傅里叶变换

  在自己对傅里叶变换的不断学习中,逐渐对其有了一些新的理解,新的想法。故在本文中将首先简要介绍一下傅里叶变换的作用,之后对傅里叶变换过程给出自己角度的理解。

1 傅里叶变换的作用

  所谓“横看成岭侧成峰,远近高低各不同”,对于一个事物,我们可能会从各个不同的角度观察,之后得到不同的结果,但其均是对这个事物的正确描述,只是角度不同罢了。我们要确立整体、全面的眼光,不要停留于对事物的表面观察,要能深入下去,以此发掘事物的内部特征。

1.1 时间域和频率域

  首先,我们要对时间域和频率域有一个了解。顾名思义,时间域,就是在时间角度下的信号;频率域,就是在频率角度下的信号。假设现在我说了句话“我和我的祖国一刻也不能分割”,其持续了5秒,那我们现在可以得到一个时间长度为5秒的连续模拟信号(现在是在时间域),之后我们进行采样和量化。

1.2 频率域分析的作用和意义

  好了,现在我们可以利用数字信号分析工具对该信号进行各种分析、处理。在时间域内,我们可以感受到信号幅值的变换,也可以感受到信号频率的变化,既然信号有频率变化,那我们是否可以利用一系列正弦基函数来表示这个信号(不同频率的正弦基函数具有不同的权重)?也就是通过这种方式,我们获取到该信号详细的频率信息。一旦这个功能可以实现,我们就可以从原始信号中分理出不同频率的信息,进行各种滤波、去噪的处理。

2 傅里叶变换的理解

  此处用离散傅里叶变换举例。

2.1 傅里叶变换的实现

傅里叶正变换:


如何用python 时域变频域 时域到频域变换_傅里叶变换


傅里叶反变换:


如何用python 时域变频域 时域到频域变换_如何用python 时域变频域_02

欧拉公式:


如何用python 时域变频域 时域到频域变换_欧拉公式_03

利用欧拉公式代换后:


正变换:
如何用python 时域变频域 时域到频域变换_基函数_04


反变换:
如何用python 时域变频域 时域到频域变换_傅里叶变换_05

2.2 傅里叶变换的分析

为了方便分析,我们利用一维信号来进行说明。


正变换:
如何用python 时域变频域 时域到频域变换_傅里叶变换_06


如何用python 时域变频域 时域到频域变换_基函数_07


反变换:
如何用python 时域变频域 时域到频域变换_基函数_08


如何用python 时域变频域 时域到频域变换_c++_09


由上面两个公式可以看出,离散傅里叶变换就是将如何用python 时域变频域 时域到频域变换_傅里叶变换_10与不同的正弦基函数做乘积,也可以理解为如何用python 时域变频域 时域到频域变换_傅里叶变换_10向不同的正弦基函数做投影。


函数如何用python 时域变频域 时域到频域变换_如何用python 时域变频域_12向基函数如何用python 时域变频域 时域到频域变换_基函数_13作投影的定义:


如何用python 时域变频域 时域到频域变换_基函数_14


函数如何用python 时域变频域 时域到频域变换_如何用python 时域变频域_12与函数如何用python 时域变频域 时域到频域变换_基函数_13正交的定义:
如何用python 时域变频域 时域到频域变换_傅里叶变换_17

2.3 函数投影和向量投影的分析

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函数投影

向量投影

定义

方向性

函数与基函数方向一致

向量与基向量方向多不一致

重建

需要进行归一化

不需要归一化


至此,本文内容全部结束,有兴趣的可以了解一下本人的角度,欢迎大家在评论区给出自己的建议。