Что же такое преобразование Фурье?

Методические указания

к лабораторной работе №3 по теме:

«Обработка и анализ измерительного сигнала с применением быстрого дискретного преобразования Фурье»

Пермь, 2015

Цель работы:

Изучить алгоритм быстрого преобразования Фурье. Провести разложение по Фурье заданного графика.

Краткие теоретические сведения:

Преобразование Фурье используется во многих областях науки — в физике, теории чисел, комбинаторике, обработке сигналов, теории вероятностей, статистике,криптографии, акустике, океанологии, оптике, геометрии и многих других. В обработке сигналов и связанных областях преобразование Фурье обычно рассматривается как декомпозиция сигнала на частоты и амплитуды, то есть обратимый переход от временно́го пространства (time domain) в частотное пространство (frequency domain). Богатые возможности применения основываются на нескольких полезных свойствах преобразования:

· Преобразования являются линейными операторами и, с соответствующей нормализацией, унитарными (свойство, известное как теорема Парсеваля, или, в более общем случае, как теорема Планшереля, или, в наиболее общем, как дуализм Понтрягина).

· Преобразования обратимы, причём обратное преобразование имеет практически такую же форму, как и прямое преобразование.

· Синусоидальные базисные функции (вернее, комплексные экспоненты) являются собственными функциями дифференцирования, что означает, что данное представление превращает линейные дифференциальные уравнения с постоянными коэффициентами в обычные алгебраические. (Например, в линейной стационарной системе частота — консервативная величина, поэтому поведение на каждой частоте может решаться независимо).

· По теореме о свёртке, преобразование Фурье превращает сложную операцию свёртки в простое умножение, что означает, что они обеспечивают эффективный способ вычисления основанных на свёртке операций, таких как умножение многочленов и умножение больших чисел.

· Дискретная версия преобразования Фурье может быть быстро рассчитана на компьютерах с использованием алгоритма быстрого преобразования Фурье

Частота — физическая величина, характеристика периодического процесса, равна количеству повторений или возникновения событий (процессов) в единицу времени. Рассчитывается, как отношение количества повторений или возникновения событий (процессов) к промежутку времени, за которое они совершены. Стандартные обозначения в формулах — ν, f или F.

Спектр в физике — распределение значений физической величины (обычно энергии, частоты или массы). Графическое представление такого распределения называется спектральной диаграммой. Обычно под спектром подразумевается электромагнитный спектр — спектр частот (или то же самое, что энергий квантов) электромагнитного излучения.

Типы:

По характеру распределения значений физической величины спектры могут быть дискретными (линейчатыми), непрерывными (сплошными), а также представлять комбинацию (наложение) дискретных и непрерывных спектров.

Примерами линейчатых спектров могут служить масс-спектры и спектры связанно-связанных электронных переходов атома; примерами непрерывных спектров — спектр электромагнитного излучения нагретого твердого тела и спектр свободно-свободных электронных переходов атома; примерами комбинированных спектров — спектры излучения звёзд, где на сплошной спектр фотосферы накладываются хромосферные линии поглощения или большинство звуковых спектров.

Другим критерием типизации спектров служат физические процессы, лежащие в основе их получения. Так, по типу взаимодействия излучения с материей, спектры делятся на эмиссионные (спектры излучения), адсорбционные (спектры поглощения) и спектры рассеивания.

В 1822 году Фурье, занимавшийся теорией распространения тепла в твёрдом теле, опубликовал работу «Аналитическая теория тепла», сыгравшую значительную роль в последующей истории математики. В этой работе он описал метод разделения переменных (преобразование Фурье), основанный на представлении функций тригонометрическими рядами (ряды Фурье). Фурье также сделал попытку доказать возможность разложения в тригонометрический ряд любой произвольной функции, и, хоть его попытка оказалась неудачна, она, фактически, стала основой современной цифровой обработки сигналов.

Оптические спектры, например, Ньютоновский, количественно описываются функцией зависимости интенсивности излучения от его длины волны или, что эквивалентно, от частоты , то есть функция задана на частотной области (frequency domain). Частотное разложение в этом случае выполняется анализатором спектроскопа — призмой или дифракционной решеткой.

В случае акустики или аналоговых электрических сигналов ситуация другая: результатом измерения является функция зависимости интенсивности от времени , то есть эта функция задана на временной области (time domain). Но, как известно, звуковой сигнал является суперпозицией звуковых колебаний различных частот, то есть такой сигнал можно представить и в виде «классического» спектра, описываемого .

Именно преобразование Фурье однозначно определяет соответствие между и и лежит в основе Фурье-спектроскопии.

