傅里叶变换

傅里叶变换（，，缩写：FT）是一种线性变换，通常定义为一种积分变换。其基本思想是一个函数可以用（可数或不可数，可数的情况对应于傅里叶级数）无穷多个周期函数的线性组合来逼近，从而这些组合系数在保有原函数的几乎全部信息的同时，还直接地反映了该函数的“频域特征”。因其基本思想首先由法国学者约瑟夫·傅里叶系统地提出，所以以其名字来命名以示纪念。在现代数学理论中，傅里叶积分变换可以得到各种推广，并在分析学中有广泛应用，构成了调和分析这一数学领域。
经过傅里叶变换生成的函数 formula_1 称作原函数 formula_2 的傅里叶变换，应用意义上称作频谱。在特定情况下，傅里叶变换是可逆的，即将 formula_1 通过逆变换可以得到其原函数 formula_2。通常情况下，formula_2 是一个实函数，而 formula_1 则是一个复数值函数，其函数值作为复数可同时表示振幅和相位。
定义.
对于不同种类的函数，有一些不同版本的傅里叶变换的定义。对于定义在欧几里得空间 formula_7 上的函数，可给出通常的连续傅里叶变换；对于定义在 formula_8 维环面 formula_9 上的函数，或者说周期函数，就给出傅里叶级数。进行傅里叶变换的函数的定义域可以推广到拓扑群，如局部紧交换群。
若「傅里叶变换」一词不加任何限定语，则往往是指所谓「连续傅里叶变换」，下文我们默认讨论连续傅里叶变换。其他的常见变种列于傅里叶变换的其他变种一节。
傅里叶积分变换.
对于一个多实变量的复函数 formula_10 ，其傅里叶变换的结果（记作 formula_11 或 formula_12 ）最常见的定义方式是下面的傅里叶积分
formula_13
称为傅里叶积分变换，其中粗体的 formula_14 是 formula_8 维实向量，点乘号 formula_16 则表示欧几里得内积。值得一提的是，不同的作者可能在定义中对积分号前的系数 formula_17 和指数上的系数 formula_18 进行调整，不同领域有不同的惯用约定，参见变换参数的常见约定。
常可定义另一积分变换 formula_19 ：
formula_20
它称作傅里叶积分逆变换，满足 formula_21。
若某函数的傅里叶积分不收敛，则这一版本的傅里叶变换对其就无法定义；即便傅里叶积分收敛，所得的函数的积分逆变换也可能不收敛；或者这两个变换非互逆关系。所以须了解什么样的函数是可变换的，而且满足不同假设的函数的傅里叶变换可能性质不同。
另外，可行上述变换的函数太少，如各种多项式函数都无法用上面的积分定义，这些情况对于信号频域分析等直接应用而言也十分重要，从而有必要进行推广，这就是下面几小节的主题。
收敛性.
对于一个 formula_7 上的连续函数 formula_2 而言，要使其黎曼积分收敛，主要需限制其在趋向无穷远时的衰减速度。为使前述傅里叶积分收敛，可以考虑使得 formula_24 有界的连续函数 formula_2 ，其中 formula_26 。容易验证这些函数在通常加法和数乘下构成一个向量空间，记作 formula_27 。这些函数都是黎曼可积的，并且乘上模为1的指数函数所得函数仍在 formula_27 中，也就是说其傅里叶积分也是收敛的。
速降函数.
formula_27 上的傅里叶变换已具备许多良好的性质。然而，由于未必有 formula_30 ，所以 formula_31 可能不具可逆性。一些分析表明， formula_1 趋向无穷远时的衰减行为与 formula_2 的连续性与可微性有关：为使 formula_1 更快地衰减， formula_2 应具有更好的光滑性，反过来也一样。这启发我们研究所谓速降函数，其任意阶导数的衰减速度都快于任意负幂次函数，其构成的向量空间称为速降函数空间，记作 formula_36 。速降函数的傅里叶变换仍是速降函数，那么上面的积分逆变换可以定义在整个 formula_36 上。可以证明该积分确实是逆变换，于是傅里叶积分变换是 formula_36 上的一个自同构。
勒贝格积分与勒贝格可积函数.
上述积分变换是基于黎曼积分的。然而相比之下，使用基于测度的勒贝格积分来定义傅里叶积分变换有许多的优势。下文提到傅里叶积分变换时都默认是勒贝格积分意义上的。
formula_7 上全体勒贝格可积的函数构成的向量空间记作 formula_40 或此处省略地记为 formula_41 ，其是Lp空间的一种。对于勒贝格可积函数 formula_42 而言，由于 formula_43 ，formula_44 也是勒贝格可积的，也就是说傅里叶积分变换在 formula_41 上有定义。
一般来说可积函数 formula_42 的傅里叶变换 formula_1 未必是可积的。但对于其中可积的 formula_48 可以证明，积分逆变换
formula_49
对于 formula_50 几乎处处收敛于 formula_51 。
平方可积函数.
