与Fs和ft之间的接触不同,什么是dfet?

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与Fs和ft之间的接触不同,什么是dfet?

FT是傅立叶变换,主要用于分析连续的非周期信号。由于信号是非周期性的,它必须包含几个频率信号,因此它具有在频域中相应非周期性地连续缺乏周期性的特性。。
FS和FT都是分析傅里叶级数理论的连续信号光谱的工具。
时域中的连续信号在频域中具有非周期性特征,但是对于周期性和非周期性信号,在频域中存在离散的连续频率段。
基本上,除了存在温度,压力和连续时间的其他信号之外,还有几个离散信号可以通过连续采样信号或离散信号获得。
例如,一个地区的年降水量和平均增长率信号,这些信号的时间变化是几年,这是当时没有看到的信号。整体没有意义。
用于离散信号频谱分析的工具包括DFS,DTFT和DFT。
DTFT是用于离散非周期序列分析的离散时间傅立叶变换。根据连续傅立叶变换,连续信号能够进行时间积分是一个充分必要条件。先前的离散序列还必须满足时间序列上的和在时间轴上收敛的条件。因为信号是非周期性序列。由离散的非周期性信号转换的DTFT的频谱可以是连续的,即,离散的非周期性区域可以对应于频域的连续周期的特性。
严格地说,当离散信号是周期序列时,不存在离散时间傅立叶变换,因为它不满足绝对序列的傅里叶变换和序列的收敛(绝对和)的必要和充分条件。但是,DFS分析工具(离散傅里叶级数)可用于傅立叶分析。
您可以看到离散周期信号由时间轴上的无限数量的相同周期序列组成。假设该周期为N,即每个周期序列具有N个元素,并且由于无穷大,这种周期序列具有无限倍数。。提取该时段以表示完整序列的特征称为键值时段。该序列称为主值序列。
然后,使用对应于N的频率作为基频,创建傅里叶级数展开所需的复指数序列ek(n)= exp(j * 2 pi * k * n / N),使用该值为了将其与复指数序列(多重加法运算)相关联,在每个频率处获得每个主值的频谱分量,其指示周期序列的频谱特性。
根据DTFT,可以对有限长度序列执行Z变换或傅立叶序列,或者理论上解决有限长度序列的频域和频域复杂分析,但对于数字系统无论是Z,在变换或应用傅立叶变换序列时都存在一些问题。重要的原因是频率变量的连续性(DTFT转换连续频谱)对于数字操作和存储是不方便的。