Transformacja Fouriera

Z testwiki
Przejdź do nawigacji Przejdź do wyszukiwania
Wykresy dwóch funkcji rzeczywistych oraz ich transformaty Fouriera. Drugi sygnał, przesunięty w czasie względem pierwszego, pomimo identycznej postaci, ma inną transformatę Fouriera

Transformacja Fouriera – transformacja całkowa, która przyjmuje funkcję rzeczywistą f(t),tR jako daną wejściową i wyprowadza funkcję o wartościach zespolonych, która opisuje stopień, w jakim w funkcji wejściowej występują funkcje zespolone fω=eiωt. Transformatą Fouriera nazywa się funkcję, która powstaje w wyniku działania transformacji Fouriera.

Zastosowanie transformacji Fouriera do określenia składowych akordu C dur fortepianu. Pierwsze trzy piki od lewej odpowiadają podstawowym częstotliwościom C, E, G. Pozostałe są wyższymi harmonicznymi.

Przykładowo, obliczanie transformaty Fouriera trwającego jakiś czas sygnału akustycznego oznacza obliczanie amplitud składowych zespolonych tego dźwięku (por. wykresy transformaty obok dla funkcji schodkowych).

Transformacja Fouriera jest operatorem liniowym działającym na przestrzeni funkcyjnej funkcji zmiennej rzeczywistej i dokonującym rozkładu danej funkcji f w bazie ortonormalnej zespolonych funkcji eksponencjalnych fω=eiωt,ωR poprzez liczenie iloczynów skalarnych danej funkcji z funkcjami bazy.

Transformacja Fouriera została nazwana na cześć Jeana Baptiste’a Josepha Fouriera.

Definicja transformacji Fouriera w postaci zespolonej dla funkcji jednej zmiennej

Podana tu zostanie definicja transformacji Fouriera w postaci zespolonej. Obok tej postaci występują także postacie całkowe transformaty Fouriera, wyrażone przez funkcje rzeczywiste sinus i cosinus, bez użycia jednostki urojonej; postacie te można otrzymać z transformaty Fouriera w postaci zespolonej; nie omawia jednak tego zagadnienia ten artykuł.

Założenia – warunki Dirichleta

Zakładamy, że funkcja f spełnia pierwszy i drugi warunek Dirichleta, tj. jest to funkcja rzeczywista f:, określona na skończonym przedziale (a,b) orazSzablon:Odn

  1. f(t) jest przedziałami monotoniczna w przedziale (a,b) – tzn. jest w nim ograniczona i można podzielić ten przedział na skończoną liczbę podprzedziałów, wewnątrz których funkcja jest monotoniczna (czyli funkcja ta ma skończoną liczbę maksimów lokalnych i minimów lokalnych),
  2. f(t) jest ciągła w przedziale (a,b) z wyjątkiem co najwyżej skończonej liczby punktów nieciągłości pierwszego rodzaju, przy czym w każdym punkcie nieciągłości spełniony jest warunek
    f(t0)=12[f(t0+)+f(t0).

Uwagi:

  1. Całkowalność funkcji, gwarantowana przez spełnienie warunków Dirichleta, jest istotnym wymogiem w obliczaniu transformaty Fouriera, która opiera się na obliczaniu całek. (Ten sam wymóg dotyczy szeregów Fouriera, bowiem współczynniki rozwinięcia w szereg Fouriera są wyrażone za pomocą całek.)
  2. Dla funkcji okresowej warunki Dirichleta wystarczy zbadać na dowolnym przedziale (a,a+T) o długości równej okresowi funkcji T.
  3. Warunki Dirichleta są to warunki wystarczające do tego, by dla funkcji, która je spełnia, istniała całka Fouriera i szereg Fouriera. Jednak nie są to warunki konieczne – istnieje klasa funkcji, które nie spełniają warunków Dirichleta, a mimo to mają całkę i szereg Fouriera. Także dla funkcji uogólnionych, tzw. dystrybucji (np. delta Diraca), które mają istotne znaczenie w obliczeniach fizyki cząstek elementarnych, definiuje się transformaty Fouriera.

Transformacja z dziedziny czasu w dziedzinę pulsacji

Transformacja z dziedziny czasu t w dziedzinę pulsacji (częstości kołowej) ω ma postaćSzablon:Odn

f^(ω)=f(t)eiωtdt,

gdzie:

f(t) – funkcja (oryginał) w dziedzinie czasu,
f^(ω) – transformata Fouriera (widmo Fouriera) w dziedzinie pulsacji,
ijednostka urojona.

