DTFT变换的性质

线性性质


\[
x[n]\xrightarrow{DTFT}X(e^{jw})\quad y[n]\xrightarrow{DTFT}Y(e^{jw})​
\]


\[
\begin{aligned}ax[n]+by[n]&\xrightarrow{DTFT}\sum_{n=-\infty}^{\infty}(ax[n]+by[n])e^{-jwn} \\
&=a\sum_{n=-\infty}^{\infty}x[n]e^{-jwn}+b\sum_{n=-\infty}^{\infty}y[n]e^{-jwn}\\
&=aX(e^{jw})+bY(e^{jw})
\end{aligned}
\]

时移性质


\[
x[n]\xrightarrow{DTFT}X(e^{jw})
\]

则\(x[n-n_0]\)的傅里叶变换为
\[
\sum_{n=-\infty}^{\infty}x[n-n_0]e^{-jwn}\xrightarrow{m=n-n_0}\sum_{m=-\infty}^{\infty}x[m]e^{-jwm}e^{-jwn_0}=e^{-jwn_0}X(e^{jw})
\]

频移性质


\[
x[n]\xrightarrow{DTFT}X(e^{jw})
\]

则\(e^{jw_0n}x[n]\)的傅里叶变换为
\[
\sum_{n=-\infty}^{\infty}e^{jw_0n}x[n]e^{-jwn}=\sum_{n=-\infty}^{\infty}x[n]e^{-j(w-w_0)n}=X(e^{j(w-w_0)})
\]

时域反转


\[
x[n]\xrightarrow{DTFT}X(e^{jw})
\]

则\(x[-n]\)的傅里叶变换为
\[
\sum_{n=-\infty}^{\infty}x[-n]e^{-jwn}\xrightarrow{m=-n}\sum_{m=-\infty}^{\infty}x[m]e^{-(-jw)m}=X(e^{-jw})
\]

时域微分


\[
x[n]\xrightarrow{DTFT}X(e^{jw})
\]

由于
\[
x[n]=\frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi}X(e^{jw})e^{jwn}dw
\]

两边同时对\(n\)进行微分运算
\[
\frac{dx[n]}{dn}=\frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi}jwX(e^{jw})e^{jwn}dw
\]

所以
\[
\frac{dx[n]}{dn}\xrightarrow{DTFT}jwX(e^{jw})
\]

频域微分


\[
x[n]\xrightarrow{DTFT}X(e^{jw})
\]


\[
X(e^{jw})=\sum_{n=-\infty}^{\infty}x[n]e^{-jwn}
\]

两边同时对\(w\)进行微分
\[
\frac{dX(e^{jw})}{dw}=\sum_{n=-\infty}^{\infty}-jnx[n]e^{-jwn}
\]

\[
\Rightarrow \sum_{n=-\infty}^{\infty}nx[n]e^{-jwn}= j\frac{dX(e^{jw})}{dw}
\]

所以
\[
nx[n]\xrightarrow{DTFT}j\frac{dX(e^{jw})}{dw}
\]

卷积性质


\[
x[n]\xrightarrow{DTFT}X(e^{jw})\quad y[n]\xrightarrow{DTFT}Y(e^{jw})
\]

则二者卷积的\(DTFT\)为
\[
\begin{aligned}
\sum_{n=-\infty}^{\infty}(x[n]*y[n])e^{-jwn}&=\sum_{n=-\infty}^{\infty}\sum_{m=-\infty}^{\infty}x[m]y[n-m]e^{-jwn} \\
&=\sum_{m=-\infty}^{\infty}x[m]\sum_{n=-\infty}^{\infty}y[n-m]e^{-jwn} \\
&\xrightarrow{k=n-m}\sum_{m=-\infty}^{\infty}x[m]e^{-jwm}\sum_{k=-\infty}^{\infty}y[k]e^{-jwk} \\
&=X(e^{jw})Y(e^{jw})
\end{aligned}
\]

调制定理


\[
x[n]\xrightarrow{DTFT}X(e^{jw})\quad y[n]\xrightarrow{DTFT}Y(e^{jw})
\]

则\(x[n]y[n]\)的\(DTFT\)为
\[
\begin{aligned}
\sum_{n=-\infty}^{\infty}(x[n]y[n])e^{-jwn} &=\sum_{n=-\infty}^{\infty}x[n]\frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi}Y(e^{j\theta})e^{j\theta n}d\theta e^{-jwn} \\
&=\frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi}\sum_{n=-\infty}^{\infty}x[n]^{-j(w-\theta)n}Y(e^{j\theta})d\theta \\
&=\frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi}Y(e^{j\theta})X(e^{j(w-\theta)})d\theta
\end{aligned}
\]

Parseval定理


\[
x[n]\xrightarrow{DTFT}X(e^{jw})\quad y[n]\xrightarrow{DTFT}Y(e^{jw})
\]


\[
\begin{aligned}
\sum_{n=-\infty}^{\infty}x[n]y^{*}[n]&=\sum_{n=-\infty}^{\infty}x[n](\frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi}Y(e^{jw})e^{jwn}dw)^{*} \\
&=\frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi}x[n]e^{-jwn}Y^{*}(e^{jw})dw \\
&=\frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi}X(e^{jw})Y^{*}(e^{jw})dw
\end{aligned}
\]

