تاريخ الفيزياء
علماء الفيزياء
الفيزياء الكلاسيكية
الميكانيك
الديناميكا الحرارية
الكهربائية والمغناطيسية
الكهربائية
المغناطيسية
الكهرومغناطيسية
علم البصريات
تاريخ علم البصريات
الضوء
مواضيع عامة في علم البصريات
الصوت
الفيزياء الحديثة
النظرية النسبية
النظرية النسبية الخاصة
النظرية النسبية العامة
مواضيع عامة في النظرية النسبية
ميكانيكا الكم
الفيزياء الذرية
الفيزياء الجزيئية
الفيزياء النووية
مواضيع عامة في الفيزياء النووية
النشاط الاشعاعي
فيزياء الحالة الصلبة
الموصلات
أشباه الموصلات
العوازل
مواضيع عامة في الفيزياء الصلبة
فيزياء الجوامد
الليزر
أنواع الليزر
بعض تطبيقات الليزر
مواضيع عامة في الليزر
علم الفلك
تاريخ وعلماء علم الفلك
الثقوب السوداء
المجموعة الشمسية
الشمس
كوكب عطارد
كوكب الزهرة
كوكب الأرض
كوكب المريخ
كوكب المشتري
كوكب زحل
كوكب أورانوس
كوكب نبتون
كوكب بلوتو
القمر
كواكب ومواضيع اخرى
مواضيع عامة في علم الفلك
النجوم
البلازما
الألكترونيات
خواص المادة
الطاقة البديلة
الطاقة الشمسية
مواضيع عامة في الطاقة البديلة
المد والجزر
فيزياء الجسيمات
الفيزياء والعلوم الأخرى
الفيزياء الكيميائية
الفيزياء الرياضية
الفيزياء الحيوية
الفيزياء العامة
مواضيع عامة في الفيزياء
تجارب فيزيائية
مصطلحات وتعاريف فيزيائية
وحدات القياس الفيزيائية
طرائف الفيزياء
مواضيع اخرى
Fourier Transform of the Autocorrelation Function
المؤلف:
Garnett P. Williams
المصدر:
Chaos Theory Tamed
الجزء والصفحة:
109
11-3-2021
3198
Fourier Transform of the Autocorrelation Function
Strictly, the Fourier transform is the end result or finished product of the Fourier integral. The transform is a continuous frequency-domain characterization of the strength of the wave feature (variance, amplitude, phase, etc.) over the continuum of frequencies. However, as applied to the autocorrelation function and in the discrete Fourier transform discussed below, it doesn't directly involve the Fourier integral. As a result, it's useful in many practical applications.
Stripped to its essentials, the method called the Fourier transform of the autocorrelation function consists of three steps:
1. Compute the autocorrelation of the time-series data, as described in the preceding chapter.
2. Transform the autocorrelation coefficients into the frequency domain. (There's an easy equation for this, e.g. Davis 1986: 260, eq. 4.102.)
3. "Smooth" the results to reduce noise and bring out any important frequencies.
Some people do the smoothing, discussed below, as step two rather than step three. That is, they smooth the autocorrelation coefficients rather than the variances or powers.
Historically, this method of getting frequency-domain information from a time series was the primary technique of Fourier analysis, especially in the several decades beginning in the 1950s. Davis (1986: 260) says that many people still use it. I'm not treating it in more detail here because in chaos analysis the more popular technique seems to be the discrete Fourier transform, discussed next.
الاكثر قراءة في الميكانيك
اخر الاخبار
اخبار العتبة العباسية المقدسة

الآخبار الصحية
