利用傅立叶变换的对称性,求信号Sa(t)的频谱密度函数!(大学信号与系统)!!!急急急急!!

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具体回答如图:

将满足一定条件的某个函数表示成三角函数(正弦和/或余弦函数)或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域,傅立叶变换具有多种不同的变体形式,如连续傅立叶变换和离散傅立叶变换。最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具被提出的。

扩展资料:

f(t)是t的周期函数,如果t满足狄里赫莱条件:在一个以2T为周期内f(X)连续或只有有限个第一类间断点,附f(x)单调或可划分成有限个单调区间,则F(x)以2T为周期的傅里叶级数收敛,和函数S(x)也是以2T为周期的周期函数,且在这些间断点上,函数是有限值;在一个周期内具有有限个极值点;绝对可积。

连续形式的傅里叶变换其实是傅里叶级数的推广,因为积分其实是一种极限形式的求和算子而已。

参考资料来源:百度百科--傅立叶变换

瑞地测控
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2019-08-06 · 擅长科技新能源相关技术,且研究历史文化。
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δ(t)是单位冲激响应,当a趋于0时,F(jw)在w=0时为无穷大,在w≠0时为0,但不是单位冲激响应。

傅立叶变换对有多种定义形式,如果采用下列变换对,即:

F(ω)=∫(∞,-∞) f(t)e^(-iωt)dt

f(t) = (1/2π) ∫(∞,-∞) F(ω)e^(iωt)dω

令: f(t)=δ(t),

那么: ∫(∞,-∞) δ(t)e^(-iωt)dt = 1

而上式的反变换:(1/2π) ∫(∞,-∞)1 e^(iωt)dt = δ(t) //:Dirac δ(t) 函数;

从而得到常数1的傅里叶变换等于:2πδ(t)

扩展资料:

总结:

假设采样频率为Fs,采样点数为N,做FFT之后,某一点n(n从1开始)表示的频率为:Fn=(n-1)*Fs/N;该点的模值除以N/2就是对应该频率下的信号的幅度(对于直流信号是除以N);该点的相位即是对应该频率下的信号的相位。

相位的计算可用函数atan2(b,a)计算。atan2(b,a)是求坐标为(a,b)点的角度值,范围从-pi到pi。要精确到xHz,则需要采样长度为1/x秒的信号,并做FFT。

要提高频率分辨率,就需要增加采样点数,这在一些实际的应用中是不现实的,需要在较短的时间内完成分析。

解决这个问题的方法有频率细分法,比较简单的方法是采样比较短时间的信号,然后在后面补充一定数量的0,使其长度达到需要的点数,再做FFT,这在一定程度上能够提高频率分辨力。具体的频率细分法可参考相关文献。

参考资料来源:百度百科-傅立叶变换

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百度网友8cf6688
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