大學里我們學習了傅里葉變換，拉氏變換（模擬），z變換（數字），當時學的時候都是學的怎么
計算這些變換，功力不夠，也不能將他們的物理意義聯系起來考慮，為什么要引入這些變換，有什么意義，這個問題可能需要有足夠積累的前輩才能很到位的分析上來，懇請壇里的前輩多多指教？先謝過
網友評論：標記一下！
網友評論：粗略的看了前面幾位大俠的回帖，貌似沒有提到幾種變換的物理意義。幾種變化就是將時域轉變到頻域分析。在頻域更能清晰看出信號的能量分布。
網友評論：連續信號經ADC轉換后就成了離散信號.離散信號經DAC,低通濾波之后就成了連續信號.
傅里葉變換在于把時域信號轉到頻域,音頻信號和視頻信號轉到頻域后可以更方便的壓縮.MP3,MPEG1,MPEG2,MPEG4等都有用到.
Z變換的一個應用就是設計數字濾波器,數字濾波器相對模擬濾波器來說有它的有點.MP3壓縮解壓中就用到了數字濾波器.另一個典型應用是音頻
均衡器.
網友評論：來學習了
網友評論：21家果然臥虎藏龍呀
網友評論：邏輯關系是這樣的：
傅里葉變換當初只是數學上的一種變換，當時計算非常困難，人們覺得沒有任何意義，也不知道用在哪。后來FFT算法的延生，及電子計算機的發明，人們發現在信號處理方面，用傅里葉變換能很好地幫助進行信號分析，傅里葉變換這才煥發生機。傅里葉變換要求函數必須是收斂的，而有些函數并不收斂。所以 把一個函數乘以一個衰減因子 e^at, 然后再進行傅里葉變換，這種變換就是拉普拉斯變換。
網友評論：傅立葉變化最簡單的應用就是音響上的頻譜顯示。
網友評論：33# 這位前輩，實現此應用要用到哪些核心IC？ 用到專用的DSP處理器嗎？ 還是用簡單的MCU就能處理
網友評論：此貼要留名學習
網友評論：21# 現在大多數人是認為能賺大錢的東西是有用的東西
網友評論：23# 這位前輩，第五條頻率轉換，一般怎么實現？
網友評論：28#
為何音頻信號和視頻信號轉到頻域后可以更方便的壓縮？
網友評論：37#
要明白 我們一般的dsp 也就是OMAP這類的通訊高檔DSP 去處理 gsm cdma之類的數據，如果數據不處理，直接處理， 當今世界任何一款dsp都來不及處理。也不適合低功耗，高效率。
象GSM數據從900M到70M時，是需要NCO進行混頻，將頻率將下來到70M。 然后就是多采樣速率出來的。 到了5M這個樣，就可以給dsp 處理了（具體流程 可以再討論）。
5M 到70M 請先升采樣。在NCO混頻，到900M ， 此時RF可以傳數據了。
明白了.
至于信道的isi ici filter 這里就不講了,那個要信號功率評估,跟概率論知識.
要知道的,我再給各位講.
網友評論：38#
時越離得信號不好保存， 壓縮， 處理
頻越（離散）的可以保持， 處理
時越（連續）轉到 頻越（離散） 需要遵從采樣定理
網友評論：36#
那個草莽時代過去了， 現在是精英時代。
光會忽悠， 也只能騙沒文化的人。
精英時代， 就是你懂的，別人不懂的， 別人才放心將錢跟事情交給你干， 干完了，大家都有錢賺。
做技術的， 要有耐心， 做個精致的EE CS
網友評論：回復LZ,舉二個實際使用例子來說明時域到頻域變換的用途.
1/估計
示波器通道的帶寬:
輸入一個上升沿,下降沿都十分小的方波,在示波器觀察它的上升沿變斜坡程度就能毛估估出示波器的頻率是否合格.比方:20MHz示波器的上升時間需小于多少ns,100MHz示波器的上升時間需小于多少ns.
2/材料的楊氏模量.
假設取材料為圓棒,方棒.在它的基振節點附近用細線,劈尖支撐住,用小錘在棒的中央輕擊一次,用接觸式,非接觸式拾振換能器獲得材料的振動信號T=1~2秒.
