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    1 离散傅里叶变换(DFT)的推导
    时域抽样:

    目的:解决信号的离散化问题。

    效果:连续信号离散化使得信号的频谱被周期延拓。

    时域截断:

    原因:工程上无法处理时间无限信号。

    方法:通过窗函数(一般用矩形窗)对信号进行逐段截取。

    结果:时域乘以矩形脉冲信号,频域相当于和抽样函数卷积。

    时域周期延拓:

    目的:要使频率离散,就要使时域变成周期信号。

    方法:周期延拓中的搬移通过与 的卷积来实现。

    表示:延拓后的波形在数学上可表示为原始波形与冲激串序列的卷积。

    结果:周期延拓后的周期函数具有离散谱。

    经抽样、截断和延拓后,信号时域和频域都是离散、周期的。过程见图1。

    处理后信号的连续时间傅里叶变换:
    是离散函数,仅在离散频率点 处存在冲激,强度为 ,其余各点为0。

    是周期函数,周期为 ,每个周期内有 个不同的幅值。

    时域的离散时间间隔(或周期)与频域的周期(或离散间隔)互为倒数。

    2  DFT及IDFT的定义
    DFT定义:设 是连续函数 的 个抽样值 ,这N个点的宽度为N的DFT为:
    IDFT定义:设 是连续频率函数 的 个抽样值 , 这N个点的宽度为N的IDFT为:


    称为N点DFT的变换核函数, 称为N点IDFT的变换核函数。它们互为共轭。

    同样的信号,宽度不同的DFT会有不同的结果。DFT正逆变换的对应关系是唯一的,或者说它们是互逆的。

    引入
    用途:

    正逆变换的核函数分别可以表示为 和 。

    核函数的正交性可以表示为:     

    DFT可以表示为:
    IDFT可以表示为:
    性质:周期性和对称性:

    3 离散谱的性质
    离散谱定义:称 为离散序列 的DFT离散谱,简称离散谱。

    性质:

    周期性:序列的N点的DFT离散谱是周期为N的序列。

    共扼对称性:如果 为实序列,则其N点的DFT关于原点和N/2都具有共轭对称性。即 ; ;
    幅度对称性:如果 为实序列,则其N点的DFT关于原点和N/2都具有幅度对称性。即 ; ;
    改写:

    简记 为
    简记 为
    DFT对简记为: 或


    4 DFT总结
    DFT的定义是针对任意的离散序列 中的有限个离散抽样 的,它并不要求该序列具有周期性。

    由DFT求出的离散谱 是离散的周期函数,周期为 、离散间隔为 。离散谱关于变元k的周期为N。

    如果称离散谱经过IDFT所得到的序列为重建信号, ,则重建信号是离散的周期函数,周期为 (对应离散谱的离散间隔的倒数)、离散间隔为 (对应离散谱周期的倒数)。

    经IDFT重建信号的基频就是频域的离散间隔,或时域周期的倒数,为 。

    实序列的离散谱关于原点和 (如果N是偶数)是共轭对称和幅度对称的。因此,真正有用的频谱信息可以从0~ 范围获得,从低频到高频。

    在时域和频域 范围内的N点分别是各自的主值区间或主值周期。

    5 DFT性质
    线性性:对任意常数 ( ),有
    奇偶虚实性:

    DFT的反褶、平移:先把有限长序列周期延拓,再作相应反褶或平移,最后取主值区间的序列作为最终结果。

    DFT有如下的奇偶虚实特性:

                         奇 奇;偶 偶;实偶 实偶;实奇 虚奇;

                         实 (实偶) + j(实奇);实 (实偶)·EXP(实奇)。

    反褶和共轭性:

    时域
    频域

    反褶
    反褶

    共轭
    共轭+反褶

    共轭+反褶
    共轭

    对偶性:
    把离散谱序列当成时域序列进行DFT,结果是原时域序列反褶的N倍;

    如果原序列具有偶对称性,则DFT结果是原时域序列的N倍。

    时移性: 。序列的时移不影响DFT离散谱的幅度。

    频移性:
    时域离散圆卷积定理:
    圆卷积:周期均为N的序列 与 之间的圆卷积为


    仍是n的序列,周期为N。

    非周期序列之间只可能存在线卷积,不存在圆卷积;周期序列之间存在圆卷积,但不存在线卷积。

    频域离散圆卷积定理:
    时域离散圆相关定理:
    周期为N的序列 和 的圆相关:
    是n的序列,周期为N。

    。其中 表示按k进行DFT运算。

    帕斯瓦尔定理:    
    6 快速傅里叶变换FFT
    (1)   FFT不是一种新的变换,而是DFT的快速算法。

    (2)   直接DFT计算的复杂度:
    计算DFT需要: 次复数乘法; 次复数加法。

    (3)   FFT算法推导:

    (i) 第L次迭代中对偶结点值的计算公式为:

                         , 是循环控制变量。

    整序:经过r次迭代后,得到结果 ,实际结果应是 ,所以流程的最后一步是按下标的正常二进制顺序对结果进行整序。

    (4)   FFT算法特点:( )

    (i)     共需 次迭代;

    (ii)   第 次迭代对偶结点的偶距为 ,因此一组结点覆盖的序号个数是 。

    (iii)  第 次迭代结点的组数为 。

    (iv) 可以预先计算好,而且 的变化范围是 。

    (5)   FFT算法流程:( )

    (i) 初始化: ;

    (ii)    第 次迭代:

    (a)     下标控制变量初始化 ;

    (b)    “结点对”的个数初始化 ;

    (c)    
    Ø         按对偶结点对的计算公式进行置位运算,得到 和 的值;

    Ø         ; ;

    Ø         跳过已经计算过的结点(即上面 所对应的那些结点): ;

    Ø         如果 ,转到b)继续计算下一组结点;否则结束本次迭代。

    (iii)   当 次迭代全部完成后,对结果 按下标二进制位进行整序,从而得到结果 。


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