第五章 傅里叶变换的应用

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第五章 第一节 傅里叶变换

第五章 第一节 傅里叶变换

bk
1 l
l l
f sin k
l
d ,...... 5.1.5
练习解答
解:计算傅立叶系数有
a0
1
2
f (x)dx 1
2
0
xdx
1
2
x2
2
0
4
1
1
an
f (x) cos nxdx
x cos nxdx
0
1 x sin nx
n 0
1
n2
cos
nx 0
1
n 0 sin nxdx
幂函数没有周期性,所以周期函数展开为幂级数后,周期性就很 难体现出来。这样在研究函数的周期性的时候,幂级数展开并不 适用,需要采用其他函数作为基本函数族。
在科学技术的各个领域里广泛存在振动和波这类周期现象如弹性 振子、机械振动、声振动和声波、交变电流、电磁振荡和电磁波。 我们以前接触较多的是正弦和余弦函数所描写的振动和波。实际 情况千变万化,如锯齿波、矩形波(开关)。可能的复杂振动方式 不计其数,经过研究发现,这些复杂的振动可以分解为一系列各 种频率的谐振动的叠加。在数学上,这就是把周期函数分解为傅 里叶级数。
f
x
a0
k 1
a
k
cos
kx
l
bk
sin
kx
l
..........
..5.1.3
ak
1
kl
l f cos k d ,
l
l
k 2.......k 0 k 1.......k 0
bk
1 l
l l
f
sin k
l
d ,...... 5.1.5
f

