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编程问答

UA OPTI512R 傅立叶光学导论17 离散傅立叶变换简介

發布時間:2025/4/14 编程问答 20 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 UA OPTI512R 傅立叶光学导论17 离散傅立叶变换简介 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

UA OPTI512R 傅立葉光學導論17 離散傅立葉變換簡介

    • DFT及其矩陣形式
    • DFT的性質

上一講提到對連續波形f(x)f(x)f(x)做周期性采樣時可以用采樣函數來表示采樣結果:
fS(x)=∑n=?∞+∞f(xn)δ(x?xn),xn=nΔf_S(x)=\sum_{n=-\infty}^{+\infty}f(x_n)\delta(x-x_n),x_n = n\DeltafS?(x)=n=?+?f(xn?)δ(x?xn?),xn?=nΔ

定義采樣頻率為ξS=Δ?1\xi_S=\Delta^{-1}ξS?=Δ?1,假設f(x)f(x)f(x)的帶寬為BBB,記B=ξNyB=\xi_{Ny}B=ξNy?稱之為Nyquist frequency,Nyquist-Shannon采樣定理論述了如果Δ<B\Delta<BΔ<B或者說ξS>ξNy\xi_{S}>\xi_{Ny}ξS?>ξNy?,則用采樣函數fS(x)f_S(x)fS?(x)可以完整還原出波形f(x)f(x)f(x)

采樣函數的Fourier變換為
FS(ξ)=∫?∞+∞∑n=?∞+∞f(xn)δ(x?xn)e?j2πxξdx=∑n=?∞+∞f(nΔ)e?j2πnΔξF_S(\xi)=\int_{-\infty}^{+\infty} \sum_{n=-\infty}^{+\infty}f(x_n)\delta(x-x_n)e^{- j 2 \pi x \xi }dx=\sum_{n=-\infty}^{+\infty}f(n \Delta)e^{-j2 \pi n \Delta \xi}FS?(ξ)=?+?n=?+?f(xn?)δ(x?xn?)e?j2πxξdx=n=?+?f(nΔ)e?j2πnΔξ

這個結果可以視為f(x)f(x)f(x)的某種變換的結果,因為它同時具備離散性(指變換具有級數的形式,并且變換的對象{f(nΔ)}\{f(n\Delta)\}{f(nΔ)}以及將其投影到的空間{e?j2πnΔξ}\{e^{-j2 \pi n \Delta \xi}\}{e?j2πnΔξ}都是離散的)并且具有Fourier變換核(即e?j2π(space?timevariable)(frequency)e^{-j 2 \pi (space-time\ variable) (frequency)}e?j2π(space?time?variable)(frequency)),所以稱這個變換為離散Fourier變換(Discrete Fourier Transform,DFT),下面我們嚴謹地討論離散傅立葉變換的定義與性質。

DFT及其矩陣形式

Space-limit Function
f(x)f(x)f(x)為space-limit function如果f(x)=0,?x?[0,L)f(x)=0,\forall x \notin [0,L)f(x)=0,?x/?[0,L)

DFT的含義
考慮Space-limit Function,將[0,L)[0,L)[0,L)均分為NNN份,每一份的長度為L/NL/NL/N,第nnn個小區間的左端點為nL/NnL/NnL/N,并以此作為采樣點,記對應的函數值為f[n]=f(nL/N)f[n]=f(nL/N)f[n]=f(nL/N),根據Nyquist-Shannon采樣定理,當ξ=nΔξ\xi=n\Delta_{\xi}ξ=nΔξ?時,要想重構出F(ξ)F(\xi)F(ξ),需要
1Δξ>LorΔξ<1/L\frac{1}{\Delta_{\xi}}>L\ or\ \Delta_{\xi}<1/LΔξ?1?>L?or?Δξ?<1/L

基于這個原則我們可以選擇一個合適的Δξ\Delta_{\xi}Δξ?并計算采樣函數的Fourier變換,這里我們考慮極限情況,取Δξ=1/L\Delta_{\xi}=1/LΔξ?=1/L,則
FS(mΔξ)=∑n=0N?1f[n]e?j2π(nL/M)(mΔξ)=∑n=0N?1f[n]e?j2π(nm/M)\begin{aligned} F_S(m\Delta_{\xi}) = \sum_{n=0}^{N-1}f[n] e^{-j 2 \pi (nL/M)(m\Delta_{\xi})}=\sum_{n=0}^{N-1}f[n] e^{-j 2 \pi (nm/M)}\end{aligned}FS?(mΔξ?)=n=0N?1?f[n]e?j2π(nL/M)(mΔξ?)=n=0N?1?f[n]e?j2π(nm/M)?

記這個結果為F[m]F[m]F[m],稱其為序列{f[n]}\{f[n]\}{f[n]}的離散Fourier變換,記為DFT[f[n]]=F[m]DFT[f[n]]=F[m]DFT[f[n]]=F[m]。它的逆變換是
f[n]=1N∑m=0N?1F[m]ej2πnmNf[n]=\frac{1}{N}\sum_{m=0}^{N-1}F[m]e^{j 2 \pi \frac{nm}{N}}f[n]=N1?m=0N?1?F[m]ej2πNnm?

DFT的變換核
考慮下面的序列ψk[n]=ej2πknN,n=0,1,?,N?1\psi_k[n]=e^{j2 \pi \frac{kn}{N}},n=0,1,\cdots,N-1ψk?[n]=ej2πNkn?,n=0,1,?,N?1

它是DFT的變換核,具有一些有用的性質,比如序列ψk\psi_kψk?ψm\psi_mψm?的內積為
ψk[n]?ψm[n]=∑n=0N?1ej2πknNe?j2πmnN=∑n=0N?1ej2π(k?m)nN=1?ej2π(k?m)1?ej2πN(k?m)=Nδkm\begin{aligned} \psi_k[n] \cdot \psi_m[n] & = \sum_{n=0}^{N-1} e^{j2 \pi \frac{kn}{N}} e^{-j2 \pi \frac{mn}{N}}= \sum_{n=0}^{N-1} e^{j2 \pi \frac{(k-m)n}{N}} \\ &=\frac{1-e^{j 2 \pi (k-m)}}{1-e^{j \frac{2 \pi }{N}(k-m)}}=N\delta_{}km\end{aligned}ψk?[n]?ψm?[n]?=n=0N?1?ej2πNkn?e?j2πNmn?=n=0N?1?ej2πN(k?m)n?=1?ejN2π?(k?m)1?ej2π(k?m)?=Nδ?km?

這說明不同下標的序列之間是正交的。

DFT的矩陣形式
現在把序列ψk[n]\psi_k[n]ψk?[n]用向量表示(?^*?表示矩陣或向量的共軛轉置)
ψ?k?=[ψk(0),ψk(1),?,ψk(N?1)]\vec \psi^*_k=[\psi_k(0),\psi_k(1),\cdots,\psi_k(N-1)]ψ?k??=[ψk?(0),ψk?(1),?,ψk?(N?1)]

用這個向量構成矩陣DFTDFTDFT的第kkk行,即
DFT=[ψ?0?ψ?1??ψ?N?1?]DFT = \left[ \begin{matrix} \vec \psi^*_0 \\ \vec \psi^*_1 \\ \cdots \\ \vec \psi^*_{N-1} \end{matrix}\right]DFT=?????ψ?0??ψ?1???ψ?N?1????????

因為不同下標的序列之間是正交的,所以DFTDFTDFT是一個酉矩陣(實際上除于NNN才是)。用向量f?\vec ff?表示離散信號,F?\vec FF表示它的離散Fourier變換
f?=[f[0],f[1],?,f[N?1]]F?=[F[0],F[1],?,F[N?1]]\vec f = [f[0],f[1],\cdots,f[N-1]] \\ \vec F =[F[0],F[1],\cdots,F[N-1]] f?=[f[0],f[1],?,f[N?1]]F=[F[0],F[1],?,F[N?1]]

則離散Fourier變換可以表示為
F?=DFT?f?\vec F = DFT \cdot \vec fF=DFT?f?

這是一個酉變換,它的逆變換為
f?=1NDFT??F?\vec f =\frac{1}{N} DFT^* \cdot \vec Ff?=N1?DFT??F

DFT的性質

線性性
DFT[αf[n]+βg[n]]=αDFT[f[n]]+βDFT[g[n]]DFT[\alpha f[n]+\beta g[n]]=\alpha DFT[f[n]]+\beta DFT[g[n]]DFT[αf[n]+βg[n]]=αDFT[f[n]]+βDFT[g[n]]

上面說了DFT是酉變換,所以線性性必然成立。

周期性



Shifting

Kronecker符號

總結

以上是生活随笔為你收集整理的UA OPTI512R 傅立叶光学导论17 离散傅立叶变换简介的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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