傅里叶级数分析解析
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。
傅里叶级数通俗解析
=
=
=0 (n,m=1,2,3,…,n ) 当 n=m 时
=
= 最后证明两个是不同名的三角函数的情况
设
，
,把
代入(1)得
=
=
=0
(n,m 为任意整数)
因为两个三角函数相乘只有以上三种情况：两个皆为余弦函数相乘；两个
皆为正弦函数相乘；一个为正弦函数，另一个为余弦函数相乘；三种情况皆满
足正交函数集的定义，所以三角函数集为正交函数集。至于三角函数集的完备
息就喷涌而出。根据所叠加的不同三角函数的 不同，我们可以以 为 x 轴，作
频率谱线，研究一个信号所叠加的不同频率。根据所叠加的不同三角函数的 不
同，我们还可以以 为 x 轴，作相位谱线，研究一个信号中的不同相位角。
7
本人才疏学浅，在学习和理解的时候借助了网络的一些图片以及文集，得 到了启发。我摘抄了网上的一张图片，希望能形象的阐明傅里叶级数在物理中 的意义。
傅里叶级数通俗解析
-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1
傅里叶级数
本文意在阐述傅里叶级数是什么，如何通过数学推导得出，以及傅里叶级 数代表的物理含义。
1.完备正交函数集
要讨论傅里叶级数首先得讨论正交函数集。如果 n 个函数
,… 构成一个函数集，若这些函数在区间
上满足
如果是复数集，那么正交条件是
杨煜基 2016 年 3 月
8
用
化简合并得到
(8) 对于(8)式。其中的参数有
和
另
(8)式可化成
(9) 6
(9)式就是傅里叶级数的复指数形式。 现在求 ，将上式两边同乘 ，并在一个周期内求积分得：
当 m=n 时
14讲 傅里叶级数解析
2、引入圆频率 令w02/T为圆频率，则函数f(t)的傅里叶级数可写成：
f (t ) a0 (ak cos kw0t bk sin kw0t ).
k 1
这说明，任何一个周期信号f(t)必定可以分解为直流成分a0和基波 成分(w0)以及高次谐波成分(kw0)之和。
3、空间坐标的傅里叶级数
a
函数f(x)的模定义为
f ( f , f ).
若(f,g)=0，则称两函数关于权重函数在[a,b]上正交。 若定义在[a,b]上的实函数系{fn}(n=0,1…)满足：
1 (m n), 0 (m n).
b
a
r ( x)fm ( x)fn ( x)dx fn mn , 其中克罗内克符号 mn
(3)(收敛准则)狄里希利定理：设f(t)是以T为周期的函数，在区
间[-T/2,T/2]上有有限个第一类间断点，且分段单调，则函数的傅 里叶级数在(-∞,+∞)上收敛。其和函数S(t)在f(t)的连续区域上与
之相等，而在f(t)的间断点c处有S(c)=[f(c-0)+f(c+0)]/2。
一致收敛定理：设f(t)是以T为周期的函数，在[-T/2,T/2]的一个 子区间[a,b]上连续且分段单调(无间断)，则函数的傅里叶级数在 区间[a,b]上一致收敛于f(t)。
T 2
1 f (t )dt a0 dt 0, 即a0 T 2 T
T 2
T 2
T 2
f (t )dt .
dt . ak cos dt 0, 即ak T 2 f (t ) cos T T T T 2 T2 2k t 同理，可得 bk f (t ) sin dt . 2cos2x=1+cos(2x) T T 2 T
通信原理 确定信号分析 傅里叶级数与变换讲解
确定信号: 信号仅是一个随时间变化，且其它参数都 是确知的，则这类信号称之为确定信号。
随机信号: 信号的全部或部分参量是不确定的或者 是随机的，则这类信号称之为随机信号。
分析方法： 对于确定信号常采用傅立叶变换分析信号的时域和频域表示； 对于随机信号常采用概率论和随机过程理论。 本章研究确定信号及其通过系统传输的特性。
⑷ 根据滤波器的截至频率不同，可以得到不同频率的信号。
如:
cos2
0t
1
cos 2
20t
若LPF(低通)的截至频率小于20，经LPF后，我们仅得到直流
分量, 若BPF(带通)的中心频率在 20 ，带宽 0，我们仅得
到2次谐波分量。
例：确定周期性矩形脉冲的傅立叶级数
1
Cn T1
T1 / 2 T1 / 2
f (t ) F (ω)
它们分别描述了信号在时间域和频率域的分布情况
傅立叶理论告诉我们：
(1) 一个信号不可能在时域和频域同时受限，一个时域受限的信 号，其频谱一定时无限的，同样，一个频域受限的信号，其时 域也将是无限的。
(2) 一个在时域锐截止的信号，其频域是无限且能量发散，即频 谱在第一个零点以外衰减相对较慢。一个在时域缓慢过渡的 信号，其频谱是无限的，但能量相对集中。
PT (t )e jn1tdt
1
T1
/ 2 e jn1t dt
/ 2
| 1
T1
e jn1t
jn1
2
2
T1
Sa( n1 )
2
第一个零点: 2
频谱间隔: 1
因此定义信号的零点带宽 B 2 (或 B 1 ) 也称主瓣带宽
这是因为信号的能量主要集中在第一个零点以内。
傅里叶级数原理
傅里叶级数原理1. 简介傅里叶级数原理是分析不规则周期信号最重要的工具之一。
在数学、物理、工程等领域中广泛应用。
它的核心思想是：任何周期信号都可以表示为一系列基频为整数倍的正弦和余弦函数叠加而成。
这些正弦和余弦函数在傅里叶级数中被称为谐波分量。
2. 傅里叶级数的定义设周期为T的函数f(t)在一个周期内满足可积且连续，则它可以表示为以下形式的级数：f(t)=a0/2+ Σ [an*cos(nωt)+bn*sin(nωt)]其中，ω=2π/T，an和bn是傅里叶系数，a0/2是等于f(t)在一个周期内的平均值。
可以看出，f(t)的傅里叶级数展开式是一组带有不同频率的正弦和余弦函数的和。
3. 傅里叶级数的意义通过傅里叶级数展开式，我们可以得到一个正弦和余弦函数的频域图像。
从这个频域图像中，我们可以得到一些信息，比如信号中哪些频率成分占比较高，哪些成分占比较低。
甚至可以根据这些信息对原始信号进行重建或修正。
具体地说，如果从一个连续不依赖于时间的物理现象中获得一段周期数据，那么可以通过法力级数的计算来确定信号包含的基本频率，并且据此对信号进行频谱分析。
频谱分析可以帮助我们更好地理解和利用信号，比如音频和视频信号的处理。
4. 傅里叶级数的应用在数学中，可以用傅里叶级数来解决微分方程的边界条件问题、傅里叶级数的离散化应用——快速傅里叶变换在信号处理中大量应用，还可以用于数值匹配。
在物理学中，傅里叶级数主要应用于波的传播和放大中，可以确定波的频率，方法是通过光谱来确定。
在光学领域中，傅里叶级数被广泛应用于计算机成像，用于抵消扰动、组合图像等。
在工程实践中，傅里叶级数也具有重要的应用价值。
特别是对于电子和通信工程师来说，傅里叶级数和傅里叶变换是必不可少的工具。
它们可用于信号处理、控制、数据分析和通信等领域。
傅里叶级数的应用不仅局限于上述领域，在音乐节拍分析、图像处理、机器学习等领域中都得到广泛应用。
5. 总结无论是在理论研究还是在工程实践中，傅里叶级数都是一个非常重要的工具。
傅里叶级数分析
c2
c2 1
2 0.25 π
20
1
O
1
2 1
1
O
2 1
0.15π
X
化为指数形式
1 j 1t f (t ) 1 e e j 1t 2j
π π 2 j t 2 j n t 1 1 2 j 1t 1 j 1 t 4 4 e e e e 2 整理 2 π j 1 j 1t 1 j 1t 1 jπ 1 4 j 2 1 t 4 j 2 1 t f (t ) 1 1 e 1 e e e e e 2 j 2 j 2 2
1．复指数正交函数集 e j n 1 t 2．级数形式 3．系数 利用复变函数的正交特性
f (t )
n
n 0 , 1, 2
j n 1 t F ( n ) e 1
4
F ( n )
1
T1
0 T1 0
f ( t ) e j n 1 t d t e j n 1 t e j n 1 t d t
1 T1 f (t )e j n1t d t T1 0
5
16
说明
f (t )
n
F ( n
1
)e
j n 1 t
4
5
1
1 T1 F n1 f (t ) e j n1t d t T1 0
周期信号可分解为 的线性组合。
, 区间上的指数信号e jn t
• 指数信号与正弦信号具有相同的特性
• 由系统的组成来说：当输入为指数信号时， 系统的输出一定也是一个指数信号，只不 过指数信号幅值发生变化。
数学分析2部分习题解析(傅里叶级数部分)
数学分析2部分习题解析傅里叶级数部分第3节部分习题1、设f 以2π为周期且具有二阶连续的导数，证明f 的傅里叶级数在(),-∞+∞上一致收敛于f 。
证明由条件知，f 一定是以2π为周期的连续函数且在一个周期区间[],ππ-上按段光滑，所以由收敛定理得，在(),-∞+∞上有()011cos sin ()2n n n a a nx b nx f x ∞=++=∑，其中0a ，n a ，n b （1n ≥）为()f x 的傅里叶系数。
由三角级数一致收敛的判别法，下证()0112n n n a a b ∞=++∑收敛即可。
事实上，记0a '，n a '，nb '为导函数()f x '的傅里叶系数，由()f x 与()f x '的傅里叶系数的关系得0a '=，n n a nb '=，n n b na '=-。
所以，()()22211112n n n n n n a b b a a b n n n ⎛⎫''''+=+≤++ ⎪⎝⎭。
又由傅里叶系数满足的贝塞尔不等式得，()()()221nn n a b ∞=''+∑收敛，再注意到211n n∞=∑收敛，所以()0112n n n a a b ∞=++∑收敛，故结论成立。
2、设f 为[],ππ-上的可积函数，证明：若f 的傅里叶级数在[],ππ-上一致收敛于f ，则成立帕塞瓦尔等式：()22220111()d 2n n n f x x a a b πππ∞-==++∑⎰，其中0a ，n a ，n b （1n ≥）为()f x 的傅里叶系数。
证明由f 在[],ππ-上可积得，f 在[],ππ-上有界，从而由题设可得()2011()()cos ()sin ()2n n n a f x a f x nx b f x nx f x ∞=++=∑，在[],ππ-上一致成立。
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。
傅里叶级数通俗解析
傅里叶级数通俗解析傅里叶级数本文意在阐述傅里叶级数是什么，如何通过数学推导得出，以及傅里叶级数代表的物理含义。
1. 完备正交函数集要讨论傅里叶级数首先得讨论正交函数集。
如果n 个函数φ1 t , φ2 t , …, φn t 构成一个函数集，若这些函数在区间 t1, t2 上满足φi t φj t dt=t1t20 ,i≠j (1)Ki ,i=j如果是复数集，那么正交条件是∗ φi t φjtdt= t1t20 ,i≠j (2)Ki ,i=jφ∗j t 为函数φj t 的共轭复函数。
有这个定义，我们可以证明出一些函数集是完备正交函数集。
比如三角函数集和复指数函数集在一个周期内是完备正交函数集。
先证明三角函数集：设φn t =cos nωt，φm t =cos mωt, 把φn t ，φm t 代入(1)得t0+Tt0φi t φj t dt=t0+Tcos nωtcos mωt dtt0当n ≠m时=2 t0+T cos n+m ωt+cos n−m ωt dt1t=21sin n+m ωt(n+m)ω+sin n−m ωtt0+T(n−m) ωt0=0 (n,m=1,2,3,…,n ≠m) 当n=m时=2 t0+Tcos2nωt dt1t=2T再证两个都是正弦的情况设φn t =sin nωt，φm t =sin mωt, 把φn t ，φm t 代入(1)得 t0+Tt0φi t φj t dt=t0+Tsin nωtsin mωt dtt0当n ≠m时=2 t0+T cos n+m ωt−cos n−m ωt dt1t=21sin n+m ωt(n+m)ω−sin n−m ωtt0+T(n−m) ωt0=0 (n,m=1,2,3,…,n ≠m) 当n=m时=2 t0+Tcos2nωt dt1t=2最后证明两个是不同名的三角函数的情况设φn t =cos nωt，φm t =sin mωt, 把φn t ，φm t 代入(1)得 t0+TTt0φi t φj t dt=11t0+Tcos nωtsin mωt dtt0t=2 t0+T sin n+m ωt−sin n−m ωt dt=2 −cos n+m ωt(n+m)ω+cos n−m ωtt0+T(n−m) ωt0=0 (n,m为任意整数)因为两个三角函数相乘只有以上三种情况：两个皆为余弦函数相乘；两个皆为正弦函数相乘；一个为正弦函数，另一个为余弦函数相乘；三种情况皆满足正交函数集的定义，所以三角函数集为正交函数集。
函数的广义傅里叶级数与分析
函数的广义傅里叶级数与分析引言广义傅里叶级数是傅里叶级数的一种推广，它允许函数在有限区间、整个实数轴或其他域上展开。
广义傅里叶级数在信号处理、热力学、量子力学等许多领域都有广泛的应用。
广义傅里叶级数的定义设f(x)是一个在区间I上可积的函数，则它的广义傅里叶级数为：f(x)=12a0+∑(a n cosnπxL+b n sinnπxL)∞n=1其中，L 是区间I 的长度，a0、a n 、b n 是傅里叶系数，由下式给出：a0=1L∫fI(x)dxa n=2L∫fI(x)cosnπxLdxb n=2L∫fI(x)sinnπxLdx广义傅里叶级数的收敛性广义傅里叶级数是否收敛取决于函数f(x)的性质。
如果f(x)在区间I上连续，则它的广义傅里叶级数在I上一致收敛。
如果f(x)在I上有有限个间断点，则它的广义傅里叶级数在I上逐点收敛。
广义傅里叶级数的应用广义傅里叶级数在信号处理、热力学、量子力学等许多领域都有广泛的应用。
•在信号处理中，广义傅里叶级数可以用来分析信号的频率成分。
•在热力学中，广义傅里叶级数可以用来求解热传导方程。
•在量子力学中，广义傅里叶级数可以用来求解薛定谔方程。
广义傅里叶级数与分析广义傅里叶级数是分析函数的一种重要工具。
它可以用来研究函数的性质，如函数的连续性、可导性、周期性等。
广义傅里叶级数还可以用来求解微分方程和积分方程。
结论广义傅里叶级数是傅里叶级数的一种推广，它允许函数在有限区间、整个实数轴或其他域上展开。
广义傅里叶级数在信号处理、热力学、量子力学等许多领域都有广泛的应用。
广义傅里叶级数也是分析函数的一种重要工具，它可以用来研究函数的性质，如函数的连续性、可导性、周期性等。
广义傅里叶级数还可以用来求解微分方程和积分方程。
五种傅里叶变换解析
五种傅里叶变换解析标题：从简到繁：五种傅里叶变换解析引言：傅里叶变换是数学中一种重要且广泛应用于信号处理、图像处理和物理等领域的工具。
它的基本思想是将一个信号或函数表示为若干个不同频率的正弦波的叠加，从而揭示信号或函数的频谱特性。
本文将展示五种常见的傅里叶变换方法，包括离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）、连续傅里叶变换（CTFT）、离散时间傅里叶变换（DTFT）和傅里叶级数展开，帮助读者逐步理解傅里叶变换的原理与应用。
第一部分：离散傅里叶变换（DFT）在此部分中，我们将介绍离散傅里叶变换的基本概念和算法。
我们将讨论DFT的离散性质、频域和时域之间的关系，以及如何利用DFT进行频域分析和滤波等应用。
此外，我们还将探讨DFT算法的时间复杂度，以及如何使用DFT来解决实际问题。
第二部分：快速傅里叶变换（FFT）在这一部分中，我们将深入研究快速傅里叶变换算法，并详细介绍其原理和应用。
我们将解释FFT如何通过减少计算量和优化计算过程来提高傅里叶变换的效率。
我们还将讨论FFT算法的时间复杂度和几种不同的FFT变体。
第三部分：连续傅里叶变换（CTFT）本部分将介绍连续傅里叶变换的概念和定义。
我们将讨论CTFT的性质、逆变换和时频分析的应用。
进一步，我们将引入傅里叶变换对信号周期性的描述，以及如何利用CTFT对信号进行频谱分析和滤波。
第四部分：离散时间傅里叶变换（DTFT）在这一章节中，我们将介绍离散时间傅里叶变换的基本原理和应用。
我们将详细讨论DTFT的定义、性质以及与DFT之间的关系。
我们还将探讨DTFT的离散频率响应、滤波和频谱分析的相关内容。
第五部分：傅里叶级数展开最后，我们将深入研究傅里叶级数展开的原理和应用。
我们将解释傅里叶级数展开如何将周期函数分解为多个不同频率的正弦波的叠加。
我们还将讨论傅里叶级数展开的收敛性和逼近性，并探讨如何利用傅里叶级数展开来处理周期信号和周期性问题。
结论：综上所述，本文介绍了五种常见的傅里叶变换方法，包括离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）、连续傅里叶变换（CTFT）、离散时间傅里叶变换（DTFT）和傅里叶级数展开。
傅里叶级数分解
傅里叶级数分解
傅里叶级数分解是一种数学分析方法，它可以把有限的或无限的连续函数表示为一系列的级数相加的结果，这种结果就叫做傅里叶级数。
它是17世纪意大利数学家瓦莱里傅里叶发现的，在20世纪初期他的朋友和同事拉普拉斯进一步完善了这一理论。
傅里叶分析是一种基本的连续时间信号处理方法，用于分析由一个时间连续信号组成的周期或非周期信号，并将其表示为一个傅里叶级数系列。
它是一种可以在时间和频率域通过傅里叶变换之间进行有效的转换的数学工具。
傅里叶级数分解的基本原理是，任何一个连续时间信号都可以分解成一定系数的相同频率的正弦函数和余弦函数，加上一个常量值，这些正弦函数和余弦函数称为傅里叶级数，它们是傅里叶级数分解的基本元素。
傅里叶级数分解的优势在于，它可以把一个复杂的信号函数，比如图形、声音、图像，等等，都可以分解成数学元素，然后根据这些元素进行处理，比如去噪、延迟等。
