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HowTo Mode d'emploi Python Tracer la transformée de Fourier rapide(FFT) en Python Créé: October-22, 2021 Utilisez le module Python pour la transformée de Fourier rapide Utilisez le module Python pour la transformée de Fourier rapide Dans cet article du didacticiel Python, nous allons comprendre la transformation de Fourier rapide et la tracer en Python. L'analyse de Fourier transmet une fonction en tant qu'agrégat de composants périodiques et extrait ces signaux des composants. Lorsque la fonction et sa transformée sont échangées avec les parties discrètes, elles sont alors exprimées en tant que transformée de Fourier. FFT fonctionne principalement avec des algorithmes de calcul pour augmenter la vitesse d'exécution. Algorithmes de filtrage, multiplication, traitement d'images sont quelques-unes de ses applications. Utilisez le module Python pour la transformée de Fourier rapide L'un des points les plus importants à mesurer dans la transformée de Fourier rapide est que nous ne pouvons l'appliquer qu'aux données dans lesquelles l'horodatage est uniforme.
Définition: Soit $f$ une fonction de $L^1(\mathbb R)$. On appelle
transformée de Fourier de $f$, qu'on note $\hat f$ ou $\mathcal F(f)$, la fonction définie sur $\mathbb R$ par:
Tous les mathématiciens et physiciens ne s'accordent pas sur la définition de la transformée de Fourier,
la normalisation peut changer. On rencontre par exemple souvent la définition:
Des facteurs $2\pi$ ou $\sqrt{2\pi}$ pourront changer dans les propriétés qu'on donne ci-après. Propriétés
Soit $f$ et $g$ deux fonctions de $L^1(\mathbb R)$. On a le tableau suivant:
$$
\begin{array}{c|c}
\textrm{fonction}&\textrm{transformée de Fourier}\\
\hline
f(x)e^{i\alpha x}&\hat f(t-\alpha)\\
f(x-\alpha)&e^{-it\alpha}\hat f(t)\\
(-ix)^n f(x)&\hat f^{(n)}(t)\\
f^{(p)}(x)&(it)^p \hat f(t)\\
f\star g&\sqrt{2\pi} \hat f \cdot \hat g\\
f\cdot g&\frac 1{\sqrt{2\pi}}\hat f\star \hat g\\
f\left(\frac x{\lambda}\right)&|\lambda|\hat f(\lambda t). \end{array}$$
En outre, pour tout $f$ de $L^1(\mathbb R)$, on prouve que $\hat f$ est continue et que $\hat f$ tend vers 0 en l'infini.
On préfère souvent l'étudier sur $L^2(\mathbb R)$
(définition via le théorème de Plancherel), sur l'espace de Schwartz des fonctions à décroissance rapide, ou encore sur l'espace des distributions tempérées. La transformée de Fourier permet de résoudre des équations différentielles, ou des équations de convolution, qu'elle transforme en équations algébriques. Consulter aussi...
\end{array}$$
En outre, pour tout $f$ de $L^1(\mathbb R)$, on prouve que $\hat f$ est continue et que $\hat f$ tend vers 0 en l'infini. Enfin, si f est $\mathcal C^k$, il existe une constante $A>0$ telle que:
$$\forall x\in \mathbb R, \ |\hat f(x)|\leq \frac A{(1+|x|)^p}. $$
On dit que la transformée de Fourier échange la régularité et la décroissance en l'infini. Transformées de Fourier classiques
Inversion de la transformée de Fourier
Sous certaines conditions, il est possible d'inverser la transformée de Fourier, c'est-à-dire de retrouver $f$ en connaissant $\hat f$. Théorème: Si $f$ et $\hat f$ sont tous deux dans $L^1(\mathbb R)$, on pose:
Alors $g$ est une fonction continue sur $\mathbb R$, et $g=f$ presque partout. On en déduit que deux fonctions intégrables qui ont même transformée de Fourier sont égales presque partout. $L^1(\mathbb R)$ n'est pas forcément le meilleur cadre pour définir la transformée de Fourier, car
$L^1(\mathbb R)$ n'est pas stable par la transformée de Fourier.
Une page de Wikiversité, la communauté pédagogique libre. Fiche mémoire sur les transformées de Fourier usuelles
Le tableau qui suit présente les fonctions usuelles et leur transformée dans le cas où on utilise la convention la plus fréquente conforme à la définition mathématique. Transformée de Fourier
Transformée de Fourier inverse
Quelques unes des démonstrations sont données dans le chapitre: Série et transformée de Fourier en physique/Fonctions utiles. Fonction
Représentation temporelle
Représentation fréquentielle
Pic de Dirac
Pic de Dirac décalé de
Peigne de Dirac
Fonction porte de largeur
Constante
Exponentielle complexe
Sinus
Cosinus
Sinus cardinal
* Représentation du spectre d'amplitude
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Sujet: Table des Transformées de Fourier (Lu 1015 fois)
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redKas
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« le: novembre 25, 2017, 11:03:20 pm »
table des transformées de fourier
Table des Transformées de
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array ([ x, x])
y0 = np. zeros ( len ( x))
y = np. abs ( z)
Y = np. array ([ y0, y])
Z = np. array ([ z, z])
C = np. angle ( Z)
plt. plot ( x, y, 'k')
plt. pcolormesh ( X, Y, C, shading = "gouraud", cmap = plt. cm. hsv, vmin =- np. pi, vmax = np. pi)
plt. colorbar ()
Exemple avec a[2]=1 ¶
Exemple avec a[0]=1 ¶
Exemple avec cosinus ¶
m = np. arange ( n)
a = np. cos ( m * 2 * np. pi / n)
Exemple avec sinus ¶
Exemple avec cosinus sans prise en compte de la période dans l'affichage
plt. plot ( a)
plt. real ( A))
Fonction fftfreq ¶
renvoie les fréquences du signal calculé dans la DFT. Le tableau freq renvoyé contient les fréquences discrètes en nombre de cycles par pas de temps. Par exemple si le pas de temps est en secondes, alors les fréquences seront données en cycles/seconde. Si le signal contient n pas de temps et que le pas de temps vaut d:
freq = [0, 1, …, n/2-1, -n/2, …, -1] / (d*n) si n est pair
freq = [0, 1, …, (n-1)/2, -(n-1)/2, …, -1] / (d*n) si n est impair
# definition du signal
dt = 0.