4_12 离散傅里叶级数的性质
离散时间傅里叶级数
离散时间傅里叶级数介绍离散时间傅里叶级数是在离散时间域中描述周期信号的一种数学工具。
它将一个周期为N的离散信号分解成一系列频率为k*Δf的正弦和余弦分量,其中k为整数,Δf为基本频率。
离散时间傅里叶级数在信号处理、通信系统、图像处理等领域中被广泛应用。
离散时间傅里叶变换(DFT)离散时间傅里叶变换是计算离散时间傅里叶级数的数学工具。
它将一个长度为N的离散信号通过一组复系数进行变换得到频域表示。
DFT的表达式如下:其中,x[n]为长度为N的离散信号,X[k]为对应的频域表示。
离散频率和采样频率在离散时间傅里叶级数中,频域被划分为N个离散频率点。
采样频率Fs是指每秒采样的次数,采样周期T为1/Fs。
离散频率kΔf与连续时间频率kf相对应,其中Δf为基本频率。
离散频率kΔf的周期为N个采样点。
DFT的性质DFT具有很多重要的性质,这些性质使其成为实际应用中不可或缺的工具。
下面列举了几个常见的性质:线性性质DFT是线性的,即对于任意常数a和b,有DFT(ax[n]+by[n]) = aDFT(x[n]) + bDFT(y[n])。
对称性如果输入信号x[n]是实数信号,那么DFT的频域表示X[k]具有共轭对称性,即X[k] = X[N-k],其中表示共轭。
周期性如果输入信号x[n]是周期为N的离散信号,那么其DFT的频域表示X[k]也将是周期为N的,且具有相同的周期性。
能量守恒信号的能量在时域和频域之间是守恒的,即能量守恒定理。
快速傅里叶变换(FFT)快速傅里叶变换是一种高效计算DFT的算法,通过分治策略将DFT的计算复杂度从O(N^2)降低到O(NlogN)。
FFT算法广泛应用于现代数字信号处理领域,其在实时系统中具有较高的计算效率。
应用离散时间傅里叶级数和DFT/FFT在很多领域中都有广泛的应用,以下列举几个典型的应用例子:•信号压缩:通过DFT的变换性质,我们可以把信号在频域中的低频成分舍弃,从而实现信号的压缩和降噪。
离散时间傅里叶变换
X
(e
j
)
sin
N1
sin
1 2
2
连续时间非周期矩形脉冲傅里叶变换: X(j)2sinT1
4. x[n][n]
X(ej) 1
Xej xnejn nejn1
n
n
20
三、离散时间傅里叶变换的收敛性
例5.1,5.2是无限长序列
x[n]a|n|,|a|1; 其傅里叶变换存在。 x[n]anu[n]|,a|1
X * ( e j ) X ( e j )即,X * ( e j ) X ( e j )
因此:
X (ej)X (e j) RX ( e ej) RX ( e e j) X (ej) X (e j) Im X (ej) Im X (e j)
❖ 若 x[n] 是实偶信号,则 x[n]x[n],
x% [n]X(ej)
ak2(k02l) kN l
23
如图P263 Fig5.9:下页
X (e j ) 2 a 0 ( 2 l) 2 a 1 (0 2 l)
l
l
.. .2aN1 ((N1)02l) ,02/N l
如果周期函数中包含连续相继的N次谐波,则有:
X(ej)2k ak(2N k)
调制特性在信息传输中是极其重要的。
一定是以 2 为周期的,因此,频域的冲激应该是周
期性的冲激串:
2(0 2k)
k
对其作反变换有
xn 1 X ej ejnd
2 2
0 ejnd ej0n
2
22
可见, 2( 02k) F 1 ej0n k
由DFS ,有 ~ xnkNakejk0n,02N
因此,周期信号 ~xn 可表示为DTFT
傅里叶变换 - 维基百科,自由的百科全书
Please Help
傅里叶变换
维基百科,自由的百科全书
傅里叶变换(Fourier变换)是一种线性的积分变换。因其基本思想首先由法国学者约瑟夫·傅里叶系统地提出,所以 以其名字来命名以示纪念。
目录
1 中文译名 2 应用 3 概要介绍 4 基本性质
4.1 线性性质 4.2 平移性质 4.3 微分关系 4.4 卷积特性 4.5 帕塞瓦尔定理 5 傅里叶变换的不同变种 5.1 连续傅里叶变换 5.2 傅里叶级数 5.3 离散时间傅里叶变换 5.4 离散傅里叶变换 5.5 在阿贝尔群上的统一描述 5.6 时频分析变换 5.7 傅里叶变换家族 6 常用傅里叶变换表 6.1 函数关系 6.2 平方可积函数 6.3 分布 6.4 二元函数 6.5 三元函数 7 参见 8 参考资料 9 外部链接
另一个值得注意的性质是,当f(t)为纯实函数时,F(−ω) = F*(ω)成立.