傅里叶变换的五种应用场景

傅里叶变换的五种应用场景

傅里叶变换的五种应用场景傅里叶变换是一种重要的数学工具,在信号处理、图像处理、通信系统、物理学等领域都有广泛的应用。

本文将深入探讨傅里叶变换的五种应用场景,并分享对这些应用的观点和理解。

一、信号处理傅里叶变换在信号处理领域中扮演着不可或缺的角色。

信号可以是时间域中的连续信号也可以是离散信号,通过傅里叶变换可以将这些信号从时间域转化为频率域。

在频率域中,我们可以更清晰地观察信号的周期性和频谱特征。

这对于音频处理、图像处理、视频处理等都非常有用。

傅里叶变换的应用使得我们能够分析信号的频率成分、滤波去噪,甚至进行信号的压缩与解压缩。

二、图像处理图像处理是另一个广泛应用傅里叶变换的领域。

通过将图像进行傅里叶变换,我们可以将图像从空间域转换到频率域。

在频率域中,我们可以观察到图像中不同频率的成分,并对图像进行频率滤波、图像增强以及减少噪声的操作。

傅里叶变换的应用还包括图像压缩和图像恢复等方面。

例如,在JPEG图像压缩中,傅里叶变换被用来将图像编码成频域数据,从而实现图像的压缩。

三、通信系统在通信系统中,傅里叶变换起着至关重要的作用。

通过将信号进行傅里叶变换,我们可以将信号转换到频率域,进而对信号进行调制、解调、频谱分析等。

例如,正交频分多路复用技术(OFDM)是一种常用于现代通信系统中的调制技术。

OFDM基于傅里叶变换将高速数据流分成多个低速子流,并在不同频率上进行传输。

傅里叶变换的应用使得OFDM技术能够高效地利用频谱资源和抵御多径干扰。

四、物理学在物理学中,傅里叶变换也是一种应用广泛的数学工具。

不同物理现象可以通过傅里叶变换转换到频率域进行分析。

例如,在声学领域中,通过对声音信号进行傅里叶变换,我们可以观察到声音的频谱成分,从而对声音进行分析和处理。

在量子力学领域,傅里叶变换也被广泛应用于波函数的分析和计算。

五、其他领域除了上述提到的领域,傅里叶变换还在其他各个科学领域有着重要的应用。

例如,在生物医学领域中,傅里叶变换被用于对生物信号(如心电图、脑电图)进行频谱分析与滤波处理,以便提取有价值的信息。

傅里叶变换小波变换应用场景

傅里叶变换小波变换应用场景

傅里叶变换小波变换应用场景
傅里叶变换和小波变换是数字信号处理领域中常用的数学工具,它们在不同的应用场景中发挥着重要的作用。

一、傅里叶变换的应用场景
1. 信号处理:傅里叶变换可以将时域信号转换为频域信号,从而分析信号的频率成分和谱密度。

它在音频、视频、图像等信号处理中得到广泛应用,比如音频的频谱分析、图像的频域滤波等。

2. 通信系统:傅里叶变换可以将时域信号转换为频域信号,使信号能够更好地传输和处理。

在调制解调、频谱分析、通信信号的滤波等方面都有重要作用。

3. 图像处理:傅里叶变换可以将图像从空域转换到频域,从而实现图像的频域滤波、频谱分析和图像增强等操作。

傅里叶变换在图像压缩、图像识别和图像恢复等方面也得到了广泛应用。

二、小波变换的应用场景
1. 信号处理:小波变换具有时频局部化的特点,可以在时域和频域上同时分析信号,适用于非平稳信号的分析。

小波变换在音频去噪、语音识别、振动信号分析等方面有重要应用。

2. 图像处理:小波变换可以提取图像的纹理特征、边缘信息和细节信息,从而实现图像的去噪、边缘检测、图像压缩等操作。

小波变换在图像处理和计算机视觉领域中广泛应用。

3. 生物医学信号处理:小波变换可以有效地分析和处理生物医学信号,如脑电图(EEG)、心电图(ECG)、血压信号等。

小波变换在生物医学信号的特征提取、异常检测和疾病诊断等方面具有重要应用。

傅里叶变换和小波变换在信号处理、通信系统、图像处理和生物医学信号处理等领域中都有广泛的应用。

它们在不同应用场景中发挥着关键的作用,为我们理解和处理复杂的信号提供了有力的工具。

第五章 第二节 傅里叶积分与傅里叶变换

第五章 第二节 傅里叶积分与傅里叶变换

(一)实数形式的傅里叶积分和傅里叶变换
周期为2l 的函数f (x)的傅立叶级数为:
f
x
a0
k 1
ak
cos k
l
x bk
sin
k
l
x ............5.1.3
ak
1
kl
l f cos k d ,
l
l
bk
1l
l l
f
sin
k
l
d ,......5.1.5
对于定义在区间 , 上的函数f (x)
解:rect t 2T
1,...... t 1 即t T 2T 2
0,...... t 1 即t T 2T 2
f(t)是偶函数,可按(5.2.8)展为余弦积分
f(t) h
-T O T t
f t Acostd,
0
其中
A
2
0
f
cosd
2
T
0
h
cosd
2h
s in T
A的图形如图5-2所示,是连续谱。即f (t)代表的脉冲电波, 含有一切频率(应除去 T的整数倍频率),它到达无线电接收机
第一节讨论的是周期为2l的函数的傅里叶级数展开,下面讨论
定义在区间 ,上的函数 f x的情形。
§5.2 傅里叶积分与傅里叶变换
(一) 实数形式的傅里叶积分和傅里叶变换 (二) 复数形式的傅里叶积分 (三) 傅立叶变换的基本性质
如何将定义在无穷区间上的函数展开?
方法:先将f (x)看成是周期为2l 的函数,再取2l 趋于无穷大时 的极限结果。最后f (x)可以用积分表示,称为傅里叶积分。
根据上面提出的方法,有

信号与系统讲义第五章1引言及无失真传输条件

信号与系统讲义第五章1引言及无失真传输条件

无失真:时域波形传输不变
e(t )
e(t)
线性网络
t
H ( j)
R( j) KE( j)e jt0 R( j) E( j)H ( j)
r (t )
t t0
r(t) K e(t t0 )
H ( j) R( j) Ke jt0 E( j)
频域无失真条件: H ( j) Ke jt0
H( j) K () t0
r(t) e(t)*h(t)
R( j) E( j)H( j) H ( j) LT[h(t)] H ( j) R( j)
E( j)
对稳定系统
H (s)
H ( j) H (s) s j
系统函数还可以通过对微分方程取傅氏变换而得到
求矩形脉冲通过低通滤波器的响应
v1 (t )
E
t
0
输入信号波形
R
傅里叶变换在现代通信系统中的应用非常多,典 型的应用就是——滤波、调制与解调、抽样
频域系统函数——系统的频率响应函数H(jw)
稳定系统:s域系统函数→频域系统函数
频域系统函数H(jw)描述了系统对信号的各频率
成份的加权
傅氏变换将信号分解为无穷多项ejwt信号的叠加
S域系统函数H(s)描述系统对复指数信号est的加
5.3 无失真传输
信号通过系统传输,由于系统对信号中各频率分 量幅度产生不同程度的衰减,使得响应中各频率 分量的相对幅度产生变化,引起幅度失真。
同样地,由于系统对输入信号各频率分量产生的 相移,信号也会出现失真,称为相位失真
频域由相于移系→统时对域信延号时各频率分量产生的相移不与频
输 输
入 出率成yx正((t相t))比对,ss位iinn使((置响11t产t )应生的s1变)in各(化s频i2,nt率()而分2t引量起在2的) 时失间真轴上的

