【高数+复变函数】傅里叶变换的性质

news2024/10/6 22:25:20

文章目录

  • 【高数+复变函数】傅里叶变换的性质
    • 一、常见性质
      • 1.1 线性性质
      • 1.2 位移性质
      • 1.3 微分性质
      • 1.4 积分性质
      • 1.5 乘积定理
      • 1.6 能量积分
    • 二、卷积
      • 2.1 卷积运算
      • 2.2 运算应用
      • 2.3 卷积定理
    • 三、相关函数

【高数+复变函数】傅里叶变换的性质

上一节:【高数+复变函数】傅里叶变换

回顾:在上一节傅里叶变换中,最重要的是傅里叶变换的概念:
傅里叶变换: F ( ω ) = ∫ − ∞ + ∞ f ( t ) e − j ω t d t ,记为 F ( ω ) = F [ f ( t ) ] 傅里叶逆变换: f ( t ) = 1 2 π ∫ − ∞ + ∞ F ( ω ) e j ω t d ω ,记为 f ( t ) = F − 1 [ F ( ω ) ] 傅里叶变换:F(\omega)=\int_{-\infty}^{+\infty}f(t)\mathrm{e}^{-j\omega t}\mathrm{d}t,记为F(\omega)=\mathscr{F}[f(t)]\\傅里叶逆变换: f(t)=\frac{1}{2\pi}\int_{-\infty}^{+\infty}F(\omega)\mathrm{e}^{j\omega t}\mathrm{d}\omega,记为f(t)=\mathscr{F}^{-1}[F(\omega)] 傅里叶变换:F(ω)=+f(t)etdt,记为F(ω)=F[f(t)]傅里叶逆变换:f(t)=2π1+F(ω)etdω,记为f(t)=F1[F(ω)]
以及单位脉冲函数的定义及性质:
∫ − ∞ + ∞ δ ( t ) f ( t ) d t = lim ⁡ ε → 0 ∫ − ∞ + ∞ δ ε ( t ) f ( t ) d t ∫ − ∞ + ∞ δ ( t − t 0 ) f ( t ) d t = f ( t 0 ) \int_{-\infty}^{+\infty}\delta(t)f(t)\mathrm{d}t=\lim\limits_{\varepsilon\to0}\int_{-\infty}^{+\infty}\delta_{\varepsilon}(t)f(t)\mathrm{d}t\\ \int_{-\infty}^{+\infty}\delta\left(t-t_0\right)f(t)\mathrm{d}t=f(t_0) +δ(t)f(t)dt=ε0lim+δε(t)f(t)dt+δ(tt0)f(t)dt=f(t0)
基于对上述知识的掌握,这一节我们学习傅里叶变换的常见性质及卷积运算。

一、常见性质

1.1 线性性质

F [ α f 1 ( ı ) + β f 2 ( ı ) ] = α F 1 ( ω ) + β F 2 ( ω ) F − 1 [ α F 1 ( ω ) + β F 2 ( ω ) ] = α f 1 ( ı ) + β f 2 ( ı ) . \mathscr{F}[\begin{array}{c}\alpha f_1(\imath)+\beta f_2(\imath)\end{array}]=\alpha F_1(\omega)+\beta F_2(\omega)\\ \mathscr{F}^{-1}\big[\alpha F_1(\omega)+\beta F_2(\omega)\big]=\alpha f_1(\imath)+\beta f_2(\imath). F[αf1()+βf2()]=αF1(ω)+βF2(ω)F1[αF1(ω)+βF2(ω)]=αf1()+βf2().

直接把线性式代入定义即可推出

1.2 位移性质

F [ f ( t ± t 0 ) ] = e ± j ω t 0 F ( ω ) F[f(t\pm t_0)]=e^{\pm j\omega t_0}F(\omega) F[f(t±t0)]=e±t0F(ω)

它表明时间函数 f ( t ) f(t) f(t)沿 t t t轴左右位移(左加右减) t 0 t_0 t0个单位时的傅里叶变换等于 f ( t ) f(t) f(t)的傅里叶变换乘以因子 e ± i ω t 0 e^{\pm i\omega t_0} e±t0

做个变量代换证明:
F [ f ( t ± t 0 ) ] = ∫ − ∞ + ∞ f ( t ± t 0 ) e − j ω t d t = ∫ − ∞ + ∞ f ( u ) e − j ω ( u ∓ t 0 ) d u (令 u = t + t 0 ) = e ± j ω t 0 ∫ − ∞ + ∞ f ( u ) e − j ω u d u = e ± j ω t 0 F ( ω ) F[f(t\pm t_0)]=\int_{-\infty}^{+\infty}f(t \pm t_0)\mathrm{e}^{-j\omega t}\mathrm{d}t=\int_{-\infty}^{+\infty}f(u)\mathrm{e}^{-j\omega(u\mp t_0)}\mathrm{d}u(令u=t+t_0)\\ =\mathrm{e}^{\pm j\omega t_0}\int_{-\infty}^{+\infty}f(\left.u\right)\mathrm{e}^{-j\omega u}\mathrm{d}u=e^{\pm j\omega t_0}F(\omega) F[f(t±t0)]=+f(t±t0)etdt=+f(u)e(ut0)du(令u=t+t0)=e±t0+f(u)eudu=e±t0F(ω)

