()]([)(1ωωF F x f x f F F 特别说明:不同书籍可能采用了不同的傅氏变换对定义,所以在傅氏变换的运算和推导中可能会相差一个常数倍数,比如ππ21,21.本文采用的傅氏变换(对)是大量书籍中常采用的统一定义,均使用的是第二种定义式．第三章 傅里叶变换的重要特性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(正弦和/或余弦函数)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.3.1 基本性质[1,8]1.线性性质两函数之和的傅里叶变换等于各自变换之和.数学描述是:若函数和的傅里叶变换和都存在,)(x f )(x g )(f F )(g F α和β为任意常系数,][][][g F f F g f F βαβα+=+. 2.平移性质若函数存在傅里叶变换,则对任意)(x f 实数0ω,函数也存在傅里叶变换,且F x i e x f 0)(ω=])([0x i e x f F ω)(o ωω−. 3.微分关系若函数当)(x f ∞→x 时的极限为0,而其导函数的傅里叶变换存在,则有 ,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)(x f )]([)](['x f F i x f F ω=ωi .更一般地,若,且存在,则,即k阶0)(....)()()1('=±∞==±∞=±∞−k f f f )]([)(x f F k ][)()]([)(f F i x f F k k ω=导数的傅里叶变换等于原函数的傅里叶变换乘以因子.k i )(ω4.卷积特性若函数及都在上)(x f )(x g ),(+∞−∞绝对可积,则卷积函数∫+∞∞−−=ξξξd g x f g f )()(*的傅里叶变换存在,且][].[]*[g F f F g f F =.卷积性质的逆形式为)]([*)]([)]()([111ωωωωG F F F G F F −−−=即两个函数乘积的傅里叶逆变换等于它们各自的傅里叶逆变换的卷积. 5．Parseval 定理若函数)(x f 可积且平方可积,其中)(ωF 是的傅里叶变换.（查正确性） )(x f 则∫∫+∞∞−+∞∞−=ωωπd F dx x f 22)(21)( 3．2傅里叶变换的不同变种1.连续傅里叶变换[8]一般情况下,若“傅里叶变换”一词的前面未加任何限定语,则指的是“连续傅里叶变换”.“连续傅里叶变换”将平方可积的函数表示成复指数函数的积分或级数形式.)(t f ∫∞∞−−==dt e t f t f F F t i ωπω)(21)]([)(这是将频率域的函数)(ωF 表示为时间域的函数的积分形式. 连续傅里叶变换的逆变换(inverse Fourier transform )为)(t f ∫∞∞−−==ωωπωωd e F F F t f t i )(21)]([)(1即将时间域的函数表示为频率域的函数)(t f )(ωF 的积分.一般可称函数为)(t f 原函数,而称函数)(ωF 为傅里叶变换的像函数,原函数和像函数构成一个傅里叶变换对(transform pair ).除此之外,还有其它型式的变换对,以下两种型式亦常被使用.在通讯或是讯号处理方面,常以πω2=f 来代换,而形成新的变换对 : ∫∞∞−−==dt e t x t x F f X fti π2)()]([)( ∫∞∞−−==df e f X f X F t x ft i π21)()]([)( 或者是因系数重分配而得到新的变换对:∫∞∞−−==dt e t f t f F F t i ωω)()]([)(∫∞∞−−==ωωπωωd eF F F t f ti )(21)]([)(12.离散傅里叶变换定义3.2.1[1]给定一组数据序列{}1.....2,1,0,−==N n y y n ,离散傅里叶变换为序列：10,][10/2−≤≤==∑−=−N n e y y F y N n N kn i n n k π离散傅里叶逆变换为：10,1][1/2−≤≤==∑−=N k ey Ny F y N k Nkn i k k n π定理3.1 对于离散傅里叶变换,以下性质成立.1.移位或平移.若且n s y ∈1+=k k y z ,那么,这里 j j j y F z F ][][ω=n i e /2πω=2.卷积.若且,那么下面的序列n s y ∈n s z ∈∑−=−=10]*[n j j k j k z y z y也在中.序列称为和的卷积.n s z y *y z 3.若是一实数序列,那么n s y ∈k k n k k n y y n k y F y F ))=≤≤=−− 0 , ][][或. 3.快速傅里叶变换快速傅氏变换（FFT），是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。