Transformacja odwrotna

Transformacja odwrotna zadana jest całkąSzablon:Odn

f(t)=12πf^(ω)eiωtdω

– pozwala odtworzyć funkcję pierwotną z jej widma.

Widmo amplitudowe i fazowe

Transformatę f^(ω) funkcji rzeczywistej f(t) można zapisać następującoSzablon:Odn:

f^(ω)=|f^(ω)|eiθ(ω),|θ(ω)|π.

Używa się następujących nazw:

  • f^(ω) – charakterystyka widmową (gęstością widma, krótko: widmo) funkcji f(t),
  • |f^(ω)| – charakterystyka amplitudowa (widmo amplitudowe) funkcji f(t),
  • θ(ω)charakterystyka fazowa (widmo fazowe) funkcji f(t).

Widmo amplitudowe jest funkcją rzeczywistą; można je obliczyć ze wzoru:

|f^(ω)|=Re(f^(ω))2+Im(f^(ω))2.

Widmo fazowe jest funkcją rzeczywistą; można je obliczyć ze wzorów

cosθ(ω)=Re(f^(ω)Re(f^(ω))2+Im(f^(ω))2,
sinθ(ω)=Im(f^(ω)Re(f^(ω))2+Im(f^(ω))2.

Stąd:

θ(ω)=arctg[sinθ(ω)cosθ(ω)].
Funkcję eiωt=cosωt+isinωt w płaszczyźnie zespolonej reprezentuje wektor o końcu w punkcie (cosωt,sinωt), który obraca się wokół początku układu współrzędnych przeciwnie do ruchu wskazówek zegara, gdy rośnie wartość zmiennej t. Pokazano też rzut tego wektora na oś rzeczywistą, kreślącego cosinusoidę y(t)=cosωt.

Sens transformaty Fouriera jest następujący:

Transformata f^(ω) jest liczbą zespoloną, której moduł i faza określają amplitudę i fazę składowej o pulsacji ω, wchodzącej w skład sygnału f(t). Obliczenie transformaty Fouriera pozwala więc znaleźć amplitudy i fazy wszystkich takich składowych w sygnale.

Przykład obliczeń wraz w wykresami funkcji, opisujących charakterystyki widmową, amplitudową i fazową podano dalej.

Obracający się przeciwnie do ruchu wskazówek zegara wektor (cost,sint) ma dodatnią częstotliwość ω=+1 rad/s. Nie pokazano wektora (cos(t),sin(t)) obracającego się zgodnie z ruchem wskazówek zegara, który ma ujemną częstotliwość ω=1 rad/s. Końce obu wektorów obracają się po okręgu jednostkowym, ale w przeciwnych kierunkach.

Transformacja unitarna Fouriera

Unitarną transformacją Fouriera z dziedziny czasu t w dziedzinę pulsacji (częstości kołowej) ω nazywa się transformacją zadaną wzorem, który różni się od wzoru wyżej podanego jedynie stałą, stojącą przed znakiem całki, tj.Szablon:Odn

f^(ω)=12πf(t)eiωtdt.

Transformacja odwrotna unitarna

f(t)=12πf^(ω)eiωtdω.

Komentarz

  • Czynnik 12π przed transformatą i transformatą odwrotną występuje umownie; zamiast takiej postaci może występować czynnik 12π przed transformatą prostą, albo (częściej) przed transformacją odwrotną.
  • Jeżeli jednak czynnik wynosi 12π, wtedy transformacja i transformacja odwrotna są izometriami przestrzeni L2().
  • Pierwsza z dwu powyższych definicji jest popularniejsza, nie posiada jednak własności unitarności.

Interpretacja ujemnych częstotliwości

W definicji transformaty Fouriera w postaci zespolonej mamy częstotliwości ω w zakresie od do +, występujące w funkcji fω=eiωt. W klasycznym rozumieniu teorii dotyczącej drgań i fal częstości kołowe ω są wielkościami dodatnimi. Co oznaczają więc ujemne wartości częstotliwości? Sytuacja jest tu nieco inna niż w opisie zjawisk drgań i fal za pomocą liczb rzeczywistych, gdzie definiuje się pojęcie częstotliwości. Tu mamy do czynienia z funkcjami fω zespolonymi o częstotliwościach ω z zakresu liczb rzeczywistych. Każda funkcja może być przedstawiona jako obracający się w płaszczyźnie zespolonej wektor (wielkość obrotu zależy od czasu t występującego w każdej takiej funkcji), którego koniec porusza się po okręgu o promieniu równym 1 (tzw. okrąg jednostkowy).

Dla dodatnich wartości ω wektory fω obracają się przeciwnie do wskazówek zegara, dla ujemnych wartości ω wektory fω obracają się zgodnie ze wskazówkami zegara.

Piękna ilustrację transformacji Fouriera, w tym sens ujemnych częstotliwości, przedstawia animowane omówienie pt. But what is the Fourier Transform? A visual introduction

Inne oznaczenia

Transformatę Fouriera oznacza się także symbolemSzablon:Odn

F(jω)f^(ω)=f(t)ejωtdt,

gdzie ji – jednostka urojona (oznaczenie stosowane często w elektrotechnice, teorii przetwarzania sygnałów).

Oznaczenie to podkreśla, iż mamy do czynienia z transformatą Fouriera w postaci zespolonej, by odróżnić ją od transformat Fouriera kosinusowej i sinusowej. Używa się także symboliki 1[F(jω)] na oznaczenie transformacji odwrotnej; wtedy mamy:

f(t)=1[F(jω)].

Przykład obliczania transformaty Fouriera

Transformata Fouriera funkcji f(t)=t,|t|<1: jej część rzeczywista, urojona, moduł

Mamy daną funkcję

f(t)={tdla|t|<112 sgn(t)dla|t|=10dla|t|>1

Obliczamy

f^(ω)=f(t)eiωtdt,

czyli

f^(ω)=11teiωtdt=11tcosωtdt+i11tsinωtdt.

Część rzeczywista obliczanej transformaty jest równa zeru z uwagi na nieparzystość funkcji tcosωt, natomiast część zespolona ma wartość

11tsinωtdt=201tsinωtdt=2tcosωtω|01+2ω01cosωtdt=2cosωω+2sinωω2.

Stąd

f^(ω)=0+i2ω2(ωcosωsinω).

Widmo amplitudowe czyli moduł transformaty f^(ω):

|f^(ω)|=Re(f^(ω))2+Im(f^(ω))2=|2ω2(ωcosωsinω)|.

Wyniki obliczeń pokazano na wykresach.

Obliczanie numeryczne transformaty Fouriera

Obliczanie transformaty Fouriera w ogólnym przypadku nie jest proste i wymaga na ogół całkowania numerycznego. Poniżej podano kod programu w języku Python, który liczy zespoloną transformatę Fouriera wg wzoru całkowego i rysuje wykresy jej części rzeczywistej, urojonej oraz modułu.

Użytkownik może ustalić:

  1. Definicję funkcji f(x) (linia nr 15).
  2. Liczbę N określającą zakres częstotliwości ω<N,N> (linia nr 32).
  3. Program można testować, korzystając np. z darmowego notatnika colab google online.
import numpy as np
from scipy.integrate import quad
import matplotlib.pyplot as plt

''' Definicja funkcji f(t)=t
def f(t):
    if np.abs(t) < 1:
        return t
    elif np.abs(t) == 1:
        return 0.5 * np.sign(t)
    else:
        return 0
'''

# Definicja funkcji f(t) - impuls prostokątny
def f(t):
    if abs(t-a) < 1:
        return 1
    elif abs(t-a) == 1:
        return 0.5 * np.sign(t)
    else:
        return 0

# Definicja transformacji Fouriera
def fourier_transform(omega):
    integrand = lambda t: f(t) * np.exp(-1j * omega * t)
    real_part = quad(lambda t: np.real(integrand(t)), -np.inf, np.inf)[0]
    imag_part = quad(lambda t: np.imag(integrand(t)), -np.inf, np.inf)[0]
    return real_part + 1j * imag_part

# Zakres częstotliwości omega
N = 10
omega_values = np.linspace(-N, N, 500)
fourier_values = np.array([fourier_transform(omega) for omega in omega_values])

