傅立叶变换，时域，频域一转载▼标签：杂谈/J、参考文献： 信号完整性分析”信息传输调制和噪声"P31,"傅立叶变换的数学再认识”及若干网上博客目录信号分析方法概述时域频域时域与频域的互相转换傅立叶变换原理傅立叶变换分类傅立叶级数的五个公式（周期性函数）傅立叶积分（非周期性函数）振幅谱和相位谱的关系功率谱傅立叶变换推导出：时移原理与频移原理，对偶性质 时间-频率间的对应关系对应关系1：时间变化速率（即时域信号的变化速率）与频谱呈正比关系对应关系2,时间周期T与 频谱：呈反比关系对应关系3：脉冲宽度与频谱：呈反比关系用脉冲宽度定义带宽频谱、幅度谱、相位谱、功率谱与周期性函数的频谱周期函数、非周期函数的频谱总结，与对称频谱的意义离散傅立叶变换与抽样：时域的抽样点数与频域点数的关系傅立叶变换与正交性傅立叶变换的思想总结与优点时域的物理意义频域的物理意义1，频域的物理意义2，傅立叶变换与谐波3，傅立叶反变换与谐波叠加4，带宽与时钟频率、脉冲宽度关键技术点解释1，IFFT反变换后各谐波如何叠加在一起？2, 什么是正交?正交的条件是什么?傅立叶变换后的谐波为什么一定是正交的?傅立叶反变换之前的频谱 要满足什么条件？3, 为什么说时域上波形急剧变化，频域上就有很高的频率分量4, 频域中幅值与时域中的幅值有什么关系？5, 采样傅立叶变换的缺点信号分析方法概述通信的基础理论是信号分析的两种方法:1是将信号描述成时间的函数,2是将信号描述成频率的函数。
也有用时域和频率联合起来表示信号的方法时域、频域两种分析方法提供了不同的角度，它们提供的 信息都是一样，只是在不同的时候分析起来哪个方便就用哪个思考：原则上时域中只有一个信号波（时域的频率实际上是开关器件转动速度或时钟循环次数，时域中只有周 期的概念），而对应频域（纯数学概念）则有多个频率分量人们很容易认识到自己生活在时域与空间域之中（加起来构成了三维空间），所以比较好理解时域 的波形（其参数有：符号周期、时钟频率、幅值、相位）、空间域的多径信号也比较好理解但数学告诉我们，自己生活在N维空间之中，频域就是其中一维时域的信号在频域中会被对应到多个 频率中，频域的每个信号有自己的频率、幅值、相位、周期（它们取值不同，可以表示不同的符号，所以 频域中每个信号的频率范围就构成了一个传输信道时域中波形变换速度越快（上升时间越短），对应频域的频率点越丰富所以：OFDM 中, IFFT把频域转时域的原因是：IFFT的输入是多个频率抽样点（即各子信道的符号）， 而IFFT之后只有一个波形，其中即OFDM符号，只有一个周期时域时域是真实世界，是惟一实际存在的域因为我们的经历都是在时域中发展和验证的，已经习惯于事 件按时间的先后顺序地发生。
而评估数字产品的性能时，通常在时域中进行分析，因为产品的性能最终就 是在时域中测量的时钟波形的两个重要参数是时钟周期和上升时间时钟周期就是时钟循环重复一次的时间间隔，通产用ns度量时钟频率Fclock，即1秒钟内时钟循环 的次数，是时钟周期Tclock的倒数Fclock=1/Tclock上升时间与信号从低电平跳变到高电平所经历的时间有关，通常有两种定义一种是10-90上升时间， 指信号从终值的10%跳变到90%所经历的时间这通常是一种默认的表达方式，可以从波形的时域图上直 接读出第二种定义方式是20-80上升时间，这是指从终值的20%跳变到80%所经历的时间时域波形的下降时间也有一个相应的值根据逻辑系列可知，下降时间通常要比上升时间短一些，这 是由典型CMOS输出驱动器的设计造成的在典型的输出驱动器中，p管和n管在电源轨道Vcc和Vss间 是串联的，输出连在这个两个管子的中间在任一时间，只有一个晶体管导通，至于是哪一个管子导通取 决于输出的高或低状态假设周期矩形脉冲信号f（t）的脉冲宽度为t脉冲幅度为E,重复周期为T，频域频域最重要的性质是：它不是真实的，而是一个数学构造时域是惟一客观存在的域，而频域是一个遵 循特定规则的数学范畴。
