Ряд Фурье

Теория многочисленной аппроксимации для периодических функций рядами Фурье. Явление Гиббса на примере прямоугольной волны. Фильтрация зашумленного сигнала с помощью быстрых преобразований Фурье. Преобразование сигнала из временной области в частотную.

Рубрика Математика
Вид доклад
Язык русский
Дата добавления 09.12.2008
Размер файла 38,2 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

В предыдущих лабораторных работах была изложена теория многочленной аппроксимации. Попробуем теперь изложить подобную теорию для аппроксимации периодических функций рядами Фурье. Ряд Фурье на интервале -NtN можно записать так:

где (k=0, 1, 2, …)

(k=0, 1, 2, …)

1

- 0

-1

В качестве примера рассмотрим разложение прямоугольного колебания в ряд Фурье. Подобное колебание, называемое меандром, находит широкое применение в технике. Итак,

Так как на практике мы не можем вычислить бесконечную сумму, проанализируем, как увеличение числа слагаемых влияет на приближение. При этом мы сталкиваемся с явлением Гиббса.

H(t)

0 2 3 t

Прямоугольная

Рассмотрим это явление на примере прямоугольной волны H(t) с периодом 2.

Если вычислить сумму первых 2n членов, то все члены с косинусами будут равны нулю и получаем:

H2n(t)

H(t)

1

Ѕ

явление Гиббса t

Гиббс отметил, что частичная сумма H2n превосходит функцию на некоторую величину. Более точно

H2n1,08949…, при n

Действительно, H2n(t) не только превосходит функцию H(t), но и имеет тенденцию колебаться около H(t), и колебания уменьшаются медленно, когда t удаляется от разрыва.

Чтобы объяснить явление, запишем как

где использована формула

Из выведенной формулы ясно, что максимум и минимум для 0t достигаются в точках ,

то есть при t= , m=1, 2, …, 2n-1, и что они чередуются.

То, что верно для этой специальной функции, очевидно, верно и для более общих функций, так как разрыв можно рассматривать как возникающий из прямоугольной волны, прибавленной к главной функции.

Действительно, явление Гиббса мы можем наблюдать и при приближении пилообразного сигнала с помощью рядов Фурье. С пилообразными колебаниями часто приходится сталкиваться в устройствах для развёртки изображения в осциллографах.

Заметим, что при увеличении числа слагаемых в рядах Фурье, приближение улучшается (уменьшается глубина колебаний). Это наглядно показывают графики, приведённые в конце.

Задача следующего этапа этой работы - фильтрация зашумлённого сигнала с помощью быстрых преобразований Фурье (БПФ).

Рассмотрим произвольный сигнал. В данном случае он задан как

На практике почти всегда имеют дело с зашумлённым сигналом. Поэтому наложим на сигнал некоторый шум. Теперь попробуем очистить наш сигнал от шумов. Для этого применим БПФ, а затем цифровой фильтр.

Итак, если использовать комплексное представление тригонометрических функций

то получим ,

где

Легко видеть, что

(ak и bk -коэффициенты разложения в ряд Фурье)

Комплексная форма ряда Фурье удобнее в обращении при теоретических исследованиях, но вычисления проводятся с действительной формой. В комплексной форме существуют и положительные и отрицательные частоты: для каждой положительной частоты мы заменили две функции, синус и косинус, единой экспоненциальной, но имеющей как положительную, так и отрицательную частоту.

Покажем, что соответственно представлению рядам Фурье периодической функции имеется представление интегралом Фурье любой функции

, где

.

Функция F(), грубо говоря, соответствует коэффициентам cл в ряде Фурье. Это - спектральная функция (спектральная плоскость); F() описывает амплитуду частоты () в функции f(t). Говорят, что функция F() является преобразованием Фурье функции f(t). Обе функции несут одну и ту же информацию, так как каждая может быть найдена из другой, но только в разных формах:: f(t) в области времени, а F() в области частот.

Итак, возвращаясь к нашей задаче, переведём сигнал из временной области в частотную. После этого применим цифровой фильтр. С помощью этого фильтра мы отбрасываем шумовые составляющие сигнала, оставляя частотные составляющие. Но нужно заметить, что пытаясь избавится от шумовых составляющих сигнала, мы невольно отбрасываем часть частотных. чем выше порог фильтрации, тем меньше шума мы получаем, но в то же время мы теряем всё большую часть полезной информации, то есть сигнал искажается. В этом я убедился на практике. Чем выше был порог шума, тем более «гладкой» была очищенная функция, но при наложении на неё исходного незашумлённого сигнала можно было убедиться в значительных расхождениях. И наоборот, чем ниже был порог шума, тем функция была менее «гладкой», но совпадение с исходным сигналом было лучше. При выборе определённого порога фильтрации нельзя не учитывать этот факт. Чтобы определить величину этого параметра прежде всего нужно руководствоваться особенностями поставленной задачи.

