傅里叶级数及频谱

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信号与系统第4章 周期信号的频域分析(3学时)

信号与系统第4章 周期信号的频域分析(3学时)


T0 /2
0
x(t )sin(n 0t )dt
四、信号对称性与傅里叶系数的关系
3、半波重迭信号
~ x (t ) ~ x (t T0 / 2)
~ x (t )
A t
T0
T0 / 2 0
T0 / 2
T0
特点: 只含有正弦与余弦的偶次谐波分量,而无奇次谐波分量。
四、信号对称性与傅里叶系数的关系
~ x (t )
2 1 -4 -3 -2 -1 1 2 3 4
~ x (t ) ~ x1 (t ) ~ x2 (t )
nπ nπt t~ x (t ) 1.5 Sa ( ) cos( ) 2 2 n 1

~ x1 (t )
2
x 1(t ) 2
1 2 3 4
-4 -3 -2 -1
三、周期信号的功率谱
一、周期信号频谱的概念
连续时间周期信号可以表示为虚指数信号之和,其 中Cn 为傅里叶系数 。
~ x (t )
n =
Cn e

jn0t
1 Cn T0

T0 t 0
t0
~ x (t )e jn 0t dt
问题1:不同信号的傅里叶级数形式是否相同? 相同 问题2:不同信号的傅里叶级数不同表现在哪里? 系数
例3 课本P129
例4 已知连续周期信号的频谱如图,试写出信号的 Fourier级数表示式。 Cn
3 2 1 1 3 4 3 2
9
6
0
3
6
9
n
解: 由图可知 C0 4
C 1 3
C2 1
C 3 2
~ x (t )

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

电路分析原理第十章 傅里叶分析

电路分析原理第十章 傅里叶分析

2.奇、偶函数的基本性质
2.奇、偶函数的基本性质
二、 1.波形特点
关于纵轴对称的波形
2.傅氏级数
3. ak计算
1.波形特点 将右半平面波形关于纵轴旋转180°, 与左半平面波形重叠
(图10-3a波形是关于纵轴对称的), 数学表达式由式(10-7)给出。
纵轴对称波形的函数是偶函数。
2.傅氏级数
2.同时对称于原点与横轴的波形
表10-1 几种对称波形的傅氏级数及其系数计算公式
2.同时对称于原点与横轴的波形
图10-7 纵轴对称波形及其频谱图 a) 纵轴对称波形 b) 幅值频谱 c) 初相频谱
2.同时对称于原点与横轴的波形
图10-8 纵、横轴对称波形及其频谱图 a) 纵、横轴对称波形 b) 幅值频谱 c) 初相频谱
3. ak计算
三、 1.波形特点
关于原点对称的波形
2.傅氏级数
3. bk计算
1.波形特点 将右半平面波形关于纵轴旋转180°, 再关于横轴旋转180°,
与左半平面波形重叠(图10-3b波形是关于原点对称的), 数学
表达式由式(10-8)给出。原点对称波形的函数是奇函数。
2.傅氏级数
要满足式(10-8)给出的f(t)=-f(-t)这个条件, 比较式(10-1)与 式(10-14), 必须有a0=0 ak=0 由此得原点对称波形的傅氏级数为 f(t)=∑∞k=1bksinkω1t(10-16) 图10-4 关于横轴对称的波形3. bk计算 f(t)为奇函数, f(t)sinkω1t为偶函数, 这样由式(10-3)与 式(10-12)得 bk=4T∫T/20f(t)sinkω1tdt
二、 关于纵轴对称的波形
一、 1.函数的奇、偶性

第章_傅里叶变换和系统的频谱分析

第章_傅里叶变换和系统的频谱分析

2019/7/26
3
第四章 傅里叶变换和系统频域分析 4.1 信号分解为正交函数
信号的分量和信号的分解
正交信号空间
设n个函数 1(t),2(t), n (t) 构成一函数集,如在区间 (t1, t2 )
内满足下列特性:
t2 t1
i
(t)
j
(t)dt

