常用傅里叶变换公式大全
傅里叶算式

傅里叶算式
傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的数学工具。
它可以将任意复杂的周期信号分解成一系列简单的正弦和余弦函数的叠加,从而揭示信号的频谱特性。
傅里叶变换的数学表达式为:
F(ω) = ∫[f(t) * e^(-jωt)] dt
其中,F(ω)表示频域信号,f(t)表示时域信号,e^(-jωt)为复指数函数,ω为角频率。
傅里叶变换的逆变换为:
f(t) = ∫[F(ω) * e^(jωt)] dω / (2π)
其中,f(t)表示时域信号,F(ω)表示频域信号,e^(jωt)为复指数函数,ω为角频率。
傅里叶变换广泛应用于信号处理、图像处理、通信等领域,可以分析信号的频谱特性,提取信号的频域信息,实现信号的滤波、压缩、调制等操作。
傅里叶变换也有多种变体,如离散傅里叶变换(DFT)、快速傅里叶变换(FFT)等,用于处理离散信号或高效计算傅里叶变换。
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
常见傅里叶变换

常见傅里叶变换
傅里叶变换又称法拉第变换,是一种基于叠加原理将时域信号转换成频域信号的数学
工具,一般用来描述在时间域无法用数学方法描述的复杂信号等的特性。
它把给定的信号
表示成一系列的及时频率,有助于研究信号的振幅及相位,是信号处理中最常用的工具之一。
常见的傅里叶变换包括离散傅里叶变换(DFT)、正变换、反变换、快速傅里叶变换(FFT)等。
离散傅里叶变换(DFT)是将离散时间信号T(t)变换成离散频率信号X(f)。
其定义式
为X(f)=∫T(t)*e-i2πftdt,其中T(t)表示时域信号,X(f)表示频域信号,i为虚数单位,f为频率。
它的好处是可以将一个信号分解成一组简单的正弦波,方便理解信号的特性。
正变换又称快速点变换(FPT),它是由DFT发展而来的,它的基本思想是将一个复
杂的信号分解成若干个要素,然后将它们每个要素分别变换,最后叠加得到最终的频域信号,公式为X(f)=∑_i=1^N T(ti)*e-i2πftdi,其中T(ti)表示时域信号,X(f)表示频域
信号,i为虚数单位,f为频率,N为要素个数。
这种方法可以有效利用硬件,减少计算量。
傅立叶变换公式

3.双边奇指数信号
• 已知双边奇指数信号表示式为
e t 0 f (t ) t e t 0 • 其中 0,频谱函数为 j t F ( ) f (t )e dt
t
e e
0
t j t
dt e t e j t dt
0
F ( ) ' (t )e
jt
dt
(e
同理:
jt
) |t 0 j
n
FT[
n)
(t )] ( j)
HW: 8, 9, 13(2) (3)
0
4n
2( 2n1)
2( 2n 2)
2( 2n1)
n 0,1, 2,
2.单边指数信号
• 设单边指数函数表示式为
• 或写作
e f (t ) 0 f (t ) e
t
t 0, 0 t0
t
u(t )
0
F ( ) f (t )e
) t( f E
) ( F E2
t
单位直流信号及其频谱
•直流信号的傅立叶变换是位于 0 的一个冲激函数。 直流信号的频谱分量只有0频率分量。
3.Sgn(t) 符号函数 符号函数定义为 1 t0 sgn 1 t 0 将sgn(t)看成是双边奇指数函数当 0 时的极限,那么它的频谱应该是双边奇 指数函数当 0 时的极限,即
jt
dt e e
0
t jt
dt
得
1 j ( ) F ( ) F ( ) e j
傅里叶变换常用公式

