傅里叶变换定律-傅里叶变换定义定律
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傅里叶变换性质证明性质一:线性性质F[a*f(t)+b*g(t)]=a*F[f(t)]+b*F[g(t)]其中F表示傅里叶变换。
这个性质的证明非常简单,我们只需将傅里叶变换的定义代入到等式中即可。
性质二:时移性质时移性质指的是时域上的移动会导致频域上的相位变化。
设F[f(t)]表示函数f(t)的傅里叶变换,则有:F[f(t - a)] = e^(-2πiaω) * F[f(t)]其中a是常数,ω是角频率。
这个性质的证明可以通过将f(t-a)展开成泰勒级数,并代入傅里叶变换的定义进行推导得到。
性质三:频移性质频移性质指的是频域上的移动会导致时域上的相位变化。
设F[f(t)]表示函数f(t)的傅里叶变换,则有:F[e^(2πiaω0) * f(t)] = F[f(t - a)]其中a是常数,ω0是角频率。
这个性质的证明可以利用傅里叶变换的定义以及欧拉公式进行推导。
性质四:尺度变换性质尺度变换性质指的是时域上的信号缩放会导致频域上的信号压缩。
设F[f(t)]表示函数f(t)的傅里叶变换,则有:F[f(a*t)]=,a,^(-1)*F[f(t/a)]其中a是常数。
这个性质的证明可以通过将f(a*t)展开成泰勒级数,并代入傅里叶变换的定义进行推导得到。
性质五:卷积定理卷积定理是傅里叶变换中最重要的性质之一、它指出卷积在频域上等于两个函数的傅里叶变换的乘积。
设f(t)和g(t)是两个函数,f(t)*g(t)表示它们的卷积,F[f(t)]和F[g(t)]表示它们的傅里叶变换,则有:F[f(t)*g(t)]=F[f(t)]*F[g(t)]其中*表示卷积,乘法表示两个函数的傅里叶变换的乘积。
这个性质的证明可以通过将卷积展开成积分形式,然后利用傅里叶变换的定义进行推导得到。
以上是傅里叶变换的几个重要性质及其证明。
这些性质使得傅里叶变换具有很强的分析和应用能力,在信号处理、图像处理、通信等领域得到广泛应用。
这些性质的正确性和证明对于理解和应用傅里叶变换非常重要。
傅⾥叶变换三部曲(⼆)·傅⾥叶变换的定义Part1:傅⾥叶级数的复数形式设f(x)是周期为l的周期函数,若f(x)∼a02+∞∑n=1(a n cosnπxl+bn sinnπxl),an=1l∫l−lf(x)cosnπxl d x,(n=0,1,2,…)bn=1l∫l−lf(x)sinnπxl d x.(n=1,2,…)记ω=πl,引进复数形式:cos nωx=e i nωx+e−i nωx2,sin nωx=e i nωx−e−i nωx2i级数化为f(x)∼a02+∞∑n=1(a ne i nωx+e−i nωx2+bne i nωx−e−i nωx2i)=a02+∞∑n=1(a n−ib n2e i nωx+a n+ib n2e−i nωx)令c0=a02,cn=a n−ib n2,dn=a n+ib n2,则c0=12l∫l−lf(x)d x,c n=12l∫l−lf(x)(cos nωx−isin nωx)d x=12l∫l−lf(x)e−i nωx d x,d n=12l∫l−lf(x)(cos nωx+isin nωx)d x=12l∫l−lf(x)e i nωx d x≜c−n=¯c n,(n=1,2,…)合并为c n=12l=∫l−lf(x)e−i nωx d x,(n∈Z)级数化为+∞∑n=−∞c n e−i nωx=12l+∞∑n=−∞∫l−l f(x)e−i nωx d x e i nωx我们称c n为f(x)的离散频谱(discrete spectrum),|c n|为f(x)的离散振幅频谱(discrete amplitude spectrum),arg c n为f(x)的离散相位频谱(discrete phase spectrum).对任何⼀个⾮周期函数f(t)都可以看成是由某个由某个周期为l的函数f(x)当l→∞时得来的.Part2:傅⾥叶积分和傅⾥叶变换傅⾥叶积分公式设f T(t)是周期为T的周期函数,在[−T2,T2]上满⾜狄利克雷条件,则f T(t)=1T∞∑n=−∞∫T2−T2f T(t)e−j nωt d t e j nωt,ω=2πT(上式中j是虚数单位,在傅⾥叶分析中我们不⽤i⽽通常记作j)由limT→∞f T(t)=f(t)知,f(t)=limT→∞1T∞∑n=−∞[∫T2−T2f T(t)e−j nωt d t]e j nωt记Δω=2πT,则Δω→0⇔T→∞,则f(t)=limT→∞1T∞∑n=−∞[∫T2−T2f T(t)e−j nωt d t]e j nωt=limΔω→012π+∞∑n=−∞∫T2T2f T(t)e−j nωt d t e j nωtΔω[][][]令F T(nω)=∫T2−T2f T(t)e−j nωt d t,则f(t)=limΔω→012π+∞∑n=−∞F T(nω)e j nωtΔω,F T(t)→∫+∞−∞f(t)e−jωt d t≜F(ω)(T→∞),由定积分定义f(t)=12π∫+∞−∞F(ω)e jωt dω,即f(t)=12π∫+∞−∞∫+∞−∞f(t)e−jωt d t e jωt dω上述公式称为傅⾥叶积分公式.傅⾥叶积分存在定理若f(t)在任何有限区间上满⾜狄利克雷条件,且在R上绝对可积,则12π∫+∞−∞∫+∞−∞f(t)e−jωt d t e jωt dω=f(t),t为连续点,f(t−)+f(t+)2,t为间断点.傅⾥叶变换设f(t)满⾜傅⾥叶积分存在定理,定义F(ω)=∫+∞−∞f(t)e−jωt d t 为f(t)的傅⾥叶变换(Fourier Transform)(实际上是⼀个实⾃变量的复值函数),记作F(ω)=F[f(t)]类似地,定义f(t)=12π∫+∞−∞F(ω)e−jωt dω为F(ω)的傅⾥叶逆变换(Inverse Fourier Transform),记作f(t)=F−1[F(ω)]在⼀定条件下,有F[f(t)]=F(ω)⇒F−1[F(ω)]=f(t);F−1[F(ω)]=f(t)⇒F[f(t)]=F(ω). f(t)与F(ω)在傅⽒变换意义下是⼀个⼀⼀对应,称f(t)与F(ω)构成⼀个傅⽒变换对,记作f(t)F↔F(ω)在不引起混淆的情况下,简记为f(t)↔F(ω).f(t)称为原象函数(original image function),F(ω)称为象函数(image function).在频谱分析中,F(ω)⼜称为f(t)的频谱(密度)函数(spectrum function),|F(ω)|称为f(t)的振幅频谱(amplitude spectrum),arg F(ω)称为f(t)的相位频谱(phase spectrum).下⾯我们来求⼏个常见信号函数的傅⽒变换.例1 求矩形脉冲函数(rectangular pulse function)R(t)=1,|t|≤1, 0,|t|>1的傅⽒变换及其频谱积分表达式.解:F(ω)=F[R(t)]=∫+∞−∞R(t)e−jωt d t=∫1−1R(t)e−jωt t=e−jωt−jω1−1=−e−jω−e jωjω=2sinωω;R(t)=12π∫∞−∞F(ω)e jωt dω=1π∫+∞F(ω)cosωt dω=1π∫+∞2sinωωcosωt dω=2π∫+∞sinωcosωtωdω=1,|t|<1, 12,|t|=1, 0,|t|>1因此可知,当t=0时,有[] []{{ []{∫+∞0sin t xd t =π2例2 求指数衰减函数(exponential decay function)E (t )=0,t <0,e −βt ,t ≥0的傅⽒变换及其频谱积分表达式,其中β>0为常数.解:F (ω)=F [E (t )]=∫+∞−∞E (t )e −j ωt d t=∫+∞0e −βt e −j ωtd t =∫+∞0e (β+j ω)t d t =1β+j ωβ−j ωβ2+ω2E (t )=12π∫+∞−∞F (ω)e j ωt ω=12π∫+∞−∞β−j ωβ2+ω2e j ωtω=1π∫+∞βcos ωt +ωsin ωtβ2+ω2d ω=0,t <0,12,t =0,e −βt ,t >0Part3:单位脉冲函数我们记电流脉冲函数q (t )=0,t ≠0,1,t =0,严格地,由于q (t )在t =0出不连续,所以q (t )在t =0点是不可导的.但是,如果我们形式地计算这个导数,有q ′(0)=limΔt →0q (0+Δt )−q (0)Δt=limΔt →0−1Δt=∞我们引进这样⼀个函数,称为单位脉冲函数(unit pulse function)或狄拉克(Dirac)函数,简记为δ−函数,即δ(t )=0,t ≠0,∞,t =0,⼀般地,给定⼀个函数序列δε(t )=0,t <0,1ε,0≤t ≤ε,0,t >ε则有δ(t )=lim ε→0δε(t )=0,t ≠0,∞,t =0于是∫+∞−∞δ(t )d t =limε→0∫+∞−∞δεd t =limε→0∫ε01εd t =1若设f (t )为连续函数,则δ−函数有以下性质:∫+∞−∞δ(t )f (t )d t =f (0);∫+∞−∞δ(t −t 0)f (t )d t =f (t 0)于是我们可得:F [δ(t )]=∫+∞−∞δ(t )e −j ωt t =e −j ωt t =0=1于是δ(t )与常数1构成了⼀对傅⾥叶变换对.例3: 证明:e j ω0t ↔2πδ(ω−ω0)其中ω0是常数.证:{{{{{{|f(t)=F−1[F(ω)]=12π∫+∞−∞2πδ(ω−ω0)e jωt dω=e jωtω=ω=e jω0t在物理学和⼯程技术中,有许多重要函数不满⾜傅⽒积分定理中的绝对可积条件,即不满⾜条件∫+∞−∞|f(t)|d t<∞例如常数,符号函数,单位阶跃函数以及正,余弦函数等, 然⽽它们的⼴义傅⽒变换也是存在的,利⽤单位脉冲函数及其傅⽒变换就可以求出它们的傅⽒变换.所谓⼴义是相对于古典意义⽽⾔的,在⼴义意义下,同样可以说,原象函数f(t)和象函数F(ω)构成⼀个傅⽒变换对.例求正弦函数f(t)=sinω0t的傅⽒变换.解:F(ω)=F[f(t)]=∫+∞−∞f(t)e−jωt d t=∫+∞−∞e jω0t−e−jω0t2je−jωt d t=12j∫+∞−∞e−j(ω−ω0)t−e−j(ω+ω0)t d t=jπδ(ω+ω0)−δ(ω−ω0)同样我们易得F(cosω0t)=πδ(ω+ω0)+δ(ω−ω0)例证明:单位阶跃函数(unit step function)u(t)=0,t<0, 1,t>0的傅⽒变换为F[u(t)]=1jω+πδ(ω)证:F−11jω+πδ(ω)=12π∫+∞−∞1jω+πδ(ω)e jωt dω=12π∫+∞−∞[πδ(ω)]e jωt dω+12π∫+∞−∞1jωe jωt dω=12+12π∫+∞−∞cosωt+jsinωtjωdω=12+12π∫+∞−∞sinωtωdω=12+1π∫+∞sinωtωdω∫+∞0sinωtωdω=π2,t>0,−π2,t<0⇒F−11jω+πδ(ω)=12+1π−π2=0,t<012,t=0,12+1ππ2=1,t>0=u(t).本⽂完|()[][]{[][][][][][] { []{()()。
如何由傅里叶逆变换推导傅里叶变换如何由傅里叶逆变换推导傅里叶变换1. 前言傅里叶变换是数学和工程领域中一项重要的技术,它将一个函数分解成一系列基础频率的正弦和余弦函数的叠加。
这一变换的应用非常广泛,从信号处理到图像处理,都离不开傅里叶变换。
然而,要深入理解傅里叶变换,我们首先需要了解其逆变换,即傅里叶逆变换。
在本文中,我们将通过推导傅里叶逆变换来揭示傅里叶变换的本质和原理。
2. 傅里叶变换的定义在开始推导傅里叶逆变换之前,我们先来回顾一下傅里叶变换的定义。
给定一个连续函数f(x),其傅里叶变换F(k)可以表示为:F(k) = ∫[ -∞, +∞ ] f(x) e^(-2πikx) dx (1)其中,k表示频率,e是自然对数的底数,i是虚数单位。
傅里叶变换将函数从时域转换到频域,将函数在不同频率上的振幅和相位信息展现出来。
3. 傅里叶逆变换的定义傅里叶逆变换是傅里叶变换的逆运算,用于将频域的函数转换回时域。
给定一个频域函数F(k),其傅里叶逆变换f(x)可以表示为:f(x) = (1/L) ∫[ -∞, +∞ ] F(k) e^(2πikx) dk (2)在公式中,L代表频域函数的长度。
