如何计算函数的傅里叶变换(calculate the fourier transform of a function)

傅里叶变换是一种在物理和工程中广泛应用的积分变换。它们被广泛应用于信号分析,并能很好地解决某些偏微分方程。由于缺乏拉普拉斯变换中的指数衰减项,傅里叶变换的收敛准则(即函数在实线上绝对可积)相当严格,这意味着多项式、指数和三角函数等函数都没有通常意义上的傅里叶变换。然而,我们可以利用Dirac delta函数以一种合理的方式分配这些函数,即傅里叶变换。因为即使遇到最简单的函数也可能需要这种类型的处理...

第1部分第1部分(共3部分):傅立叶变换的性质

  1. 1确定导数的傅里叶变换。一个简单的部分积分,再加上f(t){\displaystyle f(t)}必须在两个无穷远处都消失的观察,得到了下面的答案。F{F′(t)}=∫−∞∞f′(t)e−iωtdt,u=e−iωt,v=f′(t)dt=iωf^(ω){\displaystyle{\begin{aligned}{\mathcal{f}}}\{f^{\prime}(t)\}&amp=\int{-\infty}f{\prime}(t)e{-i\omega t}\mathrm{d}t,\\u=e{-i\omega t},\\v=f{\prime}(t)\mathrm{d}t\\\&amp=i\omega{\hat{f}(\omega)\end{aligned}}}通常,我们可以取n{\displaystyle n}导数。F{F(n)(t)}=(iω)nf ^(ω){\displaystyle{\mathcal{F}}\{F ^(n)}(t)}=(i\omega)^{n}{\hat{F}(\omega)}这产生了如下所述的有趣性质,这在量子力学中可能是熟悉的,因为动量算符在位置空间(左侧)和动量空间(右侧)中的形式。−iddt→ω{\displaystyle-i{\frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d}t}}\to\omega}
  2. 2确定函数乘以tn{\displaystyle t^{n}的傅里叶变换。傅里叶变换的对称性给出了频率空间中的类似性质。我们将首先处理n=1{\displaystylen=1},然后进行泛化。F{tf(t)}=∫−∞∞tf(t)e−iωtdt=∫−∞∞我∂∂ω(e−iωt)f(t)dt=iddωf ^(ω){\显示样式{\开始{对齐}{\数学{f}}}{tf(t)}&amp=\int{-\infty}^{\infty}tf(t)e^{-i\omega t}\mathrm{d}t\\&amp=\int{-\infty}{\infty}i{\frac{\partial}{\partial\omega}}(e{-i\omega t})f(t)\mathrm{d}t\\&amp=i{\frac{\mathrm{d}{\mathrm{d}\omega}{\hat{f}(\omega)\end{aligned}}通常,我们可以乘以tn.{\displaystyle t^{n}F{tnf(t)}=indndωnf ^(ω){\displaytyle{\mathcal{F}}}{t ^{n}F(t)}=i ^{n}{\frac{\mathrm{d}{\mathrm{d}\omega ^{n}}}{\hat{F}(\omega)}我们立即得到以下结果。这是变量t{\displaystyle t}和s{\displaystyle s}iddω之间的拉普拉斯变换无法完全实现的对称性→t{\displaystyle i{\frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d}\omega}}\to t}
  3. 3确定函数乘以eiat{\displaystyle e ^{iat}}的傅里叶变换。在时域中乘以eiat{\displaystyle e^{iat}对应于频域中的移位。F{eiatf(t)}=∫−∞∞f(t)e−i(ω)−a) tdt=f^(ω−a) {\displaystyle{\mathcal{F}}{e^{iat}F(t)\}=\int{-\infty}{\infty}F(t)e^{-i(\omega-a)t}\mathrm{d}t={\hat{F}(\omega-a)}
  4. 4确定移位函数f(t)的傅里叶变换−c) {\displaystyle f(t-c)}。时间域中的移位对应于乘法−频域中的iωc{\displaystyle e^{-i\omega c}},这再次说明了t{\displaystyle t}和ω之间的对称性。{\displaystyle\omega.}我们可以使用一个简单的替换来轻松评估这一点。F{F(t−c) }=∫−∞∞f(t)−c) e类−iωtdt=∫−∞∞f(t)e−iω(t+c)dt=e−iωcf ^(ω){\显示样式{\开始{对齐}{\数学{F}}}{F(t-c)}}&amp=\int{-\infty}^{\infty}f(t-c)e{-i\omega t}\mathrm{d}t\\&amp=\int{-\infty}^{\infty}f(t)e ^{-i\omega(t+c)}\mathrm{d}t\\&amp=e^{-i\omega c}{\hat{f}(\omega)\end{aligned}}
