Transformada de Fourier de tiempo discreto de la secuencia de pasos unitarios

De los libros de texto sabemos que la DTFT de viene dada por $u[n]$

\begin{matrix} (1) & U (ω) = π δ (ω) + \frac{1}{1 - e^{- j ω}}, - π \leq ω < π \end{matrix}

$U(\omega)=\pi\delta(\omega)+\frac{1}{1-e^{-j\omega}},\qquad -\pi\le\omega <\pi\tag{1}$

Sin embargo, no he visto un libro de texto DSP que al menos pretenda dar una derivación más o menos sólida de . $(1)$

Proakis [1] deriva la mitad derecha del lado derecho de al establecer en la de , y dice que es válido excepto (que por supuesto es correcto). Luego declara que en el polo de la tenemos que agregar un impulso delta con un área de , pero eso me parece más una receta que cualquier otra cosa. $(1)$ $z=e^{j\omega}$ $\mathcal{Z}$ $u[n]$ $\omega=2\pi k$ $\mathcal{Z}$ $\pi$

Oppenheim y Schafer [2] mencionan en este contexto

Aunque no es del todo sencillo de mostrar, esta secuencia se puede representar mediante la siguiente transformada de Fourier:

que es seguido por una fórmula equivalente a . Desafortunadamente, no se tomaron la molestia de mostrarnos esa prueba "no completamente sencilla". $(1)$

Un libro que en realidad no conocía, pero que encontré al buscar una prueba de es Introducción al procesamiento de señales digitales y diseño de filtros de BA Shenoi. En la página 138 hay una "derivación" de , pero desafortunadamente está mal. Hice una pregunta de "DSP-puzzle" para que la gente muestre lo que está mal con esa prueba.] $(1)$ $(1)$

Entonces mi pregunta es:

¿Alguien puede proporcionar una prueba / derivación de que sea sólida o incluso rigurosa mientras sea accesible para ingenieros con inclinaciones matemáticas? No importa si solo se ha copiado de un libro. Creo que sería bueno tenerlo en este sitio de todos modos. $(1)$

Tenga en cuenta que incluso en matemáticas. SE puede encontrar casi nada relevante: esta pregunta no tiene respuestas, y una tiene dos respuestas, una de las cuales es incorrecta (idéntica al argumento de Shenoi), y la otra usa la "propiedad de acumulación" , con lo que estaría contento, pero luego hay que probar esa propiedad, lo que lo pone de nuevo al principio (porque ambas pruebas básicamente prueban lo mismo).

Como nota final, se me ocurrió algo así como una prueba (bueno, soy ingeniero), y también lo publicaré como respuesta algunos días a partir de ahora, pero me encantaría recopilar otras pruebas publicadas o no publicadas. que son simples y elegantes y, lo más importante, que son accesibles para los ingenieros de DSP.

PD: No dudo de la validez de , solo me gustaría ver una o varias pruebas relativamente sencillas. $(1)$

[1] Proakis, JG y DG Manolakis, Procesamiento de señal digital: principios, algoritmos y aplicaciones , 3a edición, Sección 4.2.8

[2] Oppenheim, AV y RW Schafer, Procesamiento de señal de tiempo discreto , 2ª edición, p. 54)

Inspirado por un comentario de Marcus Müller, me gustaría mostrar que como lo da la ecuación. cumple el requisito

U (ω)

$U(\omega)$

(1)

$(1)$

u [n] = u^{2} [n] \to U (ω) = \frac{1}{2 π} (U ⋆ U) (ω)

$u[n]=u^2[n]\rightarrow U(\omega)=\frac{1}{2\pi}(U\star U)(\omega)$

Si es la DTFT de , entonces $U(\omega)$ $u[n]$

V (ω) = \frac{1}{1 - e^{- j ω}}

$V(\omega)=\frac{1}{1-e^{-j\omega}}$

debe ser la DTFT de

v [n] = \frac{1}{2} sign [n]

$v[n]=\frac12\text{sign}[n]$

(donde definimos ), porque $\text{sign}[0]=1$

V (ω) = U (ω) - π δ (ω) ⟺ u [n] - \frac{1}{2} = \frac{1}{2} sign [n]

$V(\omega)=U(\omega)-\pi\delta(\omega)\Longleftrightarrow u[n]-\frac12=\frac12\text{sign}[n]$

Entonces tenemos

\frac{1}{2 π} (V ⋆ V) (ω) ⟺ {(\frac{1}{2} sign [n])}^{2} = \frac{1}{4}

$\frac{1}{2\pi}(V\star V)(\omega)\Longleftrightarrow \left(\frac12\text{sign}[n]\right)^2=\frac14$

de donde se deduce que

\frac{1}{2 π} (V ⋆ V) (ω) = DTFT {\frac{1}{4}} = \frac{π}{2} δ (ω)

$\frac{1}{2\pi}(V\star V)(\omega)=\text{DTFT}\left\{\frac14\right\}=\frac{\pi}{2}\delta(\omega)$

Con esto obtenemos

\begin{aligned} \frac{1}{2 π} (U ⋆ U) (ω) & = \frac{1}{2 π} [(π δ (ω) + V (ω)) ⋆ (π δ (ω) + V (ω))] \\ = \frac{1}{2 π} [π^{2} δ (ω) + 2 π V (ω) + (V ⋆ V) (ω)] \\ = \frac{π}{2} δ (ω) + V (ω) + \frac{π}{2} δ (ω) \\ = U (ω) q.e.d. \end{aligned}

$\begin{align}\frac{1}{2\pi}(U\star U)(\omega)&=\frac{1}{2\pi}\left[(\pi\delta(\omega)+V(\omega))\star (\pi\delta(\omega)+V(\omega))\right]\\&=\frac{1}{2\pi}\left[\pi^2\delta(\omega)+2\pi V(\omega)+(V\star V)(\omega)\right]\\&=\frac{\pi}{2}\delta(\omega)+V(\omega)+\frac{\pi}{2}\delta(\omega)\\&=U(\omega)\qquad\text{q.e.d.}\end{align}$

discrete-signals fourier-transform dtft proof Matt L.
fuente

waaah No rompas mi mundo La duda en esa fórmula introduce un reino de caos. Por ejemplo, , y por lo tanto (con un prefactor de definición de FT cont. Que depende de la constante ),

u^{2} (t) = u (t)

$u^2(t) = u(t)$

c

$c$

\begin{aligned} DTFT (u^{2}) (ω) & = c \cdot U (ω) * U (ω) \\ = c π U (ω) + \frac{c}{1 + e^{- j ω}} * U (ω) \\ = c π (π δ (ω) + \frac{1}{1 - e^{- j ω}}) + \frac{c π}{1 + e^{- j ω}} + c \frac{1}{1 + e^{- j ω}} * \frac{1}{1 + e^{- j ω}} \\ = c π^{2} δ (ω) + \frac{2 c π}{1 + e^{- j ω}} + c \frac{1}{1 + e^{- j ω}} * \frac{1}{1 + e^{- j ω}} \\ \overset{magic?}{=} U \end{aligned}

$\begin{align}\text{DTFT}(u^2)(\omega) &=c\,\cdot\, U(\omega)*U(\omega) \\&=c\pi U(\omega)+ \frac{c}{1+e^{-j\omega}}*U(\omega)\\&=c\pi \left(\pi\delta(\omega)+\frac{1}{1-e^{-j\omega}}\right)+\frac{c\pi}{1+e^{-j\omega}}+c\frac{1}{1+e^{-j\omega}}*\frac{1}{1+e^{-j\omega}}\\&=c\pi^2\delta(\omega)+\frac{2c\pi}{1+e^{-j\omega}} + c\frac{1}{1+e^{-j\omega}}*\frac{1}{1+e^{-j\omega}}\\&\overset{\text{magic?}}=U\end{align}$

Marcus Müller

@ MarcusMüller: No hay duda sobre esa fórmula, es correcta. La pregunta es cómo mostrarlo de una manera que un ingeniero de mente simple pueda entender. Y funciona para el DTFT dado, no hay problema.

u^{2} [n] = u [n]

$u^2[n]=u[n]$

Matt L.

Me considero muy simple, y eso significa que me preocupo cuando las cosas no se sienten "seguras" cuando no puedo ver cómo se derivan.

Marcus Müller

Veo que lo que busca no es probar si la ecuación es correcta o no, sino más bien derivar de manera rigurosa y directa de los primeros principios y la definición de DTFT. Entonces, cada vez que se quiera hacer una prueba rigurosa que implique impulsos , supongo que deberíamos referirnos mejor a los libros citados de la teoría de la función generalizada: Lighthill-1958 se cita en Opp & Schafer para una discusión sobre la función del impulso y su uso en las transformadas de Fourier. Todas las demás pruebas dependerán inevitablemente de las pruebas realizadas en esas referencias y serán insuficientes para reemplazar una prueba rigurosa.

U (w)

$U(w)$

Fat32

@ Fat32: Ese es un punto de vista válido. Sin embargo, creo que es posible una derivación razonablemente sólida si aceptamos transformaciones básicas como , y si estamos contentos de definir integrales por su valor principal de Cauchy.

DTFT {1} = 2 π δ (ω)

$\text{DTFT}\{1\}=2\pi\delta(\omega)$

Matt L.

Respuestas:

Cedron Dawg publicó un punto inicial interesante en esta respuesta . Comienza con estos pasos:

\begin{aligned} U (ω) & = \sum_{n = 0}^{+ \infty} e^{- j ω n} \\ = lim_{N \to \infty} \sum_{n = 0}^{N - 1} e^{- j ω n} \\ = lim_{N \to \infty} [\frac{1 - e^{- j ω N}}{1 - e^{- j ω}}] \\ = \frac{1}{1 - e^{- j ω}} - lim_{N \to \infty} [\frac{e^{- j ω N}}{1 - e^{- j ω}}] \end{aligned}

$\begin{align} U(\omega) &= \sum\limits_{n=0}^{+\infty} e^{-j \omega n} \\ &= \lim_{ N \to \infty } \sum\limits_{n=0}^{N-1} e^{-j \omega n}\\ &= \lim_{ N \to \infty } \left[ \frac{ 1 - e^{-j \omega N} }{ 1 - e^{-j \omega } } \right] \\ &= \frac{ 1 }{ 1 - e^{-j \omega } } - \lim_{ N \to \infty } \left[ \frac{ e^{-j \omega N} }{ 1 - e^{-j \omega } } \right] \end{align}$

Resulta que el término dentro del límite se puede expandir de la siguiente manera :

\begin{aligned} \frac{e^{- j ω N}}{1 - e^{- j ω}} = & \frac{1}{\sin^{2} (ω) + (1 - \cos (ω))^{2}} \cdot \\ [- \cos (ω) \cos (N ω) + \cos (N ω) - \sin (ω) \sin (N ω) + j (- \sin (ω) \cos (N ω) + \cos (ω) \sin (ω) - \sin (N ω))] \end{aligned}

$\begin{aligned} \frac{ e^{-j \omega N} }{ 1 - e^{-j \omega } } ={} &\frac{1}{\sin^2(\omega)+(1-\cos(\omega))^2} \cdot \\ &\left[-\cos(\omega)\cos(N\omega)+\cos(N\omega)-\sin(\omega)\sin(N\omega)+ \\ j(-\sin(\omega)\cos(N\omega)+\cos(\omega)\sin(\omega)-\sin(N\omega))\right] \end{aligned}$

El factor común fuera de los corchetes se puede expresar como :

\frac{1}{\sin^{2} (ω) + (1 - \cos (ω))^{2}} = \frac{1}{4 \sin^{2} (ω / 2)}

$\frac{1}{\sin^2(\omega)+(1-\cos(\omega))^2} = \frac{1}{4\sin^2(\omega/2)}$

La parte real dentro de los corchetes también es igual a :

- \cos (ω) \cos (N ω) + \cos (N ω) - \sin (ω) \sin (N ω) = 2 \sin (ω / 2) \sin [ω (- N + 1 / 2)]

$-\cos(\omega)\cos(N\omega)+\cos(N\omega)-\sin(\omega)\sin(N\omega)= 2\sin(\omega/2)\sin[\omega(-N+1/2)]$

Por otro lado, la parte imaginaria se puede reescribir como :

- \sin (ω) \cos (N ω) + \cos (ω) \sin (ω) - \sin (N ω) = - 2 \sin (ω / 2) \cos [ω (- N + 1 / 2)]

$-\sin(\omega)\cos(N\omega)+\cos(\omega)\sin(\omega)-\sin(N\omega)=-2\sin(\omega/2)\cos[\omega(-N+1/2)]$

Reescribiendo el término original obtenemos que:

\begin{aligned} \frac{e^{- j ω N}}{1 - e^{- j ω}} & = \frac{2 \sin (\frac{ω}{2})}{4 \sin^{2} (\frac{ω}{2})} (\sin [ω (- N + 1 / 2)] - j \cos [ω (- N + 1 / 2)]) \\ = - \frac{\sin [ω (M + 1 / 2)]}{2 \sin (\frac{ω}{2})} - j \frac{\cos [ω (M + 1 / 2)]}{2 \sin (\frac{ω}{2})} \end{aligned}

$\begin{align} \frac{ e^{-j \omega N} }{ 1 - e^{-j \omega } } &=\frac{2\sin\left(\frac \omega 2\right)}{4\sin^2\left(\frac \omega 2\right) } \left( \sin[\omega(-N+1/2)] - j\cos[\omega(-N+1/2)]\right) \\ &=-\frac{\sin[\omega(M+1/2)]}{2\sin\left(\frac \omega 2\right)} - j\frac{\cos[\omega(M+1/2)]}{2\sin\left(\frac \omega 2\right)} \end{align}$

donde utilicé y el límite tampoco se ve afectado como . $M=N-1$ $M\to \infty$

De acuerdo con la séptima definición en este sitio :

lim_{M \to \infty} - \frac{1}{2 \sin (ω / 2)} \sin [ω (M + 1 / 2)] = - π δ (ω)

$\lim_{M\to \infty} -\frac{1}{2\sin(\omega/2)}\sin[\omega(M+1/2)] = -\pi \delta(\omega)$

Hasta ahora tenemos eso:

lim_{M \to \infty} \frac{e^{- j ω (M + 1)}}{1 - e^{- j ω}} = - π δ (ω) - j lim_{M \to \infty} \frac{\cos [ω (M + 1 / 2)]}{2 \sin (ω / 2)}

$\lim_{ M \to \infty } \frac{ e^{-j \omega (M+1)} }{ 1 - e^{-j \omega } } =-\pi\delta(\omega) -j\lim_{M\to \infty} \frac{\cos[\omega(M+1/2)]}{2\sin(\omega/2)}$

Si pudiéramos demostrar que el segundo término a la derecha de la igualdad es en algún sentido, entonces hemos terminado. Lo pregunté en matemáticas. SE y, de hecho, esa secuencia de funciones tiende a la distribución cero. Entonces, tenemos eso: $0$

\begin{aligned} U (ω) & = \frac{1}{1 - e^{- j ω}} - lim_{N \to \infty} [\frac{e^{- j ω N}}{1 - e^{- j ω}}] \\ = \frac{1}{1 - e^{- j ω}} + π δ (ω) + j lim_{M \to \infty} \frac{\cos [ω (M + 1 / 2)]}{2 \sin (ω / 2)} \\ = \frac{1}{1 - e^{- j ω}} + π δ (ω) \end{aligned}

$\begin{align} U(\omega) &= \frac{ 1 }{ 1 - e^{-j \omega } } - \lim_{ N \to \infty } \left[ \frac{ e^{-j \omega N} }{ 1 - e^{-j \omega } } \right] \\ &=\frac{ 1 }{ 1 - e^{-j \omega } }+\pi\delta(\omega) +j\lim_{M\to \infty} \frac{\cos[\omega(M+1/2)]}{2\sin(\omega/2)} \\ & =\frac{ 1 }{ 1 - e^{-j \omega } }+\pi\delta(\omega) \end{align}$

Tendero
fuente

¡Esto esta muy bien! Lo revisé y todo parece ser correcto, por lo que esa parte imaginaria debe tender a cero en algún sentido. Lo pensaré por un momento.

Matt L.

@MattL. ¡Avíseme si puede progresar!

Tendero

@MattL. ¡La prueba finalmente está completa!

Tendero

¡Buen trabajo! Había descubierto que el término coseno tendería a cero debido al lema de Riemann-Lebesgue, pero mi problema era el caso . Porque la primera fórmula se basa en la suma geométrica, que solo es válida para . Después de todo, todo funciona de alguna manera, pero sigue siendo un defecto menor. Tengo otra derivación que no divide el término , en el que el caso se maneja con un poco más de cuidado, pero sigue siendo una "prueba de ingeniero" . Podría publicarlo cuando tenga más tiempo.

ω = 0

$\omega=0$

ω \neq 0

$\omega\neq 0$

1 / (1 - e^{- j ω})

$1/(1-e^{-j\omega})$

ω = 0

$\omega=0$

Matt L.

Proporcionaré dos pruebas relativamente simples que no requieren ningún conocimiento de la teoría de distribución. Para obtener una prueba que calcule la DTFT mediante un proceso de límite utilizando los resultados de la teoría de distribución, vea esta respuesta de Tendero .

Solo mencionaré (y no detallaré) la primera prueba aquí, porque la publiqué como respuesta a esta pregunta , cuyo propósito era mostrar que cierta prueba publicada es defectuosa.

