傅立叶变换 傅里叶级数 的区别和他们之间的关系?

may772022-10-04 11:39:541条回答

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lzm210 共回答了18个问题 | 采纳率100%
傅里叶级数针对的是周期函数,傅里叶变换针对的是非周期函数,本质上都是一种把信号表示成复正选信号的叠加,都有相似的特性,因为四种傅里叶表示都利用了复正选信号,这些特性提供了一种透彻了解时域和频域信号表示的特征的方法.
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如果你会Matlab,可以先执行下面的代码,再有问题的话再说.
x=1:5
xpeoridic=repmat(x,[1,3])
n=-5:9
xpeoridicreversed=fliplr(xpeoridic)
-fliplr(n)
xN_n=xpeoridicreversed(end-5:end-1)
figure
subplot(311)
stem(0:4,x,'.')
axis([-10 10 -0.1 6])
title('x(n)')
subplot(312)
stem(n,xpeoridic,'.')
axis([-10 10 -0.1 6])
title('Peoridic sequency from x(n)')
subplot(313)
stem(-fliplr(n),xpeoridicreversed,'.')
axis([-10 10 -0.1 6])
line([-0.1 -.1],[-eps 5])
line([4.1 4.1],[-eps 5])
title('Reversed version of the Peoridic sequency')
pause
clc
x
xN_n
xepn=(x+xN_n)/2
xopn=(x-xN_n)/2
xepn+xopn
X=fft(x)
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Xo=fft(xopn)
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这个,做不出来的,你是不是看错题目了?
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图像经过傅立叶变换后,得到的是图像的频域.也就是频率成分.
这个频率成分表示的意义就是相邻像数之间数值(颜色,亮度等等)的变化,也就是说图像在空间上变化的越快,他对应在频域上的数值就越大.
图像经过傅立叶变换后可以提取图像的轮廓或者边界.
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x(t)=∑(-∞~∞)[(1/T0)*∫(-T0/2~T0/2)x(t)*e^(-jnω0t)dt ]e^(jnω0t)
这是在正负二分之T0的有限区间的积分,然后对T0取极限,此时对nω0的无限求和,将变成对ω的正负无穷的积分,即变成下式:
x(t)=∫(正负无穷)[(1/2π)∫(正负无穷)x(t)e^(-jωt)dt]e^(jωt)dω
第一个式子对T0取无穷,离散的nω0的确会变成连续的变量ω,但是T0本身如何处理呢,我看到第一个式子里含有3个T0,其中有2个是作为积分的上下限,我们可以直接变成第二个式子里的正负无穷,这点可以理解,但是还有一个是1/T0,这个T0该如何取极限?他是怎么变成第二个式子里的1/2π的?
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请参考机械参数测试教材
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请只是针对这种解法给出解释,关于用傅里叶变换的对称性或冲击函数的傅里叶逆变换值1/2pi及傅里叶变换的线性都不用说了,想知道的只是上面这种方法的解释,
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二月二 共回答了22个问题 | 采纳率100%
δ(t)是单位冲激响应,定义为