对于勒贝格积分定义的傅里叶积分变换而言，它仍是速降函数空间 formula_36 上的自同构。更具体地说，这是一个连续线性等距自同构（可查阅连续线性算子以了解可能导出的其他性质；另，这里所涉及的范数是L2范数）。
一个重要的事实是， formula_36 在平方可积函数空间 formula_54 中稠密，而 formula_54 是一个希尔伯特空间。这意味着 formula_36 上的任一连续线性算子可以到 formula_54 上且保持连续性，且这样的扩张唯一。也就是说，若可找到速降函数序列 formula_58 收敛于一个平方可积函数 formula_2 ，那么 formula_2 的傅里叶变换可定义为序列 formula_61 的极限，而不产生收敛性与对 formula_58 选择的依赖问题。
更进一步地，这个扩张还可以保持等距同构性质，在 formula_54 上满足这一性质意味着傅里叶变换是一个幺正算子，这就是普朗歇尔定理的内容。
这一变换并不对于所有的平方可积函数都具有一个积分定义式，对于补集 formula_64 中的函数则需要通过极限来定义。故不再称其为积分变换，而是称为傅里叶-普朗歇尔变换或简单称为傅里叶变换或普朗歇尔变换。
缓增分布.
如前面所提到的，非零多项式函数不是可积或平方可积的，从而无法使用上面的方法来定义傅里叶变换。这一点可以通过考虑来解决。
分布（也称为是一种广义函数）是测试函数空间上的连续线性泛函（即，该空间的连续对偶空间的成员）。而缓增分布则是以速降函数为测试函数的情况。
缓增分布 formula_2 的傅里叶变换 formula_1 定义为
formula_67
也就是说，若记 formula_36 上的傅里叶变换为 formula_69 、 formula_36 的连续对偶空间为 formula_71 ，则 formula_69 的共轭算子 formula_73 在 formula_71 上的限制就是缓增分布的傅里叶变换。
这个变换也是可逆的，并且在某种意义上是 formula_69 的扩张，也就是说可以用它来变换的函数比 formula_36 中的更多。为说明这一点，下面在一维情况下举些例子。
例子.
对于实轴上的速降函数 formula_77 ，其有这样唯一一个由积分定义的连续线性泛函 formula_78 与之对应（这一点实际上只需局部可积函数）：
formula_79
现在对其做傅里叶变换，得到
formula_80
其中第二个等号源于 formula_69 的如下性质（由富比尼定理易证）：
formula_82
由此可看出线性泛函 formula_83 以前述的方式唯一对应于函数 formula_84 （唯一性在这样意义上理解：对应相同线性泛函的函数几乎处处相等）。在这个意义上它对于 formula_85 是与 formula_69 的定义相重合的。
然而并非所有连续线性泛函都有这样的积分表示，如所谓求值泛函。0处的求值泛函作用于每个函数时，都给出该函数在0处的值：
formula_87
它正是所谓狄拉克δ函数，其傅里叶变换满足
formula_88
而这正是常值函数 formula_17 如前述方式对应的线性泛函 formula_90 。也就是说在这个意义上，狄拉克δ“函数”的傅里叶变换是 formula_17 。从频谱意义上理解，这意味着常值函数的频谱集中在零频率处（或者说周期无穷大） formula_92 的情况。
变换参数的常见约定.
如前面提到的，傅里叶积分变换中有可调整的参数，对它们的调整不会造成变换性质的显著变化，而仅仅是对变换结果的定义域或值域进行了放缩。通过显式地引入参数 formula_93 ，傅里叶积分变换的通式可以写为
formula_94
相应的满足 formula_95 的逆变换定义为
formula_96
一些选择组合因同时满足上面多个特性或在特定领域中自然出现而变得常见，列在下表。
本节中使用的约定是 formula_97 。
应用.
傅里叶变换在医学、数据科学、物理学、声学、光学、结构力学、量子力学、数论、组合数学、概率论、统计学、信号处理、密码学、大气科学、海洋学、通讯、金融等领域都有着广泛的应用。
物理学.
在处理具有波动方程背景的函数时，频域的信息处理起来通常更为方便，且信号的滤波等频域操作在器件方面有简单的实现。
除了力学振动、振荡电路等有明显波动方程背景的问题外，也有一些其他情况使得傅里叶变换在理论中自然地出现，如：
基本性质.
下面性质的更直观的写法可参见常用傅里叶变换表。
线性性质.
傅里叶变换是线性映射。也就是说对于 formula_102 也存在 formula_103
平移性质.
