Fourier-Transformation: Unterschied zwischen den Versionen
(Die Seite wurde neu angelegt: „Die Fourierreihe ist eine Methode, um periodische Funktionen als Summe von Sinus- und Kosinusfunktionen unterschiedlicher Frequenzen (sog. harmonische Schwingungen) darzustellen. Die Fouriertransformation ist eine Erweiterung der Fourierreihe für nicht-periodische Funktionen. Sie transformiert eine Funktion von der Zeit- (oder Orts-) Domäne in die Frequenzdomäne. =Zeit- & Frequenzdomäne= Wenn man von der Zeitdomäne spricht, betrachtet man, wie sich…“) |
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Die Faltung zweier Funktionen ''f(t)'' und ''g(t)'' in der Zeitdomäne ergibt eine neue Funktion ''h(t)'', die als Faltung der beiden Ausgangsfunktionen bezeichnet wird. | Die Faltung zweier Funktionen ''f(t)'' und ''g(t)'' in der Zeitdomäne ergibt eine neue Funktion ''h(t)'', die als Faltung der beiden Ausgangsfunktionen bezeichnet wird. <math> h(t) = (f \circledast g)(t) = \sum_{\infty}^{-\infty} f(\tau) \cdot g(t-\tau) </math> | ||
Die Faltung zweier Funktionen in der Zeitdomäne entspricht der Multiplikation ihrer Fouriertransformationen in der Frequenzdomäne. | Die Faltung zweier Funktionen in der Zeitdomäne entspricht der Multiplikation ihrer Fouriertransformationen in der Frequenzdomäne. |
Version vom 29. August 2024, 08:53 Uhr
Die Fourierreihe ist eine Methode, um periodische Funktionen als Summe von Sinus- und Kosinusfunktionen unterschiedlicher Frequenzen (sog. harmonische Schwingungen) darzustellen. Die Fouriertransformation ist eine Erweiterung der Fourierreihe für nicht-periodische Funktionen. Sie transformiert eine Funktion von der Zeit- (oder Orts-) Domäne in die Frequenzdomäne.
Zeit- & Frequenzdomäne
Wenn man von der Zeitdomäne spricht, betrachtet man, wie sich ein Signal im Laufe der Zeit verhält. Ein Beispiel dafür wäre eine Schallwelle, die durch die Variation des Luftdrucks in Abhängigkeit von der Zeit beschrieben wird. In der Zeitdomäne betrachtet man das Signal direkt, d.h., wie es zu jedem Zeitpunkt aussieht. Die Frequenzdomäne beschreibt ein Signal in Bezug auf seine Frequenzkomponenten, d.h. wie stark bestimmte Frequenzen im Signal enthalten sind. Anstatt zu betrachten, wie das Signal im Laufe der Zeit (oder im Raum) aussieht, beobachtet man, wie viel von jeder Frequenz im Signal vorhanden ist.
Die Fouriertransformation nimmt eine Funktion (oder ein Signal) in der Zeit- oder Ortsdomäne und zerlegt es in eine Summe von Sinus- und Kosinuswellen mit unterschiedlichen Frequenzen. Das Ergebnis dieser Transformation ist eine Darstellung des Signals in der Frequenzdomäne, die zeigt, welche Frequenzen im Signal vorhanden sind und wie stark sie sind. Stellt man sich zum Beispiel eine Gitarrensaite vor Stellen Sie sich vor, die angeschlagen wird, kann man ihre Schwingung in der Zeit- oder in der Frequenzdomäne anschauen. Das erzeugte Signal in der Zeitdomäne würde die Schwingung der Saite im Laufe der Zeit darstellen. Wenn wir die Fouriertransformation darauf anwenden, können wir herausfinden, welche Frequenzen (also welche Noten) die Schwingung der Saite ausmachen und wie laut jede dieser Frequenzen ist.
Faltungstheorem
Die Faltung zweier Funktionen f(t) und g(t) in der Zeitdomäne ergibt eine neue Funktion h(t), die als Faltung der beiden Ausgangsfunktionen bezeichnet wird.
Die Faltung zweier Funktionen in der Zeitdomäne entspricht der Multiplikation ihrer Fouriertransformationen in der Frequenzdomäne.
Diskrete Fouriertransformation
Die DFT ist die diskrete Version der Fouriertransformation, die auf endlichen, diskreten Daten (z. B. digitalen Signalen) arbeitet.