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3天內(nèi)不再提示

帶你更進(jìn)一步的重新認(rèn)識傅里葉變換的偉大

Q4MP_gh_c472c21 ? 來源:嵌入式ARM ? 作者:劉遙行 ? 2020-12-24 17:29 ? 次閱讀

使用聯(lián)想鏈條和幾何直觀,輔以從實際需求衍生概念的思考模式,詳解什么是傅立葉變換,為什么要做傅立葉變換等,幫助記憶和理解,目的當(dāng)然是標(biāo)題所說:讓你永遠(yuǎn)忘不了傅里葉變換這個公式。另,這篇博客還從側(cè)面一定程度上回答了另一個問題:為什么要研究復(fù)數(shù)

本篇博客為形象展示傅里葉變換和歐拉公式與初等群論兩個視頻的筆記結(jié)合,希望通過此篇讓所有讀者對傅立葉變換有一個全新的認(rèn)知,并且宣傳一波 3b1b 良心視頻系列!重塑對未知和知識的渴求

知乎相關(guān)問題鏈接,小伙伴們求點贊!沒有功勞也有苦勞??!

歐拉公式與旋轉(zhuǎn)

在開始一步一步接近【傅立葉變換】前,先說一下群論 提前說明,此部分有地方會提到【群論】這個概念,但博主并不是要試圖把什么環(huán)、域、向量空間、代數(shù)結(jié)構(gòu)、線性代數(shù)群、李群等等一大堆很抽象的概念灌輸給大家,我們只是為了利用群論的概念,加深或者說建立一個對【理解傅立葉變換】極度有幫助的直觀概念:指數(shù)函數(shù)(逆操作對數(shù)函數(shù)同理)是加法和乘法運算的橋梁,在自變量包含復(fù)數(shù)時表示旋轉(zhuǎn)。 以具體的一個例子來說: e^(πi)表示的是在單位圓上逆時針在旋轉(zhuǎn)180°這個變換。 等等,這不是排行世界上最偉大的十個公式第二名的歐拉公式(上帝公式)嘛?(BTW,我們今天的主角【傅立葉變換】排行第七,這陣容著實強大)
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是的,這第一部分,捎帶,會帶你更進(jìn)一步的重新認(rèn)識這個公式的偉大

對稱性 symmetry

首先,假設(shè)我們有以下陳述:正方形是對稱圖形 那么從數(shù)學(xué)(定義 or 公式)角度上來說,怎么描述【對稱】這個概念呢?我們作為【人】,肯定會想,不就是看著左右一樣嘛?不夠嚴(yán)謹(jǐn),不夠優(yōu)雅,繼續(xù)深入,可以這么考慮: 你能對正方形做些什么,并且在這個操作后,保持正方形的形態(tài)和操作前相同我們把具有上述性質(zhì)的操作都列出來,放在mi一起,如下面動圖所示(左右旋轉(zhuǎn)90°,旋轉(zhuǎn)180°,四個軸對稱,不變,這八個操作),就構(gòu)成了一個有限群【對稱群】,更專業(yè)的叫法是【八階二面體群 Dihedral group of order 8】

有了上面的直觀理解,還有一個無限群需要了解,即【旋轉(zhuǎn)群】,表示的是所有旋轉(zhuǎn)操作,當(dāng)然,因為角度可以無限細(xì)分,這個操作也是無限的,比如:順時針旋轉(zhuǎn) 此時,能總結(jié)出一個巧合的現(xiàn)象,按照順序進(jìn)行上面8個操作的某兩個,恰好等同于8個操作中的其他的某一個(旋轉(zhuǎn)群同理),如下面的動圖所示,把這些組合放到一起,才真正的表達(dá)了【群】這個概念

很多不同的概念都能從對稱性和對稱性的符合構(gòu)建得到,如下圖所示,其中,數(shù)字本身有兩種表達(dá)方式(操作),加法和乘法

對于【數(shù)】這個集合來說,加法對應(yīng)數(shù)軸的平移變換(一個操作),乘法對應(yīng)著數(shù)軸的伸縮變換(一個操作) 把這個數(shù)軸的概念拓展到平面坐標(biāo)系,1D ? 2D。如果我們要把一個點,比如(1,0)移動到另一個點,應(yīng)該如何操作?簡單的說,只需要先在橫軸方向上平移,再在縱軸方向上平移即可(核心思想類比于正方形的幾個操作) 同理,除了平移外,使用伸縮加旋轉(zhuǎn)也可以完成同樣的事情(將任意一點移動到另一個位置),伸縮是乘法顯而易見,但是旋轉(zhuǎn)怎么表示呢?(當(dāng)然直接改變坐標(biāo)軸的定義也是能做到的,例子就是極坐標(biāo)系,但我們并不想這么做),我們構(gòu)造以下思考鏈條:

考慮一個特例操作:一個點變到另一個點:(1,0)通過伸縮和旋轉(zhuǎn)到(-1,0),長度不用變,只需旋轉(zhuǎn)即可

此時,注意到了一個形式很有特點的定義:2cba2a4a-28f8-11eb-a64d-12bb97331649.png,-1 就是我們需要的目標(biāo)位置,那如何從(1,0)出發(fā)進(jìn)行兩次同樣的操作可以得到(-1,0)呢?(這個操作即?ii?這個虛數(shù)單位定義的操作)答案即:一個單位?ii?表示旋轉(zhuǎn)90°即可

更意外的發(fā)現(xiàn),進(jìn)行一次ii操作,如果是逆時針旋轉(zhuǎn)90°,正好會落在二維平面y軸的(0,1)與單位長度不謀而合

更大膽的假設(shè),如果y軸自帶虛數(shù)單位,如2cef2e66-28f8-11eb-a64d-12bb97331649.png,就有旋轉(zhuǎn)操作了,是不是就就能通過乘法來描述處在這個平面上的所有變換了

以上都是假設(shè)和推理,剝絲抽繭后,最關(guān)鍵的部分:如何使用單位i表示逆時針旋轉(zhuǎn)90°,并且給出了一種可能的映射規(guī)則,x軸平移表示伸縮,y軸平移表示旋轉(zhuǎn),這樣就可以保證群的特性?(幾種操作一定可以組合成其他某個操作,有一個學(xué)名:保持群結(jié)構(gòu))i怎么可能表示旋轉(zhuǎn)呢?怎么看都像啊,此時陷入了死胡同,不妨換個角度來思考,旋轉(zhuǎn)到底是什么?旋轉(zhuǎn),是沿著一個圓弧(有圓心,轉(zhuǎn)過的角度)運動的過程 如果你對泰勒公式非常熟悉,就可以通過一系列公式推導(dǎo)得到一個完美橋梁:【指數(shù)函數(shù)】,形如2d22d89c-28f8-11eb-a64d-12bb97331649.png 如果底數(shù) a=e ,通過泰勒展開式,可以完成一個十分優(yōu)美的變形,如下:

2d3cab8c-28f8-11eb-a64d-12bb97331649.png

將 x=iθ帶入(1)式(這里的 θ是一個未知數(shù),即自變量),整理項,移動,結(jié)合 cos(x) 和sin(x) 的泰勒展開式,還有虛數(shù)單位的定義 i=?1×?1 , 有下列推導(dǎo):

2d508f62-28f8-11eb-a64d-12bb97331649.png

這個公式有什么用呢?可視化后,如下圖所示

2d79a0c8-28f8-11eb-a64d-12bb97331649.png

假設(shè)縱坐標(biāo)自帶虛數(shù)單位 i (復(fù)平面),那么,sin(θ)為縱坐標(biāo)(自帶虛數(shù)單位 i ),cos(θ)為橫坐標(biāo),則可以發(fā)現(xiàn):e^(iθ)表示一個圓心在原點,半徑為1的單位圓(圖中是 α ,因為作圖軟件的限制,換不成 θ ,但不影響) e^(iθ)這個公式等價于一種旋轉(zhuǎn),θθ為旋轉(zhuǎn)角的度數(shù)(統(tǒng)一單位,弧度制,即把°轉(zhuǎn)換成實數(shù))θ=2π即為360°,是單位圓 我們已經(jīng)優(yōu)雅的找到了這個橋梁,接下來仔細(xì)研究一下它意味著什么

指數(shù)函數(shù) Exponentiation

指數(shù)函數(shù)有一個非常重要的特性:加法變乘法,即2de1c892-28f8-11eb-a64d-12bb97331649.png 也就是說通過指數(shù)函數(shù),可以做到使用平移變換來描述伸縮變換,這具體是什么意思呢?參考下面的動圖

上方的數(shù)軸,表示的是平移變換-1(左移一個單位) 和 2(右移兩個單位)(加法),下方的數(shù)軸將兩個數(shù)作為輸入,代入到一個指數(shù)函數(shù)2f11c60e-28f8-11eb-a64d-12bb97331649.png中,對于函數(shù)來說,這個輸出值,就是兩次伸縮變換?(乘法),一次是收縮為原來的?2f393bf8-28f8-11eb-a64d-12bb97331649.png,另一次是拉伸成原來的?倍 ? 注意,所謂可以變的意思是說,加法運算可以成立,意味著先往左平移1單位,再往右平移一單位,組合起來的左右就是往右平移一到位(-1+2=1, 群論的保持結(jié)構(gòu)特性) ,? 而乘法運算成立也要滿足這個特性?? ?

