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MATLAB ------- 看看离散傅里叶级数(DFS)与DFT、DTFT及 z变换之间是什么关系

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发表于 2019-11-27 14:52 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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MATLAB ------- 看看离散傅里叶级数(DFS)与DFT、DTFT及 z变换之间是什么关系
' {6 D9 ]$ d% R( G$ |3 M
" _  w; y& Q4 f9 L$ c

$ C* g; O" X0 z$ C6 {上篇我们简单的讨论了离散傅里叶级数DFS和离散傅里叶变换DFT之间的关系,简单地说,DFT就是DFS在一个周期内的表现。0 A$ ]! l' R3 I1 C
, Y  }) H% t/ C4 b9 m
MATLAB ------- 用MATLAB实现离散傅里叶变换(DFT)和逆变换(IDFT), y7 ^9 \8 v$ K$ ?$ z

: w+ L. I% e" Y: t; P1 @1 l为了后面讨论方便,这里给出DFS的系数公式(分析公式):: k& b1 b0 t' _4 T. X5 s' x5 j
  f6 F, {# H. T% Z
                   (1)
1 f( m: A$ {8 h/ y
% W) S4 M2 P1 h# P其中:+ d4 q0 ]0 o8 Q4 M. N: U2 f
6 q. `$ c% m# }; Z) d  x( ]

& K( Z# y# {  S) h$ ]% j" ~- ]
6 Q/ T; K: ?, E* Y* b# g综合公式:+ C' r, p: T- s" s6 @
6 O! e+ k0 q- |- ?9 N
                (2)$ F( @7 O1 d1 h; p$ o, t5 Q1 h9 i
, @5 h7 _& n4 u* `) J( N) \4 r9 F
为了对比,给出DFT的分析公式:
6 p) x' r5 I* t+ E# V4 k* M, W8 [/ H& @& e# K: P/ H2 I
                 (3)+ F( m4 q" c# u7 A
; f0 d5 L" g* p% l+ v8 l
                    (4)/ I8 S/ Y. k+ `
: x$ |# c8 U) [8 r# }

1 J% g5 }- _) e3 a综合公式:
9 [  r1 w- n- S: }
7 K' I" e. \1 O5 v8 X4 _: F                      (5)
( {$ J/ P" w- o* I- E' w' t
" H7 v- B  P: L' [$ e                 (6)
1 t5 R& k* A' a: X9 I' J# K6 |, {# u( e9 b
下面讨论DFS和 z 变换之间的关系:) q0 L9 g4 ~  }
' g& B: I0 J' r; \5 [9 u
这部分内容提取到文章:MATLAB ------- 快来看看DFS 与 z 变换之间有什么关系+ a6 ~) d1 k2 ~1 B
- U/ t! e1 J( O6 A  M5 B6 O
设 x(n) 为一有限长序列,长度为N,即,
  C0 M& H& o+ n5 Y( t' M! y8 u5 s) Q8 _1 }+ x
                    (7)/ L- ]$ r+ q$ w9 ]

5 a* ~. P" s/ ~0 T# ?那么,能求它的 z 变换为:$ m1 y3 k" v( a/ r1 o6 D1 {
; l6 I$ x2 z7 }! X) `& N$ q
                                           (8)
; i- X4 g- e% I: c  p. K( z$ w) ~7 q. q
现在,以周期N,周期重复x(n)构造一个周期序列 ,即# m3 N3 E% g' v- W
: ?0 \6 P+ i' T  Y9 D9 {. Q. T
                          (9)2 v8 n# e, K% ~# Y1 m. X

8 c( I* x7 l' e! S4 Z4 p) p 的DFS给出为:
2 v$ U" m1 p) H' z, b% f( h8 x, a6 W/ F9 n
               (10)
: ^6 x/ P; Y% d% [: s. x; R2 Y- z. U: W) A
将(10)式与 z 正变换公式(8)比较后,得到:
+ {0 n3 b3 H# G$ l8 x9 R
* h5 u! ~6 T6 A3 |                                              (11)* }6 T6 n$ o: d$ b2 c: _" Q

