Serie e trasformate di Fourier

Slides:



Advertisements
Presentazioni simili
ELEMENTI DI TRATTAMENTO DEI SEGNALI
Advertisements

VEICOLO FOTOVOLTAICO Sezione elettrica.
Processi Aleatori : Introduzione – Parte II
Relatore: Prof. Fabrizio FERRANDI
OMOLOGIA.
Wavelet Analisi tempo-frequenza Cenni di Jpeg 2000
Difesa immunitaria mediata da linfociti B (elementi essenziali)
1 ITIS GALILEO FERRARIS ITIS GALILEO FERRARIS NAPOLI LA MATEMATICA.
Cenni di Spettroscopia NMR bidimensionale di correlazione Testi consigliati: Stradi, Chiappe (esempi dal Silverstein)
Sistemi e Tecnologie della Comunicazione
Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n° 11.
Trasformazioni nel dominio delle frequenze Andrea Torsello Dipartimento di informatica Università Ca Foscari via Torino 155, Mestre (VE)
Cristallografia a raggi X
La distribuzione normale e normale standardizzata
Distribuzioni di probabilità
A cura di Pietro Pantano Università della Calabria
Complemento Rappresentazione esponenziale delle grandezze complesse.
Serie e trasformate di Fourier
La trasformata Z.
Strumentazione per bioimmagini
Le Transazioni in AT A cura Dott. Pasquale Riccardi
Dal tempo continuo al tempo discreto
Corso di Circuiti a Microonde
OTTICA GEOMETRICA. Supponiamo n 1 > n 2 Quando sinθ i = n 2 / n 1 => sinθ r = 1 e θ r = π / 2 Per valori maggiori di θ i non si può avere onda rifratta.
Rappresentazione Spettrale Se nellintervallo [t 1, t 2 ] è possibile definire un insieme di funzioni [u 1,u 2,u 3 ….u n ] mutuamente ORTO-NORMALI : Cioè
Perché Achille la Tartaruga la raggiunge, eccome!
Risultati attesi Esempi di analisi di RSL
INAF Astronomical Observatory of Padova
Ing. Simona Moschini tel.: Misure Trasformata.
UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI PERUGIA Dipartimento di Ingegneria Industriale Prof. Francesco Castellani Corso di Meccanica Applicata.
20-Dic-101 Riassunto della lezione precedente vertice di Altarelli-Parisi ! eq. di evoluzione DGLAP evoluzione e teoremi di fattorizzazione ! coefficienti.
Frequency Domain Processing Francesca Pizzorni Ferrarese 17/03/2010.
Analisi logica I complementi.
CONVERSIONE NUMERI INTERI CON COMPLEMENTO A DUE. I computer di oggi effettuano ogni tipo di operazione numerica, ma le prime ALU degli anni 50 erano in.
Le Frazioni Cosa sono, a che servono.
CAPITOLO 8 Filtri di Fourier ANALISI DIMMAGINE A. Dermanis, L. Biagi.
Parte XXVII: Cenni di Analisi di Fourier
Le onde sismiche.
AB =x/xA  xB Unione tra insiemi o
Milano, 17 Dicembre 2013 Informatica B Informatica B Matlab Laboratorio del 14/01/2014 Responsabili di laboratorio: Gianluca Durelli:
IL GENERE DEL VERBO: VERBI TRANSITIVI E INTRANSITIVI
Trasformazione dei Grafici.
FORMA ATTIVA E PASSIVA.
Modello di Turing per la morfogenesi
IL CIRCUITO CARDIOVASCOLARE
x 3 / = : Numero razionale Classe di equivalenza
Gruppo 2 17 marzo 2006 Sistemi informativi per le decisioni Mining the stock market: which measure is best? M.Gavrilov D.Anguelov P.Indyk R.Motwani.
Lunghezza della circonferenza e area del cerchio
Lezione n° 9 Università degli Studi Roma Tre – Dipartimento di Ingegneria Corso di Teoria e Progetto di Ponti – A/A Dott. Ing. Fabrizio Paolacci.
Metodi ab initio per la soluzione automatica di macromolecole
Il circuito raddrizzatore ad una semionda
I colori della terra.
Strumenti statistici in Excell
ANALISI ARMONICA Corsi di DIPLOMA UNIVERSITARIO
Compressione JPEG Andrea Torsello
Elaborazione e trasmissione delle immagini Anno Accademico Esercitazione n.4 Pisa, 20/10/2004.
APPROSSIMAZIONE DI FUNZIONI
Fuzzy logic Articolo: dse.doc.ic.ac.uk/~nd/surprise_96/ journal/vol2/jp6/article2.html Lotfi Zadeh: 1973
I massimi, i minimi e i flessi
Sistemi e Tecnologie della Comunicazione
Analisi Logica L’Analisi Logica, è lo strumento mediante il quale si analizzano i periodi della frase o la frase stessa.
ARIA ANIDRIDE CARBONICA LINFA GREZZA Acqua + Sali minerali.
Alcune definizioni (1) Segnale periodico: x(t) = x(t+T0) per qualunque t Segnale determinato: quando il suo valore è univocamente determinabile una volta.
Unità H19 - Induzione e onde elettromagnetiche
GLI ENZIMI.
Breve trattazione della Serie di Mac – Laurin ISTITUTO ISTRUZIONE SECONDARIA SUPERIORE “E.Medi” Galatone di Michele Caprio Classe 5 A st Liceo Scientifico.
Analisi spettrale numerica di segnali di misura Prof. Leopoldo Angrisani Dip. di Informatica e Sistemistica Università di Napoli Federico II.
Laboratorio II, modulo Segnali a tempo discreto ( cfr.
Sistemi e Tecnologie della Comunicazione
Diffrazione e Ottica di Fourier
Transcript della presentazione:

