导频矢量推导与离散信号傅里叶变换

一、周期信号与非周期信号的傅里叶变换        

        对于一个周期信号而言,信号谐波之间的间隔是1/T(Hz)。当周期较大时,谐波之间的间隔减小。对于非周期信号T\rightarrow \infty,基频和谐波之间的间隔会非常小,即\Delta f\rightarrow 0,这时信号的频谱变为连续函数。·

导频矢量推导与离散信号傅里叶变换_第1张图片

导频矢量推导与离散信号傅里叶变换_第2张图片

二、傅里叶变换的时域离散化推导

        连续信号推广到离散信号,在时间域对信号进行离散采样,连续的时间t变为离散的时间nT_{s}。于是离散傅里叶变换为:

X(f)=\sum_{n=0}^{\infty }x(n)e^{-j2\pi f\frac{n}{f_{s}}})

导频矢量推导与离散信号傅里叶变换_第3张图片

 三、傅里叶变换的频域离散化推导

        由于计算时间的限制,DFT应该在有限的频率范围内进行评估。如果将0\sim f_{s}范围内的频带分割成N个离散的点,则可以引入一个离散的变量k,用于频率,如k=0\sim N-1,则f表示为:

f=\frac{kf_{s}}{N}

        于是离散傅里叶变换(式6.18)变为:

X(\frac{kf_{s}}{N})=\sum_{n=0}^{\infty }x(n)e^{-j2\pi \frac{kf_{s}}{N}\frac{n}{f_{s}}}

        则:

X(\frac{kf_{s}}{N})=\sum_{n=0}^{\infty }x(n)e^{-j2\pi \frac{kn}{N}}

        即:

X(k)=\sum_{n=0}^{\infty }x(n)e^{-j2\pi \frac{kn}{N}}

        引入变量W,表示为:W_{N}=e^{-j\frac{2\pi }{N}},则:

X(k)=\sum_{n=0}^{\infty }x(n)W_{N}^{nk}

        上式中W_{N}^{nk}即为导频矢量,对于每一个k_{0},其对应的N个标量W_{N}^{nk_{0}}组成了对应的导频矢量。全部N(对应k)个导频矢量便可以组成一组滤波器组,该滤波器组可以估计得到该信号的频谱。

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