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{{noteTA
|G1=Signals and Systems
|G2=Math
}}
{{傅里叶变换}}
[[File:Fourier Series.svg|thumb|right|200px|[[方波]]的傅里叶级数前四项的部份总和。随着增加更多的谐波，这个部份总和收敛成方波。]]
在[[数学]]中，'''傅里叶级数'''（{{lang-en|Fourier series}}，{{IPAc-en|ˈ|f|ʊr|i|eɪ|,_|-|i|ər}}）是把类似[[波]]的函数表示成简单[[谐波]]的方式。更正式地说，对于满足[[狄利克雷定理 (傅里叶级数)|狄利克雷定理]]的[[周期函数]]，其傅里叶[[级数]]是由一组[[正弦函数|正弦]]与[[余弦函数]]的[[加权]]和表示的方法。傅里叶级数与用来找出无周期函数的频率信息的[[傅里叶变换]]有密切的关系。

傅里叶级数是[[傅里叶分析]]的一个研究分支，也是[[采样定理]]原始证明的核心。傅里叶级数在[[数论]]、[[组合数学]]、[[信号]]处理、[[概率论]]、[[统计学]]、[[密码学]]、[[声学]]、[[光学]]等领域都有着广泛的应用。

==歷史==
傅里叶级数得名于法国数学家[[约瑟夫·傅里叶]]（1768年–1830年），他提出'''任何'''函数都可以[[级数展开|展开]]为[[三角级数]]。此前数学家[[欧拉]]、[[达朗贝尔]]和[[亚历克西·克洛德·克莱罗|克莱罗]]，已发现在认定一個函数有三角级数展开后，通过积分方法计算其系数的公式，而[[拉格朗日]]等人已经找到了一些非周期函数的三角级数展开。将周期函数分解为简单[[振荡]]函数的总和的最早想法，可以追溯至公元前3世紀古代天文學家的[[均輪和本輪]]學說。

傅里叶的工作得到了[[丹尼尔·伯努利]]的赞助<ref>详见[[莫里斯·克莱因]]《古今数学思想》，第20章无穷级数，第5节三角级数；第28章十九世纪的偏微分方程，第5节热方程与傅里叶级数。<br/>[http://books.google.co.uk/books?id=olMpStYOlnoC&pg=PA214&lpg=PA214&dq=bernoulli+solution+wave+equation&source=bl&ots=h8eN69CWRm&sig=lRq2-8FZvcXIjToXQI4k6AVfRqA&hl=en&sa=X&ei=RqOhUIHOIOa00QWZuIHgCw&ved=0CCEQ6AEwATg8#v=onepage&q=bernoulli%20solution%20wave%20equation&f=false see here, pg.s 209 & 210, ] {{Wayback|url=http://books.google.co.uk/books?id=olMpStYOlnoC&pg=PA214&lpg=PA214&dq=bernoulli+solution+wave+equation&source=bl&ots=h8eN69CWRm&sig=lRq2-8FZvcXIjToXQI4k6AVfRqA&hl=en&sa=X&ei=RqOhUIHOIOa00QWZuIHgCw&ved=0CCEQ6AEwATg8#v=onepage&q=bernoulli%20solution%20wave%20equation&f=false |date=20141213042225 }}</ref>，傅里叶介入三角级数用來解[[热传导方程]]，其最初论文雖經{{le|西尔维斯特·弗朗索瓦·拉克鲁瓦|Sylvestre François Lacroix|西尔维斯特·拉克鲁瓦}}、[[加斯帕尔·蒙日]]同意<ref>{{Cite web |title=如何给文科生解释傅里叶变换？ |url=https://zhuanlan.zhihu.com/p/48305950 |accessdate=2020-02-07 |author=李狗嗨 |date=2019-07-25 |work=知乎专栏 |language=zh |archive-date=2020-10-24 |archive-url=https://web.archive.org/web/20201024114100/https://zhuanlan.zhihu.com/p/48305950 |dead-url=no }}</ref>，但在1807年经[[拉格朗日]]、[[拉普拉斯]]和[[勒讓德]]评審后被拒绝出版，他的现在被称为{{le|傅里葉逆轉定理|Fourier inversion theorem}}的理论后来发表于1822年出版的《热的解析理论》<ref>{{Cite book
  | last = Fourier
  | first = Joseph
  | display-authors=0
  | title = Théorie analytique de la chaleur
  | publisher = Firmin Didot Père et Fils
  | year = 1822
  | location = Paris
  | language = fr
  | url = https://archive.org/details/bub_gb_TDQJAAAAIAAJ| oclc=2688081
  }}</ref>。

== 定義 ==
[[Image:Fourier series illustration.svg|thumb|right|360px|上图展示了蓝色无周期函数<math>s(x)</math>，它只定义在红色区间<math>[0,P]</math>之上。可以认为傅里叶级数，是对下图中最初函数的“周期延拓”的分析，傅里叶级数总是周期函数，即使最初函数<math>s(x)</math>不是周期函数。]]
傅里叶级数可以用不同的形式来表达，下面将[[周期]]为<math>P</math>的一个[[周期函數]]<math display="inline">s(x), \ x\in \R </math>表达为不同形式的傅里叶级数。

===正弦-余弦形式===
人们常用<math>\sin(x)</math>與<math>\cos(x)</math>的[[三角級數]]來表示<math display="inline">s(x)</math>，就是将所有<math>n</math>階[[諧波]]<math display="inline">\sin(\frac{2\pi nx}{P})</math>與<math display="inline">\cos(\frac{2\pi nx}{P})</math>，乘以其各自在<math display="inline">s(x)</math>中的[[權重]]，求得它们的[[求和符号|總和]]；这些<math>n</math>階諧波的權重稱爲傅立葉級數係數，它们可以藉由如下積分來獲得：

{{Equation box 1
|indent =:
|title=傅立葉級數係數
|equation = {{NumBlk||<math>
\begin{aligned}
A_0 &= \frac{1}{P}\int_{P}s(x)\,dx \\
A_n &= \frac{2}{P}\int_{P}s(x)\cos\left(\frac{2\pi nx}{P}\right)\,dx\qquad\text{for } n\geq 1\qquad\\
B_n &= \frac{2}{P}\int_{P}s(x)\sin\left(\frac{2\pi nx}{P}\right)\,dx\qquad\text{for } n\geq 1
\end{aligned}
</math>|{{EquationRef|Eq.1}}}}
|cellpadding= 
|border
|border colour = #0073CF
|background colour=#F5FFFA}}

