典型信号的傅里叶变换
典型信号的傅里叶变换

f
t 非 周周 期期
统一的分析方法:傅里叶变换
由欧拉公式
cos0t
1 2
e j0t
e j0t
sin0t
1 2j
e j0t
e j0t
已知
1 2π
由频移性质
1 ej 0 t 2 0
1 ej0 t 2 0
cos0t
同理
1 2
2π
0
2π
0
π
0
π
0
sin0t jπ 0 jπ 0
dt
t
2
E
ejt d t E
e
j
t
e
jt
dt
E
e
j
t
e
jt
dt
2
4
4
ESa
E
2
Sa
π
E
2
Sa
π
F
E sin
1
2
π
E Sa
1 2
π
F
E
E
2
O π 2π 3π
其频谱比矩形脉冲更集中。
4π
•冲激函数 •冲激偶 •单位阶跃函数
F( ) t ej t d t 1
f t
1
O
t
F
1
O
t看作
1 的矩形脉冲,
0时, B
冲激函数积分是有限值,可以用公式求。而u(t)不
满足绝对可积条件,不能用定义求。
(t) 1 ( ) 1
2π
f t
1
O
t
F
1
O
F
1
O
1 f t
信号与系统(郑君里第二版)讲义第三章 傅里叶变换

t0
⎧0 ⎪T cos(mω1t )cos(nω1t )dt = ⎨ 1 ⎪2 ⎩T1
m≠n m=n≠0 m=n=0
∫
∫
t0 +T1
t0
0 ⎧ ⎪T sin (mω1t )sin (nω1t )dt = ⎨ 1 ⎪ ⎩2
m≠n m=n≠0
t0 +T1
t0
sin (mω1t )cos(nω1t )dt = 0 ,对于所有的 m 和 n
n =1
⎧ ⎪d 0 = a 0 ⎪ 2 2 ⎨d n = a n + bn ⎪ an ⎪θ n = arctan bn ⎩
n = 1,2,3,L n = 1,2,3,L
三、虚指数形式的傅里叶级数 任何周期信号 f (t ) 可以分解为
f (t ) =
n =−∞
∑ Fe
n
∞
jnω1t
傅里叶系数:
Fn = 1 t0 +T1 f ( t ) e − jnω1t dt ∫ t 0 T1
f (t )
E 2
−
T1 2
0
T1 2
t
奇函数的傅里叶级数展开式的系数为: a0 = an = 0
4 bn = T1
Fn = −
∫ f (t )sin (nω t )dt
1
T1 2 0
1 π jbn , ϕ n = − 2 2
6
奇函数的 Fn 为虚数。在奇函数的傅里叶级数中不会含有余弦项,只可能含 有正弦项。 3、奇谐函数(半波对称函数) 若波形沿时间轴平移半个周期并相对于该轴上下反转, 此时波形并不发生变 化,即满足 ⎛ T ⎞ f (t ) = − f ⎜ t ± 1 ⎟ 2⎠ ⎝ 这样的函数称为半波对称函数或称为奇谐函数。 奇谐函数的傅里叶级数展开式的系数为: a0 = 0 an = bn = 0 ( n 为偶数) ( n 为奇数)
――傅里叶变换