Serie e trasformate di Fourier Complemento Serie e trasformate di Fourier

Definizione Sia f(x) una funzione definita nell’intervallo –π<x< π. Diremo che f(x) può essere sviluppata in serie di Fourier se: converge. Integrando ambo i membri tra – π e π e tenendo conto delle simmetrie di sin(x) e cos(x), otteniamo un’espressione per a0 I termini an e bn si ottengono moltiplicando rispettivamente per cos(mx) e sin(mx) ed integrando. Si ottiene:

Funzioni definite in un intervallo arbitrario Se f(x) è definita nell’intervallo c-d<x<c+d:

Serie seno e serie coseno Se la funzione f(x) è pari, cioè se f(x)=f(-x), allora esiste solo la somma contenente I termini cos(nx) Parimenti, se è dispari: f(x)=-f(-x), sopravvivono solo I termini contenenti sin(nx)

Rappresentazione con gli esponenziali complessi Utilizzando le espressioni di sin(nx) e cos(nx) in funzione di eix ed e-ix si ha:

Esempio: la funzione gradino Consideriamo la funzione onda quadra: È dispari, quindi sopravvive solo la serie di sin(nx) Sommando i primi tre termini si ottiene il seguente grafico

Proprietà dei coefficienti di Fourier Enunciamo senza dimostrazione una proprietà notevole dei coefficienti di Fourier: Se f(x) è discontinua, i coefficienti di Fourier saranno O(1/n), se sono continue le derivate f’(x), f”(x), …,f(k-2)(x), i coefficienti saranno di ordine O(1/nk)

Trasformata di Fourier Si è visto che la f(x) può essere rappresentata in termini di esponenziali complesse: Nel limite per L→∞ La funzione è la trasformata di Fourier di f(x)

Proprietà delle trasformate di Fourier Relazione di chiusura: analogamente a quanto accade in algebra per due vettori ortonormali, per cui: Esiste una relazione analoga per le trasformate di Fourier: Dove si è introdotta la funzione delta di Dirac

Proprietà delle trasformate di Fourier Trasformata di una derivata : Teorema della Convoluzione: Definendo la convoluzione di f(x) e g(x) come l’integrale: Per le trasformate, vale: Prendendo le inverse, vale:

Spettro di una funzione Si chiama spettro di una funzione, l’andamento delle ampiezze dei coefficienti di Fourier in funzione della frequenza, o, nel continuo, l’andamento della trasformata di Fourier o, più spesso, della PSD (vedi sotto). Si chiama densità di potenza spettrale (power spectral density - PSD) l’integrale: