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傅里叶分析教学视频,simulink傅里叶分析

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傅里叶光学的推演演示是将通信理论，尤其是傅里叶 分析方法引入光学而形成的一个分支 。最初，傅里叶 分析是作为热过程分析的工具提出的，用excel-0 分析做了数据的谱图后，在数学领域，虽然-0 分析最初是作为热过程分析的工具，但还是 。

1、什么是傅立叶变换?为什么要进行傅立叶变换?一些回忆傅里叶变换是指满足一定条件的函数可以表示为三角函数(正弦和/或余弦函数)或它们积分的线性组合 。傅里叶 transform可以将原本难以处理的时域信号转换成易于分析的频域信号(信号频谱)，而这些频域信号可以通过一些工具进行处理和加工 。最后，这些频域信号可以通过傅里叶逆变换转换为时域信号 。傅里叶变换由于其良好的性质，在物理、数论、组合数学、信号处理、概率、统计、密码学、声学、光学等领域得到了广泛的应用 。

任何函数都可以通过一定的分解表示为正弦函数的线性组合，正弦函数是物理学中已经得到充分研究的比较简单的函数类:1 。傅里叶变换是线性算子，如果给定适当的范数，它仍然是酉算子 。2.傅里叶变换的逆变换很好找，形式和正变换很像 。3.正弦基函数是微分运算的固有函数，从而使线性微分平方 。
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2、求高手举例说明 傅里叶变换在实际中怎么联系?恐怕你不太明白傅里叶转换 。傅里叶变换的本质是将一个信号分离成无限多个正弦/复指数信号的相加 。也就是说，既然是无限多个信号的相加，那么对于非周期信号来说 ， 每个信号的权重应该是零但是密集的 。你可以对比概率论中的概率密度来认为落到每个点的概率都是无穷小，但这些无穷小是不一样的 。所以经过傅里叶变换后，横坐标是分离出的正弦信号的频率，纵坐标是加权密度 。对于周期信号，由于可以提取某些频率的正弦波分量，所以在幅度谱上权重不为零 。它是无穷的，但这些无穷小明显不同，所以我们用脉冲函数来表示 。我们说过，傅里叶变换是用正弦信号来表示各种形式的信号，所以非正弦信号会用傅里叶进行变换，与原信号频率不同的分量将是原信号频率的整数倍 。

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