Fourierreihe

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Als Fourierreihe (nach Joseph Fourier) bezeichnet man die Reihenentwicklung einer periodischen, abschnittsweise stetigen Funktion in eine Funktionenreihe aus Sinus- und Kosinusfunktionen.

Die Basisfunktionen der Fourierreihe bilden ein bekanntes Beispiel für eine Orthonormalbasis. Im Rahmen der Theorie der Hilberträume werden auch Entwicklungen nach einem beliebigen vollständigen Orthonormalsystem als Fourierreihe bezeichnet.

Geschichte[Bearbeiten]

Joseph Fourier

Bereits im 18. Jahrhundert kannten Mathematiker wie Euler, Lagrange oder die Bernoullis Fourierreihen für einige Funktionen. Zu Beginn des 19. Jahrhunderts behauptete nun Fourier in seinem Werk Théorie analytique de la chaleur, dass es für alle Funktionen solche Reihenentwicklungen gäbe. Diese Behauptung stieß zunächst bei führenden Mathematikern wie Cauchy und Abel auf Ablehnung.

Dirichlet konnte 1829 beweisen, dass Fouriers Behauptung zumindest für Lipschitz-stetige Funktionen zutrifft. Du Bois-Reymond fand 1876 eine stetige Funktion, deren Fourierreihe divergiert.[1] Im 20. Jahrhundert gelangte man schließlich zur Erkenntnis, dass es auch für stetige oder stückweise stetige Funktionen konvergente Fourierreihen gibt, wenn der Konvergenzbegriff geeignet abgeschwächt wird (Lennart Carleson).

Als eine frühe geometrische Vorform der Approximation durch eine Fourierreihe kann die Epizykeltheorie betrachtet werden.

Mathematische Hintergründe[Bearbeiten]

Das dick gezeichnete Signal wird durch die Fourier-Analyse in die beiden dünn gezeichneten Signale zerlegt. Die positive und die negative Halbschwingung sehen gleich aus, weil ein Anteil mit dreifacher Frequenz addiert wurde.
Hier sind positive und die negative Halbschwingung unterschiedlich, weil ein Anteil mit doppelter Frequenz addiert wurde.

2π-periodische Funktionen[Bearbeiten]

Hilbertraum[Bearbeiten]

Ausgangspunkt unserer Betrachtungen bilde die Menge V=\left\{ \mathbb{R}/2\pi\to\mathbb{C}\right\} aller 2\pi-periodischen Funktionen von \mathbb{R} nach \mathbb{C}. Auf dieser Menge können wir eine Addition und eine Skalarmultiplikation punktweise definieren, d.h. +:V^{2}\to V sei durch \left(f+g\right)\left(t\right):=f\left(t\right)+g\left(t\right) und \cdot:\mathbb{C}\times V\to V durch \left(\lambda f\right)\left(t\right):=\lambda f\left(t\right) (mit t\in\mathbb{R}/2\pi) definiert. Mit diesen Abbildungen wird V zu einem \mathbb{C}-Vektorraum.

Auf dem Vektorraum V definieren wir nun eine (partielle) Funktion \langle.,.\rangle_{V}:


\left\langle .,.\right\rangle _{V}:=\begin{cases}
V^{2} & \to\mathbb{C}\\
\langle f,g\rangle_{V} & \mapsto\frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi}f(t)\overline{g\left(t\right)}dt
\end{cases}


Zu beachten ist, dass \left\langle .,.\right\rangle _{V} nicht auf ganz V^{2} definiert ist, weil das Integral \int_{-\pi}^{\pi}f(t)\overline{g\left(t\right)}dt nicht für beliebige f,g\in V existiert. Auf dem Unterraum \mathcal{L}^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right) von V, welcher durch