符号<math display="inline">\int_{P}</math>表示在选定[[区间]]上的积分，典型的选择为<math>[-P/2, P/2]</math>或者<math>[0, P]</math>。注意<math>A_0</math>是函数<math>s(x)</math>的{{le|函数的平均|Mean of a function|平均值}}{{efn-ua
|一些作者定义了与此不同的<math>A_0</math>，使得可以用相同的积分定义<math>A_0</math>和<math>A_n</math>。这改变了{{EquationNote|Eq. 2}}使得第一项需要除以<math>2</math>。}}，这个性质扩展到了类似的变换比如[[傅里叶变换]]。

通过这些系数定义傅里叶级数为：
{{Equation box 1
|indent =:
|title=傅立葉級數，正弦-余弦形式
|equation = {{NumBlk||<math>
s(x) \sim A_0 + \sum_{n=1}^\infty \left(A_n \cos\left(\frac{2\pi nx}{P} \right) + B_n \sin\left(\frac{2\pi nx}{P}\right)\right) 
</math>|{{EquationRef|Eq.2}}}}
|cellpadding= 
|border
|border colour = #0073CF
|background colour=#F5FFFA}}

这里使用符号<math>\sim</math>，表示傅里叶级数的求和不一定总是等于<math>s(x)</math>。普遍來說<math>n</math>是理論上趨近於無限大的，但是就算趨近於無限大，對所有的<math>x</math>（例如在某一點上不連續），傅立葉級數也不一定收斂到<math display="inline">s(x)</math> 。尽管不收斂的可能性始终存在，在科学和工程领域中经常将{{EquationNote|Eq. 2}}中的<math>\sim</math>直接替代为<math>=</math>。

在傅里叶级数系数中的整数索引<math>n</math>，是级数中相应的<math>\cos</math>或<math>\sin</math>，在这个函数的[[周期]]<math>P</math>中，形成的[[圆周]]（cycle）的数目。因此对应于<math>A_n</math>和<math>B_n</math>的项有着：

* [[波长]]等于<math>\tfrac{P}{n}</math>，并且有着同于<math>x</math>的单位。
* [[頻率 (物理學)|频率]]等于<math>\tfrac{n}{P}</math>，并且有着<math>x</math>的倒数单位。

===指数形式===
下面藉由[[欧拉公式|歐拉公式]]<math>\ e^{ix} = \cos x+i\sin x\ </math>，将傅里叶级数系数简化成[[复数 (数学)|复数]][[指数函数|指數]]形式。

根據定義，我們可以得到:
{{Equation box 1
|border
|indent=:
|title=复数傅里叶级数系数
|equation={{NumBlk||<math>\begin{aligned} c_0 &= A_0 &\\
                                    c_n &= (A_n - i B_n)/2 \qquad &\text{for } n > 0 \\
                                    c_n &= (A_{-n}+iB_{-n})/2 \qquad &\text{for } n < 0\end{aligned}</math>|{{EquationRef|Eq. 3}}}}
|cellpadding=6|border colour=#0073CF|background colour=#F5FFFA}}

通过将等式{{EquationNote|Eq. 1}}代入{{EquationNote|Eq. 3}}，可以证实<ref>{{cite book | last1 = Pinkus| first1 = Allan | last2 = Zafrany | first2 = Samy  | title =Fourier Series and Integral Transforms | url = https://archive.org/details/fourierseriesint0000pink| publisher =Cambridge University Press | edition =1st | date =1997 | location =Cambridge, UK | pages =[https://archive.org/details/fourierseriesint0000pink/page/42 42]–44 | isbn =0-521-59771-4 }}</ref>：

{{Equation box 1
|border
|indent=:
|title=复数傅里叶级数系数
|equation=<math>c_n = \frac{1}{P}\int_{P} s(x)e^{-\frac{2\pi inx}{P}}\,dx\qquad\text{for}\ n \in \mathbb{Z}</math>
|cellpadding=6|border colour=#0073CF|background colour=#F5FFFA}}

给定复数傅里叶级数系数，可以用公式复原出<math>A_n</math>和<math>B_n</math>：
{{Equation box 1
|border
|indent=:
|title=复数傅里叶级数系数
|equation=<math>\begin{aligned} A_0 &= c_0 &\\
                                    A_n &= c_n+c_{-n} \qquad &\textrm{for}~ n > 0 \\
                                    B_n &= i(c_n-c_{-n}) \qquad &\textrm{for}~ n > 0\end{aligned}</math>
|cellpadding=6|border colour=#0073CF|background colour=#F5FFFA}}

通过这些定义，傅里叶级数可以写为：
{{anchor|Exponential form}}
{{Equation box 1
|indent =:
|title=傅立葉級數，指數形式
|equation = {{NumBlk||<math>
s(x) \sim \sum_{n=-\infty}^\infty c_n\cdot e^{\frac{2\pi i nx}{P}}
</math>|{{EquationRef|Eq. 4}}}}
|cellpadding= 6
|border
|border colour = #0073CF
|background colour=#F5FFFA}}

这是可推广到复数[[值域]]函数的惯用形式。<math>n</math>的负数值对应于[[负频率]]。

==== 複數值函數 ====
人们習慣將<math display="inline">s(x)</math>的[[值域]]普遍化到[[复数 (数学)|複數]]上，设<math display="inline">s(x)</math>是一個複數值函數，它的實部和虛部，都是實數值函數：
:<math>s(x) = \operatorname{Re}(s(x)) +i\cdot \operatorname{Im}(s(x)) , \quad x\in \R </math>
定义<math>c_n \triangleq c_{_{Rn}}+i\cdot c_{_{In}}</math>则：
:<math>c_n = \frac{1}{P}\int_{P} s(x)\cdot e^{-i\tfrac{2\pi}{p}nx}\ dx = \frac{1}{P}\int_{P} \operatorname{Re}(s(x))\cdot e^{-i\tfrac{2\pi}{p}nx}\ dx + i\cdot \frac{1}{P} \int_{P} \operatorname{Im}(s(x))\cdot e^{-i\tfrac{2\pi}{p}nx}\ dx</math>
:<math>c_{_{Rn}} = \frac{1}{P}\int_P \operatorname{Re}(s(x))\cdot e^{-i\tfrac{2\pi}{p}nx}\ dx</math>
:<math>c_{_{In}} = \frac{1}{P}\int_P \operatorname{Im}(s(x))\cdot e^{-i\tfrac{2\pi}{p}nx}\ dx</math>
对于这个复数值函数，它的傅里叶级数的实部，是它的实部的傅里叶级数；它的傅里叶级数的虚部，是它的虚部的傅里叶级数：
:<math>s(x) \sim \sum_{n=-\infty}^\infty \left(c_{_{Rn}}+i\cdot c_{_{In}}\right) \cdot e^{i\tfrac{2\pi}{p}nx} = \sum_{n=\infty}^\infty c_{_{Rn}}\cdot e^{i\tfrac{2\pi}{p}nx} + i\cdot \sum_{n=-\infty}^\infty c_{_{In}}\cdot e^{i\tfrac{2\pi}{p}nx}</math>

