δ函数的傅里叶变换 为什么dft能进行连续时间信号的频谱分析？
为什么dft能进行连续时间信号的频谱分析？
DFT信号分析过程如下：1。首先截获接收到的信号x（T），它通常是无限的并且不能被处理。例如，周期信号被截获至少一个周期，否则信息量将丢失。截获后得到有限长信号Xa（t），持续时间为TP2。模拟信号Xa（T）通过间隔为T的理想采样获得。在这种情况下，采样点数由第一步的截获时间n＝TP／T3决定。此时，它仍然是一个脉冲序列。结果，脉冲序列转换器将成为采样值数字信号Xa（NT），其也可被视为数字信号Xa（n）4。之后，将对数字信号执行N点DFT。注意，DFT点数与之前的时域采样点数相同，即n。回到问题上来，为什么会有别名？因为在第一步之后，Xa（T）已经是一个有限长度的信号。此时，它的光谱是无限长的，因此无论使用多少个点进行采样，都会出现混叠，除非使用无限点进行采样。但是，它相当于没有采样，这也是不可能的，所以它经常会引起混叠，但是信号的高频分量往往很小，少量的混叠也是可以允许的。以上只是我个人的观点。如果有任何错误，我希望所有的学生和老师都能积极批评和及时纠正
让连续正弦信号Xa（T），周期为TP，频谱为Xa（JF）非周期。在频域中采样后，它是Xa（k）来漫游连续信号。设正弦信号的采样周期为t，采样点数为n=TP/t，采样X（JF）为周期后即可得到离散信号。X（JF）的截断频率为FS=1/T，即一个周期。在频域采样后，它是x（k）：x（k）=DFT（x（n））。关系式为：Xa（k）=t*x（k）-t为采样周期
温度时间连续，数值连续，属于第一类，即模拟信号；水银温度计温度值时间连续，数值连续，属于第一类，即模拟信号；气象员定期从温度计上读取温度值，时间离散，数值离散，属于第二类，即数字信号。
简述用DFT对连续信号进行谱分析的步骤。求高手解答，谢谢？
DFT是针对离散信号和频谱的离散傅里叶变换。DFT是由DTFT导出的。实际上，它把连续时间t变成NT。你为什么要这么做？由于计算机工作在数字环境中，在现实中不可能看到或处理连续的信号。它只能进行离散计算，在实际中尽量逼近连续信号。FFT本质上和DFT没有什么区别，它只是DFT的一种快速实现方法，比如你需要用工具计算1024点DFT来分析信号的频谱，原来的DFT算法比FFT算法慢很多，仅此而已。从软硬件的角度看，相同点数的FFT比DFT更快，节省了程序空间。DSP书籍将解释为什么FFT更快。
利用DFT分析连续时间信号时会出现哪几种现象？
这是所有关于信号和系统分析。然而，信号和系统的范围更大。我们专注于连续信号和模拟系统。离散序列号较少。分析方法包括时域分析、频域/傅立叶变换/CTFT、复频域/拉普拉斯变换、Z域/Z变换。而数字信号处理主要面对的是数字信号和系统。主要研究数字信号的频谱分析和数字滤波器的设计。主要的分析方法有Fourier/DTFT/DFT和Z变换。
δ函数的傅里叶变换 dft对模拟信号进行谱分析 如何用dft进行频谱分析
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