一陣子沒寫文章,原本週五晚上想寫一下的。一方面是因為手邊還有東西在做,二來是有點懶.... 今天想說,不行!就算瞎扯淡也好,反正就是得寫點東西~
之前在社群中有看到一篇嘗試不用數學來說明傅立葉轉換的文章(很長....),雖然我是覺得加上數學會更好說明,不過,我也試著不要使用數學好了。我接下來想說的,其實比較帶有哲學意味,而不是什麼理論哦.... 有些看法是純個人的見解,認不認同在各位囉~
1. 世界上所有的訊號,都是由不同頻率的弦波所組成
2. 弦波是訊號的基本組成元素,不管它是正弦或餘弦
註:這裡的「訊號」指的是隨時間變化且可定量的東西,例如聲音、電磁波。而不是感性上「暗示」的那種訊號....例如:「她的眼神含情脈脈!這是一種暗示嗎?那個妹是不是在剛剛跟我對上眼的瞬間,就愛上我了!」為了簡單起見,我們可以把這裡的訊號,都當成「電訊號」來看待。
某生A:「老師!~~~~~~~ 我知道了!」
我:「你知道什麼?!」
某生A:「轉換嘛!就好像食物被我吃進去,經過我身體把它"轉換"之後,變成坨屎!這意思就是,食物就是屎,屎就是食物!一樣的東西!」
我:「那你吃屎嗎?」
某生A:「恩!我吃!」
我:「哇~靠!!!真的假的!」
某生A:「吃過啊!鼻屎....」
我:「喂..... 這裡講的不是那種"轉換"啦!」 (身體是一個系統,對訊號有轉移、轉變的作用)
某生A:「哦!我知道啊!時域轉成頻域嘛.... 反轉換,就是頻域轉回時域....」
某生B:「恩.... 所以到底是轉換了什麼?」
我認為歐姆講的實在太好了!
聲音是一個大家討論傅立葉轉換時,很常用的例子。假設,聞男生尖叫跟女生尖叫,通常我們可以很容易判斷哪個是男聲、哪個是女聲。因為男生都叫「啊~~」,女生都叫「伊呀~」..... 喂~~不是好嘛!是因為男生的音調低,女生的音調高。更精確地說,女聲帶有的高頻成分比男生較多(也大)啦!
假設我們用麥克風把男聲跟女聲轉成電訊號來觀察。如果我像下面丟給你兩張聲音的時域波形,然後請你說出哪一張是男聲、哪一張是女聲,你大概只能瞎猜一通:
可是經過你的耳朵分析後,你可以很容易辨別哪個是女聲、哪個是男聲。以下是傅立葉轉換,聲音波形在頻譜上看到的結果。男聲低頻成分比較大,女聲高頻成分比男聲豐富:(男生聲音檔 / 女生聲音檔)
我們雖然藉由傅立葉轉換,將觀點切換到了頻域上面去,但傅立葉分析的本質是時間的流動。用比較哲學的說法是,傅立葉分析讓我們找出一個在時間上流動的訊號,它的內涵是什麼。這裡說的內涵,同時包括了「內容」,以及該內容的「意義」。所以,傅立葉分析讓我們找出內容的意義。
這樣的分析,在生活中很常見。我假設一個很爛的例子,例如我這中老年人代謝不佳的身體,我的體重起伏大概是這樣的:
1. 約每一個禮拜,體重都會出現一個小 peak,都發生在週末
2. 夏季的體重比冬季體重低,而且這數十年來都這樣
註:數據分析並不總是在找週期性,也可能是在找某些事件跟某些變數的關係,或更有甚深者。此處的例子僅是為了要凸顯找尋「意義」這件事情而已。
你發現什麼
用 E. E. 的立場來說,如果今天我拿到一段時域波形,我想要知道這段波形是否帶有頻率 1kHz 的成分存在:
之前在社群中有看到一篇嘗試不用數學來說明傅立葉轉換的文章(很長....),雖然我是覺得加上數學會更好說明,不過,我也試著不要使用數學好了。我接下來想說的,其實比較帶有哲學意味,而不是什麼理論哦.... 有些看法是純個人的見解,認不認同在各位囉~
前提
這裡,我先假設大家都已經接受了以下的觀念:1. 世界上所有的訊號,都是由不同頻率的弦波所組成
2. 弦波是訊號的基本組成元素,不管它是正弦或餘弦
