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dtft,傅立叶变换连续离散FFT DTFT各有啥关系

来源:整理 时间:2023-08-31 16:25:00 编辑:智能门户 手机版

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1,傅立叶变换连续离散FFT DTFT各有啥关系

连续信号的傅立叶变换记为 FT离散时间信号的傅立叶变化记为 DFT对连续时间信号x(t)可以作FT,得到了x(t)的频谱。对x(t)以T为周期采样得到x(n) = x(nT) ,对x(n)作DTFT就得到了x(n)的频谱DFT是一个认为定义的算法 没有直接的物理意义。但能通过他计算DTFT 还有很多用处 比如实现了利用圆周卷积计算线性卷积 从而可利用FFT计算线性卷积.FFT是DFT(即离散傅立叶变换)的快速算法,能实现的功能没有区别。只是计算得更快了

傅立叶变换连续离散FFT DTFT各有啥关系

2,数字信号处理DTFT

呵呵,2pai是针对最早的傅里叶变换的正交性来讲的,那时为了保证三角函数能正交从而算出积分值,一般离散傅里叶变换的单位频率是2pai/L(不是2pai),L是序列长度,这样定义后能保证傅里叶积分照样能进行 ,还有你所说的频域周期和时域周期不是能直接对应的 还要算L长序列的花销时间T,时间域采样周期为Tow=T/L,对应频域的单位频率为2pai/L,
就是用x(e^jw)表示序列y(n)的dtft,答案是:1/2再将(-1)^n表示为e^jpin,再将拆分成的两部分分别作dtft,就得到答案了,你按我的解释自己算一下就ok了~

数字信号处理DTFT

3,简述离散时间序列的z变换DTFTDFT三者之间的关系

DTFT是离散时间傅里叶变换,针对的是连续的信号和频谱。 DFT是离散傅里叶变换,针对的是离散的信号和频谱。 DFT是DTFT变化而来,其实就是将连续时间t变成了nT. 为什么要这样做呢,因为计算机是在数字环境下工作的,它不可能看见或者处理现实中连续的信号,只能够进行离散计算,在真实性上尽可能地逼近连续信号。所以DFT是为了我们能够去用工具分析信号而创造出来的,通常我们直接用DTFT的机会很少。 DFT和DTFT都是频域上的分析,至于Z变换,是在时域上的分析,我们习惯叫Z域。Z变换主要的作用是通过分析信号或者脉冲响应的零点和极点,来得知其稳定性和时域上的特性。 对信号处理来首,时域和频域上的分析和处理都是必须的。

简述离散时间序列的z变换DTFTDFT三者之间的关系

4,DFT离散傅里叶变换和DCT离散余弦变换有何区别和联系

首先,在理解这3个变量之前,你要知道DTFT:DTFT是离散时间傅里叶变换,用来表达连续的信号的频谱。然后理解DFT:DFT是离散傅里叶变换,针对的是离散的信号和频谱。DFT是DTFT变化而来,其实就是将连续时间t变成了nT. 为什么要这样做呢,因为计算机是在数字环境下工作的,它不可能看见或者处理现实中连续的信号,只能够进行离散计算,在真实性上尽可能地逼近连续信号。所以DFT是为了我们能够去用工具分析信号而创造出来的,通常我们直接用DTFT的机会很少。然后再理解FFT:首先,DCT是DFT的一种形式。所谓“余弦变换”,是在DTFT傅立叶级数展开式中,如果被展开的函数是实偶函数,那么其傅立叶级数中只包含余弦项,再将其离散化(DFT)可导出余弦变换,因此称之为离散余弦变换(DCT)。其实DCT属于DFT的一个子集。DCT用于语音和图像处理比较多。

