訊號與系統/指數傅立葉級數

Audio：大陆：音频；臺灣：音訊； 當前語言下顯示→音訊
Channel：大陆：信道；臺灣：通道； 當前語言下顯示→通道
Communication：大陆：通信；臺灣：通訊； 當前語言下顯示→通訊
Convolution：大陆：卷积；臺灣：摺積； 當前語言下顯示→摺積
Digital：臺灣：數位；大陆：数字；香港：數碼； 當前語言下顯示→數碼
Fourier：大陆：傅里叶；臺灣：傅立葉； 當前語言下顯示→傅立葉
information：大陆：信息；臺灣：資訊； 當前語言下顯示→資訊
integrated circuit：大陆：集成电路；臺灣：積體電路；香港：集成電路； 當前語言下顯示→集成電路
logic gate：大陆：逻辑门；香港：邏輯門；臺灣：邏輯閘； 當前語言下顯示→邏輯門
Noise：臺灣：雜訊；大陆：噪声； 當前語言下顯示→雜訊
P-N junction：大陆：P-N结；香港：P-N結；臺灣：P-N接面； 當前語言下顯示→P-N結
P-n junction：大陆：P-n结；香港：P-n結；臺灣：P-n接面； 當前語言下顯示→P-n結
p-n junction：大陆：p-n结；香港：p-n結；臺灣：p-n接面； 當前語言下顯示→p-n結
PN junction：大陆：PN结；香港：PN結；臺灣：PN接面； 當前語言下顯示→PN結
Pn junction：大陆：Pn结；香港：Pn結；臺灣：Pn接面； 當前語言下顯示→Pn結
pn junction：大陆：pn结；香港：pn結；臺灣：pn接面； 當前語言下顯示→pn結
Signal：臺灣：訊號；大陆：信号； 當前語言下顯示→訊號
Signal-to-noise ratio, SNR：臺灣：訊雜比；大陆：信噪比；香港：訊噪比； 當前語言下顯示→訊噪比
Signaling System Number 7：大陆：七号信令系统；臺灣：第七號發信系統；香港：七號信令系統； 當前語言下顯示→七號信令系統
Time-invariant system：大陆：时不变系统；臺灣：非時變系統； 當前語言下顯示→非時變系統
Video：大陆：视频；臺灣：視訊；香港：影片； 當前語言下顯示→影片
modulation：大陆：调制；香港：調制；臺灣：調變； 當前語言下顯示→調制
vestigial sideband：大陆：残余边带；臺灣：殘邊帶； 當前語言下顯示→殘邊帶
amplitude：大陆：幅度；臺灣：振幅； 當前語言下顯示→振幅
PSK：臺灣：相位移鍵；大陆：移相键控； 當前語言下顯示→相位移鍵
Mobile communication：臺灣：行動通訊；大陆：移动通信；香港：流動通訊； 當前語言下顯示→流動通訊
Time division：香港：時分；大陆：时分；臺灣：分時； 當前語言下顯示→時分
Frequency division：香港：頻分；大陆：频分；臺灣：分頻； 當前語言下顯示→頻分
Code division：香港：碼分；大陆：码分；臺灣：分碼； 當前語言下顯示→碼分
TDMA：香港：時分多址；大陆：时分多址；臺灣：分時多重進接； 當前語言下顯示→時分多址
FDMA：香港：頻分多址；大陆：频分多址；臺灣：分頻多重進接； 當前語言下顯示→頻分多址
CDMA：香港：碼分多址；大陆：码分多址；臺灣：分碼多重進接； 當前語言下顯示→碼分多址
SDMA：香港：空分多址；大陆：空分多址；臺灣：分空間多重進接； 當前語言下顯示→空分多址
TDM：香港：時分複用；大陆：时分复用；臺灣：分時多工； 當前語言下顯示→時分複用
FDM：香港：頻分複用；大陆：频分复用；臺灣：分頻多工； 當前語言下顯示→頻分複用
SDM：香港：空分複用；大陆：空分复用；臺灣：空間多工； 當前語言下顯示→空分複用
WDM：香港：波分複用；大陆：波分复用；臺灣：波長分波多工； 當前語言下顯示→波分複用
iDEN：臺灣：整合數位強化網路；大陆：集成数字增强网络； 當前語言下顯示→整合數位強化網路
GPRS：臺灣：通用封包無線服務；大陆：通用分组无线服务； 當前語言下顯示→通用封包無線服務
spread-spectrum：大陆：扩频；臺灣：展頻； 當前語言下顯示→展頻
spread-spectrum：大陆：扩谱；臺灣：展譜； 當前語言下顯示→展譜
Packet：臺灣：封包；大陆：分组； 當前語言下顯示→封包
Cellular data：臺灣：蜂巢式資料；大陆：蜂窝数据；香港：蜂巢式數據； 當前語言下顯示→蜂巢式數據
Cellular network：臺灣：蜂巢式網路；大陆：蜂窝网络；香港：蜂巢式網絡； 當前語言下顯示→蜂巢式網絡
Bit：臺灣：位元；大陆：比特； 當前語言下顯示→位元
Slot：臺灣：時槽；大陆：时隙； 當前語言下顯示→時槽
error correcting code：大陆：纠错码；臺灣：錯誤更正碼；香港：除錯碼； 當前語言下顯示→除錯碼
Information theory：繁體：消息理論；简体：信息论； 當前語言下顯示→消息理論
Information theory：臺灣：資訊理論；大陆：信息论； 當前語言下顯示→資訊理論
Sampling Theorem：臺灣：取樣定理；大陆：采样定理； 當前語言下顯示→取樣定理
Shannon：大陆：香农；臺灣：夏農；香港：山農； 當前語言下顯示→山農
Analog Broadcasting：大陆：模拟广播；臺灣：類比廣播；香港：模擬廣播； 當前語言下顯示→模擬廣播
Analog Television：大陆：模拟电视；臺灣：類比電視；香港：模擬電視； 當前語言下顯示→模擬電視
Definition：大陆：清晰度；臺灣：解析度；香港：清晰度； 當前語言下顯示→清晰度
Digital Broadcasting：大陆：数字广播；香港：數碼廣播；臺灣：數位廣播;zh-mo:數字廣播； 當前語言下顯示→數碼廣播
Digital Television：大陆：数字电视；臺灣：數位電視；香港：數碼電視;zh-mo:數字電視； 當前語言下顯示→數碼電視;zh-mo:數字電視
DVB-H：大陆：手持地面无线；臺灣：手持式數位視訊廣播；香港：手持式數碼視訊廣播； 當前語言下顯示→手持式數碼視訊廣播
External：大陆：外置；香港：外置；臺灣：外接； 當前語言下顯示→外置
Set-top box：简体：机顶盒；繁體：數碼電視解碼器；香港：機頂盒；臺灣：數位電視機上盒；大陆：机顶盒;zh-mo:機頂盒； 當前語言下顯示→機頂盒
USB Digital TV tuner：大陆：USB数字电视棒；香港：高清USB手指；臺灣：USB數位電視棒； 當前語言下顯示→高清USB手指
USB TV Tuner：大陆：USB电视棒；香港：USB電視手指；臺灣：USB電視棒； 當前語言下顯示→USB電視手指
diversity：大陆：分集；臺灣：多樣； 當前語言下顯示→多樣
Call forwarding：大陆：呼叫转移；臺灣：來電轉駁； 當前語言下顯示→來電轉駁
Information Technology：大陆：信息技术；臺灣：資訊科技； 當前語言下顯示→資訊科技
Landline：大陆：固定电话；臺灣：固網電信；香港：固網電訊； 當前語言下顯示→固網電訊
China Telecom：简体：中国电信；繁體：中國電信； 當前語言下顯示→中國電信
Frame：大陆：帧；臺灣：訊框； 當前語言下顯示→訊框

