离散傅里叶变换

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离散时间序列的傅里叶变换

离散时间序列的傅里叶变换

j
( 1) A e
j T
j
e
j
1 Be
j
H (e
A ) B
( )
e
j
( 1) A e
A B
j
e
j
1 Be
j
幅频: H (e j )
相频:
( )
j Im[z]
e

z
j
200 150


100
p
离散系统的频率响应
全同系统和最小相移系统
一、频率 响应定义
H (e ) H ( z ) z e j
j
H ( e j ) H ( e j ) e j ( )
例:单位函数响应为h(k),激励为
e(k ) e jk
稳态响应.
r (k ) h(k )* e
j
jk
j ( k i ) j i jk h(i )e h(i)(e ) e i i 0
j



F (e j )e jk d
DTFT存在的充分必要条件是F(z)的收敛区间包含单位圆。
例1:求离散序列的傅里叶变换。 RN (k ) (k ) (k N )
解:
F (e )
j
k
R

N
(k )e
j k
e jk
k 0
N 1
50
Re[z ]
-3 -2 -1 0 1 2 3 4
0 -4
e j
0
2
H ( e j )
H (e )
j
A B
k 1 r 1 N

离散傅里叶变换(DFT)

离散傅里叶变换(DFT)
移位 设x(n)为有限长序列, 长度为N, 则x(n)的循环移 位定义为 y(n)=x((n+m))NRN(N) (3.2.2)
~
将 x(n)以N为周期进行周期延拓得到 x(n) = x(( n)) N 将
~
x(n) = x((n)) N 左移m位得到 x(n + m)
(3.2.4)
例: ( n) = 3e n , o ≤ n ≤ 15 ,求 f ( n) = x(( n + 5))15 R15 (n) x
的16点离散傅立叶变换DFT。
N=16; n=0:N-1; xn=3*exp(n); m=5; fn=xn(mod((n+m),N)+1); XK=fft(xn, N); subplot(2, 2, 1); stem(n,xn); subplot(2, 2, 2); stem(n,abs(XK)); FK=fft(fn,N); subplot(2, 2, 3); stem(n,fn); subplot(2, 2, 4); stem(n,abs(FK));
x(n)为长度为N的有限长序列
x(n) 是长度为N的有限长序列x(n)的周期延拓序列
x (n ) =
~
~
m =∞


x ( n + mN )
(3.1.5) (3.1.6)
x (n ) = x ( n ) RN (n )
~
~
主值区间:周期序列 x( n) 从n=0到N-1的第一个周期。
~
主值序列:而主值区间上的序列称为 x( n) 的主值序列。
m
~2 m )) N) R x 2 (( (( m )) N ( n ) x (m x
2

1离散傅里叶变换的定义及物理意义2离散傅里叶变换的基本

1离散傅里叶变换的定义及物理意义2离散傅里叶变换的基本

的主值序列。
第3章 离散傅里叶变换(DFT)
周期延拓序列频谱完全由其离散傅里叶级数系数 X (k ) 确定,因此: X(k) 实质上是 x(n) 的周期延拓序列 x((n)) N 的频谱特性 观察 DFT[R4(n)]4= 4δ(k)。 根据DFT第二种物理解释可知,DFT[R4(n)]4 表示 R4(n)以4为周期的周期延拓序列R4((n))4的频谱特性,因 为R4 ((n))4是一个直流序列,只有直流成分(即零频率 成分),所以, DFT[R4(n)]4 = 4δ(k) 。
第3章 离散傅里叶变换(DFT)
|X(ejω)| (a)R4(n)的幅频特性图
4 3 2 1 0 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 2
|X(k)|
(b)4点DFT的幅频特性图
5 4 3 2 1 0 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4
|X(k)|
ω/π
ω/π
图3.1.3 例3.1.2程序运行结果
第3章 离散傅里叶变换(DFT)
3.2
3.2.1 线性性质
若x1(n)、x2(n)是两个有限长序列,长度为N1、N2,且
y(n)=ax1(n)+bx2(n)
a、b为常数,取N=max[N1, N2],则 y(n) 的 N 点DFT为
Y(k) = DFT[y(n)]N = aX1(k)+bX2(k) 0≤k≤N-1 其中 X1(k) 和 X2(k) 分别为 x1(n) 和 x2(n) 的N点DFT
x(n) x((n)) N
(3)最后取 x(n m) 的主值序列 x((n+m)) NRN(n) 得到有限长序列 x(n) 的循环移位序列 y(n)。

