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傅里叶


DFS,DTFT,DFT,FFT(一)

DFS

对于离散序列,我们首先得研究出标准序列的完备性正交性:

这里我们使用正交集ϕi\phi _i:

ϕi=(1,eji2πN,,eji2πN(N1))T\phi _i=\left( 1,e^{ji\frac{2\pi}{N}},\cdots ,e^{ji\frac{2\pi}{N}\left( N-1 \right)} \right) ^T

求出ϕl\phi _lϕs\phi _s内积

(ϕl,ϕs)=n=<N>ej(2πN)(ls)n( \phi _l,\phi _s ) =\sum_{n=< N>}{e^{j( \frac{2\pi}{N} ) ( l-s ) n}}

由于$0\leqslant l,s <N $

(N1)lsN1\because -\left( N-1 \right) \leqslant l-s\leqslant N-1

1<lsN<1\therefore -1<\frac{l-s}{N}<1

ls\therefore l\ne s时,我们有:

ej(2πN)(ls)1e^{j\left( \frac{2\pi}{N} \right) \left( l-s \right)}\ne 1

ej(2πN)(ls)N=0\because e^{j\left( \frac{2\pi}{N} \right) \left( l-s \right) N}=0

(ϕl,ϕs)=n=<N>ej(2πN)(ls)n\therefore \left( \phi _l,\phi _s \right) =\sum_{n=< N>}{e^{j\left( \frac{2\pi}{N} \right) \left( l-s \right) n}}

=1ej(2πN)(ls)n1ej(2πN)(ls)=0=\frac{1-e^{j\left( \frac{2\pi}{N} \right) \left( l-s \right) n}}{1-e^{j\left( \frac{2\pi}{N} \right) \left( l-s \right)}}=0

l=sl=s时,即ej(2πN)(ls)=1e^{j\left( \frac{2\pi}{N} \right) \left( l-s \right)}=1

(ϕl,ϕs)=n=<N>ej(2πN)(ls)n=N\therefore \left( \phi _l,\phi _s \right)=\sum_{n=< N>}{e^{j\left( \frac{2\pi}{N} \right) \left( l-s \right) n}}=N

n=<N>ejk(2πN)n\therefore \sum\limits_{n=< N>}{e^{jk\left( \frac{2\pi}{N} \right) n}}是完备正交序列,且完备性为:

{Nk=λN,λ为整数0k=other\begin{cases} N\,\, k=\lambda N,\lambda 为\text{整数}\\ 0 k=other\\ \end{cases}

因此我们可以将周期为NN的离散信号x[n]x[n]分解为有限NN项完备正交序列:

x[n]=k=<N>akejk(2πN)nx\left[ n \right] =\sum_{k=< N>}{a_ke^{jk\left( \frac{2\pi}{N} \right) n}}

为了求出离散傅里叶系数,利用其正交性,上式同时乘ej(2πN)mne^{-j\left( \frac{2\pi}{N} \right) mn},再进行求和。

n=<N>x[n]ej(2πN)mn\sum_{n=< N>}{}{x\left[ n \right] e^{-j\left( \frac{2\pi}{N} \right) mn}}

=n=<N>k=<N>akej(km)(2πN)n=\sum_{n=< N>}{}{\sum_{k=< N>}{}{a_k}e^{j\left( k-m \right) \left( \frac{2\pi}{N} \right) n}}

利用正交性即得到系数:

am=1Nn=<N>x[n]ejm(2πN)na_m=\frac{1}{N}\sum_{n=< N>}{x\left[ n \right]}e^{-jm\left( \frac{2\pi}{N} \right) n}

这样我们就得到离散周期信号傅里叶级数(DFS)(DFS)的结果:

x[n]=k=<N>akejk(2πN)nx\left[ n \right] =\sum_{k=< N>}{a_ke^{jk\left( \frac{2\pi}{N} \right) n}}

ak=1Nn=<N>x[n]ejk(2πN)na_k=\frac{1}{N}\sum_{n=< N>}{x\left[ n \right] e^{-jk\left( \frac{2\pi}{N} \right) n}}

对于有限长信号,我们可以将其长度延拓为周期NN,从而得到离散信号DFTDFT变换

类型 时间函数 频率函数 关系
傅里叶级数FSFS 连续周期T0T_0 非周期离散Ω0\varOmega _0 Ω0=2πT0\varOmega _0=\frac{2\pi}{T_0}
傅里叶变换FTFT 连续非周期 连续非周期 NULLNULL
离散时间傅里叶变换DTFTDTFT 离散NN非周期 连续周期Ω\varOmega Ω=2πN\varOmega=\frac{2\pi}{N}
离散傅里叶变换DFTDFT 离散TsT_s周期T0T_0 周期Ωs\varOmega_s离散Ω0\varOmega_0 Ω0=2πT0\varOmega _0=\frac{2\pi}{T_0},Ωs=2πTs\varOmega _s=\frac{2\pi}{T_s}

文章作者: 王胜鹏
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