第三章——傅里叶变换

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第三章――傅里叶变换周期信号的傅里叶级数分析

第三章――傅里叶变换周期信号的傅里叶级数分析

第三章 傅里叶变换3.1周期信号的傅里叶级数分析(一) 三角函数形式的傅里叶级数满足狄利赫里条件的周期函数()f t 可由三角函数的线性组合来表示,若()f t 的周期为1T ,角频率112T πω=,频率111f T =,傅里叶级数展开表达式为()()()0111cos sin n n n f t a a n t b n t ωω∞==++⎡⎤⎣⎦∑各谐波成分的幅度值按下式计算()0101t T t a f t dt T +=⎰()()0112cos t T n t a f t n t dt T ω+=⎰()()01012sin t T n t b f t n t dt T ω+=⎰其中1,2,n =⋅⋅⋅狄利赫里条件:(1) 在一个周期内,如果有间断点存在,则间断点的数目应是有限个;(2) 在一个周期内,极大值和极小值的数目应是有限个; (3) 在一个周期内,信号是绝对可积的,即()00t T t f t dt +⎰等于有限值。

(二) 指数形式的傅里叶级数周期信号的傅里叶级数展开也可以表示为指数形式,即()()11jn tnn f t F n eωω∞=-∞=∑其中()011011t T jn tn t F f t e dt T ω+-=⎰ 其中n 为从-∞到+∞的整数。

(三) 函数的对称性与傅里叶系数的关系(1) 偶函数由于()f t 为偶函数,所以()()1sin f t n t ω为奇函数,则()()01112sin 0t T n t b f t n t dt T ω+==⎰所以,在偶函数的傅里叶级数中不会含有正弦项,只可能含有直流项和余弦项。

(2) 奇函数由于()f t 为奇函数,所以()()1cos f t n t ω为奇函数,则()0100110t T t a f t dt T +==⎰()()010112cos 0t T n t a f t n t dt T ω+==⎰ 所以,在奇函数的傅里叶级数中不会含有直流项和余弦项,只可能包含正弦项(3) 奇谐函数(()12T f t f t ⎛⎫=-+ ⎪⎝⎭)半波对称周期函数的傅里叶级数中,只会含有基波和奇次谐波的正、余弦项,而不会含有偶次谐波项,这也是奇谐函数名称的由来。

第三章傅里叶变换的性质.ppt

第三章傅里叶变换的性质.ppt


0
f (t)奇函数:X ()

f (t)sin tdt 2

f (t)sin tdt

0
X () 0
R() 0
可见,R()=R(- )为偶函数; X()= -X(- )为奇函数; 若 f (t)是实偶函数,F(j )=R() 必为实偶函数。 若 f (t)是实奇函数,F(j )=jX() 必为虚奇函数。

1 T

(t

T
)
F( j)
T
根据时域微分特性:
( j)2 F ( j) 1 e jT 2 1 e jT ,
0 2
T
TT
T

F(
j )

2
2T
(1
cosT )

4
2T
sin
2 (T
2
)

TSa2 (T
2
)
第三章第1讲

12
频域微分和积分特性
公式:
( jt)n f (t) F (n) ( j) f (0) (t) 1 f (t) F (1) ( j)
表明信号过延程时都了是t0在秒频并谱不搬会移改的变基其础频上谱完的成幅的度。,但是 使其相位变化了 - t0
频移特性: f (t)e j0 t F[ j( 0 )]
表明信号 f (t)乘以 e j0 t,等效于其频谱 F(j)沿频率右移 0
因为: cos 0 t

1 2
(e
j0 t

e
j0 t
)
sin
0t

1 2j
(e
j0 t

信号与系统第三章:傅里叶变换

信号与系统第三章:傅里叶变换
任意非周期信号可以表示为一系列不同频率的正弦 或虚指数函数积分。
由于这里用于系统分析的独立变量是频率,故称为频域分析。
6
3.1 信号分解为正交函数
信号分解为正交函数的原理与矢量分解为正交矢量的
y
概念相似。
AC1vxC2vy
C 2v y
A
v x , v y 为各相应方向的正交单位矢量。 C 1v x
❖ 1、时域分析的基本概念 系统时域响应的概念和四种主要响应形式。
❖ 2、离散系统的时域分析 差分和差分方程的含义和建立;差分方程的经典解法,以及各种响应的具体求解。
❖ 3、单位冲击响应与单位样值响应 单位冲击响应和单位样值响应的概念和实质;通过微分方程或差分方程的求解方法。
❖ 4、卷积积分 卷积积分的基本概念和意义;采用定义法和图解法进行求解的方法和步骤;卷积积分 的重要性质。
❖ 采用变换域分析的目的:主要是简化分析。这章傅里叶变 换主要从信号分量的组成情况去考察信号的特性。从而便 于研究信号的传输和处理问题。
5
本章以正弦函数或(虚指数函数)为基本信号 任意周期信号可以表示为一系列不同频率的正弦或虚
指数函数之和。 sin(n1t),cos(n1t),ejn1t
n0,1,2
❖ 5、卷积和 卷积和的基本概念和意义;通过定义、性质以及图解法和不进位乘法熟练进行求解的 方法和步骤。
2
第三章主要内容
❖3.1 信号分解为正交函数 (一般了解) ❖3.2 傅里叶级数 ❖3.3 周期信号的频谱 ❖3.4 非周期信号的频谱(傅里叶变换) ❖3.5 傅里叶变换的性质 ❖3.6 卷积定理 ❖3.7 周期信号的傅里叶变换 ❖ 3.8.抽样信号的傅里叶变换与取样定理
x
它们组成一个二维正交矢量集。

