Fourier Transformadas

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Page 1: Fourier Transformadas

Análisis de FourierAnálisis de Fourier

Page 2: Fourier Transformadas

f(t) F(w)

LA TRANSFORMADA DE FOURIER

Page 3: Fourier Transformadas
Page 4: Fourier Transformadas

Los 4 tipos de transformaciones Los 4 tipos de transformaciones de Fourier :de Fourier :

Page 5: Fourier Transformadas
Page 6: Fourier Transformadas
Page 7: Fourier Transformadas

La propiedad de convolucion en La propiedad de convolucion en los cuatro casos :los cuatro casos :

Page 8: Fourier Transformadas

Teorema de Parseval en los Teorema de Parseval en los cuatro casos :cuatro casos :

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Page 13: Fourier Transformadas

Concepto de OrtogonalidadConcepto de OrtogonalidadOrtogonalidad de las funciones seno y cosenoOrtogonalidad de las funciones seno y cosenoSerie Serie trigonométrica detrigonométrica de Fourier FourierCálculo de los coeficientes de la Serie de FourierCálculo de los coeficientes de la Serie de FourierSimetrías en señales periódicasSimetrías en señales periódicasForma Exponencial Compleja de la Serie de Forma Exponencial Compleja de la Serie de

FourierFourierEspectros de frecuencia discretaEspectros de frecuencia discretaPotencia y Teorema de ParsevalPotencia y Teorema de ParsevalDe la serie a la Transformada de FourierDe la serie a la Transformada de Fourier

Page 14: Fourier Transformadas

OrtogonalidadOrtogonalidad

0g(t)f(t)b

dta

Se dice que dos funciones f(t) y g(t) son Se dice que dos funciones f(t) y g(t) son ortogonalesortogonales en el intervalo a<t<b si se cumple que:en el intervalo a<t<b si se cumple que:

0gfaeEquivalent

Page 15: Fourier Transformadas

Ejemplo: las funciones t y tEjemplo: las funciones t y t22 son ortogonales en el son ortogonales en el intervalo –1< t <1 :intervalo –1< t <1 :

04tdttdttt

1

141

1

31

1

2

Page 16: Fourier Transformadas

Ejemplo: Las funciones sen t y cos t son Ejemplo: Las funciones sen t y cos t son ortogonales en el intervalo –ortogonales en el intervalo –< t << t < : :

02

tsensentcostdt2

Page 17: Fourier Transformadas

Norma de una funciónNorma de una función

dtNormaab

f(t)f(t)}f(t){

Se define la norma de la función f(t) en el intervalo a<t<ba<t<b como:

Page 18: Fourier Transformadas

Ortogonalidad de un conjunto de Ortogonalidad de un conjunto de funcionesfunciones

Se dice que las funciones fSe dice que las funciones fkk(t) son (t) son ortogonalesortogonales en el intervalo a<t<b si dos en el intervalo a<t<b si dos funciones cualesquiera ffunciones cualesquiera fmm(t), f(t), fnn(t) de dicho (t) de dicho conjunto cumplenconjunto cumplen

nmpararnmpara0

dt(t)(t)ffn

b

anm

Page 19: Fourier Transformadas

Conjunto ortonormal de funcionesConjunto ortonormal de funciones

nmparanmpara

dta 1

0(t)(t)ff

b

nm

Se dice que las funciones fSe dice que las funciones fkk(t) son (t) son ortonormalesortonormales en el intervalo a<t<b si dos en el intervalo a<t<b si dos funciones cualesquiera ffunciones cualesquiera fmm(t), f(t), fnn(t) de dicho (t) de dicho conjunto cumplenconjunto cumplen

Page 20: Fourier Transformadas

Ortogonalidad de senos y cosenosOrtogonalidad de senos y cosenos

El conjunto infinito de funciones seno y coseno El conjunto infinito de funciones seno y coseno forman un conjunto ortogonal de funciones en el forman un conjunto ortogonal de funciones en el intervalo -intervalo -TT//22<t< <t< TT//22..

1,cos1,cos00t, cos2t, cos200t,cos3t,cos300t,...,t,...,sensen00t,sen2t,sen200t,sen3t,sen300t,...t,...