復(fù)平面 Complex Plane

至此,構(gòu)造復(fù)平面,把虛數(shù)單位ii加到縱軸上。我們就同時擁有了伸縮和旋轉(zhuǎn),最關(guān)鍵的是,有了這兩個操作,我們同時也可以維持的群的特性(使用乘法) 如下面動圖所示,在復(fù)平面內(nèi),以指數(shù)函數(shù)為橋梁,實軸橫向平移對應(yīng)伸縮,虛軸縱向平移對應(yīng)旋轉(zhuǎn)

橫坐標(biāo)紅線,橫向平移映射到伸縮操作的可視化 縱坐標(biāo)虛數(shù)單位,縱向平移映射到旋轉(zhuǎn)操作的可視化,正為逆時針旋轉(zhuǎn) 現(xiàn)在使用的橋梁是底數(shù)為2的指數(shù)函數(shù)30a415e4-28f8-11eb-a64d-12bb97331649.png,我們知道e^(πi)代表的半個圓周,我們希望把底數(shù)變成?e ,?這樣更加方便表達(dá)圓的概念 每走一個單位的縱向位移,在圓周上旋轉(zhuǎn)的圓弧長度就是1,參照下面的動圖,e^(πi)?恰好代表逆時針旋轉(zhuǎn)180°,并且落在的位置為(-1,0),這就是歐拉公式,或者說是歐拉公式的幾何直觀可視化

總結(jié)

這第一部分到底干了啥?其實就是想建立一個觀念(或者說常識)e^x 在復(fù)平面,或者說 x=ai(a為某個常數(shù),就是弧度制的圓周長度)代表的變換是:旋轉(zhuǎn)如果你之前學(xué)過傅立葉變換,那么會明白為什么需要花費這么大篇幅來講這個,因為公式中, e^(iπ)那是可是相當(dāng)重要的一部分啊

傅里葉變換

正式進(jìn)入傅立葉變換的部分,老規(guī)矩,先做一下基本信息整理

什么是傅立葉變換

首先,還是先弄清楚我們理解的目標(biāo)是什么 傅立葉變換(如果不加限定,這個詞對應(yīng)的是連續(xù)傅立葉變換)
傅立葉級數(shù) 傅立葉變換還有很多其他的內(nèi)容:離散時間傅立葉變換,離散傅立葉變換,傅立葉逆變換,快速傅立葉變換等,進(jìn)一步的拉普拉斯變換,小波變換,z變換等

[ 公式表示 ]

傅立葉變換,變換作用是時域映射到頻域,公式是長這樣的:

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很多時候,這里的31dda1f0-28f8-11eb-a64d-12bb97331649.png會寫成 F(w) 或 F(f) 表示角速度或者頻率,當(dāng)然后面的公式的量綱也需要對應(yīng)的修改;后面的自變量 x 大多數(shù)時候都是寫成 t 表示時間。當(dāng)然,他們表示的都是同一個東西 ?

[ 聯(lián)想鏈條 ]

既然是為了【理解】和【記憶】,那么我們還是需要定義一個聯(lián)想鏈條: 傅立葉變換 ? 分解聲音的過程 這么抽象實在是因為拆字法真的很難聯(lián)想出什么東西來(傅里葉?變換?嗯,很難的樣子),只能這樣了。 接下來就是精華部分:3b1b的傅立葉變換講解內(nèi)的核心內(nèi)容!在筆記完成后,會給出結(jié)合直觀理解的完整聯(lián)想鏈條,目的當(dāng)然是【讓你永遠(yuǎn)忘不了】嘍,點題!

