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これらのトピックについて少し混乱しました。彼らはすべて私に同じように見え始めました。それらは、それらに関連する線形性、シフト、スケーリングなどの同じ特性を持っているようです。それらを別々に配置して、各変換の目的を特定することはできないようです。また、これらのどれが周波数分析に使用されますか？ この特定の問題に対処する完全な答えは（Googleで）見つかりませんでした。わかりやすくするために、同じページでそれらを比較したいと思います。

50 fourier  laplace-transform 

オンラインで非常に多くのソースを読むと、なぜ異なる波形に高調波があるのか​​を理解できません。 たとえば、マイクロコントローラーからの方形波をアンテナに入れる愚かな振幅変調（AM）回路を設計する場合、高調波はどのように生成されますか？信号は単に「オン」または「オフ」ですが、第1、第3、および第5高調波はどのように存在し、なぜそれらが弱くなるのですか？ オシロスコープが方形波の5次高調波（または同様のもの）まで測定できることが重要だと聞いたことがありますが、なぜ読み取りが異なるのでしょうか？これらの高調波は、データ転送（high = 1、low = 0）などには関係なく、オーディオやRFなどの状況でのみ問題になりますか？ 正弦波に高調波がないのはなぜですか？波形は常に移動しており、平坦な上昇（三角形）または水平（正方形）ではなく、常に変化する値を持つ円形ですか？

29 ac  signal  wave  fourier 

不連続性は信号に無限の正弦波成分を持たせますが、三角波は連続的です。三角波は連続的であるため、有限数の正弦成分で表すことができ、また純粋な三角波の形状を与えた正弦波の複数の周波数の有限加算。 私が念頭に置いている唯一の問題は、三角波の微分係数は方形波なので連続ではなく、したがって正弦波の無限和が必要になるため、三角波のフーリエ級数の式の両側を導出する場合、有限数の正弦波の合計として示される方形波が得られます。それは間違っていませんか？

22 fourier 

フーリエ級数とは何ですか？それは何に使用されますか？

18 math  wave  fourier 

いくつかの音符を認識するツールを作成したい（これが車輪を再発明していることは知っている）。だから、私はピアノでミドルC、D、Eを演奏し、それらの音を分類できるはずです。アプローチ方法は次のとおりです。 ノートを演奏している私のサンプルを録音する 高速フーリエ変換を使用して信号を周波数領域に変換します 最も存在する周波数を見つけます（基本的には周波数領域データのargmax） 周波数は演奏された音に由来すると仮定し、それを使用して音を分類します 間違った道を始めたくないので、私はまだこれを試していません。理論的には、これは機能しますか？

13 signal-processing  fourier 

私はオンラインで見回したが、関連するものは何もなかった。電子機器が異なる周波数の信号を分解することは非常に困難です。 ベアメタルレベルでこれを行う方法 提案されたソースまたはコメントは非常に役立ちます

12 power-electronics  hardware  fourier 

単一の正弦波でさまざまなフーリエ変換コードを試してみましたが、理論的には単一のバーを表示するはずの信号周波数で共鳴する分布スペクトルを生成します。 サンプリング周波数はほとんど効果がありませんが（ここでは10kHz）、サイクル数は次のようになります。 1サイクル： 100サイクル： 100000サイクル： フーリエ変換は無限のサイクル数でのみ収束するようですが、なぜですか？正確に1サイクルのタイムウィンドウがNサイクルの結果と同じ結果をもたらすべきではないでしょうか？ アプリケーション：これは、好奇心からでもありますし、一次システムのステップ応答が機械的アセンブリの共振をどれだけ刺激するかを知りたいからです。したがって、応答の正確なフーリエ変換が必要です...これはもう信用できません。「正弦波」の場合に基づいて、精度を改善するために何ができますか？ PS：これらの特定のスクリーンショットは、こちらのコードに基づいています。

12 signal  control  signal-processing  fourier 

アンテナから方形波を送信すると、電場と磁場が正方形のように見える方形電磁波が得られますか？また、振幅が急激に/ほぼジャンプするため、フーリエ変換で予測されるような非常に高い周波数の正弦波が得られますか？

11 antenna  electromagnetic  fourier  math-notation 

一部の信号のNポイントFFTを計算するとき、結果は常にNで除算されます。これがNポイントの合計に当てはまる理由は理解できますが、FFT操作の結果は長さNのベクトルではなく、合計よりも。では、FFTの出力である長さNのベクトルが、FFTの計算に使用されるポイント数（N）でスケーリングされるのはなぜですか。ありがとう。

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