前面写了那么多的铺垫,都是为了DFT而写,这是我的初衷,今天这篇文章终于到来了。

最重要的铺垫性博文:DFT的准备(一)(对离散序列的傅里叶分析大总结)

DFT的准备(二)(对傅里叶变换的采样)

好了,废话不多说,上今天的内容吧。



离散傅里叶变换(DFT)讨论的对象是有限长序列终于到来的DFT_傅里叶分析,而与有限长序列终于到来的DFT_傅里叶分析相关联的是其周期重复(延拓)(周期为N)而形成的周期序列终于到来的DFT_傅里叶变换_03,二者之间的关系是:

终于到来的DFT_傅里叶级数_04                          (1)

终于到来的DFT_傅里叶分析_05                                       (2)

 

周期序列终于到来的DFT_傅里叶变换_03的离散傅里叶级数(DFS)的系数终于到来的DFT_傅里叶变换_07本身是一个周期为N的周期序列。

为了保持时域与频域之间的对偶性,将把与有限长序列x[n]相联系的傅里叶级数系数选取为与终于到来的DFT_傅里叶变换_07的一个周期相对应的有限长序列终于到来的DFT_时间序列_09

这个有限长序列终于到来的DFT_时间序列_09称为离散傅里叶变换(DFT)。

因此DFT,终于到来的DFT_时间序列_09与DFS系数终于到来的DFT_傅里叶变换_07有如下的关系:

终于到来的DFT_傅里叶变换_13                           (3)

终于到来的DFT_傅里叶变换_14                                        (4)

我们都知道离散时间序列的傅里叶级数表示以及DFS系数为:

终于到来的DFT_时域_15                                              (5)

终于到来的DFT_傅里叶分析_16                                       (6)

在上式中,终于到来的DFT_时域_17                                     (7)

由于对于离散傅里叶变换(DFT)只涉及有限长序列,也就是0到N-1这一区间,所以离散傅里叶变换(DFT)可以表示为:

分析式:

终于到来的DFT_傅里叶变换_18                       (8)

合成式:

终于到来的DFT_傅里叶变换_19                (9)

也就是说,这意味着一个事实,对于在区间终于到来的DFT_傅里叶级数_20之外的k,终于到来的DFT_时间序列_09等于0。



综上内容,这里有一个简短的总结:

DFT针对地是有限长序列,是对有限长序列的离散傅里叶变换,它的表示式为一个周期的傅里叶级数系数。

这源于有限长序列与周期序列之间的紧密关系,也就造就了周期序列DFS与DFT之间的紧密关系。

 



我们一起来理解下这段话:

对于有限长序列用(8)、(9)来改写(5)、(6),并没有消除固有的周期性。

如同DFS一样,DFT的终于到来的DFT_时间序列_09等于周期序列的傅里叶变换终于到来的DFT_傅里叶变换_23的采样,并且若对于在区间终于到来的DFT_傅里叶级数_24之外的n值来计算(9)式,其结果并不为0,而是x[n]的周期延拓。固有的周期性总是存在的。

在定义DFT表达式时,仅仅认为,感兴趣的x[n]的值只是在区间终于到来的DFT_傅里叶级数_24内,因为(9)式只需要这些值。

关于最后一段话,推荐一篇博文,大概能明白些什么。

一幅图弄清DFT与DTFT,DFS的关系

DFS和DFT事实上是一样的,DFT的定义式(8)和(9)后面所加的取值区间的限制的含义是我只对这段区间感兴趣,这样计算机就能够处理,因为是有限长区间的。

但这并没有改变其固有的周期性,这看似很棘手,但是为了避免麻烦,还是将这段区间之外的部分忽略掉。