nullnull经典内容：
课程体系null课程体系null1. 连续时间信号(周期为T0)2. 连续时间非周期信号3. 离散非周期信号4. 离散周期信号(周期为N)四种信号的频谱从信号
表
关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf
示的角度引入Fourier变换
（数学概念），其性质揭示了信号时域与频域
之间的内在联系（物理概念）。抽样定理如何引入与论证？抽样定理如何引入与论证？ 什么是信号抽样?
为什么进行抽样?
抽样定理的理论推导
抽样定理内容及其应用体现信号的时域与频域之间
的对应关系，从信号频域
分析
定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析
应用
的角度展开…null若连续信号x(t)与离散序列x[k] 时域关系为其中： T 为抽样间隔，wsam=2p /T为抽样角频率则两者在频域存在以下关系 抽样定理的内涵核心：信号时域的离散化导致其频域的周期化带限信号抽样定理的描述带限信号抽样定理的描述对于带限信号x(t) ，信号时域抽样定理可描述为fsam= 2fm 为最小抽样频率，称为Nyquist Rate.若抽样间隔T满足下列约束条件，则可由抽样序列表示原连续信号。fsam 2fm （或ωsam 2ω m） fm为信号最高频率null如何看待DFT的作用?信号的Fourier变换从理论上
解决了如何从时域映射到频域。
而DFT解决了利用数字化方法
实现信号的频谱分析！nullDFT分析信号频谱的基本思想 利用信号Fourier变换具有的信号时域与频域之间的内在关系，建立信号的DFT与四种信号频谱之间的关系。时域的离散化时域的周期化频域周期化频域离散化时域抽样定理频域抽样定理时域抽样定理和频域抽样定理为DFT奠定了理论基础如何看待DFT的作用?null如何学习FFT算法? 介绍FFT算法的重要作用
介绍FFT算法的基本思想DFT解决了利用数字化方法实现
信号的频谱分析。
但DFT计算效率极其低，
无法满足实时性的要求。
FFT解决了DFT计算的有效性，
为DFT的实际应用铺平了道路。 FFT算法的基本思想 FFT算法的基本思想1. 将长序列DFT分解为短序列的DFT如何学习FFT算法?基2时间抽取FFT算法的基本关系基2时间抽取FFT算法的基本关系基3时间抽取FFT算法的基本关系基4时间抽取FFT算法的基本关系利用FFT算法的思想，
从具体到一般，
为学习其他快速算法…
如何学习FFT算法?nullnullnull傅氏变换的几种可能形式
一.连续时间、连续频率的傅氏变换（FT）
0t0null对称性:
时域连续，则频域非周期。
反之亦然。null二.连续时间、离散频率傅里叶变换（FS）null*时域周期为Tp,
频域谱线间隔为2π/Tpnull三.离散时间、连续频率的傅氏变换（DTFT）0------nullnull四.离散时间、离散频率的傅氏变换（DFT）x(nT)=x(n)t0T2T1 2 N nNTnull 由上述分析可知，要想在时域和频域都是离散的，那么两域必须是周期的。nullDFT的简单推演：
在一个周期内，可进行如下变换：nullnull视作n的函数，视作k的函数，
这样,
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