00==22//TT

Page 21: Fourier Transformadas

Ortogonalidad de senos y cosenosOrtogonalidad de senos y cosenos

1.- f(t)=1 Vs. cos(m1.- f(t)=1 Vs. cos(m00t):t):

0m

)(msen2m

T/2)(msen2m

t)(msent)dtcos(m00

0

2/T

2/T

0

02/T

2/T0

Page 22: Fourier Transformadas

Ortogonalidad de senos y cosenosOrtogonalidad de senos y cosenos

2.- f(t)=1 Vs. sen(m2.- f(t)=1 Vs. sen(m00t):t):

3.- cos(m3.- cos(m00t) Vs. cos(nt) Vs. cos(n00t):t):

0T/2)]m(cos-T/2)m[cos(m

1

mt)(mcost)dtsen(m

000

2/T

2/T

0

02/T

2/T0

0nmpara2/T

nmpara0t)dtt)cos(ncos(m

2/T

2/T00

Page 23: Fourier Transformadas

Ortogonalidad de senos y cosenosOrtogonalidad de senos y cosenos

4.- sen(m4.- sen(m00t) Vs. sen(nt) Vs. sen(n00t):t):

5.- sen(m5.- sen(m00t) Vs. cos(nt) Vs. cos(n00t):t):

n,mcualquierpara0t)dtt)cos(nsen(m2/T

2/T00

0nmpara2/T

nmpara0t)dtt)sen(nsen(m

2/T

2/T00

Page 24: Fourier Transformadas

Las integrales se pueden obtener con las Las integrales se pueden obtener con las identidades trigonométricas:identidades trigonométricas:

cos A cos B = ½[cos(A+B)+cos(A-B)]cos A cos B = ½[cos(A+B)+cos(A-B)]sen A sen B = ½[-cos(A+B)+cos(A-B)] sen A sen B = ½[-cos(A+B)+cos(A-B)] sen A cos B = ½[sen(A+B)+sen(A-B)]sen A cos B = ½[sen(A+B)+sen(A-B)]

sensen22= ½ (1-cos2= ½ (1-cos2) ) coscos22= ½ (1+cos2= ½ (1+cos2))

Page 25: Fourier Transformadas

Serie Trigonométrica de FourierSerie Trigonométrica de Fourier

Sea f(t) una función periódica con período T :Sea f(t) una función periódica con período T :

Page 26: Fourier Transformadas

Serie Trigonométrica de FourierSerie Trigonométrica de Fourier

f(t) = ½ af(t) = ½ a0 0 + a+ a11cos(cos(00t)+at)+a22cos(2cos(200t)+...t)+...

+ b+ b11sen(sen(00t)+bt)+b22sen(2sen(200t)+...t)+...

00=2=2/T./T.

])tn(senb)tncos(a[a)t(f1n

0n0n021

Page 27: Fourier Transformadas

Cálculo de los coeficientes de la Cálculo de los coeficientes de la SerieSerie

])tn(senb)tncos(a[a)t(f1n

0n0n021

Page 28: Fourier Transformadas

Multiplicando ambos miembros por cos(nMultiplicando ambos miembros por cos(n00t) e integrando t) e integrando de –T/2 a T/2 :de –T/2 a T/2 :

multiplicando por sen(nmultiplicando por sen(n00t) e integrando de –T/2 a T/2 :t) e integrando de –T/2 a T/2 :

integrando de –T/2 a T/2:integrando de –T/2 a T/2:

,...3,2,1,0ndt)tncos()t(fa2/T

2/T0T

2n

,...3,2,1ndt)tn(sen)t(fb2/T

2/T0T

2n

2/T

2/TT2

0 dt)t(fa

Page 29: Fourier Transformadas
Page 30: Fourier Transformadas

El intervalo de integración no necesita ser simétrico El intervalo de integración no necesita ser simétrico respecto al origen.respecto al origen.

Como la ortogonalidad de las funciones seno y coseno no Como la ortogonalidad de las funciones seno y coseno no solo se da en el intervalo de –T/2 a T/2, sino en cualquier solo se da en el intervalo de –T/2 a T/2, sino en cualquier intervalo que cubra un periodo completointervalo que cubra un periodo completo

de tde t00 a t a t00+T, con t+T, con t00 arbitrario arbitrario

las fórmulas anteriores pueden calcularse en cualquier las fórmulas anteriores pueden calcularse en cualquier intervalo que cumpla este requisito.intervalo que cumpla este requisito.

Page 31: Fourier Transformadas

EjemploEjemplo: Encontrar la Serie de Fourier para : Encontrar la Serie de Fourier para la siguiente función de periodo T:la siguiente función de periodo T:

1f(t)

t. . . -T/2

0

T/2 T . . .

