Mudanças entre as edições de "Transformadas de Fourier"

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e^{j\Omega t} \operatorname{d} \!  \Omega}</math>
 
e^{j\Omega t} \operatorname{d} \!  \Omega}</math>
  
==Transformada de Fourier no tempo discreto (DFTD)==
+
==Transformada de Fourier no tempo discreto (TFTD)==
 
*O sinal  <math> \mathrm{x(n)} </math> é discreto no tempo, e o sinal <math> \mathrm{X(\Omega)} </math> é contínuo e periódico em <math> \mathrm{2 \pi} </math>.
 
*O sinal  <math> \mathrm{x(n)} </math> é discreto no tempo, e o sinal <math> \mathrm{X(\Omega)} </math> é contínuo e periódico em <math> \mathrm{2 \pi} </math>.
  
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e^{j\omega n} \operatorname{d} \omega}</math>
 
e^{j\omega n} \operatorname{d} \omega}</math>
  
==Transformada de Discreta de Fourier (DFT)==
+
==Transformada de Discreta de Fourier (TDF)==
 
*O sinal  <math> \mathrm{x(n)} </math> é discreto no tempo, e o sinal <math> \mathrm{X(k)} </math> é discreto e periódico em <math> \mathrm{2 \pi} </math>.
 
*O sinal  <math> \mathrm{x(n)} </math> é discreto no tempo, e o sinal <math> \mathrm{X(k)} </math> é discreto e periódico em <math> \mathrm{2 \pi} </math>.
  
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\overset{\underset{\mathrm{def}}{}}{=} \frac{1}{N}\sum_{n= 0}^{N-1}X(k)\  
 
\overset{\underset{\mathrm{def}}{}}{=} \frac{1}{N}\sum_{n= 0}^{N-1}X(k)\  
 
e^{j(2 \pi /N)k n} }</math>
 
e^{j(2 \pi /N)k n} }</math>
 +
 +
===Obtenção da TDF a partir da amostragem da TFTD===
 +
Sinais discretos no tempo podem ser representados pela sua TFTD, que é uma função continua periódica em <math> \mathrm{2 \pi} </math> de <math> \mathrm{\omega} </math> :
 +
:<math display="block">\mathrm{X(e^{j\omega}) \equiv \mathcal{F}\{x(n)\}\
 +
\overset{\underset{\mathrm{def}}{}}{=} \sum_{n= -\infty}^{\infty} x(n)\
 +
e^{-j\omega n}}</math>
 +
Para que a mesma possa ser utilizada no processamento de sinais digitais é necessário que a variável frequência seja também discreta. Se amostrarmos uniformemente a frequência  <math> \mathrm{\omega} </math> em N amostras entre 0 e <math> \mathrm{2 \pi} </math> é possível obter a TDF (ou DFT - ''Discrete Fourier Transform'').  Assim se tomarmos N frequências  <math> \mathrm{\omega_k} \ </math> com  <math> \mathrm{0 \le k \le N-1} \ </math>

Edição das 16h40min de 1 de agosto de 2019

Transformada de Fourier no tempo contínuo (TFTC)

A equação de análise
É uma transformação de um domínio de uma variável real de tempo continuo em uma variável complexa de frequência contínua.
.
.
A equação de síntese
É uma transformação de um domínio de uma variável complexa de frequência contínua em uma variável real de tempo continuo.
.
.

Transformada de Fourier no tempo discreto (TFTD)

  • O sinal é discreto no tempo, e o sinal é contínuo e periódico em .
A equação de análise
É uma transformação de um domínio de uma variável real de tempo discreto em uma variável complexa frequência contínua periódica.
.
.
A equação de síntese
É uma transformação de um domínio de uma variável complexa de frequência contínua periódica em uma variável real continua.
.
.

Transformada de Discreta de Fourier (TDF)

  • O sinal é discreto no tempo, e o sinal é discreto e periódico em .
A equação de análise
É uma transformação de um domínio de uma variável real de tempo discreto em uma variável complexa frequência discreta periódica.
.
.
A equação de síntese
É uma transformação de um domínio de uma variável complexa de frequência discreta periódica em uma variável real discreta.
.
.

Obtenção da TDF a partir da amostragem da TFTD

Sinais discretos no tempo podem ser representados pela sua TFTD, que é uma função continua periódica em de  :

Para que a mesma possa ser utilizada no processamento de sinais digitais é necessário que a variável frequência seja também discreta. Se amostrarmos uniformemente a frequência em N amostras entre 0 e é possível obter a TDF (ou DFT - Discrete Fourier Transform). Assim se tomarmos N frequências com