04傅立叶变换.
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
傅里叶变换4种形式
1 / 24种傅里叶变换形式离散傅里叶变换作为谱分析的重要手段在众多领域中广泛应用.离散傅里叶变换不仅作为有限长序列的离散频域表示法在理论上相当重要，而且由于存在计算离散傅里叶变换的有效快速算法，因而离散傅里叶变换在各种数学信号处理的算法中起着核心作用.连续傅里叶变换FT当x(t)为连续时间非周期信号，而且满足傅里叶变换条件，它的傅里叶变换为X(j Ʊ).x(t)与X(j Ʊ)之间变换关系为傅里叶变换对：⎰∞∞-Ω=Ωdt e t x j X t j )()( ⎰∞∞-ΩΩΩ=d e j X t x t j )(21)(π 傅里叶变换的结果通常是复数形式，其模为幅度谱，其相位为相位谱.连续时间傅里叶变换的时间频域都连续.连续傅里叶变换级数FS当~x 是周期为T 的连续时间周期信号，在满足傅里叶级数收敛条件下，可展开成傅里叶级数，其傅里叶级数的系数为X(jk 0Ω).其中，T π20=Ω,单位为rad/s ，称作周期信号的基波角频率，同时也是离散谱线的间隔.)(~t x 与)(0Ωjk X 之间的变换关系为傅里叶级数变换对：dt e t x T jk X T T t jk ⎰-Ω-=Ω22~00)(1)( t jk k e jk X t x 0)(21)(0Ω∞-∞=∑Ω=π时域波形周期重复，频域幅度谱为离散谱线，离散谱线频率间隔为模拟角频率0Ω=T π2.幅度谱|)(0Ωjk X |表明连续时间周期信号是由成谐波关系的有限个或者无限个单频周期信号t jk e 0Ω组合而成，其基波角频率为0Ω，单位为rad/s.离散时间傅里叶变换DTDT当x(n)为离散时间非周期信号，且满足离散时间傅里叶变换条件，其离散时间傅里叶变换为)(ωj e X .x(n)与)(ωj e X 之间变换关系为离散时间傅里叶变换对:∑∞∞--=n nj j e n x e X ωω)()(ωπωππωd e e X n x n j j ⎰-=)(21)(时域波形以抽样间隔s T 为时间间隔离散化，而频域频谱图则是连续的，且以数字角频率2π为周期化.离散傅里叶级数DFS当~x (n)为离散时间周期为N 的周期信号，可展开成傅里叶级数，其傅里叶级数系数为)(~k x .~x (n 与))(~k x 之间变换关系为离散傅里叶级数变换对：∑-=-=102~~)()(N n nk N j en x k X π -∞<k<∞∑-==102~~)(1)(N k nk N j ek X N n x π时域与频域都离散且周期.时域波形以N 为周期，以抽样间隔s T 为时间间隔离散化.频域频谱图|)(~k X |以N 为周期，离散谱线间隔为数字角频率Nπ2，对应模拟角频率为s NT π2.频谱图表明离散时间周期信号是由成谐波关系的有限个角频周期序列kn N je π2组合而成，基波频率为N π2，单位为rad/s-----精心整理，希望对您有所帮助!。
完整版常用傅立叶变换表
xinc(出)
同
产(5
变换10的频域对应.矩形函数是理 想的低通滤波器,sinc函数是这类 滤波器对反因果冲击的响应.
11
siii〞(出
6'tri(0
tri是三角形函数
12
tri(tzZ)
Lsmc2图
变换12的频域对应
13
高斯函数exp( - at2)的傅里叶 变换是他本身.只有当Re( a) > 0时,这是可积的.
24
1
-f7T-sgn(/)
止匕处sgn(⑴)为符号函数;注意止匕变 换与变换7和24是一致的.
25
1
1
变换29的推广.
E(昌6gli0
26
后gn(£)
1i^L
变换29的频域对应.
27
U(Q
此处u(t)是单位阶跃函数;此变换 根据变换1和31得到.
时域信号
弧频率表小的 傅里叶变换
注释
/ kG(3)£3面
g⑴三,27r /-co
劭4?圾3M
1
匕g⑴ +6.h(t)
R・G(f) +b・H(力
线性
2
g(£ —s
)
e-t27rafG(f)
时域平移
3
网g⑴
卜〔〜霜
频域平移,变换2的频域对应
4
皿出〕
如果
m值较大,那么g〔出〕会收缩
ES
工G〔竺〕到原点附近,而।&1口,会扩散并变得扁平.当|a|趋向 无分时,成为Delta函数.
