SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 8
Downloaden Sie, um offline zu lesen
CONVOLUCION Y TRANSFORMADA DE FOURIER
I. CONVOLUCION
En matemática, el teorema de convolución establece que, bajo determinadas circunstancias,
la transformada de Fourier de una convolución es el producto punto a punto de las
transformadas. En otras palabras, la convolución en un dominio (por ejemplo el dominio
temporal) es equivalente al producto punto a punto en el otro dominio (es decir dominio
espectral).
Sean dos señales u(t) y v(t) totalmente integrales en R, su convolucion esta dada por la siguiente
formula:
(u ∗ v)(t) = u(s)v(t − s)ds
∞
∞
Una de las señales debe ser acotadas en R y la otra debe ser totalmente integrable en R.
Teorema 1: La convolución es conmutativa
Demostración. Hacemos el siguiente cambio de variable t − s = λ, de modo que:
u ∗ v(t) = u(s)
∞
∞
v(t − s)ds = − u(t − λ)v(λ)dλ
∞
∞
… . (Cambio de variable)
u ∗ v(t) = v(λ)u(t − λ)dλ =
∞
∞
v ∗ u(t)
u ∗ v(t) = v ∗ u(t)
Teorema 2: La convolucion es asociativa.
Sean tres señales u(t), v(t)y w(t) , su convolucion viene dada por:
u(t) ∗ v(t) ∗ w(t) = u(t) ∗ v(t) ∗ w(t) = u(t) ∗ (v(t) ∗ w(t))
Demostracion:
Usando la definición de convolucion:
u(t) ∗ h(t) = u(s)h(t − s)ds
∞
∞
Tenemos:
C = [u(t) ∗ v(t)] ∗ w(t) = [ u(s )v(t − s )ds ] ∗ w(t)
∞
∞
La expresión global quedaría:
C = [u(t) ∗ v(t)] ∗ w(t) = [ u(s )v(s − s )ds ]w(t − s )
∞
∞
∞
∞
ds ]
Para:
C = u(t) ∗ [v(t) ∗ w(t)] = u(t) ∗ [ v(s )w(t − s )ds ]
∞
∞
C = u(t) ∗ [v(t) ∗ w(t)] = u(s )[
∞
∞
v(s )w(t − s − s )ds ]ds
∞
∞
Lo que yo quiero probar es:
C = C
u(s )v(s − s )w(t − s )
∞
∞
∞
∞
ds ds
= u(s )v(s )w(t − s − s )ds ds
∞
∞
∞
∞
Hacemos el siguiente cambio de variable: λ = s + s y dλ = ds entonces:
C = u(λ − s )v(
∞
∞
∞
∞
s )w(t − λ)dλds
Luego hacemos el siguiente cambio de variable: θ = λ − s y dθ = −ds
C = − u(θ)v(λ −
∞
∞
∞
∞
θ)w(t − λ)dλdθ
C = u(θ)v(λ −
∞
∞
∞
∞
θ)w(t − λ)dλdθ
Entonces, nos queda:
u(s )v(s − s )w(t − s )
∞
∞
∞
∞
ds ds = u(θ)v(λ −
∞
∞
∞
∞
θ)w(t − λ)dλdθ
Teorema 3: La convolucion es distributiva
Sean tres señales u(t), v(t)y w(t) , se cumple que:
u(t) ∗ [v(t) + w(t)] = u(t) ∗ v(t) + u(t) ∗ w(t)
Demostración:
u(t) ∗ [v(t) + w(t)] = u(t)[v(t − s) + w(t − s)]ds
∞
∞
u(t) ∗ [v(t) + w(t)] = u(t)v(t − s)ds
∞
∞
+ u(t)w(t − s)ds
∞
∞
u(t) ∗ [v(t) + w(t)] = u(t) ∗ v(t) + u(t) ∗ w(t)
Teorema 4: La convolucion es bilineal
Sean tres señales u(t), v(t)y w(t) , se cumple que:
αu(t) + βv(t) ∗ w(t) = α u(t) ∗ w(t) + β(v(t) ∗ w(t))
Demostración:
αu(t) + βv(t) ∗ w(t) = αu(s) + βv(s) w(t − s)ds
∞
∞
αu(t) + βv(t) = αu(s)w(t − s)ds + βv(s)w(t − s)ds
