傅里叶变换 (FT) 是信号处理中必不可少的数学工具,可将时域信号转换为频域表示。这种变换通过几个属性阐明了时域和频域之间的关系,每个属性都揭示了信号行为的独特方面。
傅里叶变换的频移属性强调了频域中的移位对应于时域中的相移。从数学上讲,如果 x(t) 具有傅里叶变换 x(f),则 x(t)e^(j2πf_0t) 具有傅里叶变换 X(f−f_0)。此属性是无线电广播的基础,其中频移用输入信号调制载波信号,通过为每个信道分配不同的频带,允许同时传输多个信道。
时间微分性质表明,函数 x(t) 导数的傅里叶变换由 j2πfX(f) 给出,其中 X(f) 是 x(t) 的傅里叶变换。这意味着时间域中的微分对应于频域中 j2πf 的乘积。理解此属性对于分析时间变化(例如由时区广播延迟引起的变化)如何影响信号至关重要。
频率微分性质补充了时间微分,强调了时域和频域之间的深层互联性。它表明,在频域中对函数进行微分对应于时域乘以 −j2πt。
对偶性揭示了时域和频域之间的深刻对称性。如果 X(f) 是 x(t) 的傅里叶变换,则 x(f) 是 X(−t) 的傅里叶变换。这种对偶性强调了这些域之间的镜像关系,其中一个域中的变换反映在另一个域中,傅里叶积分的指数项中符号反转。
最后,卷积属性在信号处理中至关重要。它断言两个时域函数卷积的傅里叶变换是它们各自傅里叶变换的乘积。如果 x(t) 和 h(t) 卷积产生 y(t),则 Y(f) = X(f)H(f),其中 Y(f)、X(f) 和 H(f) 分别是 y(t)、x(t) 和 h(t) 的傅里叶变换。此属性简化了多个信号的组合,并广泛用于滤波和系统分析。
傅里叶变换的这些属性共同增强了我们对时间和频域信号行为的理解,为从无线电广播到音频处理等各种应用中分析和处理信号提供了一个强大的框架。
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