傅里叶、拉普拉斯变换与Z变换,今天我也来做下这三个变换笔记。无论是通信工程,电子信息工程、生物医学工程、物理、微电子、自动化、电气工程及自动化、计算机等等,这三个变换都必须要学习到,可以这么说,凡是理工科生的如果没学会这三个变换,你的专业等于是白读了,应该是滥竽充数,不过好像说的夸张了些(:。 三个变换,本质上就是套用三个数学公式做了相应的积分变换,在实际工作中这些复杂的变换与计算通常是查表或者用类似matlab 或者mathcad之类的软件去做计算,本笔记主要介绍这三个变换的三个公式的推导,以及三个变换的关联性。关于三个变换原理或者应用方面的知识,不在阐释了,网络上已经有很多这方面的文章。 本笔记参考书籍《信号与系统》-----郑君里版本。
从数学上理解这些变换都属于积分变换,并有相应的关联性。其实只要知道傅里叶变换的公式,后面两个(拉普拉斯与Z变换)都可以通过傅里叶变换变化而来。首先来推导:第一个变换公式傅里叶变换,其次从傅立叶变换中引出拉普拉斯变换,最后Z变换是从抽样信号的拉氏变换中引出。
傅里叶变换:(频域分析)连续系统: 介绍傅里叶变换前,先解释两个概念 “频谱分析”和“傅立叶级数”,然后从傅里叶级数中引出傅里叶变换的概念。 频谱分析:就是将时域的信号(信号可以是周期与非周期信号)变成频域形式并加以分析的方法称为频谱分析。其目的是把复杂的时域波形,经过某种变换分解为若干单一的谐波分量来研究,以获得信号的频率结构以及各谐波和相位信息。这某种变换可以是傅里叶级数,也可以是傅里叶变换进行变换.这两者目的都一样,都是把时域信号变成频域以便于信号分析。 其实傅里叶级数只是属于傅里叶变换的一种特殊的表达形式。 那么什么是傅里叶级数?
▲傅立叶级数: long long ago…(:法国有位数学家叫傅里叶,(:他有了个新发现,任意周期函数(周期信号)可以用正弦函数和余弦函数构成的无穷级数来表示,这种用三角级数表示形式就是傅里叶级数。但三角级数表示的傅里叶级数有个缺陷就是求频谱系数比较麻烦,所以又想到了通过欧拉公式把三角级数变成了指数级数的表示形式,很明显这不仅仅在求谱系数上,在做积分上指数形式也更简单了,那么用指数形式表示一个信号也是傅里叶级数。 所以傅里叶级数有两种表示形式:分别为三角级数形式和指数级数形式, 这两种表示形式都可以称为傅立叶级数。如公式(a),(e). (前面说了对信号做频谱分析可以用傅里叶级数展开,也可以用傅里叶变换,但是通常我们对周期信号是用傅里叶级数展开,而非周期信号用傅里叶变换。) 看了是不是还有点迷糊?那我们就用数学公式来描述吧,这样也许更直观些。 假设有个周期信号f(t),周期为T1,角频率为ω1=2*π/T1,频率为f1,--------》要做频谱分析怎么办? 那就傅里叶数展开吧.
▲三角形式的傅里叶级数
有上可见,公式a左边f(t)是一个周期信号,而右边是一个三角函数的线性组合,或也可以成为三角级数表示方式,那么这种三角级数的表示方式就称为傅里叶级数。
但公式(a)有个问题,就是说在每个频率点上可能会有两个三角函数,这不利于信号能量的计算或图形表示,为了便于画图我们做了一些变换,用三角公式中的合角公式对公式(a)进行了转换,把同频率的项加以合并,于是得到了余弦形式的傅里叶级数或正弦形式的傅里叶级数,如式(b),(c).