\mathcal{L}^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right):=\left\{ f:\mathbb{R}/2\pi\to\mathbb{C}:\, f\text{ messbar},\int_{-\pi}^{\pi}\left|f(t)\right|^{2}dt<\infty\right\}

definiert ist, ist jedoch \left\langle .,.\right\rangle _{V} überall definiert. Wir werden uns daher für die weiteren Betrachtungen auf den Unterraum \mathcal{L}^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right) beschränken und definieren daher die Funktion


\left\langle .,.\right\rangle ^{*}:=\begin{cases}
\mathcal{L}^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right)\times\mathcal{L}^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right) & \to\mathbb{C}\\
\left\langle f,g\right\rangle ^{*} & \mapsto\frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi}f(t)\overline{g\left(t\right)}dt
\end{cases}


Es sei angemerkt, dass \langle.,.\rangle^{*} eine positiv semidefinite hermitesche Sesquilinearform ist. Es gilt:


\forall f\in\mathcal{L}^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right):\,\left\langle f,f\right\rangle ^{*}=0\quad\Leftrightarrow\quad f=0\text{ fast überall}

Wir definieren N als N:=\left\{ f\in\mathcal{L}^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right)\mid\left\langle f,f\right\rangle ^{*}=0\right\} und


L^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right):=\mathcal{L}^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right)/N


Die Abbildung


\left\langle .,.\right\rangle :=\begin{cases}
L^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right)\times L^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right) & \to\mathbb{C}\\
\left\langle f,g\right\rangle  & \mapsto\frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi}f(t)\overline{g\left(t\right)}dt
\end{cases}

ist daher eine positiv definite hermitesche Sesquilinearform. L^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right) wird mit \left\langle .,.\right\rangle somit zu einem Prähilbertraum. Da L^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right) vollständig ist, ist L^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right) sogar ein Hilbertraum.

Wir werden im Folgenden nicht streng zwischen den Funktionen in \mathcal{L}^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right) und den Restklassen in L^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right) unterscheiden.

Orthonormalsystem[Bearbeiten]

Betrachten wir nun die Menge B=\left\{ \mathbf{e}_{k}:\mathbb{R}/2\pi\to\mathbb{C},t\mapsto\exp\left(\mathrm{i}kt\right)\mid k\in\mathbb{Z}\right\} . (Diese Menge ist wohldefiniert, weil die Funktion \exp\left(\mathrm{i}kt\right) bzgl. t für alle k\in\mathbb{Z} 2\pi-periodisch ist.) Da offensichtlich B\subseteq L^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right) gilt, erzeugt B einen Untervektorraum W von L^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right). Da die Vektoren in B linear unabhängig sind, ist B eine Basis von W. W hat daher Dimension \aleph_{0}.

Für zwei beliebige Vektoren \mathbf{e}_{k},\mathbf{e}_{l}\in B gilt:


\langle\mathbf{e}_{k},\mathbf{e}_{l}\rangle=\begin{cases}
0 & \text{wenn }k\neq l\\
1 & \text{wenn }k=l
\end{cases}

Bezüglich des inneren Produkts \left\langle .,.\right\rangle ist B somit eine Orthonormalbasis von W.

Bemerkung: Dass die Funktionen in B zueinander orthonormal sind, ist kein Zufall! Das innere Produkt \left\langle .,.\right\rangle wurde absichtlich derart definiert, dass B eine Orthonormalbasis ist.

Fourierreihe von 2π-periodischen Funktionen[Bearbeiten]

Jede Funktion f\in L^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right) können wir nun formal als Reihe darstellen:


f(t)=\sum_{k\in\mathbb{Z}}c_{k}\mathbf{e}_{k}(t)\quad\text{mit }c_{k}\in\mathbb{C}

Diese formale Reihe nennen wir Fourierreihe von f. Unter Ausnutzung der Sesquilinearität von \left\langle .,.\right\rangle und der Orthonormalität von B folgt


