La DTFS es nada mas un cambio de bases en
CN
N
.
Para comenzar, tenemos
fn
f
n
en términos de la base estándar.
fn=f0
e
0
+f1
e
1
+…+fN−1
e
N
-
1
=∑k=0n−1fkδk−n
f
n
f
0
e
0
f
1
e
1
…
f
N
1
e
N
-
1
k
0
n
1
f
k
δ
k
n
(1)
f0f1f2⋮fN−1=f000⋮0+0f10⋮0+00f2⋮0+…+000⋮fN−1
f
0
f
1
f
2
⋮
f
N
1
f
0
0
0
⋮
0
0
f
1
0
⋮
0
0
0
f
2
⋮
0
…
0
0
0
⋮
f
N
1
(2)
Tomando la DTFS, podemos escribir
fn
f
n
en términos de la base de Fourier senosoidal
fn=∑k=0N−1
c
k
ei2πNkn
f
n
k
0
N
1
c
k
2
N
k
n
(3)
f0f1f2⋮fN−1=
c
0
111⋮1+
c
1
1ei2πNei4πN⋮ei2πN(N−1)+
c
2
1ei4πNei8πN⋮ei4πN(N−1)+…
f
0
f
1
f
2
⋮
f
N
1
c
0
1
1
1
⋮
1
c
1
1
2
N
4
N
⋮
2
N
N
1
c
2
1
4
N
8
N
⋮
4
N
N
1
…
(4)
Podemos formar la matriz base (llamaremos esto
WW envés de
BB) al acomodar los vectores bases en las columnas obtenemos
W=(
b
0
n
b
1
n…
b
N
-
1
n
)=(
111…1
1ei2πNei4πN…ei2πN(N−1)
1ei4πNei8πN…ei2πN2(N−1)
⋮⋮⋮⋮⋮
1ei2πN(N−1)ei2πN2(N−1)…ei2πN(N−1)(N−1)
)
W
b
0
n
b
1
n
…
b
N
-
1
n
1
1
1
…
1
1
2
N
4
N
…
2
N
N
1
1
4
N
8
N
…
2
N
2
N
1
⋮
⋮
⋮
⋮
⋮
1
2
N
N
1
2
N
2
N
1
…
2
N
N
1
N
1
(5)
con
b
k
n=ei2πNkn
b
k
n
2
N
k
n
la entrada k-th fila y n-th columna es
W
j
,
k
=ei2πNkn=
W
n
,
k
W
j
,
k
2
N
k
n
W
n
,
k
Así, aquí tenemos una simetría adicional
(W=WT)⇒(WT¯=W¯=1NW-1)
W
W
W
W
1
N
W
(ya que
b
k
n
b
k
n
son ortonormales)
Ahora podemos rescribir la ecuación DTFS en forma de matriz, donde tenemos:
-
f
f = señal (vector en
CN
N
)
-
c
c = coeficientes DTFS (vector en
CN
N
)
Tabla 1
| "synthesis" |
f=Wc
f
W
c
|
fn=〈c,
b
n
¯〉
f
n
c
b
n
|
| "analysis" |
c=WT¯f=W¯f
c
W
f
W
f
|
ck=〈f,
b
k
〉
c
k
f
b
k
|
Encontrar (e invertir) la DFTS es nada mas una multiplicación de matrices.
Todo lo que se encuentra en
CN
N
esta limpio: no se utilizan límites, no se usan preguntas de convergencia, nada mas se utilice aritmética de matrices.
"Señales y Sistemas is a Spanish translation of Dr. Rich Baraniuk's collection Signals and Systems (col10064). The translation was coordinated by an an assistant electrical engineering professor […]"