[傅里叶变换及其应用学习笔记] 二. 周期性,三角函数表示复杂函数

    这份是本人的学习笔记,课程为网易公开课上的斯坦福大学公开课:傅里叶变换及其应用。

 

这节课目的

如何用像$sin$,$cos$这些简单的函数来表示复杂周期函数。

 

信号周期化

并不是所有现象都是周期性的,而且即使是周期性的现象(时间周期性),最终都会终结。而$sin$,$cos$这些数学函数是无始无终的,那么我们该怎么做?

我们采用了一种叫信号周期化的方法:

设有如下信号(左)

image

我们可以把它无限复制,这样就成了一个周期信号,然后研究我们感兴趣的部分(单一周期内的信号)。

由于有了信号周期化这种做法,我们的傅里叶研究将相当广泛。

 

设定周期

为了方便我们后面的学习,在此设定周期为1,后面的学习会遵循该设定,即

$f(t+1) = f(t)$

因此信号模型为$sin(2\pi t)$与$cos(2\pi t)$。

 

结论

首先引出结论,周期为1的信号,可以由$sin(2\pi t)$或$cos(2\pi t)$组成

 

一个周期,多个频率

举个例子

下图分别为$sin(2\pi t)$,$sin(4\pi t)$,$sin(6 \pi t)$的图形

sin2pit   sin4pit   sin6pit

$sin(2\pi t)$的周期是1,频率是1。

$sin(4\pi t)$的周期是1/2,频率是2,但是1也可以是它的周期。

$sin(6\pi t)$的周期是1/3,频率是3,但是1也可以是它的周期。

把他们组合起来(相加)得到$sin(2\pi t)+sin(4 \pi t)+sin(6\pi t)$,图形如下

sin(246pit)

这个复杂的图形的周期还是1,它是由周期为1,频率不同的sin函数组成的。

 

上面的例子只是不同频率的组合,我们还可以改变他们的振幅,相位。这表明我们通过$sin$已经可以组成非常多的信号

$\displaystyle{\sum^n_{k=1}}A_k sin(2\pi kt+\varphi_k)$

注:k=1的项被称为基波(fundamental wave),k>1的项被称为谐波(harmonic)

 

公式推导

对sin进行分解

$sin(2\pi kt + \varphi_k)=sin(2\pi kt)cos\varphi_k+cos(2\pi kt)sin\varphi_k$

因此有

$\begin{align*}
&\quad \sum^n_{k=1}A_ksin(2\pi kt + \varphi_k)\\
&=\sum^n_{k=1}A_ksin(2\pi kt)cos\varphi_k+cos(2\pi kt)sin\varphi_k\\
&=\sum^n_{k=1}(a_kcos(2\pi kt)+b_ksin(2\pi kt))
\end{align*}$

$a_k,b_k$与相位$\varphi_k$和振幅$A_k$有关。

另外,我们还可以添加一个常量来表示其中不变的部分:

$\frac{a_0}{2}+\displaystyle{\sum^n_{k=1}}(a_kcos(2\pi kt)+b_ksin(2\pi kt))$

该常量$\frac{a_0}{2}$被称为直流分量(DC component)。

 

复指数式

上面的式子还可以推导成复指数的方式

有如下欧拉公式:

$e^{2\pi ikt} = cos(2\pi kt)+isin(2\pi kt), i=\sqrt{-1}$

$cos(2\pi kt) = \frac{e^{2\pi ikt} + e^{-2\pi ikt}}{2}$

$sin(2\pi kt) = \frac{e^{2\pi ikt} - e^{-2\pi ikt}}{2i}$

 

通过欧拉公式对上述式子进行展开,得

$\begin{align*}
&\quad a_kcos(2\pi kt)+b_ksin(2\pi kt)\\
&= \frac{a_ke^{2\pi ikt}+a_ke^{-2\pi ikt}}{2}+\frac{b_ke^{2\pi ikt}-b_ke^{-2\pi ikt}}{2i}\\
&= \frac{a_ke^{2\pi ikt}+a_ke^{-2\pi ikt}}{2}+\frac{-b_kie^{2\pi ikt}+b_kie^{-2\pi ikt}}{2}\\
&= \frac{a_k-b_ki}{2}e^{2\pi ikt}+\frac{a_k+b_ki}{2}e^{-2\pi ikt}
\end{align*}$

分成$\frac{a_k-b_ki}{2}e^{2\pi ikt}$与$\frac{a_k+b_ki}{2}e^{-2\pi ikt}$两部分。按照我们前面的推论,$k$作为调整频率的系数,是一个正整数,现在如果我们把复指数上的符号移动到$k$上,$k$就称为了覆盖正负的整数,那么上面的式子就变成