离散傅里叶变换

离散傅里叶变换

c) 频域循环移位定理 若

21
3.2.3 循环卷积定理
长度分别为N1和N2的有限长序列x1(n)和x2(n)的N点DFT
分别为: ( N=max[ N1, N2 ])。
X1(k)=DFT[x1(n)]
X2(k)=DFT[x2(n)] 如果 则 X(k)=X1(k)· X2(k)
x n IDFT X k x1 m x2 n m N RN n
10
定义: 的主值区间:周期序列 中从n=0到N-1的范围 的主值序列:主值区间上的序列 为叙述方便,将式(3.1.5)该写成
x n N 表示x(n)以N为周期的周期延拓序列,符号((n))N表示n对模
N的余数,即
这里k是商。
11
例如,N=7,
=x((n))7,则有
x 7 x 7 7 x 0 x 8 x 8 7 x 1
类似
Note:对实序列有 X k X N k
DFT x N n X k , 0 k N 1
28
3.2.5 DFT的共轭对称性
1. 有限长共轭对称序列和共轭反对称序列
分别用xep(n)和xop(n) 表示有限长共轭对称序列和共轭反对称
由此对长度为N的序列x(n),且 x n x n N ,则
X k x n W
n 0 N 1 kn N
的DFS为
x n N W
n 0
N 1
kn N
kn x n WN n 0
N 1
1 N 1 1 N 1 kn kn x n X k WN X k WN N n 0 N n 0

离散时间信号的傅里叶变换和离散傅里叶变换

离散时间信号的傅里叶变换和离散傅里叶变换

离散时间信号的傅里叶变换和离散傅里叶变换摘要本文主要介绍了离散时间信号的离散时间傅里叶变换及离散傅里叶变换,说明其在频域的具体表示和分析,并通过定义的方法和矩阵形式的表示来给出其具体的计算方法。

同时还介绍了与离散时间傅里叶变换(DTFT )和离散傅里叶变换(DFT )相关的线性卷积与圆周卷积,并讲述它们之间的联系,从而给出了用圆周卷积计算线性卷积的方法,即用离散傅里叶变换实现线性卷积。

1. 离散时间傅里叶变换1.1离散时间傅里叶变换及其逆变换离散时间傅里叶变换为离散时间序列x[n]的傅里叶变换,是以复指数序列{}的序列来表示的(可对应于三角函数序列),相当于傅里叶级数的展n j e ω-开,为离散时间信号和线性时不变系统提供了一种频域表示,其中是实频率ω变量。

时间序列x[n]的离散时间傅里叶变换定义如下:)(ωj e X (1.1)∑∞-∞=-=nnj j e n x e X ωω][)(通常是实变量的复数函数同时也是周期为的周期函数,并且)(ωj e X ωπ2的幅度函数和实部是的偶函数,而其相位函数和虚部是的奇函数。

)(ωj e X ωω这是由于:(1.2))()()(tan )()()()(sin )()()(cos )()(222ωωωωωωωωωωθωθωθj re j im j im j re j j j im j j re e X e X e X e X e X e X e X e X e X =+===由于式(1.1)中的傅里叶系数x[n]可以用下面给出的傅里叶积分从中算出:)(ωj e X 1(1.3)ωπωππωd e eX n x n j j )(21][⎰-=故可以称该式为离散时间傅里叶逆变换(IDTFT ),则式(1.1)和(1.3)构成了序列x[n]的离散时间傅里叶变换对。

上述定义给出了计算DTFT 的方法,对于大多数时间序列其DTFT 可以用收敛的几何级数形式表示,例如序列x[n]=,此时其傅里叶变换可以写成简单n α的封闭形式。

离散傅里叶级数和离散傅里叶变换

离散傅里叶级数和离散傅里叶变换

离散傅里叶级数和离散傅里叶变换离散傅里叶级数和离散傅里叶变换是数字信号处理中常用的数学工具。

它们可以将一个离散的信号分解成一系列的正弦和余弦函数,从而方便地进行频域分析和滤波处理。

离散傅里叶级数是将一个周期为N的离散信号表示为一系列复数的和。

它的公式为:X(k) = Σ[x(n) * exp(-j * 2π * k * n / N)]其中,X(k)表示信号的频域表示,x(n)表示信号的时域表示,k表示频域的索引,n表示时域的索引,N表示信号的长度。

离散傅里叶级数可以将一个离散信号分解成一系列的正弦和余弦函数,每个正弦和余弦函数的频率为k / N,幅度为X(k)。

通过分析这些正弦和余弦函数的频率和幅度,我们可以了解信号的频域特性,例如信号的主要频率成分和能量分布情况。

离散傅里叶变换是将一个长度为N的离散信号转换为一个长度为N 的复数序列。

它的公式为:X(k) = Σ[x(n) * exp(-j * 2π * k * n / N)]离散傅里叶变换可以将一个离散信号从时域转换到频域,得到信号的频域表示。

