本文主要是介绍学习通信原理之——傅里叶正变换/傅里叶逆变换公式的证明,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
文章目录
- 频谱密度函数
- 傅里叶正变换
- 傅里叶逆变换
- 总结
- 傅里叶正变换
- 傅里叶逆变换
频谱密度函数
F ( ω ) = lim T → ∞ F n 1 / T = lim T → ∞ F n ⋅ T = lim w → 0 F n ⋅ 2 π w F\left( \omega \right) =\lim_{T\rightarrow \infty} \frac{F_n}{1/T}=\lim_{T\rightarrow \infty} F_n \cdot T= \lim_{w\rightarrow 0} \frac{F_n\cdot 2\pi}{w} F(ω)=T→∞lim1/TFn=T→∞limFn⋅T=w→0limwFn⋅2π
在这里 F n F_n Fn(指数型傅里叶级数的系数)是趋于无穷小的, T T T是趋于无穷大的,所以这两者相乘是一个常数。
傅里叶正变换
由上文的公式
F ( ω ) = lim T → ∞ F n 1 / T = lim T → ∞ F n ⋅ T = lim w → 0 F n ⋅ 2 π w F\left( \omega \right) =\lim_{T\rightarrow \infty} \frac{F_n}{1/T}=\lim_{T\rightarrow \infty} F_n \cdot T= \lim_{w\rightarrow 0} \frac{F_n\cdot 2\pi}{w} F(ω)=T→∞lim1/TFn=T→∞limFn⋅T=w→0limwFn⋅2π
以及
F n = 1 T ∫ − T 2 T 2 f ( t ) e − j n ω t d t F_n=\frac{1}{T}\int_{-\frac{T}{2}}^{\frac{T}{2}}{f\left( t \right) e^{-jn\omega t}dt} Fn=T1∫−2T2Tf(t)e−jnωtdt
将 F n F_n Fn代入 F ( j ω ) = lim T → ∞ F n ⋅ T F\left( j\omega \right) =\lim_{T\rightarrow \infty} F_n \cdot T F(jω)=limT→∞Fn⋅T得
F ( ω ) = ∫ − T 2 T 2 f ( t ) e − j n ω t d t F\left( \omega \right) =\int_{-\frac{T}{2}}^{\frac{T}{2}}{f\left( t \right) e^{-jn\omega t}dt} F(ω)=∫−2T2Tf(t)e−jnωtdt
因为傅里叶变换的情况是 T T T趋于无穷, ω \omega ω趋于0, n ω n\omega nω变成连续的了,所以傅里叶正变换公式就是
F ( ω ) = ∫ − ∞ ∞ f ( t ) e − j ω t d t F\left( \omega \right) =\int_{-\infty}^{\infty}{f\left( t \right) e^{-j\omega t}dt} F(ω)=∫−∞∞f(t)e−jωtdt
傅里叶逆变换
先看傅里叶级数的指数形式
f ( t ) = ∑ n = − ∞ ∞ F n e j n ω t f\left( t \right) =\sum_{n=-\infty}^{\infty}{F_ne^{jn\omega t}} f(t)=n=−∞∑∞Fnejnωt
为了凑出 F ( ω ) F(\omega) F(ω),我们要这样处理
f ( t ) = ∑ n = − ∞ ∞ F n T e j n ω t ⋅ 1 T f\left( t \right) =\sum_{n=-\infty}^{\infty}{F_nTe^{jn\omega t}\cdot \frac{1}{T}} f(t)=n=−∞∑∞FnTejnωt⋅T1
我们令 T → ∞ T\rightarrow \infty T→∞,则 ω → 0 \omega \rightarrow 0 ω→0,取其为 d ω d\omega dω,我们就可以将上式的 1 T \frac{1}{T} T1改为 2 π T ⋅ 1 2 π \frac{2\pi}{T}\cdot \frac{1}{2\pi} T2π⋅2π1, ω \omega ω趋于0, n ω n\omega nω变成连续的了,求和符号应变为积分符号,所以 f ( t ) f(t) f(t)最后为
f ( t ) = 1 2 π ∫ − ∞ ∞ F ( ω ) e j ω t d ω f\left( t \right) =\frac{1}{2\pi}\int_{-\infty}^{\infty}{F(\omega )}e^{j\omega t}d\omega f(t)=2π1∫−∞∞F(ω)ejωtdω
这就是傅里叶逆变换。
总结
傅里叶正变换
F ( ω ) = ∫ − ∞ ∞ f ( t ) e − j ω t d t F\left( \omega \right) =\int_{-\infty}^{\infty}{f\left( t \right) e^{-j\omega t}dt} F(ω)=∫−∞∞f(t)e−jωtdt
傅里叶逆变换
f ( t ) = 1 2 π ∫ − ∞ ∞ F ( ω ) e j ω t d ω f\left( t \right) =\frac{1}{2\pi}\int_{-\infty}^{\infty}{F(\omega )}e^{j\omega t}d\omega f(t)=2π1∫−∞∞F(ω)ejωtdω
这篇关于学习通信原理之——傅里叶正变换/傅里叶逆变换公式的证明的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!