傅里叶级数与傅里叶变换_Part4_傅里叶级数的复数形式
傅里叶级数与傅里叶变换_Part4_傅里叶级数的复数形式
参考链接:
DR_CAN老师的原视频
0、复习Part3的内容
参考链接: 傅里叶级数与傅里叶变换_Part3_周期为2L的函数展开为傅里叶级数
对于周期为TTT,即f(t)=f(t+T)f\left( t \right) = f\left( {t + T} \right)f(t)=f(t+T)的函数,他的傅里叶级数展开形式如下:
f(t)=a02+∑n=1∞ancosnωt+∑n=1∞bnsinnωtf\left( t \right) = \frac{{{a_0}}}{2} + \sum\limits_{n = 1}^\infty {{a_n}\cos n\omega t} + \sum\limits_{n = 1}^\infty {{b_n}\sin n\omega t}f(t)=2a0+n=1∑∞ancosnωt+n=1∑∞bnsinnωt
a0=2T∫0Tf(t)dtan=2T∫0Tf(t)cosnωtdtbn=2T∫0Tf(t)sinnωtdt\begin{array}{l} {a_0} = \frac{2}{T}\int_0^T {f\left( t \right)dt} \\\\ {a_n} = \frac{2}{T}\int_0^T {f\left( t \right)\cos n\omega tdt} \\\\ {b_n} = \frac{2}{T}\int_0^T {f\left( t \right)\sin n\omega tdt} \end{array}a0=T2∫0Tf(t)dtan=T2∫0Tf(t)cosnωtdtbn=T2∫0Tf(t)sinnωtdt
【 在工程当中,由于时间是t≥0t \ge 0t≥0的,所以ttt是从000开始的,假设周期为 T=2LT=2LT=2L,ω≜πL=2π2L=2πT\omega \triangleq \frac{\pi }{L} = \frac{{2\pi }}{{2L}} = \frac{{2\pi }}{T}ω≜Lπ=2L2π=T2π ,这个ω\omegaω本质上就是角频率。】
1、傅里叶级数的复数形式推导
要推导傅里叶级数的复数形式,需要用到欧拉公式:eiθ=cosθ+isinθ{e^{i\theta }} = \cos \theta + i\sin \thetaeiθ=cosθ+isinθ ,其中,i=−1i = \sqrt { - 1}i=−1
欧拉公式的证明参考: 傅里叶级数与傅里叶变换_Part0_欧拉公式证明+三角函数和差公式证明
{eiθ=cosθ+isinθe−iθ=cos(−θ)+isin(−θ)=cosθ−isinθ{cosθ=12(eiθ+e−iθ)sinθ=−12i(eiθ−e−iθ)\begin{array}{l} \left\{ \begin{array}{l} {e^{i\theta }} = \cos \theta + i\sin \theta \\\\ {e^{ - i\theta }} = \cos \left( { - \theta } \right) + i\sin \left( { - \theta } \right) = \cos \theta - i\sin \theta \end{array} \right.\\\\ \left\{ \begin{array}{l} \cos \theta = \frac{1}{2}\left( {{e^{i\theta }} + {e^{ - i\theta }}} \right)\\\\ \sin \theta = - \frac{1}{2}i\left( {{e^{i\theta }} - {e^{ - i\theta }}} \right) \end{array} \right. \end{array}⎩⎨⎧eiθ=cosθ+isinθe−iθ=cos(−θ)+isin(−θ)=cosθ−isinθ⎩⎨⎧cosθ=21(eiθ+e−iθ)sinθ=−21i(eiθ−e−iθ)
将上述结论,带入周期为TTT的傅里叶级数的展开形式当中。
