傅里叶变换与FFTPack

2021年11月 哈尔滨工程大学 船舶工程学院 @zoziha(zuo.zhihua@qq.com

前言

我对时间序列分析和自动控制原理十分感兴趣,学的有点浅薄了。
本来已经不使用简书了,但是写latex公式的博客只有知乎和简书,开源中国博客不行。
简书和开源中国更多的是博客性质,压力没那么大,知乎引流有点让人心理包袱大。
写一个博客,专注备份自己对傅里叶变换和快速傅里叶变换的理解,回头能重新温故而知新。
关键词:傅里叶变换;快速傅里叶变换;FFTPack;Fortran

傅里叶(反)变换

  1. 正变换
    F(\omega)=\int^{\infty}_{-\infty}f(t)e^{-j \omega t}d t
  2. 反变换
    f(t)=\frac{1}{2\pi}\int^{\infty}_{-\infty}F(\omega)e^{j\omega t}d\omega

傅里叶变换提取了时间序列中的各频率分量。

  1. 拉普拉斯变换
    F(s)=\int^{\infty}_{-\infty}f(t)e^{-st}dt, s=\sigma+j\omega

拉普拉斯变换F(s)可以理解为f(t)e^{-\sigma t}的傅里叶变换,e^{-\sigma t}也被称为拉普拉斯变换的核。

点评:f(t)=e^{-t}, t\to\infty具有很强的收敛特性,傅里叶变换和拉普拉斯变换都采用了这个特性,但是拉普拉斯变换相较于傅里叶变换,加强了这样的收敛特性,以至于它适用于更多的实际问题,拉普拉斯变换可以退化为傅里叶变换。

f^{'}(t)=sF(s)-f(0)

这是拉普拉斯变换的一个特性,当系统的f(0)=0时,在一些单边二阶振动方程中非常好用,比如船舶耐波性理论。

快速(离散)傅里叶变换

天下武功,唯快不破?!快速傅里叶变换算法结合现代计算机,使得傅里叶分析非常实用。
1965年库利和图基提出了著名的快速傅里叶变换FFT,将一维DFT提升到了O(N/log_2{N})时间复杂度(二维DFT是O(MNlog_2{MN}))。

(双边)Z变换

X(z)=\sum_{n=-\infty}^{\infty}x(n)z^{-n}, z=e^{sT}, T为采样周期
离散信号的z变换X(z)是采样信号x_s(t)的拉普拉斯变换中将变量s换为变量z的结果,很容易将其退化为傅里叶变换内容。
这里利用到了\delta函数的傅里叶(拉普拉斯)变换为1和时延性质。

  • x[n]\leftrightarrow X(z)
  • x[-n]\leftrightarrow X(z^{-1})

待续 ...

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