Fourier jaime severiche

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( ) ( ) exp( )F f t i t dt

1( ) ( ) exp( )2

f t F i t d

La transformadade

Fourier

1

• Jean Baptiste Joseph Fourier (1768-1830)• Contribuyo a la idea de que una función puede serRepresentada por la suma de funciones sinusoidales

De la Serie de Fourier a la Transformada de Fourier

La serie de Fourier nos permite obtener una representación en el dominio de la frecuencia de funciones periódicas f(t).

¿Es posible extender de alguna manera las series de Fourier para obtener una representación en el dominio de la frecuencia de funciones no periódicas?

Consideremos la siguiente función periódica de periodo T: 2

Tren de pulsos de amplitud 1, ancho p y periodo T:

1f(t)

t. . . -T -T/2

0

T/2 T . . .

p

-p/2 p/2

22

22

22

010

)(Tp

pp

pT

ttt

tf

3

Los coeficientes de la serie compleja de Fourier en este caso resultan puramente reales:

El espectro de frecuencia correspondiente lo obtenemos (en este caso) graficando cn contra = n0.

)()(

20

20p

p

n nnsen

Tpc

4

Espectro del tren de pulsos para p = 1, T = 2

-60 -40 -20 0 20 40 60-0.2

0

0.2

0.4

0.6

w=nw0

c n

5

Si el periodo del tren de pulsos aumenta...

-20 -10 0 10 200

0.5

1

1.5

p = 1, T = 2

t

f(t)

t-20 -10 0 10 200

0.5

1

1.5p = 1, T = 5

f(t)

-20 -10 0 10 200

0.5

1

1.5

p = 1, T = 10

t

f(t)

-20 -10 0 10 200

0.5

1

1.5

p = 1, T = 20

t

f(t)

6

-50 0 50-0.1

0

0.1

0.2

0.3

p = 1, T = 5

-50 0 50-0.05

0

0.05

0.1

0.15

p = 1, T = 10

-50 0 50-0.02

0

0.02

0.04

0.06p = 1, T = 20

-50 0 50-0.2

0

0.2

0.4

0.6 p = 1, T = 2

=n0

c n

...el espectro se "densifica".

7

En el límite cuando T, la función deja de ser periódica:

¿Qué pasa con los coeficientes de la serie de Fourier?

-20 -10 0 10 200

0.5

1

1.5p = 1, T =

t

f(t)

8

Si se hace T muy grande (T), el espectro se vuelve "continuo":

9

El razonamiento anterior nos lleva a reconsiderar la expresión de una función f(t) no periódica en el dominio de la frecuencia, no como una suma de armónicos de frecuencia n0, sino como una función continua de la frecuencia .

Así, la serie:

al cambiar la "variable discreta" n0 (cuando T) por la variable continua , se transforma en una integral de la siguiente manera:

n

tinnectf 0)(

10

Recordemos:

La serie de Fourier es:-T/2< x < T/2

O bien:

n

tinT

T

tinT edtetftf 00

2/

2/

1 )()(

0

2/

2/

1 2y)( 0

TdtetfcT

T

tinTn

n

tinT

T

tin edtetftf 000

2/

2/21 )()(

dedtetftf titi)()( 21

TT

/2/2

0

0

Cuando T , n0 y 0 d y el sumatorio se convierte en:

11

La transformada de Fourier

Es decir,

donde:

Estas expresiones nos permiten calcular la expresión F() (dominio de la frecuencia) a partir de f(t) (dominio del tiempo) y viceversa.

deFtf ti)()( 21

dtetfF ti )()(

Identidad de Fouriero antitrans-formada de Fourier

Transformadade Fourier

12

La transformada de Fourier y la transformada inversa de Fourier

( ) ( ) exp( )F f t i t dt

1( ) ( ) exp( )

2f t F i t d

En algunos textos, el factor 1/2 se "reparte" entre la transformada y la anti-transformada para obtener simetría en la expresión, como: 1/√(2). 13

Notación: A la función F() se le llama transformada de Fourier de f(t) y se denota por F o , es decir

En forma similar, a la expresión que nos permite obtener f(t) a partir de F() se le llama transformada inversa de Fourier y se denota por F –1 ,es decir

deFtfFF ti)()()]([ 211

dtetffFtfF ti )()(ˆ)()]([

14

Transformadas integrales

– K(,t): núcleo o kernel.– Asocia a cada función f(t) en el

espacio t, directo o real, otra función F() en el espacio o recíproco.

