常用的连续傅里叶变换对及连续傅里叶变换性质
傅里叶变换及反变换
1 2{F [j(0) ]F [j(0) ] }
F ( j )
1
m 0 m
P( j)
( )
( )
0
0
0
R( j)
1 2
0
0
0
F ( j )
1
m 0 m
f (t)
r(t)
y1(t)
低通
滤波
y(t)
cos(0t) cos(0t)
R( j)
1 2
0 ( )
0
P( j)
0 ( )
§4.5 连续时间傅里叶变换的性质
复习
F(j)= f(t)ejtdt
f(t)21 F(j)ejtd
1 唯一性: 2 线性特性: 3 奇偶特性: 4 共轭特性: 5 对称特性: 6 时域展缩特性: 7 时移特性:
9 时域微分特性: 10 频域微分特性: 11 时域卷积定理: 12 频域卷积定理:
偶信号的频谱是偶函数,奇信 号的频谱是奇函数。
F(j) f(t)ejtdt令t
f()ejd f()关e于jtd F(j)
f(t) F (j) , 则 f* (t) F * ( j)
证F (: j)= f (t)ejtd可 t F 得 *(j)= f*(t)ejtdt
F *(j)= f *(t)ejtdt
0
1 4
20
0
0
Y1( j)
1
1
2
4
0
20
Y ( j) 1
2
0
4.7 傅里叶反 变换
要解决的问题:由F( jw)求 f(t)
f(t)21 F (j)ejtd
利用傅里叶变换的互易对称性 部分分式展开
常用的傅里叶变换+定理+各种变换的规律(推荐)
਼ᰦ F ^g x exp j 2Sf a x ` G f x f a ࠭ᮠ൘オฏѝⲴ〫ˈᑖᶕ仁ฏѝⲴᒣ〫
㪉
[ f ( x)] F (P ) ᷍ x0 㬨⤜㸋㒄⭥㬖⧄㭞᷍䋓䇱
[ f ( x r x0 )] exp(r j 2SP x0 ) F (P ) ᷉㠞䄧㾵䐫᷊ [exp p(r j 2SP0 x) f ( x)] F (P P0 ) ᷉㼁䄧㾵䐫᷊
重 要
名称
连续傅里叶变换对 傅里叶变换 F (ω ) 连续时间函数 f (t )
= sinc ( u)
2
结论: 三角形函数的傅里叶变换是 sinc 函数的平方
9
七、符号函数的傅里叶变换
1 F [sgn( x )] = jπ u
二维 留待推算
1 1 F [sgn( x )sgn( y )] = • jπ u jπ v
八、exp[ jπx ] 函数的傅里叶变换 1 F {exp[ jπx ]} = δ ( u − ) 2
3
二、梳状函数的傅里叶变换
F [comb( x )] = comb( u)
普遍型
x F comb = a comb( au) a
结论
comb 函数的
傅里叶变换 仍是
二维情况
x y F comb comb a b = ab comb( au) comb( bv )
= sinc( u)
−1 / 2
∫ exp(− j 2πux )ห้องสมุดไป่ตู้x
a x ≤ 2 其它
rect(x)
F.T.
sinc(u)
5
普遍型
x F rect a
傅里叶变换及其性质
αt
1
单边指数函数e-αt; (b) e-αt
的幅度谱
o
(b)
F(j) f(t)ejtdt etejtdt
01 02 e(j)t (j)
01j
1
ja rcta n
ea
a22
其振幅频谱及相位频谱分
解
别为
F ( ) 1
2 2
( ) arctan
例 2.4-3 求图 2.43(a)所示 双边指数 函数的频 谱函数。
02 或
2
B
2(rad/s)
1
Bf
(Hz)
周期信号的能量是无限的,而其平均功率是有界的, 因而周期信号是功率信号。为了方便,往往将周期信 号在1Ω电阻上消耗的平均功率定义为周期信号的功率。 显然,对于周期信号f(t), 无论它是电压信号还是电
流信号,其平均功率均为 T
12 2
P f (t)dt 2.3.3 周期信号的功率T T2
( )
02
-
4
-
2
o
门函数; (b) 门函数的频谱;- 4(c)-幅2 度谱; (d) 相位谱
o 2 4
2 4
-
(c)
(d )
f
(t)
e at
0
f (t)
例 2.4-2 求指数函数f(t)
的1频 谱 函 数 。 e-t (>0)
o
t
(a)
t 0 ( 0)
t 0
图 2.4-2 单边指F(数)函数e-
性。
2.2 周期信号的连续时间傅里叶级数
f (t) Fnejnt
2.2.1 指数形式的傅里叶级数 n
满足Dirichlet条件的周期函数可以展成复指数形式的傅里叶级数:
