Aperiodische vs. periodische Wellenform Fourier-Transformation: Wie versteht die Natur, was der Fall ist?

Heute habe ich die Theorie hinter der Fourier-Transformation überprüft, und ich habe mir eine Frage gestellt, die ich während des Prozesses nicht beantworten konnte.

Theorie: Eine periodische Wellenform hat eine Fourier- Reihe , die als Abtastung der entsprechenden aperiodischen Wellenform angesehen werden kann (dh die Reihe einer Rechteckwelle ist die Abtastung der Transformation eines einzelnen Rechtecks). Ein Rechteck und eine Rechteckwelle haben also unterschiedliche harmonische Komponenten.

Und jetzt meine Frage (Rechteckwelle ist nur ein Beispiel, die Frage ist auf jede aperiodische Funktion anwendbar): Ein digitaler Treiber (ein Taktgenerator, wenn Sie wollen) treibt eine Rechteckwelle mit der Frequenz f an . Es beginnt mit einem einzelnen "Rechteck", sein Spektrum ist das der Fourier-Transformation eines Rechtecks? Dann geht es weiter mit vielen anderen – unendlichen – Rechtecken und man kann sagen, dass es tatsächlich eine periodische Wellenform ist (oder zumindest bis zu diesem Punkt war), ist ihr Spektrum das einer Rechteckwelle?

Wenn ich das Signal mit einem Spektrumanalysator betrachte, sehe ich natürlich die für eine Rechteckwelle typischen ungeraden Harmonischen ... Und es ist absurd zu sagen, dass sich das Spektrum des Signals ändert (zunächst das eines Rechtecks ​​und dann das von eine Rechteckwelle). Was passiert da also wirklich?

Ich hoffe, Sie sehen die Inkongruenz, auf die ich hinweisen möchte, und ich würde sagen, dass dies kein nutzloser Gedanke ist, da das Spektrum eines Signals angibt, wie sich das Signal durch das Medium ausbreitet.

BEARBEITEN

Aus den Kommentaren geht hervor, dass die Frage nicht klar genug war, lassen Sie mich Folgendes hinzufügen:

"Sie fragen sich, warum Sie nicht beobachten, wie sich das Spektrum in Ihrem Analysator zwischen der 1. Rechteckwelle und jeder folgenden Rechteckwelle beim Durchgang ändert?" --> Meine Frage ist, ob diese Änderung wirklich stattfindet und wie sie Sinn machen kann. Wenn das wirklich passiert ist, ist klar, warum der Spektrumanalysator es nicht anzeigen würde.

EDIT 2 : Klären Sie die Bedeutung von Rechteck und Rechteckwelle

Wenn ich mich auf ein "Rechteck" oder "einzelnes Rechteck" beziehe, meine ich im Grunde eine einzelne Periode der Rechteckwelle. Genauer gesagt reichen die steigende Flanke, High-Pegel und dann die fallende Flanke. Es als "Quadrat" zu bezeichnen, klang für mich nicht richtig. Ich sehe also eine "Rechteckwelle" als eine Reihe von "Rechtecken".

Die Zeit ist ein wunderbarer Heiler von Menschen und Transformationen.
Der Spektrumanalysator muss das Signal eine gewisse Zeit lang messen, bevor das Signal richtig angezeigt wird. Es gibt einen Kompromiss zwischen Messzeit und Genauigkeit. Ist es das, was du vermisst?
Fragen Sie, ob das Spektrum einer einzelnen Rechteckwelle dasselbe ist wie eine unendlich lange Kette von Rechteckwellen? Oder fragen Sie, warum Sie nicht beobachten, wie sich das Spektrum in Ihrem Analysator zwischen der 1. Rechteckwelle und jeder folgenden Rechteckwelle beim Durchgang ändert? Oder fragen Sie, was das Spektrum eines Signals ist, das aus einem Rechteck gefolgt von einem Rechteckimpuls besteht?
"Oder fragen Sie, warum Sie nicht beobachten, wie sich das Spektrum in Ihrem Analysator zwischen der 1. Rechteckwelle und jeder folgenden Rechteckwelle beim Durchgang ändert?" --> Meine Frage, ob diese Änderung wirklich passiert. Wenn das wirklich passiert ist, ist klar, warum der Spektrumanalysator es nicht anzeigen würde.
Warum ist es klar, warum der Analysator es nicht zeigen würde , wenn es tatsächlich passiert ist? Ist es nicht umgekehrt? Auf jeden Fall würde ich erwarten, dass es nicht angezeigt wird, da der Analysator nur Blicke auf Fenster in der Zeit untersucht, es sei denn, Sie können einen Spektrumanalysator "einmal" machen oder alles aufzeichnen und sehr langsam wiedergeben. Ich habe noch nie mit einem Spektrumanalysator gehandhabt, also würde ich es nicht wissen.
Ich finde die Verwendung von Quadrat und Rechteck sehr verwirrend: "Ein digitaler Treiber [...] treibt eine Rechteckwelle mit der Frequenz f an. Er beginnt mit einem einzelnen "Rechteck", sein Spektrum ist das der Fourier-Transformation eines Rechtecks? Dann es setzt sich mit vielen anderen - unendlichen - Rechtecken fort und man kann sagen, dass es sich tatsächlich um eine periodische Wellenform handelt." Obwohl ein Rechteck ein Quadrat sein kann, könnten Sie bitte unterscheiden oder erklären?
@Huisman Guter Punkt. Ich habe versucht, es in meiner Frage zu verdeutlichen. Aber ich habe „Rechteck“ im Grunde genommen als ein einzelnes Rechteck bezeichnet, das Teil der Rechteckwelle ist.
@Elia die ansteigende Flanke, hoch und dann die abfallende Flanke: Dieser Teil ist eine halbe Periode einer Rechteckwelle
@Huisman Ich weiß, deshalb habe ich "genauer gesagt" gesagt. Übrigens ändert eine halbe oder volle Periode einer Rechteckwelle ihre Fourier-Transformation nicht (vorausgesetzt, Sie beginnen mit der steigenden Flanke, damit Sie nicht zwei Impulse nehmen).

