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17.1 : 连续时间傅里叶变换

傅里叶级数有助于表示周期函数,提供了一种将此类函数分解为正弦波总和的强大方法。然而,当应用于非周期函数时,这种技术需要修改。考虑由一系列矩形脉冲组成的脉冲串波形。当这些脉冲具有有限周期时,它们可以用傅里叶级数准确表示。然而,当周期接近无穷大时,会产生单个孤立脉冲,傅里叶级数的离散总和会转变为称为傅里叶变换的连续积分。

从傅里叶级数到傅里叶变换的转变对于分析非周期函数至关重要。傅里叶级数将周期函数 x(t) 分解为正弦和余弦之和,表示为:

Equation1

其中 x_n 为傅里叶系数,ω_0 为基频。随着函数周期延长至无穷大,基频 ω_0 趋向于零,离散频率 nω_0 上的求和演变为连续频率变量 ω 上的积分:

Equation2

此积分定义了傅里叶变换 X(ω),表示频域中的原始函数 x(t)。

最初对用正弦曲线表示任何周期函数的怀疑导致了狄利克雷条件的建立。这些条件提供了可以用正弦曲线展开周期函数的标准。具体来说,如果函数 x(t) 具有有限的不连续性、有限数量的最大值和最小值,并且它在周期内绝对可积,则可以用傅里叶级数表示该函数。

在实际应用中,特别是在图像处理中,傅里叶变换起着至关重要的作用。它有助于增强图像并滤除噪声,从而使细节更加清晰。通过将图像变换到频域,可以应用各种滤波技术来强调某些特征或降低噪声,然后使用逆傅里叶变换将处理后的图像转换回空间域。这种方法是现代图像分析的基础,使医学成像、遥感和数码摄影中的先进技术成为可能。

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Fourier TransformFourier SeriesPeriodic FunctionsNonperiodic FunctionsPulse train WaveformFourier CoefficientsFundamental FrequencyDirichlet ConditionsImage ProcessingFrequency DomainNoise FilteringInverse Fourier TransformMedical Imaging

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