( M- q6 ^: ?& w) r0 V3 u这就是说,DFS 代表了z变换 X(z)在单位圆上N个等间隔样本。+ P* ]! F( U7 K

1 d4 X4 d6 T3 v  q接着讨论DFS和DTFT的关系。
! @; a" v7 j" E& _7 A: V
& o# d1 _! S+ F7 D; o* z这部分内容提取出来到:【 MATLAB 】DFS 和 DTFT 之间的关系
% v9 |% \# o8 H0 ?
/ A# O7 L# y, k  E2 J我们大概都知道DTFT和z变换之间的关系,DTFT是单位圆上的z变换。我们通过一个公式就能说清楚,如下:
3 ?  K8 F4 G  a$ g7 p" O
) K) ~+ ~9 E1 |) [9 F7 b先给出DTFT的公式:' d( r+ v* K  K" J9 Z+ n
5 \+ @  W3 Z% o# s. h5 i; A5 r& p; l
                     (12)
; j: O) o2 e* ]+ i( q  K
/ Z/ c4 v' b9 s4 c( M! D对比z变换的公式(8),不难看出:
+ f3 ?& u% l0 {; {
  G+ a- C! A5 h; r                                                     (13)
& m( G# E7 @+ }3 @5 s
" |+ u- J1 |/ U. S: A1 d" r5 s为了避免某些人的抗议,我们不得不做出声明,这里都是针对有限长序列推导的公式,无论针对其他任何可行信号,推导的关系最后都是一样的。4 Z' e+ q/ m: |  d/ \" l" P
5 L% m9 c& E2 M! Q" Y. F: w, k% H
从(13)式可以看出,DTFT是单位圆上的z变换。
4 ~6 o, ]$ P  p" \% {. g( f6 R& _$ b) k6 L4 n+ k/ ?
上面又说了DFS和z变换的关系,关系是,DFS 代表了z变换 X(z)在单位圆上N个等间隔样本。0 k& [- \' ], W4 ^4 ^( y6 L

1 S4 @) \% i4 j. u9 Q$ \结合z变换和DTFT之间的关系,我们是不是可以说DFS 是对DTFT 上的等间隔采样。采样间隔为 ,下面我们正式推导二者间的关系。
7 \" F# ~" J- K9 M9 B/ Z6 }2 J5 W- S( m3 u) v1 H. A
式(12)为:( X3 y( q& U% E. s6 I  A
; e) G5 o6 j; t- F

3 A& F8 r# p  e5 w1 H4 @2 F1 F3 o3 D. W% z0 {
DFS为:
3 t9 A6 M. c: h  q, e) P) b2 \4 O) S4 q# Q; V

3 u2 n4 }8 m2 H# E0 E# u) Z" c
" z; c# [9 P3 Z2 c
6 u7 d. C$ j( V2 [
- @2 N3 u& {% T! Y+ j2 b* d& F* h可以看出,! ?+ R( @0 K6 V% E- Y6 h; U

$ M+ w0 h, R0 ?4 V                                            (14)
7 O! n! W  H* w; \$ h. ^9 H' `& @- p- e4 F7 I

8 _# H- r+ B2 G0 _                               (15)                                           ! B4 f% g+ l9 N

5 ]: |4 J5 @0 p- r这样,
% e$ {( G  u5 R3 H. l6 b$ t  v
- v  r8 ]3 C/ j; Y6 X' g% V+ j                           (16)% u& ]& E+ {- L) y& f, s, \6 H6 i( ~
3 ~9 b0 o. H6 M
这意味着 DFS 可以通过以 为间隔对DTFT均匀采样而得到。3 T) g) p# F$ l3 ?5 u0 Z/ G5 W
( H# K4 b) _" n4 O$ z8 l1 c  X# A
由式子(13):
) Z3 X9 d! }& g0 E% x# Y; O: q3 K# h: [. b2 R

! Q! u5 L/ H6 A6 }3 Q$ G4 o
( `- l+ M. y# m, p5 y. x! o以及式子(14):
! y7 L1 Y2 h) D& H0 s7 w7 q
  ^6 o, |( l% c9 H7 @
& I, v# H( C3 h' Z2 }" @! x" E
0 T# {4 V5 P0 a( v可见,DFS 表示给出了一种在频域的采样机理;而这个在原理上类似于时域采样。
; U) I6 t8 ?: `7 U
4 Z: k8 P- x; |! m- W6 V间隔 是在频域上的采样间隔,也称为频率分辨率。因为它告诉我们频率样本有多密集。! r6 i$ u* G( F4 ]& d+ D

- [3 b) ^" Q( P/ o0 P7 J / V, K# b4 z+ t6 c1 y  m8 O
4 v4 \3 T& H$ O: w2 m7 u) x; j
: s' p' `+ h8 m! ~. Q) p: u

4 r& g1 _1 p7 |  r. z" X
$ V' H/ `0 {( \$ q
! A7 ]- P( i% N$ w2 t/ l0 Q" m5 l5 A
9 Y' v" s$ H6 ]+ l8 b9 i" z
4 t& b7 U' m0 B. `' W9 ^

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发表于 2019-11-27 17:51 | 只看该作者
看看,很好的分享
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