>, чому існує необхідність перетворення Фур'є

[bm_soe]

Тому існує необхідність перетворення Фур'є

 

[xjackal]

тому що якщо ми не використати перетворення Фур'є і змінної т, то ми працюємо в домені часу, а іноді й у нахиляє аналізу сигналу у часовій області та її легше аналізувати його частоти (F) domain.thats, що я знаю.

 

[claudiocamera]

Перетворення використовуються, щоб зробити операцію простіше, грубий приклад woud приділяти у логарифмічній формі.Ми знаємо, Журнал множення суми журнали індивідуально, тому, щоб підвести легше, ніж множити, тому ми використовуємо в області телекомунікацій Db.Ми можемо уявити собі, що DB є перетворенням здійснювати операції легко.Також є перетворення Фур'є, це дає вам коли-небудь більш підходяще, Avdohin сигналів, що працюють в частотній області, ніж у часовій області.Наприклад, це перетворення згортки операції в тимчасовій області, в набагато легше множення в частотній області.Це приблизне уявлення.Перетворення Фур'є широке поняття і не може бути пояснити в декількох словах ...

 

[shafee001]

він використовується для перетворення будь-якого періодичного сигналу або навіть частина сигналів від часу домену частотній області, основною перевагою, яка б знати, ширина смуги вам сигнал, і порівняти OT з charactrestics вашого канали або засобах масової інформації (ширина смуги), то вам буде знаєте, якщо сигнал буде treanmitted без будь-яких втратити або destorion його Чаплинка .., Що найпростіший і основний використання fourir

shafee

 

[Guest]

Вона полягає в проведенні аналізу сигналу в іншому домені, в основному ми представляємо всіх сигналів у часовій області і деяких маніпуляцій сигнал може бути зроблено в домені часу, але якщо нам знадобиться для обробки сигналу і аналізувати його на будь-яке повідомлення або здійснення мети ми припало на інший домен, який в частотній області, де маніпуляція сигналу порівняно легко.

 

[elec_student]

Привіт,
Подивимося, якщо хочете конвертувати будь-які сигнали від часу домену частотній області то й необхідність перетворень.Ми камери використання рядів Фур'є, але рядів Фур'є тільки допомагає в оцінці періодичних сигналів.Для аперіодичних сигналів необхідно перетворення Фур'є.

 

[janakiram.sistla]

привіт всім
це дуже просте запитання, де більшість людей отримують сумніви розглянути сигналу з дуже невеликий період часу (я можу ділянку тут), але якщо і хочуть, щоб проаналізувати властивості сигналу в певний момент часу, якщо він знаходиться в момент косяк у домену отримати його там, де, як в частотній області, якщо у reprsent такий самий сигнал, вона буде розширена і у можете ознайомитися з повною властивості сигналу на даному етапі, якщо ти думаєш, чому ми використовуємо рядів Фур'є з Ват ми робимо в Фур'є seeries ми представляємо даного сигналу в термінах гріха і косинус і постійної cofficients гріха і косинус дає потужність сигналу на певній частоті, що і дає постійний член постійного рівня його.

 

[newbiebk]

Ви повинні читати книги

 

[sinu_gowde]

Привіт всім,
, Перш за все сказав правильно ...

Але, я буду пояснювати по-різному .., Але не інше питання ...

см. Є два способи аналізу сигналів:

1) Час домену ->, який пояснює, про кількість сигналу.як амплітуда сигналу.але ви не можете сказати, що Ват частоти сигналу і полягає.

2) частота домену -> що пояснює з приводу якості сигналу.як частота кількість сигналів.але тут ви не можете сказати про амплітуду сигналу.

Таким чином, обидві області мають велике значення в своїх областях.Але якщо ви хочете знати все це про даний сигнал ...то ви повинні інструмент, який може трансформуватися з однієї області в іншу, який цього перетворення Фур'є робить.

Таким чином, в DSP, перетворення Фур'є є основним інструментом, з яким ви можете зробити що-небудь і все.
Наприклад: фільтр й мови, зображень і фотографій пов'язаних переробки т.д.

Ось, нарешті, я можу сказати, що,
в тимчасовій області ви граєте з Кількість і
в частотній області, ви граєте з якістю сигналу.
з цим ви можете робити все, що в світі DSP.

що все, що я хотів сказати ...

спасибі ..

 

[electronics_kumar]

sinu_gowde пише2) частота домену -> що пояснює з приводу якості сигналу.
як частота кількість сигналів.
але тут ви не можете сказати про амплітуду сигналуу разі частота респ домену., довжина лінії, намальованій на freq.component стане / надати зацікавленим амплітуди.
також
фазі інформація може бути зображений на домені часу не "е" домен

 

[vadkudr]

Спочатку Фур'є itroduced його перетворення для вирішення лінійних диференціальних рівнянь.
Ви знаєте, що LDE і систем LDE описати час безперервної лінійної системи, такі як мережі LRC.Ланцюги, що складаються з резисторів, конденсаторів, індуктивностей.
До речі, згортки інтегральне представлення системи LDE.

