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DTFT の性質と主要変換対

2026年10月15日1分で読めますAI生成教科書『基礎理論』第4章 離散時間 Fourier 変換(DTFT)

AI 生成・木下が未勉強

信号処理論入門 第4章 §4.2 ★★ anu[n]a^n u[n]・逆DTFTの部分分数

DTFT の性質は連続の場合とほぼ平行だが、シフトが整数 n0n_0 に限られ、畳み込みが総和で定義される点が異なる。とくに重要なのは時間シフト x[n−n0]↔e−jΩn0X(Ω)x[n-n_0]\leftrightarrow \mathrm{e}^{-\mathrm{j}\Omega n_0}X(\Omega) と畳み込み定理 (x∗h)[n]↔X(Ω)H(Ω)(x* h)[n]\leftrightarrow X(\Omega)H(\Omega) である。

代表的な変換対として、減衰指数列 anu[n]a^n u[n](∣a∣<1\left\vert a\right\vert <1)を押さえる。

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