傅里叶逆变换将函数从频域转换回时域,还原出原始函数在不同位置上的振幅和相位信息。
4. 傅里叶逆变换推导的基本思路为了推导傅里叶逆变换,我们首先将傅里叶变换的定义(公式1)进行变换,再进行一系列代数化简和变量替换的操作。
具体步骤如下:(1)将公式1中的e^(-2πikx)拆分成cos(2πkx)和sin(2πkx)的形式;(2)利用欧拉公式将cos(2πkx)和sin(2πkx)表示为复数形式,即e^(2πikx)和e^(-2πikx);(3)将公式1中的f(x)表示为复数形式,即F(k)的共轭,即f*(x);(4)应用线性性质,将复数形式的傅里叶逆变换表示为实数形式;(5)将公式中的k替换为-u,重新对公式进行整理和变量替换。
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。
简述傅里叶积分定理一、引言傅里叶积分定理是傅里叶分析的核心定理之一,它将信号在时域和频域之间的转换联系起来,被广泛应用于通信、图像处理、音频处理等领域。
本文将从定义、性质、应用等多个方面全面详细地阐述傅里叶积分定理。
二、定义傅里叶积分定理是指:如果函数f(t)和它的傅里叶变换F(ω)都绝对可积,那么它们之间存在一个相互逆的关系。
具体来说,函数f(t)可以表示为:f(t)=1/(2π)∫F(ω)e^(jωt)dω其中,j为虚数单位。
三、性质1.线性性:如果f1(t)和f2(t)的傅里叶变换分别为F1(ω)和F2(ω),那么a1f1(t)+a2f2(t)的傅里叶变换为a1F1(ω)+a2F2(ω),其中a1和a2为常数。
2.对称性:如果函数f(t)是实值函数,则它的傅里叶变换F(ω)具有共轭对称性,即F(-ω)=conj(F(ω))。
3.平移性:如果函数g(t)=f(t-t0),那么它的傅里叶变换G(ω)=e^(-jωt0)F(ω)。
4.调制性:如果函数g(t)=f(t)e^(jω0t),那么它的傅里叶变换G(ω)=F(ω-ω0)。
四、应用1.信号分析:傅里叶积分定理可以将信号在时域和频域之间进行转换,从而方便对信号进行分析和处理。
可以通过对声音信号进行傅里叶变换得到其频率分布,从而实现音频处理。
2.通信技术:傅里叶积分定理被广泛应用于通信技术中。
可以通过将数字信号转换为频域表示来进行调制和解调,从而实现高效的数据传输。
3.图像处理:在图像处理中,傅里叶积分定理也扮演着重要角色。
可以通过对图像进行傅里叶变换得到其频率分布,并利用这些信息实现图像增强、滤波等操作。
4.量子力学:在量子力学中,傅里叶积分定理也有着广泛的应用。
在薛定谔方程的求解过程中就需要使用到傅里叶积分定理。
五、总结傅里叶积分定理是傅里叶分析中的重要定理,它将信号在时域和频域之间进行转换联系起来,被广泛应用于通信、图像处理、音频处理等领域。
傅里叶变化定义傅里叶变换(Fourier Transform)是一种将信号从时域(时间轴)转换到频域(频率轴)的数学方法,是信号处理中重要的基础技术之一。
它得名于法国数学家傅里叶,他在19世纪早期首先提出了这个方法,并用它来解决热传导方程等物理问题。
傅里叶变换的本质是把一个复杂的信号分解成许多简单的正弦波或余弦波的叠加,每个正弦波或余弦波对应着信号在频率轴上的一个谱成分。
通过这种方式,我们可以清晰地看到信号中各个频率成分的贡献,并进一步进行分析和处理。
在信号处理领域,傅里叶变换具有广泛的应用。
例如,它可以用于图像处理和压缩、语音和音频处理、数据传输和通信等诸多方面。
在傅里叶变换之前,我们需要先了解一些相关的基本概念。
频率和周期在信号处理中,频率指的是信号中包含的不同周期的数量。
周期是指信号中重复的时间间隔,可以用时间单位来表示。
例如,一个音频文件中的一个周期是指一段时间内的完整波形,这段时间称为周期长度。
频率是周期的倒数,通常用赫兹(Hz)单位来表示,表示每秒内可以重复的周期数量。
时域和频域信号处理中常常用时域和频域两个概念来描述信号。
时域是指信号在时间上的变化情况,通常用时间单位来表示。
频域是指信号在频率上的变化情况,即信号中包含的各个频率成分的贡献情况。