由上总结: 1. 一个周期信号可以分解成了直流分量、基波(ω1),和各次谐波(基波角频率整数倍n*ω1) 的线性组合。
2.周期信号频谱具有离散型,谐波性,收敛性。 到此三角形式的傅里叶级数已经介绍完,但是我们发现三角形式还存在一些问题,我们前面也有提到过,求谱系数不好求,做积分也不好做,怎么办?于是想到通过欧拉公式转换到指数形式的傅里叶级数。
▲ 指数形式的傅里叶级数 我们把公式(a)抄下来,
然后有欧拉公式得到
把公式(d1)(d2)代人公式(a) 得到
有三角形式傅里叶级数公式(a)中正余弦分量幅度可知,见式(a2)(a3), 得出an 是n 的偶函数,bn是n的奇函数。
所以得出:
将式(d4)(d5)代入(d3) 得:
令:
得到
的指数形式的傅里叶级数 将正余弦分量,式(a2)(a3)代人(d4)可得到指数形式傅里叶级数的系数,如下式(e1)。
其中,
--à可以简写成F(n)。
傅里叶级数的系数:
小结:到此傅里叶级数的两个公式我们已经求出了
但是这两个公式都应用于周期信号的频谱分析,那么对非周期信号我们怎么做呢?于是傅里叶拿出了专门准对非周期信号频谱分析的公式,这个公式就是我们说的傅里叶变换,其实这个公式就是从傅里叶级数公式中演变过来,下面介绍怎么从傅里叶级数中变出这个傅里叶变换的公式。
▲傅里叶变换的引出
什么是傅里叶变换?一句话,傅里叶变换就是把一个信号,(这个信号可以是周期与非周期信号)分解成无数的正弦波信号的相加的一种变换。(它属于一种积分变换)这些信号可能幅值,频率相位各不相同的信号。其实这个概念跟傅里叶级数是相似的,但是不同地方傅里叶变换还可以对非周期信号进行频谱分析,那么下面就开始推导这个公式。既然是傅里叶级数演变过来,那么我们先把傅里叶级数指数形式公式拿下来,如下。
假设这个周期信号
的周期为T1 ,
我们说信号周期趋向T1 无穷大
。
这个周期信号便变成了 非周期信号。
谱系数
趋向于0。
离散谱 变成连续谱。
(
趋向于无穷大时,ω1趋向0,谱线间隔趋向于0。)
所以再用谱系数
表示频谱不合适了,为此引入了频谱密度系数。
谱系数
为了获得频谱密度系数,我们把谱系数公式(e2),两边同乘T1,(等于除以f)得到公式(e3)
然后公式右边T1被消掉了得到了公式(e4)。 公式(e5)左边是频谱值
除以频率f ,表示单位频带上的频谱值,这其实就是频谱密度了。
我们看公式(e6)右半部分,当
,所以积分上下限分别改为
所以(e6)右半部分变成了
,这样式(e6),就变成了下面(e7)了。
考虑到在实际系统中遇到的总是因果信号,信号起始时刻为零,于是在t<0的时间范围内f(t)=0,这样积分下限从零开始,于是式(e7)变成 这个公式(e8)就是傅里叶变换了,见式(e8)就是有f(t)求F(ω)称为傅里叶变换,也叫傅里叶正变换。
关于傅里叶反变换有F(s)求f(t)这里就不详述了,公式如下.
拉普拉斯变换:(复频域分析)连续系统: 做傅里叶变换有个条件,满足狄里赫利条件,要求信号f(t)绝对可积,此条件限制了某些上升信号如e^at,无法求傅里叶变换,为了使这样更多类似信号存在变换,引入了一个衰减因子
,即在原信号f(t)乘以
,这样绝对可积条件满足,就可以求出
*f(t)的傅氏变换了,公式如下。
把式(f1)代入公式(F)得到下面公式(F2)
式(F2)就是有原函数f(t),求象函数F(s)的拉氏变换了,对拉氏逆变换也可以从傅氏逆变推出,这里不在描述。 式(F3)则是有象函数F(s)求f(t)逆变换。
到此拉谱拉氏变换公式求出,如式(F2)是单边的拉氏变换,双边拉氏变换只是把积分下限0改成-
如上所述,拉氏变换是在傅氏变换基础上了引入衰减因子,它把f(t)分解成无限多个变幅、振荡之和,并振幅随
变化,它把傅氏的频域分析延伸到了复频域分析,它可以说是傅氏的升级版本。它最明显好处是把微分方程变成代数方程求解,从而使计算简化。 在自动控制理论中对控制系统的分析和综合,都是建立在拉氏变换的基础上的,由此可见搞控制专业的这个拉氏变换是非常重要。
Z变换:(Z域分析)离散系统: 在离散系统或数字控制系统中出现了差分方程,因此人们就想既然连续系统中有拉式变换,那么是不是离散系统中也会有一个方法能够起到相同的简化作用呢?于是Z变换就提了出来。Z变换最明显优点是它把离散系统的数学模型----差分方程变成了简单的代数方程,这使求解变得简化,也便于写程序。 其实z变换就是借助抽样信号的拉氏变换引出。 首先抽样信号xs(t)如式: 式中x(t)为一个连续的因果信号,
实际上一个周期的冲激信号,因具有抽样性,所以两者相乘后的实际意义就是对X(t)连续信号的采样,其中抽样间隔为T。 我们知道因果信号起始时刻为零,于是在t<0的时间范围内f(t)=0,这样(z1)积分下限改从零开始。
所以(z1)式变成了(z2)式,然后对(z2)取拉氏变换。 即对信号xs(t)乘一个衰减因子e-st,然后再积分,这就是拉氏变换,如式(z3)。 公式(z3)中,
为抽样值,
是冲激信号.
我们把公式(z3)变换一下,就是将积分与求和的次序对调,于是得到了式(z4),对冲激信号先拉氏变换。 注意式 (z3)先求和后拉氏变换与(z4)先拉氏变换再求和结果是相等的。 我们再来看z4的积分部分
积分等于1,-nt表示时移e-nst,所以1*(时移因子e-nst)最终积分结果如(z5) 式(z5)就是对抽样信号的拉氏变换。
为了美观些或看起来简便些吧,令衰减因子e-st=Z,令T=1,并代入(z4),得到了式(z6)
公式(Z6)就是Z变换的公式了。 注意:与拉氏变换一样,Z变换也有单边Z变换与双边Z变换之分,同样双边Z变换,只是把n下限有0改成-
所以公式(Z6)为单边的Z变换,而因为我们通常用的都是单边Z变换所以这里只列出单边Z变换的公式。
到此傅里叶,拉普拉斯,Z变换的三个公式已经全部求出。
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