通過將此信號進行時域-頻域變換,求得0~T時間段內信號頻譜的變化,從而得到材料的本身的基頻和n次諧振頻率,然后按國標GB/T 2105中列出的計算公式求出它的楊氏模量.
網友評論：mark
網友評論：都高手啊
網友評論：39# 象GSM數據從900M到70M時，是需要NCO進行混頻，將頻率將下來到70M。 然后就是多采樣速率出來的。 到了5M這個樣，就可以給dsp 處理了（具體流程 可以再討論）。這位前輩，您就再花點時間說說唄，相信大伙兒也愛聽
網友評論：42#
網友評論：mark
網友評論： 33# ocon這位前輩，實現此應用要用到哪些核心IC？ 用到專用的DSP處理器嗎？ 還是用簡單的MCU就能處理
jack_shine 發表于 2011-6-3 15:26
顯然，你在質疑用傅里葉變換做音響頻譜顯示的可行性，出于成本的考慮，一般的家用音響頻譜顯示確實是用純
硬件實現的，低檔的單片機做FFT運算是比較吃力，但是對中高檔的單片機來說問題不大，不需要上DSP，大的單片機廠家基本都提供FFT函數庫。
網友評論：
這些變換物理本質上其實是相關“因子”的相似度，對周期信號傅里葉變換時，這個因子是正弦函數，既是假設信號由此類函數加權合成，跟一個頻率的正弦相乘，如果周期信號正好跟因子完全一致，那會得到一個最大積分面積的函數，如果完全不一致，即周期信號是另外一個頻率，結果會得到一個正負對稱的函數，正交，積分則為零，復雜點的波形介于這兩者之間。跟頻率從零到無窮的頻率正弦函數不斷相乘，積分，就會得到從零到無窮頻率的相似性的一個“譜”
理解了這個正交，把這個“因子”相似性擴展到帶指數的就成為拉氏變換，指數可以描述函數變化“趨勢”，從而這樣的因子具備了描述系統的穩定性甚至全部關鍵特性，比如零點和極點到虛軸的距離，他們分布位置，直接反映時域特性，比如濾波器的特性， 時域響應的無窮，頻域則為趨向0，反之亦然，極點位置與“零” 的距離則反映時域響應的性質~~~如果要相關的資料看一下國外的自控的書
當然這些變換不一定能完全抽取我們所要的信號特性，那么換一個“因子”即可，物理本質其實還是一樣，比如小波變換等等
網友評論：48# 純硬件都可以實現？用硬件對信號進行分解？
網友評論：板凳
網友評論： 28# caner_hn
為何音頻信號和視頻信號轉到頻域后可以更方便的壓縮？
jack_shine 發表于 2011-6-3 16:54
因為
(1)感觀上強的信號會掩蔽若的信號.
(2)變化強的信號會掩蔽變化小的信號.
具體可搜索一下"掩蔽效用",了解一下MP3壓縮原理,JPEG壓縮原理.
網友評論：語音識別 就用FFT
網友評論：此貼要留名學習
網友評論：頂起來�。。。。。。。。。。。。。。。。。�！
網友評論：原來還有不少人對此問題是很感興趣的呀
網友評論：53#
語音識別是通過fft 來確定你說話的頻率
然后通過你說話音量的大小, 就功li 來確定的.
具體的, 請參考有關資料.
網友評論：講的真好學習了
網友評論：57# 這位前輩，推薦些你看過的覺得比較好的這方面的書來看看
網友評論：59#
俺不是什么前輩， 只是這三年全在 通訊方面研究
所以對dsp 音頻 數據傳輸 有了解
你要是想學可以找這方面的書， 看看不懂的， 再來問。
必須要跟自己做的事情相結合。 要不你永遠不會理解算法中的奧秘。
公式不要記， 要理解， 這樣你才會在 vlsi設計中之道如何最優化。
網友評論：這個玩意確實麻煩，數學要求比較高。FFT以前接觸過，用來分析心電
傳感器的頻譜信號。
網友評論：感覺用不上，沒有什么實際意義。
就像T大叔說：屠龍之術。
網友評論：mark
網友評論：62# 存在即有它存在的理由
網友評論：留名，有空學習
網友評論：沒有所謂“屠龍術”如果這樣認為那是你視野太窄，要想30歲以后混技術飯并且達到一定高度，而不是混個4.5K的整天抱怨房子房子女人女人（這樣的貼在21還少嘛），除非你想做個“碼農”或者是老板，那是不用學這些，學山寨和厚黑比較合適
網友評論：66#
人生追求不同, 走的路就不同, 當然結果就不同.
