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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 |倒序浏览 |阅读模式

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本帖最后由 mytomorrow 于 2021-2-25 18:47 编辑 * e2 E1 N3 q* F, a! }# F! }) Q; {' r4 g1 Z

! U+ T+ \8 L6 z9 X. y6 F# |& M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:9 ], S+ ?1 b5 b; k4 \* c0 H
4 l1 i4 o! f* l! `# }

' p# C+ w( d. ]# C
. h2 I" ?* {# q$ v- }; g今天的主题:" Y: R5 d' B: Z  f' ^4 d6 P1 M4 R' S
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:  C$ _& L( X: t5 q* Q! }

3 ]) |; s$ ^) N0 W* ]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?
% }# Q: R8 Z7 h# W8 H' e# e1 p" h
是不是有限长序列的周期延拓?
+ z& \& t1 `* H" g
& Q6 h4 Q4 |$ ~6 k看下面的分析:
3 `: X# I1 N) b  }/ a( j
3 T& I, Z" G1 Z0 d& q
' o8 v+ H! A/ g
7 f) S+ S- {$ `1 M( X+ C+ h# N* I- G2 ]% v8 ?  J4 r
5 d2 A& z0 f4 w
7 E7 d( E# n4 `2 D( w- V
6 u' o0 z6 x7 d5 ^4 Q" o+ {
% t5 W0 u+ @% q7 Y2 Z/ U3 `# d1 [8 M
可见,是一个周期延拓关系,延拓周期为N。
& U# a* F$ w0 y/ K% I$ E9 k3 x2 i; j( Y: `; L7 c! v
有意义的举例讨论:: r! Y' s- B8 V$ V; T
下面再给出一个十分有意思的讨论:( p6 r' H( V# ?% B0 Y

% S2 S9 T/ k  U6 S8 i3 G) x情形一:
, }3 I1 L  i5 Q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。
8 k$ r: j3 I  w5 T3 I0 ?2 p* L7 O  y1 s6 q
3 k' M, a, O& A9 h. H1 J  \( d

# p& R# S$ C9 l4 r
* Z, o& g+ H& c0 T. ?( X情形二:( D+ u/ h+ W2 _; m5 q' q( l1 G1 A
同样是这个有限长序列x[n]:* @! x" d# k0 [. D# k2 n4 f# m

6 A* o, O; r! a
4 l5 D# z# t3 N$ c6 S; Q- |
" T1 v4 i+ u# I0 u# E% q当N=7的时候,对应的 为:
* B5 E9 v0 i' |" X
* |. |, {, c, |! @( z
' d9 X$ W$ n9 a3 D6 [! }5 w
# E0 O) }6 V+ K' c可见,发生了混叠现象。
1 k; H- [, I& U/ H! ]% A% Z
/ q% \/ s3 }' a; m- `2 z9 }7 t下面对其进行解释:2 {  n+ M' @* ^. n4 H

+ H  m4 H6 Q7 i! t4 F  P1 y! Y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。
; U. w+ ~) n4 r  f/ y/ A$ B5 t4 Q- ]- K- b, [9 _$ ~3 z! F/ {9 h2 f% n
尽管如此,下式依然成立:
* ?2 Y/ G: U; k* B$ U/ x  K& |: S$ S& @( a

4 [4 S+ y# c% i4 M6 W1 S( A: e4 Y2 G
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。
! E  y- U- x4 k7 z4 V3 Y' r7 x
; t, z- x# p5 E& a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。3 R( Z  q, Z; V- T& i  X! N# e
0 r7 o* ?7 N+ x% T4 K
同样,傅里叶变换 也可以从频率上以 等间隔地采样来恢复。
; E' Q9 q3 L6 @4 S5 X9 T0 q% Z
6 Y8 [4 |/ Z4 o8 n1 t# t9 ^9 \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。1 V; P' P. C+ [/ i% U) @
# Z, u, O- K5 P1 x  R1 x
类似地,如果采样间隔只有 也不能由它的采样来恢复。
4 p4 n% ]2 G7 Q& w! h. w# E# v6 o1 T1 `1 P
% I3 J, b$ y3 P  [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。* \) m1 z( L+ M4 {+ `: }
/ ^9 I0 ^% a/ r
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。. i( @; K! N( |# z9 \

3 L. z  e! p, k+ e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。
0 M* h+ r, t1 K# O' i5 G+ F( ?# [* j. `

* C* ]* A+ h4 R- n7 [$ l最重要的结论:' V8 `, n0 w# ~6 M
从上面的讨论中,我们已经看出:9 L0 H$ p* K$ J7 ^" A

$ d+ v$ C0 U" [5 R/ D9 B
0 q( z/ O  C% W/ K* P1 p7 w/ v& c# n1 z6 y1 F# W
重磅内容:
: }  |) l+ k+ A& M
% s7 x+ q* e/ x7 d' i
7 s, q0 L$ Y6 {. _/ ]9 A# d5 Y' `( _; ^- I2 ^9 g7 N6 `
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。
, {1 f3 f- p7 }' h2 Q+ h9 E; g# P7 n8 m! M+ b9 M
9 [0 i% g, a! b  d
$ n" a' E' w3 C! E  w1 m
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