非周期信号的频谱分析
实验四非周期信号频域分析
实验四 非周期信号频域分析1 实验目的(1) 掌握傅里叶变换的分析方法及其物理意义。
(2) 掌握各种典型的连续时间非周期信号的频谱特征以及傅里叶变换的主要性质。
(3) 学习掌握利用MA TLAB 语言编写计算CTFT 的仿真程序，并能利用这些程序对一些典型信号进行频谱分析，验证CTFT 的若干重要性质。
2 实验原理及方法2.1连续时间信号傅里叶变换——CTFT傅里叶变换在信号分析中具有非常重要的意义，它主要是用来进行信号的频谱分析的。
傅里叶变换和其逆变换定义如下：⎰∞∞--=dt e t x j X t j ωω)()( 4-1 ⎰∞∞-=ωωπωd e j X t x t j )(21)( 4-2连续时间傅里叶变换主要用来描述连续时间非周期信号的频谱。
任意非周期信号，如果满足狄里克利条件，它可以被看作是由无穷多个不同频率(这些频率都是非常的接近)的周期复指数信号e j ωt 的线性组合构成的，每个频率所对应的周期复指数信号e j ωt 称为频率分量，其相对幅度为对应频率的|X(j ω)|之值，其相位为对应频率的X(j ω)的相位。
X(j ω)通常为关于ω的复函数，可以按照复数的极坐标表示方法表示为：X(j ω)=| X(j ω)|e j ∠ X(j ω)其中，| X(j ω)|称为x(t)的幅度谱， ∠X(j ω)称为x(t)的相位谱。
给定一个连续时间非周期信号x(t)，它的频谱是连续且非周期的。
对于连续时间周期信号，也可以用傅里叶变换来表示其频谱，其特点是，连续时间周期信号的傅里叶变换是由冲激序列构成的，是离散的——这是连续时间周期信号的傅里叶变换的基本特征。
2.2 用MA TLAB 实现CTFT 及其逆变换2.2.1 用MATLAB 实现CTFT 的计算MA TLAB 进行傅里叶变换有两种方法，一种利用符号运算的方法计算，另一种是数值计算，本实验采用数值计算的方法。
严格来说，用数值计算的方法计算连续时间信号的傅里叶变换需要有个限定条件，即信号是时限信号，也就是当时间|t|大于某个给定时间时其值衰减为零或接近于零，这个条件与前面提到的为什么不能用无限多个谐波分量来合成周期信号的道理是一样的。
2.5信号的频域分析(非周期信号)2.6傅立叶变换的性质
能 量 谱
由此最后得
E = ∫ x2 (t )dt =
−∞ ∞
1 ∞ 2 X(ω) dω 2π ∫−∞
(16)
式（15）亦称巴塞伐尔方程或 能量等式。它表示，一个非周 期信号x(t)在时域中的能量可由 它在频域中连续频谱的能量来 表示。 式（15）亦可写成
E= 1 ∞ 2 X(ω) dω 2π ∫−∞ 1 ∞ 2 = ∫ X(ω) dω = ∫ S(ω)dω
证明： 由欧拉公式
X (ω) = ∫ x(t)e
−∞
∞ −∞
∞
− jωt
dt
∞ −∞
X (ω) = ∫ x(t) cosωtdt − j∫ x(t) sin ωtdt
= Re X (ω) + j Im X (ω)
若x(t)为实函数
Re X (ω) = Re X (−ω) Im X (ω) = − Im X (−ω)
x(t) = Arect
(t − t0 )
T
图2.30 具有时移t0的矩形脉冲
X( f ) = AT sin c(πfT) sin c(πfT) > 0 − 2πt0 f , ϕ( f ) = − 2πt0 f ±π , sin c(πfT) < 0
测试技术
2.6傅里叶变换的性质 2.6傅里叶变换的性质
∫
∞
−∞
x(t) dt < ∞
但上述条件并非必要条件 必要条件。因为当引入广义函数概 必要条件 念之后，许多原本不满足绝对可积条件的函数也能进行傅 里叶变换。 若将上述变换公式中的角频率ω用频率f来替代，则由 于ω=2πf，式（5）和（6）分别变为
X( f ) = ∫ x(t)e− j 2πft dt
信号分析基础非周期信号频域分析
浙江工业大学
矩形脉冲函数的表达式：
x(t)
?
??1, t
? ??
0
,
t
?? ??
x(t)
1
t ?? 0 ?
矩形脉冲信号可视为一个周期 T趋近于无穷大的
方波信号 .
