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Chapter 3 Discrete Fourier-Transform (Part Ⅰ)
第三章 离散傅里叶变换DFT(一) Chapter 3 Discrete Fourier-Transform (Part Ⅰ)
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主要内容 3.1连续时间信号的傅里叶变换 3.2离散时间序列的傅里叶变换(DTFT) 3.3连续时间信号的抽样
3.4离散时间周期序列的傅里叶级数(DFS)
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3.1连续时间信号的傅里叶变换 周期连续信号傅里叶级数展开 周期信号f(t)=f(t+nT) ,满足狄氏条件(有限区间逐段光滑)时,可展成:
其中: 周期信号可分解为直流,基波和各次谐波 (基波角频率的整数倍)的线性组合。
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(双边频谱) 周期信号的频谱图
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3.1连续时间信号的傅里叶变换 非周期连续信号傅里叶变换 该变换存在的充分条件:
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频谱密度函数 周期信号的傅氏级数: 周期信号的频谱: (2)可写为: 令 单位频带上的频谱值 则: f(t)的频谱密度函数,简称频谱函数。
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周期信号 非周期信号 离散谱 连续谱,幅度无限小 (1)可写为: 令 则:
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典型非周期信号频谱函数
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3.2离散时间序列的傅里叶变换 离散序列的傅里叶变换(DTFT)
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3.2离散时间序列的傅里叶变换 因此,DTFT也可看作是周期信号X(.)在频域内展成傅里叶级数,其傅里叶系数是时域信号x(n)。
对照以下两组变换式:
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3.2离散时间序列的傅里叶变换 例:求以下序列的傅里叶变换 解
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3.2离散时间序列的傅里叶变换 解
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3.2离散时间序列的傅里叶变换 DTFT基本性质 序列 傅里叶变换 x(n) y(n) ax(n)+by(n) a、b为常数 线性
x(n-n0 ) 时移 频移 x*(n) x(-n) x(n)* y(n) 时域卷积定理
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3.2离散时间序列的傅里叶变换 DTFT对称性
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3.2离散时间序列的傅里叶变换 DTFT对称性
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3.2离散时间序列的傅里叶变换 DTFT对称性
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3.2离散时间序列的傅里叶变换 DTFT对称性
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3.2离散时间序列的傅里叶变换 实序列DTFT奇、偶、虚、实对称性质
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3.3连续时间信号的抽样 抽样原理(采样、sample) 周期 序列
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3.3连续时间信号的抽样 需要解决的问题
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理想冲激序列抽样 f(t):有限带宽信号
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讨论:采样周期变化对频谱的影响 结论: 1) 当Ωs 2Ωm时,Fs(j Ω)是F(j Ω)在不同Ωs倍数上的重复与再现,幅值为原值的1/Ts 。 2) 当Ωs<2Ωm时,Fs(j Ω)中出现F(j Ω) 的叠加与混合(混迭现象) 。
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信号f(t)的恢复 即:从 fs(t)中恢复f(t) 实现:低通滤波器 要求低通滤波器: 理想冲激抽样时
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3.3连续时间信号的抽样 结论:
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3.4离散时间周期序列的傅里叶级数(DFS) 一个周期为N的周期序列,即 其中,k为任意整数,N为周期;
周期序列不能进行Z变换,因为其在 n=-到+都周而复始永不衰减,即z平面上没有收敛域。但是,正象连续时间周期信号可用傅氏级数表达,周期序列也可用离散的傅氏级数来表示,也即用周期为N的正弦序列来表示。
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3.4离散时间周期序列的傅里叶级数(DFS)
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3.4离散时间周期序列的傅里叶级数(DFS) 2. 时域频域各取一个周期,得到DFT
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3.4离散时间周期序列的傅里叶级数(DFS)
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3.4离散时间周期序列的傅里叶级数(DFS) 习惯上将以上的式(2),(3)中的定标因子移到反变换中,得到离散傅里叶变换( DFT ):
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3.4离散时间周期序列的傅里叶级数(DFS) 总结:DFT与周期延拓
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