-1

2T

2T

t0para10tpara1

)t(f

Page 32: Fourier Transformadas

CoeficientesCoeficientes aann::

2/T

2/T0T

2n dt)tncos()t(fa

2/T

00

0

2/T0T

2 dt)tncos(dt)tncos(

0

2/T

002/T

0

00

T2 )tn(sen

n1)tn(sen

n1

0npara0

Page 33: Fourier Transformadas

CoeficienteCoeficiente aa00::

2/T

2/TT2

0 dt)t(fa

2/T

0

0

2/TT2 dtdt

0

2/T

2/T

0

T2 tt

0

Page 34: Fourier Transformadas

Coeficientes bCoeficientes bnn::

2/T

2/T0T

2n dt)tn(sen)t(fb

2/T

00

0

2/T0T

2 dt)tn(sendt)tn(sen

0

2/T

002/T

0

00

T2 )tncos(

n1)tncos(

n1

)1)n(cos())ncos(1(n1

0npara))1(1n2 n

Page 35: Fourier Transformadas

Finalmente la Serie de Fourier queda comoFinalmente la Serie de Fourier queda como

...)t5(sen)t3(sen)t(sen4)t(f 051

031

0

Page 36: Fourier Transformadas

00==, T=2, T=2

Page 37: Fourier Transformadas
Page 38: Fourier Transformadas

-1 -0.5 0 0.5 1-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5 Serie con 1 armónico

Page 39: Fourier Transformadas

-1 -0.5 0 0.5 1-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5 Serie con 3 armónicos

Page 40: Fourier Transformadas

-1 -0.5 0 0.5 1-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5 Serie con 5 armónicos

Page 41: Fourier Transformadas

-1 -0.5 0 0.5 1-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5 Serie con 7 armónicos

Page 42: Fourier Transformadas

-1 -0.5 0 0.5 1-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5 Serie con 13 armónicos

Page 43: Fourier Transformadas

-1 -0.5 0 0.5 1-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5 Serie con 50 armónicos

Page 44: Fourier Transformadas

-1 -0.5 0 0.5 1-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5 Serie con 100 armónicos

Page 45: Fourier Transformadas
Page 46: Fourier Transformadas

Serie Trigonométrica de FourierSerie Trigonométrica de FourierForma compactaForma compacta

1n

n0n0 )tncos(CC)t(f

2n

2nn baC

n

n1n a

btan

Page 47: Fourier Transformadas

Una función periódica f(t) se puede escribir como la suma Una función periódica f(t) se puede escribir como la suma de de componentes sinusoidalescomponentes sinusoidales de diferentes frecuencias de diferentes frecuencias nn=n=n00..

A la componente sinusoidal de frecuencia nA la componente sinusoidal de frecuencia n00: : CCnncos(ncos(n00t+t+nn) se le llama la ) se le llama la enésima armónicaenésima armónica de f(t). de f(t).

A la primera armónica (n=1) se le llama la A la primera armónica (n=1) se le llama la componente componente fundamentalfundamental y su periodo es el mismo que el de f(t) y su periodo es el mismo que el de f(t)

A la frecuencia A la frecuencia 00=2=2ff00=2=2/T se le llama /T se le llama frecuencia frecuencia angular fundamentalangular fundamental..

Page 48: Fourier Transformadas

Componentes y armónicasComponentes y armónicas

A la componente de frecuencia cero CA la componente de frecuencia cero C00, se le llama , se le llama componente de corriente directacomponente de corriente directa (cd) y corresponde al (cd) y corresponde al valor promedio de f(t) en cada periodo.valor promedio de f(t) en cada periodo.

Los coeficientes CLos coeficientes Cnn y los ángulos y los ángulos nn son respectiva-mente son respectiva-mente las las amplitudesamplitudes y los y los ángulos de faseángulos de fase de las armónicas. de las armónicas.

Page 49: Fourier Transformadas

EjercicioEjercicio: Encontrar la serie de Fourier para : Encontrar la serie de Fourier para la siguiente señal senoidal rectificada de la siguiente señal senoidal rectificada de media onda de periodo 2media onda de periodo 2..

