méthode

transformation de Fourier

The Fourier transform is a mathematical operation that decomposes a function into its constituent frequencies.
12 articles liés · 5 formules

Description

La transformation de Fourier est une transformation intégrale qui associe à une fonction d'une variable réelle (souvent le temps) une fonction d'une variable complexe (la fréquence). Elle décompose le signal en une base orthogonale d'oscillations harmoniques. Le résultat (le spectre) montre l'amplitude et la phase de chaque composante fréquentielle. La transformation inverse permet de reconstituer le signal original. Grâce à la transformation de Fourier rapide (FFT), l'algorithme fonctionne très rapidement et est universellement utilisé en traitement du signal.

Histoire

Jean-Baptiste Joseph Fourier en 1807 (publié en 1822) dans un mémoire sur la propagation de la chaleur a montré qu'une fonction arbitraire peut être développée en série trigonométrique. L'idée a rencontré la résistance de Lagrange et Laplace, qui doutaient de la convergence des séries. Plus tard, Dirichlet (1829) a précisé les conditions. Au XXe siècle, Laurent Schwartz a étendu la transformation aux fonctions généralisées (la fonction delta de Dirac). Aujourd'hui, c'est la base de l'analyse harmonique.

Comment ça marche

Mathématiquement, le noyau e^{-iωt} agit comme une « sonde » : pour chaque fréquence ω, nous calculons la corrélation du signal avec une oscillation harmonique de cette fréquence. L'intégrale mesure la « ressemblance ». Grâce à l'orthogonalité des sinusoïdes, la décomposition est inversible sans perte. La transformation de Fourier rapide utilise la symétrie des racines complexes de l'unité, réduisant le calcul d'une grande matrice à une série de petits calculs. En mécanique quantique, la fonction d'onde dans la représentation des impulsions est l'image de Fourier de la fonction d'onde en position, et la relation Δx Δp ≥ ħ/2 découle directement des propriétés de la TF.

En pratique

Compression d'images (JPEG), filtrage du bruit dans l'audio, analyse de signaux en IRM et radar, numérisation de la musique – partout où il faut extraire les fréquences ou éliminer les parasites.

Anecdote

En mécanique quantique, la représentation impulsionnelle de la fonction d'onde est l'image de Fourier de sa représentation en position. Le principe d'incertitude de Heisenberg découle des propriétés de la transformation de Fourier : plus le signal est étroit dans le temps, plus son spectre est large.

Concept graph →

Formules

$$Y = D(f(X) + \epsilon)$$
Observed response is a monotonic function of the true function plus noise.
Ce qu'il y a dans la formule
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.
Ce qu'il y a dans la formule
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 — intensité watt per metre squared
lvariableDirection cosine in x — direction cosine
mvariableDirection cosine in y — direction cosine
∬opérateurIntegration 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.
Ce qu'il y a dans la formule
WvariableWavelet transform coefficient — wavelet transform coefficient
svariableScale parameter — scale parameter
τvariableTranslation parameter — translation parameter second
xvariableInput signal — signal
tvariableTime variable — temps second
ψ*variableComplex conjugate of wavelet function — wavelet function
∫opérateurIntegration over time — opérateur intégral
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.
Ce qu'il y a dans la formule
\tilde{\kappa}variableFourier transform of convergence — convergence
\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 — nombre d'onde 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.
Ce qu'il y a dans la formule
fvariablescalar function value — valeur de fonction
xvariableinput vector — vector argument
Qvariablequadratic coefficient matrix — quadratic coefficient matrix
bvariablelinear coefficient vector — linear coefficient vector
cvariableconstant term — constant term
Topérateurflips 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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