臺灣：方向導數；大陆：方向导数； 當前用字模式下顯示為→方向導數
臺灣：積分形式；大陆：积分形式； 當前用字模式下顯示為→積分形式
臺灣：微分形式；大陆：微分形式； 當前用字模式下顯示為→微分形式
臺灣：約束；大陆：约束； 當前用字模式下顯示為→約束
原始語言：Borel；臺灣：鮑萊耳；大陆：博雷尔； 當前用字模式下顯示為→鮑萊耳
原始語言：Christoffel；臺灣：克里斯多福；大陆：克里斯托费尔； 當前用字模式下顯示為→克里斯多福
原始語言：Clifford；臺灣：克里福；大陆：克利福德； 當前用字模式下顯示為→克里福
原始語言：Eratosthenes；大陆：埃拉托斯特尼；臺灣：埃拉托斯特尼；香港：愛拉托散尼； 當前用字模式下顯示為→愛拉托散尼
原始語言：Fourier；臺灣：傅立葉；大陆：傅里叶； 當前用字模式下顯示為→傅立葉
原始語言：Frobenius；臺灣：弗比尼斯；大陆：弗罗贝尼乌斯； 當前用字模式下顯示為→弗比尼斯
原始語言：Hausdorff；臺灣：郝斯多夫；大陆：豪斯多夫； 當前用字模式下顯示為→郝斯多夫
原始語言：Levi-Civita；臺灣：勒維奇維塔；大陆：列维-奇维塔； 當前用字模式下顯示為→勒維奇維塔
原始語言：L'Hôpital；臺灣：羅必達；香港：洛必達；大陆：洛必达； 當前用字模式下顯示為→洛必達
原始語言：Markov；臺灣：馬可夫；大陆：马尔可夫； 當前用字模式下顯示為→馬可夫
原始語言：Poisson；臺灣：卜瓦松；大陆：泊松； 當前用字模式下顯示為→卜瓦松
原始語言：Legendre；臺灣：勒壤得；大陆：勒让德； 當前用字模式下顯示為→勒壤得
原始語言：Schwartz；臺灣：施瓦次；大陆：施瓦兹； 當前用字模式下顯示為→施瓦次
原始語言：Aleph；臺灣：艾禮富；大陆：阿列夫； 當前用字模式下顯示為→艾禮富
原始語言：Aleph number；臺灣：艾禮富數；大陆：阿列夫数； 當前用字模式下顯示為→艾禮富數
原始語言：Algebraic dependence；臺灣：代數相依；大陆：代数相关； 當前用字模式下顯示為→代數相依
原始語言：Algebraic independence；臺灣：代數獨立；大陆：代数无关； 當前用字模式下顯示為→代數獨立
原始語言：Algebraically closed field；臺灣：代數閉體；大陆：代数闭域； 當前用字模式下顯示為→代數閉體
原始語言：Automorphic form；臺灣：自守式；大陆：自守形式； 當前用字模式下顯示為→自守式
原始語言：Bijection；臺灣：對射；大陆：双射； 當前用字模式下顯示為→對射
原始語言：Bundle；臺灣：束；大陆：丛； 當前用字模式下顯示為→束
原始語言：Central limit theorem；臺灣：中央極限定理；大陆：中心极限定理； 當前用字模式下顯示為→中央極限定理
原始語言：Classical group；臺灣：古典群；大陆：典型群； 當前用字模式下顯示為→古典群
原始語言：Closed graph theorem；臺灣：閉圖定理；大陆：闭图像定理； 當前用字模式下顯示為→閉圖定理
原始語言：Cohomology；臺灣：餘調；大陆：上同调； 當前用字模式下顯示為→餘調
原始語言：Complex plane；臺灣：複數平面；大陆：复平面； 當前用字模式下顯示為→複數平面
原始語言：Complex exponential；臺灣：複指數；大陆：复指数； 當前用字模式下顯示為→複指數
原始語言：Complex structure；臺灣：複結構；大陆：复结构； 當前用字模式下顯示為→複結構
原始語言：Coprime；臺灣：互質；大陆：互素； 當前用字模式下顯示為→互質
原始語言：Covariance；大陆：协方差；臺灣：共變異數； 當前用字模式下顯示為→共變異數
原始語言：Cyclotomic field；臺灣：分圓體；大陆：分圆域； 當前用字模式下顯示為→分圓體
原始語言：Derived algebra；臺灣：導來代數；大陆：导出代数； 當前用字模式下顯示為→導來代數
原始語言：Derived functor；臺灣：導來函子；大陆：导出函子； 當前用字模式下顯示為→導來函子
原始語言：Derived set；臺灣：導來集；大陆：导集； 當前用字模式下顯示為→導來集
原始語言：Dominated convergence theorem；臺灣：受制收斂定理；大陆：控制收敛定理； 當前用字模式下顯示為→受制收斂定理
原始語言：Eigenfunction；臺灣：固有函數；大陆：本征函数； 當前用字模式下顯示為→固有函數
原始語言：Extension field；臺灣：擴張體；大陆：扩张域； 當前用字模式下顯示為→擴張體
原始語言：Fibonacci sequence；臺灣：費氏數列；大陆：斐波那契数列； 當前用字模式下顯示為→費氏數列
原始語言：Field extension；臺灣：體擴張；大陆：域扩张； 當前用字模式下顯示為→體擴張
原始語言：Field theory；臺灣：體論；大陆：域论； 當前用字模式下顯示為→體論
原始語言：Finite field；臺灣：有限體；大陆：有限域； 當前用字模式下顯示為→有限體
原始語言：Fractal；臺灣：碎形；大陆：分形； 當前用字模式下顯示為→碎形
原始語言：Global field；臺灣：大域體；大陆：整体域； 當前用字模式下顯示為→大域體
