background image

 

 

„Signal Theory” Zdzisław Papir

Idea of signal decompostion into 
components

Optimal approximation of the signal

Orthogonal signals

Orthogonality and the exponential signal

Orthogonal system of complex functions

Orthogonal system of complex exponential 
signals

Exponential Fourier series

Trigonometric Fourier series

Frequency characteristics

Joseph Fourier

Summary

Decompostion of 
signals
Fourier series

background image

 

 

Idea of signal 
decompostion
into components

„Signal Theory” Zdzisław Papir

TILS

st

e

 

 

st

e

s

H

t

TILS

 

n

t

s

n

n

e

X

t

x

 

 

t

s

n

n

n

n

e

s

H

X

t

y

The decompostion of a signal x(t) into 
exponential components X

n

exp(s

n

t) let 

us to calculate a TILS response for any 
input signal.

background image

 

 

Optimal approximation 
of the signal

„Signal Theory” Zdzisław Papir

 

 

t

cx

t

x

a

2

1

t

t

t

   

 

t

cx

t

x

t

x

a

e

 Given: a signal x(t) and its approximating 
signal x

a

(t).

 We search for an amplitude cx

a

(t) of the 

signal to
  provide the best possible approximation:

 

 

2

1

2

1

2

2

1

min

min

t

t

a

c

c

dt

t

cx

t

x

t

t

e

background image

 

 

Solution

 

 

2

1

2

1

2

2

1

min

min

t

t

a

c

c

dt

t

cx

t

x

t

t

e

 

   

 

   

 

0

2

2

0

2

2

1

1

2

2

1

1

2

2

1

2

2

2

2

1

2

t

t

a

a

t

t

t

t

a

a

dc

d

t

t

dt

t

cx

t

x

t

x

dc

e

d

dt

t

x

c

t

x

t

cx

t

x

dc

e

d

2

1

2

1

)

(

)

(

)

(

2

t

t

a

t

t

a

dt

t

x

dt

t

x

t

x

c

„Signal Theory” 

Zdzisław 

Papir

background image

 

 

Approximation of the 
rectangular signal with the first 
harmonic

-0.5

0

0.5

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

time

y(t) = (4/pi) * 
cos(pi*t) 

„Signal Theory” Zdzisław Papir

background image

 

 

Approximation of the 
rectangular signal with the first 
and third harmonic

-0.5

0

0.5

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

 time

y=(4/pi) * cos(pi*t) - (4/3pi) * cos(3*pi*t) 

„Signal Theory” Zdzisław Papir

background image

 

 

Approximation of the rectangular 
signal with the first, third and 
fifth harmonic

-0.5

0

0.5

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

time

y = (4/pi) * cos(pi*t) - (4/3pi) * cos(3*pi*t) +

   + (4/5pi) * cos(5*pi*t) 

„Signal Theory” Zdzisław 

Papir

background image

 

 

Approximation of the 
rectangular signal with the first 
eleven harmonics

-0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

time

Approximation with first 11 harmonics

„Signal Theory” Zdzisław Papir

background image

 

 

Approximation of the triangular 
pulse with the first six 
harmonics

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

-0.2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

czas t

„Signal Theory” Zdzisław Papir

background image

 

 

Orthogonal signals

)

(

),.....,

(

),

(

2

1

t

g

t

g

t

g

K

 

 

)

(

0

)

(

,

2

1

t

g

t

g

dt

t

g

t

g

n

m

t

t

n

m

n

m

 

2

1

,

t

t

t

t

g

n

n

R

 

2

1

2

2

,

t

t

n

n

n

G

dt

t

g

„Signal Theory” Zdzisław Papir

background image

 

 

Orthogonal signals

)

(

.....

)

(

)

(

)

(

2

2

1

1

t

g

c

t

g

c

t

g

c

t

x

K

K

K

n

n

n

a

t

g

c

t

x

1

)

(

)

(

 

 

2

1

1

2

1

1

2

1

)

,....

(

2

)

,....

(

min

min

t

t

a

t

t

c

c

c

c

dt

t

x

t

x

e

n

n

„Signal Theory” Zdzisław Papir

background image

 

 

Optimal 
approximation

 

 

2

1

1

2

1

1

2

1

)

,....

(

2

)

,....

(

min

min

t

t

a

t

t

c

c

c

c

dt

t

x

t

x

e

K

K

0

....

