关于傅里叶系数和傅里叶变换中微分性质的思考
关于傅里叶系数和傅里叶变换中微分性质的思考
Jzn原创,未经允许不可转载
0.写在前面
1.基本知识点的简单概述
2.傅里叶级数中微分性质的应用
3.傅里叶变换中微分性质的应用
4.小结
0. 写在前面
本篇文章主要探讨信号与系统中对于微分性质的思考与使用。
众所周知,在傅里叶系数/变换中,微分性质有个巨大的缺点,即当你对一个性质进行微分求解时,会丢失它的直流分量 ; 本篇文章则主要想探讨如何使微分性质的应用更具有一般性。关于傅里叶级数在含有直流分量时如何使用微分性质已经是一个老生常谈的问题了,本篇文章主要是想对傅里叶变换如何使用微分性质进行探讨。
1. 基本知识点的简单概述(掌握很好的同学可以跳过这部分)
① 傅里叶级数 与 傅里叶变换 的区别
- 傅里叶级数是 周期变换,本质上是以三角函数为基对周期信号的无穷级数展开,其展开公式为
f(t)=∑n=−∞∞Cnejnω0,ω0=2πT0f(t)=\sum_{n=-\infty}^{\infty} C_{n} \mathrm{e}^{jn\omega_{0} }, \omega_{0}=\frac{2 \pi}{T_{0}}f(t)=n=−∞∑∞Cnejnω0,ω0=T02π,
在其中,我们关注的是CnC_{n}Cn,称其为频谱,计算公式为
Cn=1T0∫<T0>f(t)e−jnω0tdtC_{n}=\frac{1}{T_{0}} \int_{\left < T_{0} >\right.} f(t) \mathrm{e}^{-\mathrm{jn} \omega_{0} t} \mathrm{~d} tCn=T01∫⟨T0>f(t)e−jnω0t dt
我们关注其中的CnC_{n}Cn,且不难知道,CnC_{n}Cn是一个关于n的离散函数 - 而傅里叶变换是一种 非周期变换,是傅里叶级数的延扩,非周期信号可以看作不同频率的余弦分量叠加,其中频率分量可以是从0到无穷大任意频率,而不是像傅里叶级数一样由离散的谐波分量组成,其计算公式为:
F(jω)=∫−∞∞f(t)e−jωtdtF(\mathrm{j} \omega)=\int_{-\infty}^{\infty} f(t) \mathrm{e}^{-\mathrm{j} \omega t} \mathrm{~d} tF(jω)=∫−∞∞f(t)e−jωt dt
我们关注其中的F(jω)F(j \omega)F(jω),通过比较 CnC_{n}Cn的公式与F(jω)F(j\omega)F(jω)的公式,我们可以知道,如果称 前者为频谱,那么后者可称为频谱密度
②两者的微分性质表示的区别
傅里叶级数的微分性质
设f(t)是以T为周期的周期信号,其对应的频谱为
f(t)↔Cnf(t) \leftrightarrow C_{n}f(t)↔Cn
则f(t)的导数f’(t)的频谱为
f′(t)↔jnω0Cnf'(t) \leftrightarrow jn\omega_{0}C_{n}f′(t)↔jnω0Cn傅里叶变换的微分性质
若 f(t)⟶FF(jω)f(t) \stackrel{\mathscr{F}}{\longrightarrow} F(\mathrm{j} \omega)f(t)⟶FF(jω)
则 f′(t)⟶FjωF(jω)f'(t) \stackrel{\mathscr{F}}{\longrightarrow} \mathrm{j}\omega F(\mathrm{j} \omega)f′(t)⟶FjωF(jω)
2. 傅里叶级数中微分性质的应用(只讨论含有直流分量的情况)
例题:使用微分性质求解f(t)的傅里叶级数
ans:
对f(t)求两次导后得到此信号f’'(t)
When n≠0n\ne 0n=0时,
−n2ω2Cn=1T∫⟨T⟩f′′(t)e−jnωtdt=12∫−1+1+[2−4δ(t−1)]e−jnωtdt=12⋅[1jnπ⋅2jsin(nπ)−4e−jnπ]=−2e−jnπ\begin{aligned} -n^{2} \omega^{2} C_{n} &=\frac{1}{T} \int_{\langle T\rangle} f^{\prime \prime}(t) e^{-j n \omega t} d t \\ &=\frac{1}{2} \int_{-1^{+}}^{1+}[2-4\delta (t-1)] e^{-j n \omega t} d t \\ &=\frac{1}{2} \cdot\left[\frac{1}{j n \pi} \cdot 2 j \sin {(n \pi)}-4e^{-j n \pi}\right] \\ &=-2 e^{-j n \pi} \end{aligned}−n2ω2Cn=T1∫⟨T⟩f′′(t)e−jnωtdt=21∫−1+1+[2−4δ(t−1)]e−jnωtdt=21⋅[jnπ1⋅2jsin(nπ)−4e−jnπ]=−2e−jnπ
得到
Cn=2e−jnπn2ω2C_{n}=\frac{2 e^{-j n \pi}}{n^{2} \omega^{2}}Cn=n2ω22e−jnπ
