脉搏、语音及图像信号的傅里叶分析

脉搏、语音及图像信号的傅里叶分析
脉搏、语音及图像信号的傅里叶分析

脉搏、语音及图像信号的傅里叶分析

一、实验目的

1、了解常用周期信号的傅里叶级数表示。

2、了解周期脉搏信号、语音信号及图像信号的傅里叶分析过程

3、理解体会傅里叶分析的理论及现实意义

二、实验原理

任意一个周期为T 的函数f(t)都可以表示为傅里叶级数:

0001

0000000001()(cos sin )21()()1()cos()()1()sin()()n n n n n f t a a n t b n t a f t d t a f t n t d t b f t n t d t ππ

π

πππωωωωπωωωπωωωπ∞=---=++==

=∑??? 其中0ω为角频率,称为基频,0a 为常数,n a 和n b 称为第n 次谐波的幅值。任何周期性非简谐交变信号均可用上述傅里叶级数进行展开,即分解为一系列不同次谐波的叠加。 对于如图1所示的方波,一个周期内的函数表达式为: (0t<)2() (-t 0)2h f t h ππ?≤??=??-≤

其傅里叶级数展开为:

0100041()()sin(21)21411(sin sin 3sin 5)35n h f t n t n h t t t ωπωωωπ∞==--=+++∑

同理:对于如图2所示的三角波,函数表达式为:

4t (-t <)44()232(1) (t )44h T T f t t T T h T π?≤??=??-≤

1202100022281()(1)()sin(21)21

811(sin sin 3sin 5)

35n n h f t n t n h t t t ωπωωωπ∞-==---=-++∑

图1 方波 图2 三角波

从以上各式可知,任何周期信号都可以表示为无限多次谐波的叠加,谐波次数越高,振幅越小,它对叠加波的贡献就越小,当小至一定程度时(谐波振幅小于基波振幅的5%),则高次的谐波就可以忽略而变成有限次数谐波的叠加,这对设计仪器电路是很有意义的。

三、实验仪器

脉搏语音实验仪器,数字信号发生器,示波器

四、实验内容

1.傅里叶级数的合成

(1)利用数字信号发生器产生频率分别为100Hz 、300Hz 、500Hz 的正弦信号,并使其位相相同,振幅比为:1:1/3: 1/5,将上述三个信号,分别通过加法器输入到傅里叶分析仪,观察并记录其波形。

(2)利用数字信号发生器产生方波,输入到傅里叶分析仪,并将其与上述合成后的信号相比较。两者有何差异?试分析引起的原因,应如何消除?

(3)利用数字信号发生器产生频率分别为200Hz 、600Hz 、1000Hz 的正弦信号,振幅比为:1:1/32:1/52,并且保证其相位相差180°,然后通过加法器输入到傅里叶分析仪,观察并记录其波形,并与数字信号发生器产生的三角波相比较。

(4)利用傅里叶分析仪分别产生方波与三角波,进行傅里叶分析,记录各正弦波频率以及相对的幅度之间的关系,并与上述加法器输入信号相比较。

2.滤波与选频分析

对上述(4)傅里叶分析的频谱,分别选择低频段和高频段信号通过傅里叶反变换,观察它们图像并导出保存,试分析低通滤波和高通滤波图像的区别。

3.周期信号傅里叶分析的应用:

(1)“脉搏信号”的傅里叶分析

1)用傅里叶分析仪软件中提供的“脉搏信号”模块和压电晶体测试自己脉搏波的信号,观察你的脉搏信号。

2)选择完整的周期信号进行频谱分析,并选择合适的频段,测量其中心频率。

3)你深呼吸后,重复上述实验,请比较两次中心频率的变化。

(2)图像信号的傅里叶分析

1)用傅里叶分析仪软件提供的“图片分析”模块,分别选择图片“双缝干涉”、“彩色十字”、“光字”以及“箭头”进行空域的傅里叶频谱分析。

2)分别选择低通和高通滤波器进行滤波,记录所用滤波器的参数并将滤波后的图片导出保存。

3)将滤波后的图像与原图像作对比,你能作何结论?

(3)语音信号的傅里叶分析与识别

1)用傅里叶分析仪软件提供的“语音信号”模块,通过外置麦克风采集语音信号,并选择合适的频段,记录该频段语音信号的傅里叶分析频谱。

2)利用“选择频谱”功能,滤除噪声频率后,进行频率合成;将合成后的结果与1)中采集的原语音信号对比,为语音识别打下基础。

3)利用软件提供的“语音识别”模块,通过麦克风采集两次相同或不同元音的信号,重复上述过程,分别记录两次频谱的分布,并利用“语音识别”模块体验语音识别功能。

4.利用软件中提供的“长时语音”模块,通过外置麦克风采集一段语音信号,并观察傅里叶分析频谱实时频谱变化。

傅里叶变换在信号处理中的应用

傅里叶变换在信号处理中的应用 姓名董柱班级电气工程及其自动化学号1109141013 摘要: 傅里叶变换是一种特殊的积分变换。通过傅里叶变换把信号的从时域变换到频域研究,采用频域法较之经典时域的方法有很多突出的优点,虽然傅里叶分析不是信息科学与技术领域中唯一的变换域方法,但是不得不承认,在此领域中,傅里叶变换分析始终有着广泛的应用,通过傅里叶变换实现信号的滤波,调制,抽样是傅里叶变换在信号处理中最主要的作用。通过对信号的调制可以将信号的低频成分调制到高频,实现频谱搬移,减少马间串扰,提高抗噪声新能,有利于信号的远距离传输,另外,对信号采样可以使连续信号离散化,有利于用计算机对信号进行处理,总之,傅里叶变换在信号处理中有着非常重要的作用。傅里叶变换是学习其他频域变换的基础。 关键词: 傅里叶变换,时域,频域,信号处理,信息科学与技术,滤波,调制,抽样。 一傅里叶变换 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)的傅立叶变换, ②式的积分运算叫做F(ω)的傅立叶逆变换。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 傅里叶逆变换 2.分类 连续傅立叶变换:一般情况下,若“傅立叶变换”一词的前面未加任何限定语,则指的是“连续傅立叶变换”。“连续傅立叶变换”将平方可积的函数f(t) 表示成复指数函数的积分或级数形式。 f(t) = \mathcal^[F(ω)] = \frac{\sqrt{2π}} \int\limits_{-\infty}^\infty F(ω)e^{iωt}\,dω.

实验一 离散时间信号与系统的傅里叶分析

电子信息工程系实验报告 课程名称: 数字信号处理 实验项目名称:实验1 离散时间信号与系统的傅里叶分析 时间: 2012-3-17 班级:电信092 姓名:XXX 学号:910706201 实 验 目 的: 用傅里叶变换对离散时间信号和系统进行频域分析。 实 验 环 境: 计算机、MATLAB 软件 实 验 原 理: 对信号进行频域分析即对信号进行傅里叶变换。对系统进行频域分析即对其单位脉冲响应进行傅里叶变 换,得到系统的传输函数;也可由差分方程经过傅里叶变换直接求其传输函数,传输函数代表的就是频率响应特性。而传输函数是w 的连续函数,计算机只能计算出有限个离散频率点的传输函数值,故可在0~2∏之间取许多点,计算这些点的传输函数的值,并取它们的包络,所得包络即所需的频率特性。 实 验 内 容 和 步 骤: 1、已知系统用下面差分方程描述:y (n )=x (n )+ay (n -1),试在a =0.95和a =0.5 两种情况下用傅立叶变换分析系统的频率特性。要求写出系统的传输函数,并打印|H (e j ω)|~ω曲线。 解:B=1;A=[1,-0.95]; [H,w]=freqz(B,A,'whole'); subplot(1,3,1);plot(w/pi,abs(H),'linewidth',2);grid on; xlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|');title('幅频响应特性'); axis([0,2,0,2.5]); B=1;A=[1,-0.5];[H,w]=freqz(B,A,'whole'); subplot(1,3,3);plot(w/pi,abs(H),'linewidth',2);grid on; xlabel('\omega/\pi');ylabel('|H(e^j^\omega)|');title('幅频响应特性'); axis([0,2,0,2.5]); 图形如下图1、2所示: 图1 a=0.95时的幅频响应特性 图2 a=0.5时的幅频响应特性 2、已知两系统分别用下面差分方程描述: y 1(n )=x (n )+x (n -1) y 2(n )=x (n )-x (n -1) 试分别写出它们的传输函数,并分别打印|H (e j ω)| ~ω曲线。 解:B=[1,1];A=1;[H,w]=freqz(B,A,'whole'); subplot(1,2,1);plot(w/pi,abs(H),'linewidth',2);grid on; 成 绩: 指导教师(签名):

Chirp信号的傅里叶变换的特征比较.

Chirp信号的傅里叶变换的特征比较 Chirp信号即线性调频信号是瞬时频率在某个范围内随时间变化的正弦波,因其良好的频带利用率,具有较强的抗干扰、抗多途效应和抗多普勒衰减以及良好的频带利用率等优点,因此在通信、声呐、雷达等领域具有广泛的应用。本文就瞬时频率范围(信号的调频宽度)和信号的持续时间(信号的周期)对傅里叶变换后的chirp函数的频谱函数的影响做出讨论,运用MATLAB仿真分析比较。 一.信号的调频宽度上下限对频谱函数的影响 1)高频宽度300情况下的频谱函数。信号的采样频率为43000,扫描时间为0.05,初始频率设为19700,结束频率位置为20000。 2)低频宽度300情况下的频谱函数。信号的采样频率为2000,信号的持续时间为0.05,初始频率设为40,结束频率设置为340。 由上面两幅图可以看出,当它们满足,幅度谱的大小基本都在 0.01和0.015之间,这是因为它们的调频上下限之差相同都是300,且时间周 期都为0.05。由公式可知,幅度与信号的调频宽度(表示傅里叶变换后的频带宽度)和时间周期有关。 二.信号的调频宽度对频谱函数的影响 1)高频宽度10000情况下的频谱函数。信号的采样频率为48000,扫描时间为0.05,初始频率设为10000,结束频率位置为20000。

2)低频宽度80情况下的频谱函数。信号的采样频率为1000,信号的持续时间为0.05,初始频率设为40,结束频率设置为120。 上面两图在频带宽度内的幅度谱差异很明显,这是因为只有当时,近似程度才更高。 三.信号的持续时间对频谱函数的影响 1)低频宽度80情况下的频谱函数。信号的采样频率为1000,chirp 脉冲为0.05,信号的持续时间为2,初始频率设为40,结束频率设置为120。 上图的信号周期是2,发射脉冲长度为0.05与之前其它参数相同的图4比较可知,频带宽度基本相同,在频带宽度内的幅度谱没有太大变化,只是频点上的曲线多了些波动。