\langle f,\mathbf{e}_{k}\rangle=\left\langle \sum_{n\in\mathbb{Z}}c_{n}\mathbf{e}_{n},\mathbf{e}_{k}\right\rangle =\sum_{n\in\mathbb{Z}}c_{n}\left\langle \mathbf{e}_{n},\mathbf{e}_{k}\right\rangle =c_{k}\quad\forall k\in\mathbb{Z}

und damit


c_{k}=\frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi}f\left(t\right)\overline{\mathbf{e}_{k}\left(t\right)}dt=\frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi}f(t)\mathbf{e}_{-k}\left(t\right)dt\quad\forall k\in\mathbb{Z}

Wir können daher die Werte von c_{k} ausrechnen. Es sei jedoch darauf hingewiesen, dass die Reihe

\sum_{k\in\mathbb{Z}}c_{k}\mathbf{e}_{k}(t)=\lim_{N\to\infty}\sum_{k=-N}^{N}c_{k}\mathbf{e}_{k}(t)

nicht notwendigerweise gegen f(t) konvergiert. Daher ist es notwendig, das Konvergenzverhalten für verschiedene Klassen von Funktionen zu untersuchen.

Es gilt jedoch, dass genau dann nur endlich viele c_{k} ungleich 0 sind, wenn f\in W gilt. Dies folgt unmittelbar daraus, dass W von B erzeugt wird. Als Konsequenz konvergiert die Fourierreihe für f\in W auf jeden Fall.

Fourier-Transformierte und Fourier-Koeffizienten von 2π-periodischen Funktionen[Bearbeiten]

Die Funktion


\hat{f}:=\begin{cases}
\mathbb{Z} & \to\mathbb{C}\\
k & \mapsto c_{k}=\langle f,\mathbf{e}_{k}\rangle
\end{cases}

welche die Koeffizienten der Fourierreihe einer 2\pi-periodischen Funktion f\in L^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right) liefert, nennen wir die Fourier-Transformierte von f. Die c_{k} nennen wir Fourier-Koeffizienten. Die Funktionen \hat{f} bilden einen \mathbb{C}-Vektorraum bzgl. punktweiser Addition und Multiplikation.

Fourier-Transformation und inverse Fourier-Transformation von 2π-periodischen Funktionen[Bearbeiten]

Die Abbildung


\mathcal{F}:=\begin{cases}
L^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right) & \to\mathbb{C}^{\mathbb{Z}}\\
f & \mapsto\hat{f}
\end{cases}

welche die Funktionen f in ihre Fourier-Transformierten \hat{f} überführt, nennen wir die Fourier-Transformation (von 2\pi-periodischen Funktionen). Die Fourier-Transformation ist eine lineare Abbildung zwischen zwei \mathbb{C}-Vektorräumen, d.h. es gilt


\forall\lambda\in\mathbb{C}\forall f,g\in L^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right):\quad\widehat{\lambda f+g}=\mathcal{F}\left\{ \lambda f+g\right\} =\lambda\mathcal{F}\left\{ f\right\} +\mathcal{F}\left\{ g\right\} =\lambda\hat{f}+\hat{g}

Da die Fourierreihen von Funktionen f\in L^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right) bzgl. der L^2-Norm fast überall gegen f konvergieren, folgt, dass \lim_{k\to\infty} c_k = \lim_{k\to\infty} c_{-k} = 0 gilt. Andernfalls wäre die Fourierreihe nämlich nicht konvergent. Für die Abbildung \mathcal{F} bedeutet das, dass sie nicht surjektiv ist.

Weiters können wir eine lineare Abbildung


\mathcal{F}^{-1}:=\begin{cases}
\mathcal{F}\left\{L^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right)\right\} & \to L^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right)\\
\hat{f}=\left(c_k\right)_{k\in\mathbb{Z}} & \mapsto\sum_{k\in\mathbb{Z}}c_{k}\mathbf{e}_{k}
\end{cases}

definieren. Die Abbildung \mathcal{F}^{-1} nennen wir inverse Fourier-Transformation (von 2\pi-periodischen Funktionen). Es gilt \mathcal{F}\left\{ \mathcal{F}^{-1}\left\{ \hat{f}\left(k\right)\right\} \right\} =\hat{f}\left(k\right).

Darstellungsformen[Bearbeiten]

Die oben beschriebene Darstellung der Fourierreihe als Summe von komplexen Exponentialfunktionen ist zwar in gewissem Sinne die mathematisch kompakteste Darstellung, hat jedoch den Nachteil, dass im Allgemeinen auch für reellwertige Funktionen komplexwertige Fourier-Koeffizienten c_{k} auftreten. Man kann die Fourierreihe aber auch anders darstellen.

Darstellung in Sinus-Kosinus-Form[Bearbeiten]

Fourierreihen lassen sich auch in der Form


f(t)=\frac{a_{0}}{2}+\sum_{k=1}^{\infty}\left(a_{k}\cos\left(kt\right)+b_{k}\sin\left(kt\right)\right)

darstellen. Für die Fourier-Koeffizienten gilt dann


a_{k}=c_{k}+c_{-k}\quad\text{für }k\geq0

b_{k}=\mathrm{i}\left(c_{k}-c_{-k}\right)\quad\text{für }k\geq1

Man kann die Fourier-Koeffizienten durch


a_{k} = \frac{1}{\pi}\int_{-\pi}^{\pi}f(t)\cdot\cos\left(kt\right)dt\quad\text{für }k\geq0

b_{k} = \frac{1}{\pi}\int_{-\pi}^{\pi}f(t)\cdot\sin\left(kt\right)dt\quad\text{für }k\geq1

auch direkt ausrechnen. Wenn f reellwertig ist, erhält man somit reellwertige Fourier-Koeffizienten.

Darstellung in Amplituden-Phasen-Form[Bearbeiten]

Für reellwertige Funktionen f ist des Weiteren eine Darstellung der Fourierreihe in der Form


f(t)=\frac{a_{0}}{2}+\sum_{k=1}^{\infty}A_{k}\cos\left(kt-\varphi_{k}\right)

mit A_{k}\in\mathbb{R}^{+} möglich. Wegen


\cos\left(kt-\varphi_{k}\right)=\cos\left(kt\right)\cos\left(-\varphi_{k}\right)-\sin\left(kt\right)\sin\left(-\varphi_{k}\right)

folgt


A_{k}\cos\left(kt-\varphi_{k}\right)=a_{k}\cos\left(kt\right)+b_{k}\sin\left(kt\right)

mit


a_{k}=A_{k}\cos\left(-\varphi_{k}\right),\quad b_{k}=-A_{k}\sin\left(-\varphi_{k}\right)

Es folgt daher


\sqrt{a_{k}^{2}+b_{k}^{2}}=\sqrt{A_{k}^{2}\cos^{2}\left(-\varphi_{k}\right)+A_{k}^{2}\sin^{2}\left(-\varphi_{k}\right)}=A_{k}\sqrt{\cos^{2}\left(-\varphi_{k}\right)+\sin^{2}\left(-\varphi_{k}\right)}=A_{k}

Der Winkel \varphi_{k}\in\left[0,2\pi\right) ergibt sich zu


\varphi_{k}=\arccos\frac{a_{k}}{A_{k}}=\arcsin\frac{b_{k}}{A_{k}}

(Hinweis: In der Literatur findet man den Winkel \varphi_{k} oftmals in Form des Arkustangens angegeben. Da die Tangensfunktion nur \pi-periodisch ist, muss man bei einer solchen Darstellung Fallunterscheidungen vornehmen. Wenn man den Winkel jedoch über den Arkuskosinus oder Arkussinus berechnet, hat man den Vorteil, dass man keine Fallunterscheidungen vornehmen muss, weil die Sinus- und Kosinusfunktion 2\pi-periodisch sind!)

