Теорема о свёртке гласит, что при подходящих условиях преобразование Фурьесвёртки двух функций (или сигналов) является поточечным произведением их преобразований Фурье. В более общем случае свёртка в одной области (например, во временной) равна точечному умножению в другой области (например, в частотной). Другие версии теоремы о свёртке применимы к различным преобразованиям Фурье.
Рассмотрим две функции и с соответствующими преобразованиями Фурье и :
где обозначает оператор преобразования Фурье. Преобразование может быть нормализовано и другим способом, при котором постоянные коэффициенты масштаба (обычно или ) будут фигурировать в теореме о свёртке ниже. Свёртка и определяется как:
В данном контексте звёздочка обозначает свёртку, а не обычное умножение. Вместо этого иногда используется символ тензорного произведения.
Аналогично ур. 1 выводится теорема для случая последовательностей, например, выборок двух непрерывных функций, где теперь F обозначает оператор дискретно-временного преобразования Фурье (ДВПФ)[англ.]. Рассмотрим две последовательности и с преобразованиями и :
Дискретная свёртка и определяется:
Теорема о свёртке для дискретных последовательностей имеет вид[3][4]:с.60 (2.169):
и , как определено выше, являются периодическими с периодом 1. Рассмотрим -периодические последовательности и :
и
Эти функции возникают в результате выборки и с интервалом в и обратного дискретного преобразования Фурье (ДПФ) на N выборках. Дискретная свёртка имеет вид:
она также является -периодической и называется периодической свёрткой. Переопределим оператор как N-значное ДПФ, тогда соответствующая теорема имеет вид[5][4]:с. 548:
(Ур. 4a)
И следовательно:
(Ур. 4b)
При соответствующих условиях возможно, что -значная последовательность содержит не содержащий искажений сегмент свёртки . Но когда ненулевая часть или последовательности равна или длиннее, чем , неизбежны некоторые искажения. Так происходит, когда последовательность 𝑉(𝑘/𝑁) получается путём прямой дискретизации DTFT бесконечно длинного импульсного отклика § Дискретного преобразования Гильберта[A].
Для последовательностей и , ненулевая длина которых меньше или равна , окончательное упрощение имеет вид:
Периодическая свёртка
(Ур. 4c)
Эта форма часто используется для эффективной реализации численной свёртки на компьютере. В качестве частичной взаимности было показано[6], что любое линейное
преобразование, превращающее свёртку в точечное произведение, является ДПФ (вплоть до перестановки коэффициентов).
Вывод ур. 4
Вывод во временной области осуществляется следующим образом:
ДВПФ можно записать в виде:
Произведение тем самым сводится к дискретно-частотной функции:
где эквивалентность и следует по свойству выборки ДВПФ. Таким образом, эквивалентность (5a) и (5b) требует:
Мы также можем проверить обратное ДВПФ из (5b):
Теорема свёртки для обратного преобразования Фурье
Существует также теорема свёртки для обратного преобразования Фурье. Здесь «» представляет собой произведение Адамара, а «» представляет свёртку двух матриц.
так что
Теорема свёртки для обобщённых функций умеренного роста
Теорема о свёртке распространяется на обобщённые функции умеренного роста. Здесь v — произвольная обобщённая функция умеренного роста:
Но должно «быстро убывать» по направлению к и , чтобы гарантировать существование как свёртки, так и её произведения. Эквивалентно, если — гладкая «медленно растущая» обыкновенная функция, то она гарантирует
существование как умножения, так и произведения свёрток[7][8][9].
В частности, каждое компактно поддерживаемая обобщённая функция умеренного роста, например, дельта-функция, является «быстро убывающей». Эквивалентно, полосовые
функции, такие как функция, которая постоянно равна , являются гладкими «медленно растущими» обычными функциями. Если, например, является гребнем Дирака, то оба уравнения дают формулу суммирования Пуассона[англ.], и если, кроме того, является дельта-функцией, то постоянно равно единице, и эти уравнения дают тождество гребня Дирака.
↑ 12Weisstein, Eric W.Convolution Theorem(англ.). From MathWorld--A Wolfram Web Resource. Дата обращения: 13 апреля 2024. Архивировано 11 июля 2000 года.
Katznelson, Yitzhak (1976), An introduction to Harmonic Analysis, Dover, ISBN0-486-63331-4
Li, Bing; Babu, G. Jogesh (2019), "Convolution Theorem and Asymptotic Efficiency", A Graduate Course on Statistical Inference, New York: Springer, pp. 295—327, ISBN978-1-4939-9759-6
Crutchfield, Steve (October 9, 2010), "The Joy of Convolution", Johns Hopkins University, Дата обращения: 19 ноября 2010