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深入理解傅里葉變換

 昵稱35187271 2017-12-21

這原本是我在知乎上對(duì)傅立葉變換、拉普拉斯變換、Z變換的聯(lián)系?為什么要進(jìn)行這些變換。研究的都是什么?問題的回答,實(shí)際上是我在本科學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)和信號(hào)處理期間的思考,知乎上的答案因?yàn)閷懙脗}促,只寫了一些大致思想,沒有具體展開,也沒有圖,比較難以理解,這里重新整理了一下,匯成此文,目前尚未完成。

本文要求讀者需要在對(duì)傅里葉變換有一定的了解的基礎(chǔ)之上閱讀,至少要知道怎么算傅里葉變換。此外部分地方要求讀者有一定的微分方程基礎(chǔ),至少會(huì)求簡諧振子的二階常微分方程吧。

什么是傅里葉變換

高等數(shù)學(xué)中一般是從周期函數(shù)的傅里葉級(jí)數(shù)開始介紹的,這里也不例外。簡單的說,從高中我們就學(xué)過一個(gè)理想的波可以用三角函數(shù)來描述,但是實(shí)際上的波可以是各種奇形怪狀的。首先我們來看具有固定周期的波,下圖中展示了4種常見的周期波。傅里葉級(jí)數(shù)告訴我們,這些周期信號(hào)都可以分解為有限或無限個(gè)正弦波或余弦波的疊加,且這些波的頻率都是原始信號(hào)頻率f0的整數(shù)倍。

s(x)=A02+n=1An?sin(2πnf0x+?n).

這里f0被稱為這些波的基頻,A0/2代表直流系數(shù),系數(shù)An被稱為幅度,?n被稱作相位。根據(jù)幅度和相位可以利用反變換恢復(fù)信號(hào)的波形,因此幅度和相位包含了信號(hào)的全部信息。這里的幅度關(guān)于頻率的函數(shù),我們稱之為頻譜,相位關(guān)于頻率的函數(shù),稱之為相位譜。

waveforms.svg

下圖是矩形波分解為多個(gè)正弦波的示意圖,隨著正弦波數(shù)目的增加,可以無限地逼近矩形波。對(duì)于非周期信號(hào),我們不能簡單地將它展開為可數(shù)個(gè)正弦波的疊加,但是可以利用傅里葉變換展開為不可數(shù)的正弦波的疊加,其表達(dá)式可以通過f0簡單得到。

?f(ξ)=?f(x) e?2πixξdx,

我們?nèi)粘S龅降那僖?、震?dòng)等都可以分解為正弦波的疊加,電路中的周期電壓信號(hào)等信號(hào)都可以分解為正弦波的疊加。那么問題來了,為什么我們要將信號(hào)分解為正弦波的疊加呢?這里面包含兩個(gè)問題,為什么要分解?為什么是正弦波(或余弦波),可不可以是其他的波?另一個(gè)問題是對(duì)通信的同學(xué)的,我們學(xué)過多個(gè)變換那么這些變換之間有哪些關(guān)系? 在下面的篇章中,我將回答這三個(gè)問題。

fourier_series.svg

為什么要分解為正弦波的疊加

這個(gè)問題可以追溯到傅里葉變換的創(chuàng)始人傅里葉解熱傳導(dǎo)方程的時(shí)候,因?yàn)闊醾鲗?dǎo)方程要求讀者對(duì)熱力學(xué)有一定了解,這里我以簡諧振子系統(tǒng)為例來說明這個(gè)問題。沒有阻尼的簡諧振子系統(tǒng)可以用下面這個(gè)微分方程來描述

d2xdt2+2ω0dxdt+ω20x=F(t).

x,t,ω0,F分別代表位移、時(shí)間、系統(tǒng)固有頻率和外界驅(qū)動(dòng)力。當(dāng)沒有外界驅(qū)動(dòng)力F時(shí),這個(gè)系統(tǒng)有通解

x(t)=Asin(ω0t+?)

現(xiàn)在我們考慮存在外界驅(qū)動(dòng)力F的場景,熟悉常微分方程理論的可以知道此時(shí)的通解是上述其次方程的通解(F恒為0)加上一個(gè)特解,所謂特解就是某個(gè)滿足上述非齊次方程(F不恒為0)的任意一個(gè)接!那為什么能做這種分解呢?原因在于這是一個(gè)線性系統(tǒng),或者說這個(gè)方程是一個(gè)線性方程,因此遵循疊加原理,可以簡單的證明這個(gè)一般性結(jié)論。假設(shè)線性系統(tǒng)可以由線性微分方程來描述

?Lx(t)=F(t)

?L是線性算子,你可以簡單地理解為諧振子方程中的左邊操作。如果C(t),x0(t)分別是其次方程通解和非齊次方程特解,即他們滿足

?LC(t)=0,?Lx0(t)=F(t).

那么將這兩個(gè)式子相加,就可以得到

?L(x0(t)+C(t))=F(t)

因此,只剩下一個(gè)問題,對(duì)于給定的驅(qū)動(dòng)力F(t),怎么找特解的問題了。也許你還記得在高數(shù)的書上,對(duì)F(t)為三角函數(shù)和指數(shù)函數(shù)時(shí),可以有和F(t)形式相同的特解。例如F(t)=f0sin(wt)時(shí),可以假定非齊次方程也有這種形式的特解Bsin(wt),代入原方程,求出待定常數(shù)可得特解A(w?w0)2sin(wt)。指數(shù)形式的驅(qū)動(dòng)力也類似,那么對(duì)于其他形式的驅(qū)動(dòng)力,怎么求特解呢?很簡單,利用線性疊加原理,我如果求出很多個(gè)F為正弦驅(qū)動(dòng)力sin(wnt)下的特解xn(t),并且如果F可以表達(dá)為這些正弦波的疊加,那么特解不就可以用這些特解的疊加得到了么?用數(shù)學(xué)語言表述就是

?Lxn(t)=sin(wnt),n=0,1...?LnAnxn(t)=nAnsin(wnt).

上面第二個(gè)式子右邊如果等于F(t),那么左邊的nAnxn(t)就是原齊次方程的特解。簡單地說,就是將驅(qū)動(dòng)力做傅里葉變換(如果是周期驅(qū)動(dòng)力則展開為傅里葉級(jí)數(shù)),求出每個(gè)基驅(qū)動(dòng)力的特解,然后疊加得到特解。當(dāng)然實(shí)際求解不用那么繞,以簡諧振動(dòng)方程為例,直接對(duì)方程左右兩邊做傅里葉變換即得

w2?X(w)?2wω0?X(w)+ω20?X(w)=?F(w)

上式帶尖頭的函數(shù)代表時(shí)域函數(shù)的傅里葉變換,這是一個(gè)代數(shù)方程,容易求得

?X(w)=?F(w)(w?ω0)2

通過上述描述,我們可以看到,將一個(gè)函數(shù)做傅里葉變換或者展開為傅里葉級(jí)數(shù),可以幫助我們求解線性微分方程,或者從實(shí)際意義來說,可以幫助我們分析一個(gè)線性系統(tǒng)對(duì)外界做出如何響應(yīng)!之所以能這樣展開,是因?yàn)槲覀兎治龅氖蔷€性系統(tǒng),如果是非線性系統(tǒng)就不能這樣操作了。至于為什么是三角函數(shù),我在下面將會(huì)回答,接下來我們先來看看更多的例子。

傅里葉變換與信號(hào)系統(tǒng)

這里,我們對(duì)通信相關(guān)的領(lǐng)域再舉一個(gè)例子,來說明展開為三角函數(shù)(或者復(fù)指數(shù)函數(shù))的重要性。這種分析,我們稱之為傅里葉分析,或者叫頻譜分析。

一個(gè)信號(hào),通常用一個(gè)時(shí)間的函數(shù)x(t)來表示,這樣簡單直觀,因?yàn)樗暮瘮?shù)圖像可以看做信號(hào)的波形,比如聲波和水波等等。很多時(shí)候,對(duì)信號(hào)的處理是很特殊的,比如說線性電路會(huì)將輸入的正弦信號(hào)處理后,輸出仍然是正弦信號(hào),只是幅度和相位有一個(gè)變化。這是因?yàn)榫€性電路都可以用常系數(shù)線性微分方程來描述,輸入信號(hào)可以看做外界驅(qū)動(dòng)力,輸出可以看做系統(tǒng)地響應(yīng),這和上面的諧振子方程類似。因此,如果我們將信號(hào)全部分解成正弦信號(hào)的線性組合(傅里葉變換)x(t)=ΣωX(ω)eiωt,那么就可以用一個(gè)傳遞函數(shù)H(w)=Y(w)/X(w)來描述這個(gè)線性系統(tǒng)。倘若這個(gè)信號(hào)很特殊,例如e2tsin(t),傅里葉變換在數(shù)學(xué)上不存在,這個(gè)時(shí)候就引入拉普拉斯變換來解決這個(gè)問題x(t)=ΣsX(s)est。這樣一個(gè)線性系統(tǒng)都可以用一個(gè)傳遞函數(shù)H(s)=Y(s)/X(s)來表示。所以,從這里可以看到將信號(hào)分解為正弦函數(shù)(傅里葉變換)或者 復(fù)指數(shù)函數(shù)(拉普拉斯變換)對(duì)分析線性系統(tǒng)也是至關(guān)重要的。

