相关性和傅里叶变换

信息处理 傅里叶变换 连续信号 相关性 优化
2022-02-02 12:02:28

Meinard Müller的《音乐处理基础:音频、分析、算法、应用》一书中,系数dωϕω在此处输入图像描述定义为cosω,ϕ(t)=2cos(2π(ωtϕ)). 也有人说“计算dωϕω感觉有点尴尬,因为它涉及到优化步骤。好消息是这个优化问题有一个简单的解决方案,这是由于存在与某些正弦函数的相位和幅度相关的某些三角恒等式。使用复数的概念,这些三角恒等式变得简单,并导致傅里叶变换的优雅表述。”

我不明白傅里叶变换本身如何解决优化问题。显然,在定义傅里叶变换时,我们没有考虑任何优化,但似乎作者声称傅里叶变换的定义考虑了maxϕ[0,1)argmaxϕ[0,1)在此处输入图像描述 我在这里想念什么?优化maxϕ[0,1)argmaxϕ[0,1)是否包含在傅里叶变换中?

1个回答

这是定义傅里叶变换的一种非常痛苦的方式。

优化maxϕ[0,1)argmaxϕ[0,1)是否包含在傅里叶变换中?

是的。优化步骤是完全没有必要的。我们可以直接简单地计算该相位,而不是“找到使积分最大化的相位”。

也有人说“dω 和 φω 的计算感觉有点尴尬,因为它涉及优化步骤。

不,真的没有。优化只是一个有点不寻常的定义的产物(礼貌地说)。

如果作者害怕复数,您可以简单地将其分解为

A=x(t)cos(ωt)dt,B=x(t)sin(ωt)dt

那么

dω=A2+B2,ϕω=atan2(BA)

无需优化。