Ідея була представити сигнал у вигляді суми "легка для використання" сигнали, знайти рішення для всіх цих сигналів та об'єднати результати.Ці "легким для використання" сигнали є власними система повинна бути вирішена.У разі LDE вони складні експоненційної функції (* ехр (J * (лямбда))).Ці функції залишається незмінним Wenn переміщуються через лінійних систем.Тільки зміни параметрів.

Так що, якщо ми представляємо вхідного сигналу у вигляді суми комплексних експонент (його вперед перетворення Фур'є), набір LDE став набір лінійних рівнянь.Вирішуючи її та об'єднання (це зворотне перетворення Фур'є) вихід експонент (пам'ятаєте, їх величини і фази змінюється), ми отримаємо вихідний сигнал.

Це з'єднання Розбіжності між кількома умовами
Згортки <-> Система LDEs <- (перетворення Фур'є) -> Система лінійних рівнянь на Фур'є домену

Я думаю, його краще знайти більш докладний опис в деяких книгах.

Те ж саме для дискретного часу з наступними змінами
згортки був включений дискретної згортки
Система LDEs був включений системи різницевих рівнянь
перетворення Фур'є -> дискретного перетворення Фур'є

Таким чином, основною причиною введення перетворення Фур'є -> полегшують аналізу, моделювання та обробки лінійних систем.

Крім того, він збігається з яким-то чином інтуїтивно зрозумілий термін частоти (в аудіо-обробки, наприклад)

Удачи у вивченні Sygnals й системи

 

[nagacnu]

Я посилаю гарне пояснення forier аналізу читав я ніколи такого не знайдемо пояснення в будь-якій іншій книзі
Вибачте, але Ви повинні увійти, щоб переглянути це вкладення

 

[puviarasu]

Його проста, ви не можете побачити різні частоти присутні в довжину сигналу на основі аналізу форми сигналу у часовій області (в порівнянні з амплітудою час) для аналізу сигналу в частотній області, ми повинні знайти спектр сигналу у часовій області це може бути досягнуто шляхом перетворення винайшов багато, деякі відомі з них ДПФ, DCT, FFT та інКожен з них має свої конкретні властивості.наприклад, ЦТТ має енергії ущільнення власності з тим, він використовується в більшості алгоритмів і БПФ оптимізована форма ДПФ тому використовується найчастіше.І при фільтрації додатків.

<img src="http://www.edaboard.com/images/smiles/icon_smile.gif" alt="Посмішка" border="0" />

 

[Guest]

Привіт,

Як і багато членів вже відповів кращий приклад перетворення logrithms.

Перетворення Фур'є є математичної концепції, яка підходить дуже добре для аналізу сигналів.

См., завжди області інформації час сигнал не JUS досить частота інформація теж вкрай важливо ..той у цього перетворення був прийнятий в першому місці ..

Відносна простота операцій з використанням перетворень як згортки, подвійність і частота зміни.

JUS сидіти і виконувати великий красивий усл домену часу., А потім прийняти частота множення домену ..у зрозуміє.

Див книги, як openhiem якщо у є стартовий ..Можна також стежити prokias главі 5 ..якщо не помиляюся ..

привіт.

 

[Guest]

claudiocamera прав.FT це просто математична інструмент, розроблений, щоб зробити життя легше ледачих інженерів.У самому справі, FT розглядається як неортодоксальні минулого математиків до більш твердого докази вона була побудована.

У даному випадку FT, операція, яка має найбільшу стурбованість викликає згортки, який використовується у всіх фільтрів, а також лінійних систем.Згортки в тимчасовій області вимагає інтеграції, яка може заплутатися.Але згортки в частотній області є простим множенням.

 

[alizadeh_m]

Це еквівалент рядів Фур'є для неперіодичних сигналів

 

[Kevinloo]

Одним словом, перетворення Фур'є дає нам ще один спосіб аналізу сигналу.Часто ми бачимо тільки сигнал сприйняття, але ми можемо знати сигналу раціонально.

 

[naveenreddy]

Чи знаєте ви, що Лаплас краще перетворення Фур'є?
Лапласа може використовуватися для б у Вт-год, час функція не може застосувати Фур'є.

 

[saudrehman]

простіше для аналізу сигналів в частотній області, а не в timedomain.
Крім того, інтегро диференціальних рівнянь в тимчасовій області перетворюються в простих алгебраїчних операцій в частотній області

 

[naresh850]

Heey хлопців

ми залишили одну річ.

Ми зацікавлені г за інформацію, що міститься в сигнал, який Ват г freqs присутніх і один в кожній величини і фази.ми р не зацікавлені у форму сигналу.

сигнал домену часу дає тільки форму.інші ні інформації.

якщо singnal в Частотний область, то ми отримуємо кожен частота і її величина в даний час сигналу.

таким чином шляхом перетворення сигналу домену часу в Частотний домен, ми перетворення і це FT.