傅立叶变换 DFT分析连续时间信号的频谱？
DFT分析连续时间信号的频谱？
作为参考，log2n中的2是基围栏，这意味着DFT只能计算一些离散点的相位，当相位要求非常严格时，通常使用贝塞尔滤波器。在用窗函数法设计FIR滤波器时，窗函数窗谱最重要的性能指标是过渡带宽和阻带最小衰减。需要根据时间1/2Nlog2N乘以乘以次数之和2Nlog2N，用抽取的基2 FFT算法计算n个点（n=2L，l为整数）的DFT。当记录长度为Ta时，频率分辨率等于1/Ta，线性系统满足可加性和比例性。关于H（z）H（z-1）的零点和极点相对于单位圆镜对称性的分布。2n U（n）*δ（n-1）=；0.8 n U（n）*U（n）=输入x（n）=cos（ω0n）仅包含频率为ω0的信号，输出y（n）=x（n）cos（n）包含频率为ω0Ω0 1Ω0-1Ω的信号，列傅里叶变换与其z变换的关系是：傅里叶变换等于单位圆上的z变换。DFT是DFS的频域等间隔采样。
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T的理想采样得到采样脉冲串∑Xa（NT）δ（T-NT），此时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
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