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https://github.com/yosh1/road-to-keio

慶応までの道のりレポジトリ。勉強関連諸々はここにPushしていきます。
https://github.com/yosh1/road-to-keio

english keio learning-by-doing mathematics study

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JSON representation

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# Road to Keio

---

## Markdownにおける数式の書き方

### 入力例

```
受光した信号を
$x[k]\ (k=1 \dots N)$
、サンプリング周波数を
$F_s$
とします。
ここでは
$x[n]$
から周波数
$F_s \frac{n}{N}\ (n \in \mathbb{N})$
成分の強度を計算するとします。

まず

$X[n] = \sum_{k=0}^{N-1}x[k]\exp({-j\frac{2 \pi nk}{N}})$

を計算します。

次に
$X[n] \in \mathbb{C}$
の絶対値を計算することで
$x[k]$
に含まれる周波数
$F_s\frac{n}{N}$
の振幅を得ることができます。
```

### 出力例

受光した信号を
$x[k]\ (k=1 \dots N)$
、サンプリング周波数を
$F_s$
とします。
ここでは
$x[n]$
から周波数
$F_s \frac{n}{N}\ (n \in \mathbb{N})$
成分の強度を計算するとします。

まず

$X[n] = \sum_{k=0}^{N-1}x[k]\exp({-j\frac{2 \pi nk}{N}})$

を計算します。

次に
$X[n] \in \mathbb{C}$
の絶対値を計算することで
$x[k]$
に含まれる周波数
$F_s\frac{n}{N}$
の振幅を得ることができます。

### 備考

文章中の数式はCODECOGSでinline指定をすると小さく表示できる。

### ツール

https://www.codecogs.com/latex/eqneditor.php

### 参考

http://idken.net/posts/2017-02-28-math_github/