9. FOURIEROVY ŘADY 9.1. Fourierova řada (FŘ). Komplexní harmonické kmity: E = {ek(t)}kZ, ek(t) = 1 T ei 2kt T = 1 T eikt = 1 T (cos kt + i sin kt), kde pro k = 0 značí fk = |k| T . . . frekvenci |k|-ho harmonického kmitu s periodou T |k| , k = 2fk . . . jeho úhlovou rychlost. E je ortonormální systém v L2([0, T]): ej, ek = T 0 ej(t)ek(t) dt = 1 T T 0 ei 2(j-k)t T dt = j,k = 1 pro j = k 0 pro j = k E je dokonce úplný (báze) v L2([0, T])(bez důkazu): x(t) L2([0, T]) libovolná a T-periodická x(t) = k=- xkek(t), kde řada konverguje (bez ohledu na pořadí) dle normy 2 v prostoru L2([0, T]) a souřadnice xk jsou jednoznačně určeny vztahem x, ek = j=- xjej, ek = j=- xj ej, ek j,k = xk. Komplexní tvar rozvoje do Fourierovy řady: x(t) = k=- x, ek 1 T ck(x) eikt = k=- ck(x)eikt , kde (9.1) ck := ck(x) = 1 T x, ek = 1 T T 0 x(t) 1 T e-ikt dt = 1 T T 0 x(t)e-ikt dt. ck . . . k-tý komplexní Fourierův koeficient funkce x, c0 . . . střední hodnota (stejnosměrná složka) funkce x, {ck}kZ . . . komplexní fourierovské spektrum funkce x, xk(t) := ckeikt + c-ke-ikt , k 1 . . . k-tá harmonická komponenta funkce x o frekvenci fk. Tvrzení 9.1 (Dirichletova věta). Jestliže T-periodická funkce x(t) má konečnou variaci na [0, T], pak její FŘ konverguje bodově k x(t) v každém bodě t, kde je x(t) spojitá a k 1 2 (limt0+ x(t)+limt0- x(t)) v každém bodě nespojitosti (u funkce s konečnou variací je to vždy pouze konečný skok). Důsledek 9.2 (viz [DoNo,Věta 8.4]). Je-li T-periodická funkce x(t) po částech spojitá a po částech monotonní na [0, T], pak má konečnou variaci a její FŘ konverguje bodově k x(t) v každém bodě t, kde je x(t) spojitá a k 1 2 (limt0+ x(t) + limt0- x(t)) v každém bodě nespojitosti (u funkce po částech spojité je to vždy pouze konečný skok). Je-li x(t) reálná funkce, lze (9.1) upravit na další dva ekvivalentní tvary: Zřejmě c-k = ck. Označíme-li ck = 1 2 (ak - ibk); ak, bk R, pak c0 = a0 2 R, b0 = 0 a dostáváme 1 2 Goniometrický tvar Fourierovy řady: x(t) = c0 + k=1 (ckeikt + c-ke-ikt ckeikt ) = a0 2 + k=1 2Re(ckeikt ) = = a0 2 + k=1 (ak cos kt + bk sin kt), kde (9.2) ak = 2Re(ck) = 2 T T 0 x(t) cos kt dt, bk = -2Im(ck) = 2 T T 0 x(t) sin kt dt. Položíme-li ak = Ak cos k a bk = Ak sin k, dostaneme Amplitudově-fázový tvar Fourierovy řady: x(t) = a0 2 + k=1 Ak(cos k cos kt + sin k sin kt) = a0 2 + k=1 Ak cos(kt - k) xk(t) . kde (9.3) Ak = 2|ck| = a2 k + b2 k, k = arctan bk ak . Ak . . . amplituda k-té harmonické složky funkce x, k . . . fázový posuv k-té harmonické složky funkce x (- < k ), c0 = a0 2 . . . střední hodnota (stejnosměrná složka) funkce x, {Ak}kN . . . amplitudové spektrum funkce x, {k}kN . . . fázové spektrum funkce x. 9.2. Parsevalova identita (PI). Nechť x L2([0, T]) (tj. s konečnou energií na intervalu [0, T]) je T-periodická, potom x 2 2 = T 0 |x(t)|2 dt = x, x = j=- cj T eij t T ej (t) , k=- ck T eikt T ek(t) = T j,k=- cjck ej, ek j,k = T k=- |ck|2 . Odtud pak dostáváme: Komplexní tvar Parsevalovy identity: k=- |ck|2 = 1 T T 0 |x(t)|2 dt střední výkon na [0,T ] < {ck}kZ 2. (9.4) Speciálně: |c0|2 . . . střední výkon stejnosměrné složky, 1 T T 0 |xk(t)|2 dt = |c-k|2 + |ck|2 . . . střední výkon k-té harmonické složky. 