5
幽
k-/)i
傅里叶变换的二元性性质.通过 交换时域及量力和频域发量3得到.
6
即g(t)dtn
傅里叶变换
=
−∞ +∞
f (x − x0)e−iξxdx
=
−∞
f (τ )e−iξτ e−iξx0 dx.
类似地也可证明第二式成立. 证毕.
ˆ(ξ ) = F [f (x)] a = 0 为 常 3. 相 似 性 质 设 f 数, 则 1ˆ ξ F [f (ax)] = f ( ) a a 特别地， 若 取 a = −1, 则 可得翻转公式 ˆ(−ξ ) F [f (−x)] = f
+∞ +∞
1
∞
kπx
kπx
{
−∞ −∞
ˆ(ξ )e−iξx dx}f (ξ )eiξx dξ . f
+∞ −∞
ˆ(ξ ) = F [f (x)] = f
f (x)e−iξx dx .
ˆ(ξ ) 的 傅 里 叶 逆 变 换 记 作 f f (x) = F
−1
ˆ(ξ )] = [f
1 2π
+∞ −∞
ˆ(ξ )eiξx dξ . f
7
(a) lim δ (x − x0) =
→0+
+∞ 0
+∞
x = x0 x = x0
(b)
lim
→0+
δ (x − x0)dx = 1
−∞
定 理 (筛 选 性 质) 对 在 点 a < x0 < b 的 邻 域 内 连续的任 意函数 ϕ(x) 有
b
δ (x − x0)ϕ(x)dx = ϕ(x0)
sinat πt
的傅里叶变
4
ˆ(ξ ) = f F
−1
a −a
e
−iξt
dt = − 1 2π
傅里叶变换常用公式
傅里叶变换常用公式1. 简介傅里叶变换是一种重要的数学工具，用于将一个信号从时域转换到频域。
它常被应用于信号处理、图像处理、通信等领域。
本文将介绍傅里叶变换的基本概念和常用公式。
2. 傅里叶级数傅里叶级数是傅里叶变换的基础，它用于将周期信号表示为一系列正弦和余弦函数的和。
傅里叶级数的公式如下：傅里叶级数公式傅里叶级数公式在上述公式中，f(t)表示周期为T的函数，a0是直流成分，ak和bk是傅里叶系数。
3. 傅里叶变换傅里叶变换是将非周期信号表示为一组连续的频谱的过程。
傅里叶变换的公式如下：傅里叶变换公式傅里叶变换公式在上述公式中，F(w)表示频域信号，f(t)表示时域信号，j是虚数单位。
4. 反傅里叶变换反傅里叶变换是将频域信号恢复为时域信号的过程。
反傅里叶变换的公式如下：反傅里叶变换公式反傅里叶变换公式在上述公式中，F(w)表示频域信号，f(t)表示时域信号。
5. 常见傅里叶变换公式下面列举了一些常见的傅里叶变换公式：5.1 正弦函数的傅里叶变换正弦函数的傅里叶变换的公式如下：正弦函数的傅里叶变换公式正弦函数的傅里叶变换公式在上述公式中，f(t)是正弦函数，F(w)是其频域信号。
5.2 余弦函数的傅里叶变换余弦函数的傅里叶变换的公式如下：余弦函数的傅里叶变换公式余弦函数的傅里叶变换公式在上述公式中，f(t)是余弦函数，F(w)是其频域信号。
5.3 矩形脉冲的傅里叶变换矩形脉冲的傅里叶变换的公式如下：矩形脉冲的傅里叶变换公式矩形脉冲的傅里叶变换公式在上述公式中，f(t)是矩形脉冲，F(w)是其频域信号。
5.4 高斯函数的傅里叶变换高斯函数的傅里叶变换的公式如下：高斯函数的傅里叶变换公式高斯函数的傅里叶变换公式在上述公式中，f(t)是高斯函数，F(w)是其频域信号。
6. 结论傅里叶变换是一种非常强大的数学工具，用于将信号从时域转换到频域。
本文介绍了傅里叶级数、傅里叶变换和反傅里叶变换的基本公式，并列举了一些常见的傅里叶变换公式。
狄利克雷条件
间断点
间断点是指：在非连续函数y=f(x)中某点处xo处有中断现象，那么，xo就称为函数的不连续点。间断点可以 分为无穷间断点和非无穷间断点，在非无穷间断点中，还分可去间断点和跳跃间断点。如果极限存在就是可去间 断点，不存在就是跳跃间断点。
几种间断点常见类型。
可去间断点：函数在该点左极限、右极限存在且相等，但不等于该点函数值或函数在该点无定义。如函数y= （x^2-1)/(x-1)在点x=1处。
跳跃间断点：函数在该点左极限、右极限存在，但不相等。如函数y=|x|/x在点x=0处。
无穷间断点：函数在该点可以无定义，且左极限、右极限至少有一个不存在，且函数在该点极限为∞。如函 数y=tanx在点x=π/2处。
振荡间断点：函数在该点可以无定义，当自变量趋于该点时，函数值在两个常数间变动无限多次。如函数 y=sin(1/x)在x=0处。
①傅里叶变换
①傅里叶变换
②傅里叶逆变换
②傅里叶逆变换
谢谢观看
定义
狄利克雷条件(Dirichlet Conditions) （1 ）在一周期内，连续或只有有限个第一类间断点； （2）在一周期内，极大值和极小值的数目应是有限个； （3）在一周期内，信号是绝对可积的 一般我们遇到的周期信号都能满足狄利克雷条件。 狄利克雷条件是一个信号存在傅里叶变换的充分不必要条件。
背景
傅里叶在提出傅里叶级数时坚持认为，任何一个周期信号都可以展开成傅里叶级数，虽然这个结论在当时引 起许多争议，但持异议者却不能给出有力的不同论据。直到20年后(1829年)狄利克雷才对这个问题作出了令人信 服的回答，狄利克雷认为，只有在满足一定条件时，周期信号才能展开成傅里叶级数。这个条件被称为狄利克雷 条件。
f(t)是t的周期函数，如果t满足狄利克雷条件：在一个以2T为周期内f(X)连续或只有有限个第一类间断点， 附f（x）单调或可划分成有限个单调区间，则F（x）以2T为周期的傅里叶级数收敛，和函数S（x）也是以2T为周 期的周期函数，且在这些间断点上，函数是有限值；在一个周期内具有有限个极值点；绝对可积。则有下图①式 成立。称为积分运算f(t)的傅里叶变换，②式的积分运算叫做F(ω)的傅里叶逆变换。F(ω)叫做f(t)的像函数， f(t)叫做F(ω)的像原函数。F(ω)是f(t)的像。f(t)是F(ω)原像。
详解傅里叶变换公式
详解傅里叶变换公式傅里叶变换（Fourier Transform）是一种将时域信号转换到频域信号的数学方法。
它可以将一个信号分解为不同频率的正弦波之和，从而揭示信号的频率结构。
傅里叶变换在信号处理、图像处理、通信、物理学等领域具有广泛的应用。
首先，我们要理解时域（Time Domain）和频域（Frequency Domain）的概念。
1. 时域：在时域中，信号表示为时间轴上的函数，例如：```f(t) = A * cos(2 * π* t) + B * sin(2 * π* t)```在这个例子中，f(t) 是一个正弦波函数，t 是时间。
2. 频域：在频域中，信号表示为频率轴上的函数，例如：```F(ω) = A * cos(2 * π* ω) + B * sin(2 * π* ω)```在这个例子中，F(ω) 是一个正弦波函数，ω是频率。
傅里叶变换可以将时域信号转换为频域信号，公式如下：```F(ω) = ∫_{-∞}^{∞} f(t) e^(-jωt) dt```其中，F(ω) 是频域信号，ω是频率，t 是时间，j 是虚数单位，e 是自然对数的底数。
傅里叶变换的逆变换公式如下：```f(t) = ∫_{-∞}^{∞} F(ω) e^(jωt) dω```现在，我们来通过一个简单的例子来说明傅里叶变换。
假设我们有一个正弦波信号，如下所示：f(t) = A * sin(2 * π* t) + B * sin(2 * π* t + π/4)```我们可以使用傅里叶变换将其转换为频域信号，如下所示：```F(ω) = A * cos(2 * π* ω) + B * cos(2 * π* ω+ π/2)```通过傅里叶变换，我们可以看到信号中包含的主要频率成分。
例如，在这个例子中，我们可以看到信号主要包含两个频率成分：一个是A = 1，ω= π/2 的正弦波，另一个是B = 1，ω= π/4 的正弦波。
傅里叶变换的相关性
正弦变换是傅里叶变换的另一种扩展， 它使用正弦函数而不是余弦函数来分 析信号。正弦变换在信号处理中也有 重要的应用，尤其是在雷达信号处理 和通信信号处理中。