– Ejemplos: de Fourier, Wavelet, transformada Z, de Laplace, de Hilbert, de Radon, etc

dttftKFb

a )(),()(

15

Un problema que es difícil de resolver en sus "coordenadas" (espacio t) originales, a menudo, es más sencillo de resolver al transformarlo a espacio . Después, la transformada inversa nos devuelve la solución en el espacio original.

Problem inTransform

space

Originalproblem

Solution inTransform

space

Solution oforiginal problem

Integral transform

Relatively easy solution

Difficult solution

Inverse transform

16

Ejemplo. Calcular F() para el pulso rectangular f(t) siguiente:

Solución. La expresión en el dominio del tiempo de la función es:

-p/2 0 p/2

1f(t)

t

tt

ttf

p

pp

p

2

22

2

010

)(

17

Integrando:

Usando la fórmula de Euler:

2/

2/

)()(p

p

titi dtedtetfF

2/

2/

1 p

p

tii e

)( 2/2/1 pipi

i ee

)2/(sinc2/

)2/()( ppp

psenpF

ieepsen

pipi

2)2/(

2/2/

18

En forma gráfica,la transformada es:

-50 0 50

0

0.5

1F(w) con p=1

w

F(w

)

p =1

tt

ttf

p

pp

p

2

22

2

010

)(

)2/(sinc)( ppF

19

Sinc(x/2) es la transformada de Fourier de una función rectángulo.

Sinc2(x/2) es la transformada de Fourier de una función triangulo.

Sinc2(ax) es el patrón de difracción de una ranura.

La función sinc(x)

20

Demostrar que la transformada de Fourier de la función triángulo, (t), es sinc2()

0

2sinc ( / 2)1

t0

( )t1

1/2-1/2

TF

21

Ejercicio: Calcular la Transformada de Fourier de la función escalón unitario o función de Heaviside, u(t):

Grafica U() = F[u(t)].¿Qué rango de frecuencias contiene U()?¿Cuál es la frecuencia predominante?

u(t)

0

1

t

22

La función delta de Kronecker y delta de Dirac

if 0( )

0 if 0t

tt

t

(t)

,

1 if 0 if m n

m nm n

23

La función impulso o delta de DiracRecordemos que podemos pensar en la función delta como el límite de una serie de funciones como la siguiente:

t

f1(t)

f2(t)

fm(t) = m exp[-(mt)2]/√

f3(t)

(t)

24

Y recordemos algunas propiedades de la función

( ) 1t dt

t

(t)

( ) ( ) ( ) ( ) ( )t a f t dt t a f a dt f a

exp( ) 2 (

exp[ ( ) ] 2 (

i t dt

i t dt

25

Transformada de Fourier de la (t):

)(ttf 1)(ˆ

dtetf ti

t

(t)

1

()

Observa que la transformada de Fourier de f(t) = 1/(2) es:

t

)(dtef̂ ti

21

21

Recordemos26

f t

0 , t T2

1 , T2t

T2

0 , T2 t

T2

T2

T

2T

2T

2

2)(ˆT

TsenTf

27

2

, 022

, 1

2

, 0

tT

TtT

Tt

tf

2

2)(ˆT

TsenTf

f t 1

T ∞

dtef ti1ˆ )( 2

T ∞

28

Transformada de Fourier de la función coseno

0{cos( )}tFcos(0t) t

)cos( 0ttf

dtetf ti )cos(ˆ0

dteedteee tititititi

)()( 0000

21

2

)()(2

2)(ˆ00 f

)()()(ˆ00 f

29

Transformada de Fourier de la función seno:

)( 0tsentf

dtetsenf ti )(ˆ0

dte

iee ti

titi

2

00 dteei

titi

)()( 00

21

)()()(ˆ00 if

sen(0t) t

t)}sen({ 0F

30

La transformada de Fourier de la onda plana exp(i0 t)

La TF de exp(i0t) es una frecuencia pura.