第三章傅里叶变换(一)三角函数形式的傅里叶级数满足狄利赫里条件的周期函数f。
)可由三角函数的线性组合来表示,若f(t)的周期为T,角频率3 =之,频率f =',傅里叶级数展开表达式 1 1 T 1 T1 1为f (t)= a +£[a cos(〃3t)+ b sin (〃3t)n=1各谐波成分的幅度值按下式计算a = —f t o+T1 f (t)dto T t o a =」t o+T1 f (t)cos (n3 t)dt n T t1ob = — j t o+ T1 f (t)sin(n3 t)dt n T t1o其中n = 1,2, •••狄利赫里条件:(1)在一个周期内,如果有间断点存在,则间断点的数目应是有限个;(2)在一个周期内,极大值和极小值的数目应是有限个;(3)在一个周期内,信号是绝对可积的,即』t o+T|f (t)dtt等于有限值。
t o(二)指数形式的傅里叶级数周期信号的傅里叶级数展开也可以表示为指数形式,即f (t)= £F (n3)ej n31 n1n二一8其中F = — f t o+T1f 0-加3 t dt n T1 t o 其中n为从一8到+8的整数。
3.1m号的傅里叶级!瞬析(三)函数的对称性与傅里叶系数的关系(1)偶函数由于f。
)为偶函数,所以f(t)sin(旭t)为奇函数,则1b = — J t o+ T i f (t)sin (n① t)dt = 0 n T t11 0所以,在偶函数的傅里叶级数中不会含有正弦项,只可能含有直流项和余弦项。
(2) 奇函数由于f (t)为奇函数,所以f(t)cos (n o t )为奇函数,则1a =— J t0+T f (tb t = 00 T t10a = — J t0+T1 f (t)cos (n0 t)dt = 0 n T t11t0所以,在奇函数的傅里叶级数中不会含有直流项和余弦项,只可能包含正弦项(3)奇谐函数(f (t )=-f [ t + T ])I 27半波对称周期函数的傅里叶级数中,只会含有基波和奇次谐波的正、余弦项,而不会含有偶次谐波项,这也是奇谐函数名称的由来。
信号课件第三章傅里叶变换

• 任何周期函数在满足狄义赫利的条件下,可以展成正交函 数线性组合的无穷级数。如果正交函数集是三角函数集或 指数函数集,此时周期函数所展成的级数就是“傅里叶级 数”。
T1 T1 T1 2
f (t) sin n1tdt 0
2 T1
a0 T1
2
an T1
2 T1
T21
2 T1
2
f (t)dt
f (t) c
2f T1 0
osn1tdt
(t)dt
4 T1
T1 2
0
f (t) cosn1tdt
所以,在偶函数的傅里叶级数中不会有正弦项,只可能 含有(直流)和余弦分量。
α>0
F (w) f (t)e jwt dt ete jwt dt 1
0
jw
f (t) 1
t
F(w) 1
2 w2
1/ F( j)
(
)
arctan(
)
( )
/2
/2
2、双边指数信号
f (t)
f (t) e t α>0
1
2/ F()
F (w) f (t)e jwt dt
dt
E
e jnw1t
/2
E
e jnw1 / 2 e jnw1 / 2
T / 2
T
jnw1
T
/ 2
jnw1
Ts
t
2E T
e jnw1 / 2 e jnw1 / 2 2 jnw1
3.5-7 典型非周期信号的傅里叶变换

X ( jω ) 称 为 x ( t )的 频 谱
ω +a
2
2
;
X ( jω ) = − tan ( ) a
2a ω 2 + a2
= EτSa(
ω
u (t ) ← X ( jω ) = →
( t ≤ τ2 ) ( t > τ2 )
← F( jω) →
ωτ
2
)=
sin(
ωτ
2
)
ωτ
2
补充:
1, sin Bt x(t ) = ← X ( jω ) → πt 0, | ω |< B | ω |> B
F( jω)
δ (t )
t
1
jω 单位冲激函数的频谱等于常数,也就是说, 单位冲激函数的频谱等于常数,也就是说,在整个频率 范围内频谱是均匀的。这种频谱常常被叫做“均匀谱” 范围内频谱是均匀的。这种频谱常常被叫做“均匀谱”或 白色频谱” “白色频谱”。 矩形方波演变成冲激函数.exe 单位冲激函数可矩形脉冲取极限 单位冲激函数.exe 其傅立叶变换也可类似推得. 得到 其傅立叶变换也可类似推得
∞
− jωt
dω = ∫−∞ F ( x)e
∞
− jxt
dx
2πf (−ω) = ∫−∞ F( x)e− jxω dx
∞ ∞ − jωt
x ⇒t
= ∫−∞ F(t )e dt ↔ F(t )
若f (t)为偶函数,则f (−ω) = f (ω)
所以有: 所以有:若
f (t ) ↔ F(ω)
则 F(t ) ↔2π f (ω)
为偶函数, 若f(t)为偶函数,则时域和频域完全对称。 为偶函数 则时域和频域完全对称。 直流和冲激函数的频谱的对称性是一例子。 直流和冲激函数的频谱的对称性是一例子。
8个典型信号的傅里叶变换

8个典型信号的傅里叶变换1. 常数信号(直流信号)这个常数信号啊,就像一个超级稳定的家伙,一直保持一个值不变。
它的傅里叶变换可有趣啦,就是一个冲激函数(狄拉克函数)在频率为0的地方。
你可以想象啊,常数信号就只有一个频率成分,那就是0频率,就像一个静止不动的状态在频率域里的表示呢。
2. 正弦信号。
正弦信号就像一个有规律的摇摆舞者。
它的傅里叶变换呢,是在正负它的角频率处有两个冲激函数。
比如说一个正弦函数Asin(ω_0t),在频率ω = ω_0和ω=-ω_0的地方有两个冲激。
这就好像在说,正弦信号就只有一个频率在那欢快地跳动,这个频率就是它自己的角频率ω_0,一正一负就像在频率轴上对称地站着两个代表它的小尖刺。
3. 余弦信号。
余弦信号跟正弦信号是近亲呢。
Acos(ω_0t)的傅里叶变换也是在正负它的角频率处有两个冲激函数。
不过和正弦信号有点小区别,就像是两个风格相似但又有点不同的舞者。
余弦信号的傅里叶变换,那两个冲激函数就像是在频率轴上标记着它自己独特的角频率ω_0的两个小灯塔。
4. 单位冲激信号(狄拉克函数)这个单位冲激信号啊,就像一个超级突然的小爆炸,瞬间爆发然后就没了。
它的傅里叶变换可神奇了,是一个常数1。
你想啊,这个小爆炸包含了所有频率成分,就像一个超级大杂烩,在频率域里就变成了一个平坦的1,就好像所有频率都被它平等对待,一股脑儿地全在里面了。
5. 矩形脉冲信号。
矩形脉冲信号就像一个突然冒出来又突然消失的小方块。
它的傅里叶变换是Aτ Sa((ωτ)/(2)),这里的A是脉冲的幅度,τ是脉冲的宽度,Sa函数是(sin x)/(x)。
这个变换就像是把矩形脉冲信号这个小方块在时间域的信息,分散到了频率域里,就像把一个集中的小方块打散成了好多频率成分,那些频率成分按照Sa函数的规律分布着。
6. 三角脉冲信号。
三角脉冲信号就像一个小山峰。
它的傅里叶变换是Aτfrac{Sa^2((ωτ)/(2))}{ω^2}。
傅立叶变换(FT)

t
(a)FS项数越多,合成波形误 差越小; (b)低频分量组成方波的主体,高频分 量主要影响脉冲前沿; (c)不论n为多大,在间断点总有9% 的 偏差,称为吉布斯现象。
n=5 n=3
9% E
0
/2
t
§2-3 非周期信号频谱分析— 傅里叶变换(FT)
2.3-1 FT 定义 周期信号的频谱谱线的间隔为 周期信号的频谱谱线的长度为
(4) 带宽只与脉冲脉宽有关,而与脉高和周期均无关。信号 带宽定义为=0~2/ 这段范围,即 B=2/ 或 f B=1/
(5) 时域参数对频谱的影响
f(t)
E
2E 5
傅里叶频谱
cn
T1=5
- /2 0 /2
T1
2 T1
t
E 5
0
2/
4/
6/
- /2 0 /2
f (t )e jn t dt
1
F (ω) lim F (nω1 )T1 lim
T1
F (ω) f (t )e jt dt
T 1 2 T1 2
f (t )e jn t dt
FT变换
f(t)
F(n1)
傅立叶变换FT
F(0)
…
-T1 - /2 0 /2 T1
1 jn 1t f (t )e dt T1
2
Ee jn 1t dt
2
Eτ T1
sin(
nτ ) T1 nω1τ Eτ Sa ( ) nτ T1 2 T1
1
所以
nω1 jn t Eτ j f (t ) Sa( )e | Fn | e e jn t T 2 n 1 n
常用信号的傅里叶变换

