傅里叶级数、傅里叶变换、短时傅里叶变换 公式
傅里叶级数、傅里叶变换和短时傅里叶变换都是信号处理中常用的工具,它们可以帮助我们分析信号的频谱结构和周期性特征。下面是对这三个概念的详细介绍:
傅里叶级数
傅里叶级数是一种将周期信号分解成一组正弦和余弦函数的表示方法。它基于傅里叶定理,即任何一个周期信号都可以表示为一系列正弦和余弦函数的和。这些正弦和余弦函数称为基本频率,它们具有不同的频率和振幅,可以描述周期信号的频谱结构和周期性特征。
傅里叶级数的公式为:
f ( t ) = a 0 2 + ∑ n = 1 ∞ [ a n c o s ( n ω t ) + b n s i n ( n ω t ) ] f(t) = \frac{a_0}{2} + \sum_{n=1}^{\infty} [a_n cos(n\omega t) + b_n sin(n\omega t)] f(t)=2a0+n=1∑∞[ancos(nωt)+bnsin(nωt)]
其中, f ( t ) f(t) f(t)是周期信号, ω \omega ω是基本频率, a 0 a_0 a0、 a n a_n an和 b n b_n bn是系数,可以通过计算信号在基本频率上的投影来计算。傅里叶级数在信号的周期性分析中非常有用,可以帮助我们理解信号的周期特征和频率成分。
傅里叶变换
傅里叶变换是一种将非周期信号分解成一组正弦和余弦函数的表示方法。它基于傅里叶定理,即任何一个信号都可以表示为一系列正弦和余弦函数的和。这些正弦和余弦函数称为基本频率,它们具有不同的频率和振幅,可以描述信号的频谱结构和频率特征。
傅里叶变换的公式为:
F ( ω ) = ∫ − ∞ ∞ f ( t ) e − i ω t d t F(\omega) = \int_{-\infty}^{\infty} f(t) e^{-i\omega t} dt F(ω)=∫−∞∞f(t)e−iωtdt
其中, f ( t ) f(t) f(t)是非周期信号, ω \omega ω是频率, F ( ω ) F(\omega) F(ω)是信号在频率 ω \omega ω上的投影, e − i ω t e^{-i\omega t} e−iωt是复指数函数。傅里叶变换在信号的频域分析中非常有用,可以帮助我们理解信号的频率成分和频谱结构。
短时傅里叶变换
短时傅里叶变换是一种对非平稳信号进行频谱分析的方法。它将信号分成多个时间片段,并对每个时间片段进行傅里叶变换。这样可以得到每个时间片段在频域上的表示,从而更好地理解信号的频率特征和频谱结构。
短时傅里叶变换的公式为:
S T F T ( t , ω ) = ∫ − ∞ ∞ f ( τ ) w ( τ − t ) e − i ω τ d τ STFT(t, \omega) = \int_{-\infty}^{\infty} f(\tau)w(\tau-t)e^{-i\omega \tau} d\tau STFT(t,ω)=∫−∞∞f(τ)w(τ−t)e−iωτdτ
其中, f ( τ ) f(\tau) f(τ)是非平稳信号, w ( τ − t ) w(\tau-t) w(τ−t)是窗函数, S T F T ( t , ω ) STFT(t, \omega) STFT(t,ω)是信号在时间 t t t和频率 ω \omega ω上的投影。短时傅里叶变换在信号的时间-频率分析中非常有用,可以帮助我们理解信号的时频特征和频谱结构。
总的来说,傅里叶级数和傅里叶变换是对周期和非周期信号进行频谱分析的方法,而短时傅里叶变换是对非平稳信号进行频谱分析的方法。这些工具在信号处理中非常有用,可以帮助我们理解信号的时域和频域特征,从而更好地分析和处理信号数据。
傅里叶级数、傅里叶变换、短时傅里叶变换 公式相关推荐
- 傅里叶变换短时傅里叶变换小波变换
一.傅里叶变换 关于傅里叶变换的基本概念在此我就不再赘述了,默认大家现在正处在理解了傅里叶但还没理解小波的道路上.(在第三节小波变换的地方我会再形象地讲一下傅里叶变换) 下面我们主要将傅里叶变换的不足 ...
