摺積定理指出,函數摺積的傅立葉轉換是函數傅立葉轉換的乘積。即一個域中的摺積對應於另一個域中的乘積,例如時域中的摺積對應於頻域中的乘積。 F { f ∗ g } = F { f } ⋅ F { g } {\displaystyle {\mathcal {F}}\{f*g\}={\mathcal {F}}\{f\}\cdot {\mathcal {F}}\{g\}} 其中 F ( f ) {\displaystyle {\mathcal {F}}(f)} 表示f 的傅立葉轉換。下面這種形式也成立: F { f ⋅ g } = F { f } ∗ F { g } {\displaystyle {\mathcal {F}}\{f\cdot g\}={\mathcal {F}}\{f\}*{\mathcal {F}}\{g\}} 藉由傅立葉反轉換 F − 1 {\displaystyle {\mathcal {F}}^{-1}} ,也可以寫成 f ∗ g = F − 1 { F { f } ⋅ F { g } } {\displaystyle f*g={\mathcal {F}}^{-1}{\big \{}{\mathcal {F}}\{f\}\cdot {\mathcal {F}}\{g\}{\big \}}} 注意以上的寫法只對特定形式定義的轉換正確,轉換可能由其它方式正規化,使得上面的關係式中出現其它的常數因子。 這一定理對拉普拉斯轉換、雙邊拉普拉斯轉換、Z轉換、梅林轉換和Hartley轉換(參見Mellin inversion theorem(英語:Mellin inversion theorem))等各種傅立葉轉換的變體同樣成立。在調和分析中還可以推廣到在局部緊緻的阿貝爾群上定義的傅立葉轉換。 利用摺積定理可以簡化摺積的運算量。對於長度為 n {\displaystyle n} 的序列,按照摺積的定義進行計算,需要做 2 n − 1 {\displaystyle 2n-1} 組對位乘法,其計算複雜度為 O ( n 2 ) {\displaystyle {\mathcal {O}}(n^{2})} ;而利用傅立葉轉換將序列轉換到頻域上後,只需要一組對位乘法,利用傅立葉轉換的快速算法之後,總的計算複雜度為 O ( n log n ) {\displaystyle {\mathcal {O}}(n\log n)} 。這一結果可以在快速乘法計算中得到應用。 這裡展示的證明是基於傅立葉轉換的特定形式。如果傅立葉轉換的形式不同,則推導中將會增加一些常數因子。 令 f {\displaystyle f} , g {\displaystyle g} 屬於L1(Rn)。 F {\displaystyle F} 為 f {\displaystyle f} 的傅立葉轉換, G {\displaystyle G} 為 g {\displaystyle g} 的傅立葉轉換: F ( ν ) = F { f } = ∫ R n f ( x ) e − 2 π i x ⋅ ν d x {\displaystyle F(\nu )={\mathcal {F}}\{f\}=\int _{\mathbb {R} ^{n}}f(x)e^{-2\pi ix\cdot \nu }\,\mathrm {d} x} G ( ν ) = F { g } = ∫ R n g ( x ) e − 2 π i x ⋅ ν d x , {\displaystyle G(\nu )={\mathcal {F}}\{g\}=\int _{\mathbb {R} ^{n}}g(x)e^{-2\pi ix\cdot \nu }\,\mathrm {d} x,} 其中x和ν之間的點表示Rn上的內積。 h ( z ) = ∫ R f ( x ) g ( z − x ) d x . {\displaystyle h(z)=\int \limits _{\mathbb {R} }f(x)g(z-x)\,\mathrm {d} x.} 現在發現, ∫ ∫ | f ( z ) g ( x − z ) | d x d z = ∫ | f ( z ) | ∫ | g ( z − x ) | d x d z = ∫ | f ( z ) | ‖ g ‖ 1 d z = ‖ f ‖ 1 ‖ g ‖ 1 . {\displaystyle \int \!\!\int |f(z)g(x-z)|\,dx\,dz=\int |f(z)|\int |g(z-x)|\,dx\,dz=\int |f(z)|\,\|g\|_{1}\,dz=\|f\|_{1}\|g\|_{1}.} 因此,通過富比尼定理我們有 h ∈ L 1 ( R n ) {\displaystyle h\in L^{1}(\mathbb {R} ^{n})} ,於是它的傅立葉轉換 H {\displaystyle H} 由積分式定義為 H ( ν ) = F { h } = ∫ R h ( z ) e − 2 π i z ⋅ ν d z = ∫ R ∫ R n f ( x ) g ( z − x ) d x e − 2 π i z ⋅ ν d z . {\displaystyle {\begin{aligned}H(\nu )={\mathcal {F}}\{h\}&=\int _{\mathbb {R} }h(z)e^{-2\pi iz\cdot \nu }\,dz\\&=\int _{\mathbb {R} }\int _{\mathbb {R} ^{n}}f(x)g(z-x)\,dx\,e^{-2\pi iz\cdot \nu }\,dz.\end{aligned}}} 觀察到 | f ( x ) g ( z − x ) e − 2 π i z ⋅ ν | = | f ( x ) g ( z − x ) | {\displaystyle |f(x)g(z-x)e^{-2\pi iz\cdot \nu }|=|f(x)g(z-x)|} ,因此對以上變量我們可以再次應用富比尼定理(即交換積分順序): H ( ν ) = ∫ R f ( x ) ( ∫ R n g ( z − x ) e − 2 π i z ⋅ ν d z ) d x . {\displaystyle H(\nu )=\int _{\mathbb {R} }f(x)\left(\int _{\mathbb {R} ^{n}}g(z-x)e^{-2\pi iz\cdot \nu }\,dz\right)\,dx.} 代入 y = z − x {\displaystyle y=z-x} ; d y = d z {\displaystyle dy=dz} H ( ν ) = ∫ R f ( x ) ( ∫ R g ( y ) e − 2 π i ( y + x ) ⋅ ν d y ) d x {\displaystyle H(\nu )=\int _{\mathbb {R} }f(x)\left(\int _{\mathbb {R} }g(y)e^{-2\pi i(y+x)\cdot \nu }\,dy\right)\,dx} = ∫ R f ( x ) e − 2 π i x ⋅ ν ( ∫ R g ( y ) e − 2 π i y ⋅ ν d y ) d x {\displaystyle =\int _{\mathbb {R} }f(x)e^{-2\pi ix\cdot \nu }\left(\int _{\mathbb {R} }g(y)e^{-2\pi iy\cdot \nu }\,dy\right)\,dx} = ∫ R f ( x ) e − 2 π i x ⋅ ν d x ∫ R g ( y ) e − 2 π i y ⋅ ν d y . {\displaystyle =\int _{\mathbb {R} }f(x)e^{-2\pi ix\cdot \nu }\,dx\int _{\mathbb {R} }g(y)e^{-2\pi iy\cdot \nu }\,dy.} 這兩個積分就是 F ( ν ) {\displaystyle F(\nu )} 和 G ( ν ) {\displaystyle G(\nu )} 的定義,所以: H ( ν ) = F ( ν ) ⋅ G ( ν ) , {\displaystyle H(\nu )=F(\nu )\cdot G(\nu ),} 摺積 Mathworld (頁面存檔備份,存於網際網路檔案館) Wikiwand in your browser!Seamless Wikipedia browsing. On steroids.Every time you click a link to Wikipedia, Wiktionary or Wikiquote in your browser's search results, it will show the modern Wikiwand interface.Wikiwand extension is a five stars, simple, with minimum permission required to keep your browsing private, safe and transparent.Wikiwand for ChromeWikiwand for EdgeWikiwand for Firefox
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