傅里叶变换常用公式1.傅里叶变换定义:F(w) = ∫[f(t)e^(-jwt)] dt2.傅里叶逆变换定义:f(t) = ∫[F(w)e^(jwt)] dw / (2π)傅里叶逆变换定义了将频域函数F(w)转换回时域函数f(t)的方式。
3.单位冲激函数的傅里叶变换:F(w) = ∫[δ(t)e^(-jwt)] dtδ(t)是单位冲激函数,其傅里叶变换结果为14.周期函数的傅里叶级数展开:f(t) = ∑[a(n)cos(nω0t) + b(n)sin(nω0t)]f(t)可以用无穷级数形式表示,其中ω0为基本角频率,a(n)和b(n)为系数。
5.周期函数的傅里叶变换:F(w)=2π∑[δ(w-nω0)]周期函数f(t)的频谱是一系列频率为nω0的冲激函数。
6.卷积定理:FT[f*g]=F(w)G(w)f*g表示函数f(t)和g(t)的卷积,FT表示傅里叶变换,*表示复数乘法。
卷积定理说明卷积在频域中的运算等于对应的傅里叶变换相乘。
7.积分定理:∫[f(t)g(t)] dt = 1/2π ∫[F(w)G(-w)] dw积分定理表明函数f(t)和g(t)的乘积在时域中的积分等于它们在频域中的乘积的逆变换。
8.平移定理:g(t) = f(t - t0) 对应的傅里叶变换 F(w) = e^(-jwt0) G(w)平移定理说明在时域中将函数f(t)右移t0单位,等价于在频域中将F(w)乘以e^(-jwt0)。
9.缩放定理:g(t) = f(at) 对应的傅里叶变换 G(w) = 1/,a, F(w/a)缩放定理说明在时域中将函数f(t)横向拉伸为af(t),等价于在频域中将F(w)纵向压缩为1/,a,F(w/a)。
除了以上列举的公式,傅里叶变换还有许多性质和定理,如频移定理、频域微分定理、频域积分定理等,这些公式和定理在信号处理中非常有用,可以加速计算和简化问题的分析。
常见函数傅里叶变换

常见函数傅里叶变换傅里叶变换是一种将一个函数分解成一系列正弦和余弦函数的方法。
它是一种非常重要的数学工具,被广泛应用于信号处理、图像处理、量子力学等领域。
在本文中,我们将介绍几种常见的函数傅里叶变换。
1. 正弦函数傅里叶变换正弦函数傅里叶变换是将一个函数分解成一系列正弦函数的方法。
它适用于周期函数,即函数在一个周期内重复。
正弦函数傅里叶变换的公式为:f(x) = a0/2 + Σ(an*cos(nπx/L) + bn*sin(nπx/L))其中,a0/2是函数的平均值,an和bn是函数的傅里叶系数,L 是函数的周期。
正弦函数傅里叶变换可以用于分析周期信号的频谱特性。
2. 傅里叶级数傅里叶级数是将一个函数分解成一系列正弦和余弦函数的方法。
它适用于周期函数,即函数在一个周期内重复。
傅里叶级数的公式为:f(x) = a0/2 + Σ(an*cos(nπx/L) + bn*sin(nπx/L))其中,a0/2是函数的平均值,an和bn是函数的傅里叶系数,L是函数的周期。
傅里叶级数可以用于分析周期信号的频谱特性。
3. 傅里叶变换傅里叶变换是将一个非周期函数分解成一系列正弦和余弦函数的方法。
它适用于非周期函数,即函数在整个实数轴上都有定义。
傅里叶变换的公式为:F(ω) = ∫f(x)e^(-iωx)dx其中,F(ω)是函数的傅里叶变换,f(x)是原函数,ω是频率。
傅里叶变换可以用于分析信号的频谱特性。
4. 离散傅里叶变换离散傅里叶变换是将一个离散信号分解成一系列正弦和余弦函数的方法。
它适用于数字信号处理。
离散傅里叶变换的公式为:X(k) = Σx(n)e^(-i2πnk/N)其中,X(k)是信号的傅里叶变换,x(n)是原信号,N是信号的长度,k是频率。
离散傅里叶变换可以用于分析数字信号的频谱特性。
傅里叶变换是一种非常重要的数学工具,它可以将一个函数分解成一系列正弦和余弦函数,从而分析函数的频谱特性。
在信号处理、图像处理、量子力学等领域都有广泛的应用。
傅里叶变换公式

