数字信号处理傅里叶变换性质 ( 傅里叶变换频移性质 | 证明过程 )
Posted 韩曙亮
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一、傅里叶变换时移性质
傅里叶变换频移性质 :
" 序列信号 x ( n ) x(n) x(n) " 的 " 傅里叶变换 A " ,
" 序列信号 x ( n ) x(n) x(n) " 与 " 单位复指数 e j ω 0 n e^j \\omega_0 n ejω0n " 相乘 , 得到的 " 序列 B " ,
注意这里的 单位复指数 中的 ω 0 \\omega_0 ω0 就是 傅里叶变换 中的移位 ,
求该 " 序列 B " 的 " 傅里叶变换 C " ,
" 傅里叶变换 A " 与 " 傅里叶变换 C " 这两个频域信息形状相同 , 位移相差 ω 0 \\omega_0 ω0 ;
也就是说
" 傅里叶变换 A " 移位 ω 0 \\omega_0 ω0 后, 得到 " 傅里叶变换 C " ;
使用公式表示为 :
S F T [ e j ω 0 n x ( n ) ] = X ( e j ( ω − ω 0 ) ) SFT[e^j \\omega_0 nx(n)] = X(e^j ( \\omega - \\omega_0 )) SFT[ejω0nx(n)]=X(ej(ω−ω0))
1、证明过程
傅里叶变换 公式为 :
S F T [ x ( n ) ] = X ( e j ω ) = ∑ n = − ∞ + ∞ x ( n ) e − j ω n ① SFT[x(n)] = X(e^j\\omega) = \\sum_n=-\\infty^+\\infty x(n) e^-j \\omega n \\ \\ \\ \\ ① SFT[x(n)]=X(ejω)=n=−∞∑+∞x(n)e−jωn ①
将 e j ω 0 n x ( n ) e^j \\omega_0 nx(n) ejω0nx(n) 作为序列 , 代入到上面的公式 ① 中 , 得到 :
S F T [ e j ω 0 n x ( n ) ] = ∑ n = − ∞ + ∞ e j ω 0 n x ( n ) e − j ω n SFT[e^j \\omega_0 nx(n)] = \\sum_n=-\\infty^+\\infty e^j \\omega_0 nx(n) e^-j \\omega n SFT[ejω0nx(n)]=n=−∞∑+∞ejω0nx(n)e−jωn
移项 :
S F T [ e j ω 0 n x ( n ) ] = ∑ n = − ∞ + ∞ x ( n ) e j ω 0 n e − j ω n SFT[e^j \\omega_0 nx(n)] = \\sum_n=-\\infty^+\\infty x(n) e^j \\omega_0 n e^-j \\omega n SFT[ejω0nx(n)]=n=−∞∑+∞x(n)ejω0ne−jωn
合并 e j ω 0 n e^j \\omega_0 n ejω0n 与 e − j ω n e^-j \\omega n e−jωn 项 :
S F T [ e j ω 0 n x ( n ) ] = ∑ n = − ∞ + ∞ x ( n ) e − j ( ω − ω 0 ) n SFT[e^j \\omega_0 nx(n)] = \\sum_n=-\\infty^+\\infty x(n) e^- j ( \\omega - \\omega_0 ) n SFT[ejω0nx(n)]=n=−∞∑+∞x(n)e−j(ω−ω0)n
最终得到 :
S F T [ e j ω 0 n x ( n ) ] = X ( e j ( ω − ω 0 ) ) SFT[e^j \\omega_0 nx(n)] = X(e^j ( \\omega - \\omega_0 )) SFT[ejω0nx(n)]=X(ej(ω−ω0))
证明完毕 ;
2、使用场景
宽带信号 , 其中有很多信号 , 将信号从一个频率搬移到另一个频率中 , 使用滤波将其它信号过滤 , 然后采样播放出来 ;
频率搬移的过程 , 使用的就是 傅里叶变换频移性质 ;
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数字信号处理傅里叶变换性质 ( 傅里叶变换频移性质示例 | PCM 音频信号处理 | 使用 matlab 进行频移操作 )
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