註:這裡的「訊號」指的是隨時間變化且可定量的東西,例如聲音、電磁波。而不是感性上「暗示」的那種訊號....例如:「她的眼神含情脈脈!這是一種暗示嗎?那個妹是不是在剛剛跟我對上眼的瞬間,就愛上我了!」為了簡單起見,我們可以把這裡的訊號,都當成「電訊號」來看待。
傅立葉轉換
學過傅立葉轉換之後,我們心中大概就知道一件事:「哦!傅立葉轉換就是要將一個時域訊號,轉換到頻域上去。不管這個訊號是以時域的方式表現(波形, waveform),還是以頻域的方式表現出來(頻譜, spectrum),指的都是同一個訊號!」某生A:「老師!~~~~~~~ 我知道了!」
我:「你知道什麼?!」
某生A:「轉換嘛!就好像食物被我吃進去,經過我身體把它"轉換"之後,變成坨屎!這意思就是,食物就是屎,屎就是食物!一樣的東西!」
我:「那你吃屎嗎?」
某生A:「恩!我吃!」
我:「哇~靠!!!真的假的!」
某生A:「吃過啊!鼻屎....」
我:「喂..... 這裡講的不是那種"轉換"啦!」 (身體是一個系統,對訊號有轉移、轉變的作用)
傅立葉轉換到底轉換了什麼?
它轉換了你看待它的觀點,而訊號本身並沒有被改變。因此,傅立葉轉換,是在轉換我們對訊號的「度量觀點」。某生A:「哦!我知道啊!時域轉成頻域嘛.... 反轉換,就是頻域轉回時域....」
某生B:「恩.... 所以到底是轉換了什麼?」
度量觀點轉換,讓我們更了解訊號的內涵
歐姆曾說過:「人的耳朵就是最好的傅立葉分析器。」 是的,這個歐姆,就是 V=IR 的那個歐姆。
註:這句話我不曉得從哪裡讀到的,剛剛上網查沒找到。還是從哪本書看來的,我也忘了。
我認為歐姆講的實在太好了!
聲音是一個大家討論傅立葉轉換時,很常用的例子。假設,聞男生尖叫跟女生尖叫,通常我們可以很容易判斷哪個是男聲、哪個是女聲。因為男生都叫「啊~~」,女生都叫「伊呀~」..... 喂~~不是好嘛!是因為男生的音調低,女生的音調高。更精確地說,女聲帶有的高頻成分比男生較多(也大)啦!
假設我們用麥克風把男聲跟女聲轉成電訊號來觀察。如果我像下面丟給你兩張聲音的時域波形,然後請你說出哪一張是男聲、哪一張是女聲,你大概只能瞎猜一通:
註:波形上振幅的大小代表聲音的音量大小。(迷之音:「你是在大聲什麼啦~~」
可是經過你的耳朵分析後,你可以很容易辨別哪個是女聲、哪個是男聲。以下是傅立葉轉換,聲音波形在頻譜上看到的結果。男聲低頻成分比較大,女聲高頻成分比男聲豐富:(男生聲音檔 / 女生聲音檔)
傅立葉分析是一種哲學
什麼哲學呢?「格物致知」嗎.... 傅立葉分析,比王陽明用眼神想格斃竹子厲害啊....(開玩笑啦~),以下來說說我的看法:我們雖然藉由傅立葉轉換,將觀點切換到了頻域上面去,但傅立葉分析的本質是時間的流動。用比較哲學的說法是,傅立葉分析讓我們找出一個在時間上流動的訊號,它的內涵是什麼。這裡說的內涵,同時包括了「內容」,以及該內容的「意義」。所以,傅立葉分析讓我們找出內容的意義。
註:這裡並不是說單從時域訊號,就不能得到"意義",因為意義其實是人賦予的。旨在說明,凡事不能只看一面。
這樣的分析,在生活中很常見。我假設一個很爛的例子,例如我這中老年人代謝不佳的身體,我的體重起伏大概是這樣的:
1. 約每一個禮拜,體重都會出現一個小 peak,都發生在週末
2. 夏季的體重比冬季體重低,而且這數十年來都這樣
- 上面第一點,經分析,因為我到周末就比較放肆,喝啤酒、吃雞排,所以體重都會稍微增加一點,到了禮拜一,把屎全拉光,體重就下降下來!哈哈~
- 上面第二點,經分析,因為冬天一到我就準備冬眠.... 脂肪增加是自然驅動的!不能怪我!