小波变换
• 小波变换是一种时间-频率分析方法，它使用小波函数来分析信号。小波变换在信号处理中具 有许多优点，例如能够提供多尺度的信号分析、能够检测信号的突变等。小波变换在图像处 理、语音识别、雷达信号处理等领域有广泛的应用。
详细描述
当信号的频率成分接近时，它们在频域中会产生重叠，导致 在时域中无法分辨原始信号中的各个成分，这种现象被称为 混叠现象。为了减少混叠现象，需要选择合适的采样频率和 采样点数，以避免频率成分重叠。
频率泄漏
总结词
频率泄漏是指在进行傅里叶变换时，由于信号的非理 想性，导致频谱能量泄漏到其他频率分量中。
• · 小波变换是一种时间-频率分析方法，它使用小波函数来分析信号。小波变换在信号处理中 具有许多优点，例如能够提供多尺度的信号分析、能够检测信号的突变等。小波变换在图像 处理、语音识别、雷达信号处理等领域有广泛的应用。
Z变换
• Z变换是一种复数域的数学工具，它可以用来分析离散时 间信号。Z变换在数字信号处理中具有重要的作用，它可 以用来分析系统的稳定性、求解差分方程等。Z变换在控 制系统、数字滤波器设计等领域有广泛的应用。
详细描述
移位性质是傅里叶变换的一个重要特性，它表明信号在时间轴上的平移不会改变其频域 表示。这一性质在信号处理中非常重要，例如在通信系统中的抽样定理、滤波器设计等
方面都有广泛应用。
微分和积分性质
总结词
微分和积分性质是指傅里叶变换具有微分和 积分运算的特性，即对 $f(t)$ 进行微分或 积分后进行傅里叶变换，可以得到原函数 $f(t)$ 的傅里叶变换乘以复数共轭或实部或 虚部的结果。
常用傅里叶变换公式大全
常用傅里叶变换公式大全傅里叶变换是一种重要的数学工具，它可以将时域信号转换为频域信号，从而更好地理解信号的特性。
下面就是常用的傅里叶变换公式大全：1、傅里叶变换：$$F(u)=\int_{-\infty}^{\infty}f(x)e^{-2\pi iux}dx$$2、傅里叶反变换：$$f(x)=\int_{-\infty}^{\infty}F(u)e^{2\pi iux}du$$3、离散傅里叶变换：$$F(u)=\sum_{n=-\infty}^{\infty}f(n)e^{-2\pi iun}$$4、离散傅里叶反变换：$$f(n)=\frac{1}{N}\sum_{u=-\infty}^{\infty}F(u)e^{2\pi iun}$$5、快速傅里叶变换：$$F(u)=\sum_{n=0}^{N-1}f(n)W_N^{nu}$$6、快速傅里叶反变换：$$f(n)=\frac{1}{N}\sum_{u=0}^{N-1}F(u)W_N^{-nu}$$7、离散余弦变换：$$F(u)=\sum_{n=0}^{N-1}f(n)\cos\frac{(2n+1)u\pi}{2N}$$8、离散余弦反变换：$$f(n)=\frac{1}{N}\sum_{u=0}^{N-1}F(u)\cos\frac{(2n+1)u\pi}{2N}$$9、离散正弦变换：$$F(u)=\sum_{n=0}^{N-1}f(n)\sin\frac{(2n+1)u\pi}{2N}$$10、离散正弦反变换：$$f(n)=\frac{1}{N}\sum_{u=0}^{N-1}F(u)\sin\frac{(2n+1)u\pi}{2N}$$以上就是常用的傅里叶变换公式大全，它们可以帮助我们更好地理解信号的特性，并且可以用来解决许多实际问题。
因此，傅里叶变换在科学研究和工程应用中都有着重要的作用。
傅里叶变换简表
傅里叶变换简表
傅里叶变换（Fourier Transform）是一种将信号从时域（时间域）转换到频域（频率域）的数学方法。
傅里叶变换在信号处理、图像处理、通信等领域都有广泛的应用。
下面是傅里叶变换的简表：
傅里叶变换函数：
傅里叶变换F(k) = ∫[f(x) * e^(-2πikx)] dx
反变换函数：