∞
∞
∞
∞
αu(t) + βv(t) = α(u(t) ∗ w(t) + β(v(t) ∗ w(t))
Teorema 5: Propiedad de escalabilidad
Sea:
y(t) = u(t) ∗ h(t) y z(t) = u(at) ∗ h(at), a > 0
Entonces:
z(t) = u(as)h a(t − s) ds
∞
∞
Demostración:
Haciendo el siguiente cambio de variable: λ = as, ds =
λ
, para a > 0
z(t) =
1
a
u(λ)h(at − λ)dλ
∞
∞
Donde:
y(t) = u(t) ∗ h(t) = u(s)h(t − s)ds
∞
∞
Entonces podemos definir, las siguientes relaciones:
z(t) =
1
a
y(at)
1
a
y(at) = u(at)h(at)
Entonces quedaría:
y(at) = |a|u(at)h(at)
Teorema 6: Propiedad de desplazamiento en el tiempo
u(t + a) ∗ v(t + b) = z(t + a + b)
Donde:
z(t) = u(s)v(t − s)ds
∞
∞
Demostración:
u(t + a) ∗ v(t + b) = u(s + a)v(t + b − s)ds
∞
∞
Aplicando el cambio de variable: s + a = r
u(t + a) ∗ v(t + b) = u(r)v(t + a + b − r)dr
∞
∞
u(t + a) ∗ v(t + b) = z(t + a + b)
Teorema 7: Si ( ) ( ) son señales continuas y totalmente integrables en R, entonces su
convolucion ( ) ∗ ( ) es tambien una señal totalmente integrable. Se verifica la
desigualdad.
‖ ( ) ∗ ( )‖ ( ) ≤ ‖ ( )‖ ( )‖ ( )‖ ( )
Antes de demostrar dicho teorema, definimos el teorema de fubini.
Teorema de Fubini:
Afirma que si :
( , ) = ( ) ( )d
Entonces:
( ) ( ) = ( ) ( ) ( , )
Demostración:
Ahora retomemos la demostración:
‖ ( ) ∗ ( )‖ ( ) = | ( ) ∗ ( )|
∞
∞
‖ ( ) ∗ ( )‖ ( ) = ( ) ( − )
∞
∞
∞
∞
‖ ( ) ∗ ( )‖ ( ) ≤ | ( )|| ( − )|
∞
∞
∞
∞
‖ ( ) ∗ ( )‖ ( ) ≤ | ( )|
∞
∞
| ( − )| ( )
∞
∞
‖ ( ) ∗ ( )‖ ( ) ≤ ‖ ( )‖ ( ) | ( − )| =
∞
∞
‖ ( )‖ ( )‖ ( )‖ ( )
II. TRANSFORMADA DE FOURIER
Sean las siguientes funciones: ( ) ( ) y sus transformadas de Fourier son:
= ( )
∞
∞
= ( )
∞
∞
Sus transformadas inversas son:
( ) =
1
2
( )
∞
∞
( ) =
1
2
( )
∞
∞
Entonces:
Teorema 1:
∗ = [ ( ) ( )]
Demostración:
∗ = ( ) ( − )
∞
∞
∗ = 2 ( )[
1
2
( ) ( )
∞
∞
∞
∞
]
∗ = 2 ( )[
1
2
( ) ]
∞
∞
∞
∞
∗ = 2
1
2
( ) ( )
∞
∞
∗ = [ ( ) ( )]
Teorema 2:
[ ( ) ∗ ( )] = 2
Demostración:
[ ( ) ∗ ( )] = [ ( ) ( − ) ]
∞
∞
[ ( ) ∗ ( )] =
1
2
[
∞
∞
( ) ( − ) ]
∞
∞
Hacemos el siguiente cambio de variable: − = , = + , =
[ ( ) ∗ ( )] =
1
2
[
∞
∞
( ) ( ) ] ( )
∞
∞
[ ( ) ∗ ( )] =
1
2
( )
∞
∞
( )
∞
∞
( )
[ ( ) ∗ ( )] =
1
2
( ) [ ( ) ]
∞
∞
∞
∞
Multiplicamos y dividimos por 2
[ ( ) ∗ ( )] = 2 [
1
2
( ) ][
1
2
( ) ]
∞
∞
∞
∞
[ ( ) ∗ ( )] = ( ) ( )
Teorema 3:
La transformada de Fourier de la convolucion de dos funciones ( ) ( ) es la
multiplicación de las transformadas de Fourier de ambas funciones.
( ) ∗ ( ) = ( ) ( )
Demostración:
( ) ∗ ( ) = [ ( ) ( − ) ]
∞∞
( ) ∗ ( ) = ( )[ ( − ) ]
∞∞
Pero:
( − )
∞
= [ ( − )] = ( )
Finalmente reemplazamos en la expresión:
( ) ∗ ( ) = ( )
∞
( )
( ) ∗ ( ) = ( )
∞
( )
( ) ∗ ( ) = ( ) ( )

