【MOOC】数字信号处理-电子科技大学-第三周 - 离散时间信号的变换域分析-DTFT

3.1 信号变换域分析的重要性

简单来说,就是换个角度看问题。在时域上做不到或者很难做到的事情,换在频域上可能就简单许多了。

比如:

1.时域上的微分方程 通过 s变换 就可转换为 代数方程

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2.时域上的差分方程 通过 z变换 就可转换为 代数方程

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3.2 从CTFT到DTFT

这一部分的主题是:DTFT可以从CTFT推导出来

对于CTFT:
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其变换对为:
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对于信号xa(t),假设通过冲击串采样信号p(t),得到xp(t)。

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则有:【MOOC】数字信号处理-电子科技大学-第三周 - 离散时间信号的变换域分析-DTFT

根据傅里叶变换(CTFT)的线性性质,有:【MOOC】数字信号处理-电子科技大学-第三周 - 离散时间信号的变换域分析-DTFT

对应xp(t),更换下标为正整数,得到x[n]:

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【MOOC】数字信号处理-电子科技大学-第三周 - 离散时间信号的变换域分析-DTFT,且有【MOOC】数字信号处理-电子科技大学-第三周 - 离散时间信号的变换域分析-DTFT

【MOOC】数字信号处理-电子科技大学-第三周 - 离散时间信号的变换域分析-DTFT(这个可以认为是为了方便表示而引入的),则有【MOOC】数字信号处理-电子科技大学-第三周 - 离散时间信号的变换域分析-DTFT,这便是DTFT.

注意:对于x[n]的n的理解,在这里有比较明显的体现,正整数n对应的就是采样结果函数xp(t)的n*Ts的n。

3.3 DTFT的定义

对于DTFT:
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其变换对为:
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从这里可以看到:x[n]是【MOOC】数字信号处理-电子科技大学-第三周 - 离散时间信号的变换域分析-DTFT的傅里叶级数展开式的系数

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此外,【MOOC】数字信号处理-电子科技大学-第三周 - 离散时间信号的变换域分析-DTFT也有其他表示形式:

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其中,【MOOC】数字信号处理-电子科技大学-第三周 - 离散时间信号的变换域分析-DTFT

周期性

由于DTFT满足:

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【MOOC】数字信号处理-电子科技大学-第三周 - 离散时间信号的变换域分析-DTFT是关于w的周期函数,T=2*pi。

共轭对称性

若x[n]为实序列,则有

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并且有:

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(这个性质经常用到,需要记下来)

常用傅里叶变换对:
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3.4 DTFT的性质

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在求某些信号的DTFT时,需要注意有如下等价条件成立:
【MOOC】数字信号处理-电子科技大学-第三周 - 离散时间信号的变换域分析-DTFT=【MOOC】数字信号处理-电子科技大学-第三周 - 离散时间信号的变换域分析-DTFT

这个(类)性质会经常用到。