常用函数傅里叶变换

信号与系统的基本思想:把复杂的信号用简单的信号表示,再进行研究。 怎么样来分解信号?任何信号可以用Delta 函数的移位加权和表示。只有系统是线性时不变系统,才可以用单位冲激函数处理,主要讨论各个单位冲激函数移位加权的响应的叠加能得到总的响应。 线性系统(齐次性,叠加定理) 时不变系统 对一个系统输入单位冲激函数,得到的响应为h(t).表征线性时不变系统的非常重要的东西,只要知道了系统对单位冲击函数的响应,就知道了它对任何信号的响应,因为任何信号都可以表示为单位冲激函数的移位加权和。 例如:d(t)__h(t) 那么a*d(t-t0)__a*h(t-t0) -()= ()(t-)d f t f τδττ∝∝? 的响应为-y()=()(-)t f h t d τττ∝ ∝ ? 记为y(t)=f(t)*h(t),称为f(t)和h(t)的卷积 总结为两点:对于现行时不变系统,任何信号可以用单位冲激信号的移位加权和表示,任何信号的响应可以用输入函数和单位冲激函数响应的卷积来表示 连续时间信号和系统的频域分析 时域分析的重点是把信号分解为单位冲激函数的移位加权和,只讨论系统对单位冲激函数的响应。而频域的分析是把信号分解为各种不同频率的正弦函数的加权和,只讨论系统对sinwt 的响应。都是把信号分解为大量单一信号的组合。

周期函数可以展开为傅里叶级数,将矩形脉冲展开成傅里叶级数,得到傅里叶级数的系数 n A sin F = T x x τ 其中0=2 nw x τ。 取样函数sin ()=x S a x 。产生一种震荡,0点的值最大,然后渐渐衰减直至0 第一:对于傅里叶级数的系数,n 是离散的,所以频谱也是离散状的每条谱线都出现在基波频率的整数倍上,其包络是取样函数。 第二:谱线的间距是0w .。零点是0=2nw x τ,02w =T π是谱的基波频率。如果τ不变,T 增大,那么0w 减小,当T 非常大的时候,0w 非常小,谱线近似连续,越来越密,幅度越来越小。 傅里叶变换:非周期函数 正变换:--F jw)= ()iwt f t e dt ∝ ∝?( 反变换:-1()=()2jnwt f t F jw e dw π ∝∝ ? 常用函数的傅里叶变换(典型非周期信号的频谱)

常用傅里叶变换表

时域信号 弧频率表示的 傅里叶变换 注释 1 | 线性 2时域平移 3频域平移, 变换2的频域对应 \ 4 如果值较大,则会收缩 到原点附近,而会扩 散并变得扁平. 当| a | 趋向无 穷时,成为Delta函数。 5 傅里叶变换的二元性性质。通过 交换时域变量和频域变量 得到. 6 / 傅里叶变换的微分性质 7变换6的频域对应

8 表示和的卷积—这 就是卷积定理 - 9 矩形脉冲和归一化的sinc函数 10变换10的频域对应。矩形函数是理想的低通滤波器,sinc函数是这类滤波器对反因果冲击的响应。 11- tri是三角形函数 12变换12的频域对应 13高斯函数exp( ? αt2) 的傅里叶变换是他本身. 只有当Re(α) > 0时,这是可积的。 ¥14 15 16》 a>0

18δ(ω) 代表狄拉克δ函数分布. 这个变换展示了狄拉克δ函数的重要性:该函数是常函数的傅立叶变换 【 19 变换23的频域对应20由变换3和24得到. 21` 由变换1和25得到,应用了欧拉公 式: cos(at) = (e iat + e?iat) / 2. 22由变换1和25得到 23这里, n是一个自然数. δ(n)(ω) 是狄拉克δ函数分布的n阶微分。这个变换是根据变换7和24得到的。将此变换与1结合使用,我们可以变换所有多项式。 / 24此处sgn(ω)为符号函数;注意此变换与变换7和24是一致的. 25变换29的推广. 17变换本身就是一个公式

26【 变换29的频域对应. 27此处u(t)是单位阶跃函数; 此变换根据变换1和31得到. 28u(t)是单位阶跃函数,且a > 0. 34狄拉克梳状函数——有助于解释或理解从连续到离散时间的转变.

傅里叶分析实验报告

班级: 姓名: 学号: 实验日期: 一、实验名称脉搏、语音及图像信号的傅里叶分析 二、实验目的 1、了解常用周期信号的傅里叶级数表示。 2、了解周期脉搏信号、语音信号及图像信号的傅里叶分析过程 3、理解体会傅里叶分析的理论及现实意义 三、实验仪器 脉搏语音实验仪器,数字信号发生器,示波器 四、实验原理 1、周期信号傅里叶分析的数学基础 任意一个周期为T 的函数f(t)都可以表示为傅里叶级数: 0001 0000000001()(cos sin )21()()1()cos()() 1()sin()()n n n n n f t a a n t b n t a f t d t a f t n t d t b f t n t d t ππ πππ πωωωωπωωωπωωωπ∞=---=++== =∑??? 其中0ω为角频率,称为基频,0a 为常数,n a 和n b 称为第n 次谐波的幅 值。任何周期性非简谐交变信号均可用上述傅里叶级数进行展开,即分解为一系列不同次谐波的叠加。 对于如图1所示的方波,一个周期内的函数表达式为: (0t<)2() (-t 0)2h f t h ππ?≤??=??-≤

其傅里叶级数展开为: 0100041()()sin(21)21411(sin sin 3 sin 5)35n h f t n t n h t t t ωπωωωπ∞==--=+++∑L 同理:对于如图2所示的三角波,函数表达式为: 4t (-t<)44()232(1) (t )44h T T f t t T T h T π?≤??=??-≤

傅里叶变换_百度文库.

