傅里叶级数变换.ppt
合集下载
傅里叶变换及其性质 PPT
f(t) F(j)
也称为时间倒置定理。
5. 对称性
我们知道
S a ( t) 1
-1
1
-2
0
2
t
(a )
g 2( ) 1
- o
( b ) 图2.5-4 取样函数Sa(t) 及其频谱
6. 时域卷积
在信号与系统分析中卷积性质占有重要地位,它将系统 分析中的时域方法与频域方法紧密联系在一起。在时域分析 中, 求某线性系统的零状态响应时,若已知外加信号f(t)及系 统的单位冲激响应h(t), 则有
的关系也可以用一个图绘出。
大家学习辛苦了,还是要坚持
继续保持安静
取样函数定义为
Sa(x) sinx x
这是一个偶函数,且x→0时,Sa(x)=1;当x=kπ时,Sa(kπ)=0。
据此,可将周期矩形脉冲信号的复振幅写成取样函数的形式,即
Fn
E
T
San
2
Sa(x) 1
-3-2 - o
2 3
x
f
(t)
e at
t 0
0
t 0
f (t)
1 e-t (>0)
(0)
F()
1
o
t
o
(a)
(b)
图 2.4-2 单边指数函数e-αt
(a) 单边指数函数e-αt; (b) e-αt的幅度谱
解
F(j) f(t)ejtdt etejtdt
e((jj )t ) 01j
1
jarctan
ea
a22
f(t)lim F nej n t 1F (j )ej td
T n
2
非周期信号的傅里叶变换可简记为
一般来说,傅里叶变换存在的充分条件为f(t)应满足绝对
也称为时间倒置定理。
5. 对称性
我们知道
S a ( t) 1
-1
1
-2
0
2
t
(a )
g 2( ) 1
- o
( b ) 图2.5-4 取样函数Sa(t) 及其频谱
6. 时域卷积
在信号与系统分析中卷积性质占有重要地位,它将系统 分析中的时域方法与频域方法紧密联系在一起。在时域分析 中, 求某线性系统的零状态响应时,若已知外加信号f(t)及系 统的单位冲激响应h(t), 则有
的关系也可以用一个图绘出。
大家学习辛苦了,还是要坚持
继续保持安静
取样函数定义为
Sa(x) sinx x
这是一个偶函数,且x→0时,Sa(x)=1;当x=kπ时,Sa(kπ)=0。
据此,可将周期矩形脉冲信号的复振幅写成取样函数的形式,即
Fn
E
T
San
2
Sa(x) 1
-3-2 - o
2 3
x
f
(t)
e at
t 0
0
t 0
f (t)
1 e-t (>0)
(0)
F()
1
o
t
o
(a)
(b)
图 2.4-2 单边指数函数e-αt
(a) 单边指数函数e-αt; (b) e-αt的幅度谱
解
F(j) f(t)ejtdt etejtdt
e((jj )t ) 01j
1
jarctan
ea
a22
f(t)lim F nej n t 1F (j )ej td
T n
2
非周期信号的傅里叶变换可简记为
一般来说,傅里叶变换存在的充分条件为f(t)应满足绝对
方波信号的傅里叶变换_图文
(4―45)
(4―46)
(4―47)
(4―48) (4―49)
图4.9 单位直流信号及其频谱
符号函数Sgn(t)的频谱函数
例 3.4-7 求符号函数Sgn(t)的频谱函数。
考察例 3.4-4 所示信号f(t)
当α→0时,其极限为符号函数Sgn(t)。因而可以用求f(t)的频 谱函数F(jω)当α→0的极限的方法来求得Sgn(t)的频谱函数。
图 3.8-2 例 3.8-2 (a) 系统组成; (b) s(t)的波形
先求f(t)的傅里叶变换F(jω),由于
再求s(t)的傅里叶变换S(jω)。由于s(t)为周期信号,T=1ms,则 , 因而有
图 3.8-3 y(t)的求解
图 3.4-4 例 3.4-4 (a) 信号f(t); (b) 频谱
解 图示信号f(t)可表示为
(a>0)
门函数的频谱函数
