chaos_kiyono https://blog.hatena.ne.jp/chaos_kiyono/ ケィオスの時系列解析メモランダム https://chaosmemo.com/ フーリエ変換 フーリエ級数 数学 時系列解析 時系列データのスペクトル解析を正しく理解するためには、 「サンプリング（標本化）とは何か」 「なぜエイリアシングが起こるのか」 「離散化されたデータのパワースペクトルの形がどう決まるのか」 といった根本的な仕組みを押さえる必要があります。 この仕組みを支えているのが、くし型関数（comb function）です。「くし（櫛）」の歯のように無限に並んだデルタ関数の列を、時間軸と周波数軸の両方で見比べながら理解すると、サンプリングの感覚がつかめると思います。 今回は、くし型関数とそのフーリエ変換のペア（フーリエ変換対）について、解説します。 くし型関数のフーリエ変換は、くし形関数 1. くし型関数… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fchaosmemo.com%2Fentry%2F2025%2F11%2F17%2F200757" title="【信号処理の基礎数学３】くし型関数のフーリエ変換：連続から離散への橋渡し（その１） - ケィオスの時系列解析メモランダム" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/c/chaos_kiyono/20251117/20251117172723.png Hatena Blog https://hatena.blog 2025-11-17 20:07:57 rich https://chaosmemo.com/entry/2025/11/17/200757 1.0 100%