Wykład 3: Transformata Fouriera

Podobne dokumenty
Notatki z Analizy Matematycznej 4. Jacek M. Jędrzejewski

Całka Riemanna Dolna i górna suma całkowa Darboux

Analiza Matematyczna (część II)

Całki oznaczone. Funkcja górnej granicy całkowania. Zastosowania całek oznaczonych. Całki niewłaściwe. Małgorzata Wyrwas

Całki oznaczone. Funkcja górnej granicy całkowania. Zastosowania całek oznaczonych. Całki niewłaściwe. Małgorzata Wyrwas

RACHUNEK CAŁKOWY. Funkcja F jest funkcją pierwotną funkcji f na przedziale I R, jeżeli. F (x) = f (x), dla każdego x I.

Ekoenergetyka Matematyka 1. Wykład 15. CAŁKI OZNACZONE. Egzaminy I termin poniedziałek :00 Aula B sala 12B Wydział Informatyki

Wykład 2. Pojęcie całki niewłaściwej do rachunku prawdopodobieństwa

VI. Rachunek całkowy. 1. Całka nieoznaczona

1 Definicja całki oznaczonej

Analiza matematyczna v.1.6 egzamin mgr inf niestacj 1. x p. , przy założeniu, że istnieją lim

TRANSFORMATA FOURIERA

nazywamy odpowiednio dolną oraz górną sumą Darboux funkcji f w przedziale [a, b] wyznaczoną przez podział P.

Całka Riemanna. Analiza Matematyczna. Alexander Denisjuk

Analiza matematyczna i algebra liniowa Całka oznaczona

Całki niewłaściwe. Rozdział Wprowadzenie Całki niewłaściwe I rodzaju

Analiza Matematyczna. Całka Riemanna

Lista 1. (e) z działaniem dodawania ciągów i mnożeniem ciągu przez liczbę. (f) z działaniem dodawania ciągów i mnożeniem ciągu przez liczbę

Całka oznaczona. Matematyka. Aleksander Denisiuk. Elblaska Uczelnia Humanistyczno-Ekonomiczna ul. Lotnicza Elblag.

Matematyka 1. Šukasz Dawidowski. Instytut Matematyki, Uniwersytet l ski

Pochodne i całki, macierze i wyznaczniki

Wykład 2: Szeregi Fouriera

Wykład 2. Granice, ciągłość, pochodna funkcji i jej interpretacja geometryczna

III. Rachunek całkowy funkcji jednej zmiennej.

1 Rachunek zdań 3. 2 Funkcje liczbowe 6

Maciej Grzesiak Instytut Matematyki Politechniki Poznańskiej. Całki oznaczone. lim δ n = 0. σ n = f(ξ i ) x i. (1)

CAŁKA OZNACZONA JAKO SUMA SZEREGU

ANALIZA MATEMATYCZNA 1

Wariacje Funkcji, Ich Własności i Zastosowania

WYKŁAD 5. Typy macierzy, działania na macierzach, macierz układu równań. Podstawowe wiadomości o macierzach

SZEREG TRYGONOMETRYCZNY FOURIERA

9. Całkowanie. I k. sup

Matematyka dla biologów Zajęcia nr 7.

Rozwiązania maj 2017r. Zadania zamknięte

Całka oznaczona i całka niewłaściwa Zastosowania rachunku całkowego w geometrii

Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

3. F jest lewostronnie ciągła

( ) Lista 2 / Granica i ciągłość funkcji ( z przykładowymi rozwiązaniami)

WEKTORY skalary wektory W ogólnym przypadku, aby określić wektor, należy znać:

4. RACHUNEK WEKTOROWY

Matematyczne Metody Fizyki II

Równania różniczkowe w przestrzeniach Banacha

PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 3 2. Pojęcie Relacyjnej Bazy Danych

Niewymierność i przestępność Materiały do warsztatów na WWW6

a a a b M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I

Spis treści. 1 Wprowadzenie 2

EGZAMIN MATURALNY OD ROKU SZKOLNEGO 2014/2015 MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY ROZWIĄZANIA ZADAŃ I SCHEMATY PUNKTOWANIA (A1, A2, A3, A4, A6, A7)

PEWNIK DEDEKINDA i jego najprostsze konsekwencje

PRZEGLĄD FUNKCJI ELEMENTARNYCH. (powtórzenie) y=f(x)=ax+b,

2. Analiza Funkcje niepustymi zbiorami. Funkcja

PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 2 2. Pojęcie Relacyjnej Bazy Danych

Wzory uproszczonego mno zenia: (a + b) 2 = a 2 + 2ab + b 2, (a b) 2 = a 2 2ab + b 2, a 2 b 2 = (a b) (a + b).

