Un quesito interessante: dato un generico segnale, possiamo immaginarlo come somma di tante sinusoidi?
Ovviamente la risposta è si... altrimenti questa pagina non avrebbe ragion d'essere (nota 9).
Per chi utilizza i metodi dell'analisi matematica, l'operazione per scomporre un generico segnale in somma di sinusoidi è complessa e classificata tra gli argomenti avanzati; il risultato è orgogliosamente mostrato dai due personaggi della fotografia di apertura. Questa scomposizione prende il nome di serie di Fourier o, per i segnali non periodici, trasformata di Fourier. La loro rappresentazione grafica prende il nome di spettro.
In realtà l'analisi spettrale è il modo naturale e più semplice con cui, per esempio, l'essere umano sente i suoni, vede i colori, descrive il movimento dei pianeti. Purtroppo posizioni oscurantiste di pensatori del passato, da Galileo (nota 10) a Lagrange (nota 11), hanno reso difficile ai più descrivere come è fatta la realtà...
Enunciato del teorema: qualunque segnale periodico, continuo e limitato, con frequenza f0, può essere ottenuto sommando:
Vediamo alcuni esempi di segnali, limitandoci ad una rappresentazione grafica (spettro) e semi-qualitativa. I grafici qui mostrati sono stati ottenuti attraverso un programma di simulazione.
Consideriamo il segnale rappresentato nel dominio del tempo dal seguente grafico:
Il segnale è evidentemente periodico (T = 1 ms; f = 1 kHz) ed ha valor medio 1 V.
É forse l'unico caso in cui è possibile con il solo intuito arrivare alla scomposizione del segnale in serie di Fourier: si tratta infatti della somma di:
Disegniamo lo spettro corrispondente, somma degli spettri dei due segnali sopra descritti:
Consideriamo un segnale a denti di sega (nota 7) con frequenza pari a 25 kHz, cioè con periodo di 40 µs. Il nome deriva, come facilmente intuibile, dalla forma che il segnale assume nel dominio del tempo:
In base al teorema di Fourier lo spettro del segnale è formato da linee di frequenza pari alla frequenza del segnale e suoi multipli interi: 25 kHz, 50 kHz, 75 kHz... Occorre poi aggiungere una linea con "frequenza 0" e ampiezza pari al valor medio del segnale, 500 mV in questo esempio.
In questo sito non sono riportate formule o altri metodi analitici per calcolare l'ampiezza delle linee spettrali diverse dal valor medio. Se interessa: it.wikipedia.org/wiki/Onda_a_dente_di_sega.
Consideriamo un segnale triangolare (nota 7) con frequenza 30 kHz, cioè con periodo di 33,3 µs. Il nome deriva, come facilmente intuibile, dalla forma che il segnale assume nel dominio del tempo:
In base al teorema di Fourier lo spettro del segnale è formato da linee di frequenza pari alla frequenza del segnale e suoi multipli interi: 30 kHz, 90 kHz, 150 kHz... Occorre poi aggiungere una linea con "frequenza 0" e ampiezza pari al valor medio del segnale, 500 mV in questo esempio.
In questo sito non sono riportate formule o altri metodi analitici per calcolare l'ampiezza delle linee spettrali diverse dal valor medio. Se interessa: it.wikipedia.org/wiki/Onda_triangolare.
Questo segnale, a differenza dei precedenti, ha notevolissima importanza e quindi è descritto in una pagina specifica: Onda rettangolare.
L'immagine seguente mostra il grafico prodotto dagli impulsi elettrici che contraggono il cuore umano. Le lettere P-Q-R-S-T sono tipiche dell'ambito medico ed identificano i punti che possono rilevare patologie.
Indicativamente, a riposo, le contrazioni avvengono 60 volte al minuto (60 bpm). L'ampiezza, non mostrata, è dell'ordine del millivolt. Il valor medio dell'ordine di 300 mV.
Conclusione, di carattere generale e valida per qualunque segnale periodico:
Il teorema delle serie di Fourier è applicabile solo a segnali periodici. Se il segnale è non periodico occorre passare alle trasformate di Fourier, descritte dalla seguente formula:
(OK, meglio cambiare approccio...)
La trasformata di Fourier permette di cambiare la rappresentazione di un qualunque segnale dal dominio del tempo al dominio delle frequenze. Pur essendo uno strumento matematico completamente diverso, può essere considerata un'estensione delle serie di Fourier.
Dal punto di vista grafico la differenza fondamentale è che lo spettro di un segnale non periodico appare come una superficie piena. A livello intuitivo possiamo pensare che:
La voce umana non è periodica. Il suo spettro appare quindi come una superficie piena, formata da molte sinusoidi, tutte molto vicine tra di loro; la loro frequenza è compresa tra circa 0 Hz(convenzionalmente 300 Hz) e poco meno di 4 kHz (convenzionalmente 3 800 Hz)
Di seguito come appare lo spettro della voce misurato con il software Audacity (nota 8):
La musica contiene praticamente tutte le frequenza che l'orecchio umano può ascoltare, convenzionalmente comprese tra 30 Hz e 20 kHz.
Di seguito come appare lo spettro di un brano musicale misurato con il software Audacity (nota 8):
La banda di un segnale è l'intervallo di frequenze entro cui sono contenute tutte le linee spettrali di un segnale.
Alcuni esempi:
Lo spettro a volte riporta, invece delle tensioni,le potenze delle sinusoidi (nota 4). La forma del grafico, dal punto di vista qualitativo, non cambia in modo sostanziale:
Partendo da questo grafico si può enunciare il teorema di Parceval: la potenza di un segnale periodico è pari alla somma delle potenze delle sue linee spettrali.
Lo spettro di potenza è spesso disegnato indicando come unità di misura il dBm (nota 6).
Pagina creata nell'ottobre 2020
Ultima modifica: 4 maggio 2023
Appunti scolastici - Versione 0.1019 - maggio 2023
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