由于傅里叶系数的可靠性，傅里叶分解的结果也具有很好的可靠性。
傅里叶级数分解也被广泛应用于各个领域，比如图像处理，它可以将像素点按高频和低频不同特性进行分类，这样可以更好地控制像素点的分布；在音频应用中，它可以把音频信号分解成若干有规律的频率组成，从而更好地进行处理和修改；在科学计算中，如果你想要了解一个函数的特性，可以利用傅里叶级数分解把函数的行为拆解成
若干基本的元素，从而更加清晰地理解函数的表现。
总而言之，傅里叶级数分解是一种非常有用的数学分析方法，它可以帮助我们更深入地理解和分析复杂的信号函数，并利用这种理论来进行有效的信号处理。
数学分析15.1傅里叶级数
第十5章 傅里叶级数1傅里叶级数一、三角级数·正交函数系概念1：由正弦函数y=Asin(ωx+φ)表示的周期运动称为简谐振动，其中A 为振幅，φ为初相角，ω为角频率，其周期T=ω2π.常用几个简谐振动y k =A k sin(k ωx+φk ), k=1,2,…,n 的叠加来表示较复杂的周期运动，即：y=∑=n 1k k y =∑=n1k k k )φ+ x sin(k ωA ，其周期为T=ω2π.若由无穷多个简谐振动叠加得函数项级数A 0+∑∞=1n n n )φ+ x sin(n ωA 收敛，当ω=1时，sin(nx+φn )=sin φn cosnx+cos φn sinnx ，所以 A 0+∑∞=1n n n )φ+sin(nx A = A 0+∑∞=1n n n n n sinnx )cos φA +cosnx sin φ(A ，记A 0=2a 0，A n sin φn =a n ，A n cos φn =b n ，n=1,2,…，则该级数可以表示为： 2a 0+∑∞=1n n n sinnx )b +cosnx (a . 它是由三角函数列(或称为三角函数系) 1,cosx,sinx,cos2x, sin2x,…,cosnx,sinnx,…构成一般形式的三角级数.定理15.1：若级数2a 0+∑∞=+1n n n |)b ||a (|收敛，则三角级数2a 0+∑∞=1n n n sinnx )b +cosnx (a 在整个数轴上绝对收敛且一致收敛.证：对任何实数x ，∵|a n cosnx+b n sinnx|≤|a n |+|b n |， 由魏尔斯特拉斯M 判别法得证.概念2：若两个函数φ与ψ在[a,b]上可积，且⎰ba φ(x )ψ(x )dx=0，则 称函数φ与ψ在[a,b]上是正交的, 或称它们在[a,b]上具有正交性，若有一系列函数两两具有正交性，则称其为正交函数系.注：三角函数列：1,cosx,sinx,cos2x, sin2x,…,cosnx,sinnx,…有以下性质： 1、所有函数具有共同的周期2π；2、任何两个不相同的函数在[-π, π]上具有正交性，即为在 [-π, π]上的正交函数系. 即有：⎰ππ-cosnx dx=⎰ππ-sinnx dx=0；⎰ππ-cosmx cosnx dx=0 (m ≠n)；⎰ππ-sinmx sinnx dx=0 (m ≠n)；⎰ππ-cosmx sinnx dx=0 (m ≠n).3、任何一个函数的平方在[-π, π]上的积分都不等于零，即⎰ππ-2nx cos dx=⎰ππ-2nx sin dx=π；⎰ππ-21dx=2π.二、以2π为周期的函数的傅里叶级数定理15.2：若2a 0+∑∞=1n n n sinnx )b +cosnx (a 在整个数轴上一致收敛于f ，则：a n =⎰ππ-f(x)cosnx π1dx, b n =⎰ππ-f(x)sinnx π1dx, n=1,2,…. 证：由定理条件可知，f(x)在[-π, π]上连续且可积，∴⎰ππ-f(x )dx=2a⎰ππ-dx +∑⎰⎰∞=1n ππ-n ππ-n )sinnx dx b +dx cosnx (a =2a 0·2π=a 0π.即a 0=⎰ππ-f(x)π1dx. 对f(x)=2a 0+∑∞=1n n n sinnx )b +cosnx (a两边同时乘以coskx(k 为正整数)，可得：f(x)coskx=2a 0coskx +∑∞=1n n n )sinnx coskx b +cosnx coskx (a ，则新级数收敛，有coskx f(x )ππ-⎰dx=2a 0⎰ππ-coskx dx +∑⎰⎰∞=1n ππ-n ππ-n )dx sinnx coskx b +coskx dx cosnx a (.由三解函数的正交性，等式右边除了以=a k 为系数的那一项积分kx cos a 2ππ-k ⎰dx= a k π外，其余各项积分都为0，∴coskx f(x )ππ-⎰dx= a k π，即a k =⎰ππ-f(x)coskx π1dx (k=1,2,…). 同理，对f(x)=2a 0+∑∞=1n n n sinnx )b +cosnx (a两边同时乘以sinkx(k 为正整数)，可得：b k =⎰ππ-f(x)sinkx π1dx (k=1,2,…).概念3：若f 是以2π为周期且在[-π, π]上可积的函数，则按定理15.2中所求a n , b n 称为函数f(关于三角函数系)的傅里叶系数，以f 的傅里叶系数为系数的三角级数2a 0+∑∞=1n n n sinnx )b +cosnx (a 称为f(关于三角函数系)的傅里叶级数，记作f(x)~2a 0+∑∞=1n n n sinnx )b +cosnx (a .注：若2a 0+∑∞=1n n n sinnx )b +cosnx (a 在整个数轴上一致收敛于f ，则，f(x)=2a 0+∑∞=1n n n sinnx )b +cosnx (a .三、收敛定理概念4：若f 的导函数在[a,b]上连续，则称f 在[a,b]上光滑. 若定义在[a,b]上除了至多有限个第一类间断点的函数f 的导函数在[a,b]上除了至多有限个点外都存在且连续，在这有限个点上导函数f ’的左右极限存在，则称f 在[a,b]上按段光滑.