由于： T ? ? ，? w ? dw ， ? ? ? 所以：
非周期信号的频谱
浙江工业大学
?
? x(t) ?
Cne jn? 0t ,(n ? 0,? 1,? 2,...)
?T0 / 2
当T0→∞时， ①积分区间由[- T0/2,T0/2]变为(-∞,∞)；
② ω0=2π/T0 →0， →离散频率nω0→连续变量ω。
? lim
T0 ? ?
Cn
?T0
?
? x(t)e? j? t dt
??
浙江工业大学
? 非周期信号： ? 周期T0 →∞的周期信号 ? 周期信号 x(t)，周期为 T0，则其频谱是离散谱，而相邻谐波之间的
非周期信号的频谱
浙江工业大学
与周期信号相似，非周期信号也可以分解为 许多不同频率分量的谐波和，所不同的是，由于 非周期信号的周期 T?∞，基频 f?df，它包含了
从零到无穷大的所有频率分量，各频率分量的幅 值为 X(f)df ，这是无穷小量，所以频谱不能再用 幅值表示，而必须用幅值密度函数描述。
另外，与周期信号不同的是，非周期信号的谱
? ? 3? 0 ? 2? 0 ? ? 0 0
? 0 2? 0 3? 0 ? ?
非周期信号的频谱
浙江工业大学
? lim
T0 ? ?
Cn
?T0
?
? x(t)e? j? t dt
非周期信号的频谱分析第三节连续时间Fourier变换的课件.ppt
F( j)
πF (0)
()
若信号不存在直流分量即F(0)=0
则t
f
( )d
F
1
j
F( j)
18
例3 试利用积分特性求图示信号f(t)的频谱函数。
f(t) 1
y(t)=p(t0.5) 1
t
0
1
t
0
1
解： f (t) = t p(t 0.5)dt = t y(t)dt
由于 p(t 0.5) F Y ( j) = Sa (0.5)e j0.5
F F1 ( j)
1 Sa (0.5)e j0.5 j
利用修正的微分特性，可得
F( j) = π( f () f ()) () F1 ( j) j
= 3π () 1 Sa (0.5)ej0.5 j
与例4结果 一致！ 24
23
10. 频域微分积分特性
若f (t) F( j)
则( jt)n f (t) F (n) ( j)
由上式利用时域微分特性，得
2
F[ f '(t)] = (j)F(j) = A 2jsin( )
2
因此有
F( j) = 2A sin( ) = ASa( )
2
2
21
20
例6 试利用微分特性求图示信号f(t)的频谱函数。
f(t) 2 1
f '(t) 1
t
0
1
t
0
1
解： f '(t) = p(t 0.5) F Sa(0.5)e j0.5
f1(t) d n f (t
f )
2 (t) F F ( j)
1
2π n
[F1( j) F( j)
2.4典型非周期信号的频谱
π −2 τ
O 2 τ π
4 τ π
ω
幅度 频谱
E τ
F(ω)
F(ω) = E Sa ωτ τ
ω
(
2
)
π −2 τ O
2 τ π
4 τ π
相位 频谱
ϕ(ω) π π −2 τ
0
2 τ4 τ π π
频宽： 频宽： 2 π 1 B ≈ 或f ≈ B ω τ τ
ω
X
−π
第
二．单边指数信号
E −α t t >0 α >0 e f ( t) = 0 t <0
E ↔2 E (ω) π δ
E
f (t)
不满足绝对可积 条件， 条件，不能直接 用定义求 F(ω)
t
0
τ →∞
f1(t) E
−τ
O
τ
t
X
第
推导
F(ω) =lim E −jωt dt ∫ e
τ→ ∞
−τ
6 页
τ
F(ω)
e−jωt τ = Elim − jω − ∞ τ→ τ
(2πE)
E
F(ω) = ∫ f ( t)e−jωt dt
−∞
∞
E 2
−τ
E π t −jωt =∫ 1+cos τ e dt τ − 2
τ
−
τ O
2
τ
2
τ
t