Примеры графиков и их спектров:

Что же такое преобразование Фурье?

Пусть у нас есть функция синуса x = sin(t).

Максимальная амплитуда этого колебания равна 1. Если умножить его на некоторый коэффициент A, то получим тот же график, растянутый по вертикали в A раз:x = Asin(t).

Период колебания равен 2π. Если мы хотим увеличить период до T, то надо умножить переменную t на коэффициент. Это вызовет растяжение графика по горизонтали:x = A sin(2πt/T).

Частота колебания обратна периоду: ν = 1/T. Также говорят о круговой частоте, которая вычисляется по формуле: ω= 2πν = 2πT. Откуда: x = A sin(ωt).

И, наконец, есть фаза, обозначаемая как φ. Она определяет сдвиг графика колебания влево. В результате сочетания всех этих параметров получается гармоническое колебание или просто гармоника:

Очень похоже выглядит и выражение гармоники через косинус:

Большой разницы нет. Достаточно изменить фазу на π/2, чтобы перейти от синуса к косинусу и обратно. Далее будем подразумевать под гармоникой функцию косинуса:

x = A cos(2πt/T + φ) = A cos(2πνt + φ) = A cos(ωt + φ) (18)

В природе и технике колебания, описываемые подобной функцией чрезвычайно распространены. Например, маятник, струна, водные и звуковые волны и прочее, и прочее.

Преобразуем (18) по формуле косинуса суммы:

x = A cos φ cos(2πt/T) - A sin φ sin(2πt/T) (19)

Выделим в (19) элементы, независимые от t, и обозначим их как Re и Im:

x = Re cos(2πt/T) - Im sin(2πt / T) (20)

Re = A cos φ, Im = A sin φ

По величинам Re и Im можно однозначно восстановить амплитуду и фазу исходной гармоники:

и (21)

Рассмотрим очень распространенную практическую ситуацию. Пусть у нас есть звуковое или какое-то иное колебание в виде функции x = f(t). Пусть это колебание было записано в виде графика для отрезка времени [0, T]. Для обработки компьютером нужно выполнить дискретизацию. Отрезок делится на N-1 равных частей, границы частей обозначим t_n = nT/N. Сохраняются N значений функции на границах частей: x_n = f(t_n) = { x₀, x₁, x₂,..., x_N }.

В результате прямого дискретного преобразования Фурье были получены N значений для X_k:

(22)

Теперь возьмем обратное преобразование Фурье:

(23)

Выполним над этой формулой следующие действия: разложим каждое комплексное X_k на мнимую и действительную составляющие X_k = Re_k + j Im_k; разложим экспоненту по формуле Эйлера на синус и косинус действительного аргумента; перемножим; внесем 1/N под знак суммы и перегруппируем элементы в две суммы:

(24)

Это была цепочка равенств, которая начиналась с действительного числа x_n. В конце получилось две суммы, одна из которых помножена на мнимую единицу j. Сами же суммы состоят из действительных слагаемых. Отсюда следует, что вторая сумма должна быть равна нулю. Отбросим ее и получим:

(25)

Поскольку при дискретизации мы брали t_n = nT/N и , то можем выполнить замену: n = t_nN/T. Следовательно, в синусе и косинусе вместо 2πkn/N можно написать2πkt_n/T. В результате получим:

(26)

Сопоставим эту формулу с формулой (20) для гармоники:

x = Re cos(2πt/T) - Im sin(2πt / T) (20)

Слагаемые суммы (26) аналогичны формуле (20), а формула (20) описывает гармоническое колебание. Значит сумма (26) представляет собой сумму из N гармонических колебаний разной частоты, фазы и амплитуды.

Выше объяснялось, каким образом формула вида (20) может быть преобразована в формулу вида (18):

x = A cos(2πt/T + φ) (18)

Выполним такое же преобразование для слагаемых суммы (26), преобразуем их из вида (20) в вид (18). Получим:

(27)

Далее будем функцию

G_k(t) = A_k cos(2πtk/T + φ_k) (28)

называть k-й гармоникой.

Для вычисления A_k и φ_k надо использовать формулу (21). Теперь выпишем в одном месте все формулы, которые связывают амплитуду, фазу, частоту и период каждой из гармоник с коэффициентами X_k:

(29)

Функция Arg(X) - это аргумент комплексного числа.

Итак. Физический смысл дискретного преобразования Фурье состоит в том, чтобы представить некоторый дискретный сигнал в виде суммы гармоник. Параметры каждой гармоники вычисляются прямым преобразованием, а сумма гармоник - обратным.