注：若函数f 在[a,b]上按段光滑，则有： 1、f 在[a,b]上可积；2、在[a,b]上每一点都存在f(x ±0)，且有t 0)f(x -t)f(x lim 0t +++→=f ’(x+0)，t-0)f(x -t)f(x lim 0t ---→=f ’(x-0)；3、补充定义f ’在[a,b]上那些至多有限个不存在点上的值后，f ’在[a,b]上可积.定理15.3：(傅里叶级数收敛定理)若周期为2π的函数f 在[-π, π]上按段光滑，则在每一点x ∈[-π, π]，f 的傅里叶级数2a 0+∑∞=1n n n sinnx )b +cosnx (a 收敛于f 在点x 的左右极限的算术平均值，即20)-f(x 0)f(x ++=2a 0+∑∞=1n n n sinnx )b +cosnx (a ，其中a n , b n 为傅里叶系数.注：当f 在点x 连续时，则有20)-f(x 0)f(x ++=f(x)，即f 的傅里叶级数收敛于f(x).推论：若周期为2π的续连函数f 在[-π, π]上按段光滑，则f 的傅里叶级数在(-∞,+∞)上收敛于f.注：由f 周期为2π，可将系数公式的积分区间[-π, π]任意平移，即：a n =⎰+2πc c f(x)cosnx π1dx, b n =⎰+2πc c f(x)sinnx π1dx, n=1,2,….c 为任意实数. 在(-π, π]以外的部分，按函数在(-π, π]上的对应关系作周期延拓，如 f 通过周期延拓后的函数为：,2,1k ],1)π(2k , 1)π-(-(2k x ，) 2π-f(x ]π, (-πx ，f(x)(x)f ˆ⎩⎨⎧⋯±±=+∈∈= 函数f 的傅里叶级数就是指函数(x)fˆ的傅里叶级数.例1：设f(x) )0, (-πx ，0]π[0,x x ，⎩⎨⎧∈∈=，求f 的傅里叶级数展开式.解：f 及其周期延拓后图象如图：可见f 按段光滑.由收敛定理，有a 0=⎰ππ-f(x)π1dx=⎰π0x π1dx=2π. 当n ≥1时，a n =nx cos f(x)π1ππ-⎰dx=⎰π0xcosnx π1dx=⎰-π0π0sinnx n π1|xsinnx n π1dx=π2|cosnx πn 1 =πn 12(cosn π-1)=πn 1(-1)2n -；b n =⎰ππ-f(x)sinnx π1dx=⎰π0xsinnx π1dx=-⎰+π0π0cosnx n π1|xcosnx n π1dx=n (-1)1n +.∴在(-π, π)上，f(x)=4π+∑∞=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+-1n n2n sinnx n (-1)cosnx πn 1-)1(.当x=±π时，该傅里叶级数收敛于20)πf(0)πf(+±+-±=20π+=2π.∴f 在[-π, π]上的傅里叶级数图象如下图：例2：把函数f(x)= π2x πx πx 0πx 0 x 22⎪⎩⎪⎨⎧≤<-=<<，，，展开成傅里叶级数. 解：f 及其周期延拓后图象如图：可见f 按段光滑.由收敛定理，有a 0=⎰2π0f(x)π1dx=⎰π02x π1dx-⎰2ππ2x π1dx =-2π2. 当n ≥1时，a n =nx cos f(x)π1ππ-⎰dx =⎰π02cosnx x π1dx-⎰2ππ2cosnx x π1dx ； 又⎰π02cosnx x π1dx=⎰-π0π02xsinnx n π2|sinnx x n π1dx=21n n 2(-1)+-；⎰2ππ2cosnx x π1dx=⎰-2ππ2ππ2xsinnx n π2|sinnx x n π1=21n 2n 2(-1)n 4++； ∴a n =21n 221n n 2(-1)n 4n 2(-1)++---=2n4[(-1)n -1]. b n =⎰2π0f(x)sinnx π1dx=⎰π02sinnx x π1dx-⎰2ππ2sinnx x π1dx ；又⎰π02sinnx x π1dx=-⎰-π0π02xcosnx n π2|cosnx x n π1dx=πn ](-1)-2[1n π)1(3n 1n --+；⎰2ππ2sinnx x π1dx=-⎰-2ππ2ππ2xcosnx n π2|cosnx x n π1dx=-πn ](-1)-2[1n π)1(n 4π3n 1n +--+； ∴b n =πn ](-1)-2[1n π)1(3n 1n --++πn ](-1)-2[1n π)1(n 4π3n 1n --++ =πn ](-1)-4[1n 2π)1(n 4π3n n ---=πn ](-1)-4[1n (-1)]-[1 2πn 2π3n n -+ =⎪⎭⎫ ⎝⎛-+πn 4n 2π](-1)-[1n 2π3n ；∴当x ∈(0, π)∪(π, 2π]时， f(x)= -π2+∑∞=⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛-++1n 3n n 2sinnx πn 4n 2π](-1)-[1n 2π1]cosnx -[(-1)n 4 .当x=π时，该傅里叶级数收敛于20)f(π0)f(π++-=2)π(π22-+=0；当x=0或2π时，该傅里叶级数收敛于20)f(00)f(0++-=204π-2+=-2π2.注：由当x=2π时，有f(x)= -π2+∑∞=⎭⎬⎫⎩⎨⎧⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎭⎫ ⎝⎛-++1n 3n n 2sinnx πn 4n 2π](-1)-[1n 2π1]cosnx -[(-1)n 4=-π2+∑∞=1n n 21]-[(-1)n4=-π2-8∑∞=+0n 21)(2n 1=-2π2. 可求得∑∞=+0n 21)(2n 1=8π2.例3：在电子技术中经常用到矩形波，用傅里叶级数展开后，就可以将巨形波看成一系列不同频率的简庇振动的叠加，在电工学中称为谐波分析。
周期信号的傅里叶级数分析
n
2 2e j0t
2e j0t
4e
j
2
e
j
