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2022年6月25日

信号とシステム

慶應大学講義 物理情報数学C 第一回 信号とシステム

信号

数学には関数「$f(x)$」という概念がある。これを工学では信号「$f(t)$」と呼ぶ。 「$t$」は時間を表す。

時間(x軸) \   振幅(y軸) 連続 離散
連続 アナログ 多値
離散 サンプル値 ディジタル

横軸(t軸)を飛び飛びにする作業を離散化と言い、縦軸(y軸)を飛び飛びにする作業を量子化と言う。 こうした操作を行った信号をディジタル信号と呼ぶ。

フーリエ解析

フーリエ級数(周期信号)

  • $\sin$
  • $\cos$
  • $e$ (複素フーリエ級数)

フーリエ変換(非周期関数)

$$ F(\omega) = \frak{F}[f(t)] $$

我々が生きている現実世界は時間領域$f(t)$である。 これを仮想世界の周波数領域(frequency domain)に変換するのがフーリエ変換。

ラプラス変換(Laplace Transform)

$$F(s) = \frak{L}[f(t)] ただし、s = a + j\omega$$

時間の世界から複素数の世界へ。$F(s)$は複素関数。

Z変換

$$F(z) = \frak{z}[f(k)]$$

Z変換はラプラス変換のディジタル版。「$k$」はディジタル(離散時間)を表す。

離散時間フーリエ変換

➡ FFT(Fast Fourier Transform)

基本的な連続時間信号

正弦波

$$ x(t) = A \cos (\omega t + \phi) $$

A:最大振幅
$\omega$:角周波数 $= 2 \pi f$
$\phi$:位相(phase)

$f$は周波数(Hz)を表し、1秒間に同じことを何回繰り返すかを意味する。 回数ではなく、1秒間に「何rad」かを考えるのが角周波数となる。

1回が1周、つまり「1回 = $2\pi$」に相当するので、周波数(Hz)を$2\pi$倍したものが角周波数$\omega$となる。

正弦波は周期信号 ➡ フーリエ級数

周期性

$$ x(t) = x(t + T) $$
  • この時、信号$x(t)$は周期$T$の周期信号と言う
  • $T$の中で、最も小さい整数$T_0$を基本周期と呼ぶ

$x(t) = \sin t$
基本周期 $T_0 = 2 \pi$
基本角周波数 $\omega_0 = 2 \pi f_0 = 2 \pi \frac{1}{T_0} = 1 rad/s$

インパルス信号(デルタ関数)

$$ \delta(t) $$
  • 時刻0以外でゼロ、時刻0で無限の高さを持つ
  • 面積を積分すると1
  • 超関数

$$ \int _{-\infty}^{\infty} x(t) \delta (t-a) = x(a)$$

単位ステップ信号

$$ Us(t) or U(t)$$
  • 負の時刻では0
  • 時刻0からは1
  • 微分すると単位インパルス信号

複素指数信号

$$ x(t) = ce^{at}$$
  • cとaは複素数
  • 時間の世界の信号なのに複素数が係数

cとaが実数

  • $a < 0$の時、指数的に減衰する
  • $a > 0$の時、指数的に発散する

aが順虚数のとき(c=1とする)

$x(t) = e^{j \omega _0 t}$

➡ オイラーの公式

オイラーの公式

$$ e^{j \omega _0t} = \cos \omega _0 t + j \sin \omega _0t $$ $$ e^{-j \omega _0t} = \cos \omega _0 t - j \sin \omega _0t $$
  • $ \cos \omega _0 t $は偶関数
  • $ j \sin \omega _0t $は奇関数
$$ \cos \omega _0t = \frac{1}{2} (e^{j \omega _0t} + e^{-j \omega _0t}) $$ $$ \sin \omega _0t = \frac{1}{2j} (e^{-j \omega _0t} - e^{-j \omega _0t}) $$

