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1 时域周期性信号的频域傅里叶级数概述

1.1 周线性、连续信号的傅里叶级数

1.2 周期、离散信号的傅里叶级数

2 时域、周期性、连续信号的频域傅里叶级数的频谱图表达

2.1 周期性、连续信号的频谱图

2.2 周期性、离散信号的频谱图

3 时域、周期性、连续信号的频域傅里叶级数的三角函数表达式

3.1 周期性、连续信号

3.2 周期性、离散信号

4 时域、周期性、连续信号的频域傅里叶级数的复指数表达式

4.1 周期性、连续信号

4.2 周期性、离散信号

5 傅里叶级数参数的量化

5.1 周期性、连续信号

5.2 周期性、离散信号

6 常见时域、周期性、连续信号的频域傅里叶级数案例



1 时域周期性信号的频域傅里叶级数概述

1.1 周线性、连续信号的傅里叶级数

傅里叶分析认为:

时间上连续的、任意周期的时域信号可以分解为无限多个离散的非周期的正交的复指数频域信号之和,称之为傅里叶级数

     

为什么会有这个结论呢?

从定性的角度来看,周期信号是有规律的复杂信号,而频率具有倍数关系的正弦信号序列cos(n*ωt)+ i*sin(n*ωt)是具有规律的基本信号。

用无数个不同幅度的、有规律的、基本信号叠加,获得有规律复杂的周期信号,是可行的。

1.2 周期、离散信号的傅里叶级数

傅里叶分析认为:

时间上离散的、任意周期的时域信号可以分解为无限多个离散的周期的正交的复指数频域信号之和,称之为离散傅里叶级数

也就是说,周期性的离散信号,相对于周期性的连续信号而言,其频谱比连续信号的频谱更有规律性,也变成了周期信号。

所谓频谱的周期性,是指不同频率分量的幅度呈现周期性特点,而不像周期连续信号,其频谱是没有周期的。

1.3 非周期连续信号

        

傅里叶认为,时域非周期连续信号的频谱可以由周期连续信号的频谱推导而来。

当时域信号的周期无穷大时,周期信号就变成了非周期信号。周期无限大,就意味着时域信号的频率小,也就意味着,基波频率就无限小,同时意味着两个相邻的谐波信号之间的间距就无限小,间距无穷小,就意味着谐波的频率变成了连续。

也可以这样理解,周期信号是规律性信号,因此可以通过无限个、离散的、谐波信号组合而成,当变成无规律的非周期信号时,就需要更多的谐波信号组合而成,多到谐波频率在整个数轴空间是连续的!

2 时域、周期性、连续信号的频域傅里叶级数的频谱图表达

2.1 周期性、连续信号的频谱图

周期连续信号有2个重要的参数:

  • 信号的周期T
  • 信号的持续时间τ

T > τ

(1)时域信号

右边是时域信号,这里周期性的脉冲信号。

(2)频域频谱

右边是对应的傅里叶级数的频谱图,代表时域信号中包含的不同频率的复指数信号(正弦信号)的频率n*ωt以及其对应的幅度。

  • 其中n=0的幅度表示直流分量
  • 其中n=1的幅度表示基波频率分量
  • 其中n>1的幅度表示其他的谐波分量
  • 幅度是可以为负数的:如 -1 * cos(n*ωt) - i*sin(n*ωt
  • 频率是可以为负数的:频率为正数,表示逆时针旋转,频率为负数,表示顺时针旋转。

关于复指数信号的负幅度和负频率,请参考:

《星星之火-35:为什么傅里叶分析需要引入负频率以及负频率的物理意义是什么?》CSDN

2.2 周期性、离散信号的频谱图

周期离散信号有2个重要的参数:

  • 信号周期内,全部采样的个数N
  • 信号周期内,有效信号的采样的个数N1

N>N1.

如下是N=20, N1=2时的离散方波信号的频谱图:

从上图可以看出,:

  • 频谱的离散性:

这与周期连续信号一样,表明时域信号内含的谐波频率是离散的。

  • 频谱的周期性:

这与周期连续信号不同,周期连续信号,各个频率分量的幅值是递减的,无周期性;

而周期离散信号,各个频率分量的幅度是呈现周期性变化。

周期的大小,取决于相邻两个采样点的时间间隔,

采样的时间越小,离散的点越密集,

采样的频率越大,当采样点无限密集,就接近周期连续信号,频谱的周期也就接近无穷大,即呈现周期连续信号的频谱的非周期性特点了。

  • 频谱的有限性:

这与周期连续信号不同,周期连续信号,也就是在一个周期T内,连续信号的采样点相当于是无限的,因此其频谱,虽然是离散的,谐波分量的个数是无限的;

而周期离散信号, 在一个周期内的采样点的个数是有限的,因此其频谱也是有限的,有限性体现在其周期性上,频谱的谐波分量的个数,就是频谱周期内的谐波数。

频谱的有限性是周期性离散信号的一个很重要的优点,通过有限的谐波频率,就可再现周期性离散信号,节省了网络带宽。

时域的离散性是周期性离散信号的另一个很重要的优点,而累积和替代连续信号的积分,非常便于计算机处理。

周期性离散信号是计算机数字通信中最重要的一种时域信号形式。

在计算机数字信号处理中,对于连续信号,也先通过采样的手段,把连续信号先转换成离散信号。采样后,不仅仅利于计算机处理,还节省了恢复信号是所需的频谱资源。

2.3 非周期、连续信号

从频谱上看,时域上非周期、连续信号信号,其基波信号的频率是无限接近于0,相邻谐波信号的频率间隔接近于0,是频谱是连续的。

2.4 非周期、离散信号

时域的非周期性导致频域频谱的连续性,需要无线连续的谐波分量来组合没有规律的时域非周期信号。

时域的离散性导致频域频谱的周期性,规律性,这是时域离散性带来的好处。

3 时域、周期性、连续信号的频域傅里叶级数的三角函数表达式

3.1 周期性、连续信号

假设时域周期连续信号f(t)的周期为T

此级数公式表明:时域信号f(t)可以由无数个频域的正弦信号组成。

3.2 周期性、离散信号

3.3 非周期、连续信号

3.4 非周期、离散信号

4 时域、周期性、连续信号的频域傅里叶级数的复指数表达式

4.1 周期性、连续信号

此级数公式表明:时域信号f(t)可以由无数个频域的复指数信号组成。

4.2 周期性、离散信号

(1)傅里叶级数复指数信号集

(2)傅里叶级数复指数表达

4.3 非周期、连续信号

上述数学表达式表示:

时域上没有规律的非周期连续信号,由无限多个谐波信号构成,每个信号的频率ω是一个挨着一个的、连续的,频率间隔无限小或者说没有间隔,因此n =》dω,用, 因此每个谐波信号的幅度也不在是离散的,而是连续的,用X(jw)表示,因为没有谐波频率之间没有时间间隔,因此了积分替代了累计和

4.4 非周期、离散信号

非周期、离散信号可以由周期、离散信号演变而来,扩展周期离散信号的周期到无穷大。

5 傅里叶级数参数的量化

5.1 周期性、连续信号

为了简化讨论,这里以正频率为例,负频率是与正频率对称的,有一个正频率ω,就有一个对应的负频率-ω

(1)频率的量化:

  • 直流分量的频率 :n=0,  n*ω = 0;
  • 正弦基波的频率: n=1,  ω =  1* ω = 2πf = 2π/T;
  • 正弦谐波的频率: n>1,  ωn = n * ω = n* 2π/T

(2)幅度的量化

  • 直流分量的幅度

    

  • 正弦谐波实信号幅度

  • 正弦谐波虚信号幅度

5.2 周期性、离散信号

5.3 非周期性、连续信号

由于非周期连续信号的频谱是连续的,其幅度不再用Ak表示,是而是X(jω)表示,X是jω的复变函数。

5.4 非周期性、离散信号

6 常见时域、周期性、连续信号的频域傅里叶级数案例

6.1 周期性连续信号

(1)普通正弦函数的频谱图

单一频率的正弦或余弦信号,又称为单音信号。

可以用三角函数表示,此时的频谱是单一的正频率。

正弦信号或余弦信号本身也可以用复指数表示:包括一对绝对值相等、符号相反的频率。

(2)周期矩形脉冲信号

  • 脉冲宽度不变,周期变大

脉冲宽度不变,时域信号的周期T变化,影响的频域信号的基波频率和各个谐波信号的频率。T越大,基波频率越小,谐波频率越密集。

  • 矩形脉冲周期不变,脉冲宽度变化小

周期不变,时域信号脉冲宽度t, 影响的是时域信号在周期内T内的积分值。 t越大,一个周内内的能量越大,各个谐波分量的幅度就越大。

(3)周期三角脉冲信号

6.3 非周性连续信号

(1)冲击脉冲信号

时域上看,持续时间无穷小。

频域上看,包含所有频率值的谐波,频率值是连续。每个谐波频率的幅度为1.

也可以这样理解:脉冲信号,是瞬间发生、瞬间消失的脉冲信号,因此其频率变化无穷大,因此包含频率值从0到无穷大的所有的谐波分量。

(2)直流分量

时域上看:可以看成是周期无穷小的信号信号,导致其幅度值一直不变化。

频域上看:因为信号的幅度一直不变化,说明此时域信号不包含任何频率ω会发生变化的交流分量,说明只包含频率ω=0的分量,即直流分量。

这就是为什么,频谱图上只看到ω=0处的幅度。

(3)单位矩形脉冲

很显然,单个的矩形脉冲与周期性的矩形矩形脉冲:

相同点:图形的包络是相似的。都是sinc函数,即辛格函数。注意:不是sin函数。

区别是:单个的矩形脉冲的频谱是连续的,周期性的矩形矩形脉冲的频谱是离散的。

6.4 非周性离散信号

(1)单位脉冲信号

(2)矩形脉冲信号


其他参考:

(1)sinc函数

(2) 不同变换汇总

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