原始語言：Linear dependence；臺灣：線性相依；大陆：线性相关； 當前用字模式下顯示為→線性相依
原始語言：Linear independence；臺灣：線性獨立；大陆：线性无关； 當前用字模式下顯示為→線性獨立
原始語言：Local field；臺灣：局部體；大陆：局部域； 當前用字模式下顯示為→局部體
原始語言：Identity element；臺灣：單位元素；香港：單位元；大陆：单位元； 當前用字模式下顯示為→單位元
原始語言：Inverse element；臺灣：反元素；大陆：逆元素； 當前用字模式下顯示為→反元素
原始語言：Least squares；大陆：最小二乘；臺灣：最小平方； 當前用字模式下顯示為→最小平方
原始語言：Markov chain；臺灣：馬可夫鏈；大陆：马尔可夫链； 當前用字模式下顯示為→馬可夫鏈
原始語言：Mean value theorem；臺灣：均值定理；大陆：中值定理；香港：中值定理； 當前用字模式下顯示為→中值定理
原始語言：Number field；臺灣：數體；大陆：数域； 當前用字模式下顯示為→數體
原始語言：Norm；臺灣：範數；大陆：范数； 當前用字模式下顯示為→範數
原始語言：Normed；臺灣：賦範；大陆：赋范； 當前用字模式下顯示為→賦範
原始語言：Ordered field；臺灣：有序體；大陆：有序域； 當前用字模式下顯示為→有序體
原始語言：Orthogonal complement；臺灣：正交補餘；大陆：正交补； 當前用字模式下顯示為→正交補餘
原始語言：optimization；臺灣：最佳化；大陆：最优化； 當前用字模式下顯示為→最佳化
原始語言：Path connected；臺灣：路徑連通；大陆：道路连通； 當前用字模式下顯示為→路徑連通
原始語言：Prime ideal；臺灣：質理想；大陆：素理想； 當前用字模式下顯示為→質理想
原始語言：Prime number；臺灣：質數；大陆：素数； 當前用字模式下顯示為→質數
原始語言：Prime ring；臺灣：質環；大陆：素环； 當前用字模式下顯示為→質環
原始語言：Probability；臺灣：機率；大陆：概率； 當前用字模式下顯示為→機率
原始語言：Quadratic field；臺灣：二次體；大陆：二次域； 當前用字模式下顯示為→二次體
原始語言：Real axis；臺灣：實數軸；大陆：实轴； 當前用字模式下顯示為→實數軸
原始語言：Real closed field；臺灣：實閉體；大陆：实闭域； 當前用字模式下顯示為→實閉體
原始語言：Recurrence；臺灣：遞迴；大陆：递归； 當前用字模式下顯示為→遞迴
原始語言：Recurrence relation；臺灣：遞迴關係；大陆：递推关系； 當前用字模式下顯示為→遞迴關係
原始語言：Scalar；臺灣：純量；大陆：标量； 當前用字模式下顯示為→純量
原始語言：Scalar curvature；臺灣：純量曲率；大陆：数量曲率； 當前用字模式下顯示為→純量曲率
原始語言：Sigma notation；大陆：求和号；臺灣：和式號； 當前用字模式下顯示為→和式號
原始語言：Simple group；臺灣：單純群；大陆：单群； 當前用字模式下顯示為→單純群
原始語言：Simple Lie group；臺灣：單純李氏群；大陆：单李群； 當前用字模式下顯示為→單純李氏群
原始語言：Simplex；臺灣：單體；大陆：单纯形； 當前用字模式下顯示為→單體
原始語言：Simplicial complex；臺灣：單體複形；大陆：单纯复形； 當前用字模式下顯示為→單體複形
原始語言：Singularity；臺灣：奇異點；大陆：奇点； 當前用字模式下顯示為→奇異點
原始語言：Splitting field；臺灣：分裂體；大陆：分裂域； 當前用字模式下顯示為→分裂體
原始語言：Subfield；臺灣：子體；大陆：子域； 當前用字模式下顯示為→子體
原始語言：Tangent bundle；臺灣：切線束；大陆：切丛； 當前用字模式下顯示為→切線束
原始語言：Uniform boundedness principle；臺灣：均勻有界原理；大陆：一致有界性原理； 當前用字模式下顯示為→均勻有界原理
原始語言：Uniform continuity；臺灣：均勻連續；大陆：一致连续； 當前用字模式下顯示為→均勻連續
原始語言：Uniform convergence；臺灣：均勻收斂；大陆：一致收敛； 當前用字模式下顯示為→均勻收斂
原始語言：Uniform norm；臺灣：均勻範數；大陆：一致范数； 當前用字模式下顯示為→均勻範數
原始語言：Uniform space；臺灣：均勻空間；大陆：一致空间； 當前用字模式下顯示為→均勻空間
原始語言：Union；臺灣：聯集；大陆：并集； 當前用字模式下顯示為→聯集
原始語言：Unitary space；臺灣：么正空間；大陆：酉空間； 當前用字模式下顯示為→么正空間
原始語言：Unitary group；臺灣：么正群；大陆：酉群； 當前用字模式下顯示為→么正群
原始語言：Unitary matrix；臺灣：么正矩陣；大陆：酉矩阵； 當前用字模式下顯示為→么正矩陣
原始語言：Variance；大陆：方差；臺灣：變異數； 當前用字模式下顯示為→變異數
原始語言：Bayes' theorem；大陆：贝叶斯法则；臺灣：貝氏定理； 當前用字模式下顯示為→貝氏定理

