傅里叶级数及变换的本质解释和形象阐述

傅里叶级数及变换的本质解释和形象阐述
傅里叶级数及变换的本质解释和形象阐述

傅里叶级数及变换的本质解释和形象阐述

——老师不会这么讲,书上也不会讲很多人学信号与系统、数字信号处理学了几年,关于傅里叶级数和傅里叶变换可能还是一知半解,只能套用公式,根本不理解为什么要这么算,也就是有什么实际含义——可以说,几乎所有信号与系统里面的数学公式都是有实实在在的物理含义的!那么,什么是傅里叶变换,它是怎样一种变换,具体有怎么变换,有没有确切一点或者形象一点的物理解释呢?下面笔者将尝试将自己的理解比较本质和形象地讲出来,形式是思考探讨渐进的模式,也就是我自己的思考过程,希望对大家有所帮助。

首先,要知道傅里叶变换是一种变换,准确点说是投影。傅里叶变换的投影问题,一直想不明白那一系列的正交函数集,到底是什么样一个函数集合,或者说是怎么样的一个空间。所谓三角傅里叶级数当成谐波分析的时候很好理解——同一个时间轴,也就是说同一个维度的分解和叠加,肯定没错,也很实用。但是要是从投影(或者说变换)的角度来说,怎么解释呢?这一系列正弦余弦的函数,在一个区间内,是一个完备的正交函数集,每一个函数所带的系数(或者叫权重),就是原函数在这个函数的方向上的一个投影(说方向不准确,但找不到其他的词)。那么,原函数到底是一个什么样的函数,和各正交基函数又是怎样的一种关系呢?这个投影又是怎么投的呢?三维或者二维空间,一个矢量在各正交基的投影很好理解,那么,傅里

叶变换的正交基函数,也是这样一种相互垂直的关系么???投影也是取余弦值么?

这可以很容易地想清,我们只用余弦或者只用正弦就可以,如cos(2pi*nf0)系列,显然每两个函数图像之间不可能是垂直关系,相反可以看出这是在同一个维度里面的!所以上面两个答案是否定的。

那么,到底是怎么正交、怎么投影的呢。出现这个问题,是因为开始看书的时候我看得太粗心太浅显,没有认真透彻地理解函数正交的含义,没想到那才是最重要最根本的,从那里面再深刻理解一下,问题就迎刃而解。

函数正交和矢量正交完全不一样,是两个概念。函数正交是两个函数,一个不变另一个取共轭值然后逐点相乘再求积分的结果,积分就涉及到一个区间,这也很重要。如果满足:当这两个函数不同时,积分值为0;当两函数相同,积分值不为0。那么这两个函数在这个区间上正交。现在再回过头去看正弦或者余弦函数序列,在各个周期内,都满足上述条件,在正弦和余弦函数之间同样满足,所以这些函数是正交的。至于完备,很明显看出,不去证明了。

第一个问题解决了,现在看怎么去投影了。为更易于理解,我们取指数傅里叶变换为例。众所周知exp(jwt)表示的是一个圆周,我们用来作傅里叶变换的因子,正是这个形式(exp(-jwt)),这里我们还要理解一下傅里叶变换和傅里叶级数的区别,前者求的是复指数傅里叶级数的系数,即每个正交函数的系数(权重),复指数傅里叶级数的正交函数集正是exp(jwt),所以求系数刚好乘以一个共轭

因子,后者求的是级数,包含所有系数和正交函数,其值还是等于原函数。

我们还是回到复指数傅里叶变换,其意义是将一个任意函数表示成一系列系数和正交函数相乘的累加,这也是一种变换,奇特的是,我们可以说这没有变换域!时域的可以说还是在时域的,尽管自变量中有w。然而我们也可以说这变换了域,因为自变量现在可以看成是w,而时间t,只不过是一个系数因子。那么,我么知道exp(jwt)表示的是一个圆周,w取一系列值(与原函数周期相关),而如果此圆周的半径再作一些变化的话,我们将得到一个圆面。根据上面正交函数的理解,这些函数都正交。可以很明显看出,所有函数图像都是在一个圆面上,也就是说,我们要将一个任意函数(当然是周期的)投影到一个圆面上!!!这太神奇了!怎么投影呢???怎么会投影到一个圆面上呢,投影了之后结果会等价么???

回答是肯定的。就是投影到一个圆面上,并且,完全等价!可以这样理解,我们有一个和原函数的x轴垂直的圆面,在这个圆面上有很多种角频率(w表示)、很多种半径的点在作圆周运动,每一个角频率对应2pi*kf0,也就是那么多个函数,构成一个完备的正交函数集,这些函数的自变量是t,在圆周上,随着时间的变化,点才会转动,当对应一个w,经过时间t,相位即是2pi*kf0t,如果这个点和原函数在t时刻的函数点(在函数图象上)重合,那么我们把原函数在t时刻的值投影到这个圆周上,规则是,函数值绝对值就是模,其幅角等于2pi*kf0t,也就是说,实轴和虚轴的值也可以确定了。

若没有重合,则略过,即此时t对应函数值不是这个频率的。而前面的那个模呢,正是时刻t的函数值对这个角频率圆周函数的一点贡献,将所有的t都贡献给这个频率的圆周,那么得出的就是这个角频率的圆周函数对应的系数,也就是权重,也就是半径!这就是一次投影!其他的所有投影都是这样来的!第二个问题,圆满解决!

