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数字信号处理入门学习总结(傅里叶分析)

傅里叶变换到计算机实现

傅里叶变换到计算机实现 2013/8/16 Guan Jun 就拿我自身的例子来说,开始接触FFT (快速傅里叶变换)的时候并不是很熟悉,但是这种计算方法的确实很好用。那么,这个doc 我想说的就是,如何从三角变换到FFT 。 01 11 ()(c o s ()s i n ()) n n n f x a a n t b n t ωω+∞ ==++∑,这是说一个周期性函数(T 1)可以分解为不同频率的三角函数的叠加,1 1 1 1 11cos()(e e )/2,sin()(e e )/2jn t jn t jn t jn t n t n t j ωωωωωω--=+=-,带到原函数中,经过整理,令1()()/2n n F n a jb ω=-,1 1()()e jn t f x F n ωω+∞-∞ =∑,再把,n n a b 的表达式(高数书或者 信号与系统说的很清楚)带入1()F n ω中,我们就可以得到11 111 ()()e jn t T F n f x dt T ωω-= ?。以上是周期性函数的傅里叶变换,注意的是1()F n ω画出来的图是:在x 轴上频率ω的坐标为 11111...2,1,0,1,2... n ωωωωωω==--,即一系列间隔为1ω的点,另外也就是说,周期函数的傅里叶变换为频域之后,是分立的频谱,不是连续的。举个栗子,cos(2)x π函数是周期性函数吧,其频率(角频率)为2π,也可写成1,也就是在11f ω±±或者会有值,其余地方就没有。其实到这里,真的不难,因为求1()F n ω也就是带入公式的事么,不借助软件我们都能算好。但是,偏偏有那么一些人没事干非要去研究非周期性函数的傅里叶函数,然后搞出一大堆理论,让我们去学… 废话不多说,如果是非周期性,是不是可以理解为周期无限大?这里的非周期函数也可由周期函数组成,例如在-1x ≤≤1上,()cos(2)f x x π=,其余等0.这是不是非周期性函数?答案很显然.如果非周期性,那么公式不再适用,为什么?这得问数学系的人了。怎么办,把公式变变,1T 移到左边,1n ωω写成(此时频谱是连续的了,为什么,我也不晓得…)那么我 们就将看到最为熟悉的函数:+-()()e j t F f x dt ωω∞ -∞ = ? ,+-1 ()()e 2j t f x F d ωωωπ ∞ ∞ = ?(也有书本写成: +2-()()e j ft F f f x dt π∞ -∞ = ? ,+2-()()e j ft f x F f d f π∞ ∞ = ?).就是把f ωπ写成2,而()() F F f ω中的坐标换成 自此,我们就开始学习一大堆公式,性质啊,我觉得这些性质不是不重要,而是没有实际的 应用!为什么我这么说,因为我们用傅里叶变换,是为了什么?服务于我们的数据,没错,是数据!一堆数据给你,你能看出这函数包含的频率?你能提炼出原函数吗?Okay ,你什么都没有,怎么办,望洋兴叹。 最近写的论文中,我就用到了FFT ,我有图像的曲线,有曲线的数据,而且曲线明显是正余弦函数(只相差/2π相位).大概的频率我也能看出来,但是!这个曲线并不完美,有瑕疵,但是我束手无策,这时计算机粉墨登场了,经过分析我也看出原来还是有很小的其他频率成分包含在里面。也许对傅里叶变换感兴趣的童鞋看过不少人的介绍,说时间连续,时间不连续,频谱连续,频谱不连续。2?2=4,这4种绕来绕去足以崩溃你(这里崩溃作动词).其实,时间连续,就是我上面讲的两种,但一个是周期性函数,一个是非周期,对应的频谱就是分立,连续。那么时间(有时候不一定是时间,也可能是位置)不连续怎么办,其实大多数应用的就是这种方法,就是我们说的采谱,说简单点就是每隔一段时间(距离)采一个点,采点间隔相同,一个点一个值.

