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⚡改造生物? ヒトとハダカデバネズミ #戦うか逃げるか反応 憎珀天?🤳半天狗?🐭 #鬼滅のコロナ 🤧の呼吸?🐭無の呼吸? 嘔吐反射 有👱無🐭 心🥵高血圧?発熱外来 脳🥶脱出コロナ?熱に弱い 偽チコちゃん S蛋白 なんで🤧はくせ毛なの? #コロナ脳 脳の温度を調整するため #フーリエ変換 変温🤧が出た可能性
#アナログ信号の解析法 47 #フーリエ変換 (Fourier transform,FT) ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%95… ・もとの関数 f の 「#周波数領域 表現」 (frequency domain representation) を得る変換。 ・19世紀フランスの #数学者&#物理学者 ジョゼフ・#フーリエ に由来。
#アナログ信号の解析法 45 ①#フーリエ級数展開 f(t)=Σ(sinとcos) ②#複素フーリエ級数展開 f(t)=Σ(exp) ③#フーリエ変換 f(t)=∫{-∞→∞}F(ω)e^(jωt)dω ①②:#周期 Tの #アナログ信号 を 離散スペクトルの和(Σ)に分解 ③:一般のアナログ信号を 連続スペクトルの #積分(∫)に分解
#アナログ信号の解析法 44 「#複素フーリエ級数展開 で T→∞の #極限 をとれば #フーリエ変換 を導出できる」 ↑ Tは信号の #周期 だから, Tが無限大という事は いつまでたっても信号の #波形 に 「繰り返しが現れない」という事. つまり,#周期信号 ではない 一般の波形を扱える!
#アナログ信号の解析法 43 f(t) = Σ{m=-∞→+∞}{ (1/T)∫{-T/2→T/2}f(s)exp(-j2πm・s/T)ds ・ e^(j2πm・t/T) } ↑ #複素フーリエ級数展開 で T→∞の #極限 をとれば lim{T→∞}f(t) =(1/2π)∫{-∞→∞}F(ω)exp(jωt)dω ※F(ω)=∫{-∞→∞}f(s)exp(-jωs)ds #フーリエ変換 になる.
#アナログ信号の解析法 42 lim{T→∞}f(t) =Σ{m=-∞→+∞}(1/T)g(m/T) =∫{-∞→∞}g(x)dx =∫{-∞→∞}{ ∫{-∞→∞}f(s)exp(-j2πs・x)ds ・ e^(j2πt・x) }dx ① 2πx=ωとおけば ①= (1/2π)∫{-∞→∞}{ ∫{-∞→∞}f(s)exp(-jωs)ds ・ e^(jωt) }dω これが #フーリエ変換!
#アナログ信号の解析法 33 #複素フーリエ級数展開 のメリットは もう1つあり… 「#複素正弦波 で書かれているので 変形して #フーリエ変換 を導出しやすい」 という利点がある. フーリエ変換: f(t)=(1/2π) ∫{-∞→∞} F(ω) exp(jωt) dω F(ω)=∫{-∞→∞} f(t) exp(-jωt) dt
#アナログ信号の解析法 3 ①#フーリエ級数展開 #有限長 #連続信号 の 無限長離散スペクトルを得る. cos,sinのΣで展開 ②#複素フーリエ級数展開 ①をexpに書き換え. cos,sinの展開の2度手間を省く ③#フーリエ変換 #無限長 連続信号の 無限長連続スペクトルを得る. expの #積分 で展開
#デジタル信号の周波数解析 4 #アナログ信号 f(t) に対し 「#デルタ列(#インパルス列)をかけてから #フーリエ変換」するのが #離散時間フーリエ変換. DTFT[ f(t) ] = ℱ[ f(t)・{ Σ{k=-∞→∞} δ(t-kτ) } ] #デジタル信号(#サンプル値関数)の #周波数 スペクトルを得る.
#デジタル信号の周波数解析 3 「#離散時間フーリエ変換」(#DTFT)… ↑ 実は既に #デジタル信号とサンプリング のタグの中で多用してある. #デルタ列 のかかった #アナログ信号 y_d=f(t)・{ Σ{k=-∞→∞} δ(t-kτ) } を 普通にt軸上で #フーリエ変換 した ℱ[ y_d ] が f(t) のDTFT.
#デジタル信号の周波数解析 2 ▶#アナログ信号 の周波数解析法: ・#フーリエ級数展開 ・#複素フーリエ級数展開 ・#フーリエ変換 ▶#デジタル信号 の周波数解析法: ・#離散時間フーリエ変換(#DTFT) ・#離散フーリエ変換(#DFT) ・#高速フーリエ変換(#FFT) 1つずつ見てゆこう!
#信号処理論を独学できるWeb資料 「#やる夫 で学ぶ #ディジタル信号処理」 50 / 103 ▶9.5 #フーリエ変換 の場合はどうなのか ic.is.tohoku.ac.jp/~swk/lecture/y… #フーリエ解析学 #数学 #大学数学 #信号処理工学 #信号処理論 #信号処理 #工学 #デジタル信号処理