信号与系统郑君里版第五章

信号与系统郑君里版第五章
系统的H(jw)为低通滤波器,不允许高频分 量通过,输出电压不能迅速变化,于是不再表现为 举行脉冲,而是以指数规律逐渐上升和下降。
二、无失真传输 1、信号失真
(1)幅度失真. 系统对信号中各频率分量幅度产生不同程度的衰减, 使响应各频率分量的相对幅度产生变化, 即引入幅度失真.
(2)相位失真. 系统对信号中各频率分量产生相移不与频率成正比, 使响应各频率分量在时间轴上的相对相对位置产生变化, 即引入相位失真.
求响应
V2 (
j)
gE jw jw
(1
e
jw
)
E(
1 jw
1
)(1 jw
e
jw
)
E 1 (1 e jw ) E (1 e jw )
jw
jw
又Q E (1 e j ) F1 E u(t) u(t )
j
E F1 Eetu(t)
j
u2 (t) Eu(t) u(t ) E etu(t) e(t )u(t )
φ(t)=Kpm(t) 其中Kp是常数。于是,调相信号可表示为
sPM(t)=Acos[ωct+Kpm(t)]
(2)频率调制,是指瞬时频率偏移随调制信号m(t)而
线性变化,即
d(t)
dt
k
f
t
m( )d
其中Kf是一个常数
相位偏移为: 可得调频信号为:
FM和PM非常相似, 如果预先不知道调制信号 m(t)的具体形式,则无法判断已调信号是调相信号 还是调频信号。
如果将调制信号先微分,而后进行调频,则得到的是调相波, 这种方式叫间接调相;
如果将调制信号先积分,而后进行调相, 则得到的是调频 波,这种方式叫间接调频。

傅里叶变换应用

傅里叶变换应用

傅里叶变换应用傅里叶变换是一种重要的数学工具,无论在理论研究还是工程应用方面都有广泛的应用,特别是在信号分析和处理中。

而在中国的文化传承中,也存在一些与傅里叶变换相似的思想和方法。

在本文中,将介绍傅里叶变换的应用,并探讨它符合中国文化的一些特点。

一、傅里叶变换的应用1. 信号处理:傅里叶变换可以将信号从时域变换到频域,对信号进行频率分析和滤波处理。

在音频和图像处理中有广泛的应用。

2. 通信系统:傅里叶变换可以用于频域信号的传输和检测。

例如,在OFDM系统中,傅里叶变换被用于将并行数据转换为串行数据,从而提高传输效率。

3. 数学物理:傅里叶变换在数学和物理领域也有重要的应用。

在微积分和偏微分方程中,傅里叶变换可以将函数从时域变换到频域,从而提供一种处理和求解问题的方法。

二、傅里叶变换符合中国文化的特点1. 阴阳五行:中国传统文化中的阴阳五行概念与傅里叶变换的频域分析有一定的相似性。

阴阳五行代表了宇宙的生命能量和运动规律,而傅里叶变换可以将信号分解成不同的频率分量。

两者都将复杂的信息进行了分解和提取,从而更好地理解和运用。

2. 整体观念:中国文化中的整体观念强调了个体的归属感和社会的协同性,而傅里叶变换也是从整体到局部的分解和重构。

傅里叶变换将信号从时域转换为频域,将复杂、多元的信息进行整合和分类,从而更好地展现整体性和协同性。

3. 变通性:中国文化中的变通概念指的是根据实际情况来灵活处理问题,而傅里叶变换也体现了这种变通性。

傅里叶变换可以对不同类型的信号进行分析和处理,而且对于不同的应用场景也可以进行调整和优化,实现最佳的效果。

四、结论傅里叶变换作为一种重要的数学工具,在工程应用和理论研究中有广泛的应用。

同时,傅里叶变换符合中国文化的一些特点,如阴阳五行、整体观念和变通性。

尤其是在数字信号处理和通信系统中,傅里叶变换更是发挥了重要的作用。

通过进一步的研究和应用,傅里叶变换可以为社会的发展和进步带来更多的便利和创新。

数学物理方法 第5章 傅里叶变换

数学物理方法 第5章 傅里叶变换

0 xl l x 0 x l
-l 0

F(x)
l
x
图5.7(a)
1 l 1 l 1 l l a0 F ( x)dx f ( x) xdx l 0 l 0 l 0 2
2 l kx 2 l kx 2 l kx ak F ( x) cos dx f ( x) cos dx x cos dx 0 0 0 l l l l l l
k 1
a0 E (t )dt 2 2
1



