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对离散时间傅里叶变换DTFT采样

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发表于 2021-2-25 18:45 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |正序浏览 |阅读模式

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本帖最后由 mytomorrow 于 2021-2-25 18:47 编辑 , E8 `) L* k: b$ n, G( p

1 l# m) M% @3 N) B1 x& R: y5 p上篇(对离散序列的傅里叶分析大总结(一))的最后讨论了有限长序列与周期序列之间的关系,首先给出了有限长序列以及由其构成的周期序列之间的关系,具体参看,得出的结论是:3 @4 _' I6 T1 g! `* g5 ?! I! R7 p

6 F/ O9 P1 N& K1 m4 u9 A
/ @" Z7 L* R2 n& d9 Z& C1 f2 c+ C2 D( Y' ~/ V
今天的主题:; b+ \  c: V  H. b& w- P
今天的主题讨论了非周期序列与周期序列之间的更一般的关系:
4 K! H3 H* s: S2 W6 ^7 ?
/ q: y# N! l' H& p" X先给出非周期有限长序列以及其DTFT,然后对其傅里叶变换(DTFT)进行等间隔采样,等间隔采样后的序列的逆变换对应的序列是什么样的呢?
! w1 r' v. v' H9 e6 I6 C0 o' a
0 T8 M5 ]9 [+ A, B+ A7 e4 X! Z是不是有限长序列的周期延拓?# [# o/ ~# y; C: F$ L

' t" r! S8 G/ G1 D+ X看下面的分析:, p, c5 {- Q' k: _' `6 c$ [, w

( T1 h: S; C- X7 W2 B8 @8 _% X* a 7 j) K: A! u, i" Q

6 R7 a+ u$ C; ^$ G, D2 A5 S: D' d5 }1 R! [6 a% g+ T
+ J6 R8 n+ c+ w, R6 Z

9 ~9 I" E* @5 S& j1 u% b. N% Y) [! ?+ i! N
, `1 v* i" D5 k, h6 y0 G0 M
可见,是一个周期延拓关系,延拓周期为N。
# Z* E; {. y3 j+ A
( y( p% x% g; D有意义的举例讨论:
5 N0 P( u$ E  _# {" q, z6 f7 L下面再给出一个十分有意思的讨论:$ h. _# W8 ]4 n6 U' U7 `5 X. q1 B
- I8 g( k1 E" m$ G4 c# Z
情形一:
) X  |% W; }* r8 N* w在下图中,x[n]是长度为9的序列,对其进行傅里叶变换(DTFT)得到 ,对 进行等间隔采样,间隔为 ,取N=12,也就是间隔为 ,得到采样后的序列为 ,该序列对应的时域波形为 下图(b),也就是对x[n]的周期延拓,周期为12。# i$ D1 [7 w$ C' X1 E7 \0 ?8 b
; |( a* A7 Z# r1 l" Z5 [$ k1 K
, I+ I& h! i* F/ @$ A) Z
* \- G4 k/ i3 ?% e0 D, L5 S' T1 t

; L5 G0 R$ @3 F) m2 N4 x情形二:
/ Q9 T  y- a- s' c/ i/ }; z( {同样是这个有限长序列x[n]:1 Z: C$ Y! f* {% ^; r8 R  P; R$ H" e
5 P' Z# n) U6 S8 H

  \! X( `# B* ?6 @2 e0 Q/ C2 }' ?( ~
0 b; q& g7 \! a+ a# W当N=7的时候,对应的 为:
: v* i& g. N+ L7 e# t
$ N: w# f9 h7 F) a& u2 I' j' u ) E' z: t" w6 }" z9 ?( r1 D8 E  {9 C

. @' K8 P* p& m; k0 p. e5 S可见,发生了混叠现象。
. J/ m! R, i1 ~9 G4 `& I6 O9 o' p' |1 B; P* E& q# P2 a
下面对其进行解释:0 A/ x4 O7 D8 }0 z

5 `% F0 t' i& [0 G; m5 T情形一的情况, 的一个周期是x[n],这是没有发生混叠的情况,但对于情形二, 的一个周期就不再等于x[n]了,这是由于时域波形x[n]周期延拓后发生了混叠。, x9 a, t: F# V( J

7 L0 k0 e  L# g4 Z% a. V尽管如此,下式依然成立:
: v, j+ @* g- `! j! s. j. K/ x$ K6 f8 \
0 d; P# {3 W" v* @" {5 B6 j
8 u) f- w/ d! F: W0 J$ x7 E) C
也就是说在这两种情况下, 的DFS系数都是x[n]的傅里叶变换在频率 整数倍的等间隔点上的采样值。0 X) X& k4 ?: ], s

& P  ~( B4 w4 H4 O' k" q. t对于情形一,原来的序列x[n]可以从 中抽取一个周期而恢复。9 Q5 W. S/ D& U
" Z2 T4 T6 S$ i6 O4 a3 _
同样,傅里叶变换 也可以从频率上以 等间隔地采样来恢复。
" Y& O; b" J- l" x7 ?
& u. |( U" h  d9 {% F与之相反,对于情形二,x[n]不能用取出 的一个周期的方法来恢复。; [2 Y/ H' a+ P) v+ Y# j
7 D- W/ E" l' q+ c+ S
类似地,如果采样间隔只有 也不能由它的采样来恢复。
0 y1 P$ Q+ X- M+ U& V4 ~5 M
+ c- w- E( Q! J# R' C) U/ E* E- w实际上,情形一说明的情况是,已经用足够小的间隔(在频率上)对x[n]的傅里叶变换采样,以便能够由这些样本来恢复该变换。而情形二,表示一种对傅里叶变换欠采样的情况。
# C+ N$ u. i$ ]4 g
4 ^$ X9 v8 x; M/ `在欠采样的情况下, 的一个周期之间的关系可以认为是时域产生混叠的一种形式。
- D0 T# G4 |" ^  F  x' d5 Z6 E+ q. V% R' a% B& d
显然,只要 为有限长,时域混叠就可以避免,正如信号的傅里叶变换只要是带宽有限的,其频域混叠也可以避免。# n/ E( W) U/ S. a: o: N4 y

- I- g7 V7 h5 z4 F. I6 H$ D8 }, J5 Y& d
/ c; c% S" G% U. l/ @6 b1 e/ a最重要的结论:
# ?/ q0 R) U6 d3 Z/ F从上面的讨论中,我们已经看出:
3 A' X; \( N9 u2 L. h
3 Y/ ?2 z/ T6 R0 A* S; C0 t4 i $ _2 n( `1 y* B$ B* g
# F; t% o) `6 Q) d) p+ z: n6 t
重磅内容:& p. p5 ~& \. k) |/ P  J

9 o  ?5 F3 v0 u8 z$ c
& p% j; j" V: u& Q9 J! J& {( g
& ~! M. }- T$ P) ]% n9 }$ l( }7 E在推导、讨论和应用DFT时,我们应该始终记住:通过傅里叶变换的采样值来表示,实际上是利用一个周期序列来表示有限长序列,该周期序列的一个周期正是要表示的有限长序列。
3 O$ R% t: |/ m5 d* j/ Y! t' I; Q, P! A
5 H0 r+ r+ r! i1 J# O' Q* }
- s% K0 g; q: X& E% d( y$ }
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