实际上,为便于理解,或者说得形象一点、简单一点,复指数傅里叶级数是这样一种投影,首先,构造一个以x轴为轴线,以原函数长度为最大周期的一个“圆筒”(不知道半径),其次,逐个频率投影,投影方式是每个频率在螺旋前进中每个位置拟合(实际上点要重合)原函数并且以原函数值绝对值为模(如果重合。没重合的则略过),最后在整个区间累加,累加相当于又径向压缩这个圆筒成为一个圆周,这个圆周是以这个频率为角速度,以这个累加值为半径旋转出来的!这个圆周呢,在我们的直角坐标系中可以表示为二维图像,因为它只有两个参数,半径和角速度。而通常我们是以角速度(角频率)作横轴,以半径作纵轴。很多的角频率对应其各自的半径,画在一幅图中,于是就得到所谓的傅里叶变换图,即是频谱图!

问题应该圆满解决,over。

附:关于螺旋运动,我们学正弦曲线时可想到,实际上可看作垂直于x轴的圆面上的匀速圆周运动再在x轴方向移动,也即螺旋前进。余弦同。

傅里叶(Fourier)级数的指数形式与傅里叶变换

傅里叶(Fourier )级数的指数形式与傅里叶变换 专题摘要:根据欧拉(Euler )公式,将傅里叶级数三角表示转化为指数表示,进而得到傅里叶积分定理,在此基础上给出傅里叶变换的定义和数学表达式。 在通信与信息系统、交通信息与控制工程、信号与信息处理等学科中,都需要对各种信号与系统进行分析。通过对描述实际对象数学模型的数学分析、求解,对所得结果给以物理解释、赋予其物理意义,是解决实际问题的关键。这种数学分析方法主要针对确定性信号的时域和频域分析,线性时不变系统的描述以及信号通过线性时不变系统的时域分析与变换域分析。所有这些分析方法都离不开傅里叶变换、拉普拉斯变换和离散时间系统的z 变换。而傅里叶变换的理论基础是傅里叶积分定理。傅里叶积分定理的数学表达式就是傅里叶级数的指数形式。 不但傅里叶变换依赖于傅里叶级数,就是纯数学分支的调和分析也来源于函数的傅里叶级数。因此,傅里叶级数无论在理论研究还是在实际应用中都占有非常重要的地位。我们承认满足狄里克莱(Dirichlet )条件下傅里叶级数的收敛性结果,不去讨论和深究傅里叶展式的唯一性问题。 傅里叶级数的指数形式 一个以T 为周期的函数)(t f ,在]2 ,2[T T 上满足狄里克莱条件:1o

)(t f 连续或只有有限个第一类间断点;2o 只有有限个极值点。那么)(t f 在]2 ,2[T T - 上就可以展成傅里叶级数。在连续点处 ∑∞ =++=1 )sin cos (2)(n n n t n b t n a a t f ωω, (1) 其中 T πω2= , ),2,1,0(,cos )(2 22Λ==?-n dt t n t f T a T T n ω, (2) ),3,2,1(,sin )(2 22 Λ==?-n dt t n t f T b T T n ω, (3) 根据欧拉(Euler )公式:θθθsin cos j e j +=,(1)式化为 ∑∞=--?? ????-+++=10222)(n t jn t jn n t jn t jn n j e e b e e a a t f ωωωω ∑∞=-?? ? ???++-+=10222n t jn n n t jn n n e jb a e jb a a ωω, (4) 若令 dt t f T c T T ?-=22 0)(1 Λ,3,2,1,)(1 ]sin )[cos (1 sin )(1cos )(1222 2222 22==-=-=-=????-----n dt e t f T dt t n j t n t f T dt t n t f T j dt t n t f T jb a c T T t jn T T T T T T n n n ωωωωω Λ,3,2,1,)(1 22 ==?--n dt e t f T c T T t jn n ω 综合n n c c c -,,0,可合并成一个式子 Λ,2,1,0,)(1 22 ±±==?--n dt e t f T c T T t jn n ω, (5)

实验八 利用快速傅里叶变换(FFT)实现快速卷积(精选、)

实验八 利用FFT 实现快速卷积 一、 实验目的 (1) 通过这一实验,加深理解FFT 在实现数字滤波(或快速卷积)中的重要作用,更好的利用FFT 进行数字信号处理。 (2) 进一步掌握循环卷积和线性卷积两者之间的关系。 二、 实验原理与方法 数字滤波器根据系统的单位脉冲响应h(n)是有限长还是无限长可分为有限长单位脉冲响应(Finite Impulse Response )系统(简记为FIR 系统)和无限长单位脉冲响应(Infinite Impulse Response )系统(简记为IIR 系统)。 对于FIR 滤波器来说,除了可以通过数字网络来实现外,也可以通过FFT 的变换来实现。 一个信号序列x(n)通过FIR 滤波器时,其输出应该是x(n)与h(n)的卷积: ∑+∞ -∞ =-= =m m n h m x n h n x n y )()()(*)()( 或 ∑+∞ -∞ =-= =m m n x m h n x n h n y ) ()()(*)()( 当h(n)是一个有限长序列,即h(n)是FIR 滤波器,且10-≤≤N n 时 ∑-=-=1 0) ()()(N m m n x m h n y 在数字网络(见图6.1)类的FIR 滤波器中,普遍使用的横截型结构(见下图6.2 图6.1 滤波器的数字网络实现方法 图6.2 FIR 滤波器横截型结构 y(n) y(n) -1-1-1-1

应用FFT 实现数字滤波器实际上就是用FFT 来快速计算有限长度列间的线性卷积。 粗略地说,这种方法就是先将输入信号x(n)通过FFT 变换为它的频谱采样 值X(k),然后再和FIR 滤波器的频响采样值H(k)相乘,H(k)可事先存放在存储器中,最后再将乘积H(k)X(k)通过快速傅里叶变换(简称IFFT )还原为时域序列,即得到输出y(n)如图6.3所示。 图6.3 数字滤波器的快速傅里叶变换实现方法 现以FFT 求有限长序列间的卷积及求有限长度列与较长序列间的卷积为例来讨论FFT 的快速卷积方法。 (1) 序列)(n x 和)(n h 的列长差不多。设)(n x 的列长为1N ,)(n h 的列长为2N ,要求 )()(n x n y =N ∑-=-==1 ) ()()(*)()(N r r n h r x n h n x n h 用FFT 完成这一卷积的具体步骤如下: i. 为使两有限长序列的线性卷积可用其循环卷积代替而不发生混叠,必须选择循环卷积长度121-+≥N N N ,若采用基2-FFT 完成卷积运 算,要求m N 2=(m 为整数)。 ii. 用补零方法使)(n x ,)(n h 变成列长为N 的序列。 ?? ?-≤≤-≤≤=10 10)()(11N n N N n n x n x ?? ?-≤≤-≤≤=10 1 0)()(22N n N N n n h n h iii. 用FFT 计算)(),(n h n x 的N 点离散傅里叶变换 )()(k X n x FFT ??→? )()(k H n h FFT ??→? iv. 做)(k X 和)(k H 乘积,)()()(k H k X k Y ?= v. 用FFT 计算)(k Y 的离散傅里叶反变换得 y(n)

傅里叶级数及变换的本质解释和形象阐述

傅里叶级数及变换的本质解释和形象阐述 ——老师不会这么讲,书上也不会讲很多人学信号与系统、数字信号处理学了几年,关于傅里叶级数和傅里叶变换可能还是一知半解,只能套用公式,根本不理解为什么要这么算,也就是有什么实际含义——可以说,几乎所有信号与系统里面的数学公式都是有实实在在的物理含义的!那么,什么是傅里叶变换,它是怎样一种变换,具体有怎么变换,有没有确切一点或者形象一点的物理解释呢?下面笔者将尝试将自己的理解比较本质和形象地讲出来,形式是思考探讨渐进的模式,也就是我自己的思考过程,希望对大家有所帮助。 首先,要知道傅里叶变换是一种变换,准确点说是投影。傅里叶变换的投影问题,一直想不明白那一系列的正交函数集,到底是什么样一个函数集合,或者说是怎么样的一个空间。所谓三角傅里叶级数当成谐波分析的时候很好理解——同一个时间轴,也就是说同一个维度的分解和叠加,肯定没错,也很实用。但是要是从投影(或者说变换)的角度来说,怎么解释呢?这一系列正弦余弦的函数,在一个区间内,是一个完备的正交函数集,每一个函数所带的系数(或者叫权重),就是原函数在这个函数的方向上的一个投影(说方向不准确,但找不到其他的词)。那么,原函数到底是一个什么样的函数,和各正交基函数又是怎样的一种关系呢?这个投影又是怎么投的呢?三维或者二维空间,一个矢量在各正交基的投影很好理解,那么,傅里

叶变换的正交基函数,也是这样一种相互垂直的关系么???投影也是取余弦值么? 这可以很容易地想清,我们只用余弦或者只用正弦就可以,如cos(2pi*nf0)系列,显然每两个函数图像之间不可能是垂直关系,相反可以看出这是在同一个维度里面的!所以上面两个答案是否定的。 那么,到底是怎么正交、怎么投影的呢。出现这个问题,是因为开始看书的时候我看得太粗心太浅显,没有认真透彻地理解函数正交的含义,没想到那才是最重要最根本的,从那里面再深刻理解一下,问题就迎刃而解。 函数正交和矢量正交完全不一样,是两个概念。函数正交是两个函数,一个不变另一个取共轭值然后逐点相乘再求积分的结果,积分就涉及到一个区间,这也很重要。如果满足:当这两个函数不同时,积分值为0;当两函数相同,积分值不为0。那么这两个函数在这个区间上正交。现在再回过头去看正弦或者余弦函数序列,在各个周期内,都满足上述条件,在正弦和余弦函数之间同样满足,所以这些函数是正交的。至于完备,很明显看出,不去证明了。 第一个问题解决了,现在看怎么去投影了。为更易于理解,我们取指数傅里叶变换为例。众所周知exp(jwt)表示的是一个圆周,我们用来作傅里叶变换的因子,正是这个形式(exp(-jwt)),这里我们还要理解一下傅里叶变换和傅里叶级数的区别,前者求的是复指数傅里叶级数的系数,即每个正交函数的系数(权重),复指数傅里叶级数的正交函数集正是exp(jwt),所以求系数刚好乘以一个共轭