f(t)=a02+∑n=1∞an12(einωt+e−inωt)−12bni(einωt−e−inωt)=a02+∑n=1∞an−bni2einωt+an+bni2e−inωt=a02+∑n=1∞an−bni2einωt+∑n=1∞an+bni2e−inωt\begin{array}{l} f\left( t \right) = \frac{{{a_0}}}{2} + \sum\limits_{n = 1}^\infty {{a_n}\frac{1}{2}\left( {{e^{in\omega t}} + {e^{ - in\omega t}}} \right) - \frac{1}{2}{b_n}i\left( {{e^{in\omega t}} - {e^{ - in\omega t}}} \right)} \\\\ = \frac{{{a_0}}}{2} + \sum\limits_{n = 1}^\infty {\frac{{{a_n} - {b_n}i}}{2}{e^{in\omega t}} + \frac{{{a_n} + {b_n}i}}{2}{e^{ - in\omega t}}} \\\\ = \frac{{{a_0}}}{2} + \sum\limits_{n = 1}^\infty {\frac{{{a_n} - {b_n}i}}{2}{e^{in\omega t}}} + \sum\limits_{n = 1}^\infty {\frac{{{a_n} + {b_n}i}}{2}{e^{ - in\omega t}}} \end{array}f(t)=2a0+n=1∑∞an21(einωt+e−inωt)−21bni(einωt−e−inωt)=2a0+n=1∑∞2an−bnieinωt+2an+bnie−inωt=2a0+n=1∑∞2an−bnieinωt+n=1∑∞2an+bnie−inωt
这时候我们单独来看 第三项 ∑n=1∞an+bni2e−inωt\sum\limits_{n = 1}^\infty {\frac{{{a_n} + {b_n}i}}{2}{e^{ - in\omega t}}}n=1∑∞2an+bnie−inωt, 我们用−n-n−n来替换nnn
∑n=1∞an+bni2e−inωt→∑n=−∞−1a−n+b−ni2einωt\sum\limits_{n = 1}^\infty {\frac{{{a_n} + {b_n}i}}{2}{e^{ - in\omega t}}} \to \sum\limits_{n = - \infty }^{ - 1} {\frac{{{a_{ - n}} + {b_{ - n}}i}}{2}{e^{in\omega t}}}n=1∑∞2an+bnie−inωt→n=−∞∑−12a−n+b−nieinωt
原式就变为
=a02+∑n=1∞an−bni2einωt+∑n=−∞−1a−n+b−ni2einωt=∑n=00a02ei0ωt+∑n=1∞an−bni2einωt+∑n=−∞−1a−n+b−ni2einωt\begin{array}{l} = \frac{{{a_0}}}{2} + \sum\limits_{n = 1}^\infty {\frac{{{a_n} - {b_n}i}}{2}{e^{in\omega t}}} + \sum\limits_{n = - \infty }^{ - 1} {\frac{{{a_{ - n}} + {b_{ - n}}i}}{2}{e^{in\omega t}}} \\\\ = \sum\limits_{n = 0}^0 {\frac{{{a_0}}}{2}{e^{i0\omega t}}} + \sum\limits_{n = 1}^\infty {\frac{{{a_n} - {b_n}i}}{2}{e^{in\omega t}}} + \sum\limits_{n = - \infty }^{ - 1} {\frac{{{a_{ - n}} + {b_{ - n}}i}}{2}{e^{in\omega t}}} \end{array}=2a0+n=1∑∞2an−bnieinωt+n=−∞∑−12a−n+b−nieinωt=n=0∑02a0ei0ωt+n=1∑∞2an−bnieinωt+n=−∞∑−12a−n+b−nieinωt
从上式我们发现,nnn从−∞- \infty−∞到−1- 1−1,再到000 ,再是111到∞\infty∞,也就是从−∞- \infty−∞到 打通关了∞\infty∞,所以我们可以把原式写成
