21.12.2012 Aufrufe

Klassifikation von Mustern

Klassifikation von Mustern

Klassifikation von Mustern

MEHR ANZEIGEN
WENIGER ANZEIGEN

Erfolgreiche ePaper selbst erstellen

Machen Sie aus Ihren PDF Publikationen ein blätterbares Flipbook mit unserer einzigartigen Google optimierten e-Paper Software.

64 KAPITEL 2. VORVERARBEITUNG (VK.1.3.3, 18.05.2007)<br />

6<br />

4<br />

2<br />

0<br />

−2<br />

−4<br />

−6<br />

0 0.1 0.2 0.3<br />

2500<br />

2000<br />

1500<br />

1000<br />

500<br />

0<br />

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000<br />

20<br />

15<br />

10<br />

5<br />

0<br />

−5<br />

−10<br />

−15<br />

−20<br />

0 0.1 0.2 0.3<br />

2500<br />

2000<br />

1500<br />

1000<br />

500<br />

0<br />

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500<br />

Bild 2.1.3: Das Bild zeigt (<strong>von</strong> links nach rechts) eine Funktion, die durch Überlagerung <strong>von</strong><br />

drei Sinusfunktionen entstand; den Betrag der FOURIER-Transformierten; die Funktion mit zusätzlichem<br />

Rauschen überlagert; deren FOURIER-Transformierte halber Länge<br />

Das Symbol i (hier im Exponenten einer e–Funktion) ist stets die komplexe Zahl (0, 1) mit<br />

i 2 = (−1, 0) = −1 bzw. √ −1 = i . Bild 2.1.3 zeigt ein Beispiel für Funktionen und ihre<br />

FOURIER-Transformierten. Man sieht, dass in beiden Fällen die drei Frequenzen der transformierten<br />

Funktion (50, 120 und 150 Hz) als Maxima erkennbar sind; man sieht auch, dass es<br />

wegen der Symmetrie reicht, nur die Hälfte der Werte zu berechnen. Das FOURIER-Integral<br />

wurde durch die in Abschnitt 2.3.3 eingeführte diskrete Version approximiert.<br />

Einige Beispiele für Transformationspaare sind<br />

f(x)<br />

f(x)<br />

=<br />

=<br />

1 ,<br />

<br />

1 : |x| < xe<br />

,<br />

0 : sonst<br />

F (ξ) = 2πδ(ξ) ,<br />

F (ξ) =<br />

(2.1.6)<br />

2 sin[xe<br />

f(x) =<br />

<br />

1 (x − µ)2<br />

√ exp −<br />

2π σ 2σ<br />

ξ]<br />

,<br />

ξ<br />

(2.1.7)<br />

2<br />

<br />

,<br />

<br />

F (ξ) = exp i µξ − 1<br />

2 σ2ξ 2<br />

<br />

(2.1.8)<br />

= N (x|µ, σ) .<br />

Dabei ist die Delta–Funktion in (2.1.6) definiert durch<br />

<br />

1<br />

δ(x) = lim √ exp −<br />

σ→0 2π σ x2<br />

2σ2 <br />

,<br />

∞<br />

δ(x) dx = 1 . (2.1.9)<br />

−∞<br />

Die zweidimensionale Version <strong>von</strong> (2.1.7) zeigt Bild 2.3.4, S. 95, mitte. Die Funktion in (2.1.8)<br />

wird als GAUSS-Funktion oder Normalverteilung bezeichnet und ist gezeigt in Bild 4.2.1,<br />

S. 324.<br />

Wenn man die FOURIER-Transformierte F (ξ) einer Funktion f(x) kennt, kann man daraus<br />

die FOURIER-Transformierten verschiedener Funktionen berechnen, die daraus hervorgehen.<br />

Einige Beispiele geben wir ohne Beweis an:<br />

f1(x) = f(x − x0) , FT{f1(x)} = F (ξ)exp[−i x0ξ] , (2.1.10)<br />

f2(x) = dn f(x)<br />

dxn , FT{f2(x)} = (i ξ) n f3(x)<br />

E<br />

=<br />

=<br />

<br />

x<br />

<br />

f ,<br />

σ<br />

∞<br />

|f(x)|<br />

−∞<br />

F (ξ) ,<br />

FT{f3(x)} = |σ|f(σ x) ,<br />

(2.1.11)<br />

(2.1.12)<br />

2 dx , E = 1<br />

∞<br />

|F (ξ)|<br />

2π −∞<br />

2 ∞<br />

dξ , (2.1.13)<br />

r(x) = f(u)f(u − x) du , FT{r(x)} = |F (ξ)| 2 , (2.1.14)<br />

−∞

Hurra! Ihre Datei wurde hochgeladen und ist bereit für die Veröffentlichung.

Erfolgreich gespeichert!

Leider ist etwas schief gelaufen!