正弦波和余弦波正弦波和余弦波是两种最基本的周期函数,它们的图形分别为正弦曲线和余弦曲线。
正弦波的形状像一个波动的曲线,而余弦波的形状则像一个摆动的曲线。
它们的周期长度与基本频率密切相关,对于一个频率为f的正弦波或余弦波,它的周期长度为1/f。
傅里叶级数傅里叶级数(Fourier Series)用来表示周期函数的傅里叶级数展开式,它可以将一个周期为T的任意函数f(t)表示为它的各个频率分量的叠加形式,即:f(t) = a0 + ∑(an*cos(nωt) + bn*sin(nωt))其中,a0、an和bn是展开系数,ω=2π/T是角频率,n为整数。
傅里叶变换原理傅里叶变换是一种重要的数学工具,它在信号处理、图像处理、通信等领域有着广泛的应用。
傅里叶变换的原理是通过将一个信号分解成多个不同频率的正弦波的叠加来描述信号。
傅里叶变换的基本思想是将一个信号分解成一系列不同频率的正弦波的叠加。
这些正弦波被称为频谱成分,每个频谱成分都有自己的频率、振幅和相位。
通过傅里叶变换,我们可以将信号从时域转换到频域,从而更好地理解和处理信号。
在傅里叶变换中,信号可以是连续的(连续时间信号)或离散的(离散时间信号)。
对于连续时间信号,傅里叶变换可以表示为积分形式;对于离散时间信号,傅里叶变换可以表示为求和形式。
不同形式的傅里叶变换在数学上有不同的定义,但它们都遵循同样的基本原理。
傅里叶变换的原理可以通过以下步骤来理解和应用:1. 将信号表示为正弦波的叠加。
根据傅里叶变换的原理,任何一个周期信号都可以表示为不同频率和振幅的正弦波的叠加。
这是因为正弦波是唯一具有确定频率和振幅的周期函数。
2. 分解信号的频谱成分。
通过傅里叶变换,我们可以将信号分解成一系列不同频率的正弦波的叠加。
这些频谱成分描述了信号在频域上的特性,可以帮助我们理解信号的频率分布和能量分布。
3. 变换信号的表示形式。
傅里叶变换可以将信号从时域转换到频域。
在频域中,信号的表示形式更加直观和方便,可以帮助我们更好地分析和处理信号。
例如,在频域中可以很容易地找到信号的主要频率成分,并进行滤波或增强处理。
4. 逆变换还原信号。
傅里叶变换不仅可以将信号从时域转换到频域,还可以将信号从频域转换回时域。
这个过程称为傅里叶逆变换,可以通过逆变换将信号从频域表示还原为时域表示。
傅里叶变换在很多领域都有着广泛的应用。
在信号处理中,傅里叶变换可以用于滤波、频谱分析和信号重构等方面。
在图像处理中,傅里叶变换可以用于图像压缩、图像增强和图像分析等方面。
在通信中,傅里叶变换可以用于信号调制、信道估计和信号解调等方面。
傅里叶变换是一种重要的数学工具,通过将信号分解成多个不同频率的正弦波的叠加来描述信号。
傅里叶定律、【1】傅里叶定律简介傅里叶定律是研究热传导现象的一种定律,由法国数学家傅里叶(Jean Baptiste Joseph Fourier)于1807年提出。
该定律指出,在一维导热问题中,温度分布与时间和空间的关系可以表示为一系列正弦和余弦函数的叠加。
【2】傅里叶变换的基本原理傅里叶变换是一种将时间域或空间域信号转换为频域信号的数学方法。
其基本原理是将原始信号分解成一组不同频率的正弦和余弦波的叠加。
傅里叶变换的具体公式为:X(ω) = ∫(-∞,∞) x(t)e^(-jωt) dt其中,X(ω)表示频域信号,x(t)表示时域信号,ω表示角频率,j表示虚数单位。
【3】傅里叶变换在信号处理中的应用傅里叶变换在信号处理领域具有广泛应用,如滤波、信号分解、去噪等。
通过傅里叶变换,可以将复杂信号分解成不同频率的正弦和余弦波,便于分析和处理。
【4】傅里叶变换在图像处理中的应用傅里叶变换在图像处理领域也有重要应用,如图像滤波、边缘检测、图像压缩等。
通过傅里叶变换,可以将图像转换为频域信号,进而实现对图像的频域处理。
【5】傅里叶定律在工程领域的实例在工程领域,傅里叶定律被广泛应用于热传导、电磁场、结构动力学等方面。
例如,在电子器件的热设计中,可以通过傅里叶定律分析器件的散热性能,优化散热结构。
【6】傅里叶定律在其他领域的应用傅里叶定律不仅在工程领域有广泛应用,还在物理、生物、经济等领域发挥作用。