例 3.4-1 图 3.4-1(a)所示矩形脉冲一般称为门函数。其宽度 为τ, 高度为1,通常用符号gτ(t)来表示。试求其频谱函数。
解 门函数gτ(t)可表示为
Байду номын сангаас
图 3.4-1 (a) 门函数; (b) 门函数的频谱; (c) 幅度谱; (d) 相位谱
矩形脉冲信号gτ(t)的频谱
例4―3 求矩形脉冲信号gτ(t)的频谱。
图4.6 矩形脉冲信号及其频谱
解 矩形脉冲信号gτ(t)是一个如图4.6(a)所 示的门函数。其定义为
gτ(t)的傅里叶变换为
(4―36)
(4―37) (4―38) (4―39)
δ(t)的频谱函数
例 3.4-5 求单位冲激函数δ(t)的频谱函数。
图 3.4-5 信号δ(t) (a) 单位冲激信号δ(t); (b) δ(t)的频谱
信号课件第三章傅里叶变换
• 从本章起,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傅里叶级数,然后讨论非周期信号的 傅里叶变换。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。
• 任何周期函数在满足狄义赫利的条件下,可以展成正交函 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”。
T1 T1 T1 2
f (t) sin n1tdt 0
2 T1
a0 T1
2
an T1
2 T1
T21
2 T1
2
f (t)dt
f (t) c
2f T1 0
osn1tdt
(t)dt
4 T1
T1 2
0
f (t) cosn1tdt
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。
α>0
F (w) f (t)e jwt dt ete jwt dt 1
0
jw
f (t) 1
t
F(w) 1
2 w2
1/ F( j)
(
)
arctan(
)
( )
/2
/2
2、双边指数信号
f (t)
f (t) e t α>0
1
2/ F()
F (w) f (t)e jwt dt
dt
E
e jnw1t
/2
E
e jnw1 / 2 e jnw1 / 2
T / 2
T
jnw1
T
/ 2
jnw1
Ts
t
2E T
e jnw1 / 2 e jnw1 / 2 2 jnw1
• 任何周期函数在满足狄义赫利的条件下,可以展成正交函 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”。
T1 T1 T1 2
f (t) sin n1tdt 0
2 T1
a0 T1
2
an T1
2 T1
T21
2 T1
2
f (t)dt
f (t) c
2f T1 0
osn1tdt
(t)dt
4 T1
T1 2
0
f (t) cosn1tdt
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。
α>0
F (w) f (t)e jwt dt ete jwt dt 1
0
jw
f (t) 1
t
F(w) 1
2 w2
1/ F( j)
(
)
arctan(
)
( )
/2
/2
2、双边指数信号
f (t)
f (t) e t α>0
1
2/ F()
F (w) f (t)e jwt dt
dt
E
e jnw1t
/2
E
e jnw1 / 2 e jnw1 / 2
T / 2
T
jnw1
T
/ 2
jnw1
Ts
t
2E T
e jnw1 / 2 e jnw1 / 2 2 jnw1
《高数课件:傅里叶级数与傅里叶变换》
《高数课件:傅里叶级数 与傅里叶变换》
傅里叶级数是数学中的一种重要工具,用于将任意函数展开为三角函数的无 穷级数。本课件将介绍傅里叶级数的定义、应用领域以及性质。
什么是傅里叶级数?
