傅里叶变换课件
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经典傅里叶变换讲解ppt课件
)dt
t2 t1
t2 t1
f (t) sin(n1t)dt
6
或
f
(t )
a0 2
(an
n 1
cos n1t
bn
sin n1t)
傅里叶级数的 三角展开式
2
an t2 t1
t2 t1
f (t )cos(n1t )dt
同上式
另一种形式
f
(t )
a0 2
cn
n 1
cos(n1t
n )
t
T 4
,
Fn
T
Sa( n
T
)
1 4
Sa( n
4
)
第一个过零点为n =4 。 Fn 在 2π/ 有 4值1（谱线）
T
f (t)
1
2
o
2
谱线间隔 2π T
1 Fn
4
2
O
T
t
第一个过零点：
Sa(
2
)
0
π 2
2π
23
情况2：
T 8
,
Fn
T
Sa( n
T
)
1 8
Sa( n
8
)
第一个过零点n=8
2
)
21
（2）双边频谱：
1
Fn T
/2
e jn1 tdt
1
e jn1 t
/2
2
sin
n1 2
b
b2 4ac
/ 2
T jn1 / 2 T n1
2a
T
sin
n1 2
n1
2
T
Sa( n1
2
《傅里叶变换经典》PPT课件
F 1[AF BG ] AF 1[F ] BF 1[G ]
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
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
信号课件第三章傅里叶变换
• 从本章起，我们由时域分析进入频域分析，在频域分析中， 首先讨论周期信号的傅里叶级数，然后讨论非周期信号的 傅里叶变换。傅里叶变换是在傅里叶级数的基础上发展而 产生的，这方面的问题统称为傅里叶分析。
• 任何周期函数在满足狄义赫利的条件下，可以展成正交函 数线性组合的无穷级数。如果正交函数集是三角函数集或 指数函数集，此时周期函数所展成的级数就是“傅里叶级 数”。
T1 T1 T1 2
f (t) sin n1tdt 0
2 T1
a0 T1
2
an T1
2 T1
T21
2 T1
2
f (t)dt
f (t) c
2f T1 0
osn1tdt
(t)dt
4 T1
T1 2
0
f (t) cosn1tdt
所以，在偶函数的傅里叶级数中不会有正弦项，只可能 含有（直流）和余弦分量。
α>0
F (w) f (t)e jwt dt ete jwt dt 1
0
jw
f (t) 1
t
F(w) 1
2 w2
1/ F( j)
(
)
arctan(
)
( )
/2
/2
2、双边指数信号
f (t)
f (t) e t α>0
1
2/ F()
F (w) f (t)e jwt dt
dt
E
e jnw1t
/2
E
e jnw1 / 2 e jnw1 / 2
T / 2
T
jnw1
T
/ 2
jnw1
Ts
t
2E T
e jnw1 / 2 e jnw1 / 2 2 jnw1
• 任何周期函数在满足狄义赫利的条件下，可以展成正交函 数线性组合的无穷级数。如果正交函数集是三角函数集或 指数函数集，此时周期函数所展成的级数就是“傅里叶级 数”。
T1 T1 T1 2
f (t) sin n1tdt 0
2 T1
a0 T1
2
an T1
2 T1
T21
2 T1
2
f (t)dt
f (t) c
2f T1 0
osn1tdt
(t)dt
4 T1
T1 2
0
f (t) cosn1tdt
所以，在偶函数的傅里叶级数中不会有正弦项，只可能 含有（直流）和余弦分量。
α>0
F (w) f (t)e jwt dt ete jwt dt 1
0
jw
f (t) 1
t
F(w) 1
2 w2
1/ F( j)
(
)
arctan(
)
( )
/2
/2
2、双边指数信号
f (t)
f (t) e t α>0
1
2/ F()
F (w) f (t)e jwt dt
dt
E
e jnw1t
/2
E
e jnw1 / 2 e jnw1 / 2
T / 2
T
jnw1
T
/ 2
jnw1
Ts
t
2E T
e jnw1 / 2 e jnw1 / 2 2 jnw1
《高数课件：傅里叶级数与傅里叶变换》
《高数课件：傅里叶级数 与傅里叶变换》
