傅里叶反变换和拉普拉斯反变换中1/2π系数的由来

原创 云深之无迹 2024-11-21 10:59

在信号系统里面有着俩大变换,都是往时域变的,在学习的过程中我想解决一个疑问,就是为什么里面出现了看起来格格不入的1/2π系数。

原因就在于一个信号其傅里叶变换是一个面积为2π,出现在ω=ω0处的单独冲激,至于积分号那是线性组合。

傅里叶变换将一个函数从时域变换到频域,而傅里叶反变换则正好相反,它将一个函数从频域变换回时域。

傅里叶变换: 把一个信号分解成不同频率的正弦波的叠加。

傅里叶反变换: 将这些正弦波重新组合起来,还原成原来的信号。

设 F(ω) 是函数 f(t) 的傅里叶变换,则 f(t) 可以通过傅里叶反变换求得:

f(t) = (1/2π) ∫[从-∞到+∞] F(ω) * e^(iωt) dω
  1. f(t):时域信号

  2. F(ω):频域信号

  3. ω:角频率

  4. i:虚数单位


观察公式发现是一个积分,是关于频率的。

接下来看拉普拉斯的:插一个推导,其实拉普拉斯就是在上面傅里叶的公式两边乘了衰减变量,直接就变换了。

当拉普拉斯变换的复变量s取纯虚数时,拉普拉斯变换就退化为傅里叶变换。为了保持一致性,拉普拉斯变换中也常常引入1/2π。

这个推导也确实是这样

如果 F(s) 是函数 f(t) 的拉普拉斯变换,那么 f(t) 求得:

f(t) = (1/2πj) ∫[从γ-j∞到γ+j∞] F(s) * e^(st) ds
  1. f(t):时域函数

  2. F(s):复频域函数

  3. s:复变量

  4. j:虚数单位

  5. γ:实数,满足积分路径在F(s)的所有极点的右侧


在拉普拉斯里面的积分变量是一个复变量,也叫含参积分,好像还没有复习,一会儿学习。

第一种解释是能量谱密度:傅里叶变换将时域信号转化为频域信号,而频谱的平方与信号的能量密度成正比。为了确保能量在时域和频域上的等价,需要引入一个归一化因子。

但是我对这个结果不满意,太模糊了,我看了一些过程,觉得真理蕴含于公式之中。

1. 从傅里叶变换出发

假设已经得到了一个函数的傅里叶变换F(ω),目标是通过F(ω)求出原来的函数f(t)。

2. 引入一个积分

我们考虑下面的积分:

(1/2π) ∫[从-∞到+∞] F(ω) * e^(iωt) dω

3. 将F(ω)替换为其定义

将F(ω)的定义代入上式,得到:

(1/2π) ∫[从-∞到+∞] (∫[从-∞到+∞] f(τ) * e^(-iωτ) dτ) * e^(iωt) dω

4. 交换积分顺序

由于积分的线性性和绝对可积性,我们可以交换两个积分的顺序:

(1/2π) ∫[从-∞到+∞] f(τ) * (∫[从-∞到+∞] e^(iω(t-τ)) dω) dτ

5. 计算内层积分

内层积分是一个典型的傅里叶变换,其结果是一个狄拉克δ函数:

∫[从-∞到+∞] e^(iω(t-τ)) dω = 2πδ(t-τ)

6. 代入并化简

将内层积分的结果代入上式,得到:

(1/2π) ∫[从-∞到+∞] f(τ) * 2πδ(t-τ) dτ

7. 利用δ函数的筛选性质

根据δ函数的筛选性质,上式可以化简为:

f(t) = (1/2π) ∫[从-∞到+∞] F(ω) * e^(iωt) dω

整个推导过2π就出现在了内层积分的计算中,这一步将傅里叶变换与狄拉克δ函数联系起来。

狄拉克δ函数是一个广义函数,它在t=0处取无穷大,而在其他地方取值为0,并且其积分等于1。这个特殊的性质使得它可以表示一个集中在一点的单位冲激。 广义函数不再广义-在信号与系统中的应用 

在信号处理中,狄拉克δ函数可以用来表示一个理想的冲激信号,即在瞬间产生一个无限大的能量,然后迅速衰减为零。

来详细看一下内层积分:

[从-∞到+∞] e^(iω(t-τ)) dω

这个积分本质上是一个傅里叶变换。如果我们将e^(iω(t-τ))看作一个函数,那么这个积分就是求它的傅里叶变换。

根据傅里叶变换的对称性,我们可以得出:

傅里叶变换{e^(iωt)} = 2πδ(ω)

也就是说,e^(iωt)的傅里叶变换是一个在ω=0处有无限大值的狄拉克δ函数。

因此,将t替换为t-τ,我们得到:

∫[从-∞到+∞] e^(iω(t-τ)) dω = 2πδ(t-τ)

为什么会得到狄拉克δ函数?

频率域的集中性: e^(iω(t-τ))表示一个频率为ω的复指数信号。当t=τ时,这个信号的相位为0,幅值为1。也就是说,这个信号在频率域中只包含一个频率成分,即ω。

时域的无限窄脉冲: 为了在频域中只包含一个频率成分,对应的时域信号必须是一个无限窄的脉冲,即狄拉克δ函数。

常老板最近在云南玩耍,大早上的就分享过来了日照金山,真好看捏!

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