Le son est de nature ondulatoire. Il correspond à une vibration qui se propage dans le temps. Pourtant, quand on écoute un instrument de musique, on n'entend pas une vibration (fonction du temps),
mais une note, c'est-à-dire une fréquence. Notre oreille a donc pesé le poids relatif de chaque fréquence dans le signal temporel:
elle a calculé la transformée de Fourier du signal original. 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).
- Tableau transformée de fourier discrete
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linspace ( tmin, tmax, 2 * nc)
x = np. exp ( - alpha * t ** 2)
plt. subplot ( 411)
plt. plot ( t, x)
# on effectue un ifftshift pour positionner le temps zero comme premier element
plt. subplot ( 412)
a = np. ifftshift ( x)
# on effectue un fftshift pour positionner la frequence zero au centre
X = dt * np. fftshift ( A)
# calcul des frequences avec fftfreq
n = t. size
f = np. fftshift ( freq)
# comparaison avec la solution exacte
plt. subplot ( 413)
plt. plot ( f, np. real ( X), label = "fft")
plt. sqrt ( np. pi / alpha) * np. exp ( - ( np. pi * f) ** 2 / alpha), label = "exact")
plt. subplot ( 414)
plt. imag ( X))
Pour vérifier notre calcul, nous avons utilisé une transformée de Fourier connue. En effet, pour la définition utilisée, la transformée de Fourier d'une gaussienne \(e^{-\alpha t^2}\) est donnée par:
\(\sqrt{\frac{\pi}{\alpha}}e^{-\frac{(\pi f)^2}{\alpha}}\)
Exemple avec visualisation en couleur de la transformée de Fourier ¶
# visualisation de X - Attention au changement de variable
x = np.
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.
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