例如,在物理学中,傅里叶定律可用于分析声波、光波等波动现象;在生物学中,可用于分析生物信号的频谱特征;在经济学中,可用于分析价格波动等时间序列数据。
【7】傅里叶定律的局限性与改进虽然傅里叶定律在许多领域具有广泛应用,但它也存在一定的局限性。
例如,在处理非稳态热传导问题时,傅里叶定律可能无法给出准确的结果。
针对这一局限性,研究者们提出了有限差分法、有限元法等改进方法。
总之,傅里叶定律作为一种研究热传导现象的定律,具有重要的理论和实际意义。
第三章傅里叶变换3-1 概述对于一件复杂的事情,人们总是从简单的一步开始做起,富丽堂皇的高楼大厦,是人们一块砖一块砖垒起来的。
为了简化问题的求解,人们往往也使用“变换分析”这种技巧,所起“变换”大家可能会感到陌生,其实我们在中学时已经运用了“变换分析”技巧,大家一定还记得对数运算,它实际上也是一种数学变换,我们知道两个数的乘积的对数等于两个数的对数和,两个数的商的对数等于这两个数的对数差,利用对数这个运算规则我们可以将数的乘积运算转换(准确地说变换)为数的加法运算,可以将数的除法运算转换(变换)为数的减法运算,可见“变换分析”给我们解决问题带来了方便,傅里叶变换就是给我们分析问题和解决问题极为方便的数学工具。
线性非时变系统的卷积分析实际上是基于将输入信号分解为一组加权延时的单位冲激(或样值)激励的线性组合。
本章将讨论信号和系统的另一种表示,其基本观点还是将信号分解为一组简单函数的线性组合,但是这里用的简单函数不是单位冲激(或样值)而是三角函数(或复指数函数)。
用“三角函数和”表示信号的想法至少可以追溯到古代巴比伦时代,当时他们利用这一想法来预测天体运动。
这一问题的近代研究始于1748年,欧拉在振动弦的研究中发现:如果在某一时刻振动弦的形状是标准振动(谐波)模的线性组合,那么在其后任何时刻,振动弦的形状也是这些振动模的线性组合。
另外,欧拉还证明了在该线性组合中,其后的加权系数可以直接从前面时间的加权系数中导出。
欧拉的研究成果表明了:如果一个线性非时变系统输入可以表示为周期复指数或正弦信号的线性组合,则输出也一定能表示成这种形式。
现在大家已经认识到,很多有用的信号都能用复指数函数的线性组合来表示,但是在18世纪中期,这一观点还进行着激烈的争论。
1753年D.伯努利(D.Bernoulli)曾声称:一根弦的实际运动都可以用标准(谐波)振荡模的线性组合来表示。
而以J.L.拉格朗日(grange)为代表的学者强烈反对使用三角级数来研究振动弦运动的主张,他反对的论据就是基于他自己的信念,即不可能用三角级数来表示一个具有间断点的函数。
傅里叶变换公式是由法国数学家约瑟夫·傅里叶在19世纪提出的,它是一种用于
描述函数在时域和频域之间相互转换的数学工具。
傅里叶的研究主要集中在热传导的数学理论上,他试图解决热传导方程,并且认识到任意的周期性函数都可以用一组正弦和余弦函数的和来表示。
傅里叶变换公式描述了一个函数在时域和频域之间的转换关系。
具体而言,对于一个连续函数f(t),其傅里叶变换F(w) 定义如下:
其中,F(w) 表示函数在频域中的表示,w 是频率,f(t) 是函数在时域中的表示,i 是虚数单位。
逆傅里叶变换则表示了频域信号如何还原为时域信号:
这两个公式被称为傅里叶变换对。
傅里叶变换在信号处理、电子工程、物理学等领域中有着广泛的应用,它使我们能够将复杂的信号分解为简单的频率成分,有助于分析和处理各种类型的信号和波形。
如何进行傅里叶变换傅里叶变换,是一种将时域信号转换成频域信号的数学工具,它以法国数学家傅里叶的名字命名。
傅里叶变换在信号处理、图像处理、通信、物理等领域都有广泛的应用。
本文将介绍傅里叶变换的基本原理和使用方法,以及其在实际应用中的具体操作。
首先,让我们了解一些基本概念。
傅里叶变换是一种线性、时不变的变换,它将一个信号在时域上的表示转换成在频域上的表示。
时域上的信号可以看作是随时间变化的波形,而频域上的表示则是指信号在不同频率上的成分。
傅里叶变换的基本思想是,任何一个周期信号都可以表示成一系列正弦和余弦函数的叠加。
现在我们来看一下傅里叶变换的数学公式。