0
E0 cost E 0 sin tdt 2


0
E0

E0 a k E0 sin t cos ktdt 0 2


0
[sin(k 1)t sin(k 1)t ]dt
解:
l 2 l kx 2 l kx l bk x sin dx x( ) cos 0 l l l k l 0 k
l 2 l l 2 kx 2l l ( )( 1) k ( ) sin (1) k 1 l k k l 0 k
f ( x)

0
A( ) cosxd

0
B( ) sin xd
(称为傅里叶积分式)
A( )
B( )

1
1


f ( x) cosxdx
f ( x) sin xdx

(称为傅里叶变换式)
在 f (x) 的间断点,傅里叶积分的值
1 [ f ( x 0) f ( x 0)] 2
例4:定义在区间 (0, l ) 上的函数 f ( x) x ,试把它 展开为傅里叶级数。 解:方法一:偶延拓法,所找的周期函数 F (x)为偶 函数,如图5.7(a)所示。

第5章 图像变换-傅里叶变换

第5章 图像变换-傅里叶变换
3周期性和共轭对程称性周期性可表示为如果fuv是fxy的傅立叶变换则fuv是fxy的傅立叶变换的共轭函数共轭对称性可表示为4旋转不变性如果引入极坐标sincossincos角度后相应的傅立叶变换fuv在频域中也旋转同一5分配性线性和比例性缩放傅立叶变换的分配性表明傅立叶变换和反变换对于加法可以分配而对乘法则不行即傅立叶变换的比例性表明对于二个标量a和b有在空间比例尺度的展宽相应于频域中比例尺度的压缩其幅值也减少为原来的6平均值性质定义二维离散函数的平均值为若求二维离散信号fxy的平均值只需算出相应的傅立叶变换fuv在原点的值f007卷积定理卷积定理和相关定理都是研究两个函数的傅立叶变换之间的关系这构成了空间域和频域之间的基本关系对于两个二维连续函数fxy和gxy的卷积定义为8相关定理对于二维连续函数fxy和gxy的相关定义为5454直接进行一个nn的2d傅里叶变换需要n4次复数乘法运算和n2n2快速傅里叶变换fft
a 图
a 图的相位谱重构图
再将相位谱设为常数(这里设 为1),然后和图像原来的幅值谱 结合,进行傅里叶反变换
a 图
b 图的幅值谱重构图
由此更加说明相 位谱较幅值谱更能 影响图像的轮廓。
傅立叶变换的性质
(1)可分性
1 F u, v 2 N 1 2 N 1 N
N 1 N 1 x 0 y 0
f ( x, y )
φ
g ( x, y)
g ( x, y) [ f ( x, y)]
变换后的图象,大部分能量都分布
于低频谱段,这对以后图象的压缩、 传输都比较有利。使得运算次数减少, 节省时间。
卷积
考虑一维的情况,假设f(x)(x=0,1…,A-1)以及 g(x)(x=0,1,…,C-1)是两个有限离散函数,其线性 卷积为

傅里叶变换应用举例

傅里叶变换应用举例

傅里叶变换应用举例
x
傅里叶变换的应用
1. 无线电技术
傅里叶变换在无线电技术中被广泛应用,比如在无线信号进行调制解调时,使用傅里叶变换可以对信号进行频谱分析,以确定无线信号的频率组成,从而达到有效调制解调的目的。