# Wykresy: Re, Im oraz |F(ω)|
plt.figure(figsize=(14, 20))

# Wykres części rzeczywistej
plt.subplot(3, 1, 1)
plt.plot(omega_values, fourier_values.real, label=r"Re$\{\hat{f}(\omega)\}$", color='blue')
plt.title("Część rzeczywista transformaty Fouriera", fontsize=30)
plt.xlabel(r"$\omega$", fontsize=20)
plt.ylabel(r"Re$\{\hat{f}(\omega)\}$", fontsize=14)
plt.grid(True)
plt.legend(fontsize=20)

# Wykres części urojonej
plt.subplot(3, 1, 2)
plt.plot(omega_values, fourier_values.imag, label=r"Im$\{\hat{f}(\omega)\}$", color='red')
plt.title("Część urojona transformaty Fouriera", fontsize=30)
plt.xlabel(r"$\omega$", fontsize=20)
plt.ylabel(r"Im$\{\hat{f}(\omega)\}$", fontsize=14)
plt.grid(True)
plt.legend(fontsize=20)

# Wykres modułu |F(ω)|
plt.subplot(3, 1, 3)
plt.plot(omega_values, np.abs(fourier_values), label=r"$|\hat{f}(\omega)|$", color='green')
plt.title("Moduł transformaty Fouriera", fontsize=30)
plt.xlabel(r"$\omega$", fontsize=20)
plt.ylabel(r"$|\hat{f}(\omega)|$", fontsize=14)
plt.grid(True)
plt.legend(fontsize=20)

plt.tight_layout()
plt.show()

Całki Fouriera jako całki niewłaściwe

Obliczanie transformaty Fouriera zadane jest de facto poprzez całki niewłaściwe, gdyż zmienna t jest określona w granicach od do +. Obliczanie takich całek sprowadza się do liczenia tzw. wartości głównej całki (wg definicji podanej przez Cauchy’ego)Szablon:Odn, tj. do liczenia jej jako granicy z całek obliczonych na skończonym przedziale całkowania:

f^(ω)=limT+TTf(t) eitωdt.

Rzeczywiste sygnały zawsze mają skończony czas trwania. Natomiast można je teoretycznie przedłużać do nieskończoności – wtedy ma zastosowanie powyższy wzór.

Także funkcja pierwotna rekonstruowana z jej transformaty f^(ω) poprzez transformację odwrotną jest zadana przez całkę niewłaściwą, gdyż zmienna ω jest określona w granicach od do +. I także obliczanie tej całki sprowadza się do liczenia wartości głównej całkiSzablon:Odn, tj. do liczenia jej jako granicy z całek obliczonych na skończonym przedziale całkowania wg wzoru:

f(t)=12πlimω+ωωf^(u) eitudu.

Interpretacja i związek z transformatą Laplace’a

W całce Fouriera funkcje harmoniczne eiωt=cosωtisinωt,ωR mnożone są przez sygnał f(t); wynikowa całka dostarcza informacji nt. zawartości poszczególnych harmonicznych, wchodzących w skład sygnału (dokonuje rozkładu sygnału na jego widmo).

Transformacja Laplace’a wykonuje podobne działanie, ale o bardziej ogólnym charakterze: Za pomocą całki Laplace’a funkcja rzeczywista f(t), reprezentująca zmieniający się w czasie t sygnał (np. pole elektryczne fali, przychodzącej do odbiornika), jest transformowana na płaszczyznę S (płaszczyznę zespoloną); dokonuje się to poprzez scałkowanie iloczynu funkcji f(t) z wyrażeniami typu est dla czasu t od do +:

f(t)estdt;

przy tym s=x+iω jest liczbą zespoloną, stałą w procesie obliczania całki.

Funkcje est w całce Laplace’a de facto mają postać est=exteiωt. Dzięki temu pozwalają dokonać nie tylko analizy zawartości harmonicznych eiωt w sygnale f(t), ale również efektów zaniku sygnału lub jego wzrastania w czasie, poprzez funkcję ext. Na przykład krzywa sinusoidalna tłumiona może być modelowana za pomocą transformacji Laplace’a. Transformacja Fouriera stanowi więc szczególny przypadek przekształcenia Laplace’a dla s=iω.

Podobnie uogólnieniem dyskretnej transformaty Fouriera stanowi transformata Z, z którą powiązana jest transformata Laplace’a (zob. metoda Tustina).

