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Python NumPy SciPy : 窓関数による前処理
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Python NumPy SciPy : 窓関数による前処理
前回 までで fft 関数の基本的な使い方を説明しました。 しかし周波数解析を行うには、窓処理と呼ばれる... 前回 までで fft 関数の基本的な使い方を説明しました。 しかし周波数解析を行うには、窓処理と呼ばれる前処理が大抵必要となります。 図1: 窓処理 測定データは N 点の長さの有限区間 \((0, N)\) で定義されていますが、フーリエ変換ではこれを無限区間 \((-\infty, \infty)\) で定義される三角関数の重なりで近似しようというわけです。 そのため、周波数解析では図 2 のように測定データを周期 N の周期信号の 1 周期と仮定しています。 しかし、図 2 のような 0 番目と N 番目の値と傾きが同じでないデータをフーリエ変換すると、本来含まれていない波長の波が解析結果に出てきて本来の周波数特性がぼやけてしまいます。 図2: 周期拡張した計測データ この問題に対処するため、測定データに窓関数を掛ける窓処理を行ないます。 この処理により図 3 のような滑かに繋る周期