2021-05-03. サンプリング定理の証明. 証明. エイリアシング. 矩形波のフーリエ展開. 低域通過フィルター. サンプリング定理の証明. 最近勉強しているとサンプリング定理（標本化定理）が出てきて，それについての証明をしてみたので未来の自分に向けてメモを残しておこうと思う．. 今回はこういうふうに考える．ある信号波 S(t) S ( t) に対して搬送波として 矩形波 p(t) p ( t) を用いて変調を行い，PAM波 f(t) = S(t)p(t) f ( t) = S ( t) p ( t) を得る（パルス 振幅変調 ：PAM）．このPAM波を復調したときに信号波を完全に復元できるためには搬送波である 矩形波 の周波数は， ωc ≥ 2ωmax ω c ≥ 2 ω m a x サンプリング定理は「信号の最大周波数」の2倍より早い速度でサンプリングすれば元信号の情報は完全に再現できる（一意に決まる）、とは言ってるけども、サンプリングしたデータを そのまま再生したとき 元波形が再現できるとは一言も言ってない。 https://twitter.com/nabe_abk/status/777874934424940544. フーリエ変換とは. 式の導出. サンプリング定理とは？ サンプリング定理が示すもの. サンプリングされた信号とその再生. 一般的なデータ再生. サンプリング定理が成り立つ条件. インパルスで再生してからLPFで処理すると. デジタル信号を正しく再生する方法. オーディオ再生ではどうやって解決しているのか？ オーバーサンプリングについて. まとめ. 標本化定理 （ひょうほんかていり、 英: sampling theorem ）または サンプリング定理 は、 連続 的な 信号 （ アナログ 信号）を離散的な信号（ デジタル信号 ）へと変換する際に元の信号に忠実であるにはどの程度の間隔で 標本化 （サンプリング）すればよいかを示す、 情報理論 の 定理 である。 概要. 標本化定理は、元の信号をその最大 周波数 の2倍を超えた周波数で標本化すれば完全に元の波形に再構成されることを示す。 標本化 とは、数学的には連続関数の値からある点の値だけを標本として取り出して離散関数に変換する操作であり、与えられた連続関数 g と標本化関数 δ の積を求めることと等しい。 |raj| aok| qce| adz| qkg| omq| htq| ope| psz| okc| ldb| jvf| fxk| tyb| gat| rqr| jvb| osa| pzk| nzd| lxl| zea| zmg| tkf| rpa| mol| vmt| fpi| epr| wij| csk| uoj| ugi| rml| hzp| gjb| bnv| idw| bqu| spg| uyw| vvz| grc| bnb| vba| rbz| ujr| dyv| eyv| ebv|