푸리에 역변환 정리
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1. 개요
푸리에 역변환 정리는 푸리에 변환의 역변환을 정의하는 수학적 개념이다. 함수를 복소수 범위에서 정의하고 르베그 적분이 가능할 때, 푸리에 변환은 함수를 주파수 성분으로 분해하며, 푸리에 역변환은 이 주파수 성분으로부터 원래의 함수를 복원한다. 오일러 공식을 활용하여 복소 지수 함수를 사용함으로써 푸리에 변환과 역변환을 간결하게 표현할 수 있으며, 신호 처리, 이미지 처리 등 다양한 분야에서 활용된다. 푸리에 변환은 푸리에 급수의 일반화된 형태로, 주기 함수와 비주기 함수 모두에 적용 가능하지만, 시간 정보를 잃는 단점이 있어 이를 보완하기 위해 DTFT, STFT, 웨이블릿 변환 등 다양한 변환 방법들이 개발되었다.
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- 조제프 푸리에 - 푸리에 변환
푸리에 변환은 복소 함수를 주파수 성분으로 분해하는 적분 변환으로, 푸리에 급수의 확장 개념이며, 시간-주파수 영역 변환, 선형성, 컨볼루션 정리, 불확정성 원리 등의 성질을 가지며 다양한 분야에 활용된다. - 조제프 푸리에 - 푸리에 급수
푸리에 급수는 조제프 푸리에가 열 방정식 해를 구하는 과정에서 도입한 주기 함수 표현법으로, 삼각 함수나 복소 지수 함수 급수를 사용하여 전기 공학, 음향학, 신호 처리 등 다양한 분야에 응용된다. - 수리물리학 - 라플라스 변환
라플라스 변환은 함수 f(t)를 복소수 s를 사용하여 적분을 통해 다른 함수 F(s)로 변환하는 적분 변환이며, 선형성을 가지고 미분방정식 풀이 등 공학 분야에서 널리 사용된다. - 수리물리학 - 불확정성 원리
불확정성 원리는 1927년 베르너 하이젠베르크가 발표한 양자역학의 기본 원리로, 입자의 위치와 운동량 등 짝을 이루는 물리량들을 동시에 정확하게 측정하는 것이 불가능하며, 두 물리량의 불확정성은 플랑크 상수에 의해 제한된다.
| 푸리에 역변환 정리 | |
|---|---|
| 푸리에 해석 | |
| 분야 | 수학, 물리학, 공학 |
| 하위 분야 | 조화 해석 |
| 개요 | |
| 관련 주제 | 푸리에 급수 푸리에 변환 시간-주파수 분석 스펙트럼 분석 |
| 변환 | |
| 푸리에 변환 | 연속 푸리에 변환 (CTFT) 이산 시간 푸리에 변환 (DTFT) 이산 푸리에 변환 (DFT) 일반화된 푸리에 변환 분수 푸리에 변환 키쿠치 변환 |
| 푸리에 역변환 정리 | 푸리에 역변환 정리 |
| 관련 변환 | 라플라스 변환 Z 변환 멜린 변환 하틀리 변환 힐베르트 변환 아벨 변환 |
| 응용 | |
| 주요 응용 분야 | 신호 처리 이미지 처리 데이터 분석 뇌파 분석 진동 분석 암반 분석 |
2. 정의
함수 $f(t)$가 복소수 범위에서 정의되어 있고 르베그 적분이 가능할 때, 이 함수의 푸리에 변환 $F(f)$는 다음과 같이 정의된다.
푸리에 급수는 복잡한 모양의 주기함수를 사인과 코사인 함수로 분해한다. 푸리에 변환은 일반적인 함수의 주기를 무한대로 간주하여 접근한다. 오일러 공식에 따라 ''e''2π''iθ'' = cos(2π''θ'') + ''i'' sin(2π''θ'')로 나타낼 수 있어, 푸리에 급수의 기본 함수를 삼각함수가 아닌 ''e''2π''iθ''로 사용하면 공식을 더 간단하게 표현할 수 있다.
