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離散フーリエ変換 (DFT) は信号処理の基本的なツールであり、離散信号を等間隔の周波数間隔で評価することで離散時間フーリエ変換を拡張します。この変換は、時間領域サンプルの有限シーケンスを周波数成分に変換します。各成分は周波数順に並べられた複素正弦波を表します。DFT はこれらのシーケンスを周波数領域に変換し、信号に存在する各周波数成分の振幅と位相を効果的に示します。

DFT の重要な特性の 1 つは線形性です。この特性は、シーケンスの合計の DFT が個々の DFT の合計に等しいことを意味します。もう 1 つの重要な特性は時間シフトです。シーケンスが時間領域でシフトされると、その DFT は対応する位相シフトを受けます。

時間領域で周波数シフトすると、DFT のインデックスが対応してシフトします。シーケンスに複素指数を乗算すると、その DFT は周波数領域でそれに応じてシフトされます。時間反転は、時間領域でシーケンスを反転するもので、DFT の対称性に影響します。シーケンスが反転されると、DFT 成分は再順序付けされ、共役されます。

共役特性は、シーケンスが共役されると、DFT 成分も共役され、再順序付けされることを示しています。畳み込み定理は特に強力で、時間領域での畳み込みのプロセスを周波数領域での単純な乗算に簡素化します。

周期的な性質のため、DFT は時間領域と周波数領域間の遷移を行う信号処理の変換に広く使用されています。この周期性は DFT の固有のサンプリングプロセスから生じるため、DFT は信号の分析と操作に多目的に使用できるツールとなっています。複雑な操作を簡素化し、信号の周波数成分に関する明確な洞察を提供できることは、さまざまな信号処理タスクにおける DFT の重要性を強調しています。

タグ

Discrete Fourier TransformDFTSignal ProcessingTime domain SamplesFrequency ComponentsMagnitudePhaseLinearityTime shiftingFrequency shiftingComplex ExponentialTime ReversalConjugation PropertyConvolution TheoremPeriodicityFrequency Domain

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