---
# System prepended metadata

title: 傅立葉轉換

---

# 傅立葉轉換

## 時間域、頻率域

![image](https://hackmd.io/_uploads/S1tNgnW4A.png)
只要是週期波，就可以利用傅立葉轉換轉出各種頻率的組成。


以下是一些實際的應用範例：

### 信號處理 (Signal Processing)

- **噪聲濾波**：通過傅立葉轉換，可以將信號轉換到頻率域，然後識別和濾除特定頻率的噪聲，再轉回時間域以得到較乾淨的信號。
- **頻譜分析**：在頻率域中，能夠清楚地看到信號的頻譜，從而分析信號的頻率成分，這對於通信、音頻處理等非常重要。

### 圖像處理 (Image Processing)

- **圖像壓縮**：如 JPEG 壓縮算法使用離散餘弦變換（DCT），這是傅立葉轉換的一種變體，來壓縮圖像數據。
- **邊緣檢測和圖像增強**：通過分析圖像的頻譜，可以進行邊緣檢測和圖像增強等操作。

### 音頻處理 (Audio Processing)

- **音頻壓縮**：例如 MP3 格式使用傅立葉轉換來分析音頻數據，然後去掉人耳不敏感的部分，達到壓縮的效果。
- **音效處理**：如回聲消除、混響效果等，都可以通過頻率域的分析和處理來實現。

### 通訊系統 (Communication Systems)

- **調製與解調**：傅立葉轉換在調製和解調過程中用於將信號從時間域轉換到頻率域進行處理，這在無線電通信、衛星通信等領域非常重要。
- **頻譜管理**：在無線通信中，頻譜是有限的資源。通過頻譜分析，可以有效地管理和分配頻譜資源。

### 醫學影像 (Medical Imaging)

- **MRI（磁振造影）**：MRI 成像技術利用傅立葉轉換來從磁共振信號中重建圖像。

### 科學研究 (Scientific Research)

- **地震分析**：地震波信號分析常用傅立葉轉換來研究地震波的頻率成分，這對於地震預測和地質研究有重要意義。
- **天文觀測**：天文學家利用傅立葉轉換來分析來自太空的信號，從而探測和分析各種天文現象。

### 總而言之

傅立葉轉換及其相關技術在現代科技中有著不可或缺的作用。它們幫助我們在頻率域中分析和處理信號，從而應對各種現實世界中的挑戰。這些技術不僅提高了信號和數據處理的效率，還為我們理解複雜的現象提供了有力的工具。



## 傅立葉轉換
## 傅立葉轉換 (Fourier Transform)

傅立葉轉換是一種數學變換，用於將時間域的信號轉換到頻率域。這個轉換表示了信號中各種頻率成分的存在。
- 對於連續信號 $f(t)$，傅立葉轉換 $F(\omega)$ 定義如下：
    $$ F(\omega) = \int_{-\infty}^{\infty} f(t) e^{-i\omega t} \, dt $$
    其中：
    - $f(t)$ 是時間域的信號。
    - $F(\omega)$ 是頻率域的表示。
    - $\omega$ 是角頻率。
    - $i$ 是虛數單位。

- 第二種公式如下：
$$ b(f) = \int_{-\infty}^{\infty} a(t) e^{-i2\pi ft} \, dt $$
    - **$a(t)$**：時域信號
    - **$b(f)$**：頻域信號（頻譜）
    - **$e^{-i2\pi ft}$**：複指數函數，其中 $i$ 是虛數單位，$f$ 是頻率

傅立葉轉換在信號處理、影像處理、聲音分析等多個領域中都有廣泛應用。

### 離散傅立葉轉換 (Discrete Fourier Transform, DFT)

離散傅立葉轉換是傅立葉轉換的離散形式，適用於有限數據點的分析。
- DFT 將一組離散的時間域信號轉換到離散的頻率域表示。對於一組 N 個數據點 $x[n]$，DFT 定義如下：
$$ X[k] = \sum_{n=0}^{N-1} x[n] e^{-i \frac{2\pi}{N} kn} $$
    其中：
    - $x[n]$ 是時間域的離散信號。
    - $X[k]$ 是頻率域的離散表示。
    - $N$ 是數據點的總數。
    - $k$ 是頻率索引，範圍是 0 到 N-1。

- 第二種公式如下：

    $$ B_j = \sum_{k=0}^{N-1} a_k \omega^{kj} $$
    其中 $\omega = e^{-i2\pi / N}$，$N$ 是信號的樣本數。

    - **$a_k$**：時域信號的第 $k$ 個樣本
    - **$B_j$**：頻域信號的第 $j$ 個頻率成分
    - **$\omega$**：基本旋轉因子，代表 $2\pi$ 弧度的離散點

### 快速傅立葉轉換 (Fast Fourier Transform, FFT)

快速傅立葉轉換是一種計算 DFT 的高效算法。普通的 DFT 計算需要 $O(N^2)$ 次複雜度，而 FFT 將這一複雜度降低到 $O(N \log N)$，大大提高了計算效率。FFT 是通過分而治之的策略來實現這一目標的。

最常見的 FFT 算法是 Cooley-Tukey 算法，它將原始的 DFT 問題分解為若干個較小的 DFT 問題，然後逐步合併結果。這種方法在各種數字信號處理應用中是不可或缺的，包括音頻處理、圖像處理和通訊系統等。

### 總而言之

- **傅立葉轉換** (Fourier Transform)：將連續時間信號轉換到頻率域。
- **離散傅立葉轉換** (DFT)：將離散時間信號轉換到離散頻率域。
- **快速傅立葉轉換** (FFT)：一種高效計算 DFT 的算法，大大降低計算複雜度。

這些轉換工具在現代科學和工程中具有非常重要的作用，幫助我們理解和處理複雜的信號和數據。


## 其他附註 - $\omega$
在傅立葉轉換中，$\omega$ 是角頻率（angular frequency），它用來描述信號的頻率成分。角頻率 $\omega$ 的單位是弧度每秒（radians per second）。角頻率和普通頻率 $f$（單位為赫茲 Hz）之間的關係是：

$$ \omega = 2\pi f $$

### 角頻率的角色

在傅立葉轉換公式中，角頻率 $\omega$ 幫助我們將時間域的信號轉換到頻率域：

$$ F(\omega) = \int_{-\infty}^{\infty} f(t) e^{-i\omega t} \, dt $$

這裡的 $\omega$ 代表信號的不同頻率成分。通過這個積分運算，我們可以得到信號在每個 $\omega$ 處的幅度和相位。

### 簡單舉例

假設我們有一個簡單的正弦波信號：

$$ f(t) = A \cos(\omega_0 t + \phi) $$

其中：
- $A$ 是信號的幅度。
- $\omega_0$ 是角頻率。
- $\phi$ 是相位角。

對這個信號進行傅立葉轉換時，我們希望找到在角頻率 $\omega_0$ 處的成分，這樣就能知道這個信號的頻率特性。

### reference:
1. https://www.wpgdadatong.com/blog/detail/41803