Fourieranalyse: Unterschied zwischen den Versionen
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Nun wollen wir nachweisen, dass dies tatsächlich die Inverse der Fourier Transformation ist. Dafür setzen wir für <math>f(\omega)</math> die obige Gleichung für die Transformation ein: | Nun wollen wir nachweisen, dass dies tatsächlich die Inverse der Fourier Transformation ist. Dafür setzen wir für <math>f(\omega)</math> die obige Gleichung für die Transformation ein: | ||
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Version vom 23. August 2021, 08:58 Uhr
Die Fourier Reihe, bzw. die Fourier Transformation ist ein wichtiges Werkzeug der modernen Mathematik, Physik und Signalanalyse, und hat somit große praktische Bedeutung. Eine Fourierreihe ist eine Darstellung einer periodischen Funktion als Reihe von Sinus- und Kosinusschwingungen verschiedener Frequenzen. Die Fourier Transformation ist eine Verallgemeinerung hiervon; sie bildet auch aperiodische Funktionen auf ein Frequenzspektrum ab, bildlich gesprochen "wie viel von einer Frequenz in der Funktion vor kommt".
Ein klassisches Beispiel ist die Kompression von Audiodateien, beispielsweise MP3: Hierbei wird das gegebene Signal per Fouriertransformation in die einzelnen Frequenzen aufgespalten, sowieso nicht für Menschen hörbare, aber trotzdem vorhandene Frequenzen, werden gelöscht, und das ganze wird zu einer erheblich kleineren Datei rücktransformiert.
Fourier-Reihen
Summendarstellung
Wir betrachten zunächst eine bezüglich des Intervalls [math] [ - \pi, \pi][/math] [math]2 \pi[/math]-periodische, abschnittsweise stetige und integrierbare Funktion [math]f[/math].
Die Fourier-Reihe zu dieser Funktion [math] f[/math] ist eine Reihendarstellung aus komplexwertiger [math]e[/math]-Funktionen:
- [math] \displaystyle f = \sum_{k \in \mathbb{Z}} c_k e^{ikx}~, c_k \in \mathbb{C}[/math]
Dies lässt sich auch umschreiben:
- [math] \displaystyle f = \sum_{k = -\infty} ^ \infty c_k e^{ikx} = c_0 + \sum_{k = 1} ^\infty (c_k + c_{-k}) \cos (kx) + i(c_k - c_{-k}) \sin (kx) := \frac{a_0}{2} + \sum_{k = 1}^\infty a_k \cos (kx) + b_k \sin (kx) [/math]
mit [math] a_k = c_k + c_{-k} [/math], [math] b_k = i(c_k - c_{-k}) [/math] und insbesondere [math] a_0 = 2c_0 [/math]. Es ist ersichtlich, dass die [math]2\pi[/math]-periodische Funkion [math]f[/math] als gewichtete Summe aller [math]2\pi[/math]-periodischen Sinus und Kosinus dargestellt wird.
Berechnung der Koeffizienten
Ist eine Funktion [math]f[/math] gegeben, so müssen nur die Koeffizienten [math]c_k[/math] bestimmt werden. Hierfür ist folgende Beobachtung essenziell, für [math]k \neq 0[/math]:
- [math] \displaystyle \int_{-\pi}^ \pi e^{ikx} \text{d}x = \int_{-\pi}^{\pi} \cos (kx) \text{d}x + i \int_{-\pi}^{\pi} \sin (kx) \text{d}x = \big[- \frac{1}{m} \sin (kx) \big]_{-\pi}^\pi + \big[ i \frac{1}{m} \cos (kx) \big]_{-\pi}^{\pi} = 0 [/math]
Für [math]k = 0[/math] ist das Integral trivialerweise 1. Somit gilt der Zusammenhang
- [math] \displaystyle \int_{-\pi}^\pi f(x) \text{d}x = \int_{-\pi}^\pi \sum_{k \in \mathbb{Z}} c_k e^{ikx} \text{d}x = \sum_{k \in \mathbb{Z}} \int_{-\pi}^\pi c_k e^{ikx} \text{d}x = c_0 [/math]
und
- [math] \displaystyle \int_{-\pi}^\pi f(x)\cdot e^{-inx} \text{d}x = \sum_{k \in \mathbb{Z}} \int_{-\pi}^\pi c_k e^{i(k-n) x} \text{d}x = c_n [/math]
Konvergenz einer Reihendarstellung
Um uns mit der Konvergenz einer Fourier-Reihe zu einer gegebenen Funktion zu befassen, definieren wir zunächst für ein [math] \: f: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{C} [/math] und ein [math] x \in \mathbb{R} [/math] im Fall der Existenz der jeweiligen Limiten
[math] f( x^+) := \lim_{t \searrow x} f(t) \: \: \: \: \: \: f( x^-) := \lim_{t \nearrow x} f(t) \: \: \: \: \: \: f(x^+_-) := \frac{f( x_+) + f( x^-)}{2} \\ f´( x^+) := \lim_{t \searrow 0} \frac{f(x+t)-f(x)}{t} \\ f´( x^-) := \lim_{t \nearrow 0} \frac{f(x+t)-f(x)}{t} [/math]
Nun können wir die zentrale Aussage dieses Abschnitts formulieren:
Konvergenzsatz von Dirichlet
Sei [math] \, f: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R} \; 2\pi[/math]-periodisch und integrierbar auf [math] [ 0, 2π ] [/math]. Sei [math] x \in \mathbb{R} [/math] derart, dass [math] \, f( x^+), \, f( x^-), \, f´(x^+) \, [/math] und [math] \, f´(x^−) \, [/math] existieren. Dann gilt [math] \, FS(f)(x) = f(x^+_-) [/math].