傅里叶(Fourier)级数的指数形式与傅里叶变换

傅里叶(Fourier )级数的指数形式与傅里叶变换 专题摘要:根据欧拉(Euler )公式,将傅里叶级数三角表示转化为指数表示,进而得到傅里叶积分定理,在此基础上给出傅里叶变换的定义和数学表达式。 在通信与信息系统、交通信息与控制工程、信号与信息处理等学科中,都需要对各种信号与系统进行分析。通过对描述实际对象数学模型的数学分析、求解,对所得结果给以物理解释、赋予其物理意义,是解决实际问题的关键。这种数学分析方法主要针对确定性信号的时域和频域分析,线性时不变系统的描述以及信号通过线性时不变系统的时域分析与变换域分析。所有这些分析方法都离不开傅里叶变换、拉普拉斯变换和离散时间系统的z 变换。而傅里叶变换的理论基础是傅里叶积分定理。傅里叶积分定理的数学表达式就是傅里叶级数的指数形式。 不但傅里叶变换依赖于傅里叶级数,就是纯数学分支的调和分析也来源于函数的傅里叶级数。因此,傅里叶级数无论在理论研究还是在实际应用中都占有非常重要的地位。我们承认满足狄里克莱(Dirichlet )条件下傅里叶级数的收敛性结果,不去讨论和深究傅里叶展式的唯一性问题。 傅里叶级数的指数形式 一个以T 为周期的函数)(t f ,在]2 ,2[T T 上满足狄里克莱条件:1o

)(t f 连续或只有有限个第一类间断点;2o 只有有限个极值点。那么)(t f 在]2 ,2[T T - 上就可以展成傅里叶级数。在连续点处 ∑∞ =++=1 )sin cos (2)(n n n t n b t n a a t f ωω, (1) 其中 T πω2= , ),2,1,0(,cos )(2 22Λ==?-n dt t n t f T a T T n ω, (2) ),3,2,1(,sin )(2 22 Λ==?-n dt t n t f T b T T n ω, (3) 根据欧拉(Euler )公式:θθθsin cos j e j +=,(1)式化为 ∑∞=--?? ????-+++=10222)(n t jn t jn n t jn t jn n j e e b e e a a t f ωωωω ∑∞=-?? ? ???++-+=10222n t jn n n t jn n n e jb a e jb a a ωω, (4) 若令 dt t f T c T T ?-=22 0)(1 Λ,3,2,1,)(1 ]sin )[cos (1 sin )(1cos )(1222 2222 22==-=-=-=????-----n dt e t f T dt t n j t n t f T dt t n t f T j dt t n t f T jb a c T T t jn T T T T T T n n n ωωωωω Λ,3,2,1,)(1 22 ==?--n dt e t f T c T T t jn n ω 综合n n c c c -,,0,可合并成一个式子 Λ,2,1,0,)(1 22 ±±==?--n dt e t f T c T T t jn n ω, (5)

傅里叶分析报告教程(完整版)

傅里叶分析之掐死教程(完整版)更新于2014.06.06 Heinrich · 6 个月前 作者:韩昊知乎:Heinrich 微博:@花生油工人知乎专栏:与时间无关的故事 谨以此文献给大连海事大学的吴楠老师,柳晓鸣老师,王新年老师以及张晶泊老师。 转载的同学请保留上面这句话,谢谢。如果还能保留文章来源就更感激不尽了。 我保证这篇文章和你以前看过的所有文章都不同,这是12年还在果壳的时候写的,但是当时没有来得及写完就出国了……于是拖了两年,嗯,我是拖延症患者…… 这篇文章的核心思想就是: 要让读者在不看任何数学公式的情况下理解傅里叶分析。 傅里叶分析不仅仅是一个数学工具,更是一种可以彻底颠覆一个人以前世界观的思维模式。但不幸的是,傅里叶分析的公式看起来太复杂了,所以很多大一新生