通信第三章 常见函数的傅里叶变换

通信第三章 常见函数的傅里叶变换

(t)

-T0 O T0 2T0 t
求T0 (t) 的指数傅里叶级数和三角傅里叶级数。

Fn
1 T0
T0 2
T0 2
(t)e jn0tdt
1 T0
T0 (t)
1 T0
e jn0t
n
a0
1 T0

an
2 T0
T0 2
T0 2
(t) cos
n0tdt
2 T0
bn 0
T0 (t)
的三角傅里叶级数为:T0
第3章 傅里叶变换
重点:
1.傅里叶级数定义及适用条件 2.常见周期信号的频谱,非周期性信号的频谱 3.傅里叶变换的定义及适用条件及性质 4.周期信号的傅里叶变换 5.抽样定理 6.功率频谱与能量频谱 7.系统频域分析法 8.希尔伯特变换
3.1 傅里叶变换的产生
傅里叶1768年生于法国,1807年提 出“任何周期信号都可用正弦函数 级数表示”, 1822年在“热的分析 理论”一书中再次提出。1829年 狄里赫利给出傅里叶变换收敛条件。 傅里叶变换得到大规模的应用,则 是到了上世纪60年代之后。
nT0 )
n
[ A
A T0
(t
nT0 )][u(t
nT0 )
u(t
(n
1)T0 )]
将 f (t) 去除直流分量,则仅剩交流分量 fAC (t)
fAC (t)
f
(t)
A [u(t
T n 0
nT0 ) u(t
(n 1)T0 )]
n
[
A
A T0
(t
nT0
)]{
(t
nT0
)
(2)利用直接法求解

第三章 傅里叶变换 重要公式

第三章 傅里叶变换 重要公式
Ts

F (ω
n=−∞

nω s
)
9
(2)频域冲激抽样
设 f (t ) ←→ F (ω )

频域冲激抽样 F(ω)δω (ω) = F(ω) ∑δ (ω − nω1 ) n=−∞
( ω1
=
2π T1

时域中以 1 为周期地重复 T1
频域中以间隔ω1 冲激抽样
∑ ∑ 1
ω1
∞ n=−∞
f
(t

nT1
第三章 傅里叶变换
重要概念与重要公式
一、傅里叶级数 1、三角函数形式的傅里叶级数 任何周期信号 f (t) 可以分解为

∑ (1) f (t) = a0 + an cos (nω1t ) + bn sin (nω1t ) n=1
傅里叶系数:
∫ ( ) a0
=
1 T1
f t0 +T1
t0
t
dt

cn
c0 = a0 =an2 + bn2
n = 1, 2,3,
ϕn
= − arctan bn an
n
= 1, 2,3,

∑ (3) f (t) = d0 + dn sin (nω1t +θn ) n=1
d
n
d0 = a0 =an2 + bn2
n =1, 2,3,
= θn
a= rctan an n bn
整数倍)的线性组合。 2、信号的频谱
为了直观地表示出信号所含各频率分量振幅的大小,以频率 f(或角频率ω )
为横坐标,以各次谐波的振幅 cn 或虚指数函数的幅度 Fn 为纵坐标,按频率高低 依次排列起来的线图,称为信号的幅度频谱,简称幅度谱。图中每条竖线代表该 频率分量的幅度,称为谱线。

