傅里叶变换(中)

封面

傅里叶级数构成

图形上我们了解什么是傅里叶变换,现在再从公式来推导一下傅里叶变换
f(x) = C + \sum_{n=1}^{\infty}(a_n \cos(\frac{2 \pi n}{T}x) + b_n \sin (\frac{2 \pi n}{T} x)) , c \in \mathbb{R}

  1. 这样一个公式就很好理解,首先我看常数项 C
  • g(x) = C 一定是一个周期函数,这个应该没有问题,而且他周期是任意的
  • 常数项可以用于调节函数值
  1. 我们来思考一下为什么傅里叶级数需要 sinx 和 cosx 函数
  • 我们知道任何一个函数都可以写成一个奇函数和偶函数的和
    f(x) = \frac{f(x) + f(-x)}{2} + \frac{f(x) - f(-x)}{2}
    这样形式,其中\frac{f(x) + f(-x)}{2} 是偶函数相当于 cosx 而 \frac{f(x) - f(-x)}{2} 相当于奇函数(sinx)
  • 那么我们再来看一看周期\frac{2 \pi n}{T},我们看一函数的周期是 \frac{2 \pi}{\frac{2 \pi n}{T}} = \frac{T}{n}, 我们对于\frac{T}{n} 周期函数他的周期可以看做T。这个应该没有问题
  1. 我们在看一看系数a_nb_n 因为我们知道 \sin x 的取值范围为-1 \le \sin x \le 1,所以我们需要a_n来调节振幅

从自然数到复数

我们在继续介绍傅里叶变换前,来简单地介绍一下复数来来历,因为随后我们会用到复数。
开始最熟悉是自然数,然后随着减法的出现,一个较小自然数减去一个较大自然数,这时自然数就无法满足这个要求了,于是出现整数,增加了负数。然后随着除法的出现,因为有些整数是无法进行整除的,为了满足这个需求,这时在整数基础上引入了分数来解决这个问题,开发了,因为平方都是整数,那么我们如何对负数进行开方,这就引入了复数。

基向量和基函数

在线性空间里我们的一个向量是可以表示为
\vec{a} = a_1 \vec{i} + a_2 \vec{j}
通过基向量的组合来表示向量,这里\vec{i} 看做基向量而a_1看做系数,那么我们函数也存
这里基向量\vec{i}\vec{j}需要满足他们是正交基向量,如果两个向量正交那么需要满足\vec{i} \cdot \vec{j} = 0,这样一组基向量
在用基函数和系数组合来表示一个函数
\int_{-\pi}^{\pi}f(x)g(x)

其实我们也可以将基向量扩展到向量a可以用任意一对正交向量来表示,假设向量a 是用向量 u 和 v 来表示,那么他们系数就是a1和a2计算如下。

\begin{cases} \frac{\vec{a}\vec{u}}{\vec{u}\vec{u}} = a_1 \\ \frac{\vec{a}\vec{v}}{\vec{v}\vec{v}} = a_2 \end{cases}

同样我们可以将基向量和系数来表达向量的方式扩展到基函数和系数来表示函数,只要两个函数式正交的就满足我们知道 sinx 和 cosx 就是一对正交函数,那么我们就可以利用上面学习的表示a_nb_n的系数

\begin{aligned} a_n = \frac{\int_0^Tf(x)\sin(\frac{2\pi n}{T}x)dx}{\int_0^Tf(x)\sin^2(\frac{2\pi n}{T}x)} \\ b_n = \frac{\int_0^Tf(x)\cos(\frac{2\pi n}{T}x)dx}{\int_0^Tf(x)\cos^2(\frac{2\pi n}{T}x)} \end{aligned}

欧拉公式

我们可能已经了解了欧拉公式,这里原本也想介绍一下欧拉公式的推导过程,但是感觉这样似乎有点跑偏,毕竟我们是介绍 SLAM 的,所以欧拉公式如果感兴趣大家可自己找一些资料看一看这个著名的欧拉公式,其实我们用f(x)就是欧拉发明
e^{it} = \cos t + i \sin t
e^{-it} = \cos t - i \sin t
利用欧拉公式我们能够进行推导
\begin{cases} \cos mt = \frac{e^{imt}+e^{-imt}}{2} \\ \sin nt = \frac{e^{int} - e^{-int}}{2i} \end{cases}

这样我们利用欧拉公式对上面公式进行变换就得到
f(x) = C + \sum_{n=1}^{\infty}(a_n \cos(\frac{2 \pi n}{T}x) + b_n \sin (\frac{2 \pi n}{T} x)) , c \in \mathbb{R}

\Rightarrow \sum_{-\infty}^{+\infty}C_n e^{i\frac{2 \pi n x}{T}}

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 213,558评论 6 492
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,002评论 3 387
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 159,036评论 0 349
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,024评论 1 285
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,144评论 6 385
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,255评论 1 292
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,295评论 3 412
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,068评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,478评论 1 305
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,789评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,965评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,649评论 4 336
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,267评论 3 318
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,982评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,223评论 1 267
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,800评论 2 365
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,847评论 2 351

推荐阅读更多精彩内容