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【数字信号处理】傅里叶变换性质 ( 傅里叶变换时移性质示例 )

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韩曙亮
发布2023-03-30 12:07:28
7560
发布2023-03-30 12:07:28
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文章被收录于专栏:韩曙亮的移动开发专栏

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一、傅里叶变换线时移性质


傅里叶变换时移性质 :

序列信号 在 " 时间 " 上 , 进行一系列 " 平移 " 之后 ,

平移 只是影响 序列信号傅里叶变换 的 " 相频特性 " ,

平移 没有影响 序列信号傅里叶变换 的 " 幅频特性 " ;

x(n)

序列 线性移位

-n_0

后 为

x(n - n_0)

,

x(n - n_0)

序列的 傅里叶变换

SFT[x(n - n_0)]

原来的

x(n)

序列 的 傅里叶变换

SFT[x(n)]

乘以

e^{-j \omega n_0}

;

使用公式表示为 :

SFT[x(n - n_0)] = e^{-j \omega n_0} X(e^{j \omega})

二、傅里叶变换线时移性质示例


已知序列

x_1(n)=\{1,2,3,4,5,6,7,8,9,9,8,7,6,5,4,3,2,1\}
x_2(n)

序列 是

x_1(n)

序列 向右移动

12

个单位

x_2(n) = x_1(n - 12)

序列向左移 加 , 序列向右移 减 ;

x_1(n)=\{1,2,3,4,5,6,7,8,9,9,8,7,6,5,4,3,2,1\}

序列的 " 幅频特性 " , 即

x_1(n)

的傅里叶变换取模 :

|X_1(e^{j\omega})|

如下图所示 :

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
x_2(n)

序列的 " 幅频特性 " , 即

x_2(n)

的傅里叶变换取模 :

|X_2(e^{j\omega})|

如下图所示 :

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
x_1(n)

x_2(n)

幅频特性 没有改变 ;

但是 " 相频特性 " 改变了 ,

x_1(n)

序列的 " 相频特性 " 如下 :

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
x_2(n)

序列的 " 相频特性 " 如下 :

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
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原始发表:2022-03-10,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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