常见的离散时间傅里叶变换对表列出了正弦波的变换:
及其变换:
和余弦:
及其变换:
如果正弦或余弦是因果关系,结果会有何不同?也就是说,我想确定以下的傅里叶变换(正弦或余弦乘以单位步长):
或
那么关于上述信号的DTFT,是不是只有在时域实现乘法是在频域进行卷积的方法呢?还是我缺少傅里叶变换的更简单的经验法则或属性?
(这不是家庭作业,而是用于学习的,因此将资源与答案一起包括在内会很有帮助。)
常见的离散时间傅里叶变换对表列出了正弦波的变换:
及其变换:
和余弦:
及其变换:
如果正弦或余弦是因果关系,结果会有何不同?也就是说,我想确定以下的傅里叶变换(正弦或余弦乘以单位步长):
或
那么关于上述信号的DTFT,是不是只有在时域实现乘法是在频域进行卷积的方法呢?还是我缺少傅里叶变换的更简单的经验法则或属性?
(这不是家庭作业,而是用于学习的,因此将资源与答案一起包括在内会很有帮助。)
时域中的乘法是频域中的卷积。单位步长的频率响应具有 1/频率形状,而且非常混乱。
您将看到的是,整体频率响应不再是增量脉冲,而是线条变宽并且得到“裙子”。对于余弦,这些将比对于正弦更大且更“摆动”,因为阶跃函数直接穿过余弦的最大值。