常用信号的傅里叶变换傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的数学工具。
它是以法国数学家傅里叶的名字命名的,用于分析信号的频谱成分。
在信号处理和通信领域,傅里叶变换被广泛应用于信号的频谱分析、滤波、解调和压缩等方面。
1. 正弦信号的傅里叶变换正弦信号是最简单的周期信号之一,它可以表示为一个频率和幅度确定的正弦函数。
对于一个正弦信号,它的傅里叶变换是一个由两个峰值组成的频谱图。
其中一个峰值位于正弦信号的频率上,另一个峰值位于负频率上,其幅度与正弦信号的幅度相等。
2. 方波信号的傅里叶变换方波信号是一种以方波函数为基础的周期信号。
方波信号可以表示为一系列正弦信号的叠加,其傅里叶变换是一个由多个峰值组成的频谱图。
频谱图上的峰值对应于方波信号中各个频率的成分。
3. 矩形脉冲信号的傅里叶变换矩形脉冲信号是一种在有限时间内突然变化的信号。
它在时域上表现为一个宽度有限的矩形脉冲,其傅里叶变换是一个以脉冲宽度为主要参数的频谱图。
频谱图上的峰值表示了矩形脉冲信号中各个频率的成分。
4. 高斯信号的傅里叶变换高斯信号是一种以高斯函数为基础的连续非周期信号。
高斯信号在时域上呈钟形分布,其傅里叶变换是一个以高斯函数为形状的频谱图。
频谱图上的峰值表示了高斯信号中各个频率的成分。
5. 三角波信号的傅里叶变换三角波信号是一种以三角函数为基础的周期信号。
三角波信号可以表示为一系列正弦信号的叠加,其傅里叶变换是一个以基频为主要参数的频谱图。
频谱图上的峰值对应于三角波信号中各个频率的成分。
6. 音频信号的傅里叶变换音频信号是一种连续时间的信号,它可以通过傅里叶变换转换为频域信号进行分析。
音频信号的傅里叶变换可以得到音频信号的频谱图,从而可以对音频信号进行频谱分析、滤波和合成等操作。
7. 语音信号的傅里叶变换语音信号是一种声音信号,它可以通过傅里叶变换转换为频域信号进行分析。
语音信号的傅里叶变换可以得到语音信号的频谱图,从而可以对语音信号进行声音分析、语音识别和语音合成等操作。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
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 ⎧ <⎪⎪=⎨⎪- <⎪⎩≤≤
将上式代入A km ,便得
4
2044cos cos T T km T A A k tdt A k tdt T ωω⎡⎤=-⎢
⎥⎣⎦⎰⎰ 42
0444cos cos T T T A A k tdt k tdt T T
ωω=-⎰⎰ {}
42044sin sin T T T A k k Tk ωωω
=- 41,5,9,43,7,11A
k k A k k ππ
⎧ =⎪⎪=⎨
⎪- =⎪
⎩
于是,信号的傅里叶级数
()4111
cos cos3cos5cos 7357A f t t t t t ωωωωπ⎛⎫
=
-+-+ ⎪⎝⎭
图9.3 方波信号 图9.4 三角波信号
例9.2 试求图9.4所示三角波信号的傅里叶级教。
解 视察一下所给的波形可以知道,它既是原点对称又是半波横轴对称。
因此,其傅里叶级数仅由正弦奇次谐波分量组成。
由于
()404
4242
A
T t t T
f t A T T t A t 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
⎧
<⎪⎪=⎨⎪-<⎪⎩≤≤
故有
{
}20
044sin cos T T km A
B A k tdt k t
T Tk ωωω==-⎰
41,3,5,7,A
k k π
== 于是,所求级数
()4111
sin sin 3sin 5sin 7357A f t t t t t ωωωωπ⎛⎫
=
++++ ⎪⎝⎭。
(注:专业文档是经验性极强的领域,无法思考和涵盖全面,素材和资料部分来自网络,供参考。
可复制、编制,期待你的好评与关注)。