Fourier Transformation - Beispiel

Fourier Transformation - Beispiel

Im Folgenden wird ein Beispiel der kontinuierlichen Funktion \( f(t) = 5 \cdot (\cos(t \cdot \pi) + 1) \) gezeigt.

Zeitdomäne

Entlang der x-Achse (rot) ist die Zeit \( t \) und entlang der y-Achse (grün) ist die Funktion \( f(t) \). Den y-Wert bezeichnet man im Folgenden auch als Amplitude.
Ziel ist es, die Funktion in ihre Frequenzkomponenten zu zerlegen. Das bedeutet, man möchte von der Zeitdomäne in die Frequenzdomäne wechseln. Somit wird man eine Funktion \( F(\omega) \) erhalten, die die Amplituden und Frequenzen \( \omega \) angibt. Wobei \( \omega \in \mathbb{R} \).
Anmerkung: Amplitude der Funktion \( f(t) \) beträgt 5. Dass der Hochpunkt der Funktion bei 10 liegt, ist der Verschiebung um 5 geschuldet.

Umwandlung in komplexes Signal (1)

Im ersten Schritt wird die Funktion in ein komplexes Signal umgewandelt. Dazu wird die Funktion \( f(t) \) mit \( e^{-i \omega t} \) multipliziert. Das Ergebnis ist eine komplexe Funktion \( g(t) \) (blau dargestellt). Man kann sich einfachheitshalber vorstellen, dass die Funktion \( f(t) \) um eine Dimension erweitert wird. Man hat nun eine reelle Achse (rot) und eine imaginäre Achse (grün). Man erkennt, dass die Funktion \( g(t) \) eine Kreisbewegung beschreibt und somit wie Blütenblätter aussieht.

Umwandlung in komplexes Signal (2)

Hier ist eine andere Darstellung der komplexen Funktion \( g(t) \) in 3D:
  • x-Achse (rot) entspricht der Zeit.
  • y-Achse (grün) entspricht der Amplitude.
  • z-Achse (blau) entspricht der Imaginärkomponente.
Die blaue Funktion \( g(t) \) ist wie folgt definiert: \[ g(t) = 5 \cdot (\cos(t \cdot \pi) + 1) \cdot e^{-i \omega t}, \{t \mid 0 \leq t\} \] wobei in der Darstellung \( \omega = 0,5 \) ist.

Ermitteln der gesuchten Frequenz (1)

Um die Frequenz zu ermitteln, wird \( \omega \) variiert. Dabei rotiert die Funktion um die Zeitachse, bis sich ein Muster ergibt, bei dem der "Mittelpunkt" offensichtlich nicht mehr bei 0 liegt. In diesem Fall beträgt die Frequenz \( \omega = \pi \).

Ermitteln der gesuchten Frequenz (2)

In der folgenden Abbildung sieht man geradewegs der Zeitachse entlang. Außerdem wurde ein Massepunkt \(M\) (rot) hinzugefügt. Man erkennt, dass er nicht bei \(0\) liegt, sondern bei \( (2,5;0) \). Normalerweise würde sich der Massepunkt nahe bei Null befinden, wenn die Frequenz \( \frac{\omega}{2\pi} \) nicht im Signal \( f(t) \) enthalten wäre.
Um die Frequenz "automatisch zu ermitteln", wird das Integral der Funktion \( g(t) \) über die Zeit \( t \) berechnet. Das Integral ist im Prinzip eine Summe und somit kann der Massepunkt als Schwerpunkt der Funktion \( g(t) \) betrachtet werden.