第3章 连续信号的频谱——傅里叶变换

第3章 连续信号的频谱——傅里叶变换

• 直到19世纪末,制造出电容器。20世纪初,谐振电路、滤波
器、正弦振荡器等一系列问题的解决为正弦函数与傅里叶分 析的在通信系统中的应用开辟了广阔的前景。 • 从此,在通信与控制系统的理论研究和实际应用之中,采用 频率域(频域)的分析方法比经典的时间域(时域)方法有 许多突出的优点。 • 当今,傅里叶分析方法已成为信号分析与系统设计不可缺少 的重要工具。 • 20世纪70年代,出现的各种二值正交函数(沃尔什函数), 它对通信、数字信号处理等技术领域的研究提供了多种途径 和手段。使人们认识到傅里叶分析不是信息科学与技术领域 中唯一的变换域方法。
nw1 nw1

0
w
nw1
w1 0 w1
nw1
w
正、负频率相应项成对合并,才是实际频谱函数。
4.周期信号的功率特性
—时域和频域能量守恒定理
周期信号的平均功率P:在一个周期内求平方再求积分。
1 t0 T1 2 f (t )dt P f (t ) t T1 0 1 1 2 2 2 2 2 a0 ( an bn ) c0 cn 2 n 1 2 n 1
其傅里叶级数三角展开式中 仅含基波和奇次谐波
例子
例如:奇谐函数
f (t )
E 2
T1 2
f (t )
E 2
T 1 2
0
E 2
T1 2
t
0
E 2
T1 2
t
sin( w1t )
E 2
f (t )
E 2
T1 2 T 1 2 T1 2
f (t )
0
E 2
t

0
E 2
T1 2

信号课件第三章傅里叶变换

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

第三章 傅里叶变换

第三章  傅里叶变换

P=a
2 0
1 2
n 1
an2 bn2
c02
1 2
cn2
n 1
n
Fn
2

3、一个特别的性质: e jn e jn
3.1.3 函数的对称性与傅里叶系数的关系
1、波形对称分类:(1)、整周期对称,例如偶函数和奇函数,其可决定级数中只可能含有余弦项或正弦项;(2)半 周期对称,例如奇谐函数,其可决定级数中只可能含有偶次项或奇次项。 2、对称条件: (1)、偶函数:若信号波形相对于纵轴是对称的,即满足 f(t)=f(-t),此时 f(t)是偶函数,偶函数的 Fn 为实数。在偶函 数的傅里叶级数中不会含有正弦项,只可能含有直流项和余弦项。 (2)奇函数:若波形相对于纵坐标是反对称的,即满足 f(t)=-f(-t),此时 f(t)是奇函数,奇函数的 Fn 为虚数。在奇函数 的傅里叶级数中不会含有余弦项,只可能含有正弦项。虽然在奇函数上加以直流成分,它不再是奇函数,但在它的 级数中仍然不会含有余弦项。 (3)寄谐函数:若波形沿时间轴平移半个周期并相对于该轴上下翻转,此时波形并不发生变化,即满足:
n2 1 2
) cos n1t
基波和偶次谐波频率分量。谐波幅度以 1 规律收敛。 n2
其中1
=
2 T1
;其频谱只包含直流、
3.2.5 周期全波余弦信号
1、周期全波余弦信号的傅里叶级数为:
f
(t)
2E
4E 3
cos(1t)
4E 15
cos(21t)
4E 35
cos(31t)
2E
4E
1n 1
第三章 傅里叶变换
傅里叶变换是在傅里叶级数正交函数展开的基础上发展而产生的;

信号与系统第3章 傅里叶变换

信号与系统第3章  傅里叶变换

P
f
2 (t) 1 T1
t0 T1 t0
f
2 (t)d t
a0 2
1 2
n1
(an
2
bn 2 )
2
Fn _____ 帕塞瓦尔定理
n
结论:周期信号的平均功率等于傅里叶级数展开 式中基波分量及各谐波分量有效值的平方 和,即时域和频域的能量守恒。
五. 周期信f号(t)的频c0 谱 (c三n c角os函(n数1t形 式n )) n1
(1) 偶函数 f (t) f (t)
4
an T1
T1
2 0
f (t) cos(n1t)dt
Fn
Fn
an 2
bn 0
傅里叶级数中不会含有正弦项, 只可能含有直流项和余弦项。
(2) 奇函数 f (t) f (t)
a0 0 , an 0
bn
4 T1
T1
2 0
f (t) sin(n1t)d t
e j n1t
T1 n 2
画频谱图:
c0
a0
E
T1
an
2E
T1
Sa
n1
2
, n
1,2,
cn an
1)令 m
2

2
m
即在
2
m,m为整数处有零点。
2)
2
2
T1
T1
零点间谱线个数
3) c n值为正,相位为0,值为负,相位为π
4)谱线间隔为 1 带宽
2
T1
,第一个过零点带宽定义为信号的
1 3
s in31t
1 4
sin41t
E
1 n1