上来就懵圈并从此对它深恶痛绝。老实说,这么有意思的东西居然成了大学里的杀手课程,不得不归咎于编教材的人实在是太严肃了。(您把教材写得好玩一点会死吗?会死吗?)所以我一直想写一个有意思的文章来解释傅里叶分析,有可能的话高中生都能看懂的那种。所以,不管读到这里的您从事何种工作,我保证您都能看懂,并且一定将体会到通过傅里叶分析看到世界另一个样子时的快感。至于对于已经有一定基础的朋友,也希望不要看到会的地方就急忙往后翻,仔细读一定会有新的发现。 ——————————————以上是定场诗—————————————— 下面进入正题: 抱歉,还是要啰嗦一句:其实学习本来就不是易事,我写这篇文章的初衷也是希望大家学习起来更加轻松,充满乐趣。但是千万!千万不要把这篇文章收藏起来,或是存下地址,心里想着:以后有时间再看。这样的例子太多了,也许几年后你都没有再打开这个页面。无论如何,耐下心,读下去。这篇文章要比读课本要轻松、开心得多…… p.s.本文无论是cos还是sin,都统一用“正弦波”(Sine Wave)一词来代表简谐波。 一、什么是频域 从我们出生,我们看到的世界都以时间贯穿,股票的走势、人的身高、汽车的轨迹都会随着时间发生改变。这种以时间作为参照来观察动态世界的方法我们称其为时域分析。而我们也想当然的认为,世间万物都在随着时间不停的改变,并且永远不会静止下来。但如果我告诉你,用另一种方法来观察世界的话,你会发现世界是永恒不变的,你会不会觉得我疯了?我没有疯,这个静止的世界就叫做频域。 先举一个公式上并非很恰当,但意义上再贴切不过的例子: 在你的理解中,一段音乐是什么呢?

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):

傅里叶分析之掐死教程(完整版)

傅里叶分析之掐死教程(完整版) 投递人itwriter发布于2014-06-07 10:50 评论(24)有34667人阅读原文链接[收藏]?? 作者:韩昊 知乎:Heinrich 微博:@花生油工人 知乎专栏:与时间无关的故事 谨以此文献给大连海事大学的吴楠老师,柳晓鸣老师,王新年老师以及张晶泊老师。 转载的同学请保留上面这句话,谢谢。如果还能保留文章来源就更感激不尽了。 ——更新于,想直接看更新的同学可以直接跳到第四章———— 我保证这篇文章和你以前看过的所有文章都不同,这是12 年还在果壳的时候写的,但是当时没有来得及写完就出国了……于是拖了两年,嗯,我是拖延症患者…… 这篇文章的核心思想就是: 要让读者在不看任何数学公式的情况下理解傅里叶分析。 傅里叶分析不仅仅是一个数学工具,更是一种可以彻底颠覆一个人以前世界观的思维模式。但不幸的是,傅里叶分析的公式看起来太复杂了,所以很多大一新生上来就懵圈并从此

对它深恶痛绝。老实说,这么有意思的东西居然成了大学里的杀手课程,不得不归咎于编教材的人实在是太严肃了。(您把教材写得好玩一点会死吗会死吗)所以我一直想写一个有意思的文章来解释傅里叶分析,有可能的话高中生都能看懂的那种。所以,不管读到这里的您从事何种工作,我保证您都能看懂,并且一定将体会到通过傅里叶分析看到世界另一个样子时的快感。至于对于已经有一定基础的朋友,也希望不要看到会的地方就急忙往后翻,仔细读一定会有新的发现。 ————以上是定场诗———— 下面进入正题: 抱歉,还是要啰嗦一句:其实学习本来就不是易事,我写这篇文章的初衷也是希望大家学习起来更加轻松,充满乐趣。但是千万!千万不要把这篇文章收藏起来,或是存下地址,心里想着:以后有时间再看。这样的例子太多了,也许几年后你都没有再打开这个页面。无论如何,耐下心,读下去。这篇文章要比读课本要轻松、开心得多…… .本文无论是cos 还是sin,都统一用“正弦波”(Sine Wave)一词来代表简谐波。 一、什么是频域 从我们出生,我们看到的世界都以时间贯穿,股票的走势、人的身高、汽车的轨迹都会随着时间发生改变。这种以时间作为参照来观察动态世界的方法我们称其为时域分析。而我们也想当然的认为,世间万物都在随着时间不停的改变,并且永远不会静止下来。但如果我告诉你,用另一种方法来观察世界的话,你会发现世界是永恒不变的,你会不会觉得我疯了我没有疯,这个静止的世界就叫做频域。 先举一个公式上并非很恰当,但意义上再贴切不过的例子: 在你的理解中,一段音乐是什么呢 这是我们对音乐最普遍的理解,一个随着时间变化的震动。但我相信对于乐器小能手们来说,音乐更直观的理解是这样的:

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 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幅值谱——显示与频率对应的幅值大小)。 尽管最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具,但是其思想方法仍然具有典型的还原论和分析主义的特征。"任意"的函数通过一定的分解,都能够表示为正弦函数的线性组合的形式,而正弦函数在物理上是被充分研究而相对简单的函数类,这一想法跟化学上的原子论想法何其相似!奇妙的是,现代数学发现傅立叶变换具有非常好的性质,使得它如此的好用和有用,让人不得不感叹造物的神奇: 1.傅立叶变换是线性算子,若赋予适当的范数,它还是酉算子; 2.傅立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:傅立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.离散形式的傅立叶变换可以利用数字计算机快速的算出(其算法称为快速傅立叶变换算法(FFT)). 正是由于上述的良好性质,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。

有関傅立叶变换的FPGA实现 傅立叶变换是数字信号处理中的基本操作,广泛应用于表述及分析离散时域信号领域。但由于其运算量与变换点数N的平方成正比关系,因此,在N较大时,直接应用DFT算法进行谱变换是不切合实际的。然而,快速傅立叶变换技术的出现使情况发生了根本性的变化。本文主要描述了采用FPGA来实现2k/4k/8k点FFT的设计方法。 离散傅里叶变换的应用 DFT在诸多多领域中有着重要应用,下面仅是颉取的几个例子。需要指出的是,所有DFT的实际应用都依赖于计算离散傅里叶变换及其逆变换的快速算法,即快速傅里叶变换(快速傅里叶变换(即FFT)是计算离散傅里叶变换及其逆变换的快速算法。)。 1.频谱分析 DFT是连续傅里叶变换的近似。因此可以对连续信号x(t)均匀采样并截断以得到有限长的离散序列,对这一序列作离散傅里叶变换,可以分析连续信号x(t)频谱的性质。前面还提到DFT应用于频谱分析需要注意的两个问题:即采样可能导致信号混叠和截断信号引起的频谱泄漏。可以通过选择适当的采样频率(见奈奎斯特频率)消减混叠。选择适当的序列长度并加窗可以抑制频谱泄漏。 2.数据压缩 由于人类感官的分辨能力存在极限,因此很多有损压缩算法利用

随机信号分析基础作业题

第一章 1、有朋自远方来,她乘火车、轮船、汽车或飞机的概率分别是0.3,0.2,0.1和0.4。如果她乘火车、轮船或者汽车来,迟到的概率分别是0.25,0.4和0.1,但她乘飞机来则不会迟到。如果她迟到了,问她最可能搭乘的是哪种交通工具? 解:()0.3P A =()0.2P B =()0.1P C =()0.4 P D = E -迟到,由已知可得 (|)0.25(|)0.4(|)0.1(|)0 P E A P E B P E C P E D ==== 全概率公式: ()()()()(P E P E A P E B P E C P E D =+++ 贝叶斯公式: ()(|)()0.075 (|)0.455()()0.165(|)()0.08 (|)0.485 ()0.165 (|)()0.01 (|)0.06 ()0.165(|)() (|)0 ()P EA P E A P A P A E P E P E P E B P B P B E P E P E C P C P C E P E P E D P D P D E P E ?= ===?===?===?== 综上:坐轮船 3、设随机变量X 服从瑞利分布,其概率密度函数为2 2 22,0 ()0,0X x x X x e x f x x σσ-??>=?? ,求期望()E X 和方差()D X 。 考察: 已知()x f x ,如何求()E X 和()D X ? 2 2222 2()()()[()]()()()()()()()x x E X x f x dx D X E X m X m f x dx D X E X E X E X x f x dx ∞ -∞ ∞ -∞ ∞ -∞ =?=-=-=-?=???? 6、已知随机变量X 与Y ,有1,3, ()4,()16,0XY EX EY D X D Y ρ=====, 令3,2,U X Y V X Y =+=-试求EU 、EV 、()D U 、()D V 和(,)Cov U V 。 考察随机变量函数的数字特征

傅里叶级数及其应用.

