数学物理方法教案 第五章 傅里叶变换

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数学物理方法 复变函数 第五章 傅立叶变换

数学物理方法 复变函数 第五章 傅立叶变换
从物理上看 , 显然有 ∞

ρ (x) d x = m......(4)
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
也即
-∞


-∞
lim ρ l (x) d x = m
l→ 0
由 (3) 、( 4)可以看出质点线密度
分布函数的直观图像。
它在
x ≠ 0时 , 为 0; 在 x = 0时,为 ∞ 。它的积分值为 m. 也即由 (3) 、 共 (4) 同来描述。
因此 , 在 Dirac 首次引入 δ 函数时,曾遭到许多数 学家的非难 但它在近代物理学中有 许多重要的应用 , 它可以用来描述物 理学中的一切点量 (点质量 \ 点电荷 \ 瞬时源 )且物理图象清 晰 .这样迫使数学家对 δ 函数的性质等进行研究 和解释 .
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第5章
傅里叶变换(Fourier transforms)
-∞
第5章
傅里叶变换(Fourier transforms)
第5节 δ函数
五 δ函数的性质
2 δ 函数具有挑选性
若 a = 0, 则有
这 一 性 质 表 明 , 虽 然 δ (x) 是 广 义 函 数 , 但 它 和 任 何 连 续 函 数 的 乘 积 在 ( - ∞, + ∞) 内 的 积 分 都 有 明 确 的 意 义 。 这 使 得 它在近代物理和工程技术中有广泛的应用。
..........
...(1)
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第5章
傅里叶变换(Fourier transforms)
第5节 δ函数
引入δ 一 引入δ函数的物理背景
注意 rect() 的写法 : 即保证 rect() 中的量的绝对值 >

数学物理方法 第五章 傅里叶变换

数学物理方法 第五章 傅里叶变换

将上式改写成

f (x) 0 C() cos[x ()]d
其中
1
C() [ A()]2 [B()]2 2
称为f (x)的振幅谱
() arctan[B() / A()] 称为f (x)的相位谱
与傅里叶级数的情形类似,奇函数f (x)的傅里叶积分
是傅里叶正弦积分。
A

2N
0 0
[cos( 0 )t cos( 0 )t]dt
N 2


A


sin( 0 0
)t

sin( 0 )t 0

0 0
A sin( N 2 )[ 1 1 ]
0
0 0
解:f (t)是偶函数,可按余弦展开。

f (t) 0 A() costd
其中:
A() 2

f ( ) cos d
0

2

T
0
h cos d

2h


sin T
例2 由2N个(N是正整数)正弦波组成的有限正弦波列:
f
(t
)


A
sin
0t


l
cos
l
k x
l
cos n x
l
dx
0
(k n)


l
sin
l
k x sin
l
n x
l
dx

0
(k n)


l
cos
l
k x sin
l

数学物理方程第五章 傅里叶变换

数学物理方程第五章 傅里叶变换

1 k
1 k
0 2E0 ] 1 k [1 ( 2 n ) 2 ] 1
k 2n 1 k 2 n.
2012-8-1
阜师院数科院
b1
E0 2
,

bk 0

E (t )
E0


E0 2
sin t
2E0

1 (2n)
n 1
1
2
cos 2 n t .


f ( ) sin d .
(5.2.4) 是 f(x) 的傅里叶积分,(5.2.5) 为它的傅里叶变换。
f ( x ) A ( ), B ( )
为某函数从时域到频域的变换。频域中的函数可能是连续的。
傅里叶积分定理:若函数 f(x) 在区间 ( , ) 上满足条件(1) 在任意有限区间满足狄 里希利条件;(2) 在区间 ( , ) 上绝对可积(即
2 2
0
( ) tg
1
[ B ( ) / A ( )].
C ( )
为振幅谱
3. 奇、偶函数 偶函数
2012-8-1
( )
为相位谱
A ( ) cos xd ,
f (x) A ( )


0
奇函数
f (x) B ( )