-6 -4 -2 0 2 4 6-0.2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Senoidal rectificada de media onda

t

f(t)

Page 50: Fourier Transformadas

Funciones Pares e ImparesFunciones Pares e Impares

Una función (periódica o no) se dice Una función (periódica o no) se dice función parfunción par (o con simetría par) si su (o con simetría par) si su gráfica es simétrica respecto al eje vertical, gráfica es simétrica respecto al eje vertical, es decir, la función f(t) es par sies decir, la función f(t) es par si

f(t) = f(-t)f(t) = f(-t)

f(t)

t

Page 51: Fourier Transformadas

Funciones Pares e ImparesFunciones Pares e Impares

En forma similar, una función f(t) se dice En forma similar, una función f(t) se dice función imparfunción impar o con simetría impar, si su o con simetría impar, si su gráfica es simétrica respecto al origen, es gráfica es simétrica respecto al origen, es decir, si cumple lo siguiente:decir, si cumple lo siguiente: -f(t) = f(-t)-f(t) = f(-t)

f(t)

t

Page 52: Fourier Transformadas

Funciones Pares e ImparesFunciones Pares e Impares

EjemploEjemplo: ¿Las siguientes funciones son pares o : ¿Las siguientes funciones son pares o impares? impares? f(t) = t+1/tf(t) = t+1/tg(t) = 1/(tg(t) = 1/(t22+1)+1)

Solución:Solución:f(-t) = -t-1/t = -f(t), por lo tanto f(t) es función impar.f(-t) = -t-1/t = -f(t), por lo tanto f(t) es función impar.

g(-t)=1/((-t)g(-t)=1/((-t)22+1) = 1/(t+1) = 1/(t22+1)=g(t), por lo tanto g(t) es +1)=g(t), por lo tanto g(t) es función par.función par.

Page 53: Fourier Transformadas

Funciones Pares e ImparesFunciones Pares e Impares

EjemploEjemplo: ¿La función h(t)=f(1+t: ¿La función h(t)=f(1+t22) es par o ) es par o impar?, donde f es una función arbitraria.impar?, donde f es una función arbitraria.Solución:Solución:Sea g(t)= 1+tSea g(t)= 1+t22, Entonces h(t)=f(g(t)), Entonces h(t)=f(g(t))Por lo tanto h(-t) = f(g(-t)),Por lo tanto h(-t) = f(g(-t)),Pero g(-t)=1+(-t)Pero g(-t)=1+(-t)22 = 1+t = 1+t22=g(t),=g(t),finalmente h(-t)=f(g(t))=h(t), por lo tanto h(t) finalmente h(-t)=f(g(t))=h(t), por lo tanto h(t) es función par, sin importar como sea f(t).es función par, sin importar como sea f(t).

Page 54: Fourier Transformadas

Funciones Pares e ImparesFunciones Pares e Impares

EjemploEjemplo: De acuerdo al ejemplo anterior, : De acuerdo al ejemplo anterior, todas las siguientes funciones son pares:todas las siguientes funciones son pares:h(t) = sen (1+th(t) = sen (1+t22))h(t) = exp(1+th(t) = exp(1+t22)+5/ (1+t)+5/ (1+t22))h(t) = cos (1+th(t) = cos (1+t22)+1)+1h(t) = (1+th(t) = (1+t22)-(1+t)-(1+t22)1/2)1/2etc...etc...Ya que todas tienen la forma f(1+tYa que todas tienen la forma f(1+t22))

Page 55: Fourier Transformadas

Funciones Pares e ImparesFunciones Pares e Impares

Como la función sen(nComo la función sen(n00t) es una función impar t) es una función impar para todo npara todo n0 y la función cos(n0 y la función cos(n00t) es una t) es una función par para todo n, se tiene que:función par para todo n, se tiene que:

Si f(t) es par, su serie de Fourier no contendrá Si f(t) es par, su serie de Fourier no contendrá términos seno, por lo tanto btérminos seno, por lo tanto bnn= 0 para todo n= 0 para todo n

Si f(t) es impar, su serie de Fourier no contendrá Si f(t) es impar, su serie de Fourier no contendrá términos coseno, por lo tanto a términos coseno, por lo tanto ann= 0 para todo n= 0 para todo n

Page 56: Fourier Transformadas

Funciones Pares e ImparesFunciones Pares e Impares

Por Por ejemploejemplo, la señal cuadrada, ya analizada en un , la señal cuadrada, ya analizada en un ejemplo previo:ejemplo previo:

Es una función impar, por ello su serie de Fourier no Es una función impar, por ello su serie de Fourier no contiene términos coseno:contiene términos coseno:

1f(t)

t. . . -T/2

0

T/2 T . . .