4种傅里叶变换
copyright©赵越 ise_zhaoy1@
4种傅里叶变换
DFT的变换 的变换
x(nT)=x(n)
Tp = 1 F
Tp = NT
x(e jkΩ0T ) x(k)
0 T 2T 1 2
Ωs = 2 π T 1 fs = T
NT
N
Ω0 =
2 π =2 F π Tp
t n
Ωs = N 0 Ω
( )
--Ω
copyright©赵越 ise_zhaoy1@
4种傅里叶变换
4.离散傅里叶变换 离散傅里叶变换(DFT) 离散傅里叶变换
周期性离散时间信号从上可以推断: 周期性离散时间信号从上可以推断: 从上可以推断 周期性时间信号可以产生频谱是离散的 离散时间信号可以产生频谱是周期性的。 离散时间信号可以产生频谱是周期性的。 得出其频谱为周期性离散的 得出其频谱为周期性离散的。 周期性离散
copyright©赵越 ise_zhaoy1@
4种傅里叶变换
四种傅里叶变换形式的归纳
copyright©赵越 ise_zhaoy1@
Ω
正: X(e jω ) =
1 反 : x(n) = 2π
n=−∞
x(n)e − jnω ∑
∞
∫π
−
π
X(e jπ )e jnω dω
copyright©赵越 ise_zhaoy1@
4种傅里叶变换
对称性
时域信号 离散的 非周期的 频域信号 周期的 连续的
时域:非周期、离散(取样间隔为T 时域:非周期、离散(取样间隔为T) 频域:连续、周期( 频域:连续、周期(周期为 Ω = 2π ) s
copyright©赵越 ise_zhaoy1@
基础知识积累—傅里叶变换
三、傅里叶变换
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 (正弦函数或余弦 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。
变换提出
傅里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,在他此 后生命的六年中,拉格朗日坚持认为傅里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 里叶的工作,幸运的是,傅里叶还有其它事情可忙,他参加了政治运动,随拿破
的傅里叶变换为
,且其导函数
的傅里叶变换存在,则
即导函数的傅里叶变换等于原函数的傅里叶变换乘以因子 。更一般地,若 的 阶导数 的傅里叶变换存在,则
即 阶导数的傅里叶变换等于原函数的傅里叶变换乘以因子
。
卷积特性
若函数 以及 都在 上绝对可积,则卷积函数为:
即傅里叶变换存在,且 Parseval 定理以及 Plancherel 定理 若函数 有: 以及 平方可积,二者的傅里叶变换分别为 与 ,则
信息光学基础1-6傅里叶变换性质
2
f
b 2
e
j
2
f
b 2
]
Hale Waihona Puke j2 f b e j2 fa sin( bf ) bf
b e j2 fa sin c(bf )
解法二: 比例和位移性质
F sin(2
f0 x)
1 2j
[d (
fx
f0 )
d
(
fx
f0 )]
F cos(2
f0 x)
b
解法一:根据傅里叶变换的定义
F 1{rect( x a )} rect( x a ) e j2 fx dx
b
b
b 2
a
e j2 fxdx
b 2
a
j 2 fx
b 2
a
[e ]
b 2
a
j2 f
e j2 fa
[e
j
d(x)
x
d (x a)g(x)dx g(a)
d(x)函数的筛选性质
1 ei2 fxdf d (u)
2)rect 函数的傅里叶变换
f
(x,
y)
rect(x,
y)
1
0
x
1 2
,
y
1 2
其它
解:F{rect(x)}
rect(x)exp(i2 fx)dx
1 2
(ei 2
f0x
ei 2
) f0 x
1 F{ei2 f0x} 1 F{ei2 } f0x
连续与离散信号三大变换(傅立叶、拉斯、Z变换)性质总结
连续傅里叶变换对
相对偶的连续傅里叶变换对
名称
连续时间函数
傅里叶变换
名称
连续时间函数
傅里叶变换
线性
对称性
尺度变换
时移
频移
时域微分
频域微分
时域积分
频域积分
时域卷积
频域卷积
时域抽样
频域抽样
希尔伯特变换
帕什瓦尔公式
, :能量谱密度
二、离散傅里叶变换性质
连续傅里叶变换对