$\begin{align*}
a_kcos(2\pi kt)+b_ksin(2\pi kt) 
&= \underbrace{\frac{a_k-b_ki}{2}e^{2\pi ikt}+\frac{a_k+b_ki}{2}e^{-2\pi ikt}}_{k>0}\\
&= \underbrace{\frac{a_k-b_ki}{2}e^{2\pi ikt}}_{k>0}+\underbrace{\frac{a_{-k}+b_{-k}i}{2}e^{2\pi ikt}}_{k<0}
\end{align*}$

把$\frac{a_k-b_ki}{2}$和$\frac{a_{-k}+b_{-k}i}{2}$取出来用$C_k$表示,则有,

$C_k=
\begin{cases}
&\frac{a_k-b_ki}{2} \text{ , } k>0 \\
&\frac{a_{-k}+b_{-k}i}{2} \text{ , } k<0
\end{cases}$

即$C_k$为复数且满足以下条件,

$C_{-k}=\bar{C_k}$

 

有了上述条件,式子可以写成

$\begin{align*}
&\quad \sum^n_{k=1}(a_kcos(2\pi kt)+b_ksin(2\pi kt))\\
&=\sum^n_{k=-n}C_ke^{2\pi ikt}
\end{align*}$

 

上述推导引出一个结论:对于一个真实的信号(值为实数),当它转换为上述复数形式时,它的系数对称存在,即有$k$必然会有$-k$,且$C_k$与$C_{-k}$共轭。反过来,如果系数满足上述条件,那么此信号也是真实信号。

 

通用性

我们已经从sin的组合推导到了复指数之和的形式。那么说回来,这种三角函数的组合形式是否可以用到更大的范围?它是否适用于一般周期函数?

下面,我们假设这个推断是成立的,三角函数之和适用于一般周期函数,则有,

$f(t)=\displaystyle{\sum^n_{k=-n}}C_ke^{2\pi ikt}$

取出该多项式其中的一项$C_me^{2\pi imt},-n \leqslant m \leqslant n$,

$C_me^{2\pi imt} = f(t)-\displaystyle{\sum^n_{k\neq m}}C_k e^{2\pi ikt}$

等号两边同时乘以$e^{-2\pi imt}$,得

$\begin{align*}
& C_m = e^{-2\pi imt}f(t)-\sum^n_{k\neq m}C_k e^{-2\pi imt}e^{2\pi ikt}\\
&\quad \  = e^{-2\pi imt}f(t)-\sum^n_{k\neq m}C_k e^{2\pi i(k-m)t}
\end{align*}$

对等号两边同时积分

$\displaystyle{\int_{0}^{1}}C_mdt=C_m$

 

$\begin{align*}
&\quad \int_{0}^{1}(e^{-2\pi imt}f(t)-\sum^n_{k\neq m}C_k e^{2\pi i(k-m)t})dt \\
&= \int_{0}^{1}e^{-2\pi imt}f(t)dt - \sum^n_{k\neq m}C_k\int_{0}^{1} e^{2\pi i(k-m)t}dt \\
&= \int_{0}^{1}e^{-2\pi imt}f(t)dt - \sum^n_{k\neq m}C_k\left.\frac{1}{2\pi i(k-m)}e^{2\pi i(k-m)t}\right|^1_0 \\
&= \int_{0}^{1}e^{-2\pi imt}f(t)dt - \sum^n_{k\neq m}C_k\frac{1}{2\pi i(k-m)}(e^{2\pi (k-m)t}-e^0) \\
&= \int_{0}^{1}e^{-2\pi imt}f(t)dt - \sum^n_{k\neq m}C_k\frac{1}{2\pi i(k-m)}(cos2\pi(k-m)+isin2\pi(k-m) - 1) \quad spread \ with \ Euler \ Formular \\
&= \int_{0}^{1}e^{-2\pi imt}f(t)dt - \sum^n_{k\neq m}C_k\frac{1}{2\pi i(k-m)}(1+0-1) \quad k \ and \ m \ is \ interger \\
&= \int_{0}^{1}e^{-2\pi imt}f(t)dt
\end{align*}$

即,

$C_m = \displaystyle{\int_{0}^{1}}e^{-2\pi imt}f(t)dt$

posted @ 2015-10-28 15:44  TaigaComplex  阅读(9357)  评论(17编辑  收藏  举报