¿Cuál es la diferencia entre las transformaciones de Fourier y las series de Fourier?
¿Son lo mismo, donde una transformación solo se usa cuando se aplica (es decir, no se utiliza en matemáticas puras)?
¿Cuál es la diferencia entre las transformaciones de Fourier y las series de Fourier?
¿Son lo mismo, donde una transformación solo se usa cuando se aplica (es decir, no se utiliza en matemáticas puras)?
La serie de Fourier se utiliza para representar una función periódica mediante una suma discreta de exponenciales complejas, mientras que la transformada de Fourier se utiliza para representar una función general, no periódica mediante una superposición continua o integral de exponenciales complejas. La transformada de Fourier se puede ver como el límite de la serie de Fourier de una función cuyo periodo tiende a infinito, por lo que los límites de integración cambian de un periodo a $(-\infty,\infty)$.
En un enfoque clásico no sería posible utilizar la transformada de Fourier para una función periódica que no puede estar en $\mathbb{L}_1(-\infty,\infty)$. El uso de funciones generalizadas, sin embargo, nos libera de esa restricción y nos permite analizar la transformada de Fourier de una función periódica. Se puede demostrar que los coeficientes de la serie de Fourier de una función periódica son valores muestreados de la transformada de Fourier de un periodo de la función.
+1. ¡Gracias por señalar las relaciones entre FS y FT! En la última oración, "la transformada de Fourier de un periodo de la función." ¿Quieres decir que la función se trunca para que sea cero fuera de un periodo y aún así esté definida en $(-\infty, \infty)$, y luego la FT se aplica a la función truncada en $(-\infty, \infty)$?
¿Por qué sería necesario, por ejemplo? ¿Eso importa? ¿Es equivalente decir que nuestra función es periódica con período infinito, de modo que todavía integramos durante un solo período?
La transformada de Fourier y la serie de Fourier son dos manifestaciones de una idea similar, es decir, escribir funciones generales como "superposiciones" (ya sea integrales o sumas) de alguna clase especial de funciones. Exponenciales $x\rightarrow e^{itx}$ (o, de forma equivalente, expresando lo mismo en senos y cosenos a través de la identidad de Euler $e^{iy}=\cos y+i\sin y$) tienen la virtud de ser autofunciones para la diferenciación, es decir, la diferenciación solo las multiplica: ${d\over dx}e^{itx}=it\cdot e^{itx}$. Esto hace que las exponenciales sean muy convenientes para resolver ecuaciones diferenciales, por ejemplo.
Una función periódica puede ser expresada de forma probada como una superposición "discreta" de exponenciales, es decir, una suma. Una función no periódica, pero en decadencia, no admite una expresión como superposición discreta de exponenciales, sino solo una superposición continua, es decir, la integral que aparece en la inversión de Fourier para las transformadas de Fourier.
En ambos casos, hay varios puntos técnicos que deben abordarse, algo diferentes en las dos situaciones, pero los problemas son muy similares en espíritu.
+1! ¡Gracias! Esta respuesta confirma mi reciente entendimiento. "Una función periódica probadamente puede ser expresada como una superposición "discreta" de exponenciales", ¿debería ser "Una función periódica que es $L^1$ en un solo período" en su lugar?
@Tim... Oh, sí, ciertamente, "localmente $L^1$" es necesario para que las integrales relevantes sean literales. Pero, además, las "funciones generalizadas" adecuadas (distribuciones) tienen expresiones similares, convergentes en una topología adecuada.
¿Conoces algún recurso sobre la transformada de Fourier con enfoque matemático? ¿Cómo se conecta con el análisis complejo, la topología, la teoría de grupos?
La transformada de Fourier se utiliza para transformar señales periódicas y no periódicas del dominio del tiempo al dominio de la frecuencia. También puede transformar series de Fourier en el dominio de la frecuencia, ya que la serie de Fourier no es más que una forma simplificada de una función periódica en el dominio del tiempo.
Función periódica => se convierte en una función exponencial o seno y coseno discreta.
Función no periódica => no aplicable
Función periódica => convierte su serie de Fourier en el dominio de la frecuencia.
Función no periódica => la convierte en el dominio de la frecuencia continuo.
Si tienes un grupo abeliano localmente compacto $G$, puedes definir un grupo llamado el grupo dual de Pontryagin - $\widehat{G}$. Puedes definir una medida de Haar en $G$, $\mu$. Podemos definir la transformada de Fourier de una función $f\in L^1(G)$:
$$\widehat f(\chi)=\int_Gf(x)\overline{\chi(x)}d\mu(x)$$
$\widehat f(\chi)$ es una función continua acotada que se anula en el infinito en $\widehat{G}$.
Si $G=\Bbb R$ entonces $\widehat{G}=\Bbb R$ y tenemos la transformada de Fourier regular.
Si $G=S^1$ entonces $\widehat{G}=\Bbb Z$ y tenemos la serie de Fourier (un ejemplo de una transformada de Fourier).
Probablemente estás preguntando sobre los dos más "significativos" que aparentemente difieren, pero aún son comparables si los comparas uno a uno y estos son la transformada de Fourier de una señal de tiempo discreto y la serie de Fourier de una señal de tiempo discreto, mientras que ambas señales son periódicas.
Lo explicaré de la manera más simple posible.
Imagina que tienes un dibujo en un mapa (no imagines un mapa de n dimensiones, pero podría ser). Ambos representan un punto en este dibujo en este mapa. (El mapa es un mapa del globo, no vayas muy lejos.) Ahora es simple, cada representación resuelve un problema diferente, pero ambos representan el mismo punto. Solo que una representación representa un punto como un punto como lo conocemos (es decir series, con e e i o j y w0) y una representación (la que tiene los deltas) representa el mismo punto como + <0,delta(y)>. Conocemos la primera representación. No la explicaré. Pero en la segunda representación, si sumamos todas las e con i o j, ¿qué obtendremos? Una superposición. Significa que conoceremos la superposición final, pero no sabremos cuál es la proyección. No sabremos qué es x, y porque en la señal x, y no son fáciles de ver como un punto en el mapa mientras están en superposición, así que necesitamos un sistema de coordenadas en su lugar. La Transformada de Fourier nos muestra el mismo punto, pero como en el mapa, con coordenadas. Es decir, vemos los coeficientes. Y vemos los coeficientes gracias a los deltas. De lo contrario tendríamos una suma de e que a veces es "sumable" y para encontrar cada coeficiente tendríamos que proyectar y calcular la proyección para cada coeficiente. Aquí VEMOS los coeficientes SIN calcular cada uno de ellos gracias a los deltas.
Todo esto es porque el producto interno en la dimensión de la señal es "menos directo" que el producto interno en un mapa del globo. Sin embargo, es directo para una computadora si lo haces repetidamente e ineficazmente. :)
Eso es todo, espero que ayude.
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La serie de Fourier es un análogo discreto de la transformación de Fourier.
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@Dean Aquí hay algo que encontré extremadamente útil para transformadas de Fourier. Enlace
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@M.Strochyk: ¿Por qué alguien necesitaría siquiera el análisis discreto si el continuo parece cubrir todos los tipos de funciones? ¿Debería poder aplicar la FT continua tanto a funciones periódicas como no periódicas?
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Ver: math.stackexchange.com/q/1002/168764.