-1

...)t5(sen)t3(sen)t(sen4)t(f 051

031

0

Page 57: Fourier Transformadas

Simetría de Media OndaSimetría de Media Onda

Una función periodica de periodo T se dice Una función periodica de periodo T se dice simétrica de simétrica de media ondamedia onda, si cumple la propiedad, si cumple la propiedad

Es decir, si en su gráfica las partes negativas son un reflejo Es decir, si en su gráfica las partes negativas son un reflejo de las positivas pero desplazadas medio periodo:de las positivas pero desplazadas medio periodo:

)t(f)Tt(f 21

f(t)

t

Page 58: Fourier Transformadas

Simetrías y Coeficientes de FourierSimetrías y Coeficientes de Fourier

SimetríaSimetría CoeficientesCoeficientesFunciones Funciones en la serieen la serie

NingunaNingunaSenos y Senos y cosenoscosenos

ParPar bbnn=0=0únicamente únicamente

cosenoscosenos

ImparImpar aann=0=0únicamente únicamente

senossenos

media media ondaonda

Senos y Senos y cosenos cosenos imparesimpares

2/

00

4 )cos()(T

Tn dttntfa

2/

00

4 )()(T

Tn dttnsentfb

imparndttntf

parna T

Tn

2/

00

4 )cos()(

0

imparndttnsentf

parnb T

Tn

2/

00

4 )()(

0

2/

2/0

2 )cos()(T

TTn dttntfa

2/

2/0

2 )()(T

TTn dttnsentfb

Page 59: Fourier Transformadas

Simetrías y Coeficientes de FourierSimetrías y Coeficientes de Fourier

Por Por ejemploejemplo, la señal cuadrada, ya , la señal cuadrada, ya analizada en un ejemplo previo:analizada en un ejemplo previo:

Es una función impar, por ello su serie de Es una función impar, por ello su serie de Fourier sólo contiene términos seno de Fourier sólo contiene términos seno de frecuencia impar:frecuencia impar:

1f(t)

t. . . -T/2

0

T/2 T . . .

-1

...)t5(sen)t3(sen)t(sen4)t(f 051

031

0

Page 60: Fourier Transformadas

Forma Exponencial Compleja de la Forma Exponencial Compleja de la Serie de FourierSerie de Fourier

Page 61: Fourier Transformadas

Sea f(t) una función periodica con periodo T=2Sea f(t) una función periodica con periodo T=2//00..

A partir de la forma trigonométrica de la Serie de Fourier:A partir de la forma trigonométrica de la Serie de Fourier:

Por identidades de Euler:Por identidades de Euler:

])tn(senb)tncos(a[a)t(f1n

0n0n021

)ee()tn(sen

)ee()tncos(tjntjn

j21

0

tjntjn21

0

00

00

Page 62: Fourier Transformadas

])ee(b)ee(a[a)t(f1n

tjntjnj2

1n

tjntjn21

n021 0000

]e)jba(e)jba([a)t(f1n

tjnnn2

1tjnnn2

102

1 00

)(),(, 21

21

021

0 nnnnnn jbaFjbaFaF

Page 63: Fourier Transformadas

)()(1

000

n

tjnn

tjnn eFeFFtf

11

000)(

n

tjnn

n

tjnn eFeFFtf

n

tjnneFtf 0)(

Page 64: Fourier Transformadas

A la expresión obtenida se le llama A la expresión obtenida se le llama

Forma exponencial compleja de la Forma exponencial compleja de la serie de Fourierserie de Fourier

n

tjnneFtf 0)(

Page 65: Fourier Transformadas

los coeficientes Flos coeficientes Fnn pueden obtenerse a partir de pueden obtenerse a partir de los coeficientes alos coeficientes ann, b, bnn : :

para n=0, para n=0, 1, 1, 2, 2, 3, ...3, ...

T

tjnTn dtetfF

0

1 0)(

)(21

nnn jbaF

Page 66: Fourier Transformadas
Page 67: Fourier Transformadas

tjwoe

Page 68: Fourier Transformadas

)cos()( twVtv m

Voltaje en el tiempo Voltaje fasorial

)()(~ wtjmeVtv

v(t)

t Re

Im

Page 69: Fourier Transformadas

Los coeficientes FLos coeficientes Fnn son números complejos, son números complejos, que pueden ser escritos en forma polar:que pueden ser escritos en forma polar:

DondeDonde , ,Para todo nPara todo n0,0,

Para n=0 :Para n=0 :

njnn eFF

njnnn eFFF

*

2221

nnn baF )abarctan(

n

nn

021

0 aF

Page 70: Fourier Transformadas

EjemploEjemplo. Encontrar la forma compleja de la serie de . Encontrar la forma compleja de la serie de Fourier para la función ya tratada:Fourier para la función ya tratada:

Solución 1. Como ya se calcularon los coeficientes de la Solución 1. Como ya se calcularon los coeficientes de la forma trigonométrica (aforma trigonométrica (ann y b y bnn):):aann=0 para todo n=0 para todo n

1f(t)

t. . . -T/2

0

T/2 T . . .

