[科普中国]-Fourier分析

Fourier分析，即傅里叶分析，是数学的一个分支领域。它研究如何将一个函数或者信号表达为基本波形的叠加。它研究并扩展傅里叶级数和傅里叶变换的概念。基本波形称为调和函数，调和分析因此得名。在过去两个世纪中，它已成为一个广泛的主题，并在诸多领域得到广泛应用，如信号处理、量子力学、神经科学等。

傅里叶分析它研究并扩展傅里叶级数和傅里叶变换的概念。基本波形称为调和函数，调和分析因此得名。在过去两个世纪中，它已成为一个广泛的主题，并在诸多领域得到广泛应用，如信号处理、量子力学、神经科学等。

定义于Rn上的经典傅里叶变换仍然是一个十分活跃的研究领域，特别是在作用于更一般的对象（例如缓增广义函数）上的傅里叶变换。 例如，如果在函数或者信号上加上一个分布f，我们可以试图用f的傅里叶变换来表达这些要求。Paley-Wiener定理就是这样的一个例子。Paley-Wiener定理直接蕴涵如果f是紧支撑的一个非零分布，(这包含紧支撑函数)，则其傅里叶变换从不拥有紧支撑。这是在调和分析下的测不准原理的一个非常初等的形式。参看经典调和分析。

在希尔伯特空间,傅里叶级数的研究变得很方便，该空间将调和分析和泛函分析联系起来。1

抽象调和分析拓扑群上的数学分析是调和分析更现代的一个分支，源于20世纪中叶。其主要动机是各种傅里叶变换可以推广为定义在局部紧致阿贝尔群上的函数的变换。关键是证明普朗歇尔定理的类比。

局部紧致阿贝尔群上的调和分析以庞特里亚金对偶性为基石，现已有完整的理论。对于一般的局部紧拓扑群，调和分析的课题是分类其酉表示。主要对象是李群与p-进群。

对于紧群，任何不可约表示必为有限维么正表示，彼得-外尔定理断言：不可约么正表示的矩阵系数构成的正交基；映射具有与傅里叶变换相近的性质。借此可以深究紧群的结构。

对于非紧亦非交换的群，须考虑其无穷维表示。2

应用傅立叶分析在物理学、偏微分方程、数论、组合、信号处理、数字图像处理、概率论、统计学、法医学、期权定价、密码学、数值分析、声学、海洋学、声纳、光学、衍射、几何、蛋白质结构分析等领域均有应用。3

其它分支研究流形或图上的拉普拉斯算子。

欧氏空间上的傅里叶分析。由于傅里叶变换在旋转下保持不变，可析之为径向成份与球面成份，由此导向贝塞尔函数与球谐函数的研究。

管状域上的调和分析，这是哈代空间在高维度的推广。

另见广义傅里叶级数

傅立叶 - 贝塞尔系列

傅立叶相关变换

拉普拉斯变换（LT）

双面拉普拉斯变换

梅林变换

非均匀离散傅里叶变换（NDFT）

量子傅里叶变换（QFT）

数论转换

最小二乘谱分析

基础矢量

双谱

特征函数（概率论）

正交函数

施瓦茨空间

光谱密度

谱密度估计

本词条内容贡献者为:

孙和军 - 副教授 - 南京理工大学