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學(xué)習(xí)數(shù)字信號處理的訣竅:時域和頻域的靈活切換

數(shù)字信號處理輔導(dǎo) ? 來源:北京郵電大學(xué)出版社 ? 作者:王仕奎 ? 2021-03-10 11:52 ? 次閱讀
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學(xué)習(xí)數(shù)字信號處理的訣竅:時域和頻域的靈活切換

四種傅里葉分析

學(xué)好數(shù)字信號處理的訣竅之三——時域和頻域的靈活切換

下面首先闡述四種傅里葉分析的特點及意義,引入離散傅里葉變換的概念,然后闡述學(xué)好數(shù)字信號處理的第三個訣竅,即時域和頻域的靈活切換。

一、四種傅里葉分析及離散傅里葉變換DFT的引入傅里葉分析是聯(lián)系時域和頻域的橋梁,在信號處理中具有非常重要的地位。傅里葉分析包含四種不同的形式,即連續(xù)時間傅里葉級數(shù)(CTFS, Continuous TimeFourier Series)、連續(xù)時間傅里葉變換(CTFT, ContinuousTime Fourier Transform)、離散時間傅里葉級數(shù)(DTFS, Discrete Time Fourier Series)和離散時間傅里葉變換(DTFT, Discrete Time FourierTransform)。這四種傅里葉分析的對象和得到的結(jié)果有一個特點:要么在時域是連續(xù)的(CFS),要么在頻域是連續(xù)的(DTFT),或者在時域和頻域都是連續(xù)的(CTFT)。DFS雖然在時域和頻域都是離散的,但是在時域卻是無限的。計算機不能直接處理連續(xù)的信號,只能處理采樣之后的離散數(shù)據(jù);計算機也不能處理無限長的信號,實際的信號長度都是有限長的。

傅里葉分析的上述四種形式只有理論意義,都不適合采用計算機處理。但是,將DTFS和DTFT結(jié)合起來,把有限長序列延拓為周期性離散信號,從而引入了離散傅里葉變換(DFT, Discrete Fourier Transform)的概念,本質(zhì)上,DFT不包含新的理論,只是為了用計算機處理的方便而引入的一種工具,利用它計算離散采樣信號的頻率。將有限長序列進行周期延拓后,就能夠計算其離散傅里葉級數(shù),其系數(shù)即為未延拓序列的離散傅里葉變換(連續(xù)周期函數(shù))在頻率軸上的等間隔采樣,這保證了其物理意義,并且是用計算機可以實現(xiàn)的。當序列的長度比較大時,直接計算DFT的系數(shù)是很復(fù)雜的,如果計算時間太長,對實時通信就沒有意義,因而有必要引入快速算法,即快速傅里葉變換(FFT, Fast Fourier Transform)。將DFT運用于連續(xù)信號的頻譜分析,將產(chǎn)生一系列問題,如頻譜泄露、柵欄效應(yīng)、分辨率等,這些概念在利用DFT進行頻譜分析時需要特別注意。

二、學(xué)好數(shù)字信號處理的訣竅之三——時域和頻域的靈活切換

前面闡述了學(xué)好數(shù)字信號處理的兩個訣竅,即MATLAB的運用和復(fù)數(shù)與向量的運用,下面講第三個訣竅,即信號在時域與頻域的靈活切換。

信號有兩個方面的性質(zhì),即時域和頻域,這兩個方面對于信號來說,正如一個硬幣的正反兩面,是須臾不能分離的。要學(xué)好數(shù)字信號處理,必須要在信號的時域和頻域之間進行靈活的切換,這種切換的數(shù)學(xué)工具就是傅里葉分析(包括四種形式)。數(shù)學(xué)上有一個專門的分支,叫做傅里葉分析,數(shù)學(xué)家對傅里葉分析進行深入的研究,為工程師們指明了工程開發(fā)的方向,開拓了新的領(lǐng)域。

人是生活在時間和空間中的,但是人的很多感覺卻是和頻率相關(guān)的,比如人耳能欣賞美妙的音樂,能欣賞美妙的歌喉,因為好的音樂在頻域上更完美,好的“天籟之音”在頻域上更“純凈”。各種不同的樂器在頻域上的區(qū)分是很明顯的,因而有經(jīng)驗的音樂人只要一聽某種音樂,就知道是什么樂器演奏的,人耳是億萬年進化的高度發(fā)達的“頻譜分析儀”,能夠?qū)σ魳愤M行精密地分析,再加上后天長期的訓(xùn)練,因而能分辨精微的頻率變化。人能欣賞五彩繽紛的世界,能欣賞各種美術(shù)作品,因為眼睛也是億萬年進化的高度發(fā)達的“頻譜分析儀”,能感受各種不同頻率的光線。一個三歲小孩能很容易分辨父母的聲音,這是因為小孩的聽覺系統(tǒng)經(jīng)歷了幾年聽力“訓(xùn)練”的結(jié)果,而要讓計算機分辨某兩個特定的人,則要經(jīng)歷同樣復(fù)雜的訓(xùn)練,要尋找各種時域和頻域的特征參數(shù),還要反復(fù)進行效果驗證。人通過感知器官,可以迅速地地獲得信號在頻域的幾乎所有信息,而用計算機對信號進行同樣的處理,就要復(fù)雜得多,必須設(shè)計各種“算法”對信號進行分析。

信號在時域和頻域需要經(jīng)常來回轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)換的橋梁是傅里葉分析,信號處理需要充分挖掘和利用信號在頻域的物理性質(zhì),因而才成為一門獨立的學(xué)科。信號處理需要先在時域觀察信號的特征,再轉(zhuǎn)換到頻域觀察其特征,在頻域進行處理之后再轉(zhuǎn)換到時域觀察其特征,或者在時域和頻域同時觀察信號的特征。有時在時域雜亂無章的信號,在頻域卻隱藏了很多信息,反之亦然。有的在時域根本無法處理,必須轉(zhuǎn)換到頻域進行處理,之后再回到時域來感覺一下處理的結(jié)果。學(xué)習(xí)數(shù)字信號處理,需要充分理解信號和系統(tǒng)在頻域的物理意義,并且根據(jù)需要在時域和頻域來回切換,這是學(xué)習(xí)信號處理的基本思維,而不要將信號在時域和頻域孤立起來。 下面舉一個簡單的例子,說明在一個域中是雜亂的信號,經(jīng)過適當?shù)奶幚砗笤诹硪粋€域中就會發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律性。比如,下面圖中的信號是時域的,看起來雜亂無章,沒有任何規(guī)律。

但是,對信號進行功率譜分析 (功率譜指平穩(wěn)的功率信號的功率在頻率域的分布情況,功率信號指功率有限的信號),可以明顯看出有兩個譜峰,一個在大約30赫茲處,一個在大約70赫茲處,說明這個信號里面含有兩個周期信號,只是這兩個周期信號隱藏在類似噪聲的信號中,在時域是看不到這兩個周期信號的。

上面所說的平穩(wěn)的功率信號,“平穩(wěn)”一詞在信號分析中有很嚴格的定義,平穩(wěn)包括嚴平穩(wěn)和寬平穩(wěn),有興趣的同學(xué)可以繼續(xù)學(xué)習(xí)我主講的《隨機信號分析》,它是《數(shù)字信號處理》的后續(xù)課,后者分析確定信號,前者分析具有隨機性的信號。隨機信號的分析要引進很多新的概念,如期望、方差、自相關(guān)函數(shù)、寬平穩(wěn)、功率譜、各態(tài)歷經(jīng)等。

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