指數傅立葉級數

假設X(t)為一週期訊號，基本週期為0，則X(t)可表示成複指數訊號的和： $\mathbf {\chi (t)}$ =...+ $X_{-2}e^{-j2\omega _{0}t}$ + $X_{1}e^{-j\omega _{0}t}$ + $\mathbf {X_{0}}$ + $X_{1}e^{j\omega _{0}t}$ + $X_{2}e^{j2\omega _{0}t}$ +...

= $\sum _{n=-\infty }^{\infty }X_{n}e^{jn\omega _{0}t}$

其中 $\omega _{0}={\frac {\boldsymbol {2\pi }}{{\boldsymbol {T}}_{0}}}$

指數傅立葉級數的系數

三角傅立葉級數

      $\mathbf {\chi (t)}$ = $a_{0}$ + $\sum _{n=1}^{\infty }(a_{n}\cos n\omega _{0}t+b_{n}\sin n\omega _{0}t$ )

尤拉公式 :

     $\sin n\omega _{0}t$ = ${\frac {e^{jn\omega _{0}t}-e^{-jn\omega _{0}t}}{2j}}$

     $\cos n\omega _{0}t$ = ${\frac {e^{jn\omega _{0}t}+e^{-jn\omega _{0}t}}{2}}$

x(t)= $a_{0}+\sum _{n=1}^{\infty }(a_{n}{\frac {e^{jn\omega _{0}t}+e^{-jn\omega _{0}t}}{2}}+b_{n}{\frac {e^{jn\omega _{0}t}-e^{-jn\omega _{0}t}}{2j}})$

  = $a_{0}+\sum _{n=1}^{\infty }$  ${\frac {1}{2}}(a_{n}-jb_{n})e^{jn\omega _{0}t}$ + $\sum _{n=1}^{\infty }{\frac {1}{2}}(a_{n}+jb_{n})e^{-jn\omega _{0}t}$

  = $\sum _{n=1}^{\infty }$  ${\frac {1}{2}}(a_{n}+jb_{n})e^{-jn\omega _{0}t}$ + $a_{0}+$  $\sum _{n=1}^{\infty }{\frac {1}{2}}(a_{n}-jb_{n})e^{jn\omega _{0}t}$

$\Rightarrow X(t)$ =...+ $X_{-2}e^{-j2\omega _{0}t}+X_{-1}e^{-j\omega _{0}t}+X_{0}+X_{1}e^{j\omega _{0}t}+X_{2}e^{j2\omega _{0}t}+...$

  = $\sum _{n=-\infty }^{\infty }$  $X_{n}e^{jn\omega _{0}t}$

其中 $X_{n}={\begin{cases}{\frac {1}{2}}(a_{-n}+jb_{-n})\qquad n<0\\a_{0}\qquad n=0\\{\frac {1}{2}}(a_{n}-jb_{n})\qquad n>0\end{cases}}$

以上為指數傅立葉級數的系數 $X_{n}$ 與三角傅立葉級數的系數 $a_{n}$ 及 $b_{n}$ 之關係式

三角傅立葉級數第二式

    X(t)= $C_{0}+\sum _{n=1}^{\infty }$  $C_{n}\cos(n\omega _{0}t+\theta _{n})$

尤拉公式

     $C_{n}\cos(n\omega _{0}t+\theta _{n})$ = ${\frac {C_{n}}{2}}[e^{j(n\omega _{0}t+\theta _{n})}+e^{-j(n\omega _{0}t+\theta _{n})}]$ 
               = $({\frac {C_{n}}{2}}e^{j\theta _{n}})e^{jn\omega _{0}t}$ + $({\frac {C_{n}}{2}}e^{-j\theta _{n}})e^{-jn\omega _{0}t}$ 
                              