傅里叶变换,拉普拉斯变换和Z 变换的意义来源:于理扬的日志 傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域都有着广泛的应用(例如在信号处理中, 傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量。 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。 傅里叶变换是一种解决问题的方法,一种工具,一种看待问题的角度。理解的关键是:一个连续的信号可以看作是一个个小信号的叠加, 从时域叠加与从频域叠加都可以组成原来的信号,将信号这么分解后有助于处理。 我们原来对一个信号其实是从时间的角度去理解的,不知不觉中,其实是按照时间把信号进行分割, 每一部分只是一个时间点对应一个信号值, 一个信号是一组这样的分量的叠加。傅里叶变换后, 其实还是个叠加问题, 只不过是从频率的角度去叠加, 只不过每个小信号是一个时间域上覆盖整个区间的信号, 但他确有固定的周期,或者说,给了一个周期,我们就能画出一个整个区间上的分信号,那么给定一组周期值(或频率值,我们就可以画出其对应的曲线,就像给出时域上每一点的信号值一样,不过如果信号是周期的话,频域的更简单,只需要几个甚至一个就可以了,时域则需要整个时间轴上每一点都映射出一个函数值。 傅里叶变换就是将一个信号的时域表示形式映射到一个频域表示形式;逆傅里叶变换恰好相反。这都是一个信号的不同表示形式。它的公式会用就可以,当然把证明看懂了更好。 对一个信号做傅里叶变换,可以得到其频域特性,包括幅度和相位两个方面。幅度是表示这个频率分量的大小, 那么相位呢, 它有什么物理意义?频域的相位与时域的相位有关系吗?信号前一段的相位(频域与后一段的相位的变化是否与信号的频率成正比关系。

傅里叶变换分析信号的缺点

傅里叶变换分析信号的缺点 基于傅里叶(Fourier)变换的信号频域表示,揭示了时间函数和频谱函数之间的内在联系,在传统的平稳信号分析和处理中发挥了极其重要的作用,很多理论研究和应用研究都把傅里叶变换当作最基本的经典工具来使用.但是傅里叶变换存在着严重的缺点:用傅里叶变换的方法提取信号频谱时,需要利用信号的全部时域信息,这是一种整体变换,缺少时域定位功能,因此必须对其加以改进. 傅里叶变换的特点及其局限性 设函数f(t)在(-,+)内有定义,且使广义积分 都收敛,则称(1)式定义的广义积分为函数f(t)的傅里叶变换,记为F{f(t)},(2)式定义的广义积分为逆傅里叶变换,记为{F()}。傅里叶变换可以完成从时域到频域的转换(正变换),也可以完成从频域到时域的转换(逆变换),但不能同时具有时域和频域信息。其核函数是,由于三角函数具有填满整个空间的特性,其在物理空间中是双向无限延伸的正弦波,在积分变换中体现为积分范围从+到-。因此,傅里叶变换是先天的非局限性,它对信号f(t)中体现任何局部信息处理都是相同的。而事实上,工程技术中的许多信号,如:语音信号、地震信号、心电图和各种电脉冲,他们的信号值只出现在一个短暂的时间间隔t内,以后快速减为零,t以外是未知的,可能为零,也可能是背景噪音,如果

用(1)式从信号中提取谱信号F(),就要取无限的时间量,使用过去的及将来的信号只为计算单个频谱,不能反映出随时间变化的频率,实际上我们需要的是确定的某个时间间隔内的频谱。这就使人们想到改进傅里叶变换使其能用来处理某个确定时间范围内的信号。Gabor提出的窗口傅里叶变换就是一个有效的方法。 另外,傅里叶变换之所得到广泛应用与透镜能实现傅里叶变换是分不开的。由公式 其中物平面为(,),焦平面为(),d0为物距,d1为象平面。要使=F{(,)},即准确实现傅里叶光学变换,只有在==f 时才能实现,否则将出现位相弯曲。并且,只有正透镜才能实现傅里叶变换,这些限制给工程技术中无疑增加了困难。这使得人们不得不寻求新得的方法,分数傅立叶变换不要求严频谱面,可根据需要在既包含空域信息也包括空频域信息的平面上进行处理,这使光学信息处理更具灵活性。 1傅里叶变换缺乏时间和频率的定位功能 傅里叶变换及其逆变换表示如下

信号处理中傅里叶变换简介

傅里叶变换 一、傅里叶变换的表述 在数学上,对任意函数f(x),可按某一点进行展开,常见的有泰勒展开和傅里叶展开。泰勒展开为各阶次幂函数的线性组合形式,本质上自变量未改变,仍为x,而傅里叶展开则为三角函数的线性组合形式,同时将自变量由x变成ω,且由于三角函数处理比较简单,具有良好的性质,故被广泛地应用在信号分析与处理中,可将时域分析变换到频域进行分析。 信号分析与处理中常见的有CFS(连续时间傅里叶级数)、CFT (连续时间傅里叶变换)、DTFT(离散时间傅里叶变换)、DFS(离散傅里叶级数)、DFT(离散傅里叶变换)。通过对连续非周期信号x c(t)在时域和频域进行各种处理变换,可推导出以上几种变换,同时可得出这些变换之间的关系。以下将对上述变换进行简述,同时分析它们之间的关系。 1、CFS(连续时间傅里叶级数) 在数学中,周期函数f(x)可展开为 由此类比,已知连续周期信号x(t),周期为T0,则其傅里叶级数为 其中,

为了简写,有 其中, 为了与复数形式联系,先由欧拉公式e j z=cos z+jsin z得 故有

令 则 对于D n,有 n≤0时同理。 故 CFS图示如下:

Figure 1 理论上,CFS对于周期性信号x(t)在任意处展开都可以做到无误差,只要保证n从-∞取到+∞就可以。在实践中,只要n取值范围足够大,就可以保证在某一点附近对x(t)展开都有很高的精度。 2、CFT(连续时间傅里叶变换) 连续非周期信号x(t),可以将其看成一连续周期信号的周期T0→∞。当然,从时域上也可以反过来看成x(t)的周期延拓。将x(t)进行CFS展开,有 若令 则 有

脉搏、语音及图像信号的傅里叶分析

脉搏、语音及图像信号的傅里叶分析 一、实验目的 1、了解常用周期信号的傅里叶级数表示。 2、了解周期脉搏信号、语音信号及图像信号的傅里叶分析过程 3、理解体会傅里叶分析的理论及现实意义 二、实验原理 任意一个周期为T 的函数f(t)都可以表示为傅里叶级数: 0001 0000000001()(cos sin )21()()1()cos()()1()sin()()n n n n n f t a a n t b n t a f t d t a f t n t d t b f t n t d t ππ π πππωωωωπωωωπωωωπ∞=---=++== =∑??? 其中0ω为角频率,称为基频,0a 为常数,n a 和n b 称为第n 次谐波的幅值。任何周期性非简谐交变信号均可用上述傅里叶级数进行展开,即分解为一系列不同次谐波的叠加。 对于如图1所示的方波,一个周期内的函数表达式为: (0t<)2() (-t 0)2h f t h ππ?≤??=??-≤

1202100022281()(1)()sin(21)21 811(sin sin 3sin 5) 35n n h f t n t n h t t t ωπωωωπ∞-==---=-++∑ 图1 方波 图2 三角波 从以上各式可知,任何周期信号都可以表示为无限多次谐波的叠加,谐波次数越高,振幅越小,它对叠加波的贡献就越小,当小至一定程度时(谐波振幅小于基波振幅的5%),则高次的谐波就可以忽略而变成有限次数谐波的叠加,这对设计仪器电路是很有意义的。 三、实验仪器 脉搏语音实验仪器,数字信号发生器,示波器 四、实验内容 1.傅里叶级数的合成 (1)利用数字信号发生器产生频率分别为100Hz 、300Hz 、500Hz 的正弦信号,并使其位相相同,振幅比为:1:1/3: 1/5,将上述三个信号,分别通过加法器输入到傅里叶分析仪,观察并记录其波形。 (2)利用数字信号发生器产生方波,输入到傅里叶分析仪,并将其与上述合成后的信号相比较。两者有何差异?试分析引起的原因,应如何消除? (3)利用数字信号发生器产生频率分别为200Hz 、600Hz 、1000Hz 的正弦信号,振幅比为:1:1/32:1/52,并且保证其相位相差180°,然后通过加法器输入到傅里叶分析仪,观察并记录其波形,并与数字信号发生器产生的三角波相比较。 (4)利用傅里叶分析仪分别产生方波与三角波,进行傅里叶分析,记录各正弦波频率以及相对的幅度之间的关系,并与上述加法器输入信号相比较。 2.滤波与选频分析 对上述(4)傅里叶分析的频谱,分别选择低频段和高频段信号通过傅里叶反变换,观察它们图像并导出保存,试分析低通滤波和高通滤波图像的区别。 3.周期信号傅里叶分析的应用: (1)“脉搏信号”的傅里叶分析 1)用傅里叶分析仪软件中提供的“脉搏信号”模块和压电晶体测试自己脉搏波的信号,观察你的脉搏信号。

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: 1 N=8; %原离散信号有8点 2 n=[0:1:N-1] %原信号是1行8列的矩阵 3 xn=0.5.^n; %构建原始信号,为指数信号 4 5 w=[-800:1:800]*4*pi/800; %频域共-800----+800 的长度(本应是无穷,高频分量很少,故省去) 6 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 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DFT(Discrete Fourier Transform)

与1中DTFT不一样的是,DTFT的求和区间是整个频域,这对 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) 虽然DFT相比DTFT缩减了很大的复杂度,但是任然有相当大的计算量,不利于信息的实时有效处理,1965年发现的DFT解决了这一问题。 实现代码: 1 N=64; %原离散信号有8点 2 n=[0:1:N-1] %原信号是1行8列的矩阵 3 xn=0.5.^n; %构建原始信号,为指数信号 4 Xk=fft(xn,N); 5 subplot(221); 6 stem(n,xn); 7 title('原信号'); 8 subplot(212); 9 stem(n,abs(Xk)); 10 title('FFT变换') 效果图: 分析:由图可见,fft变换的频率中心不在0点,这是fft算法造成的,把fft改为fftshift可以将频率中心移到0点。

常用傅里叶变换

时域信号 角频率表示的 傅里叶变换 弧频率表示的 傅里叶变换 注释 1 线性 2 时域平移 3 频域平移,变换2 的频域对应 4 如果值较大,则 会收缩到原 点附近,而 会扩 散并变得扁平.当 | a | 趋向无穷 时,成为狄拉克δ 函数。 5 傅里叶变换的二元 性性质。通过交换 时域变量和频域 变量得到. 6 傅里叶变换的微分 性质