Insbesondere gilt also, falls [math] \, f \, [/math] in [math]\, x \, [/math] differenzierbar ist, [math] \, FS(f)(x) = f(x) [/math].
AusklappenBeweis |
Beispiele
Beispiel 1:
Sei [math] \, f: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R} \; 2 \pi [/math]-periodisch und auf [math] [0, 2 \pi) [/math] gegeben durch
[math] f(x):= \begin{cases} x, \; 0 \leq x \leq \pi \\ 2\pi - x, \pi \lt x \lt 2 \pi\; \end{cases} [/math]
Da [math] \, f [/math] stetig ist und für alle [math] x \in \mathbb{R} \; \; f´(x^-), \, f´(x^+) [/math] existieren, gilt nach dem Satz von Dirichlet [math] \, f=FS(f) [/math]. Im folgenden berechnen wir, wie oben beschrieben, die Koeffizienten dieser Fourier-Reihe:
[math] \begin{align} a_0 &= \int_0^{2\pi} f(x) \, dx \\ &= 2 \int_0^{\pi} x \, dx = \pi \end{align} [/math]
Sei nun [math] n \in \mathbb{R} [/math], dann gilt:
[math] \begin{align} a_n &= \int_0^{2\pi} f(x) cos(nx) \, dx \\ &= \int_0^{\pi} xcos(nx) \, dx + \int_{\pi}^{2\pi} 2\pi cos(nx) \, dx - \int_{\pi}^{2\pi} xcos(nx) \, dx \\ &= 2\int_0^{\pi} xcos(nx) \, dx + \int_{\pi}^{2\pi} 2\pi cos(nx) \, dx \\ &= 2\int_0^{\pi} xcos(nx) \, dx + \Bigl[ \frac{2\pi}{n} sin(nx) \Bigl]_{\pi}^{2\pi} \\ &= 2\int_0^{\pi} xcos(nx) \, dx + 0 \end{align} [/math]
Zeichnen mit Fourierreihen
Fouriertransformation
Anschauung
Erweiterung der Fourierreihe
Inverse Fouriertransformation
Diese Transformation ist invertierbar. Dies nennt man dann die inverse Fouriertransformation. Diese Umkehrung stellt sich wie folgt dar:
- [math]F(x) = \frac{1}{2\pi}\int_{-\infty}^{\infty} f(\omega)e^{i\omega t} d\omega[/math]
Beweis der Inversen
Nun wollen wir nachweisen, dass dies tatsächlich die Inverse der Fourier Transformation ist. Dafür setzen wir für [math]f(\omega)[/math] die obige Gleichung für die Transformation ein:
- [math]\frac{1}{2\pi}\int_{-\infty}^{\infty} f(\omega)e^{i\omega t} d\omega \\ = \frac{1}{2\pi}\int_{\omega = -\infty}^{\infty} (\int_{\tau = -\infty}^{\infty}F(\tau)e^{-i\omega \tau}d\tau)e^{i\omega t} d\omega \\ =\frac{1}{2\pi}\int_{\tau = -\infty}^{\infty} F(\tau)(\int_{\omega = -\infty}^{\infty}e^{-i\omega (\tau -t)}d\omega) d\tau \\ = \int_{-\infty}^\infty F(\tau)\delta(\tau -t) d\tau \\ = f(t) [/math]
Anwendungsbeispiele
Quellen
- https://de.wikipedia.org/wiki/Fourierreihe Wikipedia: Fourierreihe
- https://en.wikipedia.org/wiki/Fourier_series Wikipedia: Fourier series
- https://www.youtube.com/watch?v=spUNpyF58BY 3Blue1Brown: But what is the Fourier Transform? A visual introduction.
- https://www.youtube.com/playlist?list=PL0S2AA6W_m55xj9EaL9mGsLRHd6z7Y3y5 Khan Akademy: Fourier Series
- https://www.youtube.com/watch?v=r6sGWTCMz2k 3BlueBrown: But what is a Fourier series? From heat flow to drawing with circles | DE4
- https://www.aleph1.info/?call=Puc&permalink=analysis2_4_Z3 Oliver Deiser: Analysis 2 | Der Konvergenzsatz von Dirichlet
- http://www.num.uni-sb.de/rjasanow/dokuwiki/lib/exe/fetch.php?media=lehre:vorlesung:fourier-reihen.pdf Universität des Saarlandes, Prof. Dr. Sergej Rjasanow: Fourier-Reihen
- C. Schnörr: HM-2 für Physiker 2021, Fourierreihen (via MaMpf)
- Hans-Heinrich Körle: Die phantastische Geschichte der Anlaysis, Oldenbourg Verlag, 2. Auflage 2012
- https://web.stanford.edu/class/ee102/lectures/fourtran