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信号处理数学方法;一个连续的信号可以看作是一个个小信号的叠加。从时域叠加与从频域叠加都可以组成原来的信号。 傅立叶变换就是把一个信号，分解成无数的正弦波（或者余弦波）信号。也就是说，用无数的正弦波，可以合成任何你所需要的信号。 频率的角度叠加，每个正弦波都是一个时间域上覆盖整个区间的信号，但他确有固定的周期。 把看似杂乱无章的信号考虑成由一定振幅、相位、频率的基本正弦（余弦）信号组合而成，傅里叶变换的目的就是找出这些基本正弦（余弦）信号中振幅较大（能量较高）信号对应的频率，从而找出杂乱无章的信号中的主要振动频率特点。;信号分析处理的基本方法;为何要引入信号与系统的频域分析?;频率/Hz;例2;含噪信号的时域波形;滤波器的幅度响应;例3;周期信号的傅立叶级数;三角函数形式的傅里叶级数;求周期锯齿波的三角函数形式???傅里叶级数展开式。;用傅里叶级数近似表示周期三角波信号 用傅里叶级数近似表示周期方波信号;推论： 谐波分量越多时，波形越接近原来的信号 低次谐波，振幅较大，构成波形的主体 高次谐波，振幅较小，影响波形的细节 应用： 消除高频干扰：可先把信号表示为三角函数的和式，然后把代表高频干扰的正弦分量滤除掉。;非周期信号?傅立叶变换;傅立叶变换的物理含义;典型信号的傅立叶变换;振幅频谱 频宽 相位频谱;单边指数信号;振幅频谱 相位频谱;冲激函数 频谱函数 白色谱（常说的白噪声就属于此类） ;序列的傅里叶分析;;;;;;比较;四种傅里叶变换的特点和关系