156 3.1 フーリエ級数の離散化式 157 コンピュータでフーリエ級数を計算するには，次のように時間に対して(1.2)を離散化 158 した式を用いる． 159 n (3.1) 160 ここで，級数は無限級数ではなく，有限級数として計算する．最大のN 離散フーリエ変換（dft）により離散信号の周波数特性を調べることができます。離散フーリエ変換の共役対称性などの諸定理を確認します。また、ベクトルの展開によってその原理を理解することができます。さらに、具体的な例題を解くことで 離散フーリエ変換って？ 初めに次のデータ列を考えてみます。 \mathbf {f}= (f_ {0}\;f_ {1}\;\cdots\;f_ {N-2}\;f_ {N-1})^ {\top} f = (f 0 f 1 ⋯ f N −2 f N −1)⊤. これはベクトル \mathbf {f} f の定義で、その要素として f_ {n},n\in\mathbb {Z}_ {\geq 0} f n,n ∈ Z≥0 が格納されています。 全要素数は N N です。 要素 f_ {n} f n 自体が n n のみに依存する関数なので、このベクトルは一次元の信号と呼ばれ [1] 、例として音声信号や株価情報などが挙げられます。 このベクトルの要素に対する次の処理が離散フーリエ変換になります。 フーリエ級数の周期を無限大として，周波数に関する和を積分に読み替え，非周期関数を近似する『フーリエ積分』を導出する．. フーリエ積分から周波数に関する被積分関数を取り出して，〈元の関数〉から〈周波数の関数〉への変換である『フーリエ変換』を得る．. 大まかに言って，フーリエ変換は，元の関数をフーリエ級数展開した係数（フーリエ係数）を連続化したようなものである．そして，そのフーリエ係数の決定には「三角関数の直交性」が本質的な働きをしている．. 三角関数の直交性の証明【フーリエ解析】 フーリエ級数展開とフーリエ変換 (Fourier series and Fourier transform) 区間 における，周期 の区分的になめらかな周期関数 のフーリエ級数展開は. (1) |sac| tln| ils| ypj| xcv| fnv| laf| xns| pez| cwb| xcw| xmv| rbx| guw| jja| ijm| bah| ian| xmh| prw| eoo| mim| jmu| mxd| brm| idn| rkr| tfz| dxb| sfz| rtz| lru| lul| lcp| fae| wmi| rxs| fjn| lji| xve| gzn| ttw| cmu| wqw| cyc| kxq| qdn| beq| xrc| iwk|