傅里叶级数
连续形式的傅里叶变换其实是傅里叶级数 (Fourier series)的推广,因为积分其实是一种极限形式的求和算子而已。 对于周期函数,其傅里叶级数是存在的:
其中 为复振幅。对于实值函数,函数的傅里叶级数可以写成:
目录基本性质41线性性质42平移性质43微分关系44卷积特性45帕塞瓦尔定理傅里叶变换的不同变种51连续傅里叶变换52傅里叶级数53离散时间傅里叶变换54离散傅里叶变换55在阿贝尔群上的统一描述56时频分析变换57傅里叶变换家族常用傅里叶变换表61函数关系62平方可积函数63分布64二元函数65三元函数外部链接中文译名fouriertransform或transformedefourier法文有多个中文译名常见的有傅里叶变换傅立叶变换付立叶变换傅利葉轉換傅氏轉換及傅氏變換等等
傅里叶级数总结
傅里叶级数总结傅里叶级数是数学中非常重要的概念之一,它在物理、工程、信号处理等领域都有广泛的应用。
本文将以傅里叶级数为主题,介绍傅里叶级数的定义、性质和应用。
让我们来了解一下傅里叶级数的定义。
傅里叶级数是由法国数学家傅里叶在19世纪初提出的,用于描述周期函数的一种方法。
对于一个周期为T的函数f(t),傅里叶级数将其表示为一组正弦函数和余弦函数的线性组合。
具体地说,傅里叶级数可以写成以下形式:f(t) = a0 + Σ(a_n*cos(nωt) + b_n*sin(nωt))其中,a0是常数项,a_n和b_n是傅里叶系数,n是正整数,ω是角频率,ω=2π/T。
傅里叶级数有许多重要的性质。
首先,傅里叶级数可以用于表示任意周期函数,不论其形状如何。
其次,傅里叶级数是线性的,即如果一个函数可以表示为两个函数的傅里叶级数之和,那么这个函数的傅里叶级数也可以表示为这两个函数傅里叶级数的和。
此外,傅里叶级数还具有很好的逼近性质,即当级数中的项数足够多时,级数可以无限接近原函数。
傅里叶级数在物理、工程和信号处理中有广泛的应用。
首先,在物理学中,傅里叶级数可以用于描述振动和波动现象,例如声波、光波和电磁波等。
其次,在电路分析和电子工程中,傅里叶级数可以用于分析交流电路中的电压和电流信号。
此外,傅里叶级数还可以在图像处理和数据压缩中应用,通过将图像或数据分解为傅里叶级数的组成部分,可以实现对图像和数据的压缩和恢复。
虽然傅里叶级数在理论和应用中都有很大的成功,但是它也有一些局限性。
首先,傅里叶级数要求函数是周期的,这在某些情况下可能不成立。
其次,傅里叶级数在描述非周期函数时可能需要无限多个项,这导致计算和处理的复杂性增加。
为了解决这些问题,人们提出了傅里叶变换和离散傅里叶变换等概念,它们可以处理非周期函数和离散信号,并且具有更广泛的应用领域。
傅里叶级数是一种重要的数学工具,用于描述周期函数,并在物理、工程和信号处理等领域有广泛的应用。
离散傅里叶变换
c) 频域循环移位定理 若
则
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
离散傅里叶变换
第三章离散傅立叶变换(DFT)3.1 引言有限长序列在数字信号处理是很重要的一种序列,当然可以用Z变换和傅里叶变换来研究它,但是,可以导出反映它的"有限长"特点的一种有用工具是离散傅里叶变换(DFT)。
离散傅里叶变换除了作为有限长序列的一种傅里叶表示法在理论上相当重要之外,而且由于存在着计算离散傅里叶变换的有效快速算法,因而离散傅里叶变换在各种数字信号处理的算法中起着核心的作用。
有限长序列的离散傅里叶变换(DFT)和周期序列的离散傅里叶级数(DFS)本质上是一样的。
为了更好地理解DFT,需要先讨论周期序列的离散傅里叶级数DFS。
而为了讨论离散傅里叶级数及离散傅里叶变换,我们首先来回顾并讨论傅里叶变换的几种可能形式。
(连续时间信号:如果在讨论的时间间隔内,除若干不连续点之外,对于任意时间值都可给出确定的函数值,此信号就称为连续时间信号。
)一、连续时间、连续频率——连续傅立叶变换(FT)设x(t)为连续时间非周期信号,傅里叶变换关系如下图所示:可以看出时域连续函数造成频域是非周期的谱,而时域的非周期造成频域是连续的谱。