0
t2 t1
i2
(t
)dt

Ki
(i j)
——常数
则称此函数集为正交函数集,这n

i
(t
)
构成一个n维
正交信号空间。
任意一个代表信号的函数 f(t),在区间
(t ,t ) 内可以用 12
组成信号空间的这n个正交函数的线性组合来近似。
n
f (t) c (t) ii
i 1
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4
第四章 傅里叶变换和系统频域分析 4.1 信号分解为正交函数
1822年法国数学家傅里叶(1768-1830)在研究 热传导理论时发表了“热的分析理论”著作,提出 并证明了将周期函数展开为三角函数的无穷级数的 原理。
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9
第四章 傅里叶变换和系统频域分析 4.2 傅里叶级数
1829年, Dirichlet给出了补充,只有当周期信号 f (t) 满足Dirichlet条件时,才能展开为傅立叶级数。 (电子技术中的周期信号大都满足条件。)
t0
cos
mt

cos
nt
d
t

T

2
,
mn0
T , m n 0
Sin 0=0 不包含在 三角函数

信号与系统第三章-周期信号的傅里叶级数表示

信号与系统第三章-周期信号的傅里叶级数表示

一. 连续时间傅里叶级数
成谐波关系的复指数信号集:
k(t) { ejk 0 t}k 0 , 1 , 2 ,
其中1. 每个信号都是以 2 为周期的.
2.公共周期为
2 0
k 0
,且该集合中所有的信号都
是彼此独立的。
若将信号集 k (中t ) 所有的信号线性组合起来
有 x(t) akejk0t, k0,1 , 2
——傅里叶级数的三角函数表示式
若令 ak Bk jCk 则
x (t) a 0 1(B k jC k)e jk 0 t (B k jC k)e jk 0 t
k
k 1
a 0 (B k jC k)e jk 0 t (B k jC k)e jk 0 t k 1
ak* ak
k1
a k * a k A k e jk A k e j k
即: Ak Ak
k k
结论: 若 x ( t ) 是实信号,则有:
a k 的模关于k 偶对称,幅角关于 k 奇对称。
x(t)a 0[A kejk0 tejkA kejk0 tejk] k 1
a02 Akcos(k0tk) k1
B kjC kB kjC k
因此 Bk Bk
Ck Ck
结论: 若 x ( t ) 是实信号,则有:
a k 的实部关于 k 偶对称,虚部关于 k 奇对称。
将关系 Bk Bk , Ck Ck 代入,可得到
x (t) a 0 (B k jC k)e jk 0 t (B k jC k)e jk 0 t k 1 a 0 (B kjC k)ejk 0 t (B kjC k)ejk 0 t k 1 a02 B kcosk0tC ksink0t k1

第四章周期信号傅里叶级数

第四章周期信号傅里叶级数
2
f(t)1.5 S(anπ)conπ st()
n1 2
2
t
f (t) = f1(t) f2(t)
-4 -3 -2 -1
1 2 34
f 2 (t )
1
-4 -3 -2 -1 1 2 3 4
t
f2(t)0.5n 1S(an2π)con2 π st()
t
说明:某些信号波形经上下或左右平移 后,才呈现出某种对称特性,也有某些 信号波形可以由我们熟悉的基本信号的 波形进行简单的计算得到。因此,我们 可以利用傅里叶性质简化傅里叶级数的 计算。教材P147例3.6、例3.7
n 1
C 0
C nejn0t C nejn0t
C nejn0t和 C nejn0t共 轭
n1
C02 ReC(nejn0t )
n1

Cn
an
jbn 2
由于C0是实的,所以b0=0,故
C0
a0 2
由此可以推出:
三角形式傅立叶级数
连续时间周期信号三角形式傅立叶级数为:
f(t)a 2 0n 1anco n0 stn 1b nsinn0t
1(t e j n 0 t 00 e j n 0 td tt e j n 0 t 1 1 e j n 0 td )t
2 jn 0
1 1
00
(n1)2 (cons1)
0
2
T
例2 试计算图示周期三角脉冲信号的傅里叶级数 展开式。
f (t)
-2 1 0 2
t
解: 该周期信号f (t)显然满足狄里赫勒的三个条件,Cn存在
n ()
Cn
1
n1
n1
1
例1 周期矩形脉冲信号的频谱图

数学分析课件 傅里叶级数

数学分析课件  傅里叶级数

03
工程学
在工程学中,傅里叶级数可以用于分析和设计各种周期性结构,例如在
机械工程和土木工程等领域中,可以通过傅里叶级数来描述和分析周期
性振动和波动等问题。
02
傅里叶级数的基本性质
三角函数的正交性
三角函数的正交性是指在一周期内,任何两个不同的三角函 数都不相交,即它们的乘积在全周期内的积分值为零。这一 性质在傅里叶级数的展开和重构中起到关键作用,确保了频 谱的纯净性和分离性。
三角函数的周期性使得我们能够将无限长的信号转化为有限长的频谱,从而方便 了信号的分析和处理。
傅里叶级数的收敛性
傅里叶级数的收敛性是指一个信号的傅里叶级数展开在一 定条件下能够无限接近原信号。这一性质保证了傅里叶级 数展开的精度和可靠性,使得我们能够通过有限项的级数 展开来近似表示复杂的信号。
收敛性的判定是数学分析中的重要问题,涉及到级数的收 敛半径、收敛域等概念。在实际应用中,我们需要根据信 号的特性和精度要求来选择合适的收敛域和级数项数,以 保证傅里叶级数展开的准确性。
首先,确定函数的周期和定义域;其次,计算正弦和余弦函数的系数;最后,将得到的系数代入正弦和余弦函数的线 性组合中,得到函数的傅里叶级数表示。
傅里叶级数的表示方法的优缺点
傅里叶级数具有简洁、易计算等优点,能够将复杂的周期函数分解为简单的正弦和余弦函数。然而,傅 里叶级数也存在着一些缺点,例如在非周期函数的情况下,傅里叶级数可能无法得到正确的结果。
图像增强
利用傅里叶级数,可以对图像进行增 强处理,如锐化、降噪等,提高图像 的视觉效果。
数值分析中的傅里叶级数
数值逼近
傅里叶级数可以用于求解某些函数的 数值逼近问题,如求解函数的零点、 极值等。

《傅里叶级数》课件

《傅里叶级数》课件
FFT基于分治策略,将大问题分解为小问题,从而显著提高了计算效率。
FFT的出现极大地促进了数字信号处理领域的发展,尤其在实时信号处理 和大数据分析方面。
小波变换与傅里叶级数的关系
01
小波变换是一种时间和频率的局部化分析方法,用于多尺度信 号处理和分析。
02
小波变换与傅里叶级数都是信号的频域表示方法,但小波变换
频域处理
傅里叶变换将图像从空间域转换到频域,使得图 像的频率特征更加明显,便于进行滤波、增强等 操作。
图像压缩
通过分析图像的频谱,可以去除不重要的频率成 分,从而实现图像的压缩,节省存储和传输资源 。
图像去噪
傅里叶变换在图像去噪中发挥了重要作用,通过 滤除噪声对应的频率成分,可以有效去除图像中 的噪声。
傅里叶级数提供了一种将 复杂信号分解为简单正弦 波的方法,有助于理解和 处理信号。
频谱分析
通过傅里叶变换,可以分 析信号的频率成分,这在 通信、音频处理等领域有 广泛应用。
滤波器设计
利用傅里叶级数或其变换 形式,可以设计各种滤波 器,用于提取特定频率范 围的信号或抑制噪声。
图像处理中的应用
1 2 3
数值分析中的应用
求解微分方程
傅里叶级数在数值分析中常用于 求解初值问题和偏微分方程,通 过离散化和变换,将复杂问题转 化为易于处理的简单问题。
数值积分与微分
傅里叶级数在数值积分和微分中 也有应用,可以将复杂的积分或 微分运算转换为易于计算的离散 形式。
插值与拟合
傅里叶级数可以用于多项式插值 和函数拟合,通过选取适当的基 函数,可以构造出精度较高的插 值函数或拟合模型。
04
傅里叶级数的扩展知识
离散傅里叶变换
离散傅里叶变换(DFT)是连续傅里叶变换的离 散化形式,用于将时域信号转换为频域信号。

傅里叶级数介绍

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。

信号分析3.01 周期信号的频谱分析——傅里叶级数

信号分析3.01 周期信号的频谱分析——傅里叶级数

时域信号分解 频域信号分解
X
三角傅立叶级数 指数傅立叶级数
频域分析概念
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提出以正弦信号或虚指数函数为基本信号进行信号 分解,从而引出信号的频域分析. 其思想:任意复杂的激励信号可分解为一系列不同幅 值、不同频率的正弦信号或虚指数信号的线性组合. 引出傅立叶变换概念 对周期信号
三维空间矢量 类 比
正交矢量集
C
2
A C1 A1 C2 A2 C3 A3
分解 正交函数集
A3
A2
A
C C
3 1
A1
2.信号空间
f (t )
c
j 1 j

j
(t )
n维空间
X
3.正交函数集
n个函数i(t) (i=1,…,n),若在区间( t1,t2)上满足:
1 t 0 T 积分限为-T/2 直流分量 a0 f (t ) d t 到T/2行吗? t0 T 2 t 0 T 余弦分量的幅度 an t f (t ) cosn 1t d t T 0 2 t 0 T 正弦分量的幅度 bn f (t ) sinn1t d t T t0
bn An sin n
bn n arctan a n
f (t ) a0 [ An cos n cos( n1t ) An sin n sin( n1t )]
余弦形式
, bn , An , n随变量nw1变化,是nw1n的函数 信号的频域分析 n an
f (t )
画波形

A
O

T t
A
f (t ) A(sin t 1 sin 3t 1 sin 5t ) 3 5

第四章(1)周期信号的傅里叶级数和频谱

第四章(1)周期信号的傅里叶级数和频谱

1 j n jnt f ( t ) An e e 2 n
1 j n j n 令复数量 2 An e Fn e Fn

,称其为复
Fn
傅里叶系数,简称傅里叶系数。其模为

相角为 n , 则得傅里叶级数的指数形式为 :
f (t )
n
F e
n

jnt
复傅里叶系数
n 2 , 4 , 6 , 8 ,...... n 1 , 3 , 5 , 7 ,.....
, 0 bn 4 n ,
4
1 1 1 f t [sin t sin3t sin5t .... sinnt ...] 3 5 n
2
0
T 2
2 an 0 T
n 0,1 , 2 , 3,.......
2 bn T 2 T
0

T 2 T 2
f ( t ) si nnt dt
2 T2 (1) si nnt dt T
0

T 2 0
si nnt dt
T 2
2 1 2 1 cosnt cosnt T T n T n 0
a0 an cos(nt ) bn sin(nt ) 2 n1 n 1 2 其中 an , bn 称为傅里叶系数, 。 T
那么,傅里叶系数如何求得呢?
T 2 T 2
a0 1 2 T

f ( t )dt
T 2 2 an T f ( t ) cos(nt )dt T 2 T b 2 2 f ( t ) sin( t )dt n n T T 2
A0 1 1 j n jnt j n jnt Ane e Ane e 2 2 n 1 2 n 1

实验5 周期信号的傅里叶级数及频谱分析

实验5 周期信号的傅里叶级数及频谱分析

N = length(n_max) ;
for k=1:N
n = 1:2:n_max(k) ;
b = 4./(pi*n) ;
x = b*sin(omega*n'*t) ;
figure
plot(t,y) ;
hold on
plot(t,x) ;
hold off ;
xlabel('t') ;
ylabel(' 部分和的波形') ;
f (t) A0 An cos(nw0t n ) n1
A0 a0
An an2 bn2
n
arctg
bn an
(n 1, 2, )
a0 A0
bann
Acosn Asinn
(n 1, 2, )
从物理概念上来说,A0是信号f (t)的直流分量, A1 cos(w0t 1)
f (t)e jnw0t , n 0, 1, 2,
2
例1:周期方波信号如图6-1所示,是求出 该信号的傅里叶级数,利用MATLAB编程 实现其各次谐波的叠加,并验证其收敛性
ex6_1.m
理论分析,周期方波信号的傅里叶级数展 开式子为:
4A
1
1
1
f (t) (sin w0t 3 sin 3w0t 5 sin 5w0t 7 sin 7w0t )
Fne jnw0t与Fne jnw0t成对出现
傅里叶系数的幅度 Fn 或随An角频率 的n变w0化关系绘制 成的图形称为信号的幅度谱,而相位 随角n或频n率 变化关系nw绘0 制成图形,称为信号的相位谱。幅度谱 和相位谱统称为信号的频谱,信号频谱是信号的另 一种形式的表示,它提供了从另一个角度来观察和 分析信号的途径。利用MATLAB命令可以对周期 信号的频谱及其特点进行观察验证分析

