声振论坛

 找回密码
 我要加入

QQ登录

只需一步,快速开始

查看: 7553|回复: 30

[FFT] 高斯白噪声信号的傅立叶变换分析

  [复制链接]
发表于 2009-10-23 15:26 | 显示全部楼层 |阅读模式

马上注册,结交更多好友,享用更多功能,让你轻松玩转社区。

您需要 登录 才可以下载或查看,没有账号?我要加入

x
最近在看论文《插值FFT估计正弦信号频率的精度分析》的时候,发现论文中用到了三个结论:
(1)对于N点相互独立的高斯白噪声信号,其傅立叶变换以后,仍然得到一个N点的复高斯白噪声信号,其方差为原来的N/2倍,而且各点仍然相互独立;
(2)若对上述N点高斯白噪声信号加一个窗函数w(n),再进行傅立叶变换,同样可以得当一个
N点的复高斯白噪声信号,其方差与所用的窗函数有关,而且各点之间也不再独立;
(3)对于一个复数z=x+jy,叠加一个复高斯随机变变量g=p+jq,那么,当|z|>>|g|时,|z+g|可以近似表示为|z|+p。也就是说,两者之和的模可以近似为复数z的模加上随机变量g的实部p。
这三个结论是引自作者的博士论文,遗憾的是,这篇论文本人始终没有找到,于是自己动手证明了这三个结论(见附件),在此与大家分享,如有疏漏之处,请大家指正。

此外,本人也顺便证明了
,N点相互独立的高斯白噪声信号经过Hilbert变换以后的性质,不知道这个工作前人是否做过,如果大家知道有这方面的文章请指正,谢谢!

噪声的傅立叶变换_页面_1.jpg
噪声的傅立叶变换_页面_2.jpg
噪声的傅立叶变换_页面_3.jpg
噪声的傅立叶变换_页面_4.jpg
噪声的傅立叶变换_页面_5.jpg

评分

1

查看全部评分

回复
分享到:

使用道具 举报

发表于 2012-6-23 22:52 | 显示全部楼层
谢了!高手啊,呵呵:@D
发表于 2012-6-30 10:23 | 显示全部楼层
高手啊,有用
发表于 2012-7-5 18:33 | 显示全部楼层
公式好多
发表于 2013-5-27 14:08 | 显示全部楼层
真是强人啊,多谢多谢,自己证明不出来,找了这个证明好久了,感谢啊!!!
发表于 2013-11-19 11:29 | 显示全部楼层
高手,赞一个!
发表于 2013-12-9 16:38 | 显示全部楼层
高手  有用哈  好好研究一下
发表于 2013-12-12 17:13 | 显示全部楼层
高手啊啊啊啊啊
发表于 2014-2-4 10:44 | 显示全部楼层
这个证明,我在一篇1983年出版的IEEE transactions paper中看过,这个结论可以直接引用期刊文章,
发表于 2014-2-4 15:55 | 显示全部楼层
本帖最后由 hcharlie 于 2015-3-29 16:02 编辑

拜读了本文以后,我怎么觉得,很多基本概念模糊了。文中说:
《(1)对于N点相互独立的高斯白噪声信号,其傅立叶变换以后,仍然得到一个N点的复高斯白噪声信号,。。。。。。》
我理解的傅立叶变换,一定是无穷域的t域函数变换到无穷w域,有限域的数列好像谈不到什么傅立叶变换。
所以所谓N点的高斯白噪声也存在什么傅立叶变换,还有什么N点的复高斯白噪声,本人才疏学浅,真是不明白。
下面还定义了什么 G(k)=。。。。。
只能说是定义了一个数列,也敢自称是什么傅立叶变换表达式。恰恰在《随机振动与谱分析概论》第4章一开篇就明白说清楚这是表示一个周期函数的,不是用来表示白噪声(随机信号)的。
凡是无穷域的白噪声,到了有限域,只能称为数学估计,不敢说“等于”。。。,也就是不存在什么精确的“数学等于”。
下面一系列的运算,也许证明了某些数列之间的关系,但说这是高斯白噪声的傅立叶变换的关系,不敢苟同!
简单说,一个高斯白噪声N点采样的统计值,(请注意我这里说一个高斯白噪声N点采样,与N点高斯白噪声的说法有本质的区别)比如平均值,均方值,比如1024个点,可以精确计算出来,这只是这1024个采样的精确值,对于白噪声总体来是个估计值,下一N点,又算出一个精确值,可又是白噪声总体的又一个估计值。
E(g)=0,E(g^2)=σ^2,两个公式,只对于无穷域的白噪声才精确相等,有限域是不(精确)相等的。
我们不能说某个1024点的统计值就是白噪声的统计值,是个估计值,永远不会精确等于。
同样,无限域连续函数的傅立叶变换与有限域离散数组的离散傅立叶变换(DFT或FFT)要严格区别出来。
某组1024点的离散数组的FFT可以精确算出来,它也是高斯函数频谱的一个估计值,下一个1024点采样FFT以后也算出又一个精确值,它也是总体的另一个估计值,就这样简单。
差别在于,平均值,均方值,毕竟经过N次平均,更接近于精确等于,而一次DFT或FFT没有频域平均,其计算的值距离无穷域的高斯白噪声的值,差的远多了。
而且各点仍然相互独立》,定理1中的这句话,又有问题了,明明是共轭对称,怎能说是相互独立?

点评

赞成: 5.0
赞成: 5
赞成  发表于 2014-2-6 15:52
发表于 2014-2-6 09:59 | 显示全部楼层
本帖最后由 qhai_yun 于 2014-2-6 11:57 编辑

我认为定理1中什么傅立叶变换之后方差一定大了多少倍,是个伪命题。
从文中的定义,应该指离散傅立叶变换。
傅立叶变换和傅立叶逆变换是不可分割的一对,它有一个重要的特性,就是一正一反变换以后能还原,这才是真正的定理。
为了做到这一点,不同的著作在表述傅立叶变换时都在变换前加系数,各人可以加不同的系数对,保证正反变换以后数据能还原。
本文(正)变换前没有加系数,文章没有写出逆变换的定义,更不知有没有系数。如果也没有系数,一正一反变换肯定还不了原。
所以说正变换以后大了多少倍完全是个伪命题,完全决定于变换前加的系数。
所以傅立叶老先生对一次变换以后大多少倍根本不感兴趣,他老人家只关心一正一反变换以后一定要还原!
再就事论事吧,在证明中,正确地得到实部和虚部的方差都是(N*σ^2)/2,所以很明显,从能量观点,总方差应该是N*σ^2,而不是其半!(实部是余弦的分量,虚部是正弦的分量,都应该算能量。好比男,女都是一样的人)
所以下面出来以本人名字qhaiyun命名的qhaiyun猜想:
任何振动数组的符合文中定义的离散傅立叶变换方差大N倍;
同样在不加系数的逆离散傅立叶变换中方差也要大N倍;
为了达到傅立叶老先生的心愿
或在正变换或在逆变换中,加以1/N的系数!

点评

赞成: 5.0
赞成: 5
也可以各乘以根号N分之一的系数。  发表于 2014-2-8 20:42
发表于 2014-2-8 20:40 | 显示全部楼层
多年前本人用随机数发生器产生的等概率分布的随机数,(非高斯分布的),构成随机复数,做FFT,再做IFFT还原,象文中变换的定义,但是FFT和IFFT都加根号N分之一的系数,1024点除以32,这样每次变换以后,均方值都不变!不问物理概念,数字游戏,好玩。
玩多了才能理解傅立叶变换的真谛!
发表于 2015-1-23 12:00 | 显示全部楼层
看不到附件啊。。。。愁
发表于 2015-2-1 14:41 | 显示全部楼层
好东西啊,谢谢
发表于 2015-2-1 16:50 | 显示全部楼层
本帖最后由 hcharlie 于 2015-2-4 22:29 编辑

<对于N点相互独立的高斯白噪声信号,其傅立叶变换以后,仍然得到一个N点的复高斯白噪声信号>
注意,这里谈的是N点(N=1,128,1024,32768。。。反正不是无穷大)有限域的信号,其傅立叶变换,应该是DFT或FFT,其结果是代表以原来的N点序列无限重复得到的无限长周期信号的频域特征,所以现在原始信号不是真正意义的白噪声,不是真随机,是一种伪随机,也叫伪白噪声。无限长的真随机,真白噪声的傅立叶变换因不符合傅立叶变换的条件而不存在的。
初学者必须搞清楚白噪声(随机信号)的基本基本概念,不要随便喝彩!
文中很多概念,公式,比如 满足正态分布,
E(g)=0,E(g^2)=σ^2,等只是在无穷域的概念和公式,现在在N点的有限域也直接拿来用,胆子真大!

回复 支持 1 反对 0

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要加入

本版积分规则

QQ|小黑屋|Archiver|手机版|联系我们|声振论坛

GMT+8, 2024-11-6 09:48 , Processed in 0.078333 second(s), 23 queries , Gzip On.

Powered by Discuz! X3.4

Copyright © 2001-2021, Tencent Cloud.

快速回复 返回顶部 返回列表