【看到】傅立葉變換

[ 聲音的表示 ]我們是如何記錄聲音的呢?如果你測量的是揚聲器旁的氣壓,那么它會是一個隨時間以正弦函數(shù)形態(tài)不斷震蕩的圖像,一個標(biāo)準(zhǔn)音 A(下圖黃色),它的頻率是440Hz,表示每秒鐘振動440次,比它低一些的D(下圖紫紅),是294Hz,振動的慢一些。如果這兩個音同時發(fā)出,產(chǎn)生的氣壓隨時間曲線怎么決定呢?如下動圖,其實就是把所有時間點的振幅加起來

那么如果給你隨意一段隨時間變化的氣壓曲線,你如何找到這些原有的組成音符呢?這就是我們的目的,參考下面的動圖,感覺有點像是把一盤混好的原料分成組成它的單獨的顏色,感覺不那么容易吧?

下面就需要一步一步把這件事情做出來[ 可視化方法]首先,假設(shè)我們有一個每秒鐘3拍子的聲音信號(440Hz實在太快了),它的圖像如下(Intensity為強度,可以同理成氣壓),并且,我們只關(guān)注前面的4.5秒(即圖像中畫出來的部分)

1. 繞圈記錄法:同一事物的不同角度

千萬不要眨眼!下面是最關(guān)鍵的一步,是【看到】傅立葉變換的核心部分,如下面動圖所示

首先把黃色曲線纏繞到一個圓上,大小就是原本信號的振幅

圓周圍的圖像由白色的箭頭繪制而成,速度可變,上圖中的白色箭頭移動速度是每秒鐘轉(zhuǎn)過半圈(這個速度是對于下面的圓形圖像來說,每秒鐘在圓形圖像中轉(zhuǎn)半圈),對應(yīng)上面的則是虛線表示一圈走到的位置,0.5拍子/秒

此時,有兩個頻率在起作用,一個是信號的頻率:3次震蕩/秒,另一個是圖像纏繞中心圓的頻率,為0.5圈/秒,第二個頻率可以自由改變,相當(dāng)于一個變量,下面的動圖直觀的展現(xiàn)了纏繞速度變化時的可視化表現(xiàn)

從最開始的 0.79圈/秒(注意這里的速度是指繞單位圓的白色箭頭的滑動速度)一直變化到1.55圈/秒,再到最后的恰好是3圈/秒,和原來的信號3拍/秒相同,此時會出現(xiàn)一個非常穩(wěn)定的圖像,我們可以理解成,同步,這個繞圈圖像記錄了原信號的幅值變化并且每一圈都相同(周期性) 其實,我們只是把一個水平的軸纏繞到一個單位圓上,并用另一個速度的記錄標(biāo)尺(白色箭頭)來畫圖,從另一個角度(維度)來看我們的信號

2. 質(zhì)心記錄法:新維度的特征提取

雖然新圖像挺好看的,但是現(xiàn)在感覺并沒法從中看出什么。也不盡然,我們直觀的發(fā)現(xiàn),當(dāng)白色箭頭記錄的速度在某些特定的值時,畫出來的圖形非常穩(wěn)定,形態(tài)清晰。那如何表現(xiàn)這個特征呢? 從兩個角度來思考 (1)自變量是什么?(輸入特征) 輸入是一個可變化的轉(zhuǎn)圈速度,既然可變,不妨把它看作自變量,即f(x)中的x (2)輸出(新的圓圈圖)有什么特征?(輸出特征) 觀察到,當(dāng)圖像很混沌(沒有規(guī)律,混亂的)時候,圖像基本關(guān)于原點對稱;穩(wěn)定時,其實是“頭重腳輕”的。描述“頭重腳輕”最好的方法當(dāng)然是用【質(zhì)心】(它描述了物體的空間分布特征) ,下面的動圖直觀展現(xiàn)了質(zhì)心特征對圖像特征的描述能力(紅色點為質(zhì)心)

考慮到質(zhì)心其實是一個二維坐標(biāo),這里為了簡潔和直觀,取質(zhì)心的橫坐標(biāo)來表示質(zhì)心的特征 【輸入(橫坐標(biāo))】?【進(jìn)行采樣的(白色箭頭)的繞圈速度】 【輸出(縱坐標(biāo))】?【圓圈圖的質(zhì)心位置的橫坐標(biāo)】 按照上面的說明來記錄繪出圖像,記錄每個纏繞頻率(速度)對應(yīng)的質(zhì)心位置,參看下列動圖,隨著圖像的繪制到3圈/秒這個位置的時候,是不是感到似曾相識呢?

