Einführung in die Fouriertransformation

Werbung
Fourier-Analyse und technologische
Anwendungen
Dr. Peter-Michael Schmidt
1
© Dr. Peter-M. Schmidt
Anwendungen von Fourierreihen

Fourieranalyse: Welche Faktoren beeinflussen eine
untersuchte Größe? Beispielsweise in der
Signalverarbeitung soll das Rauschen der Daten
herausgefiltert werden.

Bild- und Tontechnik: Welche Grund- und Obertöne
bestimmen die Klangcharakteristik? Komprimierung
und Bearbeitung von digitalen Bild- und Tondateien
(MP3, JPEG Standards).

Maschinendiagnose: Welche Schwingungen
signalisieren einen bevorstehenden Ausfall einer
Komponente?
2
Anwendungen von Fourierreihen

Durchführung einer Fourieranalyse: Abtasten einer
Schwingung mit einer Samplingrate.
f(t) = 3 sin(t) + sin(5 t) + cos(6 t) + 0,5 sin(20 t) + 0,1 sin(50 t)
3
Anwendungen von Fourierreihen

Durchführung einer Fourieranalyse: Herausfiltern
hochfrequenter Anteile, die durch Störungen
hervorgerufen wurden.
f(t) = 3 sin(t) + sin(5 t) + cos(6 t)
4
Definition der Fourierreihe
Fourierreihe in reeller Schreibweise
Fourierkoeffizienten
Fourierreihe in komplexer Schreibweise
Wir setzen
und verwenden
Fourierkoeffizienten
5
Orthogonalsysteme
Reellwertige Funktionensystem
Komplexwertige Funktionensystem
6
Berechnung der Fourierkoeffizienten
Wir multiplizieren
mit
und integrieren von –T/2 bis +T/2
7
Berechnung der Fourierkoeffizienten
Wir multiplizieren
mit
und integrieren von –T/2 bis +T/2
8
Berechnung der Fourierkoeffizienten
Fourierreihe der Funktion f(t)= sgn(t) auf
2 Summanden
, periodisch fortgesetzt
20 Summanden
Trotz Gibbsscher Überschwinger konvergiert die Fourierreihe.
9
Approximation
Konvergiert die N te Partialsumme gegen die Funktion f(t)?
Könnten wir eventuell andere Koeffizienten wählen, so daß der
mittlere quadratische Fehler kleiner wird?
Aus der Orthogonalität des Funktionensystems
folgt
und daraus
die Besselsche Ungleichung
10
Approximation
Für
erhält man nach aufwendigen Beweisen die
Parsevalsche Gleichung:
Fourierreihen
Taylorreihen
sind anwendbar auf
stückweise stetige(*)
differenzierbare
Funktionen, berechnen eine
globale
lokale
Näherung und verwenden
Funktionswerte
Ableitungen
der untersuchten Funktion.
(*) Die Funktion f muß absolut integrierbar sein, was in der Praxis meist erfüllt ist.
11
Definition der Fouriertransformation
Betrachten jetzt eine auf alle reellen Zahlen t definierte Funktion,
die nicht periodisch sein muß. Auch
Die Variablen t und
ist kontinuierlich.
beschreiben die Zeit- und Frequenzdomäne.
wird Spektrum genannt.
Hintransformation
Rücktransformation
12
Definition der Fouriertransformation
Um zu zeigen, daß die Rücktransformation wieder die Ausgangsfunktion ergibt,
benötigt man die
-Funktion,
die nur durch 2 Eigenschaften charakterisiert werden soll
13
Fouriertransformation
Beispiel:
Wir verwenden
Periodische Funktionen
haben diskretes Spektrum.
MATHEMATICA (http://www.wolfram.com/) liefert (Faktor
in der Definition)
14
Diskrete Fouriertransformation
Daten werden zu diskreten Zeitpunkten (äquidistant) gemessen.
für
Wir untersuchen periodische Zahlenfolgen
der Messdaten
und die Fourier-transformierten Zahlenfolgen
Weitere numerische Operationen auf Messdaten erfolgen beispielsweise bei der
Regressionsanalyse, Künstliche Neuronale Netze und Kurvenfitting.
Die Zielstellung dieser Verfahren besteht in der Trennung von interessierender
Information und unerwünschten Stör- und Rauschdaten.
15
Diskrete Fouriertransformation
Datenerfassung: Sampling Theorem
Die (blaue) Eingabekurve wird weniger als zweimal pro Periode erfasst.
Die Fourierkoeffizienten werden eine zu große Frequenz (rote Kurve) anzeigen.
16
Definition der
Diskreten Fouriertransformation
Der Term
ist für diskrete Zeiten
mit
Für eine Funktion f(t) mit Periode T haben wir
Wir gehen zu diskreten Zeiten über
17
Definition der
Diskreten Fouriertransformation
Hintransformation
Rücktransformation
Kern
Um zu zeigen, daß die Rücktransformation wieder die Ausgangsfolge ergibt,
benötigt man
Kronecker-Symbol
18
Eigenschaften der
Diskreten Fouriertransformation
Ist
die Diskrete Fouriertransformation von
so kann eine Verschiebung in der Zeit um n
durch eine Multiplikation realisiert werden:
hat die Transformierte
Ist
die diskrete Faltung der Folgen
und
, so gilt für die Transformierte von
19
Der Tiefpaßfilter als eine Anwendung der
Diskreten Fouriertransformation
Ist
Folge
die Eingabefolge für eine Datenaufbereitung, deren Ausgabe die
ist. Bezeichnen wir mit
den Verschiebungsoperator,
so führen wir den Transfer durch:
Einfach kann man
mit
nachrechnen, wobei
ist. Zur Veranschaulichung soll
kontinuierlich sein.
20
Der Tiefpaßfilter als eine Anwendung der
Diskreten Fouriertransformation
Beispiel:
Hier haben wir
Es folgt
und
21
Herunterladen