三角関数と基本周期

慶應大学講義 物理情報数学C 第二回 三角関数と基本周期

三角関数

加法定理

$$ \sin (\alpha \pm \beta) = \sin \alpha \cos \beta \pm \cos \alpha \sin \beta $$ $$ \cos (\alpha \pm \beta) = \cos \alpha \cos \beta \pm \sin \alpha \sin \beta $$

$$ \tan (\alpha + \beta) = \frac{\sin (\alpha + \beta)}{\cos (\alpha + \beta)} = \frac{\sin \alpha \cos \beta + \cos \alpha \sin \beta}{\cos \alpha \cos \beta + \sin \alpha \sin \beta} $$

$$ = \frac{\tan \alpha + \tan \beta}{1 - \tan \alpha \tan \beta } $$

三角関数の合成定理

$$ a \cos \theta + b \sin \theta = \sqrt{a^2 + b^2} \cos (\theta + \arctan (- \frac{b}{a}) )$$

$$ = \sqrt{a^2 + b^2} ( \frac{a}{\sqrt{a^2 + b^2}} \cos \theta + \frac{b}{\sqrt{a^2 + b^2}} \sin \theta )$$

$$ = \sqrt{a^2 + b^2} (\cos \phi \cos \theta + \sin \phi \sin \theta)$$

ただし、$\tan \phi = \frac{b}{a} \rarr \phi = \arctan \frac{b}{a}$

※加法定理

$$ = \sqrt{a^2 + b^2} \cos (\theta - \phi)$$

周期について

$$ a \cos \textcolor{red}{\omega t} + b \sin \textcolor{red}{\omega t} = \sqrt{a^2 + b^2} \cos (\textcolor{red}{\omega t} - \arctan \frac{b}{a}) $$

同じ周期の$\sin$もしくは$\cos$を足し合わせても、同じ周期が現れる。

異なる周期を合成する

$f(t) = \cos \frac{t}{3} + \cos \frac{t}{4}$の周期は?

求めたい周期を「T」とする。

$$\cos \frac{t}{3} + \cos \frac{t}{4} = \cos \frac{t+T}{3} + \cos \frac{t+T}{4} $$

が成り立つならば、周期と言える。

いま、$\cos (t + 2\pi m) = \cos t$、$^{\forall}t$:整数なので、($2\pi$ずらしたら元に戻る)

$\frac{T}{3} = 2\pi m$、$\frac{T}{4} = 2\pi n$とおくと、

$T = 6\pi m = 8 \pi n $

$m=4$、$n=3$とおくと、$T=24\pi$

一般に、信号$ f(t) = \cos \omega _1 t + \omega _2 t $が周期Tの周期信号であるためには、

$$ \frac{\omega _2}{\omega _1} = \frac{m}{n} $$

が有理数でなければならない。

信号の分解

  • 偶信号(even):$f(-t) = f(t)$
  • 奇信号(odd) : $f(-t) = -f(t)$

偶関数はx軸対象、奇関数は原点対象。

どんな関数でも偶関数と奇関数の和で書ける(偶奇分解)

$$ x(t) = x_e(t) + x_o(t) $$

ただし、

$$ x_e(t) = \frac{1}{2} (x(t) + x(-t)) $$ $$ x_o(t) = \frac{1}{2} (x(t) - x(-t)) $$

$x(t) \rarr x(-t)$は、時間の反転。

テイラー展開

$t=0$の近傍で(マクロリーン展開)

$$ \sin t = t - \frac{t^3}{3!} + \frac{t^5}{5!} - \cdots$$ $$ \cos t = 1 - \frac{t^2}{2!} + \frac{t^4}{4!} - \cdots$$

$\sin$は奇関数、$\cos$は偶関数。 $\exp$は$\sin$と$\cos$の和なので、テイラー級数展開すると偶関数成分と奇関数成分が出てくる。

  • 複雑なものをシンプルに
  • 曲がりくねったものを微分を使って表現
  • 非線形(non-linear)を線形化(1次近似)

線形時不変システム(Linear Time-Invariant System)

慶應大学講義 物理情報数学C 信号の表現,重ね合わせの理とたたみこみ積分

単位インパルス信号による連続時間信号の表現

$$ \hat{x}(t) = \displaystyle\sum_{k=-\infty}^\infty x(k\Delta) \delta _\Delta (t-k \Delta) \Delta $$

$$ x(t) = \displaystyle\int_{-\infty}^\infty x(\tau) \delta(t-\tau)d \tau $$

デルタ関数を使って、連続時間信号を表現できる。

インパルス応答

LTIシステムにデルタ関数を入力して、出力されるのがインパルス応答。

任意の入力$x(t)$を分割してLTIシステムに入力すると、それぞれの応答が得られる。 それらを足し合わせ(重ね合わせの理)、$\Delta \rarr 0$ の極限を計算すると、 $x(t)$に対する応答が得られるのではないか。

