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| — | kurse:efcomputergrafik:kw45 [2019/11/06 06:55] (current) – ↷ Page name changed from kurse:efcomputergrafik:kw45m to kurse:efcomputergrafik:kw45 Ivo Blöchliger | ||
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| + | ====KW45: Abschluss Fourier==== | ||
| + | ===Runden beim Typ Float=== | ||
| + | Die Datenpunkte $P(x|y)$ werden von Tigerjython mit einer Nachkommastelle zurückgegeben. Die berechneten Fourierkoeffizienten haben aber 13 Nachkommastellen. Damit wird unsere Datenreduktion um den Faktor 13 verschlechtert. Abhilfe schafft runden der Fourierkoeffizienten auf zwei oder drei Nachkommastellen. | ||
| + | <code python> | ||
| + | round(float Zahl, Anzahl Nachkommastellen) | ||
| + | </ | ||
| + | |||
| + | Da unsere Fourierkoeffizienten komplexe Zahlen sind müssen wir wie folgt vorgehen. | ||
| + | <code python> | ||
| + | c=complex(round(c.real, | ||
| + | </ | ||
| + | |||
| + | ===Maximaler Index $k_{max}$ der Fourierkoeffizienten $c_k$=== | ||
| + | Sei $n$ die Anzahl Punkte, wie viele Fourierkoeffizienten $c_k$ können, dürfen wir berechnen? Dazu müssen wir uns die Formel zur Berechnung der Fourierkoeffizienten genauer anschauen. | ||
| + | $$c_k=\int_0^1 f(t)\cdot e^{-2 \pi ikt}dt \approx \sum_{j=0}^{n-1}f(j\cdot \Delta t)\cdot e^{-2 \pi ikj\cdot \Delta t}\cdot \Delta t$$ | ||
| + | Relevant ist dabei die komplexe Exponentialfunktion, | ||
| + | $$c_k=\sum_{j=0}^{n-1}f(j\cdot \Delta t)\cdot e^{-2 \pi ikj\cdot \Delta t}\cdot \Delta t$$ | ||
| + | Die komplexe Exponentialfunktion als Funktion von $k$ lautet dann | ||
| + | $$f_j(k)= e^{-2 \pi ikj\cdot \Delta t} \qquad j\in\{0, | ||
| + | Zudem ist $\Delta t = \frac{1}{n-1}$. Setzen wir dies ein, so erkennen wir | ||
| + | $$f_j(k)= e^{-2 \pi i k j\cdot \frac{1}{n-1}}$$ | ||
| + | Sobald $k=n-1$ ist, wiederholt sich die Funktion. D.h. wir haben eine Periode von $n-1$. Es gilt: $$f_j(k)=f_j(k+\lambda\cdot (n-1)) $$ | ||
| + | Wenn $k_{max}=n-1$ ist, dann würden wir (2n-1) Fourierkoeffizienten berechnen, da unsere $c_k$ von $-(n-1)\leq k \leq (n-1)$ durchlaufen. Dies sind zuviele Fourierkoeffzienten. Es gilt die Regel, dass aus $n$ Datenpunkten höchsten $n$ Fourierkoeffizienten berechnet werden können. Somit liegt der maximale Index $k_{max}$ bei $$k_{max} = \lfloor \frac{n-1}{2} \rfloor$$. Das sind i.d.R. immer noch zu viele Fourierkoeffizienten. | ||
| + | |||
| + | **Aufgabe 1** | ||
| + | |||
| + | | ||
| + | |||
| + | < | ||
| + | <code python Fourier_Rek.py> | ||
| + | from gpanel import * | ||
| + | import math | ||
| + | import cmath | ||
| + | import csv | ||
| + | |||
| + | # | ||
| + | # Einlesen der Daten | ||
| + | # | ||
| + | Koordinaten=[] | ||
| + | print(' | ||
| + | with open(' | ||
| + | reader=csv.DictReader(csvfile) | ||
| + | for row in reader: | ||
| + | Koordinaten.append([float(row[' | ||
| + | print(' | ||
| + | # | ||
| + | # Bild zeichnen | ||
| + | # | ||
| + | makeGPanel(0, | ||
| + | move(Koordinaten[0][0], | ||
| + | for ko in Koordinaten: | ||
| + | draw(ko[0], | ||
| + | delay(1000) | ||
| + | clear() | ||
| + | # | ||
| + | # Berechnen der Fourierkoeffizienten | ||
| + | # Teil 1: Init. | ||
| + | # | ||
| + | anzP=len(Koordinaten) | ||
| + | dt=1/ | ||
| + | kMax=int(math.floor(anzP/ | ||
| + | print(str(anzP)+' | ||
| + | print(str(2*kMax+1)+" | ||
| + | c=[] | ||
| + | for k in range(2*kMax+1): | ||
| + | c.append(complex(0, | ||
| + | f=open(' | ||
| + | # | ||
| + | # Berechnen der Fourierkoeffizienten | ||
| + | # Teil 2: c_k von -kmax <= k <= kmax | ||
| + | # | ||
| + | for k in range(-kMax, | ||
| + | for i in range(anzP): | ||
| + | kshift=k+kMax | ||
| + | c[kshift]=c[kshift]+complex(Koordinaten[i][0], | ||
| + | c[kshift]=complex(round(c[kshift].real, | ||
| + | f.write(str(c[kshift]) + ' | ||
| + | f.close() | ||
| + | print(' | ||
| + | # | ||
| + | # Rekonstruktion des Bildes | ||
| + | # | ||
| + | setColor(' | ||
| + | t=[] | ||
| + | t.append(0) | ||
| + | for i in range(anzP-1): | ||
| + | t.append(t[i]+dt) | ||
| + | # | ||
| + | # Startpunkt berechnen und Corsor | ||
| + | # dort abstellen | ||
| + | # | ||
| + | f=0 | ||
| + | for k in range(-kMax, | ||
| + | kshift=k+kMax | ||
| + | f=f+c[kshift]*cmath.exp(2*math.pi*k*t[0]*1j) | ||
| + | move(f.real, | ||
| + | f=0 | ||
| + | # | ||
| + | # Rest zeichnen | ||
| + | # | ||
| + | for i in range(anzP): | ||
| + | for k in range(-kMax, | ||
| + | kshift=k+kMax | ||
| + | f=f+c[kshift]*cmath.exp(2*math.pi*k*t[i]*1j) | ||
| + | draw(f.real, | ||
| + | delay(10) | ||
| + | f=0 | ||
| + | print(' | ||
| + | </ | ||
| + | </ | ||