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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