傅里叶级数频谱分析

傅里叶级数频谱分析
c0 1
c1
0.25π
三角函数形式的傅里叶级数的谱系数
三角函数形式的频谱图
cn
c1
0 0
5 2.236 1 0.15 π
n
2.24 c2
c2 1
2 0.25 π
c0
1
1
O
1
2 1
1
O
2 1
0.15π
X
化为指数形式
f (t ) 1 1 2j
0.25 π
X
三角形式与指数形式的频谱图对比
三角函数形式的频谱图
cn
c1
n
2.24 c2
0.25 π
c0
1
1
O
1
2 1
1
O
2 1
指数形式的频谱图
F n 1
0.15 π
n
0.15 π 2 1
1
0.5
1.12
1
1.12
0.25 π
0.5
2 1
1
O
0.15 π
2 1 1
O
1
2 1
0.25 π
X
傅里叶频谱傅里叶频谱图傅里叶级数傅里叶级数的由来傅里叶级数习题傅里叶级数展开方波的傅里叶级数离散傅里叶级数方波傅里叶级数matlab傅里叶级数
例3-2-1
求周期锯齿波的三角函数形式的傅里叶级数展开式。
f (t ) A T1 t T1 T1 t 2 2
f t
A/2
2 T 1 2
A T1
t sinn 1 t d t
A nπ
n 1
n 1,2,3

单位冲激抽样序列频谱与傅里叶级数收敛性分析

单位冲激抽样序列频谱与傅里叶级数收敛性分析

单位冲激抽样序列频谱与傅里叶级数收敛性分析杜峰;唐岚【摘要】由傅里叶变换的时移和频移特性,单位冲激抽样序列有两种频谱函数:周期型频谱和级数型频谱,其中周期型频谱函数的推导并不严谨,缺少傅里叶级数收敛性分析.对此提出通过证明两频谱函数等价来验证周期冲激信号傅里叶级数的收敛性.根据脉冲函数定义,运用极限和积分思想,利用抽样函数性质,证明了级数型频谱函数本质是强度和周期均为圆频率的频域冲激序列,验证了冲激抽样序列傅里叶级数的收敛性,周期型频谱函数的傅里叶级数与级数型频谱函数的分析也再次验证了级数的收敛性,但不能验证冲激点不存在吉布斯现象的观点.【期刊名称】《振动与冲击》【年(卷),期】2019(038)004【总页数】5页(P15-19)【关键词】单位冲激抽样序列;频谱;傅里叶级数收敛性;吉布斯现象【作者】杜峰;唐岚【作者单位】广东机电职业技术学院汽车学院,广州 510515;西华大学汽车与交通学院,成都610039【正文语种】中文【中图分类】TN911.7傅里叶变换是现代信息技术发展的重要理论基础,单位冲激抽样序列在信号采样、变换和频谱分析领域有重要应用[1-4],其频谱密度函数,教科书[5-6]给出表达式为(下文简称:周期型频谱函数),并被广泛采纳[7],它由傅里叶变换的频移特性导出;若从信号时移的视角考察,会得到另一形式迥异的频谱函数(下文简称:级数型频谱函数)。