此外,由于傅里叶变换可以将连续时间信号转换成连续频域信号,可以有效去除噪声,减弱多径效应,甚至可以用来监视弱无线信号源。

2. 声学
傅里叶变换也用于声学中,比如音乐音质评估、模拟器的实施等。

傅里叶变换可以把一段连续的声音转换成其频谱图,从而更好地理解声音的成分。

此外,傅里叶变换还可以用于增强新颖的声音,从而生成特殊的音乐效果。

3. 图像处理
傅里叶变换也可以用于图像处理,比如去噪、图像压缩、边缘检测和图像分割等等。

傅里叶变换可以把一副图像从时域转换到频域,从而更好地检测图像中的异常和特征信息,从而实现图像的处理。

4. 安全
傅里叶变换也被应用到安全领域,比如在加密技术中,可以通过傅里叶变换变换密钥,从而更有效地保护信息安全。

- 1 -。

傅里叶变换及其在信号处理中的应用

傅里叶变换及其在信号处理中的应用

傅里叶变换及其在信号处理中的应用傅里叶变换是一种非常常见的数学变换,也是信号处理中非常重要的技术。

它在很多领域都有广泛的应用,如音频和视频压缩、图像处理、信号滤波、模拟信号的数字化和数字信号的合成等等。

本文将介绍傅里叶变换的基本概念、性质和应用,旨在为读者提供一个较全面的了解。

一、傅里叶变换的基本概念傅里叶变换是一种将时间域信号或空间域信号转换为频域信号的数学工具。

它是一种线性可逆变换,假设f(t)是一个时间域信号,则它的复数形式的傅里叶变换F(ω)可以表示为:F(ω) = ∫ f(t) e^(-jωt) dt其中,ω是频率,e^(-jωt)是一个复指数,表示随时间推移,相位角度为-ωt的旋转矢量。

这里需要说明,ω通常被定义为角频率,因此在正交坐标系中,实际传输的是该信号的实部和虚部的两组信号,常用AFWT算法。

二、傅里叶变换的性质傅里叶变换有许多非常重要的性质,这里简单介绍其中一些:1. 线性性:傅里叶变换是线性可逆变换,能够满足线性叠加的性质,即:F (af(t) + bg(t)) = aF(f(t)) + bF(g(t))其中,a和b是任意常数,f(t)和g(t)是任意两个时间域信号。

2. 分解定理:对于一个周期性信号,它可以用一系列正弦和余弦函数的和表示。

这个定理反过来也成立,即,任何一个信号都可以用一系列正弦和余弦函数的和表示。

3. 能量守恒:傅里叶变换维持了信号的能量守恒,并且将信号对应到不同的频率成分上,进行频谱分析。

三、傅里叶变换的应用傅里叶变换在信号处理中有着广泛的应用,下面简要介绍一些应用:1. 音频和视频压缩:在将音频和视频信号压缩成较小的文件时,傅里叶变换是非常重要的。

通过傅里叶变换,信号可以从时间域转换到频率域,并且可以通过滤波和降低频率分辨率等方式来压缩信号。

这样,在保证一定的信号质量的前提下,就可以将信号文件大小降低到较小程度。

2. 图像处理:在图像处理中,傅里叶变换的主要作用是在频率域对图像进行滤波和增强。

第5讲 傅里叶变换性质及应用

第5讲 傅里叶变换性质及应用

例: 试求图示延时矩形脉冲信号f1(t)的频 谱函数F1(jw)。
f1 (t )
A
A
f (t )

T t
0


2
0

2
t
解: 无延时且宽度为 的矩形脉冲信号f(t) 如图, 其对应的频谱函数为
F ( j ) A Sa (

2
)
因为 f 1 ( t ) f ( t T )
实信号
F j

偶分量

奇分量
j t
f ( t )e
dt
欧拉公式
f


e
( t ) f o ( t ) cos t j sin t d t
0
2 f e ( t ) cos t d t j 2

0
实部
0
f o ( t ) sin t d t
F1 ( j ) F 2 ( j )
j j t j t
dt
d t ]d
d
7. 频域卷积特性(调制特性)
若 f 1 ( t ) F1 ( j )
F
f 2 (t ) F 2 ( j )
F
则 f 1 ( t ) f 2 ( t )
1 2π
例题
已知 f ( t )的频谱为 F1 ( j ), 求 f ( t ) sin( 0 t )。
解:
因为
sin( 0 t ) j [ ( 0 ) ( 0 )]
F
根据频域卷积定理有
F f ( t ) sin( 0 t )