二、连续时间,离散频率------傅 里 叶 级 数设f(t)代表一个周期为T 1的周期性连续时间函数,f(t)可展成傅里叶级数,其傅里叶级数的系数为n F ,f(t)和n F 组成变换对,表示为:tjn n n e F t f 1)(Ω∞-∞=∑=(112Ω=πT )dte tf T F TT t jn n ⎰-Ω-=221111)(1注意符号:如果是周期性的采样脉冲信号p(t),周期用T 表示(采样间隔)。
采样脉冲信号的频率为Ts π2=Ω可以看出时域连续函数造成频域是非周期的谱,而时域的周期造成频域是离散的谱三、离散时间,连续频率------序列的傅里叶变换正变换:DTFT[x(n)]=()()j nj n X e x n eωω∞-=-∞=∑反变换:DTFT-11[()]()()2j n j j X e x n X e e d πωωωπωπ-==⎰)(ωj e X 级数收敛条件为|()j nn x n eω∞-=-∞∑|=∞<∑∞-∞=n n x )(可以看出时域离散函数造成频域是周期的谱,而时域的非周期造成频域是连续的谱四、离散时间,离散频率------离散傅里叶变换上面讨论的三种傅里叶变换对,都不适用在计算机上运算,因为至少在一个域(时域或频域)中,函数是连续的。
离散序列的傅里叶变换
离散序列的傅里叶变换人类的日常生活中充满了各种各样的信号,比如声音、图像、电压等。
为了更好地理解和处理这些信号,我们需要使用一种数学工具来对其进行分析和处理。
傅里叶变换便是一种常用的工具,能够将信号从时域转换到频域,使我们能够更好地理解信号的频率成分。
在离散序列中,我们同样可以使用傅里叶变换来对信号进行处理。
离散序列是指在一定的时间间隔内,对信号进行采样得到的序列。
傅里叶变换的目的是将这个序列从时域转换到频域,以便我们可以更好地分析信号的频率成分。
离散序列的傅里叶变换是指对离散序列进行傅里叶变换的过程。
在离散序列中,我们可以使用离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT)来进行变换。
离散傅里叶变换是一种将离散序列从时域转换到频域的数学工具,它能够将一个N点的离散序列变换为一个N点的频域序列。
离散傅里叶变换的计算过程可以通过离散傅里叶变换公式来表示,但为了遵守本文的要求,我们不会在文章中插入任何数学公式。
简单来说,离散傅里叶变换将离散序列分解为一系列正弦和余弦函数的和,每个正弦和余弦函数都对应着一个频率成分。
通过计算这些正弦和余弦函数的振幅和相位,我们可以得到信号在不同频率下的幅度和相位信息。
离散傅里叶变换在信号处理中有着广泛的应用。
例如,在音频处理中,我们可以使用离散傅里叶变换来对音频信号进行频谱分析,以便分析音频信号的频率成分。
在图像处理中,我们可以使用离散傅里叶变换来对图像进行频域滤波,以便去除图像中的噪声或增强图像的某些频率成分。
除了离散傅里叶变换,还有一种更高效的算法,称为快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT)。
快速傅里叶变换是一种基于分治法的算法,能够在O(NlogN)的时间复杂度下计算离散傅里叶变换。
这使得离散傅里叶变换在实际应用中更加高效和可行。
尽管离散傅里叶变换在信号处理中有着广泛的应用,但它也有一些限制。
首先,离散傅里叶变换要求信号是周期性的,即信号在采样窗口内是重复的。
傅里叶级数介绍
傅⾥叶级数介绍傅⾥叶变换能将满⾜⼀定条件的某个函数表⽰成三⾓函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合。
在不同的研究领域,傅⾥叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅⾥叶变换和离散傅⾥叶变换。
最初傅⾥叶分析是作为热过程的解析分析的⼯具被提出的。
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。
变换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。
直到拉格朗⽇死后15年这个论⽂才被发表出来。
谁是对的呢?拉格朗⽇是对的:正弦曲线⽆法组合成⼀个带有棱⾓的信号。
但是,我们可以⽤正弦曲线来⾮常逼近地表⽰它,逼近到两种表⽰⽅法不存在能量差别,基于此,傅⽴叶是对的。
