离散傅里叶变换(DFT)的推导及C语言实现

本文介绍了傅里叶变换的基础理论,包括连续时间和离散时间傅里叶变换,重点阐述了离散傅里叶变换的推导过程,以及如何通过采样和周期延拓使其适用于计算机处理。同时给出了C语言实现离散傅里叶变换和其逆变换的代码示例。

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

1、傅里叶变换(FT)

傅里叶变换(连续时间傅里叶变换)是该部分内容的理论基础,回顾一下:

傅里叶变换:

        F(\omega ) = \int_{-\infty }^{+\infty}f(t)e^{-j\omega t}dt

傅里叶逆变换:

        f(t ) = \frac{1}{2\pi }\int_{-\infty }^{+\infty}F(\omega )e^{j\omega t}d\omega

以上是连续时间傅里叶变换,但计算机只能处理离散的数据。因此有了离散傅里叶变换(DFT),下面进行详细推导。


2、离散傅里叶变换(DFT)

2.1 采样和离散时间傅里叶变换(DTFT)

使用采样可将连续域上的数据离散化。信号学科里面使用冲激序列串来对连续信号采样。

有信号f(t),现对其采样。若采样频率为 f_{s},则采样间隔 T_{s} = \frac{1}{f_{s}} ,用以采样的冲激序列串定义为:

        \delta_{s}(t) = \sum_{n=-\infty}^{+\infty}\delta(t-nT_{s})

因此采样后的信号为:

        f_{s}(t)=\sum_{n=-\infty}^{+\infty}f(t)\delta(t-nT_{s})

此时将采样后信号 f_{s}(t) 代入傅里叶变换公式:

        F_s(\omega ) = \int_{-\infty }^{+\infty}\left [ \sum_{n=-\infty}^{+\infty}f(t)\delta(t-nT_{s}) \right ]e^{-j\omega t}dt

交换积分与求和次序:

        F_s(\omega ) = \sum_{n=-\infty}^{+\infty}\int_{-\infty }^{+\infty}f(t)\delta(t-nT_{s})e^{-j\omega t}dt

由 \delta (t) 函数的筛选性 \int_{-\infty}^{+\infty}x(t)\delta (t-t_0{})dt=x(t_0),将上式中 f(t)e^{-j\omega t} 看成x(t), 得到离散时间傅里叶变换(DTFT)

        F_s(\omega ) = \sum_{n=-\infty}^{+\infty}f(nT_{s})e^{-j\omega nT_s}

因为 nT_{s} 表示采样的时间点,所以可令 k = nT_{s},因此离散时间傅里叶变换的更一般形式为:

        F_s(\omega ) = \sum_{k=-\infty}^{+\infty}f(k)e^{-j\omega k}


2.2 离散傅里叶变换(DFT)

2.1中通过采样使得信号在时域离散化,但并不能保证其频域也离散化,同样不利于计算机处理。

由性质:时域离散,频域周期化;频域离散,时域周期化。因此若想让信号在频域也离散,则需要该信号在时域上为周期信号。

但原信号不一定为周期信号。解决方式是周期延拓:截取原无限长信号的N个采样点,假设:

N个采样点为原信号的一个周期;

  

② N个采样点外为该N点的周期延拓。

 

这样原先的离散非周期信号就变成离散周期信号,因此频域得以离散化。

在上述周期延拓的基础上,假设采样间隔为 T_{s} ,则N个采样点的采样周期 T_{0}=NT_{s},从连续信号f(t)中截取的N个采样点的信号可表示为:

        x(t) = \sum_{n=0}^{N-1}f(t)\delta (t-nT_s)

因为周期延拓,x(t)为是周期信号,周期函数的傅里叶级数为:​ 

        F(k\omega)=\frac{1}{T}\int_{0}^{T}f(t)e^{-jk\omega t}dt 

x(t)代入其中,得:

        X(k\omega)=\frac{1}{T_0}\int_{0}^{T_0}\left [ \sum_{n=0}^{N-1}f(t)\delta (t-nT_s) \right ]e^{-jk\omega_{}t}dt