反傅里叶变换f(x) = ∫[F(k) * e^(2πikx)] dk
常见信号的傅里叶变换：
1. 矩形函数（方波）的傅里叶变换：
F(k) = T * sin(πkT) / (πk)
2. 三角波的傅里叶变换：
F(k) = 2AT * sinc(2πATk)
3. 周期函数的傅里叶级数展开：
f(x) = a0 + Σ(an * cos(nωt) + bn * sin(nωt))
4. 高斯函数的傅里叶变换：
F(k) = σ * sqrt(2π) * e^(-π^2σ^2k^2)
5. 常见频率域运算的傅里叶变换：
a. 时移：f(x - x0) 的傅里叶变换F(k) * e^(2πikx0)
b. 频移：e^(2πik0x) 的傅里叶变换 F(k - k0)
c. 放大：f(ax) 的傅里叶变换 F(k/a) / a
d. 缩小：f(bx) 的傅里叶变换 F(k/b) * b
这只是一些傅里叶变换的简单例子，实际上傅里叶变换的应用十分广泛，还有很多复杂的数学关系和公式。
需要根据具体的问题和需求来进行深入研究和学习。
傅里叶变换Fouriertransform
傅立叶变换
例题2 将矩形脉冲 f (t) = h rect(t/2T)展开为傅立叶积分。 解： 先求出 f (t) 的傅立叶变换 代入傅立叶积分公式，得
例题3 求对称指数函数f(t)的傅立叶变换 傅立叶变换
狄拉克函数
本章小结
傅立叶级数 周期函数的三角展开公式； 基本三角函数的性质。 傅立叶变换 非周期函数的三角展开公式； 傅立叶变换的性质。 狄拉克函数 狄拉克函数概念； 狄拉克函数性质； 狄拉克函数功能。
作 业
P73 6-2 (3) (1) (3) (1)
实施：
展开公式
困难
展开系数 cn 为无穷小； 幂指数 nx/L 不确定。
解决方法： 把 nπ/L 作为新变量，即定义ωn = nπ/L ； 把 cnL/π作为新的展开系数，即定义F(ωn)=cnL/π. 公式的新形式： 展开公式：
展开系数：
取极限： 傅立叶变换：
傅立叶积分：
傅立叶变换
傅立叶变换
傅立叶变换
傅立叶变换的性质 一般假定 f(x) → F(ω)， g(x) → G(ω) 奇偶虚实性 f(x)为偶函数，F(ω)=∫f(x)cos(ωx)dx/(2π)为实函数； f(x)为奇函数，F(ω)=-i∫f(x)sin(ωx)dx/(2π)为虚函数 线性性质 k f(x) → k F(ω)； f(x)+g(x) → F(ω)+ G(ω) 分析性质 f ’(x) → iωF(ω)；
典型周期函数(周期为2π)
傅立叶级数
添加标题
理论意义：把复杂的周期函数用简单的三角级数表示；
01
添加标题
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。
傅里叶变换及反变换课件
• 傅里叶变换概述 • 傅里叶正变换 • 傅里叶反变换 • 傅里叶变换的应用 • 傅里叶变换的实践操作
目录
01
傅里叶变换概述
傅里叶变换的定义
傅里叶变换是一种数学工具，用于将一个时间域的信号转换为其频域表示。在数 学上，它被定义为函数f(t)与其复指数函数e^(iωt)之间的积分变换。
定义函数
定义需要变换的函数 ，例如正弦函数、余 弦函数等。
进行傅里叶变换
使用fft库中的fft函 数进行傅里叶变换。
绘图
使用matplotlib库将 变换后的结果绘制成 图形。
感谢观看
THANKS
通过傅里叶正变换，可以将一个复杂的信号分解成多个简 单的正弦波分量，每个分量都有自己的频率、幅度和相位 。这种分解方式有助于更好地理解信号的组成和特性，在 信号处理、通信、图像处理等领域有广泛应用。
03
傅里叶反变换
傅里叶反变换的定义
傅里叶反变换是数学和工程领域中常用的工具，用于将频域函数转换回时域函数。 它与傅里叶变换是逆操作，通过傅里叶反变换可以将频域信息还原为时域信息。
积分运算的取值范围是整个实数 轴，代表着所有可能的频率成分
。
