傅里叶变换的公式表

供稿:hz-xin.com     日期:2025-01-10
傅里叶变换的公式表如下:
1. 连续时间傅里叶变换(Continuous Fourier Transform, CFT):
\[ F(j\omega) = \int_{-\infty}^{\infty} f(t)e^{-j\omega t} dt \]
2. 离散时间傅里叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT):
\[ X[k] = \sum_{n=0}^{N-1} x[n]e^{-j\frac{2\pi}{N}kn} \]
3. 连续时间傅里叶逆变换(Inverse Continuous Fourier Transform, ICFT):
\[ f(t) = \frac{1}{2\pi} \int_{-\infty}^{\infty} F(j\omega)e^{j\omega t} d\omega \]
4. 离散时间傅里叶逆变换(Inverse Discrete Fourier Transform, IDFT):
\[ x[n] = \frac{1}{N} \sum_{k=0}^{N-1} X[k]e^{j\frac{2\pi}{N}kn} \]
傅里叶变换是一广泛应用于数学、工程和物理等领域的工具,它能够将一个时间域(或空间域)的函数转换为频率域中的函数。下面我将详细解释这四个公式。
连续时间傅里叶变换(CFT):这个公式描述了如何将一个连续时间信号\(f(t)\)转换为其频域表示\(F(j\omega)\)。积分是对所有时间进行的,\(e^{-j\omega t}\)是复指数函数,它表示了不同频率的复正弦波。通过调整频率参数\(\omega\),我们可以得到信号在不同频率下的幅度和相位信息。
离散时间傅里叶变换(DFT):DFT是CFT在离散时间信号上的对应物。它描述了一个离散信号序列\(x[n]\)如何转换为其频域表示\(X[k]\)。求和是对所有离散时间点进行的,而\(e^{-j\frac{2\pi}{N}kn}\)是离散时间复指数函数。DFT在数字信号处理和通信系统中非常重要,因为它能够将离散的采样数据转换为频率域表示,从而便于分析和处理。
连续时间傅里叶逆变换(ICFT):这个公式描述了如何从频域表示\(F(j\omega)\)恢复原始的时间域信号\(f(t)\)。积分是对所有频率进行的,而\(e^{j\omega t}\)是ICFT的核函数。通过ICFT,我们可以将频域中的信息转换回时间域,从而得到信号随时间的变化情况。
离散时间傅里叶逆变换(IDFT):IDFT是ICFT在离散时间信号上的对应物。它描述了如何从频域表示\(X[k]\)恢复原始的离散时间信号\(x[n]\)。求和是对所有频率分量进行的,而\(e^{j\frac{2\pi}{N}kn}\)是IDFT的核函数。IDFT在数字信号处理中用于从频谱数据中重构原始信号。
这些公式不仅在数学理论上有重要意义,而且在工程实践中也有广泛应用。例如,在通信系统中,我们可以使用DFT和IDFT来实现信号的频谱分析和合成;在音频处理中,我们可以使用傅里叶变换来分析音频信号的频率成分;在图像处理中,傅里叶变换可以帮助我们识别图像中的周期性模式和频率分布。通过理解和应用这些公式,我们可以更好地理解和处理各种信号和系统。

请教大虾一个付里叶变换的问题!!!
付里叶变换是一对变换,称为傅式变换对,它将时域信号f(t)转换为复频域F(jw)。这种变换用f(t) <--> F(jw)表示一个变换对,说明变换前后变量不同,左边的t是变量,右边的jw是变量。例如,余弦函数cos(wt)的付氏变换对为cos(wt) <--> pi[δ(w-w0) + δ(w+w0)]。当w被替换为f时,...

离散信号的付里叶变换与连续信号付变的关系…
时间域,离散信号=连续信号通过抽样滤波器。抽样滤波器的F是周期重复的冲击函数。所以频率上,离散的F=连续的F周期*抽样滤波器的F=原连续函数F变的周期无限延拓。(注意,经过抽样离散信号,幅度值仍然是连续变化的,这点不同于0,1的数字信号)

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--这是连续信号的处理公式。--对于离散数据,应该采用《离散付里叶变换》和《快速付里叶变换》。

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