一、基本非周期信号的傅里叶变换
1.单位冲激信号与冲击偶
F[δ(t)]=∫−∞∞δ(t)e−jωtdt=1
由时域的微分特性,得冲激偶傅里叶变换:
F[δ′(t)]=jω
推广到n阶:
F[δ(n)(t)]=(jω)n
2.单位门函数
对于一个高度为A,宽度为τ的门函数x(t)
X(ω)=∫−∞∞e−jωtdt=∫−2τ2τAe−jωtdt=jω−A(e−jωτ/2−ejωτ/2)=AτSa(2ωτ)
3.直流信号
对于直流信号f(t)=A正常求解会得到无穷大,我们可以把直流信号看作是τ无限大的单位门函数
F(ω)=2πAτ→∞limπτSa(2ωτ)=2πδ(ω)
4.单边指数信号与双边指数信号
设单边指数信号表达式为:
x(t)=Ae−atu(t)a>0
其傅里叶变换为:
X(ω)=a+jωA
设双边指数信号表达式为:
x(t)=Ae−a∣t∣
其傅里叶变换为
X(ω)=a2+ω22Aa
5.符号函数
符号函数的表达式为:
sgn(t)={1−1t>0t<0
显然符号信号不满足绝对可积条件,但可以将符号函数看作双边指数信号a→0,最后得到符号函数的傅里叶变换为:
F(sgn(t))=jω2
6.单位阶跃信号
u(t)可改写为:
u(t)=21+21sgn(t)
由傅里叶变换的线性可得:
F(u(t))=πδ(ω)+jω1
二、傅里叶变换的性质
对于后续的信号x(t)其傅里叶变换默认为X(ω)
1.线性特性
傅里叶变换是由积分得来的,因此也符合线性,即:
F[ax1(t)+bx2(t)]=aX1(ω)+bX2(ω)
2.时移特性
F[x(t−t0)]=e−jωt0X(ω)
3.尺度变换性质
F[x(at)]=∣a∣1X(aω)
即一个信号在时域上变慢后,其频域缩小、频率集中在靠近0点附近,能量减小
结合时移特性,可以得到:
F[x(at−b)]=∣a∣1X(aω)e−jωb/a
4.频移特性
F[x(t)ejω0t]=X(ω−ω0)F[x(t)e−jω0t]=X(ω+ω0)
当一个信号乘以一个余弦信号时,信号在频域上会使得频谱发生搬移,即:
F[x(t)cosω0t]=F[21x(t)(ejω0t+e−jω0t)]=21[X(ω−ω0)+X(ω+ω0)]
在调制信号时我们可以利用这一特性将信号从较低的频率搬移到不同的高频区域进行传输,同时我们可以把不同的信号搬移到不同的频率上,从而在同一时间传输不同的信号,实现频分复用
当乘以正弦信号时:
F[x(t)sinω0t]=F[2j1x(t)(ejω0t−e−jω0t)]=2j1[X(ω−ω0)−X(ω+ω0)]
5.奇偶虚实性质
F[x(−t)]=X(−ω)=X∗(ω)
6.互易对称特性
F[X(t)]=2πx(−ω)
在实际中,这个性质求傅里叶变换可以经过下面的步骤:
f(t)→2πf(−ω)→F(t)→F(ω)
例:求抽样函数f(t)=Sa(πt)的傅里叶变换
经过第一步得到2πf(−ω)=2πSa(−πt)=2πSa(πt)
我们知道门函数Gτ(t)的傅里叶变换为τSa(2ωτ)
则2πf(−ω)中τ=2π,其反傅里叶变换为G2π(t)
最后得f(t)的傅里叶变换为F(ω)=G2π(ω)
7.利用傅里叶变换求函数面积
求抽样函数x(t)=Sa(πt)的面积
S=∫−∞∞Sa(πt)e−jωt∣ω=0=G2π(0)=1
即我们可以通过傅里叶变换求得函数求面积
对于x(t)与t围成的面积为S=X(0)
对于X(ω)与ω围成的面积为S=2πx(0)
8.时域微分特性
对于x(t)的n阶微分x(n),其傅里叶变换为:
F[x(n)]=(jω)(n)X(ω)
变换得:
X(ω)=(jω)(n)F[x(n)]
例:求高度为A,宽度为τ的三角波信号的傅里叶变换
进行第一次微分,得到的图像为一正一反的门函数图像,用公式表示为:
x′(t)=τ2A[u(t+2τ)−u(t)]−τ2A[u(t)−u(t−2τ)]
再次微分可得冲激信号
x′′(t)=τ2A[δ(t+2τ)−2δ(t)+δ(t+2τ)]
由时移特性可得
F[x′′(t)]=τ2A[ejωτ/2+e−jωτ/2−2]
结合微分特性可得:
X(ω)=(jω)2F[x′′(t)]=−ω1τ2A[ejωτ/2+e−jωτ/2−2]=2AτSa2(4ωτ)
当信号存在直流分量时,即:
T2∫−T/2T/2x(t)dt=0
要将信号的直流分量先拆出,再取剩余的部分进行傅里叶变换,如u(t)不能直接由微分后的冲激信号通过时域的微分特性求得。需要先分离出直流分量21再取剩余部分21sgn(t)进行傅里叶变换,最后得:
F(u(t))=πδ(ω)+jω1
9.频域微分特性
F[tnx(t)]=jnX(n)(ω)
例:求tn的傅里叶变换
F(tn)=F(tn∗1)=2πjnδ′(ω)
10.时域积分特性
F[∫−∞tx(t)dt]=πF(0)δ(ω)+jωF(ω)
其中F(0)为直流分量
例:求Gτ(t)积分的傅里叶变换
可得其直流分量为τ,最后结果为:
F[∫−∞tGτ(t)dt]=πτδ(ω)+jωτSa(2ωτ)
11.频域积分特性
F[−jt1x(t)+πx(0)δ(t)]=∫−∞ωX(ω)dω
12.卷积定理
时域信号的卷积:
F[x1(t)∗x2(t)]=X1(ω)X2(ω)
这一性质经常用来求系统响应
时域信号的乘积:
F[x1(t)x2(t)]=2π1X1(ω)∗X2(ω)
三、周期信号的傅里叶变换
我们知道周期信号展开成傅里叶级数为:
fT(t)=−∞∑∞F(nω1)ejnω1t
我们对其求傅里叶变换为:
F[fT(t)]=2π−∞∑∞F(nω1)δ(ω−nω1)
为一系列冲激序列的叠加,对于其中的F(nω1)我们只需求其一个周期的内的傅里叶变换即可:
F(nω1)=T11F0(ω)∣ω=nω1
而对于周期信号而言,其傅里叶变换可为一个周期和一个冲激序列δT(t)相卷积,而冲激序列的傅里叶变换为:
F[δT(t)]=ω1−∞∑∞δ(ω−nω1)
如有错误,请在评论区反馈