Transformée de Fourier — définition, propriétés, convolution & Parseval
Idée. La série de Fourier décompose un signal périodique en raies (harmoniques). La transformée de Fourier étend cela aux signaux non périodiques (impulsion, transitoire) : le spectre devient continu. C'est l'outil central du traitement du signal — il transforme une convolution (donc un filtrage) en simple produit, et révèle le contenu fréquentiel d'un signal.
A. Définition et transformées usuelles
Pour un signal f(t) intégrable, sa transformée de Fourier (convention pulsationω, en rad/s) :
f^(ω)=∫−∞+∞f(t)e−iωtdtinversef(t)=2π1∫−∞+∞f^(ω)eiωtdω.f^(ω) est en général complexe : son module∣f^∣ est le spectre d'amplitude, son argument le spectre de phase.
Signal f(t)
Transformée f^(ω)
porte 1[−T,T]
ω2sin(ωT) (sinc)
e−atu(t), a>0
a+iω1
e−a∣t∣
a2+ω22a
e−t2/2
2πe−ω2/2
δ(t)
1
δ(t−t0)
e−iωt0
1
2πδ(ω)
Transformée de Fourier de la porte : un signal rectangulaire dans le temps (à gauche) a pour spectre un sincω2sin(ωT) (à droite). Plus la porte est étroite dans le temps, plus son spectre est large (principe d'incertitude temps-fréquence) — le lobe central s'étale.
B. Propriétés fondamentales (par changement de variable)
Dérivation : f′(t)=iωf^(ω) — dériver = multiplier par iω (algébrise les équations différentielles). De même tf(t)=if^′(ω).
C. Convolution et énergie
Théorème de convolution : f∗g=f^⋅g^ — une convolution (donc tout filtrage linéaire) devient un produit en fréquence. Réciproquement fg=2π1f^∗g^.
Parseval-Plancherel (conservation de l'énergie) :
∫−∞+∞∣f(t)∣2dt=2π1∫−∞+∞∣f^(ω)∣2dω.
L'énergie se calcule indifféremment dans le temps ou en fréquence ; ∣f^(ω)∣2 est la densité spectrale d'énergie.
Lien Laplace.f^ de e−atu(t) vaut a+iω1 : c'est la transformée de Laplacep+a1 évaluée en p=iω. La transformée de Fourier est la « Laplace sur l'axe imaginaire ».
Dans le palier approfondissement (Pro) : TFD, FFT, échantillonnage & théorème de Shannon
A. Transformée de Fourier discrète (TFD)
B. FFT (transformée de Fourier rapide)
C. Échantillonnage & théorème de Shannon
D. Repliement (aliasing) & filtrage
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