傅里叶变换的应用

傅里叶变换的应用

傅里叶变换的应用傅里叶变换是一种非常重要的数学工具,它可以将时间域函数转换为频域函数。

在各个科学领域,傅里叶变换都有着广泛的应用。

下面将具体介绍傅里叶变换的一些应用:1. 信号处理信号处理是傅里叶变换最常见的应用之一。

在数字信号处理中,傅里叶变换可以将一个时间域的信号转换为一个复数域的频域信号。

这样做的好处是,可以在频域上对信号进行分析和处理,比如滤波、降噪、压缩等等。

2. 通信系统在通信系统中,傅里叶变换也有着非常重要的应用。

比如,可以使用傅里叶变换将一个时域的信号转换为一个频域信号,对这个频域信号进行调制后,再通过信道进行传输。

接收端再进行解调,得到原来的时域信号。

3. 图像处理傅里叶变换也可以用于图像处理中。

通过傅里叶变换,可以将一个图像转换为频域图像。

在频域图像上,可以进行滤波、降噪、增强、变形等各种操作。

这个过程可以帮助我们更好地理解图像的特性,也可以提高图像处理的效率和精度。

4. 数学分析在数学分析中,傅里叶变换也有着广泛的应用。

比如,在微积分中,可以使用傅里叶变换来求解偏微分方程。

在求解某些特定问题时,傅里叶变换也可以帮助我们简化运算和推导过程。

5. 物理学傅里叶变换也有着广泛的应用于物理学中。

比如,在光学中,傅里叶变换可以被用来分析和理解一些光学问题。

在热力学中,傅里叶变换也可以用来解决热传导问题。

总之,傅里叶变换是一个非常重要的数学工具,它在各个领域都有着广泛的应用。

掌握傅里叶变换可以帮助我们更好地理解和解决各种问题,同时也可以提高我们的数学研究能力和工程应用能力。

郑君里《信号与系统》(第3版)笔记和课后习题(含考研真题)详解-第5章 傅里叶变换应用于通信系统——

郑君里《信号与系统》(第3版)笔记和课后习题(含考研真题)详解-第5章 傅里叶变换应用于通信系统——
解:激励信号 e(t)=e-3tu(t),则 E(jω)=F[e(t)]=F[e-3tu(t)]=1/(jω+3)
故响应为:
R( j) = E( j)×H ( j) = 1 ×1 = 1 - 1 j + 3 j + 2 j + 2 j + 3
反变换可得: r(t)=F-1[R(jω)]=(e-2t-e-3t)u(t)
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图 5-1-1 线性网络的无失真传输 2.引起信号失真的原因 ①系统对信号中各频率分量幅度产生不同程度的衰减,使响应的各频率分量的相对幅 度发生变化,引起幅度失真; ②系统对各频率分量产生的相移与频率不成正比,使响应的各频率分量在时间轴上的 相对位置产生变化,引起相位失真。 三、滤波 1.理想低通滤波器(见表 5-1-1)
= jπ [e jtan- 11 ( + 1) - e- jtan- 11 ( - 1)] + jπ ×[e jtan- 13 ( + 3) - e- jtan- 13 ( - 3)]
2
10
反变换,可得:
r(t) = F - 1[R( j)]
= 1 sin(t - tan- 11) + 1 sin(3t - tan- 1 3)
5-2 若系统函数H(jω)=1/(jω+1),激励为周期信号e(t)=sin(t) +sin(3t),试求响应r(t),画出e(t),r(t)波形,讨论经传输是否引起失真。
解:激励信号 e(t)=sin(t)+sin(3t),则 E(jω)=F[e(t)]=jπ[δ(ω+1)-δ(ω-1)]+jπ[δ(ω+3)-δ(ω-3)]
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第一章 傅里叶变换的应用5.1 内容要点● 利用傅里叶变换求系统响应 ● 无失真传输的定义和判断● 理想低通、带通滤波器的传输特性和冲激响应 ● 幅度调制原理及应用● 调幅信号通过带通系统的分析方法 ● 从抽样信号中恢复原信号的分析方法 ● 连续时间信号的离散处理方法 ● 内插和抽样的基本应用5.2 公式摘要1.线性时不变系统的频域特性若激励信号()x t 的频谱为()X j ω,响应()y t 的频谱为()Y j ω,系统频率响应为()H j ω,则()()()Y J X J H j ωωω=2. 无失真传输(1)定义:相对于激励信号而言,系统响应中各频率分量的相对大小没有变化,相对位置也没有改变。