:$F(f) = \int_{-\infty}^{\infty} f(t) e^{-2\pi ift} dt$ (단, $f$는 모든 실수 범위)
여기서 일반적으로 독립변수 $t$는 시간을 나타내고, 변환변수 $f$는 주파수를 나타낸다.
$F(f)$ 대신에 $\hat f(f)$ 또는 $\mathcal{F}(f)$와 같은 표기를 사용하기도 한다.
3. 소개
3. 1. 오일러 공식의 활용
푸리에 급수에서 출발한다. 푸리에 급수는 복잡한 모양의 주기함수를 사인과 코사인으로 분해한다. 푸리에 변환은 일반적인 함수의 주기를 무한대로 간주하여 접근한다.
오일러 공식에 따라 ''e''2π''iθ'' = cos(2π''θ'') + ''i'' sin(2π''θ'')로 나타낼 수 있어, 푸리에 급수의 기본 함수를 삼각함수가 아닌 ''e''2π''iθ''로 사용한다. 이를 통해 공식을 더 간단하게 표시할 수 있다. 삼각함수를 복소지수함수로 나타낼 경우 푸리에 계수들도 복소수 값을 갖는다. 이때 푸리에 계수의 진폭은 원래 함수를 구성하던 그 주파수 성분의 크기를, 편각은 기본 사인 곡선과의 위상차를 나타낸다. 이 정의를 사용하면 주파수가 음수 값을 가지는 경우도 발생한다. 따라서 푸리에 변환에서의 주파수는 "시간당 몇 회 진동하는지"라는 개념으로만 설명될 수는 없고, 하나의 확장된 개념이다.
3. 2. 복소 지수 함수의 사용
오일러 공식에 따라 ''e''2π''iθ'' = cos(2π''θ'') + ''i'' sin(2π''θ'')로 나타낼 수 있어, 푸리에 급수에서는 기본 함수로 삼각함수 대신 ''e''2π''iθ''를 사용한다. 이렇게 하면 공식을 더 간결하게 표현할 수 있다. 삼각함수를 복소지수함수로 나타내면 푸리에 계수도 복소수 값을 갖게 된다. 이때 푸리에 계수의 진폭은 원래 함수를 구성하는 해당 주파수 성분의 크기를 나타내고, 편각은 기본 사인 곡선과의 위상차를 나타낸다. 이러한 정의에서는 주파수가 음수 값을 가질 수도 있다. 따라서 푸리에 변환에서 주파수는 단순히 "시간당 진동 횟수"로만 설명할 수 없고, 확장된 개념으로 이해해야 한다.
4. 푸리에 급수
푸리에 급수와 관련된 변환은 다음과 같다.
- 이산 사인 변환
- DCT 이산 코사인 변환
- 고속 푸리에 변환
4. 1. DST (수학)
이산 사인 변환4. 2. DCT 이산 코사인 변환
- DST
- 이산 코사인 변환
- 고속 푸리에 변환
4. 3. FFT 고속 푸리에 변환
고속 푸리에 변환5. 푸리에 적분(Fourier Integral)
Fourier Integral영어은 다음과 같다.
:
여기서 와 는 다음과 같다.
6. 푸리에 변환의 단점
푸리에 변환은 시간 정보를 고려하지 못한다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 DTFT, STFT, 웨이블릿 변환, 가버 변환, MFCCs 등 다양한 변환 방법들이 연구되었다.
6. 1. 시간-주파수 분석의 필요성
푸리에 변환은 시간에 대한 연속성을 고려하지 못하는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 DTFT, STFT, 웨이블릿 변환, 가버 변환, MFCCs 등이 연구되었다.6. 2. 대안적인 변환 방법
DTFT, STFT, 웨이블릿 변환, 가버 변환, MFCCs 등은 푸리에 변환이 시간에 대한 연속성을 고려하지 않아 발생하는 단점을 보완하기 위해 연구되었다.
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