Proč je potřeba Fourierovy transformace

protože pokud nemáme použít Fourierovu transformaci a mají proměnnou t pak pracujeme v časové oblasti a někdy u dotírat analyzovat signál v časové oblasti a její snadnější analyzovat frekvence (f) domain.thats to, co já vím.

 
Transformace se používají, aby se operace snadnější, drsné příklad woud být dán logaritmy.Víme Log o násobení je součtem kulatiny individuálně, tak aby součet je snadnější než násobit, že je důvod, proč používáme v telekomunikacích Db.Můžeme si představit, že DB je transformace, aby se operace snadné.Stejně tak je Fourierova transformace, to vám někdy vhodnější analisys signálů pracující ve frekvenční oblasti, než je v časové oblasti.Například, že transformace konvoluce provoz v časové oblasti, v tolik snadnější množení ve frekvenční oblasti.Jedná se o hrubou představu.Fourierova transformace je široký pojem a není možné vysvětlit v několika slovech ...

 
Používá se k převedení periodických signálů nebo dokonce část signálů z časové oblasti do frekvenční oblasti, hlavní výhodou, že je znát šířku pásma z vás signál a porovnat ot s charactrestics své kanály nebo nosiče (šířka pásma), pak budete vědět, jestli signál bude treanmitted bez ztratit nebo destorion jeho kovová špička ..že nejjednodušší a hlavní využití fourir

shafee

 
To je analyzovat signál v jiné doméně, v podstatě jsme se představují všechny signály v časové oblasti a některé manipulace signál může být učiněno v časové oblasti, ale pokud potřebujeme zpracovávat signál a analyzovat je na každém sdělení nebo plnění účelu jsme musel jít pro jinou doménu, která je frekvenční oblasti, kde manipulace signálu je poměrně snadné.

 
Ahoj,
No, jestli u které chcete převést veškeré signály z časové do frekvenční oblasti pak u potřeba transformace.My cam použití Fourierovy řady Fourierovy řady, ale pouze pomáhá při hodnocení periodických signálů.Pro neperiodické signály potřebujeme Fourierova transformace.

 
Zdravím všechny
Toto je velmi základní otázku, kde většina lidí si nepochybně považovat signál s velmi malou dobu (i cant plot zde), ale pokud u potřeba analyzovat vlastnosti signálu v určitém čase, je-li v doméně U čas převýšení dostat ho tam, kde, jak ve frekvenční oblasti, pokud u reprsent stejný signál, že bude rozšířen a U může zobrazit celý vlastnosti signálu v tomto okamžiku, pokud myslíte, že u Proč používat Fourierovy řady c wat děláme v Fourierova seeries, které zastupujeme daný signál, pokud jde o hříchu a cosinus a konstantní cofficients hříchu a cosine dává sílu signálu na příslušném kmitočtu a konstantní výraz dává dc úrovni to.

 
Zdravím všechny,
především řekl, je správné ...

Ale budu vysvětlovat jinak ..ale jiná věc ...

vidět, že jsou dva způsoby, jak analyzovat signál:

1) Čas doména -> což vysvětluje o množství signálu.jako amplituda signálu.ale nemůžete říct, wat frekvencí, které signál obsahuje.

2) frekvenční oblasti ->, který vysvětluje, o kvalitě signálu.jako frekvence množství signálu.ale tady nemůžete říct o amplituda signálu.

Takže obou oblastech jsou velmi důležité ve svém oboru.ale pokud chcete vědět celá věc o daný signál ...pak budete potřebovat nástroj, který může přeměnit z jedné domény do druhé, které tento Fourierova transformace dělá.

Takže v DSP, Fourierova transformace je základním nástrojem, pomocí kterého můžete dělat cokoli & všechno.
Například: Filtr a řeč, obraz & obrazový obrábění bez atd.

Takže naposledy jsem si při říci, že,
v časové oblasti budete hrát s množstvím &
ve frekvenční oblasti budete hrát s kvalitou signálu.
s těmito můžeš udělat všechno na světě DSP.

To je vše, co jsem chtěl říct ...

díky ..

 
sinu_gowde napsal2) frekvenční oblasti ->, který vysvětluje, o kvalitě signálu.
jako frekvence množství signálu.
ale tady nemůžete říct o amplituda signáluV případě domény rep frekvence., délka čáry na freq.component bude představovat / dát o amplitudě.
také
fáze info mohou být znázorněny na časové oblasti nejsou v "f" domény

 
Původně Fourierova itroduced jeho transformace pro řešení lineárních diferenciálních rovnic.
Víte, že LDE a systémy LDE popsat spojitým časem lineárních systémů, jako jsou řetězy LRC.Řetězy se skládá z rezistorů, kondenzátorů, induktivitu.
Mimochodem, konvoluce je integrální reprezentace systému LDE.