   X(t)= $C_{0}+\sum _{n=1}^{\infty }$  $({\frac {C_{n}}{2}}e^{j\theta _{n}})e^{jn\omega _{0}t}$ + $\sum _{n=1}^{\infty }$  $({\frac {C_{n}}{2}}e^{-j\theta _{n}})e^{-jn\omega _{0}t}$    
   = $\sum _{n=-\infty }^{\infty }$  $X_{n}e^{jn\omega _{0}t}$

        其中      $X_{n}={\begin{cases}{\frac {C_{-n}}{2}}e^{-j\theta _{-n}}\qquad n<0\\C_{0}\qquad n=0\\{\frac {C_{n}}{2}}e^{j\theta _{n}}\qquad n>0\end{cases}}$

以上為指數傅立葉級數的系數 $X_{n}$ 與三角傅立葉級數第二式的系數 $C_{n}$ 及 $\theta _{n}$ 之關係式

由上說明可知，三角傅立葉級數與指數傅立葉級數是完全等效的。

指數傅立葉級數系數的直接算法

假設一週期訊號 $X(t)$ 的基本週期 $T_{0}$ ，此一訊號可表示成指數傅立葉級數 :

                X(t)= $\sum _{n=-\infty }^{\infty }$  $X_{n}e^{jn\omega _{0}t}$

其中 $\omega _{0}={\frac {\boldsymbol {2\pi }}{{\boldsymbol {T}}_{0}}}$

直接求系數 $X_{k}$ :

   等號兩邊同乘上 $e^{-jk\omega _{0}t}$ 再對時間 t 積分，積一個基本週期 $T_{0}$ 的時間範圍 :

    $\int _{T_{0}}^{}X(t)e^{-jk\omega _{0}t}dt$ = $\int _{T_{0}}^{}(\sum _{n=-\infty }^{\infty }$  $X_{n}$  $e^{jn\omega _{0}t})e^{-jk\omega _{0}t}dt$

   = $\sum _{n=-\infty }^{\infty }$  $X_{n}$  ${\begin{matrix}\underbrace {\int _{T_{0}}^{}e^{j(n-k)\omega _{0}t}dt} \\={\begin{cases}0\qquad n\neq k\\T_{0}\qquad n=k\end{cases}}\end{matrix}}$ 
  = $X_{k}T_{0}$

故 $X_{k}={\frac {1}{T_{0}}}\int _{T_{0}}^{}X(t)e^{-jk\omega _{0}t}dt$

範例4.12

下圖為一方波週期訊號 $X(t)$ 之時域波形，其週期為 $T_{0}(\omega _{0}={\frac {2\Pi }{T_{0}}})$ ，求此訊號之指數傅立葉級數。

...............圖

一方波週期訊號之時域波形 ©余兆棠、李志鵬，信號與系統，滄海書局，2007。

【解】

       $X_{0}={\frac {1}{T_{0}}}{\begin{matrix}\int _{\frac {-T_{0}}{2}}^{\frac {T_{0}}{2}}X(t)dt\end{matrix}}={\frac {1}{T_{0}}}\int _{\frac {-T_{0}}{4}}^{\frac {T_{0}}{4}}1dt={\frac {1}{2}}$

      $X_{n}={\frac {1}{T_{0}}}{\begin{matrix}\int _{\frac {-T_{0}}{2}}^{\frac {T_{0}}{2}}X(t)e^{-jn\omega _{0}t}dt\end{matrix}}={\frac {1}{T_{0}}}\int _{\frac {-T_{0}}{4}}^{\frac {T_{0}}{4}}e^{-jn\omega _{0}t}dt$

    = ${\frac {1}{-j2\pi n}}[e^{\frac {-jn\pi }{2}}-e^{\frac {jn\pi }{2}}]$ = ${\frac {1}{n\pi }}$ [ ${\frac {e^{\frac {jn\pi }{2}}-e^{\frac {-jn\pi }{2}}}{j2}}$ ]

    = ${\frac {sin({\frac {n\pi }{2}})}{n\pi }}$  $={\begin{cases}0,\qquad n=2K\neq 0\\(-1)^{k}{\frac {1}{(2k+1)\pi }},\qquad n=2K+1\end{cases}}$

整理並改寫上述系數為:

$X_{0}={\frac {1}{2}};\qquad$ $X_{2k}=0,k\neq 0;\qquad$ $X_{2k+1}=(-1)^{k}{\frac {1}{(2K+1)\pi }}$

最後將此方波週期訊號表示成以下之指數傅立葉級數式展開式。

$X(t)=$ $\sum _{n=-\infty }^{\infty }X_{n}e^{jn\omega _{0}t}$ = ${\frac {1}{2}}+\sum _{n=-\infty }^{\infty }{\frac {(-1)^{k}}{(2K+1)\pi }}e^{j(2k+1)\omega _{0}t}$

訊號X(t)的雙邊振幅頻譜和相位頻譜

............圖

                          ©余兆棠、李志鵬，信號與系統， 滄海書局，2007。

範例4.13

請將訊號表示成指數傅立葉級數展開式

$X_{c}(t)$ = $3e^{j(2000\pi t+{\frac {\pi }{6}})}$ + $4e^{j(4000\pi t+{\frac {\pi }{3}})}$ + $e^{-j(6000\pi t+{\frac {\pi }{6}})}$