傅里葉變換與量子力學(xué)

量子力學(xué)的波函數(shù)可以用多種不同的表象來描述,例如坐標(biāo)表象、動(dòng)量表象、能量表象等,不同表象之間的變換實(shí)際上是希爾伯特空間的一個(gè)幺正變換,其中坐標(biāo)表象和動(dòng)量表象之間的變換就是傅里葉變換。

Φ(p)=12π?Ψ(x)e?i?pxdx,Ψ(x)=12π?Φ(p)ei?pxdp.

傅里葉變換、拉普拉斯、Z變換、離散傅里葉變換的關(guān)系

信號(hào)處理中經(jīng)常要對(duì)信號(hào)做各種變換,其中傅里葉變換、拉普拉斯、Z變換、離散傅里葉變換是最基礎(chǔ)的幾個(gè)變換。他們都是為了對(duì)信號(hào)做頻譜分析而采用的變換,只不過被變換的信號(hào)會(huì)有一些差異。

如果只關(guān)心信號(hào)本身,不關(guān)心系統(tǒng),這幾個(gè)變換的關(guān)系可以通過下面這樣一個(gè)過程聯(lián)系起來。

從模擬信號(hào)x(t)開始,如果模型信號(hào)能量是有限的,那么我們可以對(duì)它做傅里葉變換,把它用頻域表達(dá)為X(w)。如果信號(hào)的能量是無限的,那么傅里葉變換將不會(huì)收斂,這種時(shí)候可以對(duì)它做拉普拉斯變換X(s)。如果我們將拉普拉斯的s=σ+jw域畫出來,他是一個(gè)復(fù)平面,拉普拉斯變換X(s)是這個(gè)復(fù)平面上的一個(gè)復(fù)變函數(shù)。而這個(gè)函數(shù)沿虛軸jw的值X(jw)就是傅里葉變換。

LaplaceFourier

拉普拉斯變換和傅里葉變換廣泛應(yīng)用在模擬電路分析當(dāng)中,下圖就是對(duì)模擬電路中基本元件的s域建模示意圖,當(dāng)s=jw時(shí),就是傅里葉變換了。

S-Domain_circuit_equivalents

需要明確一個(gè)觀點(diǎn),不管使用時(shí)域還是頻域(或s域)來表示一個(gè)信號(hào),他們表示的都是同一個(gè)信號(hào)!也就是說,上面的時(shí)域表達(dá)、頻域表達(dá)和s域表達(dá)都表示的是同一個(gè)模擬信號(hào)。關(guān)于這一點(diǎn),你可以從線性空間的角度理解。同一個(gè)信號(hào),如果采用不同的坐標(biāo)框架(或者說基向量),那么他們的坐標(biāo)就不同。例如,采用{δ(t?τ)|τR}作為坐標(biāo),那么信號(hào)就可以表示為x(t),而采用{eiwt|wR}則表示為傅里葉變換的形式X(w)。兩個(gè)不同坐標(biāo)框架下,同一個(gè)向量的坐標(biāo)可以通過一個(gè)線性變換聯(lián)系起來,如果是有限維的空間,則可以表示為一個(gè)矩陣,在這里是無限維,這個(gè)線性變換就是傅里葉變換。

到現(xiàn)在,對(duì)信號(hào)的形式還沒有多少假定,如果信號(hào)是帶寬受限信號(hào),也就是說X(jw)只在一個(gè)小范圍內(nèi)(如?BwB)不為0。之所以要做這個(gè)假定以及這個(gè)假定的合理性是根據(jù)實(shí)際需要而定的。在一個(gè)通信系統(tǒng)或者信號(hào)處理系統(tǒng)中,無限帶寬的信號(hào)是無法處理的,而且一般接受信號(hào)的期間都會(huì)有一定的帶寬,所以這是對(duì)實(shí)際中的信號(hào)的一種理想假設(shè)?,F(xiàn)代的信號(hào)處理系統(tǒng)多是數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng),即使是模擬系統(tǒng),現(xiàn)在也多將復(fù)雜的處理放到數(shù)字信號(hào)處理子系統(tǒng)端進(jìn)行處理,這兩個(gè)系統(tǒng)之間通過 AD、DA 連接起來。根據(jù)采樣定理,只要采樣的頻率足夠高(大于兩倍帶寬),就可以無失真地將信號(hào)還原出來。那么采樣對(duì)信號(hào)的影響是什么呢?從s平面來看,時(shí)域的采樣將X(s)沿虛軸方向作周期延拓!這個(gè)性質(zhì)從數(shù)學(xué)上可以很容易驗(yàn)證。下圖顯示的是就是采樣對(duì)信號(hào)頻譜的影響,只畫出虛軸上的圖像。這個(gè)性質(zhì)也很好的解釋了為什么要兩倍的采樣頻率,這樣才能使得周期延拓后頻譜不會(huì)重疊到一起。設(shè)fs=ws/2π是采樣頻率,則采樣后信號(hào)在s域可以表達(dá)為

Xsampling(s)=X(s)n=?ens/fs

sampling

對(duì)于采樣后的信號(hào),可以利用指數(shù)變換將s域的帶狀區(qū)域變換到單位圓內(nèi)。這就是z變換,它可以看做拉普拉斯變換的一種特殊形式,即做了一個(gè)代換z=e?s/fs,fs是采樣頻率。這個(gè)變換將信號(hào)從s域變換到z域。請(qǐng)注意,s域和z域表示的是同一個(gè)信號(hào),即采樣完了之后的信號(hào),只有采樣才會(huì)改變信號(hào)本身!從復(fù)平面上來看,這個(gè)變換將與σ軸平行的條帶變換到z平面的一個(gè)單葉分支2kπθ2(k+1)π,并且將虛軸映射到單位圓。z=e?jw/fs時(shí)也稱作離散時(shí)間傅里葉變換(DTFT)。你會(huì)看到前面采樣導(dǎo)致的周期延拓產(chǎn)生的條帶重疊在一起了,因?yàn)榫哂兄芷谛?,所以z域不同的分支的函數(shù)值X(z)是相同的。換句話說,如果沒有采樣,直接進(jìn)行z變換,將會(huì)得到一個(gè)多值的復(fù)變函數(shù)!所以一般只對(duì)采樣完了后的信號(hào)做z變換!

X(z)=Xsampling(z=e?s/fs)=X(s=fslnz)n=?zn

這里講了時(shí)域的采樣,時(shí)域采樣后,信號(hào)只有?fs/2fs/2間的頻譜,即最高頻率只有采樣頻率一半,但是要記錄這樣一個(gè)信號(hào),仍然需要無限大的存儲(chǔ)空間,可以進(jìn)一步對(duì)頻域進(jìn)行采樣。如果時(shí)間有限(實(shí)際上這與頻率受限互相矛盾,但大多數(shù)信號(hào)近似成立)的信號(hào),那么通過頻域采樣(時(shí)域做周期擴(kuò)展)可以不失真地從采樣的信號(hào)中恢復(fù)原始信號(hào)。并且信號(hào)長度是有限的,這就是離散傅里葉變換(DFT),它有著名的快速算法快速傅里葉變換(FFT)。為什么DFT這么重要呢,因?yàn)橛?jì)算機(jī)要有效地對(duì)一般的信號(hào)做傅里葉變換,都是用DFT來實(shí)現(xiàn)的,除非信號(hào)具有簡單的解析表達(dá)式!利用上述關(guān)系,可以推導(dǎo)出DFT在第k個(gè)頻點(diǎn)的值為

X(k)=X(z=e?j2πNk)=X(s=?j2πNkfs)n=?e?j2πNnk=X(s=?j2πNkfs)=?x(t)e?j2πNkfstdt=nxne?j2πNnk

上述推導(dǎo)利用到兩個(gè)基本公式

n=?e?j2πNnk=1?x(t)e?j2πNkfstdt=nxne?j2πNnk

總結(jié)起來說,就是對(duì)于一個(gè)線性系統(tǒng),輸入輸出是線性關(guān)系的,不論是線性電路還是光路,只要可以用一個(gè)線性方程或線性微分方程(如拉普拉斯方程、泊松方程等)來描述的系統(tǒng),都可以通過傅里葉分析從頻域來分析這個(gè)系統(tǒng)的特性,比單純從時(shí)域分析要強(qiáng)大得多!兩個(gè)著名的應(yīng)用例子就是線性電路和傅里葉光學(xué)(信息光學(xué))。甚至非線性系統(tǒng),也在很多情況里面使用線性系統(tǒng)的東西!所以傅里葉變換才這么重要!你看最早傅里葉最早也是為了求解熱傳導(dǎo)方程(那里其實(shí)也可以看做一個(gè)線性系統(tǒng))!

傅里葉變換的思想還在不同領(lǐng)域有很多演變,比如在信號(hào)處理中的小波變換,它也是采用一組基函數(shù)來表達(dá)信號(hào),只不過克服了傅里葉變換不能同時(shí)做時(shí)頻分析的問題。

傅里葉變換特殊的原因解釋

最后,我從純數(shù)學(xué)的角度說一下傅里葉變化到底是什么。還記得線性代數(shù)中的代數(shù)方程Ax=b嗎?如果A是對(duì)稱方陣,可以找到矩陣A的所有互相正交的特征向量{v_i,i=1..n}和特征值λi,i=1..n,然后將向量x和b表示成特征向量的組合x=Σixivi,b=Σibivi。由于特征向量的正交關(guān)系,矩陣的代數(shù)方程可以化為n個(gè)標(biāo)量代數(shù)方程λixi=bi,是不是很神奇!!你會(huì)問這跟傅里葉變換有毛關(guān)系?。縿e急,再看非齊次線性常微分方程y+ay=z(x),可以驗(yàn)證指數(shù)函數(shù)y=esx是他的特征函數(shù),如果把方程改寫為算子表示Λy=z,那么有Λy=λy,這是不是和線性方程的特征向量特征值很像。把y 和 z都表示為指數(shù)函數(shù)的線性組合,那么經(jīng)過這種變換之后,常微分方程變?yōu)闃?biāo)量代數(shù)方程了!!而將y和z表示成指數(shù)函數(shù)的線性組合的過程就是傅里葉變換(或拉普拉斯變換)。在偏微分方程如波動(dòng)方程中也有類似結(jié)論!這是我在上數(shù)理方程課程的時(shí)候體會(huì)到的。歸納起來,就是說傅里葉變換就是線性空間中的一個(gè)特殊的正交變換!他之所以特殊是因?yàn)橹笖?shù)函數(shù)是常系數(shù)微分算子的特征函數(shù)!

其他微分算子的特征函數(shù)舉例

這里舉其他特征函數(shù)的例子是為了說明,傅里葉變換只是常系數(shù)微分算子的特征函數(shù),如果是變系數(shù)就不是了。所謂常系數(shù)微分算子就是具有這種形式的微分算子

?L=nk=0akdkxdtk,akR

對(duì)于變系數(shù)的微分算子,ak是自變量t的函數(shù),這種算子的特征函數(shù)并沒有一般性的結(jié)論。這里列舉幾個(gè)我遇到過多次的特征函數(shù)及變系數(shù)算子。

柱坐標(biāo)下的貝塞爾函數(shù)是下述微分算子的特征函數(shù)

?L=x2d2ydx2+xdydx+(x2?α2)

球坐標(biāo)下的勒讓德多項(xiàng)式

Pn(x)=12nn!dndxn[(x2?1)n].

它是下述微分算子的特征函數(shù),這是一個(gè)變系數(shù)的微分算子

?L=ddx[(1?x2)ddx]+n(n+1)

拉蓋爾多項(xiàng)式

Ln(x)=exn!dndxn(e?xxn)=1n!(ddx?1)nxn?L=xd2dx2+(1?x)ddx+

這樣的例子還有很多,這些函數(shù)實(shí)際上都是一個(gè)函數(shù)族,這些函數(shù)互相正交,這和實(shí)對(duì)稱陣的本征向量互相正交的性質(zhì)一樣,這里的線性算子也是其泛函空間上的對(duì)稱實(shí)軛米算子。這些函數(shù)族構(gòu)成一組完備正交基,可以表達(dá)對(duì)應(yīng)泛函空間中的任意函數(shù)。這和傅里葉變換的基函數(shù)——復(fù)指數(shù)函數(shù)一樣。

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