我們可以看到,新圖像的橫坐標(biāo)寫的是【頻率 Frequency】,即纏繞圓圈的記錄速度,所以強烈建議看到頻率,想起速度,并且抽象為圍著圓圈跑的速度(個人感受,對理解【頻率】的概念有助益) 好!有了這個工具,先把它應(yīng)用到兩個聲音的組合圖像中看看效果:(這是我最喜歡的一張動圖)

什么?還是沒看清上面的振動圖像如何變成圓圈圖的?看下面的動圖,纏繞圓圈速度為2圈/秒的白色箭頭將時間信息映射到圓圈圖中的的可視化。再次重復(fù),白色箭頭以一定的速度(頻率,一秒幾圈)在上圖中向右橫移,同時,在下面的單位圓內(nèi)被轉(zhuǎn)換成類似鐘表指針移動的圓圈運動,并記錄振幅,畫出圖像

BTW,圖形的一部分有點像動畫EVA中某個使徒的臉,帶給人一種詭異的儀式感。數(shù)學(xué)之令人敬畏,可能在這一刻熠熠生輝,刺的人睜不開眼[ 公式表示 ]大家也發(fā)現(xiàn)了,我們已經(jīng)通過這樣一個纏繞機(jī)器完成了時域到頻域的轉(zhuǎn)換,總得來說,參看下面的動圖

這是一種【近傅立葉變換】,為什么是【近】,后面會提到。先考慮,那如何數(shù)學(xué)語言表達(dá)這個【轉(zhuǎn)圈記錄機(jī)制(工具 or 機(jī)器)】呢?

第一步:旋轉(zhuǎn)的表示

如下面的動圖所示,在這個工具中,非常關(guān)鍵的就是轉(zhuǎn)圈,即表達(dá)旋轉(zhuǎn)這種運動,根據(jù)第一大部分,這個橋梁,就是復(fù)平面,其背后的原理是指數(shù)函數(shù)結(jié)合泰勒公式

更進(jìn)一步,指數(shù)函數(shù)中,以ee為底的函數(shù)有著特殊的性質(zhì),如下面動圖所示,ππ單位的3f900e32-28f8-11eb-a64d-12bb97331649.png就表示一個單位圓的360°旋轉(zhuǎn),則表示的就是一秒鐘一圈的旋轉(zhuǎn)方程,感覺速度有點太快了,所以加一個 f?頻率,控制旋轉(zhuǎn)的速度?,圖中為?1/10 , 合起來表示一秒鐘十分之一圈

第二步:纏繞的表示

首先,依據(jù)下面的動圖所示,在傅立葉變換中,我們規(guī)定旋轉(zhuǎn)是順時針的(規(guī)定只是為了統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),并且有時候也會考慮書寫簡潔和方便計算),所以先加一個負(fù)號。假設(shè)原來的函數(shù)是g(t),將兩者的幅值相乘就能得到纏繞圖像,40600948-28f8-11eb-a64d-12bb97331649.png,可以說是相當(dāng)機(jī)智了!

第三步:質(zhì)心的表示

那如何表示質(zhì)心這一概念呢?粗略想一下感覺挺難的,但是看起來很難的問題,有一種解決問題的途徑是【演繹推理】,先從簡單的特例出發(fā),推廣到一般,最后證明正確性即可 考慮如何求一個正方形的質(zhì)心位置,我們只需在邊框上取n個等距離分布的點,并且算這幾個點的位置的平均值。那么推廣到一般情況,也使用類似的采樣點的方式解決,如下面動圖所示(紫紅色的點即采樣點),得到

4093edf8-28f8-11eb-a64d-12bb97331649.png

隨著采樣點的增加,需要使用積分來求解這個問題,如下面動圖所示,得到

最終步:整理積分限和系數(shù)

看到常數(shù)項系數(shù)4224534c-28f8-11eb-a64d-12bb97331649.png,如果忽略表達(dá)倍數(shù)關(guān)系的系數(shù),對應(yīng)的含義也會發(fā)生變化,不再是質(zhì)心,而是信號存在的時間越久,位置是質(zhì)心位置乘以一個倍數(shù),它的值就越大。參看下面的動圖,持續(xù)時長為3秒,那么新的位置就是原來質(zhì)心位置的三倍;為6秒,就是原來的6倍

而去掉系數(shù)的幾何直觀動圖變?yōu)椋t色箭頭為去掉系數(shù)后的長度表示),最本質(zhì)的區(qū)別是:可以使得最后繪制的圖像更集中在對應(yīng)的頻率的附近,或者說在對應(yīng)的頻率位置的值更大