相对偶的连续傅里叶变换对
名称
连续时间函数
傅里叶变换
名称
连续时间函数
傅里叶变换
线性
对称性
尺度变换
为整数
时移
频移
频域微分
差分
时域卷积
频域卷积
时域对偶
频域对偶
帕什瓦尔公式
, :能量谱密度
三、拉氏变换与
双边拉氏变换对
双边 变换对
连续时间函数
像函数
离散时间序列
像函数
1
1
,
,
,
,
,
,,Βιβλιοθήκη ,四、拉氏变换性质
连续拉普拉斯变换对
相对偶的连续拉普拉斯变换对
1
1
七、
变换对
相对偶的 变换对
名称
离散时间函数
变换
名称
离散时间函数
变换
线性
收敛域
收敛域
尺度变换
收敛域:
收敛域:
时移
频移
收敛域:
收敛域:
收敛域:
收敛域:
Z域微分
时域卷积
Z域卷积
初值定理
若 是因果序列,则
连续时间系统傅里叶变换的性质
第4章 连续时间信号的傅立叶变换
FT [ x (t ) cos 0t ]
FT [ x( t )] X ( )
X ( )
1 j 0t j 0 t x (t )[e e ] 2
频 移 特 性
1 2
0
1 2
X ( 0 )
X ( )
X ( 0 )
0
0
1 [ X ( 0 ) X ( 0 )] 2
1
2 X ( w ) F { xe ( )} F { xo ( )} j
第4章 连续时间信号的傅立叶变换
3、时移特性
若 则
x( t ) X ( )
x(t t0 ) X ( )e
j t 0
例4 11 : 求移位冲激函数的频谱 函数
(t ) 1
第4章 连续时间信号的傅立叶变换
例4 13 : 已知x(t)为三角形调幅信号,试 求其频谱
T 1 2
x1 ( t )
T1 2
T 1 2
x( t )
T1 2
x(t ) x1 (t ) cos0t
T1 2 T1 X 1 ( ) Sa ( ) 2 4
P147
T1 2 ( 0 )T1 2 ( 0 )T1 X ( ) [ Sa Sa ] 4 4 4
( j )
(t t0 ) e
(t t0 ) e
jt 0
jt 0
t 0
第4章 连续时间信号的傅立叶变换
思考:下列信号的傅立叶变换
x( t )
1
t
2
X ( w) 2e
jw
sinc( w)
傅里叶变换的性质与应用
傅里叶变换的性质与应用傅里叶变换(Fourier Transform)是一种在信号和图像处理领域中广泛应用的数学工具。
它通过将一个函数表示为一系列正弦和余弦函数的线性组合来描述时域和频域之间的关系。
在本文中,我们将探讨傅里叶变换的性质以及其在各个领域中的应用。
一、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以及函数f(t)和g(t),有以下等式成立:F(af(t) + bg(t))= aF(f(t))+ bF(g(t))其中F(f(t))表示对函数f(t)进行傅里叶变换后得到的频域函数。
2. 对称性质傅里叶变换具有一系列对称性质。
其中最为重要的对称性质为奇偶对称性。
当函数f(t)为实函数并满足奇偶对称时,其傅里叶变换具有如下关系:F(-t)= F(t)(偶对称函数)F(-t)= -F(t)(奇对称函数)3. 尺度变换性质傅里叶变换可以对函数的尺度进行变换。
对于函数f(a * t)的傅里叶变换后得到的频域函数为F(w / a),其中a为正数。
二、傅里叶变换的应用1. 信号处理傅里叶变换在信号处理中被广泛应用。
它可以将时域信号转换为频域信号,使得信号的频率成分更加明确。
通过傅里叶变换,我们可以分析和处理各种信号,例如音频信号、图像信号和视频信号等。
在音频领域中,傅里叶变换可以用于音乐频谱分析、滤波器设计和音频压缩等方面。
在图像处理领域中,傅里叶变换可以用于图像增强、图像去噪和图像压缩等方面。
2. 通信系统傅里叶变换在通信系统中具有重要的应用。
通过傅里叶变换,我们可以将信号转换为频域信号,并根据频域特性进行信号调制和解调。
傅里叶变换可以用于调制解调器的设计、信道估计和信号的频谱分析等方面。
在无线通信系统中,傅里叶变换也广泛应用于OFDM(正交频分复用)技术,以提高信号传输效率和抗干扰性能。
3. 图像处理傅里叶变换在图像处理中有广泛的应用。
通过将图像转换到频域,我们可以对图像进行滤波、增强和去噪等操作。
第8章 傅立叶变换
å
-
¥
cneinw0t
cn = F (nw) fT (t )的离散频谱; cn arg cn fT (t )的离散振幅频谱; fT (t )的离散相位频谱; n 蝂 .
