フーリエ変換は3ステップで導出されます:(1)三角関数の和で周期関数を近似する『フーリエ級数展開』(2)周期→∞とし非周期関数を近似する『フーリエ積分』(3)その被積分関数を取り出して得られる『フーリエ変換』 これらの精確な定義と計算過程を示します.三角関数の直交性を用います.
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フーリエ級数からフーリエ変換の公式導出のあらすじとフーリエ変換の意味
本稿では,周期関数のフーリエ級数展開の定義からはじめて,関数のフーリエ変換の公式を導出する計算過程を示す.フーリエ変換導出には,次の3ステップを要する.
- 三角関数の重ね合わせによって周期関数を近似する『フーリエ級数展開』を定義する.
- フーリエ級数の周期を無限大として,周波数に関する和を積分に読み替え,非周期関数を近似する『フーリエ積分』を導出する.
- フーリエ積分から周波数に関する被積分関数を取り出して,〈元の関数〉から〈周波数の関数〉への変換である『フーリエ変換』を得る.
フーリエ級数展開とフーリエ変換(Fourier series and Fourier transform)
フーリエ級数
区間における,周期
の区分的になめらかな周期関数
のフーリエ級数展開は
(1)
ただし,フーリエ係数,
は
(2)
(3)
である.
三角関数の直交性(orthogonality)
に対して,次式が成り立つ.
(4)
(5)
(6)
ただしおよび
である.
(4)~(6)式を示す.
[三角関数の直交性の証明 については こちら]
(7)
を得る.すなわち(2)式はwell-definedである.同様に,(3)式右辺に(1)式を代入することで(3)式のwell-definednessを確かめることができる.
複素形式のフーリエ級数
に注意すると
(8)
を得る.ここで
(9)
などとすると,これらをまとめて
(10)
とできることが分かる.したがって(1)式は
(11)
と書き直すことができる.(10)を複素フーリエ係数,(11)を関数の複素フーリエ級数という.
フーリエ積分
フーリエ級数展開される関数が非周期関数の場合,
とすることによって,フーリエ級数はフーリエ積分と呼ばれるものになる.(2)式と(3)式の積分区間を
とし,(1)式に代入すれば
(12)
を得る.
(13)
とすると,より,(12)式の右辺第2項は
(14)
となる.また,非周期関数が絶対積分可能である(i.e.
が存在する)と仮定すると,
としたとき(12)式の右辺第1項は0となる.さらに,
のとき
となり
は連続変数とみなせるため,和を積分に変えることができる.すなわち,
(15)
ここで得られた
(16)
を,フーリエ積分公式という.また,(16)式は
(17)
のように書くこともできる.
フーリエ変換
フーリエ積分(17)のに関する被積分関数を取り出して
(18)
のように関数を定義し,これを
のフーリエ変換という.(17)式に(??)を代入すれば,もとの関数
が得られる:
(19)
これをフーリエ逆変換という.
フーリエ変換,フーリエ逆変換は定義に係数部分の不定性があり,
(20)
などと定義することもある.
離散フーリエ変換
フーリエ変換(18)およびフーリエ逆変換(19)は,定義域としておよび
なる連続値を持っている.これに対して,離散的かつ有限個のデータ系列に関するスペクトルを定義するのが離散フーリエ変換である.
あるデータ系列が与えられたとき,
(21)
で得られるを
の離散フーリエ変換という.
ただしは虚数単位である.
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