3 Amplitudový tvar Parsevalovy identity (x reálná): k=- |ck|2 = |c0|2 + k=1 (|c-k|2 + |ck|2 ) 2|ck|2=A2 k/2 = a2 0 4 + 1 2 k=1 A2 k = 1 T T 0 |x(t)|2 dt. (9.5) Speciálně: a2 0 4 . . . střední výkon stejnosměrné složky, A2 k 2 . . . střední výkon k-té harmonické složky, {2|ck|2 }kN = { A2 k 2 } k=1 . . . výkonová spektrální hustota, {2T|ck|2 }kN = { TA2 k 2 } k=1 . . . energetická spektrální hustota. (9.6) 9.3. Diskretizace Fourierovy řady. Vypočteme hodnoty rozvoje x(t) do její komplexní FŘ (9.1) pouze na rovnoměrné diskrétní síti N subintervalů: T = Nt, xn = x(nt), n Z. Obdržíme xn (9.1) = k=- ckei 2k Nt nt = [N 2 ] k=-[N-1 2 ] bck m=- ck+mN ei 2(k+mN)n N = [N 2 ] k=-[N-1 2 ] ckei 2kn N . (9.7) kde [] značí celou část hodnoty. Platí ck ck, neboť |ck| 0 pro k , ck = ck, pokud ck = 0 pro |k| N 2 (FŘ je konečná: fmax N 2 1 T udává konečný frekvenční obsah x(t)), {ck}kZ je N-periodická posloupnost (ck = ck+mN , m Z). Po úpravě: xn = -1 k=-[N-1 2 ] ckei 2kn N + [N 2 ] k=0 ckei 2kn N = N-1 k=0 ckei 2kn N , (9.8) kde první ze sum jsme upravili záměnou sčítacího indexu r = k + N na tvar: -1 k=-[N-1 2 ] ckei 2kn N = N-1 r=-[N-1 2 ]+N cr-N ei 2(r-N)n N = N-1 r=[N 2 ]+1 crei 2rn N s využitím vztahů - N-1 2 + N = N 2 + 1 a cr = cr-N pro r = N 2 + 1, . . . , N - 1 (N-periodicita). Označíme-li x = (x0, x1, . . . , xN-1)T vzorky x(t) na její jedné periodě a c = (c0, c1, . . . , cN-1)T odhady Fourierových koeficientů, pak (9.8) určuje tzv. operátor diskrétní Fourierovy transformace (x = DFT+ N (c)) dle následující definice. 4 Definice 9.1 (Diskrétní Fourierova transformace (DFT)). DFT N : CN CN je lineární operátor X = W N x určený maticí N × N: W N = Wkn N 0k,nN-1 , kde WN = ei 2 N = cos 2 N i sin 2 N je N-tá primitivní odmocnina z 1, tj. WN N = 1, ale Wk N = 1 pro k = 1, . . . , N - 1. Tedy X = (X0, X1, . . . , XN-1)T , kde Xk = N-1 n=0 ei 2kn N xn pro k = 0, 1, . . . , N - 1. Zřejmě W N je symetrická matice a (W N ) = WN . Věta 9.2 (Věta o inverzi). Platí W N WN = W N (W N ) = NIN a tedy (W N )-1 = 1 N WN a 1 N W N je unitární matice. Důkaz. Označme A := [ar,s] = W N WN , pak ar,s = N-1 n=0 Wrn N W-ns N = N-1 n=0 W n(r-s) N = N-1 n=0 qn , q = Wr-s N . Odtud ar,s = N pro r = s qN -1 q-1 = 0 pro r = s , neboť qN = W N(r-s) N = 1 a q = 1 pro r = s v důsledku 0 < |r - s| N - 1. Poznámka 9.3. V systému MATLAB jsou operátory DFT N realizovány pomocí algoritmu tzv. rychlé Fourierovy transformace implementovaných v procedurách fft a ifft takto: X = W- N x = DFT- N (x) = fft(x) a x = (W- N )-1 X = 1 N W+ N X = 1 N DFT+ N (X) = ifft(X). Důsledek 9.4. Podle (9.8), věty 9.2 a poznámky 9.3 platí x = W+ N c = DFT+ N (c) = Nifft(c), c = (W+ N )-1 x = 1 N W- N x = 1 N DFT- N (x) = 1 N fft(x).