註:數據分析並不總是在找週期性,也可能是在找某些事件跟某些變數的關係,或更有甚深者。此處的例子僅是為了要凸顯找尋「意義」這件事情而已。
- 第一點,如果你的量測不足一個禮拜,你根本不可能知道「以每個禮拜為周期」的特徵
- 第二點,如果你的量測不足一年,你根本不可能知道「以每年為週期」的特徵
用 E. E. 的立場來說,如果今天我拿到一段時域波形,我想要知道這段波形是否帶有頻率 1kHz 的成分存在:
- 1 kHz 的弦波,週期為 1 ms
- 如果你今天拿到的那段波形,時間總長度不足 1ms,你根本度量不到 1 kHz 的弦波波形(不完整)
- 反過來說,如果已知某個隨時間流動的訊號,可能帶有 1 kHz 的頻率成分,那麼我們的觀測時間長度就至少需要 1 ms (註: 如果可以觀測 2 倍的時間長 = 2 ms 就能更加確定波形的重複性)
傅立葉分析 - 形而上的觀點
- 假如時間靜止了,甚麼東西都不活動,那生活的意義是否還存在?
- 假如現在的我,不是由過去的我所造成的,那麼我是什麼?
- 這瞬間,就在這一秒當下的我,是完整的我嗎?
- 回顧過去的某段時期,對我的影響?
- 如果一句話,我只聽一個字,我怎麼會知道那句話是什麼意思。
- 數據不流動,就無法傳遞。
- 數據經過特定的排序,就有機會找出它的內涵。排序正是一種流動。
- 傅立葉分析就是一種自省、認識自我的過程
- .... 歡迎補充....
傅立葉分析的應用
- 濾波
- 某一受干擾的訊號波形,我想濾波,把干擾拿掉。沒有傅立葉分析,多數情況你幾乎不知道應該要濾掉什麼(頻率成分),因此濾波器設計連起頭都有困難
- 混頻
- 將某訊號頻率成分移動到某個頻率,例如男聲經過混頻處理後,變成女聲
- 等化器
- 不管是多媒體還是訊號,透過等化器就能調整訊號的內容。內容就是不同頻率成分的大小、相位等等,不同頻率也可以想成色彩的紅綠藍 R, G, B 通道
- 調整相位也就是調整訊號延遲或超前,我們可讓一段頻寬內的頻率成分都具有相同延遲(相位隨頻率的變化是線性的),我們就會說那段頻寬內的"群延遲"固定
- 有些系統的群延遲隨頻率變化可能不固定,因此訊號經過此系統會造成失真,就可透過等化器來校正(設計某種頻率響應來補正,用濾波器也行)
- 線性度、失真度的定量
- 這個有機會再說,不然還要扯一堆....
- 等等等.... 但總體來說,調整頻率成分就是等化器的功能,端視你的"應用"到底需要什麼而已... 但等化器通常比較 generic,為你的特定應用所設計的頻率成分調整器,就是濾波器(濾波器其實也是很廣義呢!)
小叮嚀
有些人會在談「頻譜」或「頻率響應」的時候說:「這上面的波形,如何如何....」
在此提醒,波形這兩個字還是留給時域使用吧!因為在 E. E. 領域講的"波"形,通常都是指隨時間流動的東西。例如:示波器上顯示的波形....
在談頻域時,還是用「譜」或「響應」來描述比較恰當,例如:這張譜上某某頻率的成分過大、從它的頻率響應可以看到低通的效果不好。
後記
在 E. E. 領域打滾多年,凡事無不與"訊號"與"系統"有關,而傅立葉分析的觀念是根。每次只要遇到要處理訊號的問題時,我就發現傅立葉的靈,一直在我背後。(有鬼啊~塊陶~)
我很喜歡傅立葉分析,我不是因為計算上的關係而喜歡它;我喜歡它是因為,多年來,不管是工作上、還是人生上,它帶給了我很多很多的啟發....。至今,它仍一直持續影響著我。
本文採用 CC-by-SA 授權條款
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真正精彩的內容請見 jserv 老師的共筆:圖解傅立葉分析
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您解釋的真是有趣o 能否再請您解釋一下group delay, phase delay, phase shift, Equalizer 這幾個terms呢? 謝謝!
