background image

 

 

Fourier 
Transform

„Signal Theory” Zdzisław Papir

Periodicity of Fourier series

Limiting behaviour of Fourier series

Limiting form of Fourier series

Fourier transform pairs
Existence of Fourier transform 

 

background image

 

 

Periodicity of Fourier 
series

„Signal Theory” Zdzisław Papir

 

T

e

X

T

t

x

e

X

t

x

n

T

t

jn

n

n

t

jn

n

2

,

o

o

o









sawtooth signal

time t

period T = 1

background image

 

 

Limiting behaviour
of Fourier series

„Signal Theory”  Zdzisław 

Papir

x(t)

time t

-T/2

x

T

(t)

Periodic extension of a signal window x

T

(t)

through Fourier series

+T/2

 

 

t

x

t

x

T

T

 

background image

 

 

Limiting behaviour of Fourier 
series

„Signal Theory” Zdzisław Papir

background image

 

 

„Signal Theory” Zdzisław Papir

 

T

e

jn

T

T

X

T

n

2

,

1

1

1

1

o

o

   

t

e

t

t

x

1

Limiting behaviour of Fourier 
series

background image

 

 

„Signal Theory” Zdzisław Papir

 

T

e

jn

T

T

X

T

n

2

,

1

1

1

1

o

o

 

0

0

2

o

 

 

T

n

T

T

X

T

Limiting behaviour of Fourier 
series

background image

 

 

„Signal Theory” Zdzisław Papir

Limiting behaviour of Fourier 
series

 

0

4

1

2

2

1

 

T

T

T

e

T

X

amplitude of the 1st spectrum line of an exponential puls

Fourier series window

 

0

4

1

2

2

1

 

T

T

T

e

T

X

background image

 

 

„Signal Theory” Zdzisław Papir

Limiting behaviour of Fourier 
series

 

2

2

2

4

1

n

T

e

T

X

T

n

Fourier series 
window T

amplitude spectrum – 
exponential pulse

background image

 

 

„Signal Theory” Zdzisław Papir

Limiting behaviour of Fourier 
series

 

2

2

2

4

1

n

T

e

T

X

T

n

Fourier series 
window 3T

amplitude spectrum – 
exponential pulse

background image

 

 

„Signal Theory” Zdzisław Papir

Limiting behaviour of Fourier 
series

 

2

2

2

4

1

n

T

e

T

X

T

n

amplitude spectrum – 
exponential pulse

Fourier series 
window 10T

background image

 

 

„Signal Theory” Zdzisław Papir

Limiting behaviour of Fourier 
series

 

2

2

2

4

1

n

T

e

T

X

T

n

amplitude spectrum – exponential pulse

Fourier series window 
100T

background image

 

 

„Signal Theory” Zdzisław Papir

 

 

j

X

j

e

T

TX

T

n

T

n

 

1

1

1

1

Squeezing Fourier series coefficients in FREQUENCY:

 

 

n

T

n

T

n

j

e

T

TX

jn

e

T

TX

n

n

1

1

1

1

o

o

Limiting behaviour of Fourier 
series

Squeezing Fourier series coefficients in AMPLITUDE:

background image

 

 

„Signal Theory” Zdzisław Papir

Riemann integral

a

b

x

f(x
)

n

x

 

n

x

f

 

 

b

a

n

x

n

n

n

dx

x

f

x

x

f

S

n

0

max

background image

 

 

Limiting form of Fourier 
series

„Signal Theory” Zdzisław Papir

Fourier series coefficients:

 

 

 

 

2

2

2

2

o

1

T

T

t

j

T

T

t

jn

n

dt

e

t

x

T

TX

dt

e

t

x

T

T

X

n

n

 

 

 

dt

e

t

x

X

T

TX

t

j

T

n

lim

FORWARD FOURIER TRANSFORM:

background image

 

 

Limiting form of Fourier series

„Signal Theory” Zdzisław Papir

Fourier series:

   

 

d

e

X

t

x

t

x

t

j

T

T

1

lim

INVERSE FOURIER TRANSFORM:

 

 

 

 

 





n

n

n

t

j

T

n

t

jn

n

n

t

jn

n

T

e

T

TX

t

x

e

T

TX

e

T

X

t

x

2

1

2

1

o

o

o

background image

 

 