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复变函数与积分变换课程论文题目信号的傅里叶变换及其性质任课老师王学顺学院班级工学院自动化xxx姓名学号Xxx xxxxxxxxx时间2013年12月4日信号的傅里叶变换及其性质xxx（北京xx大学，自动化xxx，xxxxxxxxxx）摘要：傅里叶变换的概念是针对非周期信号引入的，但周期信号也存在傅里叶变换，本文指出求解周期信号的傅里叶变换有三种方法：一是在一个周期内积分求傅里叶系数，二是利用对应的单脉冲信号频谱与傅里叶系数的关系求，三是利用傅里叶变换的时移性求。
本文讨论了不同方法所求周期信号傅里叶变换结果之间的内在联系，进一步揭示出信号的时域与频域的对称特性。
关键词：周期信号，傅里叶变换，傅里叶系数，对称性，级数引言信号傅里叶变换是信号与系统中非常重要的一部分，它在数学许多分支、物理学、数论、组合数学、信号处理、概率、统计、密码学、声学、光学等领域都有着广泛的应用，也是解决实际问题的强有力的工具，它的理论和方法在数学、自然科学和工程技术中有着广泛的应用。
周期信号傅里叶变换是一系列冲激，其冲激强度与傅里叶系数有关。
如果傅里叶系数不容易求解，可从对应的单脉冲信号的频谱求得。
本文分析了周期信号从不同角度所得傅里叶变换结果的内在联系及其性质。
1．傅立叶变换概念傅里叶变换是一种分析信号的方法，它可分析信号的成分，也可用这些成分合成信号。
许多波形可作为信号的成分，比如正弦波、方波、锯齿波等，傅里叶变换用正弦波作为信号的成分。
1.1定义f(t）是t的函数，如果t满足狄里赫莱条件：具有有限个间断点；具有有限个极值点；绝对可积。
则有下图①式成立。
称为积分运算f(t）的傅里叶变换，②式的积分运算叫做F（ω）的傅里叶逆变换。
F（ω）叫做f(t）的像函数，f(t）叫做F（ω）的像原函数。
F（ω）是f(t）的像。
f(t）是F（ω）原像。
①傅里叶变换②傅里叶逆变换1.2相关* 傅里叶变换属于谐波分析。
* 傅里叶变换的逆变换容易求出，而且形式与正变换非常类似;* 正弦基函数是微分运算的本征函数，从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的代数方程的求解.在线性时不变的物理系统内，频率是个不变的性质，从而系统对于复杂激励的响应可以通过组合其对不同频率正弦信号的响应来获取；*卷积定理指出：傅里叶变换可以化复杂的卷积运算为简单的乘积运算，从而提供了计算卷积的一种简单手段；* 离散形式的傅立叶变换可以利用数字计算机快速地算出（其算法称为快速傅里叶变换算法（FFT)).2．傅里叶变换的性质2.1线性性质傅里叶变换的线性，是指两函数的线性组合的傅里叶变换，等于这两个函数分别做傅里叶变换后再进行线性组合的结果。
具体而言，假设函数和的傅里叶变换和都存在，和为任意常系数，则有2.2尺度变换性质若函数的傅里叶变换为，则对任意的非零实数，函数的傅里叶变换存在，且等于对于的情形，上式表明，若将的图像沿横轴方向压缩倍，则其傅里叶变换的图像将沿横轴方向展宽倍，同时高度变为原来的。
对于的情形，还会使得傅里叶变换的图像关于纵轴做镜像对称。
2.3平移性质若函数的傅里叶变换为，则对任意实数，函数也存在傅里叶变换，且其傅里叶变换等于也就是说，可由向右平移得到。
2.4微分关系若函数的傅里叶变换为，且其导函数的傅里叶变换存在，则有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。
2.5卷积特性若函数以及都在上绝对可积，则卷积函的傅里叶变换存在，且2.6Parseval定理以及Plancherel定理若函数以及平方可积，二者的傅里叶变换分别为与，则有上式被称为Parseval定理。
特别地，对于平方可积函数，有上式被称为Plancherel定理。
这两个定理表明，傅里叶变换是平方可积空间上的一个运算符（若不考虑因子）。
2.7对称性的应用前面指出对称性可以看做是对所有性质的一个总结。
实际上，傅里叶变换的定义式本身即体现了该性质。
同时也可以直接利用傅里叶正反变换的定义式来证明该性质。
反之，该性质可以用于傅里叶正、反变换的求解，另外利用对称性，还可以实现时移特性与频移特性、时域微分特性与频域微分特性、时域卷积特性与频域卷积特性的互推。
下面给出其推导过程。
为了叙述方便，设()()ωF t f FTT −→←，()()ω11F t f FT −→←和 ()()ω22F t f FT −→←的推导中，都利用到展缩特性的特例:：()()ω-−→←-F t f FT。
（1）由时移特性推导频移特性由对称性得:()()ωπ-−→←f t F FT2由时移特性得:()()020t j FTe f t t F ωωπ--−→←-再利用对称性得:()()0220t F e t f FT jtt --−→←--ωππ利用展缩特性 t t -→，ωω-→得:()()00t F et f FT jtt -−→←ω，频移特性得证。
( 2) 由时域微分特性推导频域微分特性由对称性得:()()ωπ-−→←f t F FT2由时域微分特性得: ()()ωπω-−→←f j dtt dF FT2再利用对称性可得:()])([2])([2)(2ωωπωωππd dF d dF t tf j FT--=--−→←-利用展缩特性，t t -→，ωω-→，可得:ωωωωd dF d dF t jtf FT )()()()(=-−→←-，频域微分特性得证。