繼續(xù)考慮上下限。我們知道,一般傅立葉變換公式的上下限是正負(fù)無窮,那它的幾何直觀是什么呢?參看下面動圖,其實就是看看信號持續(xù)時間無窮大是什么樣子的

說實話,這個動圖解答了我大學(xué)時代的一個疑惑,音樂文件不都是有時間長度的嘛,我就一直不懂,憑什么對負(fù)無窮到正無窮做傅立葉變換?原來真實情況是,負(fù)無窮到0,音樂結(jié)尾到正無窮,就像上面的動圖,其實都沒有振動幅值(電信號幅值)與之對應(yīng),再結(jié)合纏繞圓圈的思想:原來,從音樂開始到結(jié)束傅立葉變換和從負(fù)無窮到正無窮做傅立葉變換,是特么的一回事?。。ㄍ虏弁戤叄?/p>

補充

[ 相位 ]在表示質(zhì)心的時候,我們只取用了x軸坐標(biāo),下面的圖中的藍(lán)色曲線就是縱坐標(biāo)(y軸 or 虛部)的可視化,紅色曲線是橫坐標(biāo)(x軸 or 實部)

那么相位是如何表示的呢?如下面動圖所示,其中紅色的部分為質(zhì)心,長度為振幅大小,對應(yīng)的角度就是相位

[ 原信號的長度 ]

再追根究底一些,因為之前已經(jīng)提到過,假設(shè)我們的信號有4.5s。 那么考慮原信號的長度的變化呢?首先,假設(shè)信號的長度很長,那么纏繞圓上的線就會更多,每次接近穩(wěn)定圖像質(zhì)心的變化速度更快(即頻域圖像更加密集),參看下面動圖

那么對應(yīng)的,如果原信號的長度縮短呢?如下面動圖所示,頻域圖像會更加稀疏。原因同理,當(dāng)纏繞的內(nèi)容少的時候,重心變化的速度也相應(yīng)的變慢了

總得來說,基本就上述內(nèi)容就詳細(xì)解釋了下面的現(xiàn)象:

時域的信號周期越長,那么頻域就越集中,越不容易發(fā)生混疊,越容易抽象出時間信號的周期性重復(fù)信息,此時自然而然的,周期性這個詞就出現(xiàn)了。 另外,可以自己思索一下,比如無窮時間的周期時域信號呢?又比如一個恒定振幅(一個電平)的時域信號呢?其實這里就給出了一個提示有關(guān)為什么傅立葉變換有那么多需要考慮的變形了,因為在纏繞這件事情發(fā)生的過程中,有幾種情況是特別的(這部分3B1B視頻并沒有講解,可能需要未來再更新了)

總結(jié)

講了這么長,至此全部結(jié)束。估計讀者都已經(jīng)暈了,那么,在這里為【看到】傅立葉變換做一個總結(jié),就來總得說說我們從頭到尾都干了些啥?參看下面動圖

(1)e^(πi)表示單位圓,添加自變量即可表示旋轉(zhuǎn)

(2)與原函數(shù)相乘纏繞到單位圓上

(3)為求質(zhì)心的特征,進(jìn)行積分計算

一步一步寫出傅立葉變換公式的聯(lián)想鏈條

一個逆時針旋轉(zhuǎn)360°畫成的圓 ?4adb0ecc-28f8-11eb-a64d-12bb97331649.png

表示運動,需要原函數(shù)的自變量,時間4b01317e-28f8-11eb-a64d-12bb97331649.png

表示旋轉(zhuǎn)速度,需要自變量,頻率4b2649be-28f8-11eb-a64d-12bb97331649.png

規(guī)定變換的采樣方向為順時針,加負(fù)號4b57bac6-28f8-11eb-a64d-12bb97331649.png

乘以原函數(shù)纏繞到單位圓并記錄4b7e420e-28f8-11eb-a64d-12bb97331649.png(此處使用g符號標(biāo)識原函數(shù)是為了和頻率符號區(qū)分

為了計算質(zhì)心特征,積分4bb4e980-28f8-11eb-a64d-12bb97331649.png

自變量為頻率ff,寫出函數(shù)表達(dá)式4bdf139a-28f8-11eb-a64d-12bb97331649.png

責(zé)任編輯:xj

原文標(biāo)題:讓你永遠(yuǎn)忘不了的傅里葉變換解析

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原文標(biāo)題:讓你永遠(yuǎn)忘不了的傅里葉變換解析

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