目录
- 信号的正交分解
- 相关系数
- 正交条件
- 连续时间周期信号的傅氏级数
- 三角形式的傅氏级数
- 指数形式的傅氏级数
- 两种傅氏级数的关系
- 周期矩形脉冲的频谱和周期的关系
- 一道典型例题
- 傅氏级数的性质
- 时移性质
- 微分性质
- 对称性质
- 偶函数
- 奇函数
- 奇谐函数
- 偶谐函数
- 连续时间非周期信号的傅氏变换
- 傅氏变换
- 典型非周期信号的傅氏变换
- 矩形脉冲信号(门函数)
- 单边指数信号
- 高斯脉冲信号
- 直流信号
- 符号函数
- 单位冲激信号
- 冲激偶信号
- 单位阶跃信号
- 抽样信号
- 三角脉冲信号
- 傅氏变换的性质
- 对称性
- 时移特性
- 尺度变换特性
- 频移特性
- 时域微分特性
- 频域微分特性
- 时域积分特性
- 卷积定理
- 帕塞瓦尔定理
- 附:常用周期函数傅氏变换
- 冲激序列
- 正弦/余弦函数
信号的正交分解
相关系数
\[
C_{12}=\frac{\int_{t_1}^{t_2}f_1(t)f_2(t)dt}{\int_{t_1}^{t_2}f_2^2(t)dt}
\]
正交条件
\[
\int_{t_1}^{t_2}f_1(t)f_2(t)dt=0
\]
上式为
\(f_1(t)\)和\(f_2(t)\)在\(t_1\)至\(t_2\)区间内的正交条件,满足此条件时,称\(f_1(t)\)和\(f_2(t)\)在\(t_1\)至\(t_2\)区间内互为正交函数.
连续时间周期信号的傅氏级数
三角形式的傅氏级数
周期信号\(f(x)\)可表示为如下线性组合
\[
f(x)=a_0+\sum_{n=1}^{\infty}(a_n\cos n\omega_1t+b_n\sin n\omega_1t),n\in \mathbb{Z}
\]
上式是傅氏级数的三角形式,其中的\(a_0,a_n,b_n\)由如下公式定义
\[
\begin{cases}
a_0=\frac{1}{T}\int_{0}^{T}f(t)dt\a_n=\frac{2}{T}\int_{0}^{T}f(t)\cos n\omega_1tdt,n\in \mathbb{N}\b_n=\frac{2}{T}\int_{0}^{T}f(t)\sin n\omega_1tdt,n\in \mathbb{N}
\end{cases}
\]
指数形式的傅氏级数
周期信号\(f(x)\)亦可表示为如下线性组合
\[
f(t)=\sum_{n=-\infty}^{\infty}F(n\omega_1)e^{jn\omega_1t}
\]
上式是傅氏级数的指数形式,其中的\(F(n\omega_1)\)被称为谱系数,定义如下
\[
F(n\omega_1)=\frac{1}{T}\int_{0}^{T}f(t)e^{-jn\omega_1t}dt,n\in \mathbb{Z}
\]
谱系数也可表示为\(F_n\),如果写成指数式,得\(F_n=|F_n|e^{j\varphi_n}\),说明他包含了\(n\)次谐波\(|F_n|\)和\(n\)次谐波相位\(\varphi_n\),在频域包含了信号的所有信息.
两种傅氏级数的关系
\[
F(\pm n\omega_1)=\frac{1}{2}(a_n\mp jb_n)
\]
周期矩形脉冲的频谱和周期的关系
周期矩形脉冲的傅氏级数为
\[
F_n=\frac{E\tau}{T}Sa(\frac{n\pi\tau}{T})
\]
式中\(\tau\)是每一脉冲持续时间,高度为\(E\),重复周期为\(T\).
频谱图的谱线出现的坐标为\(n\omega_1\),其中\(\omega_1=\frac{2\pi}{T}\)为基频(频谱宽度),频谱的包络线的第一零点为\(\omega_0=\frac{2\pi}{\tau}\).
周期越长,频谱越密.
从原点到频谱第一零点的宽度称为频宽/带宽.
时域中信号持续时间越短,频域中信号占有的频带也越宽.
一道典型例题
若已知\(f(t)=1+\sin \omega_1t+2\cos \omega_1t+\cos(2\omega_1t+\frac{\pi}{4})\),画出其幅度频谱和相位频谱.
? 解: 根据辅助角公式\(a\sin x+b\cos x=\sqrt{a^2+b^2}\sin(x+\arctan\frac{b}{a})\),得
\[
\begin{align}
f(t)&=1+\sqrt{1+2^2}\cos(\omega_1t+\arctan(2)-\frac{\pi}{2})+\cos(2\omega_1t+\frac{\pi}{4})\notag\&=1+\sqrt{5}\cos(\omega_1t-0.148\pi)+\cos(2\omega_1t+\frac{\pi}{4}) \tag{*}
\end{align}
\]
? 便可以通过\((*)\)式画出直流量,一次谐波和二次谐波的幅度谱和相位谱.