傅里叶级数是将周期函数分解为一组频率不同的正弦和余弦函数的总和。它在信号处理、图像处理等领域有广 泛的应用。
傅里叶级数的性质
线性性质
傅里叶级数具有线性叠加性质,可以对信号进 行加法和乘法操作。
对称性质
有些函数的傅里叶级数具有对称性,可以利用 对称性简化级数的计算。
周期性质
傅里叶级数可以看作是周期函数的频谱表达, 具有与原函数相同的周期。
收敛性质
傅里叶级数在一定条件下收敛,能够逼近原函 数的近似值。
傅里叶变换的定义
傅里叶变换是将一个函数在连续频域和时域之间进行转换的数学工具。它为信号的频谱分析提供了一种强大的 方法。
傅里叶变换的频谱解释
频域 高频成分 低频成分 频谱幅度 频谱相位
时域 快速变化的信号 缓慢变化的信号 信号幅度的变化情况 相邻波形之间的偏移角度
傅里叶变换的应用案例
信号处理
傅里叶变换广泛应用于音频、图 像和视频信号的处理和压缩。
图像处理
傅里叶变换在图像频域滤波、图 像锐化和边缘检测等方面具有重 要作用。
通信系统
傅里叶变换用于信号的调制、解 调以及频谱分析,是现代通信系 统的关键技术之一。
傅里叶级数与傅里叶变换的关系
傅里叶级数是傅里叶变换在周期函数上的特例,是一种将函数展开为频谱成分的方法。
傅里叶级数与傅里叶变换的应用领域
1Hale Waihona Puke 音乐傅里叶变换在音乐信号分析和合成中有广泛 的应用。
2 图像处理
傅里叶级数是数学中的一种重要工具,用于将任意函数展开为三角函数的无 穷级数。本课件将介绍傅里叶级数的定义、应用领域以及性质。
什么是傅里叶级数?
傅里叶级数是将周期函数分解为一组频率不同的正弦和余弦函数的总和。它在信号处理、图像处理等领域有广 泛的应用。
傅里叶级数的性质
线性性质
傅里叶级数具有线性叠加性质,可以对信号进 行加法和乘法操作。
对称性质
有些函数的傅里叶级数具有对称性,可以利用 对称性简化级数的计算。
周期性质
傅里叶级数可以看作是周期函数的频谱表达, 具有与原函数相同的周期。
收敛性质
傅里叶级数在一定条件下收敛,能够逼近原函 数的近似值。
傅里叶变换的定义
傅里叶变换是将一个函数在连续频域和时域之间进行转换的数学工具。它为信号的频谱分析提供了一种强大的 方法。
傅里叶变换的频谱解释
频域 高频成分 低频成分 频谱幅度 频谱相位
时域 快速变化的信号 缓慢变化的信号 信号幅度的变化情况 相邻波形之间的偏移角度
傅里叶变换的应用案例
信号处理
傅里叶变换广泛应用于音频、图 像和视频信号的处理和压缩。
图像处理
傅里叶变换在图像频域滤波、图 像锐化和边缘检测等方面具有重 要作用。
通信系统
傅里叶变换用于信号的调制、解 调以及频谱分析,是现代通信系 统的关键技术之一。
傅里叶级数与傅里叶变换的关系
傅里叶级数是傅里叶变换在周期函数上的特例,是一种将函数展开为频谱成分的方法。
傅里叶级数与傅里叶变换的应用领域
1Hale Waihona Puke 音乐傅里叶变换在音乐信号分析和合成中有广泛 的应用。
2 图像处理
《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。
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。
第五章 傅里叶变换85页PPT
f (1) (0) 0 f (1) (l) 0
例1,要求在(- ,)上,f (x)=x2,
展开为Fourier 级数,在本题 展开所得中置 x=0,由此验证:
1212 312 412 122
解:f (x)=x2,为偶函数;bk 0
1
a0
02d313
0
2
3
kx
f(x)a 0 a kco s k 1
★得
bk
1 l
l l
f()sin kd
l
★称
a
、
k
bk
为周期函数的傅里叶系数!