傅里叶变换拉普拉斯变换的物理解释及区别

傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域都有着广泛的应用(例如在信号处理中,傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量)。 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(正弦和/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。 傅里叶变换是一种解决问题的方法,一种工具,一种看待问题的角度。理解的关键是:一个连续的信号可以看作是一个个小信号的叠加,从时域叠加与从频域叠加都可以组成原来的信号,将信号这么分解后有助于处理。 我们原来对一个信号其实是从时间的角度去理解的,不知不觉中,其实是按照时间把信号进行分割,每一部分只是一个时间点对应一个信号值,一个信号是一组这样的分量的叠加。傅里叶变换后,其实还是个叠加问题,只不过是从频率的角度去叠加,只不过每个小信号是一个时间域上覆盖整个区间的信号,但他确有固定的周期,或者说,给了一个周期,我们就能画出一个整个区间上的分信号,那么给定一组周期值(或频率值),我们就可以画出其对应的曲线,就像给出时域上每一点的信号值一样,不过如果信号是周期的话,频域的更简单,只需要几个甚至一个就可以了,时域则需要整个时间轴上每一点都映射出一个函数值。 傅里叶变换就是将一个信号的时域表示形式映射到一个频域表示形式;逆傅里叶变换恰好相反。这都是一个信号的不同表示形式。它的公式会用就可以,当然把证明看懂了更好。 对一个信号做傅里叶变换,可以得到其频域特性,包括幅度和相位两个方面。幅度是表示这个频率分量的大小,那么相位呢,它有什么物理意义频域的相位与时域的相位有关系吗信号前一段的相位(频域)与后一段的相位的变化是否与信号的频率成正比关系。 傅里叶变换就是把一个信号,分解成无数的正弦波(或者余弦波)信号。也就是说,用无数的正弦波,可以合成任何你所需要的信号。

傅里叶变换与傅里叶级数

重温傅里叶—笔记篇 本文记录的大多是基础的公式,还有一些我认为比较重要的有参考价值的说明。(如果对这些公式已经很熟悉,可以直接看第三部分:总结性说明) 重温傅里叶—笔记篇 一、傅里叶级数 $关于三角函数系的正交性: 三角函数系包括: 1,cos x,sinx,cos2x,sin 2x,……cos nx,sinnx,…… “正交性”是说,三角函数系中的任何一项与另一项的乘积,在(-π, π) 区间内的积分为0。(任何两相的积总可以展成两个频率为整数倍基频的正余弦函数之和或差,而这两个展开后的正余弦在(-π, π)上积分都为0)。 不同频率(但都是整数倍基频)的两个正弦函数之积,在(-π, π)上积分恒为0。 同频率的两个正弦函数之积,只有在这两个正弦的相位正交时,其在(-π, π)上积分才是0。 三角函数系中除“1”以外的任何一项的平方,在(-π, π)上的积分恒为π,“1”在这个区间上的积分为2π。

$ 上公式! ①当周期为2π时: 式(1): 上式成立的条件是f(x)满足狄立克雷充分条件: 1.在任意有限区间内连续,或只有有限多个第一类间断点; 2.任意的有限区间,都可被分成有限多个单调区间(另一种说法是:任意有限区间内只有有限多个极值点,其实是一样的)

式(1)第一行中的a0/2 就是f(x)的周期平均值,而且第一行的式子只对f(x)是连续函数的情况成立;如果f(x)不连续,则应表示成“(1/2) ×[f(x-0)+f(x+0)]”,即f(x)左右极限的算术平均。下面的类似情况都是这样,之后就不再专门说明,这些大家应该都懂。 第三、四行中,n的取值都是:1,2,3,4,……n,……(都为正,且不包含0)。 ②当周期为2L时(这也是最一般的情形): 式(2): 第一行中的a0/2 就是f(x)的周期平均值; 第三、四行中,n的取值都是:1,2,3,4,……n,……(都为正,且不包含0)。

C语言实现FFT(快速傅里叶变换)

C语言实现FFT(快速傅里叶变换) 函数原型:空快速傅立叶变换(Struct Compx *xin,Intn) 函数函数:对输入复数组执行快速傅立叶变换(FFT)输入参数:*xin复结构组的第一个地址指针。结构输出参数:no * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *结构compx u,w,t。 nv2 =快速傅立叶变换_ N/2;nm1 =快速傅立叶变换_ N-1;(I = 0;i

傅里叶级数及变换的本质解释和形象阐述

傅里叶级数及变换的本质解释和形象阐述(更正版) ——老师不会这么讲,书上也不会讲 注:原来上传到百度文库的文档有较多问题,或者阐述不清楚,因原文档无法删除,只能重新上传一次了。此为更正版。 很多人学信号与系统、数字信号处理学了几年,关于傅里叶级数和傅里叶变换可能还是一知半解,只能套用公式,根本不理解为什么要这么算,也就是有什么实际含义——可以说,几乎所有信号与系统里面的数学公式都是有实实在在的物理含义的!那么,傅里叶变换到底是怎样一种变换?具体又怎么变换?有没有确切一点,或者形象一点的物理解释呢?下面笔者将尝试从以一种可理解的、物理的方式来解释,并尽量形象地讲出来,形式是探究、渐进的模式,也就是我自己的思考过程,希望对大家有所帮助。 首先,要知道傅里叶变换是一种变换,准确点说是投影。傅里叶变换的投影问题,一直想不明白那一系列的正交函数集,到底是什么样一个函数集合,或者说是怎么样的一个空间。所谓三角傅里叶级数当成谐波分析的时候很好理解——同一个时间轴,也就是说同一个维度的分解和叠加,肯定没错,也很实用。但是要是从投影(或者说变换)的角度来说,怎么解释呢?书上说:这一系列正弦余弦的函数,在一个区间内,是一个完备的正交函数集,每一个函数所带的系数(或者叫权重),就是原函数在这个函数的方向上的一个投影(说方向不准确,但找不到其他的词)。那么,原函数到底是一个什么样的函数,和各正交基函数又是怎样的一种关系呢?这个投影又是怎么投的呢?三维或者二维空间,一个矢量在各正交基上的投影很好理解,因为各矢量正交基在空间是垂直关系,原矢量在各正交基上的投影就是其模值乘以与各正交基夹角余弦值。那么,傅里叶变换的正交基函数,也是这样一种相互垂直的关系么?投影也是取余弦值么?