正弦波是频域中唯一存在的波形，这是频域中最重要的规则，即正弦波是对频域的描述，因为时域中的 任何波形都可用正弦波合成这是正弦波的一个非常重要的性质然而，它并不是正弦波的独有特性，还 有许多其他的波形也有这样的性质正弦波有四个性质使它可以有效地描述其他任一波形：(1) 时域中的任何波形都可以由正弦波的组合完全且惟一地描述2) 任何两个频率不同的正弦波都是正交的如果将两个正弦波相乘并在整个时间轴上求积分，则积 分值为零这说明可以将不同的频率分量相互分离开3) 正弦波有精确的数学定义4) 正弦波及其微分值处处存在，没有上下边界使用正弦波作为频域中的函数形式有它特别的地方若使用正弦波，则与互连线的电气效应相关的一 些问题将变得更容易理解和解决如果变换到频域并使用正弦波描述，有时会比仅仅在时域中能更快地得 到答案而在实际中，首先建立包含电阻，电感和电容的电路，并输入任意波形一般情况下，就会得到一个 类似正弦波的波形而且，用几个正弦波的组合就能很容易地描述这些波形，如下图2.2所示：頻域FrequEincy Domain時域Ti-r-l图2.2理想RLC电路相互作用的时域行为 频域的图如下?\\时域与频域的互相转换时域分析与频域分析是对模拟信号的两个观察面。
时域分析是以时间轴为坐标表示动态信号的关系；频 域分析是把信号变为以频率轴为坐标表示出来一般来说，时域的表示较为形象与直观，频域分析则更为 简练，剖析问题更为深刻和方便时域与频域的对应关系是：时域里一条正弦波曲线的简谐信号，在频域中对应一条谱线，即正弦信号 的频率是单一的，其频谱仅仅是频域中相应f0频点上的一个尖峰信号按照傅里叶变换理论：任何时域信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的叠加1、 正弦波时域信号是单一频率信号；2、 正弦波以外的任何波型的时域信号都不是单一频率信号；3、 任何波型都可以通过不同频率正弦波叠加得到；解释1：初学者一个经常的困惑是：无法理解信号为何会有多个频率，加上许多书中的描述不够严谨，比如： 语音信号的频率是在4k以下，是3~4千赫正弦波正确的解释是：一个信号有两种表示方法，时域和频域在时域，信号只有周期，正是因为有了傅立 叶变换，人们才能理解到信号频域的概念先有傅立叶变换的结果才让你认识到声音信号里包含了某种 频域的正弦波，它仅仅是声音信号里的一个分量•用你的眼睛你可能永远看不出这些幅度变动里包含了你所 熟悉的3〜4KHZ的正弦波!）注：大家应牢记：频域最重要的性质是：它不是真实的，而是一个数学构造。
频域实际上是时域信号进 行傅立叶变换的数学结果通过数学方法，可以更方便的观察到信号内含的信息、可以分解合成信号无线通信中传输资源包括了时间、频域、空间等时间比较好理解，就是：时间周期1发送符号1，时间周期2发送符号2.o，时域的波形可以用三角 函数多项式表示，函数参数有：时间、幅度、相位在载波传输中，载波信号由振荡器产生，它的时钟频 率是固定的，倒数就是时间周期频域比较难理解，按傅立叶分析理论，任何时域信号都对应了频域的若干频率分量（称为谐波）的叠加， 频域的频率与时域的时钟频率不同可以认为：时域不存在频率，只存在时间周期信号处理与通信中所 指的频率一般都是指频域的频率分量而每个频率分量都可从数学意义上对应时域的一个波形（称为谐波, 基波是一种特殊的谐波，它的频率与时域波形的时钟频率相同）因为载波一般都是正弦波，所以定义信号在1秒内完成一个完整正弦波的次数就是信号的频率（以 Hz为单位），即1Hz时间周期T=1/f载波的功能参见调制解调部分内容这里可以先不理解何为载波，关键是时域与频域的对应关系 以这个时域波形为例设时域波形（图中的合成波）的时间周期=T （如2秒），其时钟频率则为f0=1/2 Hz。
那么基波的频 率、周期与合成波一样每个谐波之间频率间隔=基波频率而谐波1的频率f1=1/2+1/2=1Hz，周期T1=1o谐波 2 的频率 f2=1+1/2=3/2 Hz，周期 T2=2/3oooo谐波 8 的频率 f8=l/2+(l/2)*8=4.5Hz,周期 T8=0.2222在频域中，每个频率分量都有自己的幅度与相位按谐波的频率、幅度、相位信息可以得到谐波所对 应时域的波形将各谐波的时域波形叠加起来，即得到时域中合成波解释2：时域信号的数据传输速率，常用bps，如100Kbps，指ls内传输了 100K bits的二进制数据即： 时域的传输效率引入频域后，带来一个新的数据：频谱效率，作为频域的传输效率如80bps/Hz指1Hz频率上 能传输80bps数据按信息论，带宽越大，数据速率越高解释3：为什么我们要用正弦曲线来代替原来的曲线呢？如我们也还可以用方波或三角波来代替呀，分解信号 的方法是无穷的，但分解信号的目的是为了更加简单地处理原来的信号用正余弦来表示原信号会更加简 单，因为正余弦拥有原信号所不具有的性质：正弦曲线保真度一个正弦曲线信号输入后，输出的仍是正 弦曲线，只有幅度和相位可能发生变化，但是频率和波的形状仍是一样的。
且只有正弦曲线才拥有这样的 性质，正因如此我们才不用方波或三角波来表示注：此处仍要牢记：频域是数学构造，只要有助于我们分析信号，对应的数学方法就是有用的傅立叶变换原理傅立叶变换分类根据原信号的不同类型，我们可以把傅立叶变换分为四种类别：周期性连续信号 傅立叶级数(Fourier Series)非周期性连续信号傅立叶变换(Fourier Transform)非周期性离散信号 离散时域傅立叶变换(Discrete Time Fourier Transform)周期性离散信号 离散傅立叶变换(Discrete Fourier Transform) -DFT下图是四种原信号图例:Type of TiaiisfonuE ?tauiple SignalFGiiiief Transfonn $ 朗皿r 悶 砂 ™rii7wiiffV 一逊皿 flur g帕檢 0 沁砂曲匸TinieFciuisr TnutifM 二|聘±& gtt iuuj：!rEW 胡luairD^rctc FoiincrTransfpciii 血.诞i'lmr m血rm aiw缨曲acB « 4"■ ■ | ■ ■WMV2 7 *这四种傅立叶变换都是针对正无穷大和负无穷大的信号，即信号的的长度是无穷大的，我们知道 这对于计算机处理来说是不可能的，那么有没有针对长度有限的傅立叶变换呢？没有。
因为正余弦波被定 义成从负无穷小到正无穷大，我们无法把一个长度无限的信号组合成长度有限的信号面对这种困难，方法是把长度有限的信号表示成长度无限的信号，可以把信号无限地从左右进行延 伸，延伸的部分用零来表示，这样，这个信号就可以被看成是非周期性离解信号，我们就可以用到离散时 域傅立叶变换的方法还有，也可以把信号用复制的方法进行延伸，这样信号就变成了周期性离解信号，这时我们就可以 用离散傅立叶变换方法进行变换这里我们要学的是离散信号，对于连续信号我们不作讨论，因为计算机 只能处理离散的数值信号，我们的最终目的是运用计算机来处理信号的但是对于非周期性的信号，我们需要用无穷多不同频率的正弦曲线来表示，这对于计算机来说是不可 能实现的所以对于。