连续时间傅里叶变换
$$ \begin{align*} \newcommand{\dif}{\mathop{}\!\mathrm{d}} \newcommand{\xleftrightarrow}[1]{\stackrel{#1}{\longleftrightarrow}} \end{align*} $$连续傅里叶变换
引入
我们考虑一个信号 $\widetilde{x}(t)$ 具有如下性质:
- $\widetilde{x}(t)$ 是周期的,并且周期为 $2L$
- $L$ 很大
- $\widetilde{x}(t)$ 和 $x(t)$ 在 $-L
那么,当 $L\rightarrow\infty$ 时,可以认为 $\widetilde{x}(t) = x(t)$。
我们先对 $\widetilde{x}(t)$ 进行傅里叶展开:
$$ \widetilde{x}(t) = \sum_{k=-\infty}^{+\infty} a_k e^{-jk\pi t/L}\\ a_k=\frac{1}{2L} \int_{-L}^L \widetilde{x}(t) e^{-jk\pi t/L} \dif t=\frac{1}{2L} \int_{-L}^L x(t) e^{-jk\pi t/L} \dif t $$代入 $a_k$ 的表达式到傅里叶展式中的 $a_k$:
$$ \widetilde{x}(t) = \sum_{k=-\infty}^{+\infty} \left[ \frac{1}{2L} \int_{-L}^L x(u) e^{-jk\pi u/L}\dif u \right] e^{-jk\pi t/L} $$同时对 $k$ 进行如下替换:
$$ \Delta\omega=\frac{\pi}{L} \quad \omega_k=\frac{k\pi}{L} $$$\Delta\omega$ 表示相邻 $\omega_k$ 间的距离。代入傅里叶展式:
$$ \begin{align} \widetilde{x}(t) &= \sum_{k=-\infty}^{+\infty} \left[ \frac{\Delta\omega}{2\pi} \int_{-L}^L x(u) e^{-j\omega_k u}\dif u \right] e^{j\omega_k t}\\ &=\frac{1}{2\pi} \sum_{k=-\infty}^{+\infty} \left[ \int_{-L}^L x(u) e^{-j\omega_k u}\dif u \right] e^{j\omega_k t} \Delta\omega\\ &=\frac{1}{2\pi} \sum_{k=-\infty}^{+\infty} F(\omega_n) \Delta\omega \end{align}\\ 其中,F(\omega_n)=\left[ \int_{-L}^L x(u) e^{-j\omega_k u}\dif u \right] e^{-j\omega_k t} $$当 $L\rightarrow\infty$ 时,$\Delta\omega\rightarrow 0$,$\omega_k\rightarrow\omega$(离散变连续),所以:
$$ x(t)=\lim_{L\rightarrow\infty}\widetilde{x}(t)= \frac{1}{2\pi} \lim_{\Delta\omega\rightarrow 0}\sum_{k=-\infty}^{+\infty} F(\omega_n) \Delta\omega\\ 其中,F(\omega_n)=\left[ \int_{-\infty}^{+\infty} x(u) e^{-j\omega u}\dif u \right] e^{-j\omega t} $$注意到,对于任何积分,我们都可以表示成:
$$ \int_a^b f(x)\dif x=\lim_{\Delta x\rightarrow}\sum_{n=1}^{N} f(x_n)\Delta x $$那么我们有:
$$ \begin{align} x(t)&= \frac{1}{2\pi} \lim_{\Delta\omega\rightarrow 0}\sum_{k=-\infty}^{+\infty} F(\omega_n) \Delta\omega\\ &= \frac{1}{2\pi} \int_{-\infty}^{+\infty} F(\omega_n) \dif \omega\\ &= \frac{1}{2\pi} \int_{-\infty}^{+\infty} \left[ \int_{-\infty}^{+\infty} x(u) e^{-j\omega u}\dif u \right] e^{j\omega t} \dif \omega\\ &= \frac{1}{2\pi} \int_{-\infty}^{+\infty} X(\omega) e^{j\omega t} \dif \omega \end{align} $$我们将 $X(\omega)$ 称作 $x(t)$ 的 傅里叶变换 或 傅里叶积分 或 频谱(奥本海姆教材中写作 $X(j\omega)$,考试时也这样写)。根据上面一系列的变换,我们可知 $X(\omega)$ 与 $x(t)$ 之间的变换公式为:
$$ X(\omega)=\int_{-\infty}^{+\infty} x(t) e^{-j\omega t}\dif t\\ x(t)=\frac{1}{2\pi} \int_{-\infty}^{+\infty} X(\omega) e^{j\omega t} \dif \omega $$这两条公式称 傅里叶变换对,第一条为 傅里叶变换(Fourier transform),第二条为 傅里叶逆变换(inverse Fouriertransform)。
最后我们讨论一下 $X(\omega)$ 与 $a_k$ 的关系。如果 $x(t)$ 只在一个周期内等于 $\widetilde{x}(t)$,并且在其他周期为 0,则:
$$ a_k=\frac{1}{T}X(k\omega_0)=\frac{1}{T}\int_T x(t) e^{-jk\omega_0t}\dif t $$收敛条件
傅里叶变换中 $\lim_{t\rightarrow\pm\infty}e^{-j\omega t}$ 趋向于正无穷,所以 $\lim_{t\rightarrow\pm\infty} x(t)$ 必须趋向于 0,这样才能使 $\lim_{t\rightarrow\pm\infty} x(t)e^{-j\omega t}$ 为有限值。
因此我们有如下定理:
The Fourier integral transform of the function $h(t)$,
$$ H(\omega)=\int_{-\infty}^{+\infty} h(\omega)e^{-j\omega t} \dif t $$will exist if either
$$ \int_{-\infty}^{+\infty} |h(t)|^2\dif t<\infty \quad \rm{or} \quad \text{satisfy Dirichlet Conditions} $$Dirichlet Conditions in Fourier Transformation are as follows:
f(x) must absolutely integrable over a period(绝对可积), which is:
$$ \int_{-\infty}^{+\infty} |h(t)| \dif t<\infty $$f(x) must have a finite number of exterma in any given interval, i.e. there must be a finite number of maxima and minima in the interval(有限区间内最值有限).
