![数字信号处理及MATLAB实现](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/677/41398677/b_41398677.jpg)
第一节 离散信号的傅里叶变换
一、定义
连续时间非周期信号的频域分析,是对其进行傅里叶变换,同样,离散时间非周期信号(采样信号)的频域分析,也可进行傅里叶变换。
设原信号为x(t),采样信号为x(n)=x(t)|t=nT,则x(n)的傅里叶变换定义为
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/48_01.jpg?sign=1739041288-GVUuLODKh9IXASvvGp6HDvC0ODkbN7MR-0-67bfcaaae72ef8988f11b179c5b2a31f)
式(3-1)成立的前提条件是X(ejω)绝对可和,即|X(ejω)|<∞。
因为
所以,|X(ejω)|<∞等价于
其傅里叶逆变换为
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/48_04.jpg?sign=1739041288-V64azK9wqgvxahyFpnNKpTHsTtllVajL-0-c3c5351397c8ecbc2fa4d14e54172ff2)
式(3-1)和式(3-2)组成了序列x(n)的傅里叶变换对。表3-1列举了一些常用序列的傅里叶变换,这里仅举几例说明。
表3-1 常用离散信号的傅里叶变换
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/48_05.jpg?sign=1739041288-4wDUpG6Oipt0EI0QlItcTUGpkwH2I00m-0-be95baf4987424a54e651d1b7afbd448)
(续)
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/49_01.jpg?sign=1739041288-pYykcO1t2blD1oISpoF2osxi05C86d1a-0-e8d49aeae8d6b5b9edeb0f3269312245)
例3-1 求单位采样序列δ(n)的傅里叶变换。
解:
例3-2 求指数序列anu(n)的傅里叶变换,其中|a|<1。
解:
二、性质
离散时间信号的傅里叶变换性质有很多,这里对它们作简单介绍,并归纳在表3-2中。
(一)周期性
X(ejω)具有隐含的周期性,通过式(3-3)可以证明。
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/49_04.jpg?sign=1739041288-a2JNvlcW69KG7GklVWENwnqWHr7BnJcY-0-d1714aea8ca534dcc9e69f6890cbd814)
利用公式e-j2πk=1,可证明X(ejω)是关于ω=2πk的周期函数。通常对X(ejω)的研究只取一个周期内的数据,把ω∈[-π,π]称作主值区间。
表3-2 离散时间信号傅里叶变换的性质
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/49_05.jpg?sign=1739041288-bCTF1AU4tFwtnFUnr3d5CCNZYWIpD4XI-0-cc08fefeb5dd44503673eaab151da8a7)
(续)
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/50_01.jpg?sign=1739041288-83uuiGQ8ueBFkS4KRArJ6W18T1BENszM-0-da231f8a45ca1c1efb3bbe67cefad00c)
(二)线性性质
若序列x1(n)和x2(n)的傅里叶变换分别为X1(ejω)=FT[x1(n)]和X2(ejω)=FT[x2(n)],则序列x(n)=ax1(n)+bx2(n)(a,b是任意常数)的傅里叶变换X(ejω)等于a X1(ejω)+b X2(ejω),即
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/50_02.jpg?sign=1739041288-pCaEF4mcjORpDso0HEhaqD64Zq4WbySI-0-64046681e00f3e6c1ca4ede6996d217b)
证明略。
(三)时间反转定理
若y(n)=x(-n),则y(n)的傅里叶变换为X(e-jω),即
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/50_03.jpg?sign=1739041288-S8U53TROram10Oqi1dPCKAB3dvbeFgMp-0-6ae3637b766987fd14244557f12569f0)
证明如下:
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/50_04.jpg?sign=1739041288-LWJ2V3K3qN21IHjeOtG7vHunRBFtCxKA-0-91760727012272a3adf4455c29e9632d)
(四)时移定理
延时序列y(n)=x(n-n0)的傅里叶变换为,n0为整数,即
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/50_06.jpg?sign=1739041288-mjSZFJcUJAJYGdwHVfeTX8FarklbTx0a-0-23a11f31f2752bed4016425f0cf84088)
证明如下:
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/50_07.jpg?sign=1739041288-XUsCJTrrlUg8cdkAfVKhmiZSqwMV6IVf-0-d840ed0420b5dcc9dc9c75cf3b6c00da)
例3-3 求序列y(n)=anu(n)-anu(n-M)的傅里叶变换。
解:y(n)=anu(n)-anu(n-M)=anu(n)-aM·an-Mu(n-M)
查表3-1可知anu(n)的傅里叶变换为,又由时移定理可得an-Mu(n-M)的傅里叶变换为
。利用线性性质,y(n)的傅里叶变换为