(完整版)从头到尾彻底理解傅里叶变换算法

从头到尾彻底理解傅里叶变换算法、上 从头到尾彻底理解傅里叶变换算法、上 前言 第一部分、DFT 第一章、傅立叶变换的由来 第二章、实数形式离散傅立叶变换(Real DFT) 从头到尾彻底理解傅里叶变换算法、下 第三章、复数 第四章、复数形式离散傅立叶变换 前言: “关于傅立叶变换,无论是书本还是在网上可以很容易找到关于傅立叶变换的描述,但是大都是些故弄玄虚的文章,太过抽象,尽是一些让人看了就望而生畏的公式的罗列,让人很难能够从感性上得到理解”---dznlong, 那么,到底什么是傅里叶变换算法列?傅里叶变换所涉及到的公式具体有多复杂列? 傅里叶变换(Fourier transform)是一种线性的积分变换。因其基本思想首先由法国学者傅里叶系统地提出,所以以其名字来命名以示纪念。 哦,傅里叶变换原来就是一种变换而已,只是这种变换是从时间转换为频率的变化。这下,你就知道了,傅里叶就是一种变换,一种什么变换列?就是一种从时间到频率的变化或其相互转化。 ok,咱们再来总体了解下傅里叶变换,让各位对其有个总体大概的印象,也顺便看看傅里叶变换所涉及到的公式,究竟有多复杂: 以下就是傅里叶变换的4种变体(摘自,维基百科) 连续傅里叶变换 一般情况下,若“傅里叶变换”一词不加任何限定语,则指的是“连续傅里叶变换”。连续傅里叶变换将平方可积的函数f(t)表示成复指数函数的积分或级数形式。

这是将频率域的函数F(ω)表示为时间域的函数f(t)的积分形式。 连续傅里叶变换的逆变换(inverse Fourier transform)为: 即将时间域的函数f(t)表示为频率域的函数F(ω)的积分。 一般可称函数f(t)为原函数,而称函数F(ω)为傅里叶变换的像函数,原函数和像函数构成一个傅里叶变换对(transform pair)。 除此之外,还有其它型式的变换对,以下两种型式亦常被使用。在通信或是信号处理方面,常以来代换,而形成新的变换对: 或者是因系数重分配而得到新的变换对: 一种对连续傅里叶变换的推广称为分数傅里叶变换(Fractional Fourier Transform)。分数傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)指的就是傅里叶变换(Fourier transform,FT)的广义化。 分数傅里叶变换的物理意义即做傅里叶变换a 次,其中a 不一定要为整数;而做了分数傅里叶变换之后,信号或输入函数便会出现在介于时域(time domain)与频域(frequency domain)之间的分数域(fractional domain)。

快速傅里叶变换FFT的FPGA设计与实现--电科1704 郭衡

快速傅里叶变换FFT的FPGA设计与实现 学生姓名郭衡 班级电科1704 学号17419002064 指导教师谭会生 成绩 2020年5 月20 日

快速傅里叶变换FFT 的设计与实现 一、研究项目概述 非周期性连续时间信号x(t)的傅里叶变换可以表示为:= )(?X dt t j e t x ? ∞ ∞ --1 )(?,式中计算出来的是信号x(t)的连续频谱。但是,在实际的控制系统中能够式中计算出来的是信号x(t)的连续频谱。但是,在实际的控制系统中能够算信号x(t)的频谱。 有限长离散信号x(n),n=0,1,…,N-1的DFT 定义为: ∑-=-=-==1 02,1.....10)()(N n N j N kn N e W N k W n x K X π、、。 可以看出,DFT 需要计算大约N2次乘法和N2次加法。当N 较大时,这个计算量是很大的。利用WN 的对称性和周期性,将N 点DFT 分解为两个N /2点的DFT ,这样两个N /2点DFT 总的计算量只是原来的一半,即(N /2)2+(N /2)2=N2/2,这样可以继续分解下去,将N /2再分解为N /4点DFT 等。对于N=2m 点的DFT 都可以分解为2点的DFT ,这样其计算量可以减少为(N /2)log2N 次乘法和Nlog2N 次加法。图1为FFT 与DFT-所需运算量与计算点数的关系曲线。由图可以明显看出FFT 算法的优越性。 图1 FFT 与DFT 所需乘法次数比 较

X[1] 将x(n)分解为偶数与奇数的两个序列之和,即x(n)=x1(n)+x2(n)。 x1(n)和x2(n)的长度都是N /2,x1(n)是偶数序列,x2(n)是奇数序列,则 ∑∑=--=-=+2 )12(120 2)1.....,0()(2)(1)(N n k n N N n km N N k W n x W n x K X 所以)1...,0()(2)(1)(12 22120 -=+=∑∑-=-=N k W n x W W n x K X N n km N k N km N N n 由于km N N j km N j km N W e e W 2/2 /2222===--ππ ,则 )1.....,0)((2)(1)(2)(1)(12 2/120 2/-=+=+=∑∑-=-=N k k X W k X W n x W W n x K X k N N n km N k N N n kn N 其中X1(k)和X2(k)分别为x1(n)和x2(n)的N /2点DFT 。由于X1(k)和X2(k)均以N /2为周期,且WNk+N/2=-WNk ,所以X(k)又可表示为: )12/....,1,0)((2)(1)(-=+=N k k X W k X K X k N )12/....,1,0)((2)(1)2/(-=-=+N k k X W k X N K X k N

