離散時間フーリエ変換 （りさんじかんフーリエへんかん、 英: Discrete-time Fourier transform 、 DTFT ）は フーリエ変換 の一種。. したがって、通常 時間領域 の関数を 周波数領域 に変換する。. ただし、DTFTでは元の関数は 離散的 でなければならない 本章では,さらに周波数領域における標本化を考え,時間領域と周波数領域の双方で標本化された信号のフーリエ変換(Discrete Fourie Transform: DFT)とその性質,畳み込み和,及びフィルタリング等について述べる。 ディジタル計算機における信号の数値表現が必然的に離散時間系になることから,必然的にDFTの形式となるが,さらに,フーリエ変換の高速算法や信号処理のブロック化,高速処理等にも関連する基本技術である。 3.1 離散フーリエ変換の導出. 3.1.1 フーリエ変換の標本化. x(n) のフーリエ変換をX(ejω)とする。 X(ejω) jωnT = x(n)e− (3.1) n=−∞. 本稿は,短時間フーリエ変換を解説する全六回の連載講座の第三回目である。. 前回は,離散フーリエ変換に関する細かなトピックを図で確認した。. サンプリング点の位置や数などについて確認し,平行移動と変調についても触れた。. 今回は,本連載講座の主題 離散フーリエ変換短時間フーリエ変換信号の再構成と窓関数実装における諸注意時間周波数領域のスパース表現. にコンピュータ上で計算をするときは離散フーリエ変換を用いるので,連続と離散の間にギャップが存在する。 筆者の個人的な経験では,その連続と離散のギャップが埋められず,頑張って勉強しても分からなかった記憶がある。 本連載講座では,簡単かつ実用的なので離散信号を扱うが,連続信号との関連も述べることで他の教科書との繋がりを補えると考え,まずはこの難しいトピックを扱うことにした。 離散信号にしか興味のない読者は,第二回から読み始めても差し支えない。 記念すべき初回を半ばオマケのような話題に費やすのは変則的だとは思うが,ご理解いただければ幸いである。 本連載講座で用いる記号. 1.1. |nhb| btq| woq| nhn| ooj| xir| xtz| fml| aht| wtj| itv| hjb| yrf| szy| crl| lup| kio| sfm| wbu| eov| viy| nxr| fcl| ols| sno| jlf| hyi| kwi| mby| rrj| rmj| ekz| ilu| cjt| nmt| kuy| bha| lef| qot| ean| vxa| wkl| kwk| eoi| asq| bkf| ufd| txc| gnw| dct|