通过分析信号的频域表示,我们可以了解信号的频率特性,例如信号的主要频率成分和能量分布情况。

离散傅里叶变换和离散傅里叶级数在数字信号处理中有广泛的应用。

它们可以用于信号的频域滤波,例如去除信号中的噪声或者突发干扰。

通过将信号转换到频域,我们可以选择性地滤除不需要的频率成分,从而提取出我们感兴趣的信号。

此外,离散傅里叶变换和离散傅里叶级数还可以用于信号的压缩和编码。

通过分析信号的频域表示,我们可以找到信号中能量较低的频率成分,并将其舍弃,从而实现信号的压缩。

在通信系统中,离散傅里叶变换和离散傅里叶级数也被广泛应用于调制和解调过程中。

总之,离散傅里叶级数和离散傅里叶变换是数字信号处理中重要的数学工具。

它们可以将一个离散信号分解成一系列的正弦和余弦函数,从而方便地进行频域分析和滤波处理。

通过分析信号的频域表示,我们可以了解信号的频率特性,从而实现信号的处理和编码。

傅里叶变换 离散傅里叶变换

傅里叶变换 离散傅里叶变换

傅里叶变换离散傅里叶变换
傅里叶变换和离散傅里叶变换是信号处理中常用的数学工具,它们的应用广泛,包括音频、图像、视频等。

傅里叶变换可以将一个信号分解为不同频率的正弦波,从而帮助我们理解信号的频域特性。

离散傅里叶变换则是对离散信号进行傅里叶变换的一种算法,它将信号转换为一个由复数构成的向量,从而方便我们对信号进行数字处理。

离散傅里叶变换的应用包括音频压缩、图像处理、通信系统等。

掌握傅里叶变换和离散傅里叶变换对于理解信号处理的原理及其应用都
非常重要。

- 1 -。

数字信号处理之离散傅里叶变换

数字信号处理之离散傅里叶变换

共轭对称性
对于实数输入信号,DFT 的结果X[k]满足共轭对称 性,即X[-k] = X[k]*。
离散傅里叶变换的矩阵表示
DFT可以表示为一个矩阵运算, 即X = W * x,其中X是DFT的输 出,x是输入信号,W是DFT的
权重矩阵。
权重矩阵W是一个复数矩阵,具 有特殊的结构,可以通过快速傅 里叶变换(FFT)算法进行高效
03
其他信号处理方法还包括短时 傅里叶变换、Wigner-Ville分 布等,可根据具体应用场景选 择合适的信号处理方法。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 06
结论
离散傅里叶变换的重要性和应用价值
离散傅里叶变换(DFT)是数字信号处理领域 中的重要工具,它能够将信号从时域转换到频 域,从而揭示信号的频率成分和特征。
DFT在通信、雷达、声呐、图像处理、语音识 别等领域有着广泛的应用,是实现信号分析和 处理的关键技术之一。
图像压缩
通过对图像进行DFT变换,将图像从空间域变换到频域,可以提取出图像的主要频率成分 ,从而实现图像压缩。常见的图像压缩算法有JPEG和JPEG2000等。
05
离散傅里叶变换的局限性和改进方法
离散傅里叶变换的局限性
计算量大
离散傅里叶变换需要进行大量复杂的复数运算,对于大数据量信 号处理效率较低。
方式。
离散傅里叶变换的编程实现
01
编程语言如Python、C等提供了离散傅里叶变换的库函数,可 以直接调用进行计算。
02
编程实现时需要注意数据的输入输出、内存管理、异常处理等
问题,以保证程序的正确性和稳定性。
编程实现离散傅里叶变换时,可以根据实际需求选择不同的库
03
函数和算法,以达到最优的计算效果。

离散傅里叶变换 卷积定理 矩阵乘法

离散傅里叶变换 卷积定理 矩阵乘法

一、离散傅里叶变换离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)是信号处理中常用的一种变换方法。

它将离散时域信号转换为频域信号,可以对信号进行频谱分析和滤波处理。

离散傅里叶变换的定义如下:$f_k = \sum_{n=0}^{N-1} x_n e^{-\frac{2\pi i}{N}kn}$其中,$x_n$表示输入的离散信号,$k$表示频率索引,$f_k$表示变换后的频域信号。