Metody Lagrange a i Hamiltona w Mechanice

Realizacje zmiennych są niezależne, co sprawia, że ciąg jest ciągiem niezależnych zmiennych losowych,

Matematyka II. Bezpieczeństwo jądrowe i ochrona radiologiczna Semestr letni 2018/2019 Wykład 1

Kombinowanie o nieskończoności. 4. Jak zmierzyć?

Pierwiastek z liczby zespolonej

2. Ciągi liczbowe. Definicja 2.1 Funkcję a : N R nazywamy ciągiem liczbowym. Wartość funkcji a(n) oznaczamy symbolem a

Całki niewłaściwe. Funkcje Γ i B Eulera oraz ich zastosowania

MATEMATYKA Wykład 4 (Funkcje) przyporządkowany został dokładnie jeden element

Materiały do kursu Matematyka na kierunku Informatyka studia stacjonarne

Metody numeryczne. Całkowanie. Janusz Szwabiński. nm_slides-4.tex Metody numeryczne Janusz Szwabiński 23/10/ :07 p.

Wykład 2. Funkcja logarytmiczna. Definicja logarytmu: Własności logarytmu: Logarytm naturalny: Funkcje trygonometryczne

ELEKTRONIKA CYFROWA. Materiały y pomocnicze do wykład sem.. 1

N(0, 1) ) = φ( 0, 3) = 1 φ(0, 3) = 1 0, 6179 = 0, 3821 < t α 1 e t dt α > 0. f g = fg. f = e t f = e t. U nas: g = t α 1 g = (α 1)t α 2

f(x)dx (1.7) b f(x)dx = F (x) = F (b) F (a) (1.2)

usuwa niewymierność z mianownika wyrażenia typu

Wykład z matematyki dla studentów Inżynierii Środowiska. Wykład 1. Literatura PRZEGLĄD FUNKCJI ELEMENTARNYCH

< f g = fg. f = e t f = e t. U nas: e t (α 1)t α 2 dt = 0 + (α 1)Γ(α 1)

Macierz. Wyznacznik macierzy. Układ równań liniowych

Pierwiastek z liczby zespolonej

2 Całka oznaczona-cd Rozdrobnienia podziałów Warunki równoważne całkowalności Własności funkcji całkowalnych...

Wykład 12: Sumowanie niezależnych zmiennych losowych i jego związek ze splotem gęstości i transformatami Laplace a i Fouriera. Prawo wielkich liczb.

MATeMAtyka 3 inf. Przedmiotowy system oceniania wraz z określeniem wymagań edukacyjnych. Zakres podstawowy i rozszerzony. Dorota Ponczek, Karolina Wej

MATEMATYKA 1 MACIERZE I WYZNACZNIKI

I. CIĄGI I SZEREGI FUNKCYJNE. odwzorowań zbioru X w zbiór R [lub C] nazywamy ciągiem funkcyjnym.

Równania i nierówności kwadratowe z jedną niewiadomą

7. Szeregi funkcyjne

Wykład 8: Całka oznanczona

Analiza matematyczna ISIM II

O SZEREGACH FOURIERA. T (x) = c k e ikx

CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

LISTA02: Projektowanie układów drugiego rzędu Przygotowanie: 1. Jakie własności ma równanie 2-ego rzędu & x &+ bx&

Zbiory wyznaczone przez funkcje zdaniowe

Macierz. Wyznacznik macierzy. Układ równań liniowych

Zadania z analizy matematycznej - sem. II Całki oznaczone i zastosowania

Piotr Stefaniak. Materiały uzupełniające do wykładu Matematyka

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI W KLASIE IIc ZAKRES PODSTAWOWY I ROZSZERZONY

Właściwości sygnałów i splot. Krzysztof Patan

cos(ωt) ω ( ) 1 cos ω sin(ωt)dt = sin(ωt) ω cos(ωt)dt i 1 = sin ω i ( 1 cos ω ω 1 e iωt dt = e iωt iω II sposób: ˆf(ω) = 1 = e iω 1 = i(e iω 1) i ω

CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

Maciej Grzesiak. Iloczyn skalarny. 1. Iloczyn skalarny wektorów na płaszczyźnie i w przestrzeni. a b = a b cos ϕ. j) (b x. i + b y

Wektor kolumnowy m wymiarowy macierz prostokątna o wymiarze n=1 Wektor wierszowy n wymiarowy macierz prostokątna o wymiarze m=1

Równania różniczkowe cząstkowe - metoda Fouriera. Przykładowe rozwiązania i wskazówki

Analiza Matematyczna II

PRÓBNA MATURA Z MATEMATYKI Z OPERONEM LISTOPAD ,0. 3x 6 6 3x 6 6,

Wstęp do Analizy Matematycznej funkcje jednej zmiennej. Stanisław Spodzieja

Przeksztacenie Laplace a. Krzysztof Patan

Transkrypt:

Rchunek prwdopodobieństw MAP64 Wydził Elektroniki, rok kd. 28/9, sem. letni Wykłdowc: dr hb. A. Jurlewicz Wykłd 3: Trnsformt Fourier Złóżmy, że f(t) jest określon n R, ogrniczon, okresow o okresie 2T i spełni wrunki Dirichlet. Oznczmy ω = π T. Wtedy f(t) = n= c n e in ωt, gdzie c n = ω T T f(t)e in ωt dt. () Możemy zpisć to w postci f(t) = ω T n= T f(s)e in ωs ds e in ωt lub gdzie f(t) = F (n ω) = n= T T F (n ω) ω, f(s)e in ω(s t) ds W grnicy, przy T, równowżnie ω +, tzn. gdy funkcj f(t) przestje być okresow, zchodzi: Twierdzenie cłkowe Fourier: Dl dowolnego t przy złożenich, że: f(t) = dω f(s)e iω(s t) ds f(t) jest bezwzględnie cłkowln n R, czyli (tzn. cłk t jest zbieżn) f(t) dt < f(t) spełni wrunki Dirichlet n dowolnym przedzile ogrniczonym. Inny zpis pokzuje nlogię do (): f(t) = Stąd ide trnsformty Fourier. c(ω)e iωt dω, gdzie c(ω) = f(s)e iωs ds

Definicj. Niech f(t) będzie funkcją określoną n R. Trnsformtą Fourier funkcji f(t) nzywmy funkcję zespoloną ˆf(ω) = f(t)e iωt dt = Inne oznczenie: ˆf(ω) = F(f(t))(ω). f(t) cos(ωt)dt i f(t) sin(ωt)dt, ω R. Populrn interpretcj: t - czs (lub długość fli), ω - częstotliwość (lub liczb flow)) ˆf(ω)- widmo (chrkterystyk widmow, gęstość widmow) funkcji f(t), ˆf(ω) - widmo mplitudowe, θ(ω) = Arg( ˆf(ω)), rgument główny z przedziłu [ π, π] - widmo fzowe Fkt. Jeżeli f(t) jest bezwzględnie cłkowln n R, to trnsformt Fourier funkcji f(t) jest dobrze określon. Wynik to z tego, że f(t)e iωt = f(t). Uwg. Jeżeli f(t) jest funkcją przystą, to Jeżeli f(t) jest funkcją nieprzystą, to Przykłdy do zd. 2. ˆf(ω) = 2 f(t) cos(ωt)dt. ˆf(ω) = 2i f(t) sin(ωt)dt. 2