为什么我们要⽤正弦曲线来代替原来的曲线呢?如我们也还可以⽤⽅波或三⾓波来代替呀,分解信号的⽅法是⽆穷的,但分解信号的⽬的是为了更加简单地处理原来的信号。
傅里叶变换知识点总结
傅里叶变换知识点总结本文将从傅里叶级数、傅里叶变换和离散傅里叶变换三个方面来介绍傅里叶变换的知识点,并且着重介绍它们的原理、性质和应用。
一、傅里叶级数1. 傅里叶级数的定义傅里叶级数是一种将周期函数表示为正弦和余弦函数的线性组合的方法。
它可以将任意周期为T的函数f(x)分解为如下形式的级数:f(x)=a0/2+Σ(an*cos(2πnfx / T) + bn*sin(2πnfx / T))其中an和bn是傅里叶系数,f为频率。
2. 傅里叶级数的性质(1)奇偶性:偶函数的傅里叶级数只包含余弦项,奇函数的傅里叶级数只包含正弦项。
(2)傅里叶系数:通过欧拉公式和傅里叶系数的计算公式可以得到an和bn。
(3)傅里叶级数的收敛性: 傅里叶级数在满足柯西收敛条件的情况下可以收敛到原函数。
二、傅里叶变换1. 傅里叶变换的定义傅里叶变换是将信号从时间域转换到频率域的一种数学工具。
对于非周期函数f(t),它的傅里叶变换F(ω)定义如下:F(ω)=∫f(t)e^(-jwt)dt其中ω为频率,j为虚数单位。
2. 傅里叶变换的性质(1)线性性质:傅里叶变换具有线性性质,即对于任意常数a和b,有F(at+bs)=aF(t)+bF(s)。
(2)时移性质和频移性质:时域的时移对应频域的频移,频域的频移对应时域的时移。
(3)卷积定理:傅里叶变换后的两个函数的乘积等于它们的傅里叶变换之卷积。
3. 傅里叶逆变换傅里叶逆变换是将频域的信号反变换回时域的一种操作,其定义如下:f(t)=∫F(ω)e^(jwt)dω / 2π其中F(ω)为频域信号,f(t)为时域信号。
三、离散傅里叶变换1. 离散傅里叶变换的定义对于离散序列x[n],其离散傅里叶变换X[k]的定义如下:X[k]=Σx[n]e^(-j2πnk / N)其中N为序列长度。
2. 快速傅里叶变换(FFT)FFT是一种高效计算离散傅里叶变换的算法,它能够在O(NlogN)的时间复杂度内完成计算,广泛应用于数字信号处理和通信系统中。
4_12 离散傅里叶级数的性质
N=4 0 1 2 3 k
N=5 0 1 2 3 4 k
离散周期序列DFS的性质
3.对称特性 周期序列的奇对称
~[k ] x ~[k ] x ~[ N k ] x
N=4 3 0 1 2 k
N=5 3 4 0 1 2 k
离散周期序列DFS的性质
3.对称特性
~ ~ DFS{x [k ]} X [m] ~ ~ DFS{x [k ]} X [m]
[ m] X
2
4
[ m] X 1
1 2 m
1 0 1 2 m
=
0 -1
+ 2×
1
[m ] X 2
m
0 1 2
离散周期序列DFS的性质
2.位移特性
4 3 2 1
-4 -3 -2 -1
4 3
[k ] x
2 1
4 3 2 1 4 5 6 7 k
4 2 1 0 1 2
~ x [ k 2] 3
[k ] x
4
[ m] X
1 0 1 2 m
[ m] Y
4
[m 1] X
1 0 1 2 4 m
2
[ k ] y
1 2
[m 1] X
1
0
-0.5
k
0 1 2
m
离散周期序列DFS的性质
3.对称特性
周期序列的偶对称 ~[k ] x ~[ k ] x ~[ N k ] x
※ 频域周期卷积定理:
1 % % % % % DFS x DFS{x 1[ k ] x2 [ k ] 1[ k ]} DFS{x2 [ k ]} N
时域的周期卷积对应频域的乘积; 时域的乘积对应频域的周期卷积。
傅里叶级数变换
数据压缩
通过傅里叶级数变换,可以实现 数据的压缩和解压缩,节省存储 空间和传输带宽。
在量子计算领域的应用
1 2
量子信号处理
利用傅里叶级数变换处理量子信号,有助于实现 量子通信和量子计算中的信息处理。
量子纠缠态分析
通过傅里叶级数变换,可以对量子纠缠态进行分 析和操作,有助于实现量子纠缠态的操控和应用。
解压缩处理
在解压缩过程中,傅里叶级数变换可以用于将压缩后的频率分量转换回原始像 素值,恢复出原始图像。解压缩过程与压缩过程相反,需要逆向操作以重建完 整图像。
傅里叶级数变换的未来发展
