随机过程2-4傅里叶变换(简介)
《傅里叶变换经典》PPT课件
43
2. 位移性质:
若F [f t ] F ，t0 ,0 为实常数，则
F [f t t0 ] ejt0F ， F 1[F 0 ] e j0t f t
或F [e j0t f t ] F 0
证明：F
[f
F f t eitdt(实自变量的复值函数)
称为f t 的Fourier变换，记为F [f t ]。
1 F eitd 称为F 的Fourier逆变换，
2 记为F 1[F ] .
26
若F f t F ,则F 1 F f t ； 若F 1 F f t ,则F f t F f t F ：一一对应，称为一组Fourier变换对。 f t 称为原像函数，F 称为像函数。
t
具有性质fT(t+T)=fT(t), 其中T称作周期, 而1/T代表
单位时间振动的次数, 单位时间通常取秒, 即每秒重复 多少次, 单位是赫兹(Herz, 或Hz).
2
最常用的一种周期函数是三角函数。人们发现, 所有 的工程中使用的周期函数都可以用一系列的三角函数的 线性组合来逼近.—— Fourier级数
1
2
1
2
1,
t
0
42
§3 Fourier变换与逆变换的性质
这一讲介绍傅氏变换的几个重要性质, 为了叙述方 便起见, 假定在这些性质中, 凡是需要求傅氏变换的函 数都满足傅氏积分定理中的条件, 在证明这些性质时, 不再重述这些条件.
1.线性性质:
F [af t bg t ] aF [f t ] bF [g t ]
19
1.2 Fourier积分公式与Fourier积分存在定理
归纳4种傅里叶变换.ppt
x(t )
X ( jk0 )
---
0
t
Tp
0
0
2
Tp
正
:
X
(
jk0
)
1 Tp
Tp / 2 x(t )e jk0t dt
Tp / 2
反 : x(t )
X ( jk 0 )e jk0t
k
.,
4种傅里叶变换
对称性
时域信号 连续的 周期的
频域信号 非周期的 离散的
时域：连续、周期（周期为Tp） 频域：非周期、离散（谱线间隔为2π/Tp）
.,
4种傅里叶变换
.,
4种傅里叶变换2.连续傅里叶变换(FT)
非周期连续时间信号 FT 非周期连续频谱
x(t)
正变换：
0
X ( j ) x(t)e jtdt
t
X ( j )
反变换：
0
x(t) 1 X ( j )e jtd
2
.,
4种傅里叶变换
对称性
时域信号 连续的 非周期的
频域信号 非周期的 连续的
时域是周期为Tp函数，频域的离散间隔为0
2
Tp
;
时域的离散间隔为T ,频域的周期为s
2
T
.
.,
4种傅里叶变换
四种傅里叶变换形式的归纳
.,
--t
s
2 T
正 : X (e j )
x(n)e jn
n
反 : x(n) 1 X (e j )e jn d
2
.,
---
4种傅里叶变换
对称性
时域信号 离散的 非周期的
频域信号 周期的 连续的
时域：非周期、离散（取样间隔为T）
常见的傅里叶变换
常见的傅里叶变换
傅里叶变换（FourierTransformation）是在数学术语中指任何将时域信号转换成频域信号（包括反向转换）的一种算法。
它可以将任何时域函数转换为复杂的频率函数，并使用它来衡量信号的性质。
这种变换的另一种表达形式是“Fourier分析”，它可以用于分析和解释复杂的信号，以及从中提取有关信号频率和振幅的信息。
傅里叶变换的主要用途是将复杂的时域信号转换为频域信号，以便快速获取信号的性质。
它也被广泛用于信号处理，数字信号处理，图像处理，科学可视化，生物信号处理，信号检测，滤波器设计等领域。
它可以提取有关信号的重要特征，包括频率，振幅，相位等，这些特征在信号分析，处理和重构方面非常重要。
在数学中，傅里叶变换可以用来进行积分及其反向变换，以及用于传输函数系统的稳定性分析。
此外，它也可以用于语音处理，设计滤波器，图像处理等方面。
常见的傅里叶变换有：
1. 傅里叶变换（Fourier Transform）：这是最基本的傅里叶变换，它用于将时域函数转换为频域函数。
2. 快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）：它是基于傅里叶变换的优化算法，可以将复杂信号的傅里叶变换运算时间减少到计算机可承受的最低水平。
3. 非负傅里叶变换（Non-negative Fourier Transform）：它是一种特殊的傅里叶变换，它只用非负数来表示傅里叶变换的系数，这
样可以更加精确地表示一个原始信号的复杂结构。
4. 小波变换（Wavelet Transform）：它是一种相对傅里叶变换而言的更加复杂的算法，它可以更精确地描述复杂信号，更有效地提取信号特征。
五种傅里叶变换解析
五种傅里叶变换解析标题：从简到繁：五种傅里叶变换解析引言：傅里叶变换是数学中一种重要且广泛应用于信号处理、图像处理和物理等领域的工具。
