1
T1 = 2
T2 = 5
t = np. arange ( 0, T1 * T2, dt)
signal = 2 * np. cos ( 2 * np. pi / T1 * t) + np. sin ( 2 * np. pi / T2 * t)
# affichage du signal
plt. plot ( t, signal)
# calcul de la transformee de Fourier et des frequences
fourier = np. fft ( signal)
n = signal. size
freq = np. fftfreq ( n, d = dt)
# affichage de la transformee de Fourier
plt. plot ( freq, fourier. real, label = "real")
plt. imag, label = "imag")
plt. legend ()
Fonction fftshift ¶
>>> n = 8
>>> dt = 0. 1
>>> freq = np. fftfreq ( n, d = dt)
>>> freq
array([ 0., 1. 25, 2. 5, 3. 75, -5., -3. 75, -2. 5, -1. 25])
>>> f = np. fftshift ( freq)
>>> f
array([-5., -3. 25, 0., 1. 75])
>>> inv_f = np. ifftshift ( f)
>>> inv_f
Lorsqu'on désire calculer la transformée de Fourier d'une fonction \(x(t)\) à l'aide d'un ordinateur, ce dernier ne travaille que sur des valeurs discrètes, on est amené à:
discrétiser la fonction temporelle,
tronquer la fonction temporelle,
discrétiser la fonction fréquentielle.
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.
Le module convertit le domaine temporel donné en domaine fréquentiel. La FFT de longueur N séquence x[n] est calculée par la fonction fft(). Par exemple, from scipy. fftpack import fft
import numpy as np
x = ([4. 0, 2. 0, 1. 0, -3. 5])
y = fft(x)
print(y)
Production: [5. 5 -0. j 6. 69959347-2. 82666927j 0. 55040653+3. 51033344j
0. 55040653-3. 51033344j 6. 69959347+2. 82666927j]
Nous pouvons également utiliser des signaux bruités car ils nécessitent un calcul élevé. Par exemple, nous pouvons utiliser la fonction () pour créer une série de sinus et la tracer. Pour tracer la série, nous utiliserons le module Matplotlib. Voir l'exemple suivant. import
import as plt
N = 500
T = 1. 0 / 600. 0
x = nspace(0. 0, N*T, N)
y = (60. 0 * 2. 0**x) + 0. 5*(90. 0**x)
y_f = (y)
x_f = nspace(0. 0/(2. 0*T), N//2)
(x_f, 2. 0/N * (y_f[:N//2]))
()
Notez que le module est construit sur le module scipy. fftpack avec plus de fonctionnalités supplémentaires et des fonctionnalités mises à jour. Utilisez le module Python pour la transformée de Fourier rapide Le fonctionne de manière similaire au module.
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...
Tableau Transformée De Fourier Et Transformee De Laplace
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Table des Transformées de Fourier
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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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\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.
append ( f, f [ 0]) # calcul d'une valeur supplementaire
z = np. append ( X, X [ 0])
Exemple avec translation ¶
x = np. exp ( - alpha * ( t - 1) ** 2)
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