06
与挑战
高效算法的研究
01
快速傅里叶变换 (FFT)
针对傅里叶级数变换的快速算法, 能够显著降低计算复杂度,提高 计算效率。
02
并行计算
利用多核处理器或多计算节点并 行计算,加速傅里叶级数变换的 计算过程。
03
优化算法
研究更高效的算法,减少计算过 程中的冗余和复杂度,提高变换 的精度和速度。
在大数据和人工智能领域的应用
信号处理
在语音识别、图像处理、雷达信 号处理等领域,傅里叶级数变换 是关键技术之一。
机器学习
在深度学习中,傅里叶级数变换 可用于特征提取和降维,提高模 型的泛化能力。
傅里叶级数变换
目录
• 傅里叶级数变换概述 • 傅里叶级数变换的性质 • 傅里叶级数变换的运算 • 傅里叶级数变换在信号处理中的应
用
目录
• 傅里叶级数变换在图像处理中的应 用
• 傅里叶级数变换的未来发展与挑战
01
傅里叶级数变换概述
傅里叶级数变换的定义
傅里叶级数变换是一种数学工具,用于将一个函 数表示为无穷级数,其中每个项都是正弦和余弦 函数的线性组合。
离散傅里叶级数(DFS)
~x (n)W1n0k
4
j 2 nk
e 10
n0
n0
| ~x(k) |
5
…
…
- 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
15
20
k
第3章 离散傅里叶变换
X%(k)跟X (z)的关系:
周期序列 X~ (k )可看成是对 ~x(n) 的第一个周期x(n)作Z变换,然
后将Z变换在Z平面单位圆上按等间隔角2π/N采样而得到的。令
非周期和连续
连续和周期
非周期和离散
离散和非周期
周期和连续
散和周期
周期和离散
一个域的离散对应另一个域的周期延拓, 一个域的连续 必定对应另一个域的非周期
第3章 离散傅里叶变换
3.1 引 言
数字计算机只能计算有限长离散序列 序列的傅里叶变换和Z变换:其频谱连续且无限长 周期序列的离散傅里叶级数:其频谱离散但无限长(周期) 有限长序列的离散傅里叶变换:其频谱离散且有限长(一个周期) 离散傅里叶变存在有效的快速算法——快速离散傅里叶变换, 因而在各种数字信号处理的算法中起着核心作用。
1 N
N 1 X~ (k )WNnk
k 0
DFS[·]表示离散傅里叶级数正变换,IDFS[·]表示离散 傅里叶级数反变换。
只要知道周期序列一个周期的内容,其他的内容也都知道 了。 所以,这种无限长序列实际上只有一个周期中的N个序列 值有信息。 因而周期序列和有限长序列有着本质的联系。
第3章 离散傅里叶变换
复指数序列:ek
(n)
e
j
2
N
kn
ek rN
(n)
k, r为整数。
~x (n)
12 离散傅里叶级数的性质-
N=4 0123 k
N=5 01234k
离散周期序列DFS的性质
3.对称特性 周期序列的奇对称 x~[k] x~[k] x~[N k]
N=4
3
012
k
N=5
34
012
k
3.对称特性
离散周期序列DFS的性质
DFS{~x [k]} X~[m] DFS{~x [k]} X~[m]
x1[k
]
{,
0,1,1,}的频谱为
X 1[m]
x2
[k
]
{,1,
0,
0,}的频谱为
X
2
[m]
2 X1[m]
X 2[m]
1
12
0
m
-1
012
m
离散周期序列DFS的性质
解: 将x[k]表示为 x1[k] 2 x2[k]
得 X [m] X1[m] 2 X 2[m]
时域的周期卷积对应频域的乘积; 时域的乘积对应频域的周期卷积。
离散周期序列DFS的性质
周期卷积定义:
N 1
x1[k] x2[k] x1[n]x2[k n] n0
※ 周期卷积是两个等周期的周期序列的卷积运算。 ※ 周期卷积的结果仍为相同周期的周期序列。
例:周期为3的序列 x1[k], x2[k] 如图所示,计算 y[k] x1[k] x2[k]。
1 2 x1[k]
…
…
012 k
3 2
x2 [k ]1源自……0 12 k
5 5 8 y[k]
…
…
012 k
周期卷积的矩阵表示:
N 1
x1[k] x2[k] x1[n]x2[k n]
第三章离散傅里叶变换
