离散傅里叶变换

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第三章离散傅里叶变换

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-=

Ωdt

e

t x j X t

j )()(:⎰

-ΩΩ

Ω=

d e j X t x t j )(21

)(:π

*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

p

T 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 p

dt

e t x T jk X 正∑

-∞

=ΩΩ=

k t

jk e jk X t x 0)()(:0反

0 T 2T

t

时域信号 频域信号 离散的 非周期的

周期的 连续的

∑∞

-∞

=Ω-Ω=

n T

jn T

j e

nT x e

X )()(:正⎰

ΩΩ-ΩΩΩ

Ω=

2

/2

/)(1

)(:s s d e

e

X nT x T

jn T

j s

反T

T s π

2,*=

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。

t

0 T 2T 1 2 N

n 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*0T

T T T s p p π

π=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-Ω

Ω=

=

∑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 s

n T

jn T j π从∑∑∑

-=-=--=ΩΩ-=Ω-Ω=

=

=

Ω⋅Ω=⋅=ΩΩΩ=

=1

2210

22001

1

0)(1

)()()

(222)()()()(0000N k nk N

j k N j

N n nk N

j k N j s p N k T

jnk T jk s

N n T jnk T jk e e

X N

nT x e

nT x e

X N T T T e e X nT x e nT x e X πππππ

ππ因此又

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

∑∑-=-=-=

=

10

21

2)(1

)()()(N k nk N

j

N n nk N

j

e

k X N

n x e

n x k X π

π

)

()

(2k N j

e

X nT x π)

()

()()(2k X e

X n x nT x k N j →→π∑

-∞

=ΩΩ=k t

jk e k X t x 0)(~)(~0∑

-∞

=∞

-∞

=ΩΩ=

Ω=k nk N

j k nT

jk e

k X e k X nT x π200)(~

)(~

)(~0N

T π20=

Ωkn N

j rn j nk N

j

n rN k N

j

e

e e

e

ππππ

222)(2=⋅=+

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