傅里叶级数展开的奇函数形式

如何用一组正弦波叠加近似还原出一个方波（或类似方波的函数）

傅里叶级数展开的奇函数形式

这是一个傅里叶级数展开的奇函数形式，用来逼近方波、矩形波等“非光滑”函数。每一项都是一个频率不同的正弦波。

📘 每一项解释：

• sin[(2n−1)x]：是奇次谐波（1、3、5、7...）

• 是幅度衰减因子，频率越高，振幅越小

  ：是幅度衰减因子，频率越高，振幅越小
• 总体是：“频率越高的正弦波贡献越小”
  
  

🧠 总结一句话：

图中公式展示了 “复杂信号 = 不同频率的正弦波相加” 的思想，是傅里叶级数的直观演示，说明再不规则的波，也能用光滑的正弦波还原。

✅ 一句话超级通俗解释：

所有的声音、图像、信号，其实都可以看作是「很多不同频率的正弦波」组合而成的。

傅里叶级数是「重复的信号」拆解成「固定频率」的波；

傅里叶变换是「不重复的信号」拆成「所有可能频率」的波。

📦 打个比方：你在听音乐

假设你听一段音乐，这段音乐是个复杂的声音波形：

• 有低音（低频正弦波）
• 有高音（高频正弦波）
• 有节奏重复（周期性）或者变化（非周期性）
  
  

你耳朵其实就是把整个声音波形拆解成一个个不同频率的音来听的。

傅里叶理论就是用数学方式，把这件事精确地做出来。