From 9aced95adceae22f5b69f2c567ec44f557c10687 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Takamitsu Endo <ryukau@gmail.com>
Date: Tue, 23 Jul 2024 22:50:36 +0900
Subject: [PATCH] Update basic_fir

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 basic_fir/basic_fir.html | 8 +++++++-
 basic_fir/basic_fir.md   | 6 +++++-
 2 files changed, 12 insertions(+), 2 deletions(-)

diff --git a/basic_fir/basic_fir.html b/basic_fir/basic_fir.html
index d6a7a3f..38e16f5 100644
--- a/basic_fir/basic_fir.html
+++ b/basic_fir/basic_fir.html
@@ -403,6 +403,12 @@ <h1 id="お手軽なfirフィルタのレシピ"><a
 <p><a
 href="https://en.wikipedia.org/wiki/Finite_impulse_response">FIR</a>
 のローパス、ハイパス、バンドパス、バンドリジェクトフィルタを作ります。</p>
+<p>以下はプロットを含む完全な Python 3 のコードへのリンクです。</p>
+<ul>
+<li><a
+href="https://github.com/ryukau/filter_notes/blob/master/basic_fir/basic_fir.py">filter_notes/basic_fir/basic_fir.py
+at master · ryukau/filter_notes · GitHub</a></li>
+</ul>
 <h2 id="記号"><a href="#記号" class="header-anchor"
 aria-hidden="true">記号</a></h2>
 <ul>
@@ -495,7 +501,7 @@ <h2 id="ハイパスフィルタ"><a href="#ハイパスフィルタ"
 0, &amp; \text{otherwise}.
 \end{cases}
 \]</span></p>
-<p>逆フーリエ変換が CAS
+<p>逆フーリエ変換が Maxima と SymPy
 では解けなかったので、式変形のトリックを使います。すべての周波数で振幅が
 1
 となる特性からローパスフィルタの特性を減算することでハイパスになります。そして、すべての周波数で振幅が
diff --git a/basic_fir/basic_fir.md b/basic_fir/basic_fir.md
index fd4c477..e02dc67 100644
--- a/basic_fir/basic_fir.md
+++ b/basic_fir/basic_fir.md
@@ -1,6 +1,10 @@
 # お手軽なFIRフィルタのレシピ
 [FIR](https://en.wikipedia.org/wiki/Finite_impulse_response) のローパス、ハイパス、バンドパス、バンドリジェクトフィルタを作ります。
 
+以下はプロットを含む完全な Python 3 のコードへのリンクです。
+
+- [filter_notes/basic_fir/basic_fir.py at master · ryukau/filter_notes · GitHub](https://github.com/ryukau/filter_notes/blob/master/basic_fir/basic_fir.py)
+
 ## 記号
 
 - $f_s$ : [サンプリング周波数](https://en.wikipedia.org/wiki/Sampling_(signal_processing)#Sampling_rate)。
@@ -85,7 +89,7 @@ A_{HP}(\omega) =
 \end{cases}
 $$
 
-逆フーリエ変換が CAS では解けなかったので、式変形のトリックを使います。すべての周波数で振幅が 1 となる特性からローパスフィルタの特性を減算することでハイパスになります。そして、すべての周波数で振幅が 1 となる特性を持つ信号として [Dirac のデルタ関数](https://en.wikipedia.org/wiki/Dirac_delta_function)が使えます。したがって以下のように $A_{HP}$ の逆フーリエ変換ができます。
+逆フーリエ変換が Maxima と SymPy では解けなかったので、式変形のトリックを使います。すべての周波数で振幅が 1 となる特性からローパスフィルタの特性を減算することでハイパスになります。そして、すべての周波数で振幅が 1 となる特性を持つ信号として [Dirac のデルタ関数](https://en.wikipedia.org/wiki/Dirac_delta_function)が使えます。したがって以下のように $A_{HP}$ の逆フーリエ変換ができます。
 
 $$
 \begin{align}