高速フーリエ変換の実装を難しそうかなと思っている方が、なんだ簡単じゃないですか！！ となるための実装講座です - CADDi Tech Blog
対象読者さんはどのような方ですか？ FFT（高速フーリエ変換）の定義を知っているものの、その実装が難しそうだと感じて困っている方々です。逆に原理や有用性、理論的な子細にご興味のある方のご期待には応えられないと思います。 目標 FFT に苦手意識のあった方が、最低限動くコードを書くだけなら簡単かも？ と感じてくださるまでになれたら、私はとっても嬉しいです。 離散フーリエ変換とは 定義はウィキペディアにあります。（責任放棄） wikipedia: 離散フーリエ変換 今回採用する定義 最速で実装までたどり着きたいですから、理論的なところはスキップです。 $N = 2 ^ n$ としましょう。$N$ 次多項式を入れると $N$ 次多項式を返してくれる何かがフーリエ変換です。多項式と言いましたが、コンピュータープログラムですから、係数を並べたものだと思ってくださると嬉しいです。 複素係数 $N$ 次
離散フーリエ変換 - 人工知能に関する断創録
Pythonで音声信号処理（2011/05/14） 今回は、信号処理の肝とも言える離散フーリエ変換（Discrete Fourier Transform: DFT）を試してみようと思います。ときどき感動するアルゴリズムに出会うけれど、フーリエ変換はその一つです。最初に考え出したフーリエさんはすごい！フーリエ変換を扱った本は参考文献に挙げている何冊かを読んだのですが、理解するのにけっこう苦労しました。ここでも間違ったこと書いていたらコメントもらえると助かります。 前回の正弦波の合成（2011/06/07）で試したように、任意の周期波形はさまざまな周波数を持つ正弦波の合成で表せます。フーリエ変換は各周波数の正弦波がどれくらいの割合で含まれているかを求める技術。ここら辺の定性的な理解は、 フーリエの冒険 今日から使えるフーリエ変換 (今日から使えるシリーズ) の説明が大変わかりやすかったです。ま
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ディジタル信号処理 課題解説 その5