得到Parseval定理
\[
\sum_{n=-\infty}^{\infty}x[n]y^{*}[n]=\frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi}X(e^{jw})Y^{*}(e^{jw})dw
\]

如果\(y[n]=x[n]\),那么
\[
\sum_{n=-\infty}^{\infty}\vert x[n] \vert^2=\frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi}\vert X(e^{jw})\vert^2dw
\]

即序列\(x[n]\)的能量,可以通过对\(\vert X(e^{jw})\vert^2\)的积分求得,所以称\(\vert X(e^{jw})\vert^2\)为序列\(x[n]\)的能量谱密度。

08 DTFT变换的性质的更多相关文章

  1. 13 DFT变换的性质

    DFT变换的性质 线性性质 \[ \begin{aligned} y[n]&=ax[n]+bw[n]\xrightarrow{DFT}Y[k]=\sum_{n=0}^{N-1}(ax[n]+ ...

  2. 常用函数的DTFT变换对和z变换对

    直接从书上抓图的,为以后查表方便 1.DTFT 2.z变换对

  3. z变换的性质

    z变换的许多重要性质在数字信号处理中常常要用到. 序列 z变换 收敛域 1)x(n) X(z) Rx-< |z| <Rx+ 2)y(n) Y(z) Ry-< |z| <Ry+ ...

  4. 转载:一幅图弄清DFT与DTFT,DFS的关系

    转载:http://www.cnblogs.com/BitArt/archive/2012/11/24/2786390.html 很多同学学习了数字信号处理之后,被里面的几个名词搞的晕头转向,比如DF ...

  5. FS,FT,DFS,DTFT,DFT,FFT的联系和区别

    DCT变换的原理及算法 文库介绍 对于初学数字信号处理(DSP)的人来说,这几种变换是最为头疼的,它们是数字信号处理的理论基础,贯穿整个信号的处理. 学习过<高等数学>和<信号与系统 ...

  6. FS,FT,DFT,DFS和DTFT的关系

    对于初学数字信号(Digital Signal Processing,DSP)的人来说,这几种变换是最为头疼的,它们是数字信号处理的理论基础,贯穿整个信号的处理. FS:时域上任意连续的周期信号可以分 ...

  7. FS,FT,DFS,DTFT,DFT,FFT的联系和区别 数字信号处理

    DCT变换的原理及算法 文库介绍 对于初学数字信号处理(DSP)的人来说,这几种变换是最为头疼的,它们是数字信号处理的理论基础,贯穿整个信号的处理. 学习过<高等数学>和<信号与系统 ...

  8. 16 Z变换

    Z变换 由于\(DTFT\)变换是有收敛条件的,并且其收敛条件比较严格,很多信号不能够满足条件,为了有效的分析信号,需要放宽收敛的条件,引入\(Z\)变换. 定义 已知序列的\(DTFT\)为 \[ ...

  9. 07 DTFT

    DTFT 连续时间傅里叶变换(CTFT) 连续时间傅里叶变换的定义为: \[ X(j\Omega)=\int_{-\infty}^{\infty}x_a(t)e^{-j\Omega t}dt \] 其 ...

随机推荐

  1. float和position:absolute脱离文本流的区别

    float和position:absolute脱离文本流的区别原创 paediatrician 最后发布于2016-09-19 10:43:05 阅读数 5375 收藏展开 文档流:将窗体自上而下分成 ...

  2. 推荐几个c/c++语言编写的游戏源码下载网站

    在游戏开发的学习或工作中,利用完好的游戏源码可以事半功倍,不仅可以逆向学习开拓思维,也可以大大减少设计周期.自己浏览了很游戏源码下载的网站,发现大多数质量都良莠不齐,且大部分需要消费才能下载,下面整理 ...

  3. Ubuntu安装MySQL密码初始化问题

    在Ubuntu上使用sudo apt-get install mysql-server mysql-common 命令安装MySQL以后,安装过程中没有提示输入密码.然后使用mysql -u root ...

  4. AngularJS请求数据提示resource from url not allowed by $sceDelegate policy

    AngularJS iframe跨域打开内容时报错 解决方案 使用  $sceDelegateProvider  配置跨域请求域名 config.js app.config(function($sce ...

  5. IDEA中编辑HTML格式,不自动缩进问题

    在IntelliJ Idea中HTML格式化时,默认<head><body>以及<body>下的标签都不会缩进,这就导致你每次写好html时候格式化的时候所有标签都 ...

  6. 安装nodejs时提示Leaving directory

    在按照标准的编译命令./configure =>make =>make install 在make的时候发生错误: ../deps/v8/src/base/platform/mutex.h ...

  7. 企业级Docker镜像仓库Harbor部署与使用

    yum install docker 官网地址:https://docs.docker.com/compose/install/ 运行此命令以下载Docker Compose的当前稳定版本 1 sud ...

  8. python第四节【函数】

    函数 1. 函数 def greet_user(): """显示简单的问候语""" print("Hello") gre ...

  9. DBC里首饰不同代码的含义

    DuraMax"这个就是我们要找的物件持久的属性了,一开始怎么也找不到,原来这里的变量中 "1000"表示1个持久度,那么"40000"就表示40个持 ...

  10. P1217

    最快的办法就是打表了...不然怎么都会TLE. 先计算出给定最大范围内的所有回文质数: #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #def ...