概述
1.FS(傅里叶级数)
应用场景:时域周期连续信号,对应频谱非周期离散
任意连续周期信号均可用三角函数的线性组合来表示
我们默认信号周期为 2π,周期记作T1。 故 f(t)可以频谱看作由无限个频率为0,w,2w,3w....的正弦和余弦信号组成。
故FS的时域是周期连续信号,对应频谱为非周期离散的。
注:两周期信号相加,当且仅当两个周期信号周期之比为有理数时,相加之和才为周期信号。
举例来说:
它的时域信号是周期且连续的,而他的频率有w,2w组成,是离散且非周期的。
下面来图例来说:
对于傅里叶的公式,我们习惯用复数形式展开,即复数形式的傅里叶级数展开形式为
2.FS(连续时间傅里叶变换)
应用场景:时域非周期连续信号,对应频谱非周期连续
对于非周期的连续信号,我们可以将其看作周期为无限大的周期信号,即T1趋于正无穷。这可以看作是傅里叶级数的推广,仍能用傅里叶级数展开,不过我们需要考虑极限的情况了。
可以写出复数形式的连续时间傅里叶变换展开形式
我们可以明显的发现,相对于傅里叶级数的展开式,w1由求和变为积分了,频率也由nw1变为了w,即由于T1趋于无穷而导致的(w1=2π/T1)。
下面用一个周期内的方波信号来说明:
对比傅里叶级数的频谱图,可以发现该图为其的包络。
3.DTFT(离散时间傅里叶变换)
应用场景:时域非周期离散信号,对应频谱周期连续
对于非周期离散信号可由非周期连续信号在时域上乘上采样函数。注:采样函数的频谱还是采样函数。
如果在时域上采样函数的脉冲间隔为Ts,那它的频域脉冲间隔为ws=2π/Ts。
注:1. 时域相乘为频域卷积。
2. 一个函数与冲激函数卷积相当于把它搬到冲激函数所在位置。
频谱是周期连续的。周期是由采样导致的,连续是非周期连续函数导致的。
复数形式的离散时间傅里叶变换展开形式
这里我们可以看到,正变换式为级数求和,逆变换式是求积分。这也表明时域是离散的,频域是连续的。
下面我将用傅里叶变换之间的关系来引出DFT,DFS.
1.由傅里叶变换(FT)演化出离散时间傅里叶变换(DTFT)
傅里叶变换:
由采样定理知,序列可以看作在满足采样定理的条件下对连续信号进行采样得到
将时域间隔单位归一化后
上式是将连续傅里叶变换中的时域信号进行离散化后得到,称离散时间傅里叶变换。下面我们将频域信号进行离散化。演化出DFT。
由于特殊符号不容易用键盘打出,下面采用特殊编辑器导出图片来说明。
2.离散时间傅里叶变换(DTFT)演化出离散傅里叶变换(DFT)
上式在频域内也是离散且有限的,给出的是非周期离散序列的离散傅里叶变换。
3.傅里叶级数(FS)演化出离散傅里叶级数(DFS)
上式即离散傅里叶级数
4 离散傅里叶级数(DFS)演化出离散傅里叶变换(DFT)
上式本质上与离散傅里叶变换(DFT)相同,仅差一个1/N。由此可见,离散傅里叶变换(DFT)可以从DTFT延伸而来,也可以认为是从DFS演变得到。
下面用图来展示它们之间的关系
可以观察到:除了截取周期的DFT,计算公式带积分的是非周期的,计算公式带累加符号的是周期的。
结合前述特性图示可知,除离散傅里叶变换外,若某个信号在时域(或频域)内是周期的,则经变换 (或反变换)后其变换结果在频域(或时域)内是离散的;若信号在时域(或频域)内是离散的,则其变换(或反变换)结果在频域(或时域)内是周期的。周期性和离散性呈现出对偶关系。
离散傅里叶变换(DFT)提供了一种在时域和频域内均是离散的信号变换方法。
计算机一般处理的都是离散信号,离散傅里叶变换就很符合这个特点。
参考原文链接:http://t.csdn.cn/8N1dO
最后
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