푸리에 변환에 일반적으로 사용되는 공식은 무엇입니까?

공식은 다음과 같습니다. 푸리에 변환이란 특정 조건을 충족하는 함수를 삼각함수(사인 및/또는 코사인 함수) 또는 이들 적분의 선형 조합으로 표현할 수 있다는 의미입니다. 연속 푸리에 변환 및 이산 푸리에 변환과 같은 다양한 연구 분야에서 푸리에 변환의 다양한 변형이 있습니다. 푸리에 분석은 원래 열 프로세스의 분석 분석을 위한 도구로 제안되었습니다. 푸리에 변환 또는 Transformée de Fourier에는 여러 중국어 번역이 있으며, 일반적인 번역은 "푸리에 변환", "푸리에 변환", "푸리에 변환", "푸리에 변환", "푸리에 변환" 등입니다. 푸리에 변환은 신호를 분석하는 방법으로, 신호의 구성 요소를 분석하고 이러한 구성 요소를 사용하여 신호를 합성할 수도 있습니다. 사인파, 구형파, 톱니파 등과 같은 많은 파형을 신호 구성 요소로 사용할 수 있습니다. 푸리에 변환은 사인파를 신호 구성 요소로 사용합니다.

f(t)는 t가 Dirichlet 조건을 충족하는 경우 t의 주기 함수입니다. 즉, 2T 주기 내에서 f(X)는 연속이거나 첫 번째 유형의 유한한 수의 불연속 점만 갖습니다. , f(x)가 단조롭거나 유한한 수의 단조 간격으로 나누어질 수 있는 경우 F(x)는 2T를 주기로 하는 푸리에 급수와 수렴하고 합 함수 S(x)도 다음을 갖는 주기 함수입니다. 2T를 기간으로 하고 이러한 불연속 지점 On에서 함수는 유한한 값을 가지며, 기간 내에 유한한 수의 극점을 갖습니다. 그러면 아래 그림의 수식 ①이 성립된다. 이를 적분연산 f(t)의 푸리에변환이라 하고, 수학식 2의 적분연산을 F(Ω)의 역푸리에변환이라 한다. F(Ω)는 f(t)의 이미지 함수라고 하며, f(t)는 F(Ω)의 이미지 기본 함수라고 합니다. F(Ω)는 f(t)의 이미지입니다. f(t)는 F(Ω)의 원본 이미지입니다. ①푸리에 변환

? ②역푸리에 변환 푸리에 변환은 물리학, 전자공학, 정수론, 조합수학, 신호처리, 확률론, 통계학, 암호학, 음향학 등의 분야에서 폭넓게 응용되고 있습니다. 광학, 해양학 및 구조 역학(예: 신호 처리에서 푸리에 변환의 일반적인 사용은 신호를 주파수 스펙트럼으로 분해하여 주파수에 해당하는 진폭을 표시하는 것입니다).