对于一个连续时间域上的信号函数f(t),它的傅里叶变换F(ω)定义如下:F(ω) = ∫[f(t) * e^(-jωt)] dt其中,ω表示频率,j表示虚数单位。
傅里叶变换后得到的F(ω)是一个复数函数,它包含了信号在不同频率上的信息。
对于一个离散时间域上的信号序列x[n],它的傅里叶变换X[k]定义如下:X[k] = Σ[x[n] * e^(-j2πnk/N)]其中,k表示频率序列,n表示时间序列,N表示信号序列的长度。
傅里叶变换后得到的X[k]也是一个复数序列,它表示了信号在不同频率上的成分。
接下来我们来讨论一下傅里叶变换的实际应用。
首先是信号处理领域,傅里叶变换可以将时域上的信号进行频谱分析,从而找出信号的频率、幅度等信息。
这在音频处理、语音识别、图像处理等领域都有广泛应用。
比如,在音频处理中,傅里叶变换可以将音频信号的频谱绘制出来,从而实现频率分析、滤波等操作。
其次是通信领域,傅里叶变换可以将时域上的信号转换成频域上的信号,从而实现信号的调制、解调、编解码等操作。
这在无线通信、调频广播、数字电视等领域都有重要应用。
比如,在调频广播中,傅里叶变换可以将音频信号调制成射频信号,从而实现信号的传输。
最后是物理领域,傅里叶变换在物理学中有着重要应用。
第2章信号分析本章提要信号分类周期信号分析--傅里叶级数非周期信号分析--傅里叶变换脉冲函数及其性质信号:反映研究对象状态和运动特征的物理量信号分析:从信号中提取有用信息的方法和手段§2-1 信号的分类两大类:确定性信号,非确定性信号确定性信号:给定条件下取值是确定的。
进一步分为:周期信号,非周期信号。
质量M弹簧 刚度Ktx (t )ox 0 质量-弹簧系统的力学模型x (t ) ⎪⎪⎭⎫⎝⎛+=0cos )(ϕt m k A t x非确定性信号(随机信号):给定条件下取值是不确定的按取值情况分类:模拟信号,离散信号 数字信号:属于离散信号,幅值离散,并用二进制表示。
信号描述方法 时域描述 如简谐信号频域描述以信号的频率结构来描述信号的方法:将信号看成许多谐波(简谐信号)之和,每一个谐波称作该信号的一个频率成分,考察信号含有那些频率的谐波,以及各谐波的幅值和相角。
<page break>§2-2 周期信号与离散频谱一、 周期信号傅里叶级数的三角函数形式周期信号时域表达式)21()()2()()( ,,±±=+==+=+=n nT t x T t x T t x t xT :周期。
注意n 的取值:周期信号“无始无终”#傅里叶级数的三角函数展开式)sin cos ()(0100t n b t n a a t x n n n ωω∑∞=++=(n =1, 2, 3,…)傅立叶系数:⎰-=220)(1T Tdt t x T a⎰-=220cos )(2T Tn tdt n t x T a ω⎰-=220sin )(2T Tn tdt n t x Tb ω式中 T--周期;0--基频,0=2/T 。
三角函数展开式的另一种形式:)cos()(100∑∞=++=n n n t n A a t x ϕωN 次谐波N 次谐波的相角N 次谐波的频率N 次谐波的幅值信号的均值,直流分量,3,2,1arctg22=-=+=n a b ba A n nn nn n φ周期信号可以看作均值与一系列谐波之和--谐波分析法 频谱图﹡﹡﹡﹡﹡﹡nA nφω0 2ω0 3ω0 4ω0 ω0 2ω0 ω ω周期信号的频谱三个特点:离散性、谐波性、收敛性例1:求周期性非对称周期方波的傅立叶级数并画出频谱图解:解:信号的基频傅里叶系数n次谐波的幅值和相角最后得傅立叶级数频谱图…… ωωφnA n πA4π34Aπ54A2π-ω03ω05ω0幅频谱图 相频谱图二、 周期信号傅里叶级数的复指数形式 欧拉公式tj t etj ωωωsin cos ±=±或()()⎪⎩⎪⎨⎧-=+=--t j t j tj t j e e j t e e t ωωωωωω2sin 21cos1-=j傅立叶级数的复指数形式),3,2,1,0()(0 ±±±==∑∞-∞=n ec t x n tjn nω复数傅里叶系数的表达式⎰-==2200)(1T T dtt x Ta cdt e t x T jb a c T T t jn nn n ⎰--=-=220)(12ω其中a n b n 同,只是n 包括全部整数。
