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離散時間フーリエ級数 (DTFS) は信号処理の基本概念であり、連続時間フーリエ級数の離散時間版として機能します。これにより、離散時間周期信号は周波数成分で表現および分析できます。連続時間フーリエ級数が積分を利用するのに対し、DTFS では信号が離散的であるため、係数の計算には和を用います。

周期 N_0 の離散時間周期信号 x[n] の場合、DTFS 係数 X[k] は次の式で計算されます。

Equation1

ここで、k=0,1,2,…,N_0−1 です。これらの係数 X[k] は周波数領域で信号を表し、各周波数成分の振幅と位相を示します。

離散時間周期信号に対する線形時不変 (LTI) システムの応答を決定するには、体系的なアプローチに従います。

入力信号の DTFS を計算:入力信号 x[n] の DTFS 係数 X[k] を計算します。

各 DTFS 項の出力応答を計算:システムの周波数応答 H(e^jΩ) を使用して、各周波数成分の出力を決定します。出力 DTFS 係数 Y[k] は、

Equation2

ここで、Ω =2πk/N

応答を合計:最後に、すべての DTFS 項の寄与を合計して、時間領域での総出力信号を取得します。

連続時間信号では、周期性は周期 T に基づいて定義され、これは円周周波数と角周波数に対応します。離散時間信号の場合、周期性は基本角周波数 Ω_k = 2πk/N_0 に関連付けられます。ここで、N_0 は離散信号の周期です。DTFS の展開は有限で、N 項で構成され、連続時間フーリエ級数の無限級数とは対照的です。

DTFS は、デジタル信号処理 (DSP)、特にサンプルデータから得られた周期信号の分析と操作において重要な役割を果たします。例えば、オーディオ信号内の特定の周波数の識別、特定の周波数成分の強調または抑制、不要なノイズの除去などのタスクに役立ちます。信号を周波数領域に変換することにより、DTFS は効率的な信号分析と処理を容易にし、通信、音響工学、制御システムなどのさまざまな分野で性能の向上を可能にします。

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Discrete Time Fourier SeriesDTFSSignal ProcessingPeriodic SignalsFrequency ComponentsDTFS CoefficientsLinear Time Invariant SystemFrequency ResponseOutput ResponseDigital Signal ProcessingSignal AnalysisTelecommunicationsAudio EngineeringControl Systems

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