透镜傅里叶变换性质共25页
- 格式:ppt
- 大小:4.61 MB
- 文档页数:25
§3–4傅里叶变换的性质设f(t) ←→F(jω),f1(t) ←→F1(jω),f2(t) ←→F2(jω);α、α1、α2为实数,则有如下性质:一、线性:α1 f1(t) + α2 f2(t)←→α1F1(jω) + α2 F2(jω)二、对称性:F(jt)←→2πf(-ω)证明:将上式中的t换为ω,将原有的ω换为t,或:,即:F(jt)←→2π f(-ω)P.67例3-3:已知,再令==> ←→2πG(-ω)三、尺度变换:(α≠0的实数)可见信号持续时间与占有频带成反比(此性质易由积分变量代换证得)。
推论(折叠性):f(-t) ←→F(-jω)四、时移性:(此性质易由傅氏变换的定义证得)推论(同时具有尺度变换与时移):P.69-70例3-4请大家浏览。
五、频移性:(此性质易由傅氏变换的定义证得) π.70例3-5请大家浏览。
频移性的重要应用——调制定理:欧拉公式?例如门信号的调制:显然,当ω0足够大时,就可使原频谱密度函数被向左、右复制时几乎不失真。
六、时域卷积:f1(t)* f2(t) ←→F1(jω)F2(jω)证明:时域卷积的重要应用——求零状态响应的频域法:时域:yf(t) = f(t)* h(t) ==> 频域:Y f(jω) = F(jω)H(jω)七、频域卷积:f1(t). f2(t) ←→1/2π[F1(jω)*F2(jω)]八、时域微分性:df(t)/dt←→ jωF(jω) (其证明请自学P.72-73有关内容)推论:条件:例如:d(t) ←→1 ==>δ'(t) ←→jω九、时域积分性:证:故信号t轴上、下面积相等时F(0)=0,否则微分性与积分性是不可逆的。
十、频域微分性:例如:十一、频域积分性:f(0)=0时频域微分性与频域积分性才是可逆的。
十二、帕塞瓦尔定理:若f(t)为实函数,则能量表3-2傅里叶变换的基本性质下面再举几个例子说明性质的综合运用。
透镜傅里叶变换透镜傅立叶变换一、定义透镜傅立叶变换(Lens Fourier Transformation),是一种基于蒙特卡罗法(而不是傅立叶变换)的非线性变换,它利用光学镜头将光线聚集在非正弦函数中,从而将其转换为波形,生成新的函数,其中会出现极大的变化,有时被称为“大波形变换”。
二、原理透镜傅立叶变换是一种基于蒙特卡罗法的变换,它利用光学镜头将光线聚焦在一族非正弦函数中,从而转换成波形,看上去它们细微不同。
非正弦函数以一种分布变化的形式,把函数变成一种局部性。
透镜傅立叶变换是一种非线性变换,通过对数据进行非线性变换,可以把数据从某种特定的形式变换为另一种特定的形式。
它可以使数据和信号以新的方式展示出来,使得原本不能描述的特性可观察到,从而创造出新的信息。
三、应用1. 图像处理:利用透镜傅立叶变换,可以从图像中提取出特征和细节,这在图像压缩、模式识别、图像复原等方面具有重要的作用;2. 声音处理:透镜傅立叶变换可以精确定位和检测声音中的特定频率,从而实现音频处理;3. 量子计算:透镜傅立叶变换可以模拟量子里的特殊事件,从而帮助实现量子计算;4. 高斯投影:透镜傅立叶变换可以将几何图形映射到平行的高精度平面图上,从而实现高斯正变化;5. 光学成像:透镜傅立叶变换可以用来分析和估计光场的分布,以推导出小型微片、大型成像系统的行为。
四、优点1. 精确可控:透镜傅立叶变换对所处理数据的可控性非常强,变换的分布可以实时调节;2. 高效率:比起傅立叶变换,透镜傅立叶变换更加简单高效,一般来说比傅立叶变换快得多;3. 全面直观:透镜傅立叶变换可以更好地揭示数据背后潜在的一致性,能够全面直观地展示所传输的信息。