===振幅-相位形式===
還可以利用[[三角恒等式|三角恆等式]]<math>\ \cos(\alpha - \beta)=\cos\alpha\cos\beta + \sin\alpha\sin\beta\,</math>，把正弦-余弦形式中後面的正弦函數跟餘弦函數合併起來：

:<math>A_n\cdot \cos\left(2\pi\tfrac{n}{P}x-\varphi_n\right) \ \equiv \ \underbrace{A_n \cos(\varphi_n)}_{a_n}\cdot \cos\left(2\pi\tfrac{n}{P}x\right) + \underbrace{A_n \sin(\varphi_n)}_{b_n}\cdot \sin\left(2\pi\tfrac{n}{P}x\right)</math>

然後定義[[振幅]]<math display="inline">A_n \triangleq \sqrt{a_n^2+b_n^2}</math>，[[相位]]<math display="inline">\varphi_n \triangleq \operatorname{arctan2}(b_n,a_n)</math>，这里的<math>a_n</math>和<math>b_n</math>对应正弦-余弦形式中<math>A_n</math>和<math>B_n</math>。<math>\tfrac {A_0}{2}</math>是<math>s(x)</math>的{{le|函数的平均|Mean of a function|平均值}}<math display="inline"> \frac{1}{P}\int_{P}s(x)\,dx</math>。

{{Equation box 1
|indent =:
|title=傅立葉級數，振幅-相位形式
|equation = {{NumBlk||<math>s(x) \sim \frac{A_0}{2} + \sum_{n=1}^\infty A_n\cdot \cos\left(2\pi\tfrac{n}{P}x - \varphi_n \right)</math>|{{EquationRef|Eq. 5}}}}
|cellpadding= 6
|border
|border colour = #0073CF
|background colour=#F5FFFA}}

=== 部份求和算子 ===
在描述傅里叶级数行为的时候，经常会为一个函数<math>f(x)</math>介入[[求和符号|部份求和]]算子<math>S_N</math><ref>{{cite book | last1 = Katznelson| first1 = Yitzhak | title = An introduction to Harmonic Analysis | url = https://archive.org/details/introductiontoha0000katz| publisher = Dover Publications, Inc. | edition =2nd corrected | date =1976 | location =New York, NY | pages =[https://archive.org/details/introductiontoha0000katz/page/46 46] | isbn =0-486-63331-4}}</ref>：
{{Equation box 1
|indent =:
|title=
|equation = {{NumBlk||<math>S_N(f) = \sum_{n=-N}^N c_n e^{\frac{2\pi i n x}{P}}</math>|{{EquationRef|Eq. 6}}}}
|cellpadding= 6
|border
|border colour = #0073CF
|background colour=#F5FFFA}}

这里的<math>c_n</math>是<math>f</math>的傅里叶系数。不同于微积分中的级数，傅里叶级数的部份求和必须采用对称形式，否则收敛结果可能不成立。

假設<math>f(x)</math>與<math>g(x)</math>是在<math display="inline">\R </math>上的可積函數，<math>f(x)</math>與<math>g(x)</math>在<math>[-\pi,\pi] </math>的[[捲積]]<math>(f*g)(x)</math>為:

:<math>(f*g)(x)=\int_{- \pi}^{\pi}f(\tau)g(x-\tau)d\tau</math>

周期为<math>2\pi</math>的函數<math>f(x)</math>的傅立葉級數的[[求和符号|部份求和]]，可以经由<math>f(x)</math>与[[狄利克雷核]]<math display="inline">D_n(x)=\sum_{k=-n}^n e^{ikx}</math>的[[摺積]]来表示：
:<math>\begin{align} 
S_{N}(f)(x)&=\sum_{n=-N}^{N}c_n e^{inx}\\
&=\sum_{n=-N}^{N} \left( \frac{1}{2 \pi}\int_{-\pi}^{\pi}f(\tau)e^{-in\tau}d\tau  \right) \cdot e^{inx} =\frac{1}{2 \pi}\int_{-\pi}^{\pi}f(\tau)\left(\sum_{n=-N}^{N}e^{in(x-\tau)}\right)d\tau \\
&=\frac{1}{2 \pi}(f*D_{N})(x)
\end{align}</math>

=== 收敛性概要 ===
<math>s_N(x)</math>在<math>[x_0,\ x_0+P]</math>近似了<math>s(x)</math>，该近似程度会随着<math>N \rightarrow \infty </math>逐渐改善。这个[[级数|无穷和]]<math>s_{\infty}(x)</math>叫做 <math>s</math>的傅里叶级数表示。傅里叶级数的收敛性取决于函数有限数量的极大值和极小值，这就是通常称为傅里叶级数的[[狄利克雷定理 (傅里叶级数)|狄利克雷条件]]。参见{{le|傅里叶级数的收敛性|Convergence of Fourier series}}之一。对于广义函数或分布也可以用范数或{{le|弱收敛|Weak convergence (Hilbert space)}}定义傅里叶系数。在<math>s(x)</math>的[[导数|不可导]]点上，如果我们只取无穷级数中的有限项求和，那么在这些点上会有幅度不随<math>N</math>增大而持续变小的起伏，这叫做[[吉布斯现象]]，一个简单的例子是[[方波信号]]。