Verallgemeinerungen[Bearbeiten]

Funktionen mit Periode T[Bearbeiten]

Aufgrund der 2\pi-Periodizität der komplexen Exponentialfunktion wurde oben die Fourierreihe für 2\pi-periodische Funktionen definiert, um eine einfache Darstellung zu erhalten. Da man eine T-periodische Funktion \tilde{f} durch f(t):=\tilde{f}\left(\frac{T}{2\pi}t\right) in eine 2\pi-periodische Funktion f überführen kann, stellt das keine Einschränkung dar.

Zusammenhang mit der Fourier-Transformation für nicht-periodische Funktionen[Bearbeiten]

Mit Fourierreihen lassen sich nur periodische Funktionen und ihr Spektrum beschreiben. Um auch nichtperiodische Funktionen spektral beschreiben zu können, führt man einen Grenzübergang der Periode T \to \infty durch. Dadurch wird die Frequenzauflösung beliebig fein, was in einem Verschwinden des komplexen Amplitudenspektrums resultiert. Aus diesem Grund führt man das komplexe Amplitudendichtespektrum F ein, ausgehend von der komplexen Fourierreihe zunächst für die diskreten Argumente \omega=n\tfrac{2\pi}{T}:


F(\omega) = \int_{c-\frac{T}{2}}^{c+\frac{T}{2}} f(t) \mathrm{e}^{-\mathrm{i}\omega t} dt\,.

Durch Bildung des Grenzwertes T \to \infty (wobei gleichzeitig n\to\infty) folgt damit unmittelbar die Fourier-Transformation:

\mathcal{F}(f)(\omega) = \lim_{T \to \infty} F(\omega) = \int_{-\infty}^{\infty} f(t) \mathrm{e}^{-\mathrm{i}\omega t} dt\,.

Allgemeine innere Produkte[Bearbeiten]

Wir haben die Fourierreihe für das innere Produkt


\left\langle .,.\right\rangle :=\begin{cases}
L^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right)\times L^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right) & \to\mathbb{C}\\
\left\langle f,g\right\rangle  & \mapsto\frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi}f(t)\overline{g\left(t\right)}dt
\end{cases}

definiert. Man kann jedoch auch andere innere Produkte betrachten, was zur Folge hat, dass andere Vektoren zueinander orthogonal sind. Da die Fourier-Koeffizienten bezüglich eines Orthonormalsystems ermittelt werden, erhält man dadurch andere Koeffizienten. Da viele Eigenschaften der Fourier-Transformation auf der Ausnutzung der Orthogonalität der trigonometrischen Funktionen beruhen, ändern sich auch die Eigenschaften der Fourier-Transformation, wenn man andere innere Produkte verwendet.

Sei (H, \langle ., .\rangle_H) ein Hilbertraum mit einer Orthonormalbasis S. Dann kann man jedes Element f \in H des Hilbertraums durch

f=\sum_{u \in S} \langle f, u \rangle_H\, u

darstellen. Diese Reihendarstellung wird auch (verallgemeinerte) Fourier-Reihe genannt.

Fourierreihen und Symmetrie[Bearbeiten]

Verallgemeinerungen der Fourier-Reihe, die sich zwar auch als Darstellungen in Orthonormalbasen beschreiben lassen, aber zusätzlich ähnlich der Fourier-Reihe bestimmte Eigenschaften in Bezug zu Symmetrien aufweisen, untersucht die harmonische Analyse. Die Pontrjagin-Dualität verallgemeinert dabei die Fourier-Reihe auf Funktionen auf beliebigen abelschen lokalkompakten topologischen Gruppen, der Satz von Peter-Weyl auf kompakten topologischen Gruppen.

