フーリエ変換の結果における実数部と虚数部の扱いについて | MtBの日記
sponsored link 音声処理や画像処理などの信号処理を行っているとFFT（高速フーリエ変換）を行う状況というのは非常によくある状況です。 フーリエ変換の式というのはいくつかの記載方法があって、 信号処理においてメジャーな記載方法は下記の式ではないかと思う。 フーリエ変換の式は、Fを周波数パワー、fを周期信号として となります。 フーリエ変換とは、ある周期性のある信号を、フーリエ級数を用いて表現する事であって、 つまりはまあ単純に言えば、色んな振幅、周期、位相のsin波を足し合わせて なんとかしてその信号を近い形で表す変換です。 上記の式がどうして色んな位相のsin波を表す事になるかと言う点については、 オイラーの公式を思い出してもらえばわかるかと思います。 オイラーの公式は下記の公式です。 フーリエ変換の式には複素数が混ざっていますが、 どうして信号をsin波の足し
フーリエ変換（FFT）の入出力についての説明「入力の形」 | ぼくのあたまのしくみ
sponsored link こんにちは。秋になり、新学期が始まってしばらくたちましたね。最近、音の信号処理をしようとしている友人から「FFTの使い方がわからん。そもそもFFTで周波数に変換できるって言われても、何をどんな形に変換してるのかが不明だ。」という話を聞きました。 はじめに 「フーリエ変換をしたら周波数分布がわかると聞いて。」ってことで、フーリエ変換しようと思ったけど、何を入れたら何が出てくるのかよくわからんし、正直ブチぎれ。みたいなのは音のフーリエ変換を行おうとして誰もがあたる壁だと思います。僕もそう思っていた時期がありました。FFT用のライブラリがたくさんある現代では皆が通る道です。 今回はその疑問が解消されるよう説明しようと思います。 そもそも、フーリエ変換とは フーリエ変換をざっくりと説明すると、ある信号を正弦波の足し合わせ形式に変換することです。つまり、ある信号が入力で
[Python]Scipyを利用したFFT | ぼくのあたまのしくみ
sponsored link scipyを利用したFFTについてソースを載せます。 #-*- coding:utf-8 -*- import scipy as sp import pylab as pl #サンプルレートは1000とする。 sample_rate=1000.00 #０から０．６の間に0.001間隔で値を入れる。 t=sp.r_[0:0.6:1/sample_rate] #サンプルの数を確認 N=len(t) #サンプルとなる波を作成 s=sp.sin(2*sp.pi*50*t) + sp.sin(2*sp.pi*70*t+sp.pi/4) #サンプル波を確認 pl.plot(t,s) pl.show() #サンプル波をFFT S=sp.fft(s) #周波数ビンを作成 f=sample_rate*sp.r_[0:(N/2)]/N #周波数ビンの数を確認 n=len(f) #
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