E τ −jωt E τ jπ t −jωt E τ −jπ t −jωt = ∫ e dt + ∫ e τ e dt + ∫ e τ e dt 2 −τ 4 −τ 4 −τ τ π E τ π E = E Sa(ω ) + Saω− τ + Saω+ τ τ τ 2 τ 2 τ
离散非周期信号的频谱
离散非周期信号的频谱频谱是任何信号的一个非常重要的特性，它决定了信号中能量的分布。
离散非周期信号的频谱研究一直是信号处理的重要领域之一。
本文将介绍离散非周期信号的频谱特性和分析方法，并以实际应用为例进行说明。
一、离散非周期信号的频谱特性频谱是一种信号分析方法，可用来确定信号中能量的分布，以便更好地描述信号的特性。
离散非周期信号指的是，信号永远不能重复，有时也叫离散调制信号。
离散非周期信号特别适合用傅立叶变换分析，其频谱具有特殊的结构，表现为频率峰峰值（频域谱线中的峰值）的带状构造。
这种带状结构是由信号的离散性造成的，因此，它决定了信号的能量集中在一定频率和其附近的带宽中。
理论上，对于离散非周期信号，频率峰值带状结构可以无限放大，这说明了离散非周期信号具有较大的带宽，因此，有关离散非周期信号频谱的研究非常有价值。
二、离散非周期信号的频谱分析方法离散非周期频谱分析通常采用傅立叶变换。
傅立叶变换可以将时域上的离散信号转换为频域上的离散信号，从而可以研究离散非周期信号的频谱特性。
傅立叶变换的另一个优点是，它可以将时域的正弦信号转换为频域的峰峰值形式。
另外，通过幅度谱和相位谱，可以更清楚地分析信号的频率特性，从而可以更轻松地分析信号中能量的分布情况。
三、实际应用离散非周期信号频谱的实际应用十分广泛，在通信、声学和多媒体中都有应用。
例如，图像处理的最终结果是一个离散非周期信号，它的傅立叶变换可以帮助我们更加准确地确定图像中能量的分布。
同样，在语音信号处理中，人类语音的本质也是一个离散非周期信号，可以利用傅立叶变换更加准确地分析语音特性，从而提高语音识别和合成的效果。
最后，离散非周期信号频谱在多媒体中也有重要作用，可以用来更准确地表示多媒体信号，帮助我们更好地处理多媒体信号。
综上所述，离散非周期信号的频谱分析是信号处理的重要内容，它的研究与实际应用都有很多价值。
不仅可以用来理论研究，还可以用来实际应用，并在各种领域中得到广泛应用。
§3-3 非周期信号的频谱分析
x(t)
E
T
2
2
T
t
x(t)
E
T
2
2
T
t
x(t)
E
2
2
t
TA k E
0 1
2
k1
TA k E
0 1
2
k1
TA k E
0
2
对应的傅里叶级数展开式
x(t)
Ak e jk1t
k
TAk e jk1t
我们将X(jΩ)表示非周期信号的频谱，即是傅里叶正变 换
X ( j) x(t)e jt dt
式
x(t)
1
X ( j)e jt d
2
即是傅里叶反变换。上两式称作傅里叶变换对，常表示为
x(t) FT X ( j) ℱ x(t)
x(t) ℱ -1 X ( j)
k
1 T
1 2
TAk e jk1t
k
2 T
当T→∞的时候，
lim x(t)
T
1 2
TAk e
k
jk1t
2 T
lim
T
1 2
TAk e
k
jk1t
1
1
X ( j)e jt d
2
T
E
T
2
2
T
t
0 1
2
k1
x(t)
E
T
2
2
非周期信号的频谱
(2) 若f(t)为t的奇函数，即f(-t)=-f(t)，则f(t)的频 谱函数F(jω)为ω的虚函数，且为ω的奇函数。
与周期信号类似，也可将非周期信号的傅里叶变
换表示式改写成三角函数的形式，即
.
6
f(t)21
F(j)ejtd
21
F(j)ej[t()]d
2 1 F (j)co ts [()d ]
2
0
2
t
实偶
4
2
0
2
4
实偶
图 3.4-1 门函数及其频谱
一般而言，信号的频谱函数需要用幅度谱 F( j)和相位
谱 ( )两个图形才能将它完全表示出来。但如果频谱
函数是实函数或虚函数，那么只用一条曲线即可。
F(j) 为负代表相位为 ，
0
.
