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授業情報／Course information

科目一覧へ戻る 2020/10/22 現在

授業基本情報
科目名（和文）
／Course		 フーリエ解析
科目名（英文）
／Course		 Fourier Analysis
時間割コード
／Registration Code		 20C00503
学部（研究科）
／Faculty		 情報工学部
学科（専攻）
／Department		 情報システム工学科
担当教員（○：代表教員）
／Principle Instructor （○） and Instructors		 ○榊原　勝己
オフィスアワー
／Office Hour		 榊原　勝己(月曜日5時限．ただし，2405室に在室している場合はいつでも)
開講年度
／Year of the Course		 2020年度
開講期間
／Term		 前期
対象学生
／Eligible Students		 2年,3年,4年
単位数
／Credits		 2
授業概要情報
更新日
／Date of renewal		 2020/02/21
使用言語
／Language of Instruction		 日本語
オムニバス
／Omnibus		 該当なし
授業概略と目的
／Cource Description and Objectives		 フーリエ変換，ラプラス変換は，電気工学，通信工学，信号処理，制御工学などの分野で重要な役割を果たします．フーリエ変換により各種システムの周波数特性を求めることができ，ラプラス変換により各種システムの時間変動を解析（過渡解析）することができます．講義では，複素数の極座標表示，デルタ関数等の数学的準備からはじめ，フーリエ級数，フーリエ変換，ラプラス変換と進みます．特に，電気回路への応用を通して，単なる数式の変形のみではなく，後続の授業で必要となる時間波形と周波数スペクトルの関係を学習します．
履修に必要な知識・能力・キーワード
／Prerequisites and Keywords		 「解析学」で修得する微積分に関する基礎知識，「電気回路」で修得するRLC交流回路に関する基礎知識を必要とします．