傅里叶反变换的物理意义
傅里叶反变换的物理意义在于将频域 信息还原为时域信息，从而可以分析 信号的时域特性。
例如，在音频处理中，傅里叶反变换 可以将音频信号从频域转换回时域， 以便更好地感知声音的细节和变化。
通过傅里叶反变换，可以了解信号在 不同时间点的强度和相位变化，这对 于信号处理和通信系统等领域非常重 要。
数值计算和绘图。
定义函数
定义需要变换的函数，例如正 弦函数、余弦函数等。
进行傅里叶变换
傅里叶变换详解
若函数
以 为周期，即为
的光滑或分段光滑函数，且定义域为 函数族
，则可取三角 (7.1.2)
作为基本函数族，将 级数）
展开为傅里叶级数（即下式右端 (7.1.3)
式（7.1.3）称为周期函数
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
7.3.3 傅里叶变换的三种定义式
在实际应用中，傅里叶变换常常采用如下三种形式，由于 它们采用不同的定义式，往往给出不同的结果，为了便于相互 转换，特给出如下关系式：
1.第一种定义式
2.第二种定义式
3.第三种定义式 三者之间的关系为 三种定义可统一用下述变换对形式描述
特别说明：不同书籍可能采用了不同的傅氏变换对定义， 所以在傅氏变换的运算和推导中可能会相差一个常数倍数比如
这些数值时，相应有不同的频率
和不同的振幅，所以式(7.2.19)描述了各次谐波的振幅随频率变化 的分布情况．频谱图通常是指频率和振幅的关系图. 称为函数
的振幅频谱（简称频谱）.
若用横坐标表示频率 ，纵坐标表示振幅 ，把点
用图形表示出来，这样的图
形就是频谱图. 由于
,所以频谱 的图形是
不连续的，称之为离散频谱．
利用三角函数族的正交性，可以求得(7.1.3)的展开系数为
（7.1.4）
其中
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
满足条件：
(1)处处连续，或在每个周期内只有有限个第一类间断点； （2）在每个周期内只有有限个极值点，则级数（7.1.3）收敛，
傅里叶变换常用公式大全
傅里叶变换常用公式大全
傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的数学工具。
以下是傅里叶变换的常用公式：
1. 傅里叶变换公式：
F(ω) = ∫[−∞,+∞] f(t) e^(-jωt) dt
f(t) = ∫[−∞,+∞] F(ω) e^(jωt) dω
2. 傅里叶变换的线性性质：
F(a*f(t) + b*g(t)) = a*F(ω) + b*G(ω)
3. 傅里叶变换的频移性质：
F(f(t - τ)) = e^(-jωτ) F(ω)
4. 傅里叶变换的时移性质：
f(t - τ) = F^(-1)(ω) e^(jωτ)
5. 傅里叶变换的尺度变换性质：
F(f(a*t)) = (1/|a|) F(ω/a)
6. 傅里叶变换的对称性质：
F(-t) = F^*(ω)
f(-ω) = F^*(-t)
7. 傅里叶变换的卷积定理：
F(f * g) = F(f) * F(g)
8. 傅里叶变换的相关定理：
∫[−∞,+∞] f(t)g*(t) dt = 1/2π ∫[−∞,+∞]
F(ω)G^*(ω) dω
9. 傅里叶变换的能量守恒性质：
∫[−∞,+∞] |f(t)|^2 dt = 1/2π ∫[−∞,+∞]
|F(ω)|^2 dω
10. 傅里叶变换的Parseval定理：
∫[−∞,+∞] f(t)g*(t) dt = 1/2π ∫[−∞,+∞]
F(ω)G^*(ω) dω
以上是傅里叶变换的一些常用公式，可以用于分析和处理信号的频谱特性。
在实际应用中，根据具体问题选择合适的公式进行计算和推导。
傅里叶变换 - 维基百科,自由的百科全书
代表狄拉克δ函数分布.这 个变换展示了狄拉克δ函数的重 要性：该函数是常函数的傅立叶 变换
变换23的频域对应
由变换3和24得到.