  5. 5确定拉伸函数f(ct){\displaystyle f(ct)}的傅里叶变换。拉普拉斯变换中的拉伸特性与傅里叶变换中的类似。F{F(ct)}=∫−∞∞f(ct)e−iωtdt,u=ct=1 | c|∫−∞∞f(u)e−iωu/cdu=1 | c | f ^(ωc){\显示样式{\开始{对齐}{\数学{f}}}{f(ct)}&amp=\int{-\infty}^{\infty}f(ct)e ^{-i\omega t}\mathrm{d}t,\quad u=ct\\&amp={\frac{1}{c}}\int{-\infty}^{\infty}f(u)e ^{-i\omega u/c}\mathrm{d}u\\&amp={\frac{1}{c}}{\hat{f}}\left({\frac{\omega}{c}}}\right)\end{aligned}}
  6. 6确定两个函数卷积的傅立叶变换。与拉普拉斯变换一样,实空间中的卷积对应于傅里叶空间中的乘法。F{F(t)∗g(t)}=∫−∞∞E−iωtdt∫−∞∞f(t)−y) g(y)dy,u=t−y=∫−∞∞E−iω(u+y)du∫−∞∞f(u)g(y)dy=∫−∞∞f(u)e−iωudu∫−∞∞g(y)e−iωydy=f^(ω)g^(ω){\displaystyle{\begin{aligned}{\mathcal{f}}}{f(t)*g(t)\}&amp=\int{-\infty}^{\infty}e ^{-i\omega t}\mathrm{d}t\int{-\infty}^{\infty}f(t-y)g(y)\mathrm{d}y,\quad u=t-y\\&amp=\int{-\infty}e{i\omega(u+y)}\mathrm{d}u\int{-\infty}f(u)g(y)\ mathrm{d}y\\\&amp=\int{-\infty}^{\infty}f(u)e ^{-i\omega u}\mathrm{d}u\int{-\infty}^{\infty}g(y)e ^{-i\omega y}\mathrm{d}y\\&amp={\hat{f}(\omega){\hat{g}(\omega)\end{aligned}}
  7. 7确定奇偶函数的傅里叶变换。奇偶函数具有特殊的对称性。我们使用欧拉公式得出这些结果,并了解奇偶函数是如何相乘的。因为{cos}的{cos}是偶数形式的Fourier变换{cos}⁡ωt.{\displaystyle\cos\omega t.}此外,如果fe(t){\displaystyle f\uu{e}(t)}是实数,则其傅里叶变换也是实数。F{fe(t)}=∫−∞∞fe(t)(cos⁡tω−伊辛⁡ωt)dt=2∫0∞fe(t)cos⁡ωtdt{\displaystyle{\begin{aligned}{\mathcal{F}}\{F{e}(t)\}&amp=\int{-\infty}^{\infty}f{e}(t)\left(\cos\omega t-i\sin\omega t\right)\mathrm{d}t\\&amp=2\int{0}^{\infty}f{e}(t)\cos\omega t\mathrm{d}t\end{aligned}}奇数函数的傅里叶变换fo(t){\displaystyle f{o}(t)}也是奇数,因为由于sin⁡ωt.{\displaystyle\sin\omega t.}此外,如果fo(t){\displaystyle f\uo}(t)}是实的,那么它的傅立叶变换是纯虚的。F{fo(t)}=∫−∞∞fo(t)(cos)⁡tω−伊辛⁡ωt)dt=−2i∫0∞罪⁡ωtdt{\displaystyle{\begin{aligned}{\mathcal{F}}}{F\uo}(t)\}&amp=\int{-\infty}^{\infty}f{o}(t)\left(\cos\omega t-i\sin\omega t\right)\mathrm{d}t\\\&amp=-2i\int{0}^{\infty}f\u{o}(t)\sin\omega t\mathrm{d}t\end{aligned}}
  • 傅里叶变换还有两种常用的约定。定义π积分的{2}的Fourier-split-factor。结果是变换之间的对称性更强。f^(ω)=12π∫−∞∞f(t)e−iωtdt{\displaystyle{\hat{f}(\omega)={\frac{1}{\sqrt{2\pi}}}\int{-\infty}f(t)e^{-i\omega t}\mathrm{d}t}f(t)=12π∫−∞∞f ^(ω)eiωtdω{\displaystyle f(t)={\frac{1}{\sqrt{2\pi}}}}\int{-\infty}{\infty}{\hat{f}}(\omega)e ^{i\omega t}\mathrm{d}\omega}其他使用与角频率ω=2πξ相关的正常频率变量ξ{\displaystyle xi是的。{\displaystyle\omega=2\pi\xi.}f^(ξ)=∫−∞∞f(t)e−i2πξtdt{\displaystyle{\hat{f}(\xi)=\int{-\infty}f(t)e^{-i2\pi\xi t}\mathrm{d}t}f(t)=∫−∞∞f^(ξ)ei2πξtdξ{\displaystyle f(t)=\int{-\infty}{\infty}{\hat{f}}(\xi)e^{i2\pi\xi t}\mathrm{d}\xi
  • 发表于 2022-05-18 11:37
  • 阅读 ( 165 )
  • 分类:教育

