método

transformada de Fourier

The Fourier transform is a mathematical operation that decomposes a function into its constituent frequencies.
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Descripción

La transformada de Fourier es una transformación integral que asocia a una función de variable real (a menudo el tiempo) una función de variable compleja (frecuencia). Descompone la señal en una base ortogonal de oscilaciones armónicas. El resultado (espectro) muestra la amplitud y fase de cada componente frecuencial. La transformada inversa permite recuperar la señal original. Gracias a la transformada rápida de Fourier (FFT), el algoritmo es muy veloz y se aplica universalmente en el procesamiento de señales.

Historia

Jean-Baptiste Joseph Fourier en 1807 (publicado en 1822), en su memoria sobre la propagación del calor, mostró que una función arbitraria puede descomponerse en una serie trigonométrica. La idea encontró resistencia de Lagrange y Laplace, quienes dudaban de la convergencia de las series. Posteriormente, Dirichlet (1829) precisó las condiciones. En el siglo XX, Laurent Schwartz extendió la transformada a las funciones generalizadas (la función delta de Dirac). Hoy es la base del análisis armónico.

Cómo funciona

Matemáticamente, el núcleo e^{-iωt} actúa como una 'sonda': para cada frecuencia ω calculamos la correlación de la señal con la oscilación armónica de esa frecuencia. La integral mide la 'similitud'. Gracias a la ortogonalidad de las sinusoides, la descomposición es reversible sin pérdidas. La transformada rápida de Fourier aprovecha la simetría de las raíces complejas de la unidad, reduciendo el cálculo de una matriz grande a una serie de cálculos pequeños. En mecánica cuántica, la función de onda en la representación de momento es la imagen de Fourier de la función de onda en coordenadas, y la relación Δx Δp ≥ ħ/2 se deriva directamente de las propiedades de la TF.

En la práctica

Compresión de imágenes (JPEG), filtrado de ruido en audio, análisis de señales en resonancia magnética y radar, digitalización de música — en cualquier lugar donde sea necesario aislar frecuencias o eliminar interferencias.

Dato curioso

En mecánica cuántica, la representación en momento de la función de onda es la imagen de Fourier de su representación en coordenadas. El principio de incertidumbre de Heisenberg surge de las propiedades de la transformada de Fourier: cuanto más estrecha es la señal en el tiempo, más amplio es su espectro.

Concept graph →

Fórmulas

$$Y = D(f(X) + \epsilon)$$
Observed response is a monotonic function of the true function plus noise.
Qué hay en la fórmula
Yvariableobserved response — response variable
Xvariableinput features — feature vector
fvariabletrue underlying function — function
εvariablenoise term — noise
Dvariablemonotonic transformation function — monotonic function
y_{t}=d_{t}(f_{t}(x)+ε_{t}) · 2607.00995
$$\Gamma_{12}(u,v) = \iint I(l,m) e^{-2\pi i (ul+vm)} dl dm$$
The correlation function is the Fourier transform of the intensity distribution.
Qué hay en la fórmula
Γ₁₂variableMutual coherence function — mutual coherence function watt per metre squared
uvariableSpatial frequency in x-direction — spatial frequency cycle per metre
vvariableSpatial frequency in y-direction — spatial frequency cycle per metre
IvariableIntensity distribution over source — intensidad watt per metre squared
lvariableDirection cosine in x — direction cosine
mvariableDirection cosine in y — direction cosine
∬operadorIntegration over the source plane — double integral
\gamma_{12}(u,v)=\iinti(l,m)e^{-2πi(ul+vm)}dldm · 2607.14928
$$W(s, \tau) = \int_{-\infty}^{\infty} x(t) \psi^*_{s,\tau}(t) dt$$
Decomposes a signal into scaled and shifted wavelet functions.
Qué hay en la fórmula
WvariableWavelet transform coefficient — wavelet transform coefficient
svariableScale parameter — scale parameter
τvariableTranslation parameter — translation parameter second
xvariableInput signal — señal
tvariableTime variable — tiempo second
ψ*variableComplex conjugate of wavelet function — wavelet function
∫operadorIntegration over time — operador integral
w_n(s)=\sum_{n'=0}^{n-1}x_{n'}\psi^*[\frac{(n'-n)δt}{s}] · 2607.02228v1
$$\tilde{\kappa} + i\tilde{\kappa}_B = \left( \frac{k_1^2 - k_2^2}{k^2} + i \frac{2k_1 k_2}{k^2} \right) (\tilde{\gamma}_1 + i\tilde{\gamma}_2)$$
Shear and convergence are related by a kernel in Fourier space.
Qué hay en la fórmula
\tilde{\kappa}variableFourier transform of convergence — convergencia
\tilde{\kappa}_BvariableFourier transform of B-mode convergence — b mode convergence
\tilde{\gamma}_1variableFourier transform of first shear component — shear component
\tilde{\gamma}_2variableFourier transform of second shear component — shear component
k_1variableFirst component of wave vector — wave vector component radian per metre
k_2variableSecond component of wave vector — wave vector component radian per metre
kvariableMagnitude of wave vector — número de onda radian per metre
\tilde{\kappa}_e+i\tilde{\kappa}_b=(\frac{k_1^2-k_2^2}{k^2}+i\frac{2k_1k_2}{k^2})(\tilde{γ}_1+i\tilde{γ}_2) · 2606.31988
$$f(\mathbf{x}) = \mathbf{x}^{\mathsf{T}} \mathbf{Q} \mathbf{x} + \mathbf{b}^{\mathsf{T}} \mathbf{x} + c$$
A polynomial function with terms up to second order.
Qué hay en la fórmula
fvariablescalar function value — valor de la función
xvariableinput vector — vector argument
Qvariablequadratic coefficient matrix — quadratic coefficient matrix
bvariablelinear coefficient vector — linear coefficient vector
cvariableconstant term — constant term
Toperadorflips a matrix or vector over its diagonal — transpose operator
f_{{fm}}({x})=w_0+\sum_{i=1}^{n}w_ix_i+\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=i+1}^{n}w_{ij}x_ix_j · 2607.03208

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