-1

ntodopara])1(1[b nn2

n

Page 71: Fourier Transformadas

Podemos calcular los coeficientes cPodemos calcular los coeficientes cnn de: de:

Entonces la Serie Compleja de Fourier quedaEntonces la Serie Compleja de Fourier queda

])1(1[][ 221

21 n

nnnn jjbaF

])1(1[1 nnn jF

...)eee

eee(...j)t(ft5j

51t3j

31tj

tjt3j31t5j

512

000

000

Page 72: Fourier Transformadas

Solución 2. También podemos calcular los Solución 2. También podemos calcular los coeficientes ccoeficientes cnn mediante la integral mediante la integral

T

tjnTn dtetfF

0

1 0)(

)dtedte(T

2/T

tjn2/T

0

tjnT1 00

)ee(2/T

Ttjn

jn1

0

2/Ttjn

jn1

T1 0

o

0

o

)]ee()1e[( 2/TjnTjn2/TjnTjn

1 000

o

Page 73: Fourier Transformadas

Como Como 00T=2T=2

Lo cual coincide con el resultado ya obtenido.Lo cual coincide con el resultado ya obtenido.

)])1(1()1)1[(1 nnTjnn o

F

])1(1[j nTn

2o

])1(1[j nn1

Page 74: Fourier Transformadas

EjercicioEjercicio: Calcular los coeficientes F: Calcular los coeficientes Fnn para para la siguiente función de periodo 2la siguiente función de periodo 2..a)a) A partir de los coeficientes aA partir de los coeficientes ann,b,bnn

b)b) Directamente de la integralDirectamente de la integral

-6 -4 -2 0 2 4 6-0.2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Senoidal rectificada de media onda

t

f(t)

Page 75: Fourier Transformadas

Espectros de Frecuencia DiscretaEspectros de Frecuencia Discreta

A la gráfica de la magnitud de los coeficientes cA la gráfica de la magnitud de los coeficientes cnn contra la frecuencia angular contra la frecuencia angular de la componente de la componente correspondiente se le llama el correspondiente se le llama el espectro de espectro de amplitudamplitud de f(t). de f(t).

A la gráfica del ángulo de fase A la gráfica del ángulo de fase nn de los de los coeficientes ccoeficientes cnn contra contra , se le llama el , se le llama el espectro espectro de fasede fase de f(t). de f(t).

Como n sólo toma valores enteros, la frecuencia Como n sólo toma valores enteros, la frecuencia angular angular =n=n00 es una variable discreta y los es una variable discreta y los espectros mencionados son espectros mencionados son gráficas discretasgráficas discretas..

Page 76: Fourier Transformadas

Espectros de Frecuencia DiscretaEspectros de Frecuencia Discreta

EjemploEjemplo. Para la función ya analizada:. Para la función ya analizada:

Se encontró que Se encontró que

Por lo tanto,Por lo tanto,

1f(t)

t. . . -T/2

0

T/2 T . . .

-1

])1(1[1 nnn jF

])1(1[1 nnnF

Page 77: Fourier Transformadas

Espectros de Frecuencia DiscretaEspectros de Frecuencia Discreta

El eje horizontal es el eje de frecuencia, (n=número de armónico = El eje horizontal es el eje de frecuencia, (n=número de armónico = múltiplo de múltiplo de 00).).

-30 -20 -10 0 10 20 300

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7 Espectro de Amplitud de f(t)

n

Cn

Frecuencia negativa (?)

Frecuencia

Page 78: Fourier Transformadas

Espectros de Frecuencia DiscretaEspectros de Frecuencia Discreta

EjercicioEjercicio. Dibujar el espectro de amplitud . Dibujar el espectro de amplitud para la función senoidal rectificada de ½ para la función senoidal rectificada de ½ onda.onda.