4、狄里希利定理:
若f (x) 满足:
(1)处处连续,或在每个周期有 有限个第一类间断点;
(2)或在每个周期有有限个极值 点,则级数收敛,且
级数和
=
f (x)
1[f(x0)f(x0)] 2
(在连续点x ) (在间断点x )
l
sinx, sin2x, L, sinkx,L
l
l
l
★设f(x)为周期为 2l 的函数将 f (x) 展开
f(x)a 0k 1(akco kls xb ksikn lx)
3、再谈周期函数族的正交性
l 1coksxdx0
l
l
l
kx
1sin dx0
l
l
lcoksxconsxd x0 (k n)
l
lHale Waihona Puke llsiknxsin nxd x0
l
l
l
(k
n)
l kx nx
cos sin d x0
l
l
l
l cos
k
x
第4章傅里叶变换ppt课件
23
例题4.6 求正弦波的频谱
解:
x(t)si n0tej0t
ej0t 2j
1 a1 2 j
a-1
- 1 2j
X(j)j(0)j(0)
可编辑课件PPT
24
ej0t ej0t
x(t)co0st 2
a1
1 2
a-1
1 2
X (j ) ( 0 ) ( 0 )
本例的结论在信号调制理论中有着广泛的应用
可编辑课件PPT
12
例题4.2 求 x(t)(t) 的频谱。
解
X(j)x(t)ejtdt (t)ejtdt
(t)ej0dt1
可编辑课件PPT
13
单位冲激信号的频谱是常数1,或者说,在所有 的频率点上,频谱的值都是恒定的。
这个例子的物理含义非常广泛,它意味着,尖脉 冲信号的频谱非常宽,会对处于不同接收频率的电子 设备产生干扰。
X(jk0)ejk0t
0
面X 积 (jk0)ej k0t 0 k 0
X(j)ejtd
X(jk0)ejk0t0
k
可编辑课件PPT
10
0 0
傅里叶反变换
x(t)21 X(j)ejtd
一种分解
可编辑课件PPT
11
傅里叶变换
频谱
傅里叶正变换
X(j) x(t)ejtdt
F
F1
x(t)X(j) X(j)x(t)
可编辑课件PPT
2
抽样函数或者称为采样函数:
Sa(x) sinx x
S(ax)S(a x) 偶函数
通过罗必塔法则,可以得到
Sa(0) 1
Sa()0
x 抽样函数右边的第一个过零点在
傅里叶级数傅里叶变换拉普拉斯变换 ppt课件
积分变换
2020/4/20
10
积分变换法在电路分析中的应用
模型变换
数学 基础
电路 表现
积分变换
2020/4/20
11
PPT主要内容
4
拉普拉斯变换
3
傅里叶变换
2
傅里叶级数
1
正弦、余弦
2020/4/20
12
PPT主要内容
4
拉普拉斯变换
3
傅里叶变换
2
傅里叶级数
1
正弦、余弦
2020/4/20
13
正弦—>傅里叶级数 周期函数——正弦
45
PPT主要内容
4
拉普拉斯变换
3
傅里叶变换
2
傅里叶级数
1
正弦、余弦
2020/4/20
46
PPT主要内容
4
拉普拉斯变换
3
傅里叶变换
2
傅里叶级数
2020/4/20
14
正弦—>傅里叶级数 周期函数——正弦
一般周期函数
2020/4/20
15
正弦—>傅里叶级数 周期函数——正弦
一般周期函数
2020/4/20
16
正弦—>傅里叶级数 周期函数——正弦
一般周期函数——许多正弦的叠加
傅里叶级数
2020/4/20
17
正弦—>傅里叶级数 周期函数——正弦
高阶动态 模型变换
电路
复频域电路
时域微分 积分变换
方程
频域非微分方程
时域解
反变换
频域解
2020/4/20
4
积分变换法在电路分析中的应用
《高数-傅里叶级数》课件
02
