2021-04-30 離散傅里葉變換DFT的純數(shù)學(xué)理解

本文是介紹離散傅里葉變換的溶浴,實(shí)際上筆者看過了n多文章或者書籍介紹傅里葉變換

,但是關(guān)于從傅里葉級(jí)數(shù)到連續(xù)傅里葉變換褥伴,再到離散時(shí)間傅里葉變換漾狼,再到離散傅列葉變換逊躁,尚未發(fā)現(xiàn)有文章能把整個(gè)邏輯鏈介紹清楚的稽煤。

因此筆者另辟蹊徑酵熙,從一個(gè)非常獨(dú)立的視角來

推導(dǎo)離散傅列葉變換公式匾二。

問題:給定一個(gè)離散復(fù)信號(hào)x[t] (0<=t<N ,t\in Z)
以及給定以下N個(gè)離散復(fù)信號(hào)
e_k[t] = e^{2\pi kt\sqrt{-1}/N}/\sqrt{N} (0<=t<N , 0<=k<N ,n,t\in Z)

現(xiàn)在要求復(fù)數(shù):X[0],X[1],...X[N-1]使得
對(duì)任意0<=t<N,t\in Z有:
x[t]=\sum_{k=0}^{N-1}X[k] e_k[t] (1)

解:
那么借嗽,我們可以把上面N個(gè)等式转培,表達(dá)為矩陣形式:
X=(X[0],X[1],...,X[N-1])^T
x=(x[0],x[1],...,x[N-1])^T
a_{i,j} =e_j[i]
A=(a_{i,j})
[N*N矩陣惨寿,第i+1行裂垦,j+1列為 a_{i,j} 蕉拢,后文中對(duì)于一般的矩陣T,T_{i,j}表示其i+1行,j+1列元素,不再贅述]
則闸准,方程組(1)可以簡(jiǎn)寫為:
x=AX
=>
X=A^{-1}x

下面證明A是酉矩陣(逆矩陣為共軛轉(zhuǎn)置的矩陣)
設(shè)A的共軛轉(zhuǎn)置矩陣為B
B_{i,j}= \overline e_i[j] =e^{-2\pi ij\sqrt{-1}/N}/\sqrt{N}

AB_{i,j}=\sum_{k=0}^{N-1} A_{i,k}B_{k,j}
= \sum_{k=0}^{N-1} e^{2\pi ik\sqrt{-1}/N} e^{-2\pi kj\sqrt{-1}/N}/N
=\sum_{k=0}^{N-1} e^{2\pi k(i-j)\sqrt{-1}/N}/N (2)
當(dāng)i=j時(shí)蒸其,上式 = 1
當(dāng) i!=j時(shí), 上式 =0(證明略)

綜上但惶,A確實(shí)是酉矩陣,則
A^{-1}=B
X=Bx 表達(dá)為一般形式膀曾,有:
對(duì)0<=k<1,k\in Z
X[k]=\sum_{n=0}^{N-1} e^{-2\pi kn\sqrt{-1}/N}/ \sqrt{N} *x[n]
如果記Y[k]=\sqrt{N}X[k]
我們便得到了標(biāo)準(zhǔn)的離散傅里葉變換表達(dá)式:
Y[k] = \sum_{n=0}^{N-1} e^{-2\pi kn\sqrt{-1}/N}*x[n]

綜上,離散傅里葉變換可以理解為把離散信號(hào):
x[t] (0<=t<N ,t\in Z) 展開為正交基 e_k[t] 的線性組合
之后斩狱, 其系數(shù)的求解公式(乘以一個(gè)常量因子)

至此,就得到了離散傅里葉變換DFT的一個(gè)純數(shù)學(xué)的非常簡(jiǎn)明的理解秕岛。

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