【解】

$X_{c}(t)$ = $\sum _{n=-\infty }^{\infty }e^{jn\omega _{0}}$

          = $3e^{j(2000\pi t+{\frac {\pi }{6}})}$ + $4e^{j(4000\pi t+{\frac {\pi }{3}})}$ + $e^{-j(6000\pi t+{\frac {\pi }{6}})}$

訊號由3項複指數函數組合而成，其頻率分別為1000、2000與3000Hz，先找出3項頻率的最大公因數為1000，因此訊號是一週期訊號且其基本頻率為1000 Hz( $\omega _{0}=2000\pi rad/s$ )，仔細觀察可發現其表示式已是指數傅立葉級數之型式，因此只要改寫成為

$X_{c}(t)$ = $3e^{j(2000\pi t+{\frac {\pi }{6}})}$ + $4e^{j(4000\pi t+{\frac {\pi }{3}})}$ + $e^{-j(6000\pi t+{\frac {\pi }{6}})}$

= $3e^{j\pi /6}e^{j2000\pi t}+4e^{j\pi /3}e^{j4000\pi t}+e^{-j\pi /6}e^{-j6000\pi t}$

= $3e^{j\pi /6}e^{j2\pi f_{0}t}+4e^{j\pi /3}e^{j2\pi 2f_{0}t}+e^{-j\pi /6}e^{-j2\pi 3f_{0}t}\qquad ,(f_{0}=1000)$

= $3e^{j\pi /6}e^{j\omega _{0}t}+4e^{j\pi /3}e^{j2\omega _{0}t}+e^{-j\pi /6}e^{-j3\omega _{0}t}\qquad (\omega _{0}=2000\pi )$

即 $X_{1}=3e^{j\pi /6}$ ; $X_{2}=4e^{j\pi /3}$ ; $X_{-3}=e^{-j\pi /6}$ ; $X_{n}=0,n\neq 1,2,3$

注意: $X_{c}(t)$ 為一複數週期訊號，故不滿足於後面將討論的指數傅立葉級數的對稱性(即 $X_{-n}=X_{n}^{*}$ ) 。

範例4.14

經過半波整流後的週期弦波訊號可表示如下 : $X(t)={\begin{cases}A\sin \omega _{0}t\qquad 0\leq t\leq T_{0}/2\\0\qquad T_{0}/2\leq t\leq T_{0}\end{cases}}$

...........................圖

此訊號仍為週期訊號 $(X(t)=X(t+T_{0}))$ ，試求其指數傅立葉級數

【解】週期 $T_{0}\Rightarrow \omega _{0}={\frac {2\pi }{T_{0}}}$

           指數傅立葉級數 :

               $X(t)=\sum _{-\infty }^{\infty }X_{n}e^{jn\omega _{0}t}$

$X_{n}={\frac {1}{T_{0}}}\int _{0}^{T_{0}/2}A\sin \omega _{0}te^{-jn\omega _{0}t}\,dt$

= ${\frac {A}{2jT_{0}}}$ $\int _{0}^{T_{0}/2}(e^{j\omega _{0}t}-e^{-j\omega _{0}t})e^{-jn\omega _{0}t}\,dt$

= ${\frac {A}{2jT_{0}}}$ [ $\int _{0}^{T_{0}/2}e^{j\omega _{0}(1-n)t}\,dt$ - $\int _{0}^{T_{0}/2}e^{-j\omega _{0}(1+n)t}\,dt]$

= $-{\frac {A}{4\pi }}$ [ ${\frac {e^{j(1-n)\pi }-1}{1-n}}$ + ${\frac {e^{-j(1+n)\pi }-1}{1+n}}$ ] , $n\neq \pm 1$

說明:

    $e^{j(1\pm n)\pi }$ = $\cos(1\pm n)\pi$ + $j\sin(1\pm n)\pi$

    $=-(-1)^{n}$

$\Rightarrow X_{n}$ = ${\begin{cases}0\qquad n\qquad odd,n\neq \pm 1\\{\frac {A}{\pi }}{\frac {1}{1-n^{2}}}\qquad n\qquad even\\?\qquad n=\pm 1\end{cases}}$

$X_{1}={\frac {A}{2jT_{0}}}$ $\int _{0}^{T_{0}/2}(e^{j\omega _{0}t}-e^{-j\omega _{0}t})e^{-j\omega _{0}t}\,dt$

 = ${\frac {A}{2jT_{0}}}$  $\int _{0}^{T_{0}/2}(1-e^{-j2\omega _{0}t})\,dt$ 
 = ${\frac {A}{4j}}=-j{\frac {A}{4}}$

同法可得 :

 $X_{-1}=-{\frac {A}{4j}}=j{\frac {A}{4}}$

範例4.15

週期脈衝序列(periodic impulse train) $\delta _{T_{0}}(t)$ 的定義為

$\delta _{T_{0}}(t)=\sum _{m=-\infty }^{\infty }\delta (t-mT_{0})$ 試求其傅立葉級數

..............................圖

                                                 ©B. P. Lathi, Signal Processing and Linear Systems, Berkeley-Cambridge Press, 1998

【解】指數傅立葉級數

          $\delta _{T_{0}}(t)=\sum _{n=-\infty }^{\infty }D_{n}e^{jn\omega _{0}t}\qquad \omega _{0}={\frac {2\pi }{T_{0}}}$

其中

$D_{n}={\frac {1}{T_{0}}}\int _{T_{0}}^{}\delta _{T_{0}}(t)e^{-jn\omega _{0}t}\,dt$ $\qquad$ 取積分範圍由 $-{\frac {T_{0}}{2}}\sim {\frac {T_{0}}{2}}$

= ${\frac {1}{T_{0}}}\int _{-T_{0}/2}^{T_{0}/2}\delta (t)e^{-jn\omega _{0}t}\,dt$ $\qquad$ 由 $\delta _{T_{0}}(t)=\delta (t)$

= ${\frac {1}{T_{0}}}\int _{-T_{0}/2}^{T_{0}/2}\delta (t)\,dt$ 在此一範圍內

= ${\frac {1}{T_{0}}}$

          $\delta _{T_{0}}(t)={\frac {1}{T_{0}}}\sum _{n=-\infty }^{\infty }e^{jn\omega _{0}t}$

        $\delta _{T_{0}}(t)$ 的雙邊振幅頻譜如下 :

.....................圖

                                     ©B. P. Lathi, Signal Processing and Linear Systems, Berkeley-Cambridge Press, 1998.