连续时间周期信号傅里叶级数:⎰=T dt t x Ta )(1⎰⎰--==T tTjkT tjk k dt et x Tdt et x Ta πω2)(1)(1离散时间周期信号傅里叶级数:[][]()∑∑=-=-==Nn nN jk Nn njkwk e n x Ne n x Na /2110π连续时间非周期信号的傅里叶变换:()⎰∞∞--=dt e t x jw Xjwt )(连续时间非周期信号的傅里叶反变换:()dw e jw X t x jwt ⎰∞∞-=π21)(连续时间周期信号傅里叶变换:∑+∞-∞=⎪⎪⎭⎫⎝⎛-=k k kw a jw X T 22)(πδπ连续时间周期信号傅里叶反变换:()dw e w w t x jwt ⎰∞∞--=0221)(πδπ离散时间非周期信号傅里叶变换:∑∞-∞=-=nnj e n x eX ωωj ][)(离散时间非周期信号傅里叶反变换:⎰=π2d e )(e π21][ωωωn j j X n x离散时间周期信号傅里叶变换:∑+∞-∞=-=kk k a X )(π2)e (0j ωωδω离散时间周期信号傅里叶反变换:[]ωωωδωd e n n j ⎰--=π20πl)2(π2π21][x拉普拉斯变换:()dt e t s Xst -∞∞-⎰=)(x拉普拉斯反变换:()()s j21t x j j d e s X st ⎰∞+∞-=σσπZ 变换:∑∞-∞=-=nnz n x X ][)z (Z 反变换: ⎰⎰-==z z z X r z X n x n nd )(πj21d )e ()(π21][1j π2ωω。
傅里叶变换和拉普拉斯变换公式总结

傅里叶变换和拉普拉斯变换公式总结
傅里叶变换和拉普拉斯变换是信号处理和控制系统中常用的数学工具,它们可以将时域信号转换为频域信号,从而方便分析和处理。
傅里叶变换:
时域信号:f(t)
傅里叶变换:F(ω) = ∫[from -∞ to +∞] f(t) e^(-jωt) dt 逆变换:f(t) = 1/2π ∫[from -∞ to +∞] F(ω) e^(jωt)
dω
傅里叶变换可以将时域信号分解为不同频率的正弦和余弦函数的叠加,从而方便分析信号的频谱特性。
拉普拉斯变换:
时域信号:f(t)
拉普拉斯变换:F(s) = ∫[from 0 to +∞] f(t) e^(-st) dt
逆变换:f(t) = 1/2πj ∫[from α-j∞ to α+j∞] F(s)
e^(st) ds
拉普拉斯变换是傅里叶变换在复平面上的推广,可以处理包括指数衰减和增长的信号,并且在控制系统和信号处理中有着更广泛的应用。
在工程中,傅里叶变换和拉普拉斯变换常用于分析信号的频谱特性、系统的稳定性和动态响应等问题。
同时,它们也是许多数字信号处理和控制系统设计的基础。
因此,掌握傅里叶变换和拉普拉斯变换的原理和公式,对于工程领域的专业人士来说是非常重要的。
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常用傅里叶变换公式大全
傅里叶变换是一种重要的数学工具,它可以将时域信号转换为频域信号,从而更好地理解信号的特性。
下面就是常用的傅里叶变换公式大全:
1、傅里叶变换:
$$F(u)=\int_{-\infty}^{\infty}f(x)e^{-2\pi iux}dx$$
2、傅里叶反变换:
$$f(x)=\int_{-\infty}^{\infty}F(u)e^{2\pi iux}du$$
3、离散傅里叶变换:
$$F(u)=\sum_{n=-\infty}^{\infty}f(n)e^{-2\pi iun}$$
4、离散傅里叶反变换:
$$f(n)=\frac{1}{N}\sum_{u=-\infty}^{\infty}F(u)e^{2\pi iun}$$
5、快速傅里叶变换:
$$F(u)=\sum_{n=0}^{N-1}f(n)W_N^{nu}$$
6、快速傅里叶反变换:
$$f(n)=\frac{1}{N}\sum_{u=0}^{N-1}F(u)W_N^{-nu}$$
7、离散余弦变换:
$$F(u)=\sum_{n=0}^{N-1}f(n)\cos\frac{(2n+1)u\pi}{2N}$$
8、离散余弦反变换:
$$f(n)=\frac{1}{N}\sum_{u=0}^{N-1}F(u)\cos\frac{(2n+1)u\pi}{2N}$$
9、离散正弦变换:
$$F(u)=\sum_{n=0}^{N-1}f(n)\sin\frac{(2n+1)u\pi}{2N}$$
10、离散正弦反变换:
$$f(n)=\frac{1}{N}\sum_{u=0}^{N-1}F(u)\sin\frac{(2n+1)u\pi}{2N}$$
以上就是常用的傅里叶变换公式大全,它们可以帮助我们更好地理解信号的特性,并且可以用来解决许多实际问题。
因此,傅里叶变换在科学研究和工程应用中都有着重要的作用。