Podstwowe włsności trnsformty Fourier: Złóżmy, że f(t), g(t) są określone n R i bezwzględnie cłkowlne n R () ˆf(ω) f(t) dt <, ztem ˆf(ω) to funkcj ogrniczon (2) ˆf(ω) to funkcj ciągł (dowód wymg zwnsownych metod) (3) liniowość Dl dowolnych α, β R, dl h(t) = αf(t) + βg(t) mmy Dowód: ĥ(ω) = h(t)e iωt dt = α ĥ(ω) = α ˆf(ω) + βĝ(ω) f(t)e iωt dt + β (4) przesunięcie w czsie Dl dowolnego R, dl h(t) = f(t + ) mmy ĥ(ω) = e iω ˆf(ω) g(t)e iωt dt = α ˆf(ω) + βĝ(ω) Dowód: ĥ(ω)= f(t + )e iωt dt= s=t+ ds=dt t s = f(s)e iω(s ) ds = e iω f(s)e iωs ds=e iω ˆf(ω) (5) modulcj Dl dowolnego R, dl h(t) = f(t)e it mmy Dowód: ĥ(ω)= f(t)e it e iωt dt = ĥ(ω) = ˆf(ω + ) f(s)e i(ω+)t ds = ˆf(ω + ) (6) sklownie Dl dowolnego, dl h(t) = f(t) mmy ĥ(ω) = ˆf ( ) ω Dowód: Dl > mmy ĥ(ω)= f(t)e iωt dt= s=t ds=dt t s = f(s)e i ω s ds = ( ) ˆf ω Dl < mmy ĥ(ω)= f(t)e iωt dt= s=t ds=dt t s = f(s)e i ω s ds = ( ) ˆf ω = ( ) ˆf ω Przykłdy do zd. 2.2 ()-(d) 3

(7) pochodn w spektrum Jeżeli h(t) = tf(t) jest bezwzględnie cłkowln n R (tzn. to istnieje ciągł pochodn ˆf (ω) = d dω ˆf(ω) orz ˆf (ω) = f(t)( it)e iωt dt = iĥ(ω) tf(t) dt < ), Jeżeli h m (t) = t m f(t), m N, jest bezwzględnie cłkowln n R (tzn. t m f(t) dt < ), to istnieje ciągł pochodn ˆf (m) (ω) = dm dω ˆf(ω) orz m (8) pochodn w czsie ˆf (m) (ω) = f(t)( it) m e iωt dt = ( i) m ĥ m (ω) Jeżeli f (t) = d f(t) jest ciągł orz bezwzględnie cłkowln n R dt (tzn. f (t) dt < ), to f (ω) = iω ˆf(ω) Jeżeli f (m) (t) = dm f(t), m N, jest ciągł orz dtm f (r) (t) dt < dl kżdego < r m, to Przykłdy do zd. 2.2 (e)-(g) f (m) (ω) = (iω) m ˆf(ω) Tbel: Włsności trnsformty Fourier h(t) ĥ(ω) Uwgi liniowość αf(t) + βg(t) α ˆf(ω) + βĝ(ω) przesunięcie w czsie f(t + ) e iω ˆf(ω) modulcj f(t)e it ˆf(ω + ) sklownie f(t) ˆf ( ) ω pochodn w spektrum ( i) m t m f(t) ˆf (m) (ω) m N pochodn w czsie f (m) (t) (iω) m ˆf(ω) m N splot (f g)(t) ˆf(ω) ĝ(ω) 4

Jednoznczność przeksztłceni Fourier Trnsformt Fourier F : f(t) ˆf(ω) to odwzorownie z jednej rodziny funkcji w drugą. Twierdzenie. Jeżeli f(t), g(t) są bezwzględnie cłkowlne n R orz f(t) = g(t) dl prwie wszystkich t (tzn. zbiór {t : f(t) g(t)} jest skończony lbo nieskończony przeliczlny, lbo nieprzeliczlny o długości (mierze Lebesgue ), jk np. zbiór Cntor), to ˆf(ω) = ĝ(ω) dl kżdego ω. N odwrót, jeżeli f(t), g(t) są bezwzględnie cłkowlne n R orz ˆf(ω) = ĝ(ω) dl kżdego ω, to f(t) = g(t) dl prwie wszystkich t. Odwrotn trnsformt Fourier. Z twierdzeni cłkowego Fourier wynik, że jeżeli f(t) jest bezwzględnie cłkowln n R i spełni wrunki Dirichlet n dowolnym odcinku ogrniczonym, to dl dowolnego t f(t) = ˆf(ω)e iωt dω. (2) Po prwej stronie mmy tzw. odwrotną trnsformtę Fourier funkcji ˆf(ω). W ogólnym przypdku zchodzi Twierdzenie. Jeżeli f(t) i ˆf(ω) są bezwzględnie cłkowlne n R, to równość (2) zchodzi dl prwie wszystkich t. Przykłdy do zd. 2.3, 2.4 5

