フーリエ変換とその性質
フーリエ変換とその性質 信州大学工学部 井澤裕司 1. はじめに 本章では、フーリエ変換について学習します。 フーリエ級数展開のある極限をとると、フーリエ変換が得られます。 このフーリエ変換は、変換と逆変換が共に積分の形になっており、ある意味では分かり難いと感じられる 方もいるのではないでしょうか？ このような場合は、フーリエ級数展開をもう一度よく復習し、その極限を考えてみて下さい。 あるいは、この後解説する離散フーリエ変換を先に学習するのも、ひとつの方法です。 これらの方が、変換と逆変換の関係が直感的に理解しやすいためです。 それでは、フーリエ変換の変換・逆変換の関係を導きましょう。 はじめに、複素フーリエ級数展開について簡単に復習します。 この複素フーリエ級数展開では、周期 T0 をもつ連続信号を対象にします。 この複素スペクトル cn は離散スペクトルとなり、その間隔は 1/T0 で
小野測器-FFTアナライザ基礎用語集(ハ行）
波形のピーク値と実効値の比（ピーク値／実効値）で定義されています。DC の波高率（クレストファクター）は”１”、正弦波のクレストファクターは、√2 = 1.414 となります。 例えば、ピーク値や実効値では、ベアリングの大きさによって振動値も相対的に変化しますが（大きなベアリングは振動の実効値も大きく、異常状態の場合のピーク値もさらに大きくなります）、クレストファクタ値はピーク値と実効値の比を求めているためベアリングの大小に振動値が左右されず、傷等の異常度合いをより正確に判断することが可能となります。計測されたクレストファクタの値が大きいと異常度合いが大きいと判断します。 信号のパワーを一定の周波数帯域毎に分割し、各帯域毎のパワーを周波数の関数として表したものをパワースペクトルといいます。単位は振幅の２乗（V2 rms）となります。 ＦＦＴアナライザでは、フーリエ変換によって、時間軸波形か
2次元フーリエ変換，フーリエ逆変換 | OpenCV.jp
YouTube で見た以下のビデオが面白かったので，似たようなものを OpenCV のサンプルとして作ってみました．cv::dft，cv::idft を利用しています．処理の詳細は，ビデオをご覧ください． C++ #include <iostream> #include <cv.h> #include <highgui.h> using namespace cv; using namespace std; // class declaration class DftIdftApp { public: DftIdftApp(const string filename); ~DftIdftApp(){}; void calcMagImage(); void showOrgImage(){imshow(org_win, src_img);} void showMagImage(){imshow(
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