Twierdzenie Parsevala to metoda przetwarzania sygnałów, która umożliwia obliczenie energii sygnału względem czasu lub częstotliwości. Twierdzenie to jest kluczowe w wykazaniu zachowania energii między tymi dwiema dziedzinami zapewniając, że obliczona wartość energii pozostaje spójna niezależnie od domeny analizy.
Aby zrozumieć twierdzenie Parsevala, należy najpierw poznać, w jaki sposób oblicza się energię sygnału. Rozważając moc sygnału, jego energię można obliczyć na podstawie standardowej wartości rezystora, zwykle ustawionej na 1 om. Moc w tym kontekście jest równoważna kwadratowi napięcia lub prądu sygnału. Takie podejście upraszcza obliczanie energii, ułatwiając powiązanie mocy sygnału z jego energią. Twierdzenie Parsevala rozszerza koncepcję obliczania energii na domenę częstotliwości, zapewniając potężne narzędzie do analizy sygnału. Twierdzenie stwierdza, że całkowitą energię sygnału można określić albo przez całkowanie kwadratu sygnału w dziedzinie czasu, albo przez całkowanie kwadratu jego transformacji Fouriera w dziedzinie częstotliwości.
Implikacja twierdzenia jest znacząca, ponieważ łączy domeny czasu i częstotliwości, pokazując, że energia obecna w sygnale może być dokładnie odzwierciedlona w obu dziedzinach. wartość kwadratu transformacji Fouriera, często nazywana gęstością energii sygnału, zapewnia alternatywną metodę obliczania energii sygnału pośrednio z jego składowych częstotliwości.
W praktycznych zastosowaniach twierdzenie Parsevala zapewnia zachowanie energii w zadaniach przetwarzania sygnału, takich jak filtrowanie, modulacja i analiza widmowa. Podkreśla ono inherentną zależność między reprezentacją sygnału w dziedzinie czasu a jego charakterystykami w dziedzinie częstotliwości, co czyni je niezbędnym w analizie i manipulacji sygnałem. Wykorzystując twierdzenie Parsevala, inżynierowie i naukowcy mogą pewnie przechodzić między analizami w dziedzinie czasu i częstotliwości, zapewniając dokładność i spójność obliczeń energii w różnych dziedzinach.
Z rozdziału 17:
Now Playing
The Fourier Transform
737 Wyświetleń
The Fourier Transform
251 Wyświetleń
The Fourier Transform
454 Wyświetleń
The Fourier Transform
149 Wyświetleń
The Fourier Transform
146 Wyświetleń
The Fourier Transform
237 Wyświetleń
The Fourier Transform
335 Wyświetleń
The Fourier Transform
167 Wyświetleń
The Fourier Transform
195 Wyświetleń
The Fourier Transform
230 Wyświetleń
Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone