傅里叶级数与傅里叶变换

傅里叶级数

傅里叶发现，任何周期函数都可以用正弦函数和余弦函数构成的无穷级数来表示（选择正弦函数与余弦函数作为基函数是因为它们是正交的），后世称傅里叶级数为一种特殊的三角级数。

收敛性

傅里叶级数的收敛性：满足狄利赫里条件的周期函数表示成的傅里叶级数都收敛。狄利赫里条件如下： 　　

在任何周期内，x(t）须绝对可积； 

傅里叶级数在任一有限区间中，x(t）只能取有限个最大值或最小值； 　　

在任何有限区间上，x(t）只能有有限个第一类间断点。

傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。最初傅里叶分析是作为热过程的解析分析的工具被提出的。

傅里叶变换

定义

　　f(t）满足傅立叶积分定理条件时，下图①式的积分运算称为f(t）的傅立叶变换，

　　②式的积分运算叫做F（ω）的傅立叶逆变换。F（ω）叫做f(t）的象函数，f(t）叫做 F（ω）的象原函数。

  

　　①　                                                                                                                 ②

        傅里叶变换简单通俗理解就是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。
       在分析图像信号的频率特性时，对于一幅图像，直流分量表示预想的平均灰度。低频分量代表了大面积背景区域和缓慢变化部分，高频部分代表了它的边缘，细节，跳跃部分以及颗粒噪声。
      如减速机故障时，通过傅里叶变换做频谱分析，根据各级齿轮转速、齿数与杂音频谱中振幅大的对比，可以快速判断哪级齿轮损伤。 傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率、统计、密码学、声学、光学等领域都有着广泛的应用。