Weitere ähnliche Inhalte

Empfohlen

2024 State of Marketing Report – by Hubspot
2024 State of Marketing Report – by Hubspot2024 State of Marketing Report – by Hubspot
2024 State of Marketing Report – by HubspotMarius Sescu
 
Everything You Need To Know About ChatGPT
Everything You Need To Know About ChatGPTEverything You Need To Know About ChatGPT
Everything You Need To Know About ChatGPTExpeed Software
 
Product Design Trends in 2024 | Teenage Engineerings
Product Design Trends in 2024 | Teenage EngineeringsProduct Design Trends in 2024 | Teenage Engineerings
Product Design Trends in 2024 | Teenage EngineeringsPixeldarts
 
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthHow Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthThinkNow
 
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfAI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfmarketingartwork
 
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024Neil Kimberley
 
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)contently
 
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024Albert Qian
 
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsSocial Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsKurio // The Social Media Age(ncy)
 
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Search Engine Journal
 
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summarySpeakerHub
 
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd Clark Boyd
 
Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Tessa Mero
 
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentGoogle's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentLily Ray
 
Time Management & Productivity - Best Practices
Time Management & Productivity -  Best PracticesTime Management & Productivity -  Best Practices
Time Management & Productivity - Best PracticesVit Horky
 
The six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementThe six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementMindGenius
 
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...RachelPearson36
 

Empfohlen (20)

2024 State of Marketing Report – by Hubspot
2024 State of Marketing Report – by Hubspot2024 State of Marketing Report – by Hubspot
2024 State of Marketing Report – by Hubspot
 
Everything You Need To Know About ChatGPT
Everything You Need To Know About ChatGPTEverything You Need To Know About ChatGPT
Everything You Need To Know About ChatGPT
 
Product Design Trends in 2024 | Teenage Engineerings
Product Design Trends in 2024 | Teenage EngineeringsProduct Design Trends in 2024 | Teenage Engineerings
Product Design Trends in 2024 | Teenage Engineerings
 
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthHow Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental Health
 
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfAI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdf
 
Skeleton Culture Code
Skeleton Culture CodeSkeleton Culture Code
Skeleton Culture Code
 
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
 
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
 
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
 
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsSocial Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
 
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
 
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
 
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
 
Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next
 
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentGoogle's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
 
How to have difficult conversations
How to have difficult conversations How to have difficult conversations
How to have difficult conversations
 
Introduction to Data Science
Introduction to Data ScienceIntroduction to Data Science
Introduction to Data Science
 
Time Management & Productivity - Best Practices
Time Management & Productivity -  Best PracticesTime Management & Productivity -  Best Practices
Time Management & Productivity - Best Practices
 
The six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementThe six step guide to practical project management
The six step guide to practical project management
 