? 也可直接转化为指数形式,得
\[
\begin{align}
f(t)&=1+\frac{1}{2j}(e^{j\omega_1t}-e^{-j\omega_1t})+(e^{j\omega_1t}+e^{-j\omega_1t})+\frac{1}{2}(e^{j(2\omega_1t+\frac{\pi}{4})}-e^{-j(2\omega_1t+\frac{\pi}{4})})\notag\&=1+(1+\frac{1}{2j})e^{j\omega_1t}+(1-\frac{1}{2j})e^{j\omega_1t}+(\frac{1}{2}e^{\frac{j\pi}{4}})e^{j2\omega_1t}+(\frac{1}{2}e^{-\frac{j\pi}{4}})e^{j2\omega_1t}\notag\&=\sum_{n=-2}^{2}F_ne^{jn\omega_1t}\notag
\end{align}
\]
? 谱系数分别为
\[
\begin{cases}
\begin{align}
F_0&=1=1\cdot e^{j\cdot 0}\notag\F_1&=1+\frac{1}{2j}=1-\frac{j}{2}=1.12e^{-j0.148\pi}\notag\F_2&=\frac{1}{2}e^{\frac{j\pi}{4}}=0.5e^{j0.25\pi}\notag\F_{-1}&=1-\frac{1}{2j}=1+\frac{j}{2}=1.12e^{j0.148\pi}\notag\F_{-2}&=\frac{1}{2}e^{-\frac{j\pi}{4}}=0.5e^{-j0.25\pi}\notag
\end{align}
\end{cases}\tag{**}
\]
? 便可以通过\((**)\)式画出直流量,一次谐波和二次谐波的幅度谱和相位谱.
傅氏级数的性质
时移性质
\[
f(t-t_0)\leftrightarrow F_ne^{-jn\omega_1t_0}
\]
微分性质
\[
f^{'}(t)\leftrightarrow (jn\omega_1)F_n
\]
对称性质
偶函数
\[
\begin{align}
b_n&=0\notag\\varphi_n&=0\notag
\end{align}
\]
奇函数
\[
\begin{align}
a_0&=a_n=0\notag\\
\varphi_n&=-\frac{\pi}{2}\notag
\end{align}
\]
奇谐函数
\[
\begin{align}
a_0&=0\notag\a_n&=b_n=0,\text{n is even}\notag
\end{align}
\]
偶谐函数
\[
a_n=b_n=0,\text{n is odd}
\]
连续时间非周期信号的傅氏变换
傅氏变换
非周期信号\(f(t)\)的傅氏变换为
\[
f(t)=\frac{1}{2\pi}\int_{-\infty}^{\infty}F(\omega)e^{j\omega t}d\omega
\]
其中\(f(\omega)\)称为频谱函数,定义为
\[
F(\omega)=\int_{-\infty}^{\infty}f(t)e^{-j\omega t}dt
\]
上两式构成一对变换对\(f(t)\leftrightarrow F(\omega)\).
傅氏变换存在的充分条件为绝对可积条件,即
\[
\int_{-\infty}^{\infty}|f(t)|dt=\text{finite value}
\]
典型非周期信号的傅氏变换
矩形脉冲信号(门函数)
\[
\begin{align}
f(t)&=EG_\tau(t)=e[u(t+\frac{\tau}{2})-u(t-\frac{\tau}{2})]\notag\F(\omega)&=E\tau\text{Sa}(\frac{\omega\tau}{2})\notag
\end{align}
\]
单边指数信号
\[
\begin{align}
f(t)&=Ee^{-\alpha t}u(t)\notag\F(\omega)&=\frac{E}{\alpha+j\omega}=\frac{E}{\sqrt{\alpha^2+\omega^2}}e^{-j\arctan(\frac{\omega}{\alpha})}\notag
\end{align}
\]
高斯脉冲信号
\[
\begin{align}
f(t)&=Ee^{-(at)^2}\notag\F(\omega)&=\frac{\sqrt{\pi}E}{a}e^{-(\frac{\omega}{2a})^2}\notag
\end{align}
\]
直流信号
\[
\begin{align}
f(t)&=E\notag\F(\omega)&=2\pi E\delta(\omega)\notag
\end{align}
\]
符号函数
\[
\begin{align}
f(t)&=\text{sgn}(t)=\begin{cases}1,t>0\\-1,t<0\end{cases}\notag\F(\omega)&=\frac{2}{j\omega}\notag
\end{align}
\]
单位冲激信号
\[
\begin{align}
f(t)&=E\delta(t)\notag\F(\omega)&=E\notag
\end{align}
\]
冲激偶信号
\[
\begin{align}
f(t)&=E\delta^{'}(t)\notag\F(\omega)&=Ej\omega\notag
\end{align}
\]
单位阶跃信号
\[
\begin{align}
f(t)&=u(t)\notag\F(\omega)&=\pi\delta(\omega)+\frac{1}{j\omega}\notag
\end{align}
\]
抽样信号
\[
\begin{align}
f(t)&=\text{Sa}(\omega_0t)\notag\F(\omega)&=\frac{\pi}{\omega_0}G_{2\omega_0}(\omega)=\frac{\pi}{\omega_0}[u(\omega+\omega_0)-u(\omega-\omega_0)]\notag
\end{align}
\]
三角脉冲信号
\[
\begin{align}
f(t)&=
\begin{cases}
\frac{2E}{\tau}t+E,-\frac{\tau}{2}<t<0\notag\-\frac{2E}{\tau}t+E,0<t<\frac{\tau}{2}\notag
\end{cases}\F(\omega)&=\frac{\tau E}{2}\text{Sa}^2(\frac{\omega\tau}{4})\notag
\end{align}
\]
傅氏变换的性质
对称性
若满足
\[
f(t)\leftrightarrow F(\omega)
\]
则有
\[
F(t)\leftrightarrow 2\pi f(-\omega)
\]
若\(f(t)\)是偶函数,则有
\[
F(t)\leftrightarrow 2\pi f(\omega)
\]
此性质的意义为若一个时间函数\(F(\omega)\)和偶函数\(f(t)\)的频谱函数\(F(\omega)\)形式相同,那么\(F(t)\)的频谱函数与偶函数\(f(t)\)形式相同,但是差一个系数\(2\pi\).