Idea byla reprezentovat signál jako součet "easy pro použití" signály, najít řešení pro všechny tyto signály a kombinovat výsledky.Tyto "jednoduché pro použití" signály jsou eigenfunctions systému, který je třeba vyřešit.V případě LDE jsou komplexní exponenciální funkce (A * exp (j * (lambda))).Tyto funkce zůstává stejná wenn přenos prostřednictvím soustavy lineárních rovnic.Pouze změnit parametry.

Takže, když jsme se představují vstupní signál jako suma komplexní exponenciální funkce (jeho předal Fourier Transform), soubor LDE se stal soubor lineárních rovnic.Řešení je a kombinování (to je inverzní Fourierova transformace), výstup exponenciální funkce (pamatujte, jejich velikosti a fáze se změní) získáme výstupní signál.

To je spojení beetween několik termínů
Konvoluce <-> Systém LDEs <- (Fourierova transformace) -> Soustava lineárních rovnic o Fourierova doméně

Myslím, že je lepší najít nějaký podrobnější popis v některých knihách.

Totéž platí pro diskrétní čas s další změny
konvoluce se stává diskrétní konvoluce
Systém LDEs se stává systému konečných diferencí rovnic
Fourierova transformace -> Diskrétní Fourierova transformace

Takže hlavní důvod zavádění Fourierovy transformace -> usnadňují analýzy, simulace a manipulace soustavy lineárních rovnic.

Kromě toho se shoduje nějakým způsobem s intuitivně jasné termín frekvencí (v zpracování zvuku, například)

Hodně štěstí v učení Sygnals a systémy

 
Posílám dobré vysvětlení o forier analýzy četl jsem nikdy najít takové vysvětlení v jiné knize
Omlouváme se, ale musíte přihlásit a prohlížet tuto přílohu

 
Jeho jednoduché, nemůžeš vidět různých frekvencí přítomných v délce signálu pomocí analýzy křivky v doméně (čas vs amplituda) analyzovat průběh v doméně frekvence musíme najít spektrum v časové oblasti signál toho lze dosáhnout od transformace vynalezl mnoho, některé z nich jsou slavné DFT, DCT, FFT etc.Každý z nich má své specifické vlastnosti.například DCT má energie zhutnění nemovitosti, takže to je používáno ve většině kompresní algoritmy a FFT je optimalizovaná forma DFT tak to je většinou používán.A filtrování aplikací.

<img src="http://www.edaboard.com/images/smiles/icon_smile.gif" alt="Úsměv" border="0" />
 
Ahoj,

Jako mnoho členů odpovědělo již nejlepším příkladem transformace je logrithms.

Fourierova transformace je matematický pojem, který velmi dobře hodí pro analýzu signálu.

Podívejte se, vždy v časové oblasti info signálu není jus dost frekv info také je nanejvýš důležitá ..to je y této transformace byla přijata v první řadě ..

Relativní snadnost operací pomocí transformací jako konvoluce, duality a frekv posun.

jus sedět a provést krásné velké časové oblasti conv.a pak se frekvence domény násobení ..U pochopí.

Viz knihy jako openhiem-li u které startér ..lze také sledovat prokias Kapitola 5 ..pokud nemýlím ..

jde.

 
claudiocamera má pravdu.FT je jen matematická vyvinutý nástroj, aby se život líný inženýrů jednodušší.Ve skutečnosti byl FT považuje za neortodoxní v minulosti matematici až pevnější důkaz pro to byl odvozen.

V tomto případě FT, operaci, která je největším problémem je konvoluce, která se používá ve všech filtrů, stejně jako lineární systémy.Konvoluce v časové oblasti vyžaduje, aby integrace, která může dostat chaotický.Ale konvoluce ve frekvenční oblasti je jednoduché násobení.

 
Je to ekvivalent Fourierovy řady pro jiné periodické signály

 
Jedním slovem, Fourierova transformace nám jiný způsob, jak analyzovat signál.Často jsme vidět pouze signál percepčních, ale můžeme znát signál racionálně.

 
Víte, že Laplaceova je lepší než Fourierova transformace?
Laplaceova mohou b použít pro funkci Wh čas u nemůže použít Fouriera.

 
je snazší analýzu signálů ve frekvenční oblasti, spíše než v timedomain.
Také Integro diferenciální rovnice v časové oblasti jsou převedeny do jednoduché algebraické operace ve frekvenční oblasti

 
Heey kluci

jsme odešli jednu věc.

Máme r zájem o informace obsažené v signálu, který je Wat r freqs současnosti a každý z nich je velikost a fázi.jsme r nezajímá tvaru signálu.

časové signál dává pouze tvar.jiné ne informace.

pokud singnal ve frekv doméně pak jsme si každý frekvence a její rozsah přítomných v signálu.

tak, že převod signálu v časové oblasti do frekvence domény, děláme transformace a to je FT.

 
You must log in or register to reply here.

Welcome to EDABoard.com

Sponsor

Back
Top