Własności transformaty Fouriera

W tym rozdziale wprowadzono trzeci sposób definiowania transformaty Fouriera za pomocą częstotliwości ν, przy czym zachodzi związek ω=2πν.

  • W przypadku jednowymiarowym funkcja f jest klasy L1, czyli jest całkowalna w przedziale (,).
  • f^ jest funkcją ciągłą. Nie musi natomiast być całkowalna w n.
  • Jeśli g(x)=f(xα), to g^(ν)=g(x) e2πixνdx=f(xα) e2πi(xα)νe2πiανdx=e2πiανf(t) e2πitνdt=e2πiανf^(ν).
  • Jeśli α0 i g(t)=f(tα), to g^(ν)=g(x) e2πixνdx=f(xα) e2πixα(αν)αd(xα)=αf(t) e2πit(αν)dt=αf^(αν).
  • f*g^=2πf^g^, gdzie operacja * oznacza splot funkcji f i g
  • Jeśli pochodna funkcji f należy do L1 i funkcja zeruje się poza pewnym przedziałem skończonym, to z całkowania przez części wynika, że: f^(ν)=f(x)e2πixνdx=f(x)e2πixν|+2πiνf(x)e2πixνdx=2πiνf^(ν).

Właściwości transformat

Funkcja Transformata Fouriera
unitarna, częstotliwość
Transformata Fouriera
unitarna, pulsacja (częstość kołowa)
Transformata Fouriera
pulsacja (częstość kołowa)
Uwagi
f(x) f^(ν)=

f(x)e2πixνdx

f^(ω)=12πf(x)eiωxdx f^(ω)=

f(x)eiωxdx

101 af(x)+bg(x) af^(ν)+bg^(ν) af^(ω)+bg^(ω) af^(ω)+bg^(ω) Liniowość
102 f(xa) e2πiaνf^(ν) eiaωf^(ω) eiaωf^(ω) Przesunięcie oryginału w dziedzinie „czasu”
103 e2πiaxf(x) f^(νa) f^(ω2πa) f^(ω2πa) Przesunięcie widma w dziedzinie częstotliwości, dualne względem 102
104 f(ax) 1|a|f^(νa) 1|a|f^(ωa) 1|a|f^(ωa) Dla dużych wartości |a|, f(ax) zawęża się wokół zera, a 1|a|f^(ωa) poszerza się i spłaszcza.
105
106 dnf(x)dxn (2πiν)nf^(ν) (iω)nf^(ω) (iω)nf^(ω) Transformata pochodnej
107 xnf(x) (i2π)ndnf^(ν)dνn indnf^(ω)dωn indnf^(ω)dωn Ta właściwość jest dualna względem 106
108 (f*g)(x) f^(ν)g^(ν) 2πf^(ω)g^(ω) f^(ω)g^(ω) Notacja f*g oznacza splot funkcji f i g – tę właściwość określamy jako twierdzenie o splocie
109 f(x)g(x) (f^*g^)(ν) (f^*g^)(ω)2π 12π(f^*g^)(ω) Właściwość dualna względem 108
110 Dla funkcji f(x) rzeczywistej i parzystej f^(ν), f^(ω) w postaci unitarnej oraz f^(ω)funkcjami rzeczywistymi i parzystymi.
111 Dla funkcji f(x) rzeczywistej i nieparzystej f^(ν), f^(ω) w postaci unitarnej oraz f^(ω)funkcjami urojonymi i nieparzystymi.

Najprzydatniejsze pary transformat

W przestrzeniach funkcji dobrze określonych, takich jak L2() lub przestrzeń funkcji szybko malejących w nieskończoności 𝒮() transformacja Fouriera przyporządkowuje wzajemnie jednoznacznie funkcji (oryginałowi) jej transformatę. Oryginał i jego transformata określana są wtedy jako para fourierowska.

Funkcje całkowalne z kwadratem

W tabeli zestawiony jest oryginał oraz jego transformaty w dziedzinie częstotliwości i pulsacji[1].

Uwaga: Tu x oznacza zmienną funkcji pierwotnej f, zamiast oznaczenia t.