たたみ込み積分(Convolution)

慶應大学講義 物理情報数学C 第四回 たたみこみ積分の計算法,内積と直交

$$ y(t) = \displaystyle\int_{-\infty}^\infty x(\tau) g(t-\tau)d \tau $$ $$ y(t) = g(t) \ast x(t) $$

$x$:入力
$g$:インパルス応答

インパルス応答が既知であれば、どんな入力でも上記の積分を計算することで出力が分かる。 これは線形だから重ね合わせの理が成り立つため。

性質

交換則 $ x(t) \ast g(t) = g(t) \ast x(t)$
結合則 $ x(t) \ast \{ g_1(t) \ast g_2(t) \} = \{ x_1(t) \ast g_1(t) \} \ast g_2(t) $
分配 $ x(t) \ast \{ g_1(t) \ast g_2(t) \} = x(t) \ast g_1(t) + x(t) \ast g_2(t) $

フーリエ解析

内積と直交

内積(inner product)

$$ \vec{a} \cdot \vec{b} = | \vec{a} | | \vec{b} | \cos \theta $$

ベクトルは「大きさ」と「向き」を持つものなので、向きの異なるベクトル同士を純粋にかけ算できない。 そこで、三角比$\cos\theta$ を用いてベクトルの向きをそろえ、内積として定義する。

ベクトルの大きさ

$$ \vec{a} \cdot \vec{a} = | \vec{a} | ^2 $$ $$ | \vec{a} | = \sqrt{\vec{a} \cdot \vec{a}}$$

自分自身との内積を取ると、$\theta$はゼロなので、$\cos \theta=1$となる。 したがって、大きさの2乗となる。

直交

$\vec{a} \cdot \vec{b} = 0$の時、ベクトルabは直交している。

単位ベクトル(unit vector)

$\vec{e}_x = [1, 0]$
$\vec{e}_y = [0, 1]$

平面上の任意の点は、$ \alpha \vec{e}_x + \beta \vec{e}_y$ と書くことができる。

フーリエ級数展開は、$ \vec{e}_x $と$ \vec{e}_y$が、$\sin$、$\cos$ に置き換わったもの。 正規直交関数系と呼ばれる。

信号の内積と直交

【定義1】2つの信号の内積

周期$T$の周期信号$f(t)$と$g(t)$ $$ \lt f, g \gt = \frac{2}{T} \displaystyle\int_{- \frac{T}{2}}^{\frac{T}{2}} f(t) g(t) dt $$

【定義2】信号の大きさ(ノルム)

$$ \lVert f \rVert = \sqrt{\lt f, f \gt} = \sqrt{\frac{2}{T} \displaystyle\int_{- \frac{T}{2}}^{\frac{T}{2}} f^2 (t) dt } $$

【定義3】信号の直交性

2つの信号の内積が0の時、直交しているという。 $$ \lt f, g \gt = 0 $$

例題:$f(t) = \sin \omega _0 t$, $g(t) = \sin 2 \omega _0 t$のとき、内積を計算せよ

$\lt f, g \gt = \frac{2}{T} \displaystyle\int_{- \frac{T}{2}}^{\frac{T}{2}} \sin \omega _0 t \sin 2 \omega _0 t dt $

$$ \sin nx \sin mx = \frac{1}{2} \{ \cos (n-m)x - \cos (n+m)x \} $$

$T= \frac{2 \pi}{\omega _0}$なので、$\frac{T}{2} = \frac{\pi}{\omega _0}$

$ = \frac{2}{T} [\displaystyle \int_{- \frac{\pi}{\omega _0}}^{\frac{\pi}{\omega _0}} \cos \omega _0 t - \displaystyle \int _{ - \frac{\pi}{\omega _0}}^{\frac{\pi}{\omega _0}} \cos 3 \omega _0 t dt ] $

$ = 0$

フーリエ級数

慶應大学講義 物理情報数学C 第五回 フーリエ級数

フランスの数学者フーリエ(1768~1830:ナポレオンの時代)は、1807年に「任意の関数は三角関数によって級数展開できる」というフーリエ級数の概念を提唱した。