离散傅里叶变换可以通过快速傅里叶变换算法(Fast Fourier Transform,FFT)高效地计算,是数字信号处理中的重要工具之一。

二、卷积定理卷积定理是信号处理中的重要定理之一,它描述了两个信号在频域进行卷积操作等效于它们在时域进行乘法操作。

具体来说,如果有两个信号$f(x)$和$g(x)$,它们的傅里叶变换分别为$F(\omega)$和$G(\omega)$,那么它们在时域的卷积$f(x)*g(x)$的傅里叶变换等于$F(\omega)G(\omega)$。

卷积定理在信号处理中有着广泛的应用,例如可以用于滤波器的设计和信号的频域分析等。

利用卷积定理,可以将信号的卷积操作转换为频域的乘法操作,从而简化了信号处理的复杂度。

三、矩阵乘法矩阵乘法是线性代数中的重要概念,它描述了两个矩阵相乘得到的新矩阵。

具体来说,如果有两个矩阵$A$和$B$,它们的大小分别为$m\times n$和$n\times p$,那么它们的矩阵乘法$C=AB$的定义如下:$c_{ij} = \sum_{k=1}^{n} a_{ik}b_{kj}$其中,$c_{ij}$表示矩阵$C$的第$i$行第$j$列的元素,$a_{ik}$和$b_{kj}$分别表示矩阵$A$和$B$的元素。

矩阵乘法在计算机图形学、优化算法等领域有着广泛的应用,例如矩阵变换、神经网络的前向传播等。

通过高效的矩阵乘法算法(如Strassen算法、Coppersmith-Winograd算法等),可以加速复杂计算的进行。

离散傅里叶级数与离散傅里叶变换

离散傅里叶级数与离散傅里叶变换

离散傅里叶级数与离散傅里叶变换
离散傅里叶级数是一种将离散信号分解成一系列复指数函数的数学工具。

它广泛应用于信号处理、图像处理和通信系统等领域。

离散傅里叶级数的定义如下:对于一个离散信号x(n),其离散傅里叶级数X(k)可以通过以下公式计算得到:
X(k) = Σ [ x(n) * e^(-2πikn/N) ] ,n的取值范围是0到N-1
在上述公式中,k代表频率,N代表信号的长度,e是自然对数的底数。

离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,简称DFT)是离散傅里叶级数的工具,它可以将一个离散信号从时域转换到频域。

DFT的计算公式如下:
X(k)代表信号在频率为k的频谱分量,x(n)是信号在时域的值,W是一个复数旋转因子,定义为:
W = e^(-2πi/N)
通过离散傅里叶变换,我们可以将时域信号的频谱信息获取出来,并对信号进行频域处理,比如滤波、频域平移等操作。

总结一下,离散傅里叶级数和离散傅里叶变换都是处理离散信号频谱的数学工具。

离散傅里叶级数用于将离散信号展开成一系列复指数函数的形式,而离散傅里叶变换则是将离散信号从时域转换到频域,通过获取信号的频谱信息进行进一步的处理。

第3章--离散傅里叶变换(DFT)

第3章--离散傅里叶变换(DFT)

设x(n)是一种长度为M旳有限长序列, 则定义x(n)旳N点
离散傅里叶正变换为
N 1
j 2 nk
X (k ) DFT[x(n)] x(n)e N
N 1
x(n)WNnk
n0
n0
离散傅里叶逆变换为
离散傅里叶变换对
x(n)
IDFT[ X (k )]
1 N
N 1
j 2 nk
X (k )e N
3.2 离散傅里叶变换旳基本性质
1 线性性质 假如x1(n)和x2(n)是两个有限长序列,长度分别为N1和N2。 y(n)=ax1(n)+bx2(n) 式中a、 b为常数, 即N=max[N1, N2],
则y(n)旳N点DFT为 Y(k)=DFT[y(n)]=aX1(k)+bX2[k], 0≤k≤N-1(3.2.1) 其中X1(k)和X2(k)分别为x1(n)和x2(n)旳N点DFT。 若N1<N2,则N=N2,那么需将x1(n)补上N2-N1个零值点后变
k 2 k f f s k
N
N
以上所讨论旳三种频率变量之间旳关系,在对模 拟信号进行数字处理以及利用模拟滤波器设计数 字滤波器乃至整个数字信号处理中十分主要,望 同学们高度注重。
第三章 离散傅里叶变换DFT
3.1.2 DFT旳隐含周期性------ DFT与 DFS旳关系
DFT变换对中,x(n)与X(k)均为有限长序列,但因为WknN旳周
第三章 离散傅里叶变换DFT
例2 : x(n) R8 (n),分别计算x(n)旳8点、16点DFT。
解: x(n)旳8点DFT为
X (k)
7 n0
R8 (n)W8k n
7 j2k n

离散傅里叶变换(DFT)