Funkcja Transformata Fouriera
unitarna, częstotliwość
Transformata Fouriera
unitarna, pulsacja (częstość kołowa)
Transformata Fouriera
pulsacja (częstość kołowa)
Uwagi
f(x) f^(ν)=

f(x)e2πixνdx

f^(ω)=

12πf(x)eiωxdx

f^(ω)=

f(x)eiωxdx

201 rect(ax) 1|a|sinc(νa) 12π|a|sinc(ω2πa) 1|a|sinc(ω2πa) Funkcja prostokątna i normalizowana funkcja sinc, definiowana jako sinc(x)=sin(πx)/(πx)
202 sinc(ax) 1|a|rect(νa) 12π|a|rect(ω2πa) 1|a|rect(ω2πa) Relacja dualna do 201. funkcja prostokątna jest filtrem dolnoprzepustowym, a funkcja sinc jest odpowiedzią impulsową dla takiego filtra.
203 sinc2(ax) 1|a|tri(νa) 12π|a|tri(ω2πa) 1|a|tri(ω2πa) Funkcja tri(x)=λ(x) jest funkcją trójkątną
204 tri(ax) 1|a|sinc2(νa) 12π|a|sinc2(ω2πa) 1|a|sinc2(ω2πa) Związek dualny względem 203.
205 eaxH(x) 1a+2πiν 12π(a+iω) 1a+iω H(x) jest funkcją skoku Heaviside’a, a>0.
206 eαx2 παe(πν)2α 12αeω24α παeω24α Funkcja Gaussa exp(αx2) jest funkcją własną przekształcenia Fouriera dla odpowiednio dobranego α. Funkcja jest całkowalna dla Re(α)>0.
207 ea|x| 2aa2+4π2ν2 2πaa2+ω2 2aa2+ω2 Dla a>0.
208 Jn(x)x 2in(i)nUn1(2πν)

   14π2ν2rect(πν)

2πin(i)nUn1(ω)

   1ω2rect(ω2)

2in(i)nUn1(ω)

   1ω2rect(ω2)

Jn(x) oznacza funkcję Bessela n-tego rzędu, pierwszego rodzaju. Un(x) to wielomiany Czebyszewa drugiego rodzaju. (patrz punkty 315 i 316 poniżej).
209 sech(ax) πasech(π2aν) 1aπ2sech(π2aω) πasech(π2aω) Secans hiperboliczny jest funkcją własną transformcji Fouriera

Dystrybucje

Dystrybucje, określane też jako funkcje uogólnione nie posiadają transformat w sensie określonym przez powyższe definicje. Możliwe jest jednak uogólnienie pojęcia transformaty i przyjęcie, że uzyskujemy w wyniku przejścia do granicy ciągu transformat lub wychodząc od szeregu Fouriera funkcji okresowej.

Funkcja Transformata Fouriera
unitarna, częstotliwość
Transformata Fouriera
unitarna, pulsacja (częstość kołowa)
Transformata Fouriera
pulsacja (częstość kołowa)
Uwagi
f(x) f^(ν)=