在[[工程学|工程]]应用中，一般假定傅里叶级数除了在不连续点以外处处收敛，原因是工程上遇到的函数比数学家提供的这个假定的反例表现更加良好。特别地，傅里叶级数[[绝对收敛]]且[[一致收敛]]于<math>s(x)</math>，只要在<math>s(x)</math>的导数（或许不会处处存在）是平方可积的<ref>{{cite book | title = Fourier Series | author = Georgi P. Tolstov | publisher = Courier-Dover | year = 1976 | isbn = 0-486-63317-9 | url = http://books.google.com/?id=XqqNDQeLfAkC&pg=PA82&dq=fourier-series+converges+continuous-function }}</ref>。如果一个函数在区间<math>[x_0,x_0+P]</math>上是[[平方可積函數|平方可积]]的，那么此傅里叶级数在[[几乎处处]]的点都收敛于该函数。
<gallery widths="256" heights="256">
File:Fourier series sawtooth wave circles animation.gif|一个相同幅度和频率的锯齿波的近似的可视化
File:Fourier series square wave circles animation.gif|另一个分别采用傅里叶级数的前 1, 2, 3, 4 项近似方波的可视化。（可以在这里<ref>[http://bl.ocks.org/jinroh/7524988 这里] {{Wayback|url=http://bl.ocks.org/jinroh/7524988 |date=20150203155222 }}</ref>看到一个交互式的动画） 
File:Example_of_Fourier_Convergence.gif |收敛于某个任意函数的例子。注意其中的[[吉布斯现象]]
</gallery>

===其他常用表示法===
符号<math>c_n</math>在讨论多个不同函数的傅里叶系数时是不够用的。因此习惯上将其替代为函数（这里是函数<math>s</math>）的某种修改形式，即采用函数式符号比如<math>\hat{s}[n]</math>或<math>S[n]</math>，来替代下标式符号：
:<math>s(x)= \sum_{n=-\infty}^\infty \hat{s}(n)\cdot e^{2\pi i nx/P} \quad</math>常用的数学符号
:<math>s(x) = \sum_{n=-\infty}^\infty S[n]\cdot e^{i\,2\pi nx/P} \quad</math>常用的工程符号

在工程上，特别是在变量<math>x</math>表示时间的时候，系数序列叫做[[频域]]表示。经常使用方括号来强调这个函数的定义域是[[頻率 (物理學)|频率]]的离散集合。

另一个常用频域表示，使用傅里叶级数系数，[[调制]]像梳子一样的{{le|狄拉克采样函数|Dirac comb}}：
:<math>S(f) \ \triangleq \ \sum_{n=-\infty}^\infty S[n]\cdot \delta \left(f-\frac{n}{P}\right)</math>

这里的<math>f</math>表示连续频域。在变量<math>x</math>以秒为单位的时候，<math>f</math>以[[赫兹]]为单位。采样的间隔为[[基本频率]]<math>\tfrac{1}{P}</math>的<math>n</math>倍（即为[[谐波]]）。 <math>s_{\infty}(x)</math>可以通过{{le|傅里叶逆转定理|Fourier inversion theorem|逆傅里叶变换}}从这种表示恢复出来:

:<math>\begin{align}
\mathcal{F}^{-1}\{S(f)\} &= \int_{-\infty}^\infty \left( \sum_{n=-\infty}^\infty S[n]\cdot \delta \left(f-\frac{n}{P}\right)\right) e^{i 2 \pi f x}\,df \\
&= \sum_{n=-\infty}^\infty S[n]\cdot \int_{-\infty}^\infty \delta\left(f-\frac{n}{P}\right) e^{i 2 \pi f x}\,df \\
&= \sum_{n=-\infty}^\infty S[n]\cdot e^{i\,2\pi nx/P} \ \ \triangleq \ s_\infty(x)
\end{align}</math>

构造出的函数<math>S(f)</math>，因而通常称为“[[傅里叶变换]]”，即使一个周期函数的傅里叶积分在这个谐波频率上不收敛{{efn-ua|因为周期函数的傅里叶变换的积分定义不是收敛的，需要将周期函数和它的变换视为[[分布 (数学分析)|分布]]。在这种意义上，<math>\mathcal{F} \{ e^{i \frac{2\pi nx}{P} } \}</math>是一个[[狄拉克δ函数]]，它是分布的是例子。}}。

== 常用的傅里叶级数 ==
下表列出常用的周期函数及其傅里叶级数系数。
*<math>s(x)</math>指示周期<math>P</math>的周期函数。
*<math>A_0</math>、<math>A_n</math>和<math>B_n</math>指示周期函数<math>s(x)</math>的傅里叶级数系数（正弦-余弦形式）。

{| class="wikitable"
|-
! 时域 <br /> <math>s(x)</math>
! 绘图
! 频域（正弦-余弦形式）<br /> <math>\begin{align}& A_0 \\ & A_n \quad \text{for } n \ge 1 \\ & B_n \quad \text{for } n \ge 1\end{align}</math>
! 注释
! 引用
|-
|<math>s(x)=A \left| \sin\left(\frac{2\pi}{P}x\right)\right| \quad \text{for } 0 \le x < P</math>
|[[File:PlotRectifiedSineSignal.svg|250px|center]]
|<math>\begin{align}
A_0 = & \frac{2A}{\pi}\\
A_n = & \begin{cases}
  \frac{-4A}{\pi}\frac{1}{n^2-1} & \quad n \text{ even} \\
  0 & \quad n \text{ odd}
  \end{cases}\\
B_n = & 0\\
\end{align}</math>
|全波整流正弦
|<ref name="Papula">{{cite book|last=Papula|first=Lothar|title=Mathematische Formelsammlung: für Ingenieure und Naturwissenschaftler|publisher=Vieweg+Teubner Verlag|year=2009|isbn=978-3834807571|trans-title=Mathematical Functions for Engineers and Physicists|language=de}}</ref>{{rp|p. 193}}
|-
|<math>s(x)=\begin{cases}
A \sin\left(\frac{2\pi}{P}x\right) & \quad \text{for } 0 \le x < P/2 \\
0 & \quad \text{for } P/2 \le x < P\\
\end{cases}
</math>
|[[File:PlotHalfRectifiedSineSignal.svg|250px|center]]
|<math>\begin{align}
A_0 = & \frac{A}{\pi}\\
A_n = & \begin{cases}
  \frac{-2A}{\pi}\frac{1}{n^2-1} & \quad n \text{ even} \\
  0 & \quad n \text{ odd}
  \end{cases}\\
B_n = & \begin{cases}
  \frac{A}{2} & \quad n=1 \\
  0 & \quad n > 1
  \end{cases}\\
\end{align}</math>
|半波整流正弦
|<ref name=Papula/>{{rp|p. 193}}
|-
|<math>s(x)=\begin{cases}
A & \quad \text{for } 0 \le x < D \cdot P \\
0 & \quad \text{for } D \cdot P \le x < P\\
\end{cases}
</math>
|[[File:PlotRectangleSignal.svg|250px|center]]
|<math>\begin{align}
A_0 = & AD\\
A_n = & \frac{A}{n \pi} \sin \left( 2 \pi n D \right)\\
B_n = & \frac{2A}{n \pi} \left( \sin \left( \pi n D \right) \right) ^2\\
\end{align}</math>
| <math>0 \le D \le 1</math>
|
|-
|<math>s(x)=\frac{Ax}{P} \quad \text{for } 0 \le x < P</math>
|[[File:PlotSawtooth1Signal.svg|250px|center]]
|<math>\begin{align}
A_0 = & \frac{A}{2}\\
A_n = & 0\\
B_n = & \frac{-A}{n \pi}\\
\end{align}</math>
| 锯齿函数
|<ref name=Papula/>{{rp|p. 192}}
|-
|<math>s(x)=A-\frac{Ax}{P} \quad \text{for } 0 \le x < P</math>
|[[File:PlotSawtooth2Signal.svg|250px|center]]
|<math>\begin{align}
A_0 = & \frac{A}{2}\\
A_n = & 0\\
B_n = & \frac{A}{n \pi}\\
\end{align}</math>
| 反锯齿函数
|<ref name=Papula/>{{rp|p. 192}}
|-
|<math>s(x)=\frac{4A}{P^2}\left( x-\frac{P}{2} \right)^2 \quad \text{for } 0 \le x < P</math>
|[[File:PlotParabolaSignal.svg|250px|center]]
|<math>\begin{align}
A_0 = & \frac{A}{3}\\
A_n = & \frac{4A}{\pi^2 n^2}\\
B_n = & 0\\
\end{align}</math>
| 反全波整流
|<ref name=Papula/>{{rp|p. 193}}
|}