例如:

已知钟形脉冲函数的傅里叶变换: F [ e − β t 2 ] = π β e − ω 2 4 β . \mathcal{F}\left[\mathrm{e}^{-\beta t^2}\right]=\sqrt{\frac{\pi}{\beta}}\mathrm{e}^{-\frac{\omega^2}{4\beta}}. F[eβt2]=βπ e4βω2. F [ e − β ( t − t 0 ) 2 ] = π β e − ( j ω t 0 + ω 2 4 β ) . {\cal F}\Big[e^{-\beta(t-t_{0})^{2}}\Big]=\sqrt{\frac{\pi}{\beta}}e^{-\Big(j\omega t_{0}+\frac{\omega^{2}}{4\beta}\Big)}. F[eβ(tt0)2]=βπ e(t0+4βω2).

1.3 微分性质

如果 f ( t ) f(t) f(t) ( − ∞ , + ∞ ) (-\infty,+\infty) (,+)上连续或只有有限个可去间断点,且当 ∣ t ∣ → + ∞ \mid t\mid\rightarrow+\infty t∣→+时, f ( t ) → 0 f(t)\rightarrow0 f(t)0则:
F [ f ′ ( t ) ] = j ω F [ f ( t ) ] . \mathcal{F}\big[f^\prime(t)\big]=\text{j}\omega\mathcal{F}\big[f(t)\big]. F[f(t)]=jωF[f(t)].

代入定义式后用分部积分的性质即可证明,前述条件不可缺。

推论:若 f ( k ) ( t ) f^{(k)}(t) f(k)(t) ( − ∞ , + ∞ ) (-\infty,+\infty) (,+)上连续或只有有限个可去间断点,且当 ∣ t ∣ → + ∞ \mid t\mid\rightarrow+\infty t∣→+时, f ( k ) ( t ) → 0 f^{(k)}(t)\rightarrow0 f(k)(t)0则:
F [ f ( n ) ( t ) ] = ( j ω ) n F [ f ( t ) ] \mathscr{F}[f^{(n)}(t)]=(j\omega)^n \mathscr{F}[f(t)] F[f(n)(t)]=()nF[f(t)]
同样,设: F [ f ( t ) ] = F ( ω ) \mathscr{F}[f(t)]=F(\omega) F[f(t)]=F(ω),则
d n   d ω n F ( ω ) = ( − j ) n F [ t n f ( t ) ] \frac{\mathrm{d}^n}{\mathrm{~d} \omega^n} F(\omega)=(-\mathrm{j})^n \mathscr{F}\left[t^n f(t)\right]  dωndnF(ω)=(j)nF[tnf(t)]

直接对 F ( w ) F(w) F(w)的展开式求导即可证明。

在实际中, 常常用象函数的导数公式来计算 F [ t n f ( t ) ] \mathscr{F}\left[t^n f(t)\right] F[tnf(t)].

1.4 积分性质

如果当 t → + ∞ t \rightarrow+\infty t+ 时, g ( t ) = ∫ − ∞ t f ( t ) d t → 0 g(t)=\int_{-\infty}^t f(t) \mathrm{d} t \rightarrow 0 g(t)=tf(t)dt0, 那么
F [ ∫ − ∞ t f ( t ) d t ] = 1 j ω F [ f ( t ) ] \mathscr{F}\left[\int_{-\infty}^t f(t) \mathrm{d} t\right]=\frac{1}{\mathrm{j} \omega} \mathscr{F}[f(t)] F[tf(t)dt]=jω1F[f(t)]

证明:利用 F [ d d t ∫ − ∞ t f ( t ) d t ] \mathscr{F}\left[\frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d} t} \int_{-\infty}^t f(t) \mathrm{d} t\right] F[dtdtf(t)dt]来过渡
F [ f ( t ) ] = F [ d d t ∫ − ∞ t f ( t ) d t ] = F [ j ω ∫ − ∞ t f ( t ) d t ] \mathscr{F}[f(t)]=\mathscr{F}\left[\frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d} t} \int_{-\infty}^t f(t) \mathrm{d} t\right]=\mathscr{F}\left[j\omega\int_{-\infty}^t f(t) \mathrm{d} t\right] F[f(t)]=F[dtdtf(t)dt]=F[tf(t)dt]
所以 F [ ∫ − ∞ t f ( t ) d t ] = 1 j ω F [ f ( t ) ] \mathscr{F}\left[\int_{-\infty}^t f(t) \mathrm{d} t\right]=\frac{1}{\mathrm{j} \omega} \mathscr{F}[f(t)] F[tf(t)dt]=jω1F[f(t)]

另:当 lim ⁡ t → + ∞ g ( t ) ≠ 0 \lim _{t \rightarrow+\infty} g(t) \neq 0 limt+g(t)=0 时, 结果有变化,会在学完卷积之后讲

1.5 乘积定理

 若  F 1 ( ω ) = F [ f 1 ( t ) ] , F 2 ( ω ) = F [ f 2 ( t ) ] , 则  ∫ − ∞ + ∞ f 1 ( t ) ‾ f 2 ( t ) d t = 1 2 π ∫ − ∞ + ∞ F 1 ( ω ) ‾ F 2 ( ω ) d ω , ∫ − ∞ + ∞ f 1 ( t ) f 2 ( t ) ‾ d t = 1 2 π ∫ − ∞ + ∞ F 1 ( ω ) F 2 ( ω ) ‾ d ω , \begin{aligned} \text { 若 } F_1(\omega)= & \mathscr{F}\left[f_1(t)\right], F_2(\omega)= \mathscr{F}\left[f_2(t)\right] \text {, 则 } \\ & \int_{-\infty}^{+\infty} \overline{f_1(t)} f_2(t) \mathrm{d} t=\frac{1}{2 \pi} \int_{-\infty}^{+\infty} \overline{F_1(\omega)} F_2(\omega) \mathrm{d} \omega, \\ & \int_{-\infty}^{+\infty} f_1(t) \overline{f_2(t)} \mathrm{d} t=\frac{1}{2 \pi} \int_{-\infty}^{+\infty} F_1(\omega) \overline{F_2(\omega)} \mathrm{d} \omega,\end{aligned}   F1(ω)=F[f1(t)],F2(ω)=F[f2(t)] +f1(t)f2(t)dt=2π1+F1(ω)F2(ω)dω,+f1(t)f2(t)dt=2π1+F1(ω)F2(ω)dω,

证明过程涉及到交换内外积分顺序:
∫ − ∞ + ∞ f 1 ( t ) ‾ f 2 ( t ) d t = ∫ − ∞ + ∞ f 1 ( t ) ‾ [ 1 2 π ∫ − ∞ + ∞ F 2 ( ω ) e i ω t   d ω ] d t = 1 2 π ∫ − ∞ + ∞ F 2 ( ω ) [ ∫ − ∞ + ∞ f 1 ( t ) ‾ e i ω t   d t ] d ω = 1 2 π ∫ − ∞ + ∞ F 2 ( ω ) [ ∫ − ∞ + ∞ f 1 ( t ) e − i ω t ‾   d t ] d ω = 1 2 π ∫ − ∞ + ∞ F 2 ( ω ) F 1 ( ω ) ‾ d ω \begin{aligned} \int_{-\infty}^{+\infty} \overline{f_1(t)} f_2(t) \mathrm{d}t & =\int_{-\infty}^{+\infty} \overline{f_1(t)}\left[\frac{1}{2 \pi} \int_{-\infty}^{+\infty} F_2(\omega) \mathrm{e}^{i \omega t} \mathrm{~d} \omega\right] \mathrm{d} t \\ & =\frac{1}{2 \pi} \int_{-\infty}^{+\infty} F_2(\omega)\left[\int_{-\infty}^{+\infty} \overline{f_1(t)} \mathrm{e}^{i \omega t} \mathrm{~d} t\right] \mathrm{d} \omega \\ & =\frac{1}{2 \pi} \int_{-\infty}^{+\infty} F_2(\omega)\left[\int_{-\infty}^{+\infty} \overline{f_1(t) \mathrm{e}^{-i \omega t}} \mathrm{~d} t\right] \mathrm{d} \omega \\ & =\frac{1}{2 \pi} \int_{-\infty}^{+\infty} F_2(\omega) \overline{F_1(\omega)} \mathrm{d} \omega \end{aligned} +f1(t)f2(t)dt=+f1(t)[2π1+F2(ω)et dω]dt=2π1+F2(ω)[+f1(t)et dt]dω=2π1+F2(ω)[+f1(t)et dt]dω=2π1+F2(ω)F1(ω)dω

1.6 能量积分

F ( ω ) = F [ f ( t ) ] F(\omega)=F[f(t)] F(ω)=F[f(t)]