F {exp(i0t)}

exp(i0t)

t

t Re

Im

)(2

}{

0)( 0

00

dte

dteeeF

ti

tititi

31

Sum

F {exp(i0t)}

exp(i0t)

t

t Re

Im

TF

TF

32

Encontrar la transformada de Fourier de la función:

00,00 ,

attetf

at

0

ˆ dteef tiat

2222

0

)(

0

)(

1

1)10(1

ai

aa

iaia

ia

iaia

iaedte

tiatia

33

La transformada de Fourier de una Gaussiana, exp(-at2), es otra Gaussiana.

2 2

2

{exp( )} exp( )exp( )

exp( / 4 )

at at i t dt

a

F

t0

2exp( )at

0

2exp( / 4 )a

TF

Más adelante lo demostraremos.34

La transformada inversa de FourierDada la función en el espacio recíproco G(k), podemos retornar al espacio directo mediante la inversa de la transformada de Fourier:

dkekGkGFxg ikx)(21)()( 1

dxexgkG ikx)()(

)'(

)'(

)'(

''

21)(

)()(21

xg

xx

xxik

ikxikxikx

dxdkexg

dkedxexgdkekG

35

A partir de su definición, obtener la transformada inversa de Fourier de la función

33 35

32

iig

3orden de polo 3

3)(

32

:residuos) de (teoría de Cálculo

35

32

35

32

3

31

1

33

331

1

21

iziz

ezf

dei

I

I

dei

dei

deii

gF

deggF

izx

xi

I

xi

I

xi

xi

xi

36

0x;0I

0x;ex25π2f(z)πi10I

2eixf(z)

3 orden i polo de3z3iz

ef(z)

dωe3iω

5I

):e residuos (teoría d ICálculo de0x;0I

0x;eπx2f(z)πi4I2

eixf(z)

2

x32

i3z2

x32

i3z

3

izx

iωω32

2

1

x32

i3-z1

x32

i3-z

sRe

sRe

sResRe

37

0x;ex5

0x;ex2gF

:esFourier de inversa ada transformla Luego

x32

x321

38

61361)( 2

i

g

degxf xi)()(

A partir de la definición, obtener la transformada inversa de Fourier de la función:

Respuesta.

Integrando en el plano complejo:

izizzzzz

zg23 ,

32 ,

))((61)( 21

21

39

• Si x > 0:

R

RR

kk

izx

dwwGdzzG

zzGidzezg

)()(

)),((Res2)(

)(

2

1

izxg(z)eG(z) Tomando

Haciendo lim R→∞

06136

1lim)(lim Como 2zz izzzg

-R R

C

40

Jordan) de 3 (Lema 0)(lim)(R

R

izxdxezg

Entonces:

xx

k eezzGixf 32

23

52)),((Res2)(

• Si x < 0:

R

RR

kk

izx

dwwGdzzG

zzGidzezg

)()(

)),((Res2)(

)(

2

1

41

-R R

Haciendo lim R→∞

06136

1lim

)(lim Como

2z

z

izz

zg

Jordan) de 3 (Lema 0)(lim)(R

R

izxdxezg

Entonces: 0)),((Res2)( kzzGixf

0 , x 0

0 , x ee5π2

f(x)x

32x

23

42

Algunas funciones no poseen transformada de FourierLa condición de suficiencia para que la transformada de Fourier de f(x), F() exista es:  

es decir, que f(x) sea de cuadrado sumable. Funciones que no vayan asintóticamente a cero cuando x tiende a + y – en general no tienen transformadas de Fourier.

dxxg 2)(

43

La TF y su inversa son simétricas.

( ) exp( )

12 ( )exp( [ ] )2

F t i t dt

F t i t dt

Si la TF de f(t) es F(), entonces la TF de F(t) es:

Renombrando la variable de integración de t a ’, podemos ver que llegamos a la TF inversa:

12 ( )exp( [ ] )2

F i d

2 ( )f

Este el motivo por el que a menudo f y F se dice que son un "par transformado."

Que podemos escribir:

44

La transformada de Fourier es en general compleja

La transformada de Fourier F(k) y la función original f(x) son ambas en general complejas.