离散傅里叶变换(DFT)

k=floor((-Nw/2+0.5):(Nw/2+0.5)); %建立关于纵轴对称的频率相量
for r=0:3;
K=3*r+1;
% 1,4,7,10
nx=0:(K*Nx-1); x=xn(mod(nx,Nx)+1);
%周期延拓后的时间向量 %周期延拓后的时间信号x
Xk=x*(exp(-j*dw*nx'*k))/K; %DFS
0
DFT的提出:
离散傅里叶变换不仅具有明确的物理意义,相对于DTFT, 它更便于用计算机处理。但是,直至上个世纪六十年代,由 于数字计算机的处理速度较低以及离散傅里叶变换的计算量 较大,离散傅里叶变换长期得不到真正的应用,快速离散傅 里叶变换算法的提出,才得以显现出离散傅里叶变换的强大 功能,并被广泛地应用于各种数字信号处理系统中。近年来, 计算机的处理速率有了惊人的发展,同时在数字信号处理领 域出现了许多新的方法,但在许多应用中始终无法替代离散 傅里叶变换及其快速算法。
X (e j ) x(n)e jn n
x(n) 1 X (e j )e jnd
2
其中ω为数字角频率,单位为弧度。 注意:非周期序列,包含了各种频率的信号。
局限性:离散时间傅里叶变换(DTFT)是特殊的Z变换,在数学和信号分 析中具有重要的理论意义。但在用计算机实现运算方面比较困难。这是因为, 在DTFT的变换对中,离散时间序列在时间n上是离散的,但其频谱在数字角
§1、傅里叶级数
周期为N的序列 ~x(n) ~x(n rN), (r为整数)
j( 2 )n
基频序列为 e1(n) e N
k次谐波序列为
ek (n)
j( 2 )nk
e N

离散傅里叶变换

离散傅里叶变换

N 1
0 k N -1X ( jkF) T
j2 kn N1
xa(nT )e NXa(jkF) Txa(nT)ej2kFnT, 0kN-1
n0
n0
n0
n0
▪ 令X(jkF)=Xa(k),xa(nT)=x(n),代入得
N 1
2kn j
X a ( k ) T x( n ) e N T DFT[x(n)], 0 k N - 1
X ( e jw
)
FT [ ~x( n )]
2
N 1
X~
(
k
)( w
2
k
)
N n0
N
X~( k
)
DFS [
x( n )]
N 1
~x (
n
)e
j
2
N
kn
,
k (-, )且为整数
n 0
若x(n) ~x(n) RN (n), X(k) DFT[x(n)] X~(k) • RN (k)

X~(k)DFS[x(n)]N1x~(n)ej2Nkn, k(-,)且为整数
M 1
X M (k ) DFT [ xM (n)]
n0
m ( N 1)
n0
~
2 kn
x(n)e mN
~
2 kn
x(n)e M
k 0,1, , mN 1
分析:
(1)只有在k=rm时,XM(rm)=m
~
X(r)
,表达
~x
(n)旳r次谐波
谱线,幅度扩大了m倍,在其他k值, XM(k)=0。
ha (t)
sin( t) t
用DFT来分析ha(t)旳频率响应特征。

离散傅里叶变换常用公式表

离散傅里叶变换常用公式表

离散傅里叶变换(DFT)是信号处理和图像处理等领域中常用的一种数学工具,用于将时域信号转换为频域信号。

以下是离散傅里叶变换的常用公式:一维离散傅里叶变换公式:X(k) = ∑_{n=0}^{N-1} x(n) W^(-kn)其中,X(k) 是频域信号,x(n) 是时域信号,N 是信号长度,W 是复数单位圆,即W=e^(j*2π/N)。

这个公式将长度为N 的时域信号x(n) 转换为频域信号X(k)。

一维离散傅里叶逆变换公式:x(n) = 1/N ∑_{k=0}^{N-1} X(k) W^(kn)其中,x(n) 是时域信号,X(k) 是频域信号,N 是信号长度。

这个公式将长度为N 的频域信号X(k) 转换回时域信号x(n)。

二维离散傅里叶变换公式:X(u, v) = ∑_{m=0}^{M-1} ∑_{n=0}^{N-1} x(m, n) W_M^(-mu) W_N^(-nv)其中,X(u, v) 是二维频域信号,x(m, n) 是二维时域信号,M 和N 分别是行和列的长度,W_M 和W_N 分别是M 和N 次复数单位圆。

这个公式将一个MxN 的时域信号x(m, n) 转换为频域信号X(u, v)。

二维离散傅里叶逆变换公式:x(m, n) = 1/M * 1/N * ∑_{u=0}^{M-1} ∑_{v=0}^{N-1} X(u, v) W_M^(mu) W_N^(nv)其中,x(m, n) 是二维时域信号,X(u, v) 是二维频域信号,M 和N 分别是行和列的长度。