则:
∫ − ∞ + ∞ [ f ( t ) ] 2   d t = 1 2 π ∫ − ∞ + ∞ ∣ F ( ω ) ∣ 2   d ω \int_{-\infty}^{+\infty}[f(t)]^2 \mathrm{~d} t=\frac{1}{2 \pi} \int_{-\infty}^{+\infty}|F(\omega)|^2 \mathrm{~d} \omega +[f(t)]2 dt=2π1+F(ω)2 dω

乘积定理中两式相同即2得

二、卷积

设函数 f 1 ( t ) f_1(t) f1(t) f 2 ( t ) f_2(t) f2(t) 都是 ( − ∞ , + ∞ ) (-\infty,+\infty) (,+) 上的绝对可积函数, 积分
∫ − ∞ + ∞ f 1 ( τ ) f 2 ( t − τ ) d τ \int_{-\infty}^{+\infty} f_1(\tau) f_2(t-\tau) \mathrm{d} \tau +f1(τ)f2(tτ)dτ
称为函数 f 1 ( t ) f_1(t) f1(t) f 2 ( t ) f_2(t) f2(t) 在区间 ( − ∞ , + ∞ ) (-\infty,+\infty) (,+) 上的卷积,记为 ( f 1 ∗ f 2 ) ( t ) \left(f_1 * f_2\right)(t) (f1f2)(t) f 1 ( t ) ∗ f 2 ( t ) f_1(t) * f_2(t) f1(t)f2(t)

2.1 卷积运算

  1. 交换律 f 1 ( t ) ∗ f 2 ( t ) = f 2 ( t ) ∗ f 1 ( t ) f_1(t) * f_2(t)=f_2(t) * f_1(t) f1(t)f2(t)=f2(t)f1(t).

    变量代换即可证明

  2. 结合律 [ f 1 ( t ) ∗ f 2 ( t ) ] ∗ f 3 ( t ) = f 1 ( t ) ∗ [ f 2 ( t ) ∗ f 3 ( t ) ] \left[f_1(t) * f_2(t)\right] * f_3(t)=f_1(t) *\left[f_2(t) * f_3(t)\right] [f1(t)f2(t)]f3(t)=f1(t)[f2(t)f3(t)]

  3. 分配律 f 1 ( t ) ∗ [ f 2 ( t ) + f 3 ( t ) ] = f 1 ( t ) ∗ f 2 ( t ) + f 1 ( t ) ∗ f 3 ( t ) f_1(t) *\left[f_2(t)+f_3(t)\right]=f_1(t) * f_2(t)+f_1(t) * f_3(t) f1(t)[f2(t)+f3(t)]=f1(t)f2(t)+f1(t)f3(t)

    定义展开即可证明

    后面的四个性质仅做了解

  4. 卷积的数乘
    a [ f 1 ( t ) ∗ f 2 ( t ) ] = [ a f 1 ( t ) ] ∗ f 2 ( t ) = f 1 ( t ) ∗ [ a f 2 ( t ) ] ( a a\left[f_1(t) * f_2(t)\right]=\left[a f_1(t)\right] * f_2(t)=f_1(t) *\left[a f_2(t)\right](a a[f1(t)f2(t)]=[af1(t)]f2(t)=f1(t)[af2(t)](a 为常数);

  1. 卷积的微分

d d t [ f 1 ( t ) ∗ f 2 ( t ) ] = d d t f 1 ( t ) ∗ f 2 ( t ) = f 1 ( t ) ∗ d d t f 2 ( t ) ; \frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d} t}\left[f_1(t) * f_2(t)\right]=\frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d} t} f_1(t) * f_2(t)=f_1(t) * \frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d} t} f_2(t) ; dtd[f1(t)f2(t)]=dtdf1(t)f2(t)=f1(t)dtdf2(t);
6. 卷积的积分

∫ − ∞ t [ f 1 ( ξ ) ∗ f 2 ( ξ ) ] d ξ = f 1 ( t ) ∗ ∫ − ∞ t f 2 ( ξ ) d ξ = ∫ − ∞ t f 1 ( ξ ) d ξ ∗ f 2 ( t ) \int_{-\infty}^t\left[f_1(\xi) * f_2(\xi)\right] \mathrm{d} \xi=f_1(t) * \int_{-\infty}^t f_2(\xi) \mathrm{d} \xi=\int_{-\infty}^t f_1(\xi) \mathrm{d} \xi * f_2(t) t[f1(ξ)f2(ξ)]dξ=f1(t)tf2(ξ)dξ=tf1(ξ)dξf2(t)
7. 对卷积, 还有如下的不等式

∣ f 1 ( t ) ∗ f 2 ( t ) ∣ ⩽ ∣ f 1 ( t ) ∣ ∗ ∣ f 2 ( t ) ∣ \left|f_1(t) * f_2(t)\right| \leqslant\left|f_1(t)\right| *\left|f_2(t)\right| f1(t)f2(t)f1(t)f2(t)

2.2 运算应用

  1. 与单位脉冲函数的卷积
    f ( t ) ∗ δ ( t ) = ∫ − ∞ + ∞ f ( x ) δ ( t − x ) d x = ∫ − ∞ + ∞ f ( x ) δ ( x − t ) d x = f ( t ) (单位脉冲函数的性质) \begin{aligned} & f(t) * \delta(t) \\ = & \int_{-\infty}^{+\infty} f(x) \delta(t-x) d x \\ = & \int_{-\infty}^{+\infty} f(x) \delta(x-t) d x \\ = & f(t) (单位脉冲函数的性质) \end{aligned} ===f(t)δ(t)+f(x)δ(tx)dx+f(x)δ(xt)dxf(t)(单位脉冲函数的性质)

  2. 如果 t < 0 t<0 t<0 时, f 1 ( t ) = 0 , f 2 ( t ) = 0 f_1(t)=0, f_2(t)=0 f1(t)=0,f2(t)=0, 则卷积变为
    f ( t ) = ( f 1 ∗ f 2 ) ( t ) = ∫ − ∞ + ∞ f 1 ( τ ) f 2 ( t − τ ) d τ = ∫ − ∞ 0 + ∫ 0 t f 1 ( τ ) f 2 ( t − τ ) d τ + ∫ t + ∞ = ∫ 0 t f 1 ( τ ) f 2 ( t − τ ) d τ \begin{aligned} f(t) & =\left(f_1 * f_2\right)(t)=\int_{-\infty}^{+\infty} f_1(\tau) f_2(t-\tau) \mathrm{d} \tau \\ & =\int_{-\infty}^0+\int_0^t f_1(\tau) f_2(t-\tau) \mathrm{d} \tau+\int_t^{+\infty}=\int_0^t f_1(\tau) f_2(t-\tau) \mathrm{d} \tau \end{aligned} f(t)=(f1f2)(t)=+f1(τ)f2(tτ)dτ=0+0tf1(τ)f2(tτ)dτ+t+=0tf1(τ)f2(tτ)dτ

例 求函数 f 1 ( t ) = { 0 , t < 0 t , t > 0 f_1(t)=\left\{\begin{array}{ll}0, t<0 \\ t, t>0\end{array}\right. f1(t)={0,t<0t,t>0 f 2 ( t ) = { 0 , t < 0 sin ⁡ t , t > 0 f_2(t)=\left\{\begin{array}{ll}0, & t<0 \\ \sin t, & t>0\end{array}\right. f2(t)={0,sint,t<0t>0 的卷积。

image-20230525220308691

我们可以用图 1-14(a) 和 (b) 来表示 f 1 ( τ ) f_1(\tau) f1(τ) f 2 ( t − τ ) f_2(t-\tau) f2(tτ) 的图形, 当 t < 0 t<0 t<0 时, f 1 ( τ ) f 2 ( t − τ ) = 0 f_1(\tau) f_2(t-\tau)=0 f1(τ)f2(tτ)=0; 而 f 1 ( τ ) f 2 ( t − τ ) ≠ 0 f_1(\tau) f_2(t-\tau) \neq 0 f1(τ)f2(tτ)=0 的区间从图 1 − 14 1-14 114 中可以看出, 在 t ⩾ 0 t \geqslant 0 t0 时, 为 [ 0 , t ] [0, t] [0,t]所以
f 1 ( t ) ∗ f 2 ( t ) = ∫ 0 t τ sin ⁡ ( t − τ ) d τ = τ cos ⁡ ( t − τ ) ∣ 0 t − ∫ 0 t cos ⁡ ( t − τ ) d τ = t − sin ⁡ t \begin{aligned} f_1(t) * f_2(t) & =\int_0^t \tau \sin (t-\tau) \mathrm{d} \tau \\ & =\left.\tau \cos (t-\tau)\right|_0 ^t-\int_0^t \cos (t-\tau) \mathrm{d} \tau \\ & =t-\sin t \end{aligned} f1(t)f2(t)=0tτsin(tτ)dτ=τcos(tτ)0t0tcos(tτ)dτ=tsint

2.3 卷积定理

F 1 ( ω ) = F [ f 1 ( t ) ] , F 2 ( ω ) = F [ f 2 ( t ) ] F_1(\omega)=F\left[f_1(t)\right], F_2(\omega)=F\left[f_2(t)\right] F1(ω)=F[f1(t)],F2(ω)=F[f2(t)],则
F [ ( f 1 ∗ f 2 ) ( t ) ] = F 1 ( ω ) F 2 ( ω ) \mathscr{F}\left[\left(f_1 * f_2\right)(t)\right]=F_1(\omega) F_2(\omega) F[(f1f2)(t)]=F1(ω)F2(ω)

证明:

F [ f 1 ( t ) ∗ f 2 ( t ) ] = ∫ − ∞ + ∞ [ f 1 ( t ) ∗ f 2 ( t ) ] e − j ω t   d t = ∫ − ∞ + ∞ [ ∫ − ∞ + ∞ f 1 ( τ ) f 2 ( t − τ ) d τ ] e − j ω t   d t = ∫ − ∞ + ∞ ∫ − ∞ + ∞ f 1 ( τ ) e − j ω τ f 2 ( t − τ ) e − j ω ( − τ ) d τ d t = ∫ − ∞ + ∞ f 1 ( τ ) e − j ω τ [ ∫ − ∞ + ∞ f 2 ( t − τ ) e − j ω ( t − τ ) d ( t − τ ) ] d τ = F 1 ( ω ) ⋅ F 2 ( ω ) \begin{aligned} \mathscr{F}\left[f_1(t) * f_2(t)\right] & =\int_{-\infty}^{+\infty}\left[f_1(t) * f_2(t)\right] \mathrm{e}^{-\mathrm{j} \omega t} \mathrm{~d} t \\ & =\int_{-\infty}^{+\infty}\left[\int_{-\infty}^{+\infty} f_1(\tau) f_2(t-\tau) \mathrm{d} \tau\right] \mathrm{e}^{-\mathrm{j} \omega t} \mathrm{~d} t \\ & =\int_{-\infty}^{+\infty} \int_{-\infty}^{+\infty} f_1(\tau) \mathrm{e}^{-\mathrm{j} \omega \tau} f_2(t-\tau) \mathrm{e}^{-\mathrm{j} \omega(-\tau)} \mathrm{d} \tau \mathrm{d} t\\ & =\int_{-\infty}^{+\infty} f_1(\tau) \mathrm{e}^{-\mathrm{j} \omega \tau}\left[\int_{-\infty}^{+\infty} f_2(t-\tau) \mathrm{e}^{-\mathrm{j} \omega(t-\tau)} \mathrm{d} (t-\tau)\right] \mathrm{d} \tau \\ & =F_1(\omega) \cdot F_2(\omega)\end{aligned} F[f1(t)f2(t)]=+[f1(t)f2(t)]ejωt dt=+[+f1(τ)f2(tτ)dτ]ejωt dt=++f1(τ)ejωτf2(tτ)ejω(τ)dτdt=+f1(τ)ejωτ[+f2(tτ)ejω(tτ)d(tτ)]dτ=F1(ω)F2(ω)

对称也有(不证明):
F [ f 1 ( t ) ⋅ f 2 ( t ) ] = 1 2 π F 1 ( ω ) ∗ F 2 ( ω ) , \mathscr{F}\left[f_1(t) \cdot f_2(t)\right]=\frac{1}{2 \pi} F_1(\omega) * F_2(\omega), F[f1(t)f2(t)]=2π1F1(ω)F2(ω),
推广:
F [ f 1 ( t ) ∗ f 2 ( t ) ∗ ⋯ ∗ f n ( t ) ] = F 1 ( ω ) ⋅ F 2 ( ω ) ⋅ ⋯ ⋅ F n ( ω ) , F [ f 1 ( t ) ⋅ f 2 ( t ) ⋅ ⋯ ⋅ f n ( t ) ] = 1 ( 2 π ) n − 1 F 1 ( ω ) ∗ F 2 ( ω ) ∗ ⋯ ∗ F n ( ω ) . \begin{gathered} \mathscr{F}\left[f_1(t) * f_2(t) * \cdots * f_n(t)\right]=F_1(\omega) \cdot F_2(\omega) \cdot \cdots \cdot F_n(\omega), \\ \mathscr{F}\left[f_1(t) \cdot f_2(t) \cdot \cdots \cdot f_n(t)\right]=\frac{1}{(2 \pi)^{n-1}} F_1(\omega) * F_2(\omega) * \cdots * F_n(\omega) . \end{gathered} F[f1(t)f2(t)fn(t)]=F1(ω)F2(ω)Fn(ω),F[f1(t)f2(t)fn(t)]=(2π)n11F1(ω)F2(ω)Fn(ω).