ReplyDeleteHello Tiffany, 沒問題哦! 最近比較忙一點, 給我一點時間讓我準備準備啊~
Delete講的真好能請教你既然有傅利葉為何還需要轉移函數嗎
ReplyDelete哈囉... 傅立葉轉換是針對訊號,轉移函數是針對系統哦!
Delete講解精闢!
ReplyDelete想請問,時域轉到頻域是用sampling rate 當作 frequency space.
那如果反過來,
今天frequency domain用ifft轉換到time domain 該如何決定 time space?
Hello~ time space 要知道原始資料的取樣率才能決定哦!! (同樣也是取決於取樣時的 sampling rate 囉~)
Delete請問,轉移函數從頻域轉回時域後,再跟原本的input 做convolution 可以還原回output嗎
ReplyDeleteHi 理論上可以喔~ 轉移函數轉回時域就變成脈衝響應了
Delete在化學中,怎樣的訊號才需要傅立葉轉換器
ReplyDelete哇, 這個問題真考倒我了~
Delete男生聲音檔 / 女生聲音檔無法存取 (404)
ReplyDelete網址已經更正~ 應該沒問題了, 感謝提醒!
Delete為了授課需要,我嘗試彙整關於傅立葉轉換的教材 (文字和影片都有),可參見這份共筆: https://hackmd.io/@sysprog/S1M6kQgiZ
ReplyDelete這份共筆大概可以說是經典了啊!這邊小弟想對 90 度角的矩形波那裡補充一個觀點,或許有用。老師文中的觀點是無限多個弦波去"組合"逼近一個方波。若我們反過來看,一個矩形波的上升緣、下降緣,變化極快,斜率趨近無限大,這是由眾多的高頻率成分所支撐起來的。因此,我們又可以說,方波(或任何在時間上變化很快)的東西,必定帶有高頻率的成分。
Delete在應用上,我們會看到分別對應這兩種觀點的兩種案例:
1. 數位電路往往需要精準的觸發 ,矩形波要越漂亮越好 (例如 clock 脈波),因此數位訊號在傳輸時,我們要確保它的“完整性“,第一就是不要被線路中元件或其他寄生效應的低通效應,讓堅挺的矩形波變成彎彎的弱雞波,其二就是不要讓反射波(從負載反彈)的波和前進波疊加產生突刺或凹陷(spike或notch),因突刺/凹陷也能造成數位電路被不正確觸發。總體來講,這正是「訊號完整性(Signal Integrity, SI)」所探討的問題,我們需要維持矩形波原本的頻率成分,不要讓他們受到影響,使得它在時域上的樣貌變形(失真)。
2. 由於時域陡峭的變化,在頻域反映的就是極大的頻寬。這在無線通訊的情況是不被允許的,通道頻寬往往受到法規限制,故我們在數據層級看到非1即0、非高即低的電壓波形,通常只能在“有線“的條件下允許傳送(因為頻譜被限制在封閉的介質中不會影響到別人),而在無線的傳輸環境裡,這些非0即1的電壓波形,反而需要刻意先被低通濾波處理掉(有點類似您文中提到的壓縮觀點),先將高頻成分幹掉、把頻寬限制住,才能進一步傳送。在通訊系統裡,這正是探討符碼(symbol, 或稱符號)和它的波形(waveform)的課題,如果今天我要傳送兩個bits,姑且叫 "10"好了,"10"在數位通訊的數據層級稱為一個 symbol,但是實際傳送時被轉換為電壓波型,經濾波之後會發生變形,因此會得到一個 waveform 來代表這個 symbol。
這兩點補充不知道會不會離題太遠,但我覺得這都能從傅立葉轉換的觀點得到很好的理解。
這個傅立葉轉換, 和音頻格式有關係嗎?
ReplyDelete應該是有關,但音訊處理我非專家,這部分只能由專家來解答了喔~
Delete可以用康德來看傅立葉
ReplyDelete一門哲學~~~
Delete非常棒的入門觀念解說,以及人生的哲學的觀念分享。
ReplyDelete非常感謝 Simon 兄這篇文章,解了我多年的想瞭解 FT 基本觀念的心願!
^^ 謝謝喔~
Delete若是以前我的老師能像你這樣解釋, 我就會很有興趣聽下去了.
ReplyDelete不敢當~ 謝囉!
Delete