30t
4e
j
2
e
j
30t
j t
j
j ( 3 t )
j ( 3 t )
2 2e 4 2e 4 4e 4 2 4e 4 2
仿真 源码
连续时间信号与系统的频域分析
三、周期信号频谱的特点
f(t) E
-T -/2
/2 T
t
Fn
E T
0 0 20
信号与系统分析
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
若周期信号 的周期f为(t) 角频率 T 狄里赫利条件，即
，且0 满 2足T
（1）在一周期内，若有间断点存在，则间断点的数 目应为有限个。
（2）在一周期内，极大值和极小值的数目为有限个。
（3）在一周期内，信号绝对可积。即 为有限值。
指数型傅 里叶级数
n 为整数，Fn ( jn0 ) 为复傅里叶系数。其中
Fn
(
jn0
)
1 T
t0 T f (t)e jn0t dt
t0
连续时间信号与系统的频域分析
指数型傅里叶系数与三角形傅里叶系数的关系：
F0 a0 A0
Fn ( jn0 )
1 2
(an
jbn )
Fn
e jn
1
Fn
2
an2
二者共同组成信号的复频谱。（双边谱）
连续时间信号与系统的频域分析
单边谱的每条谱线代表一个分量的振幅，而双边谱是 将单边谱的每个频率分量一分为
二、对应到正、负频率处各为一半而得。即
An Fn Fn
五种傅里叶变换解析
五种傅里叶变换解析标题：深入解析五种傅里叶变换引言：傅里叶变换是一种重要的数学工具，它在信号处理、图像处理、频谱分析等领域发挥着重要的作用。
其中，傅里叶级数、离散傅里叶变换、傅里叶变换、快速傅里叶变换和短时傅里叶变换是五种常见的傅里叶变换方法。
在本文中，我们将深入解析这五种傅里叶变换的原理和应用，以帮助读者更全面、深刻地理解它们。
1. 傅里叶级数：1.1 傅里叶级数的基本概念和原理1.2 傅里叶级数在信号分析中的应用案例1.3 对傅里叶级数的理解和观点2. 离散傅里叶变换：2.1 离散傅里叶变换的基本原理和离散化方法2.2 离散傅里叶变换在数字信号处理中的应用案例2.3 对离散傅里叶变换的理解和观点3. 傅里叶变换：3.1 傅里叶变换的定义和性质3.2 傅里叶变换在频谱分析中的应用案例3.3 对傅里叶变换的理解和观点4. 快速傅里叶变换：4.1 快速傅里叶变换的算法和优势4.2 快速傅里叶变换在图像处理中的应用案例4.3 对快速傅里叶变换的理解和观点5. 短时傅里叶变换：5.1 短时傅里叶变换的原理和窗函数选择5.2 短时傅里叶变换在语音处理中的应用案例5.3 对短时傅里叶变换的理解和观点总结与回顾：通过对五种傅里叶变换的深入解析，我们可以看到它们在不同领域的广泛应用和重要性。
傅里叶级数用于对周期信号进行分析，离散傅里叶变换在数字信号处理中具有重要地位，傅里叶变换常用于频谱分析，快速傅里叶变换作为计算效率更高的算法被广泛采用，而短时傅里叶变换在时变信号分析中展现出其优势。
对于读者而言，通过深入理解这五种傅里叶变换的原理和应用，可以更好地应用它们解决实际问题。
观点和理解：从简到繁、由浅入深地探讨五种傅里叶变换是为了确保读者能够从基础开始逐步理解，从而更深入地理解其运算原理、应用场景和优缺点。
通过结构化的文章格式，读者可以清晰地了解到每种傅里叶变换的特点和优势，并能够进行比较和评估。
同时，本文在总结与回顾部分提供了对这五种傅里叶变换的综合理解，以帮助读者获得更全面、深刻和灵活的知识。
傅里叶级数分解
傅里叶级数分解
傅里叶级数分解（Fourier Series Decomposition）是一种在数学分析中有重要应用的数学方法，用来对正弦和余弦函数进行级数展开。
简单来说，通过在无限的连续的正弦曲线及余弦曲线上做出不同的线性组合，可以得到任何一条实际运动曲线，其基本原理是将连续函数分解为无穷多次正弦和余弦函数之和。
傅里叶级数分解的方法也称为傅里叶分解，它将一个信号系统当中的连续信号分解成一组相互独立的正弦、余弦项，使得这一连续信号被视为由若干个谐波构成的正弦序列的叠加结果。
在傅里叶级数分解的理论中，每一个正弦周期由一定的“旋转”和“回旋”波数来表达，而这些波数处于某一范围内，都能够用正弦或余弦函数来表示。
它可以用来描述很多物理现象，比如光照变化、单一频率电流波形、声波的传播等。
傅里叶级数分解的应用很广泛，能够用来分析生物信号、影像信号以及其他的动态系统，还可以用来分析信号的频谱特性，用来研究系统的变化趋势，以及常见的音调识别等等。
傅里叶级数分解可以将某一连续函数进行级数展开，然后通过小的级数来拟合函数，从而了解函数的结构特征，探究函数的变化规律，用于函数的分析、估计、应用、预测等，并在此基础上得出关于函数的参数估计或形态确定结果，多用于模型参数估计和模型识别等。
3.2 周期信号的傅里叶级数分析
1
∞
f (t) = a0 + ∑(an cos nω1t + bn sin nω1t), n为正整数
n=1
∞
1 直流分量： a 0 = T1
∫
t 0 + T1
t0
f ( t ) dt
2 t0 +T1 余弦分量的幅度：n = ∫ a f (t ) cos(nω1t )dt T1 t0
2 正弦分量的幅度： bn = T1
sin(ω1t )
4 T1 a1 = ∫ 2 f (t) cos(ω1t)dt T 0 1
4 T1 b = ∫ 2 f (t) sin( ω1t)dt 1 T 0 1
cos(2ω1t )
sin(2ω1t )
∞
令：Fn = Fn e
∞
jϕn
1 − jϕn 1 = (an − jbn ) F−n = F−n e = (an + jbn ) 2 2
jnwt 1
f (t) = F0 + ∑Fne
n=1
+ ∑F−ne
n=1
∞
− jnwt 1
= ∑Fne
n=0
∞
jnwt 1
+ ∑Fne jnw1t
n=−∞
−1
周期函数: f (t) =
7
周期信号的复数频谱 F0
complex frequency spectrum
F = Fn n − F = c0 0
1 = cn 2