傅里叶级数是数学中的一种重要工具，用于将任意函数展开为三角函数的无 穷级数。本课件将介绍傅里叶级数的定义、应用领域以及性质。
什么是傅里叶级数？
傅里叶级数是将周期函数分解为一组频率不同的正弦和余弦函数的总和。它在信号处理、图像处理等领域有广 泛的应用。
傅里叶级数的性质
线性性质
傅里叶级数具有线性叠加性质，可以对信号进 行加法和乘法操作。
对称性质
有些函数的傅里叶级数具有对称性，可以利用 对称性简化级数的计算。
周期性质
傅里叶级数可以看作是周期函数的频谱表达， 具有与原函数相同的周期。
收敛性质
傅里叶级数在一定条件下收敛，能够逼近原函 数的近似值。
傅里叶变换的定义
傅里叶变换是将一个函数在连续频域和时域之间进行转换的数学工具。它为信号的频谱分析提供了一种强大的 方法。
傅里叶变换的频谱解释
频域 高频成分 低频成分 频谱幅度 频谱相位
时域 快速变化的信号 缓慢变化的信号 信号幅度的变化情况 相邻波形之间的偏移角度
傅里叶变换的应用案例
信号处理
傅里叶变换广泛应用于音频、图 像和视频信号的处理和压缩。
图像处理
傅里叶变换在图像频域滤波、图 像锐化和边缘检测等方面具有重 要作用。
通信系统
傅里叶变换用于信号的调制、解 调以及频谱分析，是现代通信系 统的关键技术之一。
傅里叶级数与傅里叶变换的关系
傅里叶级数是傅里叶变换在周期函数上的特例，是一种将函数展开为频谱成分的方法。
傅里叶级数与傅里叶变换的应用领域
1Hale Waihona Puke 音乐傅里叶变换在音乐信号分析和合成中有广泛 的应用。
2 图像处理
傅里叶级数是数学中的一种重要工具，用于将任意函数展开为三角函数的无 穷级数。本课件将介绍傅里叶级数的定义、应用领域以及性质。
什么是傅里叶级数？
傅里叶级数是将周期函数分解为一组频率不同的正弦和余弦函数的总和。它在信号处理、图像处理等领域有广 泛的应用。
傅里叶级数的性质
线性性质
傅里叶级数具有线性叠加性质，可以对信号进 行加法和乘法操作。
对称性质
有些函数的傅里叶级数具有对称性，可以利用 对称性简化级数的计算。
周期性质
傅里叶级数可以看作是周期函数的频谱表达， 具有与原函数相同的周期。
收敛性质
傅里叶级数在一定条件下收敛，能够逼近原函 数的近似值。
傅里叶变换的定义
傅里叶变换是将一个函数在连续频域和时域之间进行转换的数学工具。它为信号的频谱分析提供了一种强大的 方法。
傅里叶变换的频谱解释
频域 高频成分 低频成分 频谱幅度 频谱相位
时域 快速变化的信号 缓慢变化的信号 信号幅度的变化情况 相邻波形之间的偏移角度
傅里叶变换的应用案例
信号处理
傅里叶变换广泛应用于音频、图 像和视频信号的处理和压缩。
图像处理
傅里叶变换在图像频域滤波、图 像锐化和边缘检测等方面具有重 要作用。
通信系统
傅里叶变换用于信号的调制、解 调以及频谱分析，是现代通信系 统的关键技术之一。
傅里叶级数与傅里叶变换的关系
傅里叶级数是傅里叶变换在周期函数上的特例，是一种将函数展开为频谱成分的方法。
傅里叶级数与傅里叶变换的应用领域
1Hale Waihona Puke 音乐傅里叶变换在音乐信号分析和合成中有广泛 的应用。
2 图像处理
工程数学第八章傅里叶变换课件
[
f ( )e j d ]ejtd
2π
2π
（8-5）
这样就得到了 f (t) 的一个积分形式的展开式，称为非周期函
数 f (t) 的傅里叶积分公式,等号右端称为傅里叶积分．
定理 1（傅里叶积分定理） 若函数 f (t) 在 (-,+) 上的任一
有限区间内满足狄利克雷条件，并且在 (-,+) 上绝对可积，
2
2π
j
1 1 sin t d
2 π0
利用狄利克雷积分 sin d π ，可知
0
2
若 t 0 ，令 t u ，则
sin t d sin u du π
0
0u
2
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结束
若 t 0 ，令t u ，则
sin t d
sin u
π
du
0
2
a0
1( 2
0
0d t
2
2
1d t) 1
0
an
1 2
2 0
cos
ntdt
1
2n
sin
nt
|02
sin 2n sin nπ 0(n 0) 2n nπ
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结束
bn
1 2
2 0
sin
n
tdt
1
2n
cos
nt
|02
1 (1 cos 2n) 1 (1 cos nπ)
2n
nπ
2
t
d
.
