Rachunek prawdopodobieństwa MAP1064
Wydział Elektroniki, rok akad. 2008/09, sem. letni
Wykładowca: dr hab. A. Jurlewicz
Wykład 3: Transformata Fouriera
Załóżmy, że f(t) jest określona na R, ograniczona, okresowa o okresie 2T i spełnia warunki
Ä„
Dirichleta. Oznaczmy "É = . Wtedy
T
T
"
"É
f(t) = cnein"Ét, gdzie cn = f(t)e-in"Étdt. (1)
2Ä„
n=-"
-T
Możemy zapisać to w postaci
ëÅ‚ öÅ‚
T
"
"É
ìÅ‚
f(t) = íÅ‚ f(s)e-in"Ésds÷Å‚ ein"Ét
Å‚Å‚
2Ä„
n=-"
-T
lub
"
1
f(t) = F (n"É)"É,
2Ä„
n=-"
gdzie
T
F (n"É) = f(s)e-in"É(s-t)ds
-T
W granicy, przy T ", a równoważnie "É 0+, tzn. gdy funkcja f(t) przestaje być
okresowa, zachodzi:
Twierdzenie całkowe Fouriera:
Dla dowolnego t
" "
1
f(t) = dÉ f(s)e-iÉ(s-t)ds
2Ä„
-" -"
przy założeniach, że:
"
" f(t) jest bezwzględnie całkowalna na R, czyli |f(t)|dt < "
-"
(tzn. całka ta jest zbieżna)
" f(t) spełnia warunki Dirichleta na dowolnym przedziale ograniczonym.
Inny zapis pokazuje analogiÄ™ do (1):
" "
1
f(t) = c(É)eiÉtdÉ, gdzie c(É) = f(s)e-iÉsds
2Ä„
-" -"
StÄ…d idea transformaty Fouriera.
1
Definicja.
Niech f(t) będzie funkcją określoną na R.
TransformatÄ… Fouriera funkcji f(t) nazywamy funkcjÄ™ zespolonÄ…
" " "
Ć
f(É) = f(t)e-iÉtdt = f(t) cos(Ét)dt - i f(t) sin(Ét)dt, É " R.
-" -" -"
Ć
Inne oznaczenie: f(É) = F(f(t))(É).
Popularna interpretacja: t - czas (lub dÅ‚ugość fali), É - czÄ™stotliwość (lub liczba falowa))
Ć
f(É)- widmo (charakterystyka widmowa, gÄ™stość widmowa) funkcji f(t),
Ć
|f(É)| - widmo amplitudowe,
Ć
¸(É) = Arg(f(É)), argument główny z przedziaÅ‚u [-Ä„, Ä„] - widmo fazowe
Fakt.
Jeżeli f(t) jest bezwzględnie całkowalna na R, to transformata Fouriera funkcji f(t) jest
dobrze określona.
Wynika to z tego, że |f(t)e-iÉt| = |f(t)|.
Uwaga.
" Jeżeli f(t) jest funkcją parzystą, to
"
Ć
f(É) = 2 f(t) cos(Ét)dt.
0
" Jeżeli f(t) jest funkcją nieparzystą, to
"
Ć
f(É) = -2i f(t) sin(Ét)dt.
