e的复数积分和傅里叶变换的基德正交性

本文深入探讨了复频域积分的两种求解方法,详细解释了e^jwt的积分过程,以及如何通过凑微法简化积分计算。同时,讨论了在角频率w趋于无穷大时,积分结果的特性,强调了d为整数时的正交性。

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方法1:e^jwt=coswt+jsinwt,他的积分为(sinwt-jcoswt)/w,,然后对w的无穷大,就是0。

方法2:∫ +∞ = (jw e^jwt/jw)dt=∫+∞ =(e^jwt)/jwd(jwt)= e^jwt/jw | +∞。因为d(jwt)` =jw*dt 你可以看出d(jwt)与dt存在倍数关系[多了jw],你可以               除jw以此换成d(jwt),刚好这个式子有除jw,所以正好可以替换,这就是凑微法。

 

当l为无穷大时,就为连续的角频率w,基的个数就为无穷多个,但还是满足正交性的。

上面式子的推导如下图:

此推倒说明,d一定要为整数才正交,当l趋于无穷大的时候,即使d为整数,也可以形成连续的w。

### 傅里叶变换正交概念 傅里叶变换的核心之一在于其利用了三角函数族的正交。所谓正交,是指在一个定义的空间内,两个不同的基向量之间的“投影”为零[^2]。对于连续周期信号 \( f(t) \),可以将其分解成一系列正弦余弦分量的形式: \[ f(t) = a_0 + \sum_{n=1}^\infty (a_n \cos(n\omega t) + b_n \sin(n\omega t)) \] 其中,\( a_n, b_n \) 是待定系数,而这些正弦余弦项之间满足严格的正交关系。这种正交的数学表达可以通过积分运算描述如下[^1]: \[ \int_{-\pi}^{\pi} \cos(nt)\cos(mt) dt = \begin{cases} 0 & n \neq m \\ \pi & n = m \end{cases}, \quad \int_{-\pi}^{\pi} \sin(nt)\sin(mt) dt = \begin{cases} 0 & n \neq m \\ \pi & n = m \end{cases}. \] 类似的,正弦与余弦间的积分为零,即: \[ \int_{-\pi}^{\pi} \cos(nt)\sin(mt) dt = 0. \] 以上质表明,不同频率的正弦或余弦波彼此独立无关,这正是傅里叶分析能够有效分离各频谱成分的基础。 --- ### 数学推导过程 为了进一步说明这一原理,考虑将任意给定的周期函数 \( f(t) \) 表达为其对应的傅里叶级数形式。通过上述正交条件,我们可以计算每一阶谐波的系数 \( a_n \) \( b_n \)[^3]: \[ a_n = \frac{1}{T}\int_T f(t)\cos(n\omega t)dt, \] \[ b_n = \frac{1}{T}\int_T f(t)\sin(n\omega t)dt, \] 这里 \( T \) 是信号的一个完整周期长度,而 \( \omega = 2\pi/T \) 则代表基本角频率。借助欧拉公式 \( e^{i\theta}=\cos(\theta)+i\sin(\theta) \),还可以更简洁地表示为复指数形式: \[ c_k = \frac{1}{T}\int_T f(t)e^{-ik\omega t}dt. \] 此公式的优点不仅限于书写上的紧凑,更重要的是它统一了实部虚部分析框架下的各种情况,并且便于后续数值算法设计实施。 --- ### 应用场景举例 #### 图像处理领域中的应用 在图像处理方面,傅里叶变换被广泛应用于特征提取、噪声去除等领域。例如,通过对一幅二维灰度图片执行快速离散傅里叶变换(DFT),可得到该图像对应的空间频率分布状况——高频区域反映细节边缘变化剧烈之处;低频则体现整体亮度趋势平缓的部分[^4]。基于这样的认识,人们开发出了诸如高通滤波器用于增强边界清晰度或者相反地采用低通手段削弱细碎干扰影响等功能模块。 以下是使用 Python 的 Numpy 库实现简单 DFT 变换的一段示范代码片段: ```python import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def dft(image): F = np.fft.fftshift(np.fft.fft2(image)) magnitude_spectrum = 20 * np.log(np.abs(F)) return magnitude_spectrum image = plt.imread('pig.jpg').astype(float) magnitude = dft(image) plt.subplot(121), plt.imshow(image, cmap='gray') plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(122), plt.imshow(magnitude, cmap='gray') plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show() ``` 这段脚本读取一张名为 `pig.jpg` 的文件作为输入源素材,调用了 NumPy 提供的功能完成整个转换流程并最终绘制成图形展示效果对比图样。 ---
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