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文档简介
1、2D傅里叶变换理解心得一、 目的完整推倒2D傅里叶变换公式,加深对2D傅里叶变换公式的理解。二、 内容2维傅里叶变换,针对的信号函数是2维空间平面内的函数,2维傅里叶变换也有四种不同的形式。1、 连续周期时域信号<->非周期离散频谱。2D_CFS 表示2维周期连续信号,可以理解为一幅连续的图像信号(这里可以为复数信号,但工程实践中常为实信号),表示2维频谱信号,其中取上的整数。其中X,Y为在x坐标和y坐标上各自的最小正周期。表示在x坐标和y坐标上各自的基频率,这里有,取上的整数,对应不同的频率成分,的图像为离散的,且在x坐标和y坐标上的频率间隔分别为。这里,为复数。所以得到2D_C
2、FS(2维连续傅里叶级数)2、 连续非周期信号ß-à连续非周期频谱 2D_CTFT 表示非周期的连续2维信号,表示其频谱,这里是连续非周期的2维信号 这里,为无穷小量,为了使频谱的取值能够便于研究,这里进行了放大,得到,所以这里就不是2D_CFS,而是2D_CTFT(2维连续时间傅里叶变换),这里仍然有。所以2D_CTFT为这里,u,v为x,y方向上的空间频率变量。3、 离散周期信号ß-à离散周期频谱 2D_DFS对连续信号按照x方向的采样周期(单位不一定为时间),y方向(单位不一定为时间)的采样周期进行采样,得到。这里,所以。通常,我们会去掉离散信号的
3、周期单位(时间或者距离),只取出点列,不要物理意义。所以我们会得到离散周期信号,这就是一个单纯的2维点阵,没有物理意义,是数学抽象出来的点阵。 2D_CFS利用2D_CFS推倒2D_DFS所以通过上面的推倒,我们可以看出2D_CFS推出了2D_DFS,说明其本质是一致的。图中,蓝色连续曲线采样后的图形,既可以理解为只在采样点处有定义,其他点没有定义的点列,也可以理解为有着周期性质的矩形红色图像(这里仅是示意图,红色图形骤变点函数值应该和蓝色图形该店函数值严格相等。)。而矩形红色图像是2D_CFS和2D_DFS的桥梁,它的频率成分既可以当做点列用2D_DFS计算,又可以当做连续函数用2D_CFS
4、计算,结果是一致的。在推倒过程中,我们发现,积分和逐项求和本质上是一致的,都是以一定的步长在求曲线和横坐标所夹图像的面积,只是因步长的不同而导致精度不同而已,而2D_DFS中的公式分子,就是在求红色矩形图像在一个周期中的面积,只不过横坐标选取不同,但最后分子分母一相消,就导致结果一致。所以有时候通过红色矩形图像来理解采样,和傅里叶变换公式,有着事半功倍的效果。 很自然,反变换就是把个频率成分加起来就行了: 但这里为了对称令正反变换形式一致,添加了系数,这里不再赘述。 所以得到2D_DFS公式如下:4、 离散非周期信号ß-à连续周期频谱 2D_DTFT对进行按照x方向的采样周期(单位不一定为时间),y方向(
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