0
Przykłady do zad. 2.1
2
Podstawowe własności transformaty Fouriera:
Załóżmy, że f(t), g(t) są określone na R i bezwzględnie całkowalne na R
"
Ć
(1) |f(É)| |f(t)|dt < ",
-"
Ć
zatem f(É) to funkcja ograniczona
Ć
(2) f(É) to funkcja ciÄ…gÅ‚a (dowód wymaga zaawansowanych metod)
(3) liniowość
Dla dowolnych Ä…, ² " R, dla h(t) = Ä…f(t) + ²g(t) mamy
Ć
%(É) = Ä…f(É) + ²%1Å„(É)
Dowód:
" " "
Ć
%(É) = h(t)e-iÉtdt = Ä… f(t)e-iÉtdt + ² g(t)e-iÉtdt = Ä…f(É) + ²%1Å„(É)
-" -" -"
(4) przesunięcie w czasie
Dla dowolnego a " R, dla h(t) = f(t + a) mamy
Ć
%(É) = eiaÉf(É)
Dowód:
îÅ‚ Å‚Å‚
s=t+a
ïÅ‚ śł
" " "
ds=dt
śł
Ć
%(É)= f(t + a)e-iÉtdt=ïÅ‚ śł= f(s)e-iÉ(s-a)ds = eiaÉ f(s)e-iÉsds=eiaÉf(É)
ïÅ‚
ðÅ‚ t -" " ûÅ‚
-" -" -"
s -" "
(5) modulacja
Dla dowolnego a " R, dla h(t) = f(t)e-iat mamy
Ć
%(É) = f(É + a)
Dowód:
" "
Ć
%(É)= f(t)e-iate-iÉtdt = f(s)e-i(É+a)tds = f(É + a)
-" -"
(6) skalowanie
Dla dowolnego a = 0, dla h(t) = f(at) mamy
1 É
Ć
%(É) = f
|a| a
Dowód: Dla a > 0 mamy
îÅ‚ Å‚Å‚
s=at
"
ïÅ‚ śł
"
É 1 É
ds=adt 1
śł
Ć
a
%(É)= f(at)e-iÉtdt=ïÅ‚ śł
ïÅ‚ = f(s)e-i sds = f
ðÅ‚ t -" " ûÅ‚
a a a
-"
-"
s -" "
Dla a < 0 mamy
îÅ‚ Å‚Å‚
s=at
-"
ïÅ‚ śł
"
É 1 É 1 É
ds=adt 1
śł
Ć Ć
a
%(É)= f(at)e-iÉtdt=ïÅ‚ śł= f(s)e-i sds = - f = f
ïÅ‚
ðÅ‚ t -" " ûÅ‚
a a a |a| a
-"
"
s " -"
Przykłady do zad. 2.2 (a)-(d)
3
(7) pochodna w spektrum
"
Jeżeli h(t) = tf(t) jest bezwzględnie całkowalna na R (tzn. |tf(t)|dt < "),
-"
d
Ć Ć
to istnieje ciÄ…gÅ‚a pochodna f (É) = f(É) oraz
dÉ
"
Ć
f (É) = f(t)(-it)e-iÉtdt = -i%(É)
-"
Jeżeli hm(t) = tmf(t), m " N, jest bezwzględnie całkowalna na R
"
dm
Ć Ć
(tzn. |tmf(t)|dt < "), to istnieje ciÄ…gÅ‚a pochodna f(m)(É) = f(É) oraz
dÉm
-"
"
Ć
f(m)(É) = f(t)(-it)me-iÉtdt = (-i)m%m(É)
-"
(8) pochodna w czasie
d
Jeżeli f (t) = f(t) jest ciągła oraz bezwzględnie całkowalna na R
dt
"
(tzn. |f (t)|dt < "), to
-"
Ć
f (É) = iÉf(É)
dm
Jeżeli f(m)(t) = f(t), m " N, jest ciągła oraz
dtm
"
|f(r)(t)|dt < " dla każdego 0 < r m, to
-"
(m) Ć
f (É) = (iÉ)mf(É)
Przykłady do zad. 2.2 (e)-(g)
Tabela: Własności transformaty Fouriera
h(t) %(É) Uwagi
Ć
liniowość Ä…f(t) + ²g(t) Ä…f(É) + ²%1Å„(É)
Ć
przesuniÄ™cie w czasie f(t + a) eiaÉf(É)
Ć
modulacja f(t)e-iat f(É + a)
1 É
Ć
skalowanie f(at) f a = 0
|a| a
Ć
pochodna w spektrum (-i)mtmf(t) f(m)(É) m " N
Ć
pochodna w czasie f(m)(t) (iÉ)mf(É) m " N
Ć
splot (f " g)(t) f(É) · %1Å„(É)
4
Jednoznaczność przekształcenia Fouriera
Ć
Transformata Fouriera F : f(t) - f(É) to odwzorowanie z jednej rodziny funkcji w
drugÄ….
Twierdzenie.
" Jeżeli f(t), g(t) są bezwzględnie całkowalne na R
oraz f(t) = g(t) dla prawie wszystkich t
(tzn. zbiór {t : f(t) = g(t)} jest skończony albo nieskończony przeliczalny,
albo nieprzeliczalny o długości (mierze Lebesgue a) 0, jak np. zbiór Cantora),
Ć
to f(É) = %1Å„(É) dla każdego É.
Ć
" Na odwrót, jeżeli f(t), g(t) sÄ… bezwzglÄ™dnie caÅ‚kowalne na R oraz f(É) = %1Å„(É) dla
każdego É, to f(t) = g(t) dla prawie wszystkich t.