B ( ) sin xd ,
f (x)
k
c

k
e
ikx
,
ck
1 2



f ( )e ( 1 ik e
ikx
d
0
1 2 ( 1 ik

数学物理方法 5 傅里叶变换

数学物理方法 5 傅里叶变换

4
( t , t 0)
由上例可以推断:一个周期为2l的函数f(x+2l)= f(x) 可以 看作是许多不同频率的简谐函数的叠加.
6
2. 三角函数族及其正交性 引入三角函数族
①其中任意两个不同的函数之积在 [-l,l]上的积分等于 0 .
②两个相同的函数的乘积在[-l,l]
上的积分不等于 0 .
(2m ,(2m 1) ) ((2m 1) , 2m )
k
ce
k
ik

ikx
,

1
0
1


2
x
0



f ( )e
1 d 2


0
1 e

0
ik
1 d 2

1 e ik d
1 1 ik ( e ) 2 ik
ak cos
l
l
d
12
1 l k ak f ( )cos d ( k 1, 2 , ) l l l
类似地, 用 sin kπξ/l 乘 ① 式两边, 再逐项积分可得
1 l k bk f ( )sin d l l l
归纳:
(k 1, 2, )
变换 延拓
23
3. 傅里叶级数的复数形式
利用欧拉公式导出
• 1 • 2
24
5.2 傅里叶积分与傅里叶变换 (一) 傅里叶变换
周期函数的性质是f(x+2l)=f(x), x每增大2l,函数值就重复 一次,非周期函数没有这个性质,但可以认为它是周期2l∞ 的周期函数。所以,我们也可以把非周期函数展开为所谓“傅 里叶积分”。 考察复数形式的傅里叶级数:

数学物理方法 第5章 傅里叶变换

数学物理方法 第5章 傅里叶变换

0 xl l x 0 x l
-l 0

F(x)
l
x
图5.7(a)
1 l 1 l 1 l l a0 F ( x)dx f ( x) xdx l 0 l 0 l 0 2
2 l kx 2 l kx 2 l kx ak F ( x) cos dx f ( x) cos dx x cos dx 0 0 0 l l l l l l
k 1
a0 E (t )dt 2 2
1



0
E0 cost E 0 sin tdt 2


0
E0

E0 a k E0 sin t cos ktdt 0 2


0
[sin(k 1)t sin(k 1)t ]dt
解:
l 2 l kx 2 l kx l bk x sin dx x( ) cos 0 l l l k l 0 k
l 2 l l 2 kx 2l l ( )( 1) k ( ) sin (1) k 1 l k k l 0 k
f ( x)

0
A( ) cosxd

0
B( ) sin xd
(称为傅里叶积分式)
A( )
B( )

1
1


f ( x) cosxdx
f ( x) sin xdx

(称为傅里叶变换式)
在 f (x) 的间断点,傅里叶积分的值
1 [ f ( x 0) f ( x 0)] 2
例4:定义在区间 (0, l ) 上的函数 f ( x) x ,试把它 展开为傅里叶级数。 解:方法一:偶延拓法,所找的周期函数 F (x)为偶 函数,如图5.7(a)所示。

数学物理方法傅里叶变换法

数学物理方法傅里叶变换法

F()
1
2
f(x )e ixdx
f (x) F()eixd
F F (1)导数定理 f t i f t iF()
(2)积分定理
F F
t
f
t
dt
1
i
ft
(3)相似性定理
F
f(ax )
1 a
F( )
a
2
(4)延迟性定理
F f x x0 eix0F()
(5)位移性定理
则化为关于w的定解问题:
wt w |
a2 x0
wxx u |x
0
0 N0
0
w |t0 u |t0 N0 N0
这是第一类齐次边界条件,意味着奇延拓,即
wt a2wxx 0
w
|t 0
N0 N0
(x (x
0) 0)
引用例2结果可得
w(x,t)
0
N0
1
2a t
e d
(
x )2 4a2t
2
2a ik
故 U (t, k) 1 (k)eikat 1 1 (k)eikat
2
2a ik
1 (k )eikat 1 1 (k )eikat
2
2a ik
对U作逆傅里叶变换,可得最后的结果如下:
5
u( x, t) 1 [( x at) ( x at)] 1
x at
( )d
2dS 2d
at
a2t 2 (x x)2 ( y y)2
泊松公式在二维空间中为
u(x, y,t) 1
(x, y)
dxdy
2
a t
x, at
y
a2t 2 (x x)2 ( y y)2