时移特性
\[
f(t-t_0)\leftrightarrow F(\omega)e^{-j\omega t_0}
\]
尺度变换特性
\[
f(at)\leftrightarrow \frac{1}{|a|}F(\frac{\omega}{a})
\]
一般的,有
\[
f(at+b)\leftrightarrow \frac{1}{|a|}e^{j\omega(\frac{b}{a})}F(\frac{\omega}{a})
\]
频移特性
\[
f(t)e^{j\omega_0t}\leftrightarrow F(\omega-\omega_0)
\]
此性质的意义是在时域乘以虚数因子\(e^{j\omega_1t}\)相当于在频域右移\(\omega_0\).
通过此性质可迅速得出虚指数信号\(e^{j\omega_0t}\)的傅氏变换
\[
e^{j\omega_0t}\leftrightarrow2\pi\delta(\omega-\omega_0)
\]
时域微分特性
\[
f^{(n)}(t)\leftrightarrow (j\omega)^nF(\omega)
\]
频域微分特性
\[
(-jt)^nf(t)\leftrightarrow F^{(n)}(\omega)
\]
特殊的,有
\[
tf(t)\leftrightarrow jF^{'}(\omega)
\]
此式更常用.
在时域中信号乘以\(t\)或者\(t^n\)要迅速想到套用该公式.
时域积分特性
如果在\(\omega=0\)时,\(F(0)=0\)或者\(\frac{F(\omega)}{\omega}\)有界,则有
\[
\int_{-\infty}^{t}f(\tau)d\tau\leftrightarrow \frac{F(\omega)}{j\omega}
\]
如果在\(\omega=0\)时,\(F(0)\ne0\),则有
\[
\int_{-\infty}^{t}f(\tau)d\tau\leftrightarrow\pi F(0)\delta(\omega)+\frac{F(\omega)}{j\omega}
\]
卷积定理
\[
\begin{align}
f_1(t)*f_2(t)&\leftrightarrow F_1(\omega)F_2(\omega)\notag\f_1(t)f_2(t)&\leftrightarrow \frac{1}{2\pi}F_1(\omega)*F_2(\omega)\notag
\end{align}
\]
卷积定理是通信与信号处理领域应用最广泛的傅氏变换性质.
帕塞瓦尔定理
周期信号\(f(t)\)的平均功率与傅氏系数的关系为
\[
P=\sum_{n=-\infty}^{\infty}|F_n|^2
\]
这表示信号的平均功率等于傅氏级数各次谐波分量有效值的平方和,时域和频域的能量是守恒的.
\[
\begin{align}
\int_{-\infty}^{\infty}|f(t)|^2dt&=\frac{1}{2\pi}\int_{\infty}^{\infty}|F(\omega)|^2d\omega\notag\\int_{-\infty}^{\infty}|f(t)|^2dt&=\int_{\infty}^{\infty}|F(f)|^2df\notag
\end{align}
\]
上式即为帕塞瓦尔定理,说明信号经过傅氏变换,信号的能量不变,符合能量守恒定律.
附:常用周期函数傅氏变换
冲激序列
\[
\delta_{t_0}\leftrightarrow \omega_0\sum_{n=-\infty}^{\infty}\delta(\omega-n\omega_0)
\]
正弦/余弦函数
\[
\begin{align}
sin(\omega_0t)&\leftrightarrow -j\pi[\delta(\omega-\omega_0)-\delta(\omega+\omega_0)]\notag\cos(\omega_0t)&\leftrightarrow \pi[\delta(\omega-\omega_0)+\delta(\omega+\omega_0)]\notag
\end{align}
\]
原文地址:https://www.cnblogs.com/Clouds42/p/11801142.html