f(x) must have a finite number of discontinues in any given interval, however the discontinuity cannot be infinite.(有限区间内有有限第一间断点)
依然强调地是,以上均为充分不必要条件。后面我们会发现某些函数不满足以上条件依然可以进行傅里叶变换。
上面我们已知傅里叶变换为:
$$ \begin{align} x(t) &= \frac{1}{2\pi} \int_{-\infty}^{+\infty} X(\omega) e^{j\omega t} \dif \omega\\ &= \frac{1}{2\pi} \int_{-\infty}^{+\infty} \left[ \int_{-\infty}^{+\infty} x(u) e^{-j\omega u}\dif u \right] e^{j\omega t} \dif \omega \end{align} $$我们改变一下积分顺序:
$$ \begin{align} x(t)&=\frac{1}{2\pi}\int_{-\infty}^{+\infty} x(u) \left[ \int_{-\infty}^{+\infty} e^{-j\omega u} e^{j\omega t} \dif \omega \right] \dif u\\ &=\frac{1}{2\pi}\int_{-\infty}^{+\infty} x(u) \left[ \int_{-\infty}^{+\infty} e^{j\omega (t-u)} \dif \omega \right] \dif u \end{align} $$注意到:
$$ \int_{-\infty}^{+\infty} e^{j\omega (t-u)} \dif \omega=\delta(t-u) $$从而:
$$ \begin{align} x(t)&=\frac{1}{2\pi}\int_{-\infty}^{+\infty} x(u) \delta(t-u) \dif u \end{align} $$常见信号的傅里叶变换
矩形脉冲信号
为了有更直观的了解,我们在 MATLAB 中模拟求解连续傅里叶变换并作出图像:
t=-1:.01:1; %T1
k=0;
for f=-5:.01:5
k=k+1;
X(k)=trapz(t, exp(-j*2*pi*f*t)); %傅里叶变换
end
f=-5:.01:5;
plot(f,X)
从图中可以看出,矩形脉冲信号的时间越长,带宽越窄,傅里叶变换越“趋近”冲激信号。实际上,冲激信号的一种表示方法就是:$\lim_{\omega\rightarrow\infty} \frac{\omega\sin\omega t}{\pi t}$。
定义:$\rm{sinc}(\theta)=\dfrac{\sin(\pi\theta)}{\pi\theta}$,$\rm{Sa}(\theta)=\dfrac{\sin\theta}{\theta}$。则矩形脉冲信号的傅里叶变换:
$$ X(j\omega)=2T_1\rm{Sa}(\omega T_1)=2T_1\rm{sinc}(\frac{\omega T_1}{\pi}) $$补充:如果矩形信号的边缘没这么“直上直下”,那么带宽会变窄。所以如果想要减少电磁干扰,可以通过改变信号边缘的斜率,减小电磁信号的带宽。(不会考,但以后设计会用到)
冲激信号
根据冲激信号的筛选性质,我们有:
$$ X(j\omega)=\int_{-\infty}^{+\infty} \delta(t) e^{-j\omega t}\dif t\\ =\int_{-\infty}^{+\infty} \delta(t) e^{-j\omega 0}\dif t=1 $$这说明冲激信号的傅里叶变换具有所有的频率分量,从这一角度也能说明为什么冲激信号可以用来表示所有信号。
联系上面的矩形脉冲信号,我们可以发现,当矩形脉冲信号的宽度趋向于无穷时,其傅里叶变换类似于冲激信号。所以我们可以认为:冲激与矩形互为傅里叶变换。
表 4-2
周期信号的傅里叶变换
假设有一信号的傅里叶变换表示为:
$$ X(j\omega)=2\pi\delta(\omega-\omega_0) $$那么傅里叶逆变换的到该信号为:
$$ x(t)=\frac{1}{2\pi} \int_{-\infty}^{+\infty} 2\pi\delta(\omega-\omega_0) e^{j\omega t} \dif \omega=e^{j\omega_0 t} $$我们注意到 $e^{j\omega_0 t}$ 是傅里叶级数的基本信号,那么假如一个周期信号可以展开为傅里叶级数,那么其傅里叶变换可以表示为:
$$ X(j\omega)=\sum_{k=-\infty}^{+\infty} 2\pi a_k \delta(\omega-k\omega_0)\\ x(t)=\sum_{k=-\infty}^{+\infty} a_k e^{j\omega_0 t} $$比如对于 $x(t)=\sin(t)$,$X(j\omega)=$