f(t)≜∑n=−∞∞cneinωtf\left( t \right) \triangleq \sum\limits_{n = - \infty }^\infty {{c_n}{e^{in\omega t}}}f(t)≜n=−∞∑∞cneinωt
上式就是傅里叶级数,复数的表达形式
下面我们来看一下系数,其中
cn=a02,n=0cn=an−bni2,n=1,2,3,4,⋯,∞cn=a−n+b−ni2,n=−1,−2,−3,−4,⋯,−∞\begin{array}{l} {c_n} = \frac{{{a_0}}}{2},n = 0\\\\ {c_n} = \frac{{{a_n} - {b_n}i}}{2},n = 1,2,3,4, \cdots ,\infty \\\\ {c_n} = \frac{{{a_{ - n}} + {b_{ - n}}i}}{2},n = - 1, - 2, - 3, - 4, \cdots , - \infty \end{array}cn=2a0,n=0cn=2an−bni,n=1,2,3,4,⋯,∞cn=2a−n+b−ni,n=−1,−2,−3,−4,⋯,−∞
Ⅰ n=0n=0n=0
cn=a02=12⋅2T∫0Tf(t)dt=1T∫0Tf(t)dt=1T∫0Tf(t)e−in0tdt{c_n} = \frac{{{a_0}}}{2} = \frac{1}{2} \cdot \frac{2}{T}\int_0^T {f\left( t \right)dt} = \frac{1}{T}\int_0^T {f\left( t \right)dt}=\frac{1}{T}\int_0^T {f\left( t \right){e^{ - in0t}}dt}cn=2a0=21⋅T2∫0Tf(t)dt=T1∫0Tf(t)dt=T1∫0Tf(t)e−in0tdt
Ⅱ n=1,2,3,4,⋯,∞n = 1,2,3,4, \cdots ,\inftyn=1,2,3,4,⋯,∞
这里会用到本文开始复习的Part3的内容
cn=an−bni2=12⋅2T∫0Tf(t)cosnωtdt−12⋅i⋅2T∫0Tf(t)sinnωtdt=1T∫0Tf(t)(cosnωt−isinnωt)dt=1T∫0Tf(t)[cos(−nωt)+isin(−nωt)]dt=1T∫0Tf(t)e−inωtdt\begin{array}{l} {c_n} = \frac{{{a_n} - {b_n}i}}{2} = \frac{1}{2} \cdot \frac{2}{T}\int_0^T {f\left( t \right)\cos n\omega tdt} - \frac{1}{2} \cdot i \cdot \frac{2}{T}\int_0^T {f\left( t \right)\sin n\omega tdt} \\\\ = \frac{1}{T}\int_0^T {f\left( t \right)\left( {\cos n\omega t - i\sin n\omega t} \right)dt} \\\\ = \frac{1}{T}\int_0^T {f\left( t \right)\left[ {\cos \left( { - n\omega t} \right) + i\sin \left( { - n\omega t} \right)} \right]dt} \\\\ = \frac{1}{T}\int_0^T {f\left( t \right){e^{ - in\omega t}}dt} \end{array}cn=2an−bni=21⋅T2∫0Tf(t)cosnωtdt−21⋅i⋅T2∫0Tf(t)sinnωtdt=T1∫0Tf(t)(cosnωt−isinnωt)dt=T1∫0Tf(t)[cos(−nωt)+isin(−nωt)]dt=T1∫0Tf(t)e−inωtdt
Ⅲ n=−1,−2,−3,−4,⋯,−∞n = -1,-2,-3,-4, \cdots ,-\inftyn=−1,−2,−3,−4,⋯,−∞
这里会用到本文开始复习的Part3的内容