该公式将复杂的函数f(x)表示为简单的三角函数之和,便于分析函数的性质和求 解相关问题。
03
展开公式中的系数a0、an、bn可以通过函数的积分得到。
傅里叶级数的展开步骤
01
第一步是将待展开的函数f(x)进行傅里叶级数的展开,得到展开式。
02
第二步是求解展开式中的系数a0、an、bn,可以通过函数的积分得 到。
傅里叶级数的应用领域
傅里叶级数在数学、物理、工程等领 域有广泛的应用。
在信号处理、图像处理、振动分析、 量子力学等领域,傅里叶级数被用于 分析信号和系统的频率成分,以及进 行频域分析和处理。
02
傅里叶级数的性质
傅里叶级数的收敛性
收敛的条件
傅里叶级数在满足一定条件下收敛, 如狄利克雷条件和黎曼条件等。这些 条件限制了周期函数的波形和振幅, 以确保级数收敛。
傅里叶级数的对称性可以通过数学证明得到。证明过程中需要利用三角函数的 性质和级数的运算规则。
傅里叶级数的周期性
周期性的应用
周期性在信号处理、图像处理等领域中有着广泛的应用。例如,在信号处理中, 可以利用周期性来分析信号的频率成分和周期性变化。
周期性的证明
傅里叶级数的周期性可以通过数学证明得到。证明过程中需要利用三角函数的周 期性和级数的运算规则。
03
第三步是将求解出的系数代入展开式中,得到函数的傅里叶级数展开 式。
04
第四步是利用傅里叶级数的性质和公式,对展开后的函数进行分析和 求解相关问题。
04
傅里叶级数的应用实例
信号处理中的傅里叶级数
信号分析
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 助于信号的频谱分析和特征提取。
傅里叶变换专题教育课件
Ω
-
2
3双边奇指数信号
et
f
(t )
e t
旳傅里叶变换为 :
t 0 t 0
f (t) 1
0
t
F () f (t)e jt dt
-1
0 et e jt dt et e jt dt
0
1
j
2 2 2
| F() |
其幅度频谱和相位频谱为
|
F
()
|
2
2
||
2
() 2
2
0 0
2.在任何有限区间内,只有有限个最大值和最小值。
3.在任何有限区间内,只有有限个不连续点,而且在 每个不连续点上信号都必须取有限值,这时傅里叶 变换收敛于间断点两边函数值旳平均值。
常见非周期信号旳傅里叶变换
1矩形脉冲信号
f(t)
E
E f (t )
0
| t |
2
| t |
2
-
0
t
2
2
E:脉冲幅度,τ:脉冲宽度。其傅里叶变换为
信号可进行傅里叶变换旳条件: 一般来讲,若信号函数满足绝对可积条件,即:
f (t) dt
则信号可进行傅里叶变换。注:此式只是信号函数进行傅里叶变换 旳充分条件。在引入广义函数后,有些不满足此式旳信号函数也能够 进行傅里叶变换。
周期信号旳傅里叶变换:
设有周期性矩形脉冲信号f(t),
E
f (t )
“非周期信号都能够用正弦信号旳 加权积分来表达”——傅里叶旳第 二个主要论点
§3 傅里叶变换
3.2信号旳傅里叶变换 傅里叶变换有下列积分定义:
: 傅里叶正变换公式
F () F [ f (t )] f (t )e jt dt
傅里叶变换课件
快速傅里叶变换的算法原理
快速傅里叶变换(FFT)是一种高效的计算DFT的算法,其基本思想是将DFT运算分解为一系列简单 的复数乘法和加法运算。
FFT算法可以分为基于分治策略的递归算法和基于蝶形运算的迭代算法。其中,递归算法将DFT运算 分解为两个子序列的DFT运算,迭代算法则通过一系列蝶形运算逐步逼近DFT的结果。
,实现图像的压缩。
解压缩
通过插值或重构算法,可以恢复 压缩后的图像,使其具有原始的
质量和细节。
压缩与解压缩算法
常见的压缩与解压缩算法包括 JPEG、PNG等。这些算法在压 缩和解压缩过程中都利用了傅里