两种频谱函数形式差别很大,已证明级数型频谱是正确的,虽然并不常用。

周期型频谱得到广泛应用,但其推导存在不严谨之处,没有分析单位冲激抽样函数傅里叶级数的收敛性,况且已有研究表明冲激序列不满足级数收敛的狄里赫利条件。

若能证明两频谱函数本质相同,则可得出两点结论:①周期型频谱函数是准确的;②冲激抽样序列的傅里叶级数是收敛的。

但在其级数的收敛性确认之前,不能以傅里叶变换的唯一性来判定两频谱等价。

因此,两频谱函数的等价性证明具有重要意义。

周期型频谱的推导首先要对冲激序列做傅里叶级数展开。

傅里叶级数及频谱

傅里叶级数及频谱
对于离散的数据点,可以使用数值方法(如快速傅里叶变换)来高效计算傅里叶系 数。
收敛性与吉布斯现象
傅里叶级数的收敛性是指当基本分量 的数量增加时,傅里叶级数的和逐渐 逼近原周期函数。
吉布斯现象是由于傅里叶级数在逼近不连续 点时产生的截断误差所导致的,增加基本分 量的数量可以减小但无法完全消除吉布斯现 象。
谢谢
THANKS
旋转因子
在FFT算法中,旋转因子e^{-j*2π*k/N}起着重要作用。它可以将输入信号的每个样本点映射 到频域上的相应位置,从而实现信号的频谱分析。
FFT在信号处理中应用举例
• 频谱分析:FFT可以用于信号的频谱分析,将时域信号转换为频域信号,以便 观察和分析信号的频率成分。这在音频处理、图像处理等领域具有广泛应用。
域实现滤波。
时频分析
结合时间和频率信息,对信号进行 时频分析,实现非平稳信号的滤波 和去噪。
小波变换
利用小波基函数对信号进行多尺度 分解,实现信号在不同频率和时间 尺度上的滤波和去噪。
信号调制与解调
调制
01
将低频信号通过傅里叶变换转换到频域,与高频载波信号相乘,
实现信号调制。
解调
02
对已调信号进行傅里叶变换,提取出低频信号的频谱信息,实
对于某些不连续或具有跳跃点的周期函 数,傅里叶级数在跳跃点附近会出现过 冲和振荡现象,这被称为吉布斯现象。
02 频谱分析原理及方法
CHAPTER
频谱定义及性质
频谱定义
频谱是频率域中信号幅度和相位 的分布,表示信号在不同频率分 量上的贡献。
频谱性质
频谱具有幅度谱和相位谱两部分 ,幅度谱表示信号各频率分量的 幅度大小,相位谱表示各频率分 量的相位信息。

傅里叶级数和频谱的关系

傅里叶级数和频谱的关系

傅里叶级数和频谱的关系
傅立叶级数和频谱之间存在密切的关系。

傅立叶级数是一种数学方法,用来表示周期性函数,将这样的函数分解为不同频率的正弦和余弦函数的和。

频谱则描述了一个信号在频率域上的特性。

具体而言,如果有一个周期性函数,可以使用傅立叶级数将其表示为不同频率的正弦和余弦函数之和。

这些正弦和余弦函数被称为基本频率和谐波,它们构成了函数的频谱。

频谱显示了信号在频率域上的成分和能量分布。

在傅立叶级数中,当我们将一个周期性函数进行频谱分析时,可以得到各个频率分量的振幅和相位信息。

通过分析频谱,我们可以了解到信号中不同频率成分所占的比例和对信号的贡献,从而对信号的特性有更深入的了解。

因此,傅立叶级数提供了一种将周期性函数分解为不同频率成分的工具,频谱则是描述这些成分在频率域上的表现。

这两者之间的关系在信号处理和频谱分析中具有重要意义,有助于理解和分析各种周期性信号的特性。

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三角形式的傅里叶级数 周期信号可表示为
x(t ) = x(t + mT )(m = 0,±1,±2,L)
任何周期函数在满足狄义赫利的条件下,可以展成正交函 任何周期函数在满足狄义赫利的条件下, 数线性组合的无穷级数。 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” 函数集,此时周期函数所展成的级数就是“傅里叶级数”。

T0 2 T − 0 2
x (t )d t
2 an = T0
bn 2 = T0


T0 2 T − 0 2
x ( t ) c o s n ω 0 td t
x (t ) s in nω 0td t
T0 2 T − 0 2
T0 T0 ~ 以上各式中的积分限一般取: 以上各式中的积分限一般取: 0 ~ T0 或 − 2 2 三角形式的傅里叶级数也可表示成: 三角形式的傅里叶级数也可表示成:
( n = 2 , 4 ,6 L ) ( n = 1,3,5 L )
可见,在奇谐函数的傅里叶级数中,只会含有基波和奇次 谐波的正弦、余弦分量,而不会包含直流和偶次谐波分量。
(4)偶谐函数 )
T1 f (t ± ) = f (t ) 2 f (t )
L
T1 T1 − − 2 4 T1 4 T1 2
L
0t
这就是傅立叶级数的指数形式
0
1 ∞ x (t ) = ∑ An e jϕ n e jn ω 0 t = 2 n = −∞
n = −∞
∑ X (nω

)e
jn ω 0 t
1 X (nω 0 ) = An e jϕn 2
2 an = T0 ∫ 可求得如下
T0 2 T − 0 2
2 x ( t ) co s nω 0 td t bn = T0

T 2 0
cos n ω 0 tdt = 0
2 bn = T0 2 = T
0

T0 2 T − 0 2
f (t ) sin n ω 0 tdt
2 ∫− T2 ( − 1) sin n ω 0tdt + T 0

T 2 0
sin n ω 0 tdt
T 2 1 2 1 = sin n ω 0 t T + ( − cos n ω 0t ) 2 T nω 0 T nω0 − 0 2 0 , n = 2 , 4 ,6 L 2 = (1 − cos n π ) = 4 nπ n π , n = 1,3,5 L 4 1 1 1 f (t ) = [sin ω 0 t + sin 3ω 0 t + sin 5ω 0 t + L + sin n ω 0 t ] π 3 5 n
n = 1,3,5 L
信号的三角函数描述,运算不方便,我们一般用指数的形式表示
∞ A0 x (t ) = + ∑ An cos( nω 0 t + ϕ n ) 2 n =1
A0 x (t ) = + 2 A0 1 = + 2 2


n =1
A n j ( nω 0 t + ϕ n ) [e + e − j ( nω 0 t + ϕ n ) ] 2 1 + 2
其中
2 n
A0 ∞ x(t) = + ∑ An cos(nω0t + ϕn ) 2 n=1
(2)
A = a +b
2 n
2 n
bn ϕn = arctan(− ) an
A0 = a0
例1 求题图所示的周期矩形信号的三角形式与指数形式的傅
里叶级数。 里叶级数。
f (t )
解:一个周期内 f (t ) 的表达式为:
T1
L t
E −τ <t < τ x(t ) = 2 2 0 其他
可求傅立叶系数
1 X (nω 0 ) = T0

T0 2 T − 0 2
1 − jnω0t x(t )e dt = T0

T0 2 T − 0 2
Ee − jnω0t dt
1 E = e − jnω0t T0 − jnω 0
f (t ) = f (−t )
2 bn = T1

T1 2 T − 1 2
f ( t ) sin n ω 1 td t = 0
T1 2 0
1 2 a0 = ∫ f (t ) dt = ∫ f (t ) dt T1 T1 T1 T1 2 2 4 2 a n = ∫ T1 f (t ) cos nω 1tdt = ∫ f (t ) cos nω1tdt T1 − 2 T1 0
(3)奇谐函数 ) 例如
T1 − f (t ± ) = f (t ) 2
f (t )
T1
− T1 2 T1 2
T1 f (t + ) 2
T1 2 T1 2

t
− T1
t
T1 − f (t + ) = f (t ) 2
T1
− T1 2 T1 2
t
a0 = 0
0 a n = 4 T21 T ∫0 f ( t ) cos n ω 1tdt 1 0 b n = 4 T21 T ∫0 f ( t ) sin n ω 1tdt 1 ( n = 2 , 4 ,6 L ) ( n = 1,3,5 L )
设周期信号为x(t), 其重复周期是T0,角频率 ω
0
= 2π f0 =
2π T0
a0 ∞ x(t ) = + ∑(an cos nω0t + bn sin nω0t ) 2 n=1
()
直流分量: 直流分量: 余弦分量的幅度: 余弦分量的幅度: 正弦分量的幅度: 正弦分量的幅度:
a0
2 = T0
2 a0 = T0 2 = T an = 2 = T
0
1
T 2 − T 2