cn=a−n+b−ni2=12⋅2T∫0Tf(t)cos(−nωt)dt+12⋅i⋅2T∫0Tf(t)sin(−nωt)dt=1T∫0Tf(t)[cos(−nωt)+isin(−nωt)]dt=1T∫0Tf(t)e−inωtdt\begin{array}{l} {c_n} = \frac{{{a_{ - n}} + {b_{ - n}}i}}{2} = \frac{1}{2} \cdot \frac{2}{T}\int_0^T {f\left( t \right)\cos \left( { - n\omega t} \right)dt} + \frac{1}{2} \cdot i \cdot \frac{2}{T}\int_0^T {f\left( t \right)\sin \left( { - n\omega t} \right)dt} \\\\ = \frac{1}{T}\int_0^T {f\left( t \right)\left[ {\cos \left( { - n\omega t} \right) + i\sin \left( { - n\omega t} \right)} \right]dt} \\\\ = \frac{1}{T}\int_0^T {f\left( t \right){e^{ - in\omega t}}dt} \end{array}cn=2a−n+b−ni=21⋅T2∫0Tf(t)cos(−nωt)dt+21⋅i⋅T2∫0Tf(t)sin(−nωt)dt=T1∫0Tf(t)[cos(−nωt)+isin(−nωt)]dt=T1∫0Tf(t)e−inωtdt
我们惊奇的发现,这cn{c_n}cn在n的三种情况下,它的复数形式的表达式是一样的。
因此,我们可以总结:
对于周期为TTT,即f(t)=f(t+T)f\left( t \right) = f\left( {t + T} \right)f(t)=f(t+T)的函数,它的傅里叶级数的复数展开形式如下:
f(t)=∑n=−∞∞cneinωtf\left( t \right) = \sum\limits_{n = - \infty }^\infty {{c_n}{e^{in\omega t}}}f(t)=n=−∞∑∞cneinωt, 其中,cn=1T∫0Tf(t)e−inωtdt{c_n} = \frac{1}{T}\int_0^T {f\left( t \right){e^{ - in\omega t}}dt}cn=T1∫0Tf(t)e−inωtdt
This is fantastic!
系列学习链接:欢迎大家点赞、收藏、留言讨论。
傅里叶级数与傅里叶变换_Part0_欧拉公式证明+三角函数和差公式证明
傅里叶级数与傅里叶变换_Part1_三角函数系的正交性
傅里叶级数与傅里叶变换_Part2_周期为2Π的函数展开为傅里叶级数
傅里叶级数与傅里叶变换_Part3_周期为2L的函数展开为傅里叶级数
傅里叶级数与傅里叶变换_Part4_傅里叶级数的复数形式
傅里叶级数与傅里叶变换_Part5_傅里叶级数推导傅里叶变换
傅里叶级数与傅里叶变换_Part6_离散傅里叶变换推导
傅里叶级数与傅里叶变换_Part7_离散傅里叶变换的性质
傅里叶级数与傅里叶变换_Part4_傅里叶级数的复数形式相关推荐
- 控制-频域操作-傅里叶级数和傅里叶变换
傅里叶级数和傅里叶变换是什么关系? - 马同学的回答 - 知乎 1.任何一个函数都可以表达成傅里叶级数形式 2.上面的傅里叶级数表达形式 有正弦波,也有余弦波,画频域图也不方便,通过欧拉公式,可以修改 ...
- 4 傅里叶级数的复数形式
傅里叶级数的复数形式 欧拉公式 结论 f ( t ) = a 0 2 + ∑ n = 1 ∞ [ a n c o s n w t + b n s i n n w t ] f(t)=\frac{a_0} ...
- 傅里叶级数 三角形式 到 复数形式
有助理解傅里叶变换的几个图: 三角函数的叠加,如何得到方波: (时域上观察) 时域特征转换到频域特征: 杂乱的周期波形信号(如语音)可以转换为规则的三角波型号的叠加: 傅里叶变换是把周期函数展开三角级 ...
- 《数字图像处理》-(3)-1从傅里叶级数到傅里叶变换详细推导以及傅里叶图像的性质
1 傅里叶级数到傅里叶变换公式推导 1.1傅里叶级数 傅里叶级数:周期信号都可以分解为有限或无限个正弦波或余弦波的叠加,且这些波的频率都是原始信号频率的整数倍.用傅里叶级数或变换表示的函数特征完全可以 ...
- 傅里叶级数到傅里叶变换
1. 欧拉公式 欧拉公式是把复指函数和三角函数联系起来的函数,建立了三角函数和指数函数的关联: eix=cosx+isinxe^{ix} = cosx + isinxeix=cosx+isinx 它是 ...
- 傅里叶级数、傅里叶变换、量子傅里叶变换(学习笔记)
量子傅里叶变换 一开始看到这个题目我是这样的: 然后我开始了有关傅里叶变换的学习,我从某站上面截了一张图:顺便附上某站的链接,视觉上很享受. 形象展示傅里叶变换 一.傅里叶级数 在开始这一个部分 ...
- 【FFT夯实基础系列】手写笔记合集|傅里叶级数、傅里叶变换
B站up主@mazonex推出的宝藏系列视频课笔记 因为是数学类的,所以笔者采用了手写并导出的形式 这一篇合集包括了up主[傅里叶夯实基础系列]视频的P1-P6,可以通过上方链接看具体视频 目录 傅里 ...
- 傅里叶级数和傅里叶变换超详细推导(DR_CAN)
傅里叶级数和傅里叶变换超详细推导(DR_CAN) Part I 三角函数的正交性 Part Ⅱ周期为2π\piπ的 f(x)的傅里叶展开 Part Ⅲ 周期为"2L"的函数展开为傅 ...
- 傅里叶级数、傅里叶变换 (FT)
目录 Fourier Series (傅里叶级数) 三角函数的正交性 周期为 2 π 2\pi 2π 的函数展开为傅里叶级数 周期为 2 L 2L 2L 的函数展开为傅里叶级数 傅里叶级数的复数形式 ...
- 傅里叶变换与傅里叶级数(复习笔记)
傅里叶变换与傅里叶级数 初学者请勿深究,本文更偏向感性认知,理性推导缺乏严密性,想要扎扎实实学习推荐哈工大mooc视频(笔者非哈工大学生)和清华大学卓晴老师的微信公众号 TsinghuaJoking里 ...
最新文章
- Facebook如何使用Avartarnode提升HDFS可靠性
- loadrunner关联点总结
- Left,Right,Outer和Inner Joins有什么区别?
- 为什么要叫python-为什么我们要学习Python?
- mysql linux 安装部署,linux之MySQL安装部署(示例代码)
- Git中Add后对部分文件进行取消
- .NET6之MiniAPI(十):基于策略的身份验证和授权
- 开源个.NetCore写的 - 并发请求工具PressureTool
- 浅析 Linux 初始化 init 系统,第 1 部分: sysvinit
- WebSocket了解一下
- MySQL:设置字段默认为当前时间
- iOS类别(Category)和扩展(Extension,匿名类)
- Dictionary 索引超出数组界限
- 抽签助手|抽签助手2.8绿色免费版下载
- 云服务器bat文件在哪里,云服务器bat文件在哪里
- 知乎高赞:电气工程专业学生的最好归宿在哪里?
- 深入探讨 Room 2.4.0 的最新进展
- 【深度学习入门】- 神经网络
- asp.net mysql 查询_asp.net 多条件查询数据库
- 企业级刀片式服务器和盘柜的能效比较
热门文章
- 刨根系列 之 Unity3D UGUI 背后的工作原理
- android传感器获取运动方向,Android 重力感应获取手机运动方向和角度
- LaTeX:使用bib插入文献
- 蒟蒻打CF#729div 2
- BufferedOutputStream源码分析与flush方法
- 三星S5P6818工控底板 (ARM Cortex-A53架构)
- 计算机运维机构管理制度,信息化机房运维管理制度
- 百度地图 - 自定义划分区域并获取区域内的坐标点
- mipi_dsi 接口转 lvds显示(GM8775C)
- IP代理池Proxy_Pool使用教程(Windows版)