叶变换。
06
傅里叶变换在通信系统中的应用
调制与解调技术
调制技术
利用傅里叶变换对信号进行调制,将 低频信号转换为高频信号,以便在信 道中传输。
在频域中,可以使用各种滤波器 对图像进行滤波操作,以减少噪 声、平滑图像或突出特定频率的
细节。
边缘增强
通过在频域中增强高频成分,可以 突出图像的边缘信息,使图像更加 清晰。
对比度增强
通过调整频域中的频率系数,可以 改变图像的对比度,使图像更加鲜 明。
图像的压缩与解压缩
压缩
通过减少图像的频域表示中的频 率系数,可以减少图像的数据量
快速傅里叶变换的应用
• FFT在信号处理、图像处理、语音处理等领域有着广泛的应用。例如,在信号处理中,可以通过FFT将时域信号转换为频域 信号,从而对信号进行频谱分析、滤波等操作。在图像处理中,可以通过FFT将图像从空间域转换到频域,从而对图像进行 去噪、压缩等操作。在语音处理中,可以通过FFT对语音信号进行频谱分析,从而提取语音特征、进行语音合成等操作。
分析、系统优化等。
《傅里叶级数 》课件
信号处理:用于 分析信号的频率 成分,如音频、 视频信号等
工程领域:用于 分析机械振动、 电磁场等物理现 象
数学物理:用于 求解偏微分方程、 热传导等问题
计算机科学:用 于图像处理、数 据压缩等领域
03 傅里叶级数的基本原理
三角函数的定义与性质
三角函数:正弦、余弦、正切、余切、正割、余割 定义:以直角三角形的边长和角度为基础定义的函数 性质:周期性、奇偶性、对称性、单调性 应用:傅里叶级数、信号处理、工程计算等
傅里叶级数的历史背景
傅里叶级数是 由法国数学家 傅里叶在1807
年提出的
傅里叶级数是 傅里叶分析的 基础,是研究 信号处理、图 像处理等领域
的重要工具
傅里叶级数在 数学、物理、 工程等领域有 着广泛的应用
傅里叶级数在 信号处理、图 像处理等领域 的应用,推动 了这些领域的
发展
傅里叶级数的应用领域
06
傅里叶级数的扩展与展 望
傅里叶变换的推广与应用
傅里叶变换在信号 处理中的应用
傅里叶变换在图像 处理中的应用
傅里叶变换在语音 识别中的应用
傅里叶变换在金融 分析中的应用
傅里叶分析在其他数学领域的应用
信号处理:傅里叶变换在信号处理领域有着广泛的应用,如滤波、频谱分析等。 数值分析:傅里叶级数在数值分析中用于求解微分方程、积分等。 概率论与统计学:傅里叶变换在概率论与统计学中用于分析随机信号、随机过程等。 量子力学:傅里叶变换在量子力学中用于描述量子态的演化和测量。
傅里叶级数的收敛性:傅里叶级数在满足一定条件下是收敛的 收敛条件:傅里叶级数的收敛性取决于其系数的绝对值之和是否收敛 证明方法:可以通过积分法、极限法等方法进行证明 收敛速度:傅里叶级数的收敛速度可以通过其系数的绝对值之和的收敛速度来衡量
傅里叶变换详解(课堂PPT)
的拉氏逆变换.
5
7.1 傅里叶级数
本节简明扼要地复习高等数学中的傅里叶级数基本内容
7.1.1 周期函数的傅里叶展开
定义7.1.1 傅里叶级数 傅里叶级数展开式 傅里叶系数
若函数 f ( x )以 2 l 为周期,即为
f(x2l)f(x)
6
的光滑或分段光滑函数,且定义域为 [ l , l ] ,则可取三角
另外需要说明的是,当选取不同的积分区域和核函数时, 就得到不同名称的积分变换:
3
(1)特别当核函数 K(t, )ei(t 注意已将积分参
变量 改写为变量 ),当 a,b,则
F() f(t)eitdt
称函数F ( ) 为函数 f ( t ) 的傅里叶(Fourier)变换,
简称 F ( ) 为函数 f ( t ) f 的傅氏变换.同时我们称 ( t ) 为 F ( ) 的傅里叶逆变换.