7 变换6的频域对应8 表示和 的卷积—这就是卷 积定理 9 变换8的频域对应。[编辑]平方可积函数 时域信号 角频率表示的 傅里叶变换 弧频率表示的 傅里叶变换 注释 10 矩形脉冲和归一 化的sinc函数 11 变换10的频域对 应。矩形函数是理 想的低通滤波器, sinc函数是这类 滤波器对反因果 冲击的响应。

12 tri是三角形函数 13 变换12的频域对应 14 高斯函数exp( ? αt2)的傅里叶变换是他本身.只有当Re(α) > 0时,这是可积的。 15 光学领域应用较多 16 17 18 a>0 19 变换本身就是一个公式

20 J0(t)是0阶第一 类贝塞尔函数。 21 上一个变换的推 广形式; T n(t)是第 一类切比雪夫多 项式。 22 U n (t)是第二类切 比雪夫多项式。[编辑]分布 时域信号 角频率表示的 傅里叶变换 弧频率表示的 傅里叶变换 注释 23 δ(ω)代表狄拉克δ函数 分布.这个变换展示了狄 拉克δ函数的重要性:该 函数是常函数的傅立叶 变换 24 变换23的频域对应

25 由变换3和24得到. 26 由变换1和25得到,应用了欧拉公式: cos(at) = (e iat + e?iat) / 2. 27 由变换1和25得到 28 这里, n是一个自然数.δ(n)(ω)是狄拉克δ函数分布的n阶微分。这个变换是根据变换7和24得到的。将此变换与1结合使用,我们可以变换所有多項式。 29 此处sgn(ω)为符号函数;注意此变换与变换7和24是一致的. 30 变换29的推广. 31 变换29的频域对应. 32 此处u(t)是单位阶跃函数;此变换根据变换1和31得到.

常用傅里叶变换

常用傅里叶变换 Document number:NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

时域信号 角频率表示的 傅里叶变换 弧频率表示的 傅里叶变换 注释 1 线性 2 时域平移 3 频域平移,变换2 的频域对应 4 如果值较大, 则会收缩 到原点附近,而 会扩 散并变得扁平.当 |?a?|?趋向无穷 时,成为。 5 傅里叶变换的二元 性性质。通过交换 时域变量和频域 变量得到. 6 傅里叶变换的微分 性质 7 变换6的频域对应

8 表示和 的卷积—这就是9 变换8的频域对 应。 []平方可积函数 时域信号 角频率表示的 傅里叶变换 弧频率表示的 傅里叶变换 注释 10 和归一化的 11 变换10的频域对 应。矩形函数是 理想的低通滤波 器,是这类滤波 器对冲击的响 应。 12 tri?是 13 变换12的频域对 应

14 exp( ? αt2)的傅里叶变换是他本身.只有当Re(α) > 0时,这是可积的。 15 领域应用较多 16 17 18 a>0 19 变换本身就是一个公式 20 J0(t)?是。 21 上一个变换的推广形式;?T n(t)?是。 22 ???? U n?(t)是。

[]分布 时域信号 角频率表示的 傅里叶变换 弧频率表示的 傅里叶变换 注释 23 δ(ω)代表分布.这个变换 展示了狄拉克δ函数的 重要性:该函数是常函 数的傅立叶变换 24 变换23的频域对应 25 由变换3和24得到. 26 由变换1和25得到,应 用了:?cos(at) = (e iat?+?e???iat) / 2. 27 由变换1和25得到 28 这里,?n是一个.δ(n)(ω)是 狄拉克δ函数分布的n 阶微分。这个变换是根 据变换7和24得到的。 将此变换与1结合使 用,我们可以变换所 有。

第三章傅里叶变换分析.doc

第三章 傅里叶变换分析 1.什么是频谱?如何得到信号的频谱? 目前我们熟悉的是信号幅度随着时间变化而变化的常见表示方式,比如正弦信号的幅度随着时间按正弦函数的规律变化;另一方面,对于正弦信号,如果知道其振幅、频率和相位,则正弦信号的波形也惟一确定。根据这个原理和傅里叶级数理论,满足一定条件的周期信号都可以分解为不同频率的正弦分量的线性组合,从而我们用各个正弦分量的频率-幅度、频率-相位来表示周期信号的描述方式就称为周期信号的频谱表示,随着对信号研究的深入,我们将周期信号的频谱表示又推广到非周期信号的频谱表示,即通常的傅里叶变换。 对于周期信号,其频谱一般用傅里叶级数表示,而傅里叶级数的系数就称为信号的频谱: ()0110111()cos sin cos()T n n n n n n f t a a n t b n t c c n t ωωω?∞∞ ===++=++∑∑ 或 1()jn t T n n f t F e ω∞=-∞= ∑ 其中: 122 00 1() 0,1,2,...,1() 1,2, (2) T jn t T n T n n n F f t e dt n T F a jb n F a ω--==±±±∞=-=∞=? 对于非周期信号,其频谱一般用傅里叶变换表示: 1 ()()2j t f t F j e d ωωωπ ∞-∞=? 其中: ()() j t F j f t e dt ωω∞--∞=? 2.周期信号和非周期信号的频谱有何不同? 周期信号的频谱可以用傅里叶级数表示,它是离散的、非周期的和收敛的。 而非周期信号的频谱用傅里叶变换表示,它是连续的、非周期的和收敛的。若假设周期信 号为()T f t , 非周期信号为0() ()220 otherwise T T T f t t f t ?-<≤?=???,并假设周期信号()T f t 的傅里叶级数 的系数为n F ,非周期信号0()f t 的傅里叶变换为()F j ω,则有如下的关系:

常用函数傅里叶变换

常用函数傅里叶变换 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

附录A 拉普拉斯变换及反变换1.表A-1 拉氏变换的基本性质

2.表A-2 常用函数的拉氏变换和z变换表

3. 用查表法进行拉氏反变换 用查表法进行拉氏反变换的关键在于将变换式进行部分分式展开,然后逐项查表进行反变换。设)(s F 是s 的有理真分式 11 10 111)()()(a s a s a s a b s b s b s b s A s B s F n n n n m m m m ++++++++==---- (m n >) 式中系数n n a a a a ,,...,,110-,m m b b b b ,,,110- 都是实常数;n m ,是正整数。按代数定理可将)(s F 展开为部分分式。分以下两种情况讨论。 ① 0)(=s A 无重根 这时,F(s)可展开为n 个简单的部分分式之和的形式。 ∑=-=-++-++-+-=n i i i n n i i s s c s s c s s c s s c s s c s F 122 11)( (F-1) 式中,n s s s ,,,21 是特征方程A(s)=0的根。i c 为待定常数,称为F(s)在 i s 处的留数,可按下式计算: )()(lim s F s s c i s s i i -=→ (F-2) 或 i s s i s A s B c ='=)() ( (F-3) 式中,)(s A '为)(s A 对s 的一阶导数。根据拉氏变换的性质,从式(F-1)可求得原函数

典型信号的傅里叶变换

例9.1 试将图9.3中所示的非正弦周期信号(称为方波信号)展成傅里叶级数。 解 根据图上所示信号的波形,可知其既对称于纵轴,又具有半波对称性质,所以它是兼有奇谐波函数性质的偶函数。依照上述定理,此信号的傅里叶级数中必定只含有余弦的奇次谐波项,因此只需按公式 ()2 04cos T km A f t k tdt T ω= ? 计算A km 。 对图上的波形图可以写出 ()04 42 T A t f t T T A t ?

故有 4044444sin 2sin T T km T A A B t k tdt t A k tdt T T T T ωω?? = -- ??? ?? 参照积分公式 211 sin sin cos x axdx ax x ax a a = -? 可算出 22 22 81,5,9,83,7,11km A k k B A k k ππ?=??=? ?-=? ? 于是所欲求的傅里叶级数 ()2222 8111 sin sin 3sin 5sin 7357 A f t t t t t ωωωωπ?? = -+-+ ??? 。 例9.3 已知一如图9.5所示的信号波形,试求其傅里叶级数。 图9.5 例9.3用图 解 此信号对原点对称,是奇函数,且又是半波横轴对称,所以其傅里叶级数仅是正弦奇次谐波分量组成。由于 ()022 T A t f t T A t T ?

常用傅里叶变换表

弧频率表示的时域信号注释傅里叶变换 线性1 时域平移2 频域平移3 , 变换2的频域对应 会收缩值较大,则如果 4 会扩而到原点附近,a趋向 | | . 散并变得扁平当无穷时,成为函数。 Delta 通过傅里叶变换的二元性性质。

5 交换时域变量和频域变量 . 得到 6 傅里叶变换的微分性质 变换7 6的频域对应 表示和的卷积—这 8就卷积定 9 矩形脉冲和归一化的sinc函数 变换10的频域对应。矩形函数是理

想的低通滤波器,sinc函数是这类10 滤波器对反因果冲击的响应。 tri是三角形函数 11 12 变换12的频域对应 2t) ?α的傅里叶变 exp( 高斯函数 换是他本身. 只有当 Re(α) 13 > 0时,这是可积的。 14 15

a>0 16 17 变换本身就是一个公式 δ(ω) 代表狄拉克δ函数分布. 这个变换展示了狄拉克18 δ函数的重要性:该函数是常函数的傅立叶变换 19 变换23的频域对应 20 由变换3和24得到. 由变换1和25得到,应用了欧拉公 21 iat?iat eeat) / 2. 式: cos() = ( +

22 由变换1和25得到 n)(n(ω) . δ这里, 自然数是一个n阶微分。函数分布的是狄拉克δ 这个变换是根据变换23 7和24得到的。将此变换与1结合使用,我们可以变换所有多项式。 此处sgn(ω)为符号函数;注意此变 24 换与变换7和24是一致的. 25 变换29的推广. 26 变换29的频域对应. ut)是单位阶跃函数此处(; 此变换 27

根据变换1和31得到. uta > 0. ,且()是单位阶跃函数28 狄拉克梳状函数——有助于解释或34 理解从连续到离散时间的转变.