(2)无失真传输系统的条件时域:()()0h t K t t δ=-频域:()0j t H j Ke ωω-=3. 理想低通滤波器(1)频域特性 频率响应:(){0,0,j t c ce H j ωωωωωω-≤>=幅频响应:(){1,0,c cH j ωωωωω≤>=相频特性:(){0,0,c cj t j ωωωωωϕω-≤>=(2)时域特性冲激响应:()()0cc h t Sa t t ωωπ=-⎡⎤⎣⎦阶跃响应:()()0112c g t Si t t ωπ=+-⎡⎤⎣⎦(3)上升时间r t和带宽c ω的关系:2r c t πω=4. 幅度调制(1)正弦幅度调制 时域:()()()0cos y t x t t ω=频域:()()(){}0012Y jw X j X j ωωωω=++-⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦(2)自然抽样的脉冲幅度调制时域:()()()y t x t p t = , 其中()()()ssn p t u t nT u t nT τ∞=-∞=----⎡⎤⎣⎦∑频域:()()02s n s n Y j Sa X j n T ωττωωω∞=-∞⎛⎫=-⎡⎤ ⎪⎣⎦⎝⎭∑,其中2s s T πω=(3)平顶抽样的脉冲幅度调制时域:)]()([)()(τ--*=t u t u t x t y s ,其中∑∞-∞=-=n s s nT t t x t x )()()(δ频域:)]([)2()(2/s j n sn j X e Sa T j Y ωωωττωωτ-=-∞-∞=∑,其中Ss T πω2=5. 理想抽样信号的内插∑∞-∞=-=n s ss nT t Sa nT x t x )](2[)()(ω其中,s T 为抽样周期,)2(tSa s ω为理想低通的冲击响应。

5.3 例题分析例5.1 利用频率响应求系统响应已知系统的频率响应 ωωj j H +=11)(,系统激励 )()1()(t u e t x t-+=,求系统响应y(t )。

解 利用系统频率响应求系统响应是傅里叶变换的基本应用之一。

在这类问题中,一般是先求出激励信号的傅里叶变换,再求出响应的傅里叶变换,最后求逆变换而得到系统响应。

因此,这类问题需要掌握求傅里叶变换和逆变换的基本方法,同时也需要理解频率响应是对输入信号中不同频率分量进行加权的物理含义。

在本例中,可求得激励信号的傅里叶变换为ωωπδωωj j t u e f t u f t u e f j X t t +++=+=+=--11)(1)]([)]([)]()1[()(于是,系统响应的傅里叶变换为2)1(1)(1111111)(1)()()(ωωπδωωωωωπδωωωωj j j j j j j H j X j Y ++++⋅=+⎥⎦⎤⎢⎣⎡+++==在 )(ωj Y 中有两项是有理分式之积。

为求得它们的逆变换,需要将它们分解为简单分式后求解或利用性质求解,即⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⋅-----ωωωωωωωj d d j f j f t u e t j j f j j f t 11)1(1)()sgn(2111111112111于是,利用频域微分性质求得[])()(111t u te t u jte j j d d j f tt ---=-=⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+ωω 而[]21)(1=-ωπδf,故求得系统响应)()1()(21)()sgn(21)(t u te e t u te t u e t t y t t t t ----+-=++-=例5.2 频率响应对输入信号的影响有一因果LTI 滤波器,其频率响应)(ωj H 如图5.1所示。

对一下给定的输入,求经过滤波后的输出)(t y : (1)tj et x 21)(=(2))(sin )(1t u t t x ⋅= (3))3(1)(3ωωωj j j X +⋅=(4)ωωj j X +=21)(4解 本例用来说明系统频率响应对输入信号的影响。

(1)本题有两种解法:一是利用傅里叶变换求解;二是用频率响应的概念来求解。

所谓傅里叶变换求解,就是要先求出输入信号的傅里叶变换,然后再利用公式)()()(ωωωj H j X j R =求得响应的傅里叶变换,最后再求逆变换而得系统响应。

对本题而言,可求得)2(2)(1-=ωπδωj X而由图5.1可知ωωj j H 2)(-=故系统响应的频谱为())2(8)2()2(2)()(11--=-⋅-==ωπδωωπδωωωj j j H j X j Y求其逆变换而得系统响应t j je t y 214)(-= (5.1)由于本题的输入信号tj et x 21)(=是一个频率2=ω的单频信号,因此,本题也可用频率响应的概念求解。

所谓频率响应,就是系统对输入信号中不同的频率分量进行加权的值。

由图5.1可知,系统频率响应在2=ω的函数值为j 4-,即j j H 4)2(-=,这也是该系统对输入信号中2=ω的频率分量的加权值,因此,可以直接写出该频率响应如式(5.1)所示。

推而广之,若输入信号中含有0ωω=的频率分量tj Ae 0ω,则系统对该频率分量飞响应就是tj ej AH 0)(0ωω。

(2)虽然输入信号)(sin )(2t u t t x ⋅=貌似一个单频信号,但由于)(t u 的存在而使得该信号并不是一个单频信号,因此,本题需要用傅里叶变换的方法求解。