T0 2 T − 0 2
f (t ) dt
T
0
t
2 ∫− T2 ( − 1) dt + T 2 T0
0

T 2 0
1dt = 0
−1

T0 2 T − 0 2
f (t ) cos n ω 0 tdt
2 ∫− T2 ( − 1) cos n ω 0tdt + T
出现
1 sin nω 0τ Eτ 2 2 = − τ T0 1 nω 0τ 2 2
τ
sin( x) 形式的函数, 在信号理论中称为取样函数记为S a ( x) x
于是
X (nω 0 )可写为 nω 0τ Eτ X ( nω 0 ) = Sa ( )(n = 0,±1,±2,L) T0 2
波形的对称性与谐波特性的关系 已知信号f(t)展为傅里叶级数的时候,如果f(t)是实函数而且 它的波形满足某种对称性,则在傅里叶级数中有些项将不出现, 留下的各项系数的表示式也将变得比较简单。波形的对称性有 两类,一类是对整周期对称;另一类是对半周期对称。 (1)偶函数 )
∫ ∫
T0 2 T − 0 2 T0 2 T − 0 2
x(t )[cos nω0t − j sin nω0t ]dt x(t )e− jnω0t dt (n = 0, ±1, ±2,L)
周期矩形脉冲信号 (1) 周期矩形脉冲信号的傅里叶级数
E
f (t )
L
− T1 − T1 − τ 2 2
τ
2
T1 2
t
在偶谐函数的傅里叶级数中,只会含有(直流)与偶次 谐波的正弦、余弦分量,而不会包含奇次谐波分量。
(5)周期锯齿脉冲信号 ) f(t) E/2 T1/2 -E/2
-T1/2
t
f (t ) =
∑ (−1) π
n =1
E

n +1
1 sin nω 1t n
周期锯齿脉冲信号的频谱只包含正弦分量,谐波的幅度以1/n的 规律收敛。
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。
T1 2 T − 1 2
(2)奇函数 )
f (t ) = − f (−t )
1 21 a0 = ∫ T1 f (t ) dt = 0 T1 − 2 T 2 21 an = ∫ T1 f (t ) cos nω1tdt = 0 T1 − 2


An是n的偶函数, n 是n的奇函数,上式可写为 的偶函数, 的偶函数 ϕ 的奇函数, 的奇函数
n =1
A n e jnω 0 t e jϕ n


n =1
A n e − jnω 0 t e − jϕ n
ϕ0 = 0 A = A e jϕ e jn ω 0 0
0
A0 1 ∞ 1 −∞ x (t ) = + ∑ An e jnω 0t e jϕ n + ∑ An e jnω 0t e jϕ n 2 2 n =1 2 n =−1`

T0 2 T − 0 2
x (t ) sin nω 0 tdt
1 1 1 jωn X (nω0 ) = An e = [ An cos ϕn + jAn sin ϕn ] = (an − jbn ) 2 2 2 T0 T0 1 2 1 2 = ∫ T0 x(t )cos nω0tdt − j ∫ T0 x(t )sin nω0tdt T0 − 2 T0 − 2 1 = T0 1 = T0
周期信号的频谱分析——傅里叶级数 傅里叶级数 周期信号的频谱分析
由于三角函数是正交函数集,任意信号都可以分解成三角函 由于三角函数是正交函数集, 数的形式,即任意信号都可以视为一系列正弦信号的组合, 数的形式,即任意信号都可以视为一系列正弦信号的组合, 这些正弦信号的频率相位等特性体现原信号的特性。 这些正弦信号的频率相位等特性体现原信号的特性。这样出 现用频率域的特性来描述时间域信号的方法即频域分析法 现用频率域的特性来描述时间域信号的方法即频域分析法 我们由时域分析进入频域分析,在频域分析中, 我们由时域分析进入频域分析,在频域分析中,首先讨 论周期信号的频域分析,然后讨论非周期信号的频域分析。 论周期信号的频域分析,然后讨论非周期信号的频域分析。 傅里叶变换是在傅里叶级数的基础上发展而产生的, 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。 的问题统称为傅里叶分析。
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