Python NumPy SciPy サンプルコード: フーリエ変換処理 その 1

時系列データのフーリエ変換処理は、データの周波数領域での特徴抽出のために様々な分野で利用されています。 機械工学の分野では、加速度計で構造物の加速度データを取得し、テータを周波数解析したりすることが多いと思います。 fft 関数でのデータ処理をやろうとした場合、時系列データと周波数データとの関係を理解しておかないと適切なデータ処理ができません。 以下のような簡単なプログラムで fft 関数の使い方を説明していきます。 時系列のサンプルデータとして、データ数 512 点、サンプリング間隔 dt=0.01[sec]、周波数 f=20[Hz]の sin 波を作成し、それを fft 関数で離散フーリエ変換しています。 import numpy as np from scipy.fftpack import fft import matplotlib.pyplot as plt from mpl_t

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実地に FFT したことがなかった / fft 関数でのデータ処理をやろうとした場合、時系列データと周波数データとの関係を理解しておかないと適切なデータ処理ができません