    利用尤拉公式 $e^{jn\omega _{0}t}+e^{-jn\omega _{0}t}=2\cos n\omega _{0}t$

$\delta _{T_{0}}(t)={\frac {1}{T_{0}}}\sum _{n=-\infty }^{\infty }e^{jn\omega _{0}t}$ = ${\frac {1}{T_{0}}}[1+2(\cos \omega _{0}t+\cos 2\omega _{0}t+...)]$

$={\frac {1}{T_{0}}}[1+\sum _{n=1}^{\infty }2\cos(n\omega _{0}t)]$

$\delta _{T_{0}}(t)$ 的單邊頻譜如下 :

..................................圖

                                         ©B. P. Lathi, Signal Processing and Linear Systems, Berkeley-Cambridge Press, 1998.

常見訊號的傅立葉級數

................................................

.....................圖.....................

................................................

指數傅立葉級數系數的對稱性

指數傅立葉級數

           $X(t)=\sum _{n=-\infty }^{\infty }X_{n}e^{jn\omega _{0}t}$

     其係數 :

          $X_{n}={\frac {1}{T_{0}}}\int _{T_{0}}^{}x(t)e^{-jn\omega _{0}t}\,dt$

故 $X_{-n}={\frac {1}{T_{0}}}\int _{T_{0}}^{}x(t)e^{-j(-n)\omega _{0}t}\,dt$

   = $\left\{[{\frac {1}{T_{0}}}\int _{T_{0}}^{}x(t)e^{-j(-n)\omega _{0}t}\,dt]^{*}\right\}^{*}$       *表示共軛複數

   = $\left\{{\frac {1}{T_{0}}}\int _{T_{0}}^{}x^{*}(t)e^{-j(+n)\omega _{0}t}\,dt\right\}^{*}$     當 $x(t)$  為實數函數

   = $\left\{{\frac {1}{T_{0}}}\int _{T_{0}}^{}x(t)e^{-jn\omega _{0}t}\,dt\right\}^{*}$

  = $X_{n}^{*}$

      $X_{n}$  一般而言是複數，用極座標表示 :
             $X_{n}=\left|X_{n}\right|$  $e^{j\angle X_{n}}$      $\angle X_{n}$ 表示 $X_{n}$ 的相角

根據上述條件 :

              $X_{-n}=X_{n}^{*}$

         $\Rightarrow \left|X_{-n}\right|=\left|X_{n}^{*}\right|=\left|X_{n}\right|$ 取共軛複數絕對值等

         $\angle X_{-n}=\angle X_{-n}^{*}=-\angle X_{n}$ 共軛複數的相角差一個負號

結論 :當 $x(t)$ 為實數週期訊號的條件下，其指數傅立葉級數的系數 $X_{n}$ 具

             有底下特性：  
           (1) $X_{n}$ 的絕對值對 n 而言為偶對稱。
           (2) $X_{n}$ 的相位角對 n 而言為奇對稱。

考慮 $X(t$ )為實數偶函數 :

           指數傅立葉級數的係數 $X_{n}$

     $X_{n}={\frac {1}{T_{0}}}\int _{T_{0}}^{}x(t)e^{-jn\omega _{0}t}\,dt$

    = ${\frac {1}{T_{0}}}\int _{-T_{0}/2}^{T_{0}/2}x(t)[\cos n\omega _{0}t-j\sin n\omega _{0}t]\,dt$

    = ${\begin{matrix}\underbrace {{\frac {1}{T_{0}}}[\int _{-T_{0}/2}^{T_{0}/2}x(t)\cos n\omega _{0}t\,dt} \\\end{matrix}}$ - ${\begin{matrix}\underbrace {j\int _{-T_{0}/2}^{T_{0}/2}x(t)\sin n\omega _{0}t\,dt} \\\end{matrix}}$

$X(t)$ 是偶函數, $\cos n\omega _{0}t$ 也是偶函數 $\qquad$ $X(t)$ 是偶函數, $\sin n\omega _{0}t$ 是奇函數

$X(t)\cos n\omega _{0}t$ 仍為偶函數 $\qquad$ $X(t)\sin n\omega _{0}t$ 為奇函數

          $\Rightarrow \int _{-T_{0}/2}^{T_{0}/2}x(t)\sin n\omega _{0}t\,dt$ =0

= ${\frac {2}{T_{0}}}\int _{0}^{T_{0}/2}x(t)\cos n\omega _{0}t\,dt$

$\Rightarrow x(t)$ 與 $\cos n\omega _{0}t$ 均為實數，故積分結果仍為實數。

        結論 : 當 $x(t)$ 為實數偶函數時，其指數傅立葉級數的係數 $X_{n}$  為實數 。

同法可證明，當 $x(t)$ 為實數奇函數時， $x(t)$ 的指數傅立葉級數的系數 $X_{n}$ 為純虛數或 0。

若 $x(t)$ 為半波奇對稱(half-wave odd symmetrical ，即 :

