エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
PythonによるFFT - Qiita
はじめに この記事では,Pythonを使ったフーリエ変換をまとめました.書籍を使ってフーリエ変換を学習し... はじめに この記事では,Pythonを使ったフーリエ変換をまとめました.書籍を使ってフーリエ変換を学習した後に,プログラムに実装しようとするとハマるところが(個人的に)ありました.具体的には,以下の点を重点的にまとめています. サンプリング周波数 離散フーリエ変換のサンプルポイント数 配列のインデックスと周波数の関係 配列の構造 コンピュータで扱うフーリエ変換 コンピュータで数値を扱うには飛び飛びの離散値を用いる必要があります.以下の表に示すように,フーリエ変換にも離散型のものがあります.このうち,離散時間フーリエ変換はコンピュータで取り扱う際に,次の問題があります [資料1]. 変換対象の時間信号が無限長となる 周波数領域では連続値となる 上記の問題に対して利用されるのが,離散フーリエ変換です.これは,1)時間領域と周波数領域ともに有限の長さで,2)離散値なのでコンピュータで扱いやすいで