傅里叶变换的学习 傅里叶级数的振幅谱

周期信号的傅里叶变换 楼主你要去看一下冲激函数的定义。冲激函数在某个点的值为无限大，在其他地方都为0。如果整个范围上做积分的话，所得的值是一个有限值。比如单位冲激函数，从负无穷到正。傅里叶变换求出Fn了以后，怎么求振幅|Fn|和相位ψ？ 看指数形式傅里叶就知道Fn是什么了。为第n个虚指数频率分量[频率=n倍基波频率]的复振幅，包含幅度和相位。就是|Fn|、ψn；Fn是复数的时候，Fn|=[实部平方+虚部平方]再开方，ψn=[虚部除以实部]再求反正切。Fn反映了构成信号的各个分量的幅度和相位，所以也称为频谱，跟这个类似：y(t)=F1cos(t+ψ1)+F2cos(2t+ψ2)。对快速傅里叶变换（FFT）算法的研究便不断深入，数字信号处理这门新兴学科也随FFT的出现和发展而迅速发展。根据对序列分解与选取方法的不同而产生了FFT的多种算法，基本算法是基2DIT和基2DIF。扩展资料：快速傅氏变换（FFT），是离散傅氏变换的快速算法，它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。它对傅氏变换的理论并没有新的发现，但是对于在计算机系统或者说数字系统中应用离散傅立叶变换，可以说是进了一大步。计算离散傅里叶变换的快速方法，有按时间抽取的FFT算法和按频率抽取的FFT算法。前者是将时域信号序列按偶奇分排，后者是将频域信号序列按偶奇分排。它们都借助于的两个特点：一是周期性；二是对称性，这里符号*代表其共轭。这样，便可以把离散傅里叶变换的计算分成若干步进行，计算效率大为。傅里叶级数中的幅度谱和相位谱是怎么画出来的 以周期zhidao信号函数作为示范，看看傅里叶级别函数应该怎么画相位谱和幅度谱周期函数：最终傅里叶级数函数的单边图、双边图、相位谱、幅度谱，如下图所示：周期信号的频谱版1，为了能既方便又明白地表示一个信号在不同频率下的幅值和相位，可以采用成为频谱图的权表示方法。2，在傅里叶分析中，把各个分量的幅度|Fn|或 Cn 随着频率nω1的变化称为信号的幅度谱。而把各个分量的相位 φn 随角频率 nω1 变化称为信号的相位谱。幅度谱和相位谱通称为信号的频谱。3，三角形式的傅里叶级数频率为非负的，对应的频谱一般称为单边谱；指数形式的傅里叶级数频率为整个实轴，所以称为双边谱。傅里叶变换的学习 我保证这篇文章和你以前看过的所有文章都不同，这是12年还在果壳的时候写的，但是当时没有来得及写完就出国了…于是拖了两年，嗯，我是拖延症患者… 这篇文章的核心思想就是： 。傅里叶级数展开的实际意义 1.傅立叶变换的物理意义傅立叶变换是数字信号处理领域一种很重要的算法。要知道傅立叶变换算法的意义，首先要了解傅立叶原理的意义。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。和傅立叶变换算法对应的是反傅立叶变换算法。该反变换从本质上说也是一种累加处理，这样就可以将单独改变的正弦波信号转换成一个信号。因此，可以说，傅立叶变换将原来难以处理的时域信号转换成了易于分析的频域信号（信号的频谱），可以利用一些工具对这些频域信号进行处理、加工。最后还可以利用傅立叶反变换将这些频域信号转换成时域信号。从现代数学的眼光来看，傅里叶变换是一种特殊的积分变换。它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。在数学领域，尽管最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具，但是其思想方法仍然具有典型的还原论和分析主义的特征。任意\"的函数通过一定的分解，都。信号的频谱，功率谱，能量谱，傅立叶级数，傅立叶展开，这几个有什么区别和联系吗，感觉很懵。？ 来来来，上课时间到了。这几个概念，对于刚学信号系统的同学甚至对于很多信号处理的老司机来说，…关于傅里叶级数的相位谱 不一定呀，特殊情况才只有这两种，说明三角形式中没有cos项

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