可定义函数间的映射 formula_104 满足
formula_105
称为平移算子。其可以推广到缓增分布上，定义为共轭算子 formula_106，也就是说对于
formula_107
其中省略了表示平移算子作用于函数所需的括号。下文不再区分函数与分布的平移，采用相同记号。
傅里叶变换与平移算子满足如下关系：
formula_108
反过来，对于函数 formula_109 ，也有 formula_110 。
也就是说平移与相移相关联。
放缩性质.
formula_111
formula_112 的情况即给出所谓反射性质。
导数关系.
傅里叶变换与导数算子满足如下关系：
formula_113
其中 formula_114 是高阶导数，多元情况则一般化为多重指标。
反过来，对于函数 formula_115 ，也有 formula_116 。
也就是说求导在乘上频率是相关联的。
这里的导数算子也可以是缓增分布的导数算子，同样由共轭算子定义为 formula_117 。
卷积定理.
若函数 formula_118 有傅里叶变换，且存在卷积 formula_119 ，则该卷积的傅里叶变换即 formula_120 。
也可以推广地定义分布 formula_121 与测试函数 formula_122 的卷积，这时同样有 formula_123 。
帕塞瓦尔定理.
formula_54 上的傅里叶变换是等距映射。或者说，若函数 formula_125 平方可积，则formula_126 。
傅里叶变换的其他变种.
傅里叶级数.
连续形式的傅里叶变换其实是傅里叶级数（Fourier series）的推广，因为积分其实是一种极限形式的求和算子而已。对于周期函数，其傅里叶级数是存在的：
其中formula_128为复振幅。对于实值函数，函数的傅里叶级数可以写成：
其中"a""n"和"b""n"是实频率分量的振幅。
傅里叶分析最初是研究周期性现象，即傅里叶级数的，后来通过傅里叶变换将其推广到了非周期性现象。理解这种推广过程的一种方式是将非周期性现象视为周期性现象的一个特例，即其周期为无限长。
离散时间傅里叶变换.
离散傅里叶变换是离散时间傅里叶变换（DTFT）的特例（有时作为后者的近似）。DTFT在时域上离散，在频域上则是周期的。DTFT可以被看作是傅里叶级数的逆转换。
离散傅里叶变换.
为了在科学计算和数字信号处理等领域使用计算机进行傅里叶变换，必须将函数"x""n"定义在"离散"点而非连续域内，且须满足有限性或周期性条件。这种情况下，使用离散傅里叶变换，将函数"x""n"表示为下面的求和形式：
其中formula_131是傅里叶振幅。直接使用这个公式计算的计算复杂度为formula_132，而快速傅里叶变换（FFT）可以将复杂度改进为formula_133。计算复杂度的降低以及数字电路计算能力的发展使得DFT成为在信号处理领域十分实用且重要的方法。
在阿贝尔群上的统一描述.
以上的傅里叶变换都可以被统一描述为任意局部紧致的阿贝尔群上的傅里叶变换。这一问题属于调和分析的范畴。在调和分析中，一个变换从一个群变换到它的对偶群。此外，将傅里叶变换与卷积相联系的卷积定理在调和分析中也有类似的结论。傅里叶变换的广义理论基础参见庞特里亚金对偶性中的介绍。
时频分析变换.
小波变换，Chirplet变换和分数傅里叶变换的都是为了得到时间信号的频率信息。同时解析频率和时间的能力在数学上受不确定性原理的限制。
傅里叶变换家族.
下表列出了傅里叶变换家族的成员。容易发现，函数在时（频）域的离散对应于其像函数在频（时）域的周期性。反之连续则意味着在对应域的信号的非周期性。下表给出详细的情形：
常用傅里叶变换表.
下面的表记录了一些封闭形式的傅立叶变换。对于函数formula_134, formula_135和formula_136，它们的傅立叶变换分别表示为formula_137, formula_138 和formula_139。只包含了三种最常见的形式。注意条目105给出了一个函数的傅里叶变换与其原函数，这可以看作是傅里叶变换及其逆变换的关系。
函数关系.
下表列出的常用的傅里叶变换对可以在或中找到。
平方可积函数.
 \,&lt;/math&gt;
  formula_153
  formula_155
二元函数.
 e^{\frac{-\left(\omega_x^2/a^2 + \omega_y^2/b^2\right)}{4\pi}}&lt;/math&gt;
"400：" 变量formula_161、formula_162、formula_163、formula_164、formula_165、formula_166为实数。二重积分是对整个平面积分。
"401：" 这两个函数都是高斯函数，而且可能不具有单位体积。
"402：" 此圆有单位半径，如果把 formula_167认作阶梯函数 formula_168; Airy分布用 formula_169（一阶第一类贝塞尔函数）表达。