一般c n 是个复数。
因为a n 是n 的偶函数,b n 是n 的奇函数,因此 #nn a a -=nn b b -=-即:实部相等,虚部相反,c n 与c -n 共轭。
c n 的复指数形式nj n n ec c φ=共轭性还可以表示为nn c c -=,nn --=φφ即:c n 与c -n 模相等,相角相反。
傅立叶级数复指数也描述信号频率结构。
它与三角函数形式的关系 对于n >022)(22nn nn A b a c =-+=(等于三角函数模的一半)nnn a b -=arctgφ(与三角函数形式中的相角相等)2nn A c =-nnn n n a b a b arctgarctg =--=-φ用c n 画频谱:双边频谱 第一种:幅频谱图:|c n |-,相频谱图:n -0ω02ω1φ0ωnA 1A 2A nφ2φnc 211A c =2c =0ω02ωω02ωωω0ω02ωωω-02ω-2φ1φ1-2φ-n φ1φ-单边频谱 双边频谱第二种:实谱频谱图:Re c n -,虚频谱图:Im c n -;也就是a n -和-b n -.#<page break>§2-3 非周期信号与连续频谱分两类:a.准周期信号定义:由没有公共周期(频率)的周期信号组成频谱特性:离散性,非谐波性判断方法:周期分量的频率比(或周期比)不是有理数b.瞬变非周期信号几种瞬变非周期信号数学描述:傅里叶变换一、傅里叶变换演变思路:视作周期为无穷大的周期信号式(2.22)借助(2.16)演变成:定义x(t)的傅里叶变换X(ω)X(ω)的傅里叶反变换x(t):傅里叶变换的频谱意义:一个非周期信号可以分解为角频率 连续变化的无数谐波ωωπωd e X tj )(21的叠加。
称X ()其为函数x (t )的频谱密度函数。
对应关系:[]tjn n t j e c e d X 0)(21ωωωωπ⇔⎥⎦⎤⎢⎣⎡X ()描述了x (t )的频率结构 X ()的指数形式为)()()(ωφωωj eX X =以频率 f (Hz)为自变量,因为f=w/(2p),得⎰∞∞--=dte t xf X tf j π2)()(⎰∞∞-=dfef X t x tf j π2)()(X ( f )的指数形式)()()(f j ef X f X ϕ=频谱图幅值频谱图和相位频谱图:ω )(ωX ω)(ωϕ幅值频谱图相位频谱图实频谱图Re X (ω)和虚频谱图Im(ω) 如果X ()是实函数,可用一张X ()图表示。
负值理解为幅值为X ()的绝对值,相角为π或π-。
二、 傅里叶变换的主要性质 (一)叠加性)()()()(22112211f X a f X a t x a t x a FT+−→−+(二)对称性)()(f x t X FT-−→−(注意翻转)(三)时移性质20)()(t f j FTef X t t x π±−→−±(幅值不变,相位随 f 改变±2ft 0)(四)频移性质)()(020f f X et x FTft j −→−±π(注意两边正负号相反)(五)时间尺度改变特性(六)微分性质(七)卷积性质(1)卷积定义(2)卷积定理三、 脉冲函数及其频谱 (一) 脉冲函数:x (t )-ε/2 tt 01/εx (t ) tε/2 )(t δ)(0t t A -δ定义函数(要通过函数值和面积两方面定义) 函数值:⎩⎨⎧≠=∞=000)(t t t δ脉冲强度(面积)1)(=⎰∞∞-dt t δ(二)脉冲函数的样质1. 脉冲函数的采性(相乘)样质:x )()(00t t t x -δ函数值:强度:结论:1.结果是一个脉冲,脉冲强度是x (t )在脉冲发生时刻的函数值2.脉冲函数与任意函数乘积的积分等于该函数在脉冲发生时刻的的值。
2.脉冲函数的卷积性质:(a) 利用结论2(b) 利用结论2结论:平移x (t(三)脉冲函数的频谱均匀幅值谱由此导出的其他3个结果(利用时移性质)(利用对称性质)(对上式,再用频移性质)(四)正弦函数和余弦函数的频谱)(f ∆)(f ∆余弦函数的频谱正弦函数的频谱<page break>。