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    • 什么是數(shù)學(xué)變換?
    • 什么是積分變換?
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    • 什么是傅立葉級數(shù)?
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    • 什么是傅立葉變換?
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    • 什么是拉普拉斯變換?
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傅里葉變換、拉普拉斯變換、Z 變換的聯(lián)系是什么?為什么要進(jìn)行這些變換?

2021/01/11
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閱讀需 15 分鐘
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在知乎上看到一個問題,傅里葉變換、拉普拉斯變換、Z 變換的聯(lián)系是什么?為什么要進(jìn)行這些變換?我覺得這是一個非常好的問題,貌似一下子也回答不上來,所以整理學(xué)習(xí)并分享一下。

 

什么是數(shù)學(xué)變換?

要理解這些變換,首先需要理解什么是數(shù)學(xué)變換!如果不理解什么是數(shù)學(xué)變換的概念,那么其他的概念我覺得也沒有理解。

數(shù)學(xué)變換是指數(shù)學(xué)函數(shù)從原向量空間在自身函數(shù)空間變換,或映射到另一個函數(shù)空間,或?qū)τ诩?X 到其自身(比如線性變換)或從 X 到另一個集合 Y 的可逆變換函數(shù)。比如(圖片來源 wikipedia):

旋轉(zhuǎn)變換(Rotation)

鏡像變換(Reflection)

平移變換(Translation)

數(shù)學(xué)中還有很多其他的數(shù)學(xué)變換,其本質(zhì)都可以看成是將函數(shù) f(x)利用變換因子進(jìn)行的一種數(shù)學(xué)映射,其變換結(jié)果是函數(shù)的自變量有可能還是原來的幾何向量空間,或許會變成其他的幾何向量空間,比如傅立葉變換就從時域變換為頻域

而傅立葉變換和拉普拉斯變換的本質(zhì)都是對連續(xù)函數(shù)的一種積分變換,那么什么是積分變換呢?

什么是積分變換?

積分變換通過對原函數(shù)對映射函數(shù)空間自變量在特定區(qū)間進(jìn)行積分運(yùn)算,將函數(shù)從其原始函數(shù)空間映射到另一個函數(shù)空間。這樣一來,其中原始函數(shù)的某些屬性在映射函數(shù)空間可能比原始函數(shù)空間更容易表征或分析。通??梢允褂媚孀儞Q將變換后的函數(shù)映射回到原函數(shù)空間,這樣的變換稱為可逆變換。

假定對于函數(shù)為自變量 t 的函數(shù) f(t),通常積分變換都具有如下類似的范式:

函數(shù) f(t)是該變換的輸入,(Tf)(u)為變換的輸出,因此積分變換一般也稱為一種特定的數(shù)學(xué)運(yùn)算符。而函數(shù) K(t,u)稱為積分核函數(shù)(kernel function)。

這里有一個對稱核函數(shù)的概念,這是什么意思呢?就是將函數(shù) K 的兩個自變量交換位置仍然相等:

有的變換可逆,這是什么概念呢?就是變換后通過逆變換,還能還原!

觀察正變換與逆變換,你會發(fā)現(xiàn):

  • 核函數(shù)剛好兩個自變量交換位置正變換是對原函數(shù) f(t)在時間維度上進(jìn)行積分逆變換是在變換后的函數(shù)在 u 維度上進(jìn)行積分

 

什么是傅立葉級數(shù)?

在談傅立葉變換之前,先談?wù)劯盗⑷~級數(shù)會更容易理解傅立葉變換。在數(shù)學(xué)中,傅里葉級數(shù)(Fourier series)是把類似波的函數(shù)表示成簡單正弦波的方式。更正式的說法是,它能將任何周期性函數(shù)或周期性信號分解成一個(可能由無窮個頻率分量組成的)簡單振蕩函數(shù)的集合,即正弦函數(shù)和余弦函數(shù)(或者,等價地使用復(fù)指數(shù)),從數(shù)學(xué)的定義來看:

設(shè) f(t)是一周期信號,假定其周期為 T。若 f(t)在一個周期的能量是有限的,就是:

則,可以將 f(t)展開為傅立葉級數(shù)。怎么展開呢?計算如下:

而傅立葉級數(shù)的系數(shù)由下式計算:

對于 f(t),利用歐拉公式還可以寫成正弦函數(shù)與余弦函數(shù)的和,這里就不寫了。歐拉公式如下:

公式中的 k 表示第 k 次諧波,這是個什么概念呢?不容易理解,看下對于一個方波的前 4 次諧波合成動圖就比較好理解了。這里合成的概念是指時域上的疊加的概念,圖片來源 wikipedia

從上圖可以直觀看出,周期性方波,可以看成多次諧波的線性疊加,其幅度譜圖,是一根根離散的譜線,且幅度值越來越低,從這個角度可以看出高次諧波的分量,占比越來越小。其譜線的位置為:

  • 第一根為:第二根為:第 n 根為:

其譜線的間隔為

應(yīng)用:這里可以聯(lián)想到我們的電子系統(tǒng)中的時鐘信號,做硬件的朋友或有經(jīng)驗(yàn),在做 EMC 的輻射測試時,發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品電路板在某些頻點(diǎn)超標(biāo),有經(jīng)驗(yàn)的同學(xué)會很快定位到輻射源。其實(shí)這里大概率就是因?yàn)橹芷谛缘臅r鐘信號造成的,從頻率的角度可以看成是其基頻的多次諧波的線性疊加,而某個諧波分量在電路線路尺寸滿足輻射條件時,就從電路板上脫逸而出,變?yōu)?a class="article-link" target="_blank" href="/baike/481275.html">電磁波能量向空間傳播。所以反向去查該頻率可能對應(yīng)的周期性時鐘信號的基頻就能很快定位到輻射源,從而解決問題。

說到傅立葉級數(shù)是周期性信號可以用傅立葉級數(shù)展開,那么是不是任一周期性信號都可以進(jìn)行傅立葉級數(shù)展開呢?答案是否定的,必須滿足著名的狄利克雷(Dirichlet)條件:

  • 在一周期內(nèi),如果有間斷點(diǎn)存在,則間斷點(diǎn)的數(shù)目需要是有限個數(shù)在一周期內(nèi),極大值和極小值的數(shù)目是有限個數(shù)的在一周期內(nèi),信號或者函數(shù)是絕對可積分的。見前文公式。

 

什么是傅立葉變換?

前面說了傅立葉級數(shù),接下來再看傅立葉變換。傅立葉變換之所以稱為傅立葉變換,是由于 1822 年,法國數(shù)學(xué)家傅立葉(J.Fourier) 在研究熱傳導(dǎo)理論時首次證明了將周期函數(shù)展開為傅立葉級數(shù)的理論,并進(jìn)而不斷發(fā)展成為一個有力的科研分析工具。

假定周期性信號周期 T 逐漸變大,則譜線間間隔將逐漸變小,如果外推周期 T 無限放大,變成無窮大,則信號或者函數(shù)就變成非周期信號或函數(shù)了,此時譜線就變成連續(xù)的了,而非一根一根離散的譜線!那么傅立葉變換正是這種一般性的數(shù)學(xué)定義:

對于連續(xù)時間信號 f(t),若 f(t)在時間維度上可積分,(實(shí)際上并不一定是時間 t 維度,這里可以是任意維度,只需在對應(yīng)維度空間可積分即可),即:

那么,x(t)的傅立葉變換存在,且其計算式為:

其反變換為:

前文說傅立葉變換本質(zhì)上也是一種連續(xù)函數(shù)的積分變換,那么從上面公式,可以看出傅立葉變換的核函數(shù)為:

其核函數(shù)的兩個自變量為 t, ,對于一般稱為角速度(可以形象的理解為旋轉(zhuǎn)運(yùn)動的快慢),是表征頻率空間的。

上面這兩個公式是啥意思呢?在度量空間可積可以理解成其在度量空間能量有限,也即對其自變量積分(相當(dāng)于求面積)是一個確定值,那么這樣的函數(shù)或者信號就可以進(jìn)行傅立葉變換展開,展開得到的就變成是頻域的函數(shù)了,如果對頻率將函數(shù)值繪制出曲線就是我們所說的頻譜圖,而其逆變換就比較好理解了,如果我們知道一個信號或者函數(shù)譜密度函數(shù),就可以對應(yīng)還原出其時域的函數(shù),也能繪制出時域的波形圖。

傅立葉變換公式,從理解的角度,可以看成無限多無窮小的能量之和,而傅立葉級數(shù)也是各諧波分量的加和,所不同的是,前者相對于頻率變量是連續(xù)的,而后者相對于頻率則是離散的!

 

當(dāng)然,本文限定討論時域信號是因?yàn)槲覀冸娮酉到y(tǒng)中的應(yīng)用最為普遍的就是一個時域信號。推而廣之,其他的多維度信號也能利用上面定義進(jìn)行推廣,同樣在多維空間信號也非常有應(yīng)用價值,比如 2 維圖像處理、3 維圖像重建等等。

傅立葉級數(shù)與變換的區(qū)別?

  • 傅立葉級數(shù)對應(yīng)的是周期信號,而傅立葉變換則對應(yīng)的是一個時間連續(xù)可積信號(不一定是周期信號)傅立葉級數(shù)要求信號在一個周期內(nèi)能量有限,而后者則要求在整個區(qū)間能量有限傅立葉級數(shù)的對應(yīng)是離散的,而傅立葉變換則對應(yīng)是連續(xù)的。

故而,兩者的物理含義不同,且其量綱也是不同的,代表周期信號的第 k 次諧波幅度的大小,而則是頻譜密度的概念。所以答案是這兩者從本質(zhì)上不是一個概念,傅立葉級數(shù)是周期信號的另一種時域的表達(dá)方式,也就是正交級數(shù),它是不同的頻率的波形的時域疊加。而傅立葉變換則是完全的頻域分析,傅里葉級數(shù)適用于對周期性現(xiàn)象做數(shù)學(xué)上的分析,傅里葉變換可以看作傅里葉級數(shù)的極限形式,也可以看作是對周期現(xiàn)象進(jìn)行數(shù)學(xué)上的分析,同時也適用于非周期性現(xiàn)象的分析。

 

什么是拉普拉斯變換?