Фурье-анализ

ak

Как в чистой, так и в прикладной математике, обычно ищут инварианты представления -- инварианты по отношению к классу преобразований. В классе периодических функций перенос осей t=t'+b не должны менять в представлении функции того, что не зависит от системы координат. Непосредственно видно, что коэффициенты Фурье ak и bk не обладают этими свойствами и меняются при сдвиге оси, то есть когда изменяется начало отсчёта времени. Полагая t=t'+b и используя периодичность f(t), чтобы сдвинуть в интеграле пределы получаем:

Аналогично

Хотя ak и bk не инвариантны, величина

очевидно, инвариантна. Величину называют мощностью частоты k и изображают в виде дискретного спектра мощности.

В конце работы мы можем видеть в графики двух наиболее важных характеристик импульса: график огибающей спектра прямоугольного импульса и график фазового сдвига гармоник.


Подобные документы

  • Алгоритм вычисления преобразования Фурье для дискретного случая. Дискретное преобразование Фурье. Спектральное представление и спектральные характеристики периодического сигнала, четной непериодической функции и произвольного непериодического сигнала.

    курсовая работа [932,9 K], добавлен 23.01.2022

  • Нахождение спектральных составляющих дискретного комплексного сигнала. Быстрое преобразование Фурье с прореживанием по времени. Методы сокращения числа комплексных умножений. Вычислительные процедуры, уменьшающие количество умножений и сложений.

    презентация [133,3 K], добавлен 19.08.2013

  • Векторные пространства, скалярное произведение и норма функций, ортогональные системы функций, равенства и тригонометрический ряд Фурье. Сходимость интеграла Фурье, основные сведения теории преобразования. Операционное исчисление, преобразование Лапласа.

    учебное пособие [1,2 M], добавлен 23.12.2009

  • Свойства дискретного преобразования Фурье, представленные в виде математических формул, которые наиболее адекватно соответствуют цифровой технике обработки информации. Алгоритм быстрого преобразования Фурье (БПФ), его значение для программирования.

    учебное пособие [223,6 K], добавлен 11.02.2014

  • Образование множеством функций системы ортонормированных функций, условия ортогональности для заданной системы. Разложение в тригонометрический и комплексный ряды Фурье пилообразного сигнала. Генерирование программного произвольного дискретного сигнала.

    контрольная работа [378,6 K], добавлен 14.01.2016

  • Разложение в ряд Фурье. Определение функции и нахождение коэффициентов разложения. Проведение замены в интеграле. Условия теоремы о разложении функции в ряд Фурье. Примеры взятия интеграла по частям. Разложение в ряд Фурье четных и нечетных функций.

    презентация [73,1 K], добавлен 18.09.2013

  • Общее определение коэффициентов по методу Эйлера-Фурье. Ортогональные системы функций. Интеграл Дирихле, принцип локализации. Случай непериодической функции, произвольного промежутка, четных и нечетных функций. Примеры разложения функций в ряд Фурье.

    курсовая работа [296,3 K], добавлен 12.12.2010

  • Интеграл Фурье в комплексной форме. Формулировка теоремы о сходимости интеграла для кусочно-гладких и абсолютно интегрируемых на числовой прямой функции. Примеры нахождения преобразования Фурье, сверстка и преобразование, спектр, некоторые приложения.

    курсовая работа [231,5 K], добавлен 27.08.2012

  • Преобразования Фурье, представление периодической функции суммой отдельных гармонических составляющих. Использование преобразований как для непрерывных функций времени, так и для дискретных. Программа и примеры реализации алгоритмов с прореживанием.

    реферат [1,6 M], добавлен 25.05.2010

  • Условия разложения функций для тригонометрического ряда. Определение коэффициентов разложения с помощью ортогональности систем тригонометрических функций. Понятие периодического продолжения функции, заданной на отрезке. Ряд Фурье функции у=f(x).

    презентация [30,4 K], добавлен 18.09.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.