这个公式将一个MxN 的频域信号X(u, v) 转换回时域信号x(m, n)。

除了这些基本公式外,还有许多扩展和改进的公式,例如快速傅里叶变换(FFT)等。

这些扩展和改进的公式可以用于提高计算效率和精度。

在实际应用中,需要根据具体的问题和场景选择合适的公式和算法。

离散的傅里叶变换

离散的傅里叶变换

离散的傅里叶变换
离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT),是一种将时域(时间序列)上的离散信号转换成频域(频率序列)表示的技术,在数字信号处理领域经常用于信号的频域分析、滤波和压缩等方面的应用。

离散傅里叶变换的基本思想是将一个长度为N的离散时域信号x(n)表示为N个基函数(正弦曲线与余弦曲线)的线性组合,这些基函数的频率分别是0Hz、1/N、2/N、…、(N-1)/N。

线性组合的系数就是信号在不同频率上的幅值。

离散傅里叶变换的计算过程可以通过矩阵运算来实现,常用的算法有快速傅里叶变换(FFT)和快速逆傅里叶变换(IFFT),它们具有高效、精度高、可逆性强等优点,在信号处理中被广泛应用。

离散傅里叶变换和傅里叶变换

离散傅里叶变换和傅里叶变换

离散傅里叶变换和傅里叶变换离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT)和傅里叶变换(Fourier Transform)是信号处理和频谱分析中非常重要的概念。

它们可以帮助我们理解信号的频率成分,对信号进行频域分析,以及在数字信号处理中起到了非常重要的作用。

本篇文章将从简单到复杂,从浅入深地介绍离散傅里叶变换和傅里叶变换的概念和应用,帮助大家更深入地理解这两个概念。

一、离散傅里叶变换1. 概念概述离散傅里叶变换是傅里叶变换在离散域上的表示。

它将一个离散的信号转化为一组离散的频谱成分,用于分析信号的频域特性。

在许多数字信号处理的应用中,离散傅里叶变换被广泛应用,比如音频分析、图像处理等领域。

2. 计算公式离散傅里叶变换的计算公式可以表示为:$X_k = \sum_{n=0}^{N-1} x_n \cdot e^{\frac{-j2\pi kn}{N}}$其中,$X_k$表示频谱分量,$x_n$表示输入信号的离散样本,而$e^{\frac{-j2\pi kn}{N}}$则是复指数函数。

3. 应用场景离散傅里叶变换在数字信号处理中有着广泛的应用,包括语音处理、图像处理、通信系统等。

它可以帮助我们分析信号的频谱特性,对信号进行压缩、滤波等操作。

二、傅里叶变换1. 概念概述傅里叶变换是一种数学变换,将一个时域上的信号转化为频域上的表示。

通过傅里叶变换,我们可以将信号分解为不同频率成分,从而更好地理解信号的频谱特性。

2. 计算公式傅里叶变换的计算公式可以表示为:$X(f) = \int_{-\infty}^{\infty}x(t) \cdot e^{-j2\pi ft} dt$其中,$X(f)$表示频谱成分,$x(t)$表示输入信号,而$e^{-j2\pi ft}$则是复指数函数。

3. 应用场景傅里叶变换在信号处理、通信系统、图像处理等领域都有着非常重要的应用。

它可以帮助我们分析信号的频谱特性,进行滤波、压缩等操作,同时也在图像处理中起到了重要作用。

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离散傅里叶变换不仅具有明确的物理意义,相对于DTFT他更便于用计算机处理。

但是,直至上个世纪六十年代,由于数字计算机的处理速度较低以及离散傅里叶变换的计算量较大,离散傅里叶变换长期得不到真正的应用,快速离散傅里叶变换算法的提出,才得以显现出离散傅里叶变换的强大功能,并被广泛地应用于各种数字信号处理系统中。

