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《数字信号处理 Digital Signal Processing》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 离散傅里叶变换及其快速算法(3-4)频率取样

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频率取样是指对序列的傅里叶变换或系统的频率特性进行取样 。本节讨论在什么条件下能够用得到的频谱取样值无失真地恢复原信号或系统。
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第03章离散傅里叶变换及其快 速算法 邹江 zhujiang@public.wh.hb.cn

第03章 离散傅里叶变换及其快 速算法 邹江 zoujiang@public.wh.hb.cn

z平面 N=8 23 Y(k) N k=0 2x k=7 N 图34DFT与Z变换和傅氏变换的关系 这意味着,对于时间有限信号,可以像频带有限信号进行时域 采样而不丢失任何信息一样,可以在频域上进行采样而不丢失任 何信息。这正是傅里叶变换中时域和频域对偶关系的反映,这有 着十分重要的意义。DFT实现了频域离散化,开辟了在频域采用 数字技术处理的新领域。 这使我们自然想到,对于任意一个频率特性,是否均能用频域 采样的办法来逼近,这是一个很吸引人的问题,因为用频率采样 来逼近,可使问题大大简化。因此我们要讨论频率采样的可行性 以及所带来的误差

这意味着,对于时间有限信号,可以像频带有限信号进行时域 采样而不丢失任何信息一样,可以在频域上进行采 样而不丢失任 何信息。这正是傅里叶变换中时域和频域对偶关系的反映,这有 着十分重要的意 义。DFT实现了频域离散化,开辟了在频域采用 数字技术处理的新领域。 这使我们自然想到,对于任意一个频率特性,是否均能用频域 采样的办法来逼近,这是一个很吸引人的问题,因为用频率采样 来逼近,可使问题大大简化。因此我们要讨论频率采样的可行性 以及所带来的误差

3.4频率取样 频率取样是指对序列的傅里叶变换或系统的频率特性进行取样 本节讨论在什么条件下能够用得到的频谱取样值无失真地恢复原 信号或系统。 设任意长序列xn)绝对可和,其Z变换表示为 x(z)=2x(n) 如果在单位圆上对X()进行等角距取样,取样点数为M,则得 x(k)=X(z)-w=∑x(n)W 根据DFT的定义,对X(k)求反变换得 M∑X(w

3. 4 频率取样 频率取样是指对序列的傅里叶变换或系统的频率特性进行取样 。 本节讨论在什么条件下能够用得到的频谱取样值无失真地恢复原 信号或系统。 设任意长序列x(n)绝对可和,其Z变换表示为 如果在单位圆上对X(z)进行等角距取样,取样点数为M,则得 根据DFT的定义,对X(k)求反变换得

现在我们来考察x()与原序列x(n)的关系,看它如何才能代表原 序列x(n) 根据上面两式可得: M-1 (n) M∑2(m)WW2+∑ E( ∑W kCn-m) M k=0 因为 1, m= n+ rl M∑Wn (r为任意整数 ≠n+rM 所以 I(n)=>x(n+rM) 上式表明,在z平面的单位圆上对序列的Z变换进行等角距取样, 将导致时间序列的周期延拓。这一结果与对连续时间信号取样导 致频谱周期延拓类似

根据上面两式可得: 因为 所以 上式表明,在z平面的单位圆上对序列的Z变换进行等角距取样, 将导致时间序列的周期延拓。这一结果与对连续时间信号取样导 致频谱周期延拓类似。 现在我们来考察xp (n)与原序列x(n)的关系,看它如何才能代表原 序列x(n)

a(n)是原非周期信号x()的周期延拓序列,因此x门)是一个周 期序列,其主值为 (0)=x()R()=[∑x(n+rM)]R(n 在xm)为有限长度N的情况下,如果取样点MN,那么x(n)周期延 拓的结果不会产生混叠。这时,xn)的主值xn)与原序列xn)样, 因此xn)完全能代表原序列x) 如果MN,即延拓的周期M小余有限序列的长度N,则x(n)周期 延拓后一定产生混叠,因而x(m)不能无失真地代表原信号x(n)。在 x(n)为无限长的情况下,对Z变换取样必然导致混叠失真,因此xn) 不能代表原序列x(n)。(见下图)

xp (n)是原非周期信号x(n)的周期延拓序列,因此xp (n)是一个周 期序列,其主值为 在x(n)为有限长度N的情况下,如果取样点M≥N,那么x(n)周期延 拓的结果不会产生混叠。这时,xp (n)的主值xN (n)与原序列x(n)一样, 因此xN (n)完全能代表原序列x(n)。 如果M<N,即延拓的周期M小余有限序列的长度N,则x(n)周期 延拓后一定产生混叠,因而xN (n)不能无失真地代表原信号x(n)。在 x(n)为无限长的情况下,对Z变换取样必然导致混叠失真,因此xN (n) 不能代表原序列x(n)。(见下图)

I() M-N 混迭 因此,对于长度为N的有限长序列,对Z变换取样即频率取样不 失真的条件,是取样点数M应等于或大于原序列的长度N,即M≥N。 在M=N时,乙变换的取样即DFTX(k),利用DFT公式可由X(k)恢复原 序列x(n),即 x(n) X(kw 这就是频域采样定理

因此,对于长度为N的有限长序列,对Z变换取样即频率取样不 失真的条件,是取样点数 M应等于或大于原序列的长度N,即M≥N。 在M=N时,Z变换的取样即DFT X(k),利用IDFT公式可由X(k)恢复原 序列x(n),即 这就是频域采样定理

对于有限长序列x(n),满足频域采样定理时,M点频域采样Ⅹ(k)就 足以不失真地代表序列的特性。因此,由此M个采样值Xk应能完 全地表达整个X(2)函数及频率特性X(e)。即由M点X(k)可内插恢复出 (2)或X(e 因为k(》=2x)Wx(m)=1Ex(k)W所以 k=0 x(x)=∑x(m)2”=2 N ∑X(k)W =一o N-1 1-W kN--N N ∑X(k)∑Wz-]=N∑X(k k=0 1一Wz 1一z N ∑X 1-WNZz N 攻写为x(2)=∑x(A)0(其中(2)=x1= z N N 上式就是用X(2)在单位圆上的N个取样值X(k)表示X()的内插公式 内插函数为@(z)

改写为 其中 上式就是用X(z)在单位圆上的N个取样值X(k)表示X(z)的内插公式, 内插函数为 对于有限长序列x(n),满足频域采样定理时,M点频域采样X(k)就 足以不失真地代表序列的特性。因此,由此M个采样值X(k)应能完 全地表达整个X(z)函数及频率特性X(ejω)。即由M点X(k)可内插恢复出 X(z)或X(ejω)。 因为 所以

如果Z=e则可以得到傅里叶变换的内插公式, (e-)=∑X(k)0(e) -e N sin(ωN/2) e-(学一影+ 2T Nsin 2π 结论 长度为N的序列x(n),其N个频域取样值X(k)可以不失真地代 表它,X(k)还能完整的表示序列的Z变换X(z)和傅里叶变换

如果 则可以得到傅里叶变换的内插公式, 结论: 长度为N的序列x(n),其N个频域取样值X(k)可以不失真地代 表它,X(k)还能完整的表示序列的Z变换X(z)和傅里叶变换

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