De modo que la transformada de Fourier puede escribirse como:

)()()( kiFkFxfF ir

potencia de espectro A

espectral fase espectral magnitud o amplitud

)(

)()()(

2222

22

)(

ir

ir

ki

FFF

A

FFkFA

ekAkFxfF

45

La transformada de Fourier cuando f(x) es real

La TF F(k) es particularmente simple cuando f(x) es real:

dx)kxsin()x(f)k(F

dx)kxcos()x(f)k(F

dx)kx(isen)kxcos()x(fdxe)x(f

i

r

ikx

)k(iF)k(F)x(fF ir

46

Propiedades de las transformadas de Fourier:

1. Linealidad:

f (t) F .T . ˆ f g(t) F .T . ˆ g

f (t) g(t) F .T . ˆ f ˆ g

f (t) F .T . ˆ f (a ib) f (t) F .T . (a ib) ˆ f

47

La transformada de Fourier de la combinación lineal de dos funciones.

f(t)

g(t)

t

t

t

F()

G()

f(t) + g(t)F() + G()

)}({)}({)}()({

tgbFtfaFtbgtafF

48

Calcular la transformada de Fourier de la siguiente función:

f (t)

0 , t a2

1 , b2 t

a2

2 , t b2

; a b 0

La función f(t) se puede escribir también del siguiente modo:

f (t) g(t) h(t)

donde g(t) 0 , t a

21 , t a

2

; h( t)0 , t b

21 , t b

2

49

Luego:

ˆ f ( ) ˆ g () ˆ h ()

2b2bsen

2b

2a2asen

2a)(f̂

50

Calcular la transformada de Fourier de la siguiente función:

0

1

-a -b b a0

51

Tenemos que calcular la transformada de Fourier de la siguiente función:

f t

0, t a1, a t b0, b t b1, b t a0, t a

; h(t) 0 , t b1 , t b

g( t)0 , t a1 , t a

f t g(t) h(t)

52

F.T . ˆ g () 2a2

sen(a)a

h(t) 0 , t b1 , t b

g( t)0 , t a1 , t a

F.T . ˆ h () 2b2

sen(b)b

ˆ f () ˆ g () ˆ h () 2a2

sen(a)a

2b2

sen(b)b

53

)(ˆ ftfF

af

adtetf

a

atdeatfa

dteatfatfF

ta

i

ata

i

ti

ˆ1')'(1

)()(1

)(

'

)(

2. Escalado:

af

aatfF ˆ1

54

Efecto de la propiedad de escalado

f(t) F()

Pulsocorto

Pulsomedio

Pulsolargo

Mientras más corto es el pulso, más ancho es el espectro.

Esta es la esencia del principio de incertidumbre en mecánica cuántica.

t

t

t55

La transformada de Fourier respecto al espacio

Si f(x) es función de la posición,

k se conoce como frecuencia espacial.

Todo lo expuesto sobre la transformada de Fourier entre los dominios t y se aplica los dominios x y k.

k

x )(ˆ)( kfdxexfxfF ikt

56

3. Traslación en el dominio de tiempos

featfftf aiTFTF ˆ)(ˆ)( ....

dtetgg ti )(ˆ

dteatf ti)(

dueufg aui )()(ˆ

dueufe uiai )(

)(ˆˆ feg ai

f (t a)g(t)

57

4. : f (t) f *(t) ˆ f ˆ f *

)(ˆIm)(ˆIm

)(ˆRe)(ˆRe

ff

ff

5. :

dttff )(0ˆ

dff )(ˆ210

58

5. Identidad de Parseval : f *(t)g( t)dt

ˆ f *() ˆ g ( )d

dtdgdf ee titi '')'(ˆ)(ˆ *

edtgdfd ti

')'(ˆ')(ˆ )(*

( ' )

f (t) g(t) f (t) 2 dt

ˆ f ( ) 2

d

Teorema de Rayleigh

dgf )(ˆ)(ˆ *

En particular:

59

Toda función puede escribirse como la suma de una función par y una función impar

( ) [ ( ) ( )] / 2

( ) [ ( ) ( )] / 2

( ) ( ) ( )

E x f x f x

O x f x f x

f x E x O x

E(-x) = E(x)

O(-x) = -O(x)

E(x)

f(x)

O(x)

Sea f(x) una función cualquiera.