它的基本思想是将一个信号或函数表示为若干个不同频率的正弦波的叠加，从而揭示信号或函数的频谱特性。
本文将展示五种常见的傅里叶变换方法，包括离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）、连续傅里叶变换（CTFT）、离散时间傅里叶变换（DTFT）和傅里叶级数展开，帮助读者逐步理解傅里叶变换的原理与应用。
第一部分：离散傅里叶变换（DFT）在此部分中，我们将介绍离散傅里叶变换的基本概念和算法。
我们将讨论DFT的离散性质、频域和时域之间的关系，以及如何利用DFT进行频域分析和滤波等应用。
此外，我们还将探讨DFT算法的时间复杂度，以及如何使用DFT来解决实际问题。
第二部分：快速傅里叶变换（FFT）在这一部分中，我们将深入研究快速傅里叶变换算法，并详细介绍其原理和应用。
我们将解释FFT如何通过减少计算量和优化计算过程来提高傅里叶变换的效率。
我们还将讨论FFT算法的时间复杂度和几种不同的FFT变体。
第三部分：连续傅里叶变换（CTFT）本部分将介绍连续傅里叶变换的概念和定义。
我们将讨论CTFT的性质、逆变换和时频分析的应用。
进一步，我们将引入傅里叶变换对信号周期性的描述，以及如何利用CTFT对信号进行频谱分析和滤波。
第四部分：离散时间傅里叶变换（DTFT）在这一章节中，我们将介绍离散时间傅里叶变换的基本原理和应用。
我们将详细讨论DTFT的定义、性质以及与DFT之间的关系。
我们还将探讨DTFT的离散频率响应、滤波和频谱分析的相关内容。
第五部分：傅里叶级数展开最后，我们将深入研究傅里叶级数展开的原理和应用。
我们将解释傅里叶级数展开如何将周期函数分解为多个不同频率的正弦波的叠加。
我们还将讨论傅里叶级数展开的收敛性和逼近性，并探讨如何利用傅里叶级数展开来处理周期信号和周期性问题。
结论：综上所述，本文介绍了五种常见的傅里叶变换方法，包括离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）、连续傅里叶变换（CTFT）、离散时间傅里叶变换（DTFT）和傅里叶级数展开。
fourier transform的原理
fourier transform的原理Fourier Transform的原理Fourier Transform（傅里叶变换）是一种数学工具，用于将一个函数或信号从时间域转换到频率域。
它是由法国数学家Jean-Baptiste Joseph Fourier 在19世纪提出的。
傅里叶变换在信号处理、图像处理、通信等领域都有广泛的应用。
傅里叶级数在介绍傅里叶变换之前，我们首先了解一下傅里叶级数。
傅里叶级数是傅里叶变换的基础，用于将周期性函数表示为一系列正弦和余弦函数的和。
傅里叶级数的公式如下：f(x)=a0+∑[a n cos(2πnxT)+b n sin(2πnxT)]∞n=1其中，a n和b n是函数f(x)的傅里叶系数，T是函数f(x)的周期。
连续傅里叶变换傅里叶级数适用于周期性函数，但对于非周期性函数，我们需要使用连续傅里叶变换。
连续傅里叶变换将一个非周期性函数f(t)转换为一个连续的频谱F(ω)，其公式如下：F(ω)=∫f∞−∞(t)e−iωt dt连续傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，其中ω表示角频率。
离散傅里叶变换在实际应用中，我们通常处理的是离散的数字信号。
离散傅里叶变换（DFT）是连续傅里叶变换的一种离散形式，将一个离散的信号序列x(n)转换为离散的频谱X(k)，其公式如下：X(k)=∑xN−1n=0(n)e−i2πknN其中，k表示频率索引，N表示信号的长度。
快速傅里叶变换离散傅里叶变换的计算复杂度为O(N2)，当N较大时，计算时间将会变得非常长。
为了提高计算效率，我们引入了快速傅里叶变换（FFT）。
FFT 是一种高效的算法，能够将离散傅里叶变换的计算复杂度降低到O(NlogN)，使得大规模的信号处理成为可能。
傅里叶变换的应用傅里叶变换在信号处理和频谱分析中有着广泛的应用。
它可以用于图像压缩、音频处理、信号滤波、图像恢复等领域。
例如，在音频处理中，我们可以使用傅里叶变换将时域的声音信号转换为频域的频谱，以便对声音进行频谱分析和滤波处理。
数学物理方法5傅里叶变换
图像增强
通过改变图像的频率成分，傅里叶 变换可以帮助增强图像的某些特征， 如边缘和纹理。
图像去噪
傅里叶变换可以帮助识别和去除图 像中的噪声，从而提高图像的质量。
量子力学
波函数分析
在量子力学中，波函数是一个描述粒子状态的函数。傅里叶变换 可以用来分析波函数的性质和行为。
量子纠缠
傅里叶变换在量子纠缠的研究中也有应用，可以帮助我们更好地理 解这种神秘的现象。
时间-频率分析
傅里叶变换将时间域的信号转换 为频率域的信号，通过分析信号 在不同频率下的强度和相位，可 以揭示信号的频率结构和变化规
律。
周期信号分析
