1樓:
DFT:離散傅利葉變換
DFS:離散傅利葉級數
DTFT:離散時間傅利葉變換
DFS是時域離散,頻域也離散,且頻域週期化DFT是時域離散,頻域離散,其頻域部分為DFS的主值區間DTFT是時域離散,頻域連續且週期延拓,也就是DTFT頻域是DFS頻域的連續化
2樓:金屬球
DFT是離散傅利葉變換。DTFT是離散時間傅利葉變換。
對於連續訊號x(t),做CTFT得到Xc(Ω), Ω∈R。觀察Ω是連續的。
對x(t)進行取樣週期是T的取樣得到x(nT),定義x[n]=x(nT)。對於離散訊號x[n], 做DTFT得到Xd因為在時域的取樣是在頻域的週期性延長,所以Xd(ω)在[-π,π]外呈週期性。觀察ω也是連續的。
DFT是對DTFT在頻域上的取樣。定義X[k] = Xd((2π/N)k), N為取樣數。如果N趨近於無限,DFT和DTFT就是等價的。
觀察k是離散的。在頻域的取樣是在時域的週期性延長,時域訊號此時呈現週期性。
DTFT理論上在計算機中無法實現。通過DFT, 訊號在時域和頻域都是離散的就可以儲存和計算了。
3樓:「已登出」
離散訊號的DTFT(離散時間傅利葉變換)在頻域上是連續且週期性的,omega的週期為2pi,但是連續訊號在機器中並不好儲存,DFT(離散傅利葉變換)最好理解的方法就是當作它是在頻域上對DTFT的取樣,每隔2pi/N的頻率取樣一次,這樣把連續的頻率變成了離散的頻率。
但是在寫法上和DTFT有所不同,一般情況下分析DTFT的時候都會選取-pi~pi這個區間進行畫圖和分析,但是在DFT上我們應該選取0<=k<=N-1的區間,對應的頻率也就是0~2pi這個區間。因為DTFT是週期性而且週期是2pi,所以-pi~0這個區間其實就是pi~2pi這個區間。
4樓:MrZobot
DTFT是對原訊號在時域離散,DFT是對DTFT在頻域上離散,相當於對原訊號在時域、頻域上都離散。
DTFT是數學家的傑作,DFT是工程師的傑作。離散化有助於計算機分析。
5樓:
DTFT是CTFT在時域取樣(離散化)後的表示,頻域上還是連續的。DFT是DTFT在頻率上取樣(離散化)後的表示。因此,DFT在頻域和時域上都是離散的,從而能夠使用計算機進行處理。
其實還可以從DTFS(離散時間傅利葉級數)的角度理解DFT。考慮乙個離散時間訊號,把它截斷以後,再按截斷的訊號進行週期延拓。這就是構造乙個以截斷訊號為單個週期的離散世間週期訊號。
對於週期訊號,我們可以求取它的離散傅利葉級數,這些傅利葉級數的係數就是DFT在頻域上的係數。
從名字上也可以看出來,DTFT是離散時間傅利葉變換,僅僅是時間上離散化了;DFT是離散傅利葉變換,在時域和頻域上都離散了。
6樓:楊宇翔
DFT是有限長訊號的傅利葉表示,DTFT是無限長訊號的傅利葉表示。
DFT的定義為:
無論如何變化,DFT的諧波頻率始終在區間之內:
當,DFT對於區間的劃分越來越細緻,從離散的值最終變成整個實數區間。(相當於往區間中不斷插值),或者說DFT是DTFT在處的取樣。
DTFT的定義為:
DTFT是時DFT的極限。
DTFT的概念性更強,主要用於理論分析,可以統一於變換。
DFT可以應用於實踐,對於計算機來說比較友好。
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