信号分析与处理-傅里叶变换

信号分析与处理-傅里叶变换

第三章傅里叶变换本章提要:◆傅里叶级数(Fourier Series)◆非周期信号的傅里叶变换◆傅里叶变换的性质◆周期信号的傅里叶变换◆采样信号和采样定理J.B.J. 傅里叶(Fourier)◆1768年生于法国◆1807年提出“任何周期信号都可用正弦函数级数表示”,但其数学证明不很完善。

◆拉普拉斯赞成,但拉格朗日反对发表◆1822年首次发表在《热的分析理论》◆1829年狄里赫利第一个给出收敛条件周期信号都可表示为谐波关系的正弦信号的加权和非周期信号都可用正弦信号的加权积分表示傅里叶分析方法的应用:(1)泊松(Possion)、高斯(Gauss)等将其应用于电学中;(2)在电力系统中,三角函数、指数函数及傅里叶分析等数学工具得到广泛的应用。

(3)20世纪以后,在通信与控制系统的理论研究与实际应用中开辟了广阔的前景。

(4)力学、光学、量子物理和各种线性系统分析等得到广泛而普遍的应用。

§ 3.1 周期信号的傅立叶级数◆三角函数形式的傅里叶级数◆复指数形式的傅里叶级数◆几种典型周期信号的频谱◆吉伯斯现象一、三角函数形式的傅里叶级数∞Tianjin University Tianjin University二、复指数形式的傅里叶级数周期信号的复数频谱图三、几种典型周期信号的频谱+-1T t tjn ωTianjin UniversityTianjin University∞n A τωτ思考题:KHz T f T 100101011 26=⨯===-,πω2. 奇函数:f (t )= -f (-t)1tω只含正弦项n F =3.奇谐函数T四、吉伯斯现象)(t f有限项的N越大,误差越小例如: N=11§ 3.2 非周期信号的傅立叶变换∞从物理意义来讨论傅立叶变换(FT)Tianjin University Tianjin UniversityTianjin UniversityTianjin University )0>arctg -=)(t f时域中信号变化愈尖锐,其频域所包含的高频分量就愈丰富;反之,信号在时域中变化愈缓慢,其频域所包含的低频分量就愈多。

第三章傅里叶变换

第三章傅里叶变换


f1 (t )
f
2
(t
)
F
1
2
F1() F2 ()
可见:频域中卷积信号的傅里叶变换等于信号傅里叶变 换的卷积并乘以 1/2π 。
对于一个线性非时变系统,若知系统的单位冲激响应为 h(t)
时,系统对于任何输入x(t) 的响应 y(t) 可以用卷积求出,即
y(t) x(t) h(t)
运用傅里叶变换的时域卷积定理,有
第三章 傅里叶变换
傅里叶生平
• 1768年生于法国
• 1807年提出“任何周 期信号都可用正弦函 数级数表示”
• 拉格朗日反对发表
• 1822年首次发表“热 的分析理论”
• 1829年狄里赫利第一 个给出收敛条件
傅里叶的两个最主要的贡献——
“周期信号都可以表示为成谐波关 系的正弦信号的加权和”——傅里 叶的第一个主要论点
假定线性时不变系统单位冲激响应为h(t),系统频率响应为H(),即有
F [h(t)] H()
当输入为 x(t) e jk0t 时,系统输出的傅里叶变换为
Y () X ()H ()
输入信号 x(t) e jk0t 可以看成 e jk0t 与一个直流信号的乘积,根据傅里
叶变换的频移特性,有
1F 2 ()
2
Ω为模拟角频率,它与实际频率的关系:Ω=2πf
F(Ω )通常为复函数,可以写成:
F () F () e j ()
F(Ω)︱是F(Ω)的幅度函数,表示信号中各频率下谱密度的相对大小;
是F(Ω()的) 相位函数,表示信号中各频率成分的相位关系。在工程技
术中︱F(Ω)︱通常也称为幅度频谱, 为相(位)频谱,它们都是频率 Ω的连续函数。

ch3 傅里叶变换

ch3 傅里叶变换

(DTFT)为原信号谱G(f)经由间隔为fs=1/Ts的周期性复现的
结果.
即证明:
F

g
t
comb
t Ts



G f
k
k
/ Ts
证明 Fcombt/Ts Ts combTs f


Ts Ts f k f k / Ts
Rect
(t)

1
t 1/ 2
0 t 1/ 2
Frect(t) 1/2 ej2πftdt sin πf sin c f
1/ 2
πf
2.三角函数
tri
(t
)

1
t
0
t 1 t 1
Ftri(t)
1
1 t
1
e j2πftdt
3.2 Fourier变换及其反变换
3.2.1 Fourier变换的定义
函数g(t) 满足狄利克雷条件并在无穷区间(-∞, +∞) 绝对可积 ,则其可以表示为一系列基原函数的线性积分形式,即:
gt