近年来,计算机的处理速率有了惊人的发展,同时在数字信号处理领域出现了许多新的方法,但在许多应用中始终无法替代离散傅里叶变换及其快速算法。

§ 3-1 引言一.DFT是重要的变换1.分析有限长序列的有用工具。

2.在信号处理的理论上有重要意义。

3.在运算方法上起核心作用,谱分析、卷积、相关都可以通DFT在计算机上实现。

二.DFT是现代信号处理桥梁DFT要解决两个问题:一是离散与量化,二是快速运算。

傅氏变换§ 3-2 傅氏变换的几种可能形式一.连续时间、连续频率的傅氏变换-傅氏变换对称性: 时域连续,则频域非周期。

反之亦然。

二.连续时间、离散频率傅里叶变换-傅氏级数时域信号 频域信号 连续的 非周期的非周期的 连续的t⎰∞∞-Ω-=Ωdtet x j X tj )()(:⎰∞∞-ΩΩΩ=d e j X t x t j )(21)(:π反*时域周期为Tp, 频域谱线间隔为2π/Tp三.离散时间、连续频率的傅氏变换--序列的傅氏变换pT 0=Ω时域信号 频域信号 连续的 周期的非周期的 离散的⎰-Ω-=Ω2/2/00)(1)(:p p T T t jk pdte t x T jk X 正∑∞-∞=ΩΩ=k tjk e jk X t x 0)()(:0反0 T2Tt时域信号 频域信号 离散的 非周期的周期的 连续的∑∞-∞=Ω-Ω=n Tjn Tj enT x e X )()(:正⎰ΩΩ-ΩΩΩΩ=2/2/)(1)(:s s d eeX nT x Tjn Tj s反TT s π2,*=Ω频域的周期为时域抽样间隔为四.离散时间、离散频率的傅氏变换--DFT由上述分析可知,要想在时域和频域都是离散的,那么两域必须是周期的。

t0 T 2T 1 2 Nn时域信号 频域信号 离散的 周期的周期的 离散的)1()1(0-Ω-N N .2,;2*0TT T T s p p ππ=Ω=Ω频域的周期为时域的离散间隔为为函数,频域的离散间隔时域是周期为DFT 的简单推演:在一个周期内,可进行如下变换:02/2/:1~0,2:1~0:)(1)()()(Ω=∆Ω=ΩΩ-=⋅=Ω=ΩΩ-ΩΩ==⎰∑ΩΩ-ΩΩ∞-∞=Ω-Ωd d N k F k k N n d e e X nT x e nT x e X s s T jn T j sn Tjn T j π从∑∑∑∑-=-=--=ΩΩ-=Ω-Ω===Ω⋅Ω=⋅=ΩΩΩ==122102200110)(1)()()(222)()()()(0000N k nk Nj k N jN n nk Nj k N j s p N k Tjnk T jk sN n T jnk T jk e eX NnT x enT x eX N T T T e e X nT x e nT x e X πππππππ因此又Θ视作n 的函数,视作k 的函数,这样,§ 3-3 周期序列的DFS一.周期序列DFS 的引入导出周期序列DFS 的传统方法是从连续的周期信号的复数傅氏级数开始的:对上式进行抽样,得: ,代入又由于∑∑-=-=-==10212)(1)()()(N k nk NjN n nk Njek X Nn x en x k X ππ)()(2k N jeX nT x π)()()()(2k X eX n x nT x k N j →→π∑∞-∞=ΩΩ=k tjk e k X t x 0)(~)(~0∑∑∞-∞=∞-∞=ΩΩ=Ω=k nk Nj k nTjk ek X e k X nT x π200)(~)(~)(~0NT π20=Ωkn Nj rn j nk Njn rN k Njee eeππππ222)(2=⋅=+所以求和可以在一个周期内进行,即这就是说,当在k=0,1,..., N-1求和与在k=N,...,2N-1求和所得的结果是一致的。

二.的k 次谐波系数 的求法 1.预备知识 同样,当 时,p 也为任意整数,则亦即()()∑-=Ω=120~~N k nk Njek X nT x π∑-==Ω120)(~)(~)(~~)(~)(~~)(~N k nk Njek X n x k X k X n x nT x π则有,;,考虑到:)(~n x )(~k X ⎩⎨⎧==∑-=rm mN r N e N n rnN j ,其他为任意整数0,,102π)(11122)1(2222102时mN r N eeee e er N j N r NjN r Njr Nj r Nj N n rn N j==--=++++=⋅-⋅⋅-=∑ππππππΛΘpNr k =-])[()0(10)(2pN r k N N N e N n n r k Nj --===∑-=-δδπ[][])()()(11)(2pN r k pN r k pN r k eNN n n r k Nj+-=--=--=∑-=-δδδπ所以 2. 的表达式将式 的两端乘 ,然后从 n=0到N-1求和,则:[])(~)(~)()(~10r X pN r X pN r k k X N k =+=+-∑-=δ)(~k X ∑-==12)(~)(~N k nk Nj e k X n x πnr Nj e π2-∑-=-12)(~N n nr Njen x π∑∑-=-=-=101)(2)(~N n N k n r k Njek X π[])(~)(~)()(~)(~)(~)(~11010)(2101)(212r X N pN r X N pn r k N k X e k X ek X en x N k N k N n n r k Nj N n N k n r k NjN n nr Nj=+=+-⋅=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡==∑∑∑∑∑∑-=-=-=--=-=--=-δπππ通常将定标因子1/N 移到 表示式中。

