學習筆記:傅里葉變換
技術理論的學習,,那是有趣共枯燥一色,,暈菜與理解齊飛。最近久好電子的一個技術學習小組就深有體會,。然而一點一滴的,、不斷的學習中,,每個人都是收獲滿滿。我們一起來看看某學霸這一周的讀書筆記,。
【第三章 傅里葉變換 作者:李曉強】
首先從內(nèi)容的銜接上來總結本章內(nèi)容----只要滿足狄利赫里條件的周期信號,,都可以用傅里葉級數(shù)來表示,;傅里葉級數(shù)可以用三角波形式給出,;如果利用歐拉方程替換三角波,,又可以用指數(shù)形式表示,;如果將級數(shù)中的每一個信號的頻率提取出來,將相應頻率的幅值表示到平面坐標中,,這個離散的頻率-幅值坐標面我們稱之為幅度譜,;將三角波每個頻率成份的相位表示到平面坐標中,,這個離散的頻率-相位坐標平面稱之為相位譜,。
不得不感嘆,這種周期信號的表示方法完美到令人窒息,,用傅里葉級數(shù)的頻譜方式表示任意周期信號,,可以包含此信號的所有信息,而這就是頻域,。
周期信號(加條件)用傅里葉級數(shù)可以完美的表達,,那么非周期信號怎么辦,?事實上,如果一個周期信號當它的周期趨向于無窮大,,那么這個信號我們認為它非周期,,所以只要對周期信號進行傅里葉級數(shù)展開,,同時對其周期求極限,那這個“周期無群大”的信號也能展開成一個傅里葉級數(shù),。反過來說,非周期信號也可能存在傅里葉級數(shù),,這種周期無群大信號的傅里葉級數(shù)展開稱之為傅里葉變換,。
仍然用頻譜的方式來觀察一個周期信號傅里葉級數(shù),,會發(fā)現(xiàn)當周期信號的周期加大時,其譜線的X 坐標密度增加,,如果周期被極限為無窮大,頻譜的密度則無限密,,變得連續(xù)起來。
敲黑板:
此時不能將這種極限狀況演化下的結果稱為連續(xù)頻譜,,因為對于一個非周期信號而言,其總歸是有一定能量,,如果直接用連續(xù)的頻譜,其能量是就是每個頻點的相加,,這樣就會存在一個矛盾,連續(xù)的頻譜是無限頻點,,而幅度是一個有限值,,這樣信號的能量就變?yōu)榘l(fā)散值。
如果考慮了傅里葉級數(shù)的前提,,周期雖然趨向于無群大,,頻譜依然存在,只是頻譜間隔變?yōu)闊o窮小,,這樣得到的頻率-幅度的平面坐標稱之為密度譜,,其物理含義就是:任意一點的頻率值趨向于0(因為頻率寬度0),但是一段頻率的能量值仍然有效,。
? 周期信號的傅里葉級數(shù)
周期信號的傅里葉級數(shù)的展開及其系數(shù)的計算,,幅度譜和相位譜的計算,如果用歐拉公式將傅里葉級數(shù)展開,,要理解復頻域的概念,,其頻率會產(chǎn)生負的部分,,實際這是用指數(shù)表示三角函數(shù)過程中數(shù)學運算的結果,,如果將相位加入,那么π相位為負幅值,。
傅里葉級數(shù)在工程應用中由于頻率無法達到無限值,,當頻率有限時,其級數(shù)就存在一個方均誤差,。
? 傅里葉變換及典型的非周期信號傅里葉變換
將周期信號的周期取極限得到傅里葉變換,,反向思維,如果要求一個非周期函數(shù)的傅里葉變換,,可以先求相似的周期信號的傅里葉級數(shù),,然后將周期取極限。門限函數(shù)的傅里葉變換是Sa 函數(shù)
? 沖激函數(shù)和階躍函數(shù)的傅氏變換
沖激函數(shù)的傅里葉變換是1,,也就是說理想的沖激函數(shù)包含了任何頻率信息,,其幅值是1,稱之為均勻譜。如果對門限函數(shù)的門限寬度取無窮極限,,就得到直流信號的傅里葉變換是沖激函數(shù),。階躍信號的傅里葉變換是一個沖激信號和反比例函數(shù)的合成,所以我們總是以沖激函數(shù)和階躍函數(shù)仿真系統(tǒng)的響應特性,,因為其頻率成份足夠多。
? 傅里葉變換的基本性質(zhì)
對稱性,、疊加性,、奇偶虛實性,、尺度變換性、時移特性,、頻移特性,、微積分特性,。
? 卷積定理
時域卷積定理:時域的卷積就是頻域的相乘
頻域卷積定理:頻域的卷積是時域相乘除以2π
? 周期信號的傅里葉變換
傅里葉變換求得信號的連續(xù)密度譜,,而周期信號的傅里葉變換的譜線離散的,,這時候只能用沖激函數(shù)的能量無限來抵消頻率離散所帶來的能量計算問題。進一步,,如果求的周期信號的傅里葉變換,將其與沖激函數(shù)來求卷積,,那么很容易求得周期信號的傅里葉級數(shù)系數(shù)。
? 抽樣信號的傅里葉變換和抽樣定理
本節(jié)屬于傅里葉變換的應用范疇,,根據(jù)前章的鋪墊,,如果用一個信號fs 采樣一個信號fi,,實際上就是這個信號fs 對被抽樣信號fi 的卷積,那么根據(jù)時域卷積定理,,可以分別求其傅里葉變換,,然后在頻域相乘得到頻域信號,,最后經(jīng)過傅里葉反變換得到采樣信號的時域信號,。
抽樣定理又稱為奈奎斯特采樣定理,也就是采樣頻率fs 至少是被采樣信號fi 的2 倍,,才有可能無失真的恢復原信號,。