
A Fourier series is a mathematical expansion of periodic functions into a sum of sine and cosine waves.متسلسلة فورييه هي تمثيل لدالة دورية f(x) ذات دور T كمجموع دوال مثلثية: f(x) = a0/2 + Σ[a_n cos(2π n x/T) + b_n sin(2π n x/T)]. تحسب المعاملات a_n و b_n بوصفها مساقط الدالة على الموجات الجيبية وجيب التمام المقابلة وتُظهر مدى قوة كل توافقية في الإشارة الأصلية. يمكن التحليل بفضل تعامد الجيوب وجيوب التمام. متسلسلات فورييه أداة قوية لحل المعادلات التفاضلية (مثلاً معادلة الحرارة) وهي أساس التحليل الطيفي.
ترجع جذور الفكرة إلى دانييل برنولي (1753) الذي مثل حركة الوتر بمجموع توافقيات. جان باتيست جوزيف فورييه في 1807 استخدم المتسلسلات المثلثية منهجيًا في مذكرته عن التوصيل الحراري واقترح طريقة لحساب المعاملات. رسخ كتابه «النظرية التحليلية للحرارة» (1822) هذا الجهاز رغم انتقادات المعاصرين لعدم الدقة. بنى بيتر غوستاف لوجون ديريشليه في 1829 نظرية دقيقة للتقارب، ثم طورها ريمان وليبيسغ وآخرون.
تعطي التوافقيات ذات الأرقام n طيفًا. الترددات المنخفضة تقابل تغيرات بطيئة، والمرتفعة تقابل تفاصيل سريعة. تكاملات المعاملات a_n و b_n هي الجداء القياسي للدالة مع الجيب وجيب التمام؛ وبفضل تعامد الأساس ∫ cos(nx) cos(mx) = 0 عند n≠m، «تنتشل» كل توافقية جزئها فقط من الإشارة. مجموع التوافقيات يعطي الدالة الأصلية في كل مكان تقريبًا، وعند الاقتطاع المنتهي يعطي أصغر خطأ مربع متوسط. يستخدم التحويل السريع لفورييه تناظر الجذور العقدية للوحدة، مختزلاً حساب DFT ذي N نقطة إلى اثنتين N/2-نقطة بشكل تكراري، مما يسرع المعالجة جذريًا. في الفيزياء، يستخدم تفكيك التوافقيات لتحليل السلاسل الزمنية (الفلك)، وتركيب الأنماط في حزم الليزر، وتشخيص البلازما، وحل معادلات شرودنغر.
ضغط الصوت والصورة (MP3, JPEG)، تحليل الاهتزازات في المنشآت، معالجة البيانات الزلزالية، والحوسبة الكمومية.
عند تفكيك إشارة مستطيلة إلى متسلسلة فورييه، يعطي مجموع التوافقيات الفردية درجًا يقترب من المستطيل كلما زاد عدد الحدود، لكن تبقى عند نقاط الانقطاع «قفزات» بارتفاع نحو 9% من سعة الإشارة — هذه ظاهرة غيبس التي تظهر في أي متسلسلة بانقطاعات.
| \tilde{\kappa} | متغير | Fourier transform of convergence — تقارب |
| \tilde{\kappa}_B | متغير | Fourier transform of B-mode convergence — b mode convergence |
| \tilde{\gamma}_1 | متغير | Fourier transform of first shear component — shear component |
| \tilde{\gamma}_2 | متغير | Fourier transform of second shear component — shear component |
| k_1 | متغير | First component of wave vector — wave vector component radian per metre |
| k_2 | متغير | Second component of wave vector — wave vector component radian per metre |
| k | متغير | Magnitude of wave vector — عدد الموجة radian per metre |
| x_t | متغير | value of the process at time t — time series value |
| x_{t-1} | متغير | value of the process at previous time — time series value |
| \phi | متغير | autoregressive coefficient — autoregressive coefficient |
| \epsilon_t | متغير | white noise innovation at time t — noise term |
| \sigma^2 | متغير | variance of the noise — التباين |



