Zero Padding Does Not Buy Spectral Resolution「ビジョン」では、NIがテストとテクノロジの世界で次に何が起こるかをどのように認識しているかについて紹介します。 すべての記事を表示 LabVIEWは、今なおテストで重要な役割を果たしています。NIがコア技術、コミュニティ、統合への投資を行ったことにより、テスト時間の短縮や効率の向上が実現し、新しい機能の提供が可能になりました。
周波数特性(ディジタル信号処理)
信号処理の分野では、時間領域信号をフーリエ変換したもの、 要するに周波数領域信号を周波数特性（frequency property）と呼びます。 周波数領域信号を、信号やシステムの周波数的な特性を表す物理量だとみなすわけです。 （他にも、自然科学や数学の他の分野でも通じる一般的な呼称として、スペクトル（spectrum、複数形は spectra）というものもあります。） 「フーリエ変換」で示したように、 時間信号 f(t) のフーリエ変換・逆変換の式は以下のようになります。
FFTとは？ ～本当は正しくないFFTの周波数特性～
エンジニアや理工系の人と話をしていると、FFT＝周波数特性と勘違いしている人が大勢います。それも絶対に正しいと思っている人が居るんだけどそれは大間違いです。 なるべく数式を使わずに簡単にFFTとは何であるのかを解説します。 フーリエ変換とは フーリエ級数展開とは フーリエ変換やフーリエ級数展開の特徴 標本化と量子化 離散フーリエ変換(DFT)とは 高速フーリエ変換(FFT)とは FFT(DFT)の本質 どうしてFFTは正しくないのか （おまけ）スペクトル推定法と基底変換 （おまけ2）フーリエ変換の存在についての補足 参考リンク 関連記事 フーリエ変換とは フーリエ変換＝FFTと思っている人も多いのですが、これも間違い。 フーリエ変換とは 無限に続く任意の連続信号（１次元）を、無限の周波数までのsin波とcos波の重ねあわせとして表現できる ことを利用してある任意の信号を、sin波とcos波
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大気海洋物理学特論4 大気海洋統計データ解析 | 北海道大学オープンコースウェア (Hokkaido University OpenCourseWare, HU-OCW, 北大OCW)