注意到上式被积函数关于 的奇偶性，可得 f (t) 的傅里叶积分公式为
f (t) 1
π
0
积分变换--傅里叶变换课件
x
前面计算出
1 cn sinc( w n ) (n 0,1,2, ) 2 2 n w n nw n , 可将cn以竖线标在频率图上 T 2
w
现在将周期扩大一倍, 令T=8, 以f(t)为基础构造一
周期为8的周期函数f8(t)
f 8 (t )
n
f (t 8n),
w
一般地, 对于周期T
1 jw n t cn T fT (t )e dt T 2 1 1 jw n t e dt T 1 1 1 1 jw n t jw n jw n e e e Tjw n Tjw n 1 2 sin w n 2 sinc( w n ) (n 0,1,2, ) T wn T
1
例如变换核 k( t ,ω ) e jωt , 积分域 ( a,b ) ( , ), 则
F( ω )
f ( t )e jωt dt
变换核 k(t , s) e st , 积分域 (a, b) (0,), 则
F ( s)
0
f ( t )e st dt ( s为复变量)
T 2
则在T=8时,
1 cn sinc( w n ) (n 0,1,2, ) 4 2 n w n nw n , 再将cn以竖线标在频率图上 8 4
w
如果再将周期增加一倍, 令T=16, 可计算出
1 cn sinc( w n ) (n 0,1,2,) 8 2 n w n nw n , 再将cn以竖线标在频率图上 16 8
1 T2 jnwt 合并为：cn fT (t )e dt n 0, 1, 2, T T 2
傅里叶变换专题教育课件
Ω
-
2
３双边奇指数信号
et
f
(t )
e t
旳傅里叶变换为 ：
t 0 t 0
f (t) 1
0
t
F () f (t)e jt dt
-1
0 et e jt dt et e jt dt
0
1
j
2 2 2
| F() |
其幅度频谱和相位频谱为
|
F
()
|
2
2
||
2
() 2
2
0 0
2.在任何有限区间内，只有有限个最大值和最小值。
3.在任何有限区间内，只有有限个不连续点，而且在 每个不连续点上信号都必须取有限值，这时傅里叶 变换收敛于间断点两边函数值旳平均值。
常见非周期信号旳傅里叶变换
１矩形脉冲信号
f(t)
E
E f (t )
0
| t |
2
| t |
2
-
0
t
2
2
E：脉冲幅度，τ：脉冲宽度。其傅里叶变换为
信号可进行傅里叶变换旳条件： 一般来讲，若信号函数满足绝对可积条件，即：
f (t) dt
则信号可进行傅里叶变换。注：此式只是信号函数进行傅里叶变换 旳充分条件。在引入广义函数后，有些不满足此式旳信号函数也能够 进行傅里叶变换。
周期信号旳傅里叶变换：
设有周期性矩形脉冲信号f(t)，
E
f (t )
“非周期信号都能够用正弦信号旳 加权积分来表达”——傅里叶旳第 二个主要论点
§3 傅里叶变换
3.2信号旳傅里叶变换 傅里叶变换有下列积分定义：
： 傅里叶正变换公式
F () F [ f (t )] f (t )e jt dt
(精心整理)图像的傅里叶变换 ppt课件
许多图像的傅里叶频谱的幅度随着频率的增大而迅速减小，这使 得在显示与观察一副图像的频谱时遇到困难。但以图像的形式显示它 们时，其高频项变得越来越不清楚。
解决办法： 对数化
ppt课件
18
ppt课件
19
ppt课件
20
ppt课件
21
ppt课件
22
ppt课件
23
ppt课件
24
ppt课件
25
ppt课件
幅值
时域分析
ppt课件
频域分析
3
ppt课件
4
一维FT及其反变换
连续函数f(x)的傅立叶变换F(u):
F (u) f (x)e j2uxdx
傅立叶变换F(u)的反变换:
f (x) F (u)e j2uxdu
ppt课件
5
一维DFT及其反变换
离散函数f(x)(其中x，u=0,1,2,…,N-1)的傅立叶变换:
ppt课件
33
Fc=fftshift(F); %把频谱坐标原点由左上角移至屏幕中央 subplot(223) Fd=abs(Fc); imshow(Fd,[]) ratio=max(Fd(:))/min(Fd(:)) %ratio = 2.3306e+007,动态范围太大，显示器无法正常显 示 title('幅度谱（频谱坐标原点在屏幕中央）') S2=log(1+abs(Fc)); subplot(224) imshow(S2,[]) title('以对数方式显示频谱')