( 3) 由时域卷积特性推导频域卷积特性由对称性得:()()ωπ-−→←112f t F FT ，()()ωπ-−→←222f t F FT由时域卷积特性得:()()()()ωπωπ-*-−→←*212122ff t F t F FT再利用对称性得:()())()(2222121ωωπππ-*-−→←-•-F F t f t f FT用展缩特性，t t -→，ωω-→，得:由此频域卷积特性得证。
()())()(22121ωωπF F t f t f FT*−→←3． 从傅里叶系数角度求周期信号的傅里叶变换周期信号 ƒT (t)满足狄里赫利条件,可展开成指数形式的傅里叶级数()∑∞-∞=Ω=n tjn n Te F tf （2）式中 Ω=Tπ2是基波角频率, n F 是傅里叶复系数 ⎰-Ω=22t jn -T (t)e 1TT n dt f T F （2）对(1)式两端取傅里叶变换可得()()Ω-−→←n F t f n FTT ωδπ2 （3）(3)式表明,周期信号的傅里叶变换由无穷多个冲激函数组成,这些冲激函数位于信号的谐波角频率 () ,2,1,0±±=Ωn n 处,其强度为傅里叶复系数 n F 的π2倍。
4． 从时域卷积角度求周期信号的傅里叶变换设从周期信号()t f T 中截取一个周期（如2T -~2T 或4T -~43T）可得到对应的单个脉冲信号，令其为()t f 0，那么()()()t t f t f T T δ*=0 （4）上式中，()∑∞-∞=-=n T nT t t )(δδ为周期冲激序列。
设()t f 0的傅里叶变换为()ωj F 0，根据时域卷积定理可得()t f T 的傅里叶变换()()()∑∑∞-∞=∞-∞=ΩΩ-ΩΩ=-Ω•=Ω•−→←n n o o FTT n jn F nT j F j F t f )()()()(0ωδωδωωδω （5）（5）式表明，周期信号()t f T 的傅里叶变换由无穷多个冲激函数组成，这些冲激函数位于信号的谐波角频率 () ,2,1,0±±=Ωn n 处，其强度为对应单个脉冲信号()t f 0的傅里叶变换()ωj F o 在() ,2,1,0±±=Ωn n 时刻的值。
5． 不同角度所得结果的讨论（3）式是从周期信号分解为无穷多个指数分量的离散和角度得出的；（5）式是根据周期信号可以看成单个脉冲信号与周期冲激序列卷积得出的结果，它们是同一周期信号的傅里叶变换，两者之间应当有必然联系，将（3）式和（5）式对比可得)(20ΩΩ=jn F F n π所以Ω==Ω=n n j F T jn F T F ωω)(1)(100 （6）（6）式表明，周期信号的傅里叶复系数nF 等于对应单个脉冲信号的频谱)(0ωj F 在频率 Ωn 处的值乘以T 1。
（6）式建立了周期信号傅里叶复系数n F与对应单个脉冲频谱 )(0ωj F 之间的关系，揭示出周期信号的频谱包络线形状与对应单个脉冲信号的傅里叶变换的包络线形状相同。
这一点可以从周期信号频谱的特点得到验证，当周期变大时，基波频率 Ω 变小，相应的离散谱线变密!各频率分量的幅度变小，但频谱包络线的形状不变。
当T 趋于无穷大时，周期信号转化为对应的单个脉冲信号，虽然各频率分量的幅度趋于无穷小，但频谱包络线的形状依然不变。
周期信号()t f T 还可以看成对应单个脉冲信号()t f 0时移后的叠加，两边取傅里叶变换有()()()∑∞-∞=--=+++−→←+-++=n ntj Tj T j FTT e j F e j F j F e j F T t f T t f t f ωωωωωωω)()()()(000000 （7）（7）表明，周期信号在频域中可以分解成无限多个时间为呢nT ，复振幅为 )(0ωj F 的指数分量ntj eω-的离散和。
与此相对应，（2）式表明的是周期信号在时域中可以分解成无限多个频率为Ωn 复振幅为nF 的指数分量 ) ntj eΩ的离散和，如果说（2）式表示的是时域函数的频域展开，则（6）式表示的是频域函数的时域展开!它们共同揭示了时域与频域之间的对称性。
（3）和（5）式从不同的角度揭示了周期信号的傅里叶变换是一系列相距为基波频率Ω的冲激函数，而（7）式表示的是周期信号傅里叶变换在时域内的级数展开，因而表示形式上差别较大。
6． 结论信号的时域和频域分析是信号与系统课程中的一个重要组成部分，也是难点之一。
我们不但要掌握多种方法。
不能被表示形式的表象所迷惑，还要搞清楚不同方法之间的内在联系。
参考文献：[1].“傅里叶变换”词条，百度百科[2].杨毅明，著.数字信号处理[p].89，机械工业出版社2012.[3].吴大正主编，杨林耀，张永瑞，编.信号与线性系统分析[M].3.北京：高等教育出版社，2005。
[4].马金龙，胡建萍，王宛平.信号与系统[M]北京：科学出版社2006.[5].管致中，夏恭恪，孟桥.信号与线性系统[M].4版.北京：高等教育出版社，2004.[6].宋琪.一个关于傅里叶变换求解问题的探讨[J].电气电子教学学报，2008，8，Vol.30.No.4.[7].奥本海姆著.信号与系统[M].2版.刘树棠，译.西安：西安交通大学出版社，2004。