- 【音频处理】短时傅里叶变换
前言 上一篇博客讲了离散傅里叶变换,里面的实例是对整个信号进行计算,虽然理论上有N点傅里叶变换(本博客就不区分FFT和DFT了,因为它俩就是一个东东,只不过复杂度不同),但是我个人理解是这个N点是信号 ...
- Python音频信号处理 1.短时傅里叶变换及其逆变换
短时傅里叶变换及其逆变换 本篇文章主要记录了使用python进行短时傅里叶变换,分析频谱,以及通过频谱实现在频域内降低底噪的代码及分析,希望可以给同样在学习信号处理的大家一点帮助,也希望大家对我的文章 ...
- 数字信号处理——时频分析(短时傅里叶变换)
短时傅里叶变换的概念 背景: 傅里叶变换的局限性:在做傅里叶变换的时候,使用的是(-∞,∞)的时间信息来计算单个频率的频谱,所以傅里叶变换是一种全局性的描述,不能反映信号局部区域的信息,故如果信号在某 ...
- 傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换
顺序:傅里叶-->短时傅里叶变换-->小波变换的顺序 转载自形象易懂的傅里叶变换.短时傅里叶变换和小波变换本文作者按照傅里叶-短时傅里叶变换-小波变换的顺序,由浅到深的解释小波变换的缘由以 ...
- 时频分析:短时傅里叶变换
目录 1 傅里叶变换的缺陷 2 短时傅里叶变换(窗式傅里叶变换) 3 小波部分 4 补充部分 1 傅里叶变换的缺陷 FFT在平稳信号的分析和处理中有着突出贡献的原因在于,人们利用它可以把复杂的时间信号 ...
- 短时傅里叶变换原理及其MATLAB实现(Short Time Fourier Transform,STFT)
短时傅里叶变换原理及其MATLAB实现(Short Time Fourier Transform,STFT) 1.短时Fourier变换原理(STFT原理) 信号x(t)短时Fourier变换定义为: ...
- 短时傅里叶变换(STFT)及matlab
笔记~自用版~ 短时傅里叶变换的基础理论 短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform, STFT)是一种时频分析方法,它将信号在时间域上分成若干个短时段,对每个短时段进行 ...
- 离散傅里叶级数与离散傅里叶变换
1.离散时间周期信号: 基波周期:使(1)成立的最小正整数N: 基波频率: 2.复指数信号: 其共轭信号为: 补充:复指数信号为复数域上的信号,物理层面上不存在与之对应的信号,因此在现实世界常与其共轭 ...
最新文章
- 如何在HTML页面中插入百度地图
- quick check
- vue中的mixins怎么用?
- 流体式布局与响应式布局_将固定像素设计转换为流体比例布局
- 一图详解清华北大各学科全球权威排名
- android 工程搭建,Android ApiDemo示例工程的创建
- Delphi无法修改Clientdataset的字段的解决方法
- 有关试用Silverlight OOB模式遇到的一些问题
- 【OpenCV入门教程之二】 一览众山小:OpenCV 2.4.8 or OpenCV 2.4.9组件结构全解析
- xp连接win10工作组计算机,教你XP系统下连接win10共享的打印机的方法教程
- 2008下搭建easypanel(康乐)虚拟主机控制面板
- CPU输入/输出的控制方式有哪些?
- 【接口篇 / Lan】(5.4) ❀ 02. 与交换机连接 (回程路由) ❀ FortiGate 防火墙
- android手表微信运动,oppo智能手表微信运动如何安装
- 暗刺,高并发五个利器
- JAVA通过xml模板生成DOCX文档
- 2017-2018-2 《密码与安全新技术》第一周作业
- Android 滑动方向整理
- python向上取整_python向上取整
- Servlet学习之Servlet概念与运行流程