Odwrotna transformata Fouriera.
Z twierdzenia całkowego Fouriera wynika, że jeżeli f(t) jest bezwzględnie całkowalna na R
i spełnia warunki Dirichleta na dowolnym odcinku ograniczonym, to dla dowolnego t
"
1
Ć
f(t) = f(É)eiÉtdÉ. (2)
2Ä„
-"
Ć
Po prawej stronie mamy tzw. odwrotnÄ… transformatÄ™ Fouriera funkcji f(É).
W ogólnym przypadku zachodzi
Twierdzenie.
Ć
Jeżeli f(t) i f(É) sÄ… bezwzglÄ™dnie caÅ‚kowalne na R, to równość (2) zachodzi dla prawie
wszystkich t.
Przykłady do zad. 2.3, 2.4
5
Splot funkcji:
Definicja.
Załóżmy, że f2(t), g2(t) są bezwzględnie całkowalne na R.
Definiujemy nowÄ… funkcjÄ™ - splot funkcji f i g:
"
def
h(t) = (f " g)(t) = f(s)g(t - s)ds.
-"
Uwaga.
Przy podanych założeniach splot f " g jest dobrze określony dla wszystkich t.
(W ogólnym przypadku wystarczy, że f(t), g(t) są bezwzględnie całkowalne na R, i wtedy splot
jest dobrze określony dla prawie wszystkich t.)
Własności splotu funkcji:
(1) przemienność f " g = g " f
Dowód:
îÅ‚ Å‚Å‚
t-s=u
ïÅ‚ śł
ïÅ‚ śł
ïÅ‚ śł -"
"
śł
ïÅ‚ -ds=du
1
śł
(f " g)(t)= f(s)g(t - s)ds=ïÅ‚ = f(t - u)g(u)(-du) = (g " f)(t)
ïÅ‚ śł
a
-" ïÅ‚ śł
s -" "
"
ïÅ‚ śł
ðÅ‚ ûÅ‚
u " -"
(2) łączność f " (g " h) = (f " g) " h
(3) f " (g + h) = f " g + f " h
(cf) " g = c(f " g), c " R
Twierdzenie.
Jeżeli f(t) i g(t) są bezwzględnie całkowalne na R, to h(t) = (f " g)(t) jest bezwzględnie
całkowalna na R oraz
Ć
%(É) = f(É) · %1Å„(É)
Szkic dowodu:
Całkowalność h wynika z twierdzenia Fubiniego.
" " " "
tw.Fubiniego
%(É)= f(s)g(t - s)ds e-iÉtdt = f(s) g(t - s)e-iÉtdt ds =
-" -" -" -"
" "
Ć
= f(s)e-iÉs g(u)e-iÉudt ds = f(É) · %1Å„(É)
-" -"
Przykłady do zad. 2.5, 2.6
6
Funkcja delta Diraca ´(t)
Definicja (nieformalna):
Delta Diraca ´(t) to funkcja speÅ‚niajÄ…ca warunki:
Å„Å‚
ôÅ‚
òÅ‚
0 dla t = 0
" ´(t) =
ôÅ‚
ół
" dla t = 0
"
" ´(t)dt = 1
-"
Paul Dirac wprowadził nieformalnie taki obiekt w mechanice kwantowej w 1928 r. Ścisłą
i poprawną definicję podała teoria dystrybucji w latach 40-tych i 50-tych XX wieku.
Intuicje: ´(t) reprezentuje nieskoÅ„czenie wielki impuls pojawiajÄ…cy siÄ™ w chwili t = 0 i
trwający nieskończenie krótko, przy czym efekt działania tego impulsu (mierzony całką
po całej prostej) jest jednostkowy.
Inna interpretacja: ´(t) reprezentuje masÄ™ jednostkowÄ… skupionÄ… w punkcie 0.
Konstrukcja delty Diraca:
Å„Å‚
ôÅ‚ 1
òÅ‚
0 dla |t| >
n
Bierzemy ciąg impulsów prostokątnych pn(t) =
ôÅ‚
ół n 1
dla |t|
2 n
"
n 2
Zauważmy, że pn(t)dt = · = 1 dla każdego n.