When n=0n= 0n=0时,
Cn=1T∫−11t2dt=13C_{n}=\frac{1}{T} \int_{-1}^{1} t^{2} d t=\frac{1}{3}Cn=T1∫−11t2dt=31
综上所述,
Cn={2e−jnπtn2ω2,n≠013,n=0C_{n}=\left\{\begin{array}{ll} \frac{2 e^{-j n \pi t}}{n^{2} \omega^{2}}, & n \neq 0 \\ \frac{1}{3}, & n=0 \end{array}\right.Cn={n2ω22e−jnπt,31,n=0n=0核心思路:
直流分量对应的=0,故分别讨论 n=0n=0n=0 或 n≠0n \ne 0n=0的情况,综合考虑后可以得到答案
3. 傅里叶变换中微分性质的应用(只讨论含有直流分量的情况)
例题:使用微分性质求解傅里叶变换
思路:借鉴上方含有直流分量中傅里叶级数中的应用,容易思考出将信号分出含有 直流部分 及 不含有直流部分 分别讨论,其中,不含有直流部分就可以直接用微分性质求解了,而含有直流分量部分则可以一眼看出它的值(含有直流分量只有两种情况,一种是常值,另外一种是阶跃信号,都属于特殊信号,可以快速求解)
ans:
先求导,得到f’(t)
这个函数傅里叶变换还不是很好算,所以做一个简单的左移(左移0.5个单位),得到
下面开始进行计算:
When ω≠0\omega \ne 0ω=0时,
e−jω2⋅(jω)⋅F(jω)=∫−∞+∞f′(t+0.5)e−jωtdt=−∫−0.50.5p1(t)e−jωtdt=−Sa(ω2)\begin{aligned} e^{-\frac{j \omega}{2}} \cdot(j \omega) \cdot F(j \omega) &=\int_{-\infty}^{+\infty} f^{\prime}(t+0.5) e^{-j \omega t} d t \\ &=-\int_{-0.5}^{0.5} p_{1}(t) e^{-j \omega t} d t \\ &=-\operatorname{Sa}\left(\frac{\omega}{2}\right) \end{aligned}e−2jω⋅(jω)⋅F(jω)=∫−∞+∞f′(t+0.5)e−jωtdt=−∫−0.50.5p1(t)e−jωtdt=−Sa(2ω)
其中p1(t)p_{1}(t)p1(t)表示门函数,故而得到:
F(jω)=−e−jω2⋅Sa(ω2)jω,ω≠0F(j \omega)=-\frac{e^{-\frac{j \omega}{2}} \cdot {Sa}\left(\frac{\omega}{2}\right)}{j \omega} , \omega \neq 0F(jω)=−jωe−2jω⋅Sa(2ω),ω=0
When ω=0\omega=0ω=0时,
只考虑直流分量,由于F(jω)F(j\omega)F(jω)表示的是频谱密度,在 t>0 时对f(t)积分后除以周期为0,所以只需要考虑t<0的情况,此时t<0的f(t)=u(−t)f(t)=u(-t)f(t)=u(−t),直接使用阶跃信号的结论我们得出
F(jω)=πδ(ω)−1jω,ω=0F(j \omega)=\pi \delta(\omega)-\frac{1}{j \omega}, \omega=0F(jω)=πδ(ω)−jω1,ω=0
综合考虑,得出:
F(jω)={−e−jω2⋅Sa(ω2)jω,ω≠0πδ(ω)−1jω,ω=0F(j \omega)=\left\{\begin{array}{ll} -\frac{e^{-j \frac{\omega}{2} \cdot Sa(\frac{\omega}{2})}}{j \omega}, \omega \neq 0 \\ \pi \delta (\omega)-\frac{1}{j \omega}, \omega=0 \end{array}\right.F(jω)={−jωe−j2ω⋅Sa(2ω),ω=0πδ(ω)−jω1,ω=0
合并,得到:
F(jω)=πδ(ω)−e−jω/2jωSa(ω2)F(j\omega)=\pi \delta (\omega)-\frac{e^{-j\omega / 2}}{j \omega} Sa\left(\frac{\omega}{2}\right)F(jω)=πδ(ω)−jωe−jω/2Sa(2ω)
自此,我们成功得到正确答案
4. 小结
本篇文章的核心思想是将信号分解为直流分量和非直流分量,使所有信号都可以用微分性质进行求解,且从这个角度也多了一种思考问题的方式,此种解决方案也提供另外一种理解课本内傅里叶变换的积分性质公式的思考角度。
关于傅里叶系数和傅里叶变换中微分性质的思考相关推荐
- 傅里叶变换中的特征函数以及一些冲激函数的性质
傅里叶变换中的特征函数以及一些冲激函数的性质 前言 正文 附录1 前言 这是自己的通过一些困惑,查了资料,然后整理的.数学表达上可能不完备,主要是记录一个思路. 正文 傅里叶变换相当于把信号映射到ex ...