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/51_01.jpg?sign=1739041288-MyDY9VJV1vpoJRguSR1H533tIIENLtty-0-7046e78d2cad94fcfd380da76bee9277)
(五)频移定理
序列的傅里叶变换为
,即
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/51_04.jpg?sign=1739041288-weMOguQV74J9UIwSYCtSb8gqw2bRDN1B-0-90900ebc18369c3995f893dab0546244)
证明方法可参考时移定理。
例3-4 设x(n)=cos(πn/2),y(n)=ejπ/(4n)x(n),用MATLAB程序验证频移定理。
解:MATLAB参考程序如下:
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/51_05.jpg?sign=1739041288-siTqI6vFIk0ARxfzEwixM6JFD7IKkwrT-0-0884bbbcfd3ff4beb4fe27d5cbf00980)
运行结果如图3-1所示。
由图3-1中的幅度和相位图可知,y(n)的傅里叶变换相对于x(n)的傅里叶变换向右平移了π/4,由此证明了频移定理。
例3-5 求序列y(n)=(-1)nanu(n)的傅里叶变换,其中a<1。
解:可将序列y(n)变形为y(n)=ejπnx(n)的形式,其中x(n)=anu(n)。由例3-2的结论,再根据频移定理,y(n)的傅里叶变换为
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/52_01.jpg?sign=1739041288-YEy6ZeiMwJQzlXozSdW2S4R4blkrXD79-0-9c3538aeda7205ac01125686805d78e7)
图3-1 例3-4的运行结果
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/52_02.jpg?sign=1739041288-rDmK0nOoIN5Upyww5a41OFqJPOXAZCAD-0-62eaa430e1378a810ebe7d8f9ea54635)
(六)频域微分定理
序列y(n)=nx(n)的傅里叶变换为,即
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/52_04.jpg?sign=1739041288-KpBZsi62ddBjmjLyDkM3lVe9UVTd5pa6-0-e1166ddebf2ae074377fec961caa8f9a)
证明略。
例3-6 求序列y(n)=nanu(n)的傅里叶变换。
解:根据频域微分定理可得
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/52_05.jpg?sign=1739041288-czzejE8hbREGUkXobpajKkM2uxq4JAON-0-e0fe21ddccab3786de69a1ae68cfb1c9)
(七)卷积定理
设y(n)=x1(n)*x2(n),则Y(ejω)可表示成
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/52_06.jpg?sign=1739041288-GpMqiCil8Wi9qe18oMn2HcVkYKFnvUxH-0-917956e45ae094128984117a79ffb39a)
证明:由卷积的定义可知:
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/52_07.jpg?sign=1739041288-XYypMOvJKUSIGou3UjZux0hpu92rPnCF-0-206c3ddd2a4e41a81d5b0f51f341cbb5)
对上式两边进行傅里叶变换,得
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/52_08.jpg?sign=1739041288-VGCeMcJfqzOlfecjPnA9H3gYA4jCwGwP-0-30920e2f0d883e033a6ff83c9316e58d)
将k=n-m代入上式,得
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/53_01.jpg?sign=1739041288-aFLW3Oakr0JGhbjfoyBz8lTDSL8Y7VJN-0-99fead6cf19925ff2886e1fc117fa747)
(八)调制定理
设y(n)=x1(n)·x2(n),则Y(ejω)可表示成
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/53_02.jpg?sign=1739041288-a04vzFrBodPaEnKgoUMPQC10aiYchEfg-0-3338b74513680a714fcad2bbf84a8f61)
证明略。
(九)帕塞瓦尔定理
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/53_03.jpg?sign=1739041288-iJSNlj9IEfkvK3Y5jlH153O1Zcrnw5X8-0-01b828f0a0032c91989c1d66ad617b48)
证明略。
(十)对称性
在学习对称性之前,先介绍共轭对称序列和共轭反对称序列的定义。
设序列xe(n)满足下列表达式:
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/53_04.jpg?sign=1739041288-5SDQe4Qpkg6aFaWTOh0iS8tWxxZIXs17-0-9c2b1f13cd7268e5b46b166fb0aa0a74)
x e(n)称作共轭对称序列。如果将其写成实部与虚部相加的形式,即
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/53_05.jpg?sign=1739041288-bgk0TAJdAfsBLyqOaPfknvc0XirPCz4n-0-11a0dd8c414be4cc9b854a0494df93db)