60

Transformadas de Fourier de funciones pares, f(t) = f(-t):

dttff e ti )(ˆ

0

0

)()( dttfdttf ee titi

0 0

)()()(ˆ dttfdttff ee titi

0

)( dttf ee titi

0

)cos()(2ˆ dtttff

61

0 0

)()()(ˆ dttfdttff ee titi

Transformadas de Fourier de funciones impares, f(t) = -f(-t):

dttff e ti )(ˆ

0

0

)()( dttfdttf ee titi

0

)( dttf ee titi

0

)()(2ˆ dttsentfif

62

6. Transformada de la derivada:

ikF(k)ikF(f(x))(x))fF(

)k´(iF))x(f´(iF)x(xfF

7. Transformada xf(x):

Ejercicio: demostrar las propiedades anteriores.

Y en general:

F(k)ik(x))F(f n)n(

Y en general:

)k´(Fi)x(fxF nn 63

1. Encontrar la transformada de Fourier de la función:

2. A partir del resultado anterior y una conocida propiedad de la transformada de Fourier, determina la transformada de Fourier de la función:

211)(x

xf

221 x

x)x(g

iz-izzfz

zfdzzeI

dxxekF

ikz

ikx

21

22

2

y excepto C,z analítica es )(1

1)(con 3" tipo" integral1

:complejo plano al integral la Pasamos1

)( integral lapiden Nos1.

64

k

kikz

iz

ikz

iz

kikz

iz

ikz

iz

ekF

eiz

eizeikF

eiz

eizeikF

lím

lím

)(:que modo De

21

2)(

:C circuito elen integramos 0k Para

21

2)(

:C circuito elen integramos 0k Para

2

1

2

2

Res

ResC1

C2

21)(

12

12

:1

2y que Puesto

22

2222

22

k

k

eikxxFkG

eikxxF

xxF

xx

dxdf fikF

dxdfF

2.

65

Encontrar la transformada de Fourier de la función: siendo a>0 constante.

2exp)(

2axxf

)(2

exp)(2

exp)(22

xaxfaxaxxfaxxf

)´()( kiaFkikF

Derivando tenemos:

)´())(´()()())(())((

kiFxfiFxxfFkikFxfikFxfF

Transformando a ambos lados de la ecuación y usando las siguientes propiedades de la TF:

Veamos otra aplicación de estas dos últimas propiedades:

66

ak

t

uuax

ikxax

ak

ea

kF

adt

te

a

duea

duea

dxeFB

dxeeBekF

2

0

02

22

2

22

2

22

2)(

22

222)0(

)(

u2 = ax2/2

ak

BekFkiaFkikF 2

2

)()´()(

u2 = t

67

ConvoluciónSe define la integral de convolución de dos funciones f(t) y g(t) del siguiente modo:

duutguftgf )()()(

dutgutf )()(

68

69

rect(x) * rect(x) = (x)

Ejemplo visual:

70

Convolución con la función delta

Convolucionar una función con una delta, simplemente centra la función sobre la delta.

( ) ) ( ) ( – )

( )

f t t a f t u u a du

f t a

71

Propiedades de la convolución

Commutativa:

Asociativa:

Distributiva:

fggf

f (g h)( f g) h

f (gh) f g f h72

)()()(*)( wGwFtgtfF

El teorema de convolución oteorema de Wiener-Khitchine

Convolución en el espacio real es equivalente a multiplicación en el espacio recíproco.

73

Ejemplo del teorema de convolución

2

{ ( )}

sinc ( / 2)

x

k

F{rect( )}sinc( / 2)

xk

F

rect( ) rect( ) ( )x x x

2sinc( / 2) sinc( / 2) sinc ( / 2)k k k

74

dudegdef

duutguftgf

utiui ')'(ˆ21)(ˆ

21

)()()(

)('

dfddueeg uiti

)(ˆ'21 )'(ˆ

)'(

)'('

Demostremos el teorema de convolución.