Beispiele[Bearbeiten]

Dreieckpuls[Bearbeiten]

Verschiedene Näherungen eines Dreieckpulses

Die Dreieckfunktion lässt sich je nach gewünschter Phasenlage mit Sinus- und Kosinustermen approximieren. Mit dem Scheitelwert h lauten die Fourierreihen:

\begin{array}{rl}
f(t)
=& -\frac{8h}{\pi^2}\left[ {\cos{\omega t} + \frac{1}{3^2} \cos{3 \omega t} + \frac{1}{5^2} \cos{5 \omega t} + \cdots}\right] \\[.6em]
=& -\frac{8h}{\pi^2} \sum\limits_{k=1}^\infty \dfrac{ \cos ((2k-1) \omega t)}{(2k-1)^2} 
\end{array}
\begin{array}{rl}
f(t)
=& \frac{8h}{\pi^2}\left[ {\sin {\omega t} - \frac {1}{3^2}\sin{3 \omega t} + \frac {1}{5^2}\sin {5 \omega t} \mp \cdots}\right] \\[.6em]
=& \frac {8h}{\pi^2} \sum\limits_{k=1}^\infty (-1)^{k-1} \dfrac{ \sin((2k-1) \omega t)}{(2k-1)^2} 
\end{array}

Rechteckpuls[Bearbeiten]

Verschiedene Näherungen eines Rechteckpulses

Die Rechteckschwingung ist definiert durch

f(t) = \begin{cases} h, & \mbox{ wenn } 0\leq  t <T/2 \\ -h, & \mbox{ wenn } T/2 \leq t < T \end{cases}  \qquad f(t + T) = f(t)

Die Fourierreihe dazu lautet

\begin{align}
f(t)=& \tfrac{4h}{\pi}\left[\sin \omega t+\tfrac{1}{3}\sin3 \omega t+\tfrac {1}{5}\sin5 \omega t+\tfrac{1}{7}\sin7 \omega t+ \cdots\right]\\
=& \tfrac{4h}{\pi} \sum_{k=1}^\infty \dfrac{ \sin\left( (2k-1)\omega t \right) }{2k-1}
\end{align}

Anhand dieser Funktion erkennt man, dass man eine Rechteckschwingung durch unendlich viele Harmonische darstellen kann. Sie enthält jeweils die ungeraden harmonischen Oberschwingungen, wobei die Amplitude mit steigender Frequenz abnimmt. Aufgrund dessen wird ein Rechtecksignal auch häufig zum Testen elektronischer Schaltungen genommen, da so das Frequenzverhalten dieser Schaltung erkannt wird.

Allgemein enthalten alle periodischen Schwingungen mit der Periodendauer T der Grundschwingung und beliebigem Verlauf innerhalb der Periode nur ungeradzahlige Oberschwingungen, wenn gilt:

f(t + \tfrac T2) = -f(t)
Fourier-Synthese eines Rechtecksignals

Im rechten Bild ist die Fourier-Synthese einer Rechteckschwingung dargestellt. Die Diagramme der ersten Spalte zeigen diejenige Schwingung, die in der jeweiligen Zeile hinzugefügt wird. Die Diagramme in der zweiten Spalte zeigen alle bisher berücksichtigten Schwingungen, die dann in den Diagrammen der dritten Spalte addiert werden, um dem zu erzeugenden Signal möglichst nahe zu kommen. Die Schwingung aus der ersten Zeile nennt sich Fundamentalschwingung, alle weiteren, die hinzugefügt werden, sind Oberschwingungen (Harmonische). Je mehr solcher Vielfache der Grundfrequenz berücksichtigt werden, umso näher kommt man einem idealen Rechtecksignal. An den unstetigen Stellen des Rechtecksignals bildet sich durch die Fourier-Synthese bedingt ein so genannter Überschwinger, der auch bei größerer Approximation nicht verschwindet. Diese Erscheinung wird gibbssches Phänomen genannt, sie weist eine konstante und von der Bandbreite unabhängige Überschwingung von etwa 9 % des vollen Sprungs auf. Die vierte Spalte zeigt das Amplitudenspektrum normiert auf die Grundschwingung.

Sägezahnpuls (steigend)[Bearbeiten]

Verschiedene Näherungen eines Sägezahnpulses

Ebenso lassen sich punktsymmetrische Funktionen aus Sinustermen approximieren. Hier erreicht man eine Phasenverschiebung durch alternierende Vorzeichen:

\begin{array}{rl}
f(t)
=&- \frac{2h}{\pi}\left[ {\sin {\omega t} - \frac {1}{2}\sin{2 \omega t} + \frac {1}{3}\sin {3 \omega t} \mp \cdots}\right] \\[.6em]
=& - \frac {2h}{\pi}\sum\limits_{k=1}^{\infty}(-1)^{k-1} \dfrac {\sin k \omega t}{k} 
\end{array}

Sinuspuls[Bearbeiten]

Verschiedene Näherungen eines Sinuspulses
\begin{array}{rl}
f(t)
=& h\left| \sin {\omega t} \right|\\[.6em]
=& \frac{4h}{\pi}\left[ \frac{1}{2} - \frac { \cos {2 \omega t}}{3}-\frac { \cos {4 \omega t}}{15}-\frac { \cos {6 \omega t}}{35}- \cdots\right] \\[.6em]
=& \frac{2h}{\pi} - \frac{4h}{\pi} \sum\limits_{k=1}^{\infin} \dfrac { \cos {2 k\omega t}}{(2k)^2-1}
\end{array}

Konvergenzaussagen zur Fourierreihe[Bearbeiten]

Man kann zwar bedenkenlos zu einer periodischen Funktion eine Fourierreihe aufstellen, jedoch muss diese Reihe nicht konvergieren. Ist dies der Fall, so erhält man durch diese Transformation auch keine weiteren Informationen. Konvergiert die Reihe, so muss man sich im Klaren sein, in welchem Sinn die Konvergenz vorliegt. Meistens untersucht man Fourierreihen auf punktweise Konvergenz, gleichmäßige Konvergenz oder auf Konvergenz bezüglich der L^2-Norm.

Eine Fourierreihenentwicklung einer periodischen Funktion f mit Periode T>0 ist in den folgenden, schrittweise allgemeiner werdenden Fällen möglich:

  1. wenn f stetig und abschnittsweise stetig differenzierbar ist; die Fourierreihe konvergiert dabei punktweise und gleichmäßig.
  2. wenn f eine beschränkte totale Variation über einer Periode hat, und die Funktionswerte von f mit dem Mittel aus den links- und rechtsseitigen Grenzwerten übereinstimmen, 2\,f(x)=f(x+0)+f(x-0) für alle x \in \R; die Fourierreihe konvergiert dann nur punktweise.
  3. wenn f, auf eine Periode [c,c+T] eingeschränkt, dem Funktionenraum L^2([c,c+T]) angehört; mit Konvergenz im Sinne der L²-Norm.

Im Folgenden werden einige wichtige Sätze über die Konvergenz von Fourierreihen aufgezählt.

Satz von Dirichlet[Bearbeiten]

Hauptartikel: Dirichlet-Bedingung

Peter Gustav Lejeune Dirichlet bewies, dass die Fourierreihe einer differenzierbaren, 2 \pi periodischen Funktion punktweise gegen die Ausgangsfunktion konvergiert.[2] Unter der Voraussetzung, dass f sogar stetig differenzierbar ist, kann die Aussage noch verbessert werden.

Sei f \colon \R \to \R eine stetig differenzierbare, 2 \pi-periodische Funktion, dann konvergiert die Fourierreihe von f gleichmäßig gegen f.

Satz von Carleson[Bearbeiten]

Der Satz von Carleson ist ein tiefliegendes Resultat zur Konvergenz einer Fourierreihe.

Sei f \in L^2([-\pi,\pi]) eine quadratintegrierbare Funktion, dann konvergiert die Fourierreihe bezüglich f fast überall.