数学物理方法傅里叶变换法省公开课获奖课件说课比赛一等奖课件

数学物理方法傅里叶变换法省公开课获奖课件说课比赛一等奖课件
解: 作傅里叶变换,定解问题变为非齐次常微分方程:
U k 2a2U F (t; k)
U |t0 0
8
e 用 k 2a2t 同乘方程各项,可得:
d U (t, k)ek2a2t F (t; k)ek2a2t
dt
对t积分一次,并考虑零初始值可得:
U (t; k ) ek2a2t t F ( ; k )ek2a2 d 0 t f ( , )eik e e k2a2t k2a2 dd 0
6
互换积分顺序
u(x,t) 1
( )[
ek 2a2t eik ( x )dk ]d
2
积分公式: e 2k2 ek dk ( / a)e 2 / 4 2
e dk e e dk 2k2 k
2 4 2
2 (k 2 2 )2
2e e dk 2 4 2
2 (k 2 2 )2
0是单位面积硅片 表层原有杂质总量.
10
解: 没有杂质穿过硅片表面,即: ux |x0 0 第二类齐次边界条件
这种边界条件意味着偶延拓,即求解下列定解问题
ut a2uxx 0
ux |x0 0
u |t0
0 (x 0) 0 (x 0)
(x (x
0) 0)
则 ut a2uxx 0
u |t0 20 (x)(- x )
3
第一节 傅里叶变换法
用分离变数法求解有界空间旳定解问题时,得到旳本征值是
离散旳,所求旳解可表为对本征值求和旳傅里叶级数,对于
无界空间,分离变数法求解定解问题时,所得到旳本征值是
连续旳,所求旳解可表达为对连续本征值求积分旳傅里叶积
分,对于无界空间旳定解问题,合用于傅里叶变换法求解。
例1 求解无限长弦旳自由振动

数学物理方法 第五章 傅里叶变换

数学物理方法 第五章 傅里叶变换

l
2
1 2 2 2 2 [ f ( x )] dx 2la0 l a k l bk 2l l k 1 k 1
l n n
n n 1 l k x 2 k x 2 2 l 2 l 2 [ f ( x )] dx a k [cos ] dx bk [ sin ] dx l l l 2l l l k 0 k 1 n n 1 l k x 2 k x 2 2 l 2 l 2 [ f ( x )] dx a k [cos ] dx bk [ sin 10 ] dx l l l 2l l l k 0 k 0
积化和差后容易证明其余三式, 例如:
cos( ) cos( ) 2 cos cos kx nx 1 ( k n )x ( k n )x cos cos cos cos l l 2 l l l l kx nx 1 l ( k n )x ( k n )x -l cos l cos l dx 2 -l cos l dx -l cos l dx
0πx πx 2πx kx 1 cos , cos , cos , , cos , l l l l 0πx πx 2πx kx sin 0, sin , sin , , sin , l l l l
k x -l 1 cos l dx 0 (k 0) 正交性 l k x -l 1 sin l dx 0 l k x n x -l cos l cos l dx 0 (k n) l k x n x -l sin l sin l dx 0 (k n) l k x n x -l cos l sin l dx 0
f (x) f (x+2l) • -l o +l •