F(为j正) 代表相位为 。
11
由图可见，第一个零值的角频率为 2 （频率 1 ）。
为了描述非周期信号的频谱特性，引入频谱密度的 概念。
令
F(j)T l i m 1F /n TT l i m FnT
称 F(j)为频谱密.度函数。
2
如何求频谱密度函数？ F(j)T l i m 1F /n TT l i m FnT
由式
f(t) Fnejnt
n
，Fn
1 T
T
2 T
2
f(t)ej ntd t可得
可知
'(t)ejtd tdejt j
dt t 0
即 ℱ 'tj
同理可得 ℱ [(n)(t). ](j)n
23
例3.4-6 求单位直流信号的频谱
f(t)1 - t
显然，该信号不满足绝对可积条件，但其傅里叶变换
非周期信号的频谱
jnω1t
1 T2 − jnω1t Fn = F (nω1 ) = ∫−T f (t )e dt T 2
i
3.4 非周期信号的频谱
当 T → ∞ 时，
周期信号 离散谱
非周期信号 连续谱
表示频谱就不合适了， 再用 F ( nω1 ) 表示频谱就不合适了，虽然各频 谱幅度无限小，但相对大小仍有区别， 谱幅度无限小，但相对大小仍有区别，所以我们 在这里引入频谱密度函数。 在这里引入频谱密度函数。 频谱密度函数
jωt
f ( t ) ↔ F ( jω )
3.4 非周期信号的频谱 三、典型信号的傅里叶变换
1.单位冲激信号的频谱 1.单位冲激信号的频谱
f (t ) = δ ( t )
F ( jω ) = ∫ δ ( t ) e− jωt dt = 1
−∞ ∞
即
δ (t ) ↔ 1
3.4 非周期信号的频谱
单位冲激信号的频谱图 单位冲激信号的频谱图 可见， 的频谱是常数1 可见 ， 冲激函数 δ(t) 的频谱是常数 1 。 也就 是说， 中包含了所有的频率分量， 是说 ， δ(t) 中包含了所有的频率分量 ， 而各频率 分量的频谱密度都相等。 显然， 分量的频谱密度都相等 。 显然 ， 信号 δ(t) 实际上 是无法实现的。 是无法实现的。
Fn T jnω1t f (t ) = lim fT (t ) = lim ∑ e T →∞ n =−∞ T
当 T → ∞ 时， Fn T = F ( jω )
i
∞
i
nω1 → ω
n =−∞
1 1 1 = ω1 → dω T 2π 2π
T →∞
lim
∑ →∫
jω t
∞
连续非周期信号频谱分析及Matlab实现
连续⾮周期信号频谱分析及Matlab实现《信号与系统A（1）》课程⾃学报告实施报告题⽬：连续⾮周期信号频谱分析及Matlab实现学号：姓名：任课教师：联系⽅式：第⼀部分. 理论⾃学内容阐述（⼀）系统物理可实现性、佩利-维纳准则通过之前的学习我们知道，理想低通滤波器在物理上是不可能实现的，但是我们却可以做出传输特性接近理想特性的⽹络。
如下图是⼀个低通滤波器，其中 R =√RC图1-1 ⼀个低通滤波⽹络则其⽹络传递函数为：（式1-1）引⼊符号ωc =1√LC，则（式1-1）改为：其中)(1t v CRL )(2t v --++()()()R L LC C RL C R V V H ωωωωωωωωj 11 j 11j j 11j j j 212+-=+++==()()()ω?ωωωωωωωωωωωj 222e j 3j 33j 11j H H c c cc c c =+ + -=２＋２２２＝()()????--=???+ -=2c c 2c 22c 1arctan 11j ωωωωω?ωωωωωH求出其冲激响应为：h (t )=2ωc √3eωc 2sin （√3ωct ）画出波形图及频谱图如下：图1-2 h(t)的波形图幅度特性相位特性图1-3 幅度特性和相位特性可以看出这些曲线与理想低通滤波器有相似之处，但是同时也有不同之处。
这个电路的幅度特性不可能出现零值，冲激响应的起始时刻在t=0处。
那么究竟什么样的系统数学模型可以在物理上实现呢？就时间域特性⽽⾔，⼀个物理可实现⽹络的冲激响应h(t)在t<0时必须为0。
那么由于理想低通滤波器不是⼀个因果系统，所以它是不可能在物理上实现的。
从频域特性来看，|H(jw)|要满⾜平⽅可积条件。
佩利和维纳证明了对于幅度函数|H(jw)|物理可实现的必要条件是这就是佩利—维纳准则。
佩利—维纳准则只从幅度特性上提出要求，⽽在相位特性⽅⾯却没有给出约束，因此该准则只是系统物理可实现的必要条件，⽽不是充分条件。
非周期信号的频谱