c1
f1
x, y
e
j
2
ux M
vy N
解决办法： 对数化
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幅值
时域分析
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频域分析
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一维FT及其反变换
连续函数f(x)的傅立叶变换F(u):
F (u) f (x)e j2uxdx
傅立叶变换F(u)的反变换:
f (x) F (u)e j2uxdu
ppt课件
5
一维DFT及其反变换
离散函数f(x)(其中x，u=0,1,2,…,N-1)的傅立叶变换:
ppt课件
33
Fc=fftshift(F); %把频谱坐标原点由左上角移至屏幕中央 subplot(223) Fd=abs(Fc); imshow(Fd,[]) ratio=max(Fd(:))/min(Fd(:)) %ratio = 2.3306e+007,动态范围太大，显示器无法正常显 示 title('幅度谱（频谱坐标原点在屏幕中央）') S2=log(1+abs(Fc)); subplot(224) imshow(S2,[]) title('以对数方式显示频谱')
c1
f1
x, y
e
j
2
ux M
vy N
傅里叶变换课件
快速傅里叶变换的算法原理
快速傅里叶变换（FFT）是一种高效的计算DFT的算法，其基本思想是将DFT运算分解为一系列简单 的复数乘法和加法运算。
FFT算法可以分为基于分治策略的递归算法和基于蝶形运算的迭代算法。其中，递归算法将DFT运算 分解为两个子序列的DFT运算，迭代算法则通过一系列蝶形运算逐步逼近DFT的结果。
，实现图像的压缩。
解压缩
通过插值或重构算法，可以恢复 压缩后的图像，使其具有原始的
质量和细节。
压缩与解压缩算法
常见的压缩与解压缩算法包括 JPEG、PNG等。这些算法在压 缩和解压缩过程中都利用了傅里
叶变换。
06
傅里叶变换在通信系统中的应用
调制与解调技术
调制技术
利用傅里叶变换对信号进行调制，将 低频信号转换为高频信号，以便在信 道中传输。
在频域中，可以使用各种滤波器 对图像进行滤波操作，以减少噪 声、平滑图像或突出特定频率的
细节。
边缘增强
通过在频域中增强高频成分，可以 突出图像的边缘信息，使图像更加 清晰。
对比度增强
通过调整频域中的频率系数，可以 改变图像的对比度，使图像更加鲜 明。
图像的压缩与解压缩
压缩
通过减少图像的频域表示中的频 率系数，可以减少图像的数据量
快速傅里叶变换的应用
• FFT在信号处理、图像处理、语音处理等领域有着广泛的应用。例如，在信号处理中，可以通过FFT将时域信号转换为频域 信号，从而对信号进行频谱分析、滤波等操作。在图像处理中，可以通过FFT将图像从空间域转换到频域，从而对图像进行 去噪、压缩等操作。在语音处理中，可以通过FFT对语音信号进行频谱分析，从而提取语音特征、进行语音合成等操作。
分析、系统优化等。
傅里叶变换原理PPT课件
根据傅氏积分公式，函数f(t)能取傅立叶积分变换的前提条件是它首 先应绝对可积，即
实际上这个条件非常强，它要求f(t)条件较高，因而一些常见的函数都不 满足这一点.如
34
第34页/共53页
如此以来，较强的条件使得傅立叶变换的应 用受到限制. 为克服这一缺陷，我们把单位脉冲 函数及其傅氏变换应用到其他函数的傅氏变换 中，得到它们的广义傅氏变换. 实际运算时，我 们通常用傅氏逆变换来推证.
15
第15页/共53页
简称傅氏变换,记为 简称傅氏逆变换,记为
F F
还可以将 f(t) 和 F(w)用箭头连接: f(t) F(w) .
16
第16页/共53页
f (t)
o
第17页/共53页
t
17
解:根据定义, 有
这就是指数衰减函数的傅氏变换.
18
第18页/共53页
根据积分表达式的定义,有
注意到
1
2
1 2
1 2
1 2
1, 0,
t0 t0
u(t ).
证毕.
38
第38页/共53页
例3 求
的傅氏逆变换.
解：由定义，有
F 1[d (w w0 )]
1
2
d
(w
w0
)e iw
t
dw
特别地 故 得到
1 e iw0 t .