5,离散傅里叶变换DFT和离散时间傅里叶变换DTFT的区别

一、两者的实质不同:1、离散傅里叶变换DFT的实质:离散时间傅里叶变换。2、离散时间傅里叶变换DTFT的实质:序列的傅里叶变换。二、两者的结果不同:1、离散傅里叶变换DFT的结果:傅里叶分析方法是信号分析的最基本方法,傅里叶变换是傅里叶分析的核心,通过它把信号从时间域变换到频率域,进而研究信号的频谱结构和变化规律。2、离散时间傅里叶变换DTFT的结果:原信号如果是非周期函数,DTFT变换后是连续函数;原信号如果是周期函数,DTFT变换后是离散函数。三、两者的周期不同:1、离散傅里叶变换DFT的周期:(1)从序列DFT与序列FT之间的关系考虑X(k)是对频谱X(ejω)在[0,2π]上的N点等间隔采样,当不限定k的取值范围在[0,N-1]时,那么k的取值就在[0,2π]以外,从而形成了对频谱X(ejω)的等间隔采样。由于X(ejω)是周期的,这种采样就必然形成一个周期序列。(2)从DFT与DFS之间的关系考虑。X(k)= ∑n=(3)从WN来考虑,当不限定N时,具有周期性。2、离散时间傅里叶变换DTFT的周期:将以离散时间信号X(n)变换到连续的频域,值得注意的是这一频谱是周期的,且周期为2π。参考资料来源:搜狗百科-离散傅里叶变换参考资料来源:搜狗百科-DTFT
离散时间傅里叶变换有时也称为序列傅里叶变换。离散时间傅里叶变换实质上就是单位圆上的(双边)Z变换。当时域信号为连续信号时,用连续时间傅里叶变换;为离散信号时,用离散时间傅里叶变换。离散时间傅里叶变换(DTFT,Discrete Time Fourier Transform)使我们能够在频域(数字频域)分析离散时间信号的频谱和离散系统的频响特性。但还存在两个实际问题。1. 数字频率 是一个模拟量,为了便于今后用数字的方法进行分析和处理,仅仅在时域将时间变量t离散化还不够,还必须在频域将数字频率离散化。2. 实际的序列大多为无限长的,为了分析和处理的方便,必须把无限长序列截断或分段,化作有限长序列来处理。DTFT是对任意序列的傅里叶分析,它的频谱是一个连续函数;而DFT是把有限长序列作为周期序列的一个周期,对有限长序列的傅里叶分析,DFT的特点是无论在时域还是频域都是有限长序列。DFT提供了使用计算机来分析信号和系统的一种方法,尤其是DFT的快速算法FFT,在许多科学技术领域中得到了广泛的应用,并推动了数字信号处理技术的迅速发展。

6,FFT DTFT DFT 的区别和联系

FFT , DTFT, DFT 的联系:FFT是DFT的一种高效快速算法,DFT是有限长序列的离散傅里叶变换,DTFT是非周期序列的傅里叶变换,DFT将信号的时域采样变换为其DTFT的频域采样。FFT , DTFT, DFT 的区别是含义不同、性质不同、用途不同。1、含义不同:DTFT是离散时间傅里叶变换,DFT是离散傅里叶变换,FFT是DFT的一种高效快速算法,也称作快速傅里叶变换。2、性质不同:DTFT变换后的图形中的频率是一般连续的(cos(wn)等这样的特殊函数除外,其变换后是冲击串),而DFT是DTFT的等间隔抽样,是离散的点。快速傅里叶变换FFT其实是一种对离散傅里叶变换的快速算法,它的出现解决了离散傅里叶变换的计算量极大、不实用的问题,使离散傅里叶变换的计算量降低了 一个或几个数量级,从而使离散傅里叶变换得到了广泛应用。3、用途不同:DFT完全是应计算机技术的发展而来的,因为如果没有计算机,用DTFT分析看频率响应就可以,为了适应计算机计算,那么就必须要用离散的值,因为计算机不能处理连续的值,FFT是为了提高速度而来。另外,FFT的出现也解决了相当多的计算问题,使得其它计算也可以通过FFT来解决。扩展资料:FFT、DTFT、DFT的特点:(1)DFT在形式上,变换两端(时域和频域上)的序列是有限长的,而实际上这两组序列都应当被认为是离散周期信号的主值序列。即使对有限长的离散信号作DFT,也应当将其看作其周期延拓的变换。在实际应用中通常采用快速傅里叶变换计算DFT。(2)以离散时间信号X(n) 变换到连续的频域,值得注意的是这一频谱是周期的,且周期为2π。原信号如果是非周期函数,DTFT变换后是连续函数;原信号如果是周期函数,DTFT变换后是离散函数。(3)根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性,对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。FFT算法可分为按时间抽取算法和按频率抽取算法。参考资料:搜狗百科-FFT搜狗百科-DTFT搜狗百科-DFT
DFS是周期序列的离散傅里叶级数DTFT是非周期序列的傅里叶变换,称离散时间傅里叶变换,其频谱 是连续的函数DFT是有限长序列的离散傅里叶变换,是对其DTFT的等间隔抽样,是离散的频谱DFT是DFS的主值序列,是非周期的。而DFS是DTFT的频域内的抽样。FFT是DFT的一种高效快速算法,也称作快速傅里叶变换。详解可见:http://wenku.baidu.com/view/515c050a581b6bd97f19eabf.html
对于一般的周期信号可以用一系列(有限个或者无穷多了)正弦波的叠加来表示。这些正弦波的频率都是某一个特定频率的倍数如5hz、2*5hz、3*5hz……(其中的5hz叫基频)。这是傅立叶级数的思想。所以说周期信号的频率是离散的。 而且,对于周期信号有一个特点,信号的周期越长,信号的基频越小。 非周期信号可以看作周期无穷大的周期信号,那么它的基频就是无穷小,这样它的频率组成就编程了连续的了。求这个连续频率的谱线的过程就是傅立叶变换。包括这样几种: dtft(时间离散,频率连续) dft(时间和频率都离散,可在计算机中处理) fft(dft的优化算法,计算量减少)
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