不变,F减小N增加,又因增加 因此,和N可按下面两式选择 例1 有一频谱分析用FFT处理器,抽样点数为2的幂,假定没有采用 任何 特殊的数据处理,已给条件为 ①频率分辨率 ②信号的最高频率 求:①最小记录长度 ②抽样点的最大间隔T ③在一个记录中最小点数N 解: ① ② ③ 取 (2)频域泄露(截短产生误差)
●任何有限长序列都可以表示成共轭对称分量和共轭反对称分量 之和,即 ………… ……….(3-2) 对(3-2)式n换成N-n,并取复共轭得 (3-3) 联立(3-2),(3-3)可得:
●任何序列也可以表示实部和虚部 (3-4) 其中 (3-5) (3-6) (3)DFT的共轭对称性 ●对(3-4)进行DFT得: (3-7) ① 对(3-5)进行DFT得: .(3-8) ② 对(3-6)进行DFT得 (3-9) 结论:由(3-7),(3-8),(3-9)可得 其中 ● 任何序列可以表示为共轭对称和共轭反对称分量: (3-10) (3-11) (3-12) ① 对(3-10)进行DFT得 ② 对(3-11)进行DFT得 ③ 对(3-12)进行DFT得 结论: 其中 ●是长度为N的实序列,且,则 ① 共轭对称,即
2 (a) n,m 3 1 0
(b) 1 2 3 n,m
-2 6 5
2 1 -3 N=4 (c) m
m 3 2 n=0 (d)
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
m 3 0 n=1 (e)
m 1 0 n=2 (f)
2 m 1 n=3 (g)
2 3 2 m 1 (h) 1
图4
4、复共轭序列的DFT
设是的复共轭序列,长度为N,则 (3-1) 且。 证明:根据DFT的唯一性,只要证明(3-1)式右边等于左边即可。 又由的隐含周期性有 。 同理可证 。
傅里叶变换的基本性质
傅里叶变换的基本性质(一)傅里叶变换建立了时间函数和频谱函数之间转换关系。
在实际信号分析中,经常需要对信号的时域和频域之间的对应关系及转换规律有一个清楚而深入的理解。
因此有必要讨论傅里叶变换的基本性质,并说明其应用。
一、线性傅里叶变换是一种线性运算。
若则其中a和b均为常数,它的证明只需根据傅里叶变换的定义即可得出。
例3-6利用傅里叶变换的线性性质求单位阶跃信号的频谱函数。
解因由式(3-55)得二、对称性若则证明因为有将上式中变量换为x,积分结果不变,即再将t用代之,上述关系依然成立,即最后再将x用t代替,则得所以证毕若是一个偶函数,即,相应有,则式(3-56)成为可见,傅里叶变换之间存在着对称关系,即信号波形与信号频谱函数的波形有着互相置换的关系,其幅度之比为常数。
式中的表示频谱函数坐标轴必须正负对调。
例如:例3-7若信号的傅里叶变换为试求。
解将中的换成t,并考虑为的实函数,有该信号的傅里叶变换由式(3-54)可知为根据对称性故再将中的换成t,则得为抽样函数,其波形和频谱如图3-20所示。
三、折叠性若则四、尺度变换性若则证明因a>0,由令,则,代入前式,可得函数表示沿时间轴压缩(或时间尺度扩展)a倍,而则表示沿频率轴扩展(或频率尺度压缩)a倍。
该性质反映了信号的持续时间与其占有频带成反比,信号持续时间压缩的倍数恰好等于占有频带的展宽倍数,反之亦然。
例3-8已知,求频谱函数。
解前面已讨论了的频谱函数,且根据尺度变换性,信号比的时间尺度扩展一倍,即波形压缩了一半,因此其频谱函数两种信号的波形及频谱函数如图3-21所示。
五、时移性若则此性质可根据傅里叶变换定义不难得到证明。
它表明若在时域平移时间,则其频谱函数的振幅并不改变,但其相位却将改变。
例3-9求的频谱函数。
解:根据前面所讨论的矩形脉冲信号和傅里叶变换的时移性,有六、频移性若则证明证毕频移性说明若信号乘以,相当于信号所分解的每一指数分量都乘以,这就使频谱中的每条谱线都必须平移,亦即整个频谱相应地搬移了位置。
离散傅里叶变换及其性质
kn
N 1
f
(k )W
kn (0
n
N
1)
2N-1 k
k 0
k 0
f (k) IDFT[ F(n)]
1
N 1
j2 kn
F(n) e N
1
N 1
F(n)W kn (0 k N 1)
N n0
N n0
若将f(k),F(n)分别理解为fN(k),FN(n)的主值序列,那 么,DFT变换对与DFS变换对的表达式完全相同。
|F(n) |2
k 0
N n0