2

2

2

1

2

K

dc

e

d

dc

e

d

dc

e

d

K

n

G

dt

t

g

t

x

dt

t

g

dt

t

g

t

x

c

n

t

t

n

t

t

n

t

t

n

n

,

2

,

1

)

(

)

(

)

(

)

(

)

(

2

2

2

1

2

1

2

1

„Signal Theory” Zdzisław Papir

background image

 

 

Minimum approximation 
error

 

 

 

0

lim

0

1

0

1

2

,

1

2

2

,

2

1

2

2

2

1

1

2

2

2

1

2

1

e

G

c

dt

t

x

t

t

e

dt

t

g

c

t

x

t

t

e

K

K

K

n

n

n

K

const

t

t

t

t

K

n

n

n

 

 

 

 

1

n

n

n

t

g

c

t

x

Extending the lenght of the orthogonal 
approximation makes the 
approximation error decreasing.
Infinite long orthogonal approximation 
provides the exact orthogonal 
reperesentation of a signal.

„Signal Theory” Zdzisław Papir

background image

 

 

Orthogonality and the exponential 
signal

TILS

 

n

t

s

n

n

e

X

t

x

 

 

t

s

n

n

n

n

e

s

H

X

t

y

Is it possible to calculate an orthogonal 
exponential representation of a given 
signal?

 simple calculation of the representation 
coefficients;

 simple description of the signal transfer in 
the TILS.

1

2

0

0

1

2

2

,

2

0

,

,

,

,

0

2

1

2

1

2

1

2

1

t

t

n

t

t

dt

e

dt

e

j

s

j

s

s

s

dt

e

dt

e

e

e

e

n

n

m

t

t

t

j

t

t

t

s

s

n

n

m

m

n

m

t

t

t

s

s

t

s

t

t

t

s

t

s

t

s

n

m

n

m

n

m

n

m

n

m

R

„Signal Theory” Zdzisław Papir

background image

 

 

Orthogonal system of complex 
functions

 

 

 

 

 

 

2

1

2

1

*

1

2

2

1

2

2

1

1

t

t

a

a

t

t

a

dt

t

x

t

x

t

x

t

x

t

t

dt

t

x

t

x

t

t

e

)

(

),.....,

(

),

(

2

1

t

g

t

g

t

g

K

 

 

)

(

0

)

(

,

2

1

*

t

g

t

g

dt

t

g

t

g

n

m

t

t

n

m

n

m

 

2

1

,

t

t

t

t

g

n

n

C

 

   

2

1

2

1

2

*

2

,

t

t

t

t

n

n

n

n

n

G

dt

t

g

t

g

dt

t

g

K

n

G

dt

t

g

t

x

c

n

t

t

n

n

,

2

,

1

)

(

)

(

2

*

2

1

 

 

K

n

n

n

a

t

g

c

t

x

1

„Signal Theory” Zdzisław Papir

background image

 

 

Orthogonal system of 
complex exponential 
signals

m

n

T

m

n

dt

e

e

e

e

T

t

t

t

t

n

e

T

t

t

t

jm

t

jn

t

jm

t

jn

t

jn

,

,

0

2

,

,

2

,

1

,

0

,

0

0

o

o

o

o

o

*

0

0

0

0

„Signal Theory” Zdzisław Papir

background image

 

 

Orthogonal system of
complex exponential 
signals

T

t

t

T

t

t

T

t

t

t

m

n

j

T

t

t

t

jm

t

jn

tdt

m

n

j

tdt

m

n

dt

e

dt

e

e

m

n

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

sin

cos

:

0

0

)

(

*

T

t

t

T

t

t

t

n

n

j

T

t

t

t

jn

t

jn

T

dt

dt

e

dt

e

e

m

n

0

0

0

0

0

0

0

0

0

)

(

*

:

„Signal Theory” Zdzisław Papir

background image

 

 

Exponential Fourier 
series

T

T

t

t

t

e

X

t

x

n

t

jn

n

2

,

)

(

0

0

0

0



T

t

t

t

jn

n

dt

e

t

X

T

X

0

0

0

)

(

1

The exponential Fourier series represents a signal as 
a composition of complex harmonic signals with 
different amplitudes.

„Signal Theory” Zdzisław Papir

background image

 

 

Trigonometric Fourier 
series

Fourier series coefficients of a real
signal meet the property:

*

n

n

X

Exponential form of the Fourier
series coefficent:

n

j

n

n

e

X

X

 

n

n

n

t

n

X

X

t

x

0

1

0

cos

2

The trigonometric Fourier series represents a signal as a 
compostion of real harmonic signals with different 
amplitudes and initial phases.

„Signal Theory” Zdzisław Papir

background image

 

 

Trigonometric Fourier 
series

 

 

1

0

0

0

0

1

0

sin

sin

2

cos

cos

2

cos

2

n

n

n

n

n

n

n

n

t

n

X

t

n

X

X

t

x

t

n

X

X

t

x

n

a

n

b

2

0

a

 

1

0

0

0

sin

cos

2

n

n

n

t

b

t

n

a

a

t

x

 

 

 

T

T

n

n

T

tdt

t

x

T

b

tdt

t

x

T

a

dt

t

x

T

a

0

0

0

0

0

0

sin

2

cos

2

1

„Signal Theory” Zdzisław Papir

background image

 

 

Periodicity of the Fourier 
series

 

t

x

e

e

X

e

X

T

t

x

T

t

t

t

e

X

t

x

jn

n

t

jn

n

n

T

t

jn

n

n

t

jn

n







2

0

0

0

0

0

,

)

(

A periodicity of the Fourier series generates a 
periodic extension of the x
(t) signal in the t

t < t

0

 + interval.

„Signal Theory” Zdzisław Papir

background image

 

 

Periodicity of the Fourier 
series

t

-T/2

x(t)

Periodical extension of a signal
by the Fourier series

+T/2

The trigonometric Fourier series exactly fits 
a signal provided the signal is periodic and 
an expansion interval and a period are 
equal.

„Signal Theory” Zdzisław Papir

background image

 

 

Frequency 
characteristics

n

n

n

n

t

jn

n

t

n

j

X

e

X

t

x





0

exp

)

(

0

Amplitude-frequency characteritics:

Phase-frequency characteristics:

2

,

1

,

0

,

0

n

n

n

n

2

,

1

,

0

,

0

n

n

X

X

n

n

„Signal Theory” Zdzisław Papir

background image

 

 

Frequency characteristics

Amplitude-frequency characteristics is an 
even function:

0

0

n

X

n

X

n

n

Phase-frequency characteristics is an 
odd function:

0

0

n

n

n

n

Fourier series coefficients of a real
signal meet the property:

*

n

n

X

Exponential form of the Fourier
series coefficent:

n

j

n

n

e

X

X

„Signal Theory” Zdzisław Papir

background image

 

 

Frequency characteristics

2

2

T

t

 

 

 





0

,

1

0

,

0

2

sgn

0

2

n

n

n

n

X

e

n

e

e

n

e

t

x

n

n

jnt

n

j

n

n

jnt

j

 

0

,

2

0

,

2

n

n

n

2

8

6

4

„Signal Theory” Zdzisław Papir

background image

 

 

Joseph Fourier

French physicist and mathematician
1768 - 1830
1798 – journey to Egypt with

 Napoleon

1807 – French Science Academy

 meeting; J. Fourier presents a
 trigonometric series

The works on Fourier series led to many 
mathematic discoveries - Riemann i 
Lebesgue integrals, power of a set, different 
kinds of functional series convergence and 
generalization of a function and 
differentiation definitions.

„Signal Theory” Zdzisław Papir

background image

 

 

Summary

 

Decomposition of a given x(t) signal into exponential components

   X

n

exp(s

n

t) let us to calculate the TILS response for any input signal.

 

Minimization of a mean-square error (in the integral sense)

  let us to calculate the optimal approximation of a signal.

 Approximation gets enhanced along with the growing number
  of approximating signals.

 

Orthogonality (in the integral sense) of the approximating signals

  significantly simplifies calculation of an optimal approximation.

 Extending the orthogonal approximation makes an approximation
  error decreasing. The infinite long orthogonal approximation leads
  to the exact orthogonal representation of a signal.

 The orthogonal system of the exponential signals may be designed
  using the imaginary exponent values.

 The trigonometric Fourier series represents a signal as a 
  compostion of harmonic signals with different 
  amplitudes and initial phases

.

 

The exponential Fourier series represents the spectral distribution

  only for the periodical signals.

„Signal Theory” Zdzisław Papir


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