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第三章 DFT 离散傅里叶变换
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引言 一.DFT是重要的变换 1.分析有限长序列的有用工具。 2.在信号处理的理论上有重要意义。 3.在运算方法上起核心作用,谱分析、
实现。
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傅氏变换的几种可能形式 一.连续时间、连续频率的傅氏变换---傅氏变换 t
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时域信号 频域信号 连续的 非周期的 对称性: 时域连续,则频域非周期。 反之亦然。
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二.连续时间、离散频率傅里叶变换---傅氏级数
t ---
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*时域周期为Tp, 频域谱线间隔为2π/Tp 时域信号 频域信号 连续的 周期的 非周期的 离散的
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三.离散时间、连续频率的傅氏变换 ---序列的傅氏变换 x(nT) T -T 2T t --- ---
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时域信号 频域信号 离散的 非周期的 周期的 连续的
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四.离散时间、离散频率的傅氏变换--DFT
x(nT)=x(n) NT t T 2T N n k
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由上述分析可知,要想在时域和频域都是离散的,那么两域必须是周期的。
时域信号 频域信号 离散的 周期的
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导出周期序列DFS的传统方法是从连续的周期信号的复数傅氏级数开始的:
对上式进行抽样,得:
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,代入 因 是离散的,所以 应是周期的。 而且,其周期为 ,因此 应是N点的周期序列。
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又由于 所以求和可以在一个周期内进行,即 这就是说,当在k=0,1,..., N-1求和与在k=N,...,2N-1求和所得的结果是一致的。
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二 的k次谐波系数 的求法 1.预备知识
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同样,当 时,p也为任意整数,则 亦即 所以
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的表达式 将式 的两端乘 ,然后从 n=0到N-1求和,则:
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的DFS
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通常将定标因子1/N 移到 表示式中。 即:
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3.离散傅氏级数的习惯表示法 通常用符号 代入,则: 正变换: 反变换:
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的周期性与用Z变换的求法 周期性:
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用Z变换求 : 的一个周期内序列记作 ,而且 = , n N-1 , 其他n 对 作Z变换,
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可见, 是Z变换 在单位圆上抽样,抽样点在单位圆上的N个等分点上,且第一个抽样点为k=0。
1 2 3 4 5 6 7 (N-1) k=0 如果 ,则有 可见, 是Z变换 在单位圆上抽样,抽样点在单位圆上的N个等分点上,且第一个抽样点为k=0。
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§ DFS的性质 一.线性 如果 则有 其中,a,b为任意常数。
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二.序列的移位 如果 则有:
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证明: 令i=m+n,则 n=i-m。 n=0 时,i=m; n=N-1时,i=N-1+m 所以 * 和 都是以N为周期的周期函数。
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三.调制特性 如果 则有
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证明: 时域乘以虚指数( )的m次幂,频域搬移m,调制特性。
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四.周期卷积和 1.如果 则: 证明从略。
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2.两个周期序列的周期卷积过程 (1)画出 和 的图形; (2)将 翻摺,得到 可计算出:
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m 计算区
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(3)将 右移一位、得到 m 可计算出:
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计算区 m
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(4)将 再右移一位、得到 可计算出:
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(5)以此类推,
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n 1 3 4 3 1 计算区
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3.频域卷积定理 如果 ,则 证明从略。
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§ 3-2 DFT--有限长序列的离散频域表示 一.预备知识 1.余数运算表达式 如果 , m为整数;则有:
如果 , m为整数;则有: 此运算符表示n被N除,商为mN,余数 。
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例如: (1) (2)
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2. 先取模值,后进行函数运算; 而 视作将 周期延拓。
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周期序列 是有限长序列x(n)的周期延拓。
= , nN-1 , 其他n 有限长序列x(n)是周期序列 的主值序列。
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定义从n=0 到(N-1)的第一个周期为主值序列或区间。
x(n) 如: n N-1 ... n N-1 定义从n=0 到(N-1)的第一个周期为主值序列或区间。
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同样, 周期序列 是有限长序列X(k)的周期延拓。
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从上式可知,DFS,IDFS的求和只限定在n=0到n=N-1,及k=0到N-1的主值区间 进行。
四.从DFS到DFT 从上式可知,DFS,IDFS的求和只限定在n=0到n=N-1,及k=0到N-1的主值区间 进行。 因此可得到新的定义,即有限序列的离散傅氏变换(DFT)的定义:
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, 0kN-1 , 0nN-1 或者:
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练习题
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参考答案
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实际选择
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解
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§ DFT的性质 一.线性性 1.两序列都是N点时 如果 则有:
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和 的长度N1和N2不等时, 选择 为变换长度,短者进 进行补零达到N点。
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二.序列的圆周移位 1.定义 一个有限长序列 的圆周移位定义为 这里包括三层意思: 先将 进行周期延拓 再进行移位 最后取主值序列:
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n N-1
