No campo do processamento de sinais digitais, vi pessoas usando palavras
Sinais complexos e frequências negativas. Por exemplo. no espectro FFT.
Realmente tem um significado significativo no domínio do tempo ou é apenas uma parte da simetria matemática.
Como você visualiza o domínio Frequency in Time negativo?
Respostas:
As FFTs funcionam tratando os sinais como bidimensionais - com partes reais e imaginárias. Lembra do círculo unitário ? Frequências positivas são quando o fasor gira no sentido anti-horário, e frequências negativas são quando o fasor gira no sentido horário.
Se você jogar fora a parte imaginária do sinal, a distinção entre frequências positivas e negativas será perdida.
Por exemplo ( fonte ):
Se você plotasse a parte imaginária do sinal, obteria outro sinusóide, a fase mudada em relação à parte real. Observe como se o fasor estivesse girando para o outro lado, o sinal superior seria exatamente o mesmo, mas a relação de fase da parte imaginária com a parte real seria diferente. Jogando fora a parte imaginária do sinal, você não tem como saber se uma frequência é positiva ou negativa.
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No domínio do tempo, uma frequência negativa é representada por uma inversão de fase.
Para uma onda cosseno, isso não faz nenhuma diferença, pois é simétrico em torno do tempo zero. Começa em 1 e cai para zero em qualquer direção.
No entanto, uma onda senoidal começa com um valor zero no tempo zero e sobe na direção positiva, mas cai na direção negativa.
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Aqui está uma abordagem ligeiramente diferente. Vamos ver qual função periódica tem transformada de Fourier exatamente com a frequência .−1
É a função para tt↦e−2πit=cos(−2πt)+isin(−2πt)=cos(2πt)−isin(2πt) .t∈[0,1]
Observe que esta função tem a mesma parte real que a função . Esta última função possui apenas um componente de frequência - a frequência 1 .t↦e2πit 1
O motivo pelo qual essas frequências negativas aparecem quando se considera apenas sinais reais é porque eles fornecem uma maneira mais fácil de descrever autovalores estritamente complexos da ação do círculo unitário em seu espaço funcional.
Editar: para expandir o último comentário, para fazer uma análise de frequência, o que realmente desejamos fazer é ocupar o espaço de funções com valores reais em , F ( [ 0 , 1 ] , R ) e poder expresse qualquer função f ∈ F ( [ 0 , 1 ] , R ) em termos de alguma base natural de F ( [ 0.[0,1] F([0,1],R) f∈F([0,1],R) F([0,1],R) . Concordamos que ele realmente não que muito se começarmos nosso período é a 1 ou 1 / 2 a 3 / 2 então nós realmente desejaria que este se comportam base bem com relação ao operador de deslocamento f ( x ) ↦ f ( a + x ) .0 1 1/2 3/2 f(x)↦f(a+x)
O problema é que, com adjetivos apropriados, não é uma soma direta de funções que se comportam bem em relação à mudança. É uma soma direta (concluída) de espaços vetoriais bidimensionais que se comportam bem em relação ao operador de mudança. Isso ocorre porque a matriz que representa o mapa f ( x ) ↦ f ( a + x ) possui autovalores complexos. Essas matrizes serão diagonais (em uma base apropriada) se complexificarmos a situação. É por isso que estudamos F ( [ 0 , 1 ]F([0,1],R) f(x)↦f(a+x) vez disso. A introdução de números complexos tem uma penalidade - obtemos um conceito de frequências negativas.F([0,1],C)
Isso tudo é um pouco abstrato, mas, para ver concretamente do que estou falando, considere minhas duas funções favoritas: sen(2πt)=1
Considere a mudança em ,s(f(x))=f(x+114 .
s(cos(2πt))=-sin(2πt)s(sin(2πt))=cos(2πt)
O intervalo real de espaço vetorial decos(2πt)esin(2πtPodemos ver ques2=-1entãos(f(x))=f(x+14)
Esse espaço bidimensional de funções não pode ser decomposto em espaços próprios para menos que o complexifiquemos. Nesse caso, os vetores próprios serão e 2 π i t e e - 2 π i t .s e2πit e−2πit
Para recapitular, começamos com duas frequências positivas, mas para diagonalizar a ação de tivemos que adicionar a função de frequência negativa e - 2 π i t .s e−2πit
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Uma ótima maneira de visualizar frequências negativas é modular o sinal original. Digamos que você tenha uma onda senoidal com frequênciaω0 0 (em radianos):
Agora, o pico negativo original em- ω0 0 tornou-se visível depois de mudá-lo ωc . É agora àsω = ωc- ω0 0 . O pico nas frequências positivas não é deω = ωc+ ω0 0 .
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" Como você visualiza o domínio Frequency in Time negativo? "
Interpreto esta pergunta da seguinte forma: Existem frequências negativas na realidade?
Se essa interpretação estiver correta (e encontrar o cerne da questão), minha resposta é simples: NÃO - elas não existem.
Mais do que isso (para ser um pouco "sofisticado") - "frequências" não podem existir porque não são uma quantidade física. Em vez disso, temos ondas sinusoidais com algumas propriedades específicas - e uma dessas propriedades é o número de períodos por segundo. E é isso que chamamos de "frequência". E esse número não pode ser negativo.
Portanto, a introdução de sinais com "frequências negativas" pode ter muitas vantagens, mas é uma "ferramenta" abstrata e teórica pura, permitindo simplificações de expressões / descrições matemáticas.
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