傅里叶变换常用公式

(正弦和/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,傅立叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅立叶变换和离散傅立叶变换。最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具被提出的。 简介 Fourier transform或Transformée de Fourier有多个中文译名,常见的有“傅里叶变换”、“付立叶变换”、“傅立叶转换”、“傅氏转换”、“傅氏变换”、等等。 傅立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,傅立叶变换用正弦波作为信号的成分。 傅里叶变换定义 f(t)是t的周期函数,如果t满足狄里赫莱条件:在一个以2T为周期内f(X)连续或只有有限个第一类间断点,附f(x)单调或可划分成有限个单调区间,则F(x)以2T为周期的傅里叶级数收敛,和函数S(x)也是以2T为周期的周期函数,且在这些间断点上,函数是有限值;在一个周期内具有有限个极值点;绝对可积。则有下图①式成立。称为积分运算f(t)的傅立叶变换,

②式的积分运算叫做F(ω)的傅立叶逆变换。F(ω)叫做f(t)的象函数,f(t)叫做 F(ω)的象原函数。F(ω)是f(t)的象。f(t)是F(ω)原象。 ①傅立叶变换 ②傅立叶逆变换 傅里叶变换在物理学、电子类学科、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域都有着广泛的应用(例如在信号处理中,傅里叶变换的典型用途是将信号分解成频率谱——显示与频率对应的幅值大小)。傅里叶变换相关 * 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;

傅里叶变换在信号与系统系统中的应用

河北联合大学 本科毕业设计(论文) 题目傅里叶变换在信号与系统中的应用 院系理学院 专业班级07数学一班 学生姓名刘帅 学生学号200710050113 指导教师佟玉霞 2011年5月24日

题目傅里叶变换在信号与系统中的应用 专业数学与应用数学姓名刘帅学号200710050113 主要内容、基本要求、主要参考资料等 主要内容 傅里叶变换是一种重要的变换,且在与通信相关的信号与系统中有着广泛的应用。本文主要研究傅里叶变换的基本原理;其次,掌握其在滤波,调制、解调,抽样等方面中的应用。分析了信号在通信系统中的处理方法,通过傅里叶变换推导出信号调制解调的原理,由此引出对频分复用通信系统的组成原理的介绍。 基本要求 通过傅里叶变换实现一个高通滤波,低通滤波,带通滤波。用傅里叶变换推导出信号调制解调的原理。通过抽样实现连续信号离散化,简化计算。另外利用调制的原理推导出通信系统中的时分复用和频分复用。 参考资料 [1]《信号与系统理论、方法和应用》徐守时著中国科技大学出版社 2006年3月修订二版 [2]《信号与系统》第二版上、下册郑君里、应启珩、杨为理著高等教育出版社 [3]《通信系统》第四版 Simon Haykin 著宋铁成、徐平平、徐智勇等译沈 连丰审校电子工业出版社 [4]《信号与系统—连续与离散》第四版 Rodger E.Ziemer 等著肖志涛等译 腾建辅审校电子工业出版社 [5]《现代通信原理》陶亚雄主编电子工业出版社 [6]《信号与系统》乐正友著清华大学出版社 [7]《信号与线性系统》阎鸿森、王新风、田惠生编西安交通大学出版社 [8]《信号与线性系统》张卫钢主编郑晶、徐琨、徐建民副主编西安电 子科技大学出版社 [9] https://www.360docs.net/doc/7d13156715.html,/view/191871.htm//百度百科傅里叶变换 [10]《通信原理》第六版樊昌信曹丽娜编著国防工业出版社 [11]A.V.Oppenheim,A.S.Willsky with S.H.Nawab.Siganals and systems(Second edition).Prentice-Hall,1997.中译:刘树棠。信号与系统。西安交通工业大学出版社 完成期限 指导教师 专业负责人

常用傅里叶变换

时域 信号 角频率 表示的 傅里叶 变换 弧频率 表示的 傅里叶 变换 注释 1 线性 2 时域平移 3 频域平移,变换2的频域对应 4 如果值较大,则会收缩到原点附近,而会扩散并变得扁平. 当|?a?|?趋向无穷时,成为狄拉克δ函数。 5 傅里叶变换的二元性性质。通过交换时域变量和频域变量得到. 6 傅里叶变换的微分性质 7 变换6的频域对应 8 表示和的卷积—这就是卷积定理 9 变换8的频域对应。 [编辑]平方可积函数

换换 10 矩形脉冲和归一化的sinc函数 11 变换10的频域对应。矩形函数是理想的低通滤波器,sinc函数是这类滤波器对反因果冲击的响应。 12 tri?是三角形函数 13 变换12的频域对应 14 高斯函数exp( ? αt2)的傅里叶变换是他本身.只有当Re(α) > 0时,这是可积的。 15 光学领域应用较多 16 17 18 a>0 19 变换本身就是一个公式 20 J0(t)?是0阶第一类贝塞尔函数。 21 上一个变换的推广形式;?T n(t)?是第一类切比雪夫多项式。 22 U n?(t)是第二类切比雪夫多项式。 [编辑]分布

时域信号角频率 表示的 傅里叶 变换 弧频率 表示的 傅里叶 变换 注释 23 δ(ω)代表狄拉克δ函数分布.这个变换展示了狄拉克δ函数的重要性:该函数是常函数的傅立叶变换 24 变换23的频域对应 25 由变换3和24得到. 26 由变换1和25得到,应用了欧拉公式:?cos(at) = (e iat?+?e???iat) / 2. 27 由变换1和25得到 28 这里,?n是一个自然数.δ(n)(ω)是狄拉克δ函数分布的n阶微分。这个变换是根据变换7和24得到的。将此变换与1结合使用,我们可以变换所有多项式。 29 此处sgn(ω)为符号函数;注意此变换与变换7和24是一致的. 30 变换29的推广. 31 变换29的频域对应. 32 此处u(t)是单位阶跃函数;此变换根据变换1和31得到. 33 u(t)是单位阶跃函数,且a?> 0. 34 狄拉克梳状函数——有助于解释或理解从连续到离散时间的转变.

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