Page 79: Fourier Transformadas

Potencia y Teorema de ParsevalPotencia y Teorema de Parseval

De acuerdo a lo anterior, si la función periódica f(t) De acuerdo a lo anterior, si la función periódica f(t) representa una señal de voltaje o corriente, la representa una señal de voltaje o corriente, la potencia potencia promediopromedio entregada a una carga resistiva de 1 ohm en un entregada a una carga resistiva de 1 ohm en un periodo está dada porperiodo está dada por

Si f(t) es periódica, también lo será [f(t)]Si f(t) es periódica, también lo será [f(t)]22 y el promedio en y el promedio en un periodo será el promedio en cualquier otro periodo.un periodo será el promedio en cualquier otro periodo.

2/T

2/T

2T1 dt)]t(f[

Page 80: Fourier Transformadas

Potencia y Teorema de ParsevalPotencia y Teorema de Parseval

El teorema de Parseval nos permite calcular la integral de El teorema de Parseval nos permite calcular la integral de [f(t)][f(t)]22 mediante los coeficientes complejos F mediante los coeficientes complejos Fnn de Fourier de de Fourier de la función periódica f(t):la función periódica f(t):

n

n

T

TT Fdttf 2

2/

2/

21 )]([

Page 81: Fourier Transformadas

Potencia y Teorema de ParsevalPotencia y Teorema de Parseval

EjemploEjemplo. Calcular la potencia de la función f(t):. Calcular la potencia de la función f(t):

Solución. Solución. Del teorema de ParsevalDel teorema de Parseval

y del ejemplo anteriory del ejemplo anterior

sustituyendosustituyendo

1f(t)

t. . . -T/2

0

T/2 T . . .

-1

n

n

T

TT Fdttf 2

2/

2/

21 )]([

])1(1[1 nnnF

...491

251

9118

2

2

nnF

Page 82: Fourier Transformadas

Potencia y Teorema de ParsevalPotencia y Teorema de Parseval

La serie numérica obtenida converge aLa serie numérica obtenida converge a

Por lo tanto,Por lo tanto,

2337.1...491

251

911

1)2337.1(8cdt)]t(f[ 2n

2n

2/T

2/T

2T1

Page 83: Fourier Transformadas

De la Serie a la Transformada de De la Serie a la Transformada de FourierFourier

La serie de Fourier nos permite obtener una La serie de Fourier nos permite obtener una representación en el dominio de la representación en el dominio de la frecuencia para frecuencia para funciones periódicasfunciones periódicas f(t). f(t).

Se puede extender el concepto de series de Se puede extender el concepto de series de Fourier a Fourier a funciones no periódicasfunciones no periódicas de la de la siguiente forma:siguiente forma:

Page 84: Fourier Transformadas

De la Serie a la Transformada de De la Serie a la Transformada de FourierFourier

Tren de pulsos de amplitud 1, ancho p y Tren de pulsos de amplitud 1, ancho p y periodo T:periodo T:

1f(t)

t. . . -T -T/2

0

T/2 T . . .

p

-p/2 p/2

2T

2p

2p

2p

2p

2T

t0t1t0

)t(f

Page 85: Fourier Transformadas

De la Serie a la Transformada de De la Serie a la Transformada de FourierFourier

Para este ejemplo los coeficientes de la Serie Para este ejemplo los coeficientes de la Serie Compleja de Fourier son:Compleja de Fourier son:

El espectro de frecuencia correspondiente lo El espectro de frecuencia correspondiente lo obtenemos graficando Fobtenemos graficando Fnn contra contra =n=n00..

)()(

)(20

20p

p

Tp

n nnsen

F

Page 86: Fourier Transformadas

De la Serie a la Transformada de De la Serie a la Transformada de FourierFourier

Espectro del tren de pulsos para p=1, T=2Espectro del tren de pulsos para p=1, T=2

-60 -40 -20 0 20 40 60-0.2

0

0.2

0.4

0.6

w=nw0

c n

Page 87: Fourier Transformadas

De la Serie a la Transformada de De la Serie a la Transformada de FourierFourier

Si el periodo del tren de pulsos aumenta:Si el periodo del tren de pulsos aumenta:

-20 -10 0 10 200

0.5

1

1.5

p=1, T=2

t

f(t)

t-20 -10 0 10 200

0.5

1

1.5p=1, T=5

f(t)

-20 -10 0 10 200

0.5

1

1.5

p=1, T=10

t

f(t)

-20 -10 0 10 200

0.5

1

1.5

p=1, T=20

t

f(t)

Page 88: Fourier Transformadas

De la Serie a la Transformada de De la Serie a la Transformada de FourierFourier

En el límite cuando TEn el límite cuando T, la función deja de , la función deja de ser periódica:ser periódica:

¿Qué pasa con los coeficientes de la serie ¿Qué pasa con los coeficientes de la serie de Fourier?de Fourier?

