JoVE Logo

Zaloguj się

17.5 : Twierdzenie Parsevala dla transformacji Fouriera

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.

Tagi

Parseval s TheoremFourier TransformSignal ProcessingEnergy ConservationTime DomainFrequency DomainEnergy CalculationPower CalculationEnergy DensitySignal AnalysisFilteringModulationSpectral Analysis

Z rozdziału 17:

article

Now Playing

17.5 : Twierdzenie Parsevala dla transformacji Fouriera

The Fourier Transform

737 Wyświetleń

article

17.1 : Transformata Fouriera dla czasu ciągłego

The Fourier Transform

251 Wyświetleń

article

17.2 : Podstawowe sygnały transformacji Fouriera

The Fourier Transform

454 Wyświetleń

article

17.3 : Właściwości transformacji Fouriera I

The Fourier Transform

149 Wyświetleń

article

17.4 : Właściwości transformaty Fouriera II

The Fourier Transform

146 Wyświetleń

article

17.6 : Dyskretna transformata Fouriera

The Fourier Transform

237 Wyświetleń

article

17.7 : Właściwości DTFT I

The Fourier Transform

335 Wyświetleń

article

17.8 : Właściwości DTFT II

The Fourier Transform

167 Wyświetleń

article

17.9 : Dyskretna transformata Fouriera

The Fourier Transform

195 Wyświetleń

article

17.10 : Szybka transformata Fouriera

The Fourier Transform

230 Wyświetleń

JoVE Logo

Prywatność

Warunki Korzystania

Zasady

Badania

Edukacja

O JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone