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Chapter 05 — Fourier Analysis of Discrete-Time Signal and Systems

离散时间信号与系统的傅里叶分析

★ Spectral Analysis with the DFT

用 DFT 做谱分析:采样率、观测时长、补零

用 DFT 观察一个连续信号的频谱,要经过三步,各由一个旋钮控制,各引出一个问题:
旋钮动作影响 / 问题
采样率 采样得 奈奎斯特 之上的成分折叠频域混叠
观测时长 只保留 个样本(加窗)主瓣宽 → 决定频率分辨率
补零 补零到 再做 DFT频格变密(每主瓣点数 )→ 栅栏效应

测试信号固定为两个相近正弦:(间隔 30 Hz)。

600 Hz
0.100 s
×1
= = 奈奎斯特 = 分辨率 = 频格 = 每主瓣点数 =
时域:观测窗内的采样 (点距 = ,窗宽 = )
频域:DTFT 包络 (蓝线,由 定形) 与 DFT 频点 (橙点,由 定密)
怎么看这张谱图: 蓝色连续曲线是包络(加窗采样信号的 DTFT),它的峰宽只由 决定;橙色点是 DFT 频点,落在包络上,点的疏密只由 (补零)决定。绿色竖线是两个真实频率,落在奈奎斯特 以内;若采样率太低,超过 的成分会折叠到红色虚线处(混叠)。
三句话:采样率管混叠与可视频率范围;观测时长管能不能把两峰分开(动包络);补零只把同一条包络采得更密(不改分辨率)。
数学直观:理想 → 现实 的“双重打击”Intuition: the double whammy from ideal x(t) to real x[n]

理想连续信号 的频谱很干净(几根线);一旦变成现实里的数字信号 ,频谱要连挨两次打击。秘诀只有一句:时域相乘,频域就卷积

第一重打击 · 采样:采样 = 时域乘一串冲击(冲击串)。于是频域被冲击串卷积 → 频谱复制成一串(周期化)。复制品若挤太近(信号超过 )就叠在一起 = 混叠

第二重打击 · 加窗(有限观测):只看有限一段 = 时域乘一个窗(矩形窗)。于是频域被窗的频谱 sinc 卷积(像又盖了一道章) → 细谱线被抹宽(泄露)。窗看得越久,sinc 越,谱线越锐利、越确定(分辨率 )。

An ideal x(t) has a clean spectrum. Turning it into a real digital x[n] hits the spectrum twice, both following one rule: multiply in time = convolve in frequency. Hit 1 (sampling): multiply by an impulse train, so the spectrum is convolved with an impulse train and copied periodically; if the copies crowd together (beyond f_s/2) they overlap, which is aliasing. Hit 2 (windowing): a finite observation multiplies by a window, so the spectrum is convolved with the window's sinc and every line is smeared (leakage); a longer window gives a thinner sinc and sharper, more certain lines (resolution ≈ 1/T_obs).

模拟 analog
采样 sampled
加窗截断windowed
时域
频域
漫画
👍
一个人,确定
clean
周期化:分身(副本)
replicas
泄露:分身变模糊
smeared

补零不是“第三重打击”:它不改这条包络,只是沿 sinc 多采几个点(把曲线描得更顺),既不加信息,也不提分辨率。

Think About It 想一想
Q1: 补零把谱线变密了,为什么本来分不开的两峰还是分不开?Why doesn't zero-padding separate two merged peaks?

补零不改变包络(加窗采样信号的 DTFT),只是在同一条包络上取更密的频点。两峰能否分开,取决于包络里有没有两个鼓包,而那是由 决定的主瓣宽 。把 调小让两峰并成一个鼓包后,无论补多少零,也只是把这一个鼓包描得更圆滑,变不出第二个峰。

Zero-padding samples the same envelope more densely; it never adds a second lobe. Resolution lives in the envelope, set by 1/T_obs.

Q2: 那提高采样率能提高分辨率吗?Does a higher sampling rate improve resolution?

不能。主瓣宽(以 Hz 计)是 , 无关。提高 会多采点、把可视频率范围 撑宽、并避免混叠,但峰宽不变。试一下:固定 只拉 ,两峰的宽度纹丝不动。想分得更开,只能采更久

No. Main-lobe width in Hz is 1/T_obs, independent of f_s. Raising f_s widens the visible range and fixes aliasing, but not resolution. Only longer observation helps.

Q3: 采样率太低时,峰跑到哪去了?When f_s is too low, where do the peaks go?

超过奈奎斯特 的频率会折叠回来:真实频率 出现在 处。例如 时奈奎斯特只有 100 Hz,130 Hz 的峰折到 Hz(红色虚线)。这就是频域混叠,一旦发生就无法在数字域纠正,只能事先提高 或加抗混叠模拟低通。

Components above f_s/2 fold back to |f − f_s·round(f/f_s)|. Aliasing is irreversible in the digital domain; prevent it with higher f_s or an analog anti-alias filter.

Q4: 这三个旋钮对应课件的哪部分?Which part of the slides do the three knobs map to?

对应第 5 章 §4.3 用 DFT 做谱分析的"三大问题":频域混叠()、频谱泄漏 / 分辨率( 加窗)、栅栏效应( 补零)。

Maps to the slides' Ch.5 §4.3: aliasing (f_s) / leakage-resolution (T_obs) / picket-fence (N).