负频率的解释

首先明确,负频率有其明确的物理意义。和速度类似,逆顺时针旋转则拥有正角速度,顺时针旋转则拥有负角速度。

对于一个实数信号而言,对其进行傅里叶变换。其负频率和正频率是共轭的。

傅里叶变换,可以将一个信号分解为多个exp(jwt)之和。如果我们把它放在复平面和时间组成的三维空间中。

我们举最简单的例子,cos(w0t),他的傅里叶变换是pi*(delta(w-w0)+delta(w+w0))


可以看出,左面是逆时针旋转,所以频率为正,右面是顺时针旋转,所以频率为负。而我们对一个实信号的合成,实际上是将上述信号在实轴和时间轴的投影,按照时间为自变量,实轴数据为函数的叠加。所以,上两幅图对实轴的投影如下


大家发现,两幅图波形一样,只不过是峰值减半了。显然叠加就是原信号。

那虚轴部分呢


大家注意到,波形正好相反,所以叠加后就会消失,只剩下是信号。

所以,无论是正频率还是负频率,都可以通过逆变换产生对应的实信号和虚信号,只不过对于实信号而言,虚信号叠加就消失了。




### 正频率和负频率的概念及其与FFT双边谱的关系 #### 1. 正频率和负频率的定义 正频率和负频率是频域分析中的基本概念,尤其在复数表示的信号中尤为重要。对于一个实信号 \( x(t) \),其傅里叶变换 \( X(f) \) 是复数函数,包含正频率分量和负频率分量[^1]。 - **正频率**:指频率为正值的部分,表示信号中正弦波或余弦波以正向旋转的形式存在。例如,频率为 \( f \) 的正弦波可以表示为 \( e^{j2\pi ft} \)。 - **负频率**:指频率为负值的部分,表示信号中正弦波或余弦波以反向旋转的形式存在。例如,频率为 \( -f \) 的正弦波可以表示为 \( e^{-j2\pi ft} \)。 #### 2. 正频率和负频率的区别 正频率和负频率的主要区别在于它们的相位旋转方向不同。正频率对应于逆时针旋转,而负频率对应于顺时针旋转。对于实信号,正频率和负频率分量是对称的,这是因为实信号的傅里叶变换具有共轭对称性[^2]。 #### 3. FFT双边谱中的正频率和负频率 FFT(快速傅里叶变换)的结果是一个复数序列,表示信号的频域特性。双边谱是指将FFT结果表示为频率的函数,其中频率范围从负半个采样率到正半个采样率。 - **正频率分量**:位于频率轴的正半部分,表示信号中正向旋转的频率成分。 - **负频率分量**:位于频率轴的负半部分,表示信号中反向旋转的频率成分。 对于实信号,由于其傅里叶变换的共轭对称性,负频率分量的能量与正频率分量的能量相同,但相位相反[^2]。 #### 4. 双边谱与单边谱的关系 双边谱包含正频率和负频率分量,而单边谱仅保留正频率分量,并将负频率分量的能量合并到正频率分量中。对于实信号,单边谱的幅值通常是双边谱幅值的两倍(除了零频率和奈奎斯特频率分量)。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成信号 fs = 1000 # 采样频率 t = np.linspace(0, 1, fs, endpoint=False) x = np.sin(2 * np.pi * 50 * t) + 0.5 * np.sin(2 * np.pi * 120 * t) # 计算FFT X = np.fft.fft(x) N = len(X) frequencies = np.fft.fftfreq(N, d=1/fs) # 双边谱 magnitude_db = np.abs(X) / N # 单边谱 single_side_magnitude = 2 * magnitude_db[:N//2] single_side_frequencies = frequencies[:N//2] # 绘制频谱 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(frequencies, magnitude_db, label="Double-sided Spectrum") plt.plot(single_side_frequencies, single_side_magnitude, label="Single-sided Spectrum", linestyle='--') plt.xlabel("Frequency (Hz)") plt.ylabel("Magnitude") plt.title("Double-sided vs Single-sided Spectrum") plt.grid(True) plt.legend() plt.show() ``` #### 5. 物理意义 正频率和负频率的物理意义主要体现在数学建模中。对于实信号,负频率没有直接的物理意义,但在数学上它是必要的,因为只有包含负频率才能完整地描述信号的频域特性[^2]。
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