由变换1和25得到，应用了欧拉 公式:
由变换1和25得到
这里, 是一个自然数. 是狄拉克δ函数分布的
阶微分。这个变换是根据变换7 和24得到的。将此变换与1结合 使用，我们可以变换所有多项 式。
7/8
三元函数
时域信号
角频率表示 的
傅里叶变换
参见
正交变换 傅里叶级数 连续傅里叶变换 离散时间傅里叶变换 离散傅里叶变换 傅里叶分析 拉普拉斯变换 小波变换
参考资料
弧频率表示的 傅里叶变换
注释
此球有单位半径；fr是频率矢量的量值 {fx,fy,fz}.
1. ^ 林家翘、西格尔著《自然科学中确定性问题的应用数学》，科学出版社，北京。原版书名为C. C. Lin & L. A. Segel, Mathematics Applied to Deterministic Problems in the Natural Sciences, Macmillan Inc., New York, 1974
时频分析变换
小波变换，chirplet转换和分数傅里叶变换试图得到时间信号的频率信息。同时解析频率和时间的能力在数学上受不确 定性原理的限制。
傅里叶变换家族
下表列出了傅里叶变换家族的成员。容易发现，函数在时（频）域的离散对应于其像函数在频（时）域的周期性.反之连 续则意味着在对应域的信号的非周期性.
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其中an和bn是实频率分量的振幅。
傅里叶分析最初是研究周期性现象，即傅里叶级数的，后来通过傅里叶变换将其推广到了非周期性现象。理解这种推广 过程的一种方式是将非周期性现象视为周期性现象的一个特例，即其周期为无限长。
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》课件
小波变换具有多尺度分析的特点，能够同时获得 信号在时间和频率域的信息，并且在时频域具有 很好的局部化能力。
应用
在信号处理、图像处理、语音识别等领域广泛应 用。
周期性和共轭对称性
总结词
周期性和共轭对称性是傅里叶变换的重要性质。
详细描述
由于傅里叶变换将时间域的函数映射到频率域，因此频谱具有周期性，即F(ω) = F(ω+2πn)，其中n为整数。此 外，频谱还具有共轭对称性，即F*(ω) = F(-ω)，这意味着频谱在频率轴上关于原点对称。这些性质在信号处理 、图像处理等领域有着广泛的应用。
线性性质
如果a和b是常数，f(t)和g(t)是可傅里叶变换的函数，那么 a*f(t)+b*g(t)也是可傅里叶变换的，并且其频域表示为 a*F(ω)+b*G(ω)。
时移性质
如果f(t)是可傅里叶变换的，那么f(t+a)也是可傅里叶变换 的，并且其频域表示为F(ω)e^(iωa)。
频移性质
如果f(t)是可傅里叶变换的，那么f(t)e^(iω0t)也是可傅里叶 变换的，并且其频域表示为F(ω-ω0)。
04
傅里叶逆变换
傅里叶逆变换的定义
01
傅里叶逆变换是将频域函数转 换为时域函数的过程。
02
它与傅里叶变换是可逆的，即 给定一个频域函数，通过傅里 叶逆变换可以恢复原始的时域 函数。
03
傅里叶逆变换的公式为：f(t) = ∫F(ω)e^(iωt)dω，其中f(t)是 时域函数，F(ω)是频域函数。
傅里叶逆变换的性质
在图像处理中的应用
图像频域滤波
通过傅里叶变换将图像从空间域 转换到频域，可以在频域中对图 像进行滤波处理，如去除噪声、
《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
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傅里叶变换定理（5）
（6）傅里叶积分定理：在函数 g x,y 的各个连续点上有
F -1 F g x,y FF
-1
gx,y gx,y
FF g x,y F -1 F -1 g x,y g x, y
对函数相继进行正变换和逆变换，重新得到原函数；而 对函数相继进行两次正变换或逆变换，得到原函数的 “倒立像”。
Fg x* hx G f x H f x
即，空间域两函数的卷积的傅里叶变换对应着两者变换式的乘积
Fg xhx G f x * H f x
而且，空间域两函数的乘积的傅里叶变换对应着两者变换式的卷积
卷积定理为傅里叶变换的计算提供了另一个方便的途径。
二维不变线性系统的传递函数
如果不变线性系统的输入是空域函数，其傅里叶变换为
F f x , f y f x, y exp j f x x f y y d xdy