对于周期信号，傅里叶变换可以 将其表示为一系列正弦波和余弦 波的叠加，从而方便地分析其频
率成分和振幅。
非周期信号分析
对于非周期信号，傅里叶变换将 其表示为无穷多个不同频率的正 弦波和余弦波的叠加，可以揭示
振动系统分析
在振动系统的分析中，傅里叶变换可以用于将时间域的振动信号转换为角频率域的信号， 从而方便地计算系统的固有频率、阻尼比等参数。
热传导分析
在热传导现象的分析中，傅里叶变换可以用于将时间域的温度分布转换为角频率域的温度 分布，从而方便地分析热传导的频率特性和变化规律。
05结果 具有共轭对称性，即F(-ω)=F*(ω)。
傅里叶变换的应用
01
02
03
信号处理
傅里叶变换在信号处理中 应用广泛，如频谱分析、 滤波、调制解调等。
图像处理
傅里叶变换在图像处理中 用于图像的频域分析，如 图像增强、去噪、特征提 取等。
数值分析
傅里叶变换在数值分析中 用于求解偏微分方程、积 分方程等数学问题。
傅里叶变换详解
若函数
以 为周期，即为
的光滑或分段光滑函数，且定义域为 函数族
，则可取三角 (7.1.2)
作为基本函数族，将 级数）
展开为傅里叶级数（即下式右端 (7.1.3)
式（7.1.3）称为周期函数
的傅里叶级数展开式
（简称傅氏级数展开），其中的展开系数称为傅里叶系数（简
称傅氏系数）．
函数族 (7.1.2)是正交的．即为：其中任意两个函数的乘 积在一个周期上的积分等于零，即
7.3.3 傅里叶变换的三种定义式
在实际应用中，傅里叶变换常常采用如下三种形式，由于 它们采用不同的定义式，往往给出不同的结果，为了便于相互 转换，特给出如下关系式：
1.第一种定义式
2.第二种定义式
3.第三种定义式 三者之间的关系为 三种定义可统一用下述变换对形式描述
特别说明：不同书籍可能采用了不同的傅氏变换对定义， 所以在傅氏变换的运算和推导中可能会相差一个常数倍数比如
这些数值时，相应有不同的频率
和不同的振幅，所以式(7.2.19)描述了各次谐波的振幅随频率变化 的分布情况．频谱图通常是指频率和振幅的关系图. 称为函数
的振幅频谱（简称频谱）.
若用横坐标表示频率 ，纵坐标表示振幅 ，把点
用图形表示出来，这样的图
形就是频谱图. 由于
,所以频谱 的图形是
不连续的，称之为离散频谱．
利用三角函数族的正交性，可以求得(7.1.3)的展开系数为
（7.1.4）
其中
关于傅里叶级数的收敛性问题，有如下定理：
狄利克雷（ Dirichlet）定理 7.1.1 若函数
满足条件：
(1)处处连续，或在每个周期内只有有限个第一类间断点； （2）在每个周期内只有有限个极值点，则级数（7.1.3）收敛，
傅里叶变换(FFT)详解
关于傅立叶变换，无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述，但是大都是些故弄玄虚的文章，太过抽象，尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列，让人很难能够从感性上得到理解，最近，我偶尔从网上看到一个关于数字信号处理的电子书籍，是一个叫Steven W. Smith, Ph.D.外国人写的，写得非常浅显，里面有七章由浅入深地专门讲述关于离散信号的傅立叶变换，虽然是英文文档，我还是硬着头皮看完了有关傅立叶变换的有关内容，看了有茅塞顿开的感觉，在此把我从中得到的理解拿出来跟大家分享，希望很多被傅立叶变换迷惑的朋友能够得到一点启发，这电子书籍是免费的，有兴趣的朋友也可以从网上下载下来看一下，URL地址是：/pdfbook.htm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。
二、傅立叶变换的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。
傅里叶变换的原理以及应用
傅里叶变换的原理以及应用1. 傅里叶变换的原理傅里叶变换是一种数学变换，将一个函数表示为不同频率的正弦和余弦波的线性组合。
它可以将一个时域的函数转换为频域的函数，揭示了信号在频域上的组成成分。
傅里叶变换的数学表达式为：F(w) = ∫[f(t) * e^(-jwt)] dt其中，F(w)表示函数在频域上的表示，f(t)表示函数在时域上的表示，e^(-jwt)是复指数函数。
傅里叶变换的原理可以简单总结为以下几点： - 任何连续周期函数都可以由一组正弦和余弦函数构成。
- 傅里叶变换将函数从时域转换到频域，将函数分解为不同频率的成分。
- 傅里叶变换可以用于信号处理、图像处理、音频处理等领域。
2. 傅里叶变换的应用傅里叶变换在各个领域都有广泛的应用，下面将介绍几个常见的应用案例。
2.1 信号处理傅里叶变换在信号处理领域有着重要的作用，可以将时域信号转换为频域信号，从而提取出信号的频率特征。
通过傅里叶变换，我们可以分析信号的频谱特征，如频率分布、幅度和相位信息等。
这对于音频信号处理、图像处理等都有重要的应用。
