1的傅里叶变换是多少的本质是什么

傅里叶级数及变换的本质解释和形象阐述(更正版)

——老师不会这么讲,书上也不会讲

注:原来上传到百度文库的文档有较多问题,或者阐述不清楚,因原文档无法删除,只能重新上传一次了。此为更正版。

很多人学信号与系统、数字信号处理学了几年,关于傅里叶级数和傅里叶变换可能还是一知半解,只能套用公式,根本不理解为什么要这么算,也就是有什么实际含义——可以说,几乎所有信号与系统里面的数学公式都是有实实在在的物理含义的!那么,傅里叶变换到底是怎样一种变换?具体又怎么变换?有没有确切一点,或者形象一点的物理解释呢?下面笔者将尝试从以一种可理解的、物理的方式来解释,并尽量形象地讲出来,形式是探究、渐进的模式,也就是我自己的思考过程,希望对大家有所帮助。

首先,要知道傅里叶变换是一种变换,准确点说是投影。傅里叶变换的投影问题,一直想不明白那一系列的正交函数集,到底是什么样一个函数集合,或者说是怎么样的一个空间。所谓三角傅里叶级数当成谐波分析的时候很好理解——同一个时间轴,也就是说同一个维度的分解和叠加,肯定没错,也很实用。但是要是从投影(或者说变换)的角度来说,怎么解释呢?书上说:这一系列正弦余弦的函数,在一个区间内,是一个完备的正交函数集,每一个函数所带的系数(或者叫权重),就是原函数在这个函数的方向上的一个投影(说方向不准确,但找不到其他的词)。那么,原函数到底是一个什么样的函数,和各正交基函数又是怎样的一种关系呢?这个投影又是怎么投的呢?三维或者二维空间,一个矢量在各正交基上的投影很好理解,因为各矢量正交基在空间是垂直关系,原矢量在各正交基上的投影就是其模值乘以与各正交基夹角余弦值。那么,傅里叶变换的正交基函数,也是这样一种相互垂直的关系么?投影也是取余弦值么?

00-1010傅里叶变换的本质傅里叶变换的公式是

傅立叶变换也可以变成另一种形式:

可见,傅里叶变换的本质是内积,三角函数是一组完整的正交函数,不同频率的三角函数之间的内积为0,这并不是只有等频率的三角函数做内积时才为0。

傅立叶变换的含义由下面的公式解释。因为傅里叶变换的本质是内积,f(t)和

计算内积时,只有频率为f(t)的分量w才有内积的结果,其他分量的内积为0。可以理解为f(t) in

在投影上,积分值是从负无穷大到正无穷大的时间积分,即信号在w中各时刻的分量叠加,可以理解为f(t) in。

上投影的叠加,叠加的结果是有频率的分量,形成频谱。傅里叶逆变换的公式是

从下面的公式分析,傅里叶逆变换的含义是傅里叶变换的逆过程。当求和用于内积时,只有t时刻分量的内积才有结果,其他时刻分量的内积为0。同一个积分值是从负无穷大到正无穷大的频率的积分,即信号在t时刻各频率的分量叠加,叠加的结果是f(t)在t时刻的值,回到我们观测信号的原始时域。对信号做傅里叶变换然后直接做逆变换是没有意义的。傅里叶变换和逆傅里叶变换之间有一个滤波过程。滤除不想要的频率成分,然后做逆变换得到想要的信号。例如,如果信号与噪声信号混合,可以通过滤波器去除噪声信号的频率,然后通过傅里叶逆变换获得没有噪声的信号。

优点:频率定位很好。通过信号良好的频率分辨率,可以清楚地获得信号中包含的频率成分,即频谱。

缺点:由于频谱是时间从负无穷大到正无穷大的叠加,如果我们知道某个频率,就无法判断它的时间位置。无法判断某个时间段的频率成分。

本视频主要讲解讲解的傅立叶变换本质

任何周期信号都可以分解成一系列不同频率大小的三角函数,这就是傅立叶级数的定义

接下来就到了本文最核心的讲解,通过建立两个频率,一个是时域的频率,一个是旋转的频率

把时域信号投射到一个旋转图谱中

然后用图形重心位置来表示不同旋转速度产生的强度大小,太形象了,膜拜大神

惊奇的是当二者频率相同时,重心偏离位置最大

时域信号叠加的傅立叶变换居然时单独傅立叶变换后的叠加。这就使得傅立叶变换成为了分析时域信号的一个有力工具


因为设计的旋转问题,这时候著名的欧拉公式就要闪亮登场了,它通过复平面使得旋转问题得到了非常便利的解答

有了欧拉公式,傅立叶变换居然可以很直观的理解为一边旋转,一定以时域的幅值进行画图。天呐,太形象了,茅塞顿开

总结: 通过转换为旋转图谱然后求重心的方法,非常形象的展示了傅立叶变换的本质!

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