同时输出函数和脉冲响应函数的傅里叶变换分别为
G f x , f y g x, y exp j f x x f y y d xdy
根据卷积定理有
Hfx, fy
hx, y exp j f
x
x fy
y d xdy
即
G f x , f y H f x , f y F f x , f y
Hfx, fy
G f x , f y
称做不变线性系统的的传递函数
f x, y
F f
x
df x df y , f y exp j2 π f x f y x y
傅里叶反变换记作
F -1 F f x ,f y
傅里叶频谱概念和狄里赫利条件
根据欧拉公式， exp j2π f x x f y y 是频率为 f x , f y 的余（正）弦函数。傅里叶反变换式表示函数 f x,y 是各种频率为 f x , f y 的余（正）弦函数的叠加，叠加 时的权重因子是 f x,y 。因此傅里叶变换 F f x , f y 常称为函数的频谱 傅里叶变换存在的充分条件有若干形式，绝对可积和 狄里赫利条件是其中一种 狄里赫利条件可具体表述为：“在任一有限矩形区域 里，必须只有有限个间断点和有限个极大极小点，而 且没有无穷大间断点”
傅里叶变换
G f F g x
g xexp- j2f xdx
(傅立叶变换)
g x F 1 G f G f exp j2πf x df
(傅立叶逆变换)
傅里叶变换定理（1）
（1）线性定理：如果
Fg x G f x , Fhx H f x
（波的叠加原理） 则有 Fgx hx G f x H f x
（2）相似性定理：如果 （缩放和反演定理） 则有
Fg x G f x
（单缝衍射，缝窄衍射变宽）
1 fx F g ax G a a
傅里叶变换定理（2）
（3）位移定理：如果
Fg x G f x
则有 Fg x a G f x exp j 2f x a
，函数在空域中的平移，带来频域中的相移
同时
Fg xexp j 2f a x G f x f a
，函数在空域中的相移，带来频域中的平移
空间频率的两种意义
空间频率类似于时域函数的时间频率，时间倒数称作频率，长度倒数 称作空间频率，即在单位长度内周期函数变化的周数 信息光学中有两种空间频率，一种是对二维图象进行频谱分析得到的 图象频谱对应的空间频率，这是一种空间强度分布，其大小是没有限 制的，可以是无穷大 另一种是对电磁波场进行频谱分析得到的平面波对应的空间频率，因 为电磁波在均匀介质中波长是常数，在其传播方向上空间频率是不变 的。因而其对应在三维空间坐标上的每个方向的空间频率（单位为： 光波数/mm ）表示出的意义实际上是电磁波的传播方向，或其传播方 向与坐标轴的夹角，而且大小受到光波长的限制，最大是波长的倒数。 下章再详细讲这两者区别
二维傅里叶变换定义
若函数 f x,y 在整个平面上绝对可积且满足狄里赫利条件,其傅 里叶变换定义为
F f x ,f y f x,y exp - j2π f x x f y y dxdy
傅里叶变换记作 F f x,y 函数 F f x ,f y 的傅里叶反变换为
关于存在性的两点说明
在应用傅里叶变换的各个领域中的大量事实表明，作为时间或空间函 数而实际存在的物理量，总具备傅里叶变换存在的基本条件。可以说， 物理上的可能性是傅里叶变换存在的充分条件。因此，从应用角度来 看，可以认为傅里叶变换总是存在的
在应用问题中，也常遇到一些理想化的函数，例如余（正）弦函数、 阶跃函数以至最简单的常数等。它们都是光学中经常用到的，而且都 不能满足傅里叶变换的存在条件，在物理上也不可能严格实现。对于 这一类函数可以借助于函数序列极限的概念定义其广义傅里叶变换 可以认为，本书内涉及的函数都存在相应的傅里叶变换，只是有狭义 和广义的区别
傅里叶变换定理（3）
（4）帕色伐（Parseval）定理： Fg x G f x 如果 则有：
g x dx G f x df x
2 2
该定理表明信号在空域和时域的能量守恒。
傅里叶变换定理（4）
（5）卷积定理：如果
则有
Fg x G f x , Fhx H f x
F fx , f y
传递函数的意义
空间频谱是基元函数的线性组合中对应的权重因子 • 输入和输出空间频谱之比表达了系统对于输入函数中不 同频率的基元函数的作用，也就是系统在把输入“传递” 为输出过程中的作用，因而称为传递函数 传递函数一般是复函数，其模的作用是改变输入函数各 种频率基元成分的幅值大小，其幅角的作用是改变这些 基元成分的初位相 传递函数的模称作振幅传递函数，传递函数的幅角称作 位相传递函数