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
 

Tranformada

  • 1. CONVOLUCION Y TRANSFORMADA DE FOURIER I. CONVOLUCION En matemática, el teorema de convolución establece que, bajo determinadas circunstancias, la transformada de Fourier de una convolución es el producto punto a punto de las transformadas. En otras palabras, la convolución en un dominio (por ejemplo el dominio temporal) es equivalente al producto punto a punto en el otro dominio (es decir dominio espectral). Sean dos señales u(t) y v(t) totalmente integrales en R, su convolucion esta dada por la siguiente formula: (u ∗ v)(t) = u(s)v(t − s)ds ∞ ∞ Una de las señales debe ser acotadas en R y la otra debe ser totalmente integrable en R. Teorema 1: La convolución es conmutativa Demostración. Hacemos el siguiente cambio de variable t − s = λ, de modo que: u ∗ v(t) = u(s) ∞ ∞ v(t − s)ds = − u(t − λ)v(λ)dλ ∞ ∞ … . (Cambio de variable) u ∗ v(t) = v(λ)u(t − λ)dλ = ∞ ∞ v ∗ u(t) u ∗ v(t) = v ∗ u(t) Teorema 2: La convolucion es asociativa. Sean tres señales u(t), v(t)y w(t) , su convolucion viene dada por: u(t) ∗ v(t) ∗ w(t) = u(t) ∗ v(t) ∗ w(t) = u(t) ∗ (v(t) ∗ w(t)) Demostracion: Usando la definición de convolucion: u(t) ∗ h(t) = u(s)h(t − s)ds ∞ ∞ Tenemos:
  • 2. C = [u(t) ∗ v(t)] ∗ w(t) = [ u(s )v(t − s )ds ] ∗ w(t) ∞ ∞ La expresión global quedaría: C = [u(t) ∗ v(t)] ∗ w(t) = [ u(s )v(s − s )ds ]w(t − s ) ∞ ∞ ∞ ∞ ds ] Para: C = u(t) ∗ [v(t) ∗ w(t)] = u(t) ∗ [ v(s )w(t − s )ds ] ∞ ∞ C = u(t) ∗ [v(t) ∗ w(t)] = u(s )[ ∞ ∞ v(s )w(t − s − s )ds ]ds ∞ ∞ Lo que yo quiero probar es: C = C u(s )v(s − s )w(t − s ) ∞ ∞ ∞ ∞ ds ds = u(s )v(s )w(t − s − s )ds ds ∞ ∞ ∞ ∞ Hacemos el siguiente cambio de variable: λ = s + s y dλ = ds entonces: C = u(λ − s )v( ∞ ∞ ∞ ∞ s )w(t − λ)dλds Luego hacemos el siguiente cambio de variable: θ = λ − s y dθ = −ds C = − u(θ)v(λ − ∞ ∞ ∞ ∞ θ)w(t − λ)dλdθ C = u(θ)v(λ − ∞ ∞ ∞ ∞ θ)w(t − λ)dλdθ Entonces, nos queda: u(s )v(s − s )w(t − s ) ∞ ∞ ∞ ∞ ds ds = u(θ)v(λ − ∞ ∞ ∞ ∞ θ)w(t − λ)dλdθ
  • 3. Teorema 3: La convolucion es distributiva Sean tres señales u(t), v(t)y w(t) , se cumple que: u(t) ∗ [v(t) + w(t)] = u(t) ∗ v(t) + u(t) ∗ w(t) Demostración: u(t) ∗ [v(t) + w(t)] = u(t)[v(t − s) + w(t − s)]ds ∞ ∞ u(t) ∗ [v(t) + w(t)] = u(t)v(t − s)ds ∞ ∞ + u(t)w(t − s)ds ∞ ∞ u(t) ∗ [v(t) + w(t)] = u(t) ∗ v(t) + u(t) ∗ w(t) Teorema 4: La convolucion es bilineal Sean tres señales u(t), v(t)y w(t) , se cumple que: αu(t) + βv(t) ∗ w(t) = α u(t) ∗ w(t) + β(v(t) ∗ w(t)) Demostración: αu(t) + βv(t) ∗ w(t) = αu(s) + βv(s) w(t − s)ds ∞ ∞ αu(t) + βv(t) = αu(s)w(t − s)ds + βv(s)w(t − s)ds ∞ ∞ ∞ ∞ αu(t) + βv(t) = α(u(t) ∗ w(t) + β(v(t) ∗ w(t)) Teorema 5: Propiedad de escalabilidad Sea: y(t) = u(t) ∗ h(t) y z(t) = u(at) ∗ h(at), a > 0 Entonces: z(t) = u(as)h a(t − s) ds ∞ ∞ Demostración:
  • 4. Haciendo el siguiente cambio de variable: λ = as, ds = λ , para a > 0 z(t) = 1 a u(λ)h(at − λ)dλ ∞ ∞ Donde: y(t) = u(t) ∗ h(t) = u(s)h(t − s)ds ∞ ∞ Entonces podemos definir, las siguientes relaciones: z(t) = 1 a y(at) 1 a y(at) = u(at)h(at) Entonces quedaría: y(at) = |a|u(at)h(at) Teorema 6: Propiedad de desplazamiento en el tiempo u(t + a) ∗ v(t + b) = z(t + a + b) Donde: z(t) = u(s)v(t − s)ds ∞ ∞ Demostración: u(t + a) ∗ v(t + b) = u(s + a)v(t + b − s)ds ∞ ∞ Aplicando el cambio de variable: s + a = r u(t + a) ∗ v(t + b) = u(r)v(t + a + b − r)dr ∞ ∞ u(t + a) ∗ v(t + b) = z(t + a + b)
  • 5. Teorema 7: Si ( ) ( ) son señales continuas y totalmente integrables en R, entonces su convolucion ( ) ∗ ( ) es tambien una señal totalmente integrable. Se verifica la desigualdad. ‖ ( ) ∗ ( )‖ ( ) ≤ ‖ ( )‖ ( )‖ ( )‖ ( ) Antes de demostrar dicho teorema, definimos el teorema de fubini. Teorema de Fubini: Afirma que si : ( , ) = ( ) ( )d Entonces: ( ) ( ) = ( ) ( ) ( , ) Demostración: Ahora retomemos la demostración: ‖ ( ) ∗ ( )‖ ( ) = | ( ) ∗ ( )| ∞ ∞ ‖ ( ) ∗ ( )‖ ( ) = ( ) ( − ) ∞ ∞ ∞ ∞ ‖ ( ) ∗ ( )‖ ( ) ≤ | ( )|| ( − )| ∞ ∞ ∞ ∞ ‖ ( ) ∗ ( )‖ ( ) ≤ | ( )| ∞ ∞ | ( − )| ( ) ∞ ∞ ‖ ( ) ∗ ( )‖ ( ) ≤ ‖ ( )‖ ( ) | ( − )| = ∞ ∞ ‖ ( )‖ ( )‖ ( )‖ ( )
  • 6. II. TRANSFORMADA DE FOURIER Sean las siguientes funciones: ( ) ( ) y sus transformadas de Fourier son: = ( ) ∞ ∞ = ( ) ∞ ∞ Sus transformadas inversas son: ( ) = 1 2 ( ) ∞ ∞ ( ) = 1 2 ( ) ∞ ∞ Entonces: Teorema 1: ∗ = [ ( ) ( )] Demostración: ∗ = ( ) ( − ) ∞ ∞ ∗ = 2 ( )[ 1 2 ( ) ( ) ∞ ∞ ∞ ∞ ] ∗ = 2 ( )[ 1 2 ( ) ] ∞ ∞ ∞ ∞ ∗ = 2 1 2 ( ) ( ) ∞ ∞ ∗ = [ ( ) ( )] Teorema 2: [ ( ) ∗ ( )] = 2
  • 7. Demostración: [ ( ) ∗ ( )] = [ ( ) ( − ) ] ∞ ∞ [ ( ) ∗ ( )] = 1 2 [ ∞ ∞ ( ) ( − ) ] ∞ ∞ Hacemos el siguiente cambio de variable: − = , = + , = [ ( ) ∗ ( )] = 1 2 [ ∞ ∞ ( ) ( ) ] ( ) ∞ ∞ [ ( ) ∗ ( )] = 1 2 ( ) ∞ ∞ ( ) ∞ ∞ ( ) [ ( ) ∗ ( )] = 1 2 ( ) [ ( ) ] ∞ ∞ ∞ ∞ Multiplicamos y dividimos por 2 [ ( ) ∗ ( )] = 2 [ 1 2 ( ) ][ 1 2 ( ) ] ∞ ∞ ∞ ∞ [ ( ) ∗ ( )] = ( ) ( ) Teorema 3: La transformada de Fourier de la convolucion de dos funciones ( ) ( ) es la multiplicación de las transformadas de Fourier de ambas funciones. ( ) ∗ ( ) = ( ) ( ) Demostración: ( ) ∗ ( ) = [ ( ) ( − ) ] ∞∞ ( ) ∗ ( ) = ( )[ ( − ) ] ∞∞ Pero:
  • 8. ( − ) ∞ = [ ( − )] = ( ) Finalmente reemplazamos en la expresión: ( ) ∗ ( ) = ( ) ∞ ( ) ( ) ∗ ( ) = ( ) ∞ ( ) ( ) ∗ ( ) = ( ) ( )