- 一个和二维泊松求和有关的公式(推导Ewald级数中有用,运用了2D泊松求和公式,傅里叶变换的位移性质)
∑(m,n)∈Zf(x−mTx,y−nTy)⋅ei(qx⋅mTx+qy⋅nTy)=eiqx⋅x+iqy⋅y∑(m,n)∈Zf(x−mTx,y−nTy)⋅e−i(x−mTx)qx−i(y−nTy)qy= ...
- 一文教你理解傅里叶变换及MATLAB在求傅里叶变换中的应用
大纲 从积分变换谈起 积分变换的基本概念 积分变换的来源 傅里叶级数 傅里叶级数的相关基础概念 傅里叶级数的基石--三角函数系及其正交性 三角函数系 三角函数系的正交性 傅里叶级数的含义 傅里叶系数的 ...
- 【数字信号处理】傅里叶变换性质 ( 序列傅里叶变换共轭对称性质示例 )
文章目录 一.序列傅里叶变换共轭对称性质示例 1.序列傅里叶变换共轭对称性质 1.序列实部傅里叶变换 2.序列虚部傅里叶变换 3.共轭对称序列傅里叶变换 4.共轭反对称序列傅里叶变换 2.求 a^n ...
- 【数字信号处理】傅里叶变换性质 ( 序列傅里叶变换共轭对称性质 | 实序列的幅频特性偶对称 | 实序列相频特性奇对称 | 示例说明 )
文章目录 一.实序列的 幅频特性 和 相频特性 对称性质 二.性质由来 三.示例说明 一.实序列的 幅频特性 和 相频特性 对称性质 如果 x(n)x(n)x(n) 序列是 " 实序列 &q ...
- 【数字信号处理】傅里叶变换性质 ( 傅里叶变换线性性质 | 傅里叶变换时移性质 )
文章目录 一.傅里叶变换线性性质 二.傅里叶变换时移性质 证明过程 一.傅里叶变换线性性质 傅里叶变换 线性性质 : 两个序列之和 的 傅里叶变换 , 等于 两个序列 的 傅里叶变换 之和 ; SFT ...
- 余弦信号频谱表达式_信号傅里叶变换系列文章(1):傅里叶级数、傅里叶系数以及傅里叶变换...
傅里叶级数是周期信号的时域表达式,而傅里叶变换是非周期信号或周期信号的频谱(频域函数),要想了解它们之间的关系,需要你耐心看完下面内容. 学过"信号与系统"等课程的人往往会被许多问 ...
- 傅里叶变换的更多性质:相位展开、零相位窗等
文章目录 傅里叶变换的更多性质 能量不变(Energy conservation) 分贝幅度(Amplitude in decibels(dB)) 相位展开(Phase unwrapping) 补零( ...
- 傅里叶变换频域积分性质和频域卷积性质证明
傅里叶变换频域积分性质和频域卷积性质证明 最近在学习信号与系统这门课程,其中的一个知识点就是傅里叶变换的性质,为了更好地记忆和使用这些性质,最好是知道这些性质的证明过程,而有些性质如频域积分和频域卷积 ...
最新文章
- 北航计算机软件基础试题,北航2010计算机软件技术基础试题与答案.pdf
- 软工作业——四则运算生成器(scala 实现)
- python 变量传值传引用 区分
- cadence spb 16.5 破解过程实例和使用感受_赤松子耶_新浪博客
- python windows 安装scrapy_Windows下安装Scrapy
- python实战excel_实战python 读写EXCEL表
- macbook不能进系统 备份数据_不基于备份和表,生产系统数据误删就能完全恢复?!...
- 关于TP中的M()方法与D()方法
- AWT_Swing_图标按钮(Java)
- JavaWeb知识总结
- Go基础-变量的定义
- prepared statement mysql_MySQL之 Statement实现及PreparedStatement实现
- Unity3D导出Android工程(Android中应用Unity3D)
- 矩阵求导、几种重要的矩阵及常用的矩阵求导公式
- SPI TFT液晶屏与Arduino Uno 连接
- 腾讯bugly升级注意事项
- android6自定义锁屏,Android自定义控件系列之:锁屏页
- 小乐乐上台阶【斐波那契】
- excel的主要功能_免费的Excel共享编辑办公软件,表格权限-套打模板样样有,附下载...
- mysql分组后,取每组第一条数据
热门文章
- 美团外卖红包优惠券:美团外卖节红包或美团外卖天天神券怎么领取使用?
- 剑指offer全集python(3/3)第三大部分
- div如何实现横向滚动
- mysql 索引index_MySQL查询优化之 index 索引的分类和使用
- 估计参数的方法:最大似然估计、贝叶斯推断
- 鸿蒙渊boss,新boss:邪龙沉睡之境“神藏天”攻略
- 信安实验一:自建CA搭建https
- html点击赞变图标,CSS3 三个点的菜单图标点击变成关闭图标
- 【python基础】省略号...的用法
- 车友须知,关于汽车过户的时间问题。