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n 周期延拓 左移2
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n 取主值 N-1
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2.圆周位移的含义 由于我们取主值序列,即只观察n=0到N-1这一主 值区间,当某一抽样从此区间一端移出时,与它相同 值的抽样又从此区间的另一端进来。如果把 排列 一个N等分的圆周上,序列的移位就相当于 在圆 上旋转,故称作圆周移位。当围着圆周观察几圈时, 看到就是周期序列 : 。
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2 1 n=0 3 N=6 4 5
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四.圆周卷积和 1.时域卷积定理 设 和 均为长度为N的有限长 序列,且 , 如果 ,则 N N
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证明: 相当于将 作周期卷积和后, 再取主值序列。 将 周期延拓: 则有:
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在主值区间 ,所以: N 同样可证: N
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2.时域圆周卷积过程 N-1 n
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m m m m
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最后结果: 2 3 1 N-1 n N
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五.有限长序列的线性卷积与圆周卷积 1.线性卷积 的长度为 它们线性卷积为
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的非零区间为 两不等式相加得 也就是 不为零的区间. 例如: 1 n 1 2 1 n 1 2 3
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m -1 -2 -3 1 2
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1 2 m m 3 3 2 2 1 1 n 1 2 3 4 5
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2.用圆周卷积计算线性卷积 圆周卷积是线性卷积的周期延拓序列的主值序列. 的长度为 , 的长度为 ,先构造长度均为L长的序列, 即将 补零点;然后再对它们进行周期延拓 ,即 所以得到周期卷积:
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可见,周期卷积为线性卷积的周期延拓,其周期为L。由于 长度 ,所以周期L必须满足:
又由于圆周卷积是周期卷积的主值序列,所以圆周卷积是线性卷积的周期延拓序列的主值序列,即
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计算题 有限长为 N 的两序列 求:
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3.4 频域抽样理论 一.如何从频域抽样恢复原序列 1.两种抽样 时域抽样:
频域抽样理论 一.如何从频域抽样恢复原序列 1.两种抽样 时域抽样: 对一个频带有限的信号,根据抽样定理对其进行抽样,所得抽样信号的频谱是原带限信号频谱的周期延拓,因此,完全可以由抽样信号恢复原信号。 频域抽样: 对一有限序列(时间有限序列)进行DFT所得X(k)就是序列傅氏变换的采样。所以DFT就是频域抽样。
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2.由频域抽样恢复序列 一个绝对可和的非周期序列x(n)的Z变换为 由于x(n)绝对可和,故其傅氏变换存在且连续,也即其Z变换收敛域包括单位圆。这样,对X(z)在单位圆上N等份抽样,就得到
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对 进行反变换,并令其为 ,则
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1 , m=n+rN , 0 , 其他m 可见,由 得到的周期序列 是非周期序列x(n)的周期延拓。 也就是说,频域抽样造成时域周期延拓。
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3.频域抽样不失真的条件 当x(n)不是有限长时,无法周期延拓; 当x(n)为长度M,只有NM时,才能不失真的恢复信号,即
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二.由X(k)表达 X(z)与 的问题——内插公式
序列x(n),(0nN-1)的Z变换为 由于 ,所以
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上式就是由X(k)恢复X(z)的内插公式,其中
称作内插函数。
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2.内插函数的特性 将内插函数写成如下式: 。
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令分子为零, 得 所以有N个零点。令分母为零,得 为 一阶极点, Z=0为(N-1)阶极点。但是极点 与一零点相消。这样只有(N-1)个零点,抽样点 称作本抽样点。因此说,内插函数仅在本抽样点处不 为零,其他(N-1)个抽样点均为零。
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3.频率响应 单位圆上的Z变换即为频响, 代入 4.内插函数的频率特性
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可见, 既是 的函数又是k的函数,其可表示为
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时, ,所以
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当N=5时, 的幅度特性 和相位特性 如下图: 其中,
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N=5
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由于i与k均为整数,所以i k 时 这就是说,内插函数在本抽样点 上 , 而在其他抽样点上
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与X(k)的关系 由于 的特性可知,在每个抽 样点 上其值为1, 故 就精确等于X(k)。即
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而在抽样点之间, 等于加权的内 插函数值叠加而得。
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利用DFT对连续时间信号的逼近 一.用DFT计算连续时间信号的傅氏变换可能造成的误差 1.混叠现象 为避免混叠,由抽样定理可知,须满足
其中, 为抽样频率; 为信号的最高频率分量; 或者 其中,T为抽样间隔。
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2.频谱泄漏 在实际应用中,通常将所观测的信号 限制在一定的时间间隔内,也就是说, 在时域对信号进行截断操作,或 称作加时 间窗,亦即用时间窗函数乘以信号,由卷积定 理可知,时域相乘,频域为卷积,这就造成拖 尾现象,称之为频谱泄漏.
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n n n
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3.栅栏效应 用DFT计算频谱时,只是知道为频率 的整数倍处的频谱。在两个谱线之间 的情况就不知道,这相当通过一个栅栏观察 景象一样,故称作栅栏效应。 补零点加大周期 ,可使F变小来提高 辨力,以减少栅栏效应。
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二、DFT与连续时间信号傅氏变换间相对数值的确定
1.连续时间非周期信号傅氏变换对 2. 连续时间周期信号傅氏级数变换对
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3.DFT变换时:
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4.用DFT计算非周期信号的傅氏变换 用DFT计算所得的频谱分量乘以T, 就 等于频谱的正常幅度电平;用IDFT计算非周 期信号的傅氏反变换,再乘以 就得到所需 信号的正常幅度电平。所以,从时间到频率, 再从频率到时间,整个过程总共乘了 幅度电平未受到影响。
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用DFT计算所得的频谱分量乘以T的理由:
设
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用IDFT计算非周期信号的傅氏反变换乘以 的理由
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5.用DFT计算周期信号的傅氏级数 用DFT计算出的频谱分量乘以 1/N等 于周期信号的频谱的正常幅度电平。而用 IDFT的计算结果乘以N才等于周期信号正常幅度电平。
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