f(x)e2πixνdx

f^(ω)=

12πf(x)eiωxdx

f^(ω)=

f(x)eiωxdx

301 1 δ(ν) 2πδ(ω) 2πδ(ω) δ(ω) oznacza deltę Diraca.
302 δ(x) 1 12π 1 Co wynika z zasady 301.
303 eiax δ(νa2π) 2πδ(ωa) 2πδ(ωa) Co wynika z własności 103 i 301.
304 cos(ax) δ(νa2π)+δ(ν+a2π)2 2πδ(ωa)+δ(ω+a)2 π(δ(ωa)+δ(ω+a)) Co wynika ze 101 i 303 przy zastosowaniu wzoru Eulera: cos(ax)=(eiax+eiax)/2.
305 sin(ax) δ(ν+a2π)δ(νa2π)2i 2πδ(ω+a)δ(ωa)2i iπ(δ(ω+a)δ(ωa)) Co wynika ze 101 i 303, przy zastosowaniu sin(ax)=(eiaxeiax)/(2i).
306 cos(ax2) πacos(π2ν2aπ4) 12acos(ω24aπ4) πacos(ω24aπ4)
307 sin(ax2) πasin(π2ν2aπ4) 12asin(ω24aπ4) πasin(ω24aπ4)
308 xn (i2π)nδ(n)(ν) in2πδ(n)(ω) 2πinδ(n)(ω) Gdzie n jest liczbą naturalną a δ(n)(ξ) jest n-tą pochodną delty Diraca. Wynika to ze 107 i 301. Stosując tę formułę z 101, można transformować dowolne wielomiany.
309 1x iπsgn(ν) iπ2sgn(ω) iπsgn(ω) Gdzie sgn(ξ) to funkcja znaku. Zauważmy, że 1/x nie jest dystrybucją. Własność przydatna w odniesieniu do transformaty Hilberta.
310 1xn iπ(2πiν)n1(n1)!sgn(ν) iπ2(iω)n1(n1)!sgn(ω) iπ(iω)n1(n1)!sgn(ω) Uogólnienie 309.
311 1|x| 1|ν| 1|ω| 2π|ω|
312 sgn(x) 1iπν 2π1iω 2iω Dualne do 309.
313 H(x) 12(1iπν+δ(ν)) π2(1iπω+δ(ω)) π(1iπω+δ(ω)) Funkcja H(x) jest funkcją Heaviside’a; to wynika ze 101, 301 i 312.
314 n=δ(tnT) 1Tk=δ(νkT) 2πTk=δ(ω2πkT) 2πTk=δ(ω2πkT) Funkcja grzebieniowa. Do wyznaczenia z 302 i 102, wraz z faktem, że n=einx=k=δ(x+2πk) jako dystrybucje.
315 J0(x) 2rect(πν)14π2ν2 2πrect(ω2)1ω2 2rect(ω2)1ω2 J0(x) funkcją Bessela pierwszego rodzaju, rzędu zerowego.
316 Jn(x) 2(i)nTn(2πν)rect(πν)14π2ν2 2π(i)nTn(ω)rect(ω2)1ω2 2(i)nTn(ω)rect(ω2)1ω2 Uogólnienie 315. Funkcja Jn(x) jest funkcją Bessela n-tego rzędu, pierwszego rodzaju. Funkcja Tn(x) jest wielomianem Czebyszewa pierwszego rodzaju.

Zastosowanie dla potrzeb przetwarzania sygnałów

Szablon:Osobny artykuł Zależność określającą transmitancję widmową H(jω) można wyznaczyć:

Pojedyncza zespolona składowa harmoniczna o amplitudzie Awe, pulsacji ω i fazie pwe

x(t)=Aweej(ωt+pwe),

(gdzie j oznacza jednostkę urojoną), generuje odpowiedź na wyjściu układu w postaci sygnału sinusoidalnego o amplitudzie Awy i fazie pwy:

y(t)=Awyej(ωt+pwy).

Warto zwrócić uwagę na fakt, że częstotliwość ω pozostała taka sama, jedynie amplituda i faza sygnału uległy zmianie w układzie. Transmitancja H(jω) opisuje charakter tych zmian w całym spektrum częstotliwości (tj. dla każdej częstotliwości ω). Moduł transmitancji opisuje wzmocnienie układu:

AwyAwe=|H(jω)|,

a argument tej transmitancji opisuje przesunięcie fazowe wprowadzane przez układ:

pwypwe=arg(H(jω)).

Transmitancja H(jω)

Dla przypadku układów dyskretnych wyrażenie

y(i)u(i)=zkB(z1)A(z1)|z=ejωTp=K(ejωTp)

definiuje dyskretną transmitancję widmową.

Transformacja Fouriera wielowymiarowa

Transformatę Fouriera można określić dla funkcji fL1(n), gdzie L1(n) jest przestrzenią wektorową funkcji całkowalnych na n, za pomocą wzoru[2]:

f^(ω)=nf(x) ei(x,ω)dx,

gdzie:

Twierdzenia

Tw. 1. Transformata f^(ω) jest funkcją istotnie ograniczoną: f^L(n) (wynika to z twierdzenia Riemanna-Lebesgue’a).

Tw. 2. W przypadku gdy funkcja f jest ponadto całkowalna z kwadratem (czyli fL1(n)L2(n)), transformata f^(ω) jest również całkowalna z kwadratem. Innymi słowy, transformacja Fouriera jest odwzorowaniem przestrzeni:

:L1(n)L2(n)L2(n).

Tw. 3. Twierdzenie Plancherela wówczas mówi, że odwzorowanie to przedłuża się do izometrii przestrzeni L2(n) na siebie.

Zobacz też

Przypisy

Bibliografia

Linki zewnętrzne

Szablon:Commonscat

Polskojęzyczne
Anglojęzyczne

Szablon:Transformaty

Szablon:Kontrola autorytatywna