傅里叶变换复数形式的实部代表什么_傅里叶变换的结果F(jw)是实数还是复数?...

匿名用户

1级

2016-12-02 回答

我看你对于傅里叶变换可能并不是十分理解,初学者吧。。。

傅里叶变换是一种特殊的积分变换。它能将满足一定条件的某个函数表示成正弦基函数的线性组合或者积分。

傅里叶变换的实质是将一个信号分离为无穷多多正弦/复指数信号的加成,

也就是说,把信号变成正弦信号相加的形式——既然是无穷多个信号相加

那对于非周期信号来说,每个信号的加权应该都是零——

但有密度上的差别,你可以对比概率论中的概率密度来思考一下——落到每一个点的概率都是无限小,但这些无限小是有差别的

所以,傅里叶变换之后,横坐标即为分离出的正弦信号的频率,纵坐标对应的是加权密度

对于周期信号来说,因为确实可以提取出某些频率的正弦波成分,所以其加权不为零——在幅度谱上,表现为无限大——但这些无限大显然是有区别的,

所以书上用冲激函数表示.....

正如一个数组经过FFT变换后会得到另一个矩阵,变换后的矩阵会是复数,

傅里叶是信号从时间域到频率域的转换过程,变换后的矩阵也会是复数,

在不同的研究领域,傅里叶变换具有多种不同的变体形式,同一事物从不同角度观察得到的结果,殊途同归。。

追问:

一个数组经过FFT变换后会得到另一个矩阵,变换后的矩阵会是复数, 那请问变换后的复数矩阵的含义是什么?

追答:

就是频谱啊

不过FFT是一个算法 而不是一个变换

应该说是离散傅立叶变换(FFT是一个实现他的快速算法)

追问:

我知道FFT,也知道所有的公式,但我不明白变换后的那个复数数组怎么用。

比如我用AD采了8个点的的值,怎么得到基波和各次谐波的值?

追答:

在交流采样进行FFT运算后,电压数组得到的就是基波和各次谐波电压,电流数组得到的基波和各次谐波电流。相位差就是功率因数角。

每两项一组。第一项和第二项为一组,为交流信号的直流分量的实部和虚部;第三项和第四项为交流信号基波分量的实部和虚部;接着是2次谐波、3次谐波......

每一组的虚部和实部的比值为该分量得相角的正切值。

电压基波的相角和电流基波的相角差就是功率因数角。

变换后得到的是复数形式的量,及实部R和虚部Y的数值,

R*R+Y*Y,开平方就是电压或者电流的幅值,

Y/R,取arctg就是角度值。。。。,

原信号的频率就是由这些基频组合而成的,即原信包括了这些基频,采样的频率应该高于基频的最高频率,才能采获出所有频率

FFT变换后输出的结果通常为一特定的倒序,倒序的规律是和分解的方式密切相关的

追问:

最后一个问题,采样频率(采样间隔)和基频有什么关系? 或者说基频是怎样确定的?

谢谢您!

### 如何现傅里叶逆变换(IFT) 为了理解并现傅里叶逆变换(Inverse Fourier Transform, IFT),可以借助于MATLAB或Python这样的编程环境来完成具体的计算过程。对于离散时间信号而言,通常采用的是离散傅立叶逆变换(IDFT)。下面给出基于Python的一个简单例。 #### Python 现 通过`numpy.fft.ifft()`函数可以直接执行一维数组的IFFT操作[^2]。该方法返回的结果是一个复数序列,其中包含了原始时域信号的信息。考虑到际物理意义下的信号往往只关心成分,在某些应用场景下还需要取结果实数分作为最终输出。 ```python import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 定义频率响应H(jw),这里假设已知D_jw为频谱数据 N = 8 # 设定信号长度 D_jw = ... # 频率响应向量,具体取决于待分析系统的特性 # 执行逆傅立叶变换,并提取 x_response_extraction_Y = -np.real(np.fft.ifft(np.fft.ifftshift(D_jw))) # 取前N个有效样本点构成最终恢复出来的时域信号 x_response_extraction = x_response_extraction_Y[:N] plt.plot(range(N), x_response_extraction) plt.title('Recovered Time Domain Signal') plt.xlabel('Sample Index') plt.ylabel('Amplitude') plt.show() ``` 上述代码片段展示了如何利用NumPy库来进行简单的IFHT运算以及可视化处理后的时域波形图[^3]。 值得注意的是,当涉及到更复杂的多维度或者特定条件约束下的反演问题时,则可能需要用到更加专业的工具包如SciPy等提供的高级接口;而对于连续型变量的情况,则需依赖解析手段求解相应的积分表达式[^4]。
评论
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
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