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東京工業大学 情報理工学院 情報工学系 2016年8月実施 午前 4.

Author

祭音Myyura (co-authored with GPT 5.6 SOL)

Description

  1. 周期 2π2\pi の区分的に滑らかな実関数を
f(x)=a02+k=1(akcoskx+bksinkx)f(x)=\frac{a_0}2+\sum_{k=1}^\infty(a_k\cos kx+b_k\sin kx)

と展開する。(a) f1(x)=x (πx<π)f_1(x)=x\ (-\pi\le x<\pi)、(b) f2(x)=1f_2(x)=1 for π/2x<π/2-\pi/2\le x<\pi/2、それ以外は 1-1(ともに周期延長)の係数を求めよ。(c) Parseval の等式

1πππf(x)2dx=a022+k=1(ak2+bk2)\frac1\pi\int_{-\pi}^{\pi}|f(x)|^2dx=\frac{a_0^2}2+\sum_{k=1}^\infty(a_k^2+b_k^2)

を導け。

  1. X(ω)=x(t)eiωtdtX(\omega)=\int_{-\infty}^{\infty}x(t)e^{-i\omega t}dt とする。(a) g(t)=kZδ(tkT)g(t)=\sum_{k\in\mathbb Z}\delta(t-kT) の変換が G(ω)=2πTkZδ(ωkΩ)G(\omega)=\frac{2\pi}T\sum_{k\in\mathbb Z}\delta(\omega-k\Omega) となるとき、Ω,T\Omega,T の関係を求めよ。 (b) xs(t)=x(t)g(t)x_s(t)=x(t)g(t) とし、Xs(ω)=12πX(ωω)G(ω)dωX_s(\omega)=\frac1{2\pi}\int X(\omega-\omega')G(\omega')d\omega' を計算せよ。 (c) 図4.1の X(ω)X(\omega) は原点中心の滑らかな山形で、その台は [π/T,π/T][-\pi/T,\pi/T] より広い。Xs(ω)X_s(\omega) の概形を図示し、サンプリング定理の観点から説明せよ。

题目描述

求锯齿波、矩形波的傅里叶系数并证明 Parseval 等式;求冲激串的频谱、采样信号的频谱,并对原频谱超出奈奎斯特带宽的情形画出频谱重叠。

Kai

1)

a)

奇関数なので a0=ak=0a_0=a_k=0。部分積分により

bk=2π0πxsinkxdx=2(1)k+1k.b_k=\frac2\pi\int_0^\pi x\sin kx\,dx=\boxed{\frac{2(-1)^{k+1}}k}.

b)

偶関数で平均値が 00 なので a0=bk=0a_0=b_k=0。従って

ak=2π(0π/2coskxdxπ/2πcoskxdx)=4πksinkπ2.a_k=\frac2\pi\left(\int_0^{\pi/2}\cos kx\,dx-\int_{\pi/2}^\pi\cos kx\,dx\right) =\boxed{\frac4{\pi k}\sin\frac{k\pi}2}.

c)

1,coskx,sinkx1,\cos kx,\sin kx[π,π][-\pi,\pi] で互いに直交し、二乗積分はそれぞれ 2π,π,π2\pi,\pi,\pi である。第 NN 部分和 SNS_N に対し

1πππSN(x)2dx=a022+k=1N(ak2+bk2).\frac1\pi\int_{-\pi}^\pi S_N(x)^2dx=\frac{a_0^2}2+\sum_{k=1}^N(a_k^2+b_k^2).

区分的に滑らかな周期関数では SNfS_N\to fL2L^2 で成り立つので、NN\to\infty とすれば題意の等式を得る。

2)

a)

G(ω)=kZeikTω=2πkZδ(Tω2πk)=2πTkZδ(ω2πkT).G(\omega)=\sum_{k\in\mathbb Z}e^{-ikT\omega} =2\pi\sum_{k\in\mathbb Z}\delta(T\omega-2\pi k) =\frac{2\pi}T\sum_{k\in\mathbb Z}\delta\left(\omega-\frac{2\pi k}T\right).

従って Ω=2π/T\boxed{\Omega=2\pi/T}

b)

デルタ関数の抽出性により

Xs(ω)=1TkZX(ω2πkT).\boxed{X_s(\omega)=\frac1T\sum_{k\in\mathbb Z}X\left(\omega-\frac{2\pi k}T\right)}.

c)

X/TX/T の複製を間隔 2π/T2\pi/T で並べ、重なる部分では加算する。

標本化スペクトルの概形

各山の幅が 2π/T2\pi/T より広いため隣接する複製が重なり、エイリアシングが起きる。従って、この標本化間隔では一般に元信号を一意に復元できない。帯域上限を ωm\omega_m とすれば、重なりを避けるには 2π/T>2ωm2\pi/T>2\omega_m とすればよい。