Diese Aussage ist sogar für alle L^p-Räume mit p \in ]1,\infty[ richtig und heißt in dieser allgemeinen Form Satz von Carleson–Hunt. Dass die Aussage für p=1 falsch ist, konnte Kolmogorov 1923 durch ein Gegenbeispiel zeigen. Nikolai Nikolajewitsch Lusin vermutete schon 1915 die Richtigkeit des Satzes von Carleson, konnte sie jedoch nicht beweisen. Der Beweis gelang erst Lennart Carleson im Jahr 1964.[3]

Satz von Fejér[Bearbeiten]

Hauptartikel: Satz von Fejér

Leopold Fejér bewies, dass das arithmetische Mittel der Partialsummen der Fourierreihe einer stetigen, 2 \pi-periodischen Funktion gleichmäßig gegen die Funktion konvergieren.

Sei f \colon \R \to \R eine stetige, 2 \pi-periodische Funktion und \textstyle S(f) = \sum_{k = - \infty}^\infty c_k e^{ikx} die Fourierreihe von f. Mit \textstyle s_n(f) = \sum_{k = - n}^n c_k e^{ikx} wird die n-te Partialsumme dieser Reihe beschrieben. Dann besagt der Satz von Fejér, dass die Partialsummen \textstyle \frac{1}{m+1}\sum_{n = 1}^m s_n(f) gleichmäßig gegen f konvergieren. Es gilt also

\lim_{m \to \infty} \frac{1}{m+1} \sum_{n = 1}^m s_n(f) = \lim_{m \to \infty} \frac{1}{m+1}\sum_{n = 1}^m \sum_{k = - n}^n c_k e^{ikx} = f(x),

wobei die Konvergenz gleichmäßig ist.

Gibbssches Phänomen[Bearbeiten]

Gibbssches Phänomen bei einer Rechteckkurve
Hauptartikel: Gibbssches Phänomen

In der Umgebung von Sprungstellen entstehen dort in der Fourierreihe typische Über- und Unterschwinger von etwa 9 % der Sprunghöhe. Dieser Effekt hat weitreichende Auswirkungen in der Signalverarbeitung.

Mathematische Ursache dafür ist, dass für nicht stetige Funktionen f\in\mathcal{L}^{2}\left(\mathbb{R}/2\pi\right) und


f_n(t)=\sum_{k=-n}^{n} c_{k}\mathbf{e}_{k}(t)\quad\text{mit }c_{k}=\hat f(k)\in\mathbb{C}\text{ und }n\in\mathbb{N}

zwar Konvergenz im Sinne der L^2-Norm vorliegt, jedoch die Folge \left(\left|f_n(t)-f(t)\right|\right)_{n\in\mathbb{N}} im Allgemeinen nicht einmal fast überall konvergiert.

Weblinks[Bearbeiten]

Einzelnachweise[Bearbeiten]

  1. Paul Du Bois-Reymond: Untersuchungen über die Convergenz und Divergenz der Fourierschen Darstellungsformeln, Abhandlungen der Mathematisch-Physicalischen Classe der K. Bayerische Akademie der Wissenschaften, 1876, Volume 13, Seite 1-103
  2. St. Goebbels, St. Ritter: Mathematik verstehen und anwenden - von den Grundlagen bis zu Fourier-Reihen und Laplace-Transformation. Spektrum, Heidelberg 2011, ISBN 978-3-8274-2761-8, S. 696, 704 - 706
  3.  S. A. Telyakovskii: Carleson theorem. In: Michiel Hazewinkel (Hrsg.): Encyclopaedia of Mathematics. Springer-Verlag, Berlin 2002, ISBN 1-4020-0609-8 (Online).

Quelle[Bearbeiten]

  •  Konrad Königsberger: Analysis 1. Springer, Berlin 2004, ISBN 3-540-41282-4 (Kapitel 16).