Antworten (3)

Die Fourier-Transformation ist eine lineare Transformation. Das heißt, die Transformation einer langen Reihe von Impulsen ist identisch mit der Addition der vollständigen komplexen Transformation jedes einzelnen Impulses. Wenn Sie dies versuchen, indem Sie den Zeitversatz jedes Impulses und das unterschiedliche FT-Phasenergebnis, das dies impliziert, sorgfältig respektieren, werden Sie etwas Interessantes sehen. Was passiert, ist, dass sich die Spektren bei den harmonischen Frequenzen verstärken (aufgrund der Phase bei dieser Frequenz aller einzelnen FTs, die identisch sind), und alle anderen Frequenzen beginnen, destruktiv zu interferieren (aufgrund der Nichtausrichtung der Phase jedes Impulses). FT von allen anderen) und wird somit gegen Null tendieren.

Dies liegt daran, dass die Phasen einer beliebigen Frequenz nur dann alle übereinstimmen, wenn Impulse hinzugefügt werden, die um einen identischen Betrag beabstandet sind, der einem genauen ganzzahligen Vielfachen der Periode entspricht. zB periodisch. Die Phasen aller anderen Frequenzen werden „verwürfelt“. Und mehr durcheinander, je mehr Sie sie zusammenfügen. Summieren schließlich auf nahezu Null (relativ zu den Spitzen).

Auf diese Weise geschieht die Änderung durch konstruktive und destruktive Interferenz der Fourier-Spektren, wenn die Impulse hinzugefügt werden, wodurch ein einzelnes Sinc-ähnliches Spektrum allmählich in etwas umgewandelt wird, das sich den Spektren eines langperiodischen Signals annähert, das ein Kamm von Harmonischen ist.

Beachten Sie, dass Sie für diese Addition die vollständige komplexe Transformation (einschließlich Phase) benötigen, nicht nur ein Magnitudenspektrum. Das lange FFT-Fenster eines Spektrumanalysators tut dies.

Hinzugefügt: Sie können die Änderung nicht sehen, da der Spektrumanalysator bereits mehrere Pulse aufsummiert hat, bevor er etwas anzeigt. (langes FFT-Fenster)

Sehr sehr interessante Erklärung! Ich habe noch nie so darüber nachgedacht. Es wäre interessant, eine Animation zu sehen, wie sich das Spektrum ändert, wenn Sie mehr Impulse hinzufügen. Wie Sie es oft beim "Gibbs-Phänomen" sehen, bei dem Sie stattdessen mehr Obertöne hinzufügen. Habt ihr sowas schon mal gesehen oder muss ich das selbst machen?

Es beginnt mit einem einzelnen "Rechteck", sein Spektrum ist das der Fourier-Transformation eines Rechtecks?

Ja, tautologisch so.

Dann geht es weiter mit vielen anderen – unendlichen – Rechtecken und man kann sagen, dass es tatsächlich eine periodische Wellenform ist (oder zumindest bis zu diesem Punkt war), ist ihr Spektrum das einer Rechteckwelle?

Ein unendlich langes Signal hat keine Fourier-Transformation, da das Integral nicht endlich ist. Wenn Sie ein Signal messen können, ist es in Wirklichkeit angesichts Ihrer endlichen Lebensdauer nicht wirklich periodisch, und so erhalten Sie die Fourier-Transformation des von Ihnen gemessenen aperiodischen Signals.

Die FFT ist nur eine Korrelation; längere Zeitintervalle ermöglichen eine höhere Auflösung; mehr Wiederholungen ermöglichen eine höhere Auflösung, wie eine andere Antwort erklärte.