2
F 1[d (w)]
1
2
.
39
第39页/共53页
于是，有
例4 求正弦函数 f(t)=sinw0 t 的傅氏变换.
基于这种思想，便产生了积分变换.
其主要体现在：
数学上：求解方程的重要工具； 能实现卷积与 普通乘积之间的互相转化.
实际上这个条件非常强，它要求f(t)条件较高，因而一些常见的函数都不 满足这一点.如
34
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如此以来，较强的条件使得傅立叶变换的应 用受到限制. 为克服这一缺陷，我们把单位脉冲 函数及其傅氏变换应用到其他函数的傅氏变换 中，得到它们的广义傅氏变换. 实际运算时，我 们通常用傅氏逆变换来推证.
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简称傅氏变换,记为 简称傅氏逆变换,记为
F F
还可以将 f(t) 和 F(w)用箭头连接: f(t) F(w) .
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f (t)
o
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t
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解:根据定义, 有
这就是指数衰减函数的傅氏变换.
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根据积分表达式的定义,有
注意到
1
2
1 2
1 2
1 2
1, 0,
t0 t0
u(t ).
证毕.
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例3 求
的傅氏逆变换.
解：由定义，有
F 1[d (w w0 )]
1
2
d
(w
w0
)e iw
t
dw
特别地 故 得到
1 e iw0 t .
2
F 1[d (w)]
1
2
.
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于是，有
例4 求正弦函数 f(t)=sinw0 t 的傅氏变换.
基于这种思想，便产生了积分变换.
其主要体现在：
数学上：求解方程的重要工具； 能实现卷积与 普通乘积之间的互相转化.
傅里叶变换及其性质课件
若 $f(t)$ 的傅里叶变换为 $F(omega)$，则 $f(at)（a>0）$ 的傅里叶变换为 $aF(frac{omega}{a})$。
应用
频移性质在信号调制和解调中非常有 用，例如在通信系统中的振荡器设计 和频率调制。
共轭性质
共轭性质
若 $f(t)$ 的傅里叶变换为 $F(omega)$，则 $f(-t)$ 的傅里叶 变换为 $overline{F(-omega)}$。
05
傅里叶变换的扩展
离散傅里叶变换
定义
离散傅里叶变换（DFT）是一种将离散时间信号转换为频域表示的方法。它将一个有限长 度的离散时间信号序列通过数学运算转换为复数序列，表示信号的频域特征。
性质
离散傅里叶变换具有线性、时移性、频移性、共轭对称性和周期性等性质。这些性质使得 离散傅里叶变换在信号处理、图像处理、数字通信等领域得到广泛应用。
度和相位信息。
02 03
信号处理
傅里叶变换在信号处理中有着广泛的应用，如滤波、去噪、压缩等。通 过对信号进行傅里叶变换，可以提取出信号中的特征信息，实现信号的 分类、识别和分类。
图像处理
傅里叶变换在图像处理中也有着重要的应用，如图像滤波、图像增强、 图像压缩等。通过对图像进行傅里叶变换，可以提取出图像中的特征信 息，实现图像的分类、识别和分类。
傅里叶变换的分类
离散傅里叶变换（DFT）
对时间域或空间域的信号进行离散采样，然后对离散的采样值进行傅里叶变换 。DFT广泛应用于数字信号处理和图像处理等领域。
快速傅里叶变换（FFT）
一种高效计算DFT的算法，能够在 $O(Nlog N)$ 的时间内计算出 $N$ 个采样 值的 DFT，大大提高了计算效率。FFT广泛应用于信号处理、图像处理等领域 。
应用
频移性质在信号调制和解调中非常有 用，例如在通信系统中的振荡器设计 和频率调制。
共轭性质
共轭性质
若 $f(t)$ 的傅里叶变换为 $F(omega)$，则 $f(-t)$ 的傅里叶 变换为 $overline{F(-omega)}$。
05
傅里叶变换的扩展
离散傅里叶变换
定义
离散傅里叶变换（DFT）是一种将离散时间信号转换为频域表示的方法。它将一个有限长 度的离散时间信号序列通过数学运算转换为复数序列，表示信号的频域特征。
性质
离散傅里叶变换具有线性、时移性、频移性、共轭对称性和周期性等性质。这些性质使得 离散傅里叶变换在信号处理、图像处理、数字通信等领域得到广泛应用。
