Przekształcenie Fouriera: Różnice pomiędzy wersjami

Z Brain-wiki
 
(Nie pokazano 19 pośrednich wersji utworzonych przez tego samego użytkownika)
Linia 1: Linia 1:
==[[Analiza_sygnałów_-_lecture|AS/]] Przekształcenie Fouriera==
+
==[[Analiza_sygnałów_-_wykład|]] Przekształcenie Fouriera==
 
A jeśli sygnał nie jest ''ściśle''  okresowy? Jeśli pewne struktury powtarzają się, ale nie  
 
A jeśli sygnał nie jest ''ściśle''  okresowy? Jeśli pewne struktury powtarzają się, ale nie  
 
na tyle dokładnie by spełnić matematyczny wymóg okresowości <math>\forall t \, s(t + T) = s(t)</math>?
 
na tyle dokładnie by spełnić matematyczny wymóg okresowości <math>\forall t \, s(t + T) = s(t)</math>?
Linia 7: Linia 7:
 
między częstościami kolejnych elementów sumy z wyprowadzonego w poprzednim rozdziale  [[Szereg_Fouriera#label-eq:15|wzoru na szereg Fouriera]]
 
między częstościami kolejnych elementów sumy z wyprowadzonego w poprzednim rozdziale  [[Szereg_Fouriera#label-eq:15|wzoru na szereg Fouriera]]
  
<math>  
+
 
s(t) =\sum_{n=-\infty}^{+\infty} c_n e^{-i\frac{2\pi t}{T} n},
+
<math>
 +
\displaystyle s(t) =\sum_{n=-\infty}^{+\infty} c_n e^{-i\frac{2\pi t}{T} n},
 
</math>
 
</math>
 +
  
 
dąży do <math>0</math> i suma przechodzi w całkę  
 
dąży do <math>0</math> i suma przechodzi w całkę  
  
<equation id="eq:21">
+
 
<math>  
+
<math>
s(t)=\int_{-\infty}^{\infty}\hat{s}(f)e^{-i 2\pi t f} d f  
+
\mathbf{(IFT)} \qquad \displaystyle s(t)=\int_{-\infty}^{\infty}\hat{s}(f)e^{-i 2\pi t f} d f
 
</math>
 
</math>
</equation>
+
 
+
 
 
funkcja <math>\hat{s}(f)</math>, zastępująca dyskretny ciąg współczynników szeregu Fouriera
 
funkcja <math>\hat{s}(f)</math>, zastępująca dyskretny ciąg współczynników szeregu Fouriera
  
<math>
+
 
 +
<math>\displaystyle
 
c_{n} = \frac{1}{T}\int_{0}^{T} s(t) e^\frac{2\pi i n t}{T} d t  
 
c_{n} = \frac{1}{T}\int_{0}^{T} s(t) e^\frac{2\pi i n t}{T} d t  
 
</math>
 
</math>
  
to transformata Fouriera sygnału <math>s(t)</math>, czyli wynik działania przekształcenia (transformacji) Fouriera <math>\mathcal{F}</math>.
+
 
 +
to transformata Fouriera sygnału <math>s(t)</math>, czyli wynik działania przekształcenia (transformacji) Fouriera <math>\mathcal{F}</math>.  
 
    
 
    
 +
 
<equation id="eq:22">
 
<equation id="eq:22">
<math>  
+
<math> \mathbf{(FT)} \qquad
 +
\displaystyle
 
\mathcal{F}\left( s(t) \right) \equiv \hat{s}(f)=\int_{-\infty}^{\infty}s(t)e^{i 2\pi f t} d t  
 
\mathcal{F}\left( s(t) \right) \equiv \hat{s}(f)=\int_{-\infty}^{\infty}s(t)e^{i 2\pi f t} d t  
 
</math>  
 
</math>  
Linia 41: Linia 47:
 
-->
 
-->
  
Jak widać, transformata Fouriera jest zespoloną funkcją częstości.
 
Jej moduł dla danej częstości <math>f</math> opisuje jej "zawartość" w sygnale, a faza odpowiada za "składanie" poszczególnych częstości w sygnał <xr id="eq:21">(%i)</xr>.
 
