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本帖最后由 电机1988 于 2013-5-2 15:43 编辑
最近看到好多人都做傅里叶分解,对发电机发电机输出电压的分解,对气隙磁密的分解等等,在这里解释一下到底什么是傅里叶分解,和为什么做这个分解。
一、傅立叶变换的由来
二、傅立叶变换的提出
三、傅立叶变换分类
四、傅立叶变换的物理意义
五、图像傅立叶变换的物理意义
六、一个关于实数离散傅立叶变换(Real DFT)的例子
七、用Matlab实现快速傅立叶变换
后面有一个matlab的傅里叶分解的程序。也很简单,m文件
其实,在生活中,我们无时无刻不在进行着傅立叶变换。比如我们来看人类听觉系统的处理过程:当我们听到一个声音,大脑的实际反应是什么?事实上耳朵感觉到一个时变的空气压力,这种变化也许是一个类似于口哨声的单音。当我们听到一个口哨声时,我们所关心的并不是气压随时间的振动(它非常非常快!),而是声音的三个特征:基音、声强以及音长。基音可以理解为频率的同义词,声强不是别的,它就是幅度。我们的耳朵—大脑系统能有效地将信号表示成三个简单的特征参数:基音、声强以及音长,并不理会气压的快速变化过程(一个重复的变化过程)。这样耳朵—大脑系统就提取了信号的本质信息。傅立叶变换的分析过程与此类似,只不过我们从数学意义把它更加精确化和专业话罢了。也不要把傅立叶变换想得那么高深莫测,其实它就是对傅立叶级数的一种拓展。我们知道,傅立叶级数能描述无限时间的周期信号。那么,傅立叶级数能不能描述某些特殊的无限时间的非周期信号呢?答案是,不能。但我们经常要分析处理这样的信号啊!于是傅立叶变换这个家伙现身啦!傅立叶变换就是为了使傅立叶级数能够描述所有周期和非周期的无限时间信号而导出的,因而傅立叶变换是对傅立叶级数的一种拓展。
可能你还是觉得以上所述只是一个很抽象的认识,那么接下来,满足你的具体需求。我们先不管是怎么进行拓展的。我们先关注另外两个概念:周期信号和非周期信号。他们的显著区别就在于:周期信号每隔一个有限的时间即基波周期To重复一次。它自始至终都将以这个基波周期To重复。而非周期信号则没有一个确定的或固定的周期,可能在一段时间内他将重复某一段波形很多次,但不会在整个无限长时间范围都如此。我们找到一个周期信号的傅立叶级数,然后让这个信号的基波周期趋于无限,就完成了从傅立叶级数到傅立叶变换的演变过程。因为当周期信号的基波周期趋于无限时,它的波形在有限长时间内都不会重复,这时它就不具有周期性啦!也就是说,说一个信号具有无限长的周期和说它是一个非周期信号实际上是一回事!
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附带说明一下,这种图ansoft14就可以做出来
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这种图就是波形分解,此图是采用matlab做的,程序附件有
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fft程序.rar
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为什么要进行傅立叶变换.doc
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