フーリエ解析

  • 周期関数  ➡ フーリエ級数
  • 非周期関数 ➡ フーリエ変換
  • 級数展開

    テイラー級数展開、マクロリーン級数展開など:微分が必要なので、不連続関数には適用できない。

    フーリエ級数展開は周期関数に対するものであるが、微分可能性を必要としないので、不連続関数にも適用できる。

    フーリエ級数展開

    フーリエ級数展開は、関数を偶関数成分と奇関数成分に分解したもの。

    $$ f(t) = \frac{a_0}{2} a_1 \cos \omega t + a_2 \cos 2 \omega t + \cdots \Larr 偶関数 $$ $$ b_1 \sin \omega t + b_2 \sin 2 \omega t + \cdots \Larr 奇関数 $$

    • 無限級数展開
    • どのようにしてフーリエ係数($a_n, b_n$)を決定するか ➡ 内積計算

    ポイント

    • 周期$T$の周期関数$f(t)$は、次式のようにフーリエ級数展開できる

    $$ f(t) = \frac{a_0}{2} + \displaystyle \sum_{n=1}^{\infin} (a_n \cos n \omega _0 t + b_n \sin n \omega _0 t)$$

    • 基本角周波数

    $$ \omega _0 = \frac{2\pi}{T} $$

    • フーリエ係数($a_n, b_n$)は、内積計算により得られる

    $$ a_n = \lt f , \cos n \omega _0 t \gt = \frac{2}{T} \displaystyle\int _{- \frac{T}{2}}^{\frac{T}{2}} f(t) \cos n \omega _0 t dt $$

    $$ b_n = \lt f , \sin n \omega _0 t \gt = \frac{2}{T} \displaystyle\int _{- \frac{T}{2}}^{\frac{T}{2}} f(t) \sin n \omega _0 t dt $$

    • 三角関数の合成定理を用いる

    $$ f(t) = \displaystyle\sum _{n=0}^{x} K_n \cos (n \omega _0 t - \theta _n)$$

    ただし、

    $ K_n = \frac{a_0}{2}$、$n=0$のとき ➡ 直流成分(DC成分)

    $ K_n = \sqrt{a_n^2 + b_n^2}$、$n=1,2,\dots$のとき ➡ 高調波振幅

    $ \theta _n = 0$、$n=0$のとき

    $ \theta _n = \arctan \frac{b_n}{a_n}$、$n=1,2,\dots$のとき ➡ 位相角

    関数(信号)を基本波と高調波に分解することを調和解析(harmonic analysis)と言う。

    $T=2\pi$の場合のフーリエ級数

    $T=2\pi$のとき、$\omega _0 = 1[rad/s]$

    $$ f(t) = \frac{a_0}{2} + a_1 \cos t + a_2 \cos 2t + \cdots + b_1 \sin t + b_2 \sin 2t + \cdots $$

    $$ = \frac{a_0}{2} + \displaystyle\sum _{n=0}^{x} (a_n \cos nt + b_n \sin nt) $$

    ただし、

    $ a_n = \lt f , \cos nt \gt = \frac{1}{\pi} \displaystyle \int_{- \pi}^{\pi} f(t) \cos nt dt $

    $ ab_n = \lt f , \sin nt \gt = \frac{1}{\pi} \displaystyle \int_{- \pi}^{\pi} f(t) \sin nt dt $

    フーリエ余弦級数(偶関数のとき)

    $$ f(t) = \frac{a_0}{2} + \displaystyle\sum _{n=1}^{\infin} a_n \cos n \omega _0 t $$

    ただし、

    $ a_n = \frac{4}{T} \displaystyle \int_{0}^{\frac{T}{2}} f(t) \cos n \omega _0 t dt $

    フーリエ正弦級数(奇関数のとき)

    $$ f(t) = \displaystyle\sum _{n=1}^{\infin} b_n \sin n \omega _0 t $$

    ただし、

    $ b_n = \frac{4}{T} \displaystyle \int_{0}^{\frac{T}{2}} f(t) \sin n \omega _0 t dt $

    例題

    ➡ 図示した周期的な矩形波をフーリエ級数展開せよ

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