7
式(7.1.3)称为周期函数 f ( x ) 的傅里叶级数展开式
(简称傅氏级数展开),其中的展开系数称为傅里叶系数(简 称傅氏系数).
函数族 (7.1.2)是正交的.即为:其中任意两个函数的乘 积在一个周期上的积分等于零,即
8
l 1cos kπx d x 0
l
l
l 1 sin kπx d x 0
l
l
bk
1 l
l l
f (x)sin(kπx)d x l
(7.1.4)
其中
k
2 1
(k 0) (k 0)
关于傅里叶级数的收敛性问题,有如下定理:
狄利克雷(Dirichlet)定理 7.1.1 若函数 f ( x ) 满足条件:
10
(1)处处连续,或在每个周期内只有有限个第一类间断点;
5
7.1 傅里叶级数
本节简明扼要地复习高等数学中的傅里叶级数基本内容
7.1.1 周期函数的傅里叶展开
定义7.1.1 傅里叶级数 傅里叶级数展开式 傅里叶系数
若函数 f ( x )以 2 l 为周期,即为
f(x2l)f(x)
6
的光滑或分段光滑函数,且定义域为 [ l , l ] ,则可取三角
另外需要说明的是,当选取不同的积分区域和核函数时, 就得到不同名称的积分变换:
3
(1)特别当核函数 K(t, )ei(t 注意已将积分参
变量 改写为变量 ),当 a,b,则
F() f(t)eitdt
称函数F ( ) 为函数 f ( t ) 的傅里叶(Fourier)变换,
简称 F ( ) 为函数 f ( t ) f 的傅氏变换.同时我们称 ( t ) 为 F ( ) 的傅里叶逆变换.
7
式(7.1.3)称为周期函数 f ( x ) 的傅里叶级数展开式
(简称傅氏级数展开),其中的展开系数称为傅里叶系数(简 称傅氏系数).
函数族 (7.1.2)是正交的.即为:其中任意两个函数的乘 积在一个周期上的积分等于零,即
8
l 1cos kπx d x 0
l
l
l 1 sin kπx d x 0
l
l
bk
1 l
l l
f (x)sin(kπx)d x l
(7.1.4)
其中
k
2 1
(k 0) (k 0)
关于傅里叶级数的收敛性问题,有如下定理:
狄利克雷(Dirichlet)定理 7.1.1 若函数 f ( x ) 满足条件:
10
(1)处处连续,或在每个周期内只有有限个第一类间断点;
《傅里叶变换详解》课件
单击添加标题
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
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
相关主题
- 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)。
0 , T ,
m n m n
构成
二、信号分解为正交函数
设有n个函数
( t ) , ( t ) , .... , ( t ) 在区间 (t1 , t2 ) 1 2 n
一个正交函数空间。将任一函数 f (t )用这 n 个正交函数的 线性组合来近似,可表示为:
f ( t ) C ( t ) C ( t ) ...... C ( t ) C ( t ) 1 1 2 2 n n j j
(2)正交函数集
( t )......... ( t ) k i 为常数,则称函数集 为区间
1 n
i j 0, (t) (t)dt i j t1 ki 0, i j
t2
[t1 , t 2 ] 内的正交函数集。
(3)完备正交函数集
如果在正交函数集
t2
1
之外不存在函数 ( t )......... ( t ) 1 n
) 在区间 (t0,t0 T
对于复函数:
2 内组成完备正交函数集。 T
( t ) ( i 1 , 2 , ....., n ) 若复函数集 在区间 i
0 ij ( t ) ( t ) dt i t 1 k 0 ij i
t 2 j
(t1 , t2 )
Y j H j F j
4.1 信号分解为正交函数