G
f
e j2π f t df

记为:g(x) F 1{G( f )} g(x)称为G(f )的逆傅里叶变换
3.高斯函数 Gauss (t) eπ t2
F Gauss (t) eπ t2 ej2πftdt eπ f 2
4.δ函数

(t)

0
t 0 t0



t
dt

1

F (t) t ej2πftdt 1

第三章.离散时间信号的傅里叶变换

第三章.离散时间信号的傅里叶变换

4、时域卷积定理

) = x ( 0 ) + 2∑ x ( n ) cos (ω n )
n =1
y (n) = x ( n) * h ( n)
Y ( e jω ) = X ( e jω ) H ( e jω )
X I ( e jω ) = 0 x ( n) =
π∫
1
π
0
X R ( e jω ) cos (ω n ) d ω
jω jω 2 2 ⎤ X ( e jω ) = ⎡ ⎣ X R ( e ) + X I ( e )⎦
12
如果 x ( n ) 是实信号,根据DTFT的正、反变换的定义,有 如下性质: ① X ( e jω ) 的实部 X R ( e jω ) 是 ω 的偶函数,即 ② X (e

= X ( e − jω )
x (t ) =
k =−∞
X ( k Ω0 ) =
1 T /2 x ( t ) e − jk Ω0t dt T ∫−T / 2
X ( k Ω 0 )代表了x ( t ) 中第k次谐波的幅度,并且它是离散的。
∑ X ( kΩ ) e
0

jk Ω0 t
并非所有周期信号都可展开成傅里叶级数。一个周期信号 能展开成傅里叶级数,除满足前面指出的平方可积条件 外,还需要满足如下的Dirichlet条件: ① 在任一周期内若存在间断点,则间断点的数目应是有限 的。 ② 在任一周期内的极大值和极小值的数目应是有限的。 ③ 在一个周期内应是绝对可积的,即
第三章
离散时间信号的傅里叶变换
第三章 离散时间信号的 傅里叶变换
内容概要
1、连续时间信号的傅氏变换 2、离散时间信号的傅氏变换(DTFT) 3、连续时间信号的抽样 4、离散时间周期信号的傅氏级数 5、离散傅氏变换(DFT) 6、利用DFT计算线性卷积 7、希尔伯特变换

第三章 傅里叶变换

第三章 傅里叶变换
~x(n) x((n))N
周期序列的离散傅立叶级数
X~(k)
N1 ~x (n)WNkn
N 1
x((n))
W kn
NN
N 1
x(n)
W kn N
பைடு நூலகம்n0
n0
n0
~x (n)
1 N
N 1 X~ (k )WNkn
k 0
1 N
N 1
X (k )WNkn
k 0
上式中的
X (k) X~(k)RN (k)
X (k) DFT[x(n)] x(n)WNkn
两者比较可知:
n0
,0 k N 1
X (k) X (z)
j 2 k ze N
,
0 k N 1
x(n)的N点DFT是x(n)的Z变换在单位圆上的N点等间隔采样。
X (k) X (e j ) 2 k , 0 k N 1 N
X(k) 为x(n)的傅立叶变换在区间【0,2π】上的N点等间隔采样。
结论:有限长序列的离散傅立叶变换X(k)正好是x(n)的周 期延拓序列x((n))N的离散傅立叶级数系数 X~(k) 的 主值序列。
3.2 离散傅立叶变换的基本性质
• 线性性质
若 y(n) ax1(n) bx2 (n)
则y(n)的N点(N =max(N1,N2), N1,N2 为两序列的长度)DFT为:
则有
Y
(k
)
W km N
X
(k
)
3、频域循环移位定理(证明留作业)
证明 时域循环移位定理
Y (k) DFT [ y(n)]
N-1
N-1
x((n
m))N
RN
(n)WNkn

第三章-傅里叶变换

第三章-傅里叶变换

三、 三角函数形式的傅里叶级数(3)
f (t) a

(a
cos n t b
sin n t)
0
n1
n
1
n
1
纯余弦形式傅里叶级数
f (t) c

c
co( s n t )
0
n1 n
1
n
其中 c a , c
0
0
n
a2 b2 ,
n
n
n

arctg
bn an

c0称为信号的直流分量,cn cos(n1t+ n) 称
为信号的n次谐波分量。 cn0。 可见, 周期信号可分解为直流、基波和各次
谐波的线性组合。
中国民航大学 CAUC
3.2 周期信号的傅里叶级数分析
三、 三角函数形式的傅里叶级数(4)
[例] 求下图所示周期锯齿波的傅里叶级数展开式。
sin n t)
0
n1
n
1
n
1
a0、an、bn—傅里叶系数
1—基本角频率(基频)
a0—信号的直流分量