为此,先求出输入信号的傅里叶变换[][][][][]2211)1()1(2)(1)1()1(21)(sin 21)(sin )(ωωδωδωωπδωωδωδπππω-+--+=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+*--+=*=⋅=j j j t u f t f t u t f j X于是,系统响应[][]⎭⎬⎫⎩⎨⎧-+-++-=-⎭⎬⎫⎩⎨⎧-+--+==22221)1()1(22)2(11)1()1(2)()()(ωωωδωδπωωωδωδπωωωj j j j H j X j Y求其逆变换而得系统响应)(cos 2)(2t u t t y ⋅-=(3)和上面求解的方法相同,由于)3(1)(3ωωωj j j X +=,故ωωωωj j H j X j Y +-==32)()()(33求逆变换而得系统响应)(2)(33t u e t y t --=(4)由于ωωj j X +=21)(4,故ωωωωωj j j H j X j Y +-==22)()()(44为求得逆变换,需要对此式进行如下分解:⎪⎪⎭⎫⎝⎛+--=+-=ωωωωj j j j Y 221222)(4 因此,系统响应为)(4)(2)(24t u e t j y t -+-=δω实际上,由于本例系统的频率响应ωωj j H 2)(-=,联想到傅里叶变换的微分性质可以知道,这个系统是一个微分系统,其响应就是对输入信号进行微分后再乘以-2。

例如,在题(2)中,)(sin )(2t u t t x ⋅=,故系统响应[])(cos 2)(sin 2)(2)(22t u t t u t dtddt t dx t y ⋅-=⋅-=-= 同样,对其他几个小题也可用此法求出,所得结果相同。

例5.3 调幅信号通过贷通滤波器的响应已知带通系统的频率响应为()()4410111011)(+++-+=ωωωj j j H(1)求系统的冲激响应)(t h ;(2)粗略画出ω)(j H 幅频特性和相频特性曲线;(3)若系统激励为tt t t x 410cos 3cos 31cos 1)(⎪⎭⎫⎝⎛-+=,求系统响应)(t y 。

解 在“信号与系统”教材中,一般只对低通滤波器的特性比作比较详细的讨论,而对带通和高通未做讨论。

这样安排是的原因是因为带通和高通滤波器的特性与低通滤波器有着密切的关系。

本例将讨论调幅信号通过带通滤波器后响应的求解方法,并说明带通滤波器和低通滤波器之间的联系。

(1)本题冲击响应应有多种求法,这里用卷积的方法求解。

设()ωωjjH+=111,则()()()()[]4411010++-*=ωδωδωωjHjH于是,利用频域卷积性质求得系统冲击响应()()[]()()[]()()[]{}()ttuefjffjHft ht444114411110cos2101011210102-----=++-⎥⎦⎤⎢⎣⎡+=++-=ωδωδπωωδωδωπ这个结果表明,带通滤波器的冲击响应()t h是冲击响应()th1对载波信号t410cos进行调制的结果。

(2)如果直接从()ωjH的表达式画出系统的幅频和相频特性曲线是比较麻烦的,然而,从题(1)的求解可以知道,()ωjH是对()ωjH1进行频移的结果。

因此,我们可以先画出()ωjH1的幅频和相频特性(图5.2),然后将它们分别搬移到中心频率srad/104±=ω处,从而得到()ωjH的频谱,如图5.3所示。

为画出()ωj H 1的频谱,可将()ωj H 1表示为()()ωωωωarctan 211111j e j j H -+=+=其幅频和相频特性分别是()2111ωω+=j H ,()()ωωϕarctan 1-=j从图5.2和图5.3可以看到,()ωj H 1是一个低通滤波器,而()ωj H 是一个带通滤波器。

这表明,通过调制可以将一个低通滤波器转换为一个带通滤波器。

通常将这种低通滤波器称为带通滤波器的等效低通滤波器。

(3)本题将介绍一种求带通滤波器响应的简单方法。

从题中所给条件可知,激励信号是一个调频符号,其基带信号有直流以及频率分别为1rad/s 和3rad/s 的余弦信号组成,而载波频率为410。

对于这种载波频率远远高于基带频率的信号我们称之为窄带调幅信号,而带通滤波器对这种窄带调幅信号的响应可以利用等效低通滤波器对基带信号的处理结果。

具体而言,就是先求出低通滤波器对基带信号的响应,然后再将这个响应乘以载波信号,其结果就是调幅信号通过带通滤波器的响应。

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