F(j)称为 f(t) 的傅里叶变换或频谱密度函数，简称频谱；
f(t) 称为F(j) 的傅里叶反变换或原函数。
也可简记为： F ( j )
f (t)
f (t)
1 F ( j)
或者： f (t ) F ( j )
频谱密度函数
F ( j ) 一般为复函数，可写为
F ( j) F ( j) ej () F ( ) e j ()
0,
2
A e j tdt
2
A e j t 2
j
2A sin 2
A Sa( )
2
2
t
2
t
2
8.矩形脉冲信号的频谱
f (t ) A
2π
F( j)
A
t 2 0 2
0 2π 4π
Ag (t)
A
Sa( )
2
傅里叶变换对 F ( j ) f ( t ) e j t d t
T
Fn
2Fn 1
Fn f1
T
2 T
f ( t ) e j n 1t d t
2
其中， Fn 或 Fn 表示单位频带上的频谱值，即频谱密度。
1
f1
对上式取极限 T ，各变量将相应改为 T
虽然 记作
Fn 0
F ( j)
，但
T
F
n 趋于一有限函数
1
2
T
d
n 1 n
F ( j )
et t 0
f (t) e t t 0
为 0的实数
F ( j) 0 eate jtdt eate jtdt j
2
0
2 a2
F (j) 2 2 a2
非周期信号的频谱分析
X
4．傅里叶变换对
F(
j )
f
(t)ej t
dt
F
f
(t)
正变换
f
(t)
1
2
F
j
e j
t
d
F
1 F
j
反变换
简写
f t F j
记做：
F f (t) F( j) F 1 F( j) f (t)
二、傅里叶反变换的物理意义——信号分解
f (t) 1 F j e j t d F j d e j t
π
2
O
π2
O π 2
注意：只有α＞0时傅里叶变换才存在， α＜0时f(t)不
满足绝对可积条件
8．升余弦脉冲信号（自学）
f
t
E 2
1
cos
π
t
0 t
f t
E
E
2
F j f t ejt d t
O
2
E 2
1
cos π t
e jt
dt
t
2
E
ejt d t E
2
(t)
Sa 2
(
w 2
)
1 f2τ△ (t)
注意对比两 者不同
F j
－τ 0 τ
t
2π O 2π 4π
X
第
五.非周期信号频谱的特点
34 页
1.连续性
特例：直流和阶跃信号的频谱含冲激。
2.收敛性
第 13 页
4）与周期信号傅立叶级数展开的收敛条件比较
f (t) d t （有限值或收敛）
T
傅里叶变换存在的条件与傅立叶级数展开的收敛条 件一样。 信号绝对可积； 任何有限区间里，只有有限个最大值和最小值； 任何有限区间里，有有限个不连续点，且不连续点有值。
第五章 非周期信号频域分析
2
5.1 连续非周期信号的频谱
注意到
T0
lim fT0 (t ) f (t )
相应地，T (t ) 的Fourier级数将等于f(t)的Fourier级数。 f0
(a)
(b) 图5-1 非周期信号的周期化
3
5.1 连续非周期信号的频谱
为了避免 T0 时，式(5.2)中的Cn趋于零，将(5.1)和(5.2)等 价地定义为
1
2 2
相位频谱为 () arctan
(5 21)
20
5.2 常见连续信号的频域分析
5 单边指数信号 f (t ) e
t
u(t ), 0
单边指数信号的幅度频谱和相位频谱见图5-8。
图5-8 单边指数信号的幅度频谱和相位频谱
21
(5 13)
15
5.2 常见连续信号的频域分析
2 单位冲激信号 利用冲激信号的取样特性，可得
F[ (t )] f (t )e
jt
dt (t )e jt dt 1 (5 14)
单位冲激信号及其频谱函数见图5-5所示。
图5-5 单位冲激信号及其频谱函数
Dn jn0t fT0 (t ) e n=- T0 Dn
T0 / 2 T0 / 2
(5.3) (5.4)
fT0 (t )e jn0t dt
下面说明如何由周期矩形脉冲的频谱得出非周期矩形脉冲 信号的频谱。由4-1节知，周期为T0、宽度为 的周期矩形脉 冲的Fourier系数为
52常见连续信号的频域分析单位冲激信号利用冲激信号的取样特性可得图55单位冲激信号及其频谱函数171752常见连续信号的频域分析由单位冲激信号是偶函数得直流信号ft1利用单位冲激信号的频谱和fourier反变换公式可得图56直流信号及其频谱函数18因此单位阶跃信号的频谱函数为52常见连续信号的频域分析单位阶跃信号ut单位阶跃信号也不满足dirichlet条件但其fourier变换存在