表明,在一个频域带限之内,功率谱之和与信号的能 量成比例。
▲
■
第 10 页
证明 ▲
■
第5页
4. 频移特性(调制)
若 f(k)←→ F(n)
则
W–l kf (k) ←→ F((n –l))NGN(n)
▲
■
第6页
5. 时域循环卷积(圆卷积)定理
• 线卷积: 有限长序列f1(k)和f2(k)的长度分别为N和M,则两 序列的卷积和f(k)(称为线卷积)仍为有限长序列序 列,长度为N+M –1。
▲
■
第4页
3. 时移特性
•圆周位移(循环位移): 将有限长序列f(k)周期拓展成周期序列fN(k),
再右移m位,得到时移序列fN(k –m),最后取其主 值而得到的序列称为f(k)的圆周位移序列,记为
f ((k –m))NGN(k)
•时移特性 若 f(k)←→ F(n) 则 f ((k –m))NGN(k) ←→ WmnF(n)
■
第1页
一.离散傅里叶变换(DFT)
借助周期序列DFS的概念导出有限长序列的DFT。
离散傅里叶级数
式中,乘以系数1/N是为了下面计算的方便; 为k次谐波的系数。 将上式两边同乘以 并从n=0到N-1求和,得到:
2
由复指数序列的正交性:
e
n 0
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
N 1
p ( k r ) n j 2N
所以,
N k r p ( k r ) N j 2N 1 e 0 k r p ( k r ) j 2N 1 e
1
n
x(n)r n ,ZT不存在。
e
j
j
2p n N
ek N e
j
2p n(k N ) N
ek e
2p nk N
e
j
2p nk N
ek
1
所以,第k次谐波也是周期为N的序列。
因此,对于离散傅里叶级数,只取下标从0到N-1的N个谐 波分量就足以表示原来的信号。这样可把离散傅里叶级 数表示为
令
则
上式表示的是两个周期序列的卷积,称为周期卷积。 两个周期为N的序列的卷积的离散傅里叶级数(DFS)等于 它们各自DFS的乘积。
8
周期卷积的计算:
周期卷积中的序列 和 对m都是 周期为N的周期序列,它们的乘积对m也是以N为周期的, 周期卷积仅在一个周期内求和。 相乘和相加运算仅在m=0到N-1的区间内进行。计算 出n=0到N-1(一个周期)的结果后,再将其进行周期延 拓,就得到周期卷积 。详见周期卷积的过程。 周期卷积满足交换律 两个周期序列的乘积
周期卷积中的序列对m都是周期为n的周期序列它们的乘积对m也是以n为周期的周期卷积仅在一个周期内求和
离散傅里叶级数及其性质
1. 1 离散傅里叶级数(DFS)定义(周期序列) 一个周期为N的周期序列 不满足 可表示为:
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
序列在时域的相移,对应其频域的位移。
离散周期序列DFS的性质
[k ] {,2,1,1,} ,求 例:已知周期为3的序列 x
[ k ] x [k ]cos(2k 3) 的频谱。 y
2
3
k
周期序列的位移
周期序列位移后,仍为相同周期的周期序列,因此, 只需要观察位移后序列一个周期的情况。
离散周期序列DFS的性质
2.位移特性 (a) 时域位移特性
[m]e [k n] X DFSx
j
2π mn N
序列在时域的位移,对应其频域的相移。
离散周期序列DFS的性质
[k ] x [k 1] 例:已知周期为3的序列 x [k ] {, 2,1,1,} ,求 y 的频谱。 4
1
[m] 2 [k ] {,1,0,0,}的频谱为 X x 2
2
1
[m ] X 1
[m ] X 2
1
1 2 0 -1 m
0 1 2 m
离散周期序列DFS的性质
解: 将x 1[k ] 2 x 2 [k ] [k ] 表示为 x 得
[m] X [m] 2 X [m] X 1 2
离散周期序列DFS的性质
3.对称特性 周期序列的奇对称
~[k ] x ~[ k ] x ~[ N k ] x
N=4 3 0 1 2 k
N=5 3 4 0 1 2 k
离散周期序列DFS的性质
3.对称特性
~ ~ DFS{x [k ]} X [m] ~ ~ DFS{x [k ]} X [m]
※ 周期卷积是两个等周期的周期序列的卷积运算。 ※ 周期卷积的结果仍为相同周期的周期序列。