8
周期信号的功率特性
1 t0 +T1 2 周期信号f (t )的平均功率 : P = f (t ) = ∫ f (t )dt T1 t0
2
第三章§3.2 周期信号的频谱分析——傅里叶级数
T
2 T 2
T , cos n 1 t cos m 1 t dt 2 0, T , sin n 1 t sin m 1 t dt 2 0,
m n m n m n m n
X
T
2 T 2
请画出其幅度谱和相位谱。
化为余弦形式
f (t ) 1 π 5 cos( 1 t 0 . 15 π ) cos 2 1 t 4
c0 1
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
n
2 . 24 c2
a n
j bn
T
T 0
f ( t ) co s n 1t d t j
T
1 T
T 0
f ( t ) sin n 1t d t
1 T
f ( t )e
0
j n 1t
dt
t 0 T1 t0
因 此 F n 1
1 T
f (t ) e
j n 1t
n
j n 1t
n 0 , 1, 2
jn 1t
f (t )
F (n 1 ) e
4
a
n 1
n
co s n 1t b n sin n 1t
利用欧拉公式
sin n 1 t
co s n 1 t
周期信号
周期信号: 定义在区间 ( , ) ，每隔一定时间 T ，按相同规律重 复变化的信号，如图所示 。它可表示为
电路基础原理解析电路的傅里叶级数和傅里叶变换
电路基础原理解析电路的傅里叶级数和傅里叶变换电路基础原理解析：电路的傅里叶级数和傅里叶变换电路是现代社会不可或缺的一部分，它负责传递和处理电信号，使得我们的电子设备能够正常工作。
在电路的设计和分析过程中，傅里叶级数和傅里叶变换是重要的工具。
本文将解析电路中的傅里叶级数和傅里叶变换，介绍它们在电路分析中的应用。
1. 傅里叶级数傅里叶级数是一种将周期函数分解为基本频率的无穷级数的方法。
根据傅里叶级数的定理，任何一个周期为T的函数f(t)都可以表示为以下形式的级数：f(t) = a0 + Σ(an*cos(nωt) + bn*sin(nωt))其中，a0是直流分量，an和bn是函数f(t)的傅里叶系数，n是正整数，ω = 2π/T是角频率。
在电路分析中，我们经常使用傅里叶级数来分析周期性信号的频谱特性。
通过计算傅里叶系数，我们可以了解到信号中各个频率成分的强度和相位差。
这对于设计和优化电路非常重要，因为不同频率的成分会对电路的性能产生不同的影响。
2. 傅里叶变换傅里叶变换是一种将非周期函数转化为连续频域信号的方法。
它可以将时域信号转换为频域信号，揭示出信号的频谱特性。
傅里叶变换的公式如下：F(ω) = ∫(x(t)*e^(-jωt))dt其中，F(ω)是频域函数，x(t)是时域函数，ω是角频率。
在电路分析中，傅里叶变换被广泛应用于信号处理和滤波。
通过对信号进行傅里叶变换，我们可以观察到信号在不同频段的能量分布情况，并根据需要进行滤波操作。
傅里叶变换还可以帮助我们分析稳态和暂态响应，揭示电路的特性和性能。
3. 傅里叶级数和傅里叶变换的关系傅里叶级数和傅里叶变换在理论上存在着密切的联系。
事实上，傅里叶级数可以看作是傅里叶变换在周期函数上的特例。
当一个函数是周期函数时，它的傅里叶变换将得到一系列的脉冲函数，而这些脉冲函数的加权和就构成了傅里叶级数。
因此，理解和掌握傅里叶级数和傅里叶变换的原理和方法对于电路的分析和设计非常重要。
傅里叶级数的原理及其在信号分析中的应用
傅里叶级数的原理及其在信号分析中的应用傅里叶级数是一种将周期函数表示为正弦函数和余弦函数的和的方法。
它是由法国数学家傅里叶在19世纪初发现的。
傅里叶级数在现代科学中是一个非常有用的工具，尤其在信号分析中。
本文将介绍傅里叶级数的原理以及在信号分析中的应用。
傅里叶级数的原理傅里叶级数的原理是将一个周期 T 的函数 f(x) 表示为正弦函数和余弦函数的和。
假设函数 f(x) 是一个周期为 T 的函数，那么它可以表示为：f(x) = a0 + a1*cos(omega*x) + b1*sin(omega*x) +a2*cos(2*omega*x) + b2*sin(2*omega*x) + ...其中，omega = 2*pi/T，a0, a1, b1, a2, b2等系数是由函数 f(x)来确定的。
这个式子被称为傅里叶级数公式。
在傅里叶级数公式中，a0 表示函数 f(x) 在一个周期内的平均值。
a1*cos(omega*x) 和 b1*sin(omega*x) 分别表示函数 f(x) 在一个周期内的奇偶分量。
a2*cos(2*omega*x) 和 b2*sin(2*omega*x) 表示函数 f(x) 的二次谐波分量。
以此类推。
傅里叶级数的应用傅里叶级数在现代科学中有着广泛的应用，尤其在信号分析中。
在信号处理中，许多信号都可以用傅里叶级数来表示。
例如，声音信号、光信号、电信号等等。
当信号被表示为傅里叶级数时，我们可以更好地理解信号的特征。
例如，我们可以通过分析信号的频谱来确定信号中包含的各种频率成分。
这对于诸如音频等的信号处理非常重要。
此外，傅里叶级数还用于图像处理。
在图像中，每个像素可以被视为一个傅里叶级数，这使我们可以分析图像的频谱并应用相应的滤波器来增强图像的特定频率成分。
傅里叶级数在信号分析中的另一个重要应用是在通信中。
在调制和解调信号时，我们需要将信号分解成它的频率分量。
这可以通过傅里叶级数来实现。
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cn ~ 关系曲线称为幅度频谱图； n ~ 关系曲线称为相位频谱图。
可画出频谱图。
周期信号频谱具有离散性、谐波性、收敛性 。
14
频谱图
幅度频谱
cn ~
cn c1
或
Fn ~ 曲线 c0
c3
离散谱，谱线
相位频谱
O 1 31
n ~ 曲线
n
O 1 31
15
二．指数函数形式的傅里叶级数
