离散傅里叶变换-PPT.ppt

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1、离散傅里叶变换傅里叶变换和Z变换是数字信号处理中常用的重要数学变换。对于有限长序列，还有一种更为重要的数学变换，即本章要讨论的离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform，DFT)。DFT之所以更为重要，是因为其实质是有限长序列傅里叶变换的有限点离散采样，从而实现了频域离散化，使数字信号处理可以在频域采用数值运算的方法进行，这样就大大增加了数字信号处理的灵活性。更重要的是，DFT有多种快速算法，统称为快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)，从而使信号的实时处理和设备的简化得以实现。因此，时域离散系统的研究与应用在许多方面取代了传统的连续时

2、间系统。所以说，DFT不仅在理论上有重要意义，而且在各种信号的处理中亦起着核心作用。本章主要讨论本章主要讨论DFT的定义、物理意义、基本性的定义、物理意义、基本性质以及频域采样和质以及频域采样和DFT的应用举例等内容。的应用举例等内容。3.1 离散傅里叶变换的定义及物理意义离散傅里叶变换的定义及物理意义3.1.1 DFT的定义的定义 设x(n)是一个长度为M的有限长序列，则定义x(n)的N点离散傅里叶变换为(3.1.1)X(k)的离散傅里叶逆变换(Inverse Discrete Fourier Transform,IDFT)为式中，N称为DFT变换区间长度，NM。通常称(3.1.1)式和(3

3、.1.2)式为离散傅里叶变换对。为了叙述简洁，常常用DFTx(n)N和IDFTX(k)N分别表示N点离散傅里叶变换和N点离散傅里叶逆变换。下面证明IDFTX(k)的唯一性。(3.1.2)把(3.1.1)式代入(3.1.2)式，有由于所以，在变换区间上满足下式：IDFTX(k)N=x(n)0nN-1由此可见，(3.1.2)式定义的离散傅里叶逆变换是唯一的。【例例3.1.1】x(n)=R4(n),求x(n)的4点和8点DFT。解解设变换区间N=4，则 设变换区间N=8，则 由此例可见，x(n)的离散傅里叶变换结果与变换区间长度N的取值有关。对DFT与Z变换和傅里叶变换的关系及DFT的物理意义进行讨

4、论后，上述问题就会得到解释。大家有疑问的，可以询问和交流大家有疑问的，可以询问和交流可以互相讨论下，但要小声点可以互相讨论下，但要小声点可以互相讨论下，但要小声点可以互相讨论下，但要小声点 3.1.2 DFT与傅里叶变换和与傅里叶变换和Z变换的关系变换的关系 设序列x(n)的长度为M，其Z变换和N(NM)点DFT分别为比较上面二式可得关系式(3.1.3)或(3.1.4)(3.1.3)式表明序列x(n)的N点DFT是x(n)的Z变换在单位圆上的N点等间隔采样。(3.1.4)式则说明X(k)为x(n)的傅里叶变换X(ej)在区间0,2上的N点等间隔采样。这就是DFT的物理意义。由此可见，DFT的变

5、换区间长度N不同，表示对X(ej)在区间0,2上的采样间隔和采样点数不同，所以DFT的变换结果不同。上例中，x(n)=R4(n)，DFT变换区间长度N分别取8、16时，X(ej)和X(k)的幅频特性曲线图如图3.1.1所示。由此容易得到x(n)=R4(n)的4点DFT为X(k)=DFTx(n)4=4(k)，这一特殊的结果在下面将得到进一步解释。图3.1.1 R4(n)的FT和DFT的幅度特性关系 3.1.3 DFT的隐含周期性的隐含周期性 前面定义的DFT变换对中，x(n)与X(k)均为有限长序列，但由于的周期性，使(3.1.1)和(3.1.2)式中的X(k)隐含周期性，且周期均为N。对任意整

6、数m，总有所以(3.1.1)式中，X(k)满足：实际上，任何周期为N的周期序列都可以看做长度为N的有限长序列x(n)的周期延拓序列，而x(n)则是 的一个周期，即上述关系如图3.1.2（a）和（b）所示。一般称周期序列中从n=0到N1的第一个周期为的主值区间，而主值区间上的序列称为的主值序列。因此x(n)与的上述关系可叙述为：是x(n)的周期延拓序列，x(n)是的主值序列。(3.1.5)(3.1.6)为了以后叙述简洁，当N大于等于序列x(n)的长度时，将(3.1.5)式用如下形式表示：(3.1.7)式中x(n)N表示x(n)以N为周期的周期延拓序列，(n)N表示模N对n求余，即如果n=MN+n

7、1 0n1N1,M为整数则(n)N=n1 例如，,则有所得结果符合图3.1.2(a)和(b)所示的周期延拓规律。图3.1.2 x(n)及其周期延拓序列应当说明，若x(n)实际长度为M，延拓周期为N，则当NM时，(3.1.5)式仍表示以N为周期的周期序列，但(3.1.6)和(3.1.7)式仅对NM时成立。图3.1.2(a)中x(n)实际长度M=6，当延拓周期N=4时，如图3.1.2(c)所示。如果x(n)的长度为M，且，NM，则可写出的离散傅里叶级数表示式(3.1.8)(3.1.9)式中即X(k)为的主值序列。将(3.1.8)和(3.1.9)式与DFT的定义(3.1.1)和(3.1.2)式相比较

8、可知，有限长序列x(n)的N点离散傅里叶变换X(k)正好是x(n)的周期延拓序列x(n)N的离散傅里叶级数系数的主值序列，即。后面要讨论的频域采样理论将会加深对这一关系的理解。我们知道，周期延拓序列频谱完全由其离散傅里叶级数系数确定，因此，X(k)实质上是x(n)的周期延拓序列x(n)N的频谱特性，这就是N点DFT的第二种物理解释（物理意义）。(3.1.10)现在解释DFTR4(n)4=4(k)。根据DFT第二种物理解释可知，DFTR4(n)4表示R4(n)以4为周期的周期延拓序列R4(n)4的频谱特性，因为R4(n)4是一个直流序列，只有直流成分（即零频率成分）。3.1.4 用用MATLAB

9、计算序列的计算序列的DFTMATLAB提供了用快速傅里叶变换算法FFT(算法见第4章介绍)计算DFT的函数fft，其调用格式如下:Xk=fft(xn,N)；调用参数xn为被变换的时域序列向量，N是DFT变换区间长度，当N大于xn的长度时，fft函数自动在xn后面补零。函数返回xn的N点DFT变换结果向量Xk。当N小于xn的长度时，fft函数计算xn的前面N个元素构成的N长序列的N点DFT，忽略xn后面的元素。Ifft函数计算IDFT，其调用格式与fft函数相同，可参考help文件。【例例3.1.2】设x(n)=R4(n)，X(ej)=FTx(n)。分别计算X(ej)在频率区间0，2上的16点和

10、32点等间隔采样，并绘制X(ej)采样的幅频特性图和相频特性图。解解 由DFT与傅里叶变换的关系知道，X(ej)在频率区间0，2上的16点和32点等间隔采样，分别是x(n)的16点和32点DFT。调用fft函数求解本例的程序ep312.m如下:%例3.1.2程序ep312.m%DFT的MATLB计算xn=1 1 1 1;%输入时域序列向量xn=R4(n)Xk16=fft(xn,16);%计算xn的16点DFTXk32=fft(xn,32);%计算xn的32点DFT%以下为绘图部分（省略，程序集中有）程序运行结果如图3.1.3所示。图3.1.3 程序ep312.m 运行结果 3.2 离散傅里叶变

11、换的基本性质离散傅里叶变换的基本性质3.2.1 线性性质线性性质如果x1(n)和x2(n)是两个有限长序列，长度分别为N1和N2，且y(n)=ax1(n)+bx2(n)式中，a、b为常数，取N=maxN1,N2,则y(n)的N点DFT为Y(k)=DFTy(n)N=aX1(k)+bX2(k)0kN1 (3.2.1)其中X1(k)和X2(k)分别为x1(n)和x2(n)的N点DFT。3.2.2 循环移位性质循环移位性质1序列的循环移位序列的循环移位 设x(n)为有限长序列，长度为M，MN，则x(n)的循环移位定义为y(n)=x(n+m)NRN(n)(3.2.2)(3.2.2)式表明，将x(n)以N

12、为周期进行周期延拓得到，再将左移m得到，最后取的主值序列则得到有限长序列x(n)的循环移位序列y(n)。M=6,N=8,m=2时，x(n)及其循环移位过程如图3.2.1所示。显然，y(n)是长度为N的有限长序列。观察图3.2.1可见，循环移位的实质是将x(n)左移m位，而移出主值区(0nN-1)的序列值又依次从右侧进入主值区。“循环移位”就是由此得名的。由循环移位的定义可知，对同一序列x(n)和相同的位移m，当延拓周期N不同时，y(n)=x(n+m)NRn(n)则不同。请读者画出N=M=6，m=2时，x(n)的循环移位序列y(n)波形图。图3.2.1 x(n)及其循环移位过程2 时域循环移位定

13、理时域循环移位定理 设x(n)是长度为M(MN)的有限长序列，y(n)为x(n)的循环移位，即则(3.2.3)其中证明证明令n+m=n，则有由于上式中求和项以N为周期，因此对其在任一周期上的求和结果相同。将上式的求和区间改在主值区，则得3 频域循环移位定理频域循环移位定理如果X(k)=DFTx(n)N 0kN-1 Y(k)=X(k+l)NRN(k)则(3.2.4)(3.2.4)式的证明方法与时域循环移位定理类似，直接对Y(k)=X(k+l)NRN(k)进行IDFT即得证。3.2.3 循环卷积定理循环卷积定理 时域循环卷积定理是DFT中最重要的定理，具有很强的实用性。已知系统输入和系统的单位脉冲

14、响应，计算系统的输出，以及FIR滤波器用FFT实现等，都是基于该定理的。下面首先介绍循环卷积的概念和计算循环卷积的方法，然后介绍循环卷积定理。1 两个有限长序列的循环卷积两个有限长序列的循环卷积设序列h(n)和x(n)的长度分别为N和M。h(n)与x(n)的L点循环卷积定义为（3.2.5）式中，L称为循环卷积区间长度，LmaxN，M。上式显然与第1章介绍的线性卷积不同，为了区别线性卷积，用 表示循环卷积，用表示L点循环卷积，即yc(n)=h(n)x(n)。观察(3.2.5)式，x(nm)L是以L为周期的周期信号，n和m的变化区间均是0,L-1，因此直接计算该式比较麻烦。计算机中采用矩阵相乘或快

15、速傅里叶变换(FFT)的方法计算循环卷积。下面介绍用矩阵计算循环卷积的公式。当n=0,1,2,L1时，由x(n)形成的序列为:x(0),x(1),x(L1)。令n=0,m=0,1,L1，由式（3.2.5）中x(n-m)L形成x(n)的循环倒相序列为与序列x(n)进行对比，相当于将第一个序列值x(0)不动，将后面的序列反转180再放在 x(0)的后面。这样形成的序列称为x(n)的循环倒相序列。令n=1,m=0,1,L-1，由式（3.2.5）中x(n-m)L形成的序列为观察上式等号右端序列，它相当于x(n)的循环倒相序列向右循环移一位，即向右移1位，移出区间0,L1的序列值再从左边移进。再令n=2

16、,m=0,1,L-1，此时得到的序列又是上面的序列向右循环移1位。依次类推，当n和m均从0变化到L-1时，得到一个关于x(nm)L的矩阵如下：（3.2.6）上面矩阵称为x(n)的L点“循环卷积矩阵”，其特点是:（1）第1行是序列x(0),x(1),x(L1)的循环倒相序列。注意，如果注意，如果x(n)的长度的长度ML，则需要在，则需要在x(n)末末尾补尾补LM个零后，再形成第一行的循环倒相序列。个零后，再形成第一行的循环倒相序列。（2）第1行以后的各行均是前一行向右循环移1位形成的。（3）矩阵的各主对角线上的序列值均相等。有了上面介绍的循环卷积矩阵，就可以写出式(3.2.5)的矩阵形式如下:（

17、3.2.7）按照上式，可以在计算机上用矩阵相乘的方法计算两个序列的循环卷积，这里关键是先形成循环卷积矩阵。上式中如果如果h(n)的长度的长度NL，则需要在，则需要在h(n)末尾补末尾补L-N个零。个零。【例例3.2.1】计算下面给出的两个长度为4的序列h(n)与x(n)的4点和8点循环卷积。解解 按照式（3.2.21）写出h(n)与x(n)的4点循环卷积矩阵形式为h(n)与x(n)的8点循环卷积矩阵形式为h(n)和x(n)及其4点和8点循环卷积结果分别如图3.2.2(a)、(b)、(c)和(d)所示。请读者计算验证本例的8点循环卷积结果等于h(n)与x(n)的线性卷积结果。后面将证明，当循环卷

18、积区间长度L大于等于y(n)=h(n)*x(n)的长度时，循环卷积结果就等于线性卷积。图3.2.2 序列及其循环卷积波形2.环卷积定理环卷积定理 有限长序列x1(n)和x2(n)的长度分别为N1和N2，N=maxN1,N2，x1(n)和x2(n)的N点循环卷积为则x(n)的N点DFT为其中N（3.2.9）（3.2.8）证明证明 直接对(3.2.8)式两边进行DFT，则有令n-m=n，则有因为上式中是以N为周期的，所以对其在任一个周期上求和的结果不变。因此由于，因此即循环卷积亦满足交换律。作为习题请读者证明以下频域循环卷积定理:如果x(n)=x1(n)x2(n)，则(3.2.10a)N 或(3.

19、2.10b)式中相对频域循环卷积定理，称(3.2.9)式为时域循环卷积定理。N 3.2.4 复共轭序列的复共轭序列的DFT 设x*(n)是x(n)的复共轭序列，长度为N，X(k)=DFTx(n)N，则且X(N)=X(0)。证明证明 根据DFT的唯一性，只要证明(3.2.11)式右边等于左边即可。(3.2.11)又由X(k)的隐含周期性，有X(N)=X(0)用同样的方法可以证明(3.2.12)3.2.5 DFT的共轭对称性的共轭对称性1 有限长共轭对称序列和共轭反对称序列有限长共轭对称序列和共轭反对称序列为了区别于傅里叶变换中所定义的共轭对称（或共轭反对称）序列，下面用xep(n)和xop(n)

20、分别表示有限长共轭对称序列和共轭反对称序列，则二者满足如下关系式：(3.2.13a)(3.2.13b)当N为偶数时，将上式中的n换成N/2n，可得到：上式更清楚地说明了有限长序列共轭对称序列是关于n=N/2点对称。容易证明，如同任何实函数都可以分解成偶对称分量和奇对称分量一样，任何有限长序列x(n)都可以表示成其共轭对称分量和共轭反对称分量之和，即(3.2.14)将上式中的n换成N-n，并取复共轭，再将(3.2.13a)式和(3.2.13b)式代入，得到：(3.2.15)(3.2.14)式分别加减(3.2.15)式，可得(3.2.16a)(3.2.16b)2 DFT的共轭对称性的共轭对称性 (

21、1)如果将x(n)表示为x(n)=xr(n)+jxi(n)(3.2.17)其中那么，由(3.2.11)式和(3.2.16a)式可得(3.2.18)由(3.2.11)式和(3.2.16b)式可得 (3.2.19)由DFT的线性性质即可得 (3.2.20)其中，Xop(k)=DFTxr(n)是X(k)的共轭对称分量，Xop(k)=DFTjxi(n)是X(k)的共轭反对称分量。(2)如果将x(n)表示为(3.2.21)其中，是x(n)的共轭对称分量，是x(n)的共轭反对称分量,那么，由(3.2.12)式可得因此 (3.2.22)其中 综上所述，可总结出综上所述，可总结出DFT的共轭对称性质：如果序的

22、共轭对称性质：如果序列列x(n)的的DFT为为X(k)，则，则x(n)的实部和虚部（包括的实部和虚部（包括j）的）的DFT分别为分别为X(k)的共轭对称分量和共轭反对称分量；而的共轭对称分量和共轭反对称分量；而x(n)的共轭对称分量和共轭反对称分量的的共轭对称分量和共轭反对称分量的DFT分别为分别为X(k)的实部和虚部乘以的实部和虚部乘以j。另外，请读者根据上述共轭对称性证明有限长实序列DFT的共轭对称性（见本章习题题7）。设x(n)是长度为N的实序列，且X(k)=DFTx(n)N，则X(k)满足如下对称性：(1)X(k)共轭对称，即X(k)=X*(N-k)k=0,1,N-1 (3.2.23)

23、(2)如果x(n)是偶对称序列，即x(n)=x(N-n)，则X(k)实偶对称，即X(k)=X(N-k)(3.2.24)(3)如果是奇对称序列，即x(n)=-x(N-n)，则X(k)纯虚奇对称，即X(k)=-X(N-k)(3.2.25)实际中经常需要对实序列进行DFT，利用上述对称性质，可减少DFT的运算量，提高运算效率。例如，计算实序列的N点DFT时，当N=偶数时，只需计算X(k)的前面N/2+1点，而N=奇数时，只需计算X(k)的前面(N+1)/2点，其他点按照(3.2.23)式即可求得。例如，X(N-1)=X*(1),X(N-2)=X*(2),这样可以减少近一半运算量。【例例3.2.2】利

24、用DFT的共轭对称性，设计一种高效算法，通过计算一个N点DFT，就可以计算出两个实序列x1(n)和x2(n)的N点DFT。解解构造新序列x(n)=x1(n)+jx2(n)，对x(n)进行DFT，得到：由(3.2.17)、(3.2.18)和(3.2.19)式得到：所以，由X(k)可以求得两个实序列x1(n)和x2(n)的N点DFT：3.3 频频 率率 域域 采采 样样 时域采样定理告诉我们，在一定条件下，可以由时域离散采样信号恢复原来的连续信号。那么能不能也由频域离散采样恢复原来的信号（或原连续频率函数）？其条件是什么？内插公式又是什么形式？本节就上述问题进行讨论。设任意序列x(n)的Z变换为且

25、X(z)的收敛域包含单位圆(即x(n)存在傅里叶变换)。在单位圆上对X(z)等间隔采样N点,得到：显然，(3.3.1)式表示在区间0,2上对x(n)的傅里叶变换X(ej)的N点等间隔采样。将X(k)看做长度为N的有限长序列xN(n)的DFT，即下面推导序列xN(n)与原序列x(n)之间的关系，并导出频域采样定理。(3.3.1)由DFT与DFS的关系可知，X(k)是xN(n)以N为周期的周期延拓序列的离散傅里叶级数系数的主值序列，即将(3.3.1)式代入上式得式中-=-=-=-=-=mNknmkNNkmknNkmNWNmxWWmxNnx10)(101)()(1)(因此所以(3.3.3)(3.3.

26、2)式(3.3.3)说明，X(z)在单位圆上的N点等间隔采样X(k)的N点IDFT是原序列x(n)以N为周期的周期延拓序列的主值序列。综上所述，可以总结出频域采样定理：如果序列x(n)的长度为M，则只有当频域采样点数NM时，才有xN(n)=IDFTX(k)=x(n)即可由频域采样X(k)恢复原序列x(n)，否则产生时域混叠现象。满足频域采样定理时，频域采样序列X(k)的N点IDFT是原序列x(n)，所以必然可以由X(k)恢复X(z)和X(ej)。下面推导用频域采样X(k)表示X(z)和X(ej)的内插公式和内插函数。设序列x(n)长度为M，在频域0,2上等间隔采样N点，NM，则有因为满足频域采

27、样定理，所以式中将上式代入X(z)的表示式中，得到:(3.3.4a)式中，因此 (3.3.4b)令(3.3.5)则(3.3.6)式(3.3.6)称为用X(k)表示X(z)的内插公式，k(z)称为内插函数。将z=ej代入(3.3.4a)式，并进行化简，可得 (3.3.7)(3.3.8)在数字滤波器的结构与设计中，我们将会看到，频域采样理论及有关公式可提供一种有用的滤波器结构和滤波器设计途径，(3.3.7)式有助于分析FIR滤波器频率采样设计法的逼近性能。【例例3.3.1】长度为26的三角形序列x(n)如图3.3.1(a)所示。编写MATLAB程序验证频域采样理论。解解 解题思想：先计算x(n)的

28、32点DFT，得到其频谱函数X(ej)在频率区间0,2 上等间隔32点采样X32(k)，再对X32(k)隔点抽取，得到X(ej)在频率区间0,2上等间隔16点采样X16(k)。最后分别对X16(k)和X32(k)求IDFT,得到：绘制x16(n)和x32(n)波形图验证频域采样理论。MATLAB求解程序ep331.m如下：%数字信号处理(第三版）第3章例3.3.1程序ep331.%频域采样理论验证M=26;N=32;n=0:M;xa=0:M/2;xb=ceil(M/2)-1:-1:0;xn=xa,xb;%产生M长三角波序列x(n)Xk=fft(xn,512);%512点FFTx(n)X32k=

29、fft(xn,32);%32点FFTx(n)x32n=ifft(X32k);%32点IFFTX32(k)得到x32(n)X16k=X32k(1:2:N);%隔点抽取X32k得到X16(k)x16n=ifft(X16k,N/2);%16点IFFTX16(k)得到x16(n)以下绘图部分省略。程序运行结果如图3.3.1所示。图3.3.1(a)和(b)分别为X(ej)和x(n)的波形；图3.3.1(c)和(d)分别为X(ej)的16点采样|X16(k)|和x16(n)=IDFTX16(k)16波形图；图3.3.1(e)和(f)分别为X(ej)的32点采样|X32(k)|和x32(n)=IDFTX32

30、(k)32波形图；由于实序列的DFT满足共轭对称性，因此频域图仅画出0，上的幅频特性波形。本例中x(n)的长度M=26。从图中可以看出，当采样点数N=16M时，无时域混叠失真，x32(n)=IDFTX32(k)=x(n)。图3.3.1 频域采样定理验证3.4 DFT的应用举例的应用举例3.4.1 用用DFT计算线性卷积计算线性卷积用DFT计算循环卷积很简单。设h(n)和x(n)的长度分别为N和M,其L点循环卷积为且L 则由DFT的时域循环卷积定理有由此可见，循环卷积既可以在时域直接计算，也可以按照图3.4.1所示的计算框图在频域计算。由于DFT有快速算法，当L很大时，在频域计算循环卷积的速度快

31、得多，因而常用DFT(FFT)计算循环卷积。图3.4.1 用DFT计算循环卷积的原理框图在实际应用中，为了分析时域离散线性时不变系统或者对序列进行滤波处理等，需要计算两个序列的线性卷积。与计算循环卷积一样，为了提高运算速度，也希望用DFT(FFT)计算线性卷积。而DFT只能直接用来计算循环卷积，因此，下面先导出线性卷积和循环卷积之间的关系以及循环卷积与线性卷积相等的条件，最后得出用图3.4.1线性卷积的条件。假设h(n)和x(n)都是有限长序列，长度分别是N和M。它们的线性卷积和循环卷积分别表示如下：其中所以(3.4.1)(3.4.2)L 对照(3.4.1)式可以看出，上式中即 (3.4.3)

32、(3.4.3)式说明，yc(n)等于yl(n)以L为周期的周期延拓序列的主值序列。我们知道，yl(n)长度为NM1，因此只有当循环卷积长度LNM1时，yl(n)以L为周期进行周期延拓时才无时域混叠现象。此时取其主值序列显然满足yc(n)=yl(n)。由此证明了循环卷积等于线性卷积的条件是LNM1。图3.4.2中画出了h(n)、x(n)、h(n)*x(n)以及L分别取6、8、10时h(n)L x(n)的波形。由于h(n)长度N=4，x(n)长度M=5，NM1=8，因此只有L8时，h(n)L x(n)波形才与h(n)*x(n)相同。图3.4.2 线性卷积与循环卷积波形图综上所述，取LNM1，则可按

33、照如图3.4.1所示的计算框图用DFT(FFT)计算线性卷积。其中DFT和IDFT通常用快速算法(FFT)来实现，故常称其为快速卷积。实际上，经常遇到两个序列的长度相差很大的情况，例如MN。若仍选取LNM1，以L为循环卷积区间，并用上述快速卷积法计算线性卷积，则要求对短序列补很多零点，而且长序列必须全部输入后才能进行快速计算。因此要求存储容量大，运算时间长，并使处理延时很大，不能实现实时处理。况且在某些应用场合，序列长度不定或者认为是无限长，如电话系统中的语音信号和地震检测信号等。显然，在要求实时处理时，直接套用上述方法是不行的。解决这个问题的方法是将长序列分段计算，这种分段处理方法有重叠相加

34、法和重叠保留法两种。下面只介绍重叠相加法，重叠保留法作为本章习题题21，留给读者讨论。设序列h(n)长度为N，x(n)为无限长序列。将x(n)等长分段，每段长度取M，则（3.4.4a）于是，h(n)与x(n)的线性卷积可表示为（3.4.4b）式中(3.4.4b)式说明，计算h(n)与x(n)的线性卷积时，可先计算分段线性卷积yk(n)=h(n)*xk(n)，然后把分段卷积结果叠加起来即可，如图3.4.3所示。每一分段卷积yk(n)的长度为NM1，因此相邻分段卷积yk(n)与yk1(n)有N1个点重叠，必须把重叠部分的yk(n)与yk1(n)相加，才能得到正确的卷积序列y(n)。显然,可用图3.

35、4.1所示的快速卷积法计算分段卷积yk(n)，其中L=NM1。由图3.4.3可以看出，当第二个分段卷积y1(n)计算完后，叠加重叠点便可得输出序列y(n)的前2M个值；同样道理，分段卷积yi(n)计算完后，就可得到y(n)第i段的M个序列值。因此，这种方法不要求大的存储容量，且运算量和延时也大大减少，最大延时TDmax=2MTs+To，Ts是系统采样间隔，To是计算1个分段卷积所需时间，一般要求ToMTs。这样，就实现了边输入边计算边输出，如果计算机的运算速度快，可以实现实时处理。图3.4.3 用重叠相加法计算 线性卷积时域关系示意图 用DFT计算分段卷积yk(n)的方法如下：(1)i=0；L

36、=NM1；计算并保存H(k)=DFTh(n)L;(2)读入xk(n)=x(n)RM(nkM)，构造变换区间0，L1上的序列，实际中就是将xi(n)的M个值存放在长度为M的数组中,并计算(3)；(4)，n=0,1,2,L1；(5)计算：(6)i=i1，返回(2)。应当说明，一般x(n)是因果序列，假设初始条件y1(n)=0。MATLAB信号处理工具箱中提供了一个函数fftfilt，该函数用重叠相加法实现线性卷积的计算。调用格式为：y=fftfilt(h,x，M)。式中,h是系统单位脉冲响应向量；x是输入序列向量；y是系统的输出序列向量（h与x的卷积结果）；M是由用户选择的输入序列x的分段长度，缺

37、省M时，默认输入序列x的分段长度M=512。【例例3.4.1】假设h(n)=R5(n)，x(n)=cos(n/10)+cos(2n/5)u(n)，用重叠相加法计算y(n)=h(n)*x(n)，并画出h(n)、x(n)和y(n)的波形。解解 h(n)的长度为N=5,对x(n)进行分段，每段长度为M=10。计算h(n)和x(n)的线性卷积的MATLAB程序如下：%例3.4.1 重叠相加法的MATLAB实现程序：ep341.m Lx=41;N=5;M=10;%Lx为信号序列x(n)长度 hn=ones(1,N);hn1=hn zeros(1,Lx-N);%产生h(n)，其后补零是为了绘图好看 n=0

38、:L-1;xn=cos(pi*n/10)+cos(2*pi*n/5);%产生x(n)的Lx个样值 yn=fftfilt(hn,xn,M);%调用fftfilt用重叠相加法计算卷积%=%以下为绘图部分,省略 运行程序画出h(n)、x(n)和y(n)的波形如图3.4.4所示。请读者从理论上证明y(n)的稳态波形是单一频率的正弦波。运行绘图程序fig345.m可以得到用重叠相加法求解本例题的xk(n),yk(n)和y(n)=y0(n)+y1(n)+y2(n)+y3(n),如图3.4.5所示。图3.4.4 例3.4.1的求解程序运行结果图3.4.5 重叠相加法时域波形3.4.2 用用DFT对信号进行谱

39、分析对信号进行谱分析 1 用用DFT对连续信号进行谱分析对连续信号进行谱分析 工程实际中，经常遇到连续信号xa(t)，其频谱函数Xa(j)也是连续函数。为了利用DFT对xa(t)进行频谱分析，先对xa(t)进行时域采样，得到x(n)=xa(nT)，再对x(n)进行DFT，得到的X(k)则是x(n)的傅里叶变换X(ej)在频率区间0，2上的N点等间隔采样。这里x(n)和X(k)均为有限长序列。然而，由傅里叶变换理论知道，若信号持续时间有由傅里叶变换理论知道，若信号持续时间有限长，则其频谱无限宽；若信号的频谱有限宽，则其持限长，则其频谱无限宽；若信号的频谱有限宽，则其持续时间必然为无限长续时间必然

40、为无限长。所以严格地讲，持续时间有限的带限信号是不存在的。因此，按采样定理采样时，上述两种情况下的采样序列x(n)=xa(nT)均应为无限长，不满足DFT的变换条件。实际上对频谱很宽的信号，为防止时域采样后产生频谱混叠失真，可用预滤波器滤除幅度较小的高频成分，使连续信号的带宽小于折叠频率。对于持续时间很长的信号，采样点数太多,以致无法存储和计算，只好截取有限点进行DFT。由上述可见，用DFT对连续信号进行频谱分析必然是近似的，其近似程度与信号带宽、采样频率和截取长度有关。实际上从工程角度看，滤除幅度很小的高频成分和截去幅度很小的部分时间信号是允许的。因此，在下面分析中，假设在下面分析中，假设x

41、a(t)是是经过预滤波和截取处理的有限长带限信号。经过预滤波和截取处理的有限长带限信号。设连续信号xa(t)持续时间为Tp，最高频率为fc，如图3.4.6(a)所示。xa(t)的傅里叶变换为 对xa(t)以采样间隔T(2fc)-1(即fs=1/T2fc)采样得 x(n)=xa(nT)。设共采样N点，并对Xa(jf)作零阶近似(t=nT,dt=T)得 显然，Xa(jf)仍是 f 的连续周期函数，x(n)和X(jf)如图3.4.5(b)所示。对 X(jf)在区间0,Fs上等间隔采样N点，采样间隔为F，如图3.4.5(c)所示。参数Fs、Tp、N和F满足如下关系式：由于NT=Tp，所以(3.4.5)

42、(3.4.6)将f=kF和式(3.4.5)代入X(jf)中可得Xa(jf)的采样0kN-1令 则(3.4.8)(3.4.7)同理,由可以推出图3.4.6 用DFT分析连续信号谱的原理示意图 (3.4.7)式说明，可以通过对连续信号采样并进行DFT再乘以T，近似得到模拟信号频谱的周期延拓函数在第一个周期0,fs上的N点等间隔采样 ，如图3.4.6所示。对满足假设的持续时间有限的带限信号，在满足时域采样定理时，包含了模拟信号频谱的全部信息（k=0,1,2,N/2,表示正频率频谱采样;k=N/2+1，N/2+2，N1,表示负频率频谱采样）。所以，上述分析方法不丢失信息，即可由X(k)恢复Xa(j)或

43、xa(t)，但直接由分析结果X(k)看不到Xa(j)的全部频谱特性，而只能看到N个离散采样点的谱线，这就是所谓的栅栏效应。对实信号，其频谱函数具有共轭对称性，所以分析正频率频谱就足够了。不存在频谱混叠失真时，正频率0,Fs/2频谱采样为（3.4.12）值得注意，如果xa(t)持续时间无限长，上述分析中要进行截断处理，所以会产生所谓的截断效应，从而使谱分析产生误差。本节最后将讨论上述误差问题产生的原因及改进措施。下面举例说明截断效应。理想低通滤波器的单位冲激响应ha(t)及其频响函数Ha(f)如图3.4.7(a)、(b)所示（图3.4.7(a)中只画出ha(t)所截取的一段）。图中，现在用DFT

44、来分析ha(t)的频率响应特性。由于ha(t)的持续时间为无穷长，因此要截取一段Tp，假设Tp=8 s，采样间隔T=0.25 s(即采样频率Fs=4 Hz)，采用点数N=Tp/T=32；频域采样间隔F=1/Tp=0.125 Hz；由于ha(t)为实信号，因此仅取正频率0,fs/2频谱采样：其中 Ha(kF)如图3.4.7(c)中黑点所示。由图可见，低频部分近似理想低通频响特性，而高频误差较大，且整个频响都有波动。这些误差就是由于对ha(t)截断所产生的，所以通常称之为截断效应。为减少这种截断误差，可适当加长Tp，增加采样点数N或用窗函数处理后再进行DFT。有关窗函数的内容将在FIR数字滤波器设

45、计中详细叙述。图3.4.7 用DFT计算理想低通滤波器的频响曲线在对连续信号进行谱分析时，主要关心两个问题，这就是谱分析范围和频率分辨率。谱分析范围为0,Fs/2，直接受采样频率Fs的限制。为了不产生频率混叠失真，通常要求信号的最高频率fcFs/2。频率分辨率用频率采样间隔F描述，F表示谱分析中能够分辨的两个频谱分量的最小间隔。显然，F越小，谱分析就越接近Xa(jf)，所以F较小时，我们称频率分辨率较高。下面讨论用DFT对连续信号谱分析的参数选择原则。在已知信号的最高频率fc(即谱分析范围)时，为了避免频率混叠现象，要求采样速率Fs满足下式：(3.4.13)按照(3.4.11)式，谱分辨率F=

46、Fs/N，如果保持采样点数N不变，要提高频谱分辨率(减小F)，就必须降低采样频率，采样频率的降低会引起谱分析范围变窄和频谱混叠失真。如维持Fs不变，为提高频率分辨率可以增加采样点数N，因为，只有增加对信号的观察时间Tp，才能增加N。Tp和N可以按照下面两式进行选择：(3.4.14)(3.4.15)【例例 3.4.2】对实信号进行谱分析，要求谱分辨率F10 Hz，信号最高频率fc=2.5 kHz，试确定最小记录时间Tp min，最大的采样间隔Tmax，最少的采样点数Nmin。如果fc不变，要求谱分辨率提高1倍，最少的采样点数和最小的记录时间是多少？解解因此Tp min=0.1 s。因为要求Fs2

47、fc，所以为使用DFT的快速算法FFT，希望N符合2的整数幂，为此选用N=512点。为使频率分辨率提高1倍，即F=5 Hz，要求：用快速算法FFT计算时，选用N=1024点。上面分析了为提高谱分辨率，又保持谱分析范围不变，必须增长记录时间Tp，增加采样点数。应当注意，这种提高谱分辨率的条件是必须满足时域采样定理，甚至采样速率Fs取得更高。2 用用DFT对序列进行谱分析对序列进行谱分析 我们知道单位圆上的Z变换就是序列的傅里叶变换，即X(ej)是的连续周期函数。如果对序列x(n)进行N点DFT得到X(k)，则X(k)是在区间0,2上对X(ej)的N点等间隔采样，频谱分辨率就是采样间隔2/N。因此

48、序列的傅里叶变换可利用DFT(即FFT)来计算。对周期为N的周期序列，由(2.3.10)式知道，其频谱函数为其中由于以N为周期，因而X(ej)也是以2为周期的离散谱，每个周期有N条谱线，第k条谱线位于=(2/N)k处，代表的k次谐波分量。而且，谱线的相对大小与成正比。由此可见，周期序列的频谱结构可用其离散傅里叶级数系数表示。由DFT的隐含周期性知道，截取的主值序列，并进行N点DFT，得到：所以可用X(k)表示的频谱结构。(3.4.16)如果截取长度M等于的整数个周期，即M=mN，m为正整数，即 令n=niN;i=0,1,m1;n=0,1,N1，则（3.4.17）因为所以(3.4.18)由此可见

49、，XM(k)也能表示的频谱结构，只是在k=im时，表示的i次谐波谱线，其幅度扩大m倍。而其他k值时，XM(k)=0，当然，X(i)与XM(im)对应点频率是相等的 。所以，只要截取的整数个周期进行DFT，就可得到它的频谱结构，达到谱分析的目的。如果的周期预先不知道，可先截取M点进行DFT，即 再将截取长度扩大1倍，截取比较XM(k)和X2M(k)，如果二者的主谱差别满足分析误差要求，则以XM(k)或X2M(k)近似表示的频谱，否则，继续将截取长度加倍，直至前后两次分析所得主谱频率差别满足误差要求。设最后截取长度为iM，则XiM(k0)表示=2/(iM)k0点的谱线强度。在很多实际应用中，并非整

50、个单位圆上的频谱都很有意义。例如，对于窄带信号，往往只希望对信号所在的一段频带进行谱分析，这时便希望采样能密集地在这段频带内进行，而带外部分可完全不予考虑。另外，有时希望采样点不局限于单位圆上。例如，语音信号处理中，常常需要知道系统极点所对应的频率，如果极点位置离单位圆较远，则其单位圆上的频谱就很平滑，如图3.4.8(a)所示，这时很难从中识别出极点对应的频率。如果使采样点轨迹沿一条接近这些极点的弧线或圆周进行，则采样结果将会在极点对应的频率上出现明显的尖峰，如图3.4.8(b)所示。这样就能准确地测定出极点频率。对均匀分布在以原点为圆心的任何圆上的N点频率采样，可用DFT(FFT)计算，而沿