JoVE Logo

サインイン

17.7 : DTFT の特性 I

信号処理では、離散時間フーリエ変換 (DTFT) は、周波数領域において離散時間信号の分析に重要な役割を果たします。DTFTの特性である線形性、時間シフト、周波数シフト、時間反転、複素共役、時間スケーリングは、さまざまなアプリケーションのために信号を理解して操作するのに役立ちます。

線形性特性は基本的なです。2 つの離散時間信号にそれぞれ定数 a と b を掛けて結合し、結果信号を形成すると、この結果信号の DTFT は個々の信号の DTFT の加重和になります。

Equation1

時間シフト特性は、時間領域で信号を n_0 単位遅延すると、DTFT に e^−jωn0 の位相シフトが発生することを示しています。

Equation2

周波数シフト特性は、離散時間信号 x[n] に複素指数関数 e^jω0n を乗算すると発生します。この乗算により、信号の周波数成分が ω_0 だけシフトします。

時間反転は、別の魅力的な特性を示します。信号 x[n] が時間反転、つまり x[−n] されると、その周波数領域の表現は原点を中心に反転します。

共役特性は、信号 x[n] の複素共役 (x∗[n] と表記) を取ると、周波数成分を反射して共役する DTFT X∗(e^−jω) が得られることを示しています。

最後に、時間スケーリング特性は、離散時間信号が係数 k でスケーリングされた場合、信号は k の倍数の間隔でのみ値を保持することを示しています。スケーリングされた信号 x[kn] の DTFT は、周波数成分を k で圧縮します。したがって、x[kn] の DTFT は X(e^jωk) であり、周波数成分が係数 k で圧縮されていることを示しています。

これらの特性を理解することで、効率的な信号処理が可能になり、フィルタリング、変調、信号分析などのさまざまなアプリケーションに役立ちます。

タグ

DTFTDiscrete Time Fourier TransformSignal ProcessingFrequency DomainLinearity PropertyTime shiftingFrequency shiftingTime ReversalConjugation PropertyTime ScalingSignal ManipulationFilteringModulationSignal Analysis

章から 17:

article

Now Playing

17.7 : DTFT の特性 I

The Fourier Transform

350 閲覧数

article

17.1 : 連続時間フーリエ変換

The Fourier Transform

279 閲覧数

article

17.2 : フーリエ変換の基本信号

The Fourier Transform

465 閲覧数

article

17.3 : フーリエ変換の特性 I

The Fourier Transform

155 閲覧数

article

17.4 : フーリエ変換の特性 II

The Fourier Transform

160 閲覧数

article

17.5 : フーリエ変換におけるパーセバルの定理

The Fourier Transform

830 閲覧数

article

17.6 : 離散時間フーリエ変換

The Fourier Transform

257 閲覧数

article

17.8 : DTFT の特性 II

The Fourier Transform

179 閲覧数

article

17.9 : 離散フーリエ変換

The Fourier Transform

211 閲覧数

article

17.10 : 高速フーリエ変換

The Fourier Transform

258 閲覧数

JoVE Logo

個人情報保護方針

利用規約

一般データ保護規則

研究

教育

JoVEについて

Copyright © 2023 MyJoVE Corporation. All rights reserved