Analytische Methode

Im Folgenden sieht man geradewegs entlang der Zeitachse. Außerdem wurde ein Massepunkt \(M\) (rot) hinzugefügt. Man erkennt, dass er nicht bei \(0\) liegt, sondern bei \( (2,5;0) \). Normalerweise würde sich der Massepunkt nahe Null befinden, wenn die Frequenz \( \frac{\omega}{2\pi} \) nicht im Signal \( f(t) \) enthalten wäre.
Um die Frequenz "automatisch zu ermitteln", wird das Integral der Funktion \( g(t) \) über die Zeit \( t \) berechnet. Das Integral ist im Prinzip eine Summe und somit kann der Massepunkt als Schwerpunkt der Funktion \( g(t) \) betrachtet werden.
Um die richtige Amplitude zu bestimmen, wird die Funktion \( g(t) \) mit \( \frac{2}{x} \) multipliziert. (Allgemein: \( \frac{2}{x_1-x_2} \) ist die Länge des Intervalls, in dem die Funktion \( f(t) \) definiert ist.)

\[ \begin{align*} \int_{0}^{x}f(t)\cdot e^{-i\omega t} &= \int_{0}^{x}(5\cdot (\cos(\pi t)+1)) e^{-i \omega t}dt \\ &= 5\cdot \int_{0}^{x} (\cos(\pi t)+1)\cdot e^{-i \omega t}dt \\ &= 5\cdot \int_{0}^{x} \left(\frac{e^{i\pi t}+e^{-i\pi t}}{2}+1\right)\cdot e^{-i \omega t}dt \\ &= 5\cdot \int_{0}^{x} \frac{1}{2}\left(e^{i\pi t}+e^{-i\pi t}+2\right)\cdot e^{-i \omega t}dt \\ &= \frac{5}{2} \int_{0}^{x} \left(e^{-i t(\pi -\omega)} + e^{-i t(\pi +\omega)} + 2e^{-i \omega t}\right) dt \\ &= \frac{5}{2} \left[ \frac{e^{-i t(\pi -\omega)}}{i(\pi - \omega)} + \frac{e^{-i t(\pi +\omega)}}{-i(\pi + \omega)} + \frac{2e^{-i \omega t}}{-i \omega} \right]_{0}^{x} \\ &= \frac{5}{2} \left[ \left( \frac{e^{-i t(\pi -\omega)}}{\omega - \pi} + \frac{e^{-i t(\pi +\omega)}}{\pi + \omega} + \frac{2e^{-i \omega t}}{ \omega} \right) \frac{1}{-i} \right]_{0}^{x} \\ &= \frac{5}{-2i} \left[ \left( \frac{e^{-i x(\pi -\omega)}}{\omega - \pi} + \frac{e^{-i x(\pi +\omega)}}{\pi + \omega} + \frac{2e^{-i \omega x}}{ \omega} \right) - \left( \frac{1}{\omega - \pi} + \frac{1}{\omega + \pi} + \frac{2}{\omega} \right) \right] \\ &= \frac{5}{-2i} \left[ \left( \frac{e^{-i x(\pi -\omega)}}{\omega - \pi} + \frac{e^{-i x(\pi +\omega)}}{\pi + \omega} + \frac{2e^{-i \omega x}}{ \omega} \right) - \left( \frac{1}{\omega - \pi} + \frac{1}{\omega + \pi} + \frac{2}{\omega} \right) \right] \\ F(\omega) &= \frac{5}{-2i} \left( \frac{e^{-i x(\pi -\omega)}}{\omega - \pi} + \frac{e^{-i x(\pi +\omega)}}{\pi + \omega} + \frac{2e^{-i \omega x}}{ \omega} - \frac{4\omega^2 - 2\pi^2}{\omega^3 - \omega \pi^2} \right) \\ F(\omega) \cdot \frac{2}{x} &= \frac{10}{-2i \cdot x} \left( \frac{e^{-i x(\pi -\omega)}}{\omega - \pi} + \frac{e^{-i x(\pi +\omega)}}{\pi + \omega} + \frac{2e^{-i \omega x}}{ \omega} - \frac{4\omega^2 - 2\pi^2}{\omega^3 - \omega \pi^2} \right) \end{align*} \]


Anmerkung: \( \cos(x) = \frac{e^{ix}+e^{-ix}}{2} \) und \( \sin(x) = \frac{e^{ix}-e^{-ix}}{2i} \)
Die erste Abbildung zeigt die Funktion \( F(\omega) \) mit \( x = 20 \) und die zweite mit \( x = 200 \).
\( F(\omega) \) mit \( x = 20 \) \( F(\omega) \) mit \( x = 200 \)