1814 年法國數(shù)學(xué)家 Pierre-Simon Laplace 在研究概率論中給出了拉普拉斯的可靠數(shù)學(xué)依據(jù),從而發(fā)展成拉普拉斯變換理論。對于函數(shù) f(t)我們知道其傅立葉變換為:

那么如果對于函數(shù)其傅立葉變換為:

上面的公式整理一下:

令,則上面的變換

從前文我們知道,拉普拉斯本質(zhì)上也是一種積分變換,那么上面公式,將看成積分變換的核函數(shù),則其變換核函數(shù)為:

上面引入的因子,對于函數(shù)函數(shù)將變得更容易收斂,傅立葉變換的絕對可積分的限制條件也就更容易滿足了。拉普拉斯變換存在的條件為:

傅立葉拉氏變換聯(lián)系區(qū)別

所以傅立葉變換與拉普拉斯變換的聯(lián)系就比較容易聯(lián)系了。

 

  • 拉普拉斯變換,將原函數(shù)從時間維度(不一定是時間維度,只是方便理解本文以常見的時間維度信號進(jìn)行描述),映射為復(fù)平面傅立葉變換是拉普拉斯變換的特例,也即變換核函數(shù)時,拉普拉斯變換就變成傅立葉變換了。相當(dāng)于只取虛部,實(shí)部為 0. 傅立葉變換是從原維度變換為頻率維度,對于信號處理而言相當(dāng)于將時域信號變換為頻域進(jìn)行分析,為信號處理提供了強(qiáng)大的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)及工具。拉普拉斯變換,將原維度變換為復(fù)頻域,在電子電路分析以及控制理論中,為建立系統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述提供了強(qiáng)大的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ),學(xué)過控制理論的一天到晚都與傳遞函數(shù)打交道,其本質(zhì)就是拉普拉斯變換對系統(tǒng)的一種數(shù)學(xué)建模描述。為分析系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可控性提供了數(shù)學(xué)工具。

 

什么是 Z 變換?

Z 變換本質(zhì)上是拉普拉斯變換的離散形式。也稱為 Fisher-Z 變換。對于連續(xù)信號進(jìn)行抽樣變換就得到了原函數(shù)的離散序列:

其中 T 為采樣周期,信號與系統(tǒng)中稱為沖激抽樣。其實(shí)說人話,就是將連續(xù)信號,按等間隔理想的轉(zhuǎn)為抽取離散序列樣本。看下圖就明白了,在電子系統(tǒng)中常用 AD 轉(zhuǎn)換器進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。

對上式進(jìn)行拉普拉斯變換:

該公式利用沖激函數(shù)的抽樣特性,可簡化為:

引入,引入新的自變量 Z,則上面的公式就變成這樣了:

這就是 Z 變換了,從上面的過程描述就知道 Z 變換與拉普拉斯變換的關(guān)系了。因此兩者的聯(lián)系也就是 Z 變換是拉布拉斯變換的離散形式。

那么 Z 變換的意義在于什么呢?在數(shù)字信號處理以及數(shù)字控制系統(tǒng)中,Z 變換提供了數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。利用 Z 變換很快就能將一個傳遞函數(shù)描述成差分方程形式,這就為編程實(shí)現(xiàn)提供了數(shù)學(xué)依據(jù),比如一個數(shù)字濾波器知道其 Z 變換形式,寫代碼就是分分鐘的事情了,同樣知道一個控制算法的 Z 變換形式,同樣編代碼也是水到渠成的事情。

這里談到 Z 變換的離散形式,那么這里也提一句,傅立葉變換數(shù)字落地,也即離散形式是離散傅立葉變換 DFT(Discrete Fourier Transform),而大家所熟知的快速傅立葉變換 FFT(Fast Fourier Transform)則是 DFT 的高效率實(shí)現(xiàn)。

 

總結(jié)一下

要理解三種變換的聯(lián)系區(qū)別,首先要理解什么是數(shù)學(xué)變換,什么是積分變換。傅立葉變換以及拉普拉斯變換本質(zhì)上都是連續(xù)函數(shù)的積分變換,而傅立葉變換是拉普拉斯變換的特殊形式,而 Z 變換是拉普拉斯變換的離散形式。每種變換都有其應(yīng)用價值,傅立葉變換在信號處理的頻域分析中提供了強(qiáng)大的數(shù)學(xué)工具,而拉普拉斯變換在電子學(xué)、控制工程、航空航天等領(lǐng)域提供了建模、分析的數(shù)學(xué)分析工具;Z 變換則將這些變換進(jìn)而落地為數(shù)字實(shí)現(xiàn)提供數(shù)學(xué)理論依據(jù)。DFT 為 FFT 的離散化形式,而 FFT 是 DFT 的算法優(yōu)化實(shí)現(xiàn)。

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