傅里叶级数与傅里叶变换关系与应用

论文题目傅里叶级数与傅里叶变换的关系与应用 目录 摘要: 0 关键词 0 Abstract 0 1绪论 (1) 2傅里叶级数的概念 (1) 2.1周期函数 (2) 2.2傅里叶级数的定义 (2) 3 傅里叶变换的概念及性质 (10) 3.1傅里叶变换的概念 (10) 3.2傅立叶变换的性质 (11) 4傅里叶变换与傅里叶级数之间的区别与联系 (12) 5傅里叶级数和傅里叶变换的应用 (12) 5.1傅里叶级数的应用 (12) 5.2傅里叶变换的应用 (13) 参考文献 (15)

傅里叶级数与傅里叶变换的关系与应用 摘要:傅里叶级数是对周期性现象做数学上的分析,而傅里叶变换则可以看作傅里叶级数的极限形式,它也可以看作是对周期现象进行数学上的分析。除此之外,傅里叶变换还是处理信号领域的一种很重要的算法。 傅里叶变换是一种分析信号的方法,它可分析信号的成分,也可用这些成分合成信号。很多波形可以作为信号的成分,例如余弦波,方波,锯齿波等等,傅里叶变换作为信号的成分。在电子类学科,物理学科,信号处理学科等众多领域都有着广泛的应用。 傅里叶级数针对的是周期性函数,傅里叶变换针对的是非周期性函数,它们在本质上都是一种把信号表示成复正选信号的叠加,存在相似的特性。 关键词:傅里叶级数;傅里叶变换;周期性 Fourier series And Fourier Transforms Abstract: Fourier series is made mathematical analysis to cyclical phenomenon, and Fourier transform can be seen as the limit form of Fourier series, it also can be regarded as a mathematical analysis of cycle phenomenon. In addition, the Fourier transform is a kind of very important in the field of signal processing algorithms. Fourier transform is a method of signal analysis, it can analyze signal component, also can use these ingredients synthetic signal. Many waveform can be used as a signal of ingredients, such as cosine wave, square wave, sawtooth wave, etc., the Fourier transform as a signal of composition. In electronics disciplines, physics, signal processing disciplines etc many fields have a wide range of applications. Fourier series is for periodic function, Fourier transform for is a periodic function, they are in essence a kind of papers said the signal into a complex signal superposition, similar features. Key words: Fourier series; Fourier Transform; Periodic

傅里叶变换和傅里叶级数的收敛问题

1、傅里叶变换和傅里叶级数的收敛问题 由于傅里叶级数是一个无穷级数,因而存在收敛问题。这包含两方面的意思:是否任何周期信号都可以表示为傅里叶级数;如果一个信号能够表示为傅里叶级数,是否对任何t 值级数都收敛于原来的信号。关于傅里叶级数的收敛,有两组稍有不同的条件。 第一组条件:如果周期信号()t x 在一个周期内平方可积,即 ()∞

吉布斯现象: 当简单地把信号频谱截断时,相当于给信号频谱加上了一个矩形窗口函数,正是由于矩形窗口函数的时域特性导致了在间断点处的吉布斯现象的产生。 2、周期序列的傅里叶级数展开和傅里叶变换之间的问题 假定()t x 是一个长度为N 的有限长序列,将()t x 以N 为周期延拓而成的周期序列为()n x ~,则有 ()()∑∞-∞=-= r rN n x n x ~ 或表示为()()()N n x n x =~。于是()n x ~ 与()n x 的关系表示为: ()()()N n x n x =~ ()()()n R n x n x N ~= 将()n x ~表示为离散时间傅里叶级数有: ()()kn N N n W k X N n x --=?=∑10~~ 1 ()()kn N N n W n x k X ?=∑-=10~ ~ 其中()k X ~是傅里叶级数的系数,这样做的目的是使其表达形式与离散时间傅里叶变换的形式相类似。如果将()k X ~的主值周期记为()k X ,10-≤≤N k ,由于以上两式中的求和范围均取为区间0~N-1,在次区间内()n x ~ =()n x ,因此可以得到: ()()kn N N n W n x k X ∑-==10~, 10-≤≤N k ()()kn N N n W k X N n x --=∑=10~1, 10-≤≤N n 表明时域N 点有限长序列()n x 可以变换成频域N 点有限长序列()k X 。显然,DFT 与DFS 之间存在以下关系: ()()()N k X k X =~

傅里叶级数

傅里叶级数(Fourier Series ) 引言 正弦函数是一种常见而简单的周期函数,例如描述简谐振动的函数 就是一个以ωπ 2为周期的函数。其中y 表示动点的位置,t 表示时间,A 为振幅,ω为 角频率,?为初相。 但在实际问题中,除了正弦函数外,还会遇到非正弦的周期函数,它们反映了较复杂的周期运动,我们也想将这些周期函数展开成由简单的周期函数例如三角函数组成的级数。具体地说,将周期为)2(ωπ =T 的周期函数用一系列以T 为周期的正弦函数 )sin(n n t n A ?ω+组成的级数来表示,记为 其中),3,2,1(,,0 =n A A n n ?都是常数。 将周期函数按上述方式展开,它的物理意义就是把一个比较复杂的周期运动看成是许多不同频率的简谐振动的叠加。在电工学上,这种展开称为谐波分析。其中常数项0A 称为 )(t f 的直流分量;)sin(11?ω+t A 称为一次谐波(又叫做基波) ;而)2sin(22?ω+t A , )3sin(33?ω+t A 依次称为二次谐波,三次谐波,等等。 为了下面讨论方便起见,我们将正弦函数)sin(n n t n A ?ω+按三角公式变形,得 t n A t n A t n A n n n n n n ω?ω??ωsin cos cos sin )sin(+=+, 令x t A b A a A a n n n n n n ====ω??,cos ,sin ,2 00,则上式等号右端的级数就可以改写成 这个式子就称为周期函数的傅里叶级数。 1.函数能展开成傅里叶级数的条件 (1) 函数)(x f 须为周期函数; (2) 在一个周期内连续或只有有限个第一类间断点;(如果0x 是函数)(x f 的间断点,但 左极限)0(0-x f 及右极限)0(0+x f 都存在,那么0x 称为函数)(x f 的第一类间断点) (3) 在一个周期内至多只有有限个极值点。

傅里叶变换性质证明

傅里叶变换性质证明 Company number:【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】

傅里叶变换的性质 2.6.1线性 若信号和的傅里叶变换分别为和, 则对于任意的常数a和b,有 将其推广,若,则 其中为常数,n为正整数。

由傅里叶变换的定义式很容易证明线性性质. 显然傅里叶变换也是一种线性运算,在第一章我们已经知道了,线性有两个含义:均匀性和叠加性。均匀性表明,若信号乘以常数a,则信号的傅里叶变换也乘以相同的常数a,即 叠加性表明,几个信号之和的傅里叶变换等于各个信号的傅里叶变换之和 ? 2.6.2 反褶与共轭性 设f(t)的傅里叶变换为,下面我们来讨论信号反褶、共轭以及既反褶又共轭后,新信号的傅里叶变换。

(1)反褶 f(-t)是f(t)的反褶,其傅里叶变换为 (2)共轭 (3)既反褶又共轭 本性质还可利用前两条性质来证明: 设g(t)=f(-t),h(t)=g*(t),则 在上面三条性质的证明中,并没有特别指明f(t)是实函数还是复函数,因此,无论f(t)为实信号还是复信号,其傅里叶变换都满足下面三条性质2.6.3 奇偶虚实性 已知f(t)的傅里叶变换为。在一般情况下,是复函数,因此可以把它表示成模与相位或者实部与虚部两部分,即 ? 根据定义,上式还可以写成 下面根据f(t)的虚实性来讨论F()的虚实性。 (1) f(t)为实函数对比式(2-33)与(2-34),由FT的唯一性可得 ()f(t)是实的偶函数,即f(t)=f(-t)

X()的积分项是奇函数,而奇函数在对称区间内的积分为零,故 这时X()=0,于是 可见,若f(t)是实偶函数,则F()也是实偶函数,即 左边反褶,右边共轭 ()f(t)是实的奇函数,即-f(t)=f(-t) R()的积分项是奇函数,而奇函数在对称区间内的积分为零,故 这时R()=0,于是 可见,若f(t)是实奇函数,则F()是虚奇函数,即 左边反褶,右边共轭 有了上面这两条性质,下面我们来看看一般实信号(即可能既不是偶信号,又不是奇信号,反正不清楚,或者说是没有必要关心信号的奇偶特性)的FT频谱特点。 2.6.4对称性

C语言实现FFT(快速傅里叶变换)

#include #include /********************************************************************* 快速福利叶变换C函数 函数简介:此函数是通用的快速傅里叶变换C语言函数,移植性强,以下部分不依赖硬件。此函数采用联合体的形式表示一个复数,输入为自然顺序的复 数(输入实数是可令复数虚部为0),输出为经过FFT变换的自然顺序的 复数 使用说明:使用此函数只需更改宏定义FFT_N的值即可实现点数的改变,FFT_N的应该为2的N次方,不满足此条件时应在后面补0 函数调用:FFT(s); 时间:2010-2-20 版本:Ver1.0 参考文献: **********************************************************************/ #include #define PI 3.1415926535897932384626433832795028841971 //定义圆周率值#define FFT_N 128 //定义福利叶变换的点数 struct compx {float real,imag;}; //定义一个复数结构struct compx s[FFT_N]; //FFT输入和输出:从S[1]开始存放,根据大小自己定义 /******************************************************************* 函数原型:struct compx EE(struct compx b1,struct compx b2) 函数功能:对两个复数进行乘法运算 输入参数:两个以联合体定义的复数a,b 输出参数:a和b的乘积,以联合体的形式输出 *******************************************************************/ struct compx EE(struct compx a,struct compx b) { struct compx c; c.real=a.real*b.real-a.imag*b.imag; c.imag=a.real*b.imag+a.imag*b.real; return(c); } /***************************************************************** 函数原型:void FFT(struct compx *xin,int N)

fft快速傅里叶变换 c语言实现

#include #include #include #define N 1000 /*定义复数类型*/ typedef struct{ double real; double img; }complex; complex x[N], *W; /*输入序列,变换核*/ int size_x=0; /*输入序列的大小,在本程序中仅限2的次幂*/ double PI; /*圆周率*/ void fft(); /*快速傅里叶变换*/ void initW(); /*初始化变换核*/ void change(); /*变址*/ void add(complex ,complex ,complex *); /*复数加法*/ void mul(complex ,complex ,complex *); /*复数乘法*/ void sub(complex ,complex ,complex *); /*复数减法*/ void output(); int main(){ int i; /*输出结果*/ system("cls"); PI=atan(1)*4; printf("Please input the size of x:\n"); scanf("%d",&size_x); printf("Please input the data in x[N]:\n"); for(i=0;i

