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Fourier Analyse

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    Aufgaben

    Fourier-Reihe

    Periodische Funktionen können als (additive) Überlagerung von Sinus- und Kosinusfunktionen (Superposition) beliebig genau approximiert werden. Die Frequenzen der Sinus- und Kosinusfunktionen sind ganzzahlige Vielfache (k) der Grundfrequenz \({\omega _1}\). Die Fourier-Reihenentwicklung kann nur auf periodische Funktionen angewendet werden. Für nichtperiodische Funktionen benötigt man die Fourier-Transformation.


    Fourier Analyse

    Bei der Entwicklung einer periodischen Funktion f(t) in eine Fourier Reihe handelt es sich physikalisch gesehen um die Transformation eines periodischen Vorgangs in eine Summe von einzelnen harmonischen Schwingungen. Das Berechnen der einzelnen harmonischen Funktionen, die - durch Überlagerung (Summation) - eine vorgegebenen periodischen Funktion annähern, nennt man Fourier Analyse.

    Die Fourier Koeffizienten ak und bk entsprechen den Amplituden der entsprechenden Schwingungsanteile (so genannte "Harmonische"). Damit man diese Koeffizientenformeln auch auf den Fall k=0 anwenden kann, wird in der Fourier Reihe, das den arithmetischen Mittelwert darstellende, zeitunabhängige Glied mit \(\dfrac{{{a_0}}}{2}\) angesetzt. Für die Fourier Koeffizienten ak und bk gilt, dass sie für \(k \to \infty \) gegen Null konvergieren. Daher kann man über die Anzahl der berechneten Harmonischen die Genauigkeit der Approximation von f(t) durch die Fourier Reihe beeinflussen.


    Fouriersche Reihenentwicklung

    Eine periodische Funktion \(f\left( t \right) = f\left( {t + T} \right)\) kann durch eine trigonometrische (Fourier-) Reihe, also durch eine Summe von harmonischen Schwingungen, dargestellt werden. Dabei treten neben der Grundfrequenz \({\omega _1}\) nur ganzzahlige Vielfache von ebendieser auf.

    \(\eqalign{ & f\left( t \right) = \dfrac{{{a_0}}}{2} + \sum\limits_{k = 1}^\infty {\left( {{a_k} \cdot \cos \left( {k{\omega _1}t} \right) + {b_k} \cdot \sin \left( {k{\omega _1}t} \right)} \right)} \cr & = \dfrac{{{a_0}}}{2} + {a_1} \cdot \cos \left( {1{\omega _1}t} \right) + {a_2} \cdot \cos \left( {2{\omega _1}t} \right) + ... + {b_1} \cdot \sin \left( {1{\omega _1}t} \right) + {b_2} \cdot \sin \left( {2{\omega _1}t} \right) + ... \cr} \)

    Mit den Harmonischen: \({\omega _1} = \dfrac{{2\pi }}{T}\)wobei die niedrigste Frequenz \({\omega _1}\)als Grundharmonische bzw. Grundwelle bezeichnet wird und die übrigen Schwingungen mit höheren Harmonischen (2. Harmonische, 3. Harmonische) bzw. Oberwellen bezeichnet werden.


    Formeln für die Berechnung der fourierschen Koeffizienten

    Um für eine konkrete gegebene periodische Funktion die Fourierreihe bilden zu können, sind deren (Fourier)Koeffizienten a0, ak und bk zu bestimmen. Für die Fourier Koeffizienten gilt, dass sie für \(k \to \infty \) gegen Null konvergieren, gleichzeitig geht auch der Restfehler (also die Abweichung zwischen f(t) und der Approximation durch die Fourier Reihe) gegen Null.

    \(\eqalign{ & \dfrac{{{a_0}}}{2} = \dfrac{1}{T}\int\limits_t^{t + T} {f\left( t \right)} \,\,dt \cr & {a_k} = \dfrac{2}{T}\int\limits_t^{t + T} {f\left( t \right) \cdot \cos \left( {k{\omega _1}t} \right)} \,\,dt \cr & {b_k} = \dfrac{2}{T}\int\limits_t^{t + T} {f\left( t \right) \cdot \sin \left( {k{\omega _1}t} \right)} \,\,dt \cr & \underline {\widehat {{c_k}}} = \dfrac{1}{T}\int\limits_t^{t + T} {f\left( t \right)} \cdot {e^{ - jk{\omega _1}t}}\,\,dt \cr} \)


    Die Koeffizientenformel stellt die Amplitude der betreffenden Kosinus- oder Sinusschwingung dar. Dabei gelten folgende Vereinfachungen:

    • Der arithmetische Mittelwert ist eine gerade Funktion (Ordinatensymmetrie) und fällt daher bei reinen Wechselgrößen weg. Es ist zweckmäßig den konstanten Koeffizienten welcher dem DC-Anteil oder Gleichanteil \(\overline u\) als \(\overline u = \dfrac{{{a_0}}}{2}\)und nicht als a0 anzusetzen, damit man die Koeffizientenformeln für ak bzw. bk auch für k=0 anwenden kann.
    • ungerade Funktion d.h. Ursprungssymmetrie - z.B. Sinus: \(f\left( t \right) = - f\left( { - t} \right) \Rightarrow {a_k} \equiv 0;\,\,\,\,\,\underline {{c_k}} {\text{ }}...{\text{ rein imaginär}}\) Es reichen die ebenfalls ungeraden Sinusfunktionen zur Approximation, die Fourier-Koeffizienten der Kosinusschwingungen sind null
    • gerade Funktion d.h. Ordinatensymmetrie - z.B. Kosinus: \(f\left( t \right) = f\left( { - t} \right) \Rightarrow {b_k} \equiv 0;\,\,\,\,\,\underline {{c_k}} {\text{ }}...{\text{ rein reell}}\) Es reichen die ebenfalls geraden Kosinusfunktionen zur Approximation, die fourierschen Koeffizienten bk der Sinusschwingungen sind null

    Als Integrationsintervall kann jedes beliebige Intervall der Länge T bzw. \(2\pi \) verwendet werden, d.h. man darf, wenn das die Berechnung durch Symmetrien erleichtert, den Anfangspunkt beliebig wählen.


    Spektrale Darstellung der Fouriersche Reihenentwicklung

    Die Darstellung mit lediglich der sinus- bzw. der kosinus Komponente nennt man auch die spektrale Darstellung. Ihr Vorteil besteht darin, dass es statt 2 nur mehr 1 Koeffizienten gibt.

    • Amplitudenspektrum: Stellt die Amplituden ck, , also die Amplitude der k-ten Fourier Komponente grafisch über t dar
    • Phasenspektrum stellt den Phasenwinkel \({\varphi _k}\), also den Phasenwinkel der k-ten Fourier Komponenten grafisch über t dar

    Sinusdarstellung

    \(\eqalign{ & {c_k} = \sqrt {{a_k}^2 + {b_k}^2} ;\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,{c_0} = {a_0};\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,{\varphi _k} = \arctan \dfrac{{{a_k}}}{{{b_k}}}; \cr & f\left( t \right) = \dfrac{{{c_0}}}{2} + \sum\limits_{k = 1}^\infty {{c_k} \cdot \sin \left( {k{\omega _1}t + {\varphi _k}} \right)} \cr} \)


      Kosinusdarstellung

      \(\eqalign{ & {c_k} = \sqrt {{a_k}^2 + {b_k}^2} ;\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,{c_0} = {a_0};\,\,\,\,\,\,\,\,\,\,{\varphi _k} = - \arctan \dfrac{{{b_k}}}{{{a_k}}}; \cr & f\left( t \right) = \dfrac{{{c_0}}}{2} + \sum\limits_{k = 1}^\infty {{c_k} \cdot \cos \left( {k{\omega _1}t + {\varphi _k}} \right)} \cr}\)


        Komplexe Darstellung

        \(\eqalign{ & \underline {\widehat {{c_k}}} = \dfrac{2}{T}\int\limits_\tau ^{\tau + T} {f\left( t \right) \cdot {e^{ - jk{\omega _1}t}}} \,\,dt = {a_k} - j{b_k} \cr & f\left( t \right) = \dfrac{1}{2}\sum\limits_{k = - \infty }^\infty {\underline {\widehat {{c_k}}} } \cdot {e^{ - jk{\omega _1}t}} \cr}\)

        Der Vorteil der komplexen Darstellung gegenüber der Darstellung der Fourierreihe mittels Sinus- und Kosinusdarstellung liegt darin, dass sich die e-Funktion einfacher integrieren lässt und anstelle von 2 nur mehr 1 Koeffizient zu berechnen ist.


        Eulersche Gleichungen für Fourier’sche Reihenentwicklungen

        \(\eqalign{ & {e^{j\omega kt}} = \cos \left( {\omega kt} \right) + j \cdot \sin \left( {\omega kt} \right) \cr & {e^{ - \,j\omega kt}} = \cos \left( {\omega kt} \right) - j \cdot \sin \left( {\omega kt} \right) \cr} \)

        Fourier‘sche Reihenentwicklung
        Gleichanteil
        Fourierkoeffizienten
        Fourierreihe
        Fourier Transformation
        Fourier Analyse
        Amplitudenspektrum (Fourier)
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        Eulersche Gleichungen für Fourier’sche Reihenentwicklungen
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        Verzerrende bzw. frequenzabhängige Übertragungsfunktion G in elektrischen Schaltungen

        Bei elektrischen Schaltungen mit (frequenzabhängigen) Spulen und Kondensatoren, ist auch der Zusammenhang zwischen der angelegten Spannung und dem resultierenden Strom, beschrieben durch eine Übertragungsfunktion G, frequenzabhängig.