数学物理方法第五章傅里叶变换

数学物理方法第五章傅里叶变换

l
l
l
l kx nx
sin cos dx0
l
l
l
l
1 2 dx 2 l
l
l
sin
2 k x dx
l
l
l
cos
2 k x dx
l
l
2、可以由函数的正交性求出傅立叶级数中的系数;
a f 1 l
0 2l l
xdx
a f 1l n l l
xconsxdx
l
(n1,2,3, )
b f 1l n l l
( a k cos
kπx l
b k sin
kπx )
l
k 1
2
2l l
说明 1、三角函数族是两两正交的
l kx
cos d x 0
l
l
(k 0),
l kx
sin d x 0
l
l
l kx nx
cos cos d x 0 (k n)
l
l
l
l kx nx
sin sin dx0 (kn),
f (x)
a
x
l
延拓到(- l,l)后再周期延拓,如图做偶延拓:
f (x)
a
l 0 l
x
所以
1l
x
a
a0
l
a(1
0
l
)dx 2
ak2 l0 la(1x l)co k lx sd x 2(2 4 n a 0 1 )2(k (k 2n )2n1 )
如图做奇延拓: f (x)
a
l
0l
x
2l x kx 2a
An 2cn
A n 称为f ( x)的振幅频谱(简称为频谱).它描述了各次谐波 的振幅随频率变化的分布情况。它清楚地表明了一个非正旋 周期函数包含了哪些频率分量及各分量所占的比重(如振幅 的大小)。因此频谱图在工程技术中应用比较广泛.所谓频谱 图,通常是指频率和振幅的关系图。

数学物理方法5傅里叶变换

数学物理方法5傅里叶变换
图像压缩。
图像增强
通过改变图像的频率成分,傅里叶 变换可以帮助增强图像的某些特征, 如边缘和纹理。
图像去噪
傅里叶变换可以帮助识别和去除图 像中的噪声,从而提高图像的质量。
量子力学
波函数分析
在量子力学中,波函数是一个描述粒子状态的函数。傅里叶变换 可以用来分析波函数的性质和行为。
量子纠缠
傅里叶变换在量子纠缠的研究中也有应用,可以帮助我们更好地理 解这种神秘的现象。
时间-频率分析
傅里叶变换将时间域的信号转换 为频率域的信号,通过分析信号 在不同频率下的强度和相位,可 以揭示信号的频率结构和变化规
律。
周期信号分析
对于周期信号,傅里叶变换可以 将其表示为一系列正弦波和余弦 波的叠加,从而方便地分析其频
率成分和振幅。
非周期信号分析
对于非周期信号,傅里叶变换将 其表示为无穷多个不同频率的正 弦波和余弦波的叠加,可以揭示
振动系统分析
在振动系统的分析中,傅里叶变换可以用于将时间域的振动信号转换为角频率域的信号, 从而方便地计算系统的固有频率、阻尼比等参数。
热传导分析
在热传导现象的分析中,傅里叶变换可以用于将时间域的温度分布转换为角频率域的温度 分布,从而方便地分析热传导的频率特性和变化规律。
05结果 具有共轭对称性,即F(-ω)=F*(ω)。
傅里叶变换的应用
01
02
03
信号处理
傅里叶变换在信号处理中 应用广泛,如频谱分析、 滤波、调制解调等。
图像处理
傅里叶变换在图像处理中 用于图像的频域分析,如 图像增强、去噪、特征提 取等。
数值分析
傅里叶变换在数值分析中 用于求解偏微分方程、积 分方程等数学问题。

数学物理方法1课件——5.3 傅里叶变换的性质

数学物理方法1课件——5.3 傅里叶变换的性质

(3) 导数定理II
(ix)n f (x) F (n) (k)
其中F(n)(k)是F(k)的n阶导数。
证明:由傅里叶积分变换式 F (k) 1 f (x)eikxdx
2
则有:
F (n) (k)
dn dk n
1
2
f
(
x)eikx
dx
1 (ix)n f (x)eikxdx
2
f1(x )eikxeik d
x
1
2
f2 ()eik d
f1(x )eikxd
x
2 F1(k)F2 (k)
f1(x) f2 (x) 2 F1(k)F2 (k)
(9) 乘积定理
f1(x) f2 (x) F1(k) F2 (k)
证明: 1
2
f1
x
f2
x eikxdx
证明: 1
f x a eikxdx 1
f
x a eikxaeikad
xa
2
2
令 y x a ,则有
1
f
x a eikxdx eika
1
f
y eikydy
2
2
f (x a) eikaF(k)
(7) 位移定理
eik0x f (x) F(k k0 ) 其中k0为常数。
2
1 f (1) (x)eikxdx
2
1 eikxdf (x) 1 eikx f (x) 1 f (x)deikx
2
2
2
ik f (x)eikxdx (ik)F (k)
2
f (1) (x) (ik)F(k) 类推 f (n) (x) (ik)n F(k) (n 1)