当a趋于0时,F(jw)在w=0时为无穷大,在w≠0时为0,但不是单位冲激响应.
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我想问一下,实因果信号傅立叶变换的实部和虚部满足希尔变换关系,但是公式中是含有ctg的表达,
Xi(exp(jw))=1/2∏∫Xr(exp(jθ))×cot(w-θ)/2dθ
难道是还有别的表达形式吗 ,至谢 [(%)]
我的意思是希尔波特变换在教材中的表达形式是函数f(t)与1/∏t的卷积,可是在刚才的问题中,表达形式不同,其里面是含有cot的表达,
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如果按照你的说法,时域有N+1点的话,DFT表达式为:
F(m)=∑{n=0到N} f(n)*e^[-j2πnk/(N+1)]
才对.
下面说你的问题:
如果自变量改为从-N到N取值,那么时域序列有2N+1点,这样做DFT时就要把复平面的单位圆分成2N+1等分来做变换.表达式为:
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图示法很简单,频域的抽取,相当于时域的搬移,x(N)的Ti为6,x1(N)的Ti为4,搬移后时域有重合,搬移的结果为
1 0 2 2 3 1
1 0 2 2 3 1 1 0 2 2 3 1
4 1 2 2 4 1 2 2 4 1 2 2 4 1
上面拿排是原始数据,第二排是左右搬移4之后的,第三排是叠加后的结果,可以看到,变成了4 1 2 2的周期序列,也是符合DFT前提的,得证.
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这时候为了看到各种频率分量之间的关系,前辈们在以上这个无穷小的系数上除了一个无穷小量w,这样得到了一般意义上的傅立叶变换,每个频率分量代表着各自的相对大小.
所以当对周期函数这样的含有纯频率的函数进行傅立叶变换时就会出现冲击函数了.
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或直接计算,就是个等比求和呀,整理一下
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其实这个变换呀是基于正交的原理,对于f(t)特定的t,乘exp(-jwt)后,也就只有频率在t的成分了,比如f(t)=cos(wt)+cos(2wt)+3cos(3wt)当乘exp(-jwt)后,由于正交原理,就只剩下了cos(wt)的成分,比如在0-t上的积分,就是把这个间隔内的所有频率成分加起来.数学意义就是把一个函数分解成很多的三角函数(指数)的和,物理意义是,把某种信号的时域信号变换到频域里,可以清楚的知道那种成分占主导.
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首先,进行DFT或FFT之后,得到的是信号频谱分量信息,通常情况下,一个N点的信号,需要作N1(N1>=N)点FFT或DFT才能恢复原信号,由于DFT也是周期的,其周期为N1,那么就必须用DFT之后的任意一个周期的内的所有频谱分量信息都用完才能恢复原信号.DFT或FFT之后信号幅度值确实是对称的,但并不是说你用它一半的频谱分量值就可以重构原信号了,对称的目的只是为了减少计算量,比如,你只要计算前N1/2个点的DFT就可以了,后N1/2个点不用计算,就直接用前面依次赋值给后面的就可以了,但是还是要用这N1个点的频谱信息才能重构原信号.这就好比投影一样,以正交投影为例,平面内的向量正交投影到X和Y轴上,那么要重构原向量,必须知道这两个轴上的投影分量大小,你用其中一个分量显然是不能重构原向量的,即使两个分量大小一样(正如FFT中的对称),显然也是不能重构原向量的,除非向量就在坐标轴上,这只是一种特殊情况.不知我说得是否清楚!
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逆风飙三丈 共回答了22个问题 | 采纳率81.8%
(一)傅立叶变换的物理意义
要知道傅立叶变换算法的意义,首先要了解傅立叶原理的意义.傅立叶原理表明:任何连续测量的时序或信号,都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加.而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号,以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位.
和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算法.该反变换从本质上说也是一种累加处理,这样就可以将单独改变的正弦波信号转换成一个信号.
因此,可以说,傅立叶变换将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号(信号的频谱),可以利用一些工具对这些频域信号进行处理、加工.最后还可以利用傅立叶反变换将这些频域信号转换成时域信号.
从现代数学的眼光来看,傅里叶变换是一种特殊的积分变换.它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分.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.
傅立叶变换属于调和分析的内容."分析"二字,可以解释为深入的研究.从字面上来看,"分析"二字,实际
1.对信号y=sin(314t)+sin(628t)加上白噪声,画出图像 (2)进行离散傅立叶变换,并画出傅立叶变换后的
1.对信号y=sin(314t)+sin(628t)加上白噪声,画出图像 (2)进行离散傅立叶变换,并画出傅立叶变换后的
频谱图、功率谱图
要求图像横坐标为你的学号,纵坐标为你的地址,标题为你的姓名
源代码
单恒亮1年前1
1987429 共回答了23个问题 | 采纳率100%
fs = 1000; %采样率
t = 0:1/fs:10-1/fs; %时间轴
y = sin(314*t)+sin(628*t); %信号
SNR = 5; %信噪比
y1 = awgn(y,SNR); %以信噪比添加白噪声
figure,plot(t,y1); %绘制信号波形
xlabel('你的学号');
ylabel('你的地址');
title('你的姓名');
N = length(t); %信号采样点数
freq = fs/N*(-N/2:N/2-1); %建立频率轴
y1_spec = fftshift(fft(y1)); %信号的频谱
figure,plot(freq,abs(y1_spec)); %绘制信号频谱
xlabel('你的学号');
ylabel('你的地址');
title('你的姓名');
p = abs(y1_spec).^2; %信号的功率谱
figure,plot(freq,p); %绘制信号功率谱
xlabel('你的学号');
ylabel('你的地址');
title('你的姓名');
信号想x(n)={-1,2,-3,2,-1; n=-2,-1,0,1,2 0;n=其他},其傅立叶变换为X*(e-jw)
信号想x(n)={-1,2,-3,2,-1; n=-2,-1,0,1,2 0;n=其他},其傅立叶变换为X*(e-jw),则X(ej0)=?
wjdpxz1年前1
595052354 共回答了21个问题 | 采纳率100%
X(1)=-1*exp(j2)+2*exp(j1)-3+2*exp(-j)-1*exp(-j2)
fft是序列傅立叶变换的快速算法
雷霆炫飞龙1年前1
mayao2233 共回答了15个问题 | 采纳率100%
楼上正解.
fast Fourier transform (FFT):快速傅里叶变换
A fast Fourier transform (FFT) is an efficient algorithm to compute the discrete Fourier transform (DFT) and its inverse.