離散フーリエ変換 その１ | Objective-Audio
MacとかiPhoneとかあまり関係なく基礎を固めようと思っていろいろ勉強モードに入っていまして、すこしずつまとめていこうと思います。まずはフーリエ変換についてです。 あくまでプログラムで使う事を前提に書いていきますので、いろいろおかしかったりするかもしれませんがご了承ください。もし、明らかに変だったら突っ込んでいただけるとうれしいです。基本的に小難しそうな数式とかはできるだけ出さずにコード重視、ビジュアル重視で書いていくつもりです。 プログラミングでフーリエ変換というと、高速フーリエ変換（FFT）を使うという事になると思うのですが、FFTについては特に詳しく書きません。プログラム化されたコードを見た場合、FFTだと高速化されたアルゴリズムだけで本質的な部分がわからないので、高速化していないノーマルな離散フーリエ変換（DFT）のプログラムを見て、フーリエ変換の仕組みを調べていきます。 オー
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
Web教材：「2007年度 離散数理」学習支援ページ
■ 授業科目名： 離散数理 ■ 時間割コード： 140099 ■ 授業科目区分： 専門科目・選択 ■ 対象学生： 数学科 3年生 ■ 単位数： 2 ■ 開講学期： 前学期 ・ 水曜日 4時限 ■ 場所： 総合情報基盤センター 2F 第2端末室 ■ 担当教員： 幸山 直人 ■ オフィスアワー（自由質問時間）： * 詳細については、「オフィスアワー」を参照のこと。
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codicは、プログラマーのためのネーミング辞書です。新しいcodicでは、翻訳エンジンを搭載しネーミングをジェネレートできるようになりました。
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