5.3傅里叶变换的应用数理方程课件

5.3傅里叶变换的应用数理方程课件

称G(x, t)为热核, 或问题(5.3.1)的解核, 或一维热传导方程初值问题的基本解. 2) 由此例可见, 用傅里叶变换求解定解问题时不必像行波法或分离变量法那样分齐次 和非齐次方程, 都是按同样的步骤进行. 以上求得的仅是形式解, 通过分析论证, 我们有下面的定理. 定理5.3.1. 设ϕ(x)在(−∞, +∞)上连续且有界, f (x, t)在(−∞, +∞) × [0, +∞)上连续且有界, 则由(5.3.2)表示的函数u(x, t)确是问题(5.3.1)的有界古典解. 从例5.3.2可归纳出傅里叶变换方法解解定解问题的主要步骤: (i) 选用P DE 中适当的(比如在整个数轴上变化的) 自变量作积分变量, 把泛定方程和 定解条件作傅里叶变换, 利用微分性质F [f (n) (x)] = (iα)n F [f (x)], 就能得到关于未知函数的 像函数的ODE 的定解问题. (ii) 解ODE的定解问题, 求得解的像函数. (iii) 对像函数作逆变换(常可以查傅里叶变换表) , 得原定解问题的解.
[ ] ∫ +∞ ∫ (x−ξ)2 ξ)2 (x−ξ)2 1 1 +∞ − (x−2 1 √ e− 4a2 t sin 5ξ dξ = √ e 4a t +5ξi − e− 4a2 t −5ξi dξ 2a πt −∞ 2a πt 2i −∞ ∫ [ ] + ∞ √ √ 1 √ 1 2 2 = √ 2a t e−η +i(10aη t) ei5x − e−η −i(10aη t) e−i5x dη 2a πt 2i −∞ ] [ ∫ +∞ ∫ +∞ √ √ 1 −i5x −η 2 −i(10a t)η i5x −η 2 −i(−10a t)η dη − e e e dη = √ e e e 2 πi −∞ −∞ ] 1 [ i5x 2 2 = √ e F [e−η ]α=−10a√t − e−i5x F [e−η ]α=10a√t 2 πi 100a2 t 1 √ i5x 2 = √ π (e − e−i5x )e− 4 = e−25a t sin 5x, 2 πi

数学物理方法1课件——第五章 傅里叶变换

数学物理方法1课件——第五章 傅里叶变换

∑ ∑ ∞ sin (2n −1) x
m sin (2n −1) x
f (x) =
= lim
n=1 2n −1
m→∞ n=1 2n −1
(−π < x < π )
m=1 1
0.5
-3 -2 -1 -0.5 -1
1
2
3
m=2 0.75
0.5 0.25
-3 -2 -1 -0.25 -0.5 -0.75
第五章傅里叶变换51傅里叶级数52傅里叶变换53傅里叶变换的性质54函数约瑟夫傅里叶傅立叶早在1807年就写成关于热传导的基本论文热的传播在论文中推导出著名的热传导方程并在求解该方程时发现函数可以由三角函数构成的级数形式表示从而提出任一函数都可以展成三角函数的无穷级数
第五章 傅里叶变换
§ 5.1 傅里叶级数 § 5.2 傅里叶变换 § 5.3 傅里叶变换的性质 § 5.4 δ函数
其中傅里叶变换系数为:
∫ A(k) = 1

