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17.9 : 离散傅里叶变换

离散傅里叶变换 (DFT) 是信号处理中的一个基本工具,它能够使用具有均匀频率间隔的离散信号来对离散时间傅里叶变换进行扩展。这种变换能够将有限序列的时域采样序列转换为频率分量,每个频率分量代表了按频率排序的复杂正弦波。离散傅里叶变换可以将这些序列转换为频域,从而使其能够有效地表示信号中每个频率分量的幅度和相位。

离散傅里叶变换的一个关键特性便是其中的线性特征。这一特征意味着:序列之和的离散傅里叶变换等于它们各自的离散傅里叶变换之和。另一个重要特征便是时移。当序列在时域中发生移位时,其离散傅里叶变换也会发生相应的相移。

时域中的频率移位将会导致离散傅里叶变换中的索引发生移位。如果将序列乘以复指数,那么其离散傅里叶变换在频域中也会发生相应的移位。时间反转则会在时域中反转序列,并以此来影响到离散傅里叶变换的对称性。如果序列被反转,那么经过离散傅里叶变换中的分量将会进行重新排序和共轭。

共轭的特征表明了,如果序列是共轭的,那么离散傅里叶变换中的分量也会进行重新排序和共轭。卷积定理时特别强大的,因为它能够将时间域中的卷积过程简化为频域中的简单乘法。

由于其具有周期性,因此离散傅里叶变换在信号处理的过程中能够被广泛的应用于时间和频域之间的转换。这种周期性源于离散傅里叶变换中固有的采样过程,从而使其能够成为一种用来分析和处理信号的多功能工具。离散傅里叶变换不仅能够简化复杂的操作,并且还提供了对信号频率分量的清晰洞察,这凸显了离散傅里叶变换在各种信号处理任务中的重要性。

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Discrete Fourier TransformDFTSignal ProcessingTime domain SamplesFrequency ComponentsMagnitudePhaseLinearityTime shiftingFrequency shiftingComplex ExponentialTime ReversalConjugation PropertyConvolution TheoremPeriodicityFrequency Domain

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