度和相位信息。
02 03
信号处理
傅里叶变换在信号处理中有着广泛的应用，如滤波、去噪、压缩等。通 过对信号进行傅里叶变换，可以提取出信号中的特征信息，实现信号的 分类、识别和分类。
图像处理
傅里叶变换在图像处理中也有着重要的应用，如图像滤波、图像增强、 图像压缩等。通过对图像进行傅里叶变换，可以提取出图像中的特征信 息，实现图像的分类、识别和分类。
傅里叶变换的分类
离散傅里叶变换（DFT）
对时间域或空间域的信号进行离散采样，然后对离散的采样值进行傅里叶变换 。DFT广泛应用于数字信号处理和图像处理等领域。
快速傅里叶变换（FFT）
一种高效计算DFT的算法，能够在 $O(Nlog N)$ 的时间内计算出 $N$ 个采样 值的 DFT，大大提高了计算效率。FFT广泛应用于信号处理、图像处理等领域 。
《傅里叶变换》课件
特点
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、
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、
四种傅里叶变换关系课件
离散傅里叶变换的应用
频谱分析
DFT是频谱分析的基本工具，通过计算信号的频谱，可以了解信 号的频率成分和频率变化。
数字滤波器设计
DFT可以用于设计和分析数字滤波器，通过改变信号的频谱来实现 信号处理。
信号调制与解调
在通信系统中，DFT可以用于信号的调制和解调，实现频搬移和 信号恢复。
03
快速傅里叶变换（FFT）
通过傅里叶变换可以将信号从时域转换到频域，从而分析信号的频率成分和频率特性。
能量谱分析
通过傅里叶变换可以得到信号的能量分布，从而分析信号在不同频率下的能量大小。
信息提取
通过傅里叶变换可以提取信号中的有用信息，例如通过滤波器提取特定频率范围内的信号。
02
离散傅里叶变换（DFT）
离散傅里叶变换的定义
离散傅里叶变换（DFT）是将离散时间信号转换为频域表示的数学工具。它将一 个有限长度的离散时间序列x[n]转换为一个复数序列X[k]，其中k是离散频率索引 。
DFT的定义为：X[k] = ∑_{n=0}^{N-1} x[n] * W_N^kn，其中W_N=e^{j2π/N}是N次单位根。
离散傅里叶变换的性质
在通信系统中的应用
调制与解调
在通信系统中，信号通常需要进行调制 和解调，傅里叶变换可以用于分析信号 的频率特性，实现信号的调制与解调。
VS
多载波通信
多载波通信是现代通信中的重要技术，傅 里叶变换可以用于分析信号在频域的特性 ，实现多载波信号的处理和传输。
THANKS
定义公式
(X(f) = int_{-infty}^{infty} x(t) e^{-2piift} dt)
逆变换公式
(x(t) = int_{-infty}^{infty} X(f) e^{2piift} df)
数学物理方法1课件——第五章 傅里叶变换
∑ ∑ ∞ sin (2n −1) x
m sin (2n −1) x
f (x) =
= lim
n=1 2n −1
m→∞ n=1 2n −1
(−π < x < π )
m=1 1
0.5
-3 -2 -1 -0.5 -1
1
2
3
m=2 0.75
0.5 0.25
-3 -2 -1 -0.25 -0.5 -0.75
第五章傅里叶变换51傅里叶级数52傅里叶变换53傅里叶变换的性质54函数约瑟夫傅里叶傅立叶早在1807年就写成关于热传导的基本论文热的传播在论文中推导出著名的热传导方程并在求解该方程时发现函数可以由三角函数构成的级数形式表示从而提出任一函数都可以展成三角函数的无穷级数
第五章 傅里叶变换
§ 5.1 傅里叶级数 § 5.2 傅里叶变换 § 5.3 傅里叶变换的性质 § 5.4 δ函数
其中傅里叶变换系数为：
∫ A(k) = 1
∞
f (x) cos(kx)dx
π −∞
∫ B(k) = 1
∞
f (x) sin(kx)dx
π −∞
傅里叶变换存在的条件：
¾
函数
f (x) 在 (−∞, ∞) 区间内绝对可积，即积分
∞
∫−∞
f (x) dx 收敛
¾ 函数 f (x) 在任意有限区间内满足狄里希利条件，即 f (x) 分段
3. 展开式中的波数kn或频率ωn，取值是不连续的，
即 n = 0,1, 2,... (实数形式的展开) 或 n = 0, ±1, ±2,... (复数形式的展开)。
§ 5.2 傅里叶变换
1、实数形式的傅里叶积分变换
傅里叶积分定理：设函数f(x)是区间[-∞, ∞]上的非周期函数，
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f (x) ∼ =
an − ibn an + ibn a0 , Cn = , C−n = , 2 2 2
∞
Cn einωx .