例如，在音频处理中，我们可以利用傅里叶变换将音频信号转换为频域信号，进而实现音频的滤波、降噪、音频识别等功能。
2.2 图像处理傅里叶变换在图像处理领域也有广泛的应用。
通过将图像进行傅里叶变换，我们可以将图像转换到频域，在频域上进行操作，如去除图像中的噪声、增强图像的细节等。
傅里叶变换在图像压缩、图像识别、图像恢复等方面也有重要的应用。
2.3 通信系统傅里叶变换在通信系统中也起到了重要的作用。
在通信系统中，我们需要传输不同频率的信号，而傅里叶变换可以将信号分解为不同频率的成分，从而实现信号的调制和解调。
在调制过程中，我们可以通过选择不同的频率成分来实现不同的调制方式，如调幅、调频、调相等。
在解调过程中，我们可以通过傅里叶变换将信号从频域转换到时域，恢复出原始信号。
2.4 音频与视频压缩傅里叶变换在音频和视频压缩中也有着重要的应用。
傅里叶变换
其中Xk是傅里叶幅度。直接使用这个公式计算的计算复杂度为
，而快速傅里叶变换
（FFT）可以将复杂度改进为
。计算复杂度的降低以及数字电路计算能力的发展
使得DFT成为在信号处理领域十分实用且重要的方法。
在阿贝尔群上的统一描述
以上各种傅里叶变换可以被更统一的表述成任意局部紧致的阿贝尔群上的傅里叶变换。这一
问题属于调和分析的范畴。在调和分析中，一个变换从一个群变换到它的对偶群（dual group）。此外，将傅里叶变换与卷积相联系的卷积定理在调和分析中也有类似的结论。傅
变换
注释
10
矩形脉冲和归一化的sinc函数
11
变换10的频域对应。矩形函数是理想的低通滤波器，sinc函 数是这类滤波器对反因果冲击的响应。
12
tri 是三角形函数
13
变换12的频域对应
14
高斯函数exp( − αt2)的傅里叶变换是他本身.只有当Re(α) > 0 时，这是可积的。
15
光学领域应用较多
若函数 及 都在 傅里叶变换存在，且
自的傅里叶逆变换的卷积。 帕塞瓦尔定理
上绝对可积，则卷积函数
的
。卷积性质的逆形式为 ，即两个函数乘积的傅里叶逆变换等于它们各
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2009-11-27
傅里叶变换 - 维基百科，自由的百科全书
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里叶变换的广义理论基础参见庞特里雅金对偶性（Pontryagin duality）中的介绍。
《傅里叶变换》课件
小波变换具有多尺度分析的特点，能够同时获得 信号在时间和频率域的信息，并且在时频域具有 很好的局部化能力。
应用
在信号处理、图像处理、语音识别等领域广泛应 用。
周期性和共轭对称性
总结词
周期性和共轭对称性是傅里叶变换的重要性质。
详细描述
由于傅里叶变换将时间域的函数映射到频率域，因此频谱具有周期性，即F(ω) = F(ω+2πn)，其中n为整数。此 外，频谱还具有共轭对称性，即F*(ω) = F(-ω)，这意味着频谱在频率轴上关于原点对称。这些性质在信号处理 、图像处理等领域有着广泛的应用。
线性性质
如果a和b是常数，f(t)和g(t)是可傅里叶变换的函数，那么 a*f(t)+b*g(t)也是可傅里叶变换的，并且其频域表示为 a*F(ω)+b*G(ω)。
时移性质
如果f(t)是可傅里叶变换的，那么f(t+a)也是可傅里叶变换 的，并且其频域表示为F(ω)e^(iωa)。
频移性质
如果f(t)是可傅里叶变换的，那么f(t)e^(iω0t)也是可傅里叶 变换的，并且其频域表示为F(ω-ω0)。
04
傅里叶逆变换
傅里叶逆变换的定义
01
傅里叶逆变换是将频域函数转 换为时域函数的过程。
02
它与傅里叶变换是可逆的，即 给定一个频域函数，通过傅里 叶逆变换可以恢复原始的时域 函数。
03
傅里叶逆变换的公式为：f(t) = ∫F(ω)e^(iωt)dω，其中f(t)是 时域函数，F(ω)是频域函数。
傅里叶逆变换的性质
在图像处理中的应用
图像频域滤波
通过傅里叶变换将图像从空间域 转换到频域，可以在频域中对图 像进行滤波处理，如去除噪声、
知识1 傅里叶变换
傅里叶变换空间域运算本身在信号处理方面有许多不足之处，如无法显而易见地表示出信号的能量分布状况，而频域为我们提供了不同的视角，使得信号可以通过某些变换（傅里叶变换、离散余弦变换、沃尔什-哈达码变换以及小波变换等）进行分析和处理。
三角级数由三角函数组成函数项级数，即所谓的三角级数，着重研究如何把函数展开成三角函数。
1.三角级数 三角函数系的正交性周期函数反映了客观世界中周期性运动，正弦函数反映了客观世界中周期运动，简谐振动的函数：y = Asin(ωt+ϕ) 就是以ωπ2为周期的正弦函数，其中y 表示动点的位置，t 表示时间，A 表示振幅，ω表示角频率，ϕ为初相。
实际问题中，除了正弦波外，还会遇到非正弦函数的周期函数，反映了较复杂的周期运动，如周期为T 的矩形波，就是一个非正弦函数的例子，所以，可以将周期函数展开成由 简单的周期函数例如三角函数组成的级数，具体就是说，将周期为T = ωπ2的函数用一系列以T 为周期的正弦函成的级数来表示，即为：()()∑∞=++=10sin n n n t n A A t f ϕω（1）其中，A0、A1和n ϕ（n = 0,1,2...）都是常数。
周期函数按上述方式展开，它的物理意义是很明确的，就是把一个比较复杂的周期运动看成由许多不同频率的简谐震动的叠加。
在电工上，这种展开称为谐波分析。
其中A0称为f(t)的直流分量；)sin(11ϕω+t A 称为一次谐波；)2sin(21ϕω+t A 称为二次谐波，等等。
当然，也可以将正弦函数)sin(n n t n A ϕω+按三角公式变形，得：t n A t n A t n A n n n n n n ωϕωϕϕωsin cos cos sin )sin(+=+并且令002A a =，n n n A a ϕsin =，n n n A b ϕcos =，lπω=（T=2l ），则（1）式的右端可以改写成：∑∞=⎪⎭⎫ ⎝⎛++10sin cos 2n n n l t n b l t n a a ππ（2） 形同（2）式的级数称为三角级数，其中0a 、n a 、n b （n = 0,1,2...）都是常数。
《傅里叶变换详解》课件
原理：利用信号的稀疏性，通过测量矩阵将高维信号投影到低维空间，再 利用优化算法重构出原始信号。
单击添加标题
应用：在图像处理、通信、雷达、医学成像等领域有广泛应用，能够实现 高分辨率和高帧率成像，降低数据采集成本和存储空间。
单击添加标题
展望：随着压缩感知技术的不断发展，未来有望在人工智能、物联网、无 人驾驶等领域发挥重要作用，为信号处理领域带来更多创新和突破。
应用：傅里叶逆变换在信号处理、图像处理等领域有着广泛的应用
逆变换的应用场景
信号处理：用于信号的滤波、去噪、压缩等 图像处理：用于图像的增强、去噪、边缘检测等 音频处理：用于音频的滤波、去噪、压缩等 通信系统：用于信号的调制、解调、编码、解码等
06
傅里叶变换的计算机实现
离散傅里叶变换（DFT）
傅里叶变换的分类
连续傅里叶变换：适用于连续信号，将信号分解为不同频率的正弦波
离散傅里叶变换：适用于离散信号，将信号分解为不同频率的正弦波
快速傅里叶变换：适用于快速计算傅里叶变换，通过FFT算法实现 短时傅里叶变换：适用于分析非平稳信号，将信号分解为不同频率的正弦 波，同时考虑时间因素
03
傅里叶变换的性质
04
傅里叶变换的应用
在信号处理中的应用
滤波器设计：设计滤波器以 消除或增强特定频率的信号
信号分解：将信号分解为不 同频率的谐波
信号压缩：通过傅里叶变换 进行信号压缩，减少数据量
信号分析：分析信号的频率 成分，了解信号的特性和变
化规律
在图像处理中的应用
傅里叶变换可以用于图像的平滑处理，去除噪声 傅里叶变换可以用于图像的锐化处理，增强图像的细节 傅里叶变换可以用于图像的频域滤波，去除图像中的特定频率成分 傅里叶变换可以用于图像的压缩和编码，减少图像的数据量
傅里叶变换简表
傅里叶变换简表
傅里叶变换（Fourier Transform）是一种将信号从时域（时间域）转换到频域（频率域）的数学方法。
傅里叶变换在信号处理、图像处理、通信等领域都有广泛的应用。
下面是傅里叶变换的简表：
傅里叶变换函数：
傅里叶变换F(k) = ∫[f(x) * e^(-2πikx)] dx
反变换函数：
反傅里叶变换f(x) = ∫[F(k) * e^(2πikx)] dk
常见信号的傅里叶变换：
1. 矩形函数（方波）的傅里叶变换：
F(k) = T * sin(πkT) / (πk)
2. 三角波的傅里叶变换：
F(k) = 2AT * sinc(2πATk)
3. 周期函数的傅里叶级数展开：
f(x) = a0 + Σ(an * cos(nωt) + bn * sin(nωt))
4. 高斯函数的傅里叶变换：
F(k) = σ * sqrt(2π) * e^(-π^2σ^2k^2)
5. 常见频率域运算的傅里叶变换：
a. 时移：f(x - x0) 的傅里叶变换F(k) * e^(2πikx0)
b. 频移：e^(2πik0x) 的傅里叶变换 F(k - k0)
c. 放大：f(ax) 的傅里叶变换 F(k/a) / a
d. 缩小：f(bx) 的傅里叶变换 F(k/b) * b
这只是一些傅里叶变换的简单例子，实际上傅里叶变换的应用十分广泛，还有很多复杂的数学关系和公式。
需要根据具体的问题和需求来进行深入研究和学习。
详解傅里叶变换公式
详解傅里叶变换公式傅里叶变换（Fourier Transform）是一种将时域信号转换到频域信号的数学方法。
它可以将一个信号分解为不同频率的正弦波之和，从而揭示信号的频率结构。
傅里叶变换在信号处理、图像处理、通信、物理学等领域具有广泛的应用。
