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Fourier 級数から Fourier 変換へ

2026年10月15日2分で読めますAI生成教科書『基礎理論』第3章 Fourier 変換 — 非周期信号のスペクトル

AI 生成・木下が未勉強

信号処理論入門 第3章 §3.1 ★ 極限移行。逆変換の1/2πの位置に注意

周期 T0T_0 を無限大に飛ばすと、離散的なスペクトル {ck}\{c_k\} が連続なスペクトル X(ω)X(\omega) へ移り、Fourier 級数はFourier 変換になる。本章は前半の中心であり、定義・主要変換対・性質(線形性、シフト、スケール、微分、畳み込み定理、Parseval)を、その場で導ける状態にしておくことを目標とする。

周期 T0T_0 の信号の係数 ck=1T0∫−T0/2T0/2x(t)e−jkω0t ⁣dtc_k=\frac1{T_0}\int_{-T_0/2}^{T_0/2}x(t)\mathrm{e}^{-\mathrm{j} k\omega_0 t}\mathop{}\!\mathrm{d} t で、ω0=2π/T0→0\omega_0=2\pi/T_0\to0 とすると、離散周波数 kω0k\omega_0 は連続変数 ω\omega に、和 ∑k(⋅)ω0\sum_k(\cdot)\omega_0 は積分 ∫(⋅) ⁣dω\int(\cdot)\mathop{}\!\mathrm{d}\omega に化ける。T0ck→X(ω)T_0 c_k\to X(\omega) とスケールし直すと次の対を得る。

要点

Fourier 変換と逆変換(本書の規約)

X(ω)=F[x](ω)=∫−∞∞x(t) e−jωt ⁣dt(分析),x(t)=F−1[X](t)=12π∫−∞∞X(ω) ejωt ⁣dω(合成).\begin{align*}X(\omega)&=\mathcal{F}[x](\omega)=\int_{-\infty}^{\infty}x(t)\,\mathrm{e}^{-\mathrm{j}\omega t}\mathop{}\!\mathrm{d} t &&(\text{分析}),\\x(t)&=\mathcal{F}^{-1}[X](t)=\frac{1}{2\pi}\int_{-\infty}^{\infty}X(\omega)\,\mathrm{e}^{\mathrm{j}\omega t}\mathop{}\!\mathrm{d}\omega &&(\text{合成}).\end{align*}

逆変換に付く 12π\dfrac1{2\pi} の位置は流儀により異なるが、本書は順変換に係数なし・逆変換に 1/2π1/2\pi を置く規約を採る。角周波数 ω=2πf\omega=2\pi f で書いていることに注意(ff で書けば 2π2\pi は消える)。以降はこの規約で統一する。

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