傅里叶级数：将复杂周期函数分解为简单正弦波叠加的数学工具

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@小白创作中心

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https://www.cnblogs.com/codersgl-blog/p/18652512

傅里叶级数是数学和工程领域中一个重要的概念，它提供了一种将周期函数分解为简单正弦波和余弦波叠加的方法。这种分解不仅在理论上具有重要意义，而且在信号处理、振动分析等多个工程领域有着广泛的应用。本文将从定义、性质到应用，全面介绍傅里叶级数的核心内容。

傅里叶级数是一种将周期函数表示为无穷级数的数学工具，由法国数学家约瑟夫·傅里叶于19世纪初提出，它具有收敛性、正交性、奇偶性等性质，以下是具体介绍：

${F}_{n}=\frac{1}{T}{\int }_{-\frac{T}{2}}^{\frac{T}{2}}{f}_{T}\left(t\right){e}^{-jn{\omega }_{0}t}dt=\frac{1}{T}F\left(\omega \right)$

对于一个周期为T的函数f(t)，它的傅里叶级数展开式为：$f\left(t\right)={a}_{0}+\sum _{n=1}^{\mathrm{\infty }}\left({a}_{n}\mathrm{cos}\left(n\omega t\right)+{b}_{n}\mathrm{sin}\left(n\omega t\right)\right)$ ，其中$\omega =\frac{2\pi }{T}$是角频率，${a}_{0}$、${a}_{n}$、${b}_{n}$是傅里叶系数.
傅里叶系数的计算公式为：
- ${a}_{0}=\frac{1}{T}{\int }_{-T/2}^{T/2}f\left(t\right)dt$
- ${a}_{n}=\frac{2}{T}{\int }_{-T/2}^{T/2}f\left(t\right)\mathrm{cos}\left(n\omega t\right)dt$
- ${b}_{n}=\frac{2}{T}{\int }_{-T/2}^{T/2}f\left(t\right)\mathrm{sin}\left(n\omega t\right)dt$.

傅里叶级数的核心思想是将一个复杂的周期信号分解为一系列简单的正弦波和余弦波的叠加。这些正弦波和余弦波具有不同的频率，且频率是基频$\omega$的整数倍，其中$n=1$时对应的正弦波或余弦波称为基波，$n>1$时称为谐波.

满足狄利赫里条件的周期函数表示成的傅里叶级数都收敛。狄利赫里条件如下：

三角函数族具有正交性，即：

${\int }_{-T/2}^{T/2}\mathrm{cos}\left(n\omega t\right)\mathrm{cos}\left(m\omega t\right)dt=0$，$me n$
${\int }_{-T/2}^{T/2}\mathrm{sin}\left(n\omega t\right)\mathrm{sin}\left(m\omega t\right)dt=0$，$me n$
${\int }_{-T/2}^{T/2}\mathrm{cos}\left(n\omega t\right)\mathrm{sin}\left(m\omega t\right)dt=0$ ，$m,n$为任意整数.

若$f\left(t\right)$是奇函数，则$f\left(t\right)$的傅里叶级数展开式中只含有正弦项，即${a}_{n}=0$，$n=0,1,2,\cdots$，此时$f\left(t\right)=\sum _{n=1}^{\mathrm{\infty }}{b}_{n}\mathrm{sin}\left(n\omega t\right)$ 。
若$f\left(t\right)$是偶函数，则$f\left(t\right)$的傅里叶级数展开式中只含有余弦项，即${b}_{n}=0$，$n=1,2,\cdots$，此时$f\left(t\right)={a}_{0}+\sum _{n=1}^{\mathrm{\infty }}{a}_{n}\mathrm{cos}\left(n\omega t\right)$.

数学意义 ：它为函数的逼近和分析提供了一种有力的方法，通过将函数展开为傅里叶级数，可以用相对简单的三角函数的线性组合来逼近复杂的函数，便于进行各种数学运算和理论分析。
物理意义 ：从物理角度看，傅里叶级数的分解对应着将一个复杂的周期振动或信号分解为不同频率的简谐振动或正弦信号的叠加，这有助于理解和分析各种物理现象中的周期性变化，如机械振动、电磁振动等。
工程应用 ：在信号处理领域，傅里叶级数可用于分析和处理波形、声音和图像等信号，将时域信号转换到频域，便于提取信号的频率特征、进行滤波、压缩等操作；在振动分析中，可用于预测机械部件的振动频率和幅度；在热传导和电磁学等领域也有重要应用，如求解非稳态热传导方程、计算天线的传播特性等.