首先，我们要理解时域（Time Domain）和频域（Frequency Domain）的概念。
1. 时域：在时域中，信号表示为时间轴上的函数，例如：```f(t) = A * cos(2 * π* t) + B * sin(2 * π* t)```在这个例子中，f(t) 是一个正弦波函数，t 是时间。
2. 频域：在频域中，信号表示为频率轴上的函数，例如：```F(ω) = A * cos(2 * π* ω) + B * sin(2 * π* ω)```在这个例子中，F(ω) 是一个正弦波函数，ω是频率。
傅里叶变换可以将时域信号转换为频域信号，公式如下：```F(ω) = ∫_{-∞}^{∞} f(t) e^(-jωt) dt```其中，F(ω) 是频域信号，ω是频率，t 是时间，j 是虚数单位，e 是自然对数的底数。
傅里叶变换的逆变换公式如下：```f(t) = ∫_{-∞}^{∞} F(ω) e^(jωt) dω```现在，我们来通过一个简单的例子来说明傅里叶变换。
假设我们有一个正弦波信号，如下所示：f(t) = A * sin(2 * π* t) + B * sin(2 * π* t + π/4)```我们可以使用傅里叶变换将其转换为频域信号，如下所示：```F(ω) = A * cos(2 * π* ω) + B * cos(2 * π* ω+ π/2)```通过傅里叶变换，我们可以看到信号中包含的主要频率成分。
例如，在这个例子中，我们可以看到信号主要包含两个频率成分：一个是A = 1，ω= π/2 的正弦波，另一个是B = 1，ω= π/4 的正弦波。
常用傅里叶变换表
常用傅里叶变换表在数学和工程领域中，傅里叶变换是一种极其重要的工具，它能够将复杂的时域信号转换为频域表示，从而帮助我们更好地理解和分析各种信号的特性。
而常用傅里叶变换表则为我们提供了一系列常见函数的傅里叶变换结果，方便我们在实际应用中快速查找和使用。
首先，让我们来了解一下什么是傅里叶变换。
简单来说，傅里叶变换是一种数学变换，它将一个函数从时域（以时间为变量）转换到频域（以频率为变量）。
通过这种转换，我们可以将一个信号分解为不同频率的正弦和余弦波的组合，从而揭示出信号中所包含的频率成分。
在常用傅里叶变换表中，有一些基本的函数及其对应的傅里叶变换值得我们熟悉。
单位冲激函数（也称为狄拉克δ函数）是一个非常特殊的函数。
它在某一时刻有一个无限大的值，而在其他时刻的值都为零。
其傅里叶变换是常数 1。
这意味着单位冲激函数包含了所有频率的成分，且各个频率成分的幅度相同。
单位阶跃函数，它在 t ＜ 0 时取值为 0，在t ≥ 0 时取值为 1。
其傅里叶变换是 1 ／（jω) ＋πδ(ω) ，其中 j 是虚数单位，ω 是角频率，δ(ω) 是狄拉克δ函数。
正弦函数sin(ω₀t) 的傅里叶变换是jπδ(ω ω₀) δ(ω ＋ω₀) 。
这表明正弦函数只包含两个频率成分，即±ω₀。
余弦函数cos(ω₀t) 的傅里叶变换是πδ(ω ω₀) ＋δ(ω ＋ω₀) 。
指数函数 e^（jω₀t) 的傅里叶变换是2πδ(ω ω₀) 。
矩形脉冲函数，即在某个时间段内取值为 1，其他时间段为 0 的函数，其傅里叶变换是一个 sinc 函数。
这些常见函数的傅里叶变换在信号处理、通信、控制工程等领域有着广泛的应用。
例如，在通信系统中，我们需要对信号进行调制和解调。
调制过程可以看作是将原始信号与一个高频载波信号相乘，而解调过程则需要通过傅里叶变换将调制后的信号转换到频域，然后提取出原始信号的信息。
在图像处理中，傅里叶变换可以用于图像的滤波、增强和压缩等操作。
傅里叶变换的由来及复数下的傅里叶变换公式证明[精选合集]
![傅里叶变换的由来及复数下的傅里叶变换公式证明[精选合集]](https://img.taocdn.com/s3/m/02ae687368eae009581b6bd97f1922791688be86.png)
傅里叶变换的由来及复数下的傅里叶变换公式证明[精选合集]第一篇：傅里叶变换的由来及复数下的傅里叶变换公式证明1、考虑到一个函数可以展开成一个多项式的和，可惜多项式并不能直观的表示周期函数，由于正余弦函数是周期函数，可以考虑任意一个周期函数能否表示成为一系列正余弦函数的和。
假设可以，不失一般性，于是得到：2、将后面的正弦函数展开：于是得到：那么如何计算an,bn,a0这些参数成为能否展开成为正余弦函数的关键。
上面的这些积分为0被称之为正余弦函数的正交性。
这些证明很简单，可惜当初学习正余弦函数的时候可能遇到过，但是却不知道这些东西能干什么用。
下面的处理手段凸显了大师的风范：如果我们队原函数进行如下积分，得到很神奇的东西：后面的积分很明显是0，于是我们求出了a0的值。
那么如何求出an,如果让原函数乘以cos(nx)再进行积分。
