连续信号的频域分析.doc

PAGE / NUMPAGES 第四章 连续信号的频域分析 将信号分解为若干不同频率的正弦信号或虚指数信号，实质上是将信号在频率域上进行分解，因此根据这种基本思想对信号和系统的分析称为频域分析。这种分解过程是通过傅里叶级数和傅里叶变换这一数学工具来实现的。 本章首先介绍连续信号的傅里叶级数和傅里叶变换，熟悉信号频谱的概念。 4.1 基本要求 1．基本要求 了解傅里叶级数和傅里叶变换的定义及其物理含义； 掌握信号频谱和频谱密度的概念； 了解连续谱和离散谱的特点和区别； 掌握傅里叶变换的常用性质； 掌握周期信号傅里叶变换的求解方法。 2．重点和难点 傅里叶变换的性质及其应用 4.2 知识要点 1．周期信号的傅里叶级数 （1）傅里叶级数展开式 三角形式：（4-1） 指数形式： （4-2） 其中 ，n=0，1，2，? （4-3） ，n=1，2，? （4-4） 且 （4-5） （4-6） （2）两种形式之间的转换关系 （4-7） 并且|Fn|为偶函数，?n为奇函数，即 ， （4-8） （3）傅里叶级数的物理含义 通过傅里叶级数可以将任意周期信号f(t)分解为若干个正弦信号（三角形式）或复简谐信号（指数形式）的叠加。每个正弦信号分量的频率为周期信号基波频率的n倍（n?0），即n?，而幅度为An或者2|Fn|，相位为?n，将其称作第n次谐波分量。特别地，将频率为0（即n=0）的分量称为直流分量，幅度为A0/2或者F0；频率等于基波频率?（即n=1）的分量称为基波分量。 2．周期信号的频谱 通过傅里叶级数可以将时域中的周期信号分解为直流分量、基波分量和各次谐波分量之和，傅里叶级数展开式中的An、?n或傅里叶系数Fn分别代表了各分量的幅度和相位随谐波次数n（从而频率n?）的变化关系，称为周期信号的频谱，其中An或|Fn|称为幅度谱，?n称为相位谱。 An或|Fn|、?n都是关于整型变量n的实函数，分别以其为纵轴，以n（或者n?）为横轴，得到的图形称为周期信号的幅度谱图和相位谱图，合称为周期信号的频谱图。 但是，在三角形式的傅里叶级数中，An和?n的自变量n只能取非负的整数，因此称为单边频谱，而在Fn中，n可以为任意的整数，相应地将Fn称为双边频谱。对同一个周期信号，其单边和双边频谱可以通过式（4-7）进行相互转换。 所有周期信号的频谱都具有离散性，因此称为离散谱。 3．非周期信号的傅里叶变换及其频谱密度 非周期信号的傅里叶变换及傅里叶反变换的定义为 （4-9） （4-10） 其中正变换用于根据信号的时域表达式求其频谱表达式，反变换用于根据其频谱表达式求时域表达式。 通过傅里叶变换可以将信号分解为不同频率的复简谐信号的叠加，而信号的傅里叶变换F(j?)反映了信号中各分量的幅度和相位随其频率? 的变化关系，称为信号的频谱密度，又称为频谱密度函数或频谱函数。 教材表4-1中列出了一些基本信号的傅里叶变换，在求解复杂信号的傅里叶变换和频谱密度时经常用到。 4．傅里叶变换的性质 傅里叶变换的性质不仅可以用于简化复杂信号频谱密度的求解，也可以用于求解不满足绝对可积条件的信号（例如周期信号）的傅里叶变换。此外，大多数性质都具有明确的物理含义。教材表4-2列出了傅里叶变换的常用性质，通过练习熟悉各性质的应用。 5．周期信号的傅里叶变换 所有周期信号的能量都为无穷大，因此都不满足绝对可积条件，必须根据性质求其傅里叶变换。根据性质得到周期信号傅里叶变换的求解公式为 （4-11） 4.3 补充例题 例4-1 已知某周期信号f(t)的周期为T=0.1s，三角形式的傅里叶级数展开式为 写出指数形式的傅里叶级数表达式。 解 将已知的f(t)整理为标准形式得到 由于T=0.1s，则周期信号f(t)的基波角频率为。将上式与式（4-1）比较可知 再由式（4-7）得到 由式（4-8）得到 再代入式（4-2）得到指数形式的傅里叶级数为 另解 利用欧拉公式直接转换。 例4-2 已知某周期信号f(t)的基波频率为10Hz，其指数形式的傅里叶级数展开式为 写出三角形式的傅里叶级数表达式。 解 将已知f(t)整理为标准形式得到 已知f(t)的基波角频率为?=2??10=20?，则上式中各项分别对应指数形式的傅里叶级数中n=0，-1，-3，1，3，由此得到 根据 由式（4-7）得到 代