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傅里叶变换十大公式 傅里叶变换的十大性质
傅里叶变换是一种重要的数学工具,在许多领域中都有广泛的应用。傅里叶变换可以将一个时域信号转化为频域信号,分析不同频率成分在信号中的占比情况。由于傅里叶变换具有很多有用的性质,因此在信号处理、通信和控制等领域中得到了广泛的应用。下面就来介绍傅里叶变换的十大公式和性质。
一、傅里叶正变换
一般形式:
$F(\omega) = \int_{-\infty}^{\infty}f(t)e^{-j\omega t}dt$
其中,$f(t)$为时域信号,$F(\omega)$为傅里叶变换后的频域信号。
二、傅里叶逆变换
一般形式:
$f(t) = \frac{1}{2\pi}\int_{-\infty}^{\infty}F(\omega)e^{j\omega t}d\omega$
其中,$F(\omega)$为频域信号,$f(t)$为傅里叶变换后的时域信号。
三、时域平移性
$f(t-T) \xrightarrow{\text{FT}} e^{-j\omega T}F(\omega)$
即信号在时间域平移$T$秒,对应的频域信号乘以$e^{-j\omega T}$。
四、频域平移性
$e^{j\omega_0 t}f(t) \xrightarrow{\text{FT}} F(\omega-\omega_0)$
即信号在时域乘以一个复指数$e^{j\omega_0 t}$,对应的频域信号在$\omega$轴上向右平移$\omega_0$。
五、时域对称性
$f(-t) \xrightarrow{\text{FT}} F(-\omega)$
即信号在时间域取反,对应的频域信号在$\omega$轴上关于原点对称。
六、频域对称性
$f(t) \xrightarrow{\text{FT}} F(\omega)$
则有
$f^*(t) \xrightarrow{\text{FT}} F^*(-\omega)$
其中,$*$表示复共轭。即信号取复共轭,对应的频域信号在$\omega$轴上关于原点对称。
七、频域保持
$f(t)e^{j\omega_0t} \xrightarrow{\text{FT}} F(\omega-\omega_0)$
即信号在时域乘以一个正弦波,对应的频域信号不变,但在$\omega$轴上向右平移$\omega_0$。
八、卷积定理
$f(t)*g(t) \xrightarrow{\text{FT}} F(\omega)G(\omega)$
即两个信号卷积在时域相当于在频域上相乘。
九、功率谱密度
$S(\omega) = |F(\omega)|^2$
即傅里叶变换后的频谱的模平方。
十、时域微分
$\frac{d^n}{dt^n}f(t) \xrightarrow{\text{FT}} (j\omega)^nF(\omega)$
即原始信号在时域进行$n$次微分,对应的频域信号乘以$(j\omega)^n$。
以上是傅里叶变换的十大公式和性质。这些公式和性质在实际应用中是非常有用的。例如,在调制解调中,频域平移性和时域平移性可以用于带通滤波器的设计;功率谱密度可以用来分析信号的能量分布情况;卷积定理可以用于信号处理中的滤波器设计等。因此,掌握这些公式和性质对于进行信号处理和通信系统设计是非常重要的。
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