-20 -10 0 10 200

0.5

1

1.5p=1, T=

t

f(t)

Page 89: Fourier Transformadas

De la Serie a la Transformada de De la Serie a la Transformada de FourierFourier

-50 0 50-0.1

0

0.1

0.2

0.3

p=1, T=5

-50 0 50-0.05

0

0.05

0.1

0.15

p=1, T=10

-50 0 50-0.02

0

0.02

0.04

0.06p=1, T=20

-50 0 50-0.2

0

0.2

0.4

0.6 p=1, T=2

=n0

c n

Page 90: Fourier Transformadas

De la Serie a la Transformada de De la Serie a la Transformada de FourierFourier

En el límite (TEn el límite (T): El espectro se vuelve ): El espectro se vuelve continuocontinuo

Page 91: Fourier Transformadas

De la Serie a la Transformada de De la Serie a la Transformada de FourierFourier

La serie La serie

Al cambiar la variable discreta nAl cambiar la variable discreta n00 (cuando (cuando TT) por la variable continua ) por la variable continua , se , se transforma en una transforma en una integral integral de la siguiente de la siguiente manera:manera:

n

tjnneFtf 0)(

Page 92: Fourier Transformadas

De la Serie a la Transformada de De la Serie a la Transformada de FourierFourier

ComoComo

La serie quedaLa serie queda

O bien,O bien,

cuando Tcuando T, n, n00 y y 00dd y la sumatoria se convierte y la sumatoria se convierte enen

n

tjn2/T

2/T

tjnT1 00 edte)t(f)t(f

2/

2/

1 0)(T

T

tjnTn dtetfF

n

tjn0

2/T

2/T

tjn21 00 edte)t(f)t(f

dedte)t(f)t(f tjtj

21

Page 93: Fourier Transformadas

De la Serie a la Transformada de De la Serie a la Transformada de FourierFourier

Es decir,Es decir,

DondeDonde

Estas expresiones nos permiten calcular la Estas expresiones nos permiten calcular la expresión F(expresión F() (dominio de la frecuencia) a ) (dominio de la frecuencia) a partir de f(t) (dominio del tiempo) y viceversapartir de f(t) (dominio del tiempo) y viceversa

de)(F)t(f tj

21

dte)t(f)(F tj

Page 94: Fourier Transformadas
Page 95: Fourier Transformadas

De la Serie a la Transformada de De la Serie a la Transformada de FourierFourier

A la función F(A la función F() se le llama) se le llama transformada de Fourier de transformada de Fourier de f(t)f(t) y se denota por y se denota por FF, es decir, es decir

A la expresión que permite obtener f(t) a partir de F(w) se A la expresión que permite obtener f(t) a partir de F(w) se le llama le llama transformada inversa de Fouriertransformada inversa de Fourier y se denota por y se denota por FF –1–1 ,es decir ,es decir

de)(F)t(f)](F[ tj211F

dte)t(f)(F)]t(f[ tjF

Page 96: Fourier Transformadas

De la Serie a la Transformada de De la Serie a la Transformada de FourierFourier

EjemploEjemplo. Calcular F(w) para el pulso rectangular . Calcular F(w) para el pulso rectangular f(t) siguientef(t) siguiente

Solución. La expresión en el dominio del tiempo Solución. La expresión en el dominio del tiempo de la función esde la función es

-p/2 0 p/2

1f(t)

t

t0t1

t0)t(f

2p

2p

2p

2p

Page 97: Fourier Transformadas

De la Serie a la Transformada de De la Serie a la Transformada de FourierFourier

IntegrandoIntegrando

por fórmula de Eulerpor fórmula de Euler

2/p

2/p

tjtj dtedte)t(f)(F

2/p

2/p

tjj1 e

)ee( 2/pj2/pjj1

2/p)2/p(senp)(F

Page 98: Fourier Transformadas

De la Serie a la Transformada de De la Serie a la Transformada de FourierFourier

En forma GráficaEn forma Gráfica

-50 0 50

0

0.5

1F(w) con p=1

w

F(w

)