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本节我们简要回顾一下
傅里叶变换
大家应该已经在其它课程中
学过傅里叶变换
所以我们就不展开很多的细节
我们只是把一些
和我们相关的重要的点列出来
来完成我们的后面的讲解
首先我们回忆一下
傅里叶变换的一些基本的概念
满足狄里赫利条件的周期函数
都可以用傅里叶变换
表示为一系列的谐波
也就是正余弦之和
我们看这样一个式子
也就是任何一个周期函数
它可以表示为一个级数
其中第一个a0
相当于这个信号
在周期内的一个平均
而an和bn代表着
不同的频率的系数的
与信号的这种积分过程
也就是不同的余弦所占的比例
或者它的系数
其中T1为信号f(t)的周期
ω1等于T1分之2π为基波
可以看出一个周期函数
它的频谱是离散的
即只在ω1和2ω1
以及nω1的情况下才有谱线
那么如果当f(t)是非周期函数呢
我们可以把它想象成
一个周期为无穷大的一个周期函数
那这样一来它的基波频率
逐渐趋于0
各个谐波之间的差
也趋于无穷小 且无限接近
也就是谐波的幅值也趋近于0
我们得到这样一个结论
非周期函数的频谱
含有一切频率成分
即是由无穷多个
无穷小的谐波组成
它的频谱是连续的
具体的细节大家可以参考教材
我们推广前面的这个
周期函数的一些变换关系
我们给出傅里叶变换的数学描述
所谓傅里叶变换
就是把弦信号
与一个指数函数进行积分
所得到的结果
如果我们与
拉普拉斯变换相对照的话我们发现
它们形式上是非常接近的
拉普拉斯变换
一般写的是从0-到正无穷
但是如果0-以前
都是0值的话
我们其实也可以把这个形式
同样写成从负无穷
到正无穷的积分
那么这两者之间的差别
仅仅就是把s换成jω
我们知道s是一个复数
而在这里面jω只是一个虚数
一般情况下由于s还包含有实部
所以拉普拉斯变换的收敛范围
要大于傅里叶变换
所以很多函数是有拉普拉斯变换
但是没有傅里叶变换的
但是在我们研究过程中
这个问题并不严重
我们举一个具体的例子
我们有这样一个信号
它是一个衰减的函数
它的形式可以写成一个指数函数
乘上一个阶跃函数
它的表明在0时刻以前
信号等于0的
对于这样一个信号
我们对它做傅里叶变换
根据前边的公式
我们可以得到这样一个结论
这是一个关于ω的
一个复变函数
我们同样把它写成一个幅值
和相位的一些形式
我们把幅值和相位
分别画到下面两个图之中
我们可以看到
横轴是一个频率
纵轴分别代表着
所对应的傅里叶变换的
幅值和相位
那么随着频率的增大
它的幅值是不断衰减的
当达到τ分之一的时候
它的幅值变为
原最大幅值的0.707
实际上也就是根号二分之一
我们在这个频率之外
幅值的强度就会迅速下降
而在之前幅值的变化相对较小
所以我们一般称为这个
τ分之一这个频率为截止角频率
从图中我们可以看到
f(t)的频谱中包含有一切频率成分
当ω从0到正无穷变化的时候
我们所计算出来的
傅里叶变换的幅值
其实代表着频率为ω的
那项谐波的相对幅值
当然我们要知道
实际上真正的幅值
是要乘上一个无穷小量的
而负的arctgωτ
代表着频率ω在那项谐波
在t0时刻的初相角
所以就意味着所谓傅里叶变换
就是代表着一个信号中
所包含的对应的频率
它所占的比例以及它的相角
一般而言我们会称为
角频率的10倍为频带
所谓频带就代表着
当在频带范围内
信号的相对幅值
还是占有一定比例的
在频带之外由于幅值太小
我们可以认为相对应的谐波
占比太小可以忽略不计
所以频带就反映了
一个信号中所包含的
各种谐波的一个范围
我们可以试想一下
假设我们的信号
在这个本例中
我们信号中的τ变小
就意味着整个这个信号
会变得更加的尖锐
而τ越尖锐的话
根据前面的图像我们知道
它的极致小面积τ分之一
就会变得越宽
同样频带也会变得越宽
这就意味着一个越尖锐的信号
或者变化越剧烈的信号
它的所包含的频率的成分
反而越多
这是个非常重要的结论
这就意味着越是短的
或者越是尖锐的信号
它的频谱反而越展宽
那么相反亦然
一个非常缓慢的一个信号
它的频谱相反会越窄
-绪论
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