利用三角函数的正交性，可以得到：再用sin(nx)乘，再进行积分就会得到bn,于是乎得到了一个任意函数展开成为正余弦函数的通用表达式，同时为什么会出现A0/2而不是直接的A0的原因也很明朗：就是让整个表达式更具有通用性，体现一种简洁的美。
通过了以上的证明过程，应该很容易记住傅里叶变换的公式。
到此为止，作为一个工程人员不用再去考虑了，可是作为每一个数学家他们想的很多，他们需要知道右侧的展开式为什么收敛于原函数，这个好难，有个叫Dirichlet的家伙证明出如下结论：有兴趣的可以继续找书看，可惜我有兴趣没时间····至此以2π为周期的傅里叶变换证明完毕，只不过我们经常遇到的周期函数我想应该不会这么凑巧是2π，于是乎任意的一个周期函数如何知道其傅里叶变换呢，数学向来都是一个很具有条理性的东西，任意周期的函数的傅里叶变换肯定也是建立在2π周期函数的基础之上的。
也就是说如何让一个以2l为周期的函数变成一个以2π为周期的函数，于是乎可以使用z=2π*x/(2l),这样就z就是一个以2π为周期的函数了，于是乎得到如下公式：傅里叶函数看起来其实还是比较复杂的，有没有一种更简单的表达形式来表示呢。
傅里叶变换(周期和非周期信号)
或
n1
f (t) c0 cn cos(n0t n )
n1
f (t) Fne jn0t n
1
Fn T
T
2 T
f (t)e jn0t dt
2
F0
a0
c0
1 T
T
2 -T
2
f (t) dt
Fn
Fn
e jn
1 2
an jbn
1 2
cne
jn
a b Fn
1 2
2
n
2 n
1 2
cn
例1的指数形式频谱图如下图所示。
A
T1
2 A sin n1
n1 n
2
cos n1t
A
T1
2A sin
1
2
cos1t
A
sin
1
cos 21t
2A sin
3
31
2
cos 31t
......
2. 指数形式的傅里叶级数
周期矩形脉冲
f (t) Fne jn1t n
Fn
1 T1 A T1
T1
2 T1
f (t )e jn1tdt
)
c
os(20t
5
4
)
1 2
c
os
(30t
2
)
1
2
c
os(0t
4
)
c os (20t
4
)
1 2
c
os(30t
2
)
振幅谱与相位谱如下图所示。
f
(t)
1
2
cos(0t
4
)
cos(20t
傅里叶变换的基本概念及基本定理
g(x) =
n=−∞
∑c exp( j2πnf x),
n 0
+∞
(n = 0,±1,±2... ),
f0 =
1
τ
展开系数
cn =
∫ g(x) exp(− j2πnf x)dx τ
0 0
1
τ
零频分量, 基频, 谐频, 零频分量 基频 谐频 频谱等概念 指数傅里叶级数和三角傅里叶级数是同一种级数的两种表 示方式，一种系数可由另一种系数导出。 示方式，一种系数可由另一种系数导出。
τ∫
2
τ
0
g ( x)dx
an =
τ∫
2
τ
0
g ( x) cos(2πnf 0 x)dx bn =
τ∫
2
τ
0
g ( x) sin( 2πnf 0 x)dx
零频分量, 基频, 谐频, 频谱等概念， 奇、偶函数的三角级数展开
三角傅里叶展开的例子
周期为τ =1的方波函数
1.2
0 0 -1.2 1 2 3 4 5
τ ∫τ
−
2
τ
2 2
g(x) cos(2πnx)dx =2∫
bn =
τ ∫τ
−
2
τ
2 2
g ( x) sin( 2πnf 0 x)dx = 0
采用指数傅里叶级数展开，可以使展开系数的表达式统一而简洁。 采用指数傅里叶级数展开，可以使展开系数的表达式统一而简洁。
二维傅里叶变换
——指数傅里叶级数 可以在(-∞ 可以在 展为 满足狄氏条件的函数 g(x) 具有有限周期τ,可以在 ∞,+ ∞)展为 指数傅里叶级数: 指数傅里叶级数
−τ / 2
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(4.6)
下面举一些计算平稳序列谱密度的例子。
第2章 平稳过程
第10页
例1 在§1 例1 中离散白噪声的相关函数是
2 m0
RX
(m)
0,
m0
试求其谱密度。
解 由(4.6) 式 SX() eimRX(m) m 2,
结果表明，离散白噪声的谱密度在区间 [ , ] 中是
常数。
第2章 平稳过程
特征函数，可表示为
RX()
eidF()
其中F ( ) 是概率分布函数；亦即
改写为
R RX X((0))21
eid(2F())
RX()21
eidF()
其中 F()2R X(0)F()，而F ( ) 符合定理要求。 证毕。
第2章 平稳过程
R X ()2 1 eid F (),
第6页
(4.1)
|
RX()|d，那么
F / ( ) 可微，故有 F/()SX() ，此时(4.1)式可变成
RX()21 eiSX()d
(4.2)
利用傅里叶变换理论，将（4．2）式反演可得
S X () e iR X ()d,
由此可见 S X ( )是R X ( ) 的傅里叶变换，而 R X ( ) 是 S X ( )