傅里叶变换就是这么简单,你学会了吗

傅里叶变换就是这么简单,你学会了吗 不用任何数学公式 来解释傅里叶变换 学习傅里叶变换需要面对大量的数学公式,数学功底较差的同学听到傅里叶变换就头疼。事实上,许多数学功底好的数字信号处理专业的同学也不一定理解傅里叶变换的真实含义,不能做到学以致用!事实上,傅里叶变换的相关运算已经非常成熟,有现成函数可以调用。对于绝大部分只需用好傅里叶变换的同学,重要的不是去记那些枯燥的公式,而是解傅里叶变换的含义及意义。本文试图不用一个数学公式,采用较为通俗的语言深入浅出的阐述傅里叶变换的含义、意义及方法,希望大家可以更加亲近傅里叶变换,用好傅里叶变换。1伟大的傅里叶、伟大的争议! 1807年,39岁的法国数学家傅里叶于法国科学学会上展示了一篇论文(此时不能算发表,该论文要到21年之后发表),论文中有个在当时极具争议的论断:“任何连续周期信号可以由一组适当的正弦曲线组合而成”。这篇论文,引起了法国另外两位著名数学家拉普拉斯和拉格朗日的极度关注!58岁的拉普拉斯赞成傅里叶的观点。71岁的拉格朗日(貌似现在的院士,不用退休)则反对,反对的理由是“正弦曲线无法组合成一个带有棱角的信号” 。屈服于朗格朗日的威望,该论文

直到朗格朗日去世后的第15年才得以发表。之后的科学家证明:傅里叶和拉格朗日都是对的!有限数量的正弦曲线的确无法组合成一个带有棱角的信号,然而,无限数量的正弦曲线的组合从能量的角度可以非常无限逼近带有棱角的信号。2傅里叶变换的定义 后人将傅里叶的论断进行了扩展:满足一定条件的函数可以表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合。如何得到这个线性组合呢?这就需要傅里叶变换。一定条件是什么呢?这是数学家研究的问题,对于大多数搞电参量测量的工程师而言,不必关注这个问题,因为,电参量测量中遇到的周期信号,都满足这个条件。这样,在电参量测量分析中,我们可以用更通俗的话来描述傅里叶变换:任意周期信号可以分解为直流分量和一组不同幅值、频率、相位的正弦波。分解的方法就是傅里叶变换。并且,这些正弦波的频率符合一个规律:是某个频率的整数倍。这个频率,就称为基波频率,而其它频率称为谐波频率。如果谐波的频率是基波频率的N倍,就称为N次谐波。直流分量的频率为零,是基波频率的零倍,也可称零次谐波。3傅里叶变换的意义 1、为什么要进行傅里叶变换呢?傅里叶变换是描述信号的需要。只要能反映信号的特征,描述方法越简单越好!信号特征可以用特征值进行量化。所谓特征值,是指可以定量描述一

快速傅里叶变换 (FFT) 实现

§2.4 快速傅里叶变换 (FFT) 实现 一、实验目的 1. 掌握FFT 算法的基本原理; 2. 掌握用C 语言编写DSP 程序的方法。 二、实验设备 1. 一台装有CCS3.3软件的计算机; 2. DSP 实验箱的TMS320F2812主控板; 3. DSP 硬件仿真器。 三、实验原理 傅里叶变换是一种将信号从时域变换到频域的变换形式,是信号处理的重要分析工具。离散傅里叶变换(DFT )是傅里叶变换在离散系统中的表示形式。但是DFT 的计算量非常大, FFT 就是DFT 的一种快速算法, FFT 将DFT 的N 2 步运算减少至 ( N/2 )log 2N 步。 离散信号x(n)的傅里叶变换可以表示为 ∑=-=1 0][)(N N nk N W n x k X , N j N e W /2π-= 式中的W N 称为蝶形因子,利用它的对称性和周期性可以减少运算量。一般而言,FFT 算法分为时间抽取(DIT )和频率抽取(DIF )两大类。两者的区别是蝶形因子出现的位置不同,前者中蝶形因子出现在输入端,后者中出现在输出端。本实验以时间抽取方法为例。 时间抽取FFT 是将N 点输入序列x(n) 按照偶数项和奇数项分解为偶序列和奇序列。偶序列为:x(0), x(2), x(4),…, x(N-2);奇序列为:x(1), x(3), x(5),…, x(N-1)。这样x(n) 的N 点DFT 可写成: ()()∑++∑=-=+-=1 2/0 )12(1 2/0 2122)(N n k n N N n nk N W n x W n x k X 考虑到W N 的性质,即 2/)2//(22/)2(2][N N j N j N W e e W ===--ππ 因此有: ()()∑++∑=-=-=1 2/0 2/1 2/0 2 /122)(N n nk N k N N n nk N W n x W W n x k X 或者写成: ()()k Z W k Y k X k N +=)( 由于Y(k) 与Z(k) 的周期为N/2,并且利用W N 的对称性和周期性,即: k N N k N W W -=+2/

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