若以fT (t )描述某种信号,则cn可以刻画 fT (t )的 频率特征。
§8.1.2 付氏积分与付氏变换
1.傅里叶积分公式
对任何一个非周期函数f(t)都可以看成是由某 个周期函数fT(t)当T时转化而来的. 作周期为T的函数fT(t), 使其在[-T/2,T/2]之内等于 f(t), 在[-T/2,T/2]之外按周期T延拓到整个数轴上, 则T越大, fT(t)与f(t)相等的范围也越大, 这就说明当 T时, 周期函数fT(t)便可转化为f(t), 即有
+?
sin x dx= x
F (w)
w = kpw
ì1 ï 例 求函数 f (t ) = ï í ï0 ï î
t<c t> c
jw t
(c > 0) 的傅氏变换
解 F (w) =
ò
+c - c
+
f (t )e-
dt
+c
-
=
蝌
e
- j wt
dt = 2
0
e-
j wt
dt
积分表达式。
F ( w) =
蝌
- ?
+
f (t )e
- iwt
d
dt =
d
e
- iwt
e dt = - iw - d
- iwt d
1 - iwd 2d sin dw iwd =(e - e ) = dw iw
1 +? 1 iwt f (t ) = 蝌 F (w)e d w = p 2p 1 + ? 2sin w 2 = 蝌 cos wtd w = p 0 w p 0 F (w)cos wtd w
信号与系统傅里叶变换对总结
| z | 1
| z | 1
[r cos 0 n]u[n]
n
| z | r
[r sin 0 n]u[ n]
n
| z | r
te at u(t ), Re{a} 0
t n 1 e at u (t ), Re{a} 0 (n 1)!
减幅余弦
e at cos(0t )u (t )
减幅正弦
e at sin(0t )u (t )
0 (a j ) 2 +0 2
1 a t2
2
a
e
a
j
)
[n]
u[n]
单位阶跃序列
单边指数序列
nu[n], | | 1
1 1 e j
复指数序列
e
j0 n
l
2 (
0
2 l )
2 l ) ( 0 2 l )
余弦序列
cos 0 n
sin 0 n
l
sin(0t )
1
2 ( )
jk0t
周期波
k
ce
k
2
k
c ( k )
k 0
周期矩形脉冲
t T1 / 2 A, 0, T1 / 2 t T1 / 2
2 A sin(k0T1 / T0 ) ( k0 ) k k
1
单位冲激 延迟冲激
(t )
(t t0 )
sgn(t )
e jt0
2 j
正负号函数
单位阶跃
u(t )
1 ( ) j
j ( ) 1
l1可积函数的傅里叶变换一致连续
傅里叶变换作为数学分析中的重要工具,广泛应用于信号处理、图像处理、量子力学等领域。
在实际应用中,我们常常遇到可积函数的傅里叶变换问题。
可积函数是指在实数轴上绝对可积,即在实数轴上面积有限的函数。
对于可积函数的傅里叶变换,我们希望能够研究其性质和性态,探索其在实际问题中的应用价值。
一、傅里叶变换的定义傅里叶变换是指对连续函数进行一种积分变换,将其表示为一组不同频率的正弦和余弦函数的线性组合。
具体地,对于可积函数f(x)定义其傅里叶变换F(ω)如下:F(ω) = ∫[−∞,∞]f(x)e^(−iωx)dx上式中ω为频率,e^(−iωx)为复指数函数。
二、傅里叶变换的性质1. 线性性:傅里叶变换具有线性性,即对于任意常数a和b,有F(ω)[af(x)+bf(y)]=aF(ω)f(x)+bF(ω)f(y)。
2. 时移性:如果f(x)的傅里叶变换为F(ω),那么f(x+x0)的傅里叶变换为e^(iωx0)F(ω)。
3. 频率移性:如果f(x)的傅里叶变换为F(ω),那么e^(iωx0)f(x)的傅里叶变换为F(ω−ω0)。
4. 长度缩放性:如果f(x)的傅里叶变换为F(ω),那么f(ax)的傅里叶变换为(1/a)F(ω/a)。
5. 频率缩放性:如果f(x)的傅里叶变换为F(ω),那么f(ax)的傅里叶变换为|a|F(ωa)。
三、可积函数的傅里叶变换一致连续对于可积函数f(x)和其傅里叶变换F(ω),我们希望证明可积函数的傅里叶变换一致连续。