的反傅里叶变换。
相关函数<->谱密度
Fourier变换对
对于平稳序列也有类似于上面的结论。
第2章 平稳过程
第8页
定理 设平稳序列{X (n ),n0 , 1 , 2 ,...}的相关函数是
R X (m ) 2 1 e im d F (), m 0 , 1 , 2 ,... (4.4)
其中F ( ) 是 [ , ]上有界非降函数，且
函数是 R z(m ) akam k2,m 0,1,2,... k
求 Z ( nei(mk) mk
k
m
2 akeik ajeij
k
j
2 | akeik |2 k
第2章 平稳过程
第15页
二、谱密度的物理意义
谱密度的名称来自无线电技术，在物理中它表示功率 谱密度. 下面我们利用频谱分析方法介绍平稳过程{ X ( t ) , t }的功率谱密度。
（4.1）式中F ( ) 称为平稳过程 X ( t ) 的（自）谱函数。
如果存在非负函数 S X ( ) 使
F () S X ()d ,
那么称 S X ( ) 为平稳过程 X ( t ) 的（自）谱密度。它的物理 意义将在后面解释。
第2章 平稳过程
第7页
如果自相关函数 R X ( ) 满足条件
第2章 平稳过程
第1页
傅里叶变换（简介）
f(x) 傅里叶变换为 F(t) 1 f(x)eitxdx
2
反演公式
f(x) 1 F(t)eitxdt
2
傅里叶变换存在的条件
f(x) 傅里叶变换及反演公式在满足下面两个条件下有 意义：
(1) | f(x)|dx,
(2) f(x) 在 (, ) 上满足狄里赫勒条件：只有有限
个极值点，只有有限个第一类间断点。
第2章 平稳过程
第2页
第2章 平稳过程
第3页
第2章 平稳过程
第4页
维纳-辛钦（wiener－Khintchine）定理
设连续平稳过程 {X(t),t }的相关函数是 R X ( ) ， 则 R X ( ) 可以表示为
R X ()2 1 eid F (), (4.1)
函数是 R z(m ) akam k2,m 0,1,2,... k
求 Z ( n ) 的谱密度。
解：由(4.6)式，Z ( n ) 的谱密度
SZ() eim R Z(m ) m
eim
akamk 2
m
k
2
akamkeikei(mk)
km
第2章 平稳过程
第14页
例3 在§1例2 中离散白噪声的无限滑动和 Z ( n ) 的相关
eimakamk
k0m
第2章 平稳过程
N
RY(m)
akamk2
k0
0mkN
N Nk
2
eimakamk
k0mk
令lmk
NN
2
ei(lk)akal
k0l0
N
N
2 akeik aleil
k0
l0
N
2 | akeik |2 k0
第12页
第2章 平稳过程
第13页
例3 在§1例2 中离散白噪声的无限滑动和 Z ( n ) 的相关
分三步讨论： 1）确定性信号的功率谱密度； 2）平稳随机信号的功率谱密度； 3）讨论平稳随机信号功率谱密度与相关函数之间的 傅里叶变换关系，从而说明谱密度和功率谱密度 是一致的。
第2章 平稳过程
第16页
1．确定性信号的功率谱密度
对确定性信号 x(t),t作频谱分析。x ( t ) 可
表示 t 时刻的电流强度或电压。根据电学中电功率公式
WI2RU2/R如果取电阻 R 为 1欧姆，那么 x 2 ( t ) 表
示信号在 t 时刻功率。
下面利用 Fourier 分析中的定理对信号 X(t) 作谱分解.
其中 F ( ) 是有界非降函数，且
F ( ) 0 ,F ( ) 2R X (0 )
证 令R X()R X()/R X(0)。则易知 R X ( ) 满足：
(1) RX(0)1；(2) 在 上连续；(3) 具有非负定性.
第2章 平稳过程
第5页
利用附录 g 2中的波赫纳尔-辛钦定理，得到 R X ( ) 是一个
第9页
如果 R X ( m ) 满足条件 | RX (m)| ，可以证明 F ( ) m
可微，故有 F /()S X (), 。
此时，（4.4）式可变成
R X (m ) 2 1 e im S X ()d,m 0 , 1 , 2 ,...(4.5)
它的反演公式是
SX() eim R X(m ), m
第11页
例2 在§1 例2 中离散白噪声的有限滑动和 Y(n) 的相关函数
N
是 RY(m)
akamk2 , 求Y(n) 的谱密度。
k0
0mkN
解：为方便起见规定：当 l0或 lN时 a l 0 ，
由(4.6)式 SY() eim R Y(m ) m
N
eim akamk 2
m
k0
N
2
F ( ) 0 ,F () 2 R X (0 )
此定理可以用附录§2中赫尔格洛兹定理进行证明。
（4．4）式中 F(),[,] 称为平稳序列的（自）谱函
数。如果存在非负函数 S X ( ) 使
F () S X ()d,
那么称 SX(), [,]为平稳序列 X(n) 的(自)谱密度。
第2章 平稳过程