Transformadas de Fourier: mudanças entre as edições

De MediaWiki do Campus São José
Ir para navegação Ir para pesquisar
Moecke (discussão | contribs)
Moecke (discussão | contribs)
Sem resumo de edição
Linha 19: Linha 19:
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>.


Linha 40: Linha 40:
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>.


Linha 60: Linha 60:
\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

1 Transformada de Fourier no tempo contínuo (TFTC)

A equação de análise
É uma transformação de um domínio de uma variável real x(t) de tempo continuo em uma variável complexa X(Ω) de frequência contínua.
 DTDF.
x:.
X(Ω){x(t)} =defx(t) ejΩtdt
A equação de síntese
É uma transformação de um domínio de uma variável complexa X(Ω) de frequência contínua em uma variável real x(t) de tempo continuo.
 DFDT.
X:.
x(t)1{X(Ω)} =def12πX(jΩ) ejΩtdΩ

2 Transformada de Fourier no tempo discreto (TFTD)

  • O sinal x(n) é discreto no tempo, e o sinal X(Ω) é contínuo e periódico em 2π.
A equação de análise
É uma transformação de um domínio de uma variável real x(n) de tempo discreto em uma variável complexa X(ω) frequência contínua periódica.
 DTDF.
x:.
X(ejω){x(n)} =defn=x(n) ejωn
A equação de síntese
É uma transformação de um domínio de uma variável complexa X(ω) de frequência contínua periódica em uma variável real x(n) continua.
 DFDT.
X:.
x(n)1{X(ejω)} =def12πX(ejω) ejωndω

3 Transformada de Discreta de Fourier (TDF)

  • O sinal x(n) é discreto no tempo, e o sinal X(k) é discreto e periódico em 2π.
A equação de análise
É uma transformação de um domínio de uma variável real x(n) de tempo discreto em uma variável complexa X(k) frequência discreta periódica.
 DTDF.
x:.
X(k){x(n)} =defk=0N1x(n) ej(2π/N)kn
A equação de síntese
É uma transformação de um domínio de uma variável complexa X(ω) de frequência discreta periódica em uma variável real x(n) discreta.
 DFDT.
X:.
x(n)1{X(k)} =def1Nn=0N1X(k) ej(2π/N)kn

3.1 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 2π de ω :

X(ejω){x(n)} =defn=x(n) ejωn

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 ω em N amostras entre 0 e 2π é possível obter a TDF (ou DFT - Discrete Fourier Transform). Assim se tomarmos N frequências ωk  com 0kN1