交换积分与求和次序:

        X(k\omega)=\frac{1}{T_0}\sum_{n=0}^{N-1}\int_{0}^{T_0} f(t)\delta (t-nT_s) e^{-jk\omega_{}t}dt

同理,由 \delta (t) 函数的筛选性,上式变为:

        X(k\omega)=\frac{1}{T_0}\sum_{n=0}^{N-1}f(nT_s)e^{-jk\omega nT_s}

因为T_{0}=NT_{s}\omega =\frac{2\pi }{T0}=\frac{2\pi }{NT_{s}},代入上式:

        X(k\omega)=\frac{1}{NT_{s}}\sum_{n=0}^{N-1}f(nT_s)e^{-j\frac{2\pi }{N} kn}

x[n]=f(nT_s)X(k\omega)T_s=X[k],得离散傅里叶变换(DFT)的表达式为:

        X[k]=\sum_{n=0}^{N-1}x[n]e^{-j\frac{2\pi }{N} kn},  0\leq k< N 且 k\in Z

离散傅里叶逆变换(IDFT)的表达式为:

        x[n]=\frac{1}{N}\sum_{n=0}^{N-1}X[k]e^{j\frac{2\pi }{N} kn}

注意:为了满足正逆变换的自洽,\frac{1}{N}放在正逆变换其中之一前就可以,通常放在逆变换前。

补充:令W_{N}^{kn}=e^{-j\frac{2\pi }{N} kn},则:

        X[k]=\sum_{n=0}^{N-1}x[n]W_{N}^{kn}


2.3 离散傅里叶变换(DFT)的C语言实现

根据上述推导出的公式,很容易编码实现。如下:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define PI 3.141593

double realComput(double xn[], int ndft, int k);
double imageComput(double xn[], int ndft, int k);

typedef struct {
	double real;
	double image;
} Complex;

Complex* dft(double x[], int ndft) {
	Complex* dftRes = (Complex*)malloc(ndft * sizeof(Complex));
	if (dftRes == NULL) {
		return;
	}

	for (int i = 0; i < ndft; ++i) {
		dftRes[i].real = realComput(x, ndft, i);
		dftRes[i].image = imageComput(x, ndft, i);
		// printf("%lf + %lfi\n", dftRes[i].real, dftRes[i].image);
	}
	return dftRes;
}

double realComput(double xn[], int ndft, int k) {
	double realPart = 0;
	for (int i = 0; i < ndft; ++i) {
		realPart += xn[i] * cos(2 * PI / ndft * k * i);
	}
	return realPart;
}

double imageComput(double xn[], int ndft, int k) {
	double imagePart = 0;
	for (int i = 0; i < ndft; ++i) {
		imagePart -= xn[i] * sin(2 * PI / ndft * k * i);
	}
	return imagePart;
}

double* ampSpectrum(Complex* dftRes, int ndft) {
	double* amp = (double*)malloc(sizeof(double) * ndft);
	if (amp == NULL) {
		return;
	}
	for (int i = 0; i < ndft; ++i) {
		amp[i] = sqrt(dftRes[i].real * dftRes[i].real+ dftRes[i].image* dftRes[i].image);
	}
	return amp;
}

double* phaseSpectrum(Complex* dftRes, int ndft) {
	double* phase = (double*)malloc(sizeof(double) * ndft);
	if (phase == NULL) {
		return;
	}
	for (int i = 0; i < ndft; ++i) {
		phase[i] = atan2(dftRes[i].image, dftRes[i].real);
	}
	return phase;
}

void testDFT() {
	double xn[] = { 1, 2, 3, 4, 6, 41, 0, 855, 954, -1 };
	int ndft = sizeof(xn) / sizeof(double);
	Complex* dftRes = dft(xn, ndft);

	double* ampRes = ampSpectrum(dftRes, ndft);
	double* phaRes = phaseSpectrum(dftRes, ndft);

	for (int i = 0; i < ndft; ++i) {
		printf("%lf + %lfi\n", dftRes[i].real, dftRes[i].image);
	}
	printf("\n");

	for (int i = 0; i < ndft; ++i) {
		printf("%lf, ", ampRes[i]);
	}
	printf("\n");

	for (int i = 0; i < ndft; ++i) {
		printf("%lf, ", phaRes[i]);
	}
	printf("\n");

	free(dftRes);
	free(ampRes);
	free(phaRes);
}

int main() {
	testDFT();
	return 0;
}

运行结果:

暂未发现问题。

03-20
<think>好的,用户想了解DFT PLL的实现或概念,特别是在信号处理领域。首先,我需要明确DFT和PLL分别指什么。DFT通常指离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform),而PLL是锁相环(Phase-Locked Loop)。但用户提到的DFT PLL可能是一个特定的组合,或者是某种应用中的技术。 首先,我应该检查DFT在信号处理中的常见应用。DFT用于将时域信号转换为频域,分析频谱。而PLL用于跟踪信号的相位和频率,常见于通信系统和时钟同步。可能存在结合DFT和PLL的技术,比如在同步采样或频率估计中使用DFT来辅助PLL的工作。 接下来,我需要考虑用户可能的背景。用户可能从事通信、电子工程或信号处理相关工作,需要了解如何将DFT与PLL结合使用,或者DFT在PLL实现中的作用。用户的问题可能涉及算法实现或系统设计,因此需要解释概念和可能的实现方法。 然后,我需要确保回答符合系统级指令:使用正确的中文,数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$,生成相关问题,并引用提供的参考资料。但提供的引用[1]和[2]似乎与DFT和PLL无关,可能用户提供的引用有误,或者需要忽略无关引用。 可能的DFT PLL应用场景包括使用DFT进行频率估计,然后通过PLL进行跟踪和调整。例如,在数字通信接收端,先用DFT检测信号频率偏移,再用PLL纠正相位。实现上可能涉及数字信号处理算法,结合DFT和数字PLL结构。 需要确认DFT PLL是否是标准术语,可能用户指的是基于DFT的PLL设计,或者使用DFT辅助PLL。如果没有找到标准定义,需解释两者的结合应用,并给出可能的实现框架。 最后,生成相关问题,引导用户深入探讨性能优化、应用场景或实现挑战。</think>### DFT PLL的概念与实现 **DFT离散傅里叶变换)**与**PLL(锁相环)**的结合在信号处理中主要用于实现高精度的频率跟踪与相位同步。其核心思想是通过DFT分析信号的频谱特性,辅助PLL快速锁定目标频率并维持相位稳定[^1]。 #### 1. DFT在PLL中的作用 - **频率估计**:通过DFT计算输入信号的频谱,确定主频分量$f_0$,例如: $$X(k) = \sum_{n=0}^{N-1} x(n)e^{-j2\pi kn/N}$$ 其中最大幅值对应的$k$值可推导出$f_0 = k \cdot f_s/N$($f_s$为采样率)[^2]。 - **初始相位校准**:利用DFT结果中的相位信息$\angle X(k)$,减少PLL的收敛时间。 #### 2. DFT-PLL实现框架 典型的数字实现流程如下: ```python def dft_pll(signal, fs, target_freq): N = len(signal) # DFT计算主频 dft_result = np.fft.fft(signal) k_max = np.argmax(np.abs(dft_result)) detected_freq = k_max * fs / N # PLL参数初始化 phase_error = 0 vco_freq = detected_freq # 初始频率 # 数字控制振荡器(DCO) for n in range(len(signal)): # 相位检测与调整 phase_error = signal[n] * np.sin(2*np.pi*vco_freq*n/fs) vco_freq += alpha * phase_error # 环路滤波 return vco_freq ``` #### 3. 关键参数设计 - **DFT分辨率**:$f_s/N$决定频率估计精度 - **环路带宽**:通过参数$\alpha$控制收敛速度与稳定性 - **抗噪设计**:结合窗函数(如汉宁窗)提升DFT抗频谱泄漏能力
评论 4
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

伟大的马师兄

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值