三、相关函数

对于两个不同的函数 f 1 ( t ) f_1(t) f1(t) f 2 ( t ) f_2(t) f2(t), 称积分
∫ − ∞ + ∞ f 1 ( t ) f 2 ( t + τ ) d t \int_{-\infty}^{+\infty} f_1(t) f_2(t+\tau) \mathrm{d} t +f1(t)f2(t+τ)dt
为两个函数 f 1 ( t ) f_1(t) f1(t) f 2 ( t ) f_2(t) f2(t) 的互相关函数, 用记号 R 12 ( τ ) R_{12}(\tau) R12(τ) 表示,而积分 ∫ − ∞ + ∞ f 1 ( t + τ ) f 2 ( t ) d t \int_{-\infty}^{+\infty} f_1(t+\tau) f_2(t) \mathrm{d} t +f1(t+τ)f2(t)dt记为 R 21 ( τ ) R_{21}(\tau) R21(τ)

f 1 ( t ) = f 2 ( t ) = f ( t ) f_1(t)=f_2(t)=f(t) f1(t)=f2(t)=f(t) 时, 称积分
∫ − ∞ + ∞ f ( t ) f ( t + τ ) d t \int_{-\infty}^{+\infty} f(t) f(t+\tau) \mathrm{d} t +f(t)f(t+τ)dt
为函数 f ( t ) f(t) f(t) 的自相关函数 (简称相关函数). 用记号 R ( τ ) R(\tau) R(τ) 表示。

性质:

  • R ( − τ ) = R ( τ ) R(-\tau)=R(\tau) R(τ)=R(τ).

    定义和变量代换来证明

  • R 21 ( τ ) = R 12 ( − τ ) R_{2 1}(\tau)=R_{12}(-\tau) R21(τ)=R12(τ)

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/569602.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

2.labelme转yolo格式和MS COCO格式

2.labelme转yolo格式和MS COCO格式 2.1 数据集划分 import os import random import shutildef moveimg(fileDir, tarDir):pathDir os.listdir(fileDir) # 取图片的原始路径filenumber len(pathDir)rate 0.01 # 自定义抽取图片的比例&#xff0c;比方说100张抽10张&…

Verilog 基础知识

文章目录 Verilog 简单介绍数据类型介绍变量运算符及表达式非阻塞赋值和阻塞赋值条件语句循环语句顺序块和并行块结构说明语句assign 语句打印信息宏定义 Verilog 简单介绍 Verilog HDL是硬件描述语言的一种&#xff0c;用于数字电子系统设计。该语言允许设计者进行各种级别的…

Verilog | FIFO简单实现

FIFO( First Input First Output)简单说就是指先进先出&#xff0c;也是缓存机制的一种&#xff0c;下面是我总结的 FIFO 的三大用途&#xff1a; 1)提高传输效率&#xff0c;增加 DDR 带宽的利用率。比如我们有 4 路视频数据缓存到 DDR 中去&#xff0c;比较笨的方法是&#x…

SpringBoot毕业设计40个项目分享(源码+论文)(一)

文章目录 前言 课题1 : 基于SSM与VUE的旅游信息分享管理平台 <br /> 课题2&#xff1a;基于SSMVUE的中医商城管理系统 <br /> 课题3 : 基于SSM的汽车租赁系统<br /> 课题4 : 基于SSM与VUE的汉服销售论坛系统 <br /> 课题5 : 基于SSM的疫情校园师生登记…

java boot项目配置方式优先级

java boot项目认识一下三种格式的配置文件 中 我们说的 boot项目中支持三种配置文件格式 分别是 application.properties application.yml application.yaml 其中 我们也说推荐大家用application.yml格式的 那么 问题就来了 如果三个文件都存在于 resources目录下 系统会听谁的…

继电器相关知识

这个就是继电器&#xff0c;左边有三个接口&#xff0c;VCC(3.3v),GND,IO右面有COM,NO,NC。左侧的IO口如果接受到低电平&#xff0c;继电器内部线圈就会工作&#xff0c;然后供电&#xff0c;开关由NC端闭合到NO端&#xff0c;NO开始闭合&#xff0c;例如&#xff1a;可以将喇叭…

Real-Time C++ 嵌入式C++ 程序设计(三)

翻译自 Real-Time C Efficient Object-Oriented and Template Microcontroller Programming 4th Edition - Kormanyos, Christopher&#xff0c;这书涉及了从C11 到C20 的内容&#xff0c;主要介绍使用C 的模板、面向对象等特性设计嵌入式程序。书里的示例代码都是公开的&#…

ChatGPT报错:Sorry, you have been blocked解决方法

今天打开ChatGPT&#xff0c;发现再一次报错了&#xff01; 又一次出问题了。。。。。。。无语&#xff01; 原因分析 1、内容过滤&#xff1a;某些平台或网站可能使用内容过滤系统&#xff0c;该系统可能将AlI语言模型视为潜在的风险&#xff0c;从而对其进行封锁或限制。这…

