文档介绍：第3章离散傅里叶变换
在第二章讨论了利用序列的傅里叶变换和z变换来表示序列和线性时
不变系统的方法,公式分别为:X(z)二另x(n)z-n和
n=—g
X(ejw)=艺x(n)e—wn。对于有限长序列,也可以用序列的傅里叶变换和
第3章离散傅里叶变换
在第二章讨论了利用序列的傅里叶变换和z变换来表示序列和线性时
不变系统的方法,公式分别为:X(z)二另x(n)z-n和
n=—g
X(ejw)=艺x(n)e—wn。对于有限长序列,也可以用序列的傅里叶变换和
n=—8
z变换来分析和表示,但还有一种方法更能反映序列的有限长这个特点,即离散傅叶里变换。这就是我们这一章要讨论的问题。离散傅里叶变换除了作为有限长序列的一种傅里叶表示法在理论上相当重要之外,而且由于存在着计算离散傅里叶变换的有效快速算法,因而离散傅里叶变换在各种数字信号处理的算法中起着核心的作用。这一章讨论的问题有:
1、 傅里叶变换的几种可能形式:至今学过很多种傅里叶变换形式,到底之间有什么不同,需要分析一下;
2、 周期序列的离散傅里叶级数(DFS):通常的周期信号都可以表示成傅里叶级数,然后根据傅里叶级数可以得到傅里叶变换;也就是说傅里叶级数与傅里叶变换之间有一定的关系;
3、 有限长序列的离散傅里叶变换(DFT):这是我们的重点,我们会对其性质等作分析讨论;
4、 DFT的应用:学****了这种傅里叶变换,怎么用?计划作一个实验。
傅里叶变换就是建立以时间为自变量的"信号"与以频率为自变量的"频率函数"之间的某种变换关系。都是指在分析如何综合一个信号时,各种不同频率的信号在合成信号时所占的比重。
如连续时间周期信号f(t)=f(t+mT),可以用指数形式的傅里叶级
数来表示,可以分解成不同次谐波的叠加,每个谐波都有一个幅值,表示该谐波分量所占的比重。傅里叶表示形式为:
T
f(t)=另Fejn^toF= ff(t)e-皿dt(Fn离散、衰减、非周期)。
nnT
n=s T
2
厂tsin(n兀t/T) 门,
例如周期性矩形脉冲,其频谱为F= ,n=0,±1,。画出图
nT n兀t/T
形。
对于非周期信号,如门函数,存在这样的关系式
f(t)=
1
2n
fF(jw)ejwtdwoF(jw)=
时域非周期连续,
—g
—g
频率连续非周期。画出图形。
例如序列的傅里叶变换,变换关系为:
X(ejw)= 「x(n)e—jwn,
n=—g
1平
x(n)= JX(ejw)ejwndw,时域为非周期离散序列,频域为周期为2n
2兀
—兀
的连续周期函数。
以上三种傅里叶变换都是符合傅里叶变换所谓的是建立以时间为自变量的"信号"与以频率为自变量的"频率函数"之间的某种变换关系。不同形式是因为时间域的变量和频域的变量是连续的还是离散而出现的。这三种傅里叶变换因为总有一个域里是连续函数,而不适合利用计算机来计算。那么如果时间域里是离散的,而频域也是离散的,就会适合在计算机上应用了,那么傅里叶变换会是什么形式?见书上90页图形,可见时域和频域都对应为序列的形式。
(DFS)
回顾一下,对于周期信号,通常都可以用傅里叶级数来描述,如连续
时间周期信号f(t)=f(t+mT),用指数形式的傅里叶级数来表示为
f(t)=艺FejnQt,可以看成信号被分解成不同次谐波的叠加,每个谐波n
n=—g
都有一个幅值,表示该谐波分量所占的比重。其中eg为基波,基频为Q=2
n/(T为周期)。设~(n)是周期为N的一个周期序列,即~(n)=~(n+rN),
r为任意整数,用指数形式的傅里叶级数表示应该为~(n)=兰Xejkwo,
k
k
其中30=2n/N是基频,基频序列为ejwo。下面来分析一下第(K+rN)次谐波ej(k+rN)won和第(k)次谐波ejkwon之间的关系。因为30=2n/N,代入
表达式中,得到ej(k+rN)won=ejkwon,r为任意整数。这说明第(K+rN)次谐波能够被第(k)次谐波代表,也就是说,在所有的谐波成分中,只有N个是独立的,用N个谐波就可完全的表示出~(n)。K的取值从0到N-1。这
样~(n)=N乞文j,N是为了计算的方便而加入的。k=0
下面来看看X如何根据~(n)来求解。先来证明复指数的正交性:k
1,k-r=mN,m为整数
0,其它,注意该表达式是对n
N1 2冗
£ej(n)(kt)n=
n=0
求和,而表达式的结果取决于(k-r)的值。
在x(n)=N 两边都乘以e-j切/N”,并且从n=0到n=N-1
k=0
求和,得到
£~(n)e-j(2k/N)r