深入理解FT,DTFT,DFT 之間的關係

2021-09-28 22:06:48 字數 1635 閱讀 2750

學習了數字訊號處理之後,被裡面的幾個名詞搞的暈頭轉向,比如dft、dtft、fs、ft、fft、dfs等,參考整理的資料,重新寫了一下各種變換的概念。

學過卷積,我們都知道有時域卷積定理和頻域卷積定理,在這裡只需要記住兩點:

在乙個域的相乘等於另乙個域的卷積;

與脈衝函式的卷積,在每個脈衝的位置上將產生乙個波形的映象。(在任何一本訊號與系統課本裡,此兩條性質有詳細公式證明)

下面,就用這兩條性質來說明dft,dtft,dfs 之間的聯絡:

一、ft

首先來說圖(1)和圖(2),對於乙個模擬訊號,如圖(1)所示,要分析它的頻率成分,必須變換到頻域,這是通過傅利葉變換即ft(fourier transform)得到的,於是有了模擬訊號的頻譜,如圖(2);注意1:時域和頻域都是連續的!

但是,計算機只能處理數碼訊號,首先需要將原模擬訊號在時域離散化,即在時域對其進行取樣,取樣脈衝序列如圖(3)所示,該取樣序列的頻譜如圖(4),可見它的頻譜也是一系列的脈衝。

二、dtft

所謂時域取樣,就是在時域對訊號進行相乘;

(1)×(3)後可以得到離散時間訊號x[n],如圖(5)所示;

由前面的性質1,時域的相乘相當於頻域的卷積,那麼,圖(2)與圖(4)進行卷積,根據前面的性質2知,會在各個脈衝點處出現映象,於是得到圖(6);

它就是圖(5)所示離散時間訊號x[n]的dtft(discrete time fourier transform),即離散時間傅利葉變換,這裡強調的是「離散時間」四個字。注意2:時域是離散的,而頻域依然是連續的。

經過上面兩個步驟,我們得到的訊號依然不能被計算機處理,因為頻域既連續,又週期。我們自然就想到,既然時域可以取樣,為什麼頻域不能取樣呢?這樣不就時域與頻域都離散化了嗎?沒錯,接下來對頻域在進行取樣,頻域取樣訊號的頻譜如圖(8)所示,它的時域波形如圖(7)。

三、dft

現在我們進行頻域取樣,即頻域相乘,圖(6)×圖(8)得到圖(10),那麼根據性質1,這次是頻域相乘,時域卷積了吧,圖(5)和圖(7)卷積得到圖(9),不出所料的,映象會呈週期性出現在各個脈衝點處。我們取圖(10)週期序列的主值區間,並記為x(k),它就是序列x[n]的dft(discrete fourier transform),即離散傅利葉變換。

可見,dft只是為了計算機處理方便,在頻率域對dtft進行的取樣並擷取主值而已。有人可能疑惑,對圖(10)進行idft,回到時域即圖(9),它與原離散訊號圖(5)所示的x[n]不同呀,它是x[n]的週期性延拓!沒錯,因此你去查詢乙個idft的定義式,是不是對n的取值區間進行限制了呢?這一限制的含義就是,取該週期延拓序列的主值區間,即可還原x[n]!

FT,DTFT,DFT 之間的關係

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