  
 +
Transformata Fouriera jest zespoloną funkcją częstości — jak widać ze wzoru '''(IFT)''', jest to operacja '''odwracalna'''.
 +
 +
Moduł transformaty Fouriera dla danej częstości <math>f</math> opisuje jej "zawartość" w sygnale, a faza odpowiada za "składanie" poszczególnych częstości w sygnał.
 +
 +
<!--
 
Moduł transformaty Fouriera odpowiada<ref>
 
Moduł transformaty Fouriera odpowiada<ref>
 
Jeśli znamy dokładnie wartości sygnału od <math>-\infty</math> do <math>\infty</math>; w praktyce tak się nie zdarza, stąd  
 
Jeśli znamy dokładnie wartości sygnału od <math>-\infty</math> do <math>\infty</math>; w praktyce tak się nie zdarza, stąd  
Linia 56: Linia 65:
 
może wyjątkowo patologiczne zachowanie funkcji, jak nieskończona liczba ekstremów lub punktów nieciągłości  
 
może wyjątkowo patologiczne zachowanie funkcji, jak nieskończona liczba ekstremów lub punktów nieciągłości  
 
w skończonym przedziale. Podobnie wygląda sytuacja dla szeregów Fouriera.</ref>.
 
w skończonym przedziale. Podobnie wygląda sytuacja dla szeregów Fouriera.</ref>.
 +
-->
  
 +
===Tożsamość Parsevala dla całek Fouriera===
  
===Tożsamość Parsevala dla całek Fouriera===
+
<math>\displaystyle
<math>
 
 
\int_{-\infty}^{\infty} | s(t) |^2 d t = \int_{-\infty}^{\infty} | \hat{s}( f ) |^2 d f
 
\int_{-\infty}^{\infty} | s(t) |^2 d t = \int_{-\infty}^{\infty} | \hat{s}( f ) |^2 d f
 
</math>
 
</math>
 +
  
 
''Dowód'':
 
''Dowód'':
  
<math>
+
 
 +
<math>\displaystyle
 
\int_{-\infty}^{\infty} | s(t) |^2 d t = \int_{-\infty}^{\infty}  s(t) \overline{s(t)} dt =  
 
\int_{-\infty}^{\infty} | s(t) |^2 d t = \int_{-\infty}^{\infty}  s(t) \overline{s(t)} dt =  
 
\int_{-\infty}^{\infty} s(t) \left( \int_{-\infty}^{\infty} \overline{ \hat{s}(f)} e^{i 2\pi t f} d f \right)  dt =
 
\int_{-\infty}^{\infty} s(t) \left( \int_{-\infty}^{\infty} \overline{ \hat{s}(f)} e^{i 2\pi t f} d f \right)  dt =
 
</math>
 
</math>
  
<math>
+
 
 +
<math>\displaystyle
 
= \int_{-\infty}^{\infty}  \overline{ \hat{s}(f)}  \left( \int_{-\infty}^{\infty}s(t)e^{i 2\pi t f} d t \right) df  =
 
= \int_{-\infty}^{\infty}  \overline{ \hat{s}(f)}  \left( \int_{-\infty}^{\infty}s(t)e^{i 2\pi t f} d t \right) df  =
  
Linia 84: Linia 97:
 
===Konwencje zapisu przekształcenia Fouriera===  
 
===Konwencje zapisu przekształcenia Fouriera===  
 
   
 
   
Szczególna postać wzorów <xr id="eq:21">(%i)</xr> i <xr id="eq:22">(%i)</xr>
+
Szczególna postać wzorów '''(FT)''' i '''(IFT)'''
 
wynika z przyjęcia konwencji wyrażania częstości jako odwrotności czasu:
 
wynika z przyjęcia konwencji wyrażania częstości jako odwrotności czasu:
<math>f = \frac{1}{T}</math> (w hercach). Dowolność pozostaje w umieszczeniu minusa w wykładniku - we wzorze na transformatę odwrotną <xr id="eq:21">(%i)</xr>
+
<math>f = \frac{1}{T}</math> (w hercach). Dowolność pozostaje w umieszczeniu minusa w wykładniku we wzorze na transformatę odwrotną '''(IFT)'''
lub we wzorze <xr id="eq:22">(%i)</xr>. Z kolei przyjęcie częstości kołowej <math>\omega = \frac{2\pi}{T}</math>
+
lub we wzorze '''(FT)'''. Z kolei przyjęcie częstości kołowej <math>\omega = \frac{2\pi}{T}</math>
 
(w radianach) przenosi czynnik <math>2\pi</math> (konkretnie jego odwrotność) z wykładnika przed całkę.   
 
(w radianach) przenosi czynnik <math>2\pi</math> (konkretnie jego odwrotność) z wykładnika przed całkę.   
 
Stąd różnorodność możliwych par wzorów:
 
Stąd różnorodność możliwych par wzorów:
Linia 124: Linia 137:
  
 
Przyjmujemy wywodzącą się z matematyki konwencję dodatniego wykładnika we wzorze na transformację  
 
Przyjmujemy wywodzącą się z matematyki konwencję dodatniego wykładnika we wzorze na transformację  
<xr id="eq:22">(%i)</xr> i ujemnego we wzorze na transformację odwrotną  
+
'''(FT)''' i ujemnego we wzorze na transformację odwrotną  
<xr id="eq:21">(%i)</xr>; ewentualne stosowanie częstości kołowej można odróżnić po użyciu symbolu
+
'''(IFT)'''; ewentualne stosowanie częstości kołowej można odróżnić po użyciu symbolu
 
<math>\omega</math> jako argumentu transformaty. W zastosowaniach inżynierskich przeważa konwencja  
 
<math>\omega</math> jako argumentu transformaty. W zastosowaniach inżynierskich przeważa konwencja  
 
ujemnego wykładnika we wzorze na transformację.
 
ujemnego wykładnika we wzorze na transformację.
Linia 142: Linia 155:
 
|nieparzysta
 
|nieparzysta
 
|-
 
|-
|rzeczywisty
+
|'''rzeczywisty'''
|<math> s(-\omega) = \overline{\hat{s}(\omega})</math>  
+
|<math> \hat{s}(-\omega) = \overline{\hat{s}(\omega})</math>  
 
|-
 
|-
 
|urojony
 
|urojony
|<math>s(-\omega) = -\overline{\hat{s}(\omega})</math>
+
|<math>\hat{s}(-\omega) = -\overline{\hat{s}(\omega})</math>
 
|-
 
|-
 
|rzeczywisty i parzysty
 
|rzeczywisty i parzysty
Linia 181: Linia 194:
 
|}
 
|}
  
Powyższe wzory wyprowadzić można bezpośrednio z definicji
+
Powyższe wzory wyprowadzić można bezpośrednio z równań '''(FT)''' i '''(IFT)'''.
<xr id="eq:21">(%i)</xr> i <xr id="eq:22">(%i)</xr>.
 
  
 +
<!--
 
===Częstość===
 
===Częstość===
  
Linia 206: Linia 219:
 
zbiór <math>\left\{e^{ik\omega}\right\}_{k\in\mathbb{Z}}</math> jest
 
zbiór <math>\left\{e^{ik\omega}\right\}_{k\in\mathbb{Z}}</math> jest
 
ortonormalną bazą <math>L^2([0,2\pi])</math>.
 
ortonormalną bazą <math>L^2([0,2\pi])</math>.
 +
-->
  
 
+
<div align="right">
 
+
[[Szereg_Fouriera|]] [[Analiza_sygnałów_-_wykład|⬆]] [[Twierdzenia_o_splocie_i_o_próbkowaniu_(aliasing)|]]
 
+
</div>
===Praktyczna estymacja widma Fourierowskiego sygnałów===
 
 
 
Dla sygnałów dyskretnych obliczamy Dyskretną Transformatę Fouriera (omawianą szerzej na [[Ćwiczenia_2#Dyskretna_Transformata_Fouriera_.28DFT.29|ćwiczeniach]]). Kwadrat jej modułu to inaczej periodogram, czyli estymata geśtości widmowej mocy dla sygnałów dyskretnych.
 
 
 
Sygnały z którymi mamy do czynienia w praktyce są nie tylko dyskretne, ale też skończone.
 
Obliczanie transformaty Fouriera dla skończonego odcinka niesie ze
 
sobą dodatkowe komplikacje.  Znamy wartości sygnału <math>x[n]</math>
 
dla <math>i=1\ldots N</math>. Odpowiada to iloczynowi sygnału
 
<math>\left\{s[n]\right\}_{n\in\mathbb{Z}}</math> z oknem prostokątnym
 
<math>w_p[k]</math>:
 
 
 
<math> w_p[k]=\left\{\begin{array}{rl}
 
1 & \mathrm{dla} \;k=1 .. N\\
 
0 & \mathrm{dla} \;k<0 \vee k>N\\
 
\end{array}
 
\right.
 
</math>
 
 
 
W efekcie [[Twierdzenia_o_splocie_i_o_próbkowaniu_(aliasing)|(patrz twierdzenie o splocie)]] otrzymujemy splot transformaty Fouriera
 
sygnału (nieskończonego) z transformatą Fouriera okna
 
<math>\hat{w}_p[k]</math>. Na przykład dla okna prostokątnego będzie to funkcja postaci <math>sin(x)/x</math>, która może wprowadzić w widmie sztuczne oscylacje, które mylnie możemy zidentyfikować z pikami widma. Dlatego w praktyce stosujemy okna o
 
łagodniejszym przebiegu transformaty Fouriera. Czyli:
 
#Obliczamy iloczyn sygnału <math>s[n]</math> z wybranym oknem <math>w[n]</math>, dopasowanym do jego rozmiaru
 
#Obliczamy periodogram sygnału <math>s[n] w[n]</math>
 
 
 
Przy założeniu stacjonarności sygnału możemy obliczyć widmo [[Nieparametryczne_widmo_mocy#Metoda_Welcha|omawianą na ćwiczeniach]] metodą Welcha, według której dzielimy sygnał na zachodzące na siebie odcinki, każdy odcinek mnożymy przez okno <math>w[n]</math> po czy otrzymane widma uśredniamy. W ten sposób dla każdej częstości mamy po kilka estymat mocy widmowej, wyliczonych z kolejnych odcinków, co pozwala na oszacowanie błędu estymaty.
 
 
 
<references/>
 

Aktualna wersja na dzień 18:04, 2 wrz 2024

Przekształcenie Fouriera

A jeśli sygnał nie jest ściśle okresowy? Jeśli pewne struktury powtarzają się, ale nie na tyle dokładnie by spełnić matematyczny wymóg okresowości [math]\forall t \, s(t + T) = s(t)[/math]?

Przejdźmy do nieskończoności z okresem sygnału: [math]T\rightarrow\infty[/math]. Wtedy odstęp [math]\left(\frac{2\pi}{T}\right)[/math] między częstościami kolejnych elementów sumy z wyprowadzonego w poprzednim rozdziale wzoru na szereg Fouriera


[math] \displaystyle s(t) =\sum_{n=-\infty}^{+\infty} c_n e^{-i\frac{2\pi t}{T} n}, [/math]


dąży do [math]0[/math] i suma przechodzi w całkę


[math] \mathbf{(IFT)} \qquad \displaystyle s(t)=\int_{-\infty}^{\infty}\hat{s}(f)e^{-i 2\pi t f} d f [/math]


funkcja [math]\hat{s}(f)[/math], zastępująca dyskretny ciąg współczynników szeregu Fouriera


[math]\displaystyle c_{n} = \frac{1}{T}\int_{0}^{T} s(t) e^\frac{2\pi i n t}{T} d t [/math]


to transformata Fouriera sygnału [math]s(t)[/math], czyli wynik działania przekształcenia (transformacji) Fouriera [math]\mathcal{F}[/math].


[math] \mathbf{(FT)} \qquad \displaystyle \mathcal{F}\left( s(t) \right) \equiv \hat{s}(f)=\int_{-\infty}^{\infty}s(t)e^{i 2\pi f t} d t [/math]


Transformata Fouriera jest zespoloną funkcją częstości — jak widać ze wzoru (IFT), jest to operacja odwracalna.

Moduł transformaty Fouriera dla danej częstości [math]f[/math] opisuje jej "zawartość" w sygnale, a faza odpowiada za "składanie" poszczególnych częstości w sygnał.


Tożsamość Parsevala dla całek Fouriera

[math]\displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} | s(t) |^2 d t = \int_{-\infty}^{\infty} | \hat{s}( f ) |^2 d f [/math]


Dowód:


[math]\displaystyle \int_{-\infty}^{\infty} | s(t) |^2 d t = \int_{-\infty}^{\infty} s(t) \overline{s(t)} dt = \int_{-\infty}^{\infty} s(t) \left( \int_{-\infty}^{\infty} \overline{ \hat{s}(f)} e^{i 2\pi t f} d f \right) dt = [/math]


[math]\displaystyle = \int_{-\infty}^{\infty} \overline{ \hat{s}(f)} \left( \int_{-\infty}^{\infty}s(t)e^{i 2\pi t f} d t \right) df = \int_{-\infty}^{\infty} \overline{ \hat{s}(f)} \hat{s}(f) d f = \int_{-\infty}^{\infty} | \hat{s}(f) |^2 d f [/math]

Przy przejściu do drugiej linii zamieniono kolejność całkowania według Twierdzenia Fubiniego:

Niech [math]g:[a,b]\times [c,d]\longrightarrow {\mathbb R}[/math] — funkcja ciągła. Wówczas
[math]\int\limits_a^b\left(\int\limits_c^d g(x,y)\,dy\right)\,dx=\int\limits_c^d\left(\int\limits_a^b g(x,y)\,dx\right)\,dy=\int\limits_{[a,b]\times [c,d]} g(x,y)\,d(x,y)[/math].


Konwencje zapisu przekształcenia Fouriera

Szczególna postać wzorów (FT) i (IFT) wynika z przyjęcia konwencji wyrażania częstości jako odwrotności czasu: [math]f = \frac{1}{T}[/math] (w hercach). Dowolność pozostaje w umieszczeniu minusa w wykładniku — we wzorze na transformatę odwrotną (IFT) lub we wzorze (FT). Z kolei przyjęcie częstości kołowej [math]\omega = \frac{2\pi}{T}[/math] (w radianach) przenosi czynnik [math]2\pi[/math] (konkretnie jego odwrotność) z wykładnika przed całkę. Stąd różnorodność możliwych par wzorów:


[math] s(t)=\int_{-\infty}^{\infty}\hat{s}(f)e^{-i 2\pi t f} d f \rightarrow \hat{s}(f)=\int_{-\infty}^{\infty}s(t)e^{i 2\pi f t} d t [/math]

[math] s(t)=\int_{-\infty}^{\infty}\hat{s}(f)e^{i 2\pi t f} d f \rightarrow \hat{s}(f)=\int_{-\infty}^{\infty}s(t)e^{-i 2\pi f t} d t [/math]

[math] s(t)=\frac{1}{2\pi}\int_{-\infty}^{\infty}\hat{s}(\omega)e^{i \omega t} d \omega \rightarrow \hat{s}(\omega)=\int_{-\infty}^{\infty}s(t)e^{-i \omega t} d t [/math]

[math] s(t)=\frac{1}{2\pi}\int_{-\infty}^{\infty}\hat{s}(\omega)e^{-i \omega t} d \omega \rightarrow \hat{s}(\omega)=\int_{-\infty}^{\infty}s(t)e^{i \omega t} d t [/math]

[math] s(t)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}}\int_{-\infty}^{\infty}\hat{s}(\omega)e^{-i \omega t} d \omega \rightarrow \hat{s}(\omega)={1\over{\sqrt{2\pi}}}\int_{-\infty}^{\infty}s(t)e^{i \omega t} d t [/math]

[math] s(t)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}}\int_{-\infty}^{\infty}\hat{s}(\omega)e^{i \omega t} d \omega \rightarrow \hat{s}(\omega)={1\over{\sqrt{2\pi}}}\int_{-\infty}^{\infty}s(t)e^{-i \omega t} d t [/math]

Przyjmujemy wywodzącą się z matematyki konwencję dodatniego wykładnika we wzorze na transformację (FT) i ujemnego we wzorze na transformację odwrotną (IFT); ewentualne stosowanie częstości kołowej można odróżnić po użyciu symbolu [math]\omega[/math] jako argumentu transformaty. W zastosowaniach inżynierskich przeważa konwencja ujemnego wykładnika we wzorze na transformację.

Symetrie i własności Transformaty Fouriera

jeśli sygnał [math]s(t)[/math] jest[math]\ldots[/math] to [math]\mathcal{F} s(t) \equiv \hat{s}(\omega)\ \ldots[/math]
parzysty ([math]s(t)=s(-t)[/math]) parzysta
nieparzysty ([math]s(t)=-s(-t)[/math]) nieparzysta
rzeczywisty [math] \hat{s}(-\omega) = \overline{\hat{s}(\omega})[/math]
urojony [math]\hat{s}(-\omega) = -\overline{\hat{s}(\omega})[/math]
rzeczywisty i parzysty rzeczywista i parzysta
rzeczywisty i nieparzysty urojona i nieparzysta
urojony i parzysty urojona i parzysta
urojony i nieparzysty rzeczywista i nieparzysta
Symetrie transformat Fouriera


skalowanie w czasie: [math]s(a t)[/math] & [math]\stackrel{\mathcal{F}}{\Longrightarrow}[/math] & [math]\frac{1}{|a|} \hat{s}(\frac{f}{a})[/math]
skalowanie w częstości: [math]\frac{1}{|a|} s(\frac{t}{a})[/math] & [math]\stackrel{\mathcal{F}}{\Longrightarrow}[/math] & [math]\hat{s}(a f)[/math]
przesunięcie w czasie: [math]s(t - t_0)[/math] & [math]\stackrel{\mathcal{F}}{\Longrightarrow}[/math] & [math]\hat{s}(f) \;e^{2 \pi i f t_0}[/math]
przesunięcie w częstości: [math]s(t) \;e^{- 2 \pi i f_0 t}[/math] & [math]\stackrel{\mathcal{F}}{\Longrightarrow}[/math] & [math]\hat{s}(f - f_0)[/math]
Skalowanie i przesunięcie transformat Fouriera

Powyższe wzory wyprowadzić można bezpośrednio z równań (FT) i (IFT).