x [k ] x 1[k ] 2[k ]。 1[k ], x 2[k ] 如图所示,计算 y 例:周期为3的序列 x
2
1[k ] x
… k
2 [0 n] x
…
3 1
2 … n
1 …
※ 频域周期卷积定理:
1 DFS x DFS{x1 [k ]} DFS{x2 [k ]} 1[ k ] x2 [ k ] N
时域的周期卷积对应频域的乘积; 时域的乘积对应频域的周期卷积。
离散周期序列DFS的性质
周期卷积定义:
N 1 n 0
x 1[k ] 2 [ k ] x 1[n]x 2 [ k n ] x
[ m] X
2
2 2 2 2
…
0 1 2 3
…
m
~ x[k ] 为实序列,则其幅度谱
偶对称,相位谱奇对称。
3 4
[m ]
3
012
3 4
m
离散周期序列DFS的性质
4.周期卷积特性 ※ 时域周期卷积定理:
DFS{x2 DFS x [k ]} 1[ k ] x2 [ k ] DFS{x1[ k ]}
1 … 0 1 2 2
1[k ] x
… k
周期卷积的矩阵表示:
x 1[k ] 2 [ k ] x 1[n]x 2 [ k n ] x
n 0
N 1
3 …
2
2 [ k ] x
1 … k
0 1 2
[0] x 2 [0] x 2 [ 1] x 2 [ 2] x 1[0] y y [1] x 2 [1] x 2 [0] x 2 [ 1] x 1[1] [2] 2 [2] x 2 [1] 2 [0] 1[2] x y x x 3 1 2 0 5 1 5 2 3 1 1 2 3 2 8
[k ]为实序列,则有 若x
% % X [m] X [m]
[ m] X [ m] X
[m] [-m]
% [m] X % [ m] X R R %[m] X %[m] X
I I
离散周期序列DFS的性质
10
[k ] x 4
3 2 1 0 1 2 3 k
解:
2
[k ] x
X [ m]
1 0 1 2 k
1 0 1 2 4 m
[m] X [m]e Y
[ m]
0 1 2 y
1 0 1 2 k
1
[ m] Y
m
3
0 1 2 m
3
离散周期序列DFS的性质
2.位移特性 (b) 频域位移特性
[ m] X
2
4
[ m] X 1
+ 2×
1 2 m
1 0 1 2 m
=
0 -1
1
[m ] X 2
m
0 1 2
离散周期序列DFS的性质
2.位移特性
4 3 2 1
-4 -3 -2 -1
4 3
[k ] x
4 3 2
4 2
1
~ x [ k 2]
3
2 1 0 1 2 3 4 5
1
k
6
7
0
1
55 8 … 012 …
[ k ] y
k
北京交通大学 信号处理课程组
离散周期序列DFS的性质
※ 线性特性
※ 位移特性
※ 对称特性
※ 周期卷积特性
离散周期序列DFS的性质
1.线性特性
DFS{a~ x1[k ] b~ x2 [k ]} aDFS{~ x1[k ]} bDFS{~ x2 [k ]}
[k ] {, 2,1,1,} 的频谱。 例:求周期为3的周期序列 x [m] 已知 x [k ] {,0,1,1,}的频谱为 X
0 1 2
0 12
3 …
2
2 [ k ] x
1 … k
2 [1 n] x
2 …
3 1 … n
0 1 2
5 5 …
8
[ k ] y
…
2 [2 n] x
…
0 1 2
2 3 …
1
0 1 2
k
0 1 2
n
x [k ] x 1[k ] 2[k ]。 1[k ], x 2[k ] 如图所示,计算 y 例:周期为3的序列 x
[ m] Y
4
[m 1] X
1 0 1 2 4 m
2
[ k ] y
1 2
[m 1] X
1
0
-0.5
k
0 1 2
m
离散周期序列DFS的性质
3.对称特性
周期序列的偶对称 ~[k ] x ~[ k ] x ~[ N k ] x
N=4 0 1 2 3 k
N=5 0 1 2 3 4 k
解:
[k ] j2 k 3 -j2 k 3 x [ k ] y e e 2
1 [m 1] Y [m] X [m 1] X 2
离散周期序列DFS的性质
2 1 0 1 2 k
5/2 5/2 1 0 1 2 m
[k ] x
4
[ m] X
1 0 1 2 m