非周期信号的频谱
3.3.2 常用非周期信号的傅立叶变换
• 直流信号1可表示为： P110例3.4-6
f (t) 1 t
F( j)
1
e
jt
dt
（直接积分无法进行）
由傅立叶逆变换的定义式有： (t) 1
1
e
jt
d
令：t
2 () 1 1 e jt dt
2
冲激信号是偶函数： () () 1 1 e jt dt
F( j) F( j) e j() a() jb()
| F( j) | a2() b2()
() arctg b() a()
是ω的偶函数 是ω的奇函数
F( j) F( j) () ()
a( j) a( j) b() b()
3.3.1 傅立叶变换
• 关于连续谱的说明 具有离散频谱的信号，其能量集中在一些谐波分量中。
具有连续频谱的信号，其能量分布在所有的频率中， 每一频率分量包含的能量则为无穷小量。
• 几个重要结论：
当 f (t) 是实函数时：
3.3.1 傅立叶变换
(1) 若 f(t)为t的偶函数，即 f(t) = f(-t)，
则 f(t)的频谱函数 F(jω) 为ω的实函数， 且为ω的偶函数。
(2) 若f(t)为t的奇函数，即 f(-t) = -f(t)， 则f(t)的频谱函数 F(jω) 为ω的虚函数，且为ω的奇函数。
2
f (t) Fne jn1t
T
n
Fn T
2 T
f (t)e jn1t dt
2
周期信号趋于非周期信号。
• 当 T 时： 谱线无限密集，1 d
幅度 Fn 趋于无穷小， n1
令：F
非周期信号的频谱分析
lim T
1 T
f (t)e jt dt
2
傅里叶变换：
F
(
j)
lim
T
TCn
f (t)e jt dt
物理意义: F(j)是单位频率所具有的信号频谱，
称之为非周期信号的频谱密度函数，简称频谱函数。
4
二、周期和非周期信号频谱函数的区别
（1）周期信号的频谱为离散频谱， 非周期信号的频谱为连续频谱。
狄里赫莱条件是充分不必要条件
8
例 试求图示非周期矩形脉冲信号的频谱函数。
解： 非周期矩形脉冲信号f(t)的时域表示式为
f
(t
)
A， 0，
| t | t / 2 | t | t / 2
由傅里叶正变换定义式，可得
F ( j)
f (t)e jt dt
t
2t
A e jt dt
2
At Sa(t )
2π
T , 记 n0 = , 0 = 2p/T = d,
f
(t)
1 2π
F ( j)e jt d
物理意义：非周期信号可以分解为无数个频率为， 复振幅为[F(j)/2p]d 的虚指数信号ej t的线性组合。
6
傅立叶正变换： 傅立叶反变换：
符号表示ห้องสมุดไป่ตู้ 或
F( j) f (t)e jt dt
f
(t)
16
一、常见非周期信号的频谱
4. 直流信号 f (t)
直流信号及其频谱
1
F ( j)
(2π)
0
t
0
对照冲激、直流时频曲线可看出:
时域持续越宽的信号，其频域的频谱越窄；
时域持续越窄的信号，其频域的频谱越宽。
典型非周期信号的频谱
at
(t 0)
e
at
1 u (t ) a j
1 a Fe ( j ) 2 j 2 2 2 a j a a A( ) jB ( )
A( ) lim A( ) 0
a 0
( 0)
( 0)
ห้องสมุดไป่ตู้
A( ) lim A( )
) 单个矩形脉冲的变换
n1 E 1 Sa( ) ( n1 ) 2 n
E f (t ) T1
n1 jt Sa( 2 )e n
F ( j ) 2 Fn ( n1 )
n
2 2 1 8 秒 T 1 s 1 令: T1 0.25 4 20
B( ) lim B( )
1
§3.9 周期信号的傅立叶变换
• 一般周期信号的傅立叶变换 • 傅立叶级数FS与其单脉冲的傅立叶 变换FT的关系 • 正余弦信号的傅立叶变换FT • 复指数信号的傅立叶变换 • 周期单位冲激序列的FS和 FT • 周期矩形脉冲的FS和FT • 周期矩形脉冲与单矩形脉冲的关系
d (t )
1 f1 (t ) 2
[ e
j ( t )
d ] f 2 ( )d
(t ) f 2 ( )d f 2 (t )
f1 (t ), f 2 (t ) 在积分意义上相等。
傅立叶变换的唯一性表明了信 号及其频谱的唯一对应关系。
a0
( j )
2
2
.... 0
1 f (t ) 2
非周期信号的频谱分析傅里叶变换.