1．复指数正交函数集 e jn1t n 0,1,2
n
arctan
bn an
正弦形式 f (t ) d 0 d n sinn 1t n n1
d0 a0
an dn sin n
dn
an2 bn2
n
arctan
an bn
bn dn cos n
13
幅度频率特性和相位频率特性
周
期
信
号
可
分
解
为
直
流，
基
波
（
）
1
和
各
次
谐
波
（n1 : 基波角频率的整数倍）的线性组合。
dt
11
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 t
T1 t T1
f t
T1 2
1 A T1
a0 T1
2 T1
2
T1
t
d
t
0
2
T1 2
A/2 T1 2
t
an
2 T1
2
bn T1
T1
2 T1
2
A T1
t cos
n1t
T1
2 T1
2
A T1
t sin
1、由这类基本信号能构成相当广泛的一类信号 2、LTI系统对每一个基本信号的响应，在结构上因该 十分简单，以便使系统对任意输入的响应有一个方便的表 达式。
δ(t)，冲激响应，卷积 1
正弦信号通过LTI系统
电阻
iR t
1 R
vt
电感 v L diL t
dt
电容
d v t iLt
1 L
t v
1 T
T 0
f
(t)cosn1t d t
j1 T
T 0
f (t)sinn1t d t
1 2
an
jbn
F
(n1
)
1 T
T 0
f
(t)cosn1t d t
j1 T
T 0
f
(t)sinn1t d t
1 2
an
j bn
F (n1 ), F (n1 )是复数
由积分可知
t在一个周期内，n=0,1,...
T
2 T
cosn1t
sinm1 t
0
2 T
2 T
2
cosn1t
cosm1t
T 2
,
0,
mn mn
T 2 T 2
sinn1t
sinm1t
T 2
,
0,
mn mn
10
2．级数形式
周期信号 f t ,周期为T1 , 基波角频率为1
在满足狄氏条件时，可展成
d
i t C d t C
当
iL (t) Asin(t 时
vC (t) Asin(t
电阻
iR
t
1 R
vt
A R
sin(
t
)
电容
iC
t
C
d vt
dt
C
d
(
Asin( t
dt
))
AC
cos(t
)
电感v
L
diL t
dt
L
d
(
Asin( t
dt
))
LA
cos(t
) 2
• 指数信号与正弦信号具有相同的特性
2．级数形式 f (t ) F (n1 ) ejn1t
4
n
3．系数
利用复变函数的正交特性
F (n1 )
T1 f (t ) e jn1t d t
0
e e d t T1 jn1t jn1t
0
1 T1 f (t)e jn1t d t T1 0
5 16
说明
f (t ) F (n1 ) ejn1t
5
二．正弦信号激励下系统的稳态响应
设激励信号为sin0t ，系统的频率响应为H ( ) H ( ) ej ( )，
则系统的稳态响应为
r(t) H (0 ) sin 0t (0 )
正弦信号sin0t 作为激励的稳态响应为与激励同 频率的信号，幅度由H j0 加权，相移 0 。 H j 代表了系统对信号的处理效果。
2
T1
f (t ) a0 an cosn1t bn sinn1t
1
n1
称为三角形式的傅里叶级数，其系数
直流分量
1
a0 T
t0T f (t)d t
t0
余弦分量的幅度
2 an T
t0 T
t0
f (t)cos
n1t
dt
正弦分量的幅度
bn
2 T
t0 T
t0
f (t)sin n1t
• 由系统的组成来说：当输入为指数信号时， 系统的输出一定也是一个指数信号，只不 过指数信号幅值发生变化。
3
指数信号通过LTI系统的输出
利用卷积法：输入为 e jt
r e
jt
(t)
e j h(t )d
e j(t )h( )d
e jte j h( )d e jt e j h( )d
n 1t
dt dt
0 A
1
2π T1
(1)n1
nπ
n 1,2,3
周期锯齿波的傅里叶级数展开式为
f
t
0
A π
sin1t
A 2π
sin 21t
12
直流
基波
谐波
其他形式
余弦形式 f (t ) c0 cn cosn 1t n
2
n1
c0 a0
cn
a
2 n
bn2
an cn cos n bn cn sin n
线性时不变（LTI)系统分析方法
• 基本思路：已知一些基本信号，将任意一个信号e(t)
（或者我们需要研究的信号）用一个基本信号的线性组合 来表示（信号分解），如果已知基本信号通过LTI系统的 响应r(t)，那么任意信号通过系统的响应就可以用r(t)的线 性组合来表示。 • 这些基本信号应该具备下列性质：
6
7
§3.2 周期信号傅里叶 级数分析
8
主要内容
•三角函数形式的傅氏级数 • 指数函数形式的傅氏级数 •两种傅氏级数的关系 • 频谱图 •函数的对称性与傅里叶级数的关系 •周期信号的功率 •傅里叶有限级数与最小方均误差
9
一．三角函数形式的傅里叶级数
1.三角函数集
cosn1t ,sinn1t 是一个完备的正交函数集
4
n
F
n1
1 T1
T1 f (t)
0
e jn1t d t
5
• 周期信号可分解为 , 区间上的指数信号ejn1t
的线性组合。
• 如给出F (n1 )，则f t 惟一确定，(4)、(5)式是一对
变换对。
17
三．两种系数之间的关系及频谱图
F
(n1
)
1 T
T f (t拉公式
设
H ( j)
e jh( )d
则
r e
jt
(t
)
e
jt
H
(
j)
输入为正弦信号？
4
δ(t)
h（t）
et
e
t
d
r
t
e
ht
d
e(t)
r（t）
ejωt
H（t）
r e
jt
(t)
e
jt
H
(
j)
Sin(ωt)
r(t) H (0 ) sin 0t (0 )
H（t）
f(t)
r（t）
f (t) a0 an cosn1t bn sin n1t n 1