== 基本性質 ==

下表展示在时域中的一些数学运算及其对应的在傅里叶级数系数上的效果。
* [[共轭复数|复数共轭]]指示为上标星号<math>\ ^*\ </math>。
* <math>s(x)</math>和<math>r(x)</math>指示周期为<math>P</math>的函数或只定义在<math>x \in [0,P]</math>中的函数。
* <math>S[n]</math>和<math>R[n]</math>指示<math>s</math>和<math>r</math>的傅里叶级数系数（指数形式）。

{| class="wikitable"
|-
! 性质
! 时域
! 频域（指数形式）
! 注释
! 引用
|-
| 线性
| <math>a\cdot s(x) + b\cdot r(x)</math>
| <math>a\cdot S[n] + b\cdot R[n]</math>
| <math>a,b \in \mathbb{C}</math>
|
|-
| 时间反转/频率反转
| <math>s(-x)</math>
| <math>S[-n]</math>
|
| <ref name="Shmaliy" />{{rp|p. 610}}
|-
| 时间共轭
| <math>s^*(x)</math>
| <math>S^*[-n]</math>
|
| <ref name="Shmaliy" />{{rp|p. 610}}
|-
| 时间反转且共轭
| <math>s^*(-x)</math>
| <math>S^*[n]</math>
|
|
|-
| 时间实部
| <math>\operatorname{Re}{(s(x))}</math>
| <math>\frac{1}{2}(S[n] + S^*[-n])</math>
|
|
|-
| 时间虚部
| <math>\operatorname{Im}{(s(x))}</math>
| <math>\frac{1}{2i}(S[n] - S^*[-n])</math>
|
|
|-
| 频率实部
| <math>\frac{1}{2}(s(x)+s^*(-x))</math>
| <math>\operatorname{Re}{(S[n])}</math>
|
|
|-
| 频率虚部
| <math>\frac{1}{2i}(s(x)-s^*(-x))</math>
| <math>\operatorname{Im}{(S[n])}</math>
|
|
|-
| 时间移位/频率调制
| <math>s(x-x_0)</math>
| <math>S[n] \cdot e^{-i\frac{2\pi}{P}n x_0}</math>
| <math>x_0 \in \mathbb{R}</math>
| <ref name="Shmaliy">{{cite book | author=Shmaliy, Y.S.| title=Continuous-Time Signals| publisher=Springer | year=2007 | isbn=978-1402062711}}</ref>{{rp|p. 610}}
|-
| 频率移位/时间调制
| <math>s(x) \cdot e^{i\frac{2\pi}{P}n_0 x}</math>
| <math>S[n-n_0] \!</math>
| <math>n_0 \in \mathbb{Z}</math>
| <ref name="Shmaliy" />{{rp|p. 610}}
|}

== 对称性质 ==
所有的函数都可以分解成唯一性的{{le|奇偶分解|Even–odd decomposition|偶部和奇部}}：<math>f(x)=f_\text{e}(x) + f_\text{o}(x)</math>，这里的<math display="inline">f_\text{e}(x) = \frac {f(x)+f(-x)}{2}</math>而<math display="inline">f_\text{o}(x) = \frac {f(x)-f(-x)}{2}</math>。实数参数的复数值函数<math>f: \mathbb{R} \to \mathbb{C}</math>，对于所有<math>x \in \mathbb{R}</math>，如果<math >f(x)=\overline{f(-x)}</math>则称其为“偶对称”，如果<math>f(x)=-\overline{f(-x)}</math>则称其为“奇对称”，这里<math>\overline{z}</math>的上顶横线指示[[共轭复数|复数共轭]]。

一个复数值函数的实部和虚部，分解成各自的偶部和奇部，就有了四个分量，分别用下标标明为RE、RO、IE和IO。一个复数值时间参数函数的四个分量，与它的复数频率变换的四个分量之间，有着一一映射<ref name="ProakisManolakis1996">{{cite book|last1=Proakis|first1=John G. |last2=Manolakis|first2=Dimitris G.|author2-link= Dimitris Manolakis |title=Digital Signal Processing: Principles, Algorithms, and Applications|url=https://archive.org/details/digitalsignalpro00proa|url-access=registration|year=1996|publisher=Prentice Hall|isbn=978-0-13-373762-2|edition=3rd|page=[https://archive.org/details/digitalsignalpro00proa/page/291 291]}}</ref>：

:<math>
\begin{array}{rccccccccc}
\text{时  域} & s & = & s_{_{\text{RE}}} & + & s_{_{\text{RO}}} & + & i\ s_{_{\text{IE}}} & + & i\ s_{_{\text{IO}}} \\
&\Bigg\Updownarrow\mathcal{F} & &\Bigg\Updownarrow\mathcal{F} & &\ \ \Bigg\Updownarrow\mathcal{F} & &\ \ \Bigg\Updownarrow\mathcal{F} & &\ \ \Bigg\Updownarrow\mathcal{F}\\
\text{频  域} & S & = & S_\text{RE} & + & \,i\ S_\text{IO}\, & + & i\ S_\text{IE} & + & S_\text{RO}
\end{array}
</math>

由此可见，各种关系是显而易见的，例如：
*实数值函数{{math|''s''{{sub|{{sub|RE}}}} + ''s''{{sub|{{sub|RO}}}}}}的变换，是偶对称函数{{math|''S''{{sub|{{sub|RE}}}} + ''i'' ''S''{{sub|{{sub|IO}}}}}}。反过来说，偶对称变换蕴含了实数值时域。
*虚数值函数{{math|''i'' ''s''{{sub|{{sub|IE}}}} + ''i'' ''s''{{sub|{{sub|IO}}}}}}的变换，是奇对称函数{{math|''S''{{sub|{{sub|RO}}}} + ''i'' ''S''{{sub|{{sub|IE}}}}}}，反过来说也成立。
*偶对称函数{{math|''s''{{sub|{{sub|RE}}}} + ''i'' ''s''{{sub|{{sub|IO}}}}}}的变换，是实数值函数{{math|''S''{{sub|{{sub|RE}}}} + ''S''{{sub|{{sub|RO}}}}}}，反过来说也成立。
*奇对称函数{{math|''s''{{sub|{{sub|RO}}}} + ''i'' ''s''{{sub|{{sub|IE}}}}}}的变换，是虚数值函数{{math|''i'' ''S''{{sub|{{sub|IE}}}} + ''i'' ''S''{{sub|{{sub|IO}}}}}}，反过来说也成立。

== 範例 ==

===一个简单的傅里叶级数===

[[File:sawtooth pi.svg|thumb|right|400px|[[锯齿波]]周期函数的图]]
[[File:Periodic identity function.gif|thumb|right|400px|前五个部分傅里叶级数的动态图]]
我们现在用上面的公式给出一个简单函数的傅里叶级数展开式。考虑一个锯齿波：
:<math>s(x) = \frac{x}{\pi}, \quad \mathrm{for } -\pi < x < \pi</math>
:<math>s(x + 2\pi k) = s(x), \quad \mathrm{for } -\infty < x < \infty \text{ and } k \in \mathbb{Z}</math>
在这种情况下，傅里叶级数为：
:<math>\begin{align}
A_n & = \frac{1}{\pi}\int_{-\pi}^{\pi}s(x) \cos(nx)\,dx = 0, \quad n \ge 0 \\[4pt]
B_n & = \frac{1}{\pi}\int_{-\pi}^{\pi}s(x) \sin(nx)\, dx\\[4pt]
&= -\frac{2}{\pi n}\cos(n\pi) + \frac{2}{\pi^2 n^2}\sin(n\pi)\\[4pt]
&= \frac{2\,(-1)^{n+1}}{\pi n}, \quad n \ge 1\end{align}</math>
可以证明，当<math>s</math>可微时，傅立叶级数在每个点<math>x</math>都收敛于<math>s(x)</math>，于是：
{{NumBlk|:|<math>\begin{align}
s(x) &= A_0 + \sum_{n=1}^\infty \left(A_n\cos\left(nx\right)+B_n\sin\left(nx\right)\right) \\[4pt]
&=\frac{2}{\pi}\sum_{n=1}^\infty \frac{(-1)^{n+1}}{n} \sin(nx), \quad \mathrm{for} \quad x - \pi \notin 2 \pi \mathbb{Z}
\end{align}</math>|{{EquationRef|Eq.1}}}}
当<math>x= \pi</math>时，傅里叶级数收敛于<math>0</math>，为在<math>x= \pi</math> 处<math>s</math>的左极限和右极限之和的一半。这是傅里叶级数的[[狄利克雷定理 (傅里叶级数)|狄利克雷定理]]的特例。

这个例子为我们引出了[[巴塞尔问题]]的一种解法。

===傅里叶诱导===
[[File:Fourier heat in a plate.png|thumb|right|金属板内的热分布，使用傅里叶方法求解]]
在上例中我们的函数的傅里叶级数展开式看起来不比<math>s(x)=\tfrac{x}{\pi}</math>简单，因此人们需要傅里叶级数的原因也就不会立即显现出来。但还有很多应用，我们举用傅里叶诱导解[[热方程]]的例子。考虑边长为<math>\pi</math>米的方形金属版，坐标为<math>(x,y) \in [0,\pi] \times [0,\pi]</math>。如果板内没有热源，并且四个边中三个都保持在<math>0</math>摄氏度，而第四条边<math>y=\pi</math>，对于<math>x \in (0,\pi)</math>，保持在温度梯度<math>T(x,\pi) = x</math>摄氏度。在这种情况下，稳态（或者说很长时间过后的）热分布函数<math>T(x,y)</math>不能得出[[解析解]]，但却可以证明：
: <math>T(x,y) = 2\sum_{n=1}^\infty \frac{(-1)^{n+1}}{n} \sin(nx) {\sinh(ny) \over \sinh(n\pi)}</math>
这里的<math>\sinh</math>是[[双曲正弦]]函数。热方程的这个解是通过将<math>\pi s(x)</math>的傅里叶级数的每一项乘以<math>\tfrac{\sinh(ny)}{\sinh(n\pi)}</math>得到的。尽管示例的函数<math>s(x)</math>的傅里叶级数似乎很复杂，用傅里叶的方法却可以求解这个热分布问题。

=== 其他例子 ===
我們也可以應用傅立葉級數去證明[[等周不等式]]，或是構造處處連續而處處不可微的函數。

== 收斂性 ==
{{main|{{le|傅里叶级数的收敛性|Convergence of Fourier series}}}}

至今还没有判断傅里叶级数的收敛性充分必要条件，但是对于实际问题中出现的函数，有很多种判别条件可用于判断收敛性。比如<math>x(t)</math>的可微性或级数的[[一致收敛|一致收敛性]]。在闭区间上满足[[狄利克雷定理 (傅里叶级数)|狄利克雷条件]]的函数表示成的傅里叶级数都收敛。狄利克雷条件如下：
# 在定义区间上，<math>x(t)</math>须[[绝对可积]]；
# 在任一有限区间中，<math>x(t)</math>只能取有限个极值点；
# 在任何有限区间上，<math>x(t)</math>只能有有限个[[第一类间断点]]。
满足以上条件的<math>x(t)</math>傅里叶级数都收敛，且：
:1.当<math>t</math>是<math>x(t)</math>的连续点时，级数收敛于<math>x(t)</math>；
:2.当<math>t</math>是<math>x(t)</math>的间断点时，级数收敛于<math>\frac{1}{2}[x(t^-)+x(t^+)]</math>。

1966年，[[里纳特·卡尔松]]证明了[[Lp空间|勒贝格二次可积]]函数的傅立叶级数一定是几乎处处收敛的，即级数在除了一个勒贝格零测集外均收敛。

=== 傅立葉級數收斂证明 ===
假設一個函數在<math>f(x)</math>在<math>[0,2 \pi]</math>上是平方可積，則會有:

:<math>\frac{1}{2 \pi}\int_{0}^{2\pi}|f(x)-S_{N}(f)(x)|^{2}dx  \rightarrow 0</math> 當<math>N \rightarrow \infty </math>

證明的第一步:

考慮一系列正交基底，<math>\{e_{n}\}_{n \in \Z}</math>，其中<math>e_{n}(x)=e^{-inx}</math>，且有

:<math>(e_{n},e_{m})= \begin{cases} 1, & \text{if }n=m \\ 0, & \text{if }n \neq m \end{cases}</math>

然後有<math>(f,e_{n})=\frac{1}{2 \pi} \int_{0}^{2\pi}f(x)e^{-inx} dx= \hat{f}(n)</math>

特別的有，<math>f(x)</math>的傅立葉級數的部分和<math>S_{N}(f)(x)=\sum_{|n|\leq N}\hat{f}(n)e_{n}</math>

然後根據<math>f = f-\sum_{|n|\leq N}\hat{f}(n)e_{n}+\sum_{|n|\leq N}\hat{f}(n)e_{n}</math> 以及畢氏定理，可以有:

:<math>||f ||^{2}= ||f-\sum_{|n|\leq N}\hat{f}(n)e_{n}||^{2}+||\sum_{|n|\leq N}\hat{f}(n)e_{n}||^{2}</math>  替換一下後有   <math>||f ||^{2}= ||f-S_{N}(f)(x)||^{2}+||\sum_{|n|\leq N}\hat{f}(n)e_{n}||^{2}</math>

如果右邊第一項收斂到0，再根據正交的性質，可以看出上述式子中的右手邊第二項:

:<math>||\sum_{|n|\leq N}\hat{f}(n)e_{n}||^{2}= \sum_{|n|\leq N}| \hat{f}(n)|^{2}</math>，這就證明了[[帕塞瓦尔定理]]。

证明的第二步: 

回到證明右邊第一項，因為函數<math>f(x)</math>可積，找到一個連續函數<math>g(x)</math>，然後根據最佳逼近引理，可以找到一個三角多項式p(x)，使得

:<math>|f-S_{N}(f)(x)| \leq |f(x)-g(x)|+|g(x)-S_{N}(f)(x)|</math>

故當<math>N \rightarrow \infty </math>，函數<math>f(x)</math>跟<math>S_{N}(f)(x)</math>的差為0。

==其他性质==
=== 傅立葉級數的唯一性 ===
如果有一個定義在<math>[-\pi,\pi] </math>的函數<math>f(x)</math>和<math>g(x)</math>,其中函數<math>f(x)</math>和<math>g(x)</math>的傅立葉係數<math>\hat{f}(n)</math>還有<math>\hat{g}(n)</math>相同，且傅立葉級數都收斂到函數本身，那麼可以證明此傅立葉級數具有唯一性，也就是<math>f(x)=g(x)</math>。換句話說，如果函數<math>f(x)</math>在<math>[-\pi,\pi] </math>上可積，傅立葉係數<math>\hat{f}(n)</math>為0，對所有的<math>n \in \N</math>，那麼函數<math>f(x)=0</math>

=== 卷积定理 ===
{{main|卷积定理}}

给定周期为<math>P</math>的函数<math>s_{_P}</math>和<math>r_{_P}</math>，它们具有傅里叶级数系数<math>S[n]</math>和<math>R[n]</math>，这里的<math>n \in \mathbb{Z}</math>。

*[[逐点乘积]]<math>h_{_P}(x) \triangleq s_{_P}(x)\cdot r_{_P}(x)</math>，也是周期为<math>P</math>，并且它的傅里叶级数系数是序列<math>S</math>和<math>R</math>的[[卷积#离散卷积|离散卷积]]：<math>H[n] = (S*R)[n]</math>。
*[[卷积#周期卷积|周期卷积]]<math display="inline">h_{_P}(x) \triangleq (s_{_P} * r)(x) = (s * r_{_P})(x) = \int_{P} s_{_P}(\tau)\cdot r_{_P}(x-\tau)\, d\tau</math>，也是周期为<math>P</math>，它具有傅里叶级数系数：<math>H[n] = P \cdot S[n]\cdot R[n]</math>。
*在<math>c_0(\mathbb{Z})</math>中的[[序列|双无限序列]]<math>\left \{c_n \right \}_{n \in Z}</math>，是在<math>L^1([0,2\pi])</math>中的傅里叶系数的序列，当且仅当它是在<math>\ell^2(\mathbb{Z})</math>中的两个序列的[[卷积]]<ref>{{cite web|url=https://mathoverflow.net/q/46626 |title= Characterizations of a linear subspace associated with Fourier series |publisher=MathOverflow |date=2010-11-19 |access-date=2014-08-08}}</ref>。

=== 微分性質 ===
我們說<math>f(x)</math>屬於在<math>C^k(\mathbb{T})</math> <math>\Rightarrow</math> 如果<math>f(x)</math>是一個在實數上以<math>2\pi</math>為週期的函數，且<math>k</math>次可微而且<math>k</math>階連續。

* 如果<math>f(x)</math>屬於在<math>C^1(\mathbb{T})</math>，那麼<math>f'(x)</math>傅立葉係數<math>\hat{f'}(n)</math>可以被用<math>f(x)</math>傅立葉係數<math>\hat{f}(n)</math>的表示，藉由公式<math>\hat{f'}(n)=in \hat{f}(n)</math>

* 如果<math>f(x)</math>屬於在<math>C^k(\mathbb{T})</math>，<math>\hat{f^{(k)}}(n)=(in)^k \hat{f}(n)</math>。特別的，當固定<math>k\geq 1</math>，我們有<math>\hat{f^{(k)}}(n)</math>趨近於0當<math>n \rightarrow \infty</math>，且有<math>\hat{f^{(k)}}(n)=O(1/n^k)</math>。

=== 黎曼-勒贝格定理 ===
{{main|黎曼-勒贝格定理}}
如果<math>S</math>是[[可积函数]]，则<math display="inline">\lim_{|n| \to \infty} S[n]=0</math>，<math display="inline">\lim_{n \to +\infty} a_n=0</math>而<math display="inline"> \lim_{n \to +\infty} b_n=0</math>。

=== 帕塞瓦尔定理 ===
{{main|帕塞瓦尔定理}}
如果函數<math>f(x)</math>屬於在<math>L^2([- \pi, \pi])</math>之中，那麼便有<math  display="inline">\sum_{- \infty}^{\infty}|\hat{f}(n)|^2= \frac{1}{2 \pi}\int_{- \pi}^{\pi} |f(x)|^2 dx =||f||</math>。

=== 普朗歇爾定理 ===
{{main|普朗歇爾定理}}
如果<math>c_0,\, c_{\pm 1},\, c_{\pm 2}, \ldots</math>是系数，并且<math display="inline">\sum_{n=-\infty}^\infty |c_n|^2 < \infty</math>，则有一个唯一的函数<math>s\in L^2(P)</math>使得对于所有<math>n</math>有着<math>S[n] = c_n</math>。

== 延伸 ==
=== 希尔伯特空间的解读 ===
{{main|希尔伯特空间}}
[[File:Fourier series integral identities.gif|thumb|400px|right|正弦和餘弦形成了正交集合。正弦、餘弦及其乘積的積分，當''m''與''n''不同或二函數不同時是0(綠色和紅色區域相等抵消)，僅當''m''和''n''相等並且函數相同時為π。]]
所谓的两个不同[[向量]]正交是指它们的[[内积]]为0，这也就意味着这两个向量之间没有任何相关性,例如，在三维欧氏空间中，互相垂直的向量之间是正交的。事实上，正交是垂直在数学上的一种抽象化和一般化。一组n个互相正交的向量必然是[[线性无关]]的，所以必然可以张成一个n维空间，也就是说，空间中的任何一个向量可以用它们来线性表出。

在[[希爾伯特空間]]釋義下，函數的集合{''e<sub>n</sub>'' = ''e<sup>inx</sup>''; ''n'' ∈ '''Z'''}是[−π,&nbsp;π]平方可積函數''L''<sup>2</sup>([−π,&nbsp;π])的[[正交基]]。這個空間實際上是一個希爾伯特空間，有著針對任何兩個的元素''f''和''g''的如下內積:
:<math>\langle f,\, g \rangle \;\stackrel{\mathrm{def}}{=} \; \frac{1}{2\pi}\int_{-\pi}^{\pi} f(x)\overline{g(x)}\,dx.</math>
三角函数族的正交性用公式表示出来就是：
:<math>\int_{-\pi}^{\pi} \cos(mx)\, \cos(nx)\, dx = \pi \delta_{mn}, \quad m, n \ge 1, \, </math>
:<math>\int_{-\pi}^{\pi} \sin(mx)\, \sin(nx)\, dx = \pi \delta_{mn}, \quad m, n \ge 1</math>
(這裡的δ<sub>''mn''</sub>是[[克羅內克函數]])，而
:<math>\int_{-\pi}^{\pi} \cos(mx)\, \sin(nx)\, dx = 0;\,</math>

== 参阅 ==

* [[离散时间傅里叶级数]]
* [[傅里叶变换]]
* [[维尔斯特拉斯逼近定理]]

== 注释 ==
{{Div col|2}}
{{notelist-ua}}
{{div col end}}

== 引用 ==
{{Reflist|2}}

==延伸阅读==
{{refbegin|2|indent=yes}}
*{{cite book |author1 =William E. Boyce |author2 =Richard C. DiPrima |title=Elementary Differential Equations and Boundary Value Problems |url =https://archive.org/details/elementarydiffer0000boyc_e3u4 |edition=8th |publisher=John Wiley & Sons, Inc. |location=New Jersey |year=2005 |isbn=0-471-43338-1}}
*{{cite book | author = Joseph Fourier, translated by Alexander Freeman | title = The Analytical Theory of Heat | publisher = Dover Publications | year = 2003 | isbn = 0-486-49531-0 }} 2003 unabridged republication of the 1878 English translation by Alexander Freeman of Fourier's work ''Théorie Analytique de la Chaleur'', originally published in 1822.
*{{cite journal |author=Enrique A. Gonzalez-Velasco |title=Connections in Mathematical Analysis: The Case of Fourier Series |url=https://archive.org/details/sim_american-mathematical-monthly_1992-05_99_5/page/427 |journal=American Mathematical Monthly |volume=99 |year=1992 |pages=427–441 |issue=5 |doi=10.2307/2325087|jstor=2325087 }}
*{{cite book|last1=Fetter|first1=Alexander L. |last2=Walecka|first2=John Dirk |title=Theoretical Mechanics of Particles and Continua|url=https://books.google.com/books?id=olMpStYOlnoC&pg=PA209|date= 2003|publisher=Courier |isbn=978-0-486-43261-8}}
*[[Felix Klein]], ''Development of mathematics in the 19th century''. Mathsci Press Brookline, Mass, 1979. Translated by M. Ackerman from ''Vorlesungen über die Entwicklung der Mathematik im 19 Jahrhundert'', Springer, Berlin, 1928.
*{{cite book |author=Walter Rudin |author-link=Walter Rudin |title=Principles of mathematical analysis |url=https://archive.org/details/principlesofmath00rudi |url-access=registration |edition=3rd |publisher=McGraw-Hill, Inc. |location=New York |year=1976 |isbn=0-07-054235-X}}
*{{cite book | author=A. Zygmund | author-link=Antoni Zygmund | title= Trigonometric Series | title-link = Trigonometric Series | edition=third | publisher = Cambridge University Press | location=Cambridge | year=2002 | isbn=0-521-89053-5}} The first edition was published in 1935.
* 電機電子類科《工程數學》，ISBN 978-957-584-377-9，作者 陳錫冠、曾致煌，高立出版社。
{{refend}}

==外部链接==
*{{springer|title=Fourier series|id=p/f041090}}
*{{Cite EB1911 |wstitle=Fourier's Series |volume=10 |pages=753–758 |first=Ernest |last=Hobson |short=1 |authorlink=E. W. Hobson}}
*{{MathWorld | urlname= FourierSeries | title= Fourier Series}}

{{PlanetMath attribution|id=4718|title=example of Fourier series}}
{{级数}}
{{-}}
{{Authority control}}

[[Category:傅里叶级数| ]]