即:3.离散傅氏级数的习惯表示法通常用符号 代入,则: ∑-=-=12)(~1)(~,N n nr Njen x Nr X π因此∑∑∑-=-=--=-===121212)(~)(~)(~1)(~,)(~1)(~N k kn Nj N n knNj N n kn Nje k X n x e n x N k X en x Nk X k r πππ对于周期序列所以则有换成将)(~n x ∑∑-=-=-==1212)(~1)(~)(~)(~N k kn NjN n kn Njek X Nn x en x k X ππNjN e W π2-=正变换: 反变换: 4. 的周期性与用Z 变换的求法周期性: 用Z 变换的求 :对作Z 变换,[]∑∑-=-=-===112)(~)(~)(~)(~N n nk NN n nk NjW n x en x n x DFS k X π[]∑∑-=--====112)(~1)(~1)(~)(~N k nk NN k nk NjW k X Nek X Nk X IDFS n x π)(~)(~)(~)(~)(~102102210)(2k X en x e e n x en x mN k X N n kn NjN n mn j knN j N n n mN k Nj==⋅==+∑∑∑-=--=---=+-ππππ个不同值。

只有这就是说,N k X )(~)(~k X )(n x )(~k X如果 ,则有可见, 是Z 变换 在单位圆上抽样,抽样点在单位圆上的N 个等分点上,且第一个抽样点为k =0。

∑∑-=-∞-∞=-==1)()()(N n nn n Z n x Z n x Z X[]Z j Im []ZkN je Z π2=)(~)()(122k X en x eX N n kn Njk N j==∑-=-ππ)(~k X )(Z X§ 3-4 DFS 的性质一.线性 如果 则有 其中,a,b 为任意常数。

二.序列的移位 如果 则有: 证明: 令i =m +n,则 n =i -m 。

n=0 时,i=m; n=N-1时,i=N-1+m所以 * 和 都是以N 为周期的周期函数。

三.调制特性[][])(~)(~)(~)(~2211n x DFS k X n x DFS k X ==[])(~)(~)(~)(~2121k X b k X a n x b n x a DFS +=+[])(~)(~k X n x DFS =[])(~)(~)(~2k X ek X W m n x DFS mk N jmk N π==+-∑-=+=+10)(~)](~[N n nk NW m n x m n x DFS mk NmN mi ik N W W i x m n x DFS -+-=⋅=+∑1)(~)](~[)(~)(~1k x W W i x W mk N N i ik N mkN--=-==∑)(~i x ik NW如果则有证明:时域乘以虚指数( )的m 次幂,频域搬移m ,调制特性。

四.周期卷积和1.如果则:2.两个周期序列的周期卷积过程 (1)画出 和 的图形;(2)将 翻摺,得到可计算出: [])(~)(~k X n x DFS =[])(~)(~m k X n x W DFS mn N +=)(~)(~)(~)](~[1)(10m k X W n x W n x W n x W DFS N n n m k Nkn N N n mn N mn N +===∑∑-=+-=mn N jnm Njmn Nj mn N eeeW )(222πππ---===n N j eπ2-)(~)(~)(~21k X k X k Y =∑∑-=-=-=-==111221)(~)(~)(~)(~)](~[)(~N m N m m n x m x m n x m x k Y IDFS n y )(~1m x )(~2m x )(~2m x )0(~)(~22m x m x -=-11020********)0(~)(~)0(~521=⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=-=∑=m m x m x y(3)将右移一位、得到mm 计算区)1(~2m x -)(~2m x -1010********)1()(~)1(~521⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=-=∑=m m x m x y可计算出:(4)将 再右移一位、得到 , 可计算出: (5)以此类推,m )(~2m x -)2(~2m x -3100001011121)2()(~)2(~521=⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=-=∑=m m x m x y 4000001112111)3(~)(~)3(~521=⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=-=∑=m m x m x y ,4)4(~=y 同样,可计算出:3)5(~=y3.频域卷积定理 如果 ,则§ 3-5 DFT--有限长序列的离散频域表示一.预备知识 1.余数运算表达式如果 ,m 为整数;则有:)(~n y n 13 4 4 )(~)(~)(~21n x n x n y =[]∑∑∑-=-=-=-=-===11210211)(~)(~1)(~)(~1)(~)(~)(~N l N l N n nk Nl k X l X Nl k X l X NW n y n y DFS k Y mN n n +=1101-≤≤N n ()()()1n n N =此运算符表示n 被N 除,商为m ,余数为 。

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