Grilled Cheese

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@zip358com.bsky.socialOct 8, 2026, 12:40 PM

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@zip358com.bsky.socialOct 8, 2026, 10:40 AM

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@zip358com.bsky.socialOct 8, 2026, 8:40 AM

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@zip358com.bsky.socialOct 8, 2026, 6:40 AM

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@zip358com.bsky.socialOct 8, 2026, 5:40 AM

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@zip358com.bsky.socialOct 8, 2026, 5:20 AM

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@zip358com.bsky.socialOct 8, 2026, 4:40 AM

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@zip358com.bsky.socialOct 8, 2026, 3:40 AM

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@zip358com.bsky.socialOct 8, 2026, 12:02 AM

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@zip358com.bsky.socialOct 7, 2026, 11:02 PM

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@zip358com.bsky.socialOct 7, 2026, 10:02 PM

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@daigaku-kougaku.bsky.socialOct 7, 2026, 9:38 PM

#デジタル信号の周波数解析 99

#離散フーリエ変換(#DFT)の場合:

t軸上でf(t)の形が
#解析的 にわかる必要は無く
ω軸上でもF(ω)の形が
解析的にわかる必要は無い.

有限個の #数値 さえgetできれば
相互変換できる.

これら #デジタル信号 を #DA変換 すれば
#アナログ信号 も作れる！

@zip358com.bsky.socialOct 7, 2026, 7:02 PM

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@daigaku-kougaku.bsky.socialOct 7, 2026, 6:39 PM

#デジタル信号の周波数解析 97

#DFT が「#数値 だけで済む」ことのメリット:
他の変換と比較

(複素)#フーリエ級数展開
#フーリエ変換
↑
この2つは
#時間領域 で関数f(t)の #波形 が
「数式として(#解析的 に)」得られていないと
#周波数領域 へ #変換 できない.
数値だけで処理不可.

@zip358com.bsky.socialOct 7, 2026, 4:40 PM

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@daigaku-kougaku.bsky.socialOct 7, 2026, 3:38 PM

#デジタル信号の周波数解析 95

#離散フーリエ変換(#DFT)は
#解析的 な関数形の情報が不要で
純粋に「数値オンリー」な処理
↑
t軸上で #サンプリング されているし
ω軸上でもサンプリングされていて
tとωの両方の領域において
#デジタル信号 値(=#数値)だけ考えればよくなっているから.

@zip358com.bsky.socialOct 7, 2026, 3:20 PM

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@zip358com.bsky.socialOct 7, 2026, 2:02 PM

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