如果想做技術大牛, 是需要相當的數學功底.
網友評論：頂雪山飛狐D， 話糙理不糙。
網友評論：我也只是說說我個人的理解,我不做信號處理,所以我的理解或許是錯的,僅供探討
積分變換最初是用于解微分方程,特別是高階微分方程,通過積分變換轉化為簡單運算,再反變換回去.
其中變換規則與反變換規則都是經由嚴格的數學推導得到的.意思是,積分變換就是純數學的運算規則.
這種運算規則針對的是一個函數,即把
y = g(x) 轉換為 Y = G(X)
直觀的說就是把y-x坐標平面轉化為Y-X坐標平面,即所謂"域"轉換.
這時的X只是一個自變量,或是一個算子,存在于公式而不見得對應到現實.
數學上,一個任意函數g(x),總是能夠被某個完備正交集G(X)表示.換句話說,在公式上,完備正交集G(X)可以看作是g(x)的分量,即
g(x) = A1*G1(X) + A2*G2(X).....
寫成積分就和傅立葉變換式具有相同形式了,積分就是要"完備",要無窮逼近.
對任意時域信號f(t),一樣可以看作是某個完備正交集F(T)的合成.這里T表示某個"域",完備正交集有無數個,單純從數學上可以把時域信號f(t)經過
不同的變換規則映射到任何一個域上去.
當積分變換結合到系統理論的時候,傅立葉換變就應運而生了.
這時候的積分變換就不僅僅是建立在嚴謹的純數學推導了,還需要具有很現實的物理意義.
單頻信號的函數式是正/余弦函數, 正/余弦函數系是完備正交集, 所以當T = w,把f(t)映射到F(w)就是今天的傅立葉變換.簡單的說,這個變換的物理意義就是一個連續的時域信號,可以表示為無窮多不同頻率成份的單頻信號的合成.這些分量的權重可以由變換式(即變換規則)計算得到.
這樣就完成了具有物理意義的域的映射變換,剩下的,就是根據變換規則做純數學的研究和計算了.比如譜分析,零/極點分析,傳遞函數和濾波器設計.包括后續的s變換和z變換,都是進行的數學擴展.
將F變換乘上衰減因子以保證收斂,從而拓展變換定義域,成為L變換;離散傅立葉變換乘以衰減因子以保證收斂(絕對可和),成為Z變換.
網友評論：69# 這位仁兄是做哪一方面的？
網友評論：68# 話也不糙理也不操
網友評論：邊做邊思考，磨刀不誤砍柴工
多關注自己專業的東西
網絡上太多資料鳥，看來只適合查閱，不適合檢閱鴨
網友評論：邊做邊思考，磨刀不誤砍柴工
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網友評論：LS這位仁兄引用俺的簽名謀取私利（得到12分），快快給俺回扣
網友評論：給我感覺各種變換，就像物理里面的量子理論，宏觀層面的結構都可以用微觀的函數去表示，說起來這是一個很有意思的哲學問題，很難想象我的宏觀世界，是由完全抽象的能量粒子構成的，就像看上去雜亂無章的波形，實際上殼由簡單的正弦函數組成，不知道的我的話對你有沒有用~~
網友評論：這個帖子很熱啊
網友評論：77# 謝謝回復，大家一起學習
網友評論：學習了，但還是不太明白，當時學信號與系統就很疑惑。
網友評論：hi
網友評論：要上高的層次，數學就是神馬了。
當年法拉第缺少數學功底，遇到麥克斯韋才實現了他的愿望。
網友評論：此帖的出現,讓感覺21家有高手了,不然老是山寨別人,知其然不知其所以然
網友評論：21家本來就高手眾多，只是你以前沒發覺到而已
網友評論：樓主真的很讓人佩服
學習樓主！
頂起來！
小弟實在太菜，數學不行，現在還搞不了這些高深的！
不會很遠的，我會回來撿起這些的！！