传染病学模型 | Matlab实现基于SIS传染病模型模拟城市内人口的互相感染及城市人口流动所造成的传染

文章目录 效果一览基本描述模型介绍程序设计参考资料效果一览 基本描述 传染病学模型 | Matlab实现基于SIS传染病模型模拟城市内人口的互相感染及城市人口流动所造成的传染 模型介绍 SIS模型是一种基本的传染病学模型,用于描述一个人群中某种传染病的传播情况。SIS模型假设每个…

jsonschema networknt json-schema-validator 高级能力 自定义类校验

入参校验产品化 schema_个人渣记录仅为自己搜索用的博客-CSDN博客 自定义的string format可以使用. 详见 fpe的 addFormatValidator ajv 的 addFormat能力 借鉴自chatgpt , 谷歌了半天没答案. Q: "networknt JsonSchemaFactory Keyword " A: 如下 <dependenc…

windows下cplex20.1.0的下载、安装、IDE编程及相关问题解决

其他文章&#xff1a; 通过0-1背包问题看穷举法、贪心算法、启发式算法&#xff08;JAVA) 模拟退火(SA)算法实例介绍&#xff08;JAVA) 遗传算法&#xff08;GA&#xff09;实例介绍&#xff08;JAVA) CPLEX求解器入门案例 java集成Cplex&#xff1a;Cplex下载、IDEA环境搭…

css面试复习

目录 css常用网址: css三种书写样式 css属性 color(如字体颜色) text-decoration(如下划线) text-align(文字对齐) 字体属性 font-size font-family(字体名称) font-weight(字体粗细) font-style(斜体) line-height font缩写属性 css常见选择器 通用选择器 简单…

小黑子—MySQL数据库:第一章 -基础篇

MySQL数据库入门1.0 MySQL基础篇1. MySQL概述1.1 MySQL相关概念1.2 MySQL的安装及启动1.3 数据模型 2. SQL2.1 SQL的通用语法2.2 SQL语句的分类2.3 DDL语句2.3.1 DDL - 数据库操作2.3.2 DDL - 表操作 - 查询2.3.3 DDL - 表操作 - 创建2.3.4 DDL - 表操作 - 数据类型2.3.5 DDL -…

搭建stm32电机控制代码框架(三)——Stm32CubeMx配置ADC采样

电机控制另一个关键的模块就是ADC采样&#xff0c;这个模块配置的好坏决定了采样电流和电压的精准度&#xff0c;因此有必要对其进行深入学习。 简介&#xff1a; STM32 在片上集成的ADC 外设非常强大。STM32F103xC、STM32F103xD 和STM32F103xE增强型产品内嵌3个12位的ADC&am…

JDK8-JDK17中的新特性(var类型推断、模式匹配、Record、密封类)

文章目录 1. 新语法结构1.1 Java的REPL工具&#xff1a; jShell命令1.2 异常处理之try-catch资源关闭1.3 局部变量类型推断1.4 instanceof的模式匹配1.5 switch表达式1.6 文本块1.7 Record1.8 密封类 2. API的变化2.1 Optional类2.2 String存储结构和API变更2.3 JDK17&#xff…

vue-element-admin实践系列(二)初始化系统的页面元素

vue-element-admin实践系列 vue-element-admin实践系列(一)代码部署及运行demovue-element-admin实践系列(二)初始化系统的页面元素 文章目录 vue-element-admin实践系列1、修改默认参数1.1 修改启动端口1.2 修改网页title1.3 修改网站 ico1.4 效果如下 2、自定义左侧导航栏2.…

Fourier分析入门——第9章——Fourier系数的假设检测

目录 第9章 Fourier系数的假设检验 9.1 引言 9.2 回归分析(Regression analysis) 9.3 带限信号(Band-limited signals) 9.4 可信区间(Confidence intervals) 9.5 Fourier系数的多元(或多变量)统计分析(Mulitvariate statistical analysis of Fourier coefficients) 第9章 …

Three.js--》实现3d球形机器人模型展示

目录 项目搭建 初始化three.js基础代码 设置环境纹理 加载机器人模型 添加光阵 今天简单实现一个three.js的小Demo&#xff0c;加强自己对three知识的掌握与学习&#xff0c;只有在项目中才能灵活将所学知识运用起来&#xff0c;话不多说直接开始。 项目搭建 本案例还是…

(学习日记)AD学习 #4

写在前面&#xff1a; 由于时间的不足与学习的碎片化&#xff0c;写博客变得有些奢侈。 但是对于记录学习&#xff08;忘了以后能快速复习&#xff09;的渴望一天天变得强烈。 既然如此 不如以天为单位&#xff0c;以时间为顺序&#xff0c;仅仅将博客当做一个知识学习的目录&a…

C4D R26 渲染学习笔记 建模篇(0):建模常识

往期文章 C4D R26 渲染学习笔记&#xff08;1&#xff09;&#xff1a;C4D版本选择和初始UI框介绍 C4D R26 渲染学习笔记&#xff08;2&#xff09;&#xff1a;渲染流程介绍 C4D R26 渲染学习笔记&#xff08;3&#xff09;&#xff1a;物体基本操作快捷键 C4D如何建模 默认…