一致连续是指在一段区间上保持连续性,不依赖于具体的区间选择。
具体地,我们需要证明对于任意ε>0,存在δ>0,使得当|ω1−ω2|<δ时,|F(ω1)−F(ω2)|<ε。
即在频率域上,当频率变化不大时,傅里叶变换值的变化也不大。
四、证明我们对f(x)进行傅里叶逆变换。
傅里叶逆变换是傅里叶变换的逆运算,将频率域的函数还原为时域的函数。
具体地,傅里叶逆变换如下:f(x) = ∫[−∞,∞]F(ω)e^(iωx)dω对于可积函数f(x),其傅里叶变换F(ω)在频率域上也是可积的。
连续时间信号的傅里叶变换
如动画所示。
可编辑ppt
20
6. 对偶性
若
则Hale Waihona Puke 证明:利用对偶性可以方便地将时域的某些特性对偶到频域。
可编辑ppt
21
例如: 由
,有对偶关系
利用时移特性有
再次对偶有 根据
得 频域微分特性:
由
,这就是移频特性 ,得
可编辑ppt
22
所以 该特性也可由对偶性从时域微分特性得出:
对 利用时域微分特性有
再次对偶得
考查
所对应的信号
这表明周期性复指数信号的频谱是一个冲激。
若
,则
于是,当周期信号表示为傅里叶级数时
可编辑ppt
14
,就有
这表明,周期信号的傅里叶变换由一系列冲激组成,每一个冲 激分别位于信号各次谐波的频率处,其强度正比于傅里叶级数 系数 。
例:
可编辑ppt
15
例、
可编辑ppt
16
注意:周期信号不满足绝对可积条件;引入冲激信号后,周期 信号的傅立叶变换是存在的;周期信号的频谱是离散的,其频 谱密度, 即傅立叶变换是一系列冲激。
四、常用信号的傅里叶变换:
1、
,
可编辑ppt
7
可编辑ppt
8
2、
,
我们看到:实偶信号的傅里叶变换是实偶函数,此时可以用 一幅图表示信号的频谱。对此例
可编辑ppt
9
3、
这表明 中包括了所有的频率成分,所有频率分量的幅度、 相位都相同。因此单位冲激响应 才能完全描述一个LTI系统 的特性, 才在信号与系统分析中具有如此重要的意义。
,
,
,
于是有:
此式表明,非周期信号可以分解成无数多个频率连续分布的
五种傅里叶变换方法
五种傅里叶变换方法标题:探究五种傅里叶变换方法摘要:傅里叶变换在信号处理、图像处理和通信等领域中发挥着重要的作用。
本文将深入探讨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(CFT)、反射谱傅里叶变换(RFT)和多维傅里叶变换(MDFT)。
通过分析每种方法的原理、特点和应用领域,我们将能够更好地理解傅里叶变换的概念和实际应用。
第一节:离散傅里叶变换(DFT)1.1 原理和定义1.2 算法与实现1.3 应用场景和优缺点第二节:快速傅里叶变换(FFT)2.1 原理和特点2.2 快速傅里叶变换算法2.3 应用领域和性能分析第三节:连续傅里叶变换(CFT)3.1 连续傅里叶变换的数学定义3.2 傅里叶级数和傅里叶变换的关系3.3 应用场景和限制第四节:反射谱傅里叶变换(RFT)4.1 RFT的概念和目的4.2 数学定义和算法4.3 在信号处理中的应用案例第五节:多维傅里叶变换(MDFT)5.1 MDFT的概念和性质5.2 空间和频率域的转换5.3 在图像处理和通信中的应用总结和回顾性内容:本文深入探讨了五种傅里叶变换方法,从离散傅里叶变换(DFT)开始,通过介绍快速傅里叶变换(FFT)、连续傅里叶变换(CFT)、反射谱傅里叶变换(RFT)和多维傅里叶变换(MDFT),我们在深度和广度上对傅里叶变换有了更全面、深入的理解。
每种方法都有自己的原理、特点和应用领域,我们可以根据具体需求选择适合的方法。
傅里叶变换在信号处理、图像处理、通信和其他领域中起着关键作用,通过学习这些方法,我们可以更好地应用傅里叶变换来分析和处理实际问题。
个人观点和理解:傅里叶变换是一种重要的数学工具,能够将一个信号分解为一系列不同频率的正弦和余弦函数。
离散傅里叶变换(DFT)是傅里叶变换在数字信号处理中的离散形式,它通过将信号离散化来实现,适用于离散信号的频域分析。
快速傅里叶变换(FFT)是一种高效计算DFT的算法,它通过利用对称性和重叠子问题来减少计算量,广泛应用于信号处理和频谱分析中。
傅里叶变换及其性质课件
应用
频移性质在信号调制和解调中非常有 用,例如在通信系统中的振荡器设计 和频率调制。
共轭性质
共轭性质
若 $f(t)$ 的傅里叶变换为 $F(omega)$,则 $f(-t)$ 的傅里叶 变换为 $overline{F(-omega)}$。
05
傅里叶变换的扩展
离散傅里叶变换
定义
离散傅里叶变换(DFT)是一种将离散时间信号转换为频域表示的方法。它将一个有限长 度的离散时间信号序列通过数学运算转换为复数序列,表示信号的频域特征。
性质
离散傅里叶变换具有线性、时移性、频移性、共轭对称性和周期性等性质。这些性质使得 离散傅里叶变换在信号处理、图像处理、数字通信等领域得到广泛应用。
度和相位信息。
02 03
信号处理
傅里叶变换在信号处理中有着广泛的应用,如滤波、去噪、压缩等。通 过对信号进行傅里叶变换,可以提取出信号中的特征信息,实现信号的 分类、识别和分类。
图像处理
傅里叶变换在图像处理中也有着重要的应用,如图像滤波、图像增强、 图像压缩等。通过对图像进行傅里叶变换,可以提取出图像中的特征信 息,实现图像的分类、识别和分类。
傅里叶变换的分类
离散傅里叶变换(DFT)
对时间域或空间域的信号进行离散采样,然后对离散的采样值进行傅里叶变换 。DFT广泛应用于数字信号处理和图像处理等领域。
快速傅里叶变换(FFT)
一种高效计算DFT的算法,能够在 $O(Nlog N)$ 的时间内计算出 $N$ 个采样 值的 DFT,大大提高了计算效率。FFT广泛应用于信号处理、图像处理等领域 。
《傅里叶变换详解》课件
原理:利用信号的稀疏性,通过测量矩阵将高维信号投影到低维空间,再 利用优化算法重构出原始信号。
单击添加标题
应用:在图像处理、通信、雷达、医学成像等领域有广泛应用,能够实现 高分辨率和高帧率成像,降低数据采集成本和存储空间。
单击添加标题
展望:随着压缩感知技术的不断发展,未来有望在人工智能、物联网、无 人驾驶等领域发挥重要作用,为信号处理领域带来更多创新和突破。
应用:傅里叶逆变换在信号处理、图像处理等领域有着广泛的应用
逆变换的应用场景
信号处理:用于信号的滤波、去噪、压缩等 图像处理:用于图像的增强、去噪、边缘检测等 音频处理:用于音频的滤波、去噪、压缩等 通信系统:用于信号的调制、解调、编码、解码等
06
傅里叶变换的计算机实现
离散傅里叶变换(DFT)
傅里叶变换的分类
连续傅里叶变换:适用于连续信号,将信号分解为不同频率的正弦波
离散傅里叶变换:适用于离散信号,将信号分解为不同频率的正弦波
快速傅里叶变换:适用于快速计算傅里叶变换,通过FFT算法实现 短时傅里叶变换:适用于分析非平稳信号,将信号分解为不同频率的正弦 波,同时考虑时间因素
03
傅里叶变换的性质
04
傅里叶变换的应用
在信号处理中的应用
滤波器设计:设计滤波器以 消除或增强特定频率的信号
信号分解:将信号分解为不 同频率的谐波
信号压缩:通过傅里叶变换 进行信号压缩,减少数据量
信号分析:分析信号的频率 成分,了解信号的特性和变
化规律
在图像处理中的应用
傅里叶变换可以用于图像的平滑处理,去除噪声 傅里叶变换可以用于图像的锐化处理,增强图像的细节 傅里叶变换可以用于图像的频域滤波,去除图像中的特定频率成分 傅里叶变换可以用于图像的压缩和编码,减少图像的数据量
四种傅里叶变换
傅里叶变换对信号和系统的分析研究可以在时间域进行,也可以在频域进行。
连续时间信号是时间变量t 的函数,连续时间系统在时间域可以用线性常系数微分方程来描述,也可以用冲激响应来描述。
离散时间信号(序列)是序数n 的函数,这里n 可以看成时间参量,离散时间系统在时间域可以用线性常系数差分方程来描述,也可以用单位脉冲响应来描述。
在时间域对信号和系统进行分析研究,比较直观,物理概念清楚,但仅在时间域分析研究并不完善,有些问题研究比较困难。
比如,有两个序列,从时间波形上看,一个变化快,一个变化慢,但都混有噪声,希望用滤波器将噪声滤除。
从信号波形观察,时域波形变化快,意味着含有更高的频率成分,因此这两个信号的频谱结构不同,那么对滤波器的性能要求也不同。
为了设计合适的滤波器,就需要将时域信号转换到频率域,得到其频谱结构,分析其特性,进而得到所要设计的滤波器的技术指标,然后才能进行滤波器的设计。
在连续时间信号与系统中,其频域方法就是拉普拉斯变换与傅里叶变换。
在离散时间信号与系统中,频域分析采用z 变换与傅里叶变换作为数学工具。
现在针对几种傅里叶变换的基本概念、重要特点、相互关系作详细的介绍。
傅里叶变换的几种可能形式对傅里叶变换的几种可能形式进行总结,再进一步引出周期序列的离散傅里叶级数及傅里叶变换表示。
一. 非周期连续时间信号的傅里叶变换在“信号与系统”课程中,这一变换对为⎰∞∞-Ω-=Ωdt et x j X tj a a )()(ΩΩ=⎰∞∞-Ωd ej X t x tj a a )(21)(π这一变换对的时频域示意图(只说明关系,不表示实际的变换对)如图所示。
可以看出时域上是非周期连续信号,频域上是连续非周期的频谱。
二. 周期连续时间信号的傅里叶级数及傅里叶变换表示非周期连续信号及其频谱tΩ0Ω-在“信号与系统”课程中,如果)(t x 是一个周期为T 的连续时间信号,则)(t x 可以展开成傅里叶级数,其傅里叶级数的系数为n X ,n X 是离散频率的非周期函数。
- 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)。
ωτ
2
)
ωc
π
Sa(ωc t )
⎧ 1, ω < ωc ⎪ ⎪0, ω ≥ ωc ⎩
√
√
三角 f (t ) = ⎨
⎧1 − t τ , t < τ ⎪ t ≥τ ⎪0, ⎩
τ Sa 2 (
ωτ
2
)
ωc
2π
Sa 2 ( 1
ωc t
2
)
⎧1 − ω ωc , ω < ωc ⎪ F (ω ) = ⎨ ω ≥ ωc ⎪0, ⎩
√ √ √ √
F (t ) ↔ 2πf (−ω )
f (t )e jω0 t (− jt ) f (t ) πf (0)δ (t ) + f (t ) p(t ) f (t ) − jt F (ω − ω 0 ) F '(ω )
f (t − t 0 )
f '(t )
F (ω )e − jωt0 jω F (ω ) πF (0)δ (ω ) + F (ω ) jω
T1
T T ⎤ ⎡ f 0 (t ) = f ( t ) ⎢ u (t + 1 ) − u ( t − 1 ) ⎥ ↔ F0 (ω ) 2 2 ⎦ ⎣
连续傅里叶变换性质及其对偶关系
f (t ) = 1 +∞ F (ω )e jωt dω 2π ∫3;∞
−∞
f (t )e − jωt dt
⎣ 2 2 ⎦
(ω + ω0 )τ (ω − ω0 )τ ⎤ + Sa ⎥ 2 2 ⎦
+∞
f (t ) =
n =−∞
∑ F (nω )e
1
+∞
jnω1t
F (ω ) = 2π ∑ F ( nω1 )δ (ω − nω1 ) , F ( nω 1 ) = 1 F0 (ω )
n = −∞
,
ω = nω1
+∞
f (0) =
1 +∞ F (ω )dω 2π ∫−∞
F (0) = ∫−∞ f (t )dt
连续傅里叶变换对
重 要 名称 线性 尺度 变换 对偶性 时移 时域 微分 时域 积分 时域 卷积 连续时间函数 f (t ) 傅里叶变换 F (ω ) 名称
对偶的连续傅里叶变换对
连续时间函数 f (t ) 傅里叶变换 F (ω ) 重 要
f (−1) (t) = ∫ f (τ )dτ
−∞
t
∫
ω
−∞
F (σ )dσ
f (t ) * h(t )
F (ω ) H (ω )
1 F (ω ) * P (ω ) 2π F (ω) = R(ω) + jX (ω)
实部 R(ω ) 为偶函数 虚部 X (ω ) 为奇函数
√
反褶
f (−t ) 时域反褶
F (−ω ) 频域反褶 F * (−ω ) 共轭取反 F * (ω ) 共轭
奇偶 虚实 性
f (t ) 为实函数
fe (t) = even{ f (t)} 实偶 fo (t) = odd{ f (t)} 实奇
√
共轭 对称 性
f * (t ) 共轭 f * (−t ) 共轭取反
F (ω ) = R(ω ) 实偶 F (ω ) = jX (ω ) 虚奇
√ √ √ √
单边指数 e − at u (t ), a > 0 双边指数 e
−a t