$u[n]$

\begin{matrix} (1) & u_{e} [n] = \frac{1}{2} (u [n] + u [- n]) = \frac{1}{2} + \frac{1}{2} δ [n] \end{matrix}

$u_e[n]=\frac12\left(u[n]+u[-n]\right)=\frac12+\frac12\delta[n]\tag{1}$

$(1)$

\begin{matrix} (2) & DTFT {u_{e} [n]} = π δ (ω) + \frac{1}{2} \end{matrix}

$\text{DTFT}\{u_e[n]\}=\pi\delta(\omega)+\frac12\tag{2}$

$u[n]$

\begin{matrix} (3) & U_{R} (ω) = Re {U (ω)} = π δ (ω) + \frac{1}{2} \end{matrix}

$U_R(\omega)=\text{Re}\{U(\omega)\}=\pi\delta(\omega)+\frac12\tag{3}$

$u[n]$ $U(\omega)$ $U_R(\omega)$ $U(\omega)$ $h[n]=h[n]u[n]$ $h[n]$ $H(\omega)=\frac{1}{2\pi}(H\star U)(\omega)$ $u[n]$ $U(\omega)$

$U_I(\omega)=\text{Im}\{U(\omega)\}$ $u[n]$

\begin{matrix} (4) & u_{o} [n] = \frac{1}{2} (u [n] - u [- n]) = u [n - 1] - \frac{1}{2} + \frac{1}{2} δ [n] \end{matrix}

$u_o[n]=\frac12\left(u[n]-u[-n]\right)=u[n-1]-\frac12+\frac12\delta[n]\tag{4}$

$(4)$

\begin{aligned} j U_{I} (ω) & = e^{- j ω} U (ω) - π δ (ω) + \frac{1}{2} \\ = e^{- j ω} (U_{R} (ω) + j U_{I} (ω)) - π δ (ω) + \frac{1}{2} \\ = e^{- j ω} (π δ (ω) + \frac{1}{2}) + e^{- j ω} j U_{I} (ω) - π δ (ω) + \frac{1}{2} \\ (5) & = \frac{1}{2} (1 + e^{- j ω}) + e^{- j ω} j U_{I} (ω) \end{aligned}

$\begin{align}jU_I(\omega)&=e^{-j\omega}U(\omega)-\pi\delta(\omega)+\frac12\\&=e^{-j\omega}(U_R(\omega)+jU_I(\omega))-\pi\delta(\omega)+\frac12\\&=e^{-j\omega}\left(\pi\delta(\omega)+\frac12\right)+e^{-j\omega}jU_I(\omega)-\pi\delta(\omega)+\frac12\\&=\frac12(1+e^{-j\omega})+e^{-j\omega}jU_I(\omega)\tag{5}\end{align}$

$(3)$ $(5)$

\begin{matrix} (6) & j U_{I} (ω) (1 - e^{- j ω}) = \frac{1}{2} (1 + e^{- j ω}) \end{matrix}

$jU_I(\omega)(1-e^{-j\omega})=\frac12(1+e^{-j\omega})\tag{6}$

$(6)$

\begin{matrix} (7) & j U_{I} (ω) = \frac{1}{2} \frac{1 + e^{- j ω}}{1 - e^{- j ω}} + c δ (ω) \end{matrix}

$jU_I(\omega)=\frac12\frac{1+e^{-j\omega}}{1-e^{-j\omega}}+c\delta(\omega)\tag{7}$

$U_I(\omega)$ $\omega$ $u[n]$ $c=0$ $(3)$ $(7)$

\begin{aligned} U (ω) & = U_{R} (ω) + j U_{I} (ω) \\ = π δ (ω) + \frac{1}{2} + \frac{1}{2} \frac{1 + e^{- j ω}}{1 - e^{- j ω}} \\ = π δ (ω) + \frac{1}{2} (1 + \frac{1 + e^{- j ω}}{1 - e^{- j ω}}) \\ (8) & = π δ (ω) + \frac{1}{1 - e^{- j ω}} \end{aligned}

$\begin{align}U(\omega)&=U_R(\omega)+jU_I(\omega)\\&=\pi\delta(\omega)+\frac12+\frac12\frac{1+e^{-j\omega}}{1-e^{-j\omega}}\\&=\pi\delta(\omega)+\frac12\left( 1+\frac{1+e^{-j\omega}}{1-e^{-j\omega}}\right)\\&=\pi\delta(\omega)+\frac{1}{1-e^{-j\omega}}\tag{8}\end{align}$

Matt L.
fuente