2 n
-"
DeltÄ™ Diraca definiujemy jako granicÄ™ ´(t) = lim pn(t).
n"
" "
Wtedy (nieformalnie) mamy ´(t)dt = lim pn(t)dt = 1.
n"
-" -"
50
pn(t)
n=1
n=2
n/2
n=10
n=100
pole=1
0
0
0
-1/n 0 1/n
7
Własności delty Diraca:
"
(1) JeÅ›li f(t) jest ciagÅ‚a w punkcie t = 0, to f(t)´(t)dt = f(0).
-"
(Jest to jedna z alternatywnych definicji delty Diraca.)
(2) f(t)´(t - a) = f(a)´(t - a) dla dowolnego a " R
"
(3) JeÅ›li f(t) jest ciagÅ‚a w punkcie t = a, to f(t)´(t - a)dt = f(a).
-"
"
(4) f(t) " ´(t - a) = f(s)´(t - a - s)ds = f(t - a)
-"
t
(5) ´(s - a)ds = Ç(t - a),
-"
Å„Å‚
1
ôÅ‚
òÅ‚
0 dla t 0
gdzie Ç(t) = (funkcja Heavyside a).
ôÅ‚
ół
0
1 dla t > 0
0
funkcja Heavyside a Ç(t)
1 b
(6) ´(at + b) = ´ t + dla dowolnych a = 0, b " R
|a| a
Uwaga:
a´(t), a " R, to funkcja speÅ‚niajÄ…ca warunki:
Å„Å‚
ôÅ‚
òÅ‚
"
0 dla t = 0
a´(t) = oraz a´(t)dt = a.
ôÅ‚
ół -"
" dla t = 0
Transformata Fouriera delty Diraca:
Ć
" Z wÅ‚asnoÅ›ci (1) mamy ´(É) = e-iÉ·0 a" 1.
1
n
É
n sin(Ét) t= 1 sin
n
n
(Zauważmy, że pn(É) = 2 cos(Ét)dt = n = dla É = 0, a pn(0) = 1
Ć Ć
É
t=0
2 É
n
0
Ć
StÄ…d lim pn(É) = 1 = ´(É) dla każdego É.)
Ć
n"
Ć
" Dla f(t) a" 1 mamy zatem f(É) = 2Ä„´(É) (z transformaty odwrotnej).
8
Tabela: Transformaty Fouriera podstawowych funkcji
Ć
f(t) f(É)
Å„Å‚
ôÅ‚
ôÅ‚
ôÅ‚
òÅ‚ e-t dla t 0
1
ôÅ‚
1 + iÉ
ôÅ‚
ôÅ‚
ół
0 dla t < 0
2
e-|t|
1 + É2
"
É2
2
4
e-t Ä„e-
Å„Å‚ Å„Å‚
ôÅ‚ ôÅ‚
2 sin(É)
ôÅ‚ ôÅ‚
ôÅ‚ ôÅ‚
òÅ‚ 1 dla |t| 1 òÅ‚ dla É = 0
É
ôÅ‚ ôÅ‚
ôÅ‚ ôÅ‚
ôÅ‚ ôÅ‚
ół ół
0 dla |t| > 1 2 dla É = 0
Å„Å‚ Å„Å‚
ôÅ‚ ôÅ‚ -i(1 - e-iÉ)
ôÅ‚ ôÅ‚
ôÅ‚ ôÅ‚
òÅ‚ 1 dla 0 t 1 òÅ‚ dla É = 0
É
ôÅ‚ ôÅ‚
ôÅ‚ ôÅ‚
ôÅ‚ ôÅ‚
ół ół
0 dla pozostaÅ‚ych t 1 dla É = 0
1 2Ä„´(É)
´(t) 1
9
Wyszukiwarka
Podobne podstrony:
R Pr MAEW104 przyklady transformata Fouriera lista2R Pr MAEW104 wyklad12 PWLR Pr MAEW104 wyklad11 wektory losoweR Pr MAEW104 wyklad6 prawdop warunkoweR Pr MAEW104 wyklad13 CTG1 2 Wykład Transformata Fouriera s Letni 2011 12R Pr MAEW104 wyklad7 zmienna los dystrybuantaR Pr MAEW104 przyklady transformata Laplace a lista3R Pr MAP1151 wyklad8 CTG(1)R Pr MAEW104 przyklady CTG lista12R Pr MAP1151 wyklad4 rozklady dyskretneR Pr MAP1151 wyklad8 CTGcw8 analiza widmowa metoda szybkiej transformaty fouriera (FFT)R Pr MAEW104 przyklady przestrzen prob lista4R Pr MAP1151 wyklad1 przestrzen probabwięcej podobnych podstron