„Signal Theory” Zdzisław Papir

 

 

 

 

 

 













 

 







n

T

t

t

t

j

n

t

jn

T

t

t

jn

n

t

jn

T

t

t

jn

d

e

x

t

x

e

d

e

x

t

x

e

d

e

x

T

t

x

n

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

2

1

2

1

1

0



n

t

jn

n

e

X

t

x

0

)

(

T

t

t

t

jn

n

dt

e

t

X

T

X

0

0

0

)

(

1

Fourier Integral Theorem

background image

 

 

„Signal Theory” Zdzisław Papir

Fourier transform

 

 





 



n

T

t

t

t

j

d

e

x

t

x

n

0

0

2

1

 

 

d

d

e

x

t

x

t

j

 





2

1

 

 

dt

e

t

x

X

t

j

 

 



d

e

d

e

x

t

x

t

j

j

 





2

1

Fourier integral theorem

Forward
Fourier
transform

background image

 

 

„Signal Theory” Zdzisław Papir

Inverse Fourier transform

 

 



d

d

e

x

e

t

x

j

t

j





2

1

 

 

dt

e

t

x

X

t

j

Inverse
Fourier
transform

 

 

d

e

X

t

x

t

j

2

1

background image

 

 

Fourier transform pairs

„Signal Theory” Zdzisław Papir

TRANSFORM

 

 

dt

e

t

x

X

t

j

 

 

d

e

X

t

x

t

j

1

INVERSE

FORWARD

TRANSFORM
PAIRS

 

 

X

t

 

 

 

 

 

X

t

x

t

x

X

1

F

F

background image

 

 

Fourier transform pairs

„Signal Theory” Zdzisław Papir

 

 

 

j

dt

e

dt

e

e

X

e

t

t

e

t

t

x

t

j

t

j

t

t

t

1

1

0

,

0

,

0

o

1

o

1

FORWARD FOURIER TRANSFORM:

 

j

e

t

t

1

1

1

background image

 

 

Fourier transform pairs

„Signal Theory” Zdzisław Papir

 

j

e

t

t

1

1

1

FOURIER TRANSFORM:

   

t

e

t

t

x

1

time t

 

 

 

j

dt

e

dt

e

e

X

e

t

t

e

t

t

x

t

j

t

j

t

t

t

1

1

0

,

0

,

0

o

1

o

1

background image

 

 

Fourier transform pairs

„Signal Theory” Zdzisław Papir

 

 

 

 

 

x

x

x

T

T

dt

e

X

t

T

t

T

t

t

x

T

T

t

j

T

sin

Sa

,

2

Sa

2

,

1

2

,

0

2

2

-

 

2

Sa

T

T

t

T

FOURIER TRANSFORM:

T/2

-T/2

1

 

t

T

 

fT

T

t

x

Sa

2

Sa

frequency f

background image

 

 

„Signal Theory” Zdzisław Papir

 

 

 

 

 

 

x

x

x

T

T

dt

e

t

X

t

T

t

T

t

T

t

t

x

t

j

T

T

sin

Sa

,

4

Sa

2

1

2

,

2

1

2

,

0

2

-

 

4

Sa

2

1

2

T

T

t

T

FOURIER TRANSFORM:

T/2

-T/2

 

t

T

Fourier transform pairs

 

2

Sa

4

Sa

2

2

fT

T

t

x

frequency f

background image

 

 

„Signal Theory” Zdzisław Papir

Existence of Fourier 
transform

Dirichlet conditions are 
necessary
for Fourier transform 
existence.

 Signal x(t) must have only a finite number of maxima
  and minima, as well as a finite number of discontinuities
  over the entire range [–
, + ].

 Signal x(t) is also allowed to be unbounded provided that
  it is absolutely integrable: 

 

dt

t

x

background image

 

 

„Signal Theory”  Zdzisław Papir

Summary

• 

Fourier series is a spectral decomposition of periodic signal or

   produces a periodic extension of signal window.

• 

Fourier transform is a tool for spectral decomposition of

   nonperiodic signals.

 

Fourier transform is a limiting case of Fourier series with signal

   window being extended up to infinity.

 

Dirichlet conditions are necessary for Fourier transform

  existence.

 

In engineering applications it is commonly assumed that signals

  of limited energy are Fourier transformable.


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