信号分解为正交函数的原理与矢量分解为正交矢量的
概念相似。
y
A C v C v 1 x 2 y
C 2v y
A
C 1v x
vx,vy
x
为各相应方向的正交单位矢量。
它们组成一个二维正交矢量集。 矢量正交分解的概念可以推广到信号空间,在信号空 间找到若干个相互正交的信号作为基本信号,使得信 号空间中的任意信号均可表示成它们的线性组合。
满足
,则称此复函数集为正 交函数集。
复函数集 {e
t0 T
jnt
} ( n 0 , 1 , 2 , .... ) 在区间
jn t
( t0 , t0 T )
内是完备的正交函数集。
t0
e
jm t
(e
) dt
t0 T
t0
e
j(m n ) t
dt
2 其中 T 。
n ,均
, t2 )内分解为无穷多项
4.2 傅里叶级数
t )f( t mT )在区间 t ,t T 将周期信号 f( 内展开成完 0 0
备正交信号空间中的无穷级数。如果完备的正交函数集 是三角函数集或指数函数集,那么,周期信号所展开的 无穷级数就分别称为“三角形傅里叶级数”或“指数形 傅
在第二章中我们以 t 为基本信号将任意信号进行分解
y t f t h t h t d f f
f t f t t t d f
n j 1
根据最小均方误差原则,可推出:
f( t) ( t) dt 1 C f( t) ( t) dt K ( t ) dt
t 1 i t2 i t2 t 1 2 i i t 1 i t2
式中: K
i
i (t) dt
2 t1
t2
如果分解的项数越多则误差愈小。即 方误差 2 0 ,即 f (t ) 在区间 (t1 之和。
一、正交函数集
(1)正交函数 在 [t1 , t 2 ] 区间上定义的非零实函数
1 ( t )和 2 ( t )
若满足条件
(t) dt 0 (t)
t1 1 2
t2
则函数 1 ( t ) 与 2 ( t ) 为在区间 [t1 , t 2 ] 的正交函数。
] 在区间 [t1 , t 2 上的 n个函数(非 1 (t ) …… n ( t ) ,其中任意两个均满足 零)
里叶级数”,统称为傅里叶级数。 1 ,cos t,cos 2 t, ... ,cos( m t ) , ... t,sin2 t , ... , sin ( n t ), ... sin
{e
jnt
} ( n 0 , 1 , 2 , .... )
t, cos ω , e t 指数函数积分。 sin
j t
具有一定幅度和相位,角频率为的虚指数函数
Fe
j t
作用于LTI连续系统时,所引起的响应(零状态响应)是同 频率的虚指数函数,可表示为:
Ye H j Fe
j t j t
系统的影响表现为频率响应函数 H j ,它是信号角 频率的函数,而与时间t无关,用于系统分析的独立变 量为,故称之为频域分析。
第四章
傅里叶变换和系统的频域分析
本章主要内容:
4.1 信号分解为正交函数 4.2 傅里叶级数 4.3 周期信号的频谱 4.4 非周期信号的频谱(傅里叶变换) 4.5 傅里叶变换的性质 4.6 周期信号的傅里叶变换 4.7 LTI连续系统的频域分析 4.8 取样定理 变换域分析的基本思想仍为:将信号分解为基本信号之和 或积分的形式,再求系统对基本信号的响应,从而求出系统对 给定信号的响应(零状态响应)。
( t ) 满足等式 i 1 , 2 ,......., n t) (t) dt 0 i( t
,则称该函数集为完备正交函数集。
1 , cos t , cos 2 t , ... , cos( m t ) , ... , sin t , sin t ,.. si ( n t ) .
其中h(t)反映了系统的特性。
本章以正弦函数或 e j t (虚指数函数) 为基本信号 任意周期信号可以表示为一系列不同频率的正弦或
jn t 虚指数函数之和。sin ,cos ,e n t n t
n 0 , 1 , 2
任意非周期信号可以表示为一系列不同频率的正弦或虚