毕业论文 题目:傅里叶级数及其应用作者:姜广辉 指导教师:李博 职称:讲师 院系:理学院数学系 专业:数学与应用数学 班级:10级1班 日期: 2014年5月

傅里叶级数及其应用 摘要:傅里叶级数是数学分析中的一个重要概念,具有较好的几何和代数性质,伴随着科技的进步与发展,涉及了许多数学命题的讨论和应用,傅里叶级数的相关知识已经成为从事科学研究和工程设计等科技人员必备的数学基础.通过对傅里叶、拉格朗日、狄利克雷、黎曼等人在傅里叶级数方面的贡献,介绍了傅里叶级数起源和发展历程.同时文章以在图案设计和铁路客运量预测上的应用说明了傅里叶级数的价值.在图案设计设计方面,运用MATLAB软件,编写傅里叶级数的程序语言,通过自定义函数、编写画图函数程序、对图形多余部分处理、图形线条加粗等步骤,进而得到傅里叶级数的图形.通过对最基本的傅里叶级数的图形的组合、排列可以构成丰富的图案.在铁路客运量预测方面,基于傅里叶级数预测模型,以我国2004—2009年铁路客运量为数据基础,通过将时间序列划分为趋势性和季节性部分,分别采用最小二乘法和傅里叶级数预测法对两者进行拟合,应用MATLAB软件,求出预测模型,并进行预测.通过对预测结果的误差分析,表明:采用傅里叶级数预测法预测我国铁路客运量的效果较好.因此傅里叶级数在一定程度上受到了很多数学家的欢迎. 关键词:傅里叶级数;收敛性;MATLAB软件;图案设计;预测模型

Fourier series and its applications Abstract:Fourier series is a mathematical analysis of an important concept,and has good geometry and algebraic properties,along with the progress and development of technology,involving a lot of discussion and application of mathematical propositions,Fourier series of relevant knowledge has become a mathematical foundation for scientific research and engineering design and other technical personnel necessary. Through Fourier,Lagrange,Dirichlet, Riemann,who contribute in terms of Fourier series,Fourier series introduces the origin and development process,while the article in the graphic design and rail application passenger traffic forecast illustrates the value of the Fourier series. In the design of graphic design,the use of MATLAB software program written in the language of Fourier series,via a custom function,the preparation process of drawing functions,the excess part of the graphics processing,graphics,bold lines and other steps,then get the Fourier series pattern by the combination of the basic pattern of the Fourier series,the arrangement may constitute a rich patterns. Railway passenger traffic forecast,prediction model based on Fourier series to the railway passenger traffic volume of 2004-2009 data base,by the time series into trend and seasonal part,respectively,using the least squares method and fourier Fourier series prediction method for both fitting using MATLAB software,find the prediction model and predict the outcome of the prediction error by analysis showed that:Fourier series prediction method to predict the effect of China's railway passenger volume better. So to some extent,the Fourier series has been welcomed by many mathematicians. Keywords:Fourier series;convergence;MATLAB software;graphic design;prediction model

