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傅里叶级数是信号处理和通信中的强大工具,允许将周期信号表示为正弦和余弦函数之和。傅里叶级数的基本性质是线性。如果我们考虑两个周期信号,它们的线性组合会产生一个新信号,其傅里叶系数只是原始信号系数的相应线性组合。此属性在频率调制 (FM) 无线电等应用中至关重要,在这些应用中,多个信号可以在同一信道上传输而不会受到干扰。

对周期信号进行时间移位会使其傅里叶系数的幅度保持不变。这种不变性表示尽管发生了移位,信号的基本特征仍保持不变。例如,在无线电广播中,此属性可确保随时间移动信号不会改变其质量。从数学上讲,如果 x(t) 偏移 t_0,则新信号 x(t−t_0) 具有傅里叶系数 e^(−jωt) X(jω),其中 X(jω) 是原始系数。幅度 ∣X(jω)∣ 保持不变。

时间反转是另一个关键属性,其中信号的傅里叶级数系数​​序列也会经历时间反转。对于信号 x(t),其时间反转版本 x(−t) 将具有傅里叶系数,它们是原始系数 X(−jω) 的复共轭。此属性广泛应用于数字信号处理,尤其是卷积运算,简化了信号的数学运算。

信号的对称性也会影响其傅里叶系数。满足 x(t) = x(−t) 的偶信号具有实数和偶数的傅里叶系数。相反,奇信号 x(t) = −x(−t) 具有纯虚数和奇数系数。这些对称性有助于简化信号的分析和合成。

总之,傅里叶级数的属性——线性、时移不变性、时间反转和对称性——在各种应用中都是基础性的,特别是在提高信号质量和促进通信和广播中的信号处理任务方面。

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Fourier SeriesSignal ProcessingPeriodic SignalsLinearityTime shifting InvarianceTime ReversalFourier CoefficientsFrequency ModulationDigital Signal ProcessingSymmetry PropertiesEven SignalsOdd Signals

来自章节 16:

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