n=−∞
(1)
P. H. SHI[2mm] MATH/SEU
Lecture 2 Fourier transform
Fourier
È©
L1 ( R )
Fourier
È©
1 T
T = 1, x = 0, &
∞ 0
sin ω dω = π/2. ω
P. H. SHI[2mm] MATH/SEU
Lecture 2 Fourier transform
Fourier
È©
L1 ( R )
L 1 (R )
þFourier C
þFourier C
delta
¼ê9FourierC
delta
¼ê9FourierC
Fourier
CÔn¿Â
é±Ï¼êf (x), ±r§±Ï¼ê¨±Ïªuá '4. =½Â ±T ±Ï, Ù§ . Kf (x) → f (x). -ω = nω, éuf (x) &
fT (x) =
T n T
f (x), x ∈ [−T /2, T /2],
1
F −1 [g ](x) =
1 2π
∞
g (ω )eiωx dω
−∞ −1
g(ω) ' Fourier _C, P F
P. H. SHI[2mm] MATH/SEU
[g ](x), F −1 [g ].
Lecture 2 Fourier transform
Fourier
È©
L1 ( R )
Fourier
È©
L1 ( R )
Fourier
|^Eulerúª, & P
a0 f (x) ∼ + = 2 n=1
∞
È©
þFourier C
delta
¼ê9FourierC
Fourier
CÔn¿Â
an − ibn inωx an + ibn −inωx e + e . 2 2
C0 =
=&Fourier?ê'Eê/ª
Fourier
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þFourier C
delta
¼ê9FourierC
Fourier
CÔn¿Â
~1 ¦ Ý/óÀ¼ê 'FourierÈ©.
0, x < −T, f (x) = h, −T ≤ x ≤ T, 0, x > T
P. H. SHI[2mm] MATH/SEU
Fourier
CÔn¿Â
P. H. SHI[2mm] MATH/SEU
Lecture 2 Fourier transform
Fourier
È©
L1 ( R )
L 1 (R )
þFourier C
þFourier C
delta
¼ê9FourierC
Fourier
CÔn¿Â
P. H. SHI[2mm] MATH/SEU
Lecture 2 Fourier transform
Fourier
È©
L1 ( R )
Fourier
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∞ 0
þFourier C
delta
¼ê9FourierC
Fourier
CÔn¿Â
âd (J, & e¡' È©Oúª
2 π |x| < T sin ωT cos ωx dω = 0, |x| > T ω 1/2, |x| = T. 1,
þFourier C
delta
¼ê9FourierC
Fourier
CÔn¿Â
Thm1.2
¼êf (x) 3(−∞, ∞) þýéÈ, K¼êf (ω) ÷v 1. f (ω ) 'uω 3(−∞, ∞) þk. ë Y§ sup |f (ω)| ≤ |f (x)|dx.
∞ (−∞,∞) −∞
f (x) ' Fourier C,P F [f ](ω), F [f ] ½ F [f (x)].
P. H. SHI[2mm] MATH/SEU
Lecture 2 Fourier transform
Fourier
È©
L1 ( R )
L 1 (R )
¼êf (x) ∈ L (R), ¡2ÂÈ©
~1 ¦ Ý/óÀ¼ê
∞ −iωt
'FourierÈ©. ) Ï f (t)e dt = h ±f (x) 'FourierÈ©
−∞
0, x < −T, f (x) = h, −T ≤ x ≤ T, 0, x > T
T
e−iωt dt = 2h
−T
sin ωT , ω
¼ê9FourierC
Fourier
CÔn¿Â
é±Ï¼êf (x), ±r§±Ï¼ê¨±Ïªuá '4. =½Â ±T ±Ï, Ù§ . Kf (x) → f (x). -ω = nω, éuf (x) &
fT (x) =
T n T
f (x), x ∈ [−T /2, T /2],
¤
1 2π
|x| < T, sin ωT iωx e dω = 0, 2h |x| > T, ω −∞ h/2, |x| = T.
∞
Lecture 2 Fourier transform
h,
P. H. SHI[2mm] MATH/SEU
Fourier
È©
L1 ( R )
Fourier
n=−∞ ∞ −∞ −T /2
eiωn x ∆ωn (3)
f (t)e−iωt dt eiωx dω.
