Oto definicje transformacji Fouriera i odwrotnej transformacji Fouriera, których nauczyłem się na studiach
f ( t ) = 1
Istotne cechy tej konwencji to
- Transformacja niejednorodna; jednostkami w dziedzinie częstotliwości są radiany (zmienna wynosi )
- Jednostki „w dziedzinie czasu” są w czasie (zmienna to )
- Przekształcenia funkcji są oznaczone dużymi literami ( vs. f )
- W F ( j omów ) ściśle oznacza, że funkcja ta jest transformata Fouriera
- I oczywiście zwykła konwencja EE, że .
Obecnie używam zupełnie innej konwencji, zasadniczo tej, która jest stosowana na wikipediach :
f(x)=∫ ∞ - ∞ F (ξ)ej2gatunkuξxdξ cech tej konwencji są
- Transformacja jednostkowa; jednostki w dziedzinie częstotliwości to znormalizowane częstotliwości (zmienna wynosi )
- Jednostki „w dziedzinie czasu” są bezjednostkowe (zmienna to )
Bardzo wolę tę konwencję z kilku powodów.
- Korzystanie z jednolitej konwencji znacznie zwiększa symetrię i przejrzystość dualów Fouriera: porównaj
- Uważam, że wielkie litery są bardziej przydatne do oznaczania zmiennych / funkcji o wartościach dyskretnych niż do reprezentowania funkcji przekształconych.
Oczywiście próżno byłoby uznać mój wybór konwencji za lepszy od tego, z którego korzystają inni. Ale trudno mi wymyślić dobre powody, by preferować konwencję, której nauczyłem się na studiach (tj. Powody, które nie wiążą się z tradycją).
Czy ktoś może wymyślić inne powody, by preferować „tradycyjną” (niejednolitą) konwencję? Czy ta „tradycyjna” konwencja jest taka sama, jak nauczyłeś się kursu przetwarzania sygnału (jeśli go wziąłeś)? Która konwencja nie ty preferujesz?
źródło
Odpowiedzi:
Wybór konwencji powinien być najbardziej odpowiedni (lub znany) dla odbiorców, z którymi próbujesz się komunikować.
źródło
Jedną rzeczą dotyczącą używania x (t) dla sygnału jest równoległość między nimi
i
gdzie x jest nadal wejściem, a y jest nadal wyjściem, w tym przypadku są to sygnały zamiast liczb.
źródło