        Mit Hilfe der Fourier Analyse lassen sich periodische, aber nicht sinusförmige Vorgänge, in linearen elektrischen Netzen (R, L, C) wie folgt behandeln:

        1. Man zerlegt die nicht sinusförmige erregende (Eingangs) Größe - die Spannung - nach Fourier in ihre sinusförmigen Teilschwingungen (Harmonische). Man erhält also \(u = u\left( {k{\omega _1}t} \right)\)
        2. Man ermittelt den komplexen Widerstand \(Z = Z(R,L,C,\omega )\) im Sinne einer frequenzabhängigen Übertragungsfunktion G
        3. Allgemeine Berechnung des Problems im Komplexen für eine beliebige Frequenz \(\omega = k \cdot {\omega _1}\) und Einsetzen von k=1, 2, 3 in die Lösung
        4. Ermittlung
          • der Amplitude der Ausgangsgröße z.B.: \(\left| {\underline {\widehat {{{I'}_k}}} } \right| = \sqrt {{\rm{R}}{{\rm{e}}^2}\underline {\widehat {{{I'}_k}}} + {\rm{I}}{{\rm{m}}^2}\underline {\widehat {{{I'}_k}}} \,\,} \)
             
          • der Phasenlage der Ausgangsgröße z.B.: \({\psi _{ik}} = \arctan \dfrac{{{\rm{Im}}\underline {\widehat {{{I'}_k}}} }}{{{\rm{Re}}\underline {\widehat {{{I'}_k}}} }}\)

        In der Übertragungsfunktion G sind also die einzelnen Widerstandsgrößen der Innenschaltung enthalten. Da L und C frequenzabhängig sind, ist auch die Übertragungsfunktion frequenzabhängig.

        • Bei rein sinusförmigen Vorgängen (Eingangsgröße (Spannung) ist die Frequenz eine Konstante und damit ist auch die Übertragungsfunktion G eine Konstante. In diesem Spezialfall nennt man sie auch „Übertragungsfaktor“
        • Bei nicht sinusförmigen periodischen Vorgängen liegt nach Fourier ein Spektrum von Frequenzen vor (konkret: ganzzahlige Vielfache der Grundfrequenz), sodass auch die Übertragungsfunktion G eine Funktion der Frequenz ist G=G(f). Jede Harmonische der Eingangsfunktion (u(t)) wird also in anderer Weise in die betreffende Harmonische der Ausgangsgröße (i(t)) übertragen. Das Netzwerk „verzerrt“ somit die Eingangsfunktion, d.h. die Kurvenform der Ausgangsfunktion wird eine andere sein, als die Kurvenform der Eingangsfunktion
        verzerrende Übertragungsfunktion G in elektrischen Netzen
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        Lösungsweg

        Aufgabe 245

        Fourier Analyse einer \(2\pi \) periodischen Rechteckspannung

        Gegeben ist folgende Rechteckspannung

        \(u\left( t \right) = \left\{ {\begin{array}{*{20}{c}} { + U\,\,\,\,\,...\,\,\,\,\,0 < t < \dfrac{T}{2}}\\ { - U\,\,\,\,\,...\,\,\,\,\,\dfrac{T}{2} < t < T} \end{array}} \right.\)


        Aufgabenstellung:

        Ermittle für obige Rechteckspannung die zugehörige Fourierreihe

        Strecke f Strecke f: Strecke A, E Strecke g Strecke g: Strecke G, B Strecke h Strecke h: Strecke B, (0, -3.5) Strecke i Strecke i: Strecke (0, 3.5), A Strecke j Strecke j: Strecke G, (-2π, 3.5) Strecke k Strecke k: Strecke E, C Strecke l Strecke l: Strecke C, (2π, 3.5) Strecke m Strecke m: Strecke (2π, 3.5), D Strecke n Strecke n: Strecke D, (3π, -3.5) Strecke p Strecke p: Strecke (3π, -3.5), J Strecke q Strecke q: Strecke (0, -3.5), (0, 3.5) -U Text1 = “-U” U Text2 = “U” f(x) Text3 = “f(x)”

        Fourier Analyse einer periodischen Rechteckspannung - Beispiel
        Fourierreihe
        Fourierkoeffizienten
        Fourier Analyse - 245. Aufgabe
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