36、傅里叶变换及其他变换相关知识

傅里叶变换及其他变换相关知识

1. 傅里叶变换

1.1 定义与基本性质

可积复值函数 (f(x)) 的傅里叶变换定义为:
(\hat{f}(\xi) = \int_{R^n} f(x)e^{-i\xi\cdot x} dx^n)
其中体积元素 (dx^n = dx_1 \cdots dx_n),(\xi = \hat{e}_1\xi_1 + \cdots + \hat{e}_n\xi_n)。

傅里叶变换满足不等式:
(\vert\hat{f}(\xi)\vert \leq \int_{R^n} \vert f(x)\vert dx^n)
并且它有逆变换:
(f(x) = \frac{1}{(2\pi)^n} \int_{R^n} \hat{f}(\xi)e^{i\xi\cdot x} d\xi^n)
导数的傅里叶变换为:
(\widehat{\partial_i f}(\xi) = i(\xi \cdot \hat{e} i)\hat{f}(\xi), i = 1, 2, \cdots, n)
Parseval 公式为:
(\int
{R^n} f(x)g^ (x) dx^n = \frac{1}{(2\pi)^n} \int_{R^n} \hat{f}(\xi)\hat{g}^ (\xi) d\xi^n)
卷积变换为乘积:
(\widehat{f * g}(\xi) = \int_{R^n} \int_{R^n} f(x - y)g(y) dy^n e^{-i\xi\cdot x} dx^n = \hat{f}(\xi)\

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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