X( )
1
a j
a2
a
2
j a2 2
Re( )
lim
a0
a2
a
2
0
( 0)
Re( )
lim
a0
a2
a
2
( = 0)
lim
a0
Re( )d lim
a0
d( / a) 1 ( / a)2
lim arctan
a0
a
14
Im( )
lim
a0
a2
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2
1
Re() = δ()
Im() = –1/
X() = Re() + jIm()
= δ() – j1/
= δ() +1/ e j – /2
阶跃信号的频谱在存在一个冲激，因为含有直流分量， 此外，它不是纯直流信号，在t = 0处有跳变，所以频谱 中还出现其它高频分量。
15
2.3.3 傅里叶变换的性质 １、奇偶性
若x(t)为实函数，则有幅频|X()|为偶函数，相频()
零。 由于频谱幅度趋于0，因此仍采用原来的幅度频谱的
概念将产生困难。事实上，由于频谱已转变为连续谱， 因此说明频谱上某一点频率上的幅度有多少是不行的。
研究频谱密度的变化，即单位频带上频谱幅度的大小，
以X(n1) /1来表示，也是的函数，且与原来幅度谱具
有相似的图形。
T1 ，1 0，X(n1) 0，但X(n1) /1却相对 稳定，将趋于稳定的极限值，这个 的函数称为频谱密
T1增大频谱的谱线变密，谱线变短。
1
x(t) E
0
T1
t
x(t)
瞬变非周期信号的频谱分析
瞬变非周期信号的频谱分析1.傅立叶变换当周期信号的周期趋于无穷大时，该信号就成为非周期信号了。
周期信号频谱谱线的频率间隔为△ω=ω0=2π/T ，由于T为无穷大时，其频率间隔Δω为无穷小,所以非周期信号的频谱是连续的。
非周期信号的幅值谱表示单位频宽上的幅值，精确地讲Ｘ（Ｆ）是频谱密度函数。
2.傅立叶变换的主要性质奇偶虚实性：x(t)为实偶函数，X(f)是实偶函数x(t)为实奇函数，X(f)是虚奇函数线性叠加性：假如f1(t)←→F1(jω),f2(t)←→F2(jω)则对于任何常数a1、a2有：a1f1(t)+a2f2(t)←→a1f1(jω)+a2f2(jω)对称性：时间尺度转变特性：时间尺度压缩，频谱的频带加宽，幅值降低；时间尺度扩大，频谱变窄，幅值增高。
时移和频移特性：时域的延时对应频谱在频域内的相位滞后。
卷积特性：该部分内容请同学自己阅读教材。
微分和积分特性：知道震惊系统的位移、速度、或加速度中任一个参数，应用微分、积分特性就可以获得其他参数的频谱。
3.几种典型信号的频谱矩形窗函数的频谱：时域有限区间内有值的信号，频谱可延长至无限频率。
在时域中若截取信号的一段记录长度，则相当于原信号和矩形窗函数之乘积，因而所得到的频谱将是原信号频域函数和sinc函数的卷积，它将是连续的、频率无限延长的频谱。
单位脉冲函数及其频谱：在极短时间内激发一个矩形脉冲（三角、钟形、双边指数），其面积为1。
当激发时间趋于0时，矩形脉冲的极限就称为单位脉冲函数。
单位脉冲函数的筛选性质：具有采样性质。
单位脉冲函数与其他函数的卷积：就是简洁地将x(t)在发生脉冲函数的坐标位置上（以此为坐标原点）重新构图。
δ(t)的频谱：具有无限宽广的频谱，在全部的频段上都是等强度，是抱负的白噪声。
周期性单位脉冲序列的频谱：若时域中脉冲间隔为T，则频域中也为脉冲间隔，间隔为1/T；时域中脉冲幅值为1，频域中幅值为1/T。
时域只要是周期性的，频谱就是离散的。
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周期为T宽度为t 的周期矩形脉冲的Fourier系数为
n0t Cn Sa( ) T 2
tA
Cn lim lim TCn F ( j ) T f T 0
3
一、从傅里叶级数到傅里叶变换
1 T C n 2T f T (t )e jn0 t dt T 2 1 T 1 jn0t lim C n lim 2T f T (t )e dt lim f (t )e jt dt T T T T T 2
jt
dt 2t A e
2
t
jt
dt
tA
At Sa(
t
2
)
2π 2π
9
t
t
分析：
