傅里叶级数及频谱
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傅⾥叶级数介绍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。
最初傅⾥叶分析是作为热过程的解析分析的⼯具被提出的。
要理解傅⽴叶变换,确实需要⼀定的耐⼼,别⼀下⼦想着傅⽴叶变换是怎么变换的,当然,也需要⼀定的⾼等数学基础,最基本的是级数变换,其中傅⽴叶级数变换是傅⽴叶变换的基础公式。
变换提出让我们先看看为什么会有傅⽴叶变换?傅⽴叶是⼀位法国数学家和物理学家的名字,英语原名是Jean Baptiste Joseph Fourier(1768-1830), Fourier对热传递很感兴趣,于1807年在法国科学学会上发表了⼀篇论⽂,运⽤正弦曲线来描述温度分布,论⽂⾥有个在当时具有争议性的决断:任何连续周期信号可以由⼀组适当的正弦曲线组合⽽成。
当时审查这个论⽂的⼈,其中有两位是历史上著名的数学家拉格朗⽇(Joseph Louis Lagrange, 1736-1813)和拉普拉斯(Pierre Simon de Laplace, 1749-1827),当拉普拉斯和其它审查者投票通过并要发表这个论⽂时,拉格朗⽇坚决反对,在近50年的时间⾥,拉格朗⽇坚持认为傅⽴叶的⽅法⽆法表⽰带有棱⾓的信号,如在⽅波中出现⾮连续变化斜率。
法国科学学会屈服于拉格朗⽇的威望,拒绝了傅⽴叶的⼯作,幸运的是,傅⽴叶还有其它事情可忙,他参加了政治运动,随拿破仑远征埃及,法国⼤⾰命后因会被推上断头台⽽⼀直在逃避。
直到拉格朗⽇死后15年这个论⽂才被发表出来。
谁是对的呢?拉格朗⽇是对的:正弦曲线⽆法组合成⼀个带有棱⾓的信号。
但是,我们可以⽤正弦曲线来⾮常逼近地表⽰它,逼近到两种表⽰⽅法不存在能量差别,基于此,傅⽴叶是对的。
为什么我们要⽤正弦曲线来代替原来的曲线呢?如我们也还可以⽤⽅波或三⾓波来代替呀,分解信号的⽅法是⽆穷的,但分解信号的⽬的是为了更加简单地处理原来的信号。
单位冲激抽样序列频谱与傅里叶级数收敛性分析杜峰;唐岚【摘要】由傅里叶变换的时移和频移特性,单位冲激抽样序列有两种频谱函数:周期型频谱和级数型频谱,其中周期型频谱函数的推导并不严谨,缺少傅里叶级数收敛性分析.对此提出通过证明两频谱函数等价来验证周期冲激信号傅里叶级数的收敛性.根据脉冲函数定义,运用极限和积分思想,利用抽样函数性质,证明了级数型频谱函数本质是强度和周期均为圆频率的频域冲激序列,验证了冲激抽样序列傅里叶级数的收敛性,周期型频谱函数的傅里叶级数与级数型频谱函数的分析也再次验证了级数的收敛性,但不能验证冲激点不存在吉布斯现象的观点.【期刊名称】《振动与冲击》【年(卷),期】2019(038)004【总页数】5页(P15-19)【关键词】单位冲激抽样序列;频谱;傅里叶级数收敛性;吉布斯现象【作者】杜峰;唐岚【作者单位】广东机电职业技术学院汽车学院,广州 510515;西华大学汽车与交通学院,成都610039【正文语种】中文【中图分类】TN911.7傅里叶变换是现代信息技术发展的重要理论基础,单位冲激抽样序列在信号采样、变换和频谱分析领域有重要应用[1-4],其频谱密度函数,教科书[5-6]给出表达式为(下文简称:周期型频谱函数),并被广泛采纳[7],它由傅里叶变换的频移特性导出;若从信号时移的视角考察,会得到另一形式迥异的频谱函数(下文简称:级数型频谱函数)。
两种频谱函数形式差别很大,已证明级数型频谱是正确的,虽然并不常用。
周期型频谱得到广泛应用,但其推导存在不严谨之处,没有分析单位冲激抽样函数傅里叶级数的收敛性,况且已有研究表明冲激序列不满足级数收敛的狄里赫利条件。
若能证明两频谱函数本质相同,则可得出两点结论:①周期型频谱函数是准确的;②冲激抽样序列的傅里叶级数是收敛的。
但在其级数的收敛性确认之前,不能以傅里叶变换的唯一性来判定两频谱等价。
因此,两频谱函数的等价性证明具有重要意义。
周期型频谱的推导首先要对冲激序列做傅里叶级数展开。
傅里叶级数和频谱的关系
傅立叶级数和频谱之间存在密切的关系。
傅立叶级数是一种数学方法,用来表示周期性函数,将这样的函数分解为不同频率的正弦和余弦函数的和。
频谱则描述了一个信号在频率域上的特性。
具体而言,如果有一个周期性函数,可以使用傅立叶级数将其表示为不同频率的正弦和余弦函数之和。
这些正弦和余弦函数被称为基本频率和谐波,它们构成了函数的频谱。
频谱显示了信号在频率域上的成分和能量分布。
在傅立叶级数中,当我们将一个周期性函数进行频谱分析时,可以得到各个频率分量的振幅和相位信息。
通过分析频谱,我们可以了解到信号中不同频率成分所占的比例和对信号的贡献,从而对信号的特性有更深入的了解。
因此,傅立叶级数提供了一种将周期性函数分解为不同频率成分的工具,频谱则是描述这些成分在频率域上的表现。
这两者之间的关系在信号处理和频谱分析中具有重要意义,有助于理解和分析各种周期性信号的特性。