f (x) cos(kx)dx
π −∞
∫ B(k) = 1

f (x) sin(kx)dx
π −∞
傅里叶变换存在的条件:
¾
函数
f (x) 在 (−∞, ∞) 区间内绝对可积,即积分

∫−∞
f (x) dx 收敛
¾ 函数 f (x) 在任意有限区间内满足狄里希利条件,即 f (x) 分段
3. 展开式中的波数kn或频率ωn,取值是不连续的,
即 n = 0,1, 2,... (实数形式的展开) 或 n = 0, ±1, ±2,... (复数形式的展开)。
§ 5.2 傅里叶变换
1、实数形式的傅里叶积分变换
傅里叶积分定理:设函数f(x)是区间[-∞, ∞]上的非周期函数,

《傅里叶变换》课件

《傅里叶变换》课件
特点
小波变换具有多尺度分析的特点,能够同时获得 信号在时间和频率域的信息,并且在时频域具有 很好的局部化能力。
应用
在信号处理、图像处理、语音识别等领域广泛应 用。
周期性和共轭对称性
总结词
周期性和共轭对称性是傅里叶变换的重要性质。
详细描述
由于傅里叶变换将时间域的函数映射到频率域,因此频谱具有周期性,即F(ω) = F(ω+2πn),其中n为整数。此 外,频谱还具有共轭对称性,即F*(ω) = F(-ω),这意味着频谱在频率轴上关于原点对称。这些性质在信号处理 、图像处理等领域有着广泛的应用。
线性性质
如果a和b是常数,f(t)和g(t)是可傅里叶变换的函数,那么 a*f(t)+b*g(t)也是可傅里叶变换的,并且其频域表示为 a*F(ω)+b*G(ω)。
时移性质
如果f(t)是可傅里叶变换的,那么f(t+a)也是可傅里叶变换 的,并且其频域表示为F(ω)e^(iωa)。
频移性质
如果f(t)是可傅里叶变换的,那么f(t)e^(iω0t)也是可傅里叶 变换的,并且其频域表示为F(ω-ω0)。
04
傅里叶逆变换
傅里叶逆变换的定义
01
傅里叶逆变换是将频域函数转 换为时域函数的过程。
02
它与傅里叶变换是可逆的,即 给定一个频域函数,通过傅里 叶逆变换可以恢复原始的时域 函数。
03
傅里叶逆变换的公式为:f(t) = ∫F(ω)e^(iωt)dω,其中f(t)是 时域函数,F(ω)是频域函数。
傅里叶逆变换的性质
在图像处理中的应用
图像频域滤波
通过傅里叶变换将图像从空间域 转换到频域,可以在频域中对图 像进行滤波处理,如去除噪声、

第05章_傅里叶变换

第05章_傅里叶变换

傅里叶余弦级数
2 l kπ kπx ak f ( )cos d f (x) a0 ak cos k l 0 l l k1
WangChengyou © Shandong University, Weihai
f '(0) 0
f '(l ) 0
数学物理方法
第5章 傅里叶变换
WangChengyou © Shandong University, Weihai
数学物理方法
第5章 傅里叶变换
17
1 2l kπx ak f ( x)cos dx 2l l 0
2l 1 l kπx kπx x cos dx ( x 2l )cos dx l l 0 2l 2l
10
例1:要求在(-, )上,将f(x)=x2展开为Fourier级数,在 本题展开所得结果中置 x=0,由此验证
1 1 1 π 1 2 2 2 2 3 4 12
2
解: f(x)=x2,为偶函数
bk 0
1 3 1 2 a0 d 3π π 0
π
π 0
kπx f ( x) a0 ak cos l k 1
数学物理方法
第5章 傅里叶变换
1
第5章 傅里叶变换
§5.1 傅里叶级数 §5.2 傅里叶积分与傅里叶变换 §5.3 函数
WangChengyou © Shandong University, Weihai
数学物理方法
第5章 傅里叶变换
2
§5.1 傅里叶级数(Fourier Series) (一) 周期函数的傅里叶展开
WangChengyou © Shandong University, Weihai
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