DFT、DTFT和DFS你搞清楚了嗎?

2021-01-08 電子產品世界

　　大家好，又到了每日學習的時間了，今天咱們來聊一聊數位訊號處理中DFT、DTFT和DFS的關係，咱們通過幾幅圖來對比，探討一下哦。

本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201808/390932.htm

　　很多同學學習了數位訊號處理之後，被裡面的幾個名詞搞的暈頭轉向，比如DFT，DTFT，DFS，FFT，FT,FS等，FT和FS屬於信號與系統課程的內容，是對連續時間信號的處理，這裡就不過多討論，只解釋一下前四者的關係。

　　首先說明一下，我不是數位訊號處理專家，因此這裡只站在學習者的角度以最淺顯易懂的性質來解釋問題，而不涉及到任何公式運算。

　　學過卷積，我們都知道有時域卷積定理和頻域卷積定理，在這裡只需要記住兩點：1.在一個域的相乘等於另一個域的卷積;2.與脈衝函數的卷積，在每個脈衝的位置上將產生一個波形的鏡像。(在任何一本信號與系統課本裡，此兩條性質有詳細公式證明)

　　下面，就用這兩條性質來說明DFT，DTFT，DFS，FFT之間的聯繫：

　　先看圖片：









　　首先來說圖(1)和圖(2)，對於一個模擬信號，如圖(1)所示，要分析它的頻率成分，必須變換到頻域，這是通過傅立葉變換即FT(Fourier Transform)得到的，於是有了模擬信號的頻譜，如圖(2);注意1：時域和頻域都是連續的!

　　但是，計算機只能處理數位訊號，首先需要將原模擬信號在時域離散化，即在時域對其進行採樣，採樣脈衝序列如圖(3)所示，該採樣序列的頻譜如圖(4)，可見它的頻譜也是一系列的脈衝。

　　所謂時域採樣，就是在時域對信號進行相乘，(1)×(3)後可以得到離散時間信號x[n]，如圖(5)所示;由前面的性質1，時域的相乘相當於頻域的卷積，那麼，圖(2)與圖(4)進行卷積，根據前面的性質2知，會在各個脈衝點處出現鏡像，於是得到圖(6)，它就是圖(5)所示離散時間信號x[n]的DTFT(Discrete time Fourier Transform)，即離散時間傅立葉變換，這裡強調的是「離散時間」四個字。注意2：此時時域是離散的，而頻域依然是連續的。

　　經過上面兩個步驟，我們得到的信號依然不能被計算機處理，因為頻域既連續，又周期。我們自然就想到，既然時域可以採樣，為什麼頻域不能採樣呢?這樣不就時域與頻域都離散化了嗎?

　　沒錯，接下來對頻域在進行採樣，頻域採樣信號的頻譜如圖(8)所示，它的時域波形如圖(7)。現在我們進行頻域採樣，即頻域相乘，圖(6)×圖(8)得到圖(10)，那麼根據性質1，這次是頻域相乘，時域卷積了吧，圖(5)和圖(7)卷積得到圖(9)，不出所料的，鏡像會呈周期性出現在各個脈衝點處。

　　我們取圖(10)周期序列的主值區間，並記為X(k)，它就是序列x[n]的DFT(Discrete Fourier Transform)，即離散傅立葉變換。可見，DFT只是為了計算機處理方便，在頻率域對DTFT進行的採樣並截取主值而已。

　　有人可能疑惑，對圖(10)進行IDFT，回到時域即圖(9)，它與原離散信號圖(5)所示的x[n]不同呀，它是x[n]的周期性延拓!

　　沒錯，因此你去查找一個IDFT的定義式，是不是對n的取值區間進行限制了呢?這一限制的含義就是，取該周期延拓序列的主值區間，即可還原x[n]!

　　FFT呢?FFT的提出完全是為了快速計算DFT而已，它的本質就是DFT!我們常用的信號處理軟體MATLAB或者DSP軟體包中，包含的算法都是FFT而非DFT。

　　DFS,是針對時域周期信號提出的，如果對圖(9)所示周期延拓信號進行DFS，就會得到圖(10)，只要截取其主值區間，則與DFT是完全的一一對應的精確關係。這點對照DFS和DFT的定義式也可以輕易的看出。因此DFS與DFT的本質是一樣的，只不過描述的方法不同而已。

　　不知道經過上面的解釋，您是否明白各種T的關係了呢?如果您不是算法設計者，其實只要懂得如何使用FFT分析頻譜即可，博主近期會更新一篇文章，專門介紹如何利用FFT分析簡單信號的頻譜。

　　其實個人認為，糾結了這麼多，就是為了打破現實模擬世界與計算機數字世界的界限呀!

　　今天就聊到這裡，各位，加油。


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