1. 非周期矩形脉冲信号的频谱是连续频谱，其形状 与周期矩形脉冲信号离散频谱的包络线相似。 2. 周期信号的离散频谱可以通过对非周期信号的 连续频谱等间隔取样求得 3. 信号在时域有限，则在频域将无限延续。 4. 信号的频谱分量主要集中在零频到第一个过零点 之间，工程中往往将此宽度作为有效带宽。 5. 脉冲宽度t越窄，有限带宽越宽，高频分量越多。 即信号信息量大、传输速度快，传送信号所占用 的频带越宽。
1 j t f (t ) F ( j ) e d 2π
物理意义：非周期信号可以分解为无数个频率为， 复振幅为[F(j)/2p]d 的虚指数信号ej t的线性组合。 6
傅立叶正变换： F ( j)
f (t )e jt dt
1 傅立叶反变换： f (t ) F ( j)e jωt d 2π
F ( j) f (t )e jt dt 0 e at e jt dt
e (a j )t 1 (a j ) 0 a j
幅度频谱为 相位频谱为
a 2 2 () arctan( ) a
12
F ( j )
傅里叶变换：
F ( j ) lim TCn T
f (t )e j t dt
物理意义: F(j)是单位频率所具有的信号频谱， 称之为非周期信号的频谱密度函数，简称频谱函数。
4
二、周期和非周期信号频谱函数的区别
（1）周期信号的频谱为离散频谱， 非周期信号的频谱为连续频谱。 （2）周期信号的频谱为Cn的分布，表示每个谐波 分量的复振幅； 非周期信号的频谱为T Cn的分布， 两者关系： F ( j ) lim TCn
符号表示：
或
F ( j ) F [ f (t )] f (t ) F 1 [ F ( j )]
F f (t ) F ( j)
7
狄里赫莱条件
（1）非周期信号在无限区间上绝对可积
f (t ) dt
（2）在任意有限区间内，信号只有有限个最大值 和最小值。 （3）在任意有限区间内，信号仅有有限个不连续点， 且这些点必须是有限值。 狄里赫莱条件是充分不必要条件
14
一、常见非周期信号的频谱
3. 单位冲激信号d(t)
F[d (t )]
f (t )e
jt
dt d (t )e
jt
dt 1
取样性
d (t )
(1)
1
F ( j )
0
t
0
单位冲激信号及其频谱
15
一、常见非周期信号的频谱
4. 直流信号f(t)=1,<t<
直流信号不满足绝对可积条件，可采用极限的 方法求出其傅里叶变换。 0 2 | t| ] 2 πd ( ) F [1] lim F [1 e ] lim[ 2 2 0 0
非周期信号的频域分析
连续非周期信号的频谱
常见连续时间信号的频谱
连续时间Fourier变换的性质
离散周期信号的频域分析
离散非周期信号的频域分析
1
连续非周期信号的频谱
从傅里叶级数到傅里叶变换 周期和非周期信号频谱函数的区别 傅里叶反变换 非周期矩形脉冲信号的频谱分析
2
一、从傅里叶级数到傅里叶变换
1
一、常见非周期信号的频谱
1. 单边指数信号
F ( j ) 1
f (t ) e at u(t )，a 0，
() arctan( ) a
F( j)
1/ a
( )
π/2
a 2 2
单边指数信号及其幅度频谱与相位频谱
f (t ) 1
0
0 t
0
π/2
13
一、常见非周期信号的频谱
10
常见连续时间信号的频谱
常见非周期信号的频谱(频谱密度) 单边指数信号 双边指数信号ea|t| 单位冲激信号d(t) 直流信号 符号函数信号 单位阶跃信号u(t) 常见周期信号的频谱密度 虚指数信号 正弦型信号 单位冲激串
11
一、常见非周期信号的频谱
1. 单边指数信号
f (t ) e at u(t )，a 0，
8
例 试求图示非周期矩形脉冲信号的频谱 函数。
解： 非周期矩形脉冲信号f(t)的时域表示式为
A， f (t ) 0， | t | t / 2 | t | t / 2
F ( j )
f (t ) A
t
2
t
2
t
由傅里叶正变换定义式，可得
F ( j )
f (t )e
T
F ( j) Cn T
n0
5
三、傅里叶反变换
f (t ) lim f T (t ) lim Cn e jn0 t
T
T n =-
lim
T
n =-
F ( j )0 jn0 t e 2π
T , 记 n0 = , 0 = 2p/T = d,
2. 双边指数信号 ea|t|
F ( j ) e e
0
a0
1 1 dt a j a j
a t jtdt e e0a t jt
2a 2 a 2
幅度频谱为 相位频谱为
2a F ( j ) 2 a 2
( ) 0