
【计】 Fourier integral
inner; liner; lining; neighbourhood
【法】 knot; sea mile
leaf; foliage; frondage; part of a historical period
【医】 foil; Fol.; folia; folium; frond; leaf; lobe; lobi; lobus; petalo-
phyllo-
integral
【计】 integral
【化】 integral
【医】 integration
傅里叶积分(Fourier Integral)是傅里叶变换在非周期函数上的推广形式,用于将任意函数分解为连续频率的正弦波和余弦波的叠加。其数学定义为: $$ F(omega) = int_{-infty}^{infty} f(t) e^{-iomega t} dt $$ 其中$f(t)$为时域函数,$F(omega)$为频域表示,$omega$为角频率。
核心特点与应用方向
工程与物理意义
傅里叶积分在信号处理中用于分析非周期性信号的频谱特性,例如雷达脉冲波形分析。在热传导方程和波动方程求解中,它是分离变量法的理论基础。
与傅里叶变换的关系
当函数$f(t)$满足绝对可积条件($int_{-infty}^{infty} |f(t)| dt < infty$)时,傅里叶积分收敛为傅里叶变换;对于周期函数则退化为傅里叶级数。
数学表达变体
工程领域常采用对称形式: $$ f(t) = frac{1}{2pi} int_{-infty}^{infty} F(omega) e^{iomega t} domega $$ 此公式实现了从频域到时域的重构。
权威参考文献
傅里叶积分是傅里叶变换的核心数学工具,用于将非周期函数分解为连续频率的正弦和余弦分量的叠加。它是傅里叶级数在非周期函数上的推广,主要应用于信号处理、物理学和工程学等领域。
傅里叶积分将函数 ( f(t) ) 表示为频率域上的积分形式: $$ f(t) = frac{1}{2pi} int{-infty}^{infty} F(omega) e^{iomega t} domega $$ 其中,( F(omega) ) 是傅里叶变换后的频域函数,定义为: $$ F(omega) = int{-infty}^{infty} f(t) e^{-iomega t} dt $$ 这两个公式分别称为傅里叶逆变换和傅里叶正变换。
傅里叶积分存在的条件是函数 ( f(t) ) 满足绝对可积: $$ int_{-infty}^{infty} |f(t)| dt < infty $$ 或满足Dirichlet条件(分段光滑、有限个极值点等)。
以矩形脉冲函数 ( f(t) = begin{cases} 1, & |t| leq T0, & |t| > T end{cases} ) 为例,其傅里叶变换为: $$ F(omega) = frac{2sin(omega T)}{omega} $$ 表明其频谱能量集中在低频区域。
傅里叶积分通过连续频率分量的叠加描述非周期函数,是连接时域与频域的重要桥梁。其数学形式简洁,但需注意收敛条件以保证变换有效性。
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