a b
n
n
a n
b n
n

n
cos1t 、 sin1t —基波
cos(n1t) 、 sin(n1t) — n次谐波
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3.2 周期信号的傅里叶级数分析
3.1 信号的正交函数分解
一、正交函数(1)
1. 实变函数:若实函数f1(t) 和f2(t)在(t1 ,t2)上满足
t2 t1
f (t)f (t)dt
1
2
0
则称f1(t)与f2(t)在(t1 ,t2)上正交。 2. 复变函数:若有n个复变函数fi(t) (i=1,…,n) 在区间( t1,t2)上满足

第三章傅里叶分析

第三章傅里叶分析

第3章 傅里叶分析3.1 傅里叶变换概述一、 时间连续、频率连续的傅里叶变换(FT )其傅里叶变换公式为: 正变换 ⎰∞∞-Ω-=Ωdt e t x j X t j )()(反变换 ⎰∞∞-ΩΩΩ=d e j X t x t j )(21)(π时域函数的连续性造成频域函数的非周期性,而时域的非周期性造成频谱的连续性。

二、 时间连续、频率离散的傅里叶变换——傅里叶级数(FS )周期为T 的周期性连续时间函数x (t )可展开成傅里叶级数,其系数为X (jk Ω0),X (jk Ω0)是离散频率的非周期函数。

x (t )和X (jk Ω0)组成变换对,其变换公式为: 正变换 ⎰-Ω-=Ω2/2/00)(1)(T T tjk dt e t x Tjk X 反变换 ∑∞-∞=ΩΩ=k t jk e jk X t x 0)()(0式中,k ——谐波序号;Ω0=2π/T ——两条相邻的离散谱线之间角频率的间隔;时域函数的连续性造成频域函数的非周期性,而时域函数的周期性造成频域函数的离散化。

三、 时间离散、频率连续的傅里叶变换——序列的傅里叶变换(DTFT ) 1. DTFT 的定义序列的傅里叶变换公式为: 正变换 ∑∞-∞=-=n nj j e n x eX ωω)()( 反变换 ⎰-=ππωωωπd e e X n x n j j )(21)(注意:序列..x(n)....只有当...n .为整数时才有意义,否则没有定义。

................由于存在关系ωωj e z j z X e X n x DTFT ===)()()]([因此,序列的傅里叶变换也就是单位圆上的Z 变换。

时域的离散化造成频谱函数的周期性延拓,而时域的非周期性造成频域的连续性。

2. DTFT 的性质 (1) 线性定理)()()]()([2121ωωj j e bX e aX n bx n ax DTFT +=+(2) 时移定理)()]([00ωωj n j e X e n n x DTFT -=-(3) 频移定理)(])([)(00ωωω-=j n j e X e n x DTFT(4) 卷积定理注意:此处的卷积又称为线性卷积。

信号与系统 第3章傅里叶变换

信号与系统 第3章傅里叶变换
3.11 抽样定理
傅里叶生平




1768年生于法国 1807年提出“任何周期信号 都可用正弦函数级数表示” 1829年狄里赫利第一个给出 收敛条件 拉格朗日反对发表 1822年首次发表“热的分析 理论”中
傅里叶的两个最主要的贡献——

―周期信号都可表示为成谐波关系的正弦信号的加权”—— 傅里叶的第一个主要论点 “非周期信号都可用正弦信号的加权积分表示”——傅里叶 的第二个主要论点
cos(α+β)=cosαcosβ-sinαsinβ
cos(α-β)=cosαcosβ+sinαsinβ
3.3 典型周期信号的傅里叶级数
本节以周期矩形脉冲信号为例进行分析 主要讨论:频谱的特点,频谱结构, 频带宽度,能量分布。 其他信号: 周期锯齿脉冲信号 周期三角脉冲信号 周期半波余弦信号
周期全波余弦信号请自学。
六.周期信号的功率
周期信号平均功率=直流、基波及各次谐波分量有效值的平 方和;也就是说,时域和频域的能量是守恒的。
证明
对于三角函数形式的傅里叶级数 平均功率
对于指数形式的傅里叶级数
总平均功率=各次谐波的平均功率之和
三角函数公式 sin(α+β)=sinαcosβ+cosαsinβ
sin(α-β)=sinαcosβ-cosαsinβ
例1
不满足条件1的例子如右图所示, 这个信号的周期为8,它是这样组 成的:后一个阶梯的高度和宽度是 前一个阶梯的一半。可见在一个周 期内它的面积不会超过8,但不连 续点的数目是无穷多个。
f (t ) 1
1 2
L 8 O 8
L t
例2
不满足条件2的一个函数是
f (t ) 1 L L O 1 t
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第三章 傅里叶变换3.1周期信号的傅里叶级数分析(一) 三角函数形式的傅里叶级数满足狄利赫里条件的周期函数()f t 可由三角函数的线性组合来表示,若()f t 的周期为1T ,角频率112T πω=,频率111f T =,傅里叶级数展开表达式为()()()0111cos sin n n n f t a a n t b n t ωω∞==++⎡⎤⎣⎦∑各谐波成分的幅度值按下式计算()0101t T t a f t dt T +=⎰()()01012cos t T n t a f t n t dt Tω+=⎰()()01012sin t T n t b f t n t dt T ω+=⎰其中1,2,n =⋅⋅⋅狄利赫里条件:(1) 在一个周期内,如果有间断点存在,则间断点的数目应是有限个;(2) 在一个周期内,极大值和极小值的数目应是有限个; (3) 在一个周期内,信号是绝对可积的,即()00t T t f t dt +⎰等于有限值。

(二) 指数形式的傅里叶级数周期信号的傅里叶级数展开也可以表示为指数形式,即()()11jn tnn f t F n eωω∞=-∞=∑其中()011011t T jn tn t F f t e dt T ω+-=⎰ 其中n 为从-∞到+∞的整数。

(三) 函数的对称性与傅里叶系数的关系(1) 偶函数由于()f t 为偶函数,所以()()1sin f t n t ω为奇函数,则()()01112sin 0t T n t b f t n t dt T ω+==⎰所以,在偶函数的傅里叶级数中不会含有正弦项,只可能含有直流项和余弦项。

(2) 奇函数由于()f t 为奇函数,所以()()1cos f t n t ω为奇函数,则()010110t T t a f t dt T +==⎰()()010112cos 0t T n t a f t n t dt T ω+==⎰ 所以,在奇函数的傅里叶级数中不会含有直流项和余弦项,只可能包含正弦项(3) 奇谐函数(()12T f t f t ⎛⎫=-+ ⎪⎝⎭)半波对称周期函数的傅里叶级数中,只会含有基波和奇次谐波的正、余弦项,而不会含有偶次谐波项,这也是奇谐函数名称的由来。

(四) 傅里叶有限级数与最小方均误差吉布斯现象:在用有限项傅里叶级数合成原周期函数时,当选取傅里叶有限项级数愈多时,在所合成的波形中出现的峰起愈靠近()f t 的不连续点。

当所选取的项数很大时,该峰起值趋于一个常数,它大约等于总跳变值的9%,并从不连续点开始以起伏振荡的形式逐渐衰减下去,这种现象通常称为吉布斯现象。

3.2傅里叶变换(一)定义傅里叶正变换:()()j t F f t e dt ωω∞--∞=⎰傅里叶逆变换:()()12j t f t F e d ωωωπ∞-∞=⎰式中()F ω是()f t 的频谱函数,它一般是复函数,可以写作()()()j F F e ϕωωω=习惯上把()F ωω-和()ϕωω-曲线分别称为幅度频谱和相位频谱。

(二)典型非周期信号的傅里叶变换[1] 单边指数信号()0ate f t -⎧=⎨⎩其()1F a j ωω=+,()F ω=,()arctan a ωϕω⎛⎫=- ⎪⎝⎭[2] 双边指数信号()a tf t e-=其()222a F a ωω=+,()222aF a ωω=+,()0ϕω= [3] 符号函数()()1sgn 01f t t +⎧⎪==⎨⎪-⎩其()2F j ωω=,()2F ωω=,()22πϕωπ⎧-⎪⎪=⎨⎪+⎪⎩3.3周期信号的傅里叶变换(一) 正弦、余弦信号的傅里叶变换 由欧拉公式:()()()()()()1cos 21sin 2j t j t j t j t t e e t e e j ωϕωϕωϕωϕωϕωϕ+-++-+⎡⎤+=+⎣⎦⎡⎤+=-⎣⎦和()112j te ωπδωω⎡⎤=-⎣⎦F ()112j t e ωπδωω-⎡⎤=+⎣⎦F可知()()()111cos t ωπδωωδωω=++-⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦F ()()()111sin t j ωπδωωδωω=+--⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦F(二) 一般周期信号的傅里叶变换已知周期信号()f t 的周期为1T ,角频率为1ω,可以将其展开成傅里叶级数()1jn tnn f t F eω∞=-∞=∑其中傅里叶级数的系数为()1112121Tjn t T n F f t e dt T ω--=⎰则该周期信号的傅里叶变换为()()12nn f t F n πδωω∞=-∞=-⎡⎤⎣⎦∑F ★★式表明:周期信号()f t 的傅里叶变换是由一些冲激函数组成的,这些周期信号位于信号的谐频()120,,,ωω±±⋅⋅⋅处,每个冲击的强度等于()f t 的傅里叶级数相应系数n F 的2π倍。

例 若单位冲激函数的间隔为1T ,用符号()T t δ表示周期单位冲激序列,即()()1T n t t nT δδ∞=-∞=-∑求单位周期冲激序列的傅里叶级数和傅里叶变换。

解 因为()T t δ是周期函数,所以可以把它展开成傅里叶级数()1jn tT nn t F eωδ∞=-∞=∑其中()()1111112122121111Tjn t T n T Tjn t T F t e dtT t e dt T T ωωδδ----===⎰⎰于是()111jn tT n t e T ωδ∞=-∞=∑由上★式知()()12nn f t F n πδωω∞=-∞=-⎡⎤⎣⎦∑F所以()()()11T n F t n ωδωδωω∞=-∞==-⎡⎤⎣⎦∑F(三)周期性脉冲序列的傅里叶级数与单脉冲的傅里叶变换的关系已知周期信号()f t 的傅里叶级数是()1jn t n n f t F e ω∞=-=∑其中,傅里叶系数()1112121Tjn t T n F f t e dt T ω--=⎰从周期性脉冲序列()f t 中截取一个周期,得到所谓的单脉冲信号,该单脉冲信号的傅里叶变换()0F ω等于()()11202T j t T F f t e dt ωω--=⎰比较周期性脉冲序列的傅里叶级数的系数n F 和单脉冲的傅里叶变换()0F ω可以得到()1011n n F F T ωωω==◆◆式表明:周期性脉冲序列的傅里叶级数的系数n F 等于单脉冲的傅里叶变换()0F ω在1n ω频率点的值乘以11T 。

例 已知周期矩形脉冲信号()f t 的幅度为E ,脉宽为τ,周期为1T ,角频率为112ωπ=,求周期矩形脉冲信号的傅里叶级数与傅里叶变换。

解 已知矩形脉冲信号()0f t 的傅里叶变换()0F ω等于()102n F E Sa ωτωτ⎛⎫= ⎪⎝⎭由上◆式可以求出周期矩形脉冲信号的傅里叶系数n F()1101112n n n E F F Sa T T ωωωττω=⎛⎫==⎪⎝⎭这样,()f t 的傅里叶级数为()1112jn tn n E f t Sa e T ωωττ∞=-∞⎛⎫=⎪⎝⎭∑ 再由上★式便可以得到()f t 的傅里叶变换()F ω,它是()()()111122nn n F F n n E Sa n ωπδωωωττωδωω∞=-∞∞=-∞=-⎛⎫=- ⎪⎝⎭∑∑3.4抽样定理(一) 时域抽样信号的傅里叶变换假设连续信号()f t 的傅里叶变换为()()F f t ω=⎡⎤⎣⎦F ; 抽样脉冲序列()p t 的傅里叶变换为()()P p t ω=⎡⎤⎣⎦F ; 抽样后信号()s f t 的傅里叶变换为()()S s F f t ω=⎡⎤⎣⎦F 。

现经分析计算得()()S nsn F P F n ωωω∞=-∞=-∑该式表明:信号在时域被抽样后,它的频谱()S F ω是连续信号频谱()F ω的形状以抽样频率s ω为间隔周期地重复而得到,在重复的过程中幅度被()p t 的傅里叶系数n P 所加权。

(二) 频域抽样信号的傅里叶变换已知连续频谱函数()F ω,对应的时间函数为()f t 。

若()F ω在频域中被间隔为1ω的冲激序列()ωδω抽样,那么抽样后的频谱函数()1F ω所对应的时间函数()1f t 与()f t 的关系如下:()()1111n f t f t nT ω∞=-∞=-∑该是表明:若()f t 的频谱()F ω被间隔为1ω的冲激序列在频域中抽样,则在时域中等效于()f t 以112T πω=为周期而重复。

(三) 时域抽样定理一个频谱受限的信号()f t ,如果频谱只占据m m ωω-+ 的范围,则信号()f t 可以用等间隔的抽样值唯一地表示,而抽样间隔必须不大于奈奎斯特间隔12S m mT f πω==(其中2m m f ωπ=),或者说,最低抽样频率为奈奎斯特频率2s m f f =。

(四) 频域抽样定理若信号()f t 是时间受限信号,它集中在m m t t -+ 的时间范围内,若在频域中以不大于12mt 的频率间隔对()f t 的频谱()F ω进行抽样,则抽样后的频谱()1F ω可以惟一地表示原信号。

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