傅里叶变换和傅里叶级数中的负频率

本文纠正了傅里叶变换中关于负频率的误解,指出正频率系数的错误,并提供了一个Matlab代码示例,展示如何计算含负频率分量的信号。通过实例分析了信号的正频率分量和其负频率镜像分量如何组合成完整信号。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 

 

(注意:正频率对应系数1/2(a-bj)与前文中ak=a+bj不一致,因为前边2(ac-bd)=2(a cos(kw0t)+b sin(kw0t))这一步符号错了,应该为减号。谢谢网友指正。)

 

Matlab代码:

clear;

fs=32000;

t=[0:1/fs:0.1];

f0 = 1000;

f0_mirror = 1000;

a =1;

b =0.5;

x = a*cos(2*pi*f0*t);

x_mirror =b*sin(2*pi*f0_mirror*t);

 

 

y = x + x_mirror;

 

subplot(3,1,1),plot(x(1:120),'.-');

subplot(3,1,2),plot(x_mirror(1:120),'.-');

subplot(3,1,3),plot(y(1:120),'.-');

 

 

 

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