前面寫過一篇傅里葉變換的文章:
furious:傅里葉變換學習心得?zhuanlan.zhihu.com但是在工程應用中,得益於數字技術的應用,絕大多數傅里葉變換的應用都是採用離散傅里葉變換(DFT),更確切的說,是它的快速演算法FFT。這篇文章再來寫寫有關離散傅里葉變換的關鍵點。
閑言少敘,直入主題。先把DFT的式子寫在這裡:
,其中
原信號 的採樣信號 可以用 表示為:
,其中 。這也叫DFT的逆變換式,實際的含義就是x[n]表示成X[k]為係數的不同頻率分量的和。
對離散傅里葉變換變換,我認為最重要的是搞清楚兩點:
1、實數信號變換的結果 是一組複數,裡面一半數據和另一半是共軛的(這個好理解),意味著N點DFT,只有N/2的數據是含有有用信息的。那麼這些複數數據里的模和幅角是什麼含義?
2、用DFT的結果如何做頻譜分析,即在採樣頻率 為的情況下, 的n只是一個離散的數值,那每一點到底代表了什麼頻率分量?
接下來就探討探討這兩個問題(推導很簡單,就是三角函數的基本運算)。
1、先來看 的共軛性質, = = 。
再看 顯然沒有虛部,叫做直流分量。當N是偶數的時候, ,虛部是0,也是直流分量。
再從 出發(假設N是偶數),
直流分量不管,只考察其中 與 這兩項頻率分量,假設,那麼由上面的共軛特性可知。
那麼 與 這兩項分量之和就
,虛數部分消去了!
,其中 。
所以的就可以表示成[1, 2, ..., N/2-1]這些三角函數表示的頻率分量與直流項 的和:
這樣,x[n]的頻率分量組成,以及每個分量的強度與初始相位與X[k]的模與幅角的關係一目了然。這也就回答了問題1。
2、假設採樣頻率是 ,則 ,所以事實上把 的式子裡面的n用 替換便可以得到原始的信號 ,即
很明顯,在 點的頻率分量的頻率為 ,從而得出 代表的是頻率為 的頻率「分量」。這就回答了問題2。
如前所述,X[k]只有[0, 1, 2, ..., N/2-1]這些項的頻率就夠了,後續的點在頻率信息上是冗餘的。那麼從另一個角度去考慮,採樣定理決定了最多只能不失真地採樣最大/2的頻率, 這個點剛好到了上限了,神奇吧?
最後結合一個實例來加深上述對離散傅里葉變換的結果的理解。
假設原始信號:
,即40Hz和90Hz兩個正餘弦信號的疊加。來看看不同採樣過程得到的DFT(FFT)結果。
1、在0~0.5s內採樣500點得到 ,即採樣頻率為 。