傅里叶分析之掐死教程

傅里叶分析之掐死教程(完整版) 2014 年06 月23 日? 字号小中大 作者:韩昊 知乎:Heinrich 微博:@花生油工人 知乎专栏:与时间无关的故事 谨以此文献给大连海事大学的吴楠老师,柳晓鸣老师,王新年老师以及张晶泊老师。 转载的同学请保留上面这句话,谢谢。如果还能保留文章来源就更感激不尽了。 ——更新于,想直接看更新的同学可以直接跳到第四章————我保证这篇文章和你以前看过的所有文章都不同,这是12 年还在果壳的时候写的,但是当时没有来得及写完就出国了??于是拖了两年,嗯,我是拖延症患者??这篇文章的核心思想就是: 要让读者在不看任何数学公式的情况下理解傅里叶分析。 傅里叶分析不仅仅是一个数学工具,更是一种可以彻底颠覆一个人以前世界观的思维模式。但不幸的是,傅里叶分析的公式看起来太复杂了,所以很多大一新生上来就懵圈并从此对它深恶痛绝。老实说,这么有意思的东西居然成了大学里的杀手课程,不得不归咎于编教材的人实在是太严肃了。(您把教材写得好玩一点会死吗会死吗)所以我一直想写一个有意思的文章来解释傅里叶分析,有可能的话高中生都能看懂的那种。所以,不管读到这里的您从事何种工作,我保证您都能看懂,并且一定将体会到通过傅里叶分析看到世界另一个样子时的快感。至于对于已经有一定基础的朋友,也希望不要看到会的地方就急忙往后翻,仔细读一定会有新的发现。 ————以上是定场诗———— 下面进入正题: 抱歉,还是要啰嗦一句:其实学习本来就不是易事,我写这篇文章的初衷也是希望大家学习起来更加轻松,充满乐趣。但是千万!千万不要把这篇文章收藏起来,或是存下地址,心里想着:以后有时间再看。这样的例子太多了,也许几年后你都没有再打开这个页面。无论如何,耐下心,读下去。这篇文章要比读课本要轻松、开心得多??. 本文无论是cos 还是sin ,都统一用“正弦波”(Sine Wave )一词来代表简谐波。 、什么是频域 从我们出生,我们看到的世界都以时间贯穿,股票的走势、人的身高、汽车的轨迹都会随着时间发生改变。这种以时间作为参照来观察动态世界的方法我们称其为时域分析。而我们也想当然的认为,世间万物都在随着时间不停的改变,并且永远不会静止下来。但如果我告诉你,用另一种方法来观察世界的话,你会发现世界是永恒不变的,你会不会觉得我疯了我没有疯,这个静止的世界就叫做频域。

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.

傅里叶级数和应用毕业论文

傅里叶级数及其应用 专业:数学与应用数学 班级: 姓名:

目录 引言 (3) 1 傅立叶级数的计算 (5) 1.1 傅立叶级数的几何意义 (5) 1.2 傅里叶级数的敛散性问题 (10) 1.3 傅里叶级数的展开 (11) 1.4 关于傅里叶级数展开的个别简便算法 (16) 1.5 利用二元函数微分中值定理研究函数性质 (19) 2 傅里叶级数的相关定理及其应用 (21) 2.1 n元函数中值定理及其几何意义 (21) 2.2 利用n元函数微分中值定理研究函数的性质 (28) 3 微分中值定理在复数域上的推广 (32) 3.1 复数域上的中值定理 (32) 3.2 利用复数域内中值定理研究函数性质 (36) 结论 (39) 致谢 (40) 参考文献 (41)

为了更好地认识和应用微分中值定理,使微分中值定理能够最大的发挥其重要作用,在深刻理解和掌握教材内微分中值定理的基础上,将微分中值定理在n元函数以及复数域内推广及应用加以探讨.首先根据一元函数微分中值定理的内容,给出了罗尔定理、拉格朗日定理、柯西中值定理、泰勒中值定理公式的统一形式.而后又仿照一元函数微分中值定理的形式对教材中二元函数微分中值定理进行补充,给出了二元函数罗尔定理、柯西中值定理和二元函数泰勒中值定理的表述,并且构造“辅助函数”给出了证明过程,然后讨论了二元函数罗尔定理与拉格朗日定理的几何意义.接着通过对比一元函数与二元函数微分中值定理,给出了n元函数罗尔定理、拉格朗日定理、柯西中值定理和泰勒中值定理的表述形式,而后同样借助构造的“辅助函数”把n元函数转化为一元函数,进而给出了四个定理的证明,并通过几个典型例题验证了n元函数微分中值定理的可用性.最后从二元函数微分中值定理着手,给出了复数域上的罗尔定理、拉格朗日定理、柯西中值定理的表述形式,同时通过几个例题验证了复数域上微分中值定理的可用性. 关键词: n元函数;微分中值定理;几何意义;复数域

