四种傅里叶变换.doc

傅里叶变换对信号和系统的分析研究可以在时间域进行，也可以在频域进行。连续时间信号是时间变量t的函数，连续时间系统在时间域可以用线性常系数微分方程来描述，也可以用冲激响应来描述。离散时间信号（序列）是序数n的函数，这里n可以看成时间参量，离散时间系统在时间域可以用线性常系数差分方程来描述，也可以用单位脉冲响应来描述。在时间域对信号和系统进行分析研究，比较直观，物理概念清楚，但仅在时间域分析研究并不完善，有些问题研究比较困难。比如，有两个序列，从时间波形上看，一个变化快，一个变化慢，但都混有噪声，希望用滤波器将噪声滤除。从信号波形观察，时域波形变化快，意味着含有更高的频率成分，因此这两个信号的频谱结构不同，那么对滤波器的性能要求也不同。为了设计合适的滤波器，就需要将时域信号转换到频率域，得到其频谱结构，分析其特性，进而得到所要设计的滤波器的技术指标，然后才能进行滤波器的设计。在连续时间信号与系统中，其频域方法就是拉普拉斯变换与傅里叶变换。在离散时间信号与系统中，频域分析采用z变换与傅里叶变换作为数学工具。现在针对几种傅里叶变换的基本概念、重要特点、相互关系作详细的介绍。傅里叶变换的几种可能形式对傅里叶变换的几种可能形式进行总结，再进一步引出周期序列的离散傅里叶级数及傅里叶变换表示。一. 非周期连续时间信号的傅里叶变换在“信号与系统”课程中，这一变换对为非周期连续信号及其频谱这一变换对的时频域示意图(只说明关系，不表示实际的变换对)如图所示。可以看出时域上是非周期连续信号，频域上是连续非周期的频谱。二. 周期连续时间信号的傅里叶级数及傅里叶变换表示在“信号与系统”课程中，如果是一个周期为的连续时间信号，则可以展开成傅里叶级数，其傅里叶级数的系数为，是离散频率的非周期函数。与组成周期连续时间信号的傅里叶级数变换对为这一变换对的时频域示意图如图所示。可以看出时域上是周期连续信号，频域上是离散非周期的频谱。也就是说，周期连续信号可以分解成无穷多个谐波分量之和，其中基波频率分量为。周期连续信号及其频谱另外，周期信号虽然不满足绝对可积条件，但在频域引入冲激函数函数后，其傅里叶变换仍可以表示。对周期信号，其傅里叶变换表示为三. 非周期序列的傅里叶变换序列的傅里叶变换，即这一变换对的时频域示意图如图所示。可以看出时域上是非周期离散时间信号，频域上是连续周期的频谱。非周期序列及其频谱序列的傅里叶变换是序列的频谱，也就是时域离散信号的频域特征。在数字滤波器的设计和信号的频谱分析中经常用到，因此是数字信号处理的重要工具之一。一般是复函数，可以写成模和辐角，或者实部和虚部的形式。 (3.2.5)其中称为序列的幅度频谱，而称为序列的相位频谱；称为序列的实部频谱，称为序列的虚部频谱。经常用和来表示信号的频谱。四. 周期序列的离散傅里叶级数上面所讨论的三种傅里叶变换都不能在计算机上实现，因为它们在时域连续或者频域连续，或者时域和频域都是连续的。如果要用数字计算机对信号进行频谱分析，也就是要计算信号的傅里叶变换，必须要求输入时域信号是离散的，而计算机得到的频谱值也应该是离散的。由上面三种情况，不难发现以下规律：一个域的连续必然对应另一个域的非周期，一个域的离散必然对应另一个域的周期。所以，可以大胆推断出第四种情况，也就是周期序列的频谱特征必然是离散周期的。示意图如图所示。表1对四种傅里叶变换形式的特点作了简要归纳。这里所介绍得到傅里叶变换的几种可能形式中，只有第四种形式对于数字信号处理有实用价值。要使前三种形式能用数字计算机上进行计算，必须针对每一种形式的具体情况，或者在时域和频域同时取样；或者在时域取样；或者在频域取样。最后都将使原时间函数和频率函数都成为周期离散的函数，那么前三种形式最后都变成第四种形式。这也就是我们将要提出的周期序列的离散傅里叶级数，也可以认为是后面要重点介绍的离散傅里叶变换（DFT）的过渡形式。周期序列及其频谱表1四种傅里叶变换形式的归纳时间函数频率函数连续和非周期非周期和连续连续和周期非周期和离散离散和非周期周期和连续离散和周期周期和离散设是以为周期的周期序列，与连续时间信号的傅里叶级数展开类似，由于是周期的，必然可以进行傅里叶级数展开。离散傅里叶级数变换对： 这里的和都是以为周