1 a + jω 2a a2 + ω 2 a + jω 2 ( a + j ω ) 2 + ω0
τ − jt τ
t 2 +τ 2
2πe−τω u (ω ),τ > 0
πe
−τ ω
,a > 0
,τ > 0
e − at cos(ω0 t )u (t ), a > 0
1
ωs
n =−∞
∑
+∞
f (t − nTs )
F (ω ) ∑ δ (ω − nωs )
n =−∞
+∞
∫
∞
−∞
f (t ) dt =
2
2 1 ∞ ∫−∞ F (ω ) dω 2π
2πδ (ω − ω0 ) 2 cos(t0ω ) j2sin(t0ω )
低通 G2ω (ω ) = ⎨ c
√
δ (t + t0 ) + δ (t − t0 ) δ (t + t 0 ) − δ (t − t0 )
抽样脉冲
⎧1, t < τ / 2 ⎪ 门脉冲 Gτ (t) = ⎨ ⎪0, t ≥ τ / 2 ⎩
e − at sin(ω0 t )u (t ), a > 0
指数脉冲 te − at u (t ), a > 0
ω0 2 ( a + j ω ) 2 + ω0
1 ( a + jω ) 2 1 ( a + jω ) k 1 ,τ > 0 (τ − jt ) 2 2πω e −τω u (ω )
t k −1e − at u (t ), a > 0 (k − 1)!
抽样函数 τ Sa(
傅里叶变换 F (ω )
2πδ (ω ) 2πjδ '(ω )
重 要
√ √
√
t
tn
δ ( n ) (t )
√
阶跃 u (t ) 单位斜变 tu (t )
2πjnδ ( n ) (ω )
u (ω )
1 jω 1
1 1 δ (t ) − 2 2πjt
ω2
1 ,t ≠ 0 πt
复指数信号 e
√ √ √ √ √ √ √
αf 1 (t ) + βf 2 (t )
f (at ), a ≠ 0
αF1 (ω ) + βF2 (ω )
1 ω F( ) a a f (t ) ↔ F (ω )
尺度 + 时移 互易性 频移 频域 微分 频域 积分 频域 卷积
f (at − b), a ≠ 0
1 ω − jω b F( ) e a a a
直流 1
连续时间函数 f (t )
冲激 δ (t ) 冲激偶 δ '(t )
傅里叶变换 F (ω ) 1 jω
( jω ) n
πδ (ω ) + jπδ '(ω ) − 2 jω e − jωt0 π[δ (ω + ω0 ) + δ (ω − ω0 )] jπ[δ (ω + ω0 ) − δ (ω − ω0 )]
常用的连续傅里叶变换对及其对偶关系
f (t ) = 1 +∞ F (ω )e jωt dω 2π ∫−∞ 1 +∞ F (ω )dω 2π ∫−∞ F (ω ) = ∫
+∞ −∞
f (t )e − jωt dt
+∞
f (0) =
F (0) = ∫−∞ f (t )dt
连续傅里叶变换对
重 要
对偶的连续傅里叶变换对 连续时间函数 f (t )
jω0 t
√ √ √ √ √
⎧ 1, t > 0 ⎪ 符号 sgn(t ) = ⎨ 0, t = 0 ⎪−1, t < 0 ⎩
冲激延时 δ (t − t 0 ) 余弦 cos(ω0 t ) 正弦 sin(ω0 t )
⎧− j, ω > 0 ⎪ F (ω ) = ⎨ 0, ω = 0 ⎪ ⎩ j, ω < 0
√
希尔伯 特变换
F (ω ) = R(ω ) + jI (ω ) f (t ) = f (t )u (t )
f (t ) ∑ δ (t − nTs )
n =−∞ +∞
R (ω ) = I (ω ) *
1 Ts
+∞
1 πω
频域 抽样
√ √
时域 抽样 帕塞瓦 尔定理
n =−∞
∑ F (ω − nω )
s
√ √ √ √
时域周期冲激序列 δ T1 (t ) =
t − ( )2
n =−∞
∑ δ (t − nT1 ) ↔ ω1 ∑ δ (ω − nω1 ) = δω (ω ) 频域周期冲激序列
n =−∞
1
+∞
+∞
√
钟形脉冲 e
τ
钟形脉冲 πτ e
τ⎡
Sa 2⎢ ⎣
−(
ωτ
2
)2
矩形调幅 cos ω0t ⎡u(t +τ ) −u(t −τ )⎤ ⎢ ⎥