P. H. SHI[2mm] MATH/SEU
Lecture 2 Fourier transform
Fourier
È©
L1 ( R )
Fourier
È©
= 1 2π
þFourier C
delta
f (x), x ∈ [−T /2, T /2], fT (x) =
Kf (x) → f (x).
T
±T ±Ï, Ù§ .
P. H. SHI[2mm] MATH/SEU
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Fourier
È©
L1 ( R )
Fourier
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þFourier C
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T
dt = h
−T
e−iωt dt = 2h
sin ωT , ω
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þFourier C
deltaຫໍສະໝຸດ ¼ê9FourierCFourier
CÔn¿Â
1 2π
∞ −∞ ∞
f (t)e−iωt dt eiωx dω =
−∞
P. H. SHI[2mm] MATH/SEU
f (x), f (x+0)+f (x−0) ,
2
Lecture 2 Fourier transform
´ëY X x Ø´ë YX
x
Fourier
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Fourier
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Fourier
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delta
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Fourier
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~1 ¦ Ý/óÀ¼ê 'FourierÈ©. ) Ï f (t)e
∞ −∞ −iωt
0, x < −T, f (x) = h, −T ≤ x ≤ T, 0, x > T
n=−∞ −T /2
einωx .
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Fourier
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L1 ( R )
Fourier
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þFourier C
delta
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Fourier
CÔn¿Â
é±Ï¼êf (x), ±r§±Ï¼ê¨±Ïªuá '4. =½Â
Lecture 2 Fourier transform
Fourier
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L1 ( R )
Fourier
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= 1 2π
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Fourier
CÔn¿Â
f (x) ∼ =
1 lim ∆ω →0 2π
∞ −∞
∞
T /2
fT (t)e−iωn t dt
Fourier
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L1 ( R )
þFourier C
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Fourier
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P. H. SHI MATH/SEU
2010-11-3
ÆÏ
an − ibn an + ibn a0 , Cn = , C−n = , 2 2 2
∞
Cn einωx .
n=−∞
(1)
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Fourier
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Fourier
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1 T
T = 1, x = 0, &
∞ 0
sin ω dω = π/2. ω
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fT (x) =
T n T
f (x), x ∈ [−T /2, T /2],
1
F −1 [g ](x) =
1 2π
∞
g (ω )eiωx dω
−∞ −1
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[g ](x), F −1 [g ].
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Fourier
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∞
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~1 ¦ Ý/óÀ¼ê 'FourierÈ©.
0, x < −T, f (x) = h, −T ≤ x ≤ T, 0, x > T
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Fourier
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âd (J, & e¡' È©Oúª
2 π |x| < T sin ωT cos ωx dω = 0, |x| > T ω 1/2, |x| = T. 1,
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Fourier
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Thm1.2
¼êf (x) 3(−∞, ∞) þýéÈ, K¼êf (ω) ÷v 1. f (ω ) 'uω 3(−∞, ∞) þk. ë Y§ sup |f (ω)| ≤ |f (x)|dx.
∞ (−∞,∞) −∞
f (x) ' Fourier C,P F [f ](ω), F [f ] ½ F [f (x)].
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Fourier
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¼êf (x) ∈ L (R), ¡2ÂÈ©
~1 ¦ Ý/óÀ¼ê
∞ −iωt
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−∞
0, x < −T, f (x) = h, −T ≤ x ≤ T, 0, x > T
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T n T
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¤
1 2π
|x| < T, sin ωT iωx e dω = 0, 2h |x| > T, ω −∞ h/2, |x| = T.
∞
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h,
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f (t)e−iωt dt eiωx dω.
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Fourier
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= 1 2π
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f (x), x ∈ [−T /2, T /2], fT (x) =
Kf (x) → f (x).
T
±T ±Ï, Ù§ .
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dt = h
−T
e−iωt dt = 2h
sin ωT , ω
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Fourier
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1 2π
∞ −∞ ∞
f (t)e−iωt dt eiωx dω =
−∞
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f (x), f (x+0)+f (x−0) ,
2
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´ëY X x Ø´ë YX
x
Fourier
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~1 ¦ Ý/óÀ¼ê 'FourierÈ©. ) Ï f (t)e
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0, x < −T, f (x) = h, −T ≤ x ≤ T, 0, x > T
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Fourier
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1 lim ∆ω →0 2π
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