75

)()( )(ˆ )(ˆ tgtfdegf ti

dfdeg

ti )(ˆ ')'( )'(ˆ '

)()()(*)( wGwFtgtfF

Aplicando la TF a ambos lados:

76

2 , )cos(

2 , 0

)(0

Ttt

Tttf

Ejemplo de aplicación del teorema de convolución:

Calcular la transformada de Fourier de la siguiente función:

2

2

0 )cos(ˆT

T

ti dtetf

2

2

2

00

T

T

tititi

dteee

2

20

)(

0

)( 00

21)(ˆ

T

T

titi ieief

Podemos hacerlo aplicando la definición:

77

2

)()2(2

)()2(21)(ˆ

00

00

TseniiTseniif

2

2)(

2

2)(

2)(ˆ

0

0

0

0

T

Tsen

T

TsenTf

2 , )cos(

2 , 0

)(0

Ttt

Tttf

78

2 , 1

2 , 0

)( Tt

Ttth

; g t cos(0t)

)()(2

)(ˆ 00 g

2

2)(ˆ T

TsenTh

2 , )cos(

2 , 0

)(0

Ttt

Tttf

)()( tgthtf

TF

TF

Pero, también podemos usar:

ghhgf ˆˆˆ

79

dtetgthgh ti

)()(

21)(ˆˆghhgf ˆˆˆ

')'(ˆ)'(ˆ)(ˆˆ dghgh

')'()'(2

2'

2'

21

00

d

T

TsenT

2

2)(

2

2)(

221))(ˆˆ()(ˆ

0

0

0

0

T

Tsen

T

TsenTghf

80

Calcular la transformada de Fourier del producto de convolución de lassiguientes funciones:

f (t) 0 , t a b

21 , t a b

2

g(t) 2 t a b

2

t

a b2

81

El producto de convolución de las funciones f(t) y g(t) es:

f g (t) 12

f (u)

g(t u)du

f g (t) f (u)

(t a b

2 u) (t

a b2 u)

du

f g (t) f (t a b

2) f (t

a b2

)

es decir que el producto de convolución de f(t) y g(t) son dos funcionespulso de anchura a-b centradas en (a+b)/2 y -(a+b)/2 cuya gráfica es lasiguiente: 82

0

1

-a -b b a0

y cuya transformada de Fourier calculamos en el ejercicio anterior:

2a2

sen(a)a

2b2

sen(b)b

83

Una forma alternativa para calcular la transformada de Fourier delproducto de convolución de f(t) y g(t) es usar el teorema de convolución, según el cuál, la transformada de Fourier del producto de convolución de f(t) y g(t) es igual al producto de las transformadas de Fourier respectivasde f(t) y g(t):

f g (t) F .T . ˆ f () ˆ g ()

f (t) 0 , t a b

21 , t a b

2

F.T . ˆ f () a b

2

sen(a b

2)

a b2

84

Calculamos la transformada de Fourier de g(t):

ˆ g 12

g(t) ite dt

ˆ g 12

2 t a b

2

t

a b2

ite dt

ˆ g i ab2e i ab

2e 2cos a b

2

ˆ f () ˆ g a b2

sen(a b

2)

a b2

2cos a b

2

85

ˆ f () ˆ g a b2

sen(a b

2)

a b2

2cos a b

2

ˆ f () ˆ g 2

1

2sen(a b

2)cos

a b2

ˆ f () ˆ g 2

1

sen(a) sen b

que coincide con la transformada que habíamos calculado del otro modo.

86

ˆ f ( ) T 2

2

sen2(T2

)

2T 2

4

Utilizar el teorema de convolución para calcular la antitransformada de Fourier de la siguiente función:

Tenemos que calcular la antitransformada:

f t 12

ˆ f ( ) ite d

f t 12

T 2

2

sen2 (T2

)

2T 2

4

ite d

12

T2

sen(T2

)

T2

2

ite d

87

f (t) 12

T2

sen(T2

)

T2

T2

sen(T2

)

T2

ite d

y, llamando:

ˆ g ( )T2

sen(T

2)

T2

nos queda que:

f (t) 12

ˆ g ( )ˆ g ( ) ite d

12

2 g g (t)

Teorema de convolución

g(t)0 , t T

21 , t T

2

Antitransformadade Fourier

88

Por tanto, la integral de convolución de g(t) consigo misma queda:

g g (t) 12

g(u)

g(t u)du

g(t)0 , t T

21 , t T

2

donde

Si t T g g (t) 0

Si T t 0 g g (t)12

11

T2

tT2

du t T

289

Si 0 t T g g (t) 12

11t

T2

T2

du T t

2

Si t T g g (t) 0

Luego:

f (t) g g (t) T t

2 , t T

0 , t T

90