Splot funkcji: Definicj. Złóżmy, że f 2 (t), g 2 (t) są bezwzględnie cłkowlne n R. Definiujemy nową funkcję - splot funkcji f i g: Uwg. h(t) = (f g)(t) def = f(s)g(t s)ds. Przy podnych złożenich splot f g jest dobrze określony dl wszystkich t. (W ogólnym przypdku wystrczy, że f(t), g(t) są bezwzględnie cłkowlne n R, i wtedy splot jest dobrze określony dl prwie wszystkich t.) Włsności splotu funkcji: () przemienność f g = g f Dowód: (f g)(t)= f(s)g(t s)ds= t s=u ds=du s u = f(t u)g(u)( du) = (g f)(t) (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 cłkowlne n R, to h(t) = (f g)(t) jest bezwzględnie cłkowln n R orz ĥ(ω) = ˆf(ω) ĝ(ω) Szkic dowodu: Cłkowlność ( h wynik z twierdzeni ) Fubiniego. ( ) ĥ(ω)= f(s)g(t s)ds e iωt dt tw.fubiniego = f(s) g(t s)e iωt dt ds = ( ) = f(s)e iωs g(u)e iωu dt ds = ˆf(ω) ĝ(ω) Przykłdy do zd. 2.5, 2.6 6

Funkcj delt Dirc δ(t) Definicj (nieformln): Delt Dirc δ(t) to funkcj spełnijąc wrunki: dl t δ(t) = dl t = δ(t)dt = Pul Dirc wprowdził nieformlnie tki obiekt w mechnice kwntowej w 928 r. Ścisłą i poprwną definicję podł teori dystrybucji w ltch 4-tych i 5-tych XX wieku. Intuicje: δ(t) reprezentuje nieskończenie wielki impuls pojwijący się w chwili t = i trwjący nieskończenie krótko, przy czym efekt dziłni tego impulsu (mierzony cłką po cłej prostej) jest jednostkowy. Inn interpretcj: δ(t) reprezentuje msę jednostkową skupioną w punkcie. Konstrukcj delty Dirc: dl t > n Bierzemy ciąg impulsów prostokątnych p n (t) = n dl t 2 n Zuwżmy, że p n (t)dt = n 2 2 n = dl kżdego n. Deltę Dirc definiujemy jko grnicę δ(t) = lim n p n (t). Wtedy (nieformlnie) mmy δ(t)dt = lim n p n (t)dt =. n/2 p n (t) 5 n= n=2 n= n= pole= /n /n 7

Włsności delty Dirc: () Jeśli f(t) jest cigł w punkcie t =, to (Jest to jedn z lterntywnych definicji delty Dirc.) (2) f(t)δ(t ) = f()δ(t ) dl dowolnego R (3) Jeśli f(t) jest cigł w punkcie t =, to (4) f(t) δ(t ) = f(s)δ(t s)ds = f(t ) f(t)δ(t)dt = f(). f(t)δ(t )dt = f(). (5) t δ(s )ds = χ(t ), dl t gdzie χ(t) = dl t > (funkcj Hevyside ). (6) δ(t + b) = ( δ t + b ) dl dowolnych, b R funkcj Hevyside χ(t) Uwg: δ(t), R, to funkcj spełnijąc wrunki: dl t δ(t) = orz δ(t)dt =. dl t = Trnsformt Fourier delty Dirc: Z włsności () mmy ˆδ(ω) = e iω. (Zuwżmy, że ˆp n (ω) = 2 n 2 n cos(ωt)dt = n sin(ωt) ω Stąd lim n ˆp n(ω) = = ˆδ(ω) dl kżdego ω.) t= n = sin ( ω ) n t= ω n dl ω, ˆp n () = Dl f(t) mmy ztem ˆf(ω) = δ(ω) (z trnsformty odwrotnej). 8

Tbel: Trnsformty Fourier podstwowych funkcji f(t) e t dl t dl t < ˆf(ω) + iω e t 2 + ω 2 e t2 dl t dl t > dl t dl pozostłych t 2 sin(ω) ω πe ω2 4 dl ω 2 dl ω = i( e iω ) ω dl ω dl ω = δ(ω) δ(t) 9