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.doczj.com/doc/993638656.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

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?≤??=??-≤

傅里叶变换及应用

傅里叶变换在MATLZB里的应用 摘要:在现代数学中,傅里叶变换是一种非常重要的变换,且在数字信号处理中有着广泛的应用。本文首先介绍了傅里叶变换的基本概念、性质及发展情况;其次,详细介绍了分离变数法及积分变换法在解数学物理方程中的应用。傅立叶变换将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号,再利用傅立叶反变换将这些频域信号转换成时域信号。应用MATLAB实现信号的谱分析和对信号消噪。 关键词:傅里叶变换;MA TLAB软件;信号消噪 Abstract: In modern mathematics,Fourier transform is a transform is very important ,And has been widely used in digital signal processing.This paper first introduces the basic concepts, properties and development situation of Fourier transform ;Secondly, introduces in detail the method of separation of variables and integral transform method in solving equations in Mathematical Physics.Fourier transformation makes the original time domain signal whose analysis is difficult easy, by transforming it into frequency domain signal that can be transformed into time domain signal by inverse transformation of Fourier. Using Mat lab realizes signal spectral analysis and signal denoising. Key word: Fourier transformation, software of mat lab ,signal denoising 1、傅里叶变换的提出及发展 在自然科学和工程技术中为了把较复杂的运算转化为较简单的运算,人们常常采用所谓变换的方法来达到目的"例如在初等数学中,数量的乘积和商可以通过对数变换化为较简单的加法和减法运算。在工程数学里积分变换能够将分析运算(如微分,积分)转化为代数运算,正是积分变换这一特性,使得它在微分方程和其它方程的求解中成为重要方法之一。 1804年,法国科学家J-.B.-J.傅里叶由于当时工业上处理金属的需要,开始从事热流动的研究"他在题为<<热的解析理论>>一文中,发展了热流动方程,并且指出如何求解"在求解过程中,他提出了任意周期函数都可以用三角级数来表示的想法。他的这种

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

傅里叶级数的其收敛性及其应用

傅里叶级数的收敛性及其应用 摘要 傅里叶级数是数学分析的一个重要组成部分.本文首先介绍了傅里叶级数的相关知识、以2π为周期函数的傅里叶级数展开式、以2l为周期函数的傅里叶级数展开形式.其次,通过狄利克雷积分和黎曼—勒贝格引理及局部化定理傅里叶 f t展开成傅里叶级数的收敛定理及其证明.级数的收敛定理分析了周期函数() 最后,给出了傅里叶级数一些简单应用,其原理主要是利用傅里叶级数均方误差证明了傅里叶级数部分和趋于无穷大时吉伯斯现象不存在以及利用傅里叶级数展开法研究了平顶高斯光束通过有光阑限制的近轴ABCD光学系统的传输特性问题. 关键词:傅里叶级数;收敛性;积分;周期函数

CONVERGENCE OF FOURIER SERIES AND ITS APPLICATION ABSTRACT Fourier series is an important part in Mathematical Analysis. The first introduced the knowledge of Fourier series, toπ2for the periodic function of the Fourier series expansion, to l2for the periodic function of the Fourier series expansion. Second, analyzed periodic function()x f expand into Fourier series convergence theorem and its proof by Dirichlet integral and Riemann-Lebesgue Lemma and local theorem of Fourier series convergence theorem . Finally, some simple application of Fourier series, and its main principle is to use the mean square error of the Fourier series is proved, and tends to infinity, some of Gibbs phenomenon does not exist and the use of fourier Fourier series expansion of the flattened Gaussian beams through apertured paraxial optical system ABCD, the transmission characteristics of the problem. Key words:Fourier series; Convergence; Integral; Periodic function ----

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