关于傅里叶的一些东西(整理)
来源:互联网 发布:mac开机一个问号 编辑:程序博客网 时间:2024/06/08 07:40
傅立叶原理表明:任何连续测量的时序或信号,都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加。而根据该原理创立的傅立叶变换算法利用直接测量到的原始信号,以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。问题一:为什么要将时域信号变换到频域?
我们知道,在实际生活中任何事情从不同的角度看得到的结果就不同,好的可以变成坏的,坏的可以变好,多的变少,少的变多等等。就如一串整齐排列的骨牌,要从中拿出一个,若从正面看的话,只能看到第一个,不容易从中找出来,而如果从侧面看的话,就很容易找出来。对于信号的分析来说也是一样的,从时域看,几个信号是叠加在一起的,不好分离出需要的信号,就好比从正面看骨牌。而从频域来看,我们会发现,几个信号就是分开的,很容易把需要的信号分离出来,就好比从侧面看骨牌。这就是从不同的角度来看待事物有不同的结果。可能对于信号来说还有其他不同的域,即不同的角度,只是我们还没有发现罢了。(来源百度知道)
问题二:时域和频域
频域,尤其在射频和通信系统中运用较多,在高速数字应用中也会遇到频域。频域最重要的性质是:它不是真实的,而是一个数学构造。时域是惟一客观存在的域,而频域是一个遵循特定规则的数学范畴。
正弦波是频域中唯一存在的波形,这是频域中最重要的规则,即正弦波是对频域的描述,因为时域中的任何波形都可用正弦波合成。这是正弦波的一个非常重要的性质。然而,它并不是正弦波的独有特性,还有许多其他的波形也有这样的性质。正弦波有四个性质使它可以有效地描述其他任一波形:
(1)时域中的任何波形都可以由正弦波的组合完全且惟一地描述。
(2)任何两个频率不同的正弦波都是正交的。如果将两个正弦波相乘并在整个时间轴上求积分,则积分值为零。这说明可以将不同的频率分量相互分离开。
(3)正弦波有精确的数学定义。
(4)正弦波及其微分值处处存在,没有上下边界。
使用正弦波作为频域中的函数形式有它特别的地方。若使用正弦波,则与互连线的电气效应相关的一些问题将变得更容易理解和解决。如果变换到频域并使用正弦波描述,有时会比仅仅在时域中能更快地得到答案。
两者之间的关系:时域分析与频域分析是对模拟信号的两个观察面。时域分析是以时间轴为坐标表示动态信号的关系;频域分析是把信号变为以频率轴为坐标表示出来。一般来说,时域的表示较为形象与直观,频域分析则更为简练,剖析问题更为深刻和方便。目前,信号分析的趋势是从时域向频域发展。然而,它们是互相联系,缺一不可,相辅相成的。(来源百度百科)
问题三:傅里叶变换的意义
傅里叶变换的实质是将一个信号分离为无穷多多正弦/复指数信号的加成,也就是说,把信号变成正弦信号相加的形式——既然是无穷多个信号相加,那对于非周期信号来说,每个信号的加权应该都是零——但有密度上的差别,你可以对比概率论中的概率密度来思考一下——落到每一个点的概率都是无限小,但这些无限小是有差别的
所以,傅里叶变换之后,横坐标即为分离出的正弦信号的频率,纵坐标对应的是加权密度
对于周期信号来说,因为确实可以提取出某些频率的正弦波成分,所以其加权不为零——在幅度谱上,表现为无限大——但这些无限大显然是有区别的,所以我们用冲激函数表示
已经说过,傅里叶变换是把各种形式的信号用正弦信号表示,因此非正弦信号进行傅里叶变换,会得到与原信号频率不同的成分——都是原信号频率的整数倍。这些高频信号是用来修饰频率与原信号相同的正弦信号,使之趋近于原信号的。所以说,频谱上频率最低的一个峰(往往是幅度上最高的),就是原信号频率。
傅里叶变换把信号由时域转为频域,因此把不同频率的信号在时域上拼接起来进行傅里叶变换是没有意义的——实际情况下,我们隔一段时间采集一次信号进行变换,才能体现出信号在频域上随时间的变化。(来源百度知道)
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