你可能感兴趣的文章

导数(derivative)和有差别的(differential)的区别

...y{border-bottom:1px solid #ddd}th{text-align:left}th{font-weight:bold;text-transform:uppercase}td{border-top:1px solid #ddd;padding:1px 0 4px 0}

  • 发布于 2020-10-25 13:25
  • 阅读 ( 619 )

区别(differentiation)和导数(derivative)的区别

...y{border-bottom:1px solid #ddd}th{text-align:left}th{font-weight:bold;text-transform:uppercase}td{border-top:1px solid #ddd;padding:1px 0 4px 0}

  • 发布于 2020-10-26 13:11
  • 阅读 ( 637 )

在运行vba函数时,如何限制microsoft excel的cpu使用率?

...? 答案 超级用户贡献者mtone为我们提供了答案: If a VBA function is called from several formulas or if your script generates or forces the recalculation of several formulas, then this should definitely make use of the multi-threaded calculation feature in Microsoft Excel. Respectiv...

  • 发布于 2021-04-10 01:03
  • 阅读 ( 292 )

傅里叶分析

什么是傅里叶分析(fourier ****ysis)? 傅立叶分析是一种数学分析,它试图识别已经标准化的时间序列数据集中的模式或周期。特别是,它试图通过将复杂或有噪声的数据分解为一系列三角函数或指数函数(如正弦波)来简化数据...

  • 发布于 2021-06-13 22:04
  • 阅读 ( 253 )

快速傅里叶变换(fft)和干膜厚度(dft)的区别

...图像,还是地震震动以及介于两者之间的任何东西。利用计算机将这些数据转换**类可读的格式是数字信号处理。它是结合了数学理论和物理实现的最强大的技术之一。数字信号处理器(DSP)的研究始于电气工程专业的研究生课...

  • 发布于 2021-06-25 19:33
  • 阅读 ( 263 )

如何求二次函数的对称轴(find the axis of symmetry of a quadratic function)

什么是二次函数(a quadratic function)? 二次多项式函数称为二次函数。形式上,f(x)=ax2+bx+c是一个二次函数,其中a、b和c是实常数,a≠x的所有值均为0。二次函数的图形是抛物线。 如何求二次函数的对称轴 任何二次函数...

  • 发布于 2021-06-27 00:49
  • 阅读 ( 831 )

如何计算已完成工时(calculate work done)

...移为1m,则功为1焦耳。 If the force is not c***tant but rather a function of position , then the work done by the force to move the object from a position to another position is given by, So if a force vs. distance graph is drawn, the work done to move the object from to is equal t...

  • 发布于 2021-06-27 03:19
  • 阅读 ( 140 )

快速傅里叶变换(fft)和干膜厚度(dft)的区别

...是快速傅里叶变换(fft)?FFT是快速傅立叶变换(Fast Fourier transform)的缩写,是计算机中的一种数学算法,它可以加速DFT(离散傅立叶变换)进行的变换。它有助于降低计算的复杂性。FFT在信号处理中有着广泛的应用。它将N个点2N...

  • 发布于 2021-07-10 02:34
  • 阅读 ( 246 )

红外光谱(ftir)和拉曼光谱(raman spectroscopy)的区别

...y{border-bottom:1px solid #ddd}th{text-align:left}th{font-weight:bold;text-transform:uppercase}td{border-top:1px solid #ddd;padding:1px 0 4px 0}

  • 发布于 2021-07-14 05:08
  • 阅读 ( 610 )

如何计算泊松分布的方差(calculate the variance of a poisson distribution)

...来发现的。一种常用的离散分布是泊松分布。我们将了解如何使用参数λ计算泊松分布的方差。 泊松分布 当我们有一个某种连续统并计算该连续统中的离散变化时,使用泊松分布。当我们考虑在一小时内到达一个电影售票柜...

  • 发布于 2021-09-21 20:13
  • 阅读 ( 703 )
SHI768385982
SHI768385982

0 篇文章

相关推荐