          $x(t-{\frac {T_{0}}{2}})=-x(t)$ 
    
     則 $X_{n}=0\qquad$  $n=0,\pm 2,\pm 4,...$

證明請同學自行練習

級數系數對稱性

1.三角正弦-餘弦

..........................圖

2.複數指數

..........................圖

傅立葉級數的變換(1)

振幅轉換 :

            已知  X(t)= $\sum _{n=-\infty }^{\infty }X_{n}e^{jn\omega _{0}t}$

                           另一訊號 y(t)= $\alpha x(t)+\beta$ 

                            則y(t)的傅立葉級數為

                                 y(t)= $\sum _{n=-\infty }^{\infty }Y_{0}e^{jn\omega _{0}t}$

                                  = $\alpha [\sum _{n=-\infty }^{\infty }X_{n}e^{jn\omega _{0}t}]+\beta$

                                   = $(\alpha X_{0}+\beta )+\sum _{n=-\infty n\neq 0}^{\infty }\alpha X_{n}e^{jn\omega _{0}t}$

                故 ${\begin{cases}Y_{0}=\alpha X_{0}+\beta \\Y_{n}=\alpha X_{n}\qquad n\neq 0\end{cases}}$

範例4.16

試求週期訊號y(t)的傅立葉級數 :

.........................圖

         ©Charls L. Phillips, John M. Parr, Eve A. Riskin, Signals, Systems, and Transforms, 3rd ed., Pearson Education, 2003

【解】仔細觀察上圖可以發現，此一圖形與標準的鋸齒波X(t)(如下圖)存

      在一關係 :
                $y(t)=-{\frac {4}{A}}x(t)+1=\alpha x(t)+\beta$

............................圖

©Charls L. Phillips, John M. Parr, Eve A. Riskin, Signals, Systems, and Transforms, 3rd ed., Pearson Education, 2003.

經查表可知，標準鋸齒波x(t)的傅立葉級數為 :

           $x(t)={\frac {A}{2}}+\sum _{n=-\infty n\neq 0}^{\infty }{\frac {A}{2\pi n}}e^{j{\frac {\pi }{2}}}e^{jn\omega _{0}t}$

     故 $y(t)=\sum _{n=-\infty }^{\infty }Y_{n}e^{jn\omega _{0}t}$

     其中   $Y_{0}=\alpha X_{0}+\beta$ 
 
                 $(-{\frac {4}{A}}){\frac {A}{2}}+1=-1$

           $Y_{n}=\alpha X_{n}=(-{\frac {4}{A}}){\frac {A}{2\pi n}}e^{j\pi /2}$

           ${\frac {2}{\pi n}}e^{-j\pi /2}\qquad n\neq 0$

傅立葉級數的變換(2)

時間變換

   (a) y(t) 為 x(t) 延遲 $t_{0}$  時間，即y(t)= $x(t-t_{0})$

      y(t)= $x(t-t_{0})$ = $\sum _{n=-\infty }^{\infty }X_{n}e^{jn\omega _{0}(t-t_{0})}$

                  = $\sum _{n=-\infty }^{\infty }[X_{n}e^{-jn\omega _{0}t_{0}}]e^{jn\omega _{0}t}$

                  = $\sum _{n=-\infty }^{\infty }Y_{n}e^{jn\omega _{0}t}$

    $\Rightarrow Y_{n}=X_{n}e^{-jn\omega _{0}t_{0}}$

傅立葉級數的變換

(b) y(t) 為 x(t) 左右翻轉，即y(t)=x(-t)

y(t)=x(-t)= $\sum _{n=-\infty }^{\infty }X_{n}e^{jn\omega _{0}(-t)}$

         = $\sum _{n=-\infty }^{\infty }X_{-n}e^{jn\omega _{0}t}$ 

         = $\sum _{n=-\infty }^{\infty }X_{n}^{*}e^{jn\omega _{0}t}$

          = $\sum _{n=-\infty }^{\infty }Y_{n}e^{jn\omega _{0}t}$

故 $Y_{n}=X_{n}^{*}$

範例4.17

同範例4.16，改用時間變換搭配振幅變換求解。

【解】首先定義z(t)=x(-t)

z(t)=x(-t)= $\sum _{n=-\infty }^{\infty }X_{n}e^{jn\omega _{0}(-t)}$

         = $\sum _{n=-\infty }^{\infty }X_{-n}e^{jn\omega _{0}t}$ 

         = $\sum _{n=-\infty }^{\infty }X_{n}^{*}e^{jn\omega _{0}t}$

          = $\sum _{n=-\infty }^{\infty }Z_{n}e^{jn\omega _{0}t}$

$Z_{n}=X_{n}^{*}={\begin{cases}{\frac {A}{2}}\qquad n=0\\{\frac {A}{2\pi n}}e^{-j\pi /2}\qquad n\neq 0\end{cases}}$

觀察 $y(t)$ 與 $z(t)$ 可得

     $y(t)={\frac {4}{A}}z(t)-3$

$\Rightarrow {\begin{cases}Y_{0}={\frac {4}{A}}Z_{0}-3={\frac {4}{A}}{\frac {A}{2}}-3=-1\\Y_{n}={\frac {4}{A}}Z_{n}={\frac {4}{A}}{\frac {A}{2\pi n}}e^{-j\pi /2}={\frac {2}{\pi n}}e^{-j\pi /2}\qquad n\neq 0\end{cases}}$

大師的風範

同學辛苦了，休息一下並瞻仰一下大師風範！

.........................圖

Jean Baptiste Joseph Fourier J. Willard Gibbs