但凡对数字信号处理稍有涉猎的朋友都知道DFT,也能很容易地写出其数学表达式:<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
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但数学表达式毕竟比较抽象,不够直观。那么除了数学表达式之外,是否还有什么其它的方法,可以更直观地理解DFT?相量即是其中的一种方法。
相量是表示正弦信号最直观的方法之一。一个单频的正弦信号,对应了一个相量。从上面DFT的数学表达式可以看出,X(k)可以看做是N个相量相加的结果。就相量相加而言,在什么情况下其值最大呢?显然是各个相量具有相同相位的情况下。因此,若x(n)与exp(-j*2*pi/N*k*n)共轭对称时,X(k)必将有一个峰值;如果不共轭对称,而是随着x(n)*exp(-j*2*pi/N*k*n)这个相量相角的增大,X(k)对应的值将相应减小。当x(0)*exp(-j*2*pi/N*k*0)与x(N-1)*exp(-j*2*pi/N*k*(N-1))的相位相差2*pi时,X(k)为0。
由此就可以很好地理解DFT的峰值位置和幅度的问题。比如一个单频复信号exp(j*2*pi/N*10*n),其峰值必定位于k=10处,并且其幅度值必为N。因为从相量叠加的角度讲,DFT就是N个相量相加的结果,每个相量的幅度均为1,DFT的结果则为N。
在实际应用中,经常要估计DFT之后的信噪比,也即是说估计DFT的增益。利用相量的观点,也很容易得到结果。比如,一个单频信号,已经被噪声污染,如果进行1024点的DFT,信号的信噪比能增加多少dB?答案是约为30dB。因为信号是同相叠加,其幅度增加N倍;噪声是非同相叠加,其幅度增加N的开根号倍。因此DFT增益为
20*Log10 [N/(N)0.5]=10* Log101024=30dB
实际上,在信号处理中,最重要的基础之一是要求系统的线性性。而在线性性的要求中,重要的一条就是叠加性。因此,对信号的线性处理,如DFT、滤波等,都可以从相量叠加这个角度去理解。在工程实践中,这种理解非常直观,往往会有意想不到的收获。
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