JoVE Logo

Oturum Aç

16.6 : Fourier Serilerinin Yakınsaklığı

Fourier serisi, periyodik sinyalleri karmaşık üstellerin sonsuz bir toplamı olarak temsil eden güçlü bir matematiksel araçtır. Bu aracın yardımıyla, sonsuz bir seri sonlu sayıda terime ayrılır ve kısmi bir toplam elde edilir. Bu ayrım, sinyalin yaklaşık olarak hesaplanmasını mümkün kılar ancak özellikle Gibbs fenomeni olarak bilinen yakın süreksizler gibi belirli zorluklar ortaya çıkarır.

Gibbs fenomeni, kesik bir Fourier serisi ile yaklaşıldığında sinyaldeki kesintilerin yakınında oluşan kalıcı salınımları ve aşımları ifade eder. Bu yüksek frekanslı dalgalanmalar, artan terim sayısıyla ortadan kalkmaz; bunun yerine, kesintiye doğru sıkıştırılırlar. Gibbs, öncelikle bu etkiyi gözlemledi ve kısmi toplama kaç terim dahil edilirse edilsin devam eden karakteristik dalgalanmaları ve aşımları fark etti.

Gibbs fenomeninin etkisini azaltmanın bir yolu, kısmi toplamdaki terim sayısını artırmaktır. Dalgaların süreksizlik yakınındaki genliği kalırken, toplam enerjileri yeterince büyük sayıda terimle ihmal edilebilir hale gelir. Sonuç olarak, yaklaşım hatasındaki genel enerji azalır ve Fourier serisinin süreksiz sinyalleri etkili bir şekilde temsil etmesine olanak tanır. Fourier serisini belirli sayıda terime kesmek, verilen kısıtlamalar altında mümkün olan en iyi yaklaşımı sağlayarak hatayı en aza indirir. Terim sayısı arttıkça hata azalır hatta sinyal, ideal olarak bir Fourier serisiyle temsil ediliyorsa hata oranı sıfıra yaklaşır. Bu özellik, görsel artefaktları önlemek için hatayı en aza indirmenin çok önemli olduğu görüntü işleme gibi uygulamalarda özellikle önemlidir. Görüntü sinyali yaklaşımında, Fourier serisi kesme hatasını azaltmak daha yüksek doğruluk ve daha iyi görsel kalite sağlar.

Sonuç olarak, Gibbs fenomeni Fourier serisi kullanarak sinyal yaklaşımında bir zorluk oluştursa da terim sayısının artması ve yaklaşım hatasındaki enerji dağılımının anlamak, bu etkileri önemli ölçüde azaltabilir ve kesikli sinyallerin bile doğru temsillerine olanak tanır.

Etiketler

Fourier SeriesPeriodic SignalsComplex ExponentialsPartial SumGibbs PhenomenonDiscontinuitiesHigh frequency RipplesApproximation ErrorImage ProcessingTruncation ErrorSignal RepresentationVisual ArtifactsEnergy Distribution

Bölümden 16:

article

Now Playing

16.6 : Fourier Serilerinin Yakınsaklığı

Fourier Series

124 Görüntüleme Sayısı

article

16.1 : Trigonometrik Fourier Serisi

Fourier Series

179 Görüntüleme Sayısı

article

16.2 : Üstel Fourier serisi

Fourier Series

171 Görüntüleme Sayısı

article

16.3 : Fourier Serisinin Özellikleri I

Fourier Series

193 Görüntüleme Sayısı

article

16.4 : Fourier Serisi II'nin Özellikleri

Fourier Series

135 Görüntüleme Sayısı

article

16.5 : Parseval Teoremi

Fourier Series

423 Görüntüleme Sayısı

article

16.7 : Ayrık Zamanlı Fourier Serisi

Fourier Series

214 Görüntüleme Sayısı

JoVE Logo

Gizlilik

Kullanım Şartları

İlkeler

Araştırma

Eğitim

JoVE Hakkında

Telif Hakkı © 2020 MyJove Corporation. Tüm hakları saklıdır