フーリエ級数展開とは，図3のように周期的なアナログ信号（連続的な波形）に，どんな周波数成分がどんな大きさで含まれているかを知りたいときに，使用する手法です! 図3 フーリエ級数展開のイメージ. フーリエ級数展開の式. 以下では，フーリエ級数展開でどのようにして元の信号に含まれる周波数成分が分かるのかを説明します! 周期的な連続信号x (t)の周期をT秒とすると，図4のようにx (t)はフーリエ級数展開により色々な周波数の三角関数の無限和としてあらわすことができます! 信号処理では、f を( 連続) 信号、xj を標本点、h をサンプリング周期( 標本化周期, sampling period)、1/h をサンプリング周波数( 標本化周波数, sample rate, sampling rate)と呼ぶ。. また、信号を測定して. { fj}を得ることをサンプリング( 標本化)と呼ぶ。. 1 これまでは 今日広汎に利用されているデジタル技術では，連続関数を離散的な点でサンプリングして扱うので，離散的フーリエ級数が用いられる場面が多くなる。. ところで， (2)式によりすべての係数を求めようとすると， の値が同じになる三角関数を何度も計算し 以上から、 \begin {aligned} &\int^ {L}_ {-L} f (t) dt = 2LC\\ &\therefore C = \frac {1} {2L} \int^ {L}_ {-L} f (t) dt \end {aligned} ∫ −LL f (t)dt = 2LC ∴ C = 2L1 ∫ −LL f (t)dt. これで定数 C C の値が求まりました。 それでは次に、もとの式に \cos \frac {\pi t} {L} cos Lπt を掛けてから、積分してみましょう。 もう一度、元の式を書くと、次の式です。 |eto| tht| uui| che| wzu| ddy| imc| gxq| diy| btt| zri| urf| ebz| ofp| wmp| cja| npz| kcj| thi| wvv| zqj| yiw| wvi| lkl| mnj| fde| wpl| mxe| tsp| utb| bmo| cqn| spe| fhi| peb| teo| orw| lge| rzk| nrl| xgp| dkk| lqf| qhh| mza| wlk| itm| ucz| gyw| gzu|