[キーワード]　フーリエ級数展開，フーリエ変換，ラプラス変換，周波数スペクトル
履修上の注意
／Notes
教科書
／Textbook(s)		 「システム解析のためのフーリエ・ラプラス変換の基礎」楊剣鳴（著），コロナ社
参考文献等
／References		 「演習で身につくフーリエ解析」黒川・小畑（著），共立出版
「フーリエ級数・変換とラプラス変換」新中新二（著），数理工学社
自主学習ガイド
／Expected Study Guide outside Coursework/Self-Directed Learning Other Than Coursework		 ホームページ http://vega.c.oka-pu.ac.jp/~sakaki/ からリンクされている授業情報を参考にしてください．前回までの学習した内容を必ず復習した上で出席することが目標達成への近道です．
資格等に関する事項
／Attention Relating to Professional License
備考
／Notes		 本科目は「実務経験のある教員による授業科目」又は「主として実践的教育から構成される授業科目」である。
その内容等については、次のアドレスの一覧表を参照。
https://www.oka-pu.ac.jp/guide/guide_detail/index/1860.html
授業計画詳細情報
No. 単元（授業回数）
／Unit (Lesson Number)		 単元タイトルと概要
／Unit Title and Unit Description		 時間外学習
／Preparation and Review		 配付資料
／Handouts
1 第1回 [オリエンテーション（時間波形と周波数スペクトル）]
音楽データを例として，時間を横軸とする時間波形と，周波数を横軸とする周波数スペクトルの関係を概観する．		 今回内容に関して教科書の該当箇所に目を通しておく．
2 第2回 [数学的準備（三角関数の直交性）]
三角関数が直行する条件を明らかにし，直交性による利点を説明する．		 前回までの学習内容を復習し，今回内容に関して教科書の該当箇所に目を通しておく．
3 第3回 [数学的準備（複素数の極座標表示，オイラーの公式）]
複素数の極座標表示と，極座標表示による複素数の乗除算を理解し，オイラーの公式を誘導する．		 前回までの学習内容を復習し，今回内容に関して教科書の該当箇所に目を通しておく．
4 第4回 [フーリエ級数展開（周期波形の周波数スペクトル）]
三角関数を用いた周期波形の周波数スペクトルを求めるためのフーリエ級数展開を説明する．		 前回までの学習内容を復習し，今回内容に関して教科書の該当箇所に目を通しておく．
5 第5回 [フーリエ級数展開（複素フーリエ級数展開，振幅特性，位相特性）]
複素指数関数を用いた複素フーリエ級数展開に拡張し，振幅特性，位相特性を説明する．		 前回までの学習内容を復習し，今回内容に関して教科書の該当箇所に目を通しておく．
6 第6回 [フーリエ級数展開（矩形パルス列の複素フーリエ級数展開）]
矩形パルス列を例として，複素フーリエ級数展開を行い，その振幅特性と位相特性を求める．		 前回までの学習内容を復習し，今回内容に関して教科書の該当箇所に目を通しておく．
7 第7回 [フーリエ変換の基礎（フーリエ係数からフーリエ変換への拡張）]
周期関数の周期を無限大にすることで非周期関数の周波数スペクトルを求めるためのフーリエ変換へ拡張する．		 前回までの学習内容を復習し，今回内容に関して教科書の該当箇所に目を通しておく．
8 第8回 [フーリエ変換の基礎（非周期波形の周波数スペクトル）]
単一パルスを例として，フーリエ変換を行い，その振幅特性と位相特性を求める．		 前回までの学習内容を復習し，今回内容に関して教科書の該当箇所に目を通しておく．
9 第9回 [フーリエ変換の基礎（フーリエ変換の性質）]
フーリエ変換に対する線形性，相似性，時間移動等の性質を理解し，これらの性質により振幅特性と位相特性に表れる現象を説明する．		 前回までの学習内容を復習し，今回内容に関して教科書の該当箇所に目を通しておく．
10 第10回 [フーリエ変換の応用（畳込み積分）]
信号の入出力特性を表現する際に利用される畳込み積分とフーリエ変換の関係を説明する．		 前回までの学習内容を復習し，今回内容に関して教科書の該当箇所に目を通しておく．
11 第11回 [フーリエ変換の応用（RLC回路によるフィルタの周波数特性）]
簡単なRLC回路を例として，回路の周波数特性をフーリエ変換により求める．		 前回までの学習内容を復習し，今回内容に関して教科書の該当箇所に目を通しておく．
12 第12回 [ラプラス変換の基礎（フーリエ変換からラプラス変換への拡張）]
定常現象に対するフーリエ変換と過渡現象に対するラプラス変換の関係を説明する．		 前回までの学習内容を復習し，今回内容に関して教科書の該当箇所に目を通しておく．
13 第13回 [ラプラス変換の基礎（ラプラス変換の性質，部分分数展開による逆ラプラス変換）]
ラプラス変換に対する線形性，相似性，時間移動等の性質を説明する．		 前回までの学習内容を復習し，今回内容に関して教科書の該当箇所に目を通しておく．
14 第14回 [ラプラス変換の応用（ラプラス変換を用いた微分方程式の解法）]
簡単な微分方程式を例として，ラプラス変換を利用した解法を説明する．		 前回までの学習内容を復習し，今回内容に関して教科書の該当箇所に目を通しておく．
15 第15回 [ラプラス変換の応用（RLC回路の過渡解析）]
簡単なRLC回路を例として，回路の過渡現象をラプラス変換により求める．		 前回までの学習内容を復習し，今回内容に関して教科書の該当箇所に目を通しておく．
16 第16回 [定期試験]
定期試験を実施する．
授業評価詳細情報
到達目標及び観点／Learning Goal and Specific Behavioral Viewpoints
No. 到達目標
／Learning Goal		 知識・理解
／Knowledge & Undestanding		 技能・表現
／Skills & Expressions		 思考・判断
／Thoughts & Decisions		 伝達・コミュニケーション
／Communication		 協働
／Cooperative Attitude
1 与えられた周期時間波形にフーリエ級数展開を適用することができる． ○
2 与えられた非周期時間波形にフーリエ変換を適用することができる． ○
3 与えられたs領域関数に部分分数展開による逆ラプラス変換を適用することができる． ○
4 与えられた微分方程式に対しフーリエ変換，ラプラス変換を適用することができる． ○
5 継続的に学習する態度を身に付ける． ○
成績評価方法と基準／Evaluation of Achievement
※出席は2/3以上で評価対象となります。
No. 到達目標
／Learning Goal		 定期試験
／Exam.		 小テスト 振返メモ
1 与えられた周期時間波形にフーリエ級数展開を適用することができる． ○ ○
2 与えられた非周期時間波形にフーリエ変換を適用することができる． ○ ○
3 与えられたs領域関数に部分分数展開による逆ラプラス変換を適用することができる． ○ ○
4 与えられた微分方程式に対しフーリエ変換，ラプラス変換を適用することができる． ○ ○
5 継続的に学習する態度を身に付ける． ○
評価割合（％）
／Allocation of Marks		 60 30 10
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