将式(3-13)中的n用-n代替,并取共轭,得
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/53_06.jpg?sign=1739041288-IvbLW0xVsDVFZD9pD00qCisBfCsvJL2U-0-dfdbfe4d87da79a764975b5200a893a6)
将式(3-13)和式(3-14)代入式(3-12)中,得
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/53_07.jpg?sign=1739041288-z6Qzil8JvLXhI8ZwZZjyrDMMsr8rcyLs-0-ef74c99e84282561cdd13814b21a3a81)
以上两式表明,共轭对称序列的实部为偶函数,虚部为奇函数。类似地,可得出共轭反对称序列[用xo(n)表示]的定义及性质。
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/53_08.jpg?sign=1739041288-BgetRbJvSKYztmOHt73pJFRIM5BDQxba-0-baf60446ec3580b724a7c23b8344d6e2)
满足式(3-17)的序列称为共轭反对称序列。式(3-18)和式(3-19)表明,共轭反对称序列的实部为奇函数,虚部为偶函数,这与共轭对称序列正好相反。
下面研究一般序列与共轭对称序列和共轭反对称序列之间的关系。
1.将序列写成共轭对称部分和共轭反对称部分相加的形式
一个序列通常可用共轭对称序列与共轭反对称序列之和表示,即
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/53_09.jpg?sign=1739041288-p1X9nhjuWmmusTeicidwTapVtIFpUuex-0-ddb3dca0f2a17a3de01f16361ef12adc)
将式(3-20)中的n用-n代替,并取共轭,得到
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/54_01.jpg?sign=1739041288-FQCCNciwfpt3cTvBQdqyhTHFz6Kz6Zwd-0-d01fa00984be18295e86247854367276)
对照式(3-20)与式(3-21),有
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/54_02.jpg?sign=1739041288-idf6KK0h64zDxNsLtHWSKojBLx0WOvkB-0-5221c6700758c196c11897ddbcda2fa8)
将式(3-22)和式(3-23)分别进行傅里叶变换得
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/54_03.jpg?sign=1739041288-RTMNLyszDl4hFw0pTX6aSpzyDFW46Vsp-0-681fd405302b96dab8a86aadc24f9dab)
式中,X(ejω)为序列x(n)的傅里叶变换;XR(ejω)和XI(ejω)分别为X(ejω)的实部和虚部。
式(3-24)和式(3-25)说明,如果一个序列写成共轭对称和反对称部分相加的形式,则共轭对称部分的傅里叶变换为原来序列傅里叶变换的实部,共轭反对称部分的傅里叶变换为原来序列傅里叶变换的虚部乘以j。
2.将序列写成实部和虚部相加的形式
如果将序列x(n)写成x(n)=xr(n)+jxi(n)的形式,实部和虚部的傅里叶变换分别为
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/54_04.jpg?sign=1739041288-JXcoh8dplZOTYacNHHs0SUqcmEBY4gnP-0-c207a0fa6ed2429bf9cfd3379b97a52e)
可以证明式(3-26)具有共轭对称的性质,式(3-27)具有共轭反对称的性质,参照时域的共轭对称性,定义
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/54_05.jpg?sign=1739041288-YzZ6EeCI5pW2KdCsyOCKEjK0gtWDsjEy-0-b248d748ecb46ef276ae707b255dee6f)
式(3-28)和式(3-29)说明,如果一个序列写成实部和虚部相加的形式,则其实部的傅里叶变换Xe(ejω)具有共轭对称的性质,虚部与j相乘的傅里叶变换Xo(ejω)具有共轭反对称的性质。
例3-7 设x(n)=sin(πn/2),-5≤n≤10,用MATLAB程序验证该实序列的对称性质。
解:MATLAB参考脚本如下:
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/54_06.jpg?sign=1739041288-Ou2d5Egcm2FuvYJ7HAWqB1gK8cqbKIYS-0-442e4958584cafe1c1083e3ae3b81312)
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/55_01.jpg?sign=1739041288-Uy7nOzLHNu4l6o9UmKSyRNzFARo3COyl-0-54be920ab231b978765afc16ee9c035a)
运行结果如图3-2所示。
由图3-2可看出,如果将序列x(n)写成共轭对称部分和反对称部分相加,其共轭对称部分的傅里叶变换(见图3-2c)等于x(n)的傅里叶变换的实部(见图3-2a),用Re(X)表示。其共轭反对称部分的傅里叶变换(见图3-2d)等于x(n)的傅里叶变换的虚部(见图3-2b),用Im(X)表示。
![](https://epubservercos.yuewen.com/688291/21570843601309506/epubprivate/OEBPS/Images/56_01.jpg?sign=1739041288-nE14nA86gjs3a7SdP3QrivjOpXiyEhpo-0-6a3b5b86c323dcfa008b3620fb152eac)
图3-2 例3-7的运行结果