设 s(t) 周期为 P,前面提到可将其用傅立叶级数展开,
s(t)=2a0+n=1∑∞(ancos(P2πnt)+bnsin(P2πnt))
其中
an=P2∫−P/2P/2s(t)cos(P2πnt) dt
bn=P2∫−P/2P/2s(t)sin(P2πnt) dt
座标概念
实际上 cos(2πnt/P) 和 sin(2πnt/P) 可以视为在 [0,P] 区间的正交向量,所有非零向量构成了一个基底。此时系数 an 和 bn 可以视为函数 s(t) 在该基底下的一组座标,an 和 bn 的值也就是 s(t) 在每个基底向量的投影,或者说是内积的结果。
使用尤拉公式
ejωt=cos(ωt)+jsin(ωt)
将 cos 函数及 sin 函数转成复数形式,可得到复数形式的傅立叶级数:
s(t)=n=−∞∑∞cnej2πnf0t
其中
f0=P1, cn=P1∫−P/2P/2s(t)e−j2πnf0tdt
座标概念
实际上 {e−j2πnf0t,n∈Z} 可以视为在 [0,P] 区间的正交向量集,构成了一个基底。此时系数 cn 可以视为函数 s(t) 在该基底下的一组座标,cn 的值也就是 s(t) 在每个基底向量的投影,或者说是内积的结果。
令 s(t) 的周期 P→∞,此时 s(t) 可以看成非周期性函数,原先傅立叶级数之间的频率间隔 1/P→0,变成连续的频谱,可以推导出 s(t) 的傅立叶变换对
s(t)=∫−∞∞S(f)ej2πftdf
S(f)=∫−∞∞s(t)e−j2πftdt
其中 s(t) 可以看成是信号的时域形式,而 S(f) 则是信号的频域形式,傅立叶变换对则是时域和频域变换的工具。一般把 s(t) 的傅立叶变换写成 F{s(t)}=S(f),把 S(f) 的反傅立叶变换写成 F−1{S(f)}=s(t)。
定义 s1(t) 和 s2(t) 的卷积 (convolution) 为
s1(t)∗s2(t)=∫−∞∞s1(τ)s2(t−τ)dτ
则
F{s1(t)∗s2(t)}=F{s1(t)}F{s2(t)}=S1(f)S2(f)
F{s1(t)s2(t)}=F{s1(t)}∗F{s